CN110148134A - 血管成像方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种血管成像方法及装置，其中，该方法包括如下步骤：扫描步骤，扫描无预饱和脉冲带的TOF序列；提取步骤，在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。本发明中，不对TOF序列施加预饱和脉冲，可节省预饱和脉冲占用的时间，从而可在一个重复时间内激发多个层，达到快速扫描填充K空间的目的，也缩短了扫描时间。本发明可以在不施加预饱和射频脉冲情况下，通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，得到纯粹的动脉或静脉血管图像。

Description

血管成像方法及装置
技术领域
本发明涉及血管成像技术领域，具体而言，涉及一种血管成像方法及装置。
背景技术
由于磁共振血管成像(MRA)具有操作简单、无创、无需造影剂等特点，已经成为血管检查的常规方式之一。在磁共振血管造影成像中，时间飞跃法(TOF)是一种最常见的方式。该技术通常采用快速梯度回波(GRE)序列进行采集，通过快速的反复激发，将成像容积内的组织信号饱和，而血液基于流入效应，新流入的血液由于没有受到这种反复的激发，具有较高的核磁信号，从而与背景产生明显的对比度差异。
这种流动效应产生的血管信号，会同时产生动脉和静脉的信号。由于动脉血和静脉血的血流方向基本是反向的，现实扫描中为了方便检查，以动脉血管成像为例，参见图1，通常选择性的在远端静脉流入的方向施加一个预饱和带，将静脉血的信号饱和，这样流入扫描层中的静脉血信号与背景组织一样被饱和，而从另一方向流入的动脉血，由于没有饱和效应，将具有较高的信号，从而形成只有动脉血管的MRA图像。反之在动脉端加饱和带，同样可以得到静脉血管成像。
正如前述所说，为了达到这种预饱和的效果，需要在扫描序列前，施加饱和射频脉冲和扰相梯度，这种方式无疑增加了扫描的时间，而且大量频繁的射频脉冲会导致较高的射频能量吸收率(SAR)。
发明内容
鉴于此，本发明提出了一种血管成像方法及装置，旨在解决目前扫描时间长的问题。
一个方面，本发明提出了一种血管成像方法，该方法包括如下步骤：扫描步骤，扫描无预饱和脉冲带的所述TOF序列；提取步骤，在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。
进一步地，上述血管成像方法中，在所述扫描步骤中，根据重复时间确定扫描层数。
进一步地，上述血管成像方法中，在所述扫描步骤中，根据血液流速确定间隔层数。
进一步地，上述血管成像方法中，在所述扫描步骤中，从血液流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。
进一步地，上述血管成像方法中，在所述提取步骤中，根据所述动脉血管的生理解剖位置提取所述动脉血管，以及根据所述静脉血管的生理解剖位置提取所述静脉血管。
本发明中，不对TOF序列施加预饱和脉冲，可节省预饱和脉冲占用的时间，从而可在一个重复时间内激发多个层，达到快速扫描填充K空间的目的。由于可在一个重复时间内进行多层扫描，大大的提高了TOF序列的时间分辨率，因此，可以适当的延长重复时间，以增加血管的流空效应，减小血液的重复激发导致的信号降低。同时，本发明可以在不施加预饱和射频脉冲情况下，通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，得到纯粹的动脉或静脉血管图像。
另一方面，本发明还提出了一种血管成像装置，该装置包括：扫描模块，用于扫描无预饱和脉冲带的所述TOF序列；提取模块，用于在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。
进一步地，上述血管成像装置中，所述扫描模块用于根据重复时间确定扫描层数。
进一步地，上述血管成像装置中，所述扫描模块还用于根据血液流速确定间隔层数。
进一步地，上述血管成像装置中，所述扫描模块还用于从血液流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。
进一步地，上述血管成像装置中，所述提取模块还用于根据所述动脉血管的生理解剖位置提取所述动脉血管，以及根据所述静脉血管的生理解剖位置提取所述静脉血管。
本发明中，不对TOF序列施加预饱和脉冲，可节省预饱和脉冲占用的时间，从而可在一个重复时间内激发多个层，达到快速扫描填充K空间的目的。扫描模块由于可在一个重复时间内进行多层扫描，大大的提高了TOF序列的时间分辨率，因此，可以适当的延长重复时间，以增加血管的流空效应，减小血液的重复激发导致的信号降低。同时，本发明可以在不施加预饱和射频脉冲情况下，提取模块通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，得到纯粹的动脉或静脉血管图像。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为现有技术中TOF序列预饱和带和选层实施示意图；
图2为本发明实施例提供的血管成像方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的血管成像方法中，TOF序列时序图；
图4为本发明实施例提供的血管成像装置的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
