一种螺旋桨磁共振成像方法技术

本发明专利技术公开了一种螺旋桨磁共振成像方法，属于磁共振成像技术领域；包括，步骤

【技术实现步骤摘要】
一种螺旋桨磁共振成像方法


[0001]本专利技术涉及磁共振成像
，尤其涉及一种螺旋桨磁共振成像方法
。

技术介绍

[0002]螺旋桨磁共振成像
(PROPELLER MRI)
是一种用于医学图像获取的先进技术，在传统的磁共振成像中，运动会导致图像模糊或伪影，降低了图像质量和诊断准确性，为了解决这个问题，螺旋桨磁共振成像
(PROPELLER MRI)
技术被引入，它通过在图像获取过程中对运动进行补偿，提供了更准确和清晰的图像
。
[0003]在现有技术中，传统的运动估计方法在面对高噪声情况时往往表现不佳，螺旋桨磁共振成像
(PROPELLER MRI)
技术在实际应用中由于噪声的存在，导致运动估计的准确性下降，从而降低了图像的质量和准确性
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，提供一种螺旋桨磁共振成像方法，解决以上技术问题；
[0005]一种螺旋桨磁共振成像方法，包括，
[0006]步骤
S1
，获取螺旋桨磁共振成像数据，所述螺旋桨磁共振成像数据包括多个片层连续叶片的磁共振图像；
[0007]步骤
S2
，将每个所述片层的第一个叶片作为参考叶片，并依据所述参考叶片与每一所述片层的剩余叶片的运动相关性，得到每个所述叶片相对于所述参考叶片的平移估计值和旋转角度估计值；
[0008]步骤
S3
，将处于不同片层的所述连续叶片的所述旋转角度估计值和所述平移估计值，依据实际采集顺序进行拼接，得到旋转相关性矩阵和平移相关性矩阵；
[0009]步骤
S4
，分别对所述旋转相关性矩阵和所述平移相关性矩阵进行滤波处理，得到滤波后旋转相关性矩阵和滤波后平移相关性矩阵；
[0010]步骤
S5
，依据所述滤波后旋转相关性矩阵和所述滤波后平移相关性矩阵，估计每一所述叶片相对于所述参考叶片的旋转运动参数和平移运动参数；
[0011]步骤
S6
，对所述旋转运动参数和所述平移运动参数进行图像重建，得到螺旋桨磁共振成像图像
。
[0012]优选地，步骤
S1
中的所述螺旋桨磁共振成像数据为二维数据；
[0013]所述螺旋桨磁共振成像数据是多个所述连续叶片的第一分辨率图像
。
[0014]优选地，步骤
S2
中所述运动相关性包括旋转相关性和平移相关性
。
[0015]优选地，所述运动相关性是依据每个所述叶片共同采集的频率空间数据得到的
。
[0016]优选地，步骤
S2
包括，
[0017]步骤
S21
，分别以第一旋转角度步长和第一平移步长构建多个第一旋转角度和多个第一平移值；
[0018]步骤
S22
，将所述第一旋转角度和所述第一平移值反向补偿进对应的所述叶片中，
得到补偿后旋转叶片和补偿后平移叶片；
[0019]步骤
S23
，分别计算所述补偿后旋转叶片和所述补偿后平移叶片与所述参考叶片的相似性，得到第一相似旋转角度和第一相似平移值；
[0020]步骤
S24
，以所述第一相似旋转角度作为所述剩余叶片相对于所述参考叶片的所述旋转角度估计值，以所述第一相似平移值作为所述剩余叶片相对于所述参考叶片的所述平移估计值
。
[0021]优选地，步骤
S23
中所述第一相似旋转角度为相似性最大的所述补偿后旋转叶片对应的旋转角度
。
[0022]优选地，步骤
S23
中所述第一相似平移值为相似性最大的所述补偿后平移叶片对应的平移
。
[0023]优选地，步骤
S24
中所述平移估计值包括第一方向平移估计值和第二方向平移估计值
。
[0024]优选地，步骤
S3
中所述平移相关性矩阵包括第一方向平移相关性矩阵和第二方向平移相关性矩阵
。
[0025]优选地，步骤
S4
中所述滤波处理为一维滤波；
[0026]所述滤波处理包括去除所述旋转相关性矩阵和所述平移相关性矩阵的异常峰点，还包括去除局部波动
。
