【摘 要】
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磁共振成像（MRI）是一种重要的断层成像方法,它利用核磁共振原理从人体中获得电磁信号,并重建出人体信息,是临床医学中不可或缺的影像方法。定量磁化率成像（QSM）是一种相对较新的磁共振成像（MRI）技术,利用MRI梯度回波的相位信号,可以测量组织内部磁化率的空间分布。QSM在研究各种神经疾病方面显示出巨大的潜力,可以为许多重大疾病的诊断提供信息,如阿尔茨海默病和帕金森病等。QSM的重建流程比较复杂,
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磁共振成像（MRI）是一种重要的断层成像方法,它利用核磁共振原理从人体中获得电磁信号,并重建出人体信息,是临床医学中不可或缺的影像方法。定量磁化率成像（QSM）是一种相对较新的磁共振成像（MRI）技术,利用MRI梯度回波的相位信号,可以测量组织内部磁化率的空间分布。QSM在研究各种神经疾病方面显示出巨大的潜力,可以为许多重大疾病的诊断提供信息,如阿尔茨海默病和帕金森病等。QSM的重建流程比较复杂,需要经过原始相位解卷褶、背景场去除以及磁化率反演等步骤来获得最终的QSM图像。在背景场去除的过程中,背景场与局部场的变化重叠在一起,这导致把包含组织磁化率信息的局部场从总场中分离出来并不容易。在磁化率反演的过程中,磁偶极子核在K空间锥面附近区域会出现零值,导致局域场图无法直接进行反卷积获得最终的QSM图像。鉴于深度学习的深度特征提取和学习能力,已经在医学成像中得到越来越多的应用。本文结合深度学习构建了两个深度学习网络来解决QSM图像重建过程中的背景场去除问题和磁化率反演问题。主要内容包括:首先,针对背景场去除中的复杂调和伪影去除方法,由于使用截断奇异值分解算法求解时引起的截断伪影误差问题,本文对多种背景场去除方法进行了详细的理论分析和实验比较验证。在此基础上,本文提出结合深度卷积神经网络的去除背景场的模型SHARPnet。实验结果表明SHARPnet方法可以消除复杂调和伪影去除方法产生的截断伪影,重建出高质量的背景场去除图像。其次,针对磁偶极子反演方法中K空间阈值方法的截断阈值选择问题,研究推导了现有的磁偶极子反演模型,分析了截断阈值选择引起病态问题的原因。最后,本文提出结合深度卷积神经网络进行磁偶极子反演的模型D-Net。实验结果表明D-Net方法无论在视觉还是定量统计指标评价上相较于K空间阈值方法都有很大的优势。
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