CN104181486B - 磁共振图像重建方法及装置 - Google Patents

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CN104181486B CN201310280457.8A CN201310280457A CN104181486B CN 104181486 B CN104181486 B CN 104181486B CN 201310280457 A CN201310280457 A CN 201310280457A CN 104181486 B CN104181486 B CN 104181486B
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Abstract

本发明提供了磁共振图像重建方法,与现有技术相比,所述磁共振图像重建方法,在多通道并行采集重建的过程中,通过选取相同或者不同的卷积核,对成像信号数据进行多次迭代计算,有效地去除信号数据中的噪声,噪声抑制效果更加明显,从而能够获得信噪比更高的图像。同时,本发明还提供了磁共振图像重建装置。

Description

磁共振图像重建方法及装置
【技术领域】
本发明涉及磁共振成像领域,尤其是涉及磁共振图像重建方法及装置。
【背景技术】
目前,在磁共振多通道采集图像重建过程中,一般采用SOS等方法对各个通道采集到的数据进行简单的合并。此方法的缺陷在于:信噪比较低的通道在合并过程中的权重没有很好的被抑制,会影响整体的成像质量。因此,有必要进一步研究提高图像信噪比的方法。
【发明内容】
为了解决上述中图像噪声抑制不明显,获取的图像质量不够理想的问题,本发明提供了一种磁共振图像重建方法及装置。
一种磁共振图像重建方法,所述方法包括:
a1)采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的K空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
a2)对各通道原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据;
a3)利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据;
a4)利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据;
a5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤a4);
a6)若是,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
优选地,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代计算已经完成。
优选地,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
优选地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值A时,判定迭代处理已经完成。
优选地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值B时,判定迭代处理已经完成。
优选地,进行不同次迭代处理的所选取的卷积核相同或者不同。
优选地,所述卷积核K0大小为4×3(选取PE方向4个数据点,RO方向3个数据点)或者2×5(选取PE方向2个数据点,RO方向5个数据点)。
优选地,使用GRAPPA方法对所述每一分组K空间中的待填补数据点进行填补,具体包括以下步骤:
根据原始K空间数据计算GRAPPA方法的合并系数;
利用所述合并系数,对每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,所述待填补数据具体可通过如下公式获得:
D c T m = ( G - I ) D T a ,
其中,G为GRAPPA方法的合并系数,所述DTa为每一通道相应分组K空间的已采样数据,为待填补数据。
优选地,步骤a1)中所述相关方法为并行采集重建方法或部分傅里叶重建方法。
优选地,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,具体为:将填补完成后的各分组K空间数据相加或者将填补完成后的各分组数据分别取绝对值后相加。
本发明还提供了另一种磁共振图像的重建方法,所述方法包括如下步骤:
b1)采集获得若干通道欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样;
b2)对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据;
b3)利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据;
b4)利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据;
b5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤b4);
b6)若是,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补;
b7)将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
优选地,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代处理已经完成。
优选地,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
优选地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值C时,判定迭代处理已经完成。
优选地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值D时,判定迭代处理已经完成。
优选地,进行不同次迭代处理所选取的卷积核相同或者不同。
优选地,所述卷积核K0的大小为4×3(选取PE方向4个数据点,RO方向3个数据点)或者为2×5(选取PE方向2个数据点,RO方向5个数据点)。
优选地,所述步骤b6)对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补的方法包括并行采集重建方法和半傅里叶重建方法。
本发明还提供了一种磁共振图像重建装置,所述装置包括:
第一采集单元,用于采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的k空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
第一分组单元,用于对原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据;
第一计算填补合并单元,用于利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据;
