[發(fā)明專利]一種基于廣義樹稀疏的權(quán)重核范數(shù)磁共振成像重建方法

有效

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• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN106780372B
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅予力;陳真;徐俊偉;向友君;周正龍
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 羅觀祥

本發(fā)明公開了一種基于廣義樹稀疏的權(quán)重核范數(shù)磁共振成像重建方法，首先，獲取測試磁共振成像采樣數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行傅立葉變換；并根據(jù)采樣的信號構(gòu)建出樹結(jié)構(gòu)的稀疏信號，利用帶權(quán)重的核范數(shù)逼近約束的目標(biāo)函數(shù)的稀疏表達(dá)；再通過增廣拉格朗日乘子法優(yōu)化約束的目標(biāo)函數(shù)和交替方向搜索算法對所述測試數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代更新，直至得到估計(jì)的恢復(fù)數(shù)據(jù)；再通過構(gòu)建樹稀疏反變換得到最后的恢復(fù)圖像。本發(fā)明利用充分挖掘圖像信號的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系,將圖像塊的廣義樹稀疏結(jié)構(gòu)特性與權(quán)重核范數(shù)結(jié)合，并利用ADMM算法簡化計(jì)算過程，降低算法復(fù)雜度，提高了部分空間數(shù)據(jù)重建圖像的性能，在更少的掃描測量下更精確地重建圖像，減少重建圖像的偽影，實(shí)現(xiàn)快速磁共振成像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于廣義樹稀疏的權(quán)重核范數(shù)磁共振成像(MRI)重建方法，主要用于對醫(yī)學(xué)圖像的清晰快速恢復(fù)，減少重建圖像的偽影，恢復(fù)更多的圖像細(xì)節(jié)。

背景技術(shù)

磁共振成像MRI,因其低損害性及高診斷意義而得到醫(yī)學(xué)界的廣泛應(yīng)用,磁共振MRI建立在磁共振原理的基礎(chǔ)上。磁共振涉及的基本物理概念主要包括原子的自旋和磁矩,自旋磁矩在外磁場中的能量狀態(tài),產(chǎn)生磁共振的條件,拉莫進(jìn)動,磁化強(qiáng)度矢量,以及射頻場對磁化強(qiáng)度矢量和弛豫過程。

傳統(tǒng)的磁共振成像MRI要對原始數(shù)據(jù)按照奈奎斯特采樣定理進(jìn)行密集采樣,然后對所采集密集數(shù)據(jù)通過逆傅立葉變換重建磁共振MRI圖像,這將導(dǎo)致重建磁共振成像所需采樣量大的難題。壓縮感知理論的提出允許對原始數(shù)據(jù)空間進(jìn)行欠采樣，使采集的原始數(shù)據(jù)空間樣本可以遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)磁共振MRI成像中所需采集的原始數(shù)據(jù)空間樣本數(shù)，從而大大減少采樣所需數(shù)據(jù)及節(jié)約采樣時(shí)間。而如何從欠采樣的數(shù)據(jù)樣本重構(gòu)出高清晰的磁共振MRI圖像是壓縮感知磁共振MRI成像方法成功的一個(gè)關(guān)鍵因素,也是近年來研究的熱點(diǎn)。

現(xiàn)有磁共振壓縮感知CS-MRI圖像重建方法，是利用磁共振MRI圖像的稀疏性來重建磁共振MRI圖像，現(xiàn)階段有不少學(xué)者通過的選取多利用全變差、小波基、以及自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)等對磁共振MRI圖像進(jìn)行稀疏表示。相比全變差、以及小波基，基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)的稀疏表示有明顯的優(yōu)越性，能更好地刻畫磁共振MRI圖像中的邊緣結(jié)構(gòu)，但是現(xiàn)有的這種利用自適應(yīng)稀疏字典表示方法在實(shí)際MRI圖像重建過程中存在一定的問題，如并沒有考慮到信號的內(nèi)部結(jié)構(gòu)性，它忽略了信號本身內(nèi)部的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

此外,從欠采樣的原始數(shù)據(jù)K稀疏恢復(fù)磁共振MRI圖像的稀疏表示系數(shù)是一個(gè)病態(tài)逆問題。通過對充分挖掘信號內(nèi)部的結(jié)構(gòu)性可以有效提升圖像稀疏分解的精度，這種結(jié)構(gòu)稀疏模型已被證明是一個(gè)更加魯棒、更精確的稀疏模型。但是,現(xiàn)有CS-MRI圖像重建方法由于主要是利用磁共振MRI圖像的稀疏性實(shí)現(xiàn)對圖像重建,并沒有考慮到信號的內(nèi)在結(jié)構(gòu)稀疏性，因而難以精確重建出原始真實(shí)的磁共振MRI圖像,導(dǎo)致醫(yī)學(xué)診斷困難。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，提供一種基于廣義樹稀疏的權(quán)重核范數(shù)磁共振成像(MRI)重建方法，利用樹稀疏結(jié)構(gòu)的低采樣率數(shù)據(jù)，建立基于權(quán)重核范數(shù)逼近的MRI重建數(shù)學(xué)模型，采用交替方向迭代方法對模型進(jìn)行迭代求解,簡化計(jì)算過程，降低算法復(fù)雜度；本發(fā)明對欠采樣的數(shù)據(jù)經(jīng)過樹稀疏結(jié)構(gòu)變換后，可以用更少的稀疏系數(shù)和更少的計(jì)算量來重構(gòu)圖像，因此進(jìn)一步地稀疏表示圖像，并更好地利用圖像的局部信息和非局部相似性，得到更好的圖像重建效果；在更少的測量數(shù)據(jù)下得到更精確的重建圖像，減少重建圖像的偽影，更加適用于實(shí)際場景。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：一種基于廣義樹稀疏的權(quán)重核范數(shù)磁共振成像重建方法，首先，獲取測試磁共振成像采樣數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行傅立葉變換；然后根據(jù)采樣的信號構(gòu)建出樹結(jié)構(gòu)的稀疏信號，利用帶權(quán)重的核范數(shù)逼近約束的目標(biāo)函數(shù)的稀疏表達(dá)；接著再通過增廣拉格朗日乘子法優(yōu)化約束的目標(biāo)函數(shù)和交替方向搜索算法對所述測試數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代更新，直至得到估計(jì)的恢復(fù)數(shù)據(jù)；最后再通過構(gòu)建樹稀疏反變換得到最后的恢復(fù)圖像；其包括以下步驟：