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
MR图像伪影的种类及消除方法的探讨
MR图像伪影的种类及消除方法的探讨材料与方法：积累我院使用的西门子1.5T超导磁共振系统，对于MRI系统所遇到的图像伪影进行分类，探讨其产生的原因及消除伪影的方法。
伪影的分类：我们把常见的MR图像伪影分为如下几类：1.运动伪影；2.序列选择不当伪影；3.截断伪影；4.化学位移伪影；5.磁敏感伪影；6.金属异物伪影7.MR设备本身原因造成的伪影等。
一、伪影产生的原因及消除方探讨法：（一）运动伪影：运动伪影又因产生原因的不同分为人体生理性运动产生的伪影和病人自主性运动造成的伪影。
1.生理性运动伪影：MR扫描成像时间较长，因此，心脏、大血管搏动、呼吸运动、血液以及脑脊液波动引起的伪影成为降低图象质量最常见的原因生理性运动伪影是生理性周期性运动的频率与相位编码频率一致，叠加的信号在傅立叶变换时使数据发生空间错位所致，在相位编码方向上产生间断的条形或半弧形伪影。
这种伪影与运动方向无关，而影像的模糊程度取决于运动频率、振幅、像素大小、重复时间和激励次数。
心脏、大血管波动伪影可采用心电门控，采集心脏、大血管运动幅度相对较小时的图像，从而减少因其引起的运动伪影。
呼吸运动伪影可用呼吸门控加以控制。
流动血液产生的伪影，可通过预饱和技术或交换相位/频率编码方向加以消除。
脑脊液波动伪影可利用梯度运动相位重聚（GMR）技术减少或抑制。
2.非周期性运动伪影：在MR检查时，由于人体器官的运动、如颈部检查时吞咽运动、腹部检查时胃肠道的蠕动、头部检查时眼球运动、小儿以及意识不清病人不能配合检查时均可在图像上产生不同形状的伪影，使MR成像质量下降。
克服非周期性运动或意识不清病人在检查时产生伪影的最有效的方法是改变扫描参数，尽量缩短检查时间，减少产生伪影的几率，如采用梯度回波技术、减少信号采集次数、改变矩阵等。
针对不同的非周期性运动伪影也可采用不同的措施减少伪影，如减少眼球运动造成的伪影，可让病人在检查时眼睛盯住一点不动；控制吞咽运动伪影可在预扫描完成，开始扫描前让病人自我控制不做吞咽动作。
《稀疏角CT重建的算法研究》范文
《稀疏角CT重建的算法研究》篇一一、引言随着医学影像技术的快速发展，计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）技术已经成为临床诊断的重要手段之一。
然而，传统的CT重建算法在处理某些复杂或稀疏的图像时，常常会遇到重建效果不佳、噪声大、分辨率低等问题。
稀疏角CT重建算法作为一种新兴的重建技术，能够有效地解决这些问题，提高CT图像的重建质量和诊断准确性。
本文旨在研究稀疏角CT重建算法的原理、方法及实际应用，为医学影像技术的发展提供理论支持和实践指导。
二、稀疏角CT重建算法概述稀疏角CT重建算法是一种基于稀疏表示理论的CT重建方法。
该算法通过对图像中的边缘和结构信息进行稀疏表示，有效地解决在复杂或稀疏的CT图像中出现的重建问题。
其主要思想是利用图像的稀疏性特点，将图像中的边缘和结构信息提取出来，并通过优化算法进行重建。
三、稀疏角CT重建算法原理稀疏角CT重建算法主要包括以下几个步骤：首先，通过一定的预处理技术对原始的CT数据进行预处理，以消除噪声和干扰；其次，利用稀疏表示理论对图像中的边缘和结构信息进行提取和表示；然后，通过优化算法对提取的边缘和结构信息进行优化和重建；最后，通过后处理技术对重建后的图像进行平滑和增强，以提高图像的质量和诊断准确性。
