MR图像刚性平移运动伪影的自动逆向迭代修正

在MR扫描过程中患者的自主或非自主运动使获得的采集数据的相位发生偏移,因而重建图像含有运动伪影,严重地影响临床诊断。由于平移和旋转是最基本的刚性运动,故几乎所有刚性运动都可由他们复合而成。本研究针对MR图像刚性平移运动伪影提出了一个新的后处理方法:逆向迭代修正法(IIC)。通过逆向模拟患者的平移运动,逐次修正信号在K空间中已偏移的相位,然后根据最小熵约束准则,判断所模拟的逆向运动平移量是否等于患者的实际运动平移量,即修正到原来的位置。实验表明,应用本研究提出的逆向迭代修正算法,运动伪影能被修正到一个较为理想的状态。在修正后图像质量及计算耗时方面,优于其他算法。

利用逆向迭代法修正MRI图像中刚性运动伪影的研究

目的 提出逆向迭代修正法 (IIC)和基于直方图的熵准则函数 ,消除MRI图像中刚性平移运动伪影。方法 利用该熵函数建立的准则 ,IIC方法通过两个连续的步骤来消除仿真运动伪影 :①在所有可能的运动方向上添加逆向相位差 ;②利用熵判断函数估计出实际的运动方向和位移 ,从而消除运动伪影。结果 为了检验方法的可行性 ,通过对模板和医学图像的仿真实验 ,验证了逆向迭代修正法 (IIC)和基于直方图的熵准则函数的有效性和精确性。结论 IIC方法能够有效消除MR图像刚性平移运动伪影。

基于直方图最小熵的MR平移运动伪影校正的逆向迭代新算法

MR扫描过程中病人的运动使获得的重建图像含有运动伪影,严重影响临床诊断。本文针对MR图像刚性平移运动伪影提出了一个新的全自动的后处理方法:逆向迭代修正法(IIC)。利用本文提出的基于直方图的熵函数,IIC通过两个连续的步骤来消除模拟运动伪影:首先,在所有可能的运动方向上添加逆向相位差。然后,利用熵判断函数估计出实际的运动方向和位移,从而消除运动伪影。为了检验方法的可行性,IIC算法被用来消除由于刚性平移运动造成的MRI图像中的伪影。实验结果证明新方法与自动能量聚焦方法相比不仅在运行速度上有明显提高,而且能获得更好的校正图像。