[發(fā)明專(zhuān)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(kāi)（公告）號(hào): CN109658468B
• 公開(kāi)（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(zhuān)利權(quán)）人: 深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06T11/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T11/00
• 代理公司: 北京品源專(zhuān)利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種磁共振參數(shù)成像方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：將獲取的磁共振數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至圖像域以得到初始圖像，基于雙指數(shù)弛豫模型和初始圖像確定當(dāng)前補(bǔ)償系數(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)償后的初始圖像輸入L+S模型，根據(jù)L+S模型在迭代過(guò)程中生成的當(dāng)前中間圖像更新當(dāng)前補(bǔ)償系數(shù)，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)償以生成用于下一次迭代的補(bǔ)償后的當(dāng)前中間圖像，迭代收斂，將最后一次迭代生成的中間圖像作為參數(shù)加權(quán)圖像；采用雙指數(shù)弛豫模型對(duì)參數(shù)加權(quán)圖像進(jìn)行非線(xiàn)性擬合。解決了現(xiàn)有技術(shù)的磁共振參數(shù)成像方法存在不能同時(shí)兼顧成像速度與成像質(zhì)量的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種磁共振參數(shù)成像方法、裝 置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

近年來(lái)，由于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的縱向弛豫(spin-lattice relaxation in therotating frame，T_1ρ)在骨關(guān)節(jié)炎中的軟骨退變、膝蓋軟骨損傷、椎間盤(pán)退變、肝纖維化 以及一些腦相關(guān)疾病診斷上的有效性，受到了臨床上的廣泛關(guān)注。在進(jìn)行T_1ρ定 量成像時(shí)，為了獲得較高質(zhì)量的T_1ρ參數(shù)圖，通常一次掃描需要采集多幅不同自 旋鎖定時(shí)間(spin-locktime，TSL)的圖像，因此其掃描時(shí)間往往很長(zhǎng)。

為了加快掃描速度，減少掃描時(shí)間，現(xiàn)有技術(shù)要么減少TSL的數(shù)量，要么 采用快速成像技術(shù)。由于T_1ρ參數(shù)圖是由T_1ρ加權(quán)圖像確定的，那么對(duì)于前者，由 于TSL的減少，導(dǎo)致T_1ρ參數(shù)加權(quán)圖像數(shù)量減少，進(jìn)而導(dǎo)致T_1ρ參數(shù)圖的精度降 低，即導(dǎo)致定量精度的降低；對(duì)于后者，目前商用的快速成像技術(shù)主要是并行 成像(如敏感度編碼(SENSE)、廣義自動(dòng)校準(zhǔn)部分并行采集(GRAPPA)等)， 由于受并行成像列陣線(xiàn)圈的限制，加速倍數(shù)越高，其獲得的T_1ρ參數(shù)加權(quán)圖像的 信噪比就越低，T_1ρ參數(shù)圖的質(zhì)量的精度就越低，即定量精度就越低，因此并行成像的掃描速度通常僅能達(dá)到2-3倍。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)在參數(shù)成像方法很難同時(shí)兼顧成像速度與成像質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種磁共振參數(shù)成像方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)， 以解決現(xiàn)有技術(shù)在參數(shù)成像方法存在很難同時(shí)兼顧成像速度與成像質(zhì)量的技術(shù) 問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種磁共振參數(shù)成像方法，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)；

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(low-rank plus sparse，簡(jiǎn) 稱(chēng)L+S，即低秩加稀疏模型)，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(xiàn)性擬合以得到參數(shù) 圖。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種磁共振參數(shù)成像裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于以欠采方式獲取目標(biāo)對(duì)象的磁共振數(shù)據(jù)；

初始圖像模塊，用于采用預(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)；