RU2631404C2 - Итеративное шумоподавление с обратной связью для sense - Google Patents

Итеративное шумоподавление с обратной связью для sense Download PDF

Info

Publication number
RU2631404C2
RU2631404C2 RU2015111181A RU2015111181A RU2631404C2 RU 2631404 C2 RU2631404 C2 RU 2631404C2 RU 2015111181 A RU2015111181 A RU 2015111181A RU 2015111181 A RU2015111181 A RU 2015111181A RU 2631404 C2 RU2631404 C2 RU 2631404C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
noise reduction
noise
image
measure
reconstruction
Prior art date
Application number
RU2015111181A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015111181A (ru
Inventor
Миха ФЮДЕРЕР
Йоханнес Мартинус ПЕТЕРС
Адрианус Йозеф Виллибрордус ДЕЙНДАМ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
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 Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2015111181A publication Critical patent/RU2015111181A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2631404C2 publication Critical patent/RU2631404C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/561—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reduction of the scanning time, i.e. fast acquiring systems, e.g. using echo-planar pulse sequences
    • G01R33/5611—Parallel magnetic resonance imaging, e.g. sensitivity encoding [SENSE], simultaneous acquisition of spatial harmonics [SMASH], unaliasing by Fourier encoding of the overlaps using the temporal dimension [UNFOLD], k-t-broad-use linear acquisition speed-up technique [k-t-BLAST], k-t-SENSE
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/28—Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
    • G01R33/32—Excitation or detection systems, e.g. using radio frequency signals
    • G01R33/34—Constructional details, e.g. resonators, specially adapted to MR
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Использование: для магнитно-резонансной визуализации. Сущность изобретения заключается в том, что система магнитно-резонансной визуализации включает в себя блок шумоподавления и блок реконструкции. Блок шумоподавления очищает от шума компоненту изображения и предоставляет пространственно локализованную меру эффективности шумоподавления. Блок реконструкции итеративно реконструирует выходное изображение из принятых МР данных, обработанных с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ) и при последующих итерациях включает очищенную от шумов компоненту изображения и пространственно локализованную меру эффективности шумоподавления. Технический результат: улучшение качества изображения за счет использования шумоподавляющего фильтра. 6 н. и 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Нижеследующее относится, в основном, к медицинской визуализации. Изобретение находит конкретное применение в сочетании с магнитно-резонансной (МР-) визуализацией, реконструкцией МР-изображения и технологиями фильтрации изображения, и будет описано с ссылкой на вышеизложенное. Однако должно быть понятно, что оно также находит применение в других сценариях использования и не обязательно ограничено вышеупомянутым приложением.
Уровень техники
При МР-визуализации, исходные МР данные принимаются от одной или нескольких приемных катушек, которые измеряют MR сигнал от тканей субъекта. Приемные катушки могут включать в себя многоканальные приемные катушки, что обеспечивает пространственное перекрытие МР данных, такое как параллельная визуализация.
В многоканальных МР сканерах, в уровне техники предлагается итеративное объединение шумоподавления и реконструкции параллельной визуализации, такое как кодирование чувствительности (SENSE), обобщенный частично параллельный сбор данных с автокалибровкой (GRAPPA), и т.п., которые итеративно реконструируют изображение. Feng и др. «A Rapid and Robust Numerical Algorithm for Sensitivity Encoding with Sparsity Constraints: Self-Feeding Sparse SENSE», Magnetic Resonance in Medicine 64:1078-1088 (2010). Каждая итерация создает частично реконструированное изображение, используя несколько каналов принятых МР-данных в качестве входных данных. Как правило, между итерациями итеративной реконструкции, частично реконструированное изображение проходит через шумоподавляющий фильтр. Шумоподавляющий фильтр вводит сгенерированное изображение и выводит очищенное от шумов изображение. Очищенное от шумов изображение используется вместо входного сгенерированного изображения в следующей итеративной реконструкции. Никакой дополнительной информации не предоставляется алгоритму итеративной реконструкции в отношении успешности или изменения посредством процесса шумоподавления.
Нижеследующее описывает новый и улучшенный шумоподавляющий фильтр с обратной связью для итерационной параллельной визуализации, который решает вышеуказанные и другие задачи.
Раскрытие изобретения
В соответствии с одним аспектом, система магнитно-резонансной визуализации включает в себя блок шумоподавления и блок реконструкции. Блок шумоподавления очищает от шума частично реконструированное изображение и обеспечивает измерение эффективности шумоподавления. Блок реконструкции итеративно реконструирует принятые параллельные МР данные с помощью реконструкции методом параллельной визуализации и, при последующих итерациях, очищенного от шумов частично реконструированного изображения, и меры эффективности шумоподавления для генерации выходного изображения.
В соответствии с другим аспектом, способ магнитно-резонансной визуализации включает в себя шумоподавление частично реконструированного изображения и предоставление меры эффективности шумоподавления. Частично реконструированное изображение итеративно реконструируется на основе принятых параллельных МР данных, очищенного от шумов частично реконструированного изображения и меры эффективности шумоподавления.
