磁共振弥散加权成像涡流失真系统性矫正算法研究

针对基于EPI扫描序列的弥散加权成像技术中存在的涡流失真现象,给出一种基于图像配准的系统性失真矫正方法.矫正过程以非弥散加权图像为参考图像,利用二值蒙版分割图像消除高b值图像脑脊液区域对比度差异影响,在迭代互相关ICC算法基础上结合相邻层的变形参数进行平滑得到系统性配准参数.比较实验表明,结合相邻层信息能减少两两配准带来的矫正误差,得到更好的矫正效果.

基于大脑模板的MRI扫描自动定位方法

在大脑磁共振成像(MRI)影像学的数据采集中,通常先扫描一幅定位图像,并根据解剖学先验知识手动调整合适的扫描定位参数,再进行后续的正式扫描.该文实现了一种直接以大脑模板为参照的自动定位的方法:首先采集一幅中等分辨率的快速三维定位图像,然后通过与模板的配准确定定位参数,并应用到后续序列的扫描,以保证不同被试在图像采集时采用与模板一致的空间定位.该方法一方面便于不同被试的图像数据之间进行系统性比较与参照,帮助诊断者快速定位病灶,也可在后续常用的基于体素分析过程最大化数据的利用效率.另一方面,针对单个体多次扫描之间的自动定位,该文进一步使用迭代方法,通过多次"扫描、配准、自动定位"步骤,逐步减小图像配准算法的误差.实验证明,该文基于大脑模板的自动定位方法能够确保不同被试之间和同一被试之内在图像数据采集时的空间定位高度一致性,其中同一被试内多次扫描的空间定位误差<1.0 mm和1.0o.

一种基于层选择的弥散张量优化算法

为了从带伪影的弥散加权数据中重建更准确的张量,提出了一种基于层选择的张量优化算法.首先对弥散加权图像中常见的3种伪影(波状、层间运动和对比度伪影)进行定性分析,分别提取3种对应的特征(小波标记、相似度和相关性)来识别这些伪影,从而区分出正常图层和伪影图层.然后,利用正常图层数据进行张量重建.模拟实验结果验证了这3种特征对弥散加权图像中相关伪影判断的有效性,且对波状伪影和层间运动伪影的判断率均大于90%.真实数据实验结果表明,与类似算法相比,所提算法可以更好地改善部分各向异性伪彩图中的偏色现象,在白质结构分析中提供了更准确的方向信息.