CN113598716A - 一种光声与磁共振联合成像方法 - Google Patents

一种光声与磁共振联合成像方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113598716A
CN113598716A CN202110973661.2A CN202110973661A CN113598716A CN 113598716 A CN113598716 A CN 113598716A CN 202110973661 A CN202110973661 A CN 202110973661A CN 113598716 A CN113598716 A CN 113598716A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
photoacoustic
magnetic resonance
imaging method
target object
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.)
Granted
Application number
CN202110973661.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113598716B (zh
Inventor
陈武凡
张双阳
戚力
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southern Medical University
Original Assignee
Southern Medical University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southern Medical University filed Critical Southern Medical University
Priority to CN202110973661.2A priority Critical patent/CN113598716B/zh
Publication of CN113598716A publication Critical patent/CN113598716A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113598716B publication Critical patent/CN113598716B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0093—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy
    • A61B5/0095—Detecting, measuring or recording by applying one single type of energy and measuring its conversion into another type of energy by applying light and detecting acoustic waves, i.e. photoacoustic measurements
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/0035—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for acquisition of images from more than one imaging mode, e.g. combining MRI and optical tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • 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]

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

一种光声与磁共振联合成像方法，包括：对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描，得到目标对象的磁共振图像与光声图像；对磁共振图像与光声图像进行图像配准，得到配准好的磁共振图像；将配准好的磁共振图像加入正则化项中，进而指导光声的图像重建或图像恢复过程。该方法利用磁共振图像出色的解剖结构与梯度信息约束光声的图像重建或图像恢复，生成的图像具有低噪声、低伪影、高分辨和高质量的特点。

