基于复数卷积和注意力机制的并行磁共振成像重建

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作者 段继忠 肖琛 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期85-93,共9页

针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型。根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点... 针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型。根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点关注有效特征较多的通道;该模型使用数据一致性层保留采样过程中的原始数据,最终形成级联网络。使用3个不同的采样模式对2个不同磁共振成像数据序列进行实验,实验结果表明:DCANet模型具有较好的重建效果,能够获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM),以及更低的高频误差范数(HFEN),其中,PSNR相比磁共振成像级联通道注意力网络(MICCAN)、Deepcomplex、双倍频网络(DONet)这3种模型平均分别提高了4.52 dB、2.30 dB和1.21 dB。 展开更多

关键词 并行磁共振成像 图像重建 深度学习 复数卷积网络 注意力机制

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基于变分模型和Transformer的多尺度并行磁共振成像重建

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作者 段继忠 李海源 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第9期1826-1837,共12页

为了提高欠采样并行磁共振成像的图像重建质量,提出基于变分模型和Transformer的多尺度并行磁共振成像重建模型(VNTM).该模型利用欠采样多线圈k空间数据来估计灵敏度图,并利用中期增强策略以提高灵敏度图的准确性.将欠采样多线圈k空间... 为了提高欠采样并行磁共振成像的图像重建质量,提出基于变分模型和Transformer的多尺度并行磁共振成像重建模型(VNTM).该模型利用欠采样多线圈k空间数据来估计灵敏度图,并利用中期增强策略以提高灵敏度图的准确性.将欠采样多线圈k空间数据和估计的灵敏度图输入变分模型进行重建,在变分模型中,通过前处理模块对图像数据进行降分辨率处理,以减少计算负担.通过具有Transformer的多尺度U型网络,实现多尺度特征的有效融合.使用后处理模块恢复分辨率,并对输出数据进行数据一致性操作以确保保真度.在公开数据集进行大量定量和定性实验以验证所提方法的有效性.结果表明,在峰值信噪比、结构相似度和视觉效果方面,所提出的重建模型均表现出更优的重建质量和更稳定的重建性能.多组消融实验和不同自校准信号(ACS)区域大小的鲁棒性实验,验证了VNTM在不同条件下均能保持良好的重建性能. 展开更多

关键词 并行磁共振成像 深度学习 图像重建 灵敏度图 小波变换

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基于多尺度特征融合预处理与深度稀疏网络的并行磁共振成像重建

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作者 薛磊 段继忠 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第4期1082-1095,共14页

磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)在医学诊断中具有关键作用,但过长的扫描时间可能会导致患者不适或产生运动伪影。并行成像技术和压缩感知理论表明,可通过对k空间数据进行欠采样从而提高扫描速度,其中并行MRI是一种通过利... 磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)在医学诊断中具有关键作用,但过长的扫描时间可能会导致患者不适或产生运动伪影。并行成像技术和压缩感知理论表明,可通过对k空间数据进行欠采样从而提高扫描速度,其中并行MRI是一种通过利用多个接收线圈同时采集多个数据通道来加速成像过程的技术。深度学习凭借其强大的特征提取和模式识别能力,在欠采样MRI重建中展现出巨大的潜力。为克服现有技术的局限性(如需要自动校准信号、重建不稳定等),提出了一种创新的重建方法,旨在从欠采样的k空间数据中高效、准确地重建高质量的并行磁共振图像。该方法的核心骨架为深度稀疏网络,该网络通过将求解稀疏模型的迭代收缩阈值算法的迭代过程展开,转化为深度神经网络框架内的一系列可训练层。另外,还引入基于多尺度特征融合的自适应预处理模块,通过融合普通卷积与异型卷积核,进一步提升网络的稀疏表示能力。实验结果表明,相较于其他先进方法,本文提出的方法在多个数据集上均表现出更优的重建性能,包括更高的峰值信噪比和结构相似性指数,以及更低的高频误差范数。 展开更多

关键词 并行磁共振成像重建 深度学习 卷积神经网络 深度稀疏网络 多尺度特征融合

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结合非线性GRAPPA与SENSE的并行磁共振成像 被引量：2

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作者 蒋明峰 朱礼涛 +2 位作者 汪亚明 夏灵 龚莹岚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1865-1870,共6页

