一种磁共振弥散定量的获取方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种磁共振弥散定量的获取方法和装置。该获取方法，把磁共振弥散定量做为数学模型中的未知数进行直接求解。因而，相较于现有技术中先获取弥散加权图像，然后再通过数据拟合的方法计算磁共振弥散定量值的方式，这种通过求解方程解来获取磁共振弥散定量值的方式，能够得到更为准确的结果，因此，本申请实施例提供的磁共振弥散定量的获取方法能够提高磁共振弥散定量的精度和准确度，进而提高临床诊断的精确性。

A method and device for acquiring quantitative magnetic resonance diffusion

The application embodiment discloses a method and a device for acquiring quantitative magnetic resonance diffusion. The method of obtaining magnetic resonance dispersion is used as a direct solution to the unknown number in the mathematical model. Consequently, a more accurate result can be obtained by solving the equation solution to obtain a diffusion-weighted MR image than by obtaining a diffusion-weighted image first and then calculating a diffusion-weighted MR image by data fitting in the prior art. Therefore, the MR diffusion provided by the present embodiment of the application is more accurate. The acquisition method of diffusion quantification can improve the accuracy and accuracy of diffusion quantification of magnetic resonance, and then improve the accuracy of clinical diagnosis.

【技术实现步骤摘要】
一种磁共振弥散定量的获取方法和装置
本申请涉及磁共振
，尤其涉及一种磁共振弥散定量的获取方法和装置。
技术介绍
磁共振成像(MagneticResonanceImaging，MRI)作为一种多参数、多对比度的成像技术，是现代医疗影像学中主要的成像方式之一，可以反映组织T1、T2和质子密度等多种特性，可为疾病的检出和诊断提供信息。磁共振弥散定量，包括表观弥散系数(ADC，apparentdiffusioncoefficient)、各向异性分数(FA，Fractionalanisotropy)和弥散张量(diffusiontensor)等，在临床和科研中的应用越来越多。目前，获取磁共振弥散定量的传统方法是先获取不同弥散方向和/或不同b值(扩散敏感梯度场参数或扩散敏感系数)的弥散加权图像，然后通过数据拟合等方法计算磁共振弥散定量值。然而，通过上述传统方法获取到的磁共振弥散定量存在精度不高、准确度较低的问题，降低了临床诊断的精确性。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种磁共振弥散定量的获取方法和装置，以提高获取到的磁共振弥散定量的精度和准确度，进而提高临床诊断的精确性。为了达到上述专利技术目的，本申请采用了如下技术方案：一种磁共振弥散定量的获取方法，所述磁共振弥散定量包括弥散张量矩阵和质子密度，所述方法包括：采集J个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，其中，每个磁场梯度方向上的线圈通道数为K，J>1，且J和K均为正整数；根据Stejskal-Tanner弥散张量数学模型、各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据、弥散张量矩阵以及质子密度构建弥散张量矩阵和质子密度的数学模型；所述数学模型包括数据保真项和正则化项；所述数据保真项用于保证重建出的磁共振弥散定量与采集的k空间数据一致，所述正则化项用于利用先验知识提高重建出的磁共振定量的稳定性；求解所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度为最终获取到的磁共振弥散定量。可选地，所述数据保真项为各个磁场梯度方向各个通道的残差k空间的二范数的平方和，所述正则化项为质子密度和稀疏化算子的乘积的一范数以及各个弥散张量和稀疏化算子的乘积的一范数之和。可选地，所述数学模型具体为：其中，为数据保真项；g(x)为正则化项；Sj,k(x)＝CSMk·Sj；其中，λ为非负权重；Mask为k空间中的每行相位编码线上的数据采集标识，数据被采集的相位编码线对应的Mask＝1，数据未被采集的相位编码线对应的Mask＝0；FFT表示傅里叶变换函数；Sj,k(x)为第j个梯度方向上的第k个通道的弥散加权图像；CSMk为第k个通道的线圈敏感度；Sj为第j个梯度方向上的弥散加权图像；ρ为质子密度；b为弥散权重参数；D为弥散张量矩阵，D为对称阵，gj为第j个磁场梯度方向，gj＝(gxj,gyj,gzj)T；为第j个磁场梯度方向上的弥散加权图像相位；yj,k为采集到的第j个梯度方向上的第k个通道的k空间数据；和为稀疏化算子；λ1和λ2为非负权重；j∈{1,2,......,J}，k∈{1,2,......,K}。