CN112272535B - 磁共振弥散成像的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种方法可以包括获取至少两组成像数据，至少两组成像数据中的每组成像数据可以由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成(510)。该方法还可包括针对至少两组成像数据中的每组成像数据，确定与由弥散序列引起的误差相关的一个或以上校正系数(520)。该方法还可以包括基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数来确定校正后的至少两组成像数据(530)。该方法可以进一步包括通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据(540)，并且基于该平均成像数据来生成磁共振图像(550)。

Description

磁共振弥散成像的方法和系统
技术领域
本申请总体上涉及用于磁共振成像(MRI)的方法和系统，并且更具体地涉及用于磁共振弥散成像的方法和系统。
背景技术
磁共振成像(MRI)是用于医学诊断的医学成像技术。磁共振(MR)扫描仪使用强磁场、磁场梯度和无线电波来生成要扫描的对象(例如，人体中的组织或器官)的图像。磁共振弥散成像技术广泛应用于磁共振成像。使用磁共振弥散成像技术，可以通过施加弥散梯度基于水的扩散来获取与组织相关的磁共振成像数据(例如，磁共振信号)。然而，如此获取的磁共振成像数据对水扩散敏感会造成信号衰减，这可能会增加磁共振成像数据中的噪声并降低信噪比(SNR)。水扩散可以通过弥散敏感系数(即b值)来定义。弥散敏感系数越大，信号衰减可能越大，磁共振成像数据中的噪声可能就越多，信噪比(SNR)越小。然而，弥散敏感系数越大，不同类型的组织之间的对比度可能越高。因此，期望提供用于重建具有改善的SNR和高b值的磁共振图像的系统和方法。
发明内容
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的系统。该系统可以包括至少一个存储可执行指令的存储设备，以及与该至少一个存储设备通信的至少一个处理器。当所述至少一个处理器执行可执行指令时，所述至少一个处理器可以被配置为使系统执行以下操作中的一个或以上操作：至少一个处理器可以获取至少两组成像数据；至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；针对至少两组成像数据中的每组成像数据，至少一个处理器可以确定与由弥散序列引起的误差相关联的一个或以上校正系数；至少一个处理器还可以基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据；至少一个处理器还可以通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；并且所述至少一个处理器可以进一步基于平均成像数据生成磁共振图像。
在一些实施例中，一个或以上校正系数可以包括用于校正相位误差的相位校正系数或用于校正幅值误差的幅值校正系数中的至少一个。
在一些实施例中，基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据，至少一个处理器可以进一步被配置为使该系统执行附加操作，包括：在图像域，在至少两组成像数据中的每组成像数据与一个或以上对应的校正系数之间执行点积。
在一些实施例中，基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据，至少一个处理器可以进一步被配置为使该系统执行附加操作，包括：在k空间域，在所述至少两组成像数据中的每组成像数据与一个或以上对应的校正系数之间执行卷积运算。
在一些实施例中，确定一个或以上校正系数，可以指示至少一个处理器使系统执行附加操作，包括：将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；确定至少两组成像数据中的每组成像数据与参考成像数据之间的相位差数据；基于相位差数据确定所述相位校正系数。
在一些实施例中，将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据，可以指示至少一个处理器以使系统执行附加操作，包括：将至少两组成像数据中具有最大幅值的一组成像数据识别为参考成像数据。
在一些实施例中，基于相位差数据确定相位校正系数，所述至少一个处理器可以进一步被配置为使所述系统执行附加操作，包括：对所述相位差数据执行低通滤波操作以获取滤波后的相位差数据；将滤波后的相位差数据指定为相位校正系数。
在一些实施例中，确定一个或以上校正系数，可以指示至少一个处理器使系统执行附加操作，包括：将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；确定至少两组成像数据中的每组成像数据与参考成像数据之间的相似数据；基于相似数据确定幅值校正系数。
在一些实施例中，将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据，可以指示至少一个处理器以使系统执行附加操作，包括：将与至少两组成像数据中的具有最大幅值的一组成像数据识别为参考成像数据。
在一些实施例中，将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据，可以指示至少一个处理器使系统执行附加操作，包括：确定与至少两组相关联的幅值数据的平均值；将与至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值指定为参考成像数据。
在一些实施例中，至少一个处理器可以进一步被配置为使系统执行附加操作，包括：对幅值校正系数执行低通滤波操作；基于滤波后的幅值校正系数确定相似数据。
在一些实施例中，弥散序列可以包括与弥散梯度相关联的至少一个弥散块和与一个或以上扫描参数相关联的至少一个成像块，该成像块在弥散序列设置在弥散块之后。
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的系统。该系统可以包括至少一个存储可执行指令的存储设备，以及与该至少一个存储设备通信的至少一个处理器。当至少一个处理器执行可执行指令时，至少一个处理器可以被配置为使系统执行以下操作中的一个或以上操作：至少一个处理器可以获取至少两组成像数据，每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；通过对至少两组成像数据执行加权，所述至少一个处理器可以确定校正后的成像数据；并且至少一个处理器可以基于校正后的成像数据来生成对象的弥散图像。
在一些实施例中，可以基于加权系数来执行加权，基于用于校正相位误差的相位校正系数或用于校正每组成像数据的幅值误差的幅值校正系数中的至少一个来确定加权系数。
在一些实施例中，基于参考成像数据确定至少一个校正系数中的至少一个，并且参考成像数据是至少两组成像数据中的具有最大幅值的一组成像数据，或者参考成像数据是与至少两组成像数据组相关联的幅值数据的平均值。
在一些实施例中，加权系数包括至少两个加权因子，至少两个加权因子中的每一个对应于至少两组成像数据中的每组成像数据的像素，并且至少两组成像数据中的每组成像数据的像素与参考成像数据的对应的像素越相似，对应于每组成像数据的像素的加权因子越大。
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的方法。该方法可以在具有一个或以上处理器和一个或以上存储介质的计算设备上实现。该方法可以包括以下操作中的一个或以上操作：获取至少两组成像数据，至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；针对至少两组成像数据中的每组成像数据，确定与由弥散序列引起的误差相关联的一个或以上校正系数；基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数来确定校正后的至少两组成像数据；通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；基于平均成像数据生成磁共振图像。
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的方法。该方法可以在具有一个或以上处理器和一个或以上存储介质的计算设备上实现。该方法可以包括以下操作中的一个或以上操作：获取至少两组成像数据，每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；通过对至少两组成像数据执行加权，确定校正后的成像数据；基于校正后的成像数据生成对象的弥散图像。
在本申请的一些方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质可以包括用于磁共振成像(MRI)的指令集。当至少一个处理器执行该指令集时，可以指示至少一个处理器执行以下操作中的一个或以上操作：所述至少一个处理器可以获取至少两组成像数据；至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；针对至少两组成像数据中的每组成像数据，至少一个处理器可以确定与由弥散序列引起的误差相关联的一个或以上校正系数；所述至少一个处理器可以基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据据对应的一个或以上校正系数确定校正后的至少两组成像数据；至少一个处理器可以通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；并且，至少一个处理器可以基于平均成像数据生成磁共振图像。
在本申请的一些方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质可以包括用于磁共振成像(MRI)的指令集。当至少一个处理器执行指令集时，可以指示至少一个处理器执行以下操作中的一个或以上操作：至少一个处理器可以获取至少两组成像数据；每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；所述至少一个处理器可以通过对所述至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据；并且至少一个处理器可以基于校正后的成像数据来生成对象的弥散图像。
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的系统。该系统可以包括获取模块、校正模块、平均模块和生成模块。获取模块可以被配置为获取至少两组成像数据，至少两组成像数据中的每组成像数据可以由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成。校正模块可以被配置为针对至少两组成像数据中的每组成像数据确定与由弥散序列引起的误差相关联的一个或以上校正系数，并基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数确定校正后的至少两组成像数据。平均模块可以被配置为通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据。并且生成模块可以被配置为基于平均成像数据来生成磁共振图像。
