CN110907873B - 一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法，基于线圈灵敏度约束生成一个合成图像，计算该合成图像与原图像的残差，由该残差进一步估计运动导致的K空间相位误差，并修正原有K空间数据。该方法不需要专门的硬件支持，不增加扫描时间，能有效消除多种运动伪影。
Description
技术领域
本发明涉及核磁影像处理领域，尤其涉及一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法。
背景技术
在磁共振扫描成像过程中，由于检测时间比较长，病人往往会有自主的或无意识的运动。这种运动会造成图像变模糊，更严重的是产生伪影，影响医生对病人的诊断。消除运动伪影是磁共振成像领域研究的重点和技术难题之一。
为了规避、矫正或者消除运动引起的图像质量下降，基本上有两种主要策略：一）前瞻性运动矫正技术，通过使用专门的硬件，例如导航回波、呼吸触发、心电触发等，实时的监控成像部位的空间位置和运动状态，并实时的改变脉冲序列控制，尽可能的规避物体运动导致到图像误差。前瞻性运动矫正方法需要专门的硬件支持，会增加扫描时间，其仅对周期性运动有效。二）回顾性运动矫正技术，不需要在扫描过程中改变脉冲序列控制，而是按预定脉冲序列采集数据，在采集完数据后经过一定的技术手段估计运动信息并校正运动引起的图像误差。回顾性运动矫正技术中，主要又分为数据过采样和常规采样两类。数据过采样技术，可以通过冗余信息估计并校正运动，其代表技术为PROPELLER (PeriodicallyRotated Overlapping Parallel Lines with Enhanced Reconstruction) 技术，运用非常广泛。但该类技术会增加扫描时间。另一类技术在常规采样的基础上，通过特定的技术校正运动，例如COCOA （Data convolution and combination operation）和PANDA（ParallelAcquisition with Non-prolonged Deghosting Algorithm）技术是利用了数据一致性原理，通过K-空间中心区域数据拟合出数据一致性核函数，利用该核函数去检测并修正数据。该类方法对随机非刚性运动，例如肠胃蠕动、血管搏动等有极好的效果，但对相关性较强的鬼影（Ghost artifacts）,例如刚性平移运动造成的鬼影，则不能校正。
随着磁共振技术的发展，多通道相控阵线圈广泛应用于磁共振设备中，用于提升图像性噪比和成像速度。为了提升成像速度，多通道相控阵线圈都经过特殊优化，其灵敏度图在空间中表现为相位和模值都快速变化。运动导致的鬼影在图像中会被快速变化的灵敏度图进行调制。从而利用灵敏度信息进行约束，可以求解出图像中的伪影成分，进而可以通过一定的技术手段消除伪影。
发明内容
本发明旨在提供一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法，不需要专门的硬件支持，不增加扫描时间，能有效消除多种运动伪影。
为达到上述目的，本发明是采用以下技术方案实现的：
本发明公开一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法，包括：
S100、使用多通道相控阵线圈进行采样，获得成像信号和系统噪声数据，
其中多通道相控阵线圈在1.5T以及更高场强磁共振系统中已经普遍使用，为常规配件。因此，既不需要特殊硬件，也不需要修改扫描控制序列；
S200、由系统噪声数据通过以下公式计算得到多通道噪声相关系数
，
其中，
表示第j通道的噪声，
分别表示第k通道的噪声，*表示复数共轭，I为噪声样本的总数量；
S300、计算得到各个通道的线圈的灵敏度图
；
S400、重建伪影图像
；
S500、由伪影图像
和灵敏度图
计算得到单通道的合成图像
，其中
其中，
表示像素位置，*表示复数共轭运算，N为通道总数目。该公式即为用线圈灵敏度图对伪影成分约束的过程。利用该公式，真实图像成分会保持不变，而被灵敏度图调制的伪影成分在很大概率上存在相位抵消，即伪影成分降低；
S600、计算原始图像
与合成图像
的残差图
，
S700、由S600残差图
计算得到相位误差
，
其中
为傅里叶变换算子，
为取相位算子；
S800、以信号模值为权重，将各个通道的相位误差
合成为
其中N为通道总数目，
为与信号模值权重相关的因子；
S900、将上述
应用到K空间数据中，进行相位校正，
其中
为进行第n轮迭代校正后的K空间数据；
S1000、将
变换到图像域，
如未满足迭代终止条件，则返回步骤S400进行下一步迭代，
如满足迭代终止条件，则迭代结束，得到的图像即为抑制运动伪影后的图像。
优选的，步骤S400中，利用傅里叶逆变换重建伪影图像。
优选的，步骤S1000中，利用傅里叶逆变换将
变换到图像域。
本发明的有益效果：