В соответствии с другим аспектом, система магнитно-резонансной визуализации включает в себя один или несколько процессоров и дисплей. Один или несколько процессоров сконфигурированы для приема параллельных магнитно-резонансных (МР) данных и реконструкции МР данных в компоненту изображения. Один или несколько процессоров дополнительно сконфигурированы для очищения от шумов компоненты изображения и предоставляют пространственно локализованную меру эффективности шумоподавления, и итеративно реконструируют выходное изображение с использованием метода параллельной реконструкции на основе МР данных, очищенной от шумов компоненты изображения и пространственно локализованной меры эффективности шумоподавления. Дисплей отображает выходное изображение.
Одним из преимуществ является информация от шумоподавляющего фильтра, который используется для улучшения параллельной реконструкции изображения.
Еще одно преимущество состоит в улучшение качества изображения.
Другое преимущество заключается в возможности повторного использования существующего аппаратного и программного обеспечения.
Еще одно преимущество заключается в применимости к пространственному перекрытию МР данных многоканальных систем.
Другие дополнительные преимущества будут понятны специалистам в данной области после прочтения и восприняты из следующего подробного описания.
Изобретение может принимать форму в виде различных компонент и вариантах сочетания компонент, а также в виде различных этапов и компоновки этапов. Чертежи имеют целью только проиллюстрировать предпочтительные варианты осуществления и не должны толковаться как ограничивающие данное изобретение.
На ФИГУРЕ 1 схематически показан вариант осуществления итеративного шумоподавления с системой обратной связи для SENSE.
На ФИГУРЕ 2 представлена блок-схема одного из способов использования варианта осуществления итеративного шумоподавления с обратной связью для SENSE.
Как показано на ФИГУРЕ 1, схематически представлен вариант осуществления итеративной параллельной визуализации, такой как SENSE, с системой 1 обратной связи. Система 1 включает в себя магнитно-резонансное (МР) сканирующее устройство 2, такое как горизонтальный туннель, открытая система, с-образный туннель, комбинированный и/или гибридный МР-сканер. МР сканирующее устройство 2 включает в себя основной магнит 4, одну или несколько градиентных катушек 6 и одну или несколько радиочастотных (РЧ) катушек 8. Основной магнит 4 генерирует статическое магнитное поле или поле В0, такое как вертикально или горизонтально ориентированное поле. РЧ-катушки 8 возбуждают и управляют магнитным резонансом в субъекте 10. РЧ-катушка включает в себя многоканальные катушки или катушки с множеством элементов катушки. РЧ-катушка может включать в себя приемо-передающую катушку для исследований всего тела с множеством независимо управляемых элементов катушки для передачи параллельной визуализации. РЧ-катушка может включать в себя одну или несколько локальных катушек, таких как катушка для головы, катушка для груди, катушка для предстательной железы, катушка для колена, катушка для ноги и т.п. РЧ-катушка может работать в режиме передачи, который возбуждает магнитный резонанс, или в режиме приема, который измеряет МР сигнал в субъекте и передает МР данные множеству РЧ приемников 12 для приема параллельной визуализации. Градиентные катушки 6 управляют магнитным резонансом и фокусируют его. SENSE визуализация может включать в себя множество каналов, как например 8, 16, 32 или тому подобное.
Система включает в себя управление 14 очередностью, управление 16 передачей РЧ сигналов и управление 18 градиентом. Управление очередностью управляет и координирует управление передачей РЧ сигналов и управление градиентом. Управление передачей РЧ сигналов управляет конфигурацией и временным согласованием РЧ-катушек, как например мощностью, продолжительностью и фазой РЧ импульсов, используемых для возбуждения магнитного резонанса, и приемом МР сигнала. Управление градиентом управляет приложением градиентных полей градиентными катушками.
Система включает в себя блок 20 реконструкции, который реконструирует МР данные, принятые РЧ приемниками 12 с помощью реконструкции методом параллельной визуализации. Преобразование Фурье (БПФ) преобразует данные из временного интервала или пространства данных в пространственную область или пространство изображения. Блок реконструкции итеративно реконструирует множество параллельных данных преобразования Фурье в изображение, которое хранится в памяти 22 для хранения изображений. Блок реконструкции использует алгоритм параллельной реконструкции, такой как SENSE, GRAPPA и т.п. Параллельная реконструкция использует карты чувствительности катушек и пространственное перекрытие наборов данных, принятых элементами катушек, для определения местоположений наложения данных. Например, первоначальная реконструкция вводит МР данные для конструирования первого частично реконструированного изображения с шумами из МР данных. Первое изображение пересматривается на основании МР данных в каждой итерации до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное пороговое значение изменения или пороговое число итераций. Когда пороговое значение достигнуто, итоговое частично реконструированное изображение выводится в качестве диагностического изображения. Система включает в себя блок 24 шумоподавления, который вводит частично реконструированное изображение из блока реконструкции, идентифицирует уровни и местоположения шума и удаляет шум из частично реконструированного изображения до начала следующей итерации реконструкции, например, фильтрует частичное реконструированное изображение.
