ITER计划助推国产超导线材成功迈入国际高端MRI市场

国际热核聚变实验堆（ITER）计划是目前最大的国际合作项目之一，也是我国首次以平等、全权伙伴身份参加的国际合作计划。参与ITER计划，体现了我国面对人类共同面临的现实和未来能源问题的责任担当。通过参加ITER装置的建造和运行，有助于我国全面掌握磁约束核聚变研究和技术成果，带动我国相关领域的技术发展。

基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法

针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为隐含数据引入到高斯混合模型,建立了非线性加权的隐高斯混合模型;同时引入了含空间信息与平滑系数的高斯权重置指数;运用期望最大化算法与牛顿迭代法对类均值,类方差以及平滑系数进行求解,最后根据最大后验概率准则得到人脑MRI的最终分割结果。经实验表明,提出的方法对人脑MRI具有很好的鲁棒性与抗噪性能。

多参数功能性MRI技术定量评估肝纤维化分级的研究

目的探寻多参数功能性MRI技术[体素内不相干运动(IVIM)、扩散峰度成像(DKI)及非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离(IDEAL-IQ)]在肝纤维化(HF)分级诊断中的价值。方法选择经病理确诊43例HF患者作为HF组,其中男性23例,女性20例;年龄45~65岁,平均年龄57.0岁。选择同期无HF者25例作为对照组,其中男性12例,女性13例;年龄45~65岁,平均年龄54.0岁。按照肝组织纤维化分期评分(METAVIR评分)系统将HF组分为S1~S4级,对照组为S0级;所有受试者均行肝脏常规及功能性MRI检查。采用GE AW4.6工作站Functool软件进行图像后处理,并以受试者穿刺部位为感兴趣区测量相关参数,获得IVIM(standard-ADC、Dslow、Dfast、PF)、DKI(MK、MD、Ka、Kr、FA、FAk)及IDEAL-IQ(R2*、FF)参数值。利用单因素方差分析和组间多重比较进行组间各参数值的比较;采用Spearman相关性分析评价各组病理分级与各参数值的相关性,并利用受试者工作特性(ROC)曲线评价各参数值对HF病理分级的诊断效能。结果HF组不同病理分级间DKI、IVIM及IDEAL-IQ参数值差异均有统计学意义(P<0.05);而Kr、Dslow值组间差异无统计学意义(P>0.05)。除Ka值外,上述指标均与HF病理分级具有相关性;其中IVIM参数(standard-ADC、Dfast、PF)与HF病理分级呈较强负相关(r值分别为-0.819、-0.780、-0.824,P<0.05);IDEAL-IQ相关参数(FF、R2*)则呈明显正相关(r值分别为0.907、0.918,P<0.05)。PF值诊断≥S1级HF(ROC曲线下面积为0.882)、Dfast值诊断≥S2/S3级HF(ROC曲线下面积分别为0.869、0.854)、FF值诊断S4级HF(ROC曲线下面积为0.883)的诊断效能优于其他参数。结论IVIM、DKI及IDEAL-IQ功能性MRI技术能定量评估HF病理分级。PF值有助于≥S1级HF的早期诊断,其有潜力成为预测早期HF的量化指标;Dfast值有助于早、中期HF的诊断,FF值能够为评估末期HF的严重程度提供依据。

基于压缩感知的核磁共振成像重构算法

在核磁共振成像的应用中,一般采用联合方式求解L1范数算子和全变差分算子,而联合正则算子的求解模型比较复杂,为此,利用算子分裂技术求解联合正则算子,以降低求解模型的复杂度。在此基础上,提出一种迭代加权的压缩感知核磁共振重构算法,根据图像在离散傅里叶变换下系数的先验统计特性优化观测矩阵。仿真结果表明,该重构算法不仅提高了算法的重构精度而且减少了重构时间。

应用迭代四叉树的肝脏MR图像分割

磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像的诊断是公认的确认肝脏有无肿瘤等器质性病变的金标准方法,因此肝脏的正确分割对计算机辅助诊断有非常重要的意义。由于脏器组织浸润和个体差异,在肝脏分割实现方法方面有一定难度,目前尚没有通用的医学分割方法。在既有研究的基础上,提出了基于四叉树的迭代分割算法,得到MR图像中肝脏的自动分割结果。实验分割结果表明这种方法的可行性和优势,并为后续的肿瘤提取奠定基础。

一种基于小波高斯去噪声方法的迭代算法

针对核磁共振医学图像中常出现的Rician噪声,提出了一种有效地去噪算法。和高斯噪声不同,Rician噪声和信号本身具有一定的相关性,但考虑到噪声与高斯噪声的联系,提出了一种基于小波高斯去噪声方法的迭代算法,实验证明,这种方法可以非常有效的去除Rician噪声。

磁共振定量非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离序列技术在评估颈椎前路术后邻近节段退变中的应用

目的:探讨磁共振定量非对称回波的最小二乘估算法迭代水脂分离(IDEAL-IQ)序列技术在评估颈椎前路术后邻近节段退变中的应用。方法:收集医院住院治疗的41例脊髓型颈椎病患者资料,对患者术前及术后3个月行X射线检查、磁共振IDEAL-IQ序列成像,分别在脂肪分数图测算邻近节段骨髓兴趣区脂肪分数(FF)值。结果:术后3个月41例患者FF值(62.36±8.51)与术前(14.35±4.08)比较,差异有统计学意义(t=9.352,P<0.05);41例患者中9例(占21.9%)术后X射线片出现邻近椎体的轻度退变改变,35例(占85.3%)邻近节段椎体内脂肪分数显著增高。结论:IDEAL-IQ技术可早期检测颈椎前路术后邻近节段椎体内脂肪分数变化,故可作为评估颈椎前路术后邻节段退变的指标之一。

