CN103163496A - 平面回波成像方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种平面回波成像的方法包括以下步骤:将K空间划分成多个子空间;对所述多个子空间进行欠采样,得到K空间数据;对K空间数据进行重建得到重建图像。上述平面回波成像方法将K空间划分成多个子空间,并对各个子空间进行欠采样,得到K空间数据,最后重建得到重建图像。由于采样数目相较于全采样大幅减少,在保证快速成像的基础上,降低了梯度切换率以及爬升梯度,避免引起涡流使图像成像质量受到畸变等伪影影响。上述平面回波成像方法及系统,减少采样点,使平面回波成像在保证提高了图像质量的基础上,计算以及重建过程都简便可行。本发明还提供一种平面回波成像系统。
Description
【技术领域】
本发明涉及磁共振成像领域,特别涉及一种平面回波成像方法及系统。
【背景技术】
1977年,曼斯菲尔德(Mansfield)率先提出平面回波成像EPI(echo planarimaging)序列。平面回波成像与自旋回波、梯度回波等一次激励只能填充K空间一条或者若干条数据线的基本成像序列相比,平面回波成像序列最大的特点就是只需一次激发,就可得到整个成像平面的数据,从而缩短了成像时间。读出梯度场由一串连续变换方向的梯度场组成,对每个梯度场分别进行相位编码,一般只需30~120ms就可以完成64~128次相位编码。
平面回波成像序列是目前扫描速度最快的序列。然而,平面回波成像对梯度磁场产生了更高的要求,需要快速的梯度切换率以及爬升梯度、较大的梯度强度等实现图像的快速采集。平面回波成像这种快速成像的特点极易引起涡流,使得图像质量受到畸变等伪影影响,导致图像质量降低,限制了其临床应用,因此提高平面回波成像序列的成像质量具有重要的研究意义和应用价值。
但是,对于平面回波成像质量问题,研究学者从序列修正、磁场校正、涡流补偿等方面做了大量的工作,但是上述方法复杂繁琐,不利于平面回波成像方法的推广与应用。
【发明内容】
基于此,有必要提供一种能够简便提高图像质量的平面回波成像方法。
一种面回波成像方法包括以下步骤:
将K空间划分成多个子空间;
对所述多个子空间进行欠采样,得到K空间数据;
对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
进一步地,所述将K空间划分成多个子空间步骤为,根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。
进一步地,所述欠采样为沿相位编码方向进行随机欠采样。
进一步地,所述欠采样集中在所述K空间的中心部分。
进一步地,根据压缩感知稀疏成像理论对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
本发明还提供一种平面回波成像系统,包括:
划分模块,用于将K空间划分成多个子空间;
欠采样模块,用于对所述多个子空间进行欠采样,得到K空间的数据;
重建模块,用于对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
进一步地,所述划分模块根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。
进一步地,所述欠采样模块沿相位编码方向进行随机欠采样。
进一步地,所述欠采样模块集中在所述K空间的中心部分进行采样。
进一步地,所述重建模块根据压缩感知稀疏成像理论对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
上述平面回波成像方法及系统将K空间划分成多个子空间,并对各个子空间进行欠采样,得到K空间数据,最后重建得到重建图像。由于采样数目相较于全采样大幅减少,在保证快速成像的基础上,降低了梯度切换率以及爬升梯度,避免引起涡流使图像成像质量受到畸变等伪影影响。上述平面回波成像方法及系统,减少采样点,使平面回波成像在保证提高了图像质量的基础上,计算以及重建过程都简便可行。
【附图说明】
图1为一实施方式的平面回波成像方法的流程图;
图2为加速因子为3时K空间数据采样轨迹示意图;
图3为一实施方式的平面回波成像系统的结构图。
【具体实施方式】
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施方式。相反地,提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
平面回波成像(EPI)序列由于快速成像能力被广泛的应用于弥散张量成像等磁共振功能成像技术之中。本发明针对平面回波成像理论提出简便提高图像质量的平面回波成像方法100。平面回波成像方法100包括以下步骤:
步骤110,将K空间划分成多个子空间。
在一实施例中,将K空间划分成多个子空间步骤中,根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。多个子空间之间相互独立,
步骤120,对K空间上的多个子空间进行欠采样,得到K空间数据。
在一实施例中,在对K空间上的多个子空间进行欠采样,得到K空间数据步骤中,欠采样为沿相位编码方向进行随机欠采样。