本发明提出了一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除技术。首先基于线圈灵敏度约束生成一个合成图像，计算该合成图像与原图像的残差，由该残差进一步估计运动导致的K空间相位误差，并修正原有K空间数据。通过仿真实验和志愿者实验，表明该技术能有效消除多种运动伪影，不需要专门的硬件支持，同时不增加扫描时间，能有效减轻多种运动形式导致的运动伪影。
附图说明
图1为本发明的结流程示意图；
图2为运动伪影校正仿真实验的示意图；
图3为志愿者头部成像运动伪影校正实例；
图4为志愿者腹部成像运动伪影校正实例。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。
图2中，（a）：加入线性相位误差模拟刚性平移运动的伪影图像，
（b）：（a）的校正结果，
（c）：（a）去除的伪影成分，
（d）：加入随机相位误差模拟随机运动的伪影图像，
（e）：（d）的校正结果，
（f）：（d）去除的伪影成分。
图3中，左图为原始图像，中图为校正结果，右图为去除的伪影成分。
图4中，左图为原始图像，中图为校正结果，右图为去除的伪影成分。
在头部扫描过程中，病人有一定的概率会晃动头部，导致伪影。该实施例以T2 FSE序列为例，回波链长度为16，采用多通道头部专用相控阵线圈。本发明技术能很好的印制该类型的运动伪影，具体实施方式如图1~4所示，包括如下步骤。
第1步：
常规扫描T2 FSE序列，采集原始K空间数据，并采集多通道噪声数据。
第2步：噪声数据计算多通道噪声相关系数
其中，
表示第j通道的噪声，
分别表示第k通道的噪声，*表示复数共轭，I为噪声样本的总数量。
第3步：将K空间数据的中心部分（24x24）用于计算线圈灵敏度图，采用ESPIRiT算法，计算得到各个通道的线圈灵敏度图
，
ESPIRiT算法记载在Uecker M, Lai P, Murphy M J, et al. ESPIRiT—aneigenvalue approach to autocalibrating parallel MRI: where SENSE meets GRAPPA[J]. Magnetic resonance in medicine, 2014, 71(3): 990-1001中。
第4步：由傅里叶逆变换重建出伪影图像
。
第5步：由线圈灵敏度图进行约束，计算得到单通道的合成图像
第6步：计算原始图像与合成图像的残差图
第7步：由第6步残差图计算得到相位误差
其中
为傅里叶变换算子，
为取相位算子。
第8步：以信号模值为权重，将各个通道的相位误差
合成为一个通道
其中N为通道总数目，
第i通道K空间数据；
对通道合成后的
，沿频率编码方向，即与K空间数据频率编码方向对应，进行一维去噪滤波，
其中
为一个窗宽为7的一维中值滤波器。
第9步：将上述
应用到K空间数据中，进行相位校正
其中
为进行第n轮迭代校正后的K空间数据。
第10步，利用傅里叶逆变换将
变换到图像域，如未满足迭代终止条件，则返回第4步进行下一步迭代。在该实施例中，第10次迭代后结束，得到的图像即为抑制运动伪影后的图像。实验结果见图3，由于病人头部晃动导致的伪影，很大程度上被抑制。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于线圈灵敏度相位约束的运动伪影消除方法，其特征在于包括：
S100、使用多通道相控阵线圈进行采样，获得成像信号和系统噪声数据；
S200、由系统噪声数据通过以下公式计算得到多通道噪声相关系数
，
其中，
表示第j通道的噪声，
分别表示第k通道的噪声，*表示复数共轭，I为噪声样本的总数量；
S300、计算得到各个通道的线圈的灵敏度图
；
S400、重建伪影图像
；
S500、由伪影图像
和灵敏度图
计算得到单通道的合成图像
，其中
其中，
表示像素位置，*表示复数共轭运算，N为通道总数目；
S600、计算伪影图像
与合成图像
的残差图
，
S700、由S600残差图
计算得到相位误差
，
其中
为傅里叶变换算子，
为取相位算子；
S800、以信号模值为权重，将各个通道的相位误差
合成为
其中N为通道总数目，
为与信号模值权重相关的因子；
S900、将上述
相位误差应用到K空间数据中，进行相位校正，
其中
为进行第n轮迭代校正后的K空间数据；
S1000、将
变换到图像域，
如未满足迭代终止条件，则返回步骤S400进行下一步迭代，
如满足迭代终止条件，则迭代结束，得到的图像即为抑制运动伪影后的图像。
2.根据权利要求1所述的运动伪影消除方法，其特征在于：步骤S400中，利用傅里叶逆变换重建伪影图像。
3.根据权利要求1所述的运动伪影消除方法，其特征在于：步骤S1000中，利用傅里叶逆变换将
变换到图像域。
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Date of cancellation: 20231117 Granted publication date: 20211105 |
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