[發(fā)明專利]一種磁共振成像方法和裝置有效

申請?zhí)枺?/td>	201810443569.3	申請日：	2018-05-10
公開（公告）號：	CN108814603B	公開（公告）日：	2021-11-09
發(fā)明（設計）人：	黃峰	申請（專利權）人：	上海東軟醫(yī)療科技有限公司
主分類號：	A61B5/055	分類號：	A61B5/055
代理公司：	北京集佳知識產權代理有限公司 11227	代理人：	趙秀芹;王寶筠
地址：	200241 上海市閔***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種磁共振成像方法裝置
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【說明書】：

本申請公開一種磁共振成像方法和裝置，該方法將顯式解析解成像方法和DNN相結合來共同完成磁共振圖像的重建。首先，采用降采樣方式采集部分k?空間數據，得到k?空間采集數據；然后，相繼采用深度神經網絡模型的圖像重建方法和顯式解析解成像方法或者相繼采用顯式解析解成像方法和深度神經網絡模型的圖像重建方法對所述k?空間采集數據進行圖像重建，得到磁共振圖像。如此，DNN重建僅處理難以用顯式函數表達的問題，而無需處理磁共振成像過程中的所有問題，因此，相較于現有技術，本申請?zhí)峁┑拇殴舱癯上穹椒ǚ椒ㄋ璧腄NN模型的復雜度相對較低，由該相對較低復雜度的DNN模型重建得到的圖像的穩(wěn)定性也較高。

技術領域

本申請涉及醫(yī)學影像技術領域，尤其涉及一種磁共振成像方法和裝置。

背景技術

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，簡稱MRI)由于具有較高的軟組織對比度和空間分辨率，可同時獲得檢查部位的形態(tài)信息和功能信息，并能夠根據需要靈活地選擇成像參數與成像層面，成為當今醫(yī)學影像檢查的重要手段。

然而受奈奎斯特采樣定理和主磁場強度等因素的制約，磁共振的成像速度非常慢，大大地限制了磁共振在臨床中的應用。

為了加快磁共振成像速度，目前臨床常用的加速成像方法為并行成像方法和半傅里葉掃描方法。

深度神經網絡(Deep Neural Networks,以下簡稱DNN)作為一種利用多層簡單函數，逼近難以顯式表達函數的方法，其也逐漸應用到磁共振的加速成像領域。現有的一種結合DNN的磁共振加速成像方式是僅采用DNN對降采k-空間進行圖像重建。如此，導致現有的結合DNN的磁共振加速成像方法存在以下問題：DNN模型的復雜度較高，重建圖像的穩(wěn)定性較差。

發(fā)明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種結合DNN的磁共振成像方法，以簡化DNN模型的復雜度以及重建圖像的穩(wěn)定性。

為了解決上述技術問題，本申請采用了如下技術方案：

一種磁共振成像方法，包括：

采用降采樣方式采集部分k-空間數據，得到k-空間采集數據；

相繼采用深度神經網絡模型的圖像重建方法和顯式解析解成像方法或者相繼采用顯式解析解成像方法和深度神經網絡模型的圖像重建方法對所述k-空間采集數據進行圖像重建，得到磁共振圖像；

其中，所述深度神經網絡模型為由滿采或超滿采k-空間數據重建得到的磁共振圖像作為輸出訓練樣本、由特定部分k-空間數據或者其進行部分重建得到的磁共振圖像作為輸入訓練樣本進行訓練得到，所述特定部分k-空間數據為從所述滿采或超滿采k-空間數據中選出的一定比例的k-空間數據。

一種磁共振成像裝置，包括：

采集單元，用于采用降采樣方式采集部分k-空間數據，得到k-空間采集數據；

圖像重建單元，用于相繼采用深度神經網絡模型的圖像重建方法和顯式解析解成像方法或者相繼采用顯式解析解成像方法和深度神經網絡模型的圖像重建方法對所述k-空間采集數據進行圖像重建，得到磁共振圖像；

相較于現有技術，本申請具有以下有益效果：

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