基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法技术

基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法，涉及磁共振成像的方法。用两个相同翻转角的小角度激发脉冲产生两个相同演化时间的回波，因而具有相同的横向弛豫时间，在每个激发脉冲后加一个移位梯度实现两个回波信号在信号空间中心偏移，并在第一个激发脉冲后加扩散梯度，这样只有第一个回波信号存在扩散衰减，从而获得不同扩散因子下的信号。这两个回波信号来自同一个成像切片，因此可以利用两个回波信号之间的先验知识分离这两个回波信号，并利用稀疏变换配合相应的分离算法对这两个回波信号进行分离。最后对分离得到的两个信号进行表观扩散系数计算得到定量ADC图像。利用该方法获得单次扫描的定量ADC成像，且得到的ADC图像质量好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及磁共振成像的方法，尤其是涉及单扫描定量磁共振表观扩散系数 (apparent diffusion coefficient，ADC)成像的方法。
技术介绍
扩散成像作为核磁共振定量成像的一种，提供了用于以非入侵的方式分析正常和 病态活体组织的对比机制，目前已应用于脑、心脏、脊髓微细结构的研究。单扫描超快速核 磁共振成像（MRI)在活体扩散研究中非常重要。这要求要克服磁体中的自发运动，在无 外部干扰的实验中测量任意微秒量级的位移。然而，扩散成像在其成像过程中需要获取 一系列对比加权的图像，通过两个或两个以上不同扩散因子（b值）的扩散加权像，才可 计算出水分子的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC)。现有的扩散成 像的方法不能实现一次扫描的得到所有的扩散加权像，都是通过多次扫描来实现对多方 向扩散或多梯度场的值下的扩散进行探测，多次扫描使得获取数据的时间很长，造成采集 到的加权像容易受到采样标本运动的干扰。现有的缩小采样时间的方法，主要是通过限 制F0V，并行成像和部分傅里叶重建等方法，在某种程度上最小化扩散的检测时间，使之在 时间上符合传统傅里叶的多扫描MRI方法的要求。比如：下采样自旋回波磁共振成像(Spin-Echo MRI)、梯度自旋回波磁共振成像 (Gradient Spin Echo MRI)等等。但是，多 次激发的磁共振参数成像方法在获取阶段仍然需要耗费数秒的时间。1977年，英国的诺丁 汉（Nottingham)大学物理系Petter Mansfield博士与他的同伴I.L Pykett提出的平面 回波成像（echo-planar imaging, EPI)，可以作为单扫描快速成像方法用于扩散成像，但也 至少需要两次的EPI采样才能得到ADC图。之后，单扫描的多回波的EPI方法被提出，此 方法通过将一系列对比加权图像的获取包含在一次扫描中所获得的多个回波中。然而这种 方法存在局限性，一方面是这种方法需要延长回波链，必然导致增加获取的时间与信号的 衰减；另一方面这种方法的实现与常规EPI方法相比是以延长重复时间（TR)为代价的，这 就可能需要牺牲所得回波图像的空间分辨率；而且这种方法目前只能用于T2*定量成像， 不能用于ADC定量成像。之后尽管有不同的快速定量成像方法相继被提出，但是这些方法 都是用多次激发序列来进行定量成像，这样不仅效果不够好，成像效率并没有较大的提升。 参考文献 IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL. 33, NO. 12, DECEMBER 2014,Fast T2 Mapping With Improved Accuracy Using Undersampled Spin-Echo MRI and Model-Based Reconstructions With a Generating Function. Tilman J. Sumpf*，Andreas Petrovic，Martin Uecker，Florian Knoll，and Jens Frahm〇 Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance (2015)17:12, Gradient Spin Echo (GraSE)imaging for fast myocardial T2mapping，Alois M Sprinkartl，2耐， Julian A Luetkenslf, Frank Traberl, Jonas Doernerl,Jurgen Giesekel，3,Bernhard Schnackenburg3,Georg Schmitz2,Daniel Thomas1, Rami Homsil，Wolfgang Blockl, Hans Schildl and Claas P Naehlel〇 Neuroimage 98 (2014) 258 - 265, , Signal contributions to heavily diffusion-weighted functional magnetic resonance imaging investigated with multi-SE-EPI acquisitions, Daigo Kuroiwa a, Takayuki Obata a，b，Hiroshi Kawaguchib,Joonas Autio b, Masaya Hirano c，Ichio Aoki b,Iwao Kanno b，Jeff Kershaw b〇