第一迭代处理填补合并单元,用于利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据;
第一迭代处理判断单元,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理;
第一图像生成单元,用于当迭代处理判断单元判断迭代计算已经完成,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
本发明还提供了另一种磁共振图像重建装置,所述装置包括:
第二采集单元,用于采集获得若干通道欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样;
第二分组单元,对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据;
第二计算填补合并单元,用于利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据;
第二迭代处理填补合并单元,用于利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据;
第二迭代处理判断单元,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理;
K空间未采样数据点填补单元,当第二迭代处理判断单元判定迭代计算已经完成时,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补;
第二图像生成单元,用于将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
与现有技术相比,本发明提供的磁共振图像重建方法,在多通道并行采集重建的过程中,通过选取相同或者不同的卷积核,对成像信号数据进行多迭代计算,有效地去除信号数据中的噪声,噪声抑制效果更加明显,从而能够获得信噪比更高的图像。同时,本发明还提供了磁共振图像重建装置。
【附图说明】
图1本发明中一个实施例中磁共振图像重建方法的流程图;
图2为本发明中一个实施例中磁共振图像重建方法的原理图;
图3为本发明中一个实施例中GRAPPA原理图;
图4为本发明中另一个实施例中GRAPPA原理图;
图5从左到右分别为现有磁共振图像重建方法获得图像、采用本发明技术方案迭代处理一次获取的图像以及采用本发明技术方案迭代处理三次获取的图像对比图;
图6为本发明另一个实施例中磁共振图像重建方法的流程示意图;
图7为本发明一个实施例中磁共振图像重建装置的结构示意图;
图8为本发发明另一个实施例中磁共振图像重建装置的结构示意图。
【具体实施方式】
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
为了解决现有的图像噪声抑制不明显,获取的图像质量不够理想的问题,本发明提供了一种磁共振图像重建方法。
一种磁共振图像重建方法,所述方法包括如下步骤:
a1)采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的K空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
a2)对各通道原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据;
a3)利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据;
a4)利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据;
a5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤a4);
a6)若是,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像;
a7)合并各通道图像获得最终图像。
下面结合附图1介绍磁共振图像重建方法的具体过程。
执行步骤a1)采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的K空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间。
在目前的磁共振数据采集过程中,为了提高数据采集的速度,一般采用多通道采集数据,可以全采样K空间中所有的数据点,也可以进行欠采样,并且利用相关方法填充未采样的数据点,比如利用并行采集方法或者半傅里叶变换的方法填充未采样的数据点。
执行步骤a2)对各通道原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据。
在本实施例中,将每一通道的原始K空间分为3个分组K空间,如图2所示,图2中黑色实点为已采样数据,白色空点为待填补数据,图2只示出了一个通道的原始K空间及分组K空间,对其他通道的情况作了省略。
执行步骤a3)利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据。
所述并行采集重建方法包括但不限于GRAPPA方法和SPIRIT方法。GRAPPA方法和SPIRIT方法都是磁共振图像并行采集重建过程中用来填补欠采样数据重建图像的现有的常规方法,本领域及相关领域的技术人员应当熟悉这些方法。在本实施例中,以GRAPPA(Generalized Autocalibrating PartiallyParallel Acquisitions)方法为例进行说明。
图3是GRAPPA方法的原理图,如图3所示,其中黑色实点代表实际已采样数据点;白色空点为待填补的数据;灰色实点代表为了计算合并系数而选择的一部分全部采集的数据。在GRAPPA算法中,图中任意一个白色空点可以表示为周围黑色实点的线性叠加,相当于对多个通道的数据进行了合并。对应于第i个线圈(通道),第j个位置的合并系数nij可以通过黑色实点拟合灰色实点来确定。合并系数确定后,其他白色空点即可根据求得的合并系数将线圈合并,填补空白数据点。从图3中可以知道,所述卷积核K0大小为4×3,即在PE方向上选取4个数据点,在RO方向选取3个数据点(图中未示RO方向)。如图4所示,所述卷积核K0的大小还可以为2×5,即在PE方向上选取2个数据点,在RO方向选取5个数据点(图中未示RO方向)。
在本实施例中,使用GRAPPA方法对所述每一分组K空间中的待填补数据点进行填补,具体为:
根据每一通道原始K空间数据计算GRAPPA方法的合并系数;
利用所述合并系数,对每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,所述待填补数据具体可通过如下公式获得:
D c T m = ( G - I ) D T a - - - ( 1 )
其中,G为GRAPPA方法的合并系数,所述DTa为每一通道相应分组K空间的已采样数据,为待填补数据。
将填补完成后的各分组K空间数据进行合并的具体过程为:将填补完成后的各分组K空间数据相加或者将填补完成后的各分组数据分别取绝对值后相加。
