[發明專利]磁共振快速成像方法及其系統有效
| 申請號: | 201310390916.8 | 申請日: | 2013-08-30 |
| 公開(公告)號: | CN103472419A | 公開(公告)日: | 2013-12-25 |
| 發明(設計)人: | 梁棟;朱燕杰;劉新;鄭海榮 | 申請(專利權)人: | 深圳先進技術研究院 |
| 主分類號: | G01R33/56 | 分類號: | G01R33/56 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 吳平 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 磁共振 快速 成像 方法 及其 系統 | ||
技術領域
本發明涉及磁共振成像領域,特別是涉及一種磁共振快速成像方法及其系統。
背景技術
壓縮感知理論利用信號的稀疏性,只需采集少量樣本即可高質量重建出原始數據。近年來,壓縮感知理論在磁共振快速成像中得到了快速的發展和應用,利用該理論可從欠采樣的K空間中重建出原始圖像,從而減少K空間的采集樣本數,減少掃描時間,達到磁共振快速成像的目的。
目前基于壓縮感知理論的快速磁共振成像方法主要分為如下類型:一種是基于固定稀疏變換的重建方法,常用的固定稀疏變換有小波變換,主成份分析,有限差分變換等。另一種是基于自適應稀疏變換的重建方法,即字典學習方法。此外還有將兩種稀疏變換方法相結合,即在固定的稀疏變換域上進行自適應的字典學習模型。首先對初始圖像應用已知的固定稀疏變換(如主成分分析變換,小波變換等),得到稀疏系數。再對該系數用一個自適應的學習字典來稀疏表示,從而產生更稀疏的系數。但是應用將兩種稀疏變換方法相結合的方法時,由于兩種稀疏變換是獨立進行的,未對變換基進行約束,不能保證兩組變換基之間的非相關性,從而影響最終系數的稀疏性,帶來重建誤差。
發明內容
基于此,有必要提供一種重建精度較高的磁共振快速成像方法及其系統。
一種磁共振快速成像方法,包括如下步驟:
步驟a,從欠采樣的K空間中獲取初始圖像;
步驟b,利用固定稀疏變換處理所述初始圖像,得到稀疏系數;
步驟c,利用非相關約束的自適應稀疏變換,基于所述稀疏系數求解出與所述稀疏系數相關的字典以及與所述字典對應的系數;
步驟d,根據所述字典以及與所述字典對應的系數重建圖像;
步驟e,更新K空間中的數據,并判斷重建圖像是否滿足終止條件,如果是,則繼續執行步驟f,否則返回步驟a;以及
步驟f,對所述重建的圖像進行擬合,得到磁共振參數圖像。
在其中一個實施例中,在所述的步驟a中,所述欠采樣的K空間由磁共振掃描儀在不同序列參數下掃描成像對象得到的,且每次掃描的欠采樣模板不相同。
在其中一個實施例中,在所述的步驟a中,利用傅里葉逆變換將K空間中的數據轉換得到初始圖像。
在其中一個實施例中,所述的步驟b包括:
將每幅初始圖像中所有的像素點轉換為一維列向量,并得到訓練矩陣,所述訓練矩陣的每一行由所述一維列向量構成;以及
利用主成分分析方法對所述訓練矩陣處理,得到稀疏系數以及稀疏系數矩陣。
在其中一個實施例中,所述的步驟c通過求解如下模型實現:
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