基于群稀疏理论的乳腺动态对比度增强核磁共振图像联合重建

乳腺在注射造影剂钆喷酸葡胺(Gd-DTPA)后,乳腺核磁共振(MR)图像中恶性肿瘤区域比正常或者良性区域呈现出更加快速和更强的灰度变化,因此动态对比度增强核磁共振成像(DCE-MRI)成为了医生检测和诊断乳腺恶性肿瘤的重要工具。但是DCE-MR图像的快速获取目前仍然是一个难题,为了快速高效地获取这样的DCE-MR图像,根据群稀疏思想和压缩感知(CS)理论,提出了一种结合变密度随机采样的共轭梯度下降方法。该方法首先使用变密度随机采样的方式从图像的局部k-空间(傅立叶系数)数据中获取采样信息,再将传统的基于l1范数的共轭梯度下降算法扩展到l2,1范数以使得改进的共轭梯度下降算法可以对多幅DCE-MR图像同时进行联合重建。实验结果表明:采样率小于40%时,改进的联合重建方法比多测量向量(MMV)算法在重建时间上减少了约30%;变密度随机采样比均匀随机采样在重建准确率上提高了约70%。