在磁共振成像中,成像质量和成像速度是两大研究重点,本文主要从软件方面的数据扫描轨迹算法和图像重建算法着手,对这两方面进行了研究。在数据扫描方面,本文采用变密度随机采样的采样方式。在磁共振成像中,为了减少扫描时间通常使用欠采样方式,但欠采样方式不满足奈奎斯特采样频率,从而引起混叠伪影。另外,图像的能量主要集中在K空间的中心区域,由于传统的并行采样都是采用等间隔的采样方式,使得重建得到的图像中包含低频成分的混叠伪影；而采用非等间隔的变密度随机采样方式,由于主要采集K空间的低频信息,对于高频信息则较少采集,所以这种欠采样方式不会导致严重的混叠伪影。在图像重建方面,本文首先采用一个最优化模型,然后利用非线性共轭梯度理论来求解该模型。实验结果表明,在成像质量方面,与传统并行采样的SENSE和GRAPPA相比,在加速因子相同的情况下,可以明显的减少重建图像的混叠伪影；在成像速度方面,与GRAPPA相比,由于不需要额外的自动校准数据,相应的减少了数据扫描时间,提高了成像速度。