一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法技术

本发明专利技术涉及一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集和存储大量磁共振原始二维或三维k空间数据；步骤2、生成欠采样数据；步骤3、对欠采样数据进行零均值规范化；步骤4、建立基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络，并对其进行训练，使得重建网络具备从欠采样数据进行高质量二维数据和三维数据重建的能力。本发明专利技术能够利用超快速傅里叶卷积来增加感受野，提升双域重建性能，增强特征提取能力，完成高质量的磁共振图像加速重建。完成高质量的磁共振图像加速重建。完成高质量的磁共振图像加速重建。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，涉及一种磁共振图像的重建方法，尤其是一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法。

技术介绍

[0002]磁共振成像具有无接触、无电离辐射、软组织分辨力强等优势，但是目前磁共振成像的采集时间十分漫长，通常超过半个小时，导致设备吞吐量小、预约时间长、检测设备资源紧张、体验差耐受性低且易出现运动伪影。因此，加速磁共振成像过程是一项具有巨大科研意义的研究课题，并且具有很强的急迫性。
[0003]而且，目前磁共振图像重建方法的重建准确度仍然不够高，对重建准确度的要求应该像很多关乎人身安全的安全度要求一样，面临的不仅是达到99％准确度的需求，而是更接近完全准确、安全的重建结果。现在不论是从指标以及视觉感受上来说，磁共振加速重建仍然缺乏足够的准确度，仍然需要大量的研究工作来推进其重建质量和精度。
[0004]其次，现有的磁共振图像重建方法大多基于深度卷积编解码网络对欠采样图像进行优化重建，经过卷积以及上采样处理之后的图像，面临着图像过度平滑、细节丢失难以重建的问题，这严重限制了深度学习加速重建技术的实际应用。
[0005]经检索，未发现与本专利技术相同或相似的现有技术的文献。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，能够利用超快速傅里叶卷积来增加感受野，提升双域重建性能，增强特征提取能力，完成高质量的磁共振图像加速重建。
[0007]本专利技术解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
[0008]一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1、采集和存储大量磁共振原始二维或三维k空间数据，作为模型训练、验证和测试数据集；
[0010]步骤2、基于步骤1采集和存储的大量磁共振原始二维或三维k空间数据，生成、模拟设备欠采样过程的掩码矩阵，与原始k空间数据点乘，生成欠采样数据；
[0011]步骤3、对步骤2生成的欠采样数据进行零均值规范化；
[0012]步骤4、建立基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络，并利用步骤3所获得的零均值规范化后的欠采样数据，对所建立的基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络进行训练，使得重建网络具备从欠采样数据进行高质量二维数据和三维数据重建的能力；
[0013]步骤5、将步骤4训练好的基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络的模型嵌入到磁共振设备当中，对磁共振设备加速采集到的欠采样数据进行实时高质量的二维数据和三维数据重建，并利用显示设备展示重建图像。
[0014]而且，所述步骤1的具体方法为：
[0015]对大量磁共振原始二维或三维k空间数据进行采集和储存，作为模型训练、验证和测试数据集；
[0016]而且，所述步骤2的具体步骤包括：
[0017](1)基于步骤1采集的采集和存储大量磁共振原始二维或三维k空间数据，生成、模拟设备欠采样过程的掩码矩阵，所生成的掩码矩阵用来指定需要被采集的相位编码线，这些位置的掩码矩阵值为一，未采集的数据点数值为零；
[0018](2)对于二维数据，应对所有切片的中间一定范围内的相位编码线进行连续全采样以作为自动校准区域，剩余位置依据加速倍率和采样方式进行选择；对于三维数据，应在两个相位编码方向的中心矩形区域进行全采样操作当作自动校准区域，其余位置同样依据加速倍率和采样方式进行选择；
[0019](3)得到掩码矩阵之后，与原始k空间数据点乘，即可模拟磁共振设备的加速扫描过程，生成欠采样数据。
[0020]而且，所述步骤3的具体步骤包括：
[0021](1)在获得所有的数据集数据之后，在送入网络进行训练计算之前，对欠采样数据进行零均值规范化，首先计算输入数据所有不同通道的均值和方差，然后利用计算得到的均值和方差来进行输入频域、空间域数据的标准化预处理；
[0022](2)在网络完成前向计算得到输出之后，利用上述得到的均值、方差对输出数据进行去归一化操作，将输出数值映射回原始数值范围。
[0023]而且，所述步骤4的建立基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络的方法为：
[0024]通过建立超快速傅里叶卷积模块，进行磁共振数据的特征提取和计算；
[0025]该超快速傅里叶卷积模块用于代替原始U型网络中每级两个连续的卷积模块；
[0026]所述超快速傅里叶卷积模块具体结构为：
