CN112700493B - 一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 - Google Patents
一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112700493B CN112700493B CN202110098230.6A CN202110098230A CN112700493B CN 112700493 B CN112700493 B CN 112700493B CN 202110098230 A CN202110098230 A CN 202110098230A CN 112700493 B CN112700493 B CN 112700493B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- positioning point
- imaging
- radio frequency
- target
- scanning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 142
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000005428 wave function Effects 0.000 claims description 8
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 claims description 6
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 abstract description 27
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 abstract description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 77
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 2
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 238000013421 nuclear magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 208000019155 Radiation injury Diseases 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000000264 spin echo pulse sequence Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
本发明公开了一种磁共振智能成像方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:扫描患者预设部位获取第一扫描图像;在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息;根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,和/或根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;根据目标成像参数和/或目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。解决磁共振成像的图像分析需要依靠临床医生人工识别,从而存在较小的病灶被漏诊的问题,实现提高磁共振成像诊断准确性、影像报告的客观性和标准化,提高临床医生的工作效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及磁共振成像技术,尤其涉及一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质。
背景技术
磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术是20世纪80年代在医院投入临床应用的医用影像诊断技术。目前MRI技术是临床重要的检查手段,使用不同的脉冲序列,可以获得关于人体组织结构、功能、代谢等不同方面的信息。磁共振成像对比度信息丰富、分辨率高、可任意方向切片,并且没有辐射伤害,在临床诊断中发挥着重要作用。
目前MRI技术的主要流程包括:设置磁共振成像的成像参数、磁共振成像的数据采集、图像重建、图像后处理与图像分析等,针对核磁图像采集的各种研究中,很多是聚焦在核磁成像序列的设计,设计出针对某种组织结构的射频信号,产生感兴趣组织及其周围背景区域的对比度,达到充分显现感兴趣区域的目的。
但是,目前这类探索射频信号的研究,多是根据序列设计人员的经验,针对不同情况患者来确定相应参数的过程,图像分析主要依靠临床医生通过阅片对病灶与正常组织进行人工识别,受肉眼的限制,一些与周围组织对比度差异较小或体积较小的病灶容易被漏诊,不同阅片者之间的准确性和重复性存在差异。
发明内容
本发明提供一种磁共振智能成像方法、装置、设备及存储介质,以实现智能地选择成像序列、参数等成像条件,从而提高磁共振成像诊断准确性,促进影像报告的客观性和标准化以及提高临床医生的工作效率的效果。
第一方面,本发明实施例提供了一种磁共振智能成像方法,包括:
扫描患者预设部位获取第一扫描图像;
在所述第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取所述第一定位点和所述第二定位点的图像信息;
根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数;
根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;
根据所述目标成像参数和所述目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
可选的,所述第一扫描图像包含目标区域图像,所述第一定位点和所述第二定位点分别位于目标区域内和目标区域外。
可选的,所述预设目标函数为:
E(x)=-(f1-f2)2+λ((x(0)-a)2+(x(1)-b)2)
其中,x=(TR,TE),TR为脉冲序列重复时间,TE为回波时间,x(0)为待优化的TR值,x(1)为待优化的TE值;f1为第一定位点的像素值,f2为第二定位点的像素值;λ为大于零的常数,a为选用的TR的数值,b为选用的TE的数值。
