CN112649775A - 磁共振成像控制方法、装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种磁共振成像控制方法、装置。所述方法包括：对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；获取所述K空间数据对应的图像质量因子；根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。采用本方法能够根据K空间数据，在避免重建图像的情况下，快速判断是否需要重新扫描及生成重新扫描的策略。

Description

磁共振成像控制方法、装置

技术领域

本申请涉及磁共振成像技术领域，特别是涉及一种磁共振成像控制方法、装置。

背景技术

磁共振成像系统包括磁体、梯度线圈、射频发射线圈、射频接收线圈等部件，同时配置信号处理单元和图像重建单元。磁共振成像原理：人体中氢原子核自旋，可等效为一个小磁针；在磁体提供的强磁场中，氢原子核由杂乱无序的热平衡状态转为部分顺、部分逆主磁场方向；顺、逆两部分的磁场强度差形成净磁化矢量；氢原子核绕主磁场进动，进动频率和磁场强度成正比；梯度线圈产生强度随空间位置变化的磁场，用于信号的空间编码；射频发射线圈将氢原子核由主磁场方向翻转到横向平面，并绕主磁场进动；在射频接收线圈感应出电流信号时，电流信号经信号处理单元和图像重建单元进行成像处理获得人体各组织的图像。

然而，目前通过磁共振检测仪器对人体扫描进行磁共振成像过程中，往往会因为存在人体的运动影响获得成像图像质量，人体的运动包括身体不自觉的移动和呼吸、心跳、血流搏动等生理运动。当患者人体的运动对获得成像图像质量影响较大时，需要对人体进行重新扫描，而扫描后通过协议进行成像时需要耗费较多的时间，且不能保证重新扫描的成像质量能符合要求。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高磁共振成像的质量的磁共振成像控制方法、装置。

一种磁共振成像控制方法，所述方法包括：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

在其中一个实施例中，所述向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据，包括：向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据和辅助信息，所述辅助信息在所述K空间数据采集前或者采集过程中获得。

在其中一个实施例中，所述磁共振成像控制方法还包括：根据扫描序列、导航序列、运动监控数据、重建方法和后处理方法中至少一种构建基于人工神经网络的质量控制模块。

在其中一个实施例中，所述根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描包括：判断所述图像质量因子是否大于或等于所述图像质量阈值；如果所述图像质量因子大于或等于预设的图像质量阈值，则不需要对所述当前检查体进行重新扫描；如果所述图像质量因子小于预设的图像质量阈值，则需要对所述当前检查体进行重新扫描。

在其中一个实施例中，所述磁共振成像控制方法还包括：在不需要对所述当前检查体进行重新扫描时，根据所述K空间数据进行磁共振成像。

在其中一个实施例中，所述重新扫描策略包括：触发运动校正技术、去金属伪影采集技术、调整序列参数、切换静音采集技术中至少一种。

在其中一个实施例中，所述磁共振成像控制方法还包括：在需要对所述当前检查体进行重新扫描时，播放多媒体指导信息，所述多媒体指导信息用于指导所述当前检查体调整身体动作。

在其中一个实施例中，所述磁共振成像控制方法还包括：根据所述扫描策略，重复进行获取所述当前检查体的K空间数据和辅助信息、将K空间数据和辅助信息输入所述质量控制模块、获取图像质量因子、根据图像质量因子和所述图像质量阈值来判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描、在所述当前检查体需要进行重新扫描时制定重新扫描策略的步骤，直到判断不需要对所述当前检查体进行重新扫描或扫描时间超过预设值时，退出重复步骤。

在其中一个实施例中，所述磁共振成像控制方法还包括：当所述扫描时间超过预设值时，发出警报信息。

一种磁共振成像控制装置，所述装置包括：

参数设置模块，用于对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

K空间数据输入模块，用于向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

图像质量因子获取模块，用于获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

重新扫描判断模块，用于根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

策略生成模块，用于在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

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以下步骤：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

