基于图像序列差分正则项的实时心脏磁共振重构

Real-time Cardiac Magnetic Resonance Reconstruction Based on Differential Regularization of Image Sequences

二维码有效期 120s

摘要目的使用压缩感知(CS)加快心脏磁共振(CMR)图像的扫描速度的可行性和价值.材料与方法提出基于图像序列差分正则项的实时CMR图像重构算法,以第1帧图像作为参考图像,从K空间数据重构出第1帧图像后,利用图像序列差分正则化使得后续帧的重构均以第1帧图像为参考,从而同时利用时间域和空间域的稀疏性.采用改进的NESTA算法对模型进行求解,提高算法的实时性.以峰值信噪比(PSNR)、相对误差(RLNE)、均方根误差(RMSE)为定量评价指标,对比本研究算法与ktFOCUSS、基于运动补偿的ktFOCUSS、ktSLR、DTV等主流算法的性能差异.结果与上述其他主流算法相比,本研究算法可以获得最佳定量评价指标,表现在PSNR高0.46～4.86 dB,RLNE低0.002～0.080,RMSE低0.0004～0.0050;同时,本研究算法在人眼视觉感受、局部区域放大和沿时间轴展开等定性分析中也取得最佳效果.结论本研究算法在客观指标定量评价上明显优于其他对比算法,同时在人眼视觉感受等主观定性评价上也取得最佳效果.