可选的,所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异与所述预设目标函数最小化取值对应;所述根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,包括:
调整所述预设目标函数中的成像参数使得所述预设目标函数取值最小化,确定当前的成像参数为目标成像参数。
可选的,所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异与使其信号对比度最大化的射频序列函数对应;所述根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数,包括:
调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
第二方面,本发明实施例还提供了一种磁共振智能成像装置,包括:
第一成像模块,用于扫描患者预设部位获取第一扫描图像;
定位点获取模块,用于在所述第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取所述第一定位点和所述第二定位点的图像信息;
成像条件优化模块,用于根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数;和/或根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;
第二成像模块,用于根据所述目标成像参数和所述目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
第三方面,本发明实施例还提供了一种磁共振智能成像设备,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一所述的磁共振智能成像方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的磁共振智能成像方法。
本发明通过扫描患者预设部位获取第一扫描图像,在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,通过调整成像参数和/或射频序列函数使得第一定位点和第二定位点具有最优图像信息差异,再根据得到的目标成像参数和/或目标射频序列函数对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像,解决磁共振成像的图像分析需要依靠临床医生通过阅片进行人工识别,从而存在较小的病灶被漏诊和准确性不高的问题,实现提高磁共振成像诊断准确性,促进影像报告的客观性和标准化以及提高临床医生的工作效率的效果。
附图说明
图1A为本发明实施例一提供的一种磁共振智能成像方法的流程示意图;
图1B为本发明实施例一提供的一种磁共振智能成像方法的方案一的流程示意图;
图1C为本发明实施例一提供的一种磁共振智能成像方法的方案二的流程示意图;
图1D为本发明实施例一提供的一种磁共振智能成像方法的方案三的流程示意图;
图2为本发明实施例二提供的一种磁共振智能成像装置的结构示意图;
图3为本发明实施例三提供的一种磁共振智能成像设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1A为本发明实施例一提供的一种磁共振智能成像方法的流程示意图,本实施例可适用于医疗检查时,需要借助磁共振成像来进行疾病检查的情况,该方法可以由磁共振智能成像装置来执行,如图1A所示,具体包括如下步骤:
步骤110、扫描患者预设部位获取第一扫描图像。
在医疗检查中,可以通过核磁共振成像对身体各部位的疾病进行检查,在本技术方案中,先对患者需要进行检查的预设部位进行扫描得到一个第一扫描图像,其中,第一扫描图像包含目标区域图像,第一扫描图像作为基本图像用于定位选点,示例性的,第一扫描图像可以为T1加权像,T1加权像为突出组织T1弛豫(纵向弛豫)差别。
步骤120、在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息。
第一定位点和第二定位点分别位于第一扫描图像中的目标区域内和目标区域外,分别获取第一定位点和第二地位点的图像信息,即第一定位点和第二定位点的像素值f1和f2。通过调整第一定位点与第二定位点的图像信息差异凸显了目标区域和周围区域的对比度,从而清楚显示病灶区域。
步骤130、根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,和/或根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数。
磁共振智能成像的成像效果与成像参数和射频序列函数有关,本技术方案构建一个预设目标函数,预设目标函数优选可以为:
E(x)=-(f1-f2)2+λ((x(0)-a)2+(x(1)-b)2)
其中,x=(TR,TE),TR为脉冲序列重复时间,TE为回波时间,x(0)为待优化的TR值,x(1)为待优化的TE值。f1为第一定位点的像素值,f2为第二定位点的像素值。λ为大于零的常数,a为现有的人体扫描常用序列参数中选用的TR,示例性的,可选用500ms,b为现有的人体扫描常用序列参数中选用的TE,示例性的,可选用30ms。
序列参数TR、TE是MR脉冲序列非常重要的两个参数,它们的设置对图像的对比度、信噪比和扫描时间等会产生影响。长TR主要是用于抑制T1差异对信号的影响;短TE主要是用于抑制T2差异对信号的影响。T1加权像主要侧重解剖结构,T2加权像主要看病理结构或病理变化,其中,T2加权像为突出组织T2弛豫(横向弛豫)差别。根据临床应用的需要,可通过调节适当的TR、TE获得所需的T1加权像或T2加权像。此外,由于梯度回波利用频率编码梯度场极性反转形成回波的特殊性,如果成像过程采用的是梯度回波序列则还需考虑FA的影响,还可以进一步地通过修改序列的设计来达到优化的目的。
最优的参数组合是:
TR,TE,FA=argmaxE(TR,TE,FA)
上述优化问题可以通过梯度优化等方法求解,即:
通过调整参数,应使函数E(x)取得最小值,其中(f1-f2)2表示第一定位点和第二定位点之间的对比度差异应最大化(即-(f1-f2)2最小化);正则化项λ((x(0)-a)2+(x(1)-b)2)应最小化,表示待优化的参数值(TR或TE)应在现有的人体扫描常用序列参数范围附近取值。此时第一定位点和第二定位点存在最优图像信息差异,即最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度;调整所预设目标函数中的成像参数使得预设目标函数取值最小化,确定当前的成像参数为目标成像参数。
通过调整获得最优的参数,在成像系统内部就可进行优化过程,清楚的体现后续成像图像中第一定位点与第二定位点的图像信息差异。