Например, SENSE реконструкция может быть описана
Figure 00000001
=
Figure 00000002
(
Figure 00000003
))), где
Figure 00000004
вычисляются как
Figure 00000004
=
Figure 00000005
+
Figure 00000006
с начальным значением
Figure 00000007
=R («матрица регуляризации», которая указывает на априорную информацию о наличии ткани). Символ
Figure 00000008
представляет собой информацию об «ущербе, причиненном фильтром». Если она неизвестна, то ее можно оценить как
Figure 00000008
=
Figure 00000009
·diag(
Figure 00000010
), с
Figure 00000011
(
Figure 00000012
. В этих выражениях p может быть расчетным значением пикселя, с начальным значением
Figure 00000013
=0, и
Figure 00000014
i его оценка после i-й SENSE итерации;
Figure 00000015
результатом после шумоподавления.
Figure 00000016
представляет чувствительность катушки, индекс h относится к эрмитову сопряжению;
Figure 00000017
представляет ковариацию шума в исходных данных m, F представляет оценку эффективности фильтра, выраженную в виде матрицы, и m =
Figure 00000016
p+n или измеренные данные, выраженные через вектор по числу элементов катушки. Чтобы упростить выражение с помощью аппроксимации
Figure 00000017
, можн выбрать диагональную матрицу или матрицу тождественного
преобразования. Оценка локально достигнутого снижения уровня шума может быть выражена диагональным элементом F через относительное измерение.
По другому аспекту настоящего изобретения, первая итерация SENSE реконструкции может альтернативно описываться как
Figure 00000018
=
Figure 00000019
+
Figure 00000020
), где
Figure 00000021
это изображение после одной итерации,
Figure 00000022
исходное изображение
Figure 00000023
после шумоподавления фильтром f, S это карта чувствительности катушки и
Figure 00000024
это эрмитова транспозиция S, F это оценка эффективности фильтра, выраженная в виде матрицы,
Figure 00000025
ковариационная матрица шума, которая выражает ковариации между шумом измеренных данных, и m =
Figure 00000016
p+n или измеренные данные, выраженные через вектор по числу элементов катушки.
Figure 00000026
может аппроксимироваться как
Figure 00000011
, или, точнее, как
Figure 00000011
(
Figure 00000027
. Чтобы упростить выражение с помощью аппроксимации
Figure 00000017
, можно выбрать диагональную матрицу или матрицу тождественного преобразования. Оценка локально достигнутого снижения уровня шума может быть выражена диагональным элементом F через относительное измерение или включать в себя диагональный элемент
Figure 00000026
в качестве абсолютного измерения, например путем непосредственного предоставления
Figure 00000028
.
Блок 24 шумоподавления включает в себя фильтр для удаления шума из частично реконструированного изображения. Блок шумоподавления может использовать шумоподавляющие фильтры, такие как направленный адаптивный фильтр шума и фильтр устранения артефактов, например фильтр, продаваемый под торговым названием PicturePlus ™ (см., например, EP0815535), и т.п. Очищенное от шумов изображение заменяется частично реконструированным изображением. Блок шумоподавления включает в себя меру эффективности обработки шумоподавляющего фильтра, в качестве обратной связи, которая хранится в памяти 26 для хранения информации о шумоподавлении. Необязательно, шумоподавляющий фильтр может предоставлять информацию на уровне ущерба, нанесенного шумоподавляющим фильтром 26а. Мера эффективности может включать в себя оценку локально достигнутого уровня шумоподавления. Это может относиться к ситуациям, когда процесс реконструкции МР изображения (или серий изображений) привел к следующей ситуации: шум в любой точке изображения коррелирует с шумом на дискретном множестве удаленных точек в этом изображении. Слово «отдаленная» предполагает исключение ситуации, когда шум в точке коррелирует с шумом в ее непосредственной близости, что обычно имеет место на всех МР изображениях.
Такая ситуация может возникнуть на практике, если изображение является результатом реконструкции параллельной визуализации данных, которые постоянно субдискретизировались в пространстве измерения. Наиболее частые примеры такой обработки называются SENSE и GRAPPA. «Дискретный набор отдаленных точек» затем соотносится с точками, каждая из которых отстоит на расстоянии одного наложения, которая, как правило, является полем обзора, разделенным на коэффициент уменьшения; мы также можем выразить его как 1/k – пространственный шаг сбора. Как правило, это расстояние составляет около 100 мм.
Согласно одному аспекту настоящего изобретения, на второй итерации формирования изображения результат обработки в одной точке ставится в зависимость от информации об эффективности фильтра на «других» точках, т.е. тех точках, которые имеют коррелирующий шум с шумом в этой одной точке.
