低秩建模和并行成像的实时相位对比血流MRI制造技术

提出了一种新型的基于模型的成像方法，以实现稀疏采样的高分辨率实时相位对比磁共振成像(PC‑MRI)。所述实时相位对比血流磁共振成像方法包括：采集实时PC‑MRI数据，包括训练数据和成像数据；进行基于低秩模型的图像重建，包括基于采集的训练数据和成像数据的时间子空间和空间子空间的估计；基于重建的实时血流图像，计算速度图；以及基于计算出的速度图，进行血流量化分析。提出的方法在没有心电图(ECG)门控和呼吸控制的情况下能够实现2D高分辨率实时PC‑MRI，并首次实现3D成像。

Low Rank Modeling and Parallel Imaging for Real-time Phase-Contrast Flow Imaging

A new model-based imaging method is proposed to realize high resolution real-time phase contrast magnetic resonance imaging (PC_MRI) with sparse sampling. The real-time phase contrast flow magnetic resonance imaging method includes: acquiring real-time PC_MRI data, including training data and imaging data; image reconstruction based on low rank model, including estimation of time subspace and space subspace based on collected training data and imaging data; calculating velocity map based on reconstructed real-time blood flow image; and calculating speed based on calculated speed. Fig. Quantitative analysis of blood flow. Without ECG gating and breathing control, the proposed method can realize 2D high resolution real-time PC MRI and 3D imaging for the first time.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】低秩建模和并行成像的实时相位对比血流MRI
本专利技术主要涉及磁共振成像(MRI)，具体涉及稀疏采样的高分辨率实时相位对比磁共振成像(PC-MRI)。
技术介绍
在过去的几十年中，相位对比磁共振成像(PC-MRI)已经发展成为一种对于心脏及大血管的血流动力学的定量及可视化的很有效的一种工具[1-5]。它推进了对于各种心血管疾病的理解和诊断，例如动脉粥样硬化[6]，动脉瘤[7]和动静脉畸形[8]。传统的PC-MRI[9,10]采用具有呼吸控制的心电图(ECG)同步电影采集来从多个心动周期中采集数据，进而重建出时空平均流速图。虽然这种方法在生物医学研究和临床实践中有很广泛的应用，但是它存在很多局限。例如它通常需要周期性或者准周期性心脏运动来确保有效的数据采集；不规则心脏运动常常导致采集时间的延长。另外，由于它的基本假设，这个方法只能得到多个心动周期的平均流动信息，不能够解决不规则的心脏运动，例如心律不齐所导致的不同心动周期血流变化的问题。捕获生理和/或病理的血流变化一直是PC-MRI研究的很重要的目标之一[11-14]。无需ECG门控和呼吸控制的实时PC-MRI[15-17]是解决这些限制的很有前景的方向。然而，它需要更高的成像速度，对数据采集和图像重建都提出重大的挑战。已有很多技术用于推进在一个方向进行速度编码的空间二维实时PC-MRI。例如，先进的采集方法，像平面回波[18]、径向[19]、螺旋[20-23]采集方案都已经被用于实时PC-MRI。另外，一些从降采数据集中重建图像的加速方法已被提出。例如，伴随着并行成像的出现，敏感度编码(SENSE)[24]和广义自动校准部分并行采集(GRAPPA)[25]已经被应用于实时PC-MRI[26-30]。最近，使用正则化非线性反演[33]的基于模型的重建[31,32]被发展，通过联合重建质子密度图，相位图和一系列线圈敏感度，实现了空间分辨率1.5mm和时间分辨率25.6ms的2D实时血流成像。尽管已有很多方法用于实现2D实时PC-MRI，然而3D实时PC-MRI还没有任何报道。考虑到能够对复杂的血流流动模式和血管的几何结构进行成像，实现3D实时PC-MRI是很有意义的。然而，3D实时血流成像通常涉及到更具挑战性的在空间分辨率、时间分辨率、成像时间和更大计算量之间的权衡问题。在本实施例中，我们对于稀疏采集的实时PC-MRI提出一种新的基于模型的方法，它基于对新型低秩模型与并行成像的集成。所述方法实现了无需ECG门控和呼吸控制的实时PC-MRI，并且很好地解决了常规的电影方法无法获得的每次心跳之间的血流变化问题。我们还将这种成像方法进行拓展，通过进一步稀疏建模的整合，实现在三个方向进行血流编码的3D实时PC-MRI。更重要的是，我们第一次验证了3D实时PC-MRI的可行性。所述方法的有效性已由体内实验在2D和3D实时PC-MRI中进行了系统地评估。
技术实现思路
