磁共振动脉自旋标记序列的部分容积效应校正算法研究

摘要

动脉自旋标记技术(Arterial Spin Labeling,ASL)通过磁化血液中水分子作为内源性对比剂,可无创测量脑血流.但由于ASL序列图像的分辨率较低,受部分容积(Partial Volume, PV)效应影响严重.目前传统的PV校正方法虽可在空间域对数据进行有效校正,但ASL序列中的时间信息并未被充分使用.为此,本研究基于最大期望(Estimation Maximization,EM)算法,在对ASL序列进行空间PV校正的基础上,使用时间信息进一步估计时间向量中的混合组织信息,从而获取更加准确的脑血流.结果表明,本文提出的方法在PV校正、边缘保持和噪声抑制方面具有明显优势,同时也说明ASL序列的时间信息在PV校正和脑血流准确测量中具有重要作用.