автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Параллельная реконструкция изображений в магнитно-резонансной томографии

На правах рукописи

Серёгин Павел Сергеевич

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИИ В МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ

Специальность: 05.11.17 - «Приборы, системы и изделия медицинского

назначения»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005548873

п

2014

Тула -2014

005548873

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет»

Научный руководитель: Минаков Евгений Иванович,

доктор технических наук, доцент

Официальные оппоненты: Черний Александр Николаевич,

доктор технических наук, НИИ фтизиопульманологии Первого Московского

государственного

медицинского университета им.

И.М.Сеченова,

главный научный сотрудник;

Кочетков Михаил Петрович,

кандидат технических наук, Московский государственный

институт электронной техники, доцент кафедры вычислительной техники.

Ведущая организация: ФГАОУ ВПО "Южный

федеральный университет",

Научно-исследовательский институт многопроцессорных

вычислительных систем имени академика A.B. Каляева.

s ÖO

Защита диссертации состоится <¿0» ^^ 2014 г. в ' ^ часов на заседании диссертационного совета Д 212.271.07 при ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет» (300012, г. Тула, пр. Ленина, 92,9-101).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет».

Автореферат разослан « 25» он

Ученый секретарь Данилкин диссертационного совета --__ Федор Алексеевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Магнитно-резонансная томография (МРТ) является современным и быстроразвивающимся методом медицинской визуализации наравне с рентгеновской компьютерной томографией и УЗИ. МРТ дает возможность более точно определить характер очаговых поражений органов (например, дифференцировать очаги в печени), а также топологию онкологического образования. В отличие от рентгена и рентгеновской компьютерной томографии, МРТ не оказывает ионизирующего воздействия на организм, поэтому ее развитию уделяют большое значение.

Концепция базовых принципов МРТ была изложена в 1960 году советским ученым В.А.Ивановым. Однако за последние несколько десятилетий МРТ-сканеры и методы реконструкции изображения, лежащие в основе работы МРТ-систем, бурно и стремительно развивались. Профессором К. Пруессманном (Чехия) и другими исследователями была открыта возможность использования многоканальных приемных систем и параллельных алгоритмов реконструкции для сокращения числа циклов фазового кодирования при построении МРТ-изображений (это позволяет существенно сократить время сбора данных при МРТ-сканировании). Позднее появилось множество методов параллельной реконструкции изображений МРТ, наиболее известными из них являются:

- SENSE. Предложен в 1998 году К. Пруегсманном (Чехия) и др;

- SPACE-RIP. Предложен в 2000 году В.Е. Кайриакос (США) и др.;

- GRAPPA. Предложен в 2002 году М.А. Грисволд (Германия) и др.

Недостатком базовых методов параллельной реконструкции является их

низкая эффективность при работе с высокими степенями акселерации. Несмотря на это, даже при низких степенях акселерации удается значительно (в 2-3 раза) сократить время сбора данных по сравнению с применением классического двухмерного преобразования Фурье.

Обзор используемых МРТ-сканеров в России, приведенный в работе, показал, что наиболее распространенными являются томографы с напряженностью поля I Тесла. Большинству МРТ-сканеров данного класса присущи следующие недостатки:

- длительное время сканирования, которое плохо переносят тяжелобольные пациенты и дети;

- неудовлетворительное соотношение сигнал/шум при исследовании с использованием быстрых импульсных последовательностей (например, одиночное короткое быстрое спин-эхо — ssFSE) совместно с алгоритмами реконструкции изображений по неполным исходным данным;

- применение приемных систем сбора данных с малым числом каналов (1-4), что ограничивает возможность использования алгоритмов параллельной реконструкции изображений.

Современные компоненты аналогово-цифровой электроники позволяют строить тракт обработки МРТ-сигналов на новом уровне, более качественном, чем это было возможно, например, 10 лет назад. В то же время появление мощных графических процессоров позволяет на сегодняшний день

реализовывать сложные параллельные алгоритмы обработки данных в реальном масштабе времени, реализация которых ранее была невозможна. Следовательно, вопрос достижения потенциально возможных характеристик МРТ не является полностью решенным. Его решение требует, во-первых, совершенствования алгоритмов обработки данных, во-вторых, практической реализации разработанных методов обработки данных МРТ на основе современной элементной базы.

Исходя из этого, научной задачей, решаемой в диссертационной работе, является разработка математических моделей, алгоритмов и методов обработки изображений для перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Объектом исследования являются системы магнитно-резонансной томографии медицинского назначения.

Предметом исследования являются математические модели, принципы моделирования, обработки MP-сигналов перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Целью работы является улучшение характеристик МРТ: уменьшение времени сканирования, повышение качества изображений (по критериям коэффициентов сигнал/шум и контраст/шум) и устранение искажений изображений на основе разработки новых методов обработки МРТ-сигналов и методов параллельной реконструкции изображений.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Разработка метода формирования многоканального тестового К-пространства.

2. Разработка математических моделей и алгоритмов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

3. Разработка алгоритма реконструкции изображений на базе графических процессоров.

4. Разработка приемной системы сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов.

Методы исследований, используемые в диссертации, основываются на теории сжатых измерений, функций комплексной переменной, методах цифровой обработки сигналов, методах теории случайных процессов и оптимальной фильтрации сигналов. Моделирование и тестирование предлагаемых методов проводилось с использованием следующих программных пакетов: MATLAB, Xilinx Web Pack.

Основные положения, выносимые на защиту:

разработанный в диссертации метод позволяет генерировать многоканальное тестовое К-пространство, учитывая эффекты приемных систем;

- предложенные в диссертационной работе математические модели и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений по сравнению с известными математическими моделями классических постановок параллельной реконструкции позволяют достичь более высокой устойчивости

(на 5-60 %) при высоких степенях акселерации и более высокого коэффициента сигнал/шум (на 3-40 %); ,

- разработанный алгоритм реконструкции; изображений на базе графических процессоров позволяет сократить время вычислений более чем на 20% по сравнению с вычислением только на основе центрального процессора;

- разработанная система сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов, предложенная в диссертации, обеспечивает уровень коэффициента сигнал/шум на 9-25 дБ лучше, чем в аналогичных приемных трактах, но с аналоговым переносом спектра.

