注入及感应电流磁共振电阻抗成像对比

为了对比注入电流磁共振电阻抗成像(MREIT)及感应电流磁共振电阻抗成像(IC-MREIT)用于重构人体头部组织电导率分布的性能,分别在3层球头模型及包含5种组织的真实头模型上进行仿真.正问题仿真结果表明：在满足人体安全性要求的前提下,2种成像方法在头部组织内产生的电流密度的强度处于同一数量级,但IC-MREIT产生的电流密度略大且分布受颅骨影响较小.基于J-substitution算法的逆问题仿真结果表明：对于3层球头模型,IC-MREIT能够在较少的迭代次数内,以更高的精度重构出电导率分布;对于真实头模型,MREIT具有更好的收敛特性和成像精度.     

基于模糊神经网络的磁共振电阻抗成像算法

针对人体头部组织电导率成像问题,提出了一种新的磁共振电阻抗成像技术（MREIT）算法.该算法仅利用单方向磁感应强度信息,利用基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)对测量与计算得到的磁感应强度分布间不匹配程度的目标函数进行优化,通过函数寻优得到重建的目标电导率.在球状及真实头模型上的仿真实验证明,该算法可以准确地对颅骨 大脑的电导率比值进行重建,其估计误差分别小于1.10%与0.25%;对电极位置发生偏移情况进行仿真实验,其在真实头模型上的估计误差小于0.35%.通过与同类算法的结果比较发现,对于具有多层组织、电导率各向同性且分层连续体模型的阻抗重建,ANFIS-MREIT算法具有较大的优越性.     

头部异物两步核磁共振电阻抗成像仿真研究

在三层球和真实形状头模型(包括头皮、颅骨和大脑)上,采用基于径向基函数(RBF)神经网络的两步核磁共振电阻抗成像(MREIT)算法,对颅内病变组织阻抗成像进行了仿真研究.使用高分辨率的核磁共振成像系统对人体头部进行三维构建和不同组织边界区分,利用两步基于径向基函数神经网络的MREIT算法分别对颅内病变组织均匀阻抗和非均匀阻抗(每个单元的电阻抗值)分布进行估计.该两步MREIT算法适用于人体头部复杂组织结构的阻抗成像,仿真实验表明,采用MREIT技术对颅内占位性病变组织(血肿或脑瘤)的阻抗成像过程简单,重构的阻抗图像具有较高的精确性,算法具有一定的抗噪性能.     

结合非线性GRAPPA与SENSE的并行磁共振成像

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.     

多尺度残差网络模型的开放式电阻抗成像算法

针对开放式电阻抗成像（OEIT）的图像重建算法存在的成像精度低、对噪声敏感、重建图像伪影面积较大等问题,提出基于多尺度残差网络模型的OEIT算法.该算法利用不同尺寸卷积核的残差块提取边界电压的多尺度特征;在完成特征拼接后,利用卷积实现深层信息融合,得到预测的电导率分布结果.使用有限元法搭建OEIT正问题模型,构造“边界电压-电导率分布”数据集,将所提算法与其他算法在该数据集和实际模型实验中进行比较.结果表明,所提算法使OEIT的重建精度、抗噪能力和定位目标准确性显著提高,并使检测目标的伪影面积缩小.     

磁共振电特性成像人体腹腔癌症仿真研究

将磁共振电特性成像(MREPT)方法用于人体腹腔部位,考察该成像方式用于人体腹腔肝癌及胰腺癌诊断的可行性.采用鸟笼线圈同时作为射频发射和接收,基于射频发射场测量值重构人体腹腔内组织的电导率和相对介电率.包含10种组织的人体腹腔模型上的仿真结果表明:在信噪比SNR=30的情况下,MREPT能够检测出位于组织内部半径为3cm的肝癌肿瘤和半径为1cm的胰腺癌肿瘤;由于逆问题重构公式中均质电特性的假设及拉普拉斯卷积的共同作用,可能无法检测出位于组织边界处的小体积癌症肿瘤.拉普拉斯卷积核的大小对重构结果的影响很大,在无噪声情况下,3×3×3的卷积核的重构效果最好,但当SNR=30~120时,5×5×5的卷积核是最佳选择.     

