[发明专利]一种基于优化的测量矩阵的成像方法

说明书

本发明提供一种基于优化的测量矩阵的成像方法，方法包括：步骤01、对目标图像进行傅里叶变换得到K空间数据；步骤02、采用采样矩阵对K空间数据进行采样，得到用于传输的采样信号；步骤03、对目标图像进行稀疏变换，以使重构信号时K‑稀疏的；步骤04、用采样信号获取稀疏系数；步骤05、采用快速迭代阈值算法对稀疏系数进行处理，以获得重建的图像；其中，采样矩阵为通过对随机径向采样矩阵、类圆环采样矩阵进行叠加获取的，适于与稀疏矩阵之间满足不相干特性的变密度径向类圆环矩阵。上述方法中变密度径向类圆环采样矩阵具有高度的随机性与稀疏矩阵之间容易满足不相干特性，进而恢复图像的效果较好。

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术，特别是一种基于优化的测量矩阵的成像方法。

背景技术

在压缩感知理论中，测量矩阵的设计在信号的采集和重建过程中占据着十分重要的地位。测量矩阵的选取是否合理，直接影响压缩感知采样信号的稀疏性，从而影响了重建算法对原始信号的观测次数以及重构图像的质量。

在压缩感知-磁共振成像(CS-MRI)模型中，测量矩阵又称为采样矩阵即为磁共振成像系统中的k空间采样矩阵，采样矩阵能够极大的影响压缩传感的性能以及重建图像的质量。常用的采样矩阵包括螺旋采样矩阵、笛卡尔采样矩阵以及二维变密度随机采样矩阵等。

然而，采用笛卡尔采样矩阵的磁共振成像系统恢复出的图像效果不好，含有伪影。另外，采用单个的螺旋采样矩阵或者二维变密度随机采样矩阵均在磁共振成像系统恢复出的图像效果不理想，不能较好的采集图像的边缘信息且不能保证信息的完整性。为此，提供一种可以使重建算法收敛速度加快，得到的最优解更加精确的磁共振成像中的测量矩阵成为当前需要解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于优化的测量矩阵的成像方法，该变密度径向类圆环采样矩阵具有高度的随机性与稀疏矩阵之间容易满足不相干特性，进而恢复图像的效果较好。

第一方面，本发明提供一种基于优化的测量矩阵的成像方法，包括：

步骤01、对目标图像进行傅里叶变换得到K空间数据；

步骤02、采用采样矩阵对K空间数据进行采样，得到用于传输的采样信号；

步骤03、对目标图像进行稀疏变换，以使重构信号时K-稀疏的；

步骤04、用采样信号获取稀疏系数；

步骤05、采用快速迭代阈值算法对稀疏系数进行处理，以获得重建的图像；

其中，采样矩阵为通过对随机径向采样矩阵、类圆环采样矩阵进行叠加获取的，适于与稀疏矩阵之间满足不相干特性的变密度径向类圆环矩阵。

可选地：稀疏变换为小波变换、离散余弦变换以及奇异值稀疏变换中的一种或多种。

可选地，所述步骤02之前，所述方法还包括：

依据预先定义的径向采样矩阵和径向采样矩阵的采样密度函数、类圆环采样矩阵及该类圆环采样矩阵的采样密度函数生成变密度径向类圆环采样矩阵。

可选地，所述径向采样矩阵和径向采样矩阵的采样密度函数包括：

给定一个256*256，且每一元素值为0的采样矩阵；

给定一个第一采样密度函数d(r)，

判断采样矩阵中的任意元素与采样矩阵中心点(x,y)之间的关系是否满足预设的第一条件；

若满足，将满足第一条件的采样矩阵中的元素置为1，否则为0，获得径向采样矩阵D；

其中，r为采样位置到采样矩阵中心点的距离，k为直线距离的斜率tan r，R为采样矩阵的点到采样矩阵中心点的最大距离；