在一实施例中,欠采样集中在K空间的中心部分。上述欠采样方法保证在K空间能量集中的子空间进行主要采集。能量集中的子空间为K空间的低频部分。当加速因子为3时,K空间数据采样轨迹如图2所示,其中白线代表进行采样的K空间,黑色代表没有进行采样的K空间。
步骤130,对K空间数据进行重建得到重建图像。
在一实施例中,对K空间数据进行重建是根据压缩感知稀疏成像理论对K空间数据进行重建得到重建图像。压缩感知稀疏成像理论,即同时保证数据在某一变换域(如小波变换)下的稀疏性,及重建图像和原始图像的一致性。以压缩感知CS(compressed sensing)为代表的稀疏成像理论为实现快速成像的奠定了坚实基础。
在一实施例中,对K空间数据进行重建得到重建图像。对所采集到的K空间数据进行反傅里叶变换等过程,最终完成重建得到重建图像。
需要注意的是,如果K空间数据时欠采样得到的数据,则可以采用压缩感知重建,以快速得到重建图像。压缩感知是近几年新兴起的一种能实现快速成像的理论。压缩感知基于信号或图像的稀疏性,突破奈奎斯特采样定理的限制,通过欠采样得到的极少量的采样点或观测点恢复出原始信号或图像。但必须满足以下条件:数据信号是稀疏的,或者可以被稀疏表示;由于欠采样所得的K空间数据所导致的混叠伪影是不一致的。使用压缩感知能大大加快图像重建的速度,缩短了弥散张量成像的时间。
由于欠采样的采样点数目相较于全采样的采样点数目较少,在大致相同的数据采集时间内,数据点之间的时间间隔拉长,因此梯度切换率以及爬升梯度得以降低,将有效减少引起图像畸变的涡流等因素的影响,从而提高图像质量。上述平面回波成像方法及系统,减少采样点,使平面回波成像在保证提高了图像质量的基础上,计算以及重建过程都简便可行。
本发明还提供了一种平面回波成像系统200,如图3所示,一实施例的平面回波成像系统200包括划分模块210、欠采样模块220及重建模块230。
划分模块210用于将K空间划分成多个子空间。
在一实施例中,划分模块210根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。
欠采样模块220用于对K空间上的多个子空间进行欠采样,得到K空间的数据。
在一实施例中,欠采样模块220沿相位编码方向进行随机欠采样。
在一实施例中,欠采样模块220集中在K空间的中心部分进行采样。欠采样模块220保证在K空间能量集中的子空间进行主要采集。
重建模块230用于对K空间数据进行重建得到重建图像。
在一实施例中,重建模块230根据压缩感知稀疏成像理论对K空间数据进行重建得到重建图像。
上述平面回波成像方法100及系统200中,通过在K空间在读出方向上进行划分,将K空间划分成多个相互独立的子空间,分别在各子空间进行采样。在相位编码方向进行随机欠采样,且欠采样集中在K空间的中心部分,同时保证能量集中的K空间中心(即低频部分)较多采集。由于相位编码方向上数据采集的数目较全采样大幅减少,采样点减小,梯度切换率以及爬升梯度等将随之降低,从而达到有效减少涡流影响、提高图像质量的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本发明。
上所述实施方式仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种平面回波成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
将K空间划分成多个子空间;
对所述多个子空间进行欠采样,得到K空间数据;
对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
2.根据权利要求1所述的平面回波成像方法,其特征在于,所述将K空间划分成多个子空间步骤为:根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。
3.根据权利要求1所述的平面回波成像方法,其特征在于,所述欠采样为沿相位编码方向进行随机欠采样。
4.根据权利要求1所述的平面回波成像方法,其特征在于,所述欠采样集中在所述K空间的中心部分。
5.根据权利要求1所述的平面回波成像方法,其特征在于,根据压缩感知稀疏成像理论对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
6.一种平面回波成像系统,其特征在于,包括:
划分模块,用于将K空间划分成多个子空间;
欠采样模块,用于对所述多个子空间进行欠采样,得到K空间的数据;
重建模块,用于对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
7.根据权利要求6所述的平面回波成像系统,其特征在于,所述划分模块根据K空间的能量分布进行划分多个子空间。
8.根据权利要求6所述的平面回波成像系统,其特征在于,所述欠采样模块沿相位编码方向进行随机欠采样。
9.根据权利要求6所述的平面回波成像系统,其特征在于,所述欠采样模块集中在所述K空间的中心部分进行采样。
10.根据权利要求6所述的平面回波成像系统,其特征在于,所述重建模块根据压缩感知稀疏成像理论对所述K空间数据进行重建得到重建图像。
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