Description

一种光声与磁共振联合成像方法
技术领域
本发明涉及生物医学成像领域，特别是涉及一种光声与磁共振联合成像方法。
背景技术
光声断层成像是一种极具潜能的分子成像模式，能够非侵入性的量化组织的生理生化过程，为疾病的诊断及治疗提供可靠依据。图像重建作为光声断层成像技术的关键步骤，对光声图像的质量具有很大的影响。重建图像的精度受成像模型不完善、噪声等因素的影响。此外，对光声图像进行衰减校正会放大图像中的噪声与伪影。
为了提高图像的质量，通常需要在图像重建或者图像恢复过程中引入适当的约束或先验知识。然而在目前的方法中，来自光声本模态的先验图像仍然存在对比度差、结构不清晰的问题，使得重建或恢复图像的质量提升效果差。
因此针对现有技术不足，提供一种光声与磁共振联合成像方法以解决现有技术不足甚为必要。
发明内容
本发明的目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种光声与磁共振联合成像方法，光声图像能够在去除噪声与伪影的同时保持结构信息不变，获得的重建或者恢复图像质量高。
本发明的上述目的通过以下技术措施实现：
提供一种光声与磁共振联合成像方法，包括：
对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描，得到目标对象的磁共振图像与光声图像；
对磁共振图像与光声图像进行图像配准，得到配准好的磁共振图像；
将配准好的磁共振图像加入正则化项中，引导光声的图像重建或图像恢复。
优选的，光声的图像重建过程具体为：
将目标对象的光声投影数据代入式(Ⅰ)得到对应的重建图像，式(Ⅰ)如下：
Figure BDA0003226575070000021
其中，x为重建图像，
Figure BDA0003226575070000022
为重建图像时的最小二乘项，p是大小为
Figure BDA0003226575070000023
的列向量，表示光声投影数据，W的大小为
Figure BDA0003226575070000024
表示系统矩阵，λ为正则化参数，R(x)为重建图像时的正则化项。
优选的，光声的图像恢复过程具体为：
将目标对象的光声图像代入式(Ⅱ)得到对应的恢复图像，式(Ⅱ)如下：
Figure BDA0003226575070000025
其中，x′为恢复图像，
Figure BDA0003226575070000026
为恢复图像时的最小二乘项，R(x′)为恢复图像时的正则化项；
优选的，光声图像为直接重建出的图像或者光通量校正之后的图像。
优选的，通过式(Ⅲ)得到重建图像时的正则化项R(x)，式(Ⅲ)如下：
Figure BDA0003226575070000031
通过式(Ⅳ)得到恢复图像时的正则化项R(x′)，式(Ⅳ)如下：
Figure BDA0003226575070000032
其中N为总像素数，n表示单个像素，ξn通过式(Ⅴ)得到，式(Ⅳ)如下：
Figure BDA0003226575070000033
其中υ为配准好的磁共振图像，η为边界参数。
本发明的光声与磁共振联合成像方法，对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描，得到目标对象的磁共振图像与光声图像；对磁共振图像与光声图像进行图像配准，得到配准好的磁共振图像；使用配准好的磁共振图像进行光声的图像重建或图像恢复过程。该方法通过将配准好的磁共振图像作为正则化项引入到光声的图像重建或图像恢复过程中，利用磁共振图像出色的解剖结构与梯度信息约束光声的图像重建或图像恢复，光声图像能够在去除噪声与伪影的同时保持结构信息不变，获得低噪声、低伪影、高分辨和高质量的图像。
附图说明
利用附图对本发明作进一步的说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限制。
图1为本发明实施例2中的小鼠颈部已校正的光声图像与磁共振联合高分辨成像结果。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例1
一种光声与磁共振联合成像方法，包括：对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描，得到目标对象的磁共振图像与光声图像。对磁共振图像与光声图像进行图像配准，得到配准好的磁共振图像。将配准好的磁共振图像加入正则化项中，引导光声的图像重建或图像恢复。
需要说明的是，本实施例中目标对象为动物肢体或者组织结构，对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描使用动物支架固定动物，能够保证动物肢体或者组织结构在磁共振与光声成像时不发生形变。
还需要说明的是，本实施例中磁共振成像与光声成像中采用相同的层厚、层间距、图像尺寸、图像分辨率设置。使用基于互信息的图像配准算法将磁共振图像往光声图像上配准，但不限于基于互信息的图像配准算法。
本实施例中，光声的图像重建过程具体为：
将目标对象的光声投影数据代入式(Ⅰ)得到对应的重建图像，式(Ⅰ)如下：
Figure BDA0003226575070000051
其中，x为重建图像，
Figure BDA0003226575070000052
为重建图像时的最小二乘项，p是大小为
Figure BDA0003226575070000053
的列向量，表示光声投影数据，W的大小为
Figure BDA0003226575070000054
表示系统矩阵，λ为正则化参数，R(x)为重建图像时的正则化项。
本实施例中，光声的图像恢复过程具体为：
将目标对象的光声图像代入式(Ⅱ)得到对应的恢复图像，式(Ⅱ)如下：
Figure BDA0003226575070000055
其中，x′为恢复图像，
Figure BDA0003226575070000056
为恢复图像时的最小二乘项，R(x′)为恢复图像时的正则化项；
本实施例中，光声图像为直接重建出的图像或者光通量校正之后的图像。光通量校正会放大图像中的伪影和噪声，使用的图像校正之后的图像或者直接重建出的图像能够避免此问题。
本实施例中，通过式(Ⅲ)得到重建图像时的正则化项R(x)，式(Ⅲ)如下：
Figure BDA0003226575070000057
通过式(Ⅳ)得到恢复图像时的正则化项R(x′)，式(Ⅳ)如下：
Figure BDA0003226575070000058
其中N为总像素数，n表示单个像素，ξn通过式(Ⅴ)得到，式(Ⅳ)如下：
Figure BDA0003226575070000061
其中υ为配准好的磁共振图像，η为边界参数。
该方法将配准好的磁共振图像作为正则化项引入到图像重建或图像恢复过程中，利用磁共振图像出色的解剖结构与梯度信息约束光声的图像重建或图像恢复，光声图像能够在去除噪声与伪影的同时保持结构信息不变，光声的图像重建或图像恢复质量提成效果好。
实施例2
一种光声与磁共振联合成像方法，其它特征与实施例1相同，不同之处在于：本实施例具体以活体小鼠为实验对象，对校正后的光声图像进行图像恢复，使用商用小动物多光谱光声断层成像系统(MSOT in Vision128,iTheraMedical,Germany)进行实验数据采集。重建得到的原始光声图像如图1(a)所示，衰减校正后的光声图像如图1(b)所示，配准好的磁共振图像如图1(c)所示，恢复的光声图像如图1(d)所示，图1(a)、(b)和(d)下半部分为上半部分中黑色方框包围的区域显示为放大视图。图(c)下半部分为colorbar。从图1中可以看出，原始光声图像对比度差、结构不清晰，且存在噪声和伪影，虽然衰减校正后的光声图像增强了深处组织对比度，但也同时放大了伪影及噪声。利用配准好的磁共振图像的解剖结构信息作为先验信息恢复的光声图像结构更清晰，对比度更强，图像更平滑，噪声和条纹伪影更少，图像质量更高。
该光声与磁共振联合成像方法，光声图像能够在去除噪声与伪影的同时保持结构信息不变，获得低噪声、低伪影、高分辨和高质量的图像。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种光声与磁共振联合成像方法，其特征在于，包括：
对目标对象进行磁共振T2序列扫描与光声多光谱扫描，得到目标对象的磁共振图像与光声图像；
对磁共振图像与光声图像进行图像配准，得到配准好的磁共振图像；
将配准好的磁共振图像加入正则化项中，引导光声的图像重建或图像恢复。
2.根据权利要求1所述的光声与磁共振联合成像方法，其特征在于，光声的图像重建过程具体为：
将目标对象的光声投影数据代入式(Ⅰ)得到对应的重建图像，式(Ⅰ)如下：
Figure FDA0003226575060000011
其中，x为重建图像，
Figure FDA0003226575060000012
为重建图像时的最小二乘项，p是大小为
Figure FDA0003226575060000013
的列向量，表示光声投影数据，W的大小为
Figure FDA0003226575060000014
表示系统矩阵，λ为正则化参数，R(x)为重建图像时的正则化项。
3.根据权利要求1所述的光声与磁共振联合成像方法，其特征在于，光声的图像恢复过程具体为：
将目标对象的光声图像代入式(Ⅱ)得到对应的恢复图像，式(Ⅱ)如下：
Figure FDA0003226575060000015
其中，x′为恢复图像，
Figure FDA0003226575060000016
为恢复图像时的最小二乘项，R(x′)为恢复图像时的正则化项。
4.根据权利要求3所述的光声与磁共振联合成像方法，其特征在于：光声图像为直接重建出的图像或者光通量校正之后的图像。
5.根据权利要求2或3所述的光声与磁共振联合成像方法，其特征在于，通过式(Ⅲ)得到重建图像时的正则化项R(x)，式(Ⅲ)如下：
Figure FDA0003226575060000021
通过式(Ⅳ)得到恢复图像时的正则化项R(x′)，式(Ⅳ)如下：
Figure FDA0003226575060000022
其中N为总像素数，n表示单个像素，ξn通过式(Ⅴ)得到，式(Ⅳ)如下：
Figure FDA0003226575060000023
其中υ为配准好的磁共振图像，η为边界参数。
CN202110973661.2A 2021-08-24 2021-08-24 一种光声与磁共振联合成像方法 Active CN113598716B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110973661.2A CN113598716B (zh) 2021-08-24 2021-08-24 一种光声与磁共振联合成像方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110973661.2A CN113598716B (zh) 2021-08-24 2021-08-24 一种光声与磁共振联合成像方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113598716A true CN113598716A (zh) 2021-11-05
CN113598716B CN113598716B (zh) 2022-04-15

Family

ID=78309241

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110973661.2A Active CN113598716B (zh) 2021-08-24 2021-08-24 一种光声与磁共振联合成像方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113598716B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114831621A (zh) * 2022-05-23 2022-08-02 西安大数据与人工智能研究院 分布式超快磁共振成像方法及其成像系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100239150A1 (en) * 2008-12-05 2010-09-23 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus for registrating medical images, information processing method and program
US20180249979A1 (en) * 2015-09-14 2018-09-06 Rensselaer Polytechnic Institute Simultaneous ct-mri image reconstruction
CN109102477A (zh) * 2018-08-31 2018-12-28 哈尔滨工业大学 一种基于非凸低秩稀疏约束的高光谱遥感图像恢复方法
CN111481172A (zh) * 2020-04-13 2020-08-04 南方医科大学 一种交错稀疏采样多光谱光声断层成像系统及方法
CN113030813A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 厦门大学 一种磁共振t2定量成像方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100239150A1 (en) * 2008-12-05 2010-09-23 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus for registrating medical images, information processing method and program
US20180249979A1 (en) * 2015-09-14 2018-09-06 Rensselaer Polytechnic Institute Simultaneous ct-mri image reconstruction
CN109102477A (zh) * 2018-08-31 2018-12-28 哈尔滨工业大学 一种基于非凸低秩稀疏约束的高光谱遥感图像恢复方法
CN111481172A (zh) * 2020-04-13 2020-08-04 南方医科大学 一种交错稀疏采样多光谱光声断层成像系统及方法
CN113030813A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 厦门大学 一种磁共振t2定量成像方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114831621A (zh) * 2022-05-23 2022-08-02 西安大数据与人工智能研究院 分布式超快磁共振成像方法及其成像系统
CN114831621B (zh) * 2022-05-23 2023-05-26 西安大数据与人工智能研究院 分布式超快磁共振成像方法及其成像系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113598716B (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Isaac et al. Super resolution techniques for medical image processing
US20220383565A1 (en) Deep learning based three-dimensional reconstruction method for low-dose pet imaging
CN103279929B (zh) 一种基于余弦积分的ct图像金属轨迹预测和伪影去除方法
CN105046675B (zh) 基于mvct图像消除kvct图像中金属伪影的方法
Lee et al. Automated motion artifact removal for intravital microscopy, without a priori information
JP2009160408A (ja) 磁気共鳴イメージングにおける歪み補正方法及び装置
CN112258642B (zh) 基于深度学习的低剂量pet数据三维迭代更新重建方法
CN113598716B (zh) 一种光声与磁共振联合成像方法
CN106530236B (zh) 一种医学图像处理方法及系统
CN111311506A (zh) 基于双残差网络的低剂量ct牙齿图像去噪方法
Podgorsak et al. CT artifact correction for sparse and truncated projection data using generative adversarial networks
Supanich et al. Radiation dose reduction in time-resolved CT angiography using highly constrained back projection reconstruction
CN110458908B (zh) 基于有限角度迭代重建超视野ct图像的方法
CN109472836B (zh) 一种ct迭代重建中伪影校正方法
CN111223156A (zh) 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法
CN115100304A (zh) 一种基于图像处理的核磁共振图像增强方法
CN113706409A (zh) 基于人工智能的cbct图像增强方法、装置和存储介质
Park et al. MRI-based computed tomography metal artifact correction method for improving proton range calculation accuracy
Khurshid et al. Automated cardiac motion compensation in PET/CT for accurate reconstruction of PET myocardial perfusion images
CN114533096B (zh) 一种脑血管造影中伪影去除方法及系统
CN110610481A (zh) 基于医学图像的脑干自动分割方法及系统
CN111710013B (zh) 一种ct图像的分离重建方法及应用
CN113379868A (zh) 基于卷积稀疏编码网络的低剂量ct图像噪声伪影分解方法
KR20220073156A (ko) 딥 러닝 기반의 제한각도 컴퓨터 단층촬영상 재구성 시스템
CN112508881A (zh) 一种颅内血管图像配准方法

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