[发明专利]基于三重循环优化的并行磁共振成像方法

权利要求书

1.一种基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：对数据进行欠采样处理，以加速因子R欠采样并在k空间的中心区域采样一定数量的ACSL数据；

步骤2：提取ACSL数据进行灵敏度估计，获得初步灵敏度矩阵；

步骤3：将灵敏度矩阵代入SENSE重建算法中获得重建图像；

步骤4：用重建图像数据和灵敏度矩阵数据结合形成新的k空间数据，并将ACS行替换成采样数据；

步骤5：基于新形成的频域数据和重建图像数据，用曲面拟合函数估算新的灵敏度矩阵，并将获得的新的灵敏度矩阵返回给步骤3再次进行图像重建，并循环往复。

2.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤1中，首先定义加速因子R；当欠采样时，在k空间每R行采集一次数据。

3.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤2中灵敏度矩阵的计算公式如下：

其中，S₀是只基于ACS行算出的灵敏度矩阵，Z是只取自校准信号线ACSL的图像域数据；N为线圈个数。

4.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，定义N^full为整个k空间相位编码的行数；

定义N^acs表示在K空间中心区域的全采样行数；

定义N^total为总采样行数，

定义R^net为净减少因子，

定义acs-loc为在相位编码方向在特定行全采样的信息，

定义acs-data为包含以上信息的中间全采样信息。

5.根据权利要求4所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤4按照如下步骤展开：

步骤4-1、重建图像与灵敏度函数，形成新的图像域数据；图像域数据经过傅里叶变换形成k空间数据，即频域数据，如下所示；

其中，M_i为将灵敏度矩阵S_i带入SENSE重建算法后得到重建图像，其中，M₀为传统方法得到的重建图像；

步骤4-2、将步骤4-1得到的频域数据的ACS行替换为中间全采样信息，得到新的8通道频域数据，8通道频域数据如下：

D₁(acs-loc)＝acs-data。

6.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤5中，当采用均匀采样时，采用多项式曲面拟合函数对灵敏度矩阵进行平滑约束，灵敏度函数如下：

其中(x，y)表示像素的位置，表示平均位置；n表示多项式；l表示线圈个数；a_lij是循环优化中待求系数。

7.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤5中，当采用多重变密度采样方法采样时，用移动最小二乘法拟合灵敏度矩阵，公式如下：

其中，a是待求系数，p是基函数，m是基函数的项数。

8.根据权利要求1所述的基于三重循环优化的并行磁共振成像方法，其特征在于，所述步骤5中，新的灵敏度矩阵如下：