在与主磁场B0垂直的方向上用适当的RF波对进动的原子核进行激励,该激励可使其章动角增大。停止激励后原子核又恢复至激励前的状态,并发射出与激励电磁波同频率的RF信号。发生核磁共振的条件是射频(Radio Frequency,RF)场的频率ωRF等于核磁矩在静磁场中的拉莫尔进动频率,即:
ωRF=ω0=γB0
关于射频脉冲,不同波型的选择会产生不同的成像效果。比如,一般的成像序列会使用180°RF重聚脉冲形成回波,如自旋回波序列。梯度回波序列(gradient echo,GE),利用频率编码梯度场极性反转形成回波。梯度场反转对磁化率和场局部非均匀性所致偏共振效应产生的散相没有作用,所以梯度回波序列对场均匀性差和磁化率差异大的边界区域成像质量较差。
通过调整射频信号的波函数,通过调整波型(如方波、正弦波、混合波等),找到能最大化信号对比度的射频函数,以最好地体现图像两点或两个区域之间的信息差异。记射频序列为函数s(t),则最大化感兴趣区域及其周边,可将射频序列函数的求解记为一个变分问题:
I(s(t))=(f1-f2)2
采用变分优化的方法,我们可以求得I对s(t)的变分,进一步求解:
s(t)=artmax I(s(t))
其中,第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异与使其信号对比度最大化的射频序列函数对应,通过调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,此时最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
步骤140、根据目标成像参数和/或目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
根据目标成像参数和目标射频序列函数再次对患者预设部位进行完整扫描得到第二扫描图像,即可得到优化后的MRI图像,后续不用再进行图像处理。结合人类视觉主动成像的特点,把常规MRI的图像处理过程提前到成像阶段,使医学成像可以智能地学习人眼主动成像的能力,从而达到MR设备主动成像的效果,既节省了图像后处理的阶段,也增强了针对性,进一步促进影像报告的客观性和标准化。扫描获得的第二扫描图像,已经最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度,便于医生阅片和提高诊断的准确性。
本实施例的技术方案,通过扫描患者预设部位获取第一扫描图像,在第一扫描图像中选取目标区域和周围区域中的第一定位点和第二定位点,通过调整成像参数和/或射频序列函数使得第一定位点和第二定位点具有最优图像信息差异,凸显了目标区域和周围区域的对比度,再根据得到的目标成像参数和/或目标射频序列函数对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像,解决磁共振成像的图像分析需要依靠临床医生通过阅片进行人工识别,从而存在较小的病灶被漏诊和准确性不高的问题,实现提高磁共振成像诊断准确性,促进影像报告的客观性和标准化以及提高临床医生的工作效率的效果,并且实现每个患者生成个性化的扫描图像。
在上述实施例的基础上,为了提高磁共振成像诊断准确性,需要优化成像条件,其中优化成像条件包括三种情况:1.优化成像参数,2.优化射频序列函数,3.成像参数和优化射频序列函数。
上述方案,具体可分为三种方案,如图1B所示,方案一具体步骤为:
步骤111、扫描患者预设部位获取第一扫描图像。
步骤121、在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息。
步骤131、根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数。
步骤141、根据目标成像参数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
如图1C所示,方案二具体步骤为:
步骤112、扫描患者预设部位获取第一扫描图像。
步骤122、在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息。
步骤132、根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数。
步骤142、根据目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
如图1D所示,方案三具体步骤为:
步骤113、扫描患者预设部位获取第一扫描图像。
步骤123、在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息。
步骤133、根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数。
步骤143、根据目标成像参数和目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
方案一至方案三均能优化成像条件,基于人工智能的理念,方案三使得MR设备能在成像阶段就能根据采集到的信号的对比度信息来智能地选择成像序列、参数等成像条件,以通过成像阶段的优化尽可能地使图像信息差异最大化,从而更好的实现提高磁共振成像诊断准确性,促进影像报告的客观性和标准化以及提高临床医生的工作效率的效果,并且实现每个患者生成个性化的扫描图像。
在一替代实施例中,将检查区域作为感兴趣区域,有针对性的获取多个个体感兴趣区域和周边组织,针对不同激励信号下的回波数据,并最大化感兴趣区域和周边其他组织之间的差异,保存每个检查区域对应的最优成像参数和最优射频序列函数。在对患者预设部位进行检测时,直接调用相关参数进行设置,只需一次成像即可得到优化后的MRI图像,提高了成像速度。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种磁共振智能成像装置的结构示意图。如图2所示,一种磁共振智能成像装置,包括:
第一成像模块210,用于扫描患者预设部位获取第一扫描图像。
在医疗检查中,可以通过核磁共振成像对身体各部位的疾病进行检查,在本技术方案中,先对患者需要进行检查的预设部位进行扫描得到一个第一扫描图像,其中,第一扫描图像包含目标区域图像,第一扫描图像作为基本图像用于定位选点,示例性的,第一扫描图像可以为T1加权像,T1加权像为突出组织T1弛豫(纵向弛豫)差别。
定位点获取模块220,用于在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息。
第一定位点和第二定位点分别位于第一扫描图像中的目标区域内和目标区域外,分别获取第一定位点和第二地位点的图像信息,即第一定位点和第二定位点的像素值f1和f2。通过调整第一定位点与第二定位点的图像信息差异凸显了目标区域和周围区域的对比度,从而清楚显示病灶区域。