免疫介导性坏死性肌病的肌肉损害特点

目的:借助肌肉磁共振成像MRI技术分析不同序列下坏死性肌病患者的肌肉损害参数的改变,以及肌肉损害的分布情况。方法:确诊为SRP抗体阳性的坏死性肌病16例,多发性肌炎患者14例,同期年龄性别相似、既往无基础疾病的健康人群18例纳入研究。对所有的入选患者行双侧大腿肌肉各肌群的MRI扫描,运用T_2mapping序列、水-脂分离(IDEAL)成像技术对双侧大腿各肌肉水肿区域进行定量测值,并比较不同组别及各组不同肌肉的T_2mapping值、IDEAL序列值。结果:坏死性肌病组、多发性肌炎组的T_2mapping值高于对照组(P=0.021,0.012)。坏死性肌病组的IDEAL序列值高于对照组(P=0.039),其余组间差异无统计学意义(均P>0.05)。坏死性肌病组与对照组T_2mapping序列有统计学差异的肌肉有:股外侧肌、股中间肌、股二头肌长头、半膜肌;多发性肌炎组与对照组T_2mapping序列有统计学差异的肌肉有主要有:股外侧肌、股中间肌、股内侧肌、股直肌、半膜肌。坏死性肌病组与对照组在IDEAL序列有统计学差异的肌肉有:股外侧肌、股中间肌、半膜肌。结论:本研究借助无创的MR序列,用定量的方式分析了坏死性肌病的肌肉受累特点和分布,对与其他类型的肌病鉴别提供参考。

基于稳定匹配的多回合迭代D2D资源分配方案

在D2D(Device-to-Device)通信中,移动用户相互之间无需通过基站就能直接进行通信。D2D的主要优势在于能有效地改善频谱利用率,提升移动用户的吞吐量,但是复用蜂窝用户的频谱资源所带来的严重干扰是一个严峻的挑战。合适的资源匹配是有效防止干扰的最直接的措施,文中提出了一种新的D2D资源分配方案——基于稳定匹配的多回合迭代(Multi-Round Iteration Stable Matching,MRI SM)D2D资源分配方案,即在稳定分配的基础上引入多回合迭代算法完成二次优化,以最大化系统吞吐量为目标,使每个D2D对复用更合适的频谱资源。仿真分析可以看出,文中提出的方案能提升D2D的满意度,系统吞吐量也有所提高。

用于磁共振图像灰度校正的CLIC改进模型

针对磁共振图像中存在的灰度不均匀问题,该文在灰度校正的连贯局部灰度聚类(coherent local intensity clustering,CLIC)模型的基础上,提出一种新的灰度校正算法.该算法通过引入图像边缘信息来更快寻找到组织边界,在CLIC模型中采用较大的高斯窗函数以保证偏场的光滑性,并结合分裂布雷格曼迭代来加速算法.将改进后的算法用于处理模拟和真实的磁共振图像,实验结果表明,使用该算法能够获得比使用CLIC模型更好的效果.

256层螺旋iCT IMR技术在低剂量肝脏增强中的应用

目的比较256层螺旋CT全模型迭代重建技术(IMR)和混合迭代重建技术(iDose4)在低辐射剂量肝脏增强中的图像质量和辐射剂量,探讨相较于磁共振(MRI)动态增强在肝癌诊断中的价值。方法收集2021年1月~10月同时行肝脏增强平扫使用常规剂量、三期增强使用相对低剂量CT扫描和MRI动态增强,并病理确诊为肝癌的40例患者,对肝脏三期薄层图像分别行混合迭代算法(iDose4)重建(A组)和全模型迭代算法(IMR)重建(B组),比较两组客观评价指标噪声、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)及主观评价指标低对比分辨率、图像失真度及诊断信心度,计算有效辐射剂量,并对比MRI动态增强对肝癌检出率进行分析。结果两种重建组算法下所有图像均能满足诊断需求,两组在噪声、SNR和CNR比较差异均有统计学意义(P<0.05),B组图像质量均优于A组;三期增强辐射剂量较平扫有明显降低,比较差异均有统计学意义(P<0.05);B组低对比分辨率和诊断信心度高于A组,图像失真度低于A组,差异有统计学意义(P<0.05);对比MRI动态增强三组对肝癌检出率差异无统计学意义(P>0.05),但IMR重建技术对细微征象显示更清晰。结论256层螺旋CT中全迭代重建(IMR)技术可改善肝脏低剂量增强扫描的图像质量,在肝癌的临床诊断中具有一定的应用价值。

基于curvelet变换快速迭代收缩阈值算法的压缩采样磁共振图像重建

目的为提高MR图像的重建效果和降低重建图像边缘模糊,本文提出一种基于curvelet变换的MRI快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)。方法利用curvelet变换多尺度、各向奇异性、对图像边缘有更好的几何表达等特性,将curvelet稀疏变换和FISTA结合,并与传统基于小波变换的FISTA对相同MR图像作重建对比。重建图像的质量以峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、均方误差(mean square error,MSE)、结构相似性度(structural similarity degree,SSIM)来衡量。结果实验选用Lena图像和脑部MR图像,从重建图像细节、差值图像、评估参数三方面对算法重建效果进行比较分析,证明该curvelet-FISTA算法可有效恢复完全采样图像从核磁共振成像中的欠采样数据。结论与传统基于小波变换的FISTA相比,该方法可以更好地保持重建图像的细节信息,并有效地消除图像边缘的模糊现象,显示了较好的重建效果。