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[發明專利]磁共振成像方法與裝置、K空間的重建方法與裝置有效

專利信息
申請號: 201210230786.7 申請日: 2012-07-04
公開(公告)號: CN103529414A 公開(公告)日: 2014-01-22
發明(設計)人: 翟人寬 申請(專利權)人: 上海聯影醫療科技有限公司
主分類號: G01R33/56 分類號: G01R33/56;G01R33/561
代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 代理人: 駱蘇華
地址: 201815 上*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 磁共振 成像 方法 裝置 空間 重建
【說明書】:

技術領域

本發明涉及磁共振成像領域,特別涉及一種磁共振成像方法與裝置、K空間的重建方法與裝置。

背景技術

在磁共振成像技術中,成像的速度是衡量成像方法的一個很重要標準。限制成像速度的很重要因素是數據采集以及K空間填充。一般的數據采集方式要采滿K空間數據,然后才能進行重建得到圖像。磁共振并行采集重建技術,是利用線圈重組合并的方式,對欠采樣的數據進行填補,利用填補完整的K空間數據進行重建。利用這樣的方式,可以根據需求,只采集一部分K空間數據,不必采滿整個K空間,由此可以大大加快成像的速度。

比較常用的并行重建方法之一是廣義自校準并行采集(GRAPPA,GeneRalized?Autocalibrating?Partially?Parallel?Acquisitions)。傳統的GRAPPA算法如圖1所示,黑色實點代表為實際采集的K空間數據;白色空點為欠采樣需要填補的數據;灰色實點表示為了計算線圈合并系數而適量全采樣的數據。GRAPPA算法認為,圖1中任意一個白色空點可以表示為周圍黑色實點的線性疊加,相當于對多個線圈的數據進行了合并,而線圈合并系數nij(第i個線圈,第j個位置)可以通過黑色實點擬合灰色實點來確定。在線圈合并系數nij確定后,其他白色空點即可根據求得的線圈合并系數nij將線圈合并填補空白數據。

需要說明的是,在傳統的方法中,這里的黑色、白色及灰色點指的是某一方向(一般是讀方向,即頻率編碼方向)上的線數據集,如圖2所示的第i個線圈的K空間數據分布示意圖,其中,虛線代表圖1中的白色數據點,黑色粗實線代表圖1中的黑色數據點,灰色細實線代表圖1中的灰色數據點。按照傳統的方法,數據分為三種:應采集數據、欠采集數據和校準數據。應采集數據如圖2黑色粗實線所示,欠采集數據如圖2虛線所示,校準數據如圖2灰色細實線所示,并且每一種數據都應為整條線數據,校準數據至少為一條線數據。

在實際執行時,由于所述校準數據是額外采集的,這樣使得時間上有了額外的損耗,尤其對于高倍數加速的情況,采集校準數據所耗費的時間會大大限制成像速度。

相關技術還可參考公開號為US2006184000A1的美國專利申請,該專利申請公開了一種磁共振成像快速廣義自校準并行采集圖像重建算法。

發明內容

本發明要解決的問題是提供一種磁共振成像方法與裝置、K空間的重建方法與裝置,以省去因為額外采集校準數據而帶來的時間損耗,提高磁共振成像的速度。

為解決上述問題,本發明技術方案提供一種磁共振成像中K空間的重建方法,包括:

采集K空間的數據,使所采集的數據分為至少兩個數據組,數據組之間的數據采集方向不同;

通過待填補的數據組的數據分布以及其他數據組內的數據,分別確定每個待填補的數據組的線圈合并系數;所述其他數據組內的數據包括采集得到的該數據組的數據;

基于所述線圈合并系數,對每個待填補的數據組中欠采集數據進行填補,實現K空間的重建。

為解決上述問題,本發明技術方案還提供了一種磁共振成像方法,包括:以上述K空間的重建方法對K空間進行重建;將重建之后的K空間變換到圖像域以獲得圖像。

為解決上述問題,本發明技術方案還提供一種K空間的重建裝置,包括:

采集單元,適于采集K空間的數據,使所采集的數據分為至少兩個數據組,數據組之間的數據采集方向不同;

合并系數確定單元,適于通過待填補的數據組的數據分布以及其他數據組內的數據,分別確定每個待填補的數據組的線圈合并系數;所述其他數據組內的數據包括采集得到的該數據組的數據;

填補單元,適于基于所述線圈合并系數,對每個待填補的數據組中欠采集數據進行填補,實現K空間的重建。

為解決上述問題,本發明技術方案還提供一種磁共振成像裝置,包括:上述K空間的重建裝置;變換單元,適于將重建之后的K空間變換到圖像域以獲得圖像。

與現有技術相比,本發明技術方案具有以下優點:

通過使采集后的數據至少分為兩個數據組,數據組之間的數據采集方向不同,這樣某一個數據組的線圈合并系數,可以通過其他數據組的數據計算得到,從而不必額外采集校準數據,減少了因為額外采集校準數據而帶來的時間損耗,由此提高了磁共振成像的速度。

附圖說明

圖1是現有技術的GRAPPA算法的示意圖;

圖2是現有技術中第i個線圈的K空間數據分布示意圖;

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