[發明專利]壓縮感知和MRI的建模和驗證方法

在審

• 申請號: 201580077362.3
• 申請日: 2015-04-30
• 公開（公告）號: CN107615089A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 朱宇東
• 申請（專利權）人: 朱宇東
• 主分類號: G01R33/48
• 分類號: G01R33/48;G01R33/56
• 代理公司: 成都高遠知識產權代理事務所(普通合伙)51222
• 代理人: 李高峽

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種壓縮感知和MRI的建模和驗證方法。

背景技術

基于物理學、統計學或其它學科的數學建模，是信號編碼和解碼的關鍵。

在信號模型、重建算法、隨機采樣和非相干采樣的基礎上，衍生出了一類新方法。這類新方法能夠對一維或多維信號進行編碼和解碼，并且能夠大大減少在此過程中進行測量、傳輸和存儲的數據樣本，此外，還能有效地處理由隨機噪聲和混疊所產生的干擾效應。上述具有代表性的方法包括壓縮感知(compressed sensing)和低秩矩陣完成(low-rank matrix completion)。

壓縮感知和低秩矩陣完成在各種應用中已經有大量成功的例子。在理論分析上，它們的統計特性和漸進性能在一定條件下都能得到確認。然而對于某些應用而言，重要的是對某個具體的編碼和解碼實例的保真度和可靠性進行評估，而不是以統計的方法進行斷言。

以壓縮感知在MRI診斷中的應用為例。雖然已經有大量的例子證明壓縮感知在提高MR數據采集速度、提高性噪比方面有過人之處，但是人們依然會擔心其成像方案在具體成像實例中會以一種復雜而微妙的方式，來掩蓋一些在診斷上極其重要的特性。并且，設置壓縮感知來提高MR數據采集速度時，設置過程本身復雜又欠缺指導。由于壓縮感知方案的核心是利用隨機采樣和稀疏模型來解決信號干擾的非線性算子，因此其與主要依賴于線性算子的傳統成像方案相比，在評估圖像的保真度上面臨更多的困難。這是因為該方案對信號、干擾和編碼/解碼參數的響應很難被掌握或理解。又常常因干擾效應分散、無明顯的偽影來提醒著保真度缺陷，壓縮感知成像方案趨向于產生令人覺得較“干凈”的圖像，這有時會誤事。因此，當在MRI診斷中利用稀疏模型時，迫切需要檢測/保證成像質量的措施。

并行MRI是MRI的一個分支，壓縮感知也適用于并行MRI。由于設置了多個傳感器，成像物理決定了信號中有冗余/結構。從而更加有利于設計并優化數學模型、提高成像速度、改善信噪比和成像質量。

發明內容

本發明旨在提供一種壓縮感知和MRI的建模和驗證方法，能夠提高信號編碼和解碼性能，改善結果可靠性和信噪比，提高圖像的成像質量。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種計算機實現的成像方法，在成像系統中，包括如下步驟：采集一個基準數據樣本集；使用預定的重建手段對所述基準數據樣本集進行操作，獲得一個基準結果；對所述基準數據樣本集進行至少一次擾動，并獲得至少一個擾動數據樣本集；使用預定的重建手段對所述至少一個擾動數據樣本集一一進行操作，獲得至少一個擾動結果；根據所述基準結果和所述至少一個擾動結果生成一個推導結果，所述推導結果有利于評估和改善圖像質量。

每一次執行擾動，包括從所述基準數據樣本集中排除至少一個數據樣本，該至少一個數據樣本根據預先確定的方案選擇。

所述推導結果包括對所述至少一個擾動結果的變異性的量度。

每一次執行擾動，包括對所述基準樣本集進行修改,該修改達成一個預定的圖像特征的疊加。

所述推導結果包括對所述基準結果與所述至少一個擾動結果之間的差異的量度。

所述預定的重建手段從包括但不限于以下諸項中選擇：采用壓縮感知的重建，采用低秩矩陣完成的重建，和采用非相干采樣的重建。

優選地，所述成像系統是磁共振成像(MRI)系統。

優選地，所述成像系統是一個診斷成像系統。

一種計算機在磁共振成像(MRI)系統中提供圖像的方法，包括:根據k空間采樣模式獲取數據樣本；通過對所述數據樣本應用模板生成數據陣列；在所述數據陣列中識別信號結構，該信號結構從包括但不限于以下諸項中選擇：一個向量空間，一個基，一個矩陣，一個算子，一個向量空間的秩，一個矩陣的秩，一個空間分布，和一個隨時間變化的變量；搜尋與所述數據樣本和所述信號結構相一致的結果，該結果從包括但不限于以下諸項中選擇：一個頻譜，一組頻譜，一個矩陣，一個圖像，一組圖像；此方法加快了采集速度，提高了圖像信噪比和圖像質量。

其中搜尋結果包括解一組方程，該方程組從包括但不限于以下諸項中選擇：源于信號結構的約束表達式，源于數據樣本的約束表達式，以及源于物理學、統計學和其他知識的約束表達式。

其中搜尋結果包括進一步預測結果的噪聲協方差。