Научная новизна работы состоит в разработке следующих методов и алгоритмов сбора, анализа и обработки МР-сигнапов, включающих в себя:

- метод генерирования многоканальных тестовых К-пространств позволяет производить более полное исследование систем параллельной реконструкции МРТ-изображений, чем известные методы;

- математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений, отличающиеся от известных большей устойчивостью и точностью получения изображений при высоких значениях коэффициента акселерации;

- алгоритм обработки данных на базе графических процессоров, позволяющий выполнять реконструкцию изображений в реальном масштабе времени непосредственно в процессе сканирования (в то время как классические алгоритмы, работающие на базе центрального процессора, имеют гораздо большее время выполнения задач такого же класса сложности).

Практическое значение полученных результатов состоит в улучшении основных качественных и количественных характеристик МРТ-сканеров, а именно:

- сокращение времени сканирования в 2-4 раза (в режиме сканирования с акселерацией по времени) по сравнению с классическими системами реконструкции;

- разработанная система сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов, предложенная в диссертации, обеспечивает уровень коэффициента сигнал/шум на 9-25 дБ лучше, чем в аналогичных приемных трактах, но с аналоговым переносом спектра.

Экспериментальные исследования подтвердили возможность использования предлагаемых в диссертации аппаратно-программных решений для медицинских исследований. Более того, результаты диссертации могут использоваться с целью обновления устаревших МРТ-сканеров без замены криогенной системы и передающих радиочастотных систем. Основные результаты работы использованы в деятельности ООО «ТСМ» (г. Москва) и других организациях, что подтверждается соответствующими актами внедрения. Акты внедрения представлены в приложении диссертации.

Достоверность результатов диссертационной работы определяется следующими факторами:

- в основе исследований, проведенных в работе, лежат экспериментальные данные с действующих МРТ-систем, полученные с

помощью аппаратно-программного комплекса, предложенного автором диссертации;

- используются широко известные научно-исследованные методики оценки параметров реконструкции МРТ-изображений.

Личный вклад автора. Результаты получены автором лично, из них основными являются:

- метод генерирования многоканального тестового К-пространства;

- математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений;

- алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров;

- приемная система сбора многоканальных МР-сигналов.

Реализация результатов работы.

Разработанные в ходе исследований методики и программы внедрены на следующих предприятиях:

- ООО «ТСМ» (г. Москва);

- ООО «МРТ Эксперт инжиниринг» (г. Елец);

- ООО «ВЕД-МЕД Эксперт» (г. Рязань);

- ООО «Василеостровский центр магнитно-резонансной томографии» (г. Санкт-Петербург).

Подготовлен научно-методический комплекс, который внедрен в учебный процесс на кафедре радиоэлектроники в Тульском государственном университете по следующим дисциплинам: «Цифровые устройства и микропроцессоры», «Цифровая обработка сигнала», «Устройства приема и обработки сигналов».

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на конференциях:

- 13 -я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение — DSPA-2011» (Москва, 2011 год);

- XV Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь» (Харьков, 2011 год).

- «Компьютерная томография в современной онкологии» (Томск, 2011 год);

- «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2010 год);

- III-VI магистерская научно-техническая конференция (Тула, 20082011);

- IV-VI молодежная научно-практическая конференция Тульского государственного университета "Молодежные инновации" (Тула, 2009-2011).

Публикации.

Основное содержание работы отражено в 22 публикациях, включающих 10 статей, в том числе 3 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК; 12 тезисов докладов на Международных и Российских

НТК, получено 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы.

Работа состоит из введения, 4 глав, заключения и 5 приложений, изложенных на 139 страницах основного текста и содержащих 70 рисунков, 23 таблицы, а также списка литературы из 123 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность диссертации, сформированы научная задача, цель исследования, обоснованы основные положения, выносимые на защиту. Кратко изложена структура диссертации и раскрыто содержание ее глав.

В первой главе на основе анализа известных МРТ-сканеров установлены причины, подтверждающие актуальность диссертационной работы, и сформулированы задачи, решение которых необходимо для достижения поставленной цели исследования.

В диссертационной работе объектом исследования была выбрана МРТ-система, упрощенная структурная схема которой представлена на рис. 1:

MATH. СИСТЕМА

ГРАД. MATH. СИСТЕМА

ПЕРЕДАЮЩАЯ АНТЕННА

ПРИЕМНЫЕ РЧ-катушки

КОНТРОЛЛЕР MATH. ПОЛЯ

СИНТЕЗАТОР ИМПУЛЬСНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ

сх^

ПРИЕМНЫЕ РЧ-катушки

ПЕРЕДАЮЩАЯ АНТЕННА

ГРАД МАГН. СИСТЕМА

ЭВМ УПРАВЛЕНИЯ

МАТРИЦА

'ПИ»ЛVI АI

ПРИЕМНЫЕ ТРАКТЫ

ЭВМ РЕКОНСТРУКЦИИ ♦

МОДУЛИ АЦП

Рис. 1. Упрощенная структурная схема МРТ-сканера

В работе было показано, что принцип получения МРТ-изображений (рис. 1) основан на явлении ядерно-магнитного резонанса (ЯМР). Ввиду того что рассматриваемый класс МРТ-сканеров предназначен для клинического медицинского использования, резонансные системы комплекса настроены на прием сигналов от молекул водорода (т.е. изображение имеет яркость в каждом пикселе, пропорциональную концентрации молекул водорода в соответствующем объеме объекта исследования). Так как во взаимодействие с магнитными полями вступают протоны молекул, в работе используется протонная плотность водорода (далее протонная плотность), которая характеризует МРТ-изображение в исследуемом объекте. При этом выбор среза и фазовое кодирование (РЕ) осуществляется импульсными

последовательностями при помощи градиентных магнитных систем и

передающей антенны (управляющие сигналы для них формируются в усилителях мощности УМ1, УМ2 и синтезаторе импульсных последовательностей (рис .1)).

Установлено, что в представленной на рис. 1 схеме соотношение сигнал/шум результирующего МРТ-изображения в значительной мере определяется работой приемных РЧ-катушек, приемным трактом и АЦП. Поэтому разработка аппаратно-программных решений для улучшения характеристик приемного тракта МРТ-систем является важной задачей, рассмотренной в диссертации.

