CN110412494B - 扫描序列确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种扫描序列确定方法、装置、计算机设备和存储介质，终端根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置，其中，预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率，并根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，进而根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置，也即是说，目标梯度脉冲配置是根据周围神经刺激模型确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，和初始梯度脉冲配置确定的，避免了对所有的临床应用场景通过一种方式限制对应的梯度脉冲的幅值和爬升率的情况，避免了最大梯度脉冲的幅值和爬升率得不到充分利用导致的降低磁共振图像质量的问题。

Description

扫描序列确定方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明涉及磁共振成像(Magnetic resonance imaging，简称MRI)技术领域，特别是涉及了一种梯度脉冲配置方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
磁共振成像是断层成像的一种，它利用磁共振现象从人体中获得电磁信号,并重建出人体信息。其成像的基本原理为：原子核带有正电，许多元素的原子核，如1H、19FT和31P等进行自旋运动。通常情况下，原子核自旋轴的排列是无规律的，但将其置于外加磁场中时，核自旋空间取向从无序向有序过渡。这样一来，自旋的核同时也以自旋轴和外加磁场的向量方向的夹角绕外加磁场向量旋进，这种旋进叫做拉莫尔旋进，就像旋转的陀螺在地球的重力下的转动。自旋系统的磁化矢量由零逐渐增长，当系统达到平衡时，磁化强度达到稳定值。如果此时核自旋系统受到外界作用，如一定频率的射频激发原子核即可引起共振效应。这样，自旋核还要在射频方向上旋进，这种叠加的旋进状态叫做章动。在射频脉冲停止后，自旋系统已激化的原子核，不能维持这种状态，将回复到磁场中原来的排列状态，同时释放出微弱的能量，成为射电信号，把这许多信号检出，并使之能进行空间分辨，就得到运动中原子核分布图像。。磁共振系统包括磁体部分、磁共振波谱仪部分、数据处理和图像重建部分等，其中，磁体主要包括产生主磁场的主磁体、具有匀场功能的补偿线圈、产生梯度场的梯度线圈等。进一步地，梯度线圈产生的梯度磁场主要用于断层厚度选择、相位编码和频率编码，梯度磁场系统是磁共振成像系统核心之一。
由于梯度磁场的剧烈变化会对人体造成一定的影响，特别是引起周围神经刺激(Peripheral nerve stimulation，简称PNS)，因此梯度场强和切换率不是越高越好，是有一定限制的。通常通过限制梯度脉冲序列中梯度脉冲的幅值和爬升率来控制梯度场强和切换率。在具体的限制梯度脉冲序列时，通常是需要满足所有临床应用场景来限制梯度脉冲的幅值和爬升率的。
然而，采用上述方法对梯度脉冲序列限制，使得根据上述梯度脉冲序列得到的磁共振图像的准确度不高。
发明内容
基于此，有必要针对根据传统梯度脉冲序列配置方法得到的磁共振图像准确度不高的问题，提供了一种扫描序列确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，一种扫描序列确定方法，所述扫描序列包括目标射频脉冲和目标梯度脉冲，该目标梯度脉冲的确定方法包括：
根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置。
在其中一个实施例中，上述根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置，包括：
判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；
若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
在其中一个实施例中，若全局最大PNS值超过预设阈值，则更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置。
在其中一个实施例中，上述更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值或爬升率，得到目标梯度脉冲配置，包括：
根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；
根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
在其中一个实施例中，上述根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置，包括：
判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；
若存在邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率；
根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略。
在其中一个实施例中，上述按照预设的搜索范围，迭代搜索邻接剃度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率，包括：
在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；
对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
在其中一个实施例中，周围神经刺激模型包括：
Figure BDA0002121807190000031
其中，o表示多个方向的梯度单元合并后的等效PNS值；wi表示各梯度单元的权重；oi表示各个方向梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，1≤i≤3。
第二方面，一种扫描序列确定装置，该装置包括：
获取模块，用于根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
第一确定模块，用于根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大梯度脉冲值PNS值；
第二确定模块，用于根据全局最大PNS值、初始梯度脉冲配置和目标优化函数，确定目标梯度脉冲配置。
第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述梯度脉冲配置方法所述的方法步骤。
第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述梯度脉冲配置方法所述的方法步骤。
上述梯度脉冲配置方法、装置、计算机设备和存储介质，终端根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置，其中，预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率，并根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，进而根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置，也即是说，目标梯度脉冲配置是根据周围神经刺激模型确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，和初始梯度脉冲配置确定的，避免了对所有的临床应用场景通过一种方式限制对应的梯度脉冲的幅值和爬升率的情况，进而避免了最大梯度脉冲的幅值和爬升率得不到充分利用导致了降低磁共振图像质量的问题。
