磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种重要的临床医学影像检查手段，它通过信号采集和计算处理完成成像，具有无辐射危害及多参数成像等优点，但其成像速度较慢，并且重建精度易受人体生理性运动的影响。因此，如何提升MRI成像速度及重建质量，是MRI研究与应用的关键所在。现有的基于K空间的快速磁共振成像技术如并行成像（Parallel Imaging，PI）以及半傅里叶成像（Partial Fourier，PF）等等已经得到了广泛的应用，它们利用K空间数据的冗余性减少采样数量从而提升采样速度。然而无论是并行成像还是半傅里叶成像，它们的加速效果都具有一定的局限性，例如，并行成像加速因子受限于并行线圈数量，而半傅里叶成像仅支持大约两倍的速度提升。

图1  K空间中心部分数据决定对比度（左）；外围数据决定解剖细节（右）

如何进一步提升MRI快速重构速度及质量？本文结合结合传统 PF-CS-SENSE 框架，利用Contourlet基的支撑空间长宽可随尺度变化而变化因而更好拟合曲线轮廓的特性，提出一种基于Contourlet变换的MRI快速重构方法——PF-FICOTA-SENSE。通过对比实验证明，该方法相较于前人的PF-CS-SENSE能够有效地提升MRI重建质量和缩短其重建时间。此外，在PF-FICOTA-SENSE的基础上，通过将低频部分的重建方式直接替换为填零的傅里叶重建，在尽量维持原有重建质量的前提下，实现了一种能够进一步提升重建速度的MRI重建方法。