在本申请的一些方面，提供了一种用于磁共振成像(MRI)的系统。该系统可以包括获取模块、校正模块和生成模块。获取模块可以被配置为获取至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以通过使用弥散序列扫描对象生成。校正模块可以被配置为通过对至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据。并且生成模块可以被配置为基于校正后的成像数据生成对象的弥散图像。
本申请的一部分附加特性可以在以下描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各个方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例是非限制性的示例性实施例，在这些实施例中，各图中相同的编号表示相似的结构，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性磁共振系统的示意图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备的示例性硬件和软件组件的示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理设备的框图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于生成磁共振图像的示例性过程的流程图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定相位校正系数的示例性过程的流程图；
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于确定幅值校正系数的示例性过程的流程图；以及
图8是根据本申请的一些实施例所示的患者的示例性MR脑图像；
图9是根据本申请的一些实施例所示的患者的示例性MR前列腺图像。
以及
图10是根据本申请的一些实施例所示的示例性弥散序列。
具体实施方式
呈现以下描述以使本领域的任何技术人员能够制作和使用本公开，并且在特定应用及其要求的上下文中提供以下描述。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所披露的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。
可以理解的是，本文使用的术语“系统”、“引擎”、“单元”、“模块”和/或“区块”是用于按升序区分不同级别的不同构件、元件、部件、部分或组件的方法。然而，如果可以达到相同的目的，这些术语也可以被其他表达替换。
通常，这里使用的词语“模块”、“单元”或“块”是指体现在硬件或固件中的逻辑，或者是软件指令的集合。本文描述的模块、单元或块可以被实现为软件和/或硬件，并且可以被存储在任何类型的非暂时性计算机可读介质或另一存储设备中。在一些实施例中，可以编译软件模块/单元/块并将其链接到可执行程序中。应当理解，软件模块可以从其他模块/单元/块或从它们自身调用，和/或可以响应检测到的事件或中断来调用。被配置为在计算设备(例如，图2中所示的处理器210)上执行的软件模块/单元/块可以被提供在计算机可读介质上，例如为光盘、数字视频盘、闪存驱动器、磁盘或任何其他有形媒体，或者作为数字下载(并且可以最初以压缩或可安装的格式存储，需要在执行之前进行安装、解压或解密)。这里的软件代码可以被部分的或全部的储存在执行操作的计算设备的存储设备中，并应用在计算设备的操作之中。软件指令可以嵌入在固件(例如，可擦可编程只读内存(EPROM))中。还应当理解，硬件模块/单元/块可以包括在连接的逻辑组件中，例如门和触发器，和/或可以包括可编程单元，例如可编程门阵列或处理器。这里描述的模块/单元/块或计算设备功能可以实现为软件模块/单元/块，但是可以用硬件或固件表示。通常，这里描述的模块/单元/块指的是逻辑模块/单元/块，其可以与其他模块/单元/块组合或者分成子模块/子单元/子块，尽管它们是物理组织或存储器件。该描述可适用于系统、引擎或其一部分。
本申请中所使用的术语仅出于描述特定示例实施例的目的，而非限制性的。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”同样可以包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本申请说明书中使用的术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整数、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其它特征、整数、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
根据以下对附图的描述，本申请的这些和其它的特征、特点以及相关结构元件的功能和操作方法，以及部件组合和制造经济性，可以变得更加显而易见，这些附图都构成本申请说明书的一部分。然而，应当理解的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用的流程图是除了根据本申请中的一些实施例的系统实现的操作。应当理解的是，流程图中的操作可以不按顺序执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将一个或以上其他操作添加到这些流程图中。也可以从流程图中删除一个或以上操作。
本申请涉及用于磁共振弥散图像重建的方法和系统。系统可以获取至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象扫描获取的磁共振信号生成。该系统还可以针对至少两组成像数据中的每组成像数据，并确定与由弥散序列引起的误差相关的一个或以上校正系数。校正系数可以用于校正由弥散序列引起的相位误差和/或幅值误差。该系统还可基于与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的一个或以上校正系数来确定校正后的至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以由一个或以上校正系数(例如，幅值校正系数)校正。对成像数据进行校正可以减少或去除由幅值误差引起的异常信号(例如，噪声)，从而提高成像数据的信噪比(SNR)。替代地或附加地，可以在复数域中对至少两组成像数据(例如，校正后的至少两组成像数据)平均(即，复数域平均)，这可以减少累积的噪声，从而提高成像数据的SNR。该系统可以基于处理后的(例如，校正和/或平均)成像数据生成目标磁共振图像。
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性磁共振系统100的示意图。如图所示，磁共振系统100可以包括磁共振扫描仪110、处理设备120、存储设备130、一个或以上终端140以及网络150。磁共振系统100中的组件可以各种方式中的一种或以上方式连接。仅作为示例，如图1所示，磁共振扫描仪110可以通过网络150连接到处理设备120。作为另一示例，磁共振扫描仪110可以直接连接到处理设备120，如磁共振扫描仪110和处理设备120可以如虚线中的双向箭头所指示进行连接。作为又一示例，存储设备130可以直接与处理设备120连接(图1中未示出)或通过网络150连接。作为再一示例，一个或以上终端140可以直接与处理设备120连接(如由连接终端140和处理设备120的虚线中的双向箭头所示)或通过网络150连接。
磁共振扫描仪110可以扫描位于其检测区域内的对象或其一部分，并生成与该对象或其一部分有关的磁共振信号。在本申请中，术语“物体”和“对象”可互换地使用。在一些实施方案中，对象可以包括身体、物质等或其组合。在一些实施例中，对象可以包括身体的特定部分，例如头部、胸部、腹部等，或其组合。在一些实施方案中，对象可以包括特定器官，例如心脏、食道、气管、支气管、胃、胆囊、小肠、结肠、膀胱、输尿管、子宫、输卵管等。磁共振扫描仪110可以包括磁体组件、梯度线圈组件和射频(RF)线圈组件。
磁体组件可以产生用于使待扫描对象极化的第一磁场(也称为主磁场)。磁体组件可以包括永磁体、超导电磁体、电阻电磁体等。
梯度线圈组件可以产生第二磁场(也称为梯度磁场)。梯度线圈组件可以包括X梯度线圈、Y梯度线圈和Z梯度线圈。梯度线圈组件可在X方向(Gx)、Y方向(Gy)和Z方向(Gz)上对主磁场生成一个或以上磁场梯度脉冲，以对对象的空间信息进行编码。在一些实施例中，X方向可以被指定为频率编码方向，而Y方向可以被指定为相位编码方向。在一些实施例中，Gx可以用于频率编码或信号读出，其通常被称为频率编码梯度或读出梯度。在一些实施例中，Gy可以用于相位编码，通常被称为相位编码梯度。在一些实施例中，Gz可以用于切片选择以获取二维的k空间数据。在一些实施例中，Gz可以用于相位编码以获取三维的k空间数据。
RF线圈组件可以包括至少两个RF线圈。RF线圈可包括一个或以上RF发射线圈和/或一个或以上RF接收线圈。RF发射线圈可以向待扫描对象发射RF脉冲。在主磁场\梯度磁场和RF脉冲的协同作用下，可以根据脉冲序列生成与对象有关的磁共振信号。RF接收线圈可以根据脉冲序列从对象获取磁共振信号。磁共振信号也可以被称为回波信号。可以使用变换操作(例如，傅立叶变换)来处理磁共振信号，以填充k空间获取k空间数据。脉冲序列可以通过成像参数以及成像参数在时序上的排列来定义。例如，脉冲序列可以由与时间有关的一个或以上参数(例如，重复时间(TR)、获取时间(TA)、回波时间(TE)等)来定义。示例性脉冲序列可以包括自旋回波序列、梯度回波序列、弥散序列、反转恢复序列等，或其组合。例如，自旋回波序列可以包括快速自旋回波(FSE)、涡流自旋回波(TSE)、弛豫增强快速采集(RARE)、半傅里叶采集单次激发自旋回波(HASTE)、涡流梯度自旋回波(TGSE)等，或其组合。梯度回波序列可以包括回波平面成像(EPI)序列。在一些实施例中，脉冲序列可以包括弥散序列。弥散序列可以包括与弥散梯度的一个或以上参数相关联的至少一个弥散块和与一个或以上扫描参数(例如，与在扫描中应用的一个或以上编码梯度相关联的参数)相关联的至少一个成像块。在一些实施例中，脉冲序列可以包括单次激发脉冲序列(例如，单次激发FSE、单次激发EPI等)、多次激发脉冲序列(例如，多次激发FSE、多次激发EPI等)在一些实施例中，对于单次激发脉冲序列(例如，单次激发FSE、单次激发EPI等)，可以在TR内施加一次RF脉冲，并且可以在TR内采样一个或以上回波信号。对于多次激发脉冲序列(例如，多次激发FSE，多次激发EPI等)，可以在TR内多次施加RF脉冲，并且可以在每次激发或激励期间采样一个或以上回波信号。
在一些实施例中，磁共振扫描仪110可以包括模数转换器(ADC)(在图1中未示出)。模数转换器可以将由一个或以上RF接收线圈接收的磁共振信号转换为磁共振成像数据。模数转换器可以是直接转换ADC、逐次逼近型ADC、斜坡比较型ADC、威尔金森ADC、积分型ADC、增量编码型ADC、流水线型ADC、西格玛-增量型ADC等，或其组合。