执行步骤a4)利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据。
实际上在步骤a3)中,原始K空间数据中的噪声已经被部分抑制,从而获得了新的K空间数据,在信噪比要不高的情况下,根据新数据获取的图像即可使用。但是在一些情况下,需要信噪比更高的图像,因此可以如步骤a4)所述的,可以将新获得的K空间数据进行迭代处理,进一步地抑制图像噪声,提高信噪比。
卷积核Ki可以与步骤a3中的卷积核相同,也可以不同。在本实施中,优选地,不同次迭代处理所选取的卷积核不同,对于噪声的去除效果会更好。
执行步骤a5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤a4);
在本实施例中,所述迭代次数i大于等于n时,判定迭代处理已经完成。优选地,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代处理已经完成。
在另一个实施例中,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
具体地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值A时,判定迭代处理已经完成;或者当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值B时,判定迭代处理已经完成。
执行步骤a6)若是,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像;a7)合并各通道图像获得最终图像。实际操作过程中,通过最后一次迭代处理的各通道分组数据获取各通道分组图像,之后将分组图像合并得到各通道图像也是可之方法。
如图5所示,从左到右依次为基于没有经过迭代处理的原始K空数据所获取的图像、基于经过一次迭代处理之后的数据所获取的图像、基于经过三次迭代处理之后的数据所获取的图像,可以明显地看出图像中的噪声信号在逐渐减弱,图中扫描部位的边缘组织特别底部脊柱部分越来越清晰。
如图6所示,本发明还提供了一种采用欠采样方式采集数据且未通过相关方法进行填充,即对数据进行分组处理的磁共振图像重建方法,所述方法包括:
执行步骤b1)采集获得若干通道欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样。
执行步骤b2)对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据。
执行步骤b3)利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据。不管经过填补之后各分组K空间有多少组数据,只更新各通道中原始采样的数据。
在一个实施例中,所述卷积核K0的大小为4×3(选取PE方向4个数据点,RO方向3个数据点)或者为2×5(选取PE方向2个数据点,RO方向5个数据点)。
执行步骤b4)利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据。
上述步骤中b4)的卷积核以及步骤b3)可以不相同或者相同,即进行不同次迭代处理所选取的卷积核相同或者不同。
执行步骤b5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤b4)。
在本实施例中,所述迭代次数i大于等于n时,判定迭代处理已经完成。优选地,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代处理已经完成。
在另一个实施例中,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
具体地,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值C时,判定迭代处理已经完成;或者当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值D时,判定迭代处理已经完成。
执行步骤b6)若是,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补。所述方法包括并行采集重建方法和半傅里叶重建方法。
执行步骤b7)将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
如图7所示,本发明还提供了一种磁共振图像重建装置,所述装置包括:
第一采集单元10,用于采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的K空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
第一分组单元20,用于对原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据。
第一计算填补合并单元30,用于利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据。
第一迭代处理填补合并单元40,用于利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据。
第一迭代处理判断单元50,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理。
第一图像生成单元60,用于当迭代处理判断单元判断迭代处理已经完成,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
如图8所示,本发明还提供了另一种磁共振图像重建装置,所述装置包括:
第二采集单元11,用于采集获得若干通道的欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样。
第二分组单元21,对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据。
第二计算填补合并单元31,用于利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据。
第二迭代处理填补合并单元41,用于利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据。
第二迭代处理判断单元51,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理。
K空间未采样数据点填补单元61,当第二迭代处理判断单元判定迭代处理已经完成时,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补。
第二图像生成单元71,用于将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
