用于执行断层图像获取和重构的系统和方法技术方案

用于图像的断层重构的系统和方法包括用于从k空间数据生成图像的系统和方法。使用已知的k空间数据获取系统和方法来取得成像物体的k空间数据集。对k空间数据集的一部分进行采样，以便收集k空间数据的某个部分。然后根据凸优化模型从k空间数据集的收集部分重构图像。

【技术实现步骤摘要】
本申请是2010年6月17日递交的PCT国际申请PCT/US2010/039036于2011年12月19日进入中国国家阶段的中国专利申请号为201080027320.6、专利技术名称为“用于执行断层图像获取和重构的系统和方法”的专利技术专利申请的分案申请。
本申请涉及用于物体成像的系统和方法，具体地涉及通过测量频率采样的断层重构进行成像的系统和方法。
技术介绍
断层摄影术是通过截面或剖切进行成像。断层摄影术中所使用的设备被称为断层摄影装置，而所生成的图像是断层照片。断层摄影术用在医疗、考古学、生物学、地球物理学、海洋学、材料科学、天体物理学和其他科学中。单词断层摄影术从意指“截面”、“切片”或“切割”的德语单词“tomos”衍生而来。尽管断层摄影术是指基于切片的成像，但是它通常还可应用于三维(3D)图像或四维图像(在时间上分解的3D图像)。在2006年，Candes等人的开创性手稿【Emmanuel J.Candès ET AL.,Robust uncertainty principles:exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information,52(2)IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,2006,at 489-509(Emmanuel J.Candès等人，鲁棒不确定性原理：从高度不完整频率信息的准确信号重构，52(2)IEEE关于信息理论的事务，2006年，489-509页)】和Donoho的开创性手稿【David Donoho,Compressed sensing,52(4)IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,April 2006,at 1289-1306(David Donoho，压缩感测，52(4)IEEE关于信息理论的事务，2006年4月，1289-1306页)】为图像重构创建了一种称为“压缩感测”的新的研究领域。总地来讲，如Donoho手稿中所陈述的，压缩感测的理论“取决于已知在许多信号和图像处理设定中适用的一种特定假设：变换稀疏性原理”。这启发了设法生成这样的模型的大量工作，所述模型可以利用变换稀疏性以使得可以测量更少的数据来重构图像，因此加速图像获取。所有这些技术依赖于压缩图像本身或者该图像的某种变换的能力。该大量工作的动机源于Donoho的开创性手稿，在该手稿中说道：“无所不在的可压缩性的现象引起非常自然的问题：当我们得到的大部分数据将被扔掉时，为什么要花费这样多的精力来获取所有的数据？我们难道不能仅仅直接测量最终将不会被扔掉的那部分？”这一著作导致被设计来生成稀疏性最优的变换的优化模型的开发。
技术实现思路
公开了用于图像的断层重构的系统和方法。例如，根据本公开内容的一些方面，一种用于生成图像的方法可以包括：获取成像物体的k空间(k-space)数据集，收集所述k空间数据集的一部分，以及根据凸优化模型从所述k空间数据集的收集部分重构图像。所述凸优化模型可以包括所述k空间数据集内的预期噪声特性的加权因子表征和成像物体的先验属性的加权因子表征。所述收集k空间数据集的一部分的步骤可以包括根据数据收集图案(data collecting pattern)收集数据。例如，所述数据收集图案可以包括螺旋形图案、放射状图案和/或包括多个并行采样线的图案。在一些实施方案中，图像的重构可以包括使用图像强度的总变差(total variation)的离散化的l＝0范数的逼近(approximation)来产生图像数据。在这样的实施方案中，所述产生图像数据的步骤可以包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代包括更新同伦参数的值和更新二次松弛参数的值。同伦参数和二次松弛参数的各自值彼此的关系可以根据预定关系而为固定的。此外，所述迭代过程的迭代可以包括：根据预定速率增大二次松弛参数的值，以及根据二次松弛参数的值和二次松弛参数与同伦参数之间的预定关系减小同伦参数的值。在使用l＝0范数和包括迭代过程的实施方案中，所述迭代过程可以包括内迭代过程和外迭代过程，以使得外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。所述内迭代过程的每次迭代可以包括至少部分基于同伦参数的值和二次松弛参数的值更新松弛变量的值。所述内迭代过程的每次迭代还可以包括至少部分基于松弛变量的值更新图像数据。在一些实施方案中，图像的重构可以包括使用图像强度的总变差的离散化的l＝1或l＝2范数之一来产生图像数据。在这样的实施方案中，所述产生图像数据的步骤可以包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代可以包括更新范数加权因子的值以防止惩罚重构图像中的不连续性。范数加权因子可以至少部分基于平滑后的图像数据。所述更新范数加权因子的值的步骤可以包括使用高斯核产生平滑后的图像数据。在使用l＝1或l＝2范数和包括迭代过程的实施方案中，所述迭代过程可以包括内迭代过程和外迭代过程，以使得外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。所述内迭代过程的每次迭代可以包括至少部分基于同伦参数的值和二次松弛参数的值更新松弛变量的值。此外，所述内迭代过程的每次迭代可以包括至少部分基于松弛变量的值更新图像数据。所述图像的重构可以包括产生成像物体的图像数据表征。此外，所述图像的重构可以包括将图像数据输出到显示器、打印机和/或存储器设备。根据本公开内容的进一步的方面，用于生成图像的方法可以包括：获取成像物体的k空间数据集，根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，从而产生采样的k空间数据集，使用所述采样的k空间数据集产生第一组图像数据，以及使用所述第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据。所述迭代过程可以包括根据优化模型修改所述第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合所述第一组图像数据中的图像数据与采样的k空间数据集中的k空间数据。作为实施例，所述第一组图像数据至少部分基于k空间数据集的部分的逆傅里叶变换。所述多个加权因子可以包括用于图像数据的属性的重要性加权因子。所述多个加权因子可以包括用于将各自权重应用于图像数据的不同属性的加权因子。所述多个加权因子可以包括范数加权因子以防止惩罚图像数据中的大的不连续性。根据本公开内容的更进一步的方面，一种用于生成图像的方法可以包括：从磁共振成像系统接收k空间数据集，根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，其中所述预定的数据收集图案包括螺旋形图案，使用采样的k空间数据集产生第一组图像数据，以及使用第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据。所述迭代过程可以包括根据优化模型修改第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合第一组图像数据中的图像数据与采样的k空间数据集中的k空间数据。所述产生第一组图像数据的步骤可以至少部分基于k空间数据集的部分的逆傅里叶变换。所述多个加权因子可以包括用于图像数据的属性的重要性加权因子。所述多个加权因子可以包括用于将各自权重应用于图像数据的不同属性的加权因子。所述多个加权因子可以包括范数加权因子来防止惩罚图像数据中的大的不连续性。根据本公开内容的更进一步的方面，一种用于生成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于生成图像的方法，所述方法包括：获取成像物体的k空间数据集；收集所述k空间数据集的一部分；以及根据凸优化模型从所述k空间数据集的收集部分重构图像。