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以下步骤：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

上述磁共振成像控制方法、装置，通过基于人工神经网络的质量控制模块来计算当前检查体的K空间数据的图像质量因子，并根据图像质量因子评价是否需要对当前检查体进行重新扫描和生成重新扫描策略，能够快速判断是否需要进行重新扫描，避免了通过重建图像和根据重建图像来判断是否需要重新扫描，节约了判断时间，提高了判断效率，同时，根据重新扫描策略来进行重新扫描，提高了再次扫描的成功率。

附图说明

图1为一个实施例中磁共振成像控制方法的流程示意图；

图2为一个实施例中磁共振成像方法的流程示意图；

图3为一个实施例中磁共振成像控制装置的结构框图；

图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种磁共振成像控制方法，包括以下步骤：

S110，对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值。

其中，基于人工神经网络的质量控制模块根据人工神经网络算法训练获得。扫描参数包括但不限于如下参数的一种或多种：射频线圈数、扫描部位、序列参数、K空间矩阵、空间分辨率。其中，序列参数包括：重复时间(repetition time，TR)和回波时间(echotime，TE)。图像质量阈值为符合临床需求的图像质量。

具体的，在对患者进行磁共振扫描前，向磁共振扫描仪器输入设定的扫描参数，磁共振扫描仪器获取扫描参数进行扫描。

可选地，所述图像质量阈值的相关参数可以是图像组织的对比度、图像信噪比、图像失真度以及色彩深度、对磁场的不均匀性敏感度、对脑脊液或血流等的抑制效果(即是否运动敏感)等，相关参数具体可通过计算像素点的均方误差、峰值信噪比等确定。

S120，向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据。

其中，当前检查体的K空间数据，通过磁共振扫描仪器根据所述预先设定扫描参数进行扫描获得。

S130，获取所述K空间数据对应的图像质量因子。

其中，在向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据，所述质量控制模块输出图像质量因子。图像质量因子具体为对所述当前检查体的K空间数据进行打分。可选的，当K空间数据越满足重建图像的质量要求，则分数越高。

S140，根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描。

其中，当图像质量因子达到了图像质量阈值，即能够重建出符合临床需求的图像，此时不需要进行重新扫描；当图像质量因子未达到图像质量阈值，即不能够重建出符合临床需求的图像，此时需要进行重新扫描。所述图像质量阈值是根据历史经验数据设定。

S150，在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

其中，重新扫描策略可以根据训练质量控制模块的参数生成。例如，采用扫描序列训练获得对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐扫描序列。又如，采用导航序列训练获得对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐导航序列。

在其中一个实施例中，在步骤S110之前，还包括：根据扫描序列、导航序列、运动监控数据、重建方法和后处理方法中至少一种构建基于人工神经网络的质量控制模块。

可选的，人工神经网络模型包括误差逆传播神经网络(多层感知网络)、竞争型神经网络、前馈神经网络和霍普菲尔德(Hopfield)神经网络中的一种或者多种的组合。质量控制模块所包含的人工神经网络是经过训练数据处理后的网络模块。人工神经网络的输入可包括作为训练数据的历史K空间数据以及历史扫描过程中所采用的扫描序列，或者导航序列，或者运动监控数据，或者重建方法或者后处理方法等；人工神经网络的输出可以是作为训练数据的历史K空间数据对应的重建图像质量。

可选的，训练数据包括多个数据集，每个数据集包括扫描序列和扫描序列对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐扫描序列。在一个实施例中，扫描序列是射频脉冲、梯度场和信号采集时刻等相关各参数的设置及其在时序上的排列。射频脉冲的参数主要包括带宽、幅度、施加时刻以及持续时间等；梯度场的参数主要包括梯度场施加时间、梯度场强、施加时刻以及持续时间等。可选地，扫描序列的类型可以是自由感应衰减(free inductiondecay，FID)类序列、自旋回波类序列、梯度回波类序列以及杂合序列，与这些序列相关的参数可包括重复时间、回波时间、有效回波时间、回波链长度、回波间隙、反转时间、激励次数、采集时间、层厚、层间距、矩阵、扫描视野、偏转角度等。

