一种肺部磁共振动态成像的方法技术

一种肺部磁共振动态成像方法，包括：采用超短回波时间序列，采集自由呼吸状态下的肺部磁共振信号；在数据采集过程中，监测呼吸状态，得到呼吸曲线；利用所述呼吸曲线，将采集的肺部磁共振信数据进行运动分解重建，得到肺部运动分解图像；将所述肺部运动分解图像进行运动场估计；将运动场估计的结果进行运动状态加权的运动补偿重建，得到肺部磁共振动态图像；将所述肺部磁共振动态图像进行通气量图估计，得到肺部的通气量。到肺部的通气量。到肺部的通气量。

【技术实现步骤摘要】
一种肺部磁共振动态成像的方法


[0001]本专利技术涉及磁共振成像领域，尤其涉及一种肺部磁共振动态成像的方法。

技术介绍

[0002]随着当代技术的发展，磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术已经展示出检查诸如肺栓塞、肺结节和新型冠状肺炎等肺部疾病的能力。与计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术相比，肺部磁共振可以在无电离辐射的情况下提供良好的软组织对比度和肺部解剖结构信息，更加适用于儿童和其他需要长期随访检查的患者。然而，目前大部分肺部磁共振成像技术是借助呼吸门控来采集成像数据，这种方法扫描效率低，且只能获得单一呼吸状态的静态图像。动态磁共振成像是一项很有前景的技术，这种技术在进行肺部结构检查时扫描效率高，同时借助动态图像可以评估肺部通气功能。然而，由于肺部质子密度低、信号衰减快(T2*短)、呼吸运动以及呼吸过程中肺实质信号强度的改变等综合因素，使得动态肺部MRI具有一定难度。
[0003]为了解决肺部质子密度低、信号衰减快的问题，在肺部磁共振成像时一般选用超短回波时间(Ultrashort Time ofEcho,UTE)序列采集信号。UTE序列在射频激发后立即施加读出梯度并开始采集K空间信号，因此能够以亚毫秒级别的回波时间(echo time,TE)捕捉肺实质的短T2*信号。近期的一些研究表明，使用三维径向UTE序列可以检测一些肺部疾病，为CT扫描提供了一个可能的替代方案。尽管借助UTE序列较好解决了肺部磁共振信号采集的问题，肺部UTE成像依然需要准确的呼吸监测，达到减少图像中的呼吸伪影的问题。
[0004]在MR数据采集过程中，监测呼吸运动的方法有许多种。临床上最常用的方法是借助外部设备，如呼吸绑带，该方法通过间接测量腹部拉伸来估计呼吸运动。然而，这种方法操作过程繁琐，并且估计结果不太准确。另外一种方法是自导航(self navigation)，该方法是从采集到的K空间数据中直接估计呼吸信号，不需要额外的呼吸监测设备。在这种方法中，自导航信号可以是K空间中心点的数据，也可以是沿上下方向的导航回波(Superior
‑
Inferior navigator，SI navigator)。此外，获取高时间分辨率、低空间分辨率的图像序列也可用于自导航。
[0005]利用检测到的呼吸信号，有多种运动校正或补偿重建方法可以用来重建出动态图像。目前最常用的方法是运动分解(motion resolved)重建，在该方法中，所有采集到的数据被分入不同的运动状态，并使用基于图像序列时空相关性的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法重建出动态图像。这种方法已成功应用于腹部成像、心脏电影成像、动态对比度增强MRI和动态肺部UTE成像，代表性的有XD
‑
GRASP(eXtra
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Dimensional Golden
‑
angle Radial Sparse Parallel)和XD
‑
UTE(eXtra
‑
Dimensional UTE)。然而，在运动位移较大的情况下，这种方法的重建结果容易产生模糊伪影。为了减少大的运动位移对运动分解重建的影响，一些研究提出了基于运动补偿(Motion Compensation,MoCo)的重建方法，并已成功应用于动态心脏MRI。近期，这些MoCo重建方法的一个变种，称为iMoCo(iterative MoCo)UTE，已成功应用于肺部UTE MRI。在iMoCo中，使用配准得到的运动场(motion field)
将参考状态下的单帧图像转换到其他运动状态来模拟呼吸运动，重建得到参考状态下的静态图像，而不是动态图像序列。然而，由于基于CS的运动分解重建和MoCo重建方法没有充分考虑肺实质信号强度与肺部磁共振动态图像的时间域相关性的变化关系，导致重建图像质量降低。
[0006]因此，本领域的技术人员致力于开发一种肺部磁共振动态成像的方法，利用运动补偿增加动态图像序列中图像间的时间相关性，减少重建伪影，并应用运动状态加权方法来适应肺实质信号强度随时间变化的先验信息，提高重建质量。

