一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法。该方法包括：生成深度神经网络的训练样本；采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；采用所述训练好的深度神经网络和PROPELLER欠采样的化学交换饱和转移(CEST)图像，重建CEST对比图像。本发明专利技术能够有效缩短CEST对比成像实验时间，并使图像更加平滑，重建结果更加准确。本发明专利技术还公开了一种化学交换饱和转移对比图像的重建系统，以实现上述重建方法。

A reconstruction method and system of chemical exchange saturated transfer contrast image

【技术实现步骤摘要】
一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统
本专利技术涉及磁共振成像技术，特别是涉及基于PROPELLER和深度神经网络的化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统。
技术介绍
化学交换饱和转移成像可以定量表征蛋白质或代谢物中可交换质子与水质子之间的化学交换，为MRI提供新的对比度机制。该技术通过水信号间接检测代谢物信息，可用于检测一些疾病，例如人类颅神经系统疾病、脑缺血、肿瘤等，为疾病诊断提供依据，是一种新兴的分子影像技术。常规的CEST(化学交换饱和转移)成像序列包括一个饱和模块(较长的持续激发脉冲)和信号读出模块，其中读出模块常使用快速自旋回波(FSE)或回波平面成像(EPI)。FSE读出模块可以提供高质量的CEST对比图像，但采集多个饱和频点下的数据需要长的扫描时间，这严重限制了其应用。EPI读出模块可以节省扫描时间，但获得的CEST对比图像会发生畸变，干扰诊断结果。目前，很多研究组提出来了一些快速成像序列，这些序列通过减少信号采集时间或者一次实验获得多层CEST对比图像来解决CEST实验耗时问题，例如多梯度回波方法、CEST-本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法，其特征在于：包括：/nS1：生成深度神经网络的训练样本；具体包括：/nS101：获取模拟区域；/nS102：在所述模拟区域内随机生成一个几何图形，所述几何图形用于模拟成像对象的形状；/nS103：分别在所述几何图形内设置CEST效应Lorentzian线模型中的σ

【技术特征摘要】
1.一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法，其特征在于：包括：
S1：生成深度神经网络的训练样本；具体包括：
S101：获取模拟区域；
S102：在所述模拟区域内随机生成一个几何图形，所述几何图形用于模拟成像对象的形状；
S103：分别在所述几何图形内设置CEST效应Lorentzian线模型中的σk、ωk、Ak、δ参数，以得到含有σk参数的几何图形、含有ωk参数的几何图形、含有Ak参数的几何图形、含有δ参数的几何图形；
S104：在所述含有σk参数的几何图形、含有ωk参数的几何图形、含有Ak参数的几何图形、含有δ参数的几何图形内添加经过滤波产生的纹理值和噪声；所述纹理值用于模拟成像对象的纹理；所述噪声用于模拟核磁共振采样时的噪声；
S105：重复S102-S104，直到随机几何图形覆盖整个模拟区域，分别得到CEST效应Lorentzian线模型中的σk、ωk、Ak、δ参数图；
S106：获取CEST成像中的ω值组合；所述ω值组合包括多个ω值，其中包含一个较大值，用于对应未饱和的CEST图像，所述未饱和的CEST图像用于信号归一化；
S107：根据所述CEST效应Lorentzian线模型中的σk、ωk、Ak、δ参数图生成与每一个ω值对应的CEST图像；
S108：对所述CEST图像进行PROPELLER欠采样；
S109：将PROPELLER欠采样的CEST图像与所述Ak参数图组成一个训练样本；
S110：重复S101-S109，生成设定量的训练样本；
S2：根据所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；
S3：采用所述训练好的深度神经网络和PROPELLER欠采样的CEST图像，重建CEST对比图像，具体包括：
采用磁共振成像序列对实际成像物体进行CEST成像数据采集，获取与ω值组合中的每一个ω值对应的饱和频点下的PROPELLER欠采样k空间数据；
对所述实际成像物体的PROPELLER欠采样k空间数据进行傅立叶变换，得到与每一个ω值对应的PROPELLER欠采样的CEST图像；
采用所述训练好的深度神经网络和PROPELLER欠采样的CEST图像，得到CEST对比图像。


2.根据权利要求1所述的化学交换饱和转移对比图像的重建方法，其特征在于：步骤S107的具体做法为：根据ω值、σk、ωk、Ak、δ参数图，采用CEST效应Lorentzian线模型公式得到CEST图像。


3.根据权利要求1所述的化学交换饱和转移对比图像的重建方法，其特征在于：步骤S108的具体做法为：
对与每一个ω值对应的CEST图像进行傅立叶变换，得到对应的k空间数据；
每一个ω值对应的CEST图像的k空间数据对应一个特定采样轨迹的PROPELLER采样模板；每个PROPELLER采样模板抽取对应CEST图像的若干条k空间线；如果ω值有M个，则与之对应有M个采样模板；第一个采样模板的采样角度为0，相邻采样模板之间的采样角度相差180°/M，即采样角度以180°/M为增量；第m个ω值对应的采样模板的采样角度为180°(m-1)/M，M个采样模板的采样轨迹在k空间旋转一周。


4.一种化学交换饱和转移对比图像的重建系统，其特征在于：包括：
训练样本生成模块，用于生成深度神经网络的训练样本；
网络训练模块，用于根据所述训练样本对...

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