【技术特征摘要】
2009.06.19 US 61/218,7361.一种用于生成图像的方法，所述方法包括：获取成像物体的k空间数据集；收集所述k空间数据集的一部分；以及根据凸优化模型从所述k空间数据集的收集部分重构图像。2.如权利要求1所述的方法，其中所述凸优化模型包括所述k空间数据集内的预期噪声特性的加权因子表征。3.如权利要求1所述的方法，其中所述凸优化模型包括所述成像物体的先验属性的加权因子表征。4.如权利要求1所述的方法，其中所述收集k空间数据集的一部分的步骤包括根据数据收集图案收集数据。5.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括螺旋形图案。6.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括放射状图案。7.如权利要求4所述的方法，其中所述数据收集图案包括包含多个并行采样线的图案。8.如权利要求1所述的方法，其中所述根据凸优化模型重构图像的步骤包括使用图像强度的总变差的离散化的l＝0范数的逼近来产生图像数据。9.如权利要求8所述的方法，其中所述产生图像数据的步骤包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代包括更新同伦参数的值和更新二次松弛参数的值。10.如权利要求9所述的方法，其中所述同伦参数和所述二次松弛参数的各自值彼此的关系根据预定关系而为固定的。11.如权利要求10所述的方法，其中所述迭代过程的每次迭代包括：根据预定比率增大所述二次松弛参数的值；以及根据所述二次松弛参数的值和所述二次松弛参数与所述同伦参数之间的预定关系来减小所述同伦参数的值。12.如权利要求9所述的方法，其中所述迭代过程是外迭代过程，并且其中所述外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。13.如权利要求12所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述同伦参数的值和所述二次松弛参数的值更新松弛变量的值。14.如权利要求13所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述松弛变量的值更新图像数据。15.如权利要求1所述的方法，其中所述根据凸优化模型重构图像的步骤包括使用图像强度的总变差的离散化的l＝1范数和图像强度的总变差的离散化的l＝2范数之一产生图像数据。16.如权利要求15所述的方法，其中所述产生图像数据的步骤包括执行迭代过程，其中所述迭代过程的迭代包括更新范数加权因子的值以防止惩罚重构图像中的不连续性。17.如权利要求16所述的方法，其中所述范数加权因子至少部分基于平滑后的图像数据。18.如权利要求17所述的方法，其中所述更新范数加权因子的值的步骤包括使用高斯核产生所述平滑后的图像数据。19.如权利要求16所述的方法，其中所述迭代过程是外迭代过程，其中所述外迭代过程的每次迭代包括内迭代过程的一次或更多次迭代。20.如权利要求19所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述同伦参数的值和所述二次松弛参数的值更新松弛变量的值。21.如权利要求20所述的方法，其中所述内迭代过程的每次迭代包括至少部分基于所述松弛变量的值更新图像数据。22.如权利要求1所述的方法，其中所述图像的重构包括产生所述成像物体的图像数据表征。23.如权利要求22所述的方法，其中所述图像的重构包括将所述图像数据输出到显示器、打印机和存储器设备中的至少一个。24.一种用于生成图像的方法，所述方法包括：获取成像物体的k空间数据集；根据预定的数据收集图案收集所述k空间数据集的子集，从而产生采样的k空间数据集；使用所述采样的k空间数据集产生第一组图像数据；以及使用所述第一组图像数据执行迭代过程，以产生第二组图像数据，其中所述迭代过程包括根据优化模型修改所述第一组图像数据，所述优化模型包括根据多个加权因子组合所述第一组图像数据中的图像数据与所述采样的k空间数据集中的k空间数据。25.如权利要求24所述的方法，还包括至少部分基于所述k空间数据集的部分的逆傅里叶变换产生所述第一组图像数据。26.如权利要求24所述的方法，其中所述多个加权因子包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·F·登普希，Q·曾，R·纳纳，J·L·帕特里克，T·P·伊根，S·施瓦兹曼，
申请(专利权)人：优瑞技术公司美国，
类型：发明
国别省市：美国;US