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1、优选文档优选文档PAGEPAGE3优选文档PAGE压缩感知自动校准并行成像重建算法大纲：针对核磁共振并行成像重建提出了一种结合稀罕性模型，并与新的软阈值函数结合，将有助于提高重建图像质量。第一利用校准数据生成重建核，重建未采样数据点；尔后采用结合稀罕性模型和新的软阈值函数，对各线圈图像数据进行办理；最后用改进的凸投影集算法（POCS）对压缩感知核磁共振并行成像进行重建。对于仿真图像和脑部图像，改进算法对照原算法，重建图像归一化均方根误差（nRMSE）在加速比为4时分别减少了23%和9%。实验结果表明，加速比较大时改进算法能明显提高并行成像重建图像的正确性。要点词：并行成像；压缩感知；凸投影集；

2、结合稀罕性；软阈值中图分类号：TP391.413文件标志码：A序言多线圈接收器在核磁共振成像之初就已经被应用，以提高信噪比。在20世纪90年代后期，Sodickson等1提出用多线圈接收器加速扫描和相应的重建算法SMASH（SimultaneousAcquisitionofSpatialHarmonics）。随后，Pruessmann等2提出了矫捷度编码（SensitivityEncoding，SENSE）方法，使多线圈接收器用于加速扫描成为一个可行的方案。多线圈接收器之因此可以加速扫描，是因为每个线圈的数据是并行采集的，生成的图像被相应的线圈矫捷度函数加权。这样矫捷度信息和梯度编码结合，就可

3、以减少采样的数据，加速扫描，实现并行成像。压缩感知3-4基于医学图像的稀罕性，同样可以减少采样的数据，两种方法结合5可以供应更高的加速比，用R表示。经过多年的发展，多种并行成像技术6-10及其改进算法11-12被接踵提出，这些技术的不同样点在于线圈矫捷度信息被使用的方式。SMASH、SENSE等需要精确的线圈矫捷度信息，而线圈矫捷度信息很难准确地获得。AUTOSMASH（AutocalibratingSMASH）、VDAUTOSMASH（VariableDensityAUTOSMASH）和GRAPPA（GeneralizedAutocalibratingPartiallyParallelAcq

4、uisitions）等6-8隐含的利用线圈矫捷度信息重建图像，防备了很难获得正确的线圈矫捷度信息的问题。因此，如何利用更多的线圈矫捷度信息，成为提高重建图像质量的要点。本文利用图像的结合稀罕性和新的软阈值方法对压缩感知并行成像（AutocalibratingParallelImagingCompressedSensing）1SPIRiT重建算法13进行改进，称之为改进1SPIRiT算法。它的基础是SPIRiTiTerativeSelfconsistentParallelImagingReconstruction）算法14，其能更好地利用线圈矫捷度信息，从而提高重建质量。基本理论SPIRiT是一种自动校准并行成像算法。它利用自校准数据计算线性权重因子，以拟合未采样的k空间数据，重建每个线圈的

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