现阶段，随着我国医疗事业的可持续发展，磁共振成像在临床上的应用也愈加重要，在保证图像质量的前提下，提升扫描速度已成为当前磁共振发展的重要方向。而在磁共振成像中用到的压缩感知，属于对一大类方法的统称，其基于在k空间的半随机、不完整采样，能够实现图像数据的扫描加速。下文主要对什么是压缩感知？是否对磁共振成像有帮助相关知识进行科普，以此为参考。

一、什么是压缩感知？

压缩感知是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术，被应用于电子工程尤其是信号处理中，用于获取和重构稀疏或可压缩的信号。通过从较少的测量值还原出原来整个欲得知的讯号，在信号采样的过程中，用很少的采样点，进而实现了和全采样一样的效果。在这一过程中，如果信号是稀疏的，那么它可以由远低于采样定理要求的采样点重建恢复；另一方面，压缩感知还被用于信号恢复，若信号在某个域中只有少量非零值，那么它在该域稀疏，其也被称为信号的稀疏域。而如果信号在频域是稀疏的，因而可以通过所述的重建方法轻松地在稀疏域复原出原信号。

二、压缩感知对磁共振成像有什么帮助？

压缩感知在磁共振成像领域的应用，对于成像速度有着极大帮助，能够在保证成像质量的前提下提升扫描的速度。这是因为压缩感知技术可以以少量的K-space样本中无失真的重建医学图像，而由于在这一过程中所需要获取的样本数量大大减少，因此磁共振成像的时间也在不断加快，能够有效避免医学成像中，由于长时间获取样本而造成的过量照射、运动伪影等情况的出现。

此外，在磁共振成像中用到的压缩感知，需要利用到非傅立叶变换，以及给中间过程图像设置阈值，从而在一系列迭代过程中得到最终的图像，像磁共振血管成像、动态对照增强分析、心脏MR成像等方面都发挥较大作用。而压缩感知在磁共振成像中的应用需要做到几下三点：

（一）稀疏化变换

像压缩感知在磁共振血管成像方面的应用，由于图像的像素矩阵本就稀疏，而且绝大部分地方都是0，相较之下，常规的固态器官影像一般都不会这么稀疏，而对于磁共振血管成像稀疏问题，则可以利用“稀疏化变换”，常见的像小波技术，将其分解成由不同相对稀疏程度的成分组成若干表现形式，以压缩感知对成像过程进行重建，从而能够更好地提高磁共振血管成像的有效性。

（二）非相关欠采样

非相关欠采样主要是对一部分的k空间的采测量或采集，能够有效缩短数据信息采集的时间，依照非相关(半随机)方式进行，比如，每隔2行采1行k空间的数据，则重建后的整幅图像将被离散的(频率)混叠的伪影所包围，通过无序(欠)采样，这些伪影会布满整幅图像，其中的噪声也会在磁共振成像和压缩感知中被去除。而通过采取半随机数据采集方式，对k空间的中央部分进行填充，能够更好地提高数据采集的有效性，这是因为中央部分包含的图像的基础信息更多。

（三）迭代重建过程

相对于常规傅立叶变换单步重建成像而言，压缩感知成像中间涉及迭代执行数十次的优化算法，首先需要以非相关不完全采样采集磁共振图像的k空间数据，在经过傅立叶变换后会得出混叠伪影极为严重的粗糙图像。此时，通过以小波分解实施稀疏化变换，降低混叠伪影“噪声”的强度，再去除图像数据中的混叠噪声，实施逆稀疏化和逆傅立叶变换，将去噪后磁共振数据信息还原到k空间。与此同时，以初始数据减去降噪后的数据信息，以“做差”的方式在k空间上得出“差矩阵”，相应地再做一次傅立叶变换得出“差图像”，而通过将“差图像”和“初始图象”相加得到“升级图像”。最后，需对比初始图像和升级图像，如果存在显著差异，那么需要从稀疏化变换这一流程进行重复，否则结束迭代过程，而通过这一方式，能够更好地保证磁共振成像质量。

综上所述，磁共振成像过程中，压缩感知的应用，通过从非相关欠采样、稀疏变换以及迭代重建，能够更好地在保证图像质量的前提下提升扫描速度。