一种磁共振多通道图像的合成方法技术

本发明专利技术公开了一种磁共振多通道图像的合成方法，包括下述步骤：1）获取多通道的K空间数据；2）比较各个通道K空间数据的模的最大值，得到最小的最大值所在的通道数CHmin；3）对每个通道的K空间数据进行逆傅里叶变换得到该通道的原始图像；4）每个通道的图像都除以第CHmin通道图像的指数相位,获得相位部分只包含线圈灵敏度信息的图像；5）对所有图像进行低通滤波处理；6）对平滑后的图像数据进行主成分分析，得到最优匹配滤波器向量；7）各通道原始图像数据利用匹配滤波器加权求和，得到最终的合成图像。本发明专利技术可确保合成图像接近最优信噪比，使得图像的信号强度具有无偏性，并且能够很好的消除由于相位振荡带来的信号损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于磁共振成像
，具体涉及，用于获取最优的信噪比图像。
技术介绍
由于磁共振具有高分辨、无放射性伤害等优点，在临床和工程领域的应用越来越广泛，随着相位阵列技术应用到磁共振成像中，成像时间和图像信噪比都得到了优化。多通道图像合成方法的好坏直接关系到最终合成图像的质量。相控阵列表面线圈的敏感性都具有局部性，只有靠近线圈的组织才具有高的信噪t匕，远离线圈区域信噪比急剧下降，通过合成多个不同位置的表面线圈获得强度均匀的图像。最优的合成方法是获得各个表面线圈的敏感度分布图，通过其加权各个通道的图像求 和来获得信噪比最优的图像。线圈的敏感度分布的求法有很多种，比如根据线圈大小位置信息，利用比奥萨法尔定律直接求出；还有用磁共振预扫描的方法先采集一组低分辨率的全FOV图像，将每个通道的图像除以一个基准图像获取相应线圈的敏感度分布。但是在实际情况下，很难准确获取线圈相对于被试的准确位置信息，而且由于被试在扫描过程中的运动导致求得的敏感度分布图与图像不匹配等。由于线圈敏感度分布图不易获取，取而代之的一种常用方法是平方和(SOS)方法，它将每个通道的图像平方再求和，最后开平方，获得一个信噪比次优的图像。尽管它具有简单易实现的优点，但存在一些问题，如信号强度的普遍有偏性，无信号部分的噪声显著增强坐寸o大卫(David)等人在2000年医学中的磁共振杂志的第43卷682-690页上发表了一种自适应匹配滤波器的合成方法，得到了信噪比接近最优的合成图像，而且能够通过参数调节改变成像时间和局域图像质量，但是他们这种方法对于一些特殊情况，如某个通道的噪声很低，或者各个通道的噪声都处于不同水平，噪声的抑制效果将会明显降低。在2002年拜德等人在医学中的磁共振杂志的第47卷539-548页发表了一种基于图像域的线圈敏感度估计的多通道合成方法，通过对每个通道图像进行低通滤波获取几乎不含噪声的敏感度分布图像，然后进行类似平方求和的方法进行合成，他们能获取信噪比接近最优的合成图像，而且具有信号强度的无偏性，但是当被试组织某些区域的磁化率变化剧烈导致图像相位振荡，低通滤波器会滤掉部分有用信号，最终合成图像的相应区域的信号强度会降低。
技术实现思路
本专利技术目的是提供，这种合成方法具有更为良好的鲁棒性，可以得到接近最优信噪比的图像，同时具有信号强度无偏性，对于某些具有特异噪声的通道具有同样的抑制效果，能够很好的消除由于相位振荡带来的信号损失。本专利技术的技术方案是，其特征在于包括以下步骤I)获取磁共振各个通道的原始频域矢量矩阵数据，即K空间数据；2)比较各个通道K空间数据的模的最大值，得到最小的最大值所在的通道数CHmin ；3)对各个通道的图像分别做逆傅里叶变换，得到原始图像矩阵；4)每个通道的原始图像矩阵都除以第CHmin通道图像的指数相位分布图，得到相位部分只包含线圈灵敏度信息的图像矩阵；5)对这组图像矩阵进行低通滤波处理，得到平滑去噪后的图像矩阵组； 6)对平滑去噪后的图像矩阵组进行主成分分析，得到进行多通道图像合成的最优匹配滤波器向量；7)各通道原始图像数据利用相应的匹配滤波器值进行加权求和，一组滤波器可以应用于一个点的合成，也可以用于一个小区域的合成，从而得到最终的合成图像。本专利技术的主要技术方案中所述的低通滤波处理的具体步骤如下I)将图像域数据经过离散傅里叶变换到K空间域；2)比较各通道K空间的最大值，得到最大的最大值所在通道CHmax的坐标位置(X，y)；3)对所有的通道的K空间数据都以(x，y)坐标为中心，截掉固定方形区域之外的数据,保留K空间中心数据；4)对上述步骤3)中截断后得到的K空间中心数据进行Kaiser窗平滑，以去除截断伪影(吉布斯振铃);5)对平滑后的截断K空间中心数据进行填零，扩充到原来大小，并保证K空间中心数据最大值与未截断前的坐标位置一致；6)对上述步骤5)中填零扩充后得到的K空间中心数据进行傅里叶逆变换，得到平滑的图像域数据。