与现有技术相比,本发明提供的磁共振图像重建方法,在多通道并行采集重建的过程中,通过选取相同或者不同的卷积核,对成像信号数据进行多迭代计算,有效地去除信号数据中的噪声,噪声抑制效果更加明显,从而能够获得信噪比更高的图像。同时,本发明还提供了磁共振图像重建装置。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然其并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作些许的修改和完善,因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (20)

1.一种磁共振图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:
a1)采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的K空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
a2)对各通道原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据;
a3)利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据;
a4)利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据;
a5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤a4);
a6)若是,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
2.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代计算已经完成。
3.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
4.如权利要求3所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值A时,判定迭代处理已经完成。
5.如权利要求3所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值B时,判定迭代处理已经完成。
6.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,进行不同次迭代处理的所选取的卷积核相同或者不同。
7.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,所述卷积核K0大小为4×3,选取PE方向4个像素点,RO方向3个数据点;或者所述卷积核K0大小为2×5,选取PE方向2个数据点,RO方向5个数据点。
8.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,使用GRAPPA方法对所述每一分组K空间中的待填补数据点进行填补,具体包括以下步骤:
根据原始K空间数据计算GRAPPA方法的合并系数;
利用所述合并系数,对每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,所述待填补数据具体可通过如下公式获得:
D c T m = ( G - I ) D T a ,
其中,G为GRAPPA方法的合并系数,所述DTa为每一通道相应分组K空间的已采样数据,为待填补数据。
9.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,步骤a1)中所述相关方法为并行采集重建方法或部分傅里叶重建方法。
10.如权利要求1所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,具体为:将填补完成后的各分组K空间数据相加或者将填补完成后的各分组数据分别取绝对值后相加。
11.一种磁共振图像的重建方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
b1)采集获得若干通道欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样;
b2)对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据;
b3)利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据;
b4)利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据;
b5)判断迭代处理是否完成,若否,返回执行步骤b4);
b6)若是,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补;
b7)将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
12.如权利要求11所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,所述迭代次数i大于等于3时,判定迭代处理已经完成。
13.如权利要求11所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,利用两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差的绝对值小于等于阈值时,判定迭代处理已经完成。
14.如权利要求13所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中的最大值小于等于阈值C时,判定迭代处理已经完成。
15.如权利要求13所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,当两次相邻迭代处理之后的K空间数据之差绝对值中所有的值之和小于等于阈值D时,判定迭代处理已经完成。
16.如权利要求11所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,进行不同次迭代处理所选取的卷积核相同或者不同。
17.如权利要求11所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,所述卷积核K0的大小为4×3,选取PE方向4个像素点,RO方向3个数据点;或者所述卷积核K0的大小为2×5,选取PE方向2个数据点,RO方向5个数据点。
18.如权利要求11所述的磁共振图像重建方法,其特征在于,所述步骤b6)对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补的方法包括并行采集重建方法和半傅里叶重建方法。
19.一种磁共振图像重建装置,其特征在于,所述装置包括:
第一采集单元,用于采集获得若干通道全采样的原始K空间;或采集获得若干通道欠采样的k空间,并利用相关方法获得全采样的原始K空间;
第一分组单元,用于对原始K空间按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述分组K空间为与所述原始K空间相同大小的矩阵,所述每一分组K空间都包括原始K空间中的部分已采样数据点,以及待填补数据;
