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公开(公告)号：CN104267361A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410538141.9
申请日：2014-10-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/56
Abstract: 基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，涉及定量磁化率成像。基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建，重建模型包含具有压缩感知特性的保真项和具有稀疏特性的幅值先验正则化约束项，并且通过添加感兴趣区域从幅值图像中提取二值加权矩阵，对原始磁化率分布进行二值加权；基于磁化率分布结构特征的磁化率分布图复合重建，重建模型包含最小二乘保真项、由基础重建获得的磁化率分布图构造的结构特征正则化约束项以及改善重建磁化率分布效果的平滑项，磁化率结构特征先验定义为3D图像数据在三个方向上的一阶梯度信息；对于l1范数优化问题，采用迭代阈值法进行处理；之后基于l2范数的凸函数性质，用共轭梯度法进行求解。
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公开(公告)号：CN111557663B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010419812.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉模态的人脑磁化率张量成像方法，在进行GRE序列的磁共振成像时，通过旋转头部姿态可以获得多个方向的相位数据，由此可推导出组织的磁化率及其各向异性信息，即磁化率张量成像。临床应用中扫描时间和成像空间限制了人脑成像的方向数和方向角，导致磁化率张量成像的抗干扰能力差，是条件数严重病态的逆问题。本发明利用张量谱分解技术，将高分辨率的磁化率成像和低分辨率的扩散成像结合，提出一种基于交叉模态的磁化率张量成像方法，使用在6个不同头部方向采集的相位数据，实现磁化率张量及导出量的准确计算，可用于脑组织微结构特性评定，并且导出的纤维方向图有助于探索脑白质和灰质内部纤维特征的活体无损检测新方法，对脑科学研究和脑部疾病诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111557663A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010419812.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉模态的人脑磁化率张量成像方法，在进行GRE序列的磁共振成像时，通过旋转头部姿态可以获得多个方向的相位数据，由此可推导出组织的磁化率及其各向异性信息，即磁化率张量成像。临床应用中扫描时间和成像空间限制了人脑成像的方向数和方向角，导致磁化率张量成像的抗干扰能力差，是条件数严重病态的逆问题。本发明利用张量谱分解技术，将高分辨率的磁化率成像和低分辨率的扩散成像结合，提出一种基于交叉模态的磁化率张量成像方法，使用在6个不同头部方向采集的相位数据，实现磁化率张量及导出量的准确计算，可用于脑组织微结构特性评定，并且导出的纤维方向图有助于探索脑白质和灰质内部纤维特征的活体无损检测新方法，对脑科学研究和脑部疾病诊断具有重要意义。
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