Figure 00000029
может представлять «локальную неэффективность фильтра шумоподавления». Здесь «информация об эффективности фильтра» может быть выражена в следующих формах:
• Для каждого местоположения, оценка того, сколько шума было удалено посредством шумоподавляющего фильтра (либо в относительных или в абсолютных значениях). Это можно выразить через (диагональный элемент)
Figure 00000030
(«относительное»), соотв. корню из диагонального элемента
Figure 00000026
, умноженного на диагональный элемент
Figure 00000030
(«абсолютное»).
• Для каждого местоположения, оценка того, сколько шума остается после шумоподавляющего фильтра.
• Новая оценка ковариаций шума после операции шумоподавляющего фильтра, например, через
Figure 00000031
, или непосредственно через
Figure 00000032
.
• Для каждого местоположения, оценка того, сколько информации об анатомической структуре было удалено (или повреждено, изменено) посредством такой обработки шумоподавляющей фильтрацией (или наоборот, т.е. сколько остается неизменным).
Эта информация часто может быть извлечена из (алгоритма) операции шумоподавления.
Приведем примеры этого:
• Как показано в Guido Gerig, Olaf Kubler, Ron Kikinis и Ferenc A. Jolesx,
Nonlinear Anisotropic Filtering of MRI Data, IEEE-TMI, том 11(2), 221-232 (1992) («Gerig»), неэффективность фильтра может равняться (1-
Figure 00000033
t
Figure 00000034
), где
Figure 00000035
может быть сокращенным обозначением для с(х +
Figure 00000036
, y,t)+с(х –
Figure 00000036
, y,t)+с(х,y +
Figure 00000037
, t)+с(х,y -
Figure 00000037
, t), и функция с определяется уравнениями (2) и (3) цитируемого документа.
• Как показано в Punam K. Saha, Jayaram K. Udupa, Scale-Based Diffusive Image Filtering Preserving Boundary Sharpness and Fine Structures, IEEE-TMI, том 20(11), 1140-1155 (2001) («Saha»), обращаясь к уравнению (8) цитируемого документа, неэффективность фильтра можно рассматривать как
Figure 00000038
.
• Как показано в EP815535 («Aach»), фильтр неэффективности может быть привязан к
Figure 00000039
, где
Figure 00000040
представляет собой среднее двух элементов вектора
Figure 00000041
, как выражено в конце колонки 9 (параграф 0035) цитируемого документа.
Мера эффективности может включать в себя оценку того, сколько шума остается. Мера эффективности также может включать в себя оценку локальной деградации структуры. Например, оценка может включать в себя количество удаленной, поврежденной и/или измененной анатомической структуры в каждом местоположении. В другом примере оценка включает количество анатомической структуры в каждом пространственном положении, которое сохраняется и/или не подвергается воздействию. В другом примере, для каждого местоположения, может предоставляться оценка того, сколько шума было удалено с помощью шумоподавляющего фильтра (либо в относительных или в абсолютных значениях). В еще одном примере, для каждого местоположения также предоставляется оценка того, сколько шума остается после шумоподавления с помощью фильтра. Альтернативно, мера эффективности может включать в себя новую оценку ковариаций шума после операции шумоподавляющего фильтра. Кроме того, для каждого местоположения, может быть предоставлена оценка того, сколько информации об анатомической структуре было удалено (или повреждено, изменено) посредством такой обработки шумоподавляющей фильтрацией (или наоборот, т.е. сколько остается неизменным). Информация о шумоподавлении F может быть представлена в виде матрицы значений, лежащих в диапазоне между 0 и 1 для каждого местоположения изображения, где нулевое значение представляет, что весь шум удален из местоположения изображения, до значения единица, представляющего отсутствие изменений в частично реконструированном изображении. Блок 20 реконструкции использует информацию об эффективности фильтра для регулировки параллельной реконструкции, такой как пересмотр оценки регуляризации, добавления дополнительного канала данных в параллельную реконструкцию, и т.п. Фильтрация может быть увеличена в областях с шумами и снижена в областях свободных от шума.
Система включает в себя один или несколько процессоров 28, таких как на рабочей станции 30. Рабочая станция 30 включает в себя электронный процессор или электронное устройство 28 обработки, дисплей 32, который отображает изображения, меню, панели и пользовательские элементы управления, и, по меньшей мере, одно устройство 34 ввода, которое вводит выбранные медицинским работником элементы. Рабочая станция 30 может быть настольным компьютером, портативным компьютером, планшетным ПК, мобильным вычислительным устройством, смартфоном, и т.п. Устройство 34 ввода может быть клавиатурой, манипулятором типа «мышь», микрофоном и т.п. Дисплей 32 включает в себя компьютерный монитор, телевизионный экран, сенсорный экран, сенсорный электронный дисплей, электронно-лучевую трубку (ЭЛТ), запоминающую ЭЛТ, дисплей с плоским экраном, вакуумный флуоресцентный дисплей (VF), светодиодный (LED) дисплей, электролюминесцентный дисплей (ELD), плазменные панели (PDP), жидкокристаллический дисплей (LCD), дисплеи (OLED) на органических светодиодах, проектор и т.п.
