[发明专利]压缩感知框架下的快速弥散张量成像方法及系统

摘要

本发明提供了一种压缩感知框架下的快速弥散张量成像方法及系统，该快速弥散张量成像方法包括A.初始化第一个弥散梯度对应的采样掩膜mask1，并且采用射线型采样轨迹；B.将第一个弥散梯度对应的采样掩模mask1旋转一固定角度，得到第二个弥散梯度对应的采样掩膜mask2,将第二个弥散梯度对应的采样掩膜mask2以同样方向旋转同一固定角度获得第三个弥散梯度对应的采样掩膜mask3，以此类推共获得L个采样掩膜mask。本发明的有益效果是本发明在采样点数相同的情况下，本发明可以通过重建，获得更高质量的弥散图像。换句话，就是在获得相同的图像质量时，新方案所需的采样点更少，降低采样时间，实现加速成像的目的。

主权项

一种压缩感知框架下的快速弥散张量成像方法，其特征在于，针对有M个层面，每个层面有L个梯度的弥散张量成像系统，即：共重建M*L幅图像，对于每个层面包括执行如下步骤：A.初始化第一个弥散梯度对应的采样掩膜mask1，并且采用射线型采样轨迹；B.将第一个弥散梯度对应的采样掩模mask1旋转一固定角度，得到第二个弥散梯度对应的采样掩膜mask2,将第二个弥散梯度对应的采样掩膜mask2以同样方向旋转同一固定角度获得第三个弥散梯度对应的采样掩膜mask3，以此类推共获得L个采样掩膜mask，根据各个采样掩膜mask，获得各测量矩阵Φi，所述L为弥散梯度数量；C.利用生成的测量矩阵分别获取对应各弥散梯度k空间的测量值yi；D.针对在第j个层面的第i个梯度的图像数据，利用同一层面上第1到i‑1、与i+1到L个梯度的加权数据对其进行补偿，作为该目标图像的新的测量值yi_new，并获得测量值所对应的测量矩阵Φi_new，构造稀疏小波变换Ψ；E.利用前面获得的yi_new与Φi_new，带入压缩感知非线性共轭梯度算法获得各个弥散张量图像。通过重复步骤A至步骤E，能够获得M*L个弥散图像。