基于结构保持的MR图像运动伪影快速抑制方法.docx

基于结构保持的MR图像运动伪影快速抑制方法
摘要：在医学影像处理中，磁共振（MR）成像是一种被广泛使用的非侵入性成像技术。然而，在图像采集过程中，由于多种因素，如生理运动等，会导致图像中出现运动伪影，这会影响MR影像的质量和诊断结果。因此，快速、有效地抑制MR图像中运动伪影的研究是至关重要的。本文提出了一种基于结构保持的MR图像运动伪影快速抑制方法。首先，通过极化张量重构原始MR图像，保留图像的边缘结构信息。然后使用一种分布式模型，将MR图像分解为近似部分和详细部分。在此基础上，利用去伪影算法抑制图像中的运动伪影。实验结果表明，所提出的算法在抑制MR图像中运动伪影方面具有良好的性能。
关键词：医学影像处理，磁共振成像，运动伪影，结构保持，去伪影
1.引言
磁共振成像是一种广泛应用于医学影像处理的非侵入性成像技术。由于其高空间分辨率和对软组织的高特异性，MR成像成为临床医学和研究中最常用的影像学方法之一。但是，在MR图像采集过程中，由于多种因素（例如患者动作和生理运动），会导致图像中出现运动伪影，这会大大降低MR图像的质量和影像诊断的准确性。
为此，国内外学者提出了许多可以用于抑制MR图像中运动伪影的方法。文献[1]提出了一种分步式后处理方法，其首先使用坐标回归集成基差分（CRI）估计运动伪影参数，然后使用一种快速的三维非局部方法去除运动伪影。文献[2]提出了一种基于运动伪影特征的自适应去噪方法，该方法利用MR图像的局部变化特征差异判断哪些像素为伪影像素，然后对这些像素进行去除。
但是，这些方法有着复杂的计算过程和高延时的特点，使得在临床实践中难以广泛应用。因此，需寻求一种高效、实用的抑制MR图像中运动伪影的方法。
2.方法
2.1极化张量
基于MR图像结构保持的方法，首先需要提取MR图像的局部结构信息。由于MR图像中存在许多具有强边缘结构的区域，为了保留图像原始的边缘结构信息和纹理特征，本文选择了极化张量作为结构保持工具。
极化张量是一个二阶的张量矩阵，它描述了图像灰度值变化空间反差的大小和方向。因此，可以通过极化张量实现边缘检测、纹理分析、以及矩形特征提取等。在本文中，对于MR图像I(x,y)，其极化张量定义如下：
其中，G是高斯滤波器，σ是高斯函数的标准差，*指的是卷积。
2.2分布式模型
为了更好地抑制MR图像中的运动伪影，需要将图像分解为难以去伪影和容易去伪影的两个部分。在本文中，使用一种分布式模型将MR图像分解为近似部分和细节部分。分布式模型通过将MR图像表示为多个层次结构的信息来描述其内部结构。具体地，分布式模型的一般形式如下：
其中，TD和TD'表示相应的矩阵系数，LD表示低频图像，HD表示高频图像。K是矩阵分解的级别，S是下采样因子，即将原始图像缩小的比例。通过分布式模型将MR图像分解为低频和高频部分，可以在保留图像结构信息的同时实现MR图像中运动伪影的有效抑制。
2.3去伪影
最后，针对MR图像中存在的运动伪影，使用一种改进的去伪影算法进行抑制。本文中，选择Canny边缘检测器作为伪影检测工具。首先，对MR图像应用Canny边缘检测器，在MR图像中定位运动伪影部分。然后，将检测到的运动伪影部分用结构保持方法重构来解决边缘易被破坏的问题。最后将重构后的图像与原始低频图像进行卷积，以得到抑制后的MR图像。
3.实验结果
通过使用公共的MR数据集，验证了所提出的基于结构保持的MR图像运动伪影快速抑制方法的有效性。在实验中，使用公开的MR数据集验证了所提出的算法，并将其与现有的两种方法进行了比较。结果表明，所提出的算法在抑制MR图像中运动伪影方面具有良好的性能，在提高MR图像质量和诊断准确性方面具有很大的应用潜力。
4.结论
本文提出了一种基于结构保持的MR图像运动伪影快速抑制方法。该方法通过极化张量和分布式模型保留了MR图像的局部结构信息，并使用去伪影算法有效地抑制图像中的运动伪影。实验结果表明，所提出的算法在抑制MR图像中运动伪影方面具有良好的性能。未来，将进一步优化算法，提高算法在实际应用中的可靠性和普适性。