磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

技术编号:23273558 阅读:23 留言:0更新日期:2020-02-08 12:15
本发明专利技术涉及一种磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质。其中,该方法包括:实时采集生命体征数据;将生命体征数据输入到训练完备的神经网络;判断训练完备的神经网络是否输出门控触发信号,其中,门控触发信号是由训练完备的神经网络根据生命体征数据预测的;在判断到训练完备的神经网络输出门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集。通过本发明专利技术,解决了相关技术中基于实时R波检测的门控采集技术容易因门控误触发而导致门控触发采集的图像质量变差的问题,提高了采集的图像质量。

Image acquisition method, device, equipment and medium of MRI scanner

【技术实现步骤摘要】
磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质
本专利技术涉及医疗设备控制领域,特别是涉及一种磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
磁共振检查(MagneticResonance,简称为MR)和正电子发射断层显像(PositronEmissionTomography,简称为PET)/MR胸腹部位扫描常受限于呼吸运动和心跳的影响。心脏跳动、呼吸运动将导致磁共振信号大量丢失、影响图像质量。为了减少因呼吸、心跳对图像质量的影响,相关技术中广泛采用门控采集技术,例如,心电触发门控、脉搏触发门控、呼吸触发门控。采用门控采集技术的成像技术,实时监测呼吸与心跳的生命体征信号,并在监测到特定的生命体征信号时生成门控采集信号,触发PET/MR图像采集。以心脏成像序列为例,图1是根据相关技术的心电图波形的示意图,如图1所示,由于在心电图中R波幅值高于其他波段,通常的R波检测算法通过滤波器过滤噪音,再基于阈值分割的方法检测R波的位置;或是利用匹配滤波器,在ECG初始阶段学习患者的ECG信号的幅频和相频特征后,检测R波的上升沿或是下降沿。ECG触发基于实时R波检测,并确保图像的每个部分被分配到心动周期的特定阶;不精确的实时R波检测会导致图像不正确地分配到心动周期并最终导致错误的诊断结果。因此准确的实时R波检测至关重要。然而,在临床扫描中,患有心脏疾病的患者显示出复杂的心电图,例如,心律不齐、心跳微弱。除此之外,影响磁共振心脏扫描的另一个重要原因是MR特异性环境,由于磁场的影响ECG测得的信号可能呈现出比QRS复合波具有更大振幅的T波。因此,在常规临床经验中,使用基于阈值分割或者基于匹配滤波器的ECG触发算法会导致不正确的ECG触发。针对相关技术中基于实时R波检测的门控采集技术容易因门控误触发而导致门控触发采集的图像质量变差的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
基于此,有必要针对相关技术中基于实时R波检测的门控采集技术容易因门控误触发而导致门控触发采集的图像质量变差的问题,提供一种磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和计算机可读存储介质。第一方面,本专利技术实施例提供了一种磁共振扫描仪的图像采集方法,包括:实时采集生命体征数据;将所述生命体征数据输入到训练完备的神经网络;判断所述训练完备的神经网络是否输出门控触发信号,其中,所述门控触发信号是由所述训练完备的神经网络根据所述生命体征数据预测的;在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集。在其中一个实施例中,所述生命体征数据包括以下至少之一:心电图数据、呼吸数据。在其中一个实施例中,实时采集生命体征数据包括:通过生命体征数据采集装置实时采集所述生命体征数据;其中,所述生命体征数据采集装置包括以下至少之一:基于电磁波回波信号的生命体征数据采集装置、基于心电信号的生命体征数据采集装置、基于光电信号的生命体征数据采集装置、基于压力振荡信号的生命体征数据采集装置。在其中一个实施例中,所述训练完备的神经网络的训练过程包括:获取训练样本,其中,所述训练样本包括:正样本和负样本;构建初始的神经网络;根据所述训练样本以监督学习的方式训练所述初始的神经网络,并通过误差反向传播调整所述初始的神经网络的权值,直至收敛,得到所述训练完备的神经网络。在其中一个实施例中,训练所述初始的神经网络使用的损失函数包括以下至少之一:Softmax交叉熵损失函数、平方误差损失函数。在其中一个实施例中,所述正样本包括:第一生命体征数据片段,其中,所述第一生命体征数据片段的第一预设时长的尾段内包含门控采集窗;所述负样本包括:第二生命体征数据片段,其中,所述第二生命体征数据片段的所述第一预设时长的尾段内不包含所述门控采集窗。在其中一个实施例中,所述第一预设时长小于或者等于所述磁共振扫描仪的门控采集窗的时间长度。在其中一个实施例中,在所述生命体征数据为心电图数据的情况下,所述门控采集窗包括以下至少之一:R波上升沿、R波顶点、自R波顶点起的第二预设时长的R波下降沿。在其中一个实施例中,所述训练样本和所述生命体征数据经过相同的预处理,所述预处理包括以下至少之一:归一化处理、平滑处理、降采样处理、去噪处理。在其中一个实施例中,在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集包括:在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,判断所述训练完备的神经网络是否连续输出预设数量的所述门控触发信号,若是,则控制所述磁共振扫描仪进行图像采集;和/或在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,判断距离所述磁共振扫描仪进行图像采集是否大于第三预设时长,若是,则控制所述磁共振扫描仪进行图像采集。第二方面,本专利技术实施例提供了一种磁共振扫描仪的图像采集装置,包括:采集模块,用于实时采集生命体征数据;输出模块,用于将所述生命体征数据输入到训练完备的神经网络;判断模块,用于判断所述训练完备的神经网络是否输出门控触发信号,其中,所述门控触发信号是由所述训练完备的神经网络根据所述生命体征数据预测的;控制模块,用于在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集。第三方面,本专利技术实施例提供了一种磁共振扫描仪的图像采集设备,包括:至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令,当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现第一方面所述的方法。第四方面,本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,当所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面所述的方法。与现有技术相比,通过本专利技术实施例提供的磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质,采用训练完备的神经网络根据实时采集的生命体征数据门控触发信号;进而根据门控触发信号控制磁共振扫描仪的图像采集,解决了相关技术中基于实时R波检测的门控采集技术容易因门控误触发而导致门控触发采集的图像质量变差的问题,提高了采集的图像质量。附图说明图1是根据相关技术的心电图波形的示意图;图2是根据本专利技术实施例的磁共振扫描仪的图像采集方法的流程图;图3是根据本专利技术实施例的卷积神经网络的结构示意图;图4是根据本专利技术实施例的卷积神经网络的优选结构示意图;图5是根据本专利技术实施例的第一生命体征数据片段的示意图;图6是根据本专利技术实施例的第二生命体征数据片段的示意图;图7是根据本专利技术实施例的训练完备的神经网络门控触发信号的示意图;图8是根据本专利技术实施例的磁共振扫描仪的图像采集装置的结构框图;图9是根据本专利技术实施例的磁共振扫描仪的图像采集设备的硬件结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种磁共振扫描仪的图像采集方法,其特征在于包括:/n实时采集生命体征数据;/n将所述生命体征数据输入到训练完备的神经网络;/n判断所述训练完备的神经网络是否输出门控触发信号,其中,所述门控触发信号是由所述训练完备的神经网络根据所述生命体征数据预测的;/n在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集。/n