В работе показано, что помимо коэффициента сигнал/шум к основным качественным параметрам МРТ-систем можно отнести время сбора данных для выполнения реконструкции; время реконструкции; пространственное разрешение результирующего изображения и другие параметры. Время сканирования МРТ-систем складывается из времени сбора данных для выполнения реконструкции и времени реконструкции МРТ-изображений. Время сбора данных может быть сокращено путем использования быстрых импульсных последовательностей и с помощью применения специальных алгоритмов построения МРТ-изображений по неполным данным. Так как достижение режима акселерации сканирования является важным аспектом улучшения эффективности МРТ-систем, для решения этой задачи в диссертационной работе выбран за основу один из методов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

Отмечается, что алгоритмы построения изображений по неполным исходным данным имеют широкие возможности. Однако использование подобных алгоритмов сопряжено с рядом сложностей. Таким образом, вопрос совершенствования алгоритмов и методов параллельной реконструкции с целью сокращения времени сбора данных и повышения качества построения изображений, а также реализация данных алгоритмов построения изображений на базе графических процессоров, бесспорно, является актуальным.

Во второй главе произведена разработка методов и алгоритмов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

Проведенный в диссертационной работе анализ предметной области показал отсутствие методов и алгоритмов формирования К-пространства для параллельной реконструкции изображений. В работах, посвященных математическому моделированию реконструкции МРТ-изображений, используется генерирование К-пространства без учета влияния приемных систем. Это не позволяет оценить влияние различных факторов приемных систем на МР-сигналы. Кроме этого, практически все работы, посвященные генерированию полного К-пространства, не дают возможности формировать многоканальные данные для использования параллельной реконструкции. Поэтому для более полного исследования в диссертации предложен метод генерирования многоканального тестового К-пространства, который реализован в диссертации тремя алгоритмами:

1. Алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по данным, заданным в пространстве изображений с

использованием пространственной или частотной фильтрации для формирования профилей чувствительности каналов.

2. Алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов с использованием фильтрации в К-пространстве.

3. Алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по аналитической модели Шеппа-Логана.

Предложенный алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по аналитической модели Шеппа-Логана представлен на рис. 2. В начале алгоритма производится инициализация основных параметров моделей, после чего выполняется аналитическое формирование целого К-пространства. Деление по каналам осуществляется путем фильтрации в частотной области сформированного целого К-пространства с учетом профиля чувствительности каждого канала. Сформированные таким образом данные записываются в массив многоканального К-пространства.

Блок-схема алгоритма представлена на рис. 2.

Рис. 2. Алгоритм генерирования многоканальных МР-сигналов и К-пространства на базе модели Шеппа-Логана

После формирования многоканального K-пространства производится синтез MP-сигналов на частоте ядерно-магнитного резонанса. Отсчеты МР-сигналов записываются в массив. Данный массив эквивалентен оцифрованным MP-сигналам с реальных МРТ-систем. Далее выполняется коррекция генерируемых данных с учетом эффектов дискретизации АЦП (учитывается эффект квантования, шум, динамический диапазон). После этого из МР-сигналов данные преобразуются снова в K-пространство, которое учитывает ряд эффектов МРТ.

На основе разработанных алгоритмов генерирования К-пространства была создана программа на языке Matlab (свидетельство о регистрации программы №2012661016 от 5 декабря 2012 г.).

В диссертационной работе в качестве начального выражения была использована широко известная математическая модель, связывающая уровень принятого сигнала с протонной плотностью путем двухмерного преобразования Фурье:

S(K,, Ку,) = J J С(х, у)р(х, У)е~л'к- >dxdy , (1)

где х, у - координаты декартового пространства изображений; Кх - координата K-пространства в направлении частотного кодирования; Ку - координата Ii-пространства в направлении фазового кодирования; S{KX,KV) - полный уровень сигнала, принятого системой сбора данных (K-пространство); С(х,у) - профиль чувствительности системы сбора данных; р(х,у) - функция распределения протонной плотности в исследуемом объекте (изображение объекта, которое нужно получить).

Для решения выражения 1) было использовано упрощение метода SPACE-RIP . Основой метода SPACE-RIP является следующее соотношение:

S,(x,<o) = J Cl(x,y)p(x,y)e'J""'dy (2)

-«О

где х, у - координаты декартового пространства изображений; а — координата K-пространства в направлении фазового кодирования; S,(.х,со) -преобразованное K-пространство наблюдаемых сигналов канала номер 1; реконструированное изображение, С, (.т, у) — профиль чувствительности

канала I.

В диссертации отмечается, что выражение (2) представляет собой интегральное уравнение первого рода относительно протонной плотности р(х, у). Для выяснения обусловленности выражения под знаком интеграла было проведено исследование в математическом пакете MATLAB при различных исходных данных. На практике со = <о„ +Д<у, где ы„ — частота ядерно-магнитного резонанса молекул водорода (она неизменна для 1 Тл МРТ и равна 40,95 МГц), Дй>— изменяемая величина частотного кодирования.

Установлено, что при высоких степенях акселерации (когда степень акселерации больше или равна корню из числа каналов МРТ-системы) решение выражения (2) приобретает характер некорректно поставленной задачи, т.е.

реконструкция изображений не выполняется. Как известно, для таких классов задач применяются разнообразные методы регуляризации.

Выявлено, что данные MP-сигналов и K-пространства, как правило, не разреженные в любой заданной области преобразования, но действительно они склонны к проявлению высокой сжимаемости. Поэтому в диссертации для решения выражения (2) использовалась теория сжатых измерений (compress sensing — CS). Постановка задачи согласно теории сжатых измерений предполагает поиск максимально редкого вектора, удовлетворяющего заданному соотношению (это определяется путем минимизация нормы пространства).

Сформулирована задача реконструкции МРТ изображения, которая упрощенно представлена в виде операторного уравнения:

у = Фх (3)

где Ф - некоторый оператор, у - вектор известных наблюдаемых данных.

