基于幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法
为了更好地利用相位信息补偿血流造成的影响,本文对磁敏感加权成像（SWI）中存在的相位缠绕问题展开了研究。为提高解缠绕的准确性,本文提出了幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法。基本思路如下：（1）通过改进旋转不变非局部主成分分析滤波（PRI-NL-PCA）降低噪声影响;（2）结合C-V模型水平集提取相位图像中对应的实性组织区域,从而规避背景噪声对相位解缠方法的影响;（3）采用相位补偿的方法约束K空间重建出的相位图像。最后,利用四种统计量作为量化指标,评价解缠绕方法的可靠性：相位误差的突变点个数、均值（M）、方差（Var）,以及阳性百分比（Pos）和阴性百分比（Neg）。通过对比仿真数据和22...
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| Published in | Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi Vol. 34; no. 5; pp. 721 - 729 |
|---|---|
| Main Author | |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese English |
| Published |
中国四川
四川大学华西医院
01.10.2017
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| Subjects | |
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| Abstract | 为了更好地利用相位信息补偿血流造成的影响,本文对磁敏感加权成像（SWI）中存在的相位缠绕问题展开了研究。为提高解缠绕的准确性,本文提出了幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法。基本思路如下：（1）通过改进旋转不变非局部主成分分析滤波（PRI-NL-PCA）降低噪声影响;（2）结合C-V模型水平集提取相位图像中对应的实性组织区域,从而规避背景噪声对相位解缠方法的影响;（3）采用相位补偿的方法约束K空间重建出的相位图像。最后,利用四种统计量作为量化指标,评价解缠绕方法的可靠性：相位误差的突变点个数、均值（M）、方差（Var）,以及阳性百分比（Pos）和阴性百分比（Neg）。通过对比仿真数据和226组真实头部磁敏感数据,结果表明,本文算法相对于经典的枝切法和最小二乘法,解缠绕结果具有较高的准确性。 |
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| AbstractList | 为了更好地利用相位信息补偿血流造成的影响,本文对磁敏感加权成像（SWI）中存在的相位缠绕问题展开了研究。为提高解缠绕的准确性,本文提出了幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法。基本思路如下：（1）通过改进旋转不变非局部主成分分析滤波（PRI-NL-PCA）降低噪声影响;（2）结合C-V模型水平集提取相位图像中对应的实性组织区域,从而规避背景噪声对相位解缠方法的影响;（3）采用相位补偿的方法约束K空间重建出的相位图像。最后,利用四种统计量作为量化指标,评价解缠绕方法的可靠性：相位误差的突变点个数、均值（M）、方差（Var）,以及阳性百分比（Pos）和阴性百分比（Neg）。通过对比仿真数据和226组真实头部磁敏感数据,结果表明,本文算法相对于经典的枝切法和最小二乘法,解缠绕结果具有较高的准确性。 为了更好地利用相位信息补偿血流造成的影响，本文对磁敏感加权成像（SWI）中存在的相位缠绕问题展开了研究。为提高解缠绕的准确性，本文提出了幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法。基本思路如下：① 通过改进旋转不变非局部主成分分析滤波（PRI-NL-PCA）降低噪声影响；② 结合 C-V 模型水平集提取相位图像中对应的实性组织区域，从而规避背景噪声对相位解缠方法的影响；③ 采用相位补偿的方法约束 K 空间重建出的相位图像。最后，利用四种统计量作为量化指标，评价解缠绕方法的可靠性：相位误差的突变点个数、均值（M）、方差（Var），以及阳性百分比（Pos）和阴性百分比（Neg）。通过对比仿真数据和 226 组真实头部磁敏感数据，结果表明，本文算法相对于经典的枝切法和最小二乘法，解缠绕结果具有较高的准确性。 |
| Author | 李心灵 黄韫栀 韩路易 刘奇 何凌 张劲 张军鹏 张江 |
| AuthorAffiliation | 四川大学电气信息学院医学信息工程系,成都610065 |
| AuthorAffiliation_xml | – name: 四川大学 电气信息学院 医学信息工程系（成都 610065） School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, P.R.China |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 版权所有©《生物医学工程学杂志》编辑部 2017 Copyright ©2017 Journal of Biomedical Engineering. All rights reserved. 2017 |
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| DBID | 2RA 92L CQIGP W91 ~WA 5PM |
| DOI | 10.7507/1001-5515.201611011 |
| DatabaseName | 维普期刊资源整合服务平台 中文科技期刊数据库-CALIS站点 中文科技期刊数据库-7.0平台 中文科技期刊数据库-医药卫生 中文科技期刊数据库- 镜像站点 PubMed Central (Full Participant titles) |
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| DocumentTitleAlternate | Magnitude image-guided phase unwrapping algorithm of susceptibility weighted images |
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| ISSN | 1001-5515 |
| IngestDate | Thu Aug 21 18:36:53 EDT 2025 Wed Feb 14 09:56:29 EST 2024 |
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| Issue | 5 |
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| Notes | To better use the phase information to compensate the influence of blood flow, the phase unwrapping problem in susceptibility weighted imaging （SWI） is studied in this paper. In order to improve the accuracy of unwrapping, this paper proposes a magnitude image-guided phase unwrapping algorithm of SWI. The basic idea is as follows： （1） reduce the influence of noise by improving the rotational invariant non-local principal component analysis method （PRI-NL-PCA）; （2） extract the corresponding solid region in the phase image to avoid the influence of the background noise on the phase unwrapping method; （3） use the phase compensation method to constrain the phase image reconstructed by the K-space. Finally, the reliability of the unwrapping method is evaluated by using four kinds of statistics as quantification index： the number, mean （M）, variance （Vat）, and positive percentage （Pos） and negative percentage （Neg） of phasic error points. By comparing the simulated data with 226 sets of true head SWI data, the resu |
| PMID | 29761958 |
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| PublicationCentury | 2000 |
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| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationPlace | 中国四川 |
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| PublicationTitle | Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi |
| PublicationTitleAlternate | Journal of Biomedical Engineering |
| PublicationYear | 2017 |
| Publisher | 四川大学华西医院 |
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| SourceID | pubmedcentral chongqing |
| SourceType | Open Access Repository Publisher |
| StartPage | 721 |
| SubjectTerms | 幅度图像 相位解缠 相位误差 磁敏感加权成像 论 著 |
| Title | 基于幅度图像引导的磁敏感加权图像相位解缠算法 |
| URI | http://lib.cqvip.com/qk/90574X/201705/673379073.html https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMC9935471 |
| Volume | 34 |
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