基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法，包括以下步骤：通过双池布洛赫方程仿真不同组织参数下仅含直接饱和效应与半固态大分子磁化转移效应的背景参考Z谱,并模拟一定范围内主磁场偏移；将背景参考Z谱输入网络进行训练得到网络模型；将采集得到的逐像素Z谱信息输入网络进行训练，得到主磁场偏移量与对应矫正后背景参考Z谱；将矫正的背景参考Z谱与采集Z谱做差得到对应感兴趣交换点的化学交换饱和转移效应与核奥氏增强效应信息。本发明专利技术不仅可替代冗杂的主磁场矫正流程，同时也可准确分离化学交换饱和转移效应与核奥氏增强效应，可以很好地应用在颅内、腹部、乳腺等组织器官中的化学交换饱和转移磁共振成像中。和转移磁共振成像中。和转移磁共振成像中。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法


[0001]本专利技术涉及磁共振成像
，具体涉及一种基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法。

技术介绍

[0002]化学交换磁化转移成像技术是磁共振成像
中的一种分子影像学技术，其不仅可以对极低浓度的化学基团进行单独成像，而且可对基团所在环境(如酸碱度、温度等)进行检测。当外源性或内源性分子中的可交换质子被频率选择性射频饱和后，饱和效应可通过化学交换传递给自由水的质子，最终基于水信号的改变间接地对包含可交换质子的分子进行成像。酰胺质子饱和转移成像便是将酰胺基团质子(
‑
NH)作为交换点位置(δ3.5)，是最为广泛使用的一种化学交换饱和转移成像的亚型。大量研究表明，酰胺质子饱和转移成像可以很好地提示肿瘤、缺血性中风及神经退行性病变等病理信息。
[0003]酰胺质子饱和转移成像在临床中受到一些挑战，首先是在体部实验中被试呼吸会带来严重的运动伪影，通常的解决方案是呼吸触发技术，即采用压力传感器或横隔膜导航回波监测被试呼吸运动并进行实时触发数据采集。其次，在某些部位进行化学交换饱和转移成像时，脂肪也会产生影响，传统酰胺质子饱和转移效应的量化依赖于非对称性分析，而脂肪会在非对称性磁化转移率中贡献额外的分量而产生伪影，通常采用的脂肪抑制技术效果有限。此外，主磁场不均匀性的矫正也是化学交换饱和转移成像的一个难点，一般可通过直接水饱和偏移参考法或梯度回波重建出场图，但需要额外的扫描时长且准确度受到各种因素限制。
[0004]目前临床的定量酰胺质子饱和转移成像一般采用非对称性分析法，所得到的对比度信息并非单纯的酰胺质子转移效应。脂质等化合物中的氢核普遍存在核奥氏增强效应，其分布于δ
‑
2到δ
‑
5之间，因此目前的技术缺陷使得最终得到的成像对比度并不完全为酰胺质子转移效应。现有的洛伦茨拟合法和三点法在临床应用中并不能很好地解决这个问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了克服现有技术的缺陷，解决在临床化学交换饱和转移成像中主磁场不均匀性矫正步骤繁琐且不稳定、后处理中脂肪饱和效应与核奥氏增强效应干扰的问题而提出的一种基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法。该方法首先对理论背景参考Z谱进行仿真并训练得到网络模型，再通过网络模型对采集的逐像素的Z谱进行预测得到对应的主磁场偏移量与背景参考Z谱，最终得到化学交换饱和转移成像对比度。该方法能在不需要扫描额外序列的前提下准确地对主磁场不均匀性进行矫正，同时得到不受脂肪效应及核奥氏增强效应干扰的纯净且准确的化学交换饱和转移成像对比度。
[0006]实现本专利技术目的的具体技术方案是：
[0007]一种基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法，特点是所述方法包括双池布洛赫模型仿真、网络模型训练、图像数据采集、图像数据重建等步骤，具体描述如
下：
[0008]步骤1：双池布洛赫方程仿真
[0009]对影响背景参考Z谱的生理组织参数在所有范围中进行组合遍历，同时给定水峰在磁共振主磁场变化范围内随机偏移以模拟主磁场偏移，通过双池布洛赫方程仿真得到涵盖生理环境中存在的所有情况的背景参考Z谱集；双池布洛赫方程如下：
[0010][0011][0012][0013][0014]其中，分别是自由水池a和半固态大分子池b磁化矢量在x、y和z方向的分量，ω1是射频脉冲辐照幅度，Δω是射频脉冲偏照频率，双池中弛豫率和和支配纵向磁化矢量的恢复，分别为双池的横向弛豫率，两池间磁化矢量交换率用表示；
[0015]步骤2：训练网络模型
[0016]对于每个模拟的背景参考Z谱，将频率偏移避开酰胺质子(δ3.5)、氨基质子(δ2.0)、羟基质子(δ1.0)的化学交换饱和转移效应与脂质质子(δ