附图说明
图1为一个实施例中扫描序列确定方法的流程示意图；
图1a为一个实施例扫描序列中梯度脉冲的示意图；
图1b为一个实施例中周围神经刺激模型的结构示意图；
图2为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图；
图3为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图；
图4为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图；
图5为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图；
图6为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图；
图7为一个实施例提供的扫描序列确定装置的结构示意图；
图8为另一个实施例提供的扫描序列确定装置的结构示意图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
本申请提供的扫描序列确定方法、装置、设备和存储介质，旨在解决传统梯度脉冲序列配置方法得到的磁共振图像准确度不高的问题。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
需要说明的是，本申请实施例提供的扫描序列确定方法，其执行主体可以是如磁共振谱仪系统的扫描序列确定装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为梯度脉冲配置终端部分或者全部。扫描序列确定终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
图1为一个实施例中扫描序列确定方法的流程示意图。扫描序列包括目标射频脉冲和目标梯度脉冲，本实施例涉及的是如何得到目标梯度脉冲配置的具体过程。如图1所示，该方法包括以下步骤：
S101、根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；其中，预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率。
具体地，梯度脉冲可以是如图1a所示的脉冲信号，每一个梯度脉冲存在其对应的幅度和爬升率。初始梯度脉冲配置可以是通过预设的脉冲配置规则，对一个或多个梯度脉冲的幅度和爬升率设置得到的。预设的脉冲配置规则可以用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率。例如，可以根据预设的脉冲配置规则对一个或多个梯度脉冲零阶距、一阶矩进行设置，使得各梯度脉冲的幅度和爬升率满足预设要求，得到初始梯度脉冲配置。若待配置的梯度脉冲包括选层梯度、选层回聚梯度、读出梯度、相位编码梯度、散相梯度和损毁梯度。各梯度脉冲的配置需要满足以下要求：
(1)选层梯度幅值Gss大小由射频带宽BWrf、层厚Thickness决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000061
(2)选层回聚梯度零阶矩M0-ssr由选层梯度Gss和持续时间T决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000062
(3)读出梯度幅值Gro大小由像素读出带宽pbw、读出分辨率readresolution、读出视场角FOVro决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000071
(4)读出预散相的零阶矩M0-rod由读出梯度Gro大小和持续时间T决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000072
(5)相位编码梯度的零阶矩M0-pe由相位视场角FOVpe决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000073
(6)散相梯度零阶矩M0-sp大小由体素Voxel大小和需要散相的角度φsp决定，具体为：
Figure BDA0002121807190000074
(7)损毁梯度零阶矩M0-crush大小由体素Voxel大小和需要损毁角度φcrush决定：
Figure BDA0002121807190000075
(8)各梯度脉冲一阶矩针对不同的应用场景进行设置得到的，不同的应用场景包括：流动补偿、流动编码、流动散相和流动选择。
通过上述要求对选层梯度、选层回聚梯度、读出梯度、相位编码梯度、散相梯度和损毁梯度进行配置，得到的配置后的选层梯度、选层回聚梯度、读出梯度、相位编码梯度、散相梯度和损毁梯度，即为初始梯度脉冲配置。当然初始梯度脉冲配置还可以包括梯度脉冲的激发时序和梯度脉冲的持续时间。
S102、根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值。
具体地，待检测目标为当前需要检测的对象，其可以是腕关节，也可以是腹部组织，还可以是脑部组织，本申请实施例对此不做限制。周围神经刺激模型可以是指对初始梯度脉冲配置搜索得到最大值的模型，其中，周围神经刺激模型的参数由待检测目标的特性确定，例如，可以根据待检测目标的类型，确定周围神经刺激模型的参数。可选地，待检测目标的类型可以是头部、四肢、胸部、盆腔或者全身等。处于逻辑轴上的梯度脉冲在不同的定位方位下，投射在物理轴即各梯度单元的分量也不同，根据周围神经刺激模型参数和梯度单元分量确定最大的PNS方向，在最大的PNS方向下的PNS值即为全局最大PNS值。可选地，本申请中的逻辑轴可包括选层梯度(slice select，SS)、相位编码梯度(phase encoding，PE)、读出梯度(read out，RO)三个方向；物理轴可包括X轴、Y轴和Z轴，例如主磁场方向定义为Z轴(与水平方向平行)；X轴及Y轴与Z轴垂直，X轴在人体左右方向上，指向人体解剖位置的左侧；Y轴在人体的前后方向上，指向人体解剖位置的前侧。在X、Y、Z三轴上各有一组梯度线圈，即物理轴的X轴梯度线圈、Y轴梯度线圈、Z轴梯度线圈。在具体的搜索周围神经刺激模型中各方向的最大值时，可以采用如图1b所示的模型，该模型采用十二面体的6个顶点作为法向量，每个法向量遍历6个旋转角，共6*6＝36个方向，额外和三个物理轴平行的6组组合，总共6+6*6＝42次方向搜索得到近似的PNS最大值，所对应的方向即为PNS最大方向。
S103、根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置。