В диссертации использовалась минимизация по норме пространства ввиду устойчивости и быстрой сходимости (по сравнению с работой в ia пространстве). Согласно теории сжатого измерения, уравнение (3) с учетом требования редкости вектора принимает вид задачи оптимизации:

И, -> min, Фх = у (4)

В работе отмечается, что ввиду присутствия шумов в MP-сигналах, во время процесса реконструкции изображений необходимо учитывать наличие шума, который приводит к погрешности е. Таким образом, в слабой постановке, удовлетворяющей практическим потребностям, выражение (4) можно переписать следующим образом:

||4->.гшп, ¡Фх-уЦ, <£ (5)

где е - величина, которая управляет точностью реконструкции.

Далее выполняется предварительная дискретизация выражения (2) для того, чтобы было возможно перейти к выражению (5). Для этого выбирается система функций {Q, (>-)}Г=, > образующая базис в функциональном пространстве, которое допускает существование интегрируемых функций. При этом допускаем, что система {nt(y)}"=, является ортонормальной, т.е. между функциями имеет место следующее соотношение:

Протонная плотность и чувствительность представляется приближенно как результат разложения по системе где N - некоторый конечный

номер, который может быть достаточно большим. Оно имеет следующий вид:

(6)

где ак(х) п С,(т,х) — коэффициент разложения по базисным функциям; m,k-индексы разложений.

Подстановкой приближенных представлений (7) в (2), было получено:

S,{x,co) = J Cl(x,y)p(x,y)e-""dy = J £ С,(т,x)e~'":"ilm(у) ^(x)Clt (y)dy . (8)

-00 т=\ ¿=1

После этого перегруппируется правая часть (8) таким образом, чтобы можно было внести базисные функции под знак интеграла:

JÄ. К А" А"

J АС<(т>00 -]>>*<x)nk(y)dy = Г . (9)

Далее, пользуясь свойством ортонормальности (6), отмечается, что ненулевыми останутся только те слагаемые, индексы базисных функций которых будут совпадать. В этом случае с учетом (5)-(9) интегральное уравнение в приближении (7) примет вид:

S,(x,m) = fjC,{m,x)aJx)e~""'" (Ю)

Группируя уравнения для каждого канала в систему с учетом изменения параметра а>, получим систему уравнений, которая решается относительно коэффициентов ам(х). По их значениям в свою очередь из (7) вычисляется протонная плотность.

В работе величина со меняется в диапазоне a = eo„co2...ajL В результате выражение (10) записывается в матричной форме:

¿(дг) = Л<?, (П)

а = (а, (х), а2 (.г), ■ • • as (.г))

Вводится оператор А, который является матрицей, связывающей вектор измерений S(x) и неизвестное решение а. В этом случае CS-постановка принимает следующий вид:

И,-»min, ¡¿(х)-^ <г (12)

Показано, что требование редкости для а может носить и содержательный характер, обусловленный тем, что при сканировании может иметь место прореживание данных. В этом случае требование редкости с учетом потерь информации помогает найти корректное решение задачи реконструкции.

В диссертации были получены несколько математических моделей для параллельной реконструкции МРТ-изображений:

- вариант строгой постановки задачи с ограничениями-равенствами:

Д-ишп, S(х) = Ла. (13)

- вариант ослабленной постановки задачи с учетом возможной погрешности реконструкции:

И,-»min, (14)

вариант «лассо»-постановки:

-Аа\\ -» mm,

т. ^ г

(15)

Для решения полученных математических моделей в работе использовался метод базиса преследования (basis pursuit). На основе полученных математических моделей был разработан алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений, который имеет вид, показанный на рис. 3.

В начале работы алгоритма происходит инициализация основных параметров и загрузка в память исходных данных. Далее выполняется расчет профилей чувствительности каналов приемной системы на базе полиноминальной модели. В основном цикле происходит реконструкция каждого канала и формирование итогового изображения.

НАЧАЛО

X

Инициализация параметров, загрузка К-про стр анстБ a

-1 ~

Расчет профилен чувствителыгосга приемных канал«®

feKljNfe,!)

X

Подготовка массивов переменных

X

L

сяН1Л"м>аЛ)

-1-

Реконсгругагня канала номер сой

j

D

Реконструкций линии ft изображения

I

X

Сохранение изображена»

с

X

КОНЕЦ

Рис. 3. Алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений Третья глава посвящена экспериментальным разработкам для реализации систем обработки МР-сигналов. Была разработана структурная схема тракта обработки сигнала, имеющая следующий вид, представленный на рис. 4. Принцип работы схемы состоит в следующем. Сигнал с системы сбора на основе катушек поступает в высокочастотные усилители (А1—Ам) с программной регулировкой коэффициента усиления. Коэффициент усиления варьируется от 30 до 65 дБ. Усиленный сигнал поступает на мультиплексор. После мультиплексора сигнал с одного из каналов поступает через ФНЧ на вход АЦП. ФНЧ предотвращает появление эффекта наложения спектров.

Оцифрованный сигнал по 16-разрядной шине подается на буфер. Его задачей является преобразование из ОГЖ-ЬУВБ-сигнала в 81Ж-СМ08. Данный сигнал поступает на вход цифрового приемника.

Рис.4. Структурная схема системы сбора данных МРТ Цифровой прием сигналов начинается с переноса их спектра в цифровом смесителе с последующей CIC и ПКИХ-фильтрацией. Разрядность данных после фильтрации составляет 18 бит. Поэтому при помощи блока АРУ происходит сжатие динамического диапазона с подавлением шумов. Таким образом, в блоке цифрового приема осуществляется демодуляция МР-сигналов, которые, впоследствии, подаются на вход ПЛИС. А она выполняет функции управления мультиплексорами, обработки данных пакетов USB-контроллера, выполнения синхронизации с базовыми циклами МРТ-системы.

В работе был произведен расчет погрешностей и экспериментальная реализация методов. Тестовое изображения после выполнения фильтрации в цифровом приемнике представлен на рис. 5 (рис. а: ОСШ=27, рис. б: ОСШ=35):

Рис. 5. Сравнение изображений: а - изображение после аналогового приемника; б - изображение после обработки в цифровом приемнике

По рис. 5 видно, что алгоритм фильтрации цифрового приемника позволяет повысить отношение сигнал/шум. Сравнительный анализ различных методов реконструкции показан на рис. 6. Основные результаты работы методов реконструкции изображений представлены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1.