技术实现思路

[0007]与人体其他部位的动态成像相比，肺部磁共振动态成像具有如下特征：在呼吸气末端(End Expiration,EE)到吸气末端(End Inspiration,EI)的过程中，肺泡密度会降低，从而导致动态图像序列中肺实质区域的信号强度呈现下降趋势。因此，肺部磁共振动态图像的时间域相关性会随着肺实质信号强度的变化而降低。然而，现有已知的基于运动校正或补充实现肺部磁共振动态成像的方法(例如基于图像序列时空相关性的压缩感知(Compressed Sensing,CS)的重建方法，以及基于iMoCo(iterative MoCo)UTE的运动补偿重建方法)没有充分考虑到这种信号强度的变化，导致重建图像质量降低。
[0008]本专利技术提供了一种肺部磁共振动态成像方法，通过运动补偿重建算法来实现动态成像，包括三维径向UTE采集，数据采集过程中的呼吸状态监测，运动分解重建和运动场估计，以及一种新型动态MRI重建算法。该算法主要是利用运动补偿来增加动态图像序列中图像间的时间相关性，减少重建伪影；并应用运动状态加权方法来适应肺实质信号强度随时间变化的先验信息，提高重建质量。
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供了一种肺部磁共振动态成像方法，包括：
[0010]步骤S10采用超短回波时间序列，采集自由呼吸状态下的肺部磁共振信号；
[0011]步骤S20获取呼吸曲线；
[0012]步骤S30利用所述呼吸曲线，将所述步骤S10中采集的数据进行运动分解重建，得到肺部运动分解图像；
[0013]步骤S40将所述肺部运动分解图像进行运动场估计；
[0014]步骤S50将所述步骤S40得到的结果进行运动状态加权的运动补偿重建，得到肺部磁共振动态图像；
[0015]步骤S60将所述肺部磁共振动态图像进行通气量图估计，得到肺部的通气量。
[0016]进一步地，在所述步骤S10中，所述超短回波时间序列的采样轨迹为交错式的螺旋叶序形式。
[0017]进一步地，所述步骤S10包括：在采样过程中，将每个叶序相较于前一个叶序的Z轴旋转一个黄金角度137.51
°
。
[0018]进一步地，所述步骤S10还包括：在数据采集过程中，监测呼吸状态；其中，对所述呼吸状态的监测可以使用自导航方式，在每个交错叶序采集之前，先采集一条沿着导航方向的回波信号用作导航信号；或者，对所述呼吸状态的监测也可采用外部呼吸监测设备，比如使用呼吸绑带，记录采集过程中的呼吸状态。
[0019]进一步地，所述步骤S20包括：
[0020]使用所述自导航方式监测呼吸状态时，对所述导航信号进行一维傅里叶反变换，得到所述肺部磁共振信号沿导航方向的各线圈通道的投影本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肺部磁共振动态成像方法，包括：步骤S10采用超短回波时间序列，采集自由呼吸状态下的肺部磁共振信号；步骤S20获取呼吸曲线；步骤S30利用所述呼吸曲线，将所述步骤S10中采集的数据进行运动分解重建，得到肺部运动分解图像；步骤S40将所述肺部运动分解图像进行运动场估计；步骤S50将所述步骤S40得到的结果进行运动状态加权的运动补偿重建，得到肺部磁共振动态图像；步骤S60将所述肺部磁共振动态图像进行通气量图估计，得到肺部的通气量。2.如权利要求1所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，在所述步骤S10中，所述超短回波时间序列的采样轨迹为交错式的螺旋叶序形式。3.如权利要求2所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S10包括：在采样过程中，将每个叶序相较于前一个叶序的Z轴旋转一个黄金角度137.51
°
。4.如权利要求2所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S10还包括：在数据采集过程中，监测呼吸状态；其中，对所述呼吸状态的监测使用自导航方式，在每个交错叶序采集之前，先采集一条沿着导航方向的回波信号用作导航信号；或者，对所述呼吸状态的监测采用外部呼吸监测设备，记录采集过程中的所述呼吸状态。5.如权利要求4所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S20包括：使用所述自导航方式监测所述呼吸状态时，对所述导航信号进行一维傅里叶反变换，得到所述肺部磁共振信号沿导航方向的各线圈通道的投影分布图；从所述各线圈通道的所述投影分布图中估计出呼吸信号；从所述呼吸信号中选出真实可信的呼吸信号；将所述真实可信的呼吸信号的平均值作为最终估计出的呼吸曲线；或者采用所述外部呼吸监测设备监测所述呼吸状态时，从所述外部呼吸监测设备直接获取记录到的所述呼吸曲线。6.如权利要求1所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S30包括：基于图像序列时空相关性的压缩感知算法重建出所述肺部运动分解图像。7.如权利要求6所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述基于图像序列时空相关性的压缩感知算法的重建用如下公式表示：其中，X是待求解的肺部运动分解图像，d是分好运动状态的多通道超短回波时间序列的K空间数据，D是非笛卡尔采样轨迹的密度补偿权重系数，S代表线圈灵敏度图，F是非均匀快速傅里叶变换算子，TV
t
和TV
s
分别代表时间域和空间域全变差稀疏变换，λ
t
和λ
s
分别代表时间域和空间域稀疏项的权重。8.如权利要求7所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，利用共轭梯度法求解所述公式1。9.如权利要求1所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S40包括：根据所述肺部运动分解图像，将每个运动状态的图像配准到其他运动状态的图像，得
到所述每个运动状态到其他所有运动状态的运动场。10.如权利要求9所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，基于Demons的三维非刚性图像配准技术进行图像配准。11.如权利要求1所述的肺部磁共振动态成像方法，其中，所述步骤S50包括：利用如下公式进行运动补偿重建：其中，X是待求解的肺部运动分解图像，d是分好运动状态的多通...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜一平，丁泽康，佘华君，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：