[发明专利]基于迭代特征修正的磁共振快速成像方法及系统

权利要求书

1.一种基于迭代特征修正的磁共振快速成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

初始重建步骤，对获得的K空间的欠采样数据f进行重建得到初始重建图像；

去噪步骤，对所述初始重建图像I进行基于稀疏约束的去噪处理得到噪声图和去噪图；基于稀疏约束的图像去噪问题为：

特征修正步骤，对所述噪声图进行特征修正，得到包含细节特征的修正图像；

优化步骤，利用Tikhonov正则方法对所述修正图像进行优化，得到最终重建图像；Tikhonov正则问题为：其中I_t为修正图像；

所述特征修正步骤具体包括：

滤波步骤，使用高斯滤波器对所述去噪图u进行滤波，得到降质图；

特征描述子计算步骤，利用从去噪图u和对应的降质图中提取相同位置的图像块p和q，通过公式得到一个特征描述子u_t，其中，统计变量σ_p，σ_pq和μ_p定义为：和C为常数；

细节特征修正步骤，通过求解公式I_t＝u+v_t＝u+v⊙u_t，得到修正图像I_t，其中v_t为检测到的细节特征图像，v为噪声图，符号⊙为点乘操作。

2.如权利要求1所述的基于迭代特征修正的磁共振快速成像方法，其特征在于，在所述初始重建步骤之前，还包括：

迭代步骤，将基于稀疏约束的压缩感知磁共振快速成像模型简化为迭代优化问题，具体为：

对稀疏约束的压缩感知磁共振快速成像模型

I^=argminI||f-PFI||22+λ||I||L1,]]>

引入辅助变量u＝I，得到一个带有约束的优化问题：

I^=argminI,u||f-PFu||22+λ||u||L1s.t.u=I;]]>

利用变量分裂和二次惩罚函数法，将所述优化问题简化为迭代优化问题：

minu||I-u||22+λ1||u||L1minI||PFI-f||22+μ||I-u||22,]]> 1

其中，所述迭代优化问题的子问题为基于稀疏约束的图像去噪问题，获得的图像u为初始重建图像I的去噪图，所述迭代优化问题的子问题为Tikhonov正则问题。