Результаты моделирования алгоритмов реконструкции изображений

Сигнал/шум

Матрица

Время сбора данных

Исходные данные с базовой МРТ-системы

70

Данные с применением алгоритмов, предложенных в диссертации____

65

256x128

28 секунд

16 секунд

Уровень искажений

0

0,0055

Таблица 2.

Сравнительный анализ моделирования алгоритмов реконструкции изображений^____________________________________________

Метод ОСШ Уровень

искажении

SENSE R=2 31 0,00024

R=3 24,1 0,78

SMASH R=2 31,1 0,0365

R=3 24,5 0,13

PILS R=2 30,5 0,02

R=3 24,7 0,21

GRAPPA R=2 32,3 0,0002

R=3 27,2 0,0220

SPACE-RIP R=2 32,3 0,0002

R=3 26,7 0,065

Метод, предлагаемый в диссертации 0,00020

На базе выражения (1 3) при R=2 32,3

На базе выражения (13) при R=3 26,8 0,0241

На базе выражения (14) при R=2 32,1 0,000220

На базе выражения (14) при R=3 26,8 0,0238

На базе выражения (15) при R=2 32,4 0,00019

На базе выражения (15) при R=3 27,2 0,0221

SPACE-RIP, R=4. Модель (15). R=4. Базовый метод 45 секунд

45 секунд

Рис. 6. Изображения сравнительного анализа алгоритмов реконструкций

Реконструкция Фурье 180 секунд

Модель (15). R=2. 90 секунд

------------------

Из полученных данных видно, что реконструкция изображений на основе (15) показала наилучшую точность по сравнению с (14) и (13) и классическими методами. Целями экспериментального исследования являлась проверка адекватности разработанных методов и математических моделей, которые выполнялись с помощью экспериментального стенда, часть которых изображена на рис. 7:

Рис. 7. Экспериментальный стенд платы цифрового приема МР-сигналов

Четвертая глава посвящена разработке алгоритма параллельной реконструкции МРТ-изображений на основе графического процессора. В данной главе проведено широкое исследование возможности акселерации алгоритмов реконструкции МРТ-изображений в средах Matiab и CUDA. Проведена сборка фреймворка Gadgetron, а также оценка времени выполнения кода. Показано, что работать с фреймворком Gadgetron более эффективно в среде Linux, чем в Windows. При этом оценка времени выполнения GRAPPA реконструкции на 16 каналах исходных данных матрицы размером 256x256 показала, что при использовании графического адаптера (NVIDIA GTX 460 SE) время сократилось с 1,5 секунд (без графического адаптера, т.е. при вычислении на центральном процессоре) до 0,2 секунд (при вычислении на центральном процессоре с использованием вызовов функций графического адаптера).

В результате экспериментальных исследований было выявлено, что для рассматриваемого класса алгоритмов акселерация кода Matiab при использовании вызова функций Parallel Toolbox практически не происходила. Вместе с тем, при подмене функций линейной алгебры на библиотеку CULA была установлена возможность акселерации кода для SPACE-RIP SVD постановки ориентировочно на 15 % и SPACE-RIP CS ориентировочно на 5 %.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:

-показано, что метод генерирования многоканальных тестовых К-пространств, предложенный в диссертационной работе, по сравнению с аналогичными методами, позволяет учесть эффекты приемных систем и реализовать их на базе принципа многоканальности;

-разработана математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений. По сравнению с известными математическими моделями классических постановок параллельной реконструкции удалось достичь более высокой устойчивости (на 5-60 %) при высоких степенях акселерации и более высокого коэффициента сигнал/ шум (на 3-40 %);

- разработан принцип построения цифрового приемного тракта МРТ-систем. Это позволило исключить значительную часть аналогового тракта приемных систем, что положительно сказывается на линейности и скорости сканирования МРТ. Кроме того, предлагаемый принцип построения приемного тракта обеспечивает уровень коэффициента сигнал/шум на 9-25 дБ лучше, чем в аналогичных приемных трактах, но с аналоговым переносом спектра;

- разработаны алгоритмы параллельной реконструкции на базе графических процессоров. Ее конструкция, по сравнению с известными аналогами, позволяет применять многоканальные методы обработки данных, сократить время сбора данных и реконструкции более чем на 20% в сравнении с реконструкцией только на основе центрального процессора;

проведена оценка погрешностей предложенных алгоритмов и методов, которая показала преимущества разработанных алгоритмов и методов по сравнению с известными аналогами по ряду характеристик;

проведены исследования адекватности разработанных алгоритмов, математических моделей и методов, а так же их внедрение в работу нескольких организаций.

Публикации по теме диссертации:

1. Серёгин, П.С. Системы прямого цифрового синтеза /П.С. Серегин // XXIV научная сессия, посвященная Дню радио: Сборник научных статей РНТО РЭС им. A.C. Попова. — Тула, 2006, С. 140-143.

2. Серёгин, П.С. Практическая реализация систем связанного моделирования /П.С. Серегин // Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. — Тула 2007. С.144.

3. Серёгин, П.С. Адаптивная фильтрация для задач подавления шума / П.С. Серегин, А.Я. Паринский, A.B. Хомяков // Вестник ТулГУ. Серия «Радиотехника и радиооптика». Т. IX — Тула, 2007, С. 101-108.

4. Серёгин, П.С. Применение графических процессоров для решения инженерных задач /П.С. Серегин // Ш-я магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов/ Под обшей редакцией д-ра. техн. наук, проф. Ядыкина Е.А. - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2008, С. 163-164.

5. Серёгин, П.С. Методы пикового детектирования. Робастные и адаптивные алгоритмы /П.С. Серегин // XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 1-5 апреля 2008 г. / Ответственный редактор Н.И. Сердюк. — М.: МАТИ, 2008 — Т.З. С. 41-43.

6. Серёгин, П.С. Моделирование усовершенствованной системы фазовой автоподстройки (EPLL) /П.С. Серегин // XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 1-5 апреля 2008 г. / Ответственный редактор Н.И. Сердюк. — М.-МАТИ, 2008, — Т.З. С. 43-45.

7. Серёгин, П.С. Направления развития магнитной томографии/ П.С. Серегин// НАУЧНАЯ СЕССИЯ, ПОСВЯЩЕННАЯ ДНЮ РАДИО: СБОРНИК НАУЧНЫХ СТАТЕЙ РНТО РЭС им. A.C. ПОПОВА./ Ответственный редактор Ю.С. Хургулу. — Тула. Изд-во: ТулГУ, 2009, С. 13-14.

