基于各向异性扩散的GRAPPA重建算法

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。