方法实施例：
参见图2，图2为本实施例提供的血管成像方法的流程图。如图所示，该方法包括如下步骤：
扫描步骤S210，扫描无预饱和脉冲带的所述TOF序列。
具体地，不对TOF序列施加预饱和脉冲，直接对无预饱和脉冲的TOF序列进行扫描，即对无预饱和脉冲带的TOF序列进行扫描。由于TOF序无预饱和带，扫描时节省预饱和脉冲占用的时间，故可在一个重复时间(TR)内激发多个层，从而快速扫描填充K空间。参见图3，扫描时，根据重复时间确定扫描层数，同时，为了避免相邻层的血液流入饱和效应，对于所选层的激发可以采取间隔选层的方式，具体的间隔层数，取决于血液流动速度，血液流动快的，可以多间隔几层，血液流动慢的，可以少间隔几层。对于层的扫描方向而言，可根据所需扫描血液的流动方向(即静脉血和动脉血的区分)，从流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。
提取步骤S220，在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。
具体地，不加预饱和带的扫描方式，会使扫描得到的扫描图像中既有动脉信息，又有静脉信息。利用大数据深度学习的方式，将人工智能带利用于动静脉血管的区分中。由于人体颅脑组织相对来说是一个刚性的组织，各个组织之间的关系相对确定，因此可以通过人工智能提取动脉血管与静脉血管的不同特征点，即根据动脉血管的生理解剖位置和静脉血管的生理解剖位置，通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，高效的完成动脉血管和静脉血管的匹配，将二者与组织背景区别出来，并且做到动脉血管和静脉血管的分离。
本实施例中，不对TOF序列施加预饱和脉冲，可节省预饱和脉冲占用的时间，从而可在一个重复时间内激发多个层，达到快速扫描填充K空间的目的。由于可在一个重复时间内进行多层扫描，大大的提高了TOF序列的时间分辨率，因此，可以适当的延长重复时间，以增加血管的流空效应，减小血液的重复激发导致的信号降低。同时，本实施例可以在不施加预饱和射频脉冲情况下，通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，得到纯粹的动脉或静脉血管图像。
装置实施例：
参见图4，图4示出了本实施例提供的血管成像装置的结构框图。如图所示，该装置包括：扫描模块100和提取模块200。其中，扫描模块100用于扫描无预饱和脉冲带的TOF序列，扫描模块100还用于根据重复时间确定扫描层数、根据血液流速确定间隔层数以及从血液流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。提取模块200用于在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管，提取模块200还用于根据动脉血管的生理解剖位置提取动脉血管，以及根据静脉血管的生理解剖位置提取静脉血管。其中，该装置的具体实施过程参见上述方法实施例中的说明即可，本实施例在此不再赘述。
本实施例中，不对TOF序列施加预饱和脉冲，可节省预饱和脉冲占用的时间，从而可在一个重复时间内激发多个层，达到快速扫描填充K空间的目的。扫描模块100由于可在一个重复时间内进行多层扫描，大大的提高了TOF序列的时间分辨率，因此，可以适当的延长重复时间，以增加血管的流空效应，减小血液的重复激发导致的信号降低。同时，本实施例可以在不施加预饱和射频脉冲情况下，提取模块200通过大量的磁共振训练图像对模型进行深度学习训练，通过回归分析或卷积网络等方式将动脉血管和静脉血管与周围组织进行分割，得到纯粹的动脉或静脉血管图像。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种血管成像方法，其特征在于，包括如下步骤：
扫描步骤，扫描无预饱和脉冲带的TOF序列；
提取步骤，在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。
2.根据权利要求1所述的血管成像方法，其特征在于，在所述扫描步骤中，
根据重复时间确定扫描层数。
3.根据权利要求1所述的血管成像方法，其特征在于，在所述扫描步骤中，
根据血液流速确定间隔层数。
4.根据权利要求1所述的血管成像方法，其特征在于，在所述扫描步骤中，
从血液流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。
5.根据权利要求1所述的血管成像方法，其特征在于，在所述提取步骤中，
根据所述动脉血管的生理解剖位置提取所述动脉血管，以及根据所述静脉血管的生理解剖位置提取所述静脉血管。
6.一种血管成像装置，其特征在于，包括：
扫描模块，用于扫描无预饱和脉冲带的TOF序列；
提取模块，用于在扫描图像中提取动脉血管和静脉血管。
7.根据权利要求6所述的血管成像装置，其特征在于，
所述扫描模块用于根据重复时间确定扫描层数。
8.根据权利要求6所述的血管成像装置，其特征在于，
所述扫描模块还用于根据血液流速确定间隔层数。
9.根据权利要求6所述的血管成像装置，其特征在于，
所述扫描模块还用于从血液流出端的位置开始，逆血流方向进行扫描。
10.根据权利要求6所述的血管成像装置，其特征在于，
所述提取模块还用于根据所述动脉血管的生理解剖位置提取所述动脉血管，以及根据所述静脉血管的生理解剖位置提取所述静脉血管。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112990029A (zh) * 2021-03-23 2021-06-18 桂林电子科技大学 一种评估静脉血管状态的方法