处理设备120可以处理从磁共振扫描仪110、终端140、存储设备130和/或其他存储设备获取和/或提取的数据和/或信息。例如，处理设备120可以获取至少两组成像数据并且基于该至少两组成像数据重建目标磁共振图像。又例如，处理设备120可以针对至少两组成像数据中的每组成像数据确定与由弥散序列引起的误差相关的一个或以上校正系数，并基于与至少两组成像数据中的每组对应的一个或以上校正系数确定校正后的至少两组成像数据。然后，处理设备120可以通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据，并且基于平均成像数据来生成目标磁共振图像。在一些实施例中，重建的图像可以被发送到终端140，并显示在终端140中的一个或以上显示设备上。在一些实施例中，处理设备120可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式或分布式的。在一些实施例中，处理设备120可以是本地的或远程的。例如，处理设备120可以经由网络150访问存储在磁共振扫描仪110、终端140和/或存储设备130中的信息和/或数据。又例如，处理设备120可以直接与磁共振扫描仪110、一个或以上终端140和/或存储设备130连接，以访问所存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备120可以被实现在云平台上。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，处理设备120可以在具有本申请中图2所示的一个或以上组件的计算设备200上实现。
存储设备130可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可以存储从终端140和/或处理设备120获取的数据。例如，存储设备130可以存储至少两组成像数据(例如，k空间数据、磁共振图像)、在磁共振图像重建中生成的中间数据(例如，一个或以上校正系数、校正后的成像数据、平均成像数据)、目标磁共振图像等。在一些实施例中，存储设备130可以存储数据和/或指令，处理设备120可以执行或使用该数据和/或指令来执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，存储设备130可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、易失性读写内存、只读内存(ROM)等或其任意组合。示例性大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写内存可以包括随机存取内存(RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取内存(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取内存(DDRSDRAM)、静态随机存取内存(SRAM)、晶闸管随机存取内存(T-RAM)和零电容随机存取内存(Z-RAM)等。示例性ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(PEROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)和数字多功能盘ROM等在一些实施例中，存储设备130可以被实现在云平台上。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
在一些实施例中，存储设备130可以与网络150连接，以与磁共振系统100的一个或以上组件(例如，处理设备120、一个或以上终端140等)通信。磁共振系统100的一个或以上组件可以通过网络150访问存储在存储设备130中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备130可以直接与磁共振系统100的一个或以上组件(例如，处理设备120、一个或以上终端140等)连接或通信。在一些实施例中，存储设备130可以是处理设备120的一部分。
终端140可以包括移动设备140-1、平板计算机140-2、膝上型计算机140-3等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备140-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等，或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可以包括智能手环、智能鞋带、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能服装、智能背包、智能配件等，或其任意组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括谷歌眼镜、Oculus Rift、Hololens、Gear VR等。在一些实施例中，一个或以上终端140可以远程操作磁共振扫描仪110。在一些实施例中，终端140可以经由无线连接来操作磁共振扫描仪110。在一些实施例中，一个或以上终端140可以接收用户输入的信息和/或指令，并且经由网络150将接收到的信息和/或指令发送给磁共振扫描仪110或处理设备120。在一些实施例中，一个或以上终端140可以从处理设备120接收数据和/或信息。在一些实施例中，一个或以上终端140可以是处理设备120的一部分。在一些实施例中，可以省略终端140。
在一些实施例中，一个或以上终端140可以经由用户界面向处理设备120发送和/或接收用于磁共振图像重建的信息。用户界面可以在终端140上以用于磁共振图像重建的应用程序的形式实现的。在一个或以上终端140上实现的用户界面可以被配置为促进用户和处理设备120之间的通信。在一些实施例中，用户可以经由在终端140上实现的用户界面输入磁共振图像重建请求。终端140可以将磁共振图像重建请求发送到处理设备120，以用于重建如本申请中的其他地方(例如，图5及相关描述)所描述的磁共振图像。在一些实施例中，用户可以经由用户界面输入和/或调整脉冲序列的扫描或成像参数。在一些实施例中，用户界面可以促进从处理设备120接收的与磁共振图像重建有关的信息和/或数据(例如，信号)的呈现或显示。例如，信息和/或数据可以包括在图像重建中由处理设备120生成的结果。例如，结果可以包括一个或以上图像(例如2D图像、3D图像等)、一个或以上数据图形、一个或以上单词、一个或以上数字、用于磁共振图像重建的一个或以上模型、使用在此类图像重建中的参数等。在一些实施例中，信息和/或数据可以被进一步配置为使终端140将结果显示给用户。
网络150可以包括可以促进磁共振系统100的信息和/或数据的交换的任何合适的网络。在一些实施例中，磁共振系统100的一个或以上组件(例如，磁共振扫描仪110、一个或以上终端140、处理设备120或存储设备130)可以与磁共振系统100的一个或以上其他组件通信信息和/或数据。例如，处理设备120可以经由网络150从磁共振扫描仪110获取磁共振信号。又例如，处理设备120可以经由网络150从终端140获取用户指令。在一些实施例中，网络150可以是任何类型的有线或无线网络或其组合。网络150可以是和/或包括公共网络(例如，互联网)、私有网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)等)、有线网络(例如，以太网)、无线网络(例如，802.11网络、Wi-Fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(“VPN”)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其任何组合。仅作为示例，网络150可以包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)、公共电话交换网(PSTN)、蓝牙TM网络、ZigBeeTM网络、近场通信(NFC)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络150可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络150可以包括诸如基站和/或互联网交换点之类的有线和/或无线网络接入点，磁共振系统100的一个或以上组件可以通过有线和/或无线接入点与网络150连接以交换数据和/或信息。
网络150可以包括可以促进磁共振系统100的信息和/或数据的交换的任何合适的网络。在一些实施例中，磁共振系统100的一个或以上组件(例如，磁共振扫描仪110、一个或以上终端140、处理设备120、存储设备130等)可以经由网络150与磁共振系统100的一个或以上其他组件发送或接收信息和/或数据。。例如，处理设备120可以经由网络150从磁共振扫描仪110获取成像数据。又例如，处理设备120可以经由网络150从终端140获取用户指令。网络150可以是和/或包括公共网络(例如，互联网)、私有网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)等)、有线网络(例如，以太网)、无线网络(例如，802.11网络、Wi-Fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(“VPN”)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其任何组合。仅作为示例、网络150可以包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)、公共电话交换网(PSTN)、蓝牙TM网络、ZigBeeTM网络、近场通信(NFC)网络等、或其任意组合。在一些实施例中，网络150可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络150可以包括诸如基站和/或互联网交换点之类的有线和/或无线网络接入点，磁共振系统100的一个或以上组件可以通过有线和/或无线接入点与网络150连接以交换数据和/或信息。
图2是根据本申请的一些实施例所示的可以在其上实现处理设备120的示例性计算设备200的硬件和/或软件组件的示意图。如图2所示、计算设备200可以包括处理器210、存储器220、输入/输出(I/O)230和通信端口240。
处理器210可以根据本文描述的技术执行计算机指令(程序代码)并执行处理设备120的功能。计算机指令可以包括例如例程、程序、对象、组件、信号、数据结构、过程、模块和功能，其执行本文描述的特定功能。例如，处理器210可以处理从磁共振扫描仪110、终端140、存储设备130和/或磁共振系统100的任何其他组件获取的数据。具体而言，处理器210可以处理从磁共振扫描仪110获取的一个或以上测量数据集。例如，处理器210可以基于数据集来重建图像。在一些实施例中，重建的图像可以存储在存储设备130、存储器220等中。在一些实施例中，可以通过I/O230在显示设备上显示重建的图像。在一些实施例中，处理器210可以执行从终端140获取的指令。在一些实施例中，处理器210可以包括一个或多个硬件处理器、诸如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)、中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、物理处理器(PPU)、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高级RISC机器(ARM)、可编程逻辑设备(PLD)、能够执行一个或以上功能的任何电路或处理器等，或其任意组合。