四、稀疏角CT重建算法方法目前，稀疏角CT重建算法主要包括基于L1范数的最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法、基于压缩感知的稀疏重建算法等。
这些算法都基于图像的稀疏性特点，通过优化算法对图像中的边缘和结构信息进行提取和重建。
在实际应用中，还需要根据具体的CT数据和需求选择合适的算法进行重建。
五、稀疏角CT重建算法的应用稀疏角CT重建算法在医学影像领域具有广泛的应用前景。
首先，它可以用于提高CT图像的分辨率和清晰度，从而帮助医生更准确地诊断疾病；其次，它还可以用于对复杂的组织和器官进行精确的三维重建和可视化；此外，它还可以用于对一些特殊的医学问题进行研究和探索。
磁共振成像技术中的图像重建算法
磁共振成像技术中的图像重建算法磁共振成像技术是一种用于观察人体内部结构的非侵入性医学成像技术。
它通过对人体内部的磁场进行扫描，可以得到高分辨率的图像信息，从而帮助医生进行诊断。
在磁共振成像技术中，图像重建算法是非常重要的一环。
它负责从扫描得到的原始数据中重建出人体内部的结构信息，并生成可视化的图像用于医学诊断。
目前，磁共振成像技术的图像重建算法主要分为两类：频域算法和空域算法。
下面将分别对这两种算法进行介绍。
一、频域算法频域算法将磁共振信号转换到频域进行处理，然后再将处理后的数据转换回时域，得到最终的图像。
其中，最常用的频域算法是快速傅里叶变换（FFT）。
它可以将磁共振信号快速地转换到频域进行处理，然后再进行反变换，得到重建后的图像。
虽然快速傅里叶变换的速度很快，但是这种算法存在一定的局限性。
例如，磁共振信号中存在很多不同频率的信号，而快速傅里叶变换对信号的不同频率处理效果不能很好地区分，从而影响图像的质量。
二、空域算法空域算法是通过对原始数据进行处理，直接得到重建后的图像。
其中，最常用的空域算法是反向投影算法。
这种算法可以将不同方向的扫描数据按照一定的规则投影到图像平面上，然后将所有的投影结果叠加起来，得到最终的重建图像。
反向投影算法的优点是可以处理不同方向的扫描数据，其中还可以添加一些先验信息，从而提高图像质量。
然而，这种算法也存在一些问题，比如有时会出现伪影情况。
此外，还有一些其他的空域算法，比如基于大脑并行矩形图像重建的算法（BART）和基于稀疏表示的重建算法（CS-MRI）。
这些算法可以在一定程度上提高图片的质量，并降低成像时间。
总结起来，磁共振成像技术的图像重建算法是非常复杂的，需要结合理论和实践进行优化。
随着计算机技术和算法的不断发展，未来有望实现更快速、更准确、更高质量的图像重建算法，从而实现更好的医学诊断效果。
一种并行磁共振成像伪影消除方法
成 的影 响 。
本 文共 分 五 部 分 ：第 １ 分 为 引 言 ，简 要 介 绍 并 行 磁 共 振 成 像现 状 并提 出 问题 ；第 ２部 分 详 细介 部
码步 数 ） 从而 获 得 更 快 的扫描 速 度 。 ，
（ 要 为 相 位 编 主
许 多 基 于 并 行 成 像 重 建 理 论 的 算 法 已经 被 先 后 提 出 ， 这 其 中 主 要 包 括 基 于 ｋ 空 间 的 Ｓ ＭＡＳ Ｈ
（ ｉ ｌ ｎ ｏ ｓ ｑ ｉｉｏ ｆ ｐ ｔ ｌ ｒ ｎｃ ） 法 与 基 于 图像 域 的 Ｓ ＮＳ Ｓ ＮＳｔ ｉ ｎ ｏ ｉｇ ＳＭｕｔ ｅ ｕ ｕｓ ｉｎｏ Ｓ ａｉ ｍｏ ｉｓ 方 ａ Ａｃ ｔ ａ Ｈａ Ｊ Ｅ Ｅ（ Ｅ ｉｖｔ Ｅ ｃ ｄｎ ） ｉ ｙ 方 法 Ｌ。 ２ 随后 ， 对 这 两 种 方 法 又相 继 出现 了一 些 改进 算 法 ， 如 ＡＵＴ Ｓ Ｊ 针 例 Ｏ— ＭＡＳ ＶＤ— ＵＴ Ｓ Ｈ， Ａ Ｏ—ＭＡＳ Ｈ，
