基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法技术

基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法，多通道相控阵线圈图像(幅值图和相位图)的重建，对幅值图进行分割做掩膜、对相位图进行相位去卷绕，field map的生成，field map的去噪声，生成体素位移图和进行几何畸变校正；在field map去噪声的过程中，依据噪声来源不同，分别采用腐蚀的幅值图做掩膜去除边缘噪声和用去尖峰、中值滤波和高斯平滑方法去除内部噪声，两种方法的结合有效的去除了field map的噪声，利用field map对功能磁共振图像的校正效果明显，简单高效，具有很高的信噪比，能很好地改善其图像品质。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法，尤其涉及通过多通道图像重建、幅值图分割、相位图去卷绕、field map的生成和去噪、体素位移图生成及几何畸变校正实现对功能核磁共振图像进行基于field map的几何畸变校正的方法。
技术介绍
fMRI是研究脑活动、脑功能的主要的无创方法之一，具有毫米级的空间分辨率。BOLD-fMRI方法的提出和发展对脑认知功能的研究具有突破性的进展，它已成为神经科学探索人类大脑神经机制的重要工具。fMRI—般指基于血氧水平依赖(blood oxygen level-dependent,BOLD)的磁共振成像，它通过测量由神经活动引起的脑血流和脑血氧等成分变化而造成的磁共振信号变化来反应脑活动。脑功能和神经功能研究中通常要求把低分辨率的EPI图像配准到高分辨率的MRI结构图像上，将EPI图像反映的脑部功能活动配准到MRI结构图像反映的大脑结构上。但是，在实际采集EPI图像的过程中，由于磁场不均匀的存在，会不可避免地引入伪影(artifact)，主要表现为EPI图像的几何畸变(geometric distortion)和信号丢失(signal dropout)。几何畸变表现为图像上的像素点(对应实际数据的体素点)偏离本来的位置、被压缩或被拉伸。EPI图像的几何畸变使功能磁共振图像难以准确配准到结构像上，可能造成脑激活区域的定位错误。所以，在开展后续研究之前，必须对EPI图像进行校正，而现有技术中并无相关的校正方法。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于基于field map对功能磁共振成像中的几何畸变伪影进行校正的方法，能够简单、稳定、高效地对功能核磁共振图像的几何畸变伪影进行校正。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案为：基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法，具体步骤如下：(1)、多通道相控阵线圈图像重建，多通道相控阵线圈是由多个基本子线圈构成，每个子线圈都接收全部脑区或其它扫描区域产生的磁共振信号，最后将各个线圈接收的信号进行重建，得到完整的脑区图像；(2)、幅值图分割做掩膜，对field map做掩膜(mask)运算，去除脑组织之外的信息，对重建后的幅值图像进行分割，去除头骨部分，将分割后的幅值图像作为field map的掩膜；(3)、相位去卷绕，采用PRELUDE算法来进行相位去卷绕，该算法通过一种区域生长的方法优化cost函数来判定相邻相位区域的相位差值，最后利用该差值对各个相邻区域进行相位恢复去卷绕；(4)、Field map的生成，从多通道中采集到的相位图的取值范围为0～4096，首先对各个通道的相位图进行归一化，将取值范围归一化到0～2π，经过多通道的相位重建后，相位差图的取值范围为-π到+π，再通过计算得到的field map；(5)、Field map去噪，对于field map的边缘噪声，采取腐蚀运算将其去除；对于field map的内部噪声，采用卷积滤波方式进行去噪，具体做法是先采用去尖峰和中值滤波去除尖峰噪声，然后再用高斯平滑滤波对含噪声的field map做进一步的平滑；(6)、生成体素位移图:获得了去噪后的field map后，依据下式计算体素位移图(voxel shift map,VSM)： y 0 - y Δ y = ( 2 τ r + N x B W ) N y Δ f ( x , y ) ]]>其中即为体素位移，Δf(x,y)即为去噪后的field map，Ny为y方向采样点总个数,BW读出方向的采样带宽,τr为读出方向转换梯度的上升时间；(7)、对几何畸变图像进行校正:利用去噪后的field map和体素位移图对几何畸变的EPI图像按体素进行位置移动，对移动后产生的空隙进行插值计算，得到校正的EPI图像。本专利技术的创新点在于：依据噪声来源不同，分别采用腐蚀的幅值图做掩膜去除边缘噪声和用去尖峰、中值滤波和高斯平滑方法去除内部噪声，两种方法的结合有效的去除了field map的噪声，利用field map对功能磁共振图像的校正效果明显，简单高效，具有很高的信噪比，能很好地改善其图像品质。附图说明图1是本专利技术的流程图。图2是由八通道幅值图重建完整的幅值图。图3是由两个回波时刻八通道相位图重建相位差图。图4利用BET对幅值图进行分割。左图为分割前的幅值图，右图为分割后的幅值图。图5对两个TE时刻的相位图进行相位去卷绕的结果。左图为带有相位卷绕的相位图，右图为去卷绕后的相位图。在相位去卷绕时利用分割的幅值图进行了掩膜运算。