磁共振指纹序列参数处理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种磁共振指纹序列参数处理方法、装置及存储介质，该方法包括：基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子；其中，所述评价因子用于评价干扰信号对第一信号曲线的影响，所述第一信号曲线基于磁共振指纹成像对应的序列参数数组和所述干扰信号生成；基于字典的正交性，确定出第二影响因子；其中，所述字典基于第二信号曲线所生成，所述第二信号曲线基于所述序列参数数组生成；基于所述第一影响因子、所述第二影响因子与获取到的权重系数，构建目标函数；基于所述目标函数，对所述序列参数数组进行处理，解决了采集参数无法降低干扰信号对信号曲线输出参数的影响，得到的输出参数准确性低的问题。数准确性低的问题。数准确性低的问题。

【技术实现步骤摘要】
磁共振指纹序列参数处理方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及磁共振指纹MRF
，特别是涉及一种磁共振指纹序列参数处理方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]磁共振指纹(MR fingerprinting，MRF)技术是一种定量磁共振成像方法，可以在单次有效采集时间中同时测量多种组织特性参数，其可重复性好和能定量测量组织特性的能力可以更客观地协助诊断。MRF采集的整个过程可分为信号采集、字典生成和模式匹配等步骤。在信号采集过程中，采集参数如射频翻转角(Flip Angle，FA)、重复时间(Repetition Time，TR)和K空间采样轨迹随着时间不断变化。在实际应用中，为了将成像物体的不同组织成分进行有效区分，并保持信号演变曲线时间和空间上的不相关性，MRF需要将射频脉冲序列的FA和TR等采集参数设置为在时域伪随机变化，如类似正弦曲线的变化趋势，以减少因采集参数的剧烈波动导致的信号丢失，降低噪声或混叠伪影等干扰信号产生的影响。
[0003]而在字典生成过程中，通常通过布洛赫仿真获取不同组织参数和采集参数组合下的指纹信号生成字典。为了提高字典定量参数图的准确性，可以对采集参数包括FA和TR进行优化从而提高对参数的敏感性，以正确区分各组织部位，减少匹配错误。而对参数的敏感性特征可以通过字典的正交性来衡量，字典的正交性越好，词条相关性越小，参数敏感性越高。因此，现有技术以指纹字典的正交性为目标函数，基于该目标函数对采集参数进行优化获取正交性的最大值，然而优化后的采集参数往往不符合伪随机变化的特征，无法降低干扰信号对该采集参数对应的信号曲线输出参数的影响，得到的输出参数准确性低。
[0004]针对相关技术中存在的采集参数无法降低干扰信号对信号曲线输出参数的影响，得到的输出参数准确性低的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]在本实施例中提供了一种磁共振指纹序列参数处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决相关技术中存在的采集参数无法同时满足减少干扰信号影响和增加字典正交性的问题。
[0006]第一个方面，在本实施例中提供了一种磁共振指纹序列参数处理方法，所述方法包括：
[0007]基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子；其中，所述评价因子用于评价干扰信号对第一信号曲线的影响，所述第一信号曲线基于磁共振指纹成像对应的序列参数数组和所述干扰信号生成；
[0008]基于字典的正交性，确定出第二影响因子；其中，所述字典基于第二信号曲线所生成，所述第二信号曲线基于所述序列参数数组生成；
[0009]基于所述第一影响因子、所述第二影响因子与获取到的权重系数，构建目标函数；
[0010]基于所述目标函数，对所述序列参数数组进行处理。
[0011]在其中的一些实施例中，所述基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子包括：
[0012]基于所述干扰信号的特征值，以及所述第一信号曲线对应的至少一个评价因子，确定所述第一信号曲线对应的输出参数统计值；
[0013]基于所述输出参数统计值确定所述第一影响因子。
[0014]在其中的一些实施例中，所述基于字典的正交性，确定出第二影响因子包括：
[0015]基于所述字典获取对应的转置矩阵；
[0016]基于所述字典与所述转置矩阵的乘积获取参考矩阵，基于所述参考矩阵与单位矩阵的差值获取所述字典的正交性参数；
[0017]基于所述正交性参数确定所述第二影响因子。
[0018]在其中的一些实施例中，在所述基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子之前，所述方法还包括：
[0019]基于所述干扰信号与所述第二信号曲线，生成所述第一信号曲线；
[0020]对所述第一信号曲线进行拟合，获取对应的拟合参数；
[0021]基于所述拟合参数，获取所述第一信号曲线对应的至少一个评价因子。
[0022]在其中的一些实施例中，所述干扰信号为噪声信号和混叠伪影信号中的至少一种，所述评价因子为噪声评价因子和混叠伪影评价因子中的至少一种。