【技术特征摘要】
1.一种磁共振扫描仪的图像采集方法,其特征在于包括:
实时采集生命体征数据;
将所述生命体征数据输入到训练完备的神经网络;
判断所述训练完备的神经网络是否输出门控触发信号,其中,所述门控触发信号是由所述训练完备的神经网络根据所述生命体征数据预测的;
在判断到所述训练完备的神经网络输出所述门控触发信号的情况下,控制磁共振扫描仪进行图像采集。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生命体征数据包括以下至少之一:心电图数据、呼吸数据。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,实时采集生命体征数据包括:
通过生命体征数据采集装置实时采集所述生命体征数据;其中,所述生命体征数据采集装置包括以下至少之一:基于电磁波回波信号的生命体征数据采集装置、基于心电信号的生命体征数据采集装置、基于光电信号的生命体征数据采集装置、基于压力振荡信号的生命体征数据采集装置、基于压力信号的生命体征数据采集装置。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述训练完备的神经网络的训练过程包括:
获取训练样本,其中,所述训练样本包括:正样本和负样本;
构建初始的神经网络;
根据所述训练样本以监督学习的方式训练所述初始的神经网络,并通过误差反向传播调整所述初始的神经网络的权值,直至收敛,得到所述训练完备的神经网络。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,训练所述初始的神经网络使用的损失函数包括以下至少之一:Softmax交叉熵损失函数、平方误差损失函数。


6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述正样本包括:第一生命体征数据片段,其中,所述第一生命体征数据片段的第一预设时长的尾段内包含门控触发窗;
所述负样本包括:第二生命体征数据片段,其中,所述第二生命体征数据片段的所述第一预设时长的尾段内不包含所述门控触发窗。


7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述第一预设时长小于...

【专利技术属性】
技术研发人员:史宇航
申请(专利权)人:上海联影医疗科技有限公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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