基于最优控制的通用框架：用于MRI中的射频脉冲设计

《NMR in Biomedicine》：Optimal Control-Based Generic Framework for Radiofrequency Pulse Design in MRI

　　

摘要

本文提出了一个用于磁共振成像（MRI）中射频脉冲最优设计的通用框架。基于最优控制理论，该框架采用基于Python的数值实现方法，并使用了先进的非线性优化求解器（IPOPT）。本研究主要贡献有三点：首先，它允许将硬约束纳入问题中，并将其一致地整合到优化过程中；其次，提出用小波系数来表示脉冲，这种方法在应用实践中被证明非常有效；最后，通过高效地管理约束条件，提出了一种创新的方法来最小化脉冲峰值幅度。所提出的框架通过Python包以及Jupyter Notebook提供，以便重现论文中的结果。它还允许外部用户解决自己的设计问题，从而受益于该实现的通用性和灵活性。在短$$选择性激励和$$鲁棒问题的背景下，该方法的有效性得到了验证，主要关注功率和能量的最小化。与现有解决方案相比，优化后的脉冲在能量/峰值功率与整体脉冲性能之间的平衡方面有显著提升。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究的支持数据可向通讯作者合理索取。