核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：获取被测目标对应的K空间数据；首先获取低频K空间数据，然后分步获取高频K空间数据；在获取K空间数据的过程中，获取到低频K空间数据和每步获取到高频K空间数据后，将获取的K空间数据输入到具备图像先验能力的深度图像先验网络，以输入的所有K空间数据和深度图像先验网络生成的图像的K空间数据计算损失函数，通过不断收敛损失函数迭代更新深度图像先验网络的网络参数，将深度图像先验网络基于最后迭代更新得到的网络参数的生成图像作为重建图像。本发明专利技术提供的核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品，提高了核磁共振的速度及重建图像质量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品。

技术介绍

[0002]核磁共振是对被检测目标通过外加梯度磁场与脉冲磁场，检测所发射出的电磁波，依据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减，据此绘制成物体内部的结构图像。核磁共振包括物体扫描和图像重建的步骤，扫描过程可以利用核磁共振设备完成。
[0003]目前的核磁共振中，先对被测目标进行扫描，获得原始K空间数据，再使用传统方法或深度学习方法进行图像重建。K空间是寻常空间在傅利叶变换下的对偶空间。由于受制于核磁共振的扫描成像原理，物体扫描过程要花费很多时间，之后再对扫描得到的原始K空间数据进行图像重建。使用传统方法或深度神经网络进行重建的过程又需要花费一定时间，最终致使核磁共振整体耗时较长，无法马上查看重建图像。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品。
[0005]本专利技术提供一种核磁共振图像重建方法，包括：利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据；其中，在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，首先获取低频K空间数据，然后分步获取高频K空间数据；在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，在获取到所述低频K空间数据后，将所述低频K空间数据输入到具备图像先验能力的深度图像先验网络，以所述低频K空间数据作为真实值，以所述深度图像先验网络基于具备初始值的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；并且，在每步获取到对应的高频K空间数据后，将所述高频K空间数据输入到所述深度图像先验网络，以已经输入到所述深度图像先验网络的所述低频K空间数据及高频K空间数据的集合作为真实值，以所述深度图像先验网络基于最新更新的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；获取所述深度图像先验网络基于最后迭代更新得到的所述网络参数的生成图像，并将所述生成图像作为所述被测目标对应的重建图像。
[0006]根据本专利技术提供的一种核磁共振图像重建方法，所述分步获取高频K空间数据，包括：按照频率由低到高分步获取高频K空间数据。
[0007]根据本专利技术提供的一种核磁共振图像重建方法，所述分步获取高频K空间数据，包括：根据频率在未扫描频率区域的均匀性分步获取高频K空间数据。
[0008]根据本专利技术提供的一种核磁共振图像重建方法，所述低频K空间数据和所述高频K空间数据对应的频率范围小于所述核磁共振设备的扫描频率范围。
[0009]根据本专利技术提供的一种核磁共振图像重建方法，所述频率范围占所述扫描频率范
围的比例为1/3至1/4。
[0010]根据本专利技术提供的一种核磁共振图像重建方法，所述迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数，包括：基于重建图像质量要求及重建过程和扫描过程的同步需求确定迭代的预设步数；基于所述真实值和所述预测值计算所述深度图像先验网络的损失函数；通过所述预设步数的迭代处理，不断收敛所述损失函数迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数。
[0011]本专利技术还提供一种核磁共振图像重建装置，包括：K空间数据获取模块，用于：利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据；其中，在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，首先获取低频K空间数据，然后分步获取高频K空间数据；图像重建渐进处理模块，用于：在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，在获取到所述低频K空间数据后，将所述低频K空间数据输入到具备图像先验能力的深度图像先验网络，以所述低频K空间数据作为真实值，以所述深度图像先验网络基于具备初始值的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；并且，在每步获取到对应的高频K空间数据后，将所述高频K空间数据输入到所述深度图像先验网络，以已经输入到所述深度图像先验网络的所述低频K空间数据及高频K空间数据的集合作为真实值，以所述深度图像先验网络基于最新更新的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；重建图像获取模块，用于：获取所述深度图像先验网络基于最后迭代更新得到的所述网络参数的生成图像，并将所述生成图像作为所述被测目标对应的重建图像。
[0012]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述核磁共振图像重建方法的步骤。
[0013]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述核磁共振图像重建方法的步骤。
[0014]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述核磁共振图像重建方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的核磁共振图像重建方法、装置、设备、介质及程序产品，通过在扫描获取到低频K空间数据后图像重建过程同步开始，然后在每步获取到高频K空间数据后，继续图像重建过程的处理，如此一直到扫描完毕后，只需再将最后一步获取的高频K空间数据输入到深度图像先验网络，完成网络参数迭代更新即可完成图像重建，整体上本专利技术利用了扫描的时间同步渐进重建图像，无需等待核磁共振扫描全部结束再使用获得的数据开始图像重建，提高了核磁共振整体的成像速度；并且由于利用具备图像先验能力的深度图像先验网络进行图像重建，提高了重建图像的质量；同时，通过先采集低频信号，获取主体轮廓，再采集高频信号，完善细节，有利于提高利用深度图像先验网络进行图像重建的收敛稳定性，有利于进一步提高重建图像的质量。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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。
[0017]图1是本专利技术提供的核磁共振图像重建方法的流程示意图之一；
[0018]图2是本专利技术提供的核磁共振图像重建方法的流程示意图之二；
[0019]图3是本专利技术提供的核磁共振图像重建方法的流程示意图之三；
[0020]图4是本专利技术提供的核磁共振图像重建方法和现有技术的核磁共振图像重建方法的效果对比图；
[0021]图5是本专利技术提供的核磁共振图像重建装置的结构示意图；
[0022]图6是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核磁共振图像重建方法，其特征在于，包括：利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据；其中，在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，首先获取低频K空间数据，然后分步获取高频K空间数据；在所述利用核磁共振设备获取被测目标对应的K空间数据的过程中，在获取到所述低频K空间数据后，将所述低频K空间数据输入到具备图像先验能力的深度图像先验网络，以所述低频K空间数据作为真实值，以所述深度图像先验网络基于具备初始值的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；并且，在每步获取到对应的高频K空间数据后，将所述高频K空间数据输入到所述深度图像先验网络，以已经输入到所述深度图像先验网络的所述低频K空间数据及高频K空间数据的集合作为真实值，以所述深度图像先验网络基于最新更新的网络参数生成的图像的K空间数据作为预测值，迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数；获取所述深度图像先验网络基于最后迭代更新得到的所述网络参数的生成图像，并将所述生成图像作为所述被测目标对应的重建图像。2.根据权利要求1所述的核磁共振图像重建方法，其特征在于，所述分步获取高频K空间数据，包括：按照频率由低到高分步获取高频K空间数据。3.根据权利要求1所述的核磁共振图像重建方法，其特征在于，所述分步获取高频K空间数据，包括：根据频率在未扫描频率区域的均匀性分步获取高频K空间数据。4.根据权利要求1所述的核磁共振图像重建方法，其特征在于，所述低频K空间数据和所述高频K空间数据对应的频率范围小于所述核磁共振设备的扫描频率范围。5.根据权利要求4所述的核磁共振图像重建方法，其特征在于，所述频率范围占所述扫描频率范围的比例为1/3至1/4。6.根据权利要求1所述的核磁共振图像重建方法，其特征在于，所述迭代更新所述深度图像先验网络的所述网络参数，包括：基于重建图像质量要求及重建过程和扫描过程的同步需求确定迭代的预设步数；基于所述真...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：上海壁仞智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：