摘 要 ・多线 圈采集技 术与 并行成 像算 法通过 降低磁 共振成 像所 必 需的梯度 编码 步数 有效提 高 了成像 的扫描 速度 。
但是在 数据采 集过 程中 ，运动 常常会 使线 圈数据发 生异 常 ，从 而对 最终 重建 图像质 量产 生很大 影响 。本文 提 出了一种 新 的重建算法 去消 除重建 图像 中产 生的伪 影。算法把 破坏 数据看 成观 测数 据样 本中 的异常值 ，应用 了 ＡＭ 鲁棒 估计进
显示 本文算法对重建 图像中产生 的伪影进行 了很好 的消除 ，相 比于现有 Ｓ Ｎ Ｅ 算法在 图像的细节分 ＥＳ
磁共振成像数据重建迭代算法比较
磁共振成像数据重建迭代算法比较磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，它通过利用磁场和无害的无线电波来生成详细的人体解剖结构图像。
MRI的数据重建是一项关键任务，它涉及到将原始磁共振信号转化为可视化的图像，对于医学诊断和研究具有重要意义。
在MRI数据重建中，磁共振信号的采集是通过将人体置于磁场中，并通过发送一系列无线电脉冲来激活人体内的原子核，再通过接收其发出的信号来获取。
这些原始信号是一组复杂的数据，需要经过处理和重建，才能显示出人体内部的解剖结构。
随着计算能力的增强和算法的发展，磁共振成像数据重建领域涌现出多种迭代算法，如传统的格姆算法、NON-Cartesian k-空间采样的重加权共轭梯度算法（NUFFT-CG）、迭代进化（ITER）算法等。
这些算法在磁共振成像数据重建中扮演着重要的角色，并各具特点。
传统的格姆算法是一种经典的MRI图像重建算法，它基于直接逆傅立叶变换，通过从k-空间（频域）到图像域的变换来实现重建。
虽然这种算法已经被广泛应用于MRI数据的重建，但由于其计算速度较慢且对于不完整数据的处理能力相对较弱，因此无法满足迅速高质量重建的需求。
另一种非常有用且被广泛采用的算法是非规则采样下的重加权共轭梯度（NUFFT-CG）算法。
该算法对于真实世界中复杂的采样模式具有较高的适应性和稳定性。
它能够有效处理非均匀采样数据，通过对采样模式进行建模和优化来实现高质量的图像重建。
然而，该算法的计算复杂度较高，对硬件设备的要求也较高，不适用于一些资源受限的环境，例如移动设备或低功耗设备。
迭代进化（ITER）算法则是一种基于进化计算原理的MRI数据重建算法，它通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
该算法通过逐步迭代地更新重建图像，将每一次迭代产生的图像与原始数据进行比较，通过评估函数来不断优化重建结果。
这种算法在处理不完整采样数据和噪声时表现出色，并且能够在资源受限的环境下高效运行。
轻松掌握各种磁共振伪影（必点收藏）
轻松掌握各种磁共振伪影（必点收藏）展开全文与其他医学影像技术相比，MRI是出现伪影最多的一种影像技术。
所谓伪影是指在磁共振扫描或信息处理过程中，由于某种或几种原因出现了一些人体本身不存在的图像信息，可以表现为图像变形、重叠、缺失、模糊等，致使图像质量下降的影像，也称假影或鬼影（ghost）。
识别和设法消除/减小这些伪影非常造重要，从而也要求我们对MRI的物理原理和基本硬件构造有所了解。
MRI图像中每个点的信息，都由频率和相位编码决定。
当接收信息的频率和相位编码受到外界干扰时，将导致图像伪影的出现。
