运动伪影模拟器及相应方法技术

用于训练人工神经网络以从运动污染的磁共振(MR)图像中去除运动伪影的MR图像难以获得。本文描述了用于将运动伪影注入到干净的MR图像中并将人工污染的图像用于机器学习和神经网络训练的系统、方法和装置。运动污染的MR图像可以基于与被扫描对象的多个生理周期相关联的干净的源MR图像并且通过基于源MR图像针对多个生理周期导出MR数据段来创建。由此导出的MR数据段可以组合，以获得模拟的MR数据集，从该数据集可以生成一个或多个目标MR图像，以展示运动伪影。运动伪影可以通过操纵源MR图像和/或控制生成MR数据集或目标MR图像的方式来创建。方式来创建。方式来创建。

【技术实现步骤摘要】
运动伪影模拟器及相应方法


[0001]本申请磁共振成像(MRI)过程、尤其是涉及动态扫描对象(例如心脏)的过程。

技术介绍

[0002]在磁共振成像(MRI)过程、尤其是涉及动态扫描对象(例如心脏)的过程中，通常会遇到运动伪影(诸如由患者的呼吸运动引起的运动伪影)。据报道，大约20％的重复MRI扫描可归因于运动伪影，这给医院和其他医疗机构带来了沉重的负担。另一方面，即使基于深度学习的技术已经为MRI图像分析和后处理带来了巨大的进步，但运动伪影的去除仍然是一项具有挑战性的任务。主要的障碍是缺乏训练数据。在扫描之后，通常丢弃运动污染的图像，并且甚至更难以收集具有受控运动的数据(诸如由可以用于监督学习的干净的和运动污染的图像构成的图像对)。
[0003]因此，期望系统、方法和装置来生成具有模拟运动伪影的磁共振(MR)图像。然后，这些运动污染的MR图像可以用于解决各种各样的问题，包括例如训练人工神经网络，以从MR图像中自动去除运动伪影。