仅仅为了说明，在计算设备200中仅描述了一个处理器。然而，应注意，本申请中的计算设备200还可包括多个处理器。因此，如本申请中所描述的由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可以由多个处理器联合或分别执行。例如，如果在本申请中，计算设备200的处理器同时执行操作A和操作B，则应当理解，操作A和操作B也可以由计算设备中的两个或以不同的处理器联合或分开地执行。(例如，第一处理器执行操作A，第二处理器执行操作B，或者第一处理器和第二处理器共同执行操作A和B)。
存储器220可以存储从磁共振扫描仪110、终端140、存储设备130或磁共振系统100的任何其他组件获取的数据/信息。在一些实施例中，存储器220可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、易失性读写内存、只读内存(ROM)等或其任意组合。例如，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。可移动存储设备可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等。易失性读写内存可以包括随机存取内存(RAM)。RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDRSDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)和零电容器RAM(Z-RAM)等。ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(PEROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)和数字多功能盘ROM等。在一些实施例中，存储器220可以存储一个或以上程序和/或指令以执行本申请中描述的示例性方法。例如，存储器220可以存储用于处理设备120的用于磁共振图像重建的程序。
I/O230可以输入或输出信号、数据和/或信息。在一些实施例中，I/O230可以使用户能够与处理设备120交互。在一些实施例中，I/O230可以包括输入设备和输出设备。示例性输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风等，或其组合。示例性输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等、或其组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面屏幕、电视设备、阴极射线管(CRT)等，或其组合。
通信端口240可以与网络(例如，网络150)连接以促进数据通信。通信端口240可以在处理设备120与磁共振扫描仪110、终端140或存储设备130之间建立连接。该连接可以是能够进行数据发送和接收的有线连接、无线连接或其组合。有线连接可以包括电缆、光缆、电话线等或其任何组合。无线连接可以包括蓝牙、Wi-Fi、WiMax、WLAN、ZigBee、移动网络(例如3G、4G、5G等)等，或其组合。在一些实施例中，通信端口240可以是标准化的通信端口，例如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口240可以是专门设计的通信端口。例如，可以根据数字成像和医学通信(DICOM)协议来设计通信端口240。
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性移动设备300的硬件和/或软件组件的示意图。如图3所示、移动设备300可以包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(GPU)330、中央处理单元(CPU)340、输入/输出(I/O)350、内存370和存储器390。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示出)，也可包括在移动设备300内。在一些实施例中，可将移动操作系统360(例如，iOS、Android、Windows Phone等)和一个或以上应用程序380从存储器390加载到内存370中，以便由CPU340执行。应用程序380可以包括浏览器或任何其他合适的移动应用程序，用于从处理设备120接收和渲染与图像处理有关的信息或其他信息。用户可以通过I/O350实现与信息流的交互，并通过网络150将其提供给处理设备120和/或磁共振系统100的其他组件。
为了实施本申请描述的各种模块、单元及其功能，计算机硬件平台可用作本文中描述的一个或以上组件的硬件平台。这样的计算机的硬件元件、操作系统和编程语言本质上是常规的，并且假定本领域技术人员充分熟悉这些技术以适应那些技术以生成如本文所述的图像。具有用户界面元素的计算机可以用于实现个人计算机(PC)或另一种类型的工作站或终端设备，但是如果计算机经过适当编程也可以充当服务器。相信本领域技术人员熟悉这种计算机设备的结构、编程和一般操作，因此，附图应该是不言自明的。
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理设备的框图。处理设备120可以包括获取模块410、校正模块420、平均模块430和生成模块440。处理设备120中的一个或以上模块可以相互连接。连接可以是无线的或有线的。处理设备120的至少一部分可以在如图2所示的计算设备或如图3所示的移动设备上实现。
获取模块410可以被配置为获取至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成。在一些实施例中，获取模块410可以从磁共振扫描仪110、存储设备130或本申请中其他地方描述的任何其他存储设备获取至少两组成像数据。
校正模块420可以被配置为针对至少两组成像数据中的每组成像数据，确定与由弥散序列引起的误差相关的一个或以上校正系数。至少两组成像数据中的每组成像数据可以对应于一个或以上校正系数。在一些实施例中，校正模块420可以进一步基于与至少两组成像数据的每组成像数据对应的一个或以上校正系数来确定校正后的至少两组成像数据。在一些实施例中，校正模块420可以被配置为确定与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的加权系数。校正模块420可以通过对至少两组成像数据执行加权确定校正后的至少两组成像数据。
在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以在图像域中生成。例如，校正模块420可以通过在特定组的成像数据和一个或以上对应的校正系数之间执行点积来确定特定组的校正后的成像数据。在一些实施例中，可以在k空间域中生成校正后的至少两组成像数据。例如，校正模块420可以通过在特定组的成像数据和一个或以上对应的校正系数之间执行卷积运算来确定特定组的校正后的成像数据。
平均模块430可以被配置为通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据。在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以在图像域中。例如，校正后的至少两组成像数据中的每组可以包括校正后的磁共振图像。可以通过对至少两组校正后的磁共振图像执行平均来执行校正后的至少两组成像数据的平均。在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以是k空间域的。例如，校正后的至少两组成像数据中的每组可以包括校正后的k空间数据。平均模块430可以被配置为通过逆傅立叶变换将校正后的k空间数据转换为校正后的磁共振图像。
生成模块440可以被配置为基于平均成像数据来生成目标磁共振图像。在一些实施例中，生成模块440可以通过将k空间域中的平均成像数据转换成图像域的平均成像数据来生成目标磁共振图像。例如，处理设备120可以对k空间域中的平均成像数据执行傅立叶变换(FT)。在一些实施例中，处理设备120可以将图像域中的平均成像数据指定为目标磁共振图像。
应当注意，对处理设备120的以上描述仅出于说明的目的，而无意于限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，可以根据本申请进行各种变型和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。例如，上述处理设备120的一个或以上模块可以被省略或集成为单个模块。又例如，处理设备120可以包括一个或以上附加模块，例如，用于数据存储的存储模块。
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于产生磁共振图像的示例性过程500的流程图。过程500可以由处理设备120执行。例如，过程500可以被实现为存储在例如存储器220、存储设备130、存储器390、磁共振系统外部并且可由磁共振系统访问的存储器中的指令集(例如，应用程序)。处理设备120、处理器210和CPU340可以执行指令集，并且在执行指令时，可以将其配置为执行过程500。下面呈现的过程500的操作意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图5中示出的和下面描述的过程500的操作的顺序不旨在是限制性的。
在510中，处理设备120(例如，获取模块410)(例如，处理器210的接口电路)可以获取至少两组成像数据，至少两组成像数据中的每组成像数据可以由磁共振扫描仪使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成。在一些实施例中，获取模块410可以从磁共振扫描仪110、存储设备130或本申请中其他地方描述的任何其他存储设备获取至少两组成像数据。
弥散序列可以用于弥散成像技术中。示例性弥散成像技术可以包括弥散加权成像(DWI)技术、弥散张量成像(DTI)技术、弥散张量跟踪(DTT)成像技术等。弥散序列可包括与弥散梯度相关联的至少一个弥散块和与一个或以上成像参数(也称为扫描参数)相关联的至少一个成像块。在弥散序列中，至少一个成像块可以设置在弥散块之后。至少一个弥散块可以由弥散梯度的一个或以上参数定义，例如，弥散梯度的大小、梯度方向、施加弥散梯度的时间、施加弥散梯度的持续时间等。至少一个成像块可以由一个或以上成像参数及其顺序和/或时间排列来定义。示例性成像参数可以包括与由梯度线圈产生的梯度场(例如，相位编码梯度场、频率编码梯度场等)有关的参数、与磁共振信号有关的参数(例如，回波时间(TE)、回波串长度(ETL)、自旋回波类型、相位数或相位计数等)。在一些实施例中，弥散序列还可包括RF脉冲块，由与RF线圈发射的RF脉冲有关的参数(例如，RF脉冲的频率、RF脉冲的带宽等)表征。在弥散序列中，至少一个弥散块可以设置在RF脉冲块之后。