8. Серёгин, П.С. Оценка качества МРТ-изображений / П.С. Серегин //Магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов. - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2010, С. 212.

9. Серёгин, П.С. Анализ производительности и усовершенствование жестких дисков для томографии / Е.И. Минаков, П.С. Серёгин // Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2010, С. 172.

10. Серёгин, П.С. Настройка радиоприемных катушек магнитной томографии/ Е.И. Минаков, П.С. Серегин, О.И. Рыбалкина// IV-я молодежная научно-практическая конференция студентов Тульского государственного университета «Молодежные инновации»: Тезисы докладов. Тула Изд-во-ТулГУ, 2010, С. 193-194.

11. Серёгин, П.С. Антенные системы для параллельных методов магнитно-резонансной томографии/П.С. Серегин // Сборник материалов 15-го

Юбилейного Международного молодежного форума "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке" T.l-Харьков: ХНУРЭ.2011, С. 279-280.

12. Серёгин, П.С. Высокопроизводительная система ввода данных в ЭВМ/ П.С. Серегин // V молодежная научно-практическая конференция Тульского государственного университета "Молодежные инновации": сборник докладов. — Тула, 2011, С. 174.

13. Серёгин, П.С. Диагностика и модернизация градиентных усилителей /П.С. Серегин// VI-я магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов/Под общей редакцией д-ра. техн. наук, проф. Ядыкина Е.А. - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2011, С. 359.

14. Серёгин, П.С. Диагностика онкологических образований с помощью МРТ с параллельной обработкой сигналов / Е.И. Минаков, П.С. Серёгин // Сибирский онкологический журнал: научно-практическое издание. — Прил. №2. — Компьютерная томография в современной онкологии: Российская научно-практическая онкология. —2011, С. 48-49.

15. Серёгин, П.С. Тенденции развития методов устранения двигательных артефактов МРТ /П.С. Серегин // Сборник докладов 13-й Международной конференции "ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ и ЕЁ ПРИМЕНЕНИЕ -DSPA'2011", Москва, 2011 - Т.2. С. 59-61.

16. Серёгин, П.С. Импульсные последовательности магннтно-резонансной томографии / Е.И. Минаков, П.С.Серёгин II Жур. «Вестник новых медицинских технологий». — 2011. — Т. XVIII. — №3. С. 255-267.

17. Серёгин, П.С. Сравнительный анализ и усовершенствование методов параллельной реконструкции изображений в магнитно-резонансной томографии / П.С.Серёгин И Жур. «Вестник новых медицинских технологий». — 2012. — Т. XIX. — №2. С. 74-76.

18. Серёгин, П.С. Применение эмуляции IDE контроллера для высокопроизводительной платы сбора данных /П.С. Серегин// Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. —Тула, 2012, С. 150-153.

19. Серёгин, П.С. Системы сбора данных в системах магнитно-резонансной томографии /П.С. Серегин // Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. — Тула, 2012, С. 153-160.

20.Серегин, П.С. Сравнительный анализ методов параллельной реконструкции изображений магнитно-резонансной томографии./ Е.И. Минаков, П.С. Серегин/ Жур. «Цифровая обработка сигналов» - 2012.- № 3. С. 23-28.

21. Серегин, П.С. Программный комплекс для параллельной реконструкции данных магнитно-резонансной томографии / П.С. Серегин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2012661016 от 5 декабря 2012 г.

22. Серегин, П.С. Программный комплекс обслуживания пациентов в медицинской томографии / П.С. Серегин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2012661302 от 11 декабря 2012 г.

лиц.ЛР № 020300 от 12.02.97. Подписано в печать 17.04.2014 Формат бумаги 60x84 'Л«,. Бумага офсетная. Усл.печ. л. 1,2 Уч.изд. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ 107 Тульский государственный университет. 300012, г. Тула, просп.Ленина, 92. Отпечатано в Издательстве ТулГУ. 300012, г. Тула, просп.Ленина, 95.

ФЕДЕРАЛЫ 101: ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЫ ЮЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО 11Р0ФЕССИ011АЛЫЮГО ОБРАЗОВАНИЯ ТУЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

04201460814

Серегин Навел Сергеевич

ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ

Специальность: 05.11.17 «Приборы, системы и изделия медицинского

назначения»

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Е.И. Минаков

Тула -2014

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ....................................................................................................................................3

1. ОБЗОР ОСНОВНЫХ МРТ-СИСТЕМ И ПРИНЦИПОВ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ.........................................................................................................................10

ЕЕ Краткий исторический ракурс теории параллельной реконструкции МРТ-изображений ............................................................................................................................10

1.2. Обзор и классификация МРТ-систем.............................................................................11

1.3. Основные технические характеристики МРТ-систем..................................................13

1.4. Импульсные последовательности и их влияние на качество изображения...............18

1.5. Принципы построения МРТ-изображений....................................................................21

1.6. Обзор тестовых объектов для проведения МРТ..........................................................26

1.7. Постановка задачи............................................................................................................27

1.8 Выводы по главе................................................................................................................28

2. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В МРТ...................................29

2.1. Исследование программных библиотек для реконструкции и обработки МРТ-изображений ............................................................................................................................34

2.2. Генерирование многоканальных тестовых изображений...........................................35

2.3. Исследование основных методов параллельной реконструкции МРТ-изображений ...................................................................................................................................................46

2.5. Разработка математических моделей и метода параллельной реконструкции МРТ-изображений ............................................................................................................................72

2.6. Разработка алгоритма параллельной реконс трукции МРТ-изображений.................79

2.7. Оценка погрешности метода параллельной реконструкции МРТ-изображений.......80

2.8. Основные результаты и выводы.....................................................................................88

3. РАЗРАБОТКА ПРИЕМНОЙ СИСТЕМЫ СБОРА ДАННЫХ МРТ...................................90

3.1. Разработка приемного тракта MP-сигналов.................................................................98

3.2. Ввод данных в ЭВМ.......................................................................................................107

3.3. Основные результаты и выводы...................................................................................109