第一计算填补合并单元,用于利用原始K空间数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间数据;
第一迭代处理填补合并单元,用于利用所述更新之后的K空间数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间数据;
第一迭代处理判断单元,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理;
第一图像生成单元,用于当迭代处理判断单元判断迭代计算已经完成,将最后一次更新的各通道K空间数据转换至图像域,获得各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
20.一种磁共振图像重建装置,其特征在于,所述装置包括:
第二采集单元,用于采集获得若干通道欠采样的原始K空间,所述原始K空间中至少包括一个全采样区域,所述全采样区域中每一数据点都已采样;
第二分组单元,对各通道原始K空间的已采样数据按照相同的规则进行预处理分组,获得若干分组K空间,所述每一分组K空间都包括部分已采样数据点,以及待填补数据;
第二计算填补合并单元,用于利用原始K空间全采样区中的数据作为校准数据,选取卷积核K0求得合并系数;根据所述合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并更新所述各通道原始K空间中已采样的数据;
第二迭代处理填补合并单元,用于利用所述更新之后的K空间全采样区中的数据作为校准参数,选取卷积核Ki(i为迭代处理的次数,i≥1)求得新的合并系数;根据所述新的合并系数使用并行采集重建方法对所述每一分组K空间中的每一待填补数据进行填补,将填补完成后的各分组K空间数据进行合并,并再次更新所述各通道K空间中已采样的数据;
第二迭代处理判断单元,用于判断迭代处理是否完成,若否,重新进行迭代处理;
K空间未采样数据点填补单元,当第二迭代处理判断单元判定迭代计算已经完成时,对最后一次更新的各通道K空间中未采样数据点进行填补;
第二图像生成单元,用于将各通道完成填补后的K空间数据转换至图像域,获取各通道图像,合并所述各通道图像获得最终图像。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10386440B2 (en) * 2014-07-03 2019-08-20 Koninklijke Philips N.V. Multi-shot magnetic-resonance (MR) imaging system and method of operation thereof
CN106108903B (zh) * 2016-08-08 2019-02-05 江苏大学 一种改进的并行磁共振图像重建方法
CN107783067B (zh) * 2016-08-30 2020-02-07 上海联影医疗科技有限公司 一种磁共振成像方法
CN106443534B (zh) * 2016-09-27 2019-10-22 中国科学技术大学 一种磁共振快速成像方法及系统
CN106491131B (zh) * 2016-12-30 2019-05-07 深圳先进技术研究院 一种磁共振的动态成像方法和装置
CN106842089B (zh) * 2017-01-23 2019-08-23 上海联影医疗科技有限公司 一种磁共振成像方法及系统
CN107576925B (zh) * 2017-08-07 2020-01-03 上海东软医疗科技有限公司 磁共振多对比度图像重建方法和装置
CN108459289B (zh) * 2018-01-30 2021-03-12 奥泰医疗系统有限责任公司 一种基于数据一致性的多次激发弥散加权磁共振成像方法
CN108535675B (zh) * 2018-04-08 2020-12-04 朱高杰 一种基于深度学习和数据自洽的磁共振多通道重建方法
CN108872899B (zh) * 2018-06-28 2019-10-18 中国科学院深圳先进技术研究院 磁共振图像的重建装置、方法、磁共振系统、设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005078470A2 (en) * 2004-02-10 2005-08-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic resonance imaging method
CN1799498A (zh) * 2004-12-31 2006-07-12 西门子(中国)有限公司 磁共振成像快速广义自校准并行采集图像重建算法
CN102435966A (zh) * 2011-09-02 2012-05-02 中国科学院深圳先进技术研究院 三维磁共振成像方法及系统
WO2012085810A2 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rapid parallel reconstruction for arbitrary k-space trajectories

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8575554B2 (en) * 2011-07-26 2013-11-05 General Electric Company Methods and systems for scatter estimation in positron emission tomography
US8908942B2 (en) * 2011-10-21 2014-12-09 University Of Utah Research Foundation Filtered backprojection image reconstruction with characteristics of an iterative map algorithm

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005078470A2 (en) * 2004-02-10 2005-08-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic resonance imaging method
CN1799498A (zh) * 2004-12-31 2006-07-12 西门子(中国)有限公司 磁共振成像快速广义自校准并行采集图像重建算法
WO2012085810A2 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rapid parallel reconstruction for arbitrary k-space trajectories
CN102435966A (zh) * 2011-09-02 2012-05-02 中国科学院深圳先进技术研究院 三维磁共振成像方法及系统

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