[0023]在其中的一些实施例中，以一个所述序列参数数组为一个待优化种群，所述基于所述目标函数对所述序列参数数组进行处理包括：
[0024]基于遗传算法对至少一个所述待优化种群进行迭代，并获取每次迭代生成的种群的适应度，所述适应度基于所述序列参数数组对应的目标函数值所确定；
[0025]在所述迭代的次数达到预设次数，或所述迭代生成的种群的适应度的迭代误差小于预设阈值的情况下，停止所述迭代，获取至少一个优化后种群。
[0026]在其中的一些实施例中，所述基于所述目标函数对所述序列参数数组进行处理还包括：
[0027]基于预设的目标元素数量对至少一个所述待优化种群进行迭代，获取所述优化后种群。
[0028]在其中的一些实施例中，所述基于预设的目标元素数量对至少一个所述待优化种群进行迭代包括：
[0029]基于所述待优化种群的适应度，对所述待优化种群进行遗传选择，获取选择后种群；
[0030]对所述选择后种群进行交叉操作和变异操作，获取变异后种群。
[0031]第二个方面，在本实施例中提供了一种磁共振指纹序列参数处理装置，所述磁共振指纹序列参数处理装置包括：
[0032]第一确定模块，用于基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子；其中，所述评价因子用于评价干扰信号对第一信号曲线的影响，所述第一信号曲线基于磁共振指纹成像对应的序列参数数组和所述干扰信号生成；
[0033]第二确定模块，用于基于字典的正交性，确定出第二影响因子；其中，所述字典基于第二信号曲线所生成，所述第二信号曲线基于所述序列参数数组生成；
[0034]构建模块，用于基于所述第一影响因子、所述第二影响因子与获取到的权重系数，
构建目标函数；
[0035]处理模块，用于基于所述目标函数，对所述序列参数数组进行处理。
[0036]第三个方面，在本实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的磁共振指纹序列参数处理方法的步骤。
[0037]与相关技术相比，本实施例中提供的磁共振指纹序列参数处理方法，通过基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子，即通过第一影响因子反映干扰信号对磁共振信号曲线的影响；通过基于字典的正交性，确定出第二影响因子，即通过第二影响因子反映字典的正交性；通过基于第一影响因子、第二影响因子与获取到的权重系数，构建目标函数，将两种因素纳入序列参数的优化目标函数中作为变量；通过基于该目标函数，对序列参数数组进行处理，使得序列参数数组中的采集参数向降低干扰信号对信号曲线输出参数的影响，以及最大化字典正交性的方向进行优化，以解决相关技术中存在的采集参数无法降低干扰信号对信号曲线输出参数的影响，得到的输出参数准确性低的问题。
[0038]本申请的一个或多个实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种磁共振指纹序列参数处理方法，其特征在于，所述方法包括：基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子；其中，所述评价因子用于评价干扰信号对第一信号曲线的影响，所述第一信号曲线基于磁共振指纹成像对应的序列参数数组和所述干扰信号生成；基于字典的正交性，确定出第二影响因子；其中，所述字典基于第二信号曲线所生成，所述第二信号曲线基于所述序列参数数组生成；基于所述第一影响因子、所述第二影响因子与获取到的权重系数，构建目标函数；基于所述目标函数，对所述序列参数数组进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子包括：基于所述干扰信号的特征值，以及所述第一信号曲线对应的至少一个评价因子，确定所述第一信号曲线对应的输出参数统计值；基于所述输出参数统计值确定所述第一影响因子。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于字典的正交性，确定出第二影响因子包括：基于所述字典获取对应的转置矩阵；基于所述字典与所述转置矩阵的乘积获取参考矩阵，基于所述参考矩阵与单位矩阵的差值获取所述字典的正交性参数；基于所述正交性参数确定所述第二影响因子。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于至少一个评价因子，确定出第一影响因子之前，所述方法还包括：基于所述干扰信号与所述第二信号曲线，生成所述第一信号曲线；对所述第一信号曲线进行拟合，获取对应的拟合参数；基于所述拟合参数，获取所述第一信号曲线对应的至少一个评价因子。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述干扰信号为噪声信号和混叠伪影信号中的至少一种，所述评价因子为噪声评价因子和混叠伪影评价因子中的至少一种。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以一个所述序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽，
申请(专利权)人：深圳市联影高端医疗装备创新研究院，
类型：发明
国别省市：