针对SENSE并行磁共振成像中采用补零缺失数据方法估计敏感度分布不准确性的问题,提出采用非线性GRAPPA方法估算缺失的K空间欠采样数据.计算并行线圈的敏感度分布,将这些敏感度分布应用于SENSE并行磁共振成像.采用不同加速因子的脑磁共振... 针对SENSE并行磁共振成像中采用补零缺失数据方法估计敏感度分布不准确性的问题,提出采用非线性GRAPPA方法估算缺失的K空间欠采样数据.计算并行线圈的敏感度分布,将这些敏感度分布应用于SENSE并行磁共振成像.采用不同加速因子的脑磁共振K空间欠采样数据以验证提出算法的重建性能.实验结果表明,与单一的非线性GRAPPA和SENSE重建算法相比,该混合NLGRAPPA-SENSE算法在加速因子较大时可以重建出更加准确的磁共振图像,具有更低的噪声功率(AP)和更高的信噪比(SNR)性能. 展开更多

关键词 并行磁共振成像(pMRI) 非线性GRAPPA 敏感度编码(SENSE) NLGRAPPA-SENSE

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基于鲁棒估计的并行磁共振成像中部分数据重建算法 被引量：2

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作者 黄鑫 陈武凡 冯衍秋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1732-1738,共7页

部分傅立叶数据重建和多通道并行成像是两种有效的磁共振快速成像技术,两种技术都是通过减少梯度编码步数来缩短数据获取时间.结合技术相比于单项技术可以更加有效地提高扫描速度.但是,由于在部分数据恢复过程中由于共轭对称性的破坏会... 部分傅立叶数据重建和多通道并行成像是两种有效的磁共振快速成像技术,两种技术都是通过减少梯度编码步数来缩短数据获取时间.结合技术相比于单项技术可以更加有效地提高扫描速度.但是,由于在部分数据恢复过程中由于共轭对称性的破坏会产生破坏数据并且带来相位偏移,使得在之后进行的并行重建过程产生误差,造成重建图像产生伪影.文中提出了一种新的约束重建算法去消除重建图像中产生的伪影.算法应用AM鲁棒估计的框架对破坏数据进行数据修正,很好地抑制了异常值对数据集造成的影响.实验结果显示文中算法达到了优质快速成像的目的,更具有实用性. 展开更多

关键词 磁共振成像 部分傅立叶数据重建 并行磁共振成像 SENSE算法 鲁棒估计

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基于非局部均值平滑约束的并行磁共振成像重建算法

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作者 冯衍秋 黄鑫 +1 位作者 陈阳 陈武凡 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1170-1172,共3页

目的提出一种图像重建新算法提高磁共振并行成像质量,消除图像中的噪声与伪影。方法在现有并行成像重建算法中引入基于非局部均值的空间平滑约束。结果在加速因子较大时,本算法可以有效地抑制重建图像中的噪声及伪影。结论通过在并行成... 目的提出一种图像重建新算法提高磁共振并行成像质量,消除图像中的噪声与伪影。方法在现有并行成像重建算法中引入基于非局部均值的空间平滑约束。结果在加速因子较大时,本算法可以有效地抑制重建图像中的噪声及伪影。结论通过在并行成像算法中引入基于非局部均值的平滑约束。 展开更多

关键词 并行磁共振成像 SENSE 正则化 平滑约束 非局部均值

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非笛卡尔并行磁共振成像数据的自适应约束重建新算法 被引量：1

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作者 周爱珍 梅颖洁 +3 位作者 王聪 莫纪江 陈武凡 冯衍秋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期183-188,共6页

