一种适用于真实人体数据能有效消除Gibbs伪影的MR重建新算法

Gibbs振铃是在磁共振成像中常见的主要存在于组织边缘处的一种伪影,它是在采用部分k空间数据进行图像重建时产生的.Gegenbauer重建方法能够有效消除Gibbs环状伪影并能保持图像高分辨率,但重建时间长且参数的选择对重建结果影响很大.文中引入逆多项式方法对Gegenbauer重建方法进行了改进,同时以Chebyshev多项式替代Gegenbauer多项式,免去了参数的人为选择,提高了重建精度并加快了速度.由于上述方法是针对连续区间讨论的,因此如何通过边缘检测准确地划分连续子区间显得尤为重要.文中提出的频域滤波边缘检测法能得到准确的边缘检测结果,有效地提高了文中方法对具有复杂组织结构的真实人体MR数据重建的精度,使其更具实用性.

基于Chebyshev多项式的消除Gibbs伪影的快速算法

在磁共振成像中通常通过减少相位编码次数来缩短数据采集时间,这样只能得到部分原始k空间数据,运用傅里叶变换成像时会在图像中产生常见的G ibbs环状伪影。Gegenbauer重建方法是一种能够有效消除G ibbs环状伪影并能保持高分辨率的图像重建方法,但是这种方法的缺点在于重建时间长且参数选择必须满足严格的限制且对图像重建质量影响较大。本文提出的基于Chebyshev多项式的逆多项式重建方法是针对Gegenbauer方法的改进算法,在改进原有算法不足的同时有效提高了重建精度。实验结果验证了该算法的有效性。