[0027]本专利技术的有益效果是：由于采用以上技术方案，提高了运动估计的精度，从而减少运动伪影和模糊，提高了图像质量和诊断准确性
。
附图说明
[0028]图1是本专利技术的螺旋桨磁共振成像方法的步骤图；
[0029]图2是本专利技术的步骤
S2
的示意图；
[0030]图3是不同噪声水平下传统方法和本专利技术的运动参数估计效果比较图；
[0031]图4是同噪声水平下传统方法和本专利技术的运动参数估计效果比较图；
[0032]图5是传统方法和本专利技术对超低场磁共振成像数据在头部无运动
、
少量运动和中等运动三种情况下的重建结果比较图
。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0034]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
[0035]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定
。
[0036]一种螺旋桨磁共振成像方法，如图1所示，包括，
[0037]步骤
S1
，获取螺旋桨磁共振成像数据，螺旋桨磁共振成像数据包括多个片层连续叶片的磁共振图像；
[0038]步骤
S2
，将每个片层的第一个叶片作为参考叶片，并依据参考叶片与每一片层的剩余叶片的运动相关性，得到每个叶片相对于参考叶片的平移估计值和旋转角度估计值；
[0039]步骤
S3
，将处于不同片层的连续叶片的旋转角度估计值和平移估计值，依据实际采集顺序进行拼接，得到旋转相关性矩阵和平移相关性矩阵；
[0040]步骤
S4
，分别对旋转相关性矩阵和平移相关性矩阵进行滤波处理，得到滤波后旋转相关性矩阵和滤波后平移相关性矩阵；
[0041]步骤
S5
，依据滤波后旋转相关性矩阵和滤波后平移相关性矩阵，估计每一叶片相对于参考叶片的旋转运动参数和平移运动参数；
[0042]步骤
S6
，对旋转运动参数和平移运动参数进行图像重建，得到螺旋桨磁共振成像图像
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种螺旋桨磁共振成像方法，其特征在于，包括，步骤
S1
，获取螺旋桨磁共振成像数据，所述螺旋桨磁共振成像数据包括多个片层连续叶片的磁共振图像；步骤
S2
，将每个所述片层的第一个叶片作为参考叶片，并依据所述参考叶片与每一所述片层的剩余叶片的运动相关性，得到每个所述叶片相对于所述参考叶片的平移估计值和旋转角度估计值；步骤
S3
，将处于不同片层的所述连续叶片的所述旋转角度估计值和所述平移估计值，依据实际采集顺序进行拼接，得到旋转相关性矩阵和平移相关性矩阵；步骤
S4
，分别对所述旋转相关性矩阵和所述平移相关性矩阵进行滤波处理，得到滤波后旋转相关性矩阵和滤波后平移相关性矩阵；步骤
S5
，依据所述滤波后旋转相关性矩阵和所述滤波后平移相关性矩阵，估计每一所述叶片相对于所述参考叶片的旋转运动参数和平移运动参数；步骤
S6
，对所述旋转运动参数和所述平移运动参数进行图像重建，得到螺旋桨磁共振成像图像
。2.
根据权利要求1所述的螺旋桨磁共振成像方法，其特征在于，步骤
S1
中的所述螺旋桨磁共振成像数据为二维数据；所述螺旋桨磁共振成像数据是多个所述连续叶片的第一分辨率图像
。3.
根据权利要求1所述的螺旋桨磁共振成像方法，其特征在于，步骤
S2
中所述运动相关性包括旋转相关性和平移相关性
。4.
根据权利要求3所述的螺旋桨磁共振成像方法，其特征在于，所述运动相关性是依据每个所述叶片共同采集的频率空间数据得到的
。5.
根据权利要求3所述的螺旋桨磁共振成像方法，其特征在于，步骤
S2
包括，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖林芳，朱瑞星，
申请(专利权)人：上海深至信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：