4. РЕКОНСТРУКЦИЯ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ НА МНОГОПРОЦЕССОРНОЙ СИСТЕМЕ .....................................................................................................................................................110

4.1. Исследование пакета программ Gadgetron.................................................................112

4.2. Реализация алгоритма параллельной реконструкции на основе графического процессора.............................................................................................................................115

4.3. Тестирование производительности реконструкции с использованием графического процессора.............................................................................................................................1! 5

4.4. Основные результаты и выводы...................................................................................122

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.........................................................................................................................123

Библиографический список......................................................................................................125

Приложение 1. Листинг программы rccon_Space_rip.m........................................................139

Приложение 2. Листинг программы spacerip_CS.m..............................................................141

Приложение 3. Свидетельства о государственной регистрации..........................................142

Приложение 4. Акты внедрений и испытаний.......................................................................144

Приложение 5. Укладка и позиционирование фантома для тестовых МРТ исследований .....................................................................................................................................................150

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Магнитно-резонансная томография (МРТ) является современным и быстроразвивающимся методом медицинской визуализации наравне с рентгеновской компьютерной томографией и УЗИ. МРТ дает возможность более точно определить характер очаговых поражений органов (например, дифференцировать очаги в печени), а также топологию онкологического образования. На фотографии 1.1 показаны изображения, полученные при проведении рентгеновской компьютерной и магнитно-резонансной томографии.

L tifci V

Г --'•• 1°

т* tt л

f - 5 » •

/ н

yi W>

I т. i. :

И>

I

Г J

4v

u

рш*

llr pfe'

H® Ш

■p

' :V

Bi

i

1 I

I

«И

•• H

и

V ■ ;T

fff

I

Фотография 1.1. Сравнение компьютерной (А, В) и магнитно-резонансной (Б, Г) томографии

В отличие от рентгена и рентгеновской компьютерной томографии, МРТ не оказывает ионизирующего воздействия на организм, поэтому ее развитию уделяют большое значение.

Концепция базовых принципов МРТ была изложена в 1960 году советским ученым В.А.Ивановым. Однако за последние несколько десятилетий МРТ-сканеры и методы реконструкции изображения, лежащие в основе работы МРТ-систем, бурно и стремительно развивались. Профессором К. Пруессманном (Чехия) и другими исследователями была открыта возможность использования многоканальных приемных систем и параллельных алгоритмов реконструкции для сокращения числа циклов фазового кодирования при построении МРТ-изображений (это позволяет существенно сократить время сбора данных при МРТ-сканировании). Позднее появилось множество методов параллельной реконструкции изображений МРТ, наиболее известными из них являются:

- SENSE. Предложен в 1998 году К. Пруессманном (Чехия) и др. [74];

- SPACE-RIP. Предложен в 2000 году В.Е. Кайриакос (США) и др. [81J;

- GRAPPA. Предложен в 2002 году М.А. Грисволд (Германия) и др. [24];

Недостатком базовых методов параллельной реконструкции является их низкая эффективность при работе с высокими степенями акселерации. Несмотря на это, даже при низких степенях акселерации удается значительно (в 2-3 раза) сократить время сбора данных по сравнению с применением классического двумерного преобразования Фурье.

Обзор используемых МРТ-сканеров в России, приведенный в работе, показал, что наиболее распространенными являются томографы с напряженностью поля 1 Тесла. Большинству МРТ-сканеров данного класса присущи следующие недостатки:

- длительное время сканирования, которое плохо переносят тяжелобольные пациенты и дети;

- неудовлетворительное соотношение сигнал/шум при исследовании с использованием быстрых импульсных последовательностей (например,

одиночное короткое быстрое спин-эхо — ssFSE) совместно с алгоритмами реконструкции изображений по неполным исходным данным;

- применение приемных систем сбора данных с малым числом каналов (1-4), что ограничивает возможность использования алгоритмов параллельной реконструкции изображений.

Современные компоненты аналогово-цифровой электроники позволяют строить тракт обработки МРТ-сигналов на новом уровне, более качественном, чем это было возможно, например, 10 лет назад. В то же время появление мощных графических процессоров позволяет на сегодняшний день реализовывать сложные параллельные алгоритмы обработки данных в реальном масштабе времени, реализация которых ранее была невозможна. Следовательно, вопрос достижения потенциально возможных характеристик МРТ не является полностью решенным. Его решение требует, во-первых, совершенствования алгоритмов обработки данных, во-вторых, практической реализации разработанных методов обработки данных МРТ на основе современной элементной базы.

Исходя из этого, научной задачей, решаемой в диссертационной работе, является разработка математических моделей, алгоритмов и методов обработки изображений для перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Объектом исследования являются системы магнитно-резонансной томографии медицинского назначения.

Предметом исследовании являются математические модели, принципы моделирования, обработки MP-сигналов перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Целью работы является улучшение характеристик МРТ: уменьшение времени сканирования, повышение качества изображений (по критериям коэффициентов сигнал/шум и контраст/шум) и устранение искажений изображений на основе разработки новых методов обработки МРТ-сигналов и методов параллельной реконструкции изображений.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Разработка метода формирования многоканального тестового К-пространства.

2. Разработка математических моделей и алгоритмов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

3. Разработка алгоритма реконструкции изображений на базе графических процессоров.

4. Разработка приемной системы сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов.

Методы исследовании, используемые в диссертации, основываются на теории сжатых измерений, функций комплексной переменной, методах цифровой обработки сигналов, методах теории случайных процессов и оптимальной фильтрации сигналов. Моделирование и тестирование предлагаемых методов проводилось с использованием следующих программных пакетов: MATLAB, Xilinx Web Pack.

Основные положения, выносимые на защиту:

- разработанный в диссертации метод позволяет генерировать многоканальное тестовое К-пространство, учитывая эффекты приемных систем;

- предложенные в диссертационной работе математические модели и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений по сравнению с известными математическими моделями классических постановок параллельной реконструкции позволяют достичь более высокой устойчивости (на 5-60 %) при высоких степенях акселерации и более высокого коэффициента сигнал/ шум (на 3-40 %);

- разработанный алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров позволяет сократить время вычислений более чем на 20% по сравнению с вычислением только на основе центрального процессора;

- разработанная система сбора данных для многоканального приема и обработки MP-сигналов, предложенная в диссертации, обеспечивает уровень коэффициента сигнал/шум на 9-25 дБ лучше, чем в аналогичных приемных трактах, но с аналоговым переносом спектра.

