一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及磁共振图像重建，公开了一种基于多通道线圈数据的复数共轭对称性和非线性GRAPPA图像重建的并行快速成像方法、装置及介质。它主要分为五个步骤：从实际多通道线圈数据扩展出虚拟共轭线圈数据；从实际和虚拟多通道线圈数据组合出线性和非线性数据项；用混合的低频全采样数据(其边缘带有部分高频数据)校准线性和非线性数据项的加权因子；根据校准的加权因子重建出高频欠采样的数据；融合低频全采样的数据和高频重建的数据。实施本发明专利技术的有益效果主要有：本发明专利技术提高了并行磁共振快速成像图像重建的图像质量，减小了重建伪影和噪音；本发明专利技术在提高重建的图像质量的同时，不增加额外的数据和扫描时间。

A New Nonlinear Parallel Reconstruction Method, Device and Medium for Magnetic Resonance Imaging

【技术实现步骤摘要】
一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法、装置及介质
本专利技术涉及磁共振图像重建领域，特别涉及一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法、装置及介质。
技术介绍
在磁共振并行成像中，图像重建是一个重要操作。在实际临床研究中，高性能的图像重建方法，尤其是实现并行快速成像有着非常重要的作用。目前,多通道线圈并行成像中的图像重建方法有很多,比如:SENSE(Sensitivityencoded，敏感度编码)法,GRAPPA(Generalizedautocalibratingpartiallyparallelacquisitions，全面自动校准部分并行采集)法,SMASH(Simultaneousacquisitionofspatialharmonics，空间谐波)法等。其中，GRAPPA法因不需要计算多通道线圈敏感度的线性方法，而具有广泛的应用便利性。基于GRAPPA法发展而来的方法中，非线性的GRAPPA(NonlinearGRAPPA)重建方法受到磁共振数据的通道数量限制，所以重建图像质量较差；基于虚拟共轭线圈技术(VirtualCoilConception，VCC)的GRAPPA重建方法则在削弱伪影和噪音方面的效果并不理想。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种提高重建图像质量，减小重建图像的伪影和噪音的图像成像方法。为了解决上述技术问题，本专利技术首先披露了一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法、装置及介质，其技术方案是这样实施的：一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法，所述成像方法的步骤包括：步骤S1，用多通道线圈并行采集实际线圈数据，根据所述实际线圈数据扩展出相同通道数的虚拟线圈数据，所述虚拟线圈数据和所述实际线圈数据之间满足共轭对称关系；步骤S2，根据所述实际线圈数据和所述虚拟线圈数据组合得到数据组合项；步骤S3，利用采样空间中，低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项校准加权因子；步骤S4，根据校准的所述加权因子，重建采样空间中的缺失数据得到重建数据，所述缺失数据指采样空间中，高频区域没有采集的数据；步骤S5，融合采样空间中所述低频区域内完全采样数据和所述重建数据得到完整的采样空间数据；步骤S6，根据多通道完整的采样空间数据得到最终重建图像。优选地，所述步骤S6为，将所述多通道完整的采样空间数据进行平方求和得到所述最终重建图像，或者将所述多通道完整的采样空间数据与多通道线圈的敏感度相乘后求和得到所述最终重建图像。优选地，在所述步骤S2中，所述数据组合项包括常数、线性数据项和非线性数据项。优选地，所述步骤S3为：利用低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项产生混合数据组合项，所述混合数据组合项包括常数、线性数据项和非线性数据项。优选地，所述数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项，和/或所述混合数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项。优选地，所述步骤S3中的校准方法为，用线性回归法拟合出一组加权因子，进而建立采样空间中的数据与其相邻数据之间的一组线性组合关系。优选地，所述步骤S3中，校准方法所涉及的公式为：其中，j＝1,2,……2·L；r≠b·R；本专利技术还公开了一种计算机可读介质，该计算机可读介质具有存储在其中的程序，该程序用于计算机执行所述的成像方法。本专利技术还公开了一种用于使用所述成像方法的磁共振图像重建装置，包括采集模块、数据组合模块、校准模块、重建数据模块、融合模块、成像模块；所述采集模块利用多通道线圈并行采集实际线圈数据，根据所述实际线圈数据扩展出相同通道数的虚拟线圈数据，所述虚拟线圈数据和所述实际线圈数据之间满足共轭对称关系；所述数据组合模块根据所述实际线圈数据和所述虚拟线圈数据组合得到数据组合项；所述校准模块利用采样空间中，低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项校准加权因子；所述重建数据模块根据校准的所述加权因子，重建采样空间中的缺失数据得到重建数据，所述缺失数据指采样空间中，高频区域没有采集的数据；所述融合模块融合采样空间中所述低频区域内完全采样数据和所述重建数据得到完整的采样空间数据；所述成像模块根据多通道完整的采样空间数据得到最终重建图像。优选地，所述成像模块将所述多通道完整的采样空间数据进行平方求和得到所述最终重建图像，或者将所述多通道完整的采样空间数据与多通道线圈的敏感度相乘后求和得到所述最终重建图像。优选地，所述数据组合模块得到的所述数据组合项包括常数、线性数据项和非线性数据项；所述校准模块利用低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项产生混合数据组合项，所述混合数据组合项包括常数、线性混合数据项和非线性数据项。优选地，所述校准模块得到的所述数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项，和/或所述混合数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项；所述校准模块用线性回归法拟合出一组加权因子，进而建立采样空间中的数据与其相邻数据之间的一组线性组合关系。优选地，所述校准模块使用的校准方法所涉及的公式为：其中，j＝1,2,……2·L；r≠b·R；实施本专利技术的有益效果主要有：1、本专利技术提高了并行磁共振快速成像图像重建的图像质量，减小了重建伪影和噪音；2、本专利技术在提高重建的图像质量的同时，不增加额外的数据和扫描时间。附图说明为更好地理解本专利技术的技术方案，可参考下列的、用于对现有技术或实施例进行说明的附图。这些附图将对部分实施例或现有技术涉及的产品或方法进行简要的展示。这些附图的基本信息如下：图1为所述VCC-NL-GRAPPA方法的流程示意图；图2为所述VCC-NL-GRAPPA方法在采样空间中进行加速的欠采样方案；图3为GRAPPA、NL-GRAPPA和VCC-NL-GRAPPA方法在5倍加速(净加速3倍)时候的重建图像；图4为GRAPPA、NL-GRAPPA和VCC-NL-GRAPPA方法的均方差和外部加速系数的关系图。具体实施方式现在对本专利技术实施例中的技术方案或有益效果作进一步的展开描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的部分实施方式，而并非全部。需要指出的是，本专利技术创造的提出，主要是为了解决磁共振图像重建领域内，相应的现有技术存在的问题，所以本专利技术创造特别适用于该细分领域，但并非意味本专利技术创造的技术方案所可应用的范围因此受限，本领域技术人员可根据需要，在磁共振成像领域下的各种具体应用场合进行合理地实施。一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法，参考图1，所述成像方法的步骤包括：步骤S1，用多通道线圈并行采集实际线圈数据，根据所述实际线圈数据扩展出相同通道数的虚拟线圈数据，所述虚拟线圈数据和所述实际线圈数据之间满足共轭对称关系；步骤S2，根据所述实际线圈数据和所述虚拟线圈数据组合得到数据组合项；步骤S3，利用采样空间中，低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项校准加权因子；步骤S4，根据校准的所述加权因子，重建采样空间中的缺失数据得到重建数据，所述缺失数据指采样空间中，高频区域没有采集的数据；步骤S5，融合采样空间中所述低频区域内完全采样数据和所述重建数据得到完整的采样空间数据；步骤S6，根据多通道完整的采样空间数据得到最终重建图像。本专利技术所公开的方法，利用复数共轭对称性来扩充磁共振数据的通道数量。具体的为，在不增加本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法，其特征在于：所述成像方法的步骤包括：步骤S1，用多通道线圈并行采集实际线圈数据，根据所述实际线圈数据扩展出相同通道数的虚拟线圈数据，所述虚拟线圈数据和所述实际线圈数据之间满足共轭对称关系；步骤S2，根据所述实际线圈数据和所述虚拟线圈数据组合得到数据组合项；步骤S3，利用采样空间中，低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项校准加权因子；步骤S4，根据校准的所述加权因子，重建采样空间中的缺失数据得到重建数据，所述缺失数据指采样空间中，高频区域没有采集的数据；步骤S5，融合采样空间中所述低频区域内完全采样数据和所述重建数据得到完整的采样空间数据；步骤S6，根据多通道完整的采样空间数据得到最终重建图像。