基于保持参数的DTI各向异性滤波

弥散张量磁共振成像(DTI)易受噪声干扰,且现有DTI去噪方法仅对各方向通道的DWI数据进行单独处理,未充分考虑各通道之间相关性以及DTI数据本身结构和形态特点.针对这些不足,作者根据DTI数据结构及形态特征,综合DWI不同方向通道间相关性,重构统一特征值和特征向量的扩散张量,并增加保持参数对迭代滤波过程进行约束,实现DTI各向异性滤波去噪并降低了对DTI数据结构和形态特征的影响.将所提出的方法分别用于合成弥散张量数据仿真和真实脑部DTI数据实验.仿真和实验结果表明,该方法能有效减少噪声对DTI数据的影响,较之现有去噪方法效果更好.     

多层球状头模型中MRI线圈激励下射频场的求解——并矢格林函数/矩量法

介绍一种磁共振成像系统(MRI)线圈激励下的人体头部电磁场计算方法.先构造一个与人头实际尺寸相当的多层球状头模型，并赋以实测电导率和介电常数，然后基于并矢格林函数(DGF)来求解MRI线圈激励下的头模型内部电磁场.只要射频线圈的激励电流源分布可由矩量法(MoM)求出，都可用该法计算由其激发的电磁场，由此计算出来的电磁场分布可以用于MRI成像参数的确定.结果表明，该方法比有限时域差分法(FDTD)的计算速度提高了10倍以上.仿真试验结果显示，人头中的磁场和电场受频率高低影响，随着频率的增高，磁场与人体组织的相互作用越大，人头中的磁场越不均匀，从而造成了磁共振信号的失真.所提出的DGF/MoM法可用于高场MRI的线圈优化设计，例如射频线圈(表面线圈和体线圈）的快速评价以及高性能的梯度线圈的快速优化设计.     

电阻抗成像的稀疏重建算法

针对电阻抗成像空间分辨率低和对测量噪声敏感的问题,将传统Tikhonov正则化问题中目标函数的L2范数正则项修正为L1范数,将动态电阻抗图像中非均匀的电导率具有稀疏性作为先验信息添加到L1范数正则项中,由此提出一种电阻抗成像的稀疏重建算法。建立基于总变差法、正交匹配追踪法以及L1范数最小二乘法的电阻抗成像模型,并借助实验可知,新算法成像质量好,对测量噪声不敏感,且成像速度较快。     

基于概率潜分量分析的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境和低信噪比情况下增强效果不理想的问题,提出了一种基于概率潜分量分析(PLCA)的语音增强算法。该算法分析并引入了PLCA模型,将语音谱建模成意义明晰的边缘分布表示,并通过期望最大化(EM)算法对最优边缘分布进行求解,用边缘分布组成的字典对噪声进行描述,利用语音信号的边缘分布选择性地重构语音信号,从而实现与噪声分离,达到语音增强的目的。仿真结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比、增强语音质量方面明显优于传统的语音增强方法。     

一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法

高斯混合模型（GMM）易受噪声影响,马尔科夫随机场（MRF）模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像（MRI）中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K?means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法（EM）估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。     

基于小波收缩减小磁共振图像截断伪影的方法

在磁共振成像（MRI）中,为了缩短成像时间并使图像保持较高的信噪比,往往只采集部分相位编码的磁共振信号进行图像重建,但在重建的图像上会出现截断伪影．在分析磁共振图像截断伪影特征的基础上,为了尽可能保留图像的细节特征,利用小波变换的多分辨率特性,对与截断伪影相关的细节子带进行小波收缩,并利用图像模板技术进一步消除图像背景区域的截断伪影和噪声．实验结果表明,该方法能有效地减小截断伪影,同时能更好地保持图像的细节特征．     

一种加权中值滤波算法在医学磁共振图像去噪中的应用

为了更好地去除医学磁共振图像(MRI)中的高密度椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种加权中值滤波算法.该算法的核心思想是利用改良的有限阈值策略对滤波窗口的每个像素点的灰度值与计算该像素点所得的相应权值之积进行求和,然后将运算结果作为滤波窗口中心点的输出值.利用该算法对含有高密度椒盐噪声和高斯噪声的医学MRI进行去噪仿真实验表明,该算法对高密度椒盐噪声和高斯噪声的抑制力显著优于单纯的中值算法和均值算法,且去噪后的图像具有良好的细节保真度和清晰度.     