本专利技术的主要技术方案中所述的主成分分析的具体步骤如下I)首先得到相位阵列图像域数据，对各个通道图像上对应的每个像素点求相关矩阵，并求出以这个像素点为中心固定大小的区域所有像素点的相关矩阵，然后对此区域内所有的相关矩阵求期望；2)依次对所有的相关矩阵求特征值和特征向量，得到最大特征值对应的特征向量，此特征向量便是相关矩阵的主成分向量，也叫做相应中心像素点的滤波系数，也即加权系数。本专利技术的优点是本专利技术通过结合图像矩阵获取敏感度信息和匹配滤波器的方法，提供了一种十分稳定的可以得到接近最优信噪比的合成图像，同时具有信号强度无偏性，对于某些具有特异噪声的通道具有同样的抑制效果，消除了由于相位振荡带来的信号损失；而且本专利技术能够根据具体的情况需要调节参数以控制合成算法时间和应用的效果增强区域，具有灵活多变且良好鲁棒性的特点。附图说明下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步描述图I是本专利技术算法简要流程图。具体实施例方式实施例结合图I所示，本专利技术提供的，其主要的技术步骤可以简要归纳为1)获取多通道的K空间数据；2)比较各个通道K空间数据的模的最大值，得到最小的最大值所在的通道数CHmin ；3)对每个通道的K空间数据进行逆傅里叶变换得到该通道的原始图像；4)每个通道的图像都除以第CHmin通道图像的指数相位，获得相位部分只包含线圈灵敏度信息的图像；5)对所有图像进行低通滤波处理；6)对平滑后的图像数据进行主成分分析，得到最优匹配滤波器向量；7)各通道原始图像数据利用匹配滤波器加权求和，得到最终的合成图像。当然，本实施以核磁共振四通道图像的合成为例，详述其合成方法，下面是具体实施方案的步骤I.首先获得磁共振各个通道的原始频域矢量矩阵数据，即K空间数据矩阵，每个通道的K空间数据，分辨率为256*256，每个通道的图像信噪比都比较低，这样便于进行比较。2.比较各个通道K空间数据的模的最大值，得到最小的最大值所在的通道数CHmin;3.对各个通道的图像分别做逆傅里叶变换，得到原始图像矩阵；4.每个通道的原始图像矩阵都除以第CHmin通道图像的指数相位分布图，得到相位部分只包含线圈灵敏度信息的图像矩阵C = C((二腿小⑶腿丨)i 二 1,...,4Ci表示第i个通道的图像数据，CCHmin表示第CHmin个通道的图像数据，I I表示数据的幅度部分。5.将步骤4得到的图像域数据Cfffmn经过离散傅里叶变换到K空间域，比较各通道K空间数据的最大值，得到最大的最大值所在通道CHmax的坐标位置(x，y);所有的通道的K空间数据都以(x，y)坐标为中心，截掉固定长方形区域之外的数据，保留K空间中心数据，并对截断后的K空间数据进行Kaiser窗平滑，参数取4，以去除截断伪影(吉布斯振铃)；对平滑后的截断K空间数据进行填零，扩充到原来大小，并保证k空间最大值与未截断前的坐标位置一致。最后进行傅里叶逆变换，得到平滑的图像域数〈>表示对数据进行低通滤波；6.对平滑去噪后的图像矩阵进行主成分分析对各个通道图像上对应的每个像素点求相关矩阵，并求出以这个像素点为中心固定大小的区域所有像素点的相关矩阵，然后求其均值，表达如下<_ >=Cx，y、Xj = 1,...,4, k = u.A<R(j，k)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种磁共振多通道图像的合成方法，其特征在于包括以下步骤：1）获取磁共振各个通道的原始频域矢量矩阵数据，即K空间数据；2）比较各个通道K空间数据的模的最大值，得到最小的最大值所在的通道数CHmin；3）对各个通道的图像分别做逆傅里叶变换，得到原始图像矩阵；4）每个通道的原始图像矩阵都除以第CHmin通道图像的指数相位分布图，得到相位部分只包含线圈灵敏度信息的图像矩阵；5）对这组图像矩阵进行低通滤波处理，得到平滑去噪后的图像矩阵组；6）对平滑去噪后的图像矩阵组进行主成分分析，得到进行多通道图像合成的最优匹配滤波器向量；7）各通道原始图像数据利用相应的匹配滤波器值进行加权求和，一组滤波器可以应用于一个点的合成，也可以用于一个小区域的合成，从而得到最终的合成图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姜忠德，唐昕，李鹏宇，陈铭明，
申请(专利权)人：苏州安科医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：