用于在医学成像系统中去除吉布斯伪影的系统和方法技术方案

本申请提供了一种用于图像重建的方法和系统。可以设置包括第一部分和第二部分的k空间。可以用包括数据的矩阵填充k空间的第一部分。可以对矩阵进行滤波以产生滤波数据矩阵。可以填充k空间的第二部分。可以基于约束来执行图像域中的目标数据阵列的目标函数的迭代。目标函数可以基于目标数据阵列的全变分和与目标数据阵列的傅里叶变换有关的函数，k空间第一部分中的滤波数据矩阵和第二部分中的填充数据。可以基于目标数据阵列来重建图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于在医学成像系统中去除吉布斯伪影的系统和方法
本申请一般涉及用于图像处理的系统和方法，更具体地，涉及用于改善重建图像的质量的系统和方法。
技术介绍
由成像系统(例如磁共振成像(MRI)系统)拍摄的图像可以表示为空间域中的图像数据或者表示为k空间中的图像相关数据，即频域。可以使用相对高频率的分量在k空间中演示图像中的锐利过渡，例如器官的边界处附近的过渡。然而，有限的采样时间或差的信噪比(SNR)可能导致k空间中图像数据的欠采样。这可能导致图像数据中的高频分量不足，从而导致重建图像中出现“边缘振荡”现象。它经常被称为“吉布斯伪影”。因此，希望能有效地和基本上减少重建图像中的边缘振荡伪影，同时基本上保持最终图像的分辨率和信噪比而不增加扫描时间。
技术实现思路
本申请涉及图像处理。具体地，本申请的一个方面涉及一种用于减少重建图像中的吉布斯伪影和/或k空间数据的欠采样的效果的方法。根据本申请的一些实施例，该方法可以基于k空间中的欠采样图像相关数据。具体地，该方法可以包括在k空间中填充采样数据的矩阵。可以在第一步执行一些预处理过程，例如滤波和填充。例如，可以在采样数据矩阵上应用低通滤波器以衰减数据矩阵中的高频分量。除了k空间中的采样数据矩阵之外，采样数据矩阵可以扩展到包围k空间中的数据矩阵的外部区域，在该外部区域可以执行填充。填充可以是零填充或非零填充。本申请的另一方面涉及一种包括可执行指令的非暂时性计算机可读介质。当由至少一个处理器执行时，指令可以使至少一个处理器实现图像处理的方法。在一些实施例中，非暂时性计算机可读介质可以包括用于使计算机实现该方法的指令。本申请的另一方面涉及用于图像处理的系统。该系统可以包括频率设定模块，以指定k空间的第一部分和第二部分。在一些实施例中，第一部分可以包括第一区域和第二区域。在一些实施例中，第二部分可以在第一部分之外。该系统还可以包括存储模块，其被配置为填充包括k空间的第一部分中的数据的矩阵。该系统还可以包括滤波器，该滤波器被配置用于作用在第一部分中的矩阵上以产生第一部分中的滤波数据矩阵。该系统还可以包括填充模块以填充k空间的第二部分。该系统还可以包括计算模块，用于基于约束对包括图像域中的数据的目标阵列的目标函数执行至少两次迭代，其中目标函数基于目标阵列的全变分。该系统还可以包括图像构建模块，以基于目标数据阵列重建图像。在一些实施例中，该方法可以包括以下操作的一个或以上。可以设置包括第一部分和第二部分的k空间。包括数据的矩阵可以填充在k空间的第一部分中。可以在第一部分中的矩阵上应用滤波器以在第一部分中产生滤波数据矩阵。可以填充k空间的第二部分。可以基于约束来执行包括图像域中的数据的目标阵列的目标函数的至少两次迭代，其中目标函数基于目标阵列的全变分。可以基于数据的目标阵列来重建图像。在一些实施例中，目标函数可以是基于基于目标阵列的傅里叶变换、k空间的第一部分中的滤波数据矩阵和第二部分中的填充数据的第一函数。在一些实施例中，包括数据的矩阵可以是欠采样的。在一些实施例中，第二部分可以在第一部分之外。在一些实施例中，滤波器可以基于多个正交滤波器。在一些实施例中，填充可以是零填充。在一些实施例中，全变分可以基于图像域中的目标数据阵列的一阶导数。在一些实施例中，全变分可以基于图像域中的目标数据阵列的二阶导数。在一些实施例中，第一部分可以分为第一区域和第二区域。在一些实施例中，可以通过将k空间的第一部分的第二区域中的滤波数据设置为不变来给出约束。在一些实施例中，第一函数可以基于L-2范函数。在一些实施例中，约束可以作为目标函数的项给出，该项基于目标阵列的傅里叶变换和k空间的第一部分的第二区域中的滤波数据。在一些实施例中，约束可以基于L-2范函数。在一些实施例中，可以通过在目标函数中设置该项的系数来调整约束强度。本申请的一部分附加特性可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。附图说明本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例是非限制性示例，其中相同的附图标记在附图的若干视图中表示类似的结构，并且其中：图1是根据本申请的一些实施例所示的成像系统；图2是根据本申请的一些实施例所示的图像处理系统的模块图；图3是根据本申请的一些实施例所述的MR扫描过程的流程图；图4是根据本申请的一些实施例所示的处理模块的模块图；图5是根据本申请的一些实施例所示的图像生成单元的模块图；图6是根据本申请的一些实施例所示的迭代重建模块的模块图；图7是根据本申请的一些实施例所示的从图像中移除吉布斯伪影的过程的示例性流程图；图8是根据本申请的一些实施例所示的示例性一维标准低通滤波器；图9是根据本申请的一些实施例所示的示例性一维标准低通滤波器；图10A是根据本申请的一些实施例所示的设置包含k空间中的图像相关数据占据的自然区域的示例性图示；图10B是根据本申请的一些实施例所示的设置包含k空间中的图像相关数据占据的自然区域的较大区域并在自然区域内设置较小区域的示例性图示：图11A-11C是根据本申请的一些实施例所示的图像重建过程的示例性流程图；图12A和图12B是根据本申请的一些实施例所示的在图像重建过程中处理不同对象或同一对象的不同部分的图像的两个示例性配置；图13是根据本申请的一些实施例所示的由水体模扫描和不同处理步骤生成的三个示例性图像；以及图14是根据本申请的一些实施例所示的从C-spine扫描和不同处理步骤生成的三个示例性图像。