[發(fā)明專利]磁共振參數(shù)成像方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811518375.1
• 申請(qǐng)日: 2018-12-12
• 公開（公告）號(hào): CN109658468B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱燕杰;劉元元;梁棟;劉新;鄭海榮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種磁共振參數(shù)成像方法，其特征在于，包括：

以欠采方式獲取目標(biāo)對(duì)象的磁共振數(shù)據(jù)；

采用預(yù)設(shè)傅里葉變換將所述磁共振數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至圖像域以得到初始圖像，基于雙指數(shù)弛豫模型和所述初始圖像確定當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)，其中，所述雙指數(shù)弛豫模型為：其中，M表示不同自旋-鎖時(shí)間下的圖像強(qiáng)度；M₀表示不帶自旋-鎖脈沖情況下的基準(zhǔn)平衡圖像強(qiáng)度，α是長(zhǎng)弛豫部分所占的比例，(1-α)為短弛豫部分所占的比例，且0.1＜α＜1，TSL_k是第k個(gè)自旋-鎖時(shí)間，T_1ρs和T_1ρl分別為短的T_1ρ和長(zhǎng)的T_1ρ，且T_1ρs≤40ms，40ms＜T_1ρl≤200ms，N是自旋-鎖定時(shí)間的總個(gè)數(shù)；

基于當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)對(duì)初始圖像進(jìn)行補(bǔ)償以得到補(bǔ)償后的初始圖像，將補(bǔ)償后的初始圖像作為首次迭代的輸入圖像輸入L+S模型，根據(jù)L+S模型在圖像重建過(guò)程中通過(guò)迭代生成的當(dāng)前中間圖像更新當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)，并利用更新后的當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)對(duì)當(dāng)前中間圖像進(jìn)行補(bǔ)償以生成輸入下一次迭代過(guò)程的補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像，直至迭代收斂，并將最后一次迭代所生成的中間圖像作為參數(shù)加權(quán)圖像；

采用所述雙指數(shù)弛豫模型對(duì)所述參數(shù)加權(quán)圖像進(jìn)行非線性擬合以得到參數(shù)圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述以欠采方式獲取目標(biāo)對(duì)象的磁共振數(shù)據(jù)，包括：

基于稀疏采樣理論，以變速率變密度的欠采方式獲取目標(biāo)對(duì)象的磁共振數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，變速率變密度的欠采方式為：

欠采倍數(shù)隨著時(shí)間點(diǎn)的遞增而遞增；

頻率編碼方向的采樣模板為全采樣；

相位編碼方向的采樣模板為變密度采樣，且相位編碼-參數(shù)空間的采樣數(shù)據(jù)符合壓縮感知的隨機(jī)采樣理論。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)L+S模型在圖像重建過(guò)程中通過(guò)迭代生成的當(dāng)前中間圖像更新當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)，并利用更新后的當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)對(duì)當(dāng)前中間圖像進(jìn)行補(bǔ)償以生成輸入下一次迭代過(guò)程的補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像，直至迭代收斂，并將最后一次迭代所生成的中間圖像作為參數(shù)加權(quán)圖像，包括：

基于雙指數(shù)弛豫模型和當(dāng)前中間圖像確定當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)；

使用當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)對(duì)當(dāng)前中間圖像進(jìn)行補(bǔ)償以得到補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像；

將補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像輸入新一次迭代，以對(duì)補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像的低秩部分和稀疏部分別做奇異值閾值操作和軟閾值操作，以更新低秩部分和稀疏部分，其中，奇異值閾值操作公式為：L_j為標(biāo)號(hào)為j的補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像的低秩部分，SVT(·)表示奇異值閾值操作算子，定義為：SVT_λ(M)＝UΛ_λ(Σ)V^H，其中，M＝UΣV^H表示奇異值分解(SVD)，U和V分別為左、右奇異值向量組成的矩陣，V^H表示V的共軛轉(zhuǎn)置，Σ是由M的奇異值組成的對(duì)角矩陣，Λ_λ(Σ)表示保留Σ中最大的奇異值不變，其他全為0，S_j為標(biāo)號(hào)為j的補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像的稀疏部分；

將更新后的低秩部分和稀疏部分所確定的圖像除以補(bǔ)償系數(shù)以得到當(dāng)前中間圖像；

重復(fù)上述過(guò)程，直至迭代收斂，并將最后一次迭代生成的中間圖像作為參數(shù)加權(quán)圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像的稀疏部分做軟閾值操作，包括：

根據(jù)當(dāng)前中間圖像的圖像細(xì)節(jié)對(duì)補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像的稀疏部分進(jìn)行軟閾值操作以更新所述稀疏部分。