[发明专利]一种多幅动态对比度增强核磁共振图像联合重建方法

摘要

本发明公开了一种多幅动态对比度增强核磁共振图像联合重建方法，该方法使用共轭梯度算法结合变密度随机采样方法从局部k‑空间的采样数据中高概率高效率的重建DCE‑MRI。本发明方法包括以下步骤多幅图像的傅里叶变换、设计采样模板、使用采样模板进行下采样、反傅里叶变换、设计小波稀疏变换矩阵系数、设计有约束能量函数、使用拉普拉斯算子转化为无约束问题、使用基于QUOTE  范数的共轭梯度算法求解、对得到的多幅DCE‑MRI重建结果进行定量评估并与原图像进行差值对比。本发明图像的重建速度更快，准确率和清晰度更高。其结果具有良好的对比中值序列，较高的信噪比，充足的解析覆盖面和快速的数据获取。

主权项

一种多幅动态对比度增强核磁共振图像联合重建方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、选取DCE‑MR图片进行傅里叶变换，并将所选取的图片由空间域变换到频率域，得到频率域图像；步骤2：设置随机下采样模板，将其与步骤1得到的频率域图像进行点乘，完成随机下采样，得到局部频率域信息；步骤3：将步骤2随机下采样得到的局部频率域信息进行反傅里叶变换，由频率域变换回空间域，得到经过随机下采样的DCE‑MR图片；步骤4：设计稀疏变换矩阵，作为图像的稀疏基；步骤5：采用压缩感知理论，根据步骤2所得随机下采样模板、步骤4所得稀疏变换矩阵和步骤3所得随机下采样后的DCE‑MR图像，设置有约束的能量函数L，进行原图像的求解；步骤6：使用拉普拉斯算子将步骤5中所设置的能量函数L转化为在无约束问题情况下的表达形式L′；具体为:L′=argminm||Ψm||2,1s.t.Σi=1T||yi-Fumi||2≤σ]]>其中，T表示图像总数，i表示其中一幅图像序号，Fu表示随机下采样模板，m代表傅里叶变换的DCE‑MR图像，Ψ表示稀疏基，yi表示经过随机下采样的DCE‑MR图片，σ表示噪声估计比例项系数；步骤7：使用基于l2,1范数的共轭梯度算法求解步骤6中的能量函数，得到重建的DCE‑MR图像。