成像条件优化模块230,用于根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,和/或根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数。
磁共振智能成像的成像效果与成像参数和射频序列函数有关,本技术方案构建一个预设目标函数,通过调整参数使得目标函数值最小化,此时第一定位点和第二定位点存在最优图像信息差异,即最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度;调整所预设目标函数中的成像参数使得预设目标函数取值最小化,确定当前的成像参数为目标成像参数。
通过调整获得最优的参数,在成像系统内部就可进行优化过程,清楚的体现后续成像图案中第一定位点与第二定位点的图像信息差异。
通过调整射频信号的波函数,通过调整波型(如方波、正弦波、混合波等),找到能最大化信号对比度的射频函数,以最好地体现图像两点或两个区域之间的信息差异。采用变分优化的方法,求解射频序列函数。第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异与使其对比度最大化的射频序列函数对应,通过调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,此时最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
其中,成像条件优化模块包括:成像参数优化单元和射频序列函数优化单元。
成像参数优化单元,用于调整预设目标函数中的成像参数使得预设目标函数取值最小化,确定当前的成像参数为目标成像参数。
射频序列函数优化单元,用于调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
第二成像模块240,用于根据目标成像参数和/或目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
根据目标成像参数和目标射频序列函数再次对患者预设部位进行完整扫描得到第二扫描图像,即可得到优化后的MRI图像,后续不用再进行图像处理。结合人类视觉主动成像的特点,把常规MRI的图像处理过程提前到成像阶段,使医学成像可以智能地学习人眼主动成像的能力,从而达到MR设备主动成像的效果,既节省了图像后处理的阶段,也增强了针对性,进一步促进影像报告的客观性和标准化。扫描获得的第二扫描图像,已经最优化的凸显了目标区域和周围区域的对比度,便于医生阅片和提高诊断的准确性。
本实施例的技术方案,通过扫描患者预设部位获取第一扫描图像,在第一扫描图像中选取目标区域和周围区域中的第一定位点和第二定位点,通过调整成像参数和/或射频序列函数使得第一定位点和第二定位点具有最优图像信息差异,凸显了目标区域和周围区域的对比度,再根据得到的目标成像参数和/或目标射频序列函数对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像,基于人工智能的理念,该方法使得MR设备能在成像阶段就能根据采集到的信号的对比度信息来智能地选择成像序列、参数等成像条件,以通过成像阶段的优化尽可能地使图像信息差异最大化,解决磁共振成像的图像分析需要依靠临床医生通过阅片进行人工识别,从而存在较小的病灶被漏诊和准确性不高的问题,实现提高磁共振成像诊断准确性,促进影像报告的客观性和标准化以及提高临床医生的工作效率的效果。
本发明实施例所提供的磁共振智能成像装置可执行本发明任意实施例所提供的磁共振智能成像方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种磁共振智能成像设备的结构示意图,如图3所示,该设备包括处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33;设备中处理器30的数量可以是一个或多个,图3中以一个处理器30为例;设备中的处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33可以通过总线或其他方式连接,图3中以通过总线连接为例。
存储器31作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的磁共振智能成像方法对应的程序指令/模块(例如,磁共振智能成像装置中的第一成像模块210、定位点获取模块220、成像条件优化模块230和第二成像模块240)。处理器30通过运行存储在存储器31中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的磁共振智能成像方法。
存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器31可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器31可进一步包括相对于处理器30远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置32可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置33可包括显示屏等显示设备。
实施例四
本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种磁共振智能成像方法,该方法包括:
扫描患者预设部位获取第一扫描图像;
在第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取第一定位点和第二定位点的图像信息;
根据预设目标函数确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,和/或根据变分优化法确定第一定位点和第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;
根据目标成像参数和/或目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的磁共振智能成像方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述磁共振智能成像装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (6)
1.一种磁共振智能成像方法,其特征在于,包括:
扫描患者预设部位获取第一扫描图像;
在所述第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取所述第一定位点和所述第二定位点的图像信息;
根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,和/或根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;