Блок 20 реконструкции и блок 24 шумоподавления соответствующим образом реализуются посредством электронного устройства обработки данных, такого как электронный процессор или электронное устройство 28 обработки рабочей станции 30, или с помощью сетевого серверного компьютера, функционально связанного с рабочей станцией 30 через сеть или тому подобное. Блок 20 реконструкции выполнен с возможностью выполнения способов распределенной обработки данных, таких как распределенные процессоры или многоядерные процессоры. Кроме того, методы БПФ, параллельной реконструкции и шумоподавления соответствующим образом реализованы с использованием невременного носителя хранения, хранящего инструкции (например, программное обеспечение), читаемого электронным устройством обработки данных и исполняемого электронным устройством обработки данных для выполнения описанных методов БПФ, параллельной реконструкции и шумоподавления.
Как показано на ФИГУРЕ 2, один из способов использования варианта осуществления итеративной параллельной реконструкции с обратной связью от шумоподавления представлен на блок-схеме. На этапе 36, РЧ приемники 12 принимают МР данные. МР данные включает в себя МР данные многоканальных РЧ-катушек 8. МР данные преобразуются в пространство изображения, например с помощью БПФ, на этапе 38 посредством одного или нескольких процессоров 28.
МР данные, преобразованные с помощью БПФ, частично реконструируется блоком 20 реконструкции на этапе 40. Блок 20 реконструкции частично реконструирует изображение, сохраненное в памяти 22, используя методы параллельной реконструкции, такие как SENSE, GRAPPA и т.п. первоначальная реконструкция генерирует изображение из МР данных, преобразованных с помощью БПФ. Последующие итерации пересматривают изображение, основываясь на преобразованных с помощью БПФ МР данных, изображении после шумоподавления, и обратной связи от блока 24 шумоподавления. Обратную связь от шумоподавления можно использовать для пересмотра оценки регуляризации. Обратная связь может входить в метод параллельной реконструкции в качестве дополнительного канала данных. Решение выполнять итерацию реконструкции принимается на этапе 42. Решение основывается используемом методе параллельной реконструкции и использует пороговое минимальное изменение в изображении или пороговое количество итераций.
Изображение из параллельной реконструкции фильтруется по шуму блоком 24 шумоподавления. Шумоподавляющий фильтр очищает от шума изображение и предоставляет пространственно локализованную меру эффективности фильтра. Мера эффективности обеспечивает обратную связь с блоком 20 реконструкции. Меры эффективности или эффективность фильтра могут включать в себя оценки локальных достигнутых уровней шумоподавления. Меры могут включать в себя оценки локальной деградации структуры. Мера может быть выражена в виде матрицы значений.
Изображение от параллельной реконструкции может отображаться на дисплее 32 или храниться в системе управления памятью, такой как система архивации и передачи изображений (PACS), рентгенологическая информационная система (RIS), и т.п.
Следует иметь в виду, что применительно к конкретным иллюстративным вариантам осуществления, представленным в данном описании, определенные структурные и/или функциональные признаки описаны как включенные в состав определенных элементов и/или компонентов. Однако предполагается, что эти функции могут, с таким же или аналогичным полезным эффектом, также подобным образом быть включены в другие элементы и/или компоненты в случае необходимости. Следует также иметь в виду, что различные аспекты иллюстративных вариантов осуществления могут избирательно использоваться при необходимости для достижения других альтернативных вариантов осуществления, подходящих для желаемых применений, эти другие альтернативные варианты осуществления тем самым реализуют соответствующие преимущества аспектов, заключенных в них.
Следует также иметь в виду, что отдельные элементы или компоненты, описываемые в настоящем документе, могут иметь свою функциональность, соответствующим образом реализованную посредством оборудования, программного обеспечения, аппаратного обеспечения, программного обеспечения или их сочетания. Кроме того, следует иметь в виду, что некоторые элементы, описанные в настоящем документе, как внедренные вместе, могут при подходящих условиях быть независимыми элементами или иным образом разделенными. Кроме того, множество конкретных функций, описанных как выполняемые одним конкретным элементом, могут осуществляться с помощью множества различных элементов, действующих независимо друг от друга, для осуществления отдельных функций, или некоторые отдельные функции могут быть разделены и осуществляться с помощью множества различных элементов, действующих совместно. С другой стороны, некоторые элементы или компоненты, иным образом описанные и/или показанные здесь как отличные друг от друга могут быть физически или функционально объединены в случае необходимости.