Научная новизна работы состоит в разработке следующих методов и алгоритмов сбора, анализа и обработки MP-сигналов, включающих в себя:

- метод генерирования многоканальных тестовых К-пространств позволяет производить более полное исследование систем параллельной реконструкции МРТ-изображений, чем известные методы;

- для некоторых случаев прореженного К-пространства методы параллельной реконструкции позволяют получать более качественные изображения, чем при использовании двумерного и дробного преобразования Фурье;

- использование лассо 11-регуляизации для метода SPACE-R1P, позволяет повысить коэффициент сигнал/шум результирующего изображения на 2-15 % по сравнению с базовым методом SPACE-RIP.

Практическое значение полученных результатов состоит в улучшении основных качественных и количественных характеристик МРТ-сканеров, а именно:

- сокращение времени сканирования в 2-4 раза (в режиме сканирования с акселерацией по времени) по сравнению с классическими системами реконструкции;

- разработанная система сбора данных для многоканального приема и обработки MP-сигналов, предложенная в диссертации, обеспечивает уровень коэффициента сигнал/шум на 9-25 дБ лучше, чем в аналогичных приемных трактах, но с аналоговым переносом спектра.

Экспериментальные исследования подтвердили возможность использования предлагаемых в диссертации аппаратно-программных решений для медицинских исследований. Более того, результаты диссертации могут использоваться с целью обновления устаревших МРТ-

сканеров без замены криогенной системы и передающих радиочастотных систем. Основные результаты работы использованы в деятельности ООО «ТСМ» (г. Москва) и других организациях, что подтверждается соответствующими актами внедрения. Акты внедрения представлены в приложении диссертации.

Достоверность результатов диссертационной работы определяется следующими факторами:

- в основе исследований, проведенных в работе, лежат экспериментальные данные с действующих МРТ-систем;

- используются широко известные научно исследованные методики оценки параметров реконструкции МРТ-изображений.

Личный вклад автора

Результаты получены автором лично, из них основными являются:

- метод генерирования многоканального тестового К-пространства;

- математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений;

- алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров;

- приемная система сбора многоканальных МР-сигналов.

Реализация результатов работы

Разработанные в ходе исследований методики и программы внедрены на следующих предприятиях:

- ООО «ТСМ» (г. Москва);

- ООО «МРТ Эксперт инжиниринг» (г. Елец);

- ООО «ВЕД-МЕД Эксперт» (г. Рязань);

- ООО «Василеостровский центр магнитно-резонансной томографии» (г. Санкт-Петербург).

Подготовлен научно-методический комплекс, который внедрен в учебный процесс на кафедре радиоэлектроники в Тульском государственном

университете по следующим дисциплинам: «Цифровые устройства и микропроцессоры», «Цифровая обработка сигнала», «Устройства приема и обработки сигналов».

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на конференциях:

- 13-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение — И8РА-2011» (Москва, 2011 го/*);

- XV Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь» (Харьков, 201 1 год);

- «Компьютерная томография в современной онкологии» (Томск, 2011 год);

- «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2010 год);

- И1-У1 магистерская научно-техническая конференция (Тула, 20082011);

- 1У-У1 молодежная научно-практическая конференция Тульского государственного университета "Молодежные инновации" (Тула, 2009-201 1).

Публикации

Основное содержание работы отражено в 22 публикациях, включающих 10 статей, в том числе 3 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК; 12 тезисов докладов на Международных и Российских НТК, получено 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, 4 глав, заключения и 5 приложений, изложенных на 138 страницах основного текста и содержащих 70 рисунков, 23 таблицы, а также списка литературы из 123 наименований.

1. ОБЗОР ОСНОВНЫХ МРТ-СИСТЕМ И ПРИНЦИПОВ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1.1. Краткий исторический ракурс теории параллельной реконструкции

МРТ-изображений

В истории МРТ идея многоканальности и параллельного сбора МР-сигналов впервые была предложена в 1988 году М. Хатчинсон (США) и У. Ра. После этого теория получила дальнейшее развитие в работах Д. Квит и С. Эйнав (Израиль) в 1991 году. Главный принцип многоканальной МРТ заключается в том, чтобы область чувствительности каждой катушки была мала и уникальна. В 1989 году Келтои (США) предложил идею сокращения расстояния между выборками К-пространства в направлении фазового кодирования с помощью использования многоканальных систем.

Впоследствии появились разнообразные меюды параллельной реконструкции изображений:

- SENSE (Метод кодирования чувствительности для быстрой МРТ -Sensitivity encoding for fast MRI). Предложен в 1998 году К. Пруессманном (Чехия) и др.;

- SMASH (Метод одновременного сбора пространственных гармоник -Simultaneous acquisition of spatial harmonics)[ 18, 86J. Предложен в 1997;

- AUTO-SMASH. Его предложил в 1998 году М. Якобом (Германия) и

др.;

- VD-AUTO-SMASII. Предложен в 2001 Марком Грисволдом (Кливеленд, США) и др. Метод позволяет выполнять реконструкции МРТ-изображений без известных профилей чувствительности систем сбора данных;

- GRAPPA. Предложен в 2002 Марком Грисволдом (США) [24].

Главной проблемой для реконструкции МРТ-изображений подобных техник является работа при высоких уровнях шума и при высоких коэффициентах акселерации. Под термином высокий коэффициент акселерации далее в работе будет пониматься случай, когда число недостающих шагов фазового кодирования более 50% от значения по теореме Котельникова-Найквиста-Шенона.

Таким образом, перед исследователями стоит следующая задача: сокращение уровня геометрических искажений и повышение устойчивости методов параллельной реконструкции изображений МРТ. Для достижения этой задачи в работах [41, 47, 48, 49] предлагается метод SPIRIT. Он является разновидностью автокалибровочного метода реконструкции. Во многом он похож на GRAPPA- реконструкцию, но обладает лучшими характеристиками по уровню искажений изображений. Особенно сильно заметна разница при реконструкции изображений с высоким коэффициентом акселерации[ I 10].

Из проведенного обзора можно заключить, что исследова