图6是Field map的生成。左上图为相位去卷绕后的相位差图，右上图为分割的幅值图，利用分割的幅值图对相位差图做掩膜并处以两个回波时间间隔，即获得field map。图7是利用腐蚀后的幅值图对field map做掩膜来去除field map的边缘噪声。左图为原field map，可以观察到边缘处有明显的噪声；右图为用腐蚀后的幅值图做掩膜得到的field map。图8滤波去除field map的内部噪声结果图。图9是field map生成的体素位移图。图10是校正前后的EPI图像与幅值像。左上图为校正前的EPI图像，右上图为校正后的EPI图像，下图为没有几何畸变的幅值像。可以观察到黄色圆圈和箭头所示的前额叶部位的几何畸变得到了一定的校正。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做详细叙述。本专利技术基于field map对功能磁共振成像中的几何畸变伪影进行校正方法流程如图1所示。(1)、首先多通道相控阵线圈图像重建。多通道相控阵线圈是由多个基本子线圈构成，每个子线圈都接收全部脑区(或其它扫描区域)产生的磁共振信号，最后将各个线圈接收的信号进行重建，得到完整的脑区图像。数据样本是在SIMENSE 4T磁共振成像仪上对一名34岁的男子采集的。数据包括八通道的双回波梯度序列(Dual Echo GR)幅值像数据和EPI数据。EPI数据是在受试者做数数任务(number task)时采集的，层面内成像矩阵(matrix)大小为64×64，采集的层面(slice)数目为34，层厚(slice thickness)为3mm，层间距为3.45mm，翻转角度(flip angle)为75度，回波时间TE为33ms，重复时间TR为2000ms，每像素带宽为1445Hz/pixel，共采集170个volume。幅值像的采集采用双回波梯度序列(Du本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法，其特征自傲与，具体步骤如下：(1)、多通道相控阵线圈图像重建，多通道相控阵线圈是由多个基本子线圈构成，每个子线圈都接收全部脑区或其它扫描区域产生的磁共振信号，最后将各个线圈接收的信号进行重建，得到完整的脑区图像；(2)、幅值图分割做掩膜，对field map做掩膜(mask)运算，去除脑组织之外的信息，对重建后的幅值图像进行分割，去除头骨部分，将分割后的幅值图像作为field map的掩膜；(3)、相位去卷绕，采用PRELUDE算法来进行相位去卷绕，该算法通过一种区域生长的方法优化cost函数来判定相邻相位区域的相位差值，最后利用该差值对各个相邻区域进行相位恢复去卷绕；(4)、Field map的生成，从多通道中采集到的相位图的取值范围为0～4096，首先对各个通道的相位图进行归一化，将取值范围归一化到0～2π，经过多通道的相位重建后，相位差图的取值范围为‑π到+π，再通过计算得到的field map；(5)、Field map去噪，对于field map的边缘噪声，采取腐蚀运算将其去除；对于field map的内部噪声，采用卷积滤波方式进行去噪，具体做法是先采用去尖峰和中值滤波去除尖峰噪声，然后再用高斯平滑滤波对含噪声的field map做进一步的平滑；(6)、生成体素位移图，获得了去噪后的field map后，依据下式计算体素位移图(voxel shift map,VSM)：y0-yΔy=(2τr+NxBW)NyΔf(x,y)]]>其中即为体素位移，Δf(x,y)即为去噪后的field map，Ny为y方向采样点总个数,BW读出方向的采样带宽,τr为读出方向转换梯度的上升时间；(7)、对几何畸变图像进行校正:利用去噪后的field map和体素位移图对几何畸变的EPI图像按体素进行位置移动，对移动后产生的空隙进行插值计算，得到校正的EPI图像。...

【技术特征摘要】
1.基于field map对fMRI中的几何畸变伪影进行校正的方法，其特征自傲与，具体步骤如下：(1)、多通道相控阵线圈图像重建，多通道相控阵线圈是由多个基本子线圈构成，每个子线圈都接收全部脑区或其它扫描区域产生的磁共振信号，最后将各个线圈接收的信号进行重建，得到完整的脑区图像；(2)、幅值图分割做掩膜，对field map做掩膜(mask)运算，去除脑组织之外的信息，对重建后的幅值图像进行分割，去除头骨部分，将分割后的幅值图像作为field map的掩膜；(3)、相位去卷绕，采用PRELUDE算法来进行相位去卷绕，该算法通过一种区域生长的方法优化cost函数来判定相邻相位区域的相位差值，最后利用该差值对各个相邻区域进行相位恢复去卷绕；(4)、Field map的生成，从多通道中采集到的相位图的取值范围为0～4096，首先对各个通道的相位图进行归一化，将取值范围归一化到0～2π，经过多通道的相位重建后，相位差图的取值范围为-π到+π，再通过计算得到的field map；(5)、Field map去噪，对于field map的边缘噪声，采取腐蚀运算将其去除；对于field map的内部噪声，采用卷积滤波方式进行去噪，具体做法是先采用去尖峰和中值滤波去除尖峰噪声，然后再用高斯平滑滤波对含噪声的field map做进一步的平滑；(6)、生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：林盘，窦顺阳，王雪丽，李承宇，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61