Словом, данное описание изложено со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. Очевидно, после прочтения и понимания существующей спецификации возникнут другие модификации и изменения. Предполагается, что изобретение будет истолковано как включающее все такие модификации и изменения постольку, поскольку они входят в объем прилагаемой формулы изобретения или эквивалентны ей. А именно, следует иметь в виду, что ряд раскрытых выше и другие признаки и функции, или их варианты, могут быть объединены при желании во многих других различных системах или применениях, и также, что различные сейчас непредвиденные или неожиданные альтернативы, модификации, вариации или усовершенствования в них, которые как так же предполагается, охватываются следующей формулой изобретения, могут быть сделаны впоследствии специалистами в данной области.

Claims (37)

1. Система (1) магнитно-резонансной визуализации, содержащая:
блок (24) шумоподавления, выполненный с возможностью очищать от шума частично реконструированное изображение и предоставлять меру эффективности шумоподавления, причем эффективность шумоподавления содержит оценку количества информации, относящейся к анатомической структуре, которая была удалена или повреждена, или затронута блоком шумоподавления; и
блок (20) реконструкции, выполненный с возможностью итеративно реконструировать принятые параллельные MP данные с помощью реконструкции методом параллельной визуализации и, при последующих итерациях, очищенного от шумов частично реконструированного изображения, и меры эффективности шумоподавления для генерации выходного изображения.
2. Система (1) по п. 1, в которой итеративная реконструкция включает в себя кодирование чувствительности (SENSE).
3. Система (1) по п. 1, в которой мера включает в себя оценку локально достигнутого уровня шумоподавления.
4. Система (1) по п. 1, в которой мера включает в себя оценку локальной деградации структуры.
5. Система (1) по п. 4, в которой мера включает в себя матрицу значений, которая представляет количество удаленного шума для каждого местоположения частично реконструированного изображения.
6. Система (1) по п. 5, в которой мера пересматривает оценку регуляризации итеративной реконструкции.
7. Система (1) по п. 6, в которой итеративная реконструкция включает в себя меру как дополнительный канал ввода.
8. Система (1) по п. 1, в которой принятые MP-данные включают в себя множество местоположений наложения МР-данных.
9. Способ магнитно-резонансной визуализации, включающий в себя:
шумоподавление (44) частично реконструированного изображения и предоставление меры эффективности шумоподавления; причем эффективность шумоподавления дополнительно предоставляющая оценку количества информации об анатомической структуре, которая была удалена или повреждена, или затронута шумоподавлением;
итеративную реконструкцию (40) частично реконструированного изображения на основе принятых параллельных MP данных (36), очищенного от шумов частично реконструированного изображения и меры эффективности шумоподавления.
10. Способ по п. 9, в котором итеративная реконструкция (40) включает в себя кодирование чувствительности (SENSE).
11. Способ по п. 9, в котором шумоподавление (44) включает в себя:
оценку локально достигнутого уровня шумоподавления.
12. Способ по п. 11, в котором шумоподавление (44) включает в себя:
оценку локальной деградации структуры.
13. Способ по п. 12, в котором шумоподавление (44) включает в себя:
построение матрицы значений, которые представляют количество удаленного шума для каждого местоположения изображения.
14. Способ по п. 9, дополнительно включающий в себя:
пересмотр оценки регуляризации итеративной реконструкции на основе шумоподавления.
15. Способ по п. 14, в котором итеративная реконструкция использует дополнительный канал ввода, который включает в себя меры эффективности шумоподавления.
16. Невременный машиночитаемый носитель хранения, содержащий программное обеспечение, которое предоставляет сигнал управления одному или нескольким электронным устройствам (28) обработки данных для выполнения способа по п. 15.
17. Электронное устройство (28) обработки данных, выполненное с возможностью выполнения способа по п. 9.
18. Система (1) магнитно-резонансной визуализации, содержащая:
один или несколько процессоров (28), выполненных с возможностью:
принимать (36) параллельные магнитно-резонансные (MP) данные;
реконструировать (40) MP данные в компоненту изображения;
очищать (44) от шумов компоненты изображения, предоставлять пространственно локализованную меру эффективности шумоподавления, которая содержит оценку количества информации об анатомической структуре, которая была удалена, или повреждена, или изменена шумоподавлением;
итеративно реконструировать выходное изображение с использованием метода параллельной реконструкции на основе MP данных, очищенной от шумов компоненты изображения и пространственно локализованной меры эффективности шумоподавления; и
дисплей (32), выполненный с возможностью отображать выходное изображение.
19. Система (1) магнитно-резонансной визуализации, содержащая:
блок (24) шумоподавления, выполненный с возможностью очищать от шума частично реконструированное изображение и предоставлять меру эффективности шумоподавления; и
блок (20) реконструкции, выполненный с возможностью итеративно реконструировать принятые параллельные MP данные с помощью реконструкции методом параллельной визуализации и, при последующих итерациях, очищенного от шума частично реконструированного изображения и меры эффективности шумоподавления для генерации выходного изображения, причем итеративная реконструкция включает в себя
Figure 00000042
где pi+1 - следующее итерационное изображение pi, S - матрица чувствительности катушки, Sh - эрмитова транспозиция S.