在一些实施例中，可以基于，例如回波平面成像(EPI)序列、快速自旋回波(FSE)序列等来构造弥散序列。在一些实施例中，弥散序列可以是单次激发脉冲序列，即，可以在TR内施加一次RF脉冲。例如，弥散序列可以包括单个弥散块和单个成像块，在弥散序列中，该单个成像设置在单个RF激励脉冲之后。在一些实施例中，弥散序列可以是多次激发序列，即，当施加一次弥散序列时(即，在TR内)，可以多次施加RF脉冲。例如，弥散序列可以包括至少两个弥散块和至少两个RF脉冲块。在弥散序列中，至少两个弥散块中的每个可以设置在至少两个RF脉冲块中的一个之后。多次激发序列还可包括设置在至少两个弥散块中的最后一个弥散块之后的成像块。又例如，图10示出了根据本申请的一些实施例的示例性弥散序列。如图10所示，弥散序列1包括三个弥散块(弥散块1、弥散块2和弥散块3)以及设置在弥散块3之后的一个成像块。弥散序列1进一步包括三个RF脉冲块(RF脉冲块1、RF脉冲块2和RF脉冲块3)。在弥散序列1中，弥散块1布置在RF脉冲块1之后，该RF脉冲块1包括具有90度翻转角的激发脉冲；弥散块2布置在RF脉冲块2之后，该RF脉冲块2包括具有180度翻转角的回聚脉冲；弥散块3布置在RF脉冲块3之后，该RF脉冲块3包括具有90度翻转角的激发脉冲。弥散序列2包括两个弥散块(弥散块1和弥散块2)以及设置在弥散块2之后的一个成像块。弥散序列2还包括两个RF脉冲块(RF脉冲1和RF脉冲2)。在弥散序列2中，弥散块1设置在RF脉冲块1之后，该RF脉冲块1包括具有90度翻转角的激发脉冲；弥散块2布置在RF脉冲块2之后，该RF脉冲块2包括具有180度翻转角的回聚焦脉冲。弥散序列3包括一个弥散块和设置在该弥散块之后的一个成像块。弥散序列3还包括一个RF脉冲块，该RF脉冲块包括具有90度翻转角的激发脉冲。弥散序列3的弥散块布置在RF脉冲块之后。
在一些实施例中，可以基于弥散序列来获取至少两组成像数据。可以通过执行一次弥散序列来生成至少两组成像数据中的每组成像数据。可以通过在连续的时间段中多次执行弥散序列来扫描对象以生成至少两组成像数据中的至少两组。例如，至少两组成像数据可以包括第一组成像数据和第二组成像数据。可以通过在第一时间段期间执行一次弥散序列扫描对象以生成第一组成像数据。可通过在第二时间段期间执行一次弥散序列扫描对象以来生成第二组成像数据。在一些实施例中，可以通过在扫描期间执行至少两个弥散序列来获取至少两组成像数据。可以通过施加至少两个弥散序列中的一个来获取至少两组成像数据中的每组成像数据。在一些实施例中，至少两个弥散序列中的每个中的弥散块的数量可以不同。例如，至少两个弥散序列可以包括第一弥散序列和第二弥散序列。第一弥散序列可以包括两个弥散块和设置在两个弥散块之后的一个成像块。第二弥散序列可以包括一个弥散块和设置在一个弥散块之后的一个成像块。
特定组的成像数据可以包括k空间域中的特定k空间数据、图像域中的特定磁共振图像等。对于单次激发弥散序列，在施加一次单次激发弥散序列期间，RF脉冲的单次发射可以生成一个或以上回波信号(即，磁共振信号)。可以基于对应于单次发射的一个或以上回波信号来生成特定组的成像数据。例如，一个或以上回波信号可以用于填充k空间以生成特定的k空间数据。特定的k空间数据可以被指定为特定组的成像数据。又例如，特定k空间数据可以进一步用于重建特定的磁共振图像。特定的磁共振图像可以被指定为特定组的成像数据。对于多发弥散序列，在施加一次多次激发弥散序列期间，可以发射两次RF脉冲。至少两次发射中的每一个可以生成一个或以上回波信号(即，磁共振信号)。可以基于对应于至少两次发射中的每次的一个或以上回波信号来生成特定组的成像数据。例如，对应于至少两次发射中的每次的一个或以上回波信号可以用于填充k空间以生成k空间数据。可以通过对所生成的对应于至少两次发射中的每次的k空间数据求平均来生成特定组的成像数据。又例如，与至少两次发射中的每次相对应的k空间数据可以用于重建中间图像。可以通过平均对应于至少两次发射中的每次的中间图像来生成特定组的成像数据。因此，特定组的成像数据也可以称为一组平均成像数据，例如，平均k空间数据、平均磁共振图像等。
在520中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以针对至少两组成像数据中的每组成像数据，确定与由弥散序列引起的误差相关的一个或以上校正系数。至少两组成像数据中的每组成像数据可以对应于一个或以上校正系数。在一些实施例中，可以基于图像域中的至少两组成像数据来确定针对特定组的成像数据的一个或以上校正系数。图像域中的特定组的成像数据可以是包括至少两个像素(或体素)的特定磁共振图像。至少两个像素(或体素)中的每个可以由相位和幅值表示。由弥散序列引起的与特定组的成像数据相关联的误差可以包括相位误差、幅值误差等。在一些实施例中，用于特定组的成像数据的一个或以上校正系数可以包括：用于校正与特定组的成像数据相关联的相位误差的相位校正系数、用于校正特定组的成像数据的幅值误差的幅值校正系数等。
在一些实施例中，处理设备120可以基于参考成像数据(例如，参考磁共振图像)来确定与特定组的成像数据(例如，特定磁共振图像)相对应的相位校正系数。例如，处理设备120可以将至少两组成像数据中的一组识别为参考成像数据。参考成像数据可以对应于至少两组成像数据中的具有最大幅值的成像数据组。处理设备120可以确定特定组的成像数据与参考成像数据之间的相位差数据。处理设备120可以进一步基于相位差数据来确定与特定组的成像数据组相对应的相位校正系数。在本申请的其他地方(例如，图6及其描述)可以找到用于确定与特定组的成像数据相对应的相位校正系数的更多描述。
在一些实施例中，处理设备120可以基于参考成像数据(例如，参考磁共振图像)来确定与特定组的成像数据(例如，特定磁共振图像)相对应的幅值校正系数。例如，处理设备120可以将至少两组成像数据中的一组识别为参考成像数据。在一些实施例中，参考成像数据可以对应于至少两组成像数据中的具有最大幅值的一组成像数据。在一些实施例中，参考成像数据可以是与至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值。处理设备120可以确定特定组的成像数据和参考成像数据之间的相似数据。处理设备120可以进一步基于相似数据来确定与特定组的成像数据相对应的幅值校正系数。在本申请的其他地方(例如，图7及其描述)可以找到用于确定与特定组的成像数据相对应的幅值校正系数的更多描述。
在530中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以基于与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据。
在一些实施例中，处理设备120可以通过对图像域中的特定组的成像数据执行相位校正或幅值校正中的至少一个来确定特定组的校正后的成像数据。例如，处理设备120可以通过特定组的成像数据与一个或以上对应的校正系数之间进行点积操作对特定组的成像数据执行相位校正或幅值校正中的至少一个。在一些实施例中，图像域中的特定成像数据组可以包括特定磁共振图像。特定的磁共振图像可以由等式(1)描述的幅值分量和相位分量表示：
Tm＝A·eθ， (1)
其中，Ym表示在第m次获取的图像域中的特定组的成像数据，A表示该特定组的成像数据的幅值分量，并且θ表示该特定组的成像数据的相位分量。如本文所使用的，特定组的成像数据的幅值分量可以由包括至少两个元素的第一矩阵表示。第一矩阵中的至少两个元素中的每个可以表示特定磁共振图像中的像素(或体素)的幅值。特定组的成像数据的相位分量可以由包括至少两个元素的第二矩阵表示。第二矩阵中的至少两个元素中的每一个可以表示特定磁共振图像中的像素(或体素)的相位。
在一些实施例中，可以通过相位校正矩阵来表示与特定磁共振图像相对应的相位校正系数。相位校正矩阵包括至少两个相位校正因子。至少两个相位校正因子中的每一个可以对应于特定磁共振图像中的像素(或体素)。对应于特定磁共振图像的幅值校正系数可以由幅值校正矩阵表示。幅值校正矩阵包括至少两个幅值校正因子。至少两个幅值校正因子中的每一个可以对应于特定磁共振图像中的像素(或体素)。可以通过将至少两个相位校正因子中的每一个与特定磁共振图像中的对应的像素(或体素)的相位相乘和/或将至少两个幅值校正因子中的每一个与特定磁共振图像中对应的像素(或体素)的幅值相乘以在一个或以上校正系数与特定组的成像数据之间执行点积。校正后的成像数据可以表示为等式(2)：
其中，Y′m表示的校正后的成像数据Ym，Ym表示第m次获取的图像域中的特定组的成像数据，表示特定组的成像数据Ym的相位校正系数，Wm表示特定组的成像数据Ym的幅值校正系数。
在一些实施例中，特定组的成像数据的幅值校正系数也可以被称为加权系数。在一些实施例中，可以通过分别提取相位分量和/或幅值分量来将图像域中的特定磁共振图像转换为相位图像和/或幅值图像。可以分别对相位图像和幅值图像执行相位校正和/或幅值校正。例如，处理设备120可以在相位图像与相位校正系数之间和/或在幅值图像与幅值校正系数之间执行点积。然后，处理设备120可以基于校正后的相位图像和/或校正后的幅值图像来确定校正后的特定组的成像数据(即，校正后的磁共振图像)。
在一些实施例中，处理设备120可以通过在k空间域中对特定组的成像数据执行相位校正或幅值校正中的至少一个来确定校正后的特定组的成像数据。例如，处理设备120可以通过在特定组的成像数据与一个或以上校正系数之间执行卷积运算来对特定组的成像数据执行相位校正或幅值校正中的至少一个。在一些实施例中，特定组的成像数据可以包括在k空间域中的k空间数据。k空间数据与一个或以上校正系数之间的卷积运算可以通过将一个或以上校正系数从图像域转换到k空间域中来执行。例如，可以通过对一个或以上对应的校正系数执行快速傅里叶变换(FFT)，将一个或以上校正系数从图像域转换到k空间域。然后，可以在k空间数据和k空间域中的对应校正系数之间执行卷积运算以获取校正k空间数据。在一些实施例中，可以通过对校正后的k空间数据执行快速傅里叶逆变换(FFT)来确定图像域中的校正后的成像数据。
在540中，处理设备120(例如，平均模块430)(例如，处理器210)可以通过在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据。在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以在图像域中。例如，校正后的至少两组成像数据中的每组可以包括校正后的磁共振图像。可以根据等式(3)在复数域中对校正后的至少两组成像数据平均，如下：