可选的，训练数据包括多个数据集，每个数据集包括运动检测曲线和采用该运动检测曲线触发扫描获得对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐器官运功监测策略；训练数据包括成对存在的运动监控数据，根据运动监控数据获得对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐导航序列或者重新扫描策略为将传感器监测变更为导航序列监测。。可选地，导航序列可以采用一维、二维或三维进行采集，且导航序列采用相位编码方向分辨率较低的梯度回波序列，不同时间点采集到的回波信号分别重建出厚度不等的条带，所述条带按时间顺序从左到右排布，可形成器官的运动曲线。在一个实施例中传感器可以是心电图探测电极、监测脉搏的指脉探测夹、弹性呼吸带、呼吸压力垫或者无线心电传感器等。在一个实施例中，可通过推荐导航条的位置生成推荐导航序列。在一个实施例中，可通过调整采集窗进而更高采集时序以生成推荐导航序列。

可选的，训练数据包括多个数据集，每个数据集包括K空间数据和对K空间数据的重建方法，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐重建方法。可选地，重建方法可以是基于神经网络的K空间重建、基于网格化的K空间重建、并行成像方法、基于压缩感知的K空间重建、基于低秩约束的K空间重建、PROPELLER(螺旋桨式)重建等。

可选的，训练数据包括成对存在的后处理方法，根据后处理方法获得对应的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐后处理方法。其中，后处理方法可以对K空间数据重建图像时进行降噪和去伪影、最大密度投影、多平面重建、容积再现、表面遮盖显示等。

可选的，训练数据包括多个数据集，每个数据集包括K空间采样轨迹和根据所述K空间采样轨迹获得的K空间数据，根据所述K空间数据重建图像，并根据所述K空间数据重建图像的质量对所述K空间数据进行分类，重建图像的质量越高对应的K空间数据分类分数越高，在需要进行重新扫描时，重新扫描策略为推荐K空间采样轨迹。在一个实施例中，K空间的采样轨迹可以是螺旋形、放射状、推进器、沿相位编码方向的逐条对称填充轨迹、迂回填充轨迹、K空间中心优先采集、部分K空间采集等。

在其中一个实施例中，在步骤S120之前，还包括：根据所述扫描参数对当前检查体进行扫描，获得K空间数据。

上述磁共振成像控制方法中，通过基于人工神经网络的质量控制模块来计算当前检查体的K空间数据的图像质量因子，并根据图像质量因子评价是否需要对当前检查体进行重新扫描和生成重新扫描策略，能够快速判断是否需要进行重新扫描，避免了通过重建图像和根据重建图像来判断是否需要重新扫描，节约了判断时间，提高了判断效率，同时，根据重新扫描策略来进行重新扫描，提高了再次扫描的成功率。

在其中一个实施例中，所述向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据，包括：向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据和辅助信息，辅助信息可在K空间数据采集前或者采集过程中获得；其中，所述辅助信息包括设定的磁共振扫描参数、磁共振导航数据、外置运动传感器数据、射频接收线圈数、系统状态数据、生理信号数据中至少一种；所述K空间数据包括磁共振K空间数据、K空间数据的轨迹中至少一种。

在其中一个实施例中，所述步骤S140包括：判断所述图像质量因子是否大于或等于所述图像质量阈值；如果所述图像质量因子大于或等于预设的图像质量阈值，则不需要对所述当前检查体进行重新扫描；如果所述图像质量因子小于预设的图像质量阈值，则需要对所述当前检查体进行重新扫描。

