[發(fā)明專利]基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910566295.1
• 申請(qǐng)日: 2019-06-26
• 公開（公告）號(hào): CN110322528B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金心宇;陶建軍;金昀程;陳智鴻
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06T3/40
• 代理公司: 杭州中成專利事務(wù)所有限公司 33212
• 代理人: 金祺

本發(fā)明提供一種基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法：包括以下步驟：步驟1：獲取3T圖片和7T圖片，對(duì)3T圖片和7T圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理之后的3T圖片和7T圖片；步驟2：基于U?net網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)處理之后的3T圖片作為U?net網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到經(jīng)過U?net的輸出圖片；步驟3：分別將經(jīng)過U?net的輸出圖片和預(yù)處理之后的7T圖片輸入VGG?16網(wǎng)絡(luò)，得到3T圖片經(jīng)過VGG?16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過VGG?16網(wǎng)絡(luò)的輸出；步驟4：對(duì)U?net網(wǎng)絡(luò)的輸出、3T圖片經(jīng)過VGG?16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過VGG?16網(wǎng)絡(luò)的輸出都進(jìn)行損失計(jì)算，基于損失函數(shù)利用隨機(jī)梯度下降法得到參數(shù)，根據(jù)參數(shù)更新U?net網(wǎng)絡(luò)，將3T圖片輸入更新后的U?net網(wǎng)絡(luò)得到重建結(jié)果。本發(fā)明能在3T圖片上重建血管。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及磁共振成像技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法。

背景技術(shù)

7T的磁共振圖像能夠清晰的看到3T磁共振圖像所不具備的血管，但由于7T設(shè)備的昂貴以及稀少，大部分醫(yī)院還是使用的3T圖像。因此，針對(duì)這一問題，提出一種基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法以克服這一問題甚為必要。

現(xiàn)有的對(duì)于圖像重建的國內(nèi)外研究大部分集中于超分辨率圖像重建上。2014年，Dong等人提出用于一般自然圖像超分辨率重建的CNN模型SRCNN。Kim等在SRCNN的基礎(chǔ)上借鑒用于圖像分類的VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出了VDSR。Bee Lim等提出了增強(qiáng)型深度殘差網(wǎng)絡(luò)EDSR。

而針對(duì)磁共振圖像，Wang等在(Accelerating magnetic resonance imagingviadeep learning)中將CNN用于了磁共振圖像的重建，Chang等在(Deep learning forundersampled MRI reconstruction)論文中提出了基于U-net的磁共振圖像重建網(wǎng)絡(luò)。但都是將高分辨率圖像進(jìn)行k空間欠采樣作為低分辨率圖像進(jìn)行的重建。

雖然已有多種超分辨率重建方法，但在3T、7T的重建上依然存在一些問題：

(1)大部分的超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)主要用于自然圖像。

(2)與欠采樣的低分辨率圖片和高分辨率圖片不同，3T、7T圖像并不是完全的配準(zhǔn)的，直接利用圖片之間的差異難以重建出圖片。

因此，需要對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種高效的基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法：包括以下步驟：

步驟1：獲取3T圖片和7T圖片，對(duì)3T圖片和7T圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理之后的3T圖片和7T圖片；

步驟2：基于U-net網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)處理之后的3T圖片作為U-net網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到經(jīng)過U-net的輸出圖片；

步驟3：分別將經(jīng)過U-net的輸出圖片和預(yù)處理之后的7T圖片輸入VGG-16網(wǎng)絡(luò)，得到3T圖片經(jīng)過VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出；

步驟4：對(duì)U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出、3T圖片經(jīng)過VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出都進(jìn)行損失計(jì)算，基于損失函數(shù)利用隨機(jī)梯度下降法得到參數(shù)，根據(jù)參數(shù)更新U-net網(wǎng)絡(luò)，將3T圖片輸入更新后的U-net網(wǎng)絡(luò)得到重建結(jié)果。

作為對(duì)本發(fā)明基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法的改進(jìn)：步驟1中的歸一化處理方法為：