其中，Y表示平均成像数据，YN表示在第N次获取的图像域中的特定组的成像数据，表示YN对应的相位校正系数，并且WN表示YN对应的幅值校正系数。在一些实施例中，处理设备120可以仅对至少两组成像数据执行相位校正，并且与至少两组成像数据中的每组相对应的幅值校正系数(例如，等式(3)中WN)可以用值为1的至少两个元素的矩阵表示。在一些实施例中，处理设备120可以仅对至少两组成像数据执行幅值校正，并且与至少两组成像数据中的每组相对应的相位校正系数(例如，等式(3)中/>)可以用值为1的至少两个元素的矩阵表示。在一些实施例中，处理设备120可以仅对至少两组成像数据执行相位校正，以获取校正后的至少两组成像数据。可以通过使用至少两个加权系数对校正后的至少两组成像数据执行加权平均来获取平均成像数据，其中每个加权系数对应于校正后的至少两组成像数据中的一组。在一些实施例中，处理设备120可以通过使用加权系数对至少两组成像数据执行加权操作来获取校正后的至少两组成像数据，其中每个加权系数对应于至少两组成像数据中的一组。在一些实施例中，处理设备120可以将幅值校正系数或相位校正系数指定为加权系数。可以通过使用加权系数对校正后的至少两组成像数据进行加权平均来获取平均成像数据，其中每个加权系数对应于至少两组成像数据中的一组。在一些实施例中，处理设备120可以通过使用加权系数对至少两组成像数据执行加权操作来获取平均成像数据(即，校正后的成像数据)，其中每个加权系数对应于至少两组成像数据组中的一组。在一些实施例中，处理设备120可以基于幅值校正系数和/或相位校正系数来确定加权系数。例如，可以通过，例如与特定组的成像数据相对应的幅值校正系数和/或相位校正系数与对应于至少两组成像数据中的每组成像数据的幅值校正系数和/或的相位校正系数的和之间的比率(例如,/>)来确定对应于特定组的成像数据的加权因子。在一些实施例中，加权系数可以包括至少两个加权因子。至少两个加权因子中的每个可以对应于至少两组成像数据的每组的像素。加权因子的值可以与至少两组成像数据中的每组的像素与参考成像数据的对应像素之间的相似度正相关。例如，至少两组成像数据中的每组成像数据的像素与参考成像数据的对应的像素之间的相似度越高，则与每组成像数据的像素对应的加权因子的值就越大。关于两个像素之间的相似度的更多描述可以在本申请的其他地方(例如，图7及其描述)找到。在一些实施例中，与至少两组成像数据中的一些或全部相对应的加权系数可以由用户确定或者与磁共振系统100的默认设置相对应。
在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以是k空间域的。例如，校正后的至少两组成像数据中的每组可包括校正后的k空间数据。可以根据等式(4)对复数域中的校正后的至少两组成像数据进行平均，如下：
其中，Y表示平均成像数据，YN表示在第N次获取的k空间域中的特定组的成像数据，表示与YN相对应的相位校正系数，F表示傅立叶变换，F-1表示傅立叶逆变换，/>表示卷积运算，WN表示与YN对应的幅值校正系数。在一些实施例中，校正后的至少两组成像数据可以在k空间域中。例如，校正后的至少两组成像数据中的每组可包括校正后的k空间数据。可以在k空间域中对至少两组校正后的k空间数据进行平均以获取平均k空间数据。
在550中，处理设备120(例如，生成模块440)(例如，处理器210)可以基于平均成像数据来生成目标磁共振图像。目标磁共振图像也可以被称为弥散图像。在一些实施例中，处理设备120可以通过将k空间域的平均成像数据(即，平均k空间数据)转换成图像域的平均成像数据来生成目标磁共振图像。例如，处理设备120可以对k空间域的平均成像数据执行傅立叶变换(FT)。在一些实施例中，处理设备120可以将图像域中的平均成像数据指定为目标磁共振图像。
应当注意，关于过程500的以上描述仅是出于说明的目的而提供的，并且无意于限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。在一些实施例中，过程500可以包括一个或以上附加操作，或者可以省略上述一个或以上操作。例如，操作540和操作550可以集成为一个操作。又例如，过程500可以包括一个或以上附加操作(例如，过程600的一个或以上操作)以确定一个或以上校正系数。在一些实施例中，操作530和操作540可以被集成为一个单独的操作。例如，如本申请中其他地方所述，可以基于至少两个加权系数通过对至少两组成像数据进行加权来确定平均成像数据。
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于确定相位校正系数的示例性过程的流程图。过程600可以由处理设备120执行。例如，过程600可以被实现为存储在例如存储器220、存储设备130、存储器390、可由磁共振系统100从外部访问的存储设备的指令集(例如，应用程序)。处理设备120、处理器210和CPU340可以执行指令集，并且当执行指令时，可以将其配置为执行过程600。下面呈现的过程600的操作意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图6中所示和以下描述的过程600的操作的顺序并非旨在限制。可以根据过程600执行操作520的至少一部分。
在610中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据。如结合图5中描述的操作510所描述的，可以获取至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以包括图像域的磁共振图像。磁共振图像可以包括至少两个第一像素(或体素)。至少两个第一像素(或体素)中的每个可以由复数域中的第一相位和第一幅值表示。
在一些实施例中，处理设备120可以将与至少两组成像数据中的具有最大幅值的一组成像数据识别为参考成像数据。例如，处理设备120可以计算与至少两组成像数据中的每组相对应的磁共振图像中的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的总和。处理设备120可以比较至少两组成像数据中的每组成像数据对应的第一幅值的总和，以识别至少两组成像数据的第一幅值总和中的最大总和，并将与最大总和对应的该组成像数据指定为参考成像数据。又例如，处理设备120可以计算与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的磁共振图像中的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的平均值。处理设备120可以比较至少两组成像数据中每组成像数据相对应的第一幅值的平均值，以识别至少两组成像数据的第一幅值平均值中的最大均值，并将与最大平均值对应的该组成像数据指定为参考成像数据。
在620中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以确定至少两组成像数据中的每组成像数据与参考成像数据之间的相位差数据。参考成像数据可以包括参考磁共振图像。参考磁共振图像可以包括至少两个第二像素(或体素)。至少两个第二像素(或体素)中的每一个可以由复数域中的第二相位和第二幅值表示。至少两组成像数据中的特定组(即，特定组的成像数据)与参考成像数据之间的相位差数据可以包括至少两个相位差。至少两个相位差中的每一个可以包括特定组的成像数据(即，特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)与参考成像数据(即参考图像)中的对应的第二像素(或体素)的相位之间的差。如本文所使用的，与参考成像数据中的第二像素(或体素)相对应的特定组的成像数据中的第一像素(或体素)可以指的是第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)分别对应于对象的相同的空间位置或在特定组的成像数据和参考成像数据中的相同位置。
在一些实施例中，特定组的成像数据可以表示为矩阵(即矩阵A)。矩阵的行和列可以表示特定组成像数据的至少两个第一像素(或体素)的位置。并且，矩阵A中的元素的值可以表示特定组成像数据中的至少两个第一像素(或体素)的第一相位的值。在一些实施例中，参考成像数据可以表示为另一矩阵(即，矩阵B)。矩阵B的行和列可以表示参考成像数据的至少两个第二像素(或体素)的位置。并且，矩阵B中的元素的值可以表示参考成像数据中的至少两个第二像素(或体素)的第二相位的值。可以通过在矩阵A和矩阵B之间执行减法运算来生成特定组的成像数据的相位差数据。
在630中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以基于相位差数据来确定与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的相位校正系数。对应于特定组的成像数据的相位校正系数可以由包括至少两个相位校正因子的相位校正矩阵来表示。至少两个相位校正因子中的每一个可以对应于特定组的成像数据的中的至少两个第一像素(或体素)中的一个。
在一些实施例中，处理设备120可以将在操作620中获取的相位差数据指定为相位校正系数。在一些实施例中，处理设备120可以对在620中获取的相位差数据执行降噪操作，以获取降噪后的相位差数据。处理设备120可以将降噪后的相位差数据指定为相位校正系数。示例性降噪操作可以包括使用空间域滤波器、变换域滤波器、形态学噪声滤波器等或其组合。例如，空间域滤波器可以包括高斯均值滤波器、中值滤波器、最大滤波器、最小滤波器等。变换域滤波器可以包括低通滤波器、高通滤波器等。
在一些实施例中，过程600可以进一步包括基于相位校正系数来确定与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的加权系数。例如，可以基于对应于特定组的成像数据的相位校正系数与至少两组成像数据的矩阵之和之间的比率来确定对应于特定组的成像数据的加权系数。在一些实施例中，每个矩阵可以对应于至少两组成像数据中的一组成像数据。每个矩阵可以包括至少两个元素，例如，元素值为1。
应当注意，关于过程500的以上描述仅是出于说明的目的而提供的，并且不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。例如，过程600可以进一步包括用于在操作620之后对相位差数据进行降噪的操作。
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于确定幅值校正系数的示例性过程的流程图。过程700可以由处理设备120执行。例如，过程700可以被实现为存储在例如存储器220、存储设备130、存储器390、磁共振系统100外部并且可被磁共振系统访问的存储器中的指令集(例如，应用程序)。处理设备120，处理器210和CPU340可以执行指令集，并且当执行指令时，可以将其配置为执行过程700。下面呈现的过程700的操作旨在是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图7中所示和以下描述的过程700的操作的顺序并非旨在限制。可以根据过程700来执行操作520的至少一部分。
在710中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以将至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据。如结合图5中描述的操作510所描述的，可以获取至少两组成像数据。至少两组成像数据中的每组成像数据可以包括在图像域中的磁共振图像。磁共振图像可以包括至少两个第一像素(或体素)。至少两个第一像素(或体素)中的每一个可以由复数域中的第一相位和第一幅值表示。在一些实施例中，处理设备120可以将至少两组成像数据中的具有最大幅值的一组成像数据识别为参考成像数据。例如，处理设备120可以计算与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的磁共振图像中的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的总和。处理设备120可以比较与至少两组成像数据中的每组成像数据对应的第一幅值的总和，以识别至少两组成像数据中的第一幅值总和中的最大总和，并将与最大总和对应的该组成像数据指定为参考成像数据。又例如，处理设备120可以计算与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的磁共振图像中的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的平均值。处理设备120可以比较与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的磁共振图像中的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的平均值，以识别在至少两组成像数据中的第一幅值平均值中的最大平均值，并将与最大平均值对应的该组成像数据指定为参考成像数据。
