国家自然科学基金青年基金

01项目简介

高角度分辨率弥散磁共振成像（High angular resolution diffusion MRI,HARDI）受成像机理和临床可实现性限制，其成像的空间分辨率和角度分辨率均较低。本项目在HARDI后处理阶段引入黎曼图像空间分析和图像超分辨重建技术提高HARDI的分辨率，并在此基础上探索神经纤维结构的精细重建。首先基于高维黎曼流体模型对HARDI的相关性和相似性进行研究，并基于此进行HARDI预处理和插值研究；然后针对弥散磁共振图像特点，引入先进信号处理手段，包括LMMSE，贝叶斯估计，压缩感知和高阶算子等进行超分辨重建研究，有效提高其分辨率；最后探索在高空间和角度分辨上的自适应神经纤维精细重建。

02项目进展

项目已结题。项目完成了黎曼流体图像处理理论及其弥散MRI应用、弥散MRI图像超分辨插值研究和白质经纤维精细结构重建的研究。本项目有效提高HARDI的分辨率，为估计三维弥散模型和重建精细三维神经结构提供更全面精准的数据，有效保障后续的临床和科研应用的有效进行。

03项目成果

关于白质神经纤维精细结构重建的研究汇报（国际磁共振协会年会ISMRM 2014，意大利，米兰）。如图所示，从左至右分别为dMRI，fMRI和两者融合进行神经纤维重建结果，融合两者时，其纤维明显更紧密，无分散或不规则结构，同时到达灰质功能区域更紧凑，该成果已汇报于国际磁共振协会年会ISMRM 2014。

关于DWI超分辨重建的研究汇报于IEEE数字信号处理（国际会议2015，新加坡）。如图所示，综合使用邻近梯度方向的数据获得的超分辨重建DWI图像，当使用其计算弥散张量磁共振DTI以后，其获得的FA值更精细，便于临床分析和应用。

04项目论文

  1. Ying Fu#, Xi Wu*, Xiaohua Li, Kun He, Yi Zhang, Jiliu Zhou. Image Motion Restoration Using Fractional-order Gradient Prior. Informatica, 2015,26(4):1-14. (SCI IF 0.901)
  2. Yan Wang#, Xi Wu*, Wenzao Li, Zhang Yi, Zhi Li, Jiliu Zhou. A reconstruction method based on approximately l0 norm and fast gradient descent (AL0FGD) for compressed sensing (CS) in border monitoring wireless sensor network. PLOS ONE, 2014, 9(12): e112932. (SCI IF 3.53)
  3. Yan Wang#, Xi Wu, Xiaohua Li, Jiliu Zhou*. Vehicle Type Recognition in Sensor Networks Using Improved Time Encoded Signal Processing Algorithm. Mathematical Problems in Engineering, Article ID142304, 2014. (SCI IF 1.383)
  4. Baihai Su#, Peng Liu, Jie Chen, Xi Wu*. Non-local Mean Denoising in Diffusion Tensor Space. Experimental and Therapeutic Medicine, 2014, 8(2):447-453.(SCI IF 1.2691)
  5. Xi Wu#, Shujuan Liu, Min Wu, Huaiqiang, Sun, Jiliu Zhou, Qiyong Gong, Zhaohua Ding*. Non-local Denoising Using Anisotropic Structure Tensor for 3D MRI. Medical Physics, 2013,40(10),101904。(SCI IF 3.871)
  6. 吴锡#*，周激流，谢明元。改进LMMSE的弥散加权磁共振图像Rician噪声复原。电子学报，2013，第41卷，第4期，717-721。