【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于磁共振并行成像领域,具体涉及一种多核加权最小二乘支撑向量机模型的广义自校准并行采集图像重建算法。
技术介绍
磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)已成为临床医学影像检查的重要手段之一。然而较长的扫描时间,使得容易给患者带来一定的不适,同时容易产生运动伪影,而且这也限制了其对运动物体的成像应用。经过近几十年的发展,依靠提高场强和梯度硬件性能来加速采集的方式以达到人体承受极限。并行成像技术使用多通道线圈同时接收K空间(频域)信号,利用各个线圈的空间敏感度的不同组合来代替部分空间编码,从而减少扫描时间。磁共振并行成像方法有·很多种,其中基于图像域重建的灵敏度编码(sensitivity encoding, SENSE)和基于K空间重建的广义自校准并行米集(Generalized Auto-calibrating Partially ParallelAcquisitions, GRAPPA)是临床上较为常用的两种。GRAPPA算法是线性联合相邻采集到的点对未采集到的点进行插值。首先,通过中间区域全采样的数据,作为校准数据,通过构造线性方程组,求解插值权重函数,再对其它区域未采集到的点进行插值。对于第I个线圈坐标位置在(kx,ky+mAky)的点,可以通过公式 L Ha NaSi(L·,ky + mMy) = ^ Σ Σ WLm({kr + h*Akx,ky + b*R*Aky)进行插值估j=l h—Mj b=-Nb计。其中kx,ky为K空间频率编码和相位编码方向上的坐标值,m为相位编码方向上的偏移量,Δ ky ...
【技术保护点】
一种多核加权最小二乘支撑向量机的磁共振并行成像重建方法,其特征在于,包括如下步骤:①多通道线圈对磁共振K空间中间区域进行全采样,将K空间中间区域采集到的信号作为训练样本集;并对K空间中间区域以外的区域加速采样;②计算训练样本集的聚类中心,求解每个训练样本的模糊加权值;③利用多核最小二乘支撑向量机计算出拉格朗日变量和核的联合权重;④根据计算出的拉格朗日变量和核的联合权重对未采集到的K空间信号进行插值;⑤利用二维快速傅里叶变换重建出每幅线圈图像,并用平方和方法联合所有线圈图像得到最终图像。
【技术特征摘要】
1.一种多核加权最小二乘支撑向量机的磁共振并行成像重建方法,其特征在于,包括如下步骤 ①多通道线圈对磁共振K空间中间区域进行全采样,将K空间中间区域采集到的信号作为训练样本集;并对K空间中间区域以外的区域加速采样; ②计算训练样本集的聚类中心,求解每个训练样本的模糊加权值; ③利用多核最小二乘支撑向量机计算出拉格朗日变量和核的联合权重; ④根据计算出的拉格朗日变量和核的联合权重对未采集到的K空间信号进行插值; ⑤利用二维快速傅里叶变换重建出每幅线圈图像,并用平方和方法联合所有线圈图像得到最终图像。2.根据权利要求I所述的多核加权最小二乘支撑向量机的磁共振并行成像重建方法,其特征在于,步骤②根据样本偏离聚类中心的程度,对样本数据进行模糊加权首先利用最小二乘法求解出训练样本聚类中心j,公式为无=讲相|4-司|2,其中< =[6 j,-] ^xi为训练样本的输入,yi为训练样本的输出;然后通过计算每个样本与聚类中心的内积除以各自模的乘积计算模糊加权值,其采取的公式为A=矣Y;,〈T,d〉。3.根据权利要求I所述的多核加权最小二乘支撑向量机的磁共振并行成像重建方法,其特征在于步骤③中利用多核最小二乘支撑向量回归,求解出拉格朗日变量和核的联合权重的步骤如下 ①判断迭代次数是否大于最大迭代次数或者终止判别函数是否大于阈值,如果否,结束迭代; ②固定拉格朗...
【专利技术属性】
技术研发人员:许林,刘晓云,胡绍湘,陈武凡,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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