其中，图像质量因子是对所述当前检查体的K空间数据的打分，分数越高，说明当前检查体的K空间数据能够重建的图像质量越好。

在其中一个实施例中，一种磁共振成像控制方法，还包括：在需要对所述当前检查体进行重新扫描时，播放多媒体指导信息，所述多媒体指导信息用于指导所述当前检查体调整身体动作。

其中，多媒体指导信息包括语音提示信息和视频指导信息。

在其中一个实施例中，一种磁共振成像控制方法，还包括：根据所述扫描策略，重复进行获取所述当前检查体的K空间数据和辅助信息、将K空间数据和辅助信息输入所述质量控制模块、获取图像质量因子、根据图像质量因子和所述图像质量阈值来判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描、在所述当前检查体需要进行重新扫描时制定重新扫描策略的步骤，直到判断不需要对所述当前检查体进行重新扫描或扫描时间超过预设值时，退出重复步骤。

其中，上述步骤在重复的过程中，患者一直处于扫描的状态，为了防止患者扫描时间过长而导致损伤，在扫描时间超过预设值时，退出扫描。

在其中一个实施例中，一种磁共振成像控制方法，还包括：当所述扫描时间超过预设值时，发出警报信息。其中，警报信息用于通知技师或者操作人员，采取必要措施，包括与被扫描者进行沟通，让被扫描者调整身体姿势。

在其中一个实施例中，一种磁共振成像控制方法，还包括：在不需要对所述当前检查体进行重新扫描时，根据所述K空间数据进行磁共振成像。

其中，在磁共振成像过程中，质量控制模块根据当前检查体的扫描数据，选择优化重建方法进行成像。所述优化重建方法，包括但不限于如下方法的一种或者多种组合：神经网络重建方法、基于网格形式的非笛卡尔重建、基于低秩模型(Low-Rank)和/或主成分分析(principal components analysis，PCA)的压缩感知重建方法以及迭代重建方法。扫描数据包括当前检查体的K空间数据、K空间轨迹和运动状态数据中至少一种。优选的，采用的优化重建方法为抑制射频干扰伪影技术，如抑制spark伪影。

在其中一个实施例中，质量控制模块根据当前检查体的扫描数据，确定影响图像质量因子的因素，从而生成重新扫描策略。所述重新扫描策略包括：触发运动校正技术、去金属伪影采集技术、调整序列参数、切换静音采集技术中至少一种。

例如，K空间数据重建受器官运动的影响则推荐重新扫描策略为触发运动校正技术；K空间数据重建受人体内金属的影响则推荐重新扫描策略为金属伪影抑制；K空间数据重建受磁敏感伪影的影响则推荐重新扫描策略为调整序列参数。在其中一个实施例中，调整序列参数为减少频率编码方向上的点阵数量，本申请实施例中可缩短单回波序列的最短回波时间(echo time，TE)，这样采集同样的层数可缩短重复时间(repetition time，TR)和缩短采集时间(acquisition time，TA)，或可保持原来的重复时间采集更多的层面；缩短平衡式稳态自由进动(Balance steady state free precesion，Balance-SSFP)序列最短的重复时间和回波时间，不但加快了采集速度，而且可减少此敏感伪影和条纹伪影；同时，在扫描视野(field of view，FOV)不变的前提下，提高了图像信噪比。

其中，触发运动校正技术包括但不限于各类前瞻性运动矫正技术。调整序列参数包括但不限于：跟随当前检查体的呼吸节奏调整扫描序列的节数，同时降低扫描时间，改善采集的K空间数据的稳定性；选择不同的射频脉冲，以调节特定吸收率(specificabsorption rate，SAR)值，降低当前检查体发热、灼伤的风险；根据当前检查体的反应，调节梯度模式，改善外神经刺激(peripheral nerve stimulator，PNS)。其中，切换静音采集技术包括调整梯度序列的爬升率、改变梯度脉冲的波形等。