与其他医学影像技术相比，MRI是出现伪影最多的一种影像技术。
所谓伪影是指在磁共振扫描或信息处理过程中，由于某种或几种原因出现了一些人体本身不存在的图像信息，可以表现为图像变形、重叠、缺失、模糊等，致使图像质量下降的影像，也称假影或鬼影（ghost）。
识别和设法消除/减小这些伪影非常造重要，从而也要求我们对MRI的物理原理和基本硬件构造有所了解。
MRI图像中每个点的信息，都由频率和相位编码决定。
当接收信息的频率和相位编码受到外界干扰时，将导致图像伪影的出现。
1、卷褶伪影原因：扫描视野FOV小于解剖结构，则会发生“卷折”伪影，表现为一侧FOV之外的图像卷折到对侧FOV之内。
原理：射频接收装置，不能识别带宽以外的频率，任何超出范围外的频率将同带宽内的一个频率相“混叠”。
卷折总发生在相位编码FOV方向，因为频率编码方向默认使用两倍FOV大小的频率编码。
卷褶伪影具有以下特点：由于FOV小于受检部位所致；常出现在相位编码方向上；表现为FOV外一侧的组织信号卷褶并重叠到图像另一侧。
分类：•2D卷折•3D卷折对策：•增大扫描视野FOV•改变频率编码方向•添加FOV之外的饱和带•3D卷折，自动删除最上下的图像2、化学位移伪影原因：水和脂肪中的氢质子以稍微不同的共振频率进动，在梯度场内，所有的氢质子被激励后，脂肪氢质子信号来源的位置将会被错误记录。
ct迭代重建算法 -回复
ct迭代重建算法-回复使用CT迭代重建算法重建病理图像CT迭代重建算法（Computed Tomography Iterative Reconstruction Algorithm）是一种常用于医学影像学中的重建算法。
它可以通过对多个切片图像进行迭代计算，通过反投影等过程来重建出高质量的三维病理图像。
本文将详细介绍CT迭代重建算法的原理和步骤，以及其在医学领域中的应用。
一、CT迭代重建算法的原理CT迭代重建算法是基于X射线吸收的原理，借助计算机对X射线的吸收和散射信息进行处理和重建。
该算法的核心思想是通过多次反投影和滤波重建出最终的图像。
在执行CT扫描时，射线通过人体或物体，被感光材料所接收。
接收到的信号将通过检测器阵列转化为电信号，并通过采样和数字化处理转化为图像数据。
CT迭代重建算法则是通过对这些图像数据的处理和计算，还原出人体或物体的内部结构。
二、CT迭代重建算法的步骤1. 采集数据：首先进行CT扫描，利用X射线穿过人体或物体并通过感光材料的方式，收集到图片的散射信息，称为原始数据。
原始数据中包含了人体或物体内部的吸收和散射信息。
2. 初始化：在开始迭代计算前，需要对重建图像进行初始化操作。
一般会将重建图像初始化为全零或者根据先验知识进行初始化。
3. 反投影：在反投影过程中，根据原始数据中的散射信息，将其对应的像素进行反投影操作。
反投影操作会将感光材料接收到的信号反映到对应的像素上，从而形成一个以像素为单位的散射投影图像。
4. 滤波：由于扫描过程中会产生一些伪影和噪音，所以需要对散射投影图像进行滤波操作，以去除这些干扰信息。
滤波操作可以使用一维或二维的滤波核，将其应用在散射投影图像上。
5. 正投影：在正投影过程中，将滤波后的散射投影图像按照吸收信号的强度进行投影操作。
正投影操作会将散射投影图像的像素根据其对应的吸收信号强度进行变换，从而得到一个以像素值为单位的吸收投影图像。
6. 更新图像：将正投影得到的吸收投影图像与初始化的重建图像进行加权求和，从而更新重建图像。
ct伪影处理算法