具体地，在上述实施例的基础上，获得了全局最大PNS值和初始梯度脉冲时，可以根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲，确定目标梯度脉冲配置，其中，目标梯度脉冲配置中各梯度脉冲的值满足相关法规的要求，其中，相关法规可以是中华人民共和国医药行业标准中医用电气设备第2-33部分：医疗诊断用磁共振设备安全专用要求，或，美国食品药品监督局FDA设置的法规，IEC60601-1-1-11:2015。终端可以根据全局最大PNS值，直接将初始梯度脉冲配置确定为目标梯度脉冲配置；也可以通过比较全局最大PNS值与上述法规中对梯度脉冲值的限制，更新初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅度和爬升率，使得更新后的初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲满足相关规定中对梯度脉冲值的限制，得到目标梯度脉冲配置。在一个实施例中，还可设置目标优化函数，该目标优化函数可以包括梯度脉冲持续时间、梯度脉冲零阶矩、梯度脉冲一阶矩、梯度脉冲噪声、或梯度脉冲涡流中的至少一种参数，用于实现梯度脉冲持续时间最短，或梯度脉冲固定时间内提供的零阶矩或一阶矩最大，或梯度脉冲噪音最小，或梯度脉冲涡流最小等。例如，对于更新后的初始梯度脉冲配置，确定其是否符合目标优化函数，若是，则令更新后的初始梯度脉冲配置为目标梯度脉冲配置；若否，则继续更新初始梯度脉冲配置，直至符合目标优化函数。通过设置目标优化函数，可确定是降幅值或降爬升率或既降幅值又降爬升率使目标优化函数最优，从而得到目标梯度脉冲配置；本申请实施例对此不做限制。
上述梯度脉冲配置方法，终端根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置，其中，预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率，并根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，进而根据全局最大PNS值、初始梯度脉冲配置和最优目标函数，确定目标梯度脉冲配置，也即是说，目标梯度脉冲配置是根据周围神经刺激模型确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值，和初始梯度脉冲配置确定的，避免了所有的临床应用场景通过一种方式限制对应的梯度脉冲的幅值和爬升率的情况，进而避免了最大梯度脉冲的幅值和爬升率得不到充分利用导致的降低磁共振图像质量的问题。
可选地，周围神经刺激模型包括：
Figure BDA0002121807190000091
其中，o表示三个方向的梯度单元产生后等效/叠加的PNS值；wi表示各个方向梯度单元的权重；oi表示各梯度单元单独的PNS值，i表示梯度单元的序号，1≤i≤3。其中，梯度单元可包括X轴方向梯度单元、Y轴方向梯度单元或者Z轴方向梯度单元中的至少一个。
需要说明的是，本申请实施例中仅阐述了梯度脉冲的确定方法过程，扫描序列的生成还包括射频脉冲的确定方法过程，具体可通过与射频脉冲相关的比吸收率(SpecificAbsorption Rate，SAR)模型确定。例如，输入患者的身高、体重、目标扫描部位等登记信息，该模块确定与扫描模块对应的SAR模型，输入初始射频脉冲配置，即可得知经过优化的目标射频脉冲配置。目标射频脉冲配置可以是射频脉冲的激发时序、射频脉冲的翻转角等。
图2为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置/确定方法的流程示意图，本实施例涉及的是如何根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置的具体过程，如图2所示，上述S103“根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置”一种可能的实现方法包括以下步骤：
S201、判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；若否，则执行S202；可选地，若是，则执行S203。
具体地，预设的梯度脉冲阈值可以是指根据上述法规得到的各梯度脉冲的最大值，其可以是指各梯度脉冲均不超过预设的阈值，也可以是指梯度脉冲各维度的值不超过该维度的预设阈值，本申请实施例对此不做限制。以预设的脉冲阈值是梯度脉冲各维度的值不超过该维度的预设阈值为例，若预设的脉冲阈值为维度x对应的预设阈值为10dBm，维度y对应的预设阈值为5dBm，当得到的全局最大PNS值为在维度x上为6dBm时，则全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值。
在上述实施例的基础上，若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。若全局最大PNS值超过预设的梯度脉冲阈值，则通过更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，使得全局最大PNS值不超过预设的梯度脉冲阈值，得到目标梯度脉冲配置。
S202、将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
S203、更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置。
具体地，若全局最大PNS值超过预设的梯度脉冲阈值，则可以通过更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，使得更新后的初始梯度脉冲配置的全局最大PNS值不超过预设的梯度脉冲阈值，此时将更新后的初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。其中梯度脉冲的幅值可以以图1a中梯形的高度来表示，梯度脉冲的爬升率可以以图1a中梯形的斜率来表示。在具体的更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率时，可以采用解析解直接更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，也可以采用二分法查找得到更新后初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，并根据得到的梯度脉冲的幅值和/或爬升率来更新初始梯度脉冲配置，本申请实施例对此不做限制。
上述梯度脉冲配置方法，终端判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值，若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置，使得在全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值的情况下，直接将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置，避免了不必要的运算，也即是说，采用本实施例的梯度脉冲配置方法，在梯度脉冲满足预设的梯度脉冲阈值时，所需的计算量小，进而提高了梯度脉冲配置的效率。
图3为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图，本实施例涉及的是如何更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置的具体过程，如图3所示，上述S203“更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置”一种可能的实现方法包括以下步骤：
S301、根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量。