多通道欠采样非笛卡尔轨迹数据重建是当前磁共振成像的研究热点,当欠采样因子比较大时,病态问题往往使得敏感度编码(SENSE)方法重建图像信噪比严重降低,传统的解决方法是在重建方程中引入Tikhonov约束或TV约束。提出自适应约束的SENSE... 多通道欠采样非笛卡尔轨迹数据重建是当前磁共振成像的研究热点,当欠采样因子比较大时,病态问题往往使得敏感度编码(SENSE)方法重建图像信噪比严重降低,传统的解决方法是在重建方程中引入Tikhonov约束或TV约束。提出自适应约束的SENSE重建算法,由先验图像的梯度特征并借鉴PM模型的思想决定惩罚函数,在梯度幅值较大的区域使用各向异性扩散的TV约束方式,在梯度幅值较小的区域使用各向同性扩散的Tikhonov约束方式。进行8通道2.6倍欠采样可变密度螺旋轨迹人体动静脉畸形瘤动脉注射X线的仿真实验。结果表明,与平方和(SOS)重建方法、传统无约束SENSE重建方法以及TV约束SENSE重建方法相比,本算法可以有效抑制部分数据成像带来的噪声和伪影,并能较好保护图像细节尤其是小细节信息,成像效果优于传统方法。 展开更多

关键词 并行磁共振成像 敏感度编码(SENSE) 非笛卡尔采样 自适应约束

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基于范数优化的并行磁共振成像算法

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作者 贾森 杨然 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期152-156,共5页

研究了并行磁共振成像图像重建的范数优化问题.首先,通过分析目前常用的2种并行磁共振成像重建算法——GRAPPA算法和SENSE算法,归纳出它们在重建过程中所用的动态数学模型,描述成形如矩阵方程Ax=b的形式;然后,将范数优化引入到重建算法... 研究了并行磁共振成像图像重建的范数优化问题.首先,通过分析目前常用的2种并行磁共振成像重建算法——GRAPPA算法和SENSE算法,归纳出它们在重建过程中所用的动态数学模型,描述成形如矩阵方程Ax=b的形式;然后,将范数优化引入到重建算法中的建模及模型参数估计中,通过采用不同矩阵范数意义下的目标函数,即在不同的范数空间中重建图像,提高优化的自由度和算法设计的灵活性;最后,通过仿真对范数优化后的重建图像质量进行分析,说明不同范数优化对重建图像的影响,并探讨了范数优化中相关参数及优化目标函数的选择问题. 展开更多

关键词 磁共振并行成像 范数优化 GRAPPA算法 SENSE算法

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并行磁共振图像的非二次正则化保边性重建 被引量：1

9

作者 刘晓芳 叶修梓 +1 位作者 张三元 张引 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2044-2051,共8页

针对并行磁共振在欠采样率较高情况下重建图像存在的混迭伪影和噪声问题,提出一种非二次正则化的保边性图像重建算法.基于SENSE技术,该算法以保边平滑性的非二次凸函数为正则化项,构建一个非二次代价函数,并运用非线性共轭梯度算法求解... 针对并行磁共振在欠采样率较高情况下重建图像存在的混迭伪影和噪声问题,提出一种非二次正则化的保边性图像重建算法.基于SENSE技术,该算法以保边平滑性的非二次凸函数为正则化项,构建一个非二次代价函数,并运用非线性共轭梯度算法求解该最小化问题,实现并行磁共振图像的保边性重建.为了评价算法的有效性和鲁棒性,以归一化均方误差作为评价准则,分析并行磁共振欠采样率最大时真实数据和仿真数据的图像重建.结果表明,该算法显著减少欠采样率较高时并行磁共振图像的混迭伪影,并能够有效抑制噪声和保留边缘信息.相比于其他图像重建算法,该算法能够快速收敛. 展开更多

关键词 并行磁共振成像 敏感性编码 非线性共轭梯度 保边性重建 非二次凸函数

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一种基于互信息量的并行磁共振图像重建新算法

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作者 黄鑫 陈武凡 冯衍秋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期850-855,共6页

平方和算法是多线圈采集技术与并行成像中常用的一种图像重建方法。但是,在数据采集过程中,某些类型的运动常常会使个别位置上的线圈数据发生异常,采用平方和算法会对最终的重建图像质量产生很大影响。本研究提出一种新的并行磁共振图... 平方和算法是多线圈采集技术与并行成像中常用的一种图像重建方法。但是,在数据采集过程中,某些类型的运动常常会使个别位置上的线圈数据发生异常,采用平方和算法会对最终的重建图像质量产生很大影响。本研究提出一种新的并行磁共振图像重建算法——加权平方和方法。算法以线圈图像间最大互信息量作为判据来统计破坏数据,在之后的图像结合过程中赋予不同的权值,最大限度地降低破坏数据对最终结合图像造成的影响,有效解决运动对原有算法造成的破坏。本算法分别对多线圈并行采集的体模数据与真实脑部数据进行了实验,结果显示:相比于现有方法,新算法可以有效地抑制破坏数据在重建图像中产生的伪影,重建图像在细节分辨率上也有更好的表现。 展开更多