ct伪影处理算法CT（computed tomography）伪影处理算法是一种用于去除CT图像中伪影的图像处理算法。
CT伪影是由于人体组织的吸收能力不同而产生的，它会干扰医生对图像的解读，降低诊断的准确性。
因此，研究和开发CT伪影处理算法具有重要的临床意义。
在CT图像中，伪影主要分为条状伪影和环状伪影两种类型。
条状伪影是由于扫描过程中患者体内的金属物质或骨骼等高吸收组织所引起的，而环状伪影则是由于CT设备本身的装置和故障引起的。
这些伪影会使得图像中的某些区域亮度异常，影响医生对病变的判断和诊断。
为了去除CT图像中的伪影，研究人员提出了多种算法。
其中一种常用的算法是基于滤波器的伪影处理算法。
该算法通过设计合适的滤波器来抑制伪影，并保留图像中的有用信息。
滤波器通常基于图像的频域特性进行设计，可以分为低通滤波器和高通滤波器两种类型。
低通滤波器主要用于平滑图像，抑制高频噪声和伪影；而高通滤波器则用于增强图像的边缘和细节信息。
除了基于滤波器的伪影处理算法，还有一些其他的算法也被广泛应用于CT伪影处理中。
例如，基于统计模型的算法可以通过建立伪影和真实图像之间的映射关系来进行伪影去除。
这些算法通过训练样本和参数优化来实现伪影的自动消除。
此外，基于图像重建的算法也可以用于伪影处理，例如迭代重建算法和模型重建算法。
这些算法通过优化重建模型和图像的投影数据来减少伪影的影响，提高图像的质量。
在实际应用中，CT伪影处理算法需要考虑多个因素。
首先，算法的速度和效率是一个重要的考虑因素，因为医生需要快速获取到处理后的图像进行诊断。
其次，算法的稳定性和可靠性也是关键，要能够处理不同类型的伪影，并且不会引入新的伪影或失真。
此外，算法的适应性和通用性也需要考虑，能够适用于不同的CT设备和扫描参数。
CT伪影处理算法是一种重要的图像处理技术，可以提高CT图像的质量和诊断准确性。
通过设计合适的滤波器、建立统计模型或优化重建模型，可以有效去除CT图像中的伪影。
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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
伴随着医疗技术水平及计算机技术日新月异的发展,磁共振检查技术已成为疾病诊断不可缺少的先进手段之一。
磁共振成像的主要不足,在于它扫描所需的时间较长,因而对一些危重病人或不配合的病人的检查非常困难。
临床应用中常常为了缩短成像时间,而减少收集的扫描数据量。
在磁共振成像中,通常使用傅立叶成像方法,对有限的数据使用傅立叶变换进行重建,在重建图像中将会出现Gibbs环状伪影。
Gibbs效应长期已来一直是频域数据进行图像重建时所遇到的主要障碍。
目前,已经有许多重建技术用来消除Gibbs现象,通常采用滤波的方法来消除此类伪影,但是这将降低图像分辨力造成图像边缘模糊。
对如何消除临床磁共振图像中存在的Gibbs伪影的研究显得较为迫切。
本文针对采用部分K空间数据进行图像重建时,在MR图像所产生的Gibbs环状伪影的消除展开研究,提出了一种新的、更为有效的重建算法:基于切比雪夫(Chebyshev)多项式的逆向重建算法。
盖根堡(Gegenbauer)方法是近几年提出的算法,它已经被证明是一种能有效消除Gibbs现象的方法,这种方法最大的优点在于能够保持重建后图像的高分辨力,尤其在重建后图像边缘表现良好,这一点正是一般这类伪影消除技术所难以解决的问题。
本文在深入分析算法形成机理的基础上也讨论了该算法的限制条件,其中的参数选择必须满足确定条件以满足频域数据的快速收敛条件。