根据所述目标成像参数和/或所述目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像;
其中,所述预设目标函数为:
E(x)=-(f1-f2)2+λ((x(0)-a)2+(x(1)-b)2)
其中,x=(TR,TE),TR为脉冲序列重复时间,TE为回波时间,x(0)为待优化的TR值,x(1)为待优化的TE值;f1为第一定位点的像素值,f2为第二定位点的像素值;λ为大于零的常数,a为选用的TR的数值,b为选用的TE的数值;
其中,所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异与使其信号对比度最大化的射频序列函数对应;所述根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数,包括:
调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
2.根据权利要求1所述的磁共振智能成像方法,其特征在于,所述第一扫描图像包含目标区域图像,所述第一定位点和所述第二定位点分别位于目标区域内和目标区域外。
3.根据权利要求1所述的磁共振智能成像方法,其特征在于,所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异与所述预设目标函数最小化取值对应;所述根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数,包括:
调整所述预设目标函数中的成像参数使得所述预设目标函数取值最小化,确定当前的成像参数为目标成像参数。
4.一种磁共振智能成像装置,其特征在于,包括:
第一成像模块,用于扫描患者预设部位获取第一扫描图像;
定位点获取模块,用于在所述第一扫描图像中选取第一定位点和第二定位点,并获取所述第一定位点和所述第二定位点的图像信息;
成像条件优化模块,用于根据预设目标函数确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标成像参数;和/或根据变分优化法确定所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异对应的目标射频序列函数;其中,所述预设目标函数为:E(x)=-(f1-f2)2+λ((x(0)-a)2+(x(1)-b)2)其中,x=(TR,TE),TR为脉冲序列重复时间,TE为回波时间,x(0)为待优化的TR值,x(1)为待优化的TE值;f1为第一定位点的像素值,f2为第二定位点的像素值;λ为大于零的常数,a为选用的TR的数值,b为选用的TE的数值;
第二成像模块,用于根据所述目标成像参数和所述目标射频序列函数再次对患者预设部位进行扫描得到第二扫描图像;
其中,所述第一定位点和所述第二定位点的最优图像信息差异与使其信号对比度最大化的射频序列函数对应,所述成像条件优化模块,包括:
射频序列函数优化单元,用于调整射频信号的波函数的波形使得射频序列函数的信号对比度最大化,确定当前的射频序列函数为目标射频序列函数。
5.一种磁共振智能成像设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的磁共振智能成像方法。
6.一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,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的磁共振智能成像方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110098230.6A CN112700493B (zh) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110098230.6A CN112700493B (zh) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112700493A CN112700493A (zh) | 2021-04-23 |
CN112700493B true CN112700493B (zh) | 2024-01-09 |
Family
ID=75516121
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110098230.6A Active CN112700493B (zh) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112700493B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113539439B (zh) * | 2021-07-16 | 2022-05-10 | 数坤(北京)网络科技股份有限公司 | 医学图像的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114864055A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-05 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 组织的扫描分析方法、系统和电子装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109498016A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-22 | 华南理工大学 | 一种磁共振电特性断层成像方法 |
CN109725274A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-05-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振波谱扫描以及其扫描调整方法、装置、设备和存储介质 |
CN109907759A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-21 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法和系统 |
CN110215209A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-09-10 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种磁共振成像方法和磁共振成像系统 |
-
2021