在一些实施例中，处理设备120可以确定与至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值，并且将与至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值指定为参考成像数据。具体地，可以将至少两组成像数据中的每组成像数据表示为矩阵。矩阵的行和列可以表示至少两组成像数据中的每组成像数据的至少两个第一像素(或体素)的位置。并且矩阵中的元素的值可以表示至少两组成像数据中的每组成像数据的至少两个第一像素(或体素)的第一幅值的值。处理设备120可以通过对与至少两组成像数据相对应的矩阵执行加法运算来获取与至少两组成像数据相关联的幅值数据。处理设备120可以进一步确定幅值数据的平均值。然后，处理设备120可以将与至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值指定为参考成像数据。
在720中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以确定至少两组成像数据的每组成像数据与参考成像数据之间的相似数据。参考成像数据可以包括参考磁共振图像。参考磁共振图像可以包括至少两个第二像素(或体素)。至少两个第二像素(或体素)中的每一个可以由复数域中的第二相位和第二幅值表示。至少两组成像数据中的特定组(即，特定组的成像数据)与参考成像数据之间的相似数据可以包括至少两个相似元素。至少两个相似元素中的每个可以对应于特定组的成像数据(即，特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)和参考成像数据(即，参考图像)中的对应的第二像素(或体素)。至少两个相似元素中的每一个可以表示特定组的成像数据(即，特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)与参考成像数据(即，参考图像)中的对应的第二像素(或体素)之间的相似度。如本文所使用的，与参考成像数据中的第二像素(或体素)相对应的特定组的成像数据中的第一像素(或体素)可以指的是第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)分别对应于对象的相同空间位置或部分或特定组的成像数据和参考成像数据中的相同位置。
在一些实施例中，可以在图像域中确定至少两组成像数据中的特定组与参考成像数据之间的相似数据。例如，在特定组的成像数据(即，特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)与参考成像数据(即，参考图像)中的对应的第二像素(或体素)之间的相似元素可以基于特定组的成像数据(即特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)和参考成像数据(即参考图像)中对应的第二像素(或体素)的像素(或体素)值确定。处理设备120可以比较第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)的像素(或体素)的值。第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)的像素(或体素)的值之间的差异越小，则第一像素(或体素)与对应的第二像素(或体素)之间的相似元素越大。
在一些实施例中，处理设备120可以在幅值域中确定至少两组成像数据中的每组成像数据与参考成像数据之间的相似数据。例如，处理设备120可以基于特定组的成像数据和参考成像数据之间的幅值差数据来确定特定组的成像数据和参考成像数据之间的相似数据。特定组的成像数据和参考成像数据之间的幅值差数据可以包括至少两个幅值差。至少两个幅值差中的每个可以对应于特定组的成像数据(即，特定的磁共振图像)中的第一像素(或体素)和参考成像数据(即，参考图像)中的对应的第二像素(或体素)。又例如，处理设备120可以比较第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)的幅值，以确定第一像素(或体素)相对于对应的第二像素(或体素)的幅值差。处理设备120可以基于第一像素(或体素)和对应的第二像素(或体素)之间的幅值差来确定第一像素(或体素)相对于对应的第二像素(或体素)的相似元素。第一像素(或体素)与对应的第二像素(或体素)之间的幅值差越小，则第一像素(或体素)相对于对应的第二像素(或体素)的相似元素就越大。
在一些实施例中，处理设备120可以对幅值差数据执行降噪操作以获取降噪后的幅值差数据。处理设备120可以基于降噪后的幅值差数据来确定相似数据。示例性降噪操作可以包括使用空间域滤波器、变换域滤波器、形态学噪声滤波器等或其组合。例如，空间域滤波器可以包括高斯均值滤波器、中值滤波器、最大滤波器、最小滤波器等。变换域滤波器可以包括低通滤波器、高通滤波器等。
在730中，处理设备120(例如，校正模块420)(例如，处理器210)可以基于相似数据来确定与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的幅值校正系数。与特定组的成像数据对应的幅值校正系数可以由包括至少两个幅值校正因子的幅值校正矩阵来表示。至少两个幅值校正因子中的每一个可以对应于特定组的成像数据的至少两个第一像素(或体素)中的一个。
在一些实施例中，在特定组的成像数据和参考成像数据之间的相似数据可以包括至少两个相似元素。至少两个相似元素中的每一个可以对应于特定组的成像数据的第一像素(或体素)。处理设备120可以基于与特定组的成像数据中的第一像素(或体素)对应的相似元素确定与特定组的成像数据中的第一像素(或体素)对应的幅值校正因子。对应于第一像素(或体素)的相似元素越大，对应于第一像素(或体素)的幅值校正因子就越大。在一些实施例中，处理设备120可以对相似数据执行降噪操作以获取降噪的相似数据。处理设备120可以基于经降噪的相似数据来确定幅值校正系数。
在一些实施例中，过程700可以进一步包括基于幅值校正系数来确定与至少两组成像数据中的每组成像数据相对应的加权系数。例如，可以基于对应于特定组的成像数据的幅值校正系数与对应于至少两组成像数据的幅值校正系数的和之间的比率来确定对应于特定组的成像数据的加权系数。
应当注意，关于过程500的以上描述仅是出于说明的目的而提供的，并且不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本申请的范围。例如，过程700可以包括在操作720之后对相似数据执行降噪操作。
示例
提供这些示例是出于说明的目的，而不是意图限制本申请的范围。
示例1患者的示例性磁共振脑图像
图8是根据本申请的一些实施例所示的患者的MR脑图像。如图8所示，图像1和图像2是基于相同成像数据重建得到的，成像数据通过执行10次回波平面成像(EPI)序列获取。用于重建图像1和图像2的成像数据对应于基于弥散梯度确定的值为10000的弥散敏感系数(即，b值)。b值越高，SNR可能越小，并且不同类型的组织之间的对比度可能越大。图像1是基于幅值域中的平均算法重建得到的。图像2是根据图5中描述的过程500重建得到的。图像1，例如，在区域A中，显示的噪声比图像2多。换句话说，图像2的信噪比(SNR)超过图像1的信噪比。
示例2患者的示例性磁共振前列腺图像
图9是根据本申请的一些实施例所示的患者的MR前列腺图像。如图9所示，图像1和图像2是基于相同成像数据重建得到的，成像数据通过执行12次回波平面成像(EPI)序列获取。用于重建图像1和图像2的成像数据对应于基于弥散梯度确定的值为1500的弥散敏感系数(即，b值)。图像1，例如，在区域B中，显示的噪声比图像2多。换句话说，图像2的信噪比(SNR)超过图像1的信噪比。根据图8和图9，本申请中其他地方(例如，图5及其描述)描述的用于弥散磁共振成像的方法可以减少噪声以改善弥散磁共振图像的SNR，即使b值很高，也可以改善图像质量。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如，术语“一个实施例”，“一个实施例”和/或“一些实施例”表示结合该实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，可以在本申请的一个或以上实施例中适当地组合特定特征、结构或特性。
此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的过程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。因此，本申请的各方面可以完全以硬件、完全以软件(包括固件、驻留软件、微代码等)来实现，或者以软件和硬件的结合来实现，这些实现在本文中通常都统称为“单元”、“模块”或“系统”。此外，本申请的各方面可以采取体现在具有并在其上体现的计算机可读程序代码的一个或以上计算机可读介质中体现的计算机程序产品的形式。
计算机可读信号介质可以包含一个内含有计算机程序代码的传播数据信号，例如，在基带上或作为载波的一部分。此类传播信号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通信、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF等，或任何上述介质的组合。
可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写用于执行本申请各方面的操作的计算机程序代码，所述编程语言包括诸如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB、NET、Python等面向对象的编程语言、例如“C”编程语言、Visual Basic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP的常规编程语言、例如Python，Ruby和Groovy的动态编程语言或其他编程语言。该程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机，或者可以与外部计算机建立连接(例如，通过使用网络服务提供商的网络)或在云计算环境中或作为服务提供，例如，软件服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其它名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，尽管上述各种组件的实现可以体现在硬件设备中，但也可以实现为纯软件解决方案，例如，在现有服务器或移动设备上的安装。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本申请的实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，本申请的该方法不应被解释为反映所声称的待扫描对象物质需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