具体地，梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量，其可以是降低初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值；也可以是更改初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的爬升率；还可以是同时降低初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值，和，更改初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的爬升率；本申请实施例对此不做限制。在上述实施例的基础上，当全局最大PNS值超过预设的梯度脉冲阈值，需要更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率时，可以根据初始脉冲梯度配置中梯度脉冲的幅值和/或爬升率，与预设的梯度脉冲阈值对应的梯度脉冲的幅值阈值和爬升率阈值之间的差值，确定初始脉冲梯度配置中梯度脉冲的幅值的更改量，和/或爬升率的更改量，即确定上述梯度脉冲降幅策略。在具体地确定梯度脉冲降幅策略时，可以根据人工智能模型智能的确定梯度脉冲降幅策略是降低梯度脉冲的幅值，还是降低梯度脉冲的爬升率。例如，当需要在最短时间配置梯度脉冲时，梯度脉冲降幅策略可以是降低梯度脉冲的爬升率；当需要在固定时间内配置梯度脉冲时，梯度脉冲降幅策略可以是降低梯度脉冲的幅值。
S302、根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
具体地，在上述实施例的基础上，确定梯度脉冲降幅策略时，根据梯度脉冲降幅策略中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量，对初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值/或爬升率进行更改，得到更新后的初始梯度脉冲配置，并将更新后的初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
上述梯度脉冲配置方法，终端根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量，并根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置，使得在全局最大PNS值超过预设的梯度脉冲阈值的情况下，通过根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值得到的梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置，进而使得目标梯度脉冲配置中的全局最大PNS值不超过预设的梯度脉冲阈值，进而确保了根据目标梯度脉冲配置的磁共振设备在采集待检测目标的图像时，输出的梯度脉冲在预设的安全范围内，进而确保了待检测目标的安全。
在一种情况下，待更改的梯度脉冲还可能存在邻接梯度脉冲的情况，在存在邻接梯度脉冲时，在更新初始梯度脉冲配置时，还要根据邻接梯度脉冲的爬升率来更新初始梯度脉冲配置。下面通过图4来详细说明。
图4为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图，本实施例涉及的是如何根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置的具体过程，如图4所示，上述S302“根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置”一种可能的实现方法包括以下步骤：
S401、判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若存在邻接梯度脉冲，则执行S402。
具体地，梯度脉冲相关的序列可以是自旋回波序列(FSE)、梯度回波序列(GRE)、平面回波序列(EPI)或者波谱扫描序列(MRS)等序列，这些序列的脉冲梯度可以包括邻接梯度脉冲，邻接梯度脉冲一般是选层梯度或读出梯度。在实际扫描过程中，邻接梯度脉冲会引入额外的PNS值。在上述实施例的基础上，当需要对初始梯度脉冲配置中的一个梯度脉冲进行更改时，可以先判断该待更改的梯度脉冲是够存在邻接梯度脉冲。继续以图1a为例，当G1、G2、G3为待更改的梯度脉冲组时，则存在邻接梯度脉冲GL和GR；其中G1为选层方向梯度；G2为相位编码梯度；G3为读出方向梯度；GL为左邻接梯度；GR为右邻接梯度。当存在邻接梯度脉冲时，则执行下述S402。
S402、在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率。
具体地，预设的搜索范围可以指示在邻接梯度脉冲的爬升率的范围，其可以是根据用户的设置得到的搜索范围。邻接梯度脉冲的目标爬升率可以是在上述预设的搜索范围内的一个或一组爬升率，本申请实施例对此不做限制。终端可以在预设的搜索范围内，搜索得到多个邻接梯度脉冲的爬升率，选择其中的一个或一组，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
可选地，可以根据图5所示实施例来得到邻接梯度脉冲的目标爬升率，如图5所示，“在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率”一种可能的实现方法包括以下步骤：
S501、在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率。
具体地，预设的步长阈值可以是根据用户设置得到步长，其中步长可以用于指示在进行迭代搜索时，每次增加或减少的爬升率。在预审的搜索范围内，每次增加或减少预设的步长阈值，得到多个邻接梯度脉冲的爬升率，即邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率。
S502、对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
在每一个搜索步长下，更新梯度脉冲降幅策略，从而得到对应的梯度脉冲配置，并得到优化目标函数值。
S403、根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略。-对比每一个搜索步长下优化目标函数数，选取最优值，所对应的梯度脉冲配置和邻接梯度脉冲爬升率，即为目标梯度配置和爬升率配置。
在一个实施例中，在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率包括如下步骤：
1)在预设的搜索范围内，确定邻接梯度脉冲在当前步长下的第一爬升率，并计算第一爬升率下梯度脉冲序列对应的当前PNS值；
2)比较当前PNS值和目标PNS值，若当前PNS值大于目标PNS值，则令目标PNS值保持恒定；若当前PNS值小于目标PNS值，则将当前PNS值更新为目标PNS值，并记录当前步长下的第一爬升率。
3)获取下一步长对应的邻接梯度脉冲的第二爬升率；并判断该步长是否在预设的搜索范围内，如条件满足则继续执行步骤4)；如条件不满足，则结束搜索过程。
4)计算第二爬升率下梯度脉冲序列对应的当前PNS值；并返回步骤2)重新执行。
上述梯度脉冲配置方法，判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若存在邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率，并根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略，使得在待更改的梯度脉冲存在邻接梯度脉冲时，通过更新初始梯度脉冲配置得到目标梯度脉冲配置，不仅可以通过更给待更改的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，还可以通过更改待更改的梯度脉冲的邻接梯度脉冲的爬升率得到，也即是说，在更新初始梯度脉冲配置的过程中，可以对初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲进行更改，提高了梯度脉冲配置的全面性。
