磁共振弹性成像(Magnetic Resonance Elastography, MRE)是一种利用磁共振成像技术(MRI)新型的无创成像方法,能直观显示和量化组织弹性。它是传统触诊机器化、定量化的一种手段,客观且分辨率高,不受诊断部位的限制,MRE图像表达的是组织的生物力学特性参数,它能够检测体内组织在外部激励机械波作用下产生的质点位移。现在已经提出多种算法去确定物体的弹性性能,MRE面临的一个挑战性问题之一就是在重建剪切模量的图像中,如何减少噪声影响的同时并保持较高的对比度。所以在本文中,我们重点研究了磁共振弹性成像重建的相关算法。本文介绍了基于局部频率估计的弹性图重建算法,它有多种实现方式,传统的实现方式是基于双带宽高斯滤波器,而本文使用了一个新的滤波器进行局部频率估计,是对数正态正交小波,这也是本文的一个创新点,将我们提出的新方法与传统方法用Matlab平台实现并进行分析比较,结果证明使用对数正态正交小波得到的弹性图分辨率比传统方式高。接着本文又介绍了基于微分反演算法的磁共振弹性重建算法,因微分反演法的实现需要对相位位移数据进行平滑和二阶微分的计算,为了同时实现上述两个要求,本文选用Savitzky-Golay滤波器进行实现,它是一种实用性很强,除噪效果非常好的滤波器。将微分反演算法与局部频率估计算法得到的弹性图进行分析比较。最后本文又简单介绍了一下磁共振弹性重建的另一种方法剪切模量分解法,重点介绍了其原理和推导过程。