- 2021-01-25 CN CN202110098230.6A patent/CN112700493B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109498016A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-22 | 华南理工大学 | 一种磁共振电特性断层成像方法 |
CN109725274A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-05-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振波谱扫描以及其扫描调整方法、装置、设备和存储介质 |
CN109907759A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-21 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振成像方法和系统 |
CN110215209A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-09-10 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种磁共振成像方法和磁共振成像系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112700493A (zh) | 2021-04-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100828220B1 (ko) | 통계적 영상들을 이용한 단층촬영 측정의 슬라이스 위치 계획을 위한 방법 | |
JP5562598B2 (ja) | 画像表示装置、画像表示方法および磁気共鳴イメージング装置 | |
US9295406B2 (en) | Automatic or semi-automatic whole body MR scanning system | |
CN102920455B (zh) | 用于在磁共振成像中独立地操作脂肪和水分量的方法 | |
US8571288B2 (en) | Image display apparatus and magnetic resonance imaging apparatus | |
US7587232B2 (en) | Magnetic resonance imaging apparatus, magnetic resonance data processing apparatus, magnetic resonance data processing program and magnetic resonance imaging apparatus control method | |
US7034531B1 (en) | Diffusion MRI using spherical shell sampling | |
CN112700493B (zh) | 一种磁共振智能成像、装置、设备及存储介质 | |
US7190163B2 (en) | Method for producing multiple MR images with different contrast from a single image acquisition | |
Lévy et al. | Intravoxel Incoherent Motion at 7 Tesla to quantify human spinal cord perfusion: Limitations and promises | |
EP1956383A1 (en) | MRI involving a cine prescan for motion analysis | |
JP3146033B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
US20020151785A1 (en) | Mehtod and magnetic resonance tomography apparatus for preparing a data acquisition using previously obtained data acquisitions | |
CN108324275B (zh) | 一种磁共振成像信号和波谱信号的采集方法和装置 | |
US20210137481A1 (en) | Imaging assisting apparatus and storage medium storing therein imaging assisting computer program | |
CN110673071A (zh) | 磁共振成像方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
KR101401969B1 (ko) | Mri 시스템을 이용하여 대상체 내의 신경 섬유에 관한 섬유 구조 정보를 획득하기 위한 방법 및 장치 | |
US10466324B2 (en) | Method and magnetic resonance apparatus determining markings on a quantitative image data | |
JP7474498B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
US20240090791A1 (en) | Anatomy Masking for MRI | |
EP4273568A1 (en) | Selection of frequency offset for an mri scan | |
US11454691B1 (en) | Synthetic bright-blood and dark-blood PSIR LGE images | |
US11719778B1 (en) | Multicontrast synthetic late gadolinium enhancement imaging using post-contrast magnetic resonance fingerprinting | |
US20210393216A1 (en) | Magnetic resonance system, image display method therefor, and computer-readable storage medium | |
CN115829901A (zh) | 医学成像扫描方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |