基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法及系统技术方案

基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法及系统，涉及磁共振成像领域。包括：设计基于重叠回波的水脂分离磁共振成像序列并确定其采样参数；在满足序列和序列参数性能要求的先进磁共振仪中添加序列及设置采样参数，并完成数据采集，获取磁共振数据；生成深度神经网络的训练样本；采用训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；采用训练好的深度神经网络和所述磁共振成像序列采集的数据，重建水脂分离图像。能够实现磁共振快速水脂分离成像，并得到准确的水脂T2、T

【技术实现步骤摘要】
基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法及系统


[0001]本专利技术涉及磁共振成像领域，特别是涉及一种基于重叠回波的磁共振快速水脂分离方法及系统。

技术介绍

[0002]水脂分离在磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)中具有广泛的应用。已经开发了各种水脂分离技术，如化学位移成像(Peterson P,Mansson S.Simultaneous quantification of fat content and fatty acid composition using MR imaging.Magn Reson Med.2013；69:688
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697)、频率选择性MRI(Meyer CH,Pauly JM,Macovski A,Nishimura DG.Simultaneous spatial and spectral selective excitation.Magn Reson Med.1990；15:287
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304)和基于Dixon的方法(Reeder SB本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法，其特征在于包括以下步骤：1)设计基于重叠回波的水脂分离磁共振成像序列；2)确定基于重叠回波的水脂分离磁共振成像序列的参数；3)在满足序列和序列参数性能要求的先进磁共振仪中添加序列及设置采样参数，并完成数据采集，获取磁共振数据；4)生成深度神经网络的训练样本；5)采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；6)采用所述训练好的深度神经网络和所述磁共振成像序列采集的数据，重建水脂分离图像。2.如权利要求1所述基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法，其特征在于在步骤2)中，所述基于重叠回波的水脂分离磁共振成像序列的参数包括：(1)射频激发脉冲翻转角α的数量、大小以及脉冲形状；(2)各个射频激发脉冲之间的时间间隔；(3)读出模块的数量和各个读出模块中相位编码梯度和频率编码梯度的大小和方向；特别地，对于MOLED
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T2序列，各个读出模块中施加重聚脉冲的时刻以及化学位移编码模块ΔTE的持续时间；(4)各个移位梯度的大小和方向，使回波信号重聚在预期的k空间位置上；(5)成像视野、成像矩阵、并行成像加速因子等其他参数。3.如权利要求1所述基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法，其特征在于在步骤4)中，所述生成深度神经网络的训练样本的具体步骤如下：(1)将脉冲序列输入磁共振成像仿真软件中，依据真实实验的非理想性添加相应的非理想项，以尽量模拟真实情况；(2)根据待测物特征生成设定量的随机模板(或利用具有待测物特征的MRI数据集生成模板)；模板中包含水和六个脂肪峰成分，各个成分的化学位移、质子密度、T2、T
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等特征与待测物相匹配；模板的数量需要足够多，且有足够的复杂性，以保证重建质量良好；(3)利用仿真软件对模板进行模拟采样，得到模板的磁共振信号；在模拟采样过程中，考虑到真实实验环境变化，加入不稳定因素，提高网络模型对不理想实验环境的鲁棒性；不稳定因素包括激发脉冲角度偏差、主磁场均匀性偏差、移位梯度偏差和噪声等；(4)将模板各个成分的磁共振回波信号重排成二维k空间信号，二维傅里叶变换得到各个成分的磁共振图像，相加得到包含水脂成分的磁共振图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡聪波，林青，陈维锟，蔡淑惠，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：