‑
2～δ
‑
5)的核奥氏增强效应交换点位置的归一化水信号作为模型训练输入，将整个背景参考Z谱以及自由水池化学位移偏移量作为模型的训练输出；采用Levenberg
‑
Marquardt算法对神经网络进行训练，得到由10个S型隐藏神经元以及线型输出神经元组成的多层前馈式神经网络；
[0017]步骤3：图像采集
[0018]在不同频率的饱和射频照射的条件下采集化学交换饱和转移磁共振成像的模图,额外采集一个没有饱和射频照射的条件下的参考图像；
[0019]步骤4：图像重建
[0020]将步骤3采集的图像数据通过步骤2所得到的多层前馈式神经网络进行图像重建：
[0021]4.1：当采集到每个射频频率偏移位置的数据点后，先通过参考扫描的图像进行归一化，再进行三次样条插值后绘制成原始的Z谱；
[0022]4.2：将δ
‑
9.5、δ
‑
9、δ
‑
8.5、δ
‑
8、δ
‑
7.5、δ
‑
1.5、δ
‑
1、δ
‑
0.5、δ7.5、δ8、δ8.5、δ9和δ9.5对应的归一化水信号数据输入到所述神经网络中进行预测，得到背景参考Z谱与自由水的水峰偏移量，随后用自由水的水峰偏移量来矫正原始Z谱与背景参考Z谱，得到矫正后的原始Z谱与背景参考Z谱；
[0023]4.3：将矫正后的背景参考Z谱与矫正后的通过磁共振成像采集得到的Z谱在酰胺质子饱和转移效应或核奥氏增强效应的交换点相减后得到不同的成像对比度：将处于δ3.5处的数据点相减得到酰胺质子饱和转移成像，或在δ
‑
3.5处即得到核奥氏增强效应成像；Z
谱相减提取逐像素的成像信号即完成后处理；所述Z谱相减提取逐像素的成像信号采用的公式如下：
[0024][0025]其中，APT与NOE分别表示酰胺质子转移效应与核奥氏增强效应对比度，Δω为射频脉冲偏照频率，Z
ref
(Δω)为矫正后的背景参考Z谱，S0(Δω)为参考扫描信号，Z
acq
(Δω)为矫正后的原始Z谱。
[0026]与现有技术相比，采用本专利技术所述技术方案，可达到以下效果：
[0027](1)不需要扫描额外序列的前提下准确地对主磁场不均匀性进行矫正。
[0028](2)避免化学交换包和转移重建过程中脂肪的影响。
[0029](3)避免化学交换包和转移重建过程中核奥氏增强效应的影响。
[0030](4)由本专利技术所得到的化学交换饱和转移成像对比度更准确。
附图说明
[0031]图1为本专利技术实施在颅脑中的流程图；
[0032]图2为利用本专利技术得到的低级别人脑胶质瘤患者的颅脑纯酰胺质子饱和转移效应成像；
[0033]图3为利用本专利技术得到的低级别人脑胶质瘤患者的颅脑纯核奥氏增强效应成像；
[0034]图4为本专利技术实施在腹部中的流程图；
[0035]图5为利用本专利技术得到的腹部主本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络拟合的化学交换饱和转移成像后处理方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：双池布洛赫方程仿真对影响背景参考Z谱的生理组织参数在所有范围中进行组合遍历，同时给定水峰在磁共振主磁场变化范围内随机偏移以模拟主磁场偏移，通过双池布洛赫方程仿真得到涵盖生理环境中存在的所有情况的背景参考Z谱集；双池布洛赫方程如下：理环境中存在的所有情况的背景参考Z谱集；双池布洛赫方程如下：理环境中存在的所有情况的背景参考Z谱集；双池布洛赫方程如下：理环境中存在的所有情况的背景参考Z谱集；双池布洛赫方程如下：其中，分别是自由水池a和半固态大分子池b磁化矢量在x、y和z方向的分量，ω1是射频脉冲辐照幅度，Δω是射频脉冲偏照频率，双池中弛豫率和支配纵向磁化矢量的恢复，分别为双池的横向弛豫率，两池间磁化矢量交换率用表示；步骤2：训练网络模型对于每个模拟的背景参考Z谱，将频率偏移避开酰胺质子(δ3.5)、氨基质子(δ2.0)、羟基质子(δ1.0)的化学交换饱和转移效应与脂质质子(δ
‑
2～δ
‑
5)的核奥氏增强效应交换点位置的归一化水信号作为模型训练输入，将整个背景参考Z谱以及自由水池化学位移偏移量作为模型的训练输出；采用Levenberg
‑
Marquardt算法对神经网络进行训练，得到由10个S型隐藏神经元以及线型输出神经元组成的多层前馈式神经网络；步骤3：图像采集在不同频率的饱和射频照射的条件下采集化学交换饱和转移磁共振成像的模图,额外采集一个没有饱和射频照射的条件下的参考图像；步...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志超，李建奇，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：