在一个实施例中，如图2所示，本申请提供了一种磁共振成像方法，包括以下步骤：

S210、获取当前检查体的磁共振数据。

其中，当前检查体的磁共振数据可以是K空间数据，通过磁共振扫描仪器对当前检查体执行扫描获得。

S220、向质量控制模块输入当前检查体的磁共振数据，获取该磁共振数据对应的图像质量因子。

S230，判断图像质量因子是否满足图像质量阈值，以确定是否对磁共振数据进行更新。

其中，图像质量阈值可包括图像质量阈值A和图像质量阈值B，且(A大于B)。在一个实施例中，当图像质量因子大于A，则判定磁共振数据符合要求，可以重建成像。在一个实施例中，当图像质量因子位于A和B之间，则进一步质量控制模块将磁共振数据进行划分。例如，将K空间数据划分为有效数据和非有效数据，且仅对非有效数据进行重新扫描，以节省扫描时间，提高扫描效率。

在一个实施例中，可基于质量控制模块的训练数据对磁共振数据进行更新：

当图像质量因子位于A和B之间，质量控制模块将磁共振数据进行划分，例如，将K空间数据划分为有效数据和非有效数据，有效数据位于K空间的中心，非有效数据位于K空间的边缘位置；

在质量控制模块的训练数据集中获取作为训练数据的历史数据集，该历史数据集对应的扫描参数与当前检查体的磁共振数据对应的扫描参数相同；

在历史数据集中提取与非有效数据对应的K空间数据，并基于该部分数据更新磁共振数据，更新方式例如可以是将该部分数据直接替换非有效数据，更新方式例如还可以是将该部分数据与非有效数据进行加权处理，并以加权处理后的数据直接替换非有效数据。

本申请实施例中，在判定当前检查体的磁共振数据不符合要求的情况下，采用历史数据对其进行修正，避免重复扫描，降低了磁共振扫描过程中患者对射频能量的吸收，在满足临床要求的情况下，提高扫描效率。

S340，在对磁共振数据进行更新后，重建更新后的磁共振数据，以生成当前检查体的磁共振图像。

应该理解的是，虽然图1和图2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和图2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。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种磁共振成像控制装置，包括：参数设置模块310、K空间数据输入模块320、图像质量因子获取模块330、重新扫描判断模块340和策略生成模块350。其中：

参数设置模块310，用于对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值。

其中，基于人工神经网络的质量控制模块根据人工神经网络算法训练获得。扫描参数包括但不限于如下参数的一种或多种：射频线圈数、扫描部位、序列参数、K空间矩阵、空间分辨率。其中，序列参数包括：重复时间(repetition time，TR)和回波时间(echotime，TE)。图像质量阈值为符合临床需求的图像质量。

K空间数据输入模块320，用于向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据。

图像质量因子获取模块330，用于获取所述K空间数据对应的图像质量因子。

重新扫描判断模块340，用于根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描。

策略生成模块350，用于在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：质量控制模块构建模块，用于根据扫描序列、导航序列、运动监控数据、重建方法和后处理方法中至少一种构建基于人工神经网络的质量控制模块。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：扫描模块，用于根据所述扫描参数对当前检查体进行扫描，获得K空间数据。

在其中一个实施例中，所述K空间数据输入模块320，还用于向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据和辅助信息；其中，所述辅助信息包括设定的磁共振扫描参数、磁共振导航数据、外置运动传感器数据、射频接收线圈数、系统状态数据、生理信号数据中至少一种；所述K空间数据包括磁共振K空间数据、K空间数据的轨迹中至少一种。