Claims (21)

1.一种用于磁共振成像（MRI）的系统，包括：
至少一个存储可执行指令的存储设备，以及
与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器，当执行所述可执行指令时，使所述系统执行操作，包括：
获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定一个或以上校正系数，所述一个或以上校正系数包括用于校正相位误差的相位校正系数，确定所述一个或以上校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据；
通过在复数域中对所述校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；以及
基于所述平均成像数据生成磁共振图像。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或以上校正系数包括用于校正幅值误差的幅值校正系数。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
在图像域中对所述每组成像数据与所述一个或以上对应的校正系数执行点积。
4.根据权利要求1或2所述的系统，其中，基于与所述至少两组成像数据的每组成像数据对应的一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行其他操作，包括：
在k空间域中对所述每组成像数据与所述一个或以上对应的校正系数执行卷积运算。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，将所述至少两组成像数据中的一组确定为参考成像数据，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
将所述至少两组成像数据中具有最大幅值的一组成像数据识别为所述参考成像数据。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，基于所述相位差数据确定所述相位校正系数，所述至少一个处理器还被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
对所述相位差数据执行低通滤波操作以获取滤波后的相位差数据；以及
将所述滤波后的相位差数据指定为所述相位校正系数。
7.根据权利要求2所述的系统，其中，确定一个或以上校正系数，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相似数据；以及
基于所述相似数据，确定所述幅值校正系数。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
将所述至少两组成像数据中具有最大幅值的一组成像数据识别为所述参考成像数据。
9.根据权利要求7所述的系统，其中，将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
确定与所述至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值；以及
将与所述至少两组成像数据相关联的所述幅值数据的所述平均值指定为所述参考成像数据。
10.根据权利要求7所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被配置为使所述系统执行附加操作，包括：
对所述幅值校正系数执行低通滤波操作；以及
基于所述滤波后的幅值校正系数，确定所述相似数据。
11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述弥散序列包括与弥散梯度相关联的至少一个弥散块和与一个或以上扫描参数相关联的至少一个成像块，所述成像块在所述弥散序列中设置在所述弥散块之后。
12.一种用于磁共振成像（MRI）的系统，包括：
至少一个存储可执行指令的存储设备，以及
与至少一个存储设备通信的至少一个处理器，当执行所述可执行指令时，使所系统执行操作，包括：
获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定加权系数，所述加权系数基于用于校正相位误差的相位校正系数来确定，确定所述相位校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
通过基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述加权系数，对所述至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据；以及
基于所述校正后的成像数据生成所述对象的弥散图像。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述加权系数基于用于校正每组成像数据中的幅值误差的幅值校正系数来确定。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述至少一个校正系数中的至少一个基于参考成像数据确定，以及，
所述参考成像数据是所述至少两组成像数据中具有最大幅值的一组成像数据，或者
所述参考成像数据是与所述至少两组成像数据相关联的幅值数据的平均值。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述加权系数包括至少两个加权因子，所述至少两个加权因子中的每个加权因子与所述至少两组成像数据中的每组成像数据的像素对应，并且加权因子的值与所述每组成像数据的像素和所述参考成像数据的对应的像素之间的相似度正相关。
16.一种在计算设备上实现的磁共振成像（MRI）方法，所述计算设备具有一个或以上处理器和一个或以上存储介质，所述方法包括：
获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定一个或以上校正系数，所述一个或以上校正系数包括用于校正相位误差的相位校正系数，确定所述一个或以上校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据；
通过在复数域中对所述校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；以及
基于所述平均成像数据生成磁共振图像。
17.一种在计算设备上实现的磁共振成像（MRI）方法，所述计算设备具有一个或以上处理器和一个或以上存储介质，所述方法包括：
获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定加权系数，所述加权系数基于用于校正相位误差的相位校正系数来确定，确定所述相位校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
通过基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述加权系数，对所述至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据；以及
基于所述校正后的成像数据生成所述对象的弥散图像。
18.一种非暂时性计算机可读介质，包括用于磁共振成像的指令集，其中，当所述指令集由至少一个处理器执行时，所述指令集指示所述至少一个处理器以：
获取至少两组成像数据，其中，所述至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定一个或以上校正系数，所述一个或以上校正系数包括用于校正相位误差的相位校正系数，确定所述一个或以上校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据；
通过在复数域中对所述校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；以及
基于所述平均成像数据生成磁共振图像。
19.一种非暂时性计算机可读介质，包括用于磁共振成像的指令集，其中，当所述指令集由至少一个处理器执行时，所述指令集指示所述至少一个处理器以：
获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定加权系数，所述加权系数基于用于校正相位误差的相位校正系数来确定，确定所述相位校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
通过基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述加权系数，对所述至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据；以及
基于所述校正后的成像数据生成所述对象的弥散图像。
20.一种用于磁共振成像（MRI）的系统，包括：
获取模块，其被配置为获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据由磁共振扫描仪通过使用弥散序列扫描对象获取的磁共振信号生成；
校正模块，被配置为针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定一个或以上校正系数，并基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述一个或以上校正系数，确定校正后的至少两组成像数据；其中，所述一个或以上校正系数包括用于校正相位误差的相位校正系数，确定所述一个或以上校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；
平均模块，被配置为通过在复数域中对所述校正后的至少两组成像数据平均确定平均成像数据；以及
生成模块，被配置为基于所述平均成像数据生成磁共振图像。
21.一种用于磁共振成像（MRI）的系统，包括：
获取模块，被配置为获取至少两组成像数据，所述至少两组成像数据中的每组成像数据通过使用弥散序列扫描对象生成；
校正模块，被配置为
针对所述至少两组成像数据中的每组成像数据，确定加权系数，所述加权系数基于用于校正相位误差的相位校正系数来确定，确定所述相位校正系数包括：
将所述至少两组成像数据中的一组成像数据确定为参考成像数据；
确定所述每组成像数据与所述参考成像数据之间的相位差数据；以及
基于所述相位差数据确定所述相位校正系数；以及
通过基于与所述至少两组成像数据中的每组成像数据对应的所述加权系数，对所述至少两组成像数据执行加权确定校正后的成像数据；以及
生成模块，被配置为基于所述校正后的成像数据生成所述对象的弥散图像。
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