【技术特征摘要】
1.一种新型的非线性并行重建的磁共振成像方法，其特征在于：所述成像方法的步骤包括：步骤S1，用多通道线圈并行采集实际线圈数据，根据所述实际线圈数据扩展出相同通道数的虚拟线圈数据，所述虚拟线圈数据和所述实际线圈数据之间满足共轭对称关系；步骤S2，根据所述实际线圈数据和所述虚拟线圈数据组合得到数据组合项；步骤S3，利用采样空间中，低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项校准加权因子；步骤S4，根据校准的所述加权因子，重建采样空间中的缺失数据得到重建数据，所述缺失数据指采样空间中，高频区域没有采集的数据；步骤S5，融合采样空间中所述低频区域内完全采样数据和所述重建数据得到完整的采样空间数据；步骤S6，根据多通道完整的采样空间数据得到最终重建图像。2.根据权利要求1所述的成像方法，其特征在于：所述步骤S6为，将所述多通道完整的采样空间数据进行平方求和得到所述最终重建图像，或者将所述多通道完整的采样空间数据与多通道线圈的敏感度相乘后求和得到所述最终重建图像。3.根据权利要求2所述的成像方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述数据组合项包括常数、线性数据项和非线性数据项。4.根据权利要求3所述的成像方法，其特征在于：所述步骤S3为：利用低频区域内完全采样的数据，结合数据组合项产生混合数据组合项，所述混合数据组合项包括常数、线性数据项和非线性数据项。5.根据权利要求4所述的成像方法，其特征在于：所述数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项，和/或所述混合数据组合项中的非线性数据项为二次及其以上非线性数据项。6.根据权利要求5所述的成像方法，其特征在于：所述步骤S3中的校准方法为，用线性回归法拟合出一组加权因子，进而建立采样空间中的数据与其相邻数据之间的一组线性组合关系。7.根据权利要求6所述的成像方法，其特征在于：所述步骤S3中，校准方法所涉及的公式为：其中，j＝1,2,……2·L；r≠b·R；。8.一种计算机可读介质，该计算机可读介质具有存储在其中的程...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，梁栋，贾森，刘新，郑海荣，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44