关键词 并行磁共振成像 平方和方法 互信息量

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基于SIDWT和迭代自一致性的快速并行成像重建方法 被引量：3

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作者 段继忠 钱青青 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期582-592,共11页

为提高并行磁共振成像的重建速度,基于平移不变离散小波变换(SIDWT)和迭代自一致性并行成像重建(SPIRiT)模型,提出一种高效的重建方法fSIDWT-SPIRiT.该方法针对含有数据一致项、校正一致项和L1范数正则项的复杂优化问题,首先将数据一致... 为提高并行磁共振成像的重建速度,基于平移不变离散小波变换(SIDWT)和迭代自一致性并行成像重建(SPIRiT)模型,提出一种高效的重建方法fSIDWT-SPIRiT.该方法针对含有数据一致项、校正一致项和L1范数正则项的复杂优化问题,首先将数据一致项和校正一致项进行合并处理,之后利用快速投影迭代软阈值算法进行求解以实现快速并行磁共振成像重建.最后,在不同人体器官的数据集上进行测试.仿真实验结果表明:与其他方法相比,该方法能够在保证图像重建质量的同时,具有更快的收敛速度. 展开更多

关键词 并行磁共振成像 迭代自一致性并行成像重建模型 图像重建 快速投影迭代软阈值算法 平移不变离散小波变换

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基于复值损失函数的并行MRI的深度重建 被引量：2

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作者 黄进红 周根娇 +1 位作者 喻泽峰 胡文玉 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1755-1764,共10页

目的研究一种新的以幅值和相位均方误差和为损失函数的深度重建方法,用以加快磁共振图像重建速度及提高重建精度。方法考虑到磁共振不同线圈之间的数据噪声并不完全独立,本文首先将多线圈数据合并成单线圈幅值数据,以消除不同线圈噪声... 目的研究一种新的以幅值和相位均方误差和为损失函数的深度重建方法,用以加快磁共振图像重建速度及提高重建精度。方法考虑到磁共振不同线圈之间的数据噪声并不完全独立,本文首先将多线圈数据合并成单线圈幅值数据,以消除不同线圈噪声间的相关性,并以此作为训练数据的样本标签;同时考虑到相位信息的重要性,我们将损失函数定义为幅值和相位均方误差的加权和,权重系数用来平衡两者在不同应用中的重要程度。为了验证方法的有效性,本文利用FastMRI数据集中真实的脑部和膝部K空间数据进行训练和测试,并与一些以均方误差或平均绝对误差作为损失函数的相关方法进行了比较。结果所提方法能够有效去除噪声及重叠伪影,同时较好地保留图像细节。定量结果显示,相比于已有的以均方误差或平均绝对误差作为损失函数的方法,本文提出的方法可以提高重建图像的峰值信噪比(PSNR)1dB左右。结论本文针对深度磁共振重建提出了一种新的损失函数,以适应并行磁共振数据中的噪声特点,利用该方法可以加快重建速度,同时可以有效地提高重建质量。 展开更多

关键词 深度学习 复值损失函数 并行磁共振成像 图像重建

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基于非局部低秩约束的改进灵敏度编码重建算法

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作者 潘婷 段继忠 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期193-208,共16页

灵敏度编码(Sensitivity encoding,SENSE)是一种应用广泛的并行磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影,尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。... 灵敏度编码(Sensitivity encoding,SENSE)是一种应用广泛的并行磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影,尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此,本文基于非局部低秩约束(Nonlocal low-rank,NLR),提出了一种改进的SENSE模型,称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数,并使用交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method,ADMM)进行求解。仿真实验结果表明,与其他几种并行磁共振成像方法相比,NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异,能有效提升重建图像的质量。 展开更多

关键词 图像重建 并行磁共振成像 非局部低秩 灵敏度编码 加权核范数 交替方向乘子法

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