图6为另一个实施例扫描序列中梯度脉冲配置方法的流程示意图，如图6所示，该方法包括以下步骤：
S601、根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；其中，预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率。
S602、根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值。
S603、判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；若否，则执行S604；若是，则执行S605。
S604、将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
S605、根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略。
S606、判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若是，则执行S607；若否，则执行S610。
S607、在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率。
S608、对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
S609、根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略，并执行S610。
S610、根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
本申请实施例提供的梯度脉冲配置方法，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
应该理解的是，虽然图1-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示，依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
图7为一个实施例中提供的扫描序列确定装置的结构示意图，如图7所示，该扫描序列确定装置具体可以是磁共振系统的谱仪，其包括：获取模块10、第一确定模块20和第二确定模块30，其中：
获取模块10，用于根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
第一确定模块20，用于根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
第二确定模块30，用于根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置。
可选地，该扫描序列确定装置还可包括射频脉冲确定模块，用于根据SAR模型生成目标射频脉冲配置。例如，输入患者的身高、体重、目标扫描部位等登记信息，该模块确定与扫描模块对应的SAR模型，输入初始射频脉冲配置，即可得知经过优化的目标射频脉冲配置。目标射频脉冲配置可以是射频脉冲的激发时序、射频脉冲的翻转角等。
本申请实施例提供的扫描序列确定装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
图8为另一个实施例中提供的扫描序列确定装置的结构示意图，在图7所示实施例的基础上，如图8所示，第二确定模块30包括：判断单元301和确定单元302，其中：
判断单元301，用于判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；
若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则确定单元302用于将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，若全局最大PNS值超过预设阈值，则确定单元302用于更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，确定单元302具体用于根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，确定单元302具体用于判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若存在邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率；根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略。
在一个实施例中，确定单元302具体用于在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
在一个实施例中，周围神经刺激模型包括：
Figure BDA0002121807190000191
其中，o表示三个方向的梯度单元合并后等效全局最大PNS值；wi表示各个方向梯度单元的权重；oi表示各梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，1≤i≤3。
本申请实施例提供的梯度脉冲配置装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
关于一种梯度脉冲配置装置的具体限定可以参见上文中对梯度脉冲配置方法的限定，在此不再赘述。上述梯度脉冲配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端设备，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种梯度脉冲配置方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：若全局最大PNS值超过预设阈值，则更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置。
判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和，预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若存在邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率；根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
在一个实施例中，周围神经刺激模型包括：
Figure BDA0002121807190000211
其中，o表示三个方向的梯度单元合并后等效全局最大PNS值；wi表示各个方向梯度单元的权重；oi表示各梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，1≤i≤3。
本实施例提供的终端设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
根据待检测目标的周围神经刺激模型，确定初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