改进的共轭梯度MRI压缩成像算法

为了缩短磁共振成像系统的扫描时间,压缩感知方法利用欠采样数据和非线性恢复算法实现系统的实时或准实时成像需求。通过联合考虑MRI图像在变换域和梯度域下的稀疏性,提出了一种基于预测线搜索方法的共轭梯度算法来重建磁共振图像。针对共轭梯度算法中线搜索次数过多和运行时间过长问题,采用基于预测的方法来优化搜索步长值,以此缩短算法执行时间和减少线搜索次数。仿真实验利用磁共振图像的10%、20%和30%的下采样数据进行图像重建,结果显示基于该预测线搜索方法的压缩成像算法执行时间少于回溯线搜索法的执行时间,重构图像质量优于零填充法和FR共轭梯度法,验证了该算法的有效性。     

新型开放式超导MRI主磁体结构优化设计

针对超导磁共振成像（MRI）装置对磁体结构开放性的设计要求,提出了一种开放式超导MRI磁体结构.为了实现高磁场强度、高磁场均匀度以及低成本等设计目标,对设计的磁体结构进行了多目标优化.运用正交试验（OD）法确定影响磁体性能指标的关键设计变量,在此基础上,提出一种结合表面响应法和遗传算法的自适应优化策略,找出全局最优解,完成了主磁体结构的优化设计.实验结果表明,设计的超导型MRI主磁体不仅提供了一定的开放成像空间,同时也满足成像区磁场强度及均匀度等方面的设计要求.     

非局部稀疏表示正则化的磁共振图像重建

传统的基于稀疏性先验和全变分正则项约束的图像重建算法不能有效重建图像中的各种结构。为了提高重建质量,在采用传统重建算法中基于稀疏性的先验约束的同时,将重建图像的稀疏系数应逼近原始图像稀疏系数这一先验约束引入图像重建模型。通过图像子块之间的非局部相似性估计原始图像,得到非局部稀疏表示正则化的磁共振图像重建模型,并利用快速混合分裂算法求解模型。实验结果表明,算法能够对磁共振图像进行较好的重建。     

改进全变分的图像去噪

为了弥补各向同性扩散去噪的非保边性、异性扩散的耗时性,分析了各向同性和异性扩散的机理,根据噪声对像素变化的影响,设计了新的扩散函数,理论上分析了该函数的扩散性能:对平滑区各向同性扩散,边缘区实现各向异性扩散。在传统全变分去噪的基础上,提出了改进全变分的图像去噪模型,运用固定点代算法设计了相应的离散迭代函数。实验结果表明,该算法在图像平滑区进行各向同性扩散,继承了各向同性的优点,降低了传统全变分的运行时间;在边缘区实现了各向异性扩散保护了图像边缘,提高了图像的峰值信噪比和视觉效果。     

多通道生物磁感应断层成像硬件系统

分析了生物磁感应电阻抗断层成像的关键技术。根据其成像原理,找到一种适用于磁感应成像的高精度鉴相方法。设计并实现了稳定的程控激励源和弱信号检测电路,完成了一个16通道的磁感应断层成像硬件系统。进行了初步的均匀电导率物理模型成像实验,应用磁感应断层成像重建算法得到了初步的成像结果。实验结果表明：对于电导率接近生物组织的被测目标,可以用磁感应方法进行非接触的成像。在硬件方面,鉴相精度和系统的稳定性是决定成像质量的重要因素。