基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法及系统技术方案

基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法及系统，涉及磁共振成像技术领域。通过螺旋桨采样的方式，对获取的公开磁共振图像数据集进行欠采样，得到N个k空间数据带；分别对N个k空间数据带重建得到N张临时图像，并进行运动估计和校正，得到校正后的N张临时图像；对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将实采待重建的N张临时图像输入到训练好的神经网络模型，得到重建后的磁共振图像。可在更少的采样时间内获得更高的图像重建精度，同时通过结合传统的运动校正和神经网络模型的预测，来避免运动伪影和欠采导致的混叠伪影的干扰。具有更快的重建速度和更高的图像重建精度。

Method and system of MR image reconstruction based on propeller sampling and neural network

【技术实现步骤摘要】
基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法及系统
本专利技术涉及磁共振成像
，特别是涉及一种基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法及系统。
技术介绍
磁共振成像(MagneticResonanceImaging，MRI)由于具有软组织分辨率高、无电离辐射以及多方位、多参数成像等优点，是临床诊断和治疗病症最有价值的成像方法之一。然而，MRI的主要缺点之一是扫描时间较长，在扫描过程中病人运动会导致图像的运动伪影，从而严重影响图像质量。因此，加速数据采集和校正运动伪影非常重要。为此经常需要对k空间进行欠采样以及采用对应的各种重建方法对欠采后的k空间数据进行重建，包括parallelMRI(pMRI)和压缩感知(CS)MRI(CS-MRI)。JamesG.Pipe(PipeJG.MotioncorrectionwithPROPELLERMRI:Applicationtoheadmotionandfree-breathingcardiacimaging.Magneticresonanceinmedicine(1999)42(5):9本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)获取公开的磁共振图像数据集，并对其进行归一化处理；/n2)设计采样模板的参数，包括k空间数据带数量、k空间数据带之间的旋转角度、每个k空间数据带所包含的相位编码线的数量；/n3)对步骤1)中得到的归一化处理后的的磁共振图像数据集进行运动模拟；/n4)通过采样模板对来自磁共振图像数据集的每一张磁共振图像进行模拟采样和重建，得到N张临时图像；/n5)对N张临时图像进行运动估计与补偿；/n6)将步骤3)中得到的运动模拟后的磁共振图像数据集作为神经网络的标签，将步骤5)中得到的运动估计与补偿后的N张临时图像作为神经网络的...

【技术特征摘要】
1.基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取公开的磁共振图像数据集，并对其进行归一化处理；
2)设计采样模板的参数，包括k空间数据带数量、k空间数据带之间的旋转角度、每个k空间数据带所包含的相位编码线的数量；
3)对步骤1)中得到的归一化处理后的的磁共振图像数据集进行运动模拟；
4)通过采样模板对来自磁共振图像数据集的每一张磁共振图像进行模拟采样和重建，得到N张临时图像；
5)对N张临时图像进行运动估计与补偿；
6)将步骤3)中得到的运动模拟后的磁共振图像数据集作为神经网络的标签，将步骤5)中得到的运动估计与补偿后的N张临时图像作为神经网络的输入，设置好训练参数并进行训练，得到训练好的神经网络模型；
7)基于采样模板参数获取实采的N个k空间数据带；
8)对实采得到的N个k空间数据带进行网格化、填零和二维快速傅里叶变换，得到重建后的N张实采临时图像；
9)对步骤8)中得到的重建后的N张实采临时图像进行运动估计与补偿；
10)将步骤9)中进行运动估计与补偿后的N张实采临时图像输入到步骤8)训练好的神经网络模型得到最后的重建结果。


2.如权利要求1所述基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法，其特征在于在步骤3)中，所述对步骤1)中得到的归一化处理后的的磁共振图像数据集进行运动模拟的具体步骤包括：通过随机函数生成一组特定范围内的旋转和平移参数，在对每一幅磁共振图像采集第一个k空间数据带后，通过旋转和平移函数对磁共振图像施加N-1组基于随机生成的旋转和平移参数组合得到的模拟运动。


3.如权利要求1所述基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法，其特征在于在步骤4)中，所述通过采样模板对来自磁共振图像数据集的每一张磁共振图像进行模拟采样和重建的具体方法为：首先用常规方式采集k空间中心附近的一组相位编码线，得到一个k空间数据带，然后对磁共振图像进行N-1次运动模拟，期间每模拟运动一次，相位编码线角度就围绕k空间的中心旋转角度α再采集下一个k空间数据带，最终得到N个k空间数据带，并分别对其进行网格化、充零和二维快速傅里叶变换得到N张临时图像。


4.如权利要求1所述基于螺旋桨采样和神经网络的磁共振图像重建方法，其特征在于在步骤5)或步骤9)中，所述对N张临时图像或N张实采临时图像进行运动估计与补偿的具体方法包括：
(1)旋转校正：在k空间域，对于得到的N个k空间数据带，基于每一个k空间数据带的重...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈忠，罗莹，蔡聪波，吴健，杨亲亲，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：福建;35