具体实施方式为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。然而，本领域技术人员应该明白，可以在没有这些细节的情况下实施本申请。在其他情况下，为了避免不必要地模糊本申请的一些方面，本申请已经以相对高级别概略地描述了公知的方法、程序、系统、组件和/或电路。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所披露的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请不限于所示的实施例，而是符合与申请专利范围一致的最广泛范围。应当理解，这里使用的术语“系统”、“引擎”、“单元”、“模块”和/或“块”是以升序区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或组件的一种方法。然而，可以使用其它可以达到相同目的表达取代以上术语。应当理解，当单元、发动机、模块或块被称为“接通”、“连接到”或“耦合到”另一个单元、发动机、模块或块时，它可以直接接通，连接除非上下文另有明确说明，否则可以存在或耦合到另一个单元、发动机、模块或块或与其通信，或者介入单元、引擎、模块或块。在本申请中，术语“和/或”可包括任何一个或以上相关所列条目或其组合。这里使用的术语仅用于描述特定示例和实施例的目的，而不是限制性的。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：设置k空间包括第一部分和第二部分；在所述k空间的所述第一部分中填充包含数据的矩阵；在所述第一部分的所述矩阵上应用滤波器，以在所述第一部分中产生一个滤波数据矩阵；填充所述k空间的所述第二部分；基于约束，对图像域中的目标阵列执行目标函数的至少两次迭代，其中所述目标函数基于所述目标阵列的全变分；并且基于所述目标阵列重建图像。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理方法，包括：设置k空间包括第一部分和第二部分；在所述k空间的所述第一部分中填充包含数据的矩阵；在所述第一部分的所述矩阵上应用滤波器，以在所述第一部分中产生一个滤波数据矩阵；填充所述k空间的所述第二部分；基于约束，对图像域中的目标阵列执行目标函数的至少两次迭代，其中所述目标函数基于所述目标阵列的全变分；并且基于所述目标阵列重建图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数是基于所述目标阵列的第一函数、所述k空间的所述第一部分中的滤波数据矩阵和所述第二部分中的填充数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包含数据的矩阵是欠采样的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二部分在所述第一部分之外。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波器是基于彼此正交的至少两个一维滤波器。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述填充是零填充。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全变分是基于图像域中所述目标阵列的一阶导数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全变分是基于图像域中所述目标阵列的二阶导数。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一部分被分为第一区域和第二区域。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述约束是设置在所述k空间的所述第一部分的所述第二区域中的所述滤波数据不变。11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一函数是基于L-2范函数。12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述约束是作为所述目标函数的一个项，基于所述目标阵列的傅里叶变换和所述k空间的所述第一部分的所述第二区域中的滤波数据。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述约束是基于L-2范函数。14.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国斌，刘楠，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31