磁共振成像(MRI)是一项重要的医学影像技术,凭借其对人体无损,组织对比度高的特点已经广泛应用到医学和认知神经科学等领域。然而MRI仍然是个较新的技术,技术本身尚不成熟,还有许多技术问题需要解决。另一方面,MRI在医学研究中的应用也在日新月异地发展,有许多新方法有着重要的临床意义。但由于发展太快,其技术方面存在一些问题,阻碍了在实际研究中广泛应用。本文针对这两方面问题展开研究,具体内容如下：第一部分,基于光学追踪系统的实时运动校正方法的研究。该部分首先介绍了MRI成像原理以及运动对成像质量的影响,并总结了现有的运动校正方法,然后就基于光学追踪的MRI运动校正方法进行了研究。我们开发了一个基于双摄像机的光学运动追踪和监控系统,然后将其应用到Siemens3T MR成像系统上,实现了实时的头动校正的功能,达到了较好的校正精度和更新速度。研究表明使用光学方法校正运动问题是可行的,且具有彻底解决MRI运动伪影的潜力。第二部分,MRI应用方法研究。弥散成像技术是MRI的一个重要临床应用,可以用于检测生物组织内水分子的运动特性,而弥散峰度成像(DKI)是一种近年来新提出的弥散模型,能提供新的生物体结构信息,具有重要临床意义。该部分首先介绍了弥散成像的基本原理和各种弥散模型,并重点描述了DKI模型的特点,然后就针对DKI模型的几个问题进行研究：1)快速DKI数据采集方案。该章首先总结了前人研究中使用的采集方案,然后使用模拟方法对大量的采集方案进行了定性和定量比较,寻找高效采集方案的规律并给出了最优化的采集方案。随后,进一步使用真实的中风病人DKI数据检验最优化采集方案的效果,采集方案的效果通过最常用的基于体素(VBA)分析和感兴趣区(ROI)分析进行了比较。研究发现优化方案与常规采集方案在VBA和RO1分析中的结果基本一致,但优化方案只需要不到一半的采集时间。因此,快速采集方案大大提高了DKI数据采集效率,促进了其在临床中的应用。2)快速DKI参数估计算法。该章提出了一种循环迭代方法,通过迭代的方式重复计算两个DKI参数,即表观弥散系数和表观峰度系数。该方法计算效率高,收敛速度快,将原本需要数十分钟甚至数小时的计算速度提高到只需要一到两分钟,完全可以满足临床应用的需要。同时,该方法还可在迭代过程中加入公认的物理和生物限制条件,以及平滑处理步骤,有效提高了DKI参数估计的准确性,并改善了参数图像的精细结构可视性。3)自动化弥散数据处理方法。该章首先介绍了常规的弥散数据处理流程,然后通过Linux和Matlab脚本方式实现了处理流程的完全自动化的。自动化的方法可以在脚本中预先设定处理步骤和参数,修改方便,且过程中不需要人工干预,有效提高了数据处理的效率。第三部分,运动校正方法在DKI中的应用研究。该部分尝试将本文第一部分的光学运动校正和监控模型应用到了DKI数据采集过程中,从原理上证明该方法可以准确的校正运动对弥散图像和弥散梯度方向的影响。