RU2015111181A 2012-08-29 2013-08-29 Итеративное шумоподавление с обратной связью для sense RU2631404C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261694323P 2012-08-29 2012-08-29
US61/694,323 2012-08-29
PCT/EP2013/067885 WO2014033207A1 (en) 2012-08-29 2013-08-29 Iterative sense denoising with feedback

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015111181A RU2015111181A (ru) 2016-10-20
RU2631404C2 true RU2631404C2 (ru) 2017-09-21

Family

ID=49080886

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015111181A RU2631404C2 (ru) 2012-08-29 2013-08-29 Итеративное шумоподавление с обратной связью для sense

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9841482B2 (ru)
EP (1) EP2890993A1 (ru)
JP (1) JP6261589B2 (ru)
CN (1) CN104583798B (ru)
BR (1) BR112015004071A2 (ru)
RU (1) RU2631404C2 (ru)
WO (1) WO2014033207A1 (ru)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104583798B (zh) * 2012-08-29 2018-07-17 皇家飞利浦有限公司 具有反馈的迭代感测去噪的系统和方法
US20150113453A1 (en) * 2013-10-18 2015-04-23 Apple Inc. Methods and devices for simplified graphical object editing
WO2016001853A1 (en) * 2014-07-03 2016-01-07 Koninklijke Philips N.V. Image reconstruction for mri using multiplexed sensitivity-encoding
JP6981799B2 (ja) * 2017-07-21 2021-12-17 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像データ復元装置、画像データ復元方法、及びプログラム
WO2019232539A1 (en) * 2018-06-01 2019-12-05 New York University System, method and computer-accessible medium for facilitating noise removal in magnetic resonance imaging
KR102144320B1 (ko) * 2020-02-13 2020-08-13 주식회사 에어스 메디컬 자기 공명 영상 처리 장치 및 그 방법
CN112700508B (zh) * 2020-12-28 2022-04-19 广东工业大学 一种基于深度学习的多对比度mri图像重建方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999046731A1 (en) * 1998-03-13 1999-09-16 The University Of Houston System Methods for performing daf data filtering and padding
CN101067650A (zh) * 2007-06-08 2007-11-07 骆建华 基于部分频谱数据信号重构的信号去噪方法
US20090263001A1 (en) * 2008-04-17 2009-10-22 The Ohio State University Research Foundation System and method for improved real-time cine imaging
CN101961242A (zh) * 2010-09-03 2011-02-02 首都医科大学宣武医院 一种用于磁共振冠状动脉成像的呼吸信号采集系统
RU2009140604A (ru) * 2007-05-02 2011-06-10 Дерек Д. ФЕНГ (US) Способ и устройство для осуществления спектроскопии ядерно-магнитного резонанса
RU2434238C2 (ru) * 2006-07-18 2011-11-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Подавление артефакта при многокатушечной магнитно-резонансной визуализации

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11501140A (ja) * 1995-12-21 1999-01-26 フィリップス エレクトロニクス エヌ ベー 方向適合ノイズ減少
WO2002010790A1 (en) * 2000-07-31 2002-02-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic resonance method for forming a fast dynamic imaging
WO2002010787A1 (en) * 2000-07-31 2002-02-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic resonance imaging method with sub-sampled acquisition
AU2002357662A1 (en) * 2001-10-19 2003-04-28 The Government Of The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of A method and apparatus to improve an mri image
US7309985B2 (en) * 2003-04-23 2007-12-18 Koninklijke Philips Electronics N. V. Method of reconstructing an MR image
WO2004099810A1 (en) * 2003-05-06 2004-11-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Undersampled magnetic resonance imaging
WO2005024724A2 (en) * 2003-09-04 2005-03-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Locally adaptive nonlinear noise reduction
US7202663B2 (en) * 2003-11-12 2007-04-10 Iovivo Corporation Method for generating fast magnetic resonance images
US20080154115A1 (en) * 2004-02-10 2008-06-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic Resonance Imaging Method
US7053613B2 (en) * 2004-06-03 2006-05-30 Fa-Hsuan Lin Method for parallel image reconstruction using automatic regularization
CN100396240C (zh) 2005-02-28 2008-06-25 西门子（中国）有限公司 频域灵敏度编码磁共振并行成像方法
US7511495B2 (en) * 2005-04-25 2009-03-31 University Of Utah Systems and methods for image reconstruction of sensitivity encoded MRI data
US7309984B2 (en) 2005-10-27 2007-12-18 Wisconsin Alumni Research Foundation Parallel magnetic resonance imaging method using a radial acquisition trajectory
US7840045B2 (en) 2006-04-21 2010-11-23 The University Of Utah Research Foundation Method and system for parallel reconstruction in the K-space domain for application in imaging systems
CN101305908B (zh) 2007-05-17 2011-08-03 西门子公司 提高并行采集图像重建的信噪比损失的准确度的方法
