基于MATLAB网格插值的非规则采样MRI图像重建系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的二维非规则采样MRI图像重建工具。通过网格化插值算法处理稀疏K空间数据，转换为规则网格数据后利用快速傅里叶变换重建高清医学图像。适用于医学影像研究，提升非规则采样数据的重建效率。

详 情 说 明

基于网格插值的二维非规则采样数据MRI图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一个专门用于医学MRI图像重建的系统，核心功能是将任意二维非规则采样的K空间数据通过网格插值算法转换为规则网格数据，进而利用快速傅里叶变换重建出高质量的MRI图像。系统采用高效的网格化算法处理稀疏采样数据，包含完整的MATLAB脚本和优化过的C语言MEX函数，并提供螺旋采样示例。

功能特性

• 网格插值算法：使用卷积核（如Kaiser-Bessel函数）进行非均匀采样数据的精确网格化处理
• 高性能计算：通过C语言MEX函数实现核心算法，显著提升计算效率
• 傅里叶重建：基于网格化数据进行逆傅里叶变换，生成高分辨率MRI图像
• 参数优化：支持卷积核函数参数自动优化和密度补偿参数计算
• 误差分析：提供插值误差分析功能，评估重建质量

使用方法

1. 准备输入数据：

- 非规则二维采样点坐标数据（K空间采样位置） - 对应的复数采样值（MRI原始数据） - 采样密度补偿参数 - 卷积核函数参数

1. 运行重建流程：

- 执行主程序启动图像重建流程 - 系统自动完成数据网格化、密度补偿和傅里叶变换 - 生成重建结果和性能分析报告

1. 输出结果：

- 规则网格化的K空间数据矩阵 - 重建后的MRI灰度图像 - 插值误差分析结果 - 密度补偿查找表 - 卷积核函数参数优化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持C语言MEX编译器（推荐使用GCC或Microsoft Visual C++）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，主要承担以下核心功能：协调数据输入与预处理，调用网格插值算法完成K空间数据的规则化重建，执行傅里叶变换生成最终图像，并对重建结果进行质量评估与误差分析。同时，该文件还负责调度密度补偿计算和卷积核参数优化等关键处理环节，确保整个重建过程的顺畅执行。