本专利技术的一个方面提供了一种实时相位对比血流磁共振成像(MRI)方法，包括：采集实时相位对比MRI(PC-MRI)数据，包括训练数据和成像数据；基于采集的训练数据和成像数据进行基于低秩模型的图像重建；基于重建的实时血流图像计算速度图；根据计算出的速度图进行血流量化分析。在根据本公开的方法中，进行基于低秩模型的图像重建还包括：针对训练数据进行时间插值；针对插值后的训练数据进行时间子空间估计；针对采集的成像数据进行线圈灵敏度的估计；基于估计出的时间子空间、线圈灵敏度和采集的成像数据进行空间子空间估计。根据本公开的方法可以被用于2D和3D实时PC-MRI。附图说明附图中相同的附图标记指代贯穿各个部分的相同或功能上类似的元素，附图标记和下面的详细描述将一起被并入说明书，形成说明书的一部分。这些图示用于进一步说明本专利技术的具体实现结果，同时帮助更好地解释本专利技术的原理和优点。图1图示根据本公开的实施例的提出的(k,t)-空间的采样机制；图2图示根据本公开的实施例的提出的实时PC-MRI方法的流程图；图3示出根据本公开的实施例的对两个健康受试者的2D实时血流成像和2D电影血流成像的对比；图4示出根据本公开的实施例的一名健康受试者来自2D实时血流成像的重建速度波形；图5示出2D实时PC-MRI和2D电影PC-MRI之间的一致性评价(Bland-Altman)分析；图6示出根据本公开的实施例的一名23岁心律不齐患者的2D实时PC-MRI；图7示出根据本公开的实施例的一名72岁心律不齐患者的2D实时PC-MRI；图8示出根据本公开的实施例的一名健康受试者分别由传统3D电影血流成像和提出的3D实时血流成像得到的速度图；图9示出根据本公开的实施例的一名健康受试者的3D实时血流成像的流量波形；图10示出3D实时PC-MRI和3D电影PC-MRI之间峰值速度和每搏输出量之间的一致性评价(Bland-Altman)分析；图11示出根据本公开的实施例的一名心率不齐患者由3D实时PC-MRI得到的重建流量波形图和迹线可视化图。技术人员将会认识到图中的元素出于简化和清晰的目的而被图示，且没有必要按比例绘制。比如，图中一些元素相比于其他元素，维度可能被放大，这是为了能帮助更好地理解本专利技术的实施例。已经在附图中通过常规符号在适当处呈现了方法和设备组件，仅示出了与理解本专利技术的实施例相关的具体细节，以便不会因为可受益于此描述的本领域普通技术人员所显而易见的细节而妨碍对本公开的理解。具体实施方式缩略词PC-MRI：相位对比磁共振成像(phase-contrastmagneticresonanceimaging)；ECG：心电图(electro-cardiogram)；SENSE：灵敏度编码(sensitivityencoding)；GRAPPA：广义自动校准部分并行采集(generalizedautocalibratingpartiallyparallelacquisitions)；VENC：编码速度(encodingvelocity)；AAo：升主动脉(ascendingaorta)；Dao：降主动脉(descendingaorta)。在本专利技术具体实施方式的最后部分，列出了所有的参考文献。请注意所有列出和提到的参考文献全部被包含在本专利技术中用作参考。实施例：实时PC-MRI理论在忽略读出梯度时间范围内血液流动的情况下，我们可以对相位对比磁共振实时成像过程进行如下建模：dv,i(k,t)＝∫Si(r)ρv(r,t)e-j2πk·rdr+ηv,i(k,t)(1)其中ρv(r,t)代表动态图像，当v＝1时与血流补偿图像序列相关联，当v＝2,…,Nv时与血流编码图像序列相关联，Si(r)表示第i个接收线圈的敏感度分布，i＝1,2,…,Nc，dv,i(k,t)和ηv,i(k,t)分别代表从(k,t)-空间测量的数据以及测量噪声。另外，v代表不同的血流编码(v＝1：血流补偿数据；v＝2,…,Nv：每个血流编码方向的血流编码数据)，k是k-空间的采样位置，r是相应的空间位置，t是时间。这里的目标是从欠采样数据{dv,i(k,t)}中重建ρv(r,t)，然后计算速度图其中Δφ(r,t)＝∠ρv(r,t)-∠ρ1(r,t)表示血流编码图像序列和血流补偿图像序列的相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实时相位对比磁共振成像(MRI)方法，包括：采集实时相位对比MRI(PC‑MRI)数据，其包括训练数据和成像数据；基于采集的训练数据和成像数据，进行基于低秩模型的图像重建；基于重建的实时血流图像，计算速度图；以及基于计算出的速度图，进行血流量化分析。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种实时相位对比磁共振成像(MRI)方法，包括：采集实时相位对比MRI(PC-MRI)数据，其包括训练数据和成像数据；基于采集的训练数据和成像数据，进行基于低秩模型的图像重建；基于重建的实时血流图像，计算速度图；以及基于计算出的速度图，进行血流量化分析。2.如权利要求1所述的方法，其中，进行基于低秩模型的图像重建进一步包括：针对训练数据进行时间插值；以及针对插值后的训练数据进行时间子空间的估计。3.如权利要求2所述的方法，其中，进行基于低秩模型的图像重建进一步包括：针对采集的成像数据进行线圈灵敏度的估计；以及基于估计的时间子空间、估计的线圈灵敏度和采集的成像数据，进行空间子空间估计。4.如权利要求1所述的方法，其中，进行基于低秩模型的图像重建进一步包括：将每一个血流图像序列表示为在空间和时间上分布的卡索拉蒂(Casorati)矩阵：其中，ρv(r,t)代表动态图像，当v＝1时与血流补偿图像序列相关联，当v＝2,…,Nv时与血流编码图像序列相关联，引入如下的联合卡索拉蒂矩阵：使其符合低秩结构rank(C)≤L，其中L是指矩阵C的秩，并且满足L≤min(M,N)；通过矩阵因子分解而利用显式的秩约束：C＝UV，其中且并且其中，U的列和V的行分别是支撑C的空间子空间和时间子空间；通过解以下方程来进行对2D实时PC-MRI的空间子空间估...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙爱琦，赵波，李睿，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11