[0027]对模块输入图像欠采样图像或特征，输入数据应具备复数特性，通过预先设定，指定一半通道为实数通道，另一半通道数据为对应的虚部通道；输入数据首先经过一层核大小为1*1的卷积层，将数据通道变换到输出通道并整合通道信息；
[0028]然后经过一个带有残差的核大小为3*3的卷积层，提取空间相邻特征信息；
[0029]之后数据再次经过一层核大小为1*1的卷积层整合通道信息，并为接下来的跨域卷积做通道调整，将频域感受野扩充到所有频率；
[0030]之后数据利用预先设定的实部和虚部，利用傅里叶变换到频域，得到对应的频域特征，将此特征输入到一层核大小为1*1的卷积层进行频域特征的提取，扩充图像域感受野到全图；
[0031]跨域卷积之后将特征利用反傅里叶变换返回图像域，同时对整个跨域卷积操作进行残差操作；
[0032]随后将跨域卷积的输入和输出进行拼接操作，然后送入到最后一个核大小为1*1的卷积层进行通道整合和选取，其输出即为整个超快速傅里叶卷积模块的输出。
[0033]而且，所述步骤4的利用步骤3所获得的零均值规范化后的欠采样数据，对所建立的基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络进行训练的具体方法为：
[0034]在网络训练时采用结构相似度损失函数；网络的输出为复数多通道重建图像，分别为多线圈复数数据的实数和虚数，最后的输出首先经过绝对值计算幅值，然后利用平方根和融合多线圈图像为单幅图像，即得到了最后的重建图像。
[0035]而且，所述步骤4的对磁共振设备加速采集到的欠采样数据进行实时高质量的二维数据重建方法为：
[0036]针对多线圈数据，首先同样利用超快速傅里叶卷积网络来计算每个通道图像的灵敏度图，之后利用灵敏度图融合多线圈数据为单通道图像，然后利用超快速傅里叶卷积网络进行重建优化，完成之后利用灵敏度图返回为多线圈数据，然后变换到频域进行软数据一致性操作，之后重复进行多通道融合、重建、多通道恢复和数据一致性的操作，重复级联多次。
[0037]而且，所述步骤4的对磁共振设备加速采集到的欠采样数据进行实时高质量的三维数据重建方法为：
[0038]首先，改进了RAKI方法为三维重建版本，进行局部多通道k空间数据填充；然后利用改进到三维的K
‑
Net进行全局的多通道k空间数据填充，利用图像域作为监督，最后利用超快速傅里叶卷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集和存储大量磁共振原始二维或三维k空间数据，作为模型训练、验证和测试数据集；步骤2、基于步骤1采集和存储的大量磁共振原始二维或三维k空间数据，生成、模拟设备欠采样过程的掩码矩阵，与原始k空间数据点乘，生成欠采样数据；步骤3、对步骤2生成的欠采样数据进行零均值规范化；步骤4、建立基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络，并利用步骤3所获得的零均值规范化后的欠采样数据，对所建立的基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络进行训练，使得重建网络具备从欠采样数据进行高质量二维数据和三维数据重建的能力。2.根据权利要求1所述的一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：对大量磁共振原始二维或三维k空间数据进行采集和储存，作为模型训练、验证和测试数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：(1)基于步骤1采集的采集和存储大量磁共振原始二维或三维k空间数据，生成、模拟设备欠采样过程的掩码矩阵，所生成的掩码矩阵用来指定需要被采集的相位编码线，这些位置的掩码矩阵值为一，未采集的数据点数值为零；(2)对于二维数据，应对所有切片的中间一定范围内的相位编码线进行连续全采样以作为自动校准区域，剩余位置依据加速倍率和采样方式进行选择；对于三维数据，应在两个相位编码方向的中心矩形区域进行全采样操作当作自动校准区域，其余位置同样依据加速倍率和采样方式进行选择；(3)得到掩码矩阵之后，与原始k空间数据点乘，即可模拟磁共振设备的加速扫描过程，生成欠采样数据。4.根据权利要求1所述的一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：(1)在获得所有的数据集数据之后，在送入网络进行训练计算之前，对欠采样数据进行零均值规范化，首先计算输入数据所有不同通道的均值和方差，然后利用计算得到的均值和方差来进行输入频域、空间域数据的标准化预处理；(2)在网络完成前向计算得到输出之后，利用上述得到的均值、方差对输出数据进行去归一化操作，将输出数值映射回原始数值范围。5.根据权利要求1所述的一种基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建方法，其特征在于：所述步骤4的建立基于超快速傅里叶卷积的快速磁共振图像重建网络的方法为：通过建立超快速傅里叶卷积模块，进行磁共振数据的特征提取和计算；该超快速傅里叶卷积模块用于代替原始U型网络中每级两个连续的卷积模块；所述超快速傅里叶卷积模块具体结构为：对模块输入图像欠采样图像或特征，输入数据应具备复数特性，通过预先设定，指定一
半通道为实数通道，另一半通道数据为对应的虚部通道；输入数据首先经过一层核...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘霄汉，庞彦伟，王建，孙学斌，何宇清，
申请(专利权)人：天津天达图治科技有限公司，
类型：发明
国别省市：