并行磁共振成像grappa算法的c 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

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1、并行磁共振成像GRAPPA算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：本文對(duì)并行磁共振成像的空間域GRAPPA算法進(jìn)行了研究，提出了一種用C語(yǔ)言創(chuàng)建GRAPPA算法類(lèi)的工程實(shí)現(xiàn)方法。該算法類(lèi)首先讀入空間數(shù)據(jù)，計(jì)算線(xiàn)圈的空間靈敏度。然后求解空間每個(gè)線(xiàn)圈的諧波權(quán)重系數(shù)，對(duì)空間未采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，最后對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行IFFT重建得到圖像。結(jié)果表明該方法可以更好地利用線(xiàn)圈的空間靈敏度信息，提高重構(gòu)圖像的質(zhì)量，縮短數(shù)據(jù)掃描時(shí)間，是一種有效的圖像重建算法?！　￡P(guān)鍵詞：GRAPPA算法并行磁共振成像空間域　　:R138：A：1007-9416(2011)11-0134-02　　　　1、引言　　所謂的

2、pMRI技術(shù)[1]，是指多個(gè)線(xiàn)圈按照專(zhuān)門(mén)的設(shè)計(jì)，使每個(gè)線(xiàn)圈連接單獨(dú)的接收器，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行采集的技術(shù)。由于每個(gè)線(xiàn)圈都具有特定的空間靈敏度信息，從而可以在有限的空間里得到SNR較高的信號(hào)。　　本文主要研究現(xiàn)已用于臨床應(yīng)用的GRAPPA算法，系統(tǒng)的介紹GRAPPA算法的基本原理，詳細(xì)說(shuō)明了采用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)該算法類(lèi)的流程，最后對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行討論對(duì)比?！　?、算法介紹　　GRAPPA算法在空間的采樣方式是：除了欠采樣外，在空間中心額外的采集若干行數(shù)據(jù)作為ACS（Auto-calibrationsignallines）數(shù)據(jù)。利用欠采樣數(shù)據(jù)和ACS數(shù)據(jù)對(duì)空間未采樣的數(shù)據(jù)

3、進(jìn)行擬合，得到完整的空間數(shù)據(jù)，最后對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行IFFT重建得到圖像。其重建示意圖如圖1所示：　　　　圖1GRAPPA算法的圖像重建示意　　2.1GRAPPA算法的采樣方式　　GRAPPA采樣軌跡見(jiàn)圖2所示[3]，圖2a是信號(hào)全采樣示意圖。圖2b是以加速因子R=2進(jìn)行欠采樣。其中，黑色實(shí)線(xiàn)表示采樣信號(hào)，灰色虛線(xiàn)表示未采樣信號(hào)，F(xiàn)OV表示可見(jiàn)視野（fieldofvie)可以由式(1)計(jì)算得出。得到權(quán)重系數(shù)n后，利用式(1)和采樣信號(hào)Sk即可擬合出未采樣信號(hào)Sj，重復(fù)以上過(guò)程可以得到全空間數(shù)據(jù)?！　?、C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)　　為了提高GRAPPA算法的可讀性、時(shí)效性以及臨床

4、應(yīng)用。本文將GRAPPA算法以C類(lèi)的形式包裝起來(lái)，每個(gè)處理數(shù)據(jù)進(jìn)程都作為類(lèi)的對(duì)象函數(shù)?！　?.1數(shù)據(jù)讀取和處理[1]　　為了實(shí)現(xiàn)多線(xiàn)圈pMRI以及GRAPPA算法，我們基于加速因子為R的欠采樣數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)一個(gè)矩陣模塊類(lèi)Matrix，當(dāng)D為復(fù)數(shù)時(shí)，可用來(lái)存儲(chǔ)空間數(shù)據(jù)。利用C標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中vector容器作為Matrix中的一個(gè)向量，重載[]運(yùn)算符，這樣可以方便地讀取矩陣中的任意行向量和位置元素。通過(guò)設(shè)定的加速因子R和ACS行的數(shù)量，生成pMRI數(shù)據(jù)?！　?.2線(xiàn)圈的空間靈敏度　　首先采集得到體線(xiàn)圈的低分辨率全FOV圖像，然后采集得到每個(gè)相位陣列線(xiàn)圈的低分辨率全FOV圖像

5、。把體線(xiàn)圈圖像作為參考進(jìn)行歸一化。用每個(gè)相位陣列線(xiàn)圈圖像除以體線(xiàn)圈圖像，就可以得到每個(gè)線(xiàn)圈的原始靈敏度?！　?.3諧波權(quán)重系數(shù)　　對(duì)特定的某個(gè)頻率編碼，得到對(duì)應(yīng)的靈敏度數(shù)據(jù)矩陣。當(dāng)加速因子為R時(shí),利用已經(jīng)采集的相位編碼行合成未采集的相位編碼行，得到諧波數(shù)量為R1。諧波系數(shù)n(j,b,k,m)可以由式（1）計(jì)算得出。　　3.4擬合未采樣數(shù)據(jù)　　利用諧波權(quán)重系數(shù)和欠采樣信號(hào)Sk即可擬合得到未采樣信號(hào)Sj，重復(fù)以上過(guò)程可以得到全空間的數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)傅里葉逆變換后，就能得到重建圖像?！　?、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論　　本算法在VC6.0開(kāi)發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，分別設(shè)定不同加速因子R和ACS

6、行數(shù)進(jìn)行重建圖像對(duì)比如下：　　當(dāng)R＝2時(shí)，圖5a～圖5d表示采用不同的ACS重建得到的圖像，數(shù)目分別為8、16、32和64。從圖5可以看到，當(dāng)ACS數(shù)目較少時(shí)，GRAPPA重建得到的圖像（圖5a和圖5b）有明顯的混疊偽影；ACS數(shù)目越多，圖像質(zhì)量越高。　　當(dāng)R=4時(shí)，圖6a～圖6d表示采用不同的ACS重建得到的圖像，數(shù)目分別為8、16、32和64。從圖6可以看出，與R=2的重建圖像比較，相同的ACS條件下，圖像的信噪比變差，有明顯的混疊偽影。　　5、結(jié)語(yǔ)　　本文對(duì)并行磁共振成像的k空間域GRAPPA算法進(jìn)行了研究，并運(yùn)用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)圖像重建。對(duì)原始數(shù)據(jù)的重建結(jié)果

7、表明：加速因子R越大，圖像的信噪比越差；ACS行數(shù)越多，圖像的質(zhì)量越好。總之，該算法類(lèi)可以成功重建圖像，為并行MRI圖像重建算法在工程實(shí)現(xiàn)中提供了重要參考。