可选地，所述求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，具体包括：步骤A：根据各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，获取第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl；其中，l为迭代次数，且l为整数，l的初始值为1，每增加一次迭代，l值加1；步骤B：对所述第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl利用正则化去噪，得到去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度步骤C：根据所述去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度以及所述各个不同磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像的相位并结合各个通道的线圈敏感度，分别计算各个磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)；步骤D：根据所述各个磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)以及采集到的各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据yj,k分别计算各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间步骤E：将所述各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间yj,k绝对值进行加和平均，得到第l次迭代的平均残差k空间步骤F：判断所述第l次迭代的平均残差k空间是否小于预设阈值；步骤G：当所述所述第l次迭代的平均残差k空间小于预设阈值时，停止迭代，将所述去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度作为弥散张量矩阵以及质子密度的最终解；步骤H：当所述第l次迭代的平均残差k空间不小于预设阈值时，分别利用各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间yj,k进行图像重建，得到各个磁场梯度方向上的第l次迭代的残差图像步骤I：将各个磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像和对应磁场梯度方向上的第l次迭代的残差图像相加，得到各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像其中，所述各个磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像分别由对应磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)重建得到；步骤J：对各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像的相位进行去噪，得到各个不同磁场梯度方向上的第l+1次迭代的弥散加权图像的相位并利用各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像获取第l+1次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl+1以及质子密度的初始值ρl+1；步骤K：更新迭代次数l的值，设定l＝l+1，返回步骤B。可选地，所述步骤A具体为：步骤A1：根据各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据分别进行图像重建，得到各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像步骤A2：分别对所述各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像的相位进行去噪，得到各个不同磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像的相位步骤A3：根据所述各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像获取第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl。可选地，所述求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，具体包括：通过拉普拉斯方程利用求弥散张量矩阵以及质子密度偏导的方法迭代求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度。可选地，所述采集J个不同磁场梯度方向上的K个线圈通道上的k空间数据，具体包括：采用等密度部分采样方式采集J个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据。一种磁共振弥散定量的获取装置，所述磁共振弥散定量包括弥散张量矩阵和质子密度，所述装置包括：采集单元，用于采集J个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，其中，每个磁场梯度方向上的线圈通道数为K，J>1，且J和K均为正整数；构建单元，用于根据Stejskal-Tanner弥散张量数学模型、各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据、弥散张量矩阵以及质子密度构建弥散张量矩阵和质子密度的数学模型；所述数学模型包括数据保真项和正则化项；所述数据保真项用于保证重建出的磁共振弥散定量与采集的k空间数据一致，所述正则化项用于利用先验知识提高重建出的磁共振定量的稳定性；求解单元，用于求解数学模型最小化时对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种磁共振弥散定量的获取方法，其特征在于，所述磁共振弥散定量包括弥散张量矩阵和质子密度，所述方法包括：采集J个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，其中，每个磁场梯度方向上的线圈通道数为K，J>1，且J和K均为正整数；根据Stejskal‑Tanner弥散张量数学模型、各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据、弥散张量矩阵以及质子密度构建弥散张量矩阵和质子密度的数学模型；所述数学模型包括数据保真项和正则化项；所述数据保真项用于保证重建出的磁共振弥散定量与采集的k空间数据一致，所述正则化项用于利用先验知识提高重建出的磁共振定量的稳定性；求解所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度为最终获取到的磁共振弥散定量。

【技术特征摘要】
