CN101995561B - 基于图像域叠加的propeller磁共振数据重建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建方法,包括以下步骤:(1)基于PROPELLER采集方式采集磁共振数据;(2)对每个K空间条进行密度补偿后进行二维逆快速傅里叶变换重建出临时图像;(3)在图像域对临时图像进行运动补偿和旋转校正;(4)将校正后的临时图像叠加得到最后的重建结果。该磁共振数据重建新方法可以有效的避免混迭伪影的干扰,获得更高的图像重建精度。

Description

基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建方法
技术领域
本发明涉及磁共振数据重建技术领域,具体来说涉及一种基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法。
背景技术
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是当前临床医学影像学的重要检查手段之一,由于数据采集时间比较长,成像易受运动干扰,如何有效地克服运动对成像的影响,一直以来是磁共振成像研究的热点与技术难题之一。PROPELLER(Periodically Rotated Overlapping ParallEL Lines with Enhanced Reconstruction,螺旋桨)(图1)方法能够利用K空间中心重叠采样区域的数据来估计采集过程中受检查者的运动信息,从而实现K空间条的运动补偿,对于运动伪影有很好的消除效果。
完成运动补偿后,PROPELLER数据的重建是个典型的非笛卡尔数据的重建问题,非笛卡尔数据的重建一直是磁共振重建研究的热点问题之一,直接求和(DirectSummation)傅立叶变换,一般被认为可以较高精度的实现图像重建,但是由于计算复杂度很高,很难推广到实际应用中。目前应用于PROPELLER采样数据重建的主要算法为卷积插值网格化(Gridding)算法,但由于这种算法的点扩展函数含有旁瓣,导致重建结果中含有混叠现象。
根据PROPELLER数据采样的独特性和傅里叶变换的线性性质,并参考FBP重建算法,提出本发明所涉及的基于图像域叠加的PROPELLER重建算法,这种算法与Gridding算法的本质区别在于,Gridding算法在K空间域进行插值,而本文算法在图像域进行插值,所以该算法简称为iPROPELLER算法,i代表图像空间(image)。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法,该磁共振数据重建新方法可以有效的避免混迭伪影的干扰,获得更高的图像重建精度。
本发明的目的可通过以下的技术措施来实现:
一种基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)基于PROPELLER采集方式采集磁共振数据;
(2)对每个K空间条进行密度补偿后进行二维逆快速傅里叶变换重建出临时图像;
(3)在图像域对临时图像进行运动补偿和旋转校正;
(4)将校正后的临时图像叠加得到最后的重建结果。
所述步骤(1)中的K空间采用个数和每个K空间条采样点数设定为:每10度采集一个K空间条,共采集18个,每个K空间条采集24行相位编码线,每条相位编码线采样256个数据,信号叠加平均次数为1。
本基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法与现有技术相比,能够明显减少混迭现象,使重建图像更为清晰。
附图说明
图1是本发明的基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法的图像处理过程的示意图;
图2是PROPELLERMRI的K空间采样轨迹图;
图3(a)是本发明方法进行图像处理的仿真的Shepp-Logan体模图像;
图3(b)是采用传统DFT算法重建的图像显示结果;
图3(c)是采用传统Gridding算法重建的图像显示结果;
图3(d)是采用本发明方法的重建图像显示结果;
图3(e)是图3(b)与图3(a)的差值图像;
图3(f)是图3(c)与图3(a)的差值图像;
图3(g)是图3(d)与图3(a)的差值图像。
具体实施方式
本发明的基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建新方法的具体实施过程如图1所示,包括四个步骤如下:
步骤1数据采集。按照图2的设计采样方式,本发明的实验中K空间采样个数和每个K空间条采样点数设定为:每10度采集一个K空间条,共采集18个,每个K空间条采集24行相位编码线,每条相位编码线采样256个数据,信号叠加平均次数为1。将采样数据存入一3维数组。
步骤2用采集的K空间条数据分别重建临时图像。将采集到的18个水平K空间条分别进行采样密度补偿,然后补零到笛卡尔坐标空间中,即将24*256的矩阵放在K空间的中间位置,周围补零,成为256*256的K空间矩阵,然后通过逆FFT变换重建出临时图像。
步骤3图像域运动补偿和旋转校正。通过频域相关或图像域优化搜索等方法估计采集每个K空间条时,成像物体的层内旋转运动参数Δθ与水平与竖直方向上平移运动参数(Δx,Δy),在图像域直接进行相应补偿。对于旋转补偿,将重建出的临时图像沿相反方向旋转Δθ即可。对于平移补偿,只需根据(Δx,Δy),将旋转补偿后的子图像做相反的方向平行移动,最终使该子图像与参考图像保证空间位置上一一对准关系即可。层内运动补偿后,还可能存在一些由于层间运动,或弹性变形造成的不能补偿的运动,可通过相关加权方法予以补偿,相关系数的确定可以通过计算子图像之间的相关系数获得。
另外采集到的各个K空间条都要放在第一个K空间条的位置上然后补零重建,相当于频域旋转了一定的角度,重建的临时图像需要逆旋转同样的角度进行补偿。以采集到的第二个K空间条为例,设它与作为参考的第一个K空间条的角度为θ,如果把第二个K空间条的数据放在第一个K空间条的位置上,相当于把它沿顺时针方向旋转了θ,进行傅立叶变换后,根据傅立叶变换旋转不变定理(频域的旋转等同与图像域同样角度的旋转),要将重建出的临时图像沿逆时针方向旋转θ,才能进入下一步骤的处理中。
步骤4图像域叠加。将步骤3得到的校正后的临时图像直接叠加起来,就得到了最终的重建结果。
为了将传统图像重建方法与本方法做比较,因此对图3(a)所示的体模图像分别采用DFT算法、Gridding算法和本方法的进行三种算法的重建处理,最后分析比较各种重建方法的效果。
图3(b)至图3(d)示出了PROPELLER采样轨迹参数为(18,24,256)时,分别应用DFT、Gridding与本发明算法的最终重建图像。图(a)为用于仿真的Shepp-Logan体模图像;图(b)为DFT算法重建结果,显然图像周围存在明显的混迭;图(c)为Gridding算法重建结果,图像内部也可见混迭现象;图(d)本发明所涉及iPROPELLER算法重建结果,很明显,基本上没有任何混迭现象。图3(e)、图3(f)、图3(g)分别给出了三种重建结果与真实参考图像图3(a)之间的差值图像,对于重建中图像内部混迭现象的显示更为清楚。
本发明的实施方式不限于此,在本发明上述基本技术思想前提下,按照本领域的普通技术知识和惯用手段对本发明内容所做出其它多种形式的修改、替换或变更,均落在本发明权利保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)基于PROPELLER采集方式采集磁共振数据;
(2)对每个K空间条进行密度补偿后进行二维逆快速傅里叶变换重建出临时图像;
(3)在图像域对临时图像进行运动补偿和旋转校正;
(4)将校正后的临时图像叠加得到最后的重建结果。
2.根据权利要求1所述的基于图像域叠加的PROPELLER磁共振数据重建方法,其特征在于:所述步骤(2)中的K空间采样个数和每个K空间条采样点数设定为:每10度采集一个K空间条,共采集18个,每个K空间条采集24行相位编码线,每条相位编码线采样256个数据。
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