CN101308202B (zh) 2007-05-17 2011-04-06 西门子公司 并行采集图像重建的方法和装置
US20090093709A1 (en) * 2007-05-18 2009-04-09 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. Noise reduction system and methods for magnetic resonance imaging
US8055037B2 (en) * 2007-07-02 2011-11-08 Siemens Aktiengesellschaft Robust reconstruction method for parallel magnetic resonance images
CN101794440B (zh) * 2010-03-12 2012-04-18 东南大学 图像序列的加权自适应超分辨率重建方法
US8548218B2 (en) * 2010-09-21 2013-10-01 Dimitris Metaxas Image reconstruction
DE102010061977B4 (de) * 2010-11-25 2013-10-17 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Ergänzung mit partiell parallelen Aufnahmeverfahren aufgenommen Magnetresonanz-Daten
US8781243B2 (en) * 2011-01-07 2014-07-15 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for constrained reconstruction of high signal-to-noise ratio images
CN102156966A (zh) 2011-04-11 2011-08-17 北方工业大学 医学图像去噪
US8886283B1 (en) * 2011-06-21 2014-11-11 Stc.Unm 3D and 4D magnetic susceptibility tomography based on complex MR images
DE102011081411B4 (de) * 2011-08-23 2013-04-11 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Abtastmuster für iterative MR-Rekonstruktionsverfahren
DE102011081413B8 (de) * 2011-08-23 2013-08-14 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Iteratives Rekonstruktionsverfahren mit Straftermen aus Untersuchungsobjekten und Magnetresonanzanlage zur Durchführung eines solchen Verfahrens
CN104583798B (zh) * 2012-08-29 2018-07-17 皇家飞利浦有限公司 具有反馈的迭代感测去噪的系统和方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999046731A1 (en) * 1998-03-13 1999-09-16 The University Of Houston System Methods for performing daf data filtering and padding
RU2434238C2 (ru) * 2006-07-18 2011-11-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Подавление артефакта при многокатушечной магнитно-резонансной визуализации
RU2009140604A (ru) * 2007-05-02 2011-06-10 Дерек Д. ФЕНГ (US) Способ и устройство для осуществления спектроскопии ядерно-магнитного резонанса
CN101067650A (zh) * 2007-06-08 2007-11-07 骆建华 基于部分频谱数据信号重构的信号去噪方法
US20090263001A1 (en) * 2008-04-17 2009-10-22 The Ohio State University Research Foundation System and method for improved real-time cine imaging
CN101961242A (zh) * 2010-09-03 2011-02-02 首都医科大学宣武医院 一种用于磁共振冠状动脉成像的呼吸信号采集系统

Also Published As

Publication number Publication date
JP6261589B2 (ja) 2018-01-17
EP2890993A1 (en) 2015-07-08
CN104583798B (zh) 2018-07-17
CN104583798A (zh) 2015-04-29
BR112015004071A2 (pt) 2017-07-04
RU2015111181A (ru) 2016-10-20
JP2015533531A (ja) 2015-11-26
WO2014033207A1 (en) 2014-03-06
US9841482B2 (en) 2017-12-12
US20150212180A1 (en) 2015-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2631404C2 (ru) Итеративное шумоподавление с обратной связью для sense
US9595120B2 (en) Method and system for medical image synthesis across image domain or modality using iterative sparse representation propagation
EP2993642B1 (en) Method and apparatus for generating sharp image based on blurry image
US10275886B2 (en) Tumor segmentation and tissue classification in 3D multi-contrast
EP3132742A1 (en) Magnetic resonance imaging device and method for generating magnetic resonance image
US20170161894A1 (en) Automated lesion segmentation from mri images
US20160133037A1 (en) Method and System for Unsupervised Cross-Modal Medical Image Synthesis
JP2018519861A (ja) Ｒｆノイズを伴う磁気共鳴イメージングのための方法及び装置
JP2013065302A (ja) 画像処理装置及び方法
US20220107378A1 (en) Deep learning methods for noise suppression in medical imaging
JP2015536746A (ja) 副作用の少ない局所アーチファクトの低減
JP2015533531A5 (ru)
US9779485B2 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and method
CN114022444A (zh) 超声图像的处理方法及装置
EP3542176B1 (en) Intensity corrected magnetic resonance images
CN114418900B (zh) 一种磁共振图像降噪方法、装置、设备及存储介质
WO2023152010A1 (en) Distortion artifact removal and upscaling in magnetic resonance imaging
JPWO2016208503A1 (ja) 画像診断装置，及び方法
Zhao et al. Robust EMI elimination for RF shielding‐free MRI through deep learning direct MR signal prediction
Blasche et al. Compressed sensing—the flowchart
JP6238565B2 (ja) 平滑化方法及び平滑化装置
WO2021113242A1 (en) Model-based nyquist ghost correction for reverse readout echo planar imaging
EP2685275A1 (en) Improved correction of geometric distortions in echo-planar MRI
Spaletta et al. Constrained iterations for blind deconvolution and convexity issues
Joshi et al. MRI Denoising for Healthcare

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200830