CN115100230A (zh) * 2022-08-24 2022-09-23 首都医科大学附属北京朝阳医院 基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5495172A (en) * 1993-04-05 1996-02-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging (MRI) apparatus employing optimum pre-saturation technique
JP2001292974A (ja) * 2000-04-13 2001-10-23 Hitachi Medical Corp 磁気共鳴イメージング装置
CN103126673A (zh) * 2011-11-25 2013-06-05 株式会社东芝 一种用于确定ce-mra扫描的触发时机的装置和方法
CN104182984A (zh) * 2014-09-01 2014-12-03 云南大学 动态超声影像中的血管边缘形态快速自动采集方法及系统
CN105445685A (zh) * 2014-07-31 2016-03-30 西门子(深圳)磁共振有限公司 磁共振血管成像方法和装置
CN106539585A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 三星电子株式会社 扫描血管的磁共振成像设备和方法
CN107773233A (zh) * 2016-08-31 2018-03-09 上海联影医疗科技有限公司 一种磁共振成像方法及装置
CN108567422A (zh) * 2018-03-02 2018-09-25 上海东软医疗科技有限公司 一种血管成像方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5495172A (en) * 1993-04-05 1996-02-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging (MRI) apparatus employing optimum pre-saturation technique
JP2001292974A (ja) * 2000-04-13 2001-10-23 Hitachi Medical Corp 磁気共鳴イメージング装置
CN103126673A (zh) * 2011-11-25 2013-06-05 株式会社东芝 一种用于确定ce-mra扫描的触发时机的装置和方法
CN105445685A (zh) * 2014-07-31 2016-03-30 西门子(深圳)磁共振有限公司 磁共振血管成像方法和装置
CN104182984A (zh) * 2014-09-01 2014-12-03 云南大学 动态超声影像中的血管边缘形态快速自动采集方法及系统
CN106539585A (zh) * 2015-09-18 2017-03-29 三星电子株式会社 扫描血管的磁共振成像设备和方法
CN107773233A (zh) * 2016-08-31 2018-03-09 上海联影医疗科技有限公司 一种磁共振成像方法及装置
CN108567422A (zh) * 2018-03-02 2018-09-25 上海东软医疗科技有限公司 一种血管成像方法和装置

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PIETRO NARDELLI ET AL.: "Pulmonary Artery–Vein Classification in CT Images Using Deep Learning", 《IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING》 *
冯敏 等: "磁共振血管成像在髂静脉受压综合征中的诊断价值", 《介入放射学杂志》 *
杨国瑞: "《临床神经外科学 诊断分析与治疗要领》", 31 October 2004, 人民军医出版社 *
栾丽伟 等: "《临床医学综合研究 上》", 31 July 2008, 中国科学技术出版社 *
王卉 等: "逆血流采集结合坡度脉冲技术在颅脑3D TOF法MRA中的应用", 《宁夏医科大学学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112990029A (zh) * 2021-03-23 2021-06-18 桂林电子科技大学 一种评估静脉血管状态的方法
CN115100230A (zh) * 2022-08-24 2022-09-23 首都医科大学附属北京朝阳医院 基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端
CN115100230B (zh) * 2022-08-24 2023-02-28 首都医科大学附属北京朝阳医院 基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端

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