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供（DM-0LED 方法）。 本专利技术包含如下步骤： (1)在磁共振成像仪操作台上，打开磁共振成像仪中的操作软件，首先对成像物体 进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率校正和频率校正； (2)导入事先编译好的DM-0LED序列：设置脉冲序列的各个参数； 所述DM-0LED序列的结构如图1依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距 STE\(该时间间隔中包含了移位梯度和扩散梯度）、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、 180°的重聚脉冲、采样回波链； 两个小角度的激发脉冲结合频率维即X方向的两个移位梯度Grol和G ro2，和相位维 即y方向的两个移位梯度6_和G _，使两个激发脉冲产生的回波在信号空间即k空间的中 心产生偏移，180°的重聚脉冲以及两个激发脉冲都与层选方向即z方向的层选梯度Gss相 结合进行层选；第二个激发脉冲前后分别施加回波延时，其中S TE的长度为1/4回波链长， 180°的重聚脉冲前后有X，y，z三个方向的破坏梯度作用； 采样回波链是由分别作用在X，y方向的梯度链组成；X方向的梯度链由一系列大 小相等的正负采样梯度构成，且每个梯度的面积是所述移位梯度Grol的三倍；y方向的梯度 链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成，且尖峰梯度的面积和等于移位梯度面积的四 倍； 在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加了重聚梯度，频率维的重聚梯度的 面积是Gra面积的一半，方向与G 相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面 积和的一半，方向与尖峰梯度相反； (3)执行步骤（2)设置好的所述DM-0LED序列，进行数据采样；数据采样完成后， 得到两个回波信号的混合信号。 (4)对步骤（3)得到的两个回波信号的混合信号进行分析。两个回波信号由于演 化时间相同导致T2加权相同。通过理论推导可得要分离的两个回波信号SJP 52的表达式 如下： 式中是扩散因子，通过实验发现， 当α = 45°时，两个回波信号的强度都相对较高。 (5)对步骤（4)得到的两个回波信号的混合信号用分离算法进行处理，根据傅里 叶变换理论，混合信号中的两个回波信号在图像域的线性相位是不一样的，但是它们是来 自同一个图像层，利用两者的图像结构相似的先验信息可以对两个回波信号SJP S2进行联 合重建，分离用的重建算法如下： 其中Xl是从回波信号S i中重建出来的图像，X 2是从回波信号S 2中重建出来的图 像；是尺度因子，χ1(]，χ2(]分别是回波本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法，其特征在于包含如下步骤：(1)在磁共振成像仪操作台上，打开磁共振成像仪中的操作软件，首先对成像物体进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率校正和频率校正；(2)导入事先编译好的DM‑OLED序列：设置脉冲序列的各个参数；所述DM‑OLED序列的结构依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距δTE、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、180°的重聚脉冲、采样回波链；两个小角度的激发脉冲结合频率维即x方向的两个移位梯度Gro1和Gro2，和相位维即y方向的两个移位梯度Gpe1和Gpe2，使两个激发脉冲产生的回波在信号空间即k空间的中心产生偏移，180°的重聚脉冲以及两个激发脉冲都与层选方向即z方向的层选梯度Gss相结合进行层选；第二个激发脉冲前后分别施加回波延时，其中δTE的长度为1/4回波链长，180°的重聚脉冲前后有x，y，z三个方向的破坏梯度作用；采样回波链是由分别作用在x，y方向的梯度链组成；x方向的梯度链由一系列大小相等的正负采样梯度构成，且每个梯度的面积是所述移位梯度Gro1的三倍；y方向的梯度链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成，且尖峰梯度的面积和等于移位梯度Gpe1面积的四倍；在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加了重聚梯度，频率维的重聚梯度的面积是Gro面积的一半，方向与Gro相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面积和的一半，方向与尖峰梯度相反；(3)执行步骤(2)设置好的所述DM‑OLED序列，进行数据采样；数据采样完成后，得到两个回波信号的混合信号；(4)对步骤(3)得到的两个回波信号的混合信号进行分析，得要分离的两个回波信号S1和S2的表达式如下：S1=12e-b*ADC(1+cosα)ei(θ2-θ1)]]>S2=-i(cosα)eiθ2]]>式中b=γ2Gd2δ2(Δ-δ3)]]>是扩散因子，θ1=γδ1G→1·r→,θ2=γδ2G→2·r→;]]>(5)对步骤(4)得到的两个回波信号的混合信号用分离算法进行处理，对两个回波信号S1和S2进行联合重建，分离用的重建算法如下：{x1,x2}=argminx1,x2[||x1-x10||22+λ1||▿x1||1+λ2||▿x2||1+λ3||▿(x1-βx2)||1]]]>其中x1是从回波信号S1中重建出来的图像，x2是从回波信号S2中重建出来的图像；是尺度因子，x10，x20分别是回波信号S1和回波信号S2的初始图像；λ1，λ2和λ3分别是拉格朗日乘数法可调整约束权重；▽是梯度算子，第一项是保真项，第二项和第三项是对第一幅和第二幅图像的稀疏性约束，最后一项是两幅图像轮廓相似性约束；x1和x2有如下关系：其中分别是x1和x2的线性相位，x1，x2，都是关于空间位置矢量r的函数；x0是用采样到的两个回波信号的混合信号傅里叶逆变换得到的图像；通过迭代算法求解得到分离后的回波信号S1和回波信号S2产生的图像x1和x2；(6)对步骤(5)分离出来的图像x1和x2进行ADC成像计算，ADC的值直接通过ADC弛豫方程求得：ADC(r)=ln(μx2(r)x1(r))/b,]]>其中是校正因子，最后通过ADC成像计算得到具有较好分辨率的高品质ADC图像。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡聪波，马崚嶒，陈忠，蔡淑惠，丁兴号，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：福建;35