磁共振成像的压缩感知技术——Compressed Sensing

现在MRI面临的最大难题就是与生俱来的数据采集比较慢。由Donoho与Candes等人2006年提出的压缩感知技术是近年来新兴的一个研究方向，该理论表明，当信号具有稀疏性或者可压缩时，设计随机测量矩阵在K空间稀疏采样，通过稀疏重建算法就可以获得高质量的重建图像——磁共振压缩感知技术（简称CS）理论可以用比传统乃奎斯特采样定理要求少得多的数据恢复出原来的信号和图像，被应用于数据压缩中。CS理论具备显著减少MRI成像时间的潜能，这势必将造福病人，同时具有潜在的经济效益。

MRI遵循CS理论要求两个重要条件：

1、医学图像本身在某个合适的变换域是稀疏的，因而可以压缩；

2、MRI是在频域进行采样，而不是传统的像素域（空域）。

下面通过漫画的形式给大家介绍压缩感知技术到底是怎么一回事

目前，从硬件性能提升的角度来讲，成像速度的加快基本上已经达到了极限。因此，研究人员开始更多地关注磁共振成像的重建算法，通过研究更快速的K空间采集方案来达到减少磁共振扫描时间的目的。缩短扫描时间的途径主要有以下三种：

（1）高速扫描序列的设计

该方法通过设计高速扫描序列，实现了在一次激发内获得整幅图像的信息......然而这种技术受硬件条件的制约，已经接近达到可以改善的极限，进一步提升的空间十分有限；

（2）并行成像技术

该方法采用相控阵线圈同时接受感应信号，并通过相控阵线圈对空间灵敏度的差异来编码空间信息，减少了相位方向梯度编码的次数，从而实现大幅度缩短扫描时间，提高成像速度；

（3）部分K空间采样方法

该方法利用K空间数据的共轭对称性，只采集部分K空间数据，以达到缩短扫描时间的目的。