1.一种磁共振弥散定量的获取方法，其特征在于，所述磁共振弥散定量包括弥散张量矩阵和质子密度，所述方法包括：采集J个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，其中，每个磁场梯度方向上的线圈通道数为K，J>1，且J和K均为正整数；根据Stejskal-Tanner弥散张量数学模型、各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据、弥散张量矩阵以及质子密度构建弥散张量矩阵和质子密度的数学模型；所述数学模型包括数据保真项和正则化项；所述数据保真项用于保证重建出的磁共振弥散定量与采集的k空间数据一致，所述正则化项用于利用先验知识提高重建出的磁共振定量的稳定性；求解所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，所述数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度为最终获取到的磁共振弥散定量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据保真项为各个磁场梯度方向各个通道的残差k空间的二范数的平方和，所述正则化项为质子密度和稀疏化算子的乘积的一范数以及各个弥散张量和稀疏化算子的乘积的一范数之和。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数学模型具体为：其中，为数据保真项；g(x)为正则化项；Sj,k(x)＝CSMk·Sj；其中，λ为非负权重；Mask为k空间中的每行相位编码线上的数据采集标识，数据被采集的相位编码线对应的Mask＝1，数据未被采集的相位编码线对应的Mask＝0；FFT表示傅里叶变换函数；Sj,k(x)为第j个梯度方向上的第k个通道的弥散加权图像；CSMk为第k个通道的线圈敏感度；Sj为第j个梯度方向上的弥散加权图像；ρ为质子密度；b为弥散权重参数；D为弥散张量矩阵，D为对称阵，gj为第j个磁场梯度方向，gj＝(gxj,gyj,gzj)T；为第j个磁场梯度方向上的弥散加权图像相位；yj,k为采集到的第j个梯度方向上的第k个通道的k空间数据；▽1和▽2为稀疏化算子；λ1和λ2为非负权重；j∈{1,2,......,J}，k∈{1,2,......,K}。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，具体包括：步骤A：根据各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据，获取第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl；其中，l为迭代次数，且l为整数，l的初始值为1，每增加一次迭代，l值加1；步骤B：对所述第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl利用正则化去噪，得到去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度步骤C：根据所述去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度以及所述各个不同磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像的相位并结合各个通道的线圈敏感度，分别计算各个磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)；步骤D：根据所述各个磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)以及采集到的各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据yj,k分别计算各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间步骤E：将所述各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间yj,k绝对值进行加和平均，得到第l次迭代的平均残差k空间步骤F：判断所述第l次迭代的平均残差k空间是否小于预设阈值；步骤G：当所述所述第l次迭代的平均残差k空间小于预设阈值时，停止迭代，将所述去噪后的第l次迭代的弥散张量矩阵以及质子密度作为弥散张量矩阵以及质子密度的最终解；步骤H：当所述第l次迭代的平均残差k空间不小于预设阈值时，分别利用各个磁场梯度方向各个通道的第l次迭代的残差k空间yj,k进行图像重建，得到各个磁场梯度方向上的第l次迭代的残差图像步骤I：将各个磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像和对应磁场梯度方向上的第l次迭代的残差图像相加，得到各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像其中，所述各个磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像分别由对应磁场梯度方向上的各个通道的第l次迭代的弥散加权图像Slj,k(x)重建得到；步骤J：对各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像的相位进行去噪，得到各个不同磁场梯度方向上的第l+1次迭代的弥散加权图像的相位并利用各个磁场梯度方向上的第l次迭代的总图像获取第l+1次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl+1以及质子密度的初始值ρl+1；步骤K：更新迭代次数l的值，设定l＝l+1，返回步骤B。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤A具体为：步骤A1：根据各个不同磁场梯度方向上的各个线圈通道上的k空间数据分别进行图像重建，得到各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像步骤A2：分别对所述各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像的相位进行去噪，得到各个不同磁场梯度方向上的第l次迭代的弥散加权图像的相位步骤A3：根据所述各个不同磁场梯度方向上的初始弥散加权图像获取第l次迭代的弥散张量矩阵的初始值Dl以及质子密度的初始值ρl。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度，具体包括：通过拉普拉斯方程利用求弥散张量矩阵以及质子密度偏导的方法迭代求解数学模型最小化时对应的弥散张量矩阵以及质子密度。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述采集J个不同磁场梯度方向上的K个线圈通道上的k...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄峰，
申请(专利权)人：上海东软医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31