在其中一个实施例中，所述重新扫描判断模块340，还用于判断所述图像质量因子是否大于或等于所述图像质量阈值；如果所述图像质量因子大于或等于预设的图像质量阈值，则不需要对所述当前检查体进行重新扫描；如果所述图像质量因子小于预设的图像质量阈值，则需要对所述当前检查体进行重新扫描。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：多媒体指导信息播放模块，用于在需要对所述当前检查体进行重新扫描时，播放多媒体指导信息，所述多媒体指导信息用于指导所述当前检查体调整身体动作。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：扫描时间记录模块，用于在扫描时间超过预设值，退出扫描。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：报警模块，用于当所述扫描时间超过预设值时，发出警报信息。其中，警报信息用于通知技师或者操作人员，采取必要措施，包括与被扫描者进行沟通，让被扫描者调整身体姿势。

在其中一个实施例中，磁共振成像控制装置，还包括：成像模块，用于在不需要对所述当前检查体进行重新扫描时，根据所述K空间数据进行磁共振成像。

关于磁共振成像控制装置的具体限定可以参见上文中对于磁共振成像控制方法的限定，在此不再赘述。上述磁共振成像控制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服务器，其内部结构图可以如图4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、网络接口和数据库。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、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储K空间数据。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磁共振成像控制方法。

本领域技术人员可以理解，图4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，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

在一个实施例中，上述处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取当前检查体的磁共振数据；

向质量控制模块输入当前检查体的磁共振数据，获取该磁共振数据对应的图像质量因子；

判断图像质量因子是否满足图像质量阈值，以确定是否对磁共振数据进行更新；

在对磁共振数据进行更新后，重建更新后的磁共振数据，以生成当前检查体的磁共振图像。

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：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

在一个实施例中，上述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：：

获取当前检查体的磁共振数据；

向质量控制模块输入当前检查体的磁共振数据，获取该磁共振数据对应的图像质量因子；

判断图像质量因子是否满足图像质量阈值，以确定是否对磁共振数据进行更新；

在对磁共振数据进行更新后，重建更新后的磁共振数据，以生成当前检查体的磁共振图像。

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申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种磁共振成像控制方法，其特征在于，所述方法包括：

对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据，包括：

向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据和辅助信息，所述辅助信息在所述K空间数据采集前或者采集过程中获得。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据扫描序列、导航序列、运动监控数据、重建方法和后处理方法中一种或多种构建基于人工神经网络的质量控制模块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描包括：

判断所述图像质量因子是否大于或等于所述图像质量阈值；

如果所述图像质量因子大于或等于预设的图像质量阈值，则不需要对所述当前检查体进行重新扫描；

如果所述图像质量因子小于预设的图像质量阈值，则需要对所述当前检查体进行重新扫描。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在不需要对所述当前检查体进行重新扫描时，根据所述K空间数据进行磁共振成像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重新扫描策略包括：触发运动校正技术、去金属伪影采集技术、调整序列参数、切换静音采集技术中一种或多种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在需要对所述当前检查体进行重新扫描时，播放多媒体指导信息，所述多媒体指导信息用于指导所述当前检查体调整身体动作。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述扫描策略，重复进行获取所述当前检查体的K空间数据和辅助信息、将K空间数据和辅助信息输入所述质量控制模块、获取图像质量因子、根据图像质量因子和所述图像质量阈值来判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描、在所述当前检查体需要进行重新扫描时制定重新扫描策略的步骤，直到判断不需要对所述当前检查体进行重新扫描或扫描时间超过预设值时，退出重复步骤。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述扫描时间超过预设值时，发出警报信息。

10.一种磁共振成像控制装置，其特征在于，所述装置包括：

参数设置模块，用于对基于人工神经网络的质量控制模块预先设定扫描参数和图像质量阈值；

K空间数据输入模块，用于向所述质量控制模块输入当前检查体的K空间数据；

图像质量因子获取模块，用于获取所述K空间数据对应的图像质量因子；

重新扫描判断模块，用于根据所述图像质量因子与所述图像质量阈值，判断是否需要对所述当前检查体进行重新扫描；

策略生成模块，用于在所述当前检查体进行重新扫描时，生成重新扫描策略。

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