技术实现思路

[0004]本文描述了用于将运动伪影注入到磁共振(MR)图像中以创建可用于各种目的的人工污染的MR图像的系统、方法和装置。运动污染的MR图像可以基于大致没有运动伪影的扫描对象的源MR图像的集合来创建。源MR图像可以包括多个图像子集，并且各个子集可以与被扫描对象的多个生理周期中的一个生理周期(例如多个心动周期中的一个心动周期)相关联。从与生理周期相关联的源MR图像的子集或与生理周期相关联的源MR图像的子集的修改版本，可以针对生理周期导出(例如，至少一个)MR数据段。在这个阶段，可以基于表示运动伪影的运动模式(例如，人工创建的运动模式)来引入运动伪影。例如，可以通过基于运动模式(motion pattern)使源MR图像的子集发生形变、通过对源图像的至少一部分进行重新排序、通过对源图像的一部分进行插值以导出一个或多个附加源MR图像等来引入伪影。可以组合针对多个生理周期导出的MR数据段，以获得与从实际MR过程采集的数据集类似的MR数据集(例如，模拟MR数据集)。使用该MR数据集(例如，MR数据集的选定部分)，可以生成一个或多个目标MR图像，以包括特定的运动伪影。例如，为了模拟无触发伪影，可以生成一个或多个目标MR图像，使得它们可以与两个或更多个生理周期相关联，并且可以看起来已经在错过触发的情况下捕捉。所述一个或多个处理器被配置为进一步基于一个或多个线圈灵敏度图来生成所述一个或多个目标MR图像。所述源MR图像的集合包括心脏MR图像，并且所述多个生理周期包括一个或多个心脏间期。
[0005]在示例中，可以组合(例如，使用逐行笛卡尔坐标方法)与多个生理周期相关联的MR数据段，以获得MR数据集(例如，数字化的MR信号)，从该MR数据集可以生成目标图像。在示例中，组合MR数据段可以包括对MR数据段进行插值，以模拟MR信号的自顶向下采样。在示例中，针对多个生理周期导出的MR数据段可以包括通过对源MR图像(或其修改版本)应用快
速傅里叶变换(FFT)获得的k空间数据。这种k空间数据可以表示例如在实际MRI过程中捕捉的对象的空间频率和/或相位信息。
[0006]在示例中，基于模拟MR数据集(例如，k空间数据)生成一个或多个目标MR图像可包括对MR数据集的至少一部分应用逆FFT(iFFT)，以导出目标MR图像。在示例中，基于模拟MR数据集生成一个或多个目标MR图像可包括对k空间数据的部分插值，以覆盖k空间的一部分或全部。在示例中，可以进一步基于一个或多个线圈灵敏度图生成一个或多个目标MR图像。
[0007]使用本文所述的系统、方法和装置生成的MR图像可以用于不同目的。例如，MR图像可以包括心脏MR图像，并且可以用于训练机器学习模型，以便从心脏MR图像中去除运动伪影。
附图说明
[0008]从以下结合附图通过示例的方式给出的描述中，可以获得本文所公开示例的更详细理解。
[0009]图1是例示了根据本文描述的一个或多个实施例的用于模拟磁共振(MR)图像中的运动伪影的示例框架的框图。
[0010]图2是例示了根据本文所述的一个或多个实施例的基于分段的MR数据来模拟MR信号的示例的框图。
[0011]图3是例示了根据本文描述的一个或多个实施例的将运动动态特性(例如，运动伪影)并入MR图像中的示例的框图。
[0012]图4是例示了通过控制生成MR图像的方式来模拟MR图像中的运动伪影的示例的框图。
[0013]图5A是包括根据本文描述的一个或多个实施例模拟的无触发伪影的示例MR图像。
[0014]图5B是包括根据本文描述的一个或多个实施例模拟的呼吸伪影的示例MR图像。
[0015]图6是例示了根据本文描述的一个或多个实施例的用于模拟MR图像中的运动伪影的示例过程的流程图。
[0016]图7是例示了根据本文描述的一个或多个实施例的运动模拟器的示例部件的框图。
[0017]图8是例示了使用模拟MR图像来训练神经网络以执行运动伪影去除的示例的流程图。
具体实施方式
[0018]在附图的各图中，通过示例而非限制性的方式例示了本公开。
[0019]图1是例示了用于模拟磁共振(MR)图像中的运动伪影的示例框架的框图。如图所示，模拟可以基于大致没有运动伪影的源MR图像102的集合来执行，并且可以涉及以下操作中的一个或多个：基于与被扫描对象的多个生理周期(例如，C1、C2、C3等)中的每一个相关联的源MR图像102(或源MR图像102的修改版本)针对该生理周期导出至少一个MR数据段104；组合针对多个生理周期(例如，C1、C2、C3等)导出的MR数据段104，以获得模拟MR数据集106；和/或基于模拟MR数据集(例如，使用MR数据集的选定部分)生成目标MR图像108，使得MR目标图像108可以展示在前述操作期间注入的一个或多个运动伪影。
[0020]源MR图像102可以包括单个图像、图像集合、电影视频(例如，包括多个MR图像)等。图像可以从各种来源获得，包括例如从磁共振成像(MRI)装置、从存储患者成像记录的数据库等。各个源MR图像102可与时间点(例如，沿着时间轴的位置)相关联，并且可表示在该时间点的被扫描对象的状态(例如，运动状态M)。例如，源图像102可以包括在被扫描对象(例如，心脏)的生理周期(例如，心脏收缩的完整周期或RR间期)期间捕捉的N个图像，由此可见，可以表示被扫描对象在生理周期中的相应运动状态(M0、M1、M2...MN)(例如，相邻运动状态之间的时间间隔可以反映源图像的时间分辨率)。作为另一示例，源MR图像102的集合可以包括源MR图像的多个子集，其中，源MR图像的各个子集可以与多个生理周期(例如，C1、C2、C3等)中的一个生理周期相关联。源MR图像的这些子集可以是被采集以便于运动模拟的原始图像集的部分，或者它们可以在运动模拟过程期间创建(例如，复制)。例如，为运动模拟获得的原始图像集可包括仅与生理周期C1相关联的MR图像，并且作为运动模拟过程的一部分，原始MR图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动伪影模拟器，被配置为将与医疗过程相关联的运动伪影注入到医学磁共振(MR)图像中，包括：一个或多个处理器，其被配置为：获得被扫描对象的源MR图像的集合，所述源MR图像的集合大致没有运动伪影并且包括源MR图像的多个子集，源MR图像的各个子集与所述被扫描对象的多个生理周期中的一个生理周期相关联；基于与所述生理周期相关联的所述源MR图像的子集或与所述生理周期相关联的所述源MR图像的子集的修改版本，针对所述多个生理周期中的每个生理周期导出至少一个MR数据段；基于针对所述多个生理周期导出的所述相应MR数据段来获得MR数据集；并且基于所述MR数据集生成一个或多个目标MR图像，使得所述一个或多个目标MR图像包括运动伪影。2.根据权利要求1所述的运动伪影模拟器，其中，基于与所述生理周期相关联的所述源MR图像的子集的所述修改版本导出针对所述生理周期的所述至少一个MR数据段，并且其中，所述一个或多个处理器被配置为通过修改所述源MR图像的子集以并入与所述运动伪影相关联的运动模式来获得所述源MR图像的子集的所述修改版本。3.根据权利要求2所述的运动伪影模拟器，其中，所述一个或多个处理器被配置为修改与所述多个生理周期中的每个生理周期相关联的所述源MR图像的子集以并入所述运动模式包括：所述一个或多个处理器被配置为基于表示所述运动模式的模型来使所述源MR图像的子集发生形变。4.根据权利要求2所述的运动伪影模拟器，其中，所述一个或多个处理器被配置为修改与所述多个生理周期中的每个生理周期相关联的所述源MR图像的子集以并入所述运动模式包括：所述一个或多个处理器被配置为对所述源MR图像的集合的至少一部分进行重新排序或对所述源MR图像的集合的一部分进行插值，以导出一个或多个附加源MR图像。5.根据权利要求1所述的运动伪影模拟器，其中，所述一个或多个处理器被配置为基于所述MR数据集来生成所述一个或多个目标MR图像包括：所述一个或多个处理器被配置为选择所述MR数据集的一部分并且基于所述MR数据集的所述选定部分来生成目标MR图像。6.根据权利要求1所述的运动伪影模拟器，其中，所述一个或多个处理器被配置为基于针对所述多个生理周期导出的所述相应的MR数据段来获得所述MR数据集包括：所述一个或多个处理器被配置为组合针对所述多个生理周期导出的所述MR数据段，其中，所述一个或多个处理器被配置为组合针对所述多个生理周期导出的所述MR数据段包括：所述一个或多个处理器被配置为对所述MR数据段的至少一部分进行插值以获得所述MR数据集。7.根据权利要求1所述的运动伪影模拟器，其中，针对所述多个生理周...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈潇，韩烁，陈章，孙善辉，陈德仁，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：