基于各向异性扩散的GRAPPA重建算法

摘要：

全局自动校准部分并行采集(GRAPPA)算法假设插值核在整个K空间内具有平移不变性,在实际应用中容易引起重建伪影和噪声放大.为此,提出一种基于各向异性扩散的GRAPPA重建算法.利用偏微分方程设计各向异性扩散重建模型,对GRAPPA算法合成后的数据进行各向异性扩散,在保证相位信息正确的情况下,去除K空间中的噪声和奇异点,从而提高重建图像的准确率.对活体实验数据的重建结果表明,该算法能减少噪声和伪影,提高重建图像的信噪比.

关键词：磁共振成像、并行成像、全局自动校准部分并行采集算法、K空间、自动校准信号、各向异性扩散

所属期刊栏目：38

分类号：TP911.73

资助基金：国家“973”计划基金资助项目2010CB732501

在线出版日期：2012-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：225-227