在医疗成像领域，尤其是磁共振成像（MRI），图像重建是至关重要的步骤。基于正则化迭代的并行磁共振图像重建方法是一种先进的技术，它显著提升了图像质量和诊断效率。这种技术主要针对传统MRI重建过程中存在的问题，如长时间扫描、图像噪声大以及空间分辨率不足等，通过引入正则化和迭代算法来优化这些问题。
我们要理解正则化在图像重建中的作用。在数学上，正则化是一种约束优化策略，它可以防止过度拟合，即在重建过程中过度依赖噪声或不完整的数据。在MRI重建中，正则化通常通过添加一个正则项来实现，这个正则项与图像的某种先验知识有关，比如平滑性、稀疏性或者非局部相似性。这样，重建出的图像既能够尽可能接近原始数据，又能保持一定的先验特性，提高图像质量。
迭代方法是解决非线性反问题的有效工具。传统的MRI重建方法，如傅立叶变换，假设数据是完全可用的，但在实际操作中，由于硬件限制和时间约束，我们往往只能获取部分数据。迭代方法允许我们逐步更新图像估计，每次迭代都根据新的数据和正则化项调整，直到达到预设的停止准则，如达到最大迭代次数或误差阈值。这种方法对于处理部分采样和噪声数据特别有效。
并行磁共振成像是另一个关键概念，它利用多个接收线圈同时收集信号，以提高采集速度和信噪比。每个接收线圈接收到的信号略有不同，这为重建提供了额外的信息。并行MRI技术，如GRAPPA（Generalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition）和SPIRiT（Self-consistent Parallel Imaging Reconstruction with Tikhonov Regularization），通过结合所有线圈的数据进行重建，可以显著减少扫描时间，提高患者舒适度，同时保持图像质量。
在"基于正则化迭代的并行磁共振图像重建方法"中，这些技术可能被综合应用，以实现更快速、更高质量的图像重建。具体来说，研究可能涉及了如何选择合适的正则化项，如L1范数（鼓励稀疏性）或高阶正则化（考虑图像的非局部特性），以及如何设计有效的迭代算法，如变分法、Krylov子空间方法或贪婪算法。此外，该方法可能还探讨了如何自动校准并行MRI的系统响应，以提高重建的准确性和稳定性。
基于正则化迭代的并行磁共振图像重建方法是现代医学成像领域的一个重要研究方向，它通过融合正则化理论、迭代算法和并行成像技术，为MRI提供了解决复杂重建问题的新途径。这一领域的研究不断推动着医疗成像技术的进步，对临床诊断和疾病治疗具有深远的影响。
