磁共振电影成像方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种磁共振电影成像方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，磁共振数据还包括线圈方向的数据；分别求取实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据；根据实采基础数据、虚拟共轭数据、实采基础数据的虚拟高阶数据以及虚拟共轭数据的虚拟高阶数据来重建未采样数据；将实采基础数据和未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。解决了以高倍欠采样方式所获得的磁共振数据，现有技术的磁共振电影成像方法所得到磁共振电影图像的图像质量较低的技术问题。

MR cine imaging method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
磁共振电影成像方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种磁共振电影成像方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
磁共振心脏电影技术不需要复杂的心电门控和对心率敏感的分段式数据采集，也不需要被扫描对象长时间屏气，而且能够提供优异且丰富的软组织对比度，因此被广泛用于心率不齐或无法有效屏气的病人。为了获得足够高的时间分辨率，现有的心脏实时电影成像技术往往采用高度欠采方式来提高数据采集速度，缺失的未采样数据则由后续的图像重建过程予以恢复。若以三倍欠采方式获取采样数据，并基于现有并行成像的TGRAPPA算法对该采样数据进行处理，所获得的磁共振心脏电影图像的空间分辨率只有1.9毫米，时间分辨率也只有90毫秒，两者均远低于临床需求(空间分辨率：1毫米；时间分辨率：60-70毫秒)。在相同的成像视野和线圈条件下，如果能把欠采倍数提高到四倍，那么磁共振空间分辨率可以提升到1.3毫米，时间分辨率也提高到70毫秒，但此时，基于现有TGRAPPA算法所确定的未采样数据的质量较低，因此重建出的磁共振电影图像的信噪比较低，临床使用的可行性较低。综上所述，对于以高倍欠采方式所获得的磁共振数据，现有技术的磁共振电影成像方法所得到磁共振电影图像的图像质量较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种磁共振电影成像方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术的磁共振电影成像方法重建出的磁共振电影图像的图像质量较低的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种磁共振电影成像方法，包括：将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对所述实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，所述磁共振数据还包括线圈方向的数据；分别求取所述实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，所述虚拟高阶数据至少包括虚拟二阶数据；根据所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据确定未采样数据；将所述实采基础数据和所述未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对所述完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种磁共振电影成像装置，包括：虚拟共轭数据模块，用于将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对所述实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，所述磁共振数据还包括线圈方向的数据；虚拟高阶数据模块，用于分别求取所述实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，所述虚拟高阶数据至少包括虚拟二阶数据；未采样数据确定模块，用于根据所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据确定未采样数据；图像重建模块，用于将所述实采基础数据和所述未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对所述完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的磁共振电影成像方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的磁共振电影成像方法。本实施例提供的磁共振电影成像方法的技术方案，将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，磁共振数据还包括线圈方向的数据；分别求取实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，虚拟高阶数据至少包括虚拟二阶数据；根据实采基础数据、虚拟共轭数据、实采基础数据的虚拟高阶数据以及虚拟共轭数据的虚拟高阶数据确定未采样数据；将实采基础数据和未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。由于实采基础数据、虚拟共轭数据、实采基础数据的虚拟高阶数据以及虚拟共轭数据的虚拟高阶数据所包含的信息量，远大于实采基础数据所包含的信息量，因此基于实采基础数据、虚拟共轭数据、实采基础数据的虚拟高阶数据以及虚拟共轭数据的虚拟高阶数据所确定的未采样数据的准确性，远大于仅基于实采基础数据所确定的未采样数据的准确性，进而可以提高磁共振电影成像的图像质量，使其具有较高的信噪比和时空分辨率，以用于临床诊断。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的磁共振电影成像方法的流程图；图2是本专利技术实施例一提供的数据扩展示意图；图3A是本专利技术实施例一提供的基于现有技术的磁共振电影成像方法重建出的磁共振电影图像；图3B是本专利技术实施例一提供的用于评价现有技术的磁共振电影成像方法的噪声放大程度的定量指标示意图；图4A是本专利技术实施例一提供的磁共振电影成像方法重建出的磁共振电影图像；图4B是本专利技术实施例一提供的用于评价磁共振电影成像方法的噪声放大程度的定量指标示意图；图5是本专利技术实施例二提供的磁共振电影成像装置的结构框图；图6是本专利技术实施例三提供的计算机设备的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本专利技术实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本专利技术的技术方案，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的磁共振电影成像方法的流程图。本实施例的技术方案适用于快速获取高质量的磁共振电影图像的情况。该方法可以由本专利技术实施例提供的磁共振电影成像装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并配置在处理器中应用。该方法具体包括如下步骤：S101、将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，磁共振数据还包括线圈方向的数据。用于磁共振电影成像的磁共振数据通常是四维数据，比如磁共振心脏电影成像，这四维包括相位编码方向、频率编码方向、线圈方向以及时间。将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对该实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，如图2所示。S102、分别求取实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，虚拟高阶数据至少包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种磁共振电影成像方法，其特征在于，包括：/n将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对所述实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，所述磁共振数据还包括线圈方向的数据；/n分别求取所述实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，所述虚拟高阶数据至少包括虚拟二阶数据；/n根据所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据确定未采样数据；/n将所述实采基础数据和所述未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对所述完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种磁共振电影成像方法，其特征在于，包括：
将磁共振数据在相位编码方向和频率编码方向的数据作为实采基础数据，并通过共轭转置对所述实采基础数据进行扩展以得到虚拟共轭数据，其中，所述磁共振数据还包括线圈方向的数据；
分别求取所述实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，其中，所述虚拟高阶数据至少包括虚拟二阶数据；
根据所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据确定未采样数据；
将所述实采基础数据和所述未采样数据沿线圈方向组合成完整数据，并对所述完整数据进行磁共振图像重建以生成磁共振电影图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别求取所述实采基础数据的虚拟高阶数据和虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，包括：
通过非线性映射将所述实采基础数据和所述虚拟共轭数据分别映射到高维空间，以生成所述实采基础数据的虚拟高阶数据和所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据来重建未采样数据，包括：
基于所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，通过TGRAPPA算法确定未采样数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述实采基础数据、所述虚拟共轭数据、所述实采基础数据的虚拟高阶数据以及所述虚拟共轭数据的虚拟高阶数据，通过并行成像的TGRAPPA算法来重建未采样数据，包括：
通过建立所述实采基础数据与未采样数据之间的线性关系，并基于最小二乘法确定该线性关系中的w的最优解，其中，矩阵S为实采基础数据，矩阵T为训练数据，且该训练数据对应未采样数据；
将w作为TGRAPPA算法重建过程中实采基础数据与未采样数据之间的权重，则未采样数据为：



其中，j为未采样数据所在线圈标号，l为实采基础数据所在线圈标号，s为未采样数据周围的实采基础数据在采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁栋，王海峰，贾森，苏适，朱燕杰，刘新，郑海荣，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44