根据全局最大PNS值和初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：若全局最大PNS值超过预设阈值，则更新初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到目标梯度脉冲配置。
判断全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；若全局最大PNS值未超过预设的梯度脉冲阈值，则将初始梯度脉冲配置作为目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：根据初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；梯度脉冲降幅策略包括初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；根据梯度脉冲降幅策略，更新初始梯度脉冲配置，得到目标梯度脉冲配置。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：判断初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；若存在邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，搜索邻接梯度脉冲的爬升率，得到邻接梯度脉冲的目标爬升率；根据邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新梯度脉冲降幅策略。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；对比邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为邻接梯度脉冲的目标爬升率。
在一个实施例中，周围神经刺激模型包括：
Figure BDA0002121807190000221
其中，o表示三个方向的梯度单元合并后等效全局最大PNS值；wi表示各个方向梯度单元的权重；oi表示各梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，1≤i≤3。
本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例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)

1.一种扫描序列确定方法，所述扫描序列包括目标射频脉冲和目标梯度脉冲，其特征在于，所述目标梯度脉冲的确定方法包括：
根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；所述预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定所述初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置；
所述根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置，包括：
判断所述全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；
若所述全局最大PNS值超过所述预设的梯度脉冲阈值，则更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，若所述全局最大PNS值未超过所述预设的梯度脉冲阈值，则将所述初始梯度脉冲配置作为所述目标梯度脉冲配置。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置，包括：
根据所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和所述预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；所述梯度脉冲降幅策略包括所述初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；
根据所述梯度脉冲降幅策略，更新所述初始梯度脉冲配置，得到所述目标梯度脉冲配置。
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述梯度脉冲降幅策略，更新所述初始梯度脉冲配置，得到所述目标梯度脉冲配置，包括：
判断所述初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；
若存在所述邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索所述邻接梯度脉冲的爬升率，得到所述邻接梯度脉冲的目标爬升率；
根据所述邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新所述梯度脉冲降幅策略。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述在预设的搜索范围，迭代搜索所述邻接剃度脉冲的爬升率，得到所述邻接梯度脉冲的目标爬升率，包括：
在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到所述邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；
对比所述邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为所述邻接梯度脉冲的目标爬升率。
6.根据权利要求1-5任一项所述方法，其特征在于，所述周围神经刺激模型包括：
Figure FDA0003095129110000021
其中，所述o表示多个方向的梯度单元合并后的等效PNS值；所述wi表示各梯度单元的权重；所述oi表示各个方向梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，且1≤i≤3。
7.根据权利要求1-5任一项所述方法，其特征在于，所述初始梯度脉冲包括选层梯度、选层回聚梯度、读出梯度、相位编码梯度、散相梯度和损毁梯度，且各梯度脉冲分别独立配置。
8.一种扫描序列确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；所述预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；
第一确定模块，用于根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定所述初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；
第二确定模块，用于根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置；
所述第二确定模块，包括：
判断单元，用于判断所述全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；
确定单元，用于若所述全局最大PNS值超过所述预设的梯度脉冲阈值，则更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法的步骤。
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