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    一種磁共振圖像重建方法、裝置、成像系統及存儲介質制造方法及圖紙
    
                            
    技術編號：44460407 閱讀：5 留言：0更新日期：2025-02-28 19:08
    
                        
    
                        
    
                            
                            本發明專利技術提供了一種磁共振圖像重建方法、裝置、成像系統及存儲介質，所述方法為將待重建欠采樣K空間數據輸入圖像重建模型得到重建圖像，且圖像重建模型以模型訓練損失值最小化為目標訓練得到：對全采樣K空間數據分別進行逆傅里葉變換和下采樣得到全采樣圖像和欠采樣K空間數據，對欠采樣K空間數據依次進行隨機化、插值和逆傅里葉變換得到頻率域訓練圖像，將欠采樣K空間數據逆傅里葉變換得到的欠采樣訓練圖像與對其依次進行若干次第二下采樣和插值得的欠采樣圖像融合得到圖像域訓練圖像，再頻率域和圖像域融合得到的訓練圖像與全采樣圖像計算損失值。本發明專利技術通過對圖像域和頻率域的自適應填充和重建，實現高效、快速且高質量的磁共振圖像恢復。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本專利技術涉及磁共振圖像重建，特別是涉及一種磁共振圖像重建方法、裝置、成像系統及存儲介質。

    技術介紹
    1、磁共振成像(magnetic?resonance?imaging，mri)是一種無輻射、具有高軟組織分辨率的醫學成像技術，廣泛應用于神經學、心臟病學、骨關節病學等領域。然而，由于mri掃描通常依賴于對k空間中的數據采集，掃描過程較慢，患者需要在儀器中保持不動較長時間。較長的掃描時間不僅容易引起運動偽影，還會增加成本及降低成像實時性。為了縮短mri的成像時間，加速mri重建成為了研究的重點方向。
    2、現有磁共振圖像重建方法是通過減少k空間的采樣點來縮短采集時間，再利用數學方法或機器學習模型恢復圖像。其中，基于壓縮感知(compressed?sensing,cs)和基于低秩矩陣恢復等數學方法主要利用信號的稀疏性、冗余性等特性，通過優化求解欠采樣問題實現圖像重建，而數學優化計算成本較高，難以實現復雜圖像結構和信號噪聲的準確建模，且難以同時保證重建的質量和效率；同時，基于機器學習模型的重建主要分為直接在圖像空間對欠采樣后的圖像進行處理以去除偽影和恢復細節的圖像域重建和對k空間中欠采樣數據進行直接填充或插值后再進行圖像重建的頻率域重建兩種策略，圖像域重建策略雖然在圖像空間的特征提取能力較強，卻難以充分利用頻率信息分布規律導致部分高頻細節丟失，且頻率域重建策略盡管可以更好地利用k空間的結構信息，卻難以有效處理k空間數據的非局部性、數據稀疏性和復雜相位關系使得應用受限。

    技術實現思路
    1、為了解決現有技術問題，有必要針對上述技術問題，提供一種磁共振圖像重建方法、裝置、成像系統及存儲介質。
    2、第一方面，本專利技術實施例提供了一種磁共振圖像重建方法，所述方法包括以下步驟：
    3、獲取待重建欠采樣k空間數據；
    4、獲取圖像重建模型；
    5、將所述待重建欠采樣k空間數據輸入所述圖像重建模型，得到磁共振重建圖像；其中，所述圖像重建模型基于以模型訓練損失值最小化為目標，通過如下的迭代訓練過程獲得：
    6、獲取全采樣k空間數據；
    7、根據對所述全采樣k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到全采樣圖像；
    8、根據對所述全采樣k空間數據進行的第一下采樣，得到所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據；
    9、根據對所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據進行的隨機化，得到隨機化的欠采樣k空間數據；
    10、根據對所述隨機化的欠采樣k空間數據進行的插值，得到插值后的k空間數據；
    11、根據對所述插值后的k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到頻率域訓練圖像；
    12、根據對所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到第一欠采樣訓練圖像；
    13、根據對所述第一欠采樣訓練圖像進行的若干次第二下采樣，得到第二欠采樣訓練圖像；
    14、根據對所述第二欠采樣訓練圖像進行的插值，得到插值后的第二訓練欠采樣圖像；
    15、根據對所述插值后的第二訓練欠采樣圖像和所述第一欠采樣訓練圖像進行的圖像融合，得到圖像域訓練圖像；
    16、根據對所述頻率域訓練圖像和所述圖像域訓練圖像進行的加權融合，得到訓練圖像；
    17、根據對所述訓練圖像和所述全采樣圖像進行的損失計算，得到模型訓練損失值。
    18、第二方面，本專利技術實施例提供了一種磁共振圖像重建裝置，所述裝置包括：
    19、數據采集模塊，用于獲取待重建欠采樣k空間數據；
    20、模型獲取模塊，用于獲取圖像重建模型；
    21、圖像重建模塊，用于將所述待重建欠采樣k空間數據輸入所述圖像重建模型，得到磁共振重建圖像；其中，所述圖像重建模型基于以模型訓練損失值最小化為目標，通過如下的迭代訓練過程獲得：
    22、獲取全采樣k空間數據；
    23、根據對所述全采樣k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到全采樣圖像；
    24、根據對所述全采樣k空間數據進行的第一下采樣，得到所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據；
    25、根據對所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據進行的隨機化，得到隨機化的欠采樣k空間數據；
    26、根據對所述隨機化的欠采樣k空間數據進行的插值，得到插值后的k空間數據；
    27、根據對所述插值后的k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到頻率域訓練圖像；
    28、根據對所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據進行的逆傅里葉變換，得到第一欠采樣訓練圖像；
    29、根據對所述第一欠采樣訓練圖像進行的若干次第二下采樣，得到第二欠采樣訓練圖像；
    30、根據對所述第二欠采樣訓練圖像進行的插值，得到插值后的第二訓練欠采樣圖像；
    31、根據對所述插值后的第二訓練欠采樣圖像和所述第一欠采樣訓練圖像進行的圖像融合，得到圖像域訓練圖像；
    32、根據對所述頻率域訓練圖像和所述圖像域訓練圖像進行的加權融合，得到訓練圖像；
    33、根據對所述訓練圖像和所述全采樣圖像進行的損失計算，得到模型訓練損失值。
    34、第三方面，本專利技術實施例還提供了一種磁共振成像系統，所述磁共振成像系統包括成像控制器；所述成像控制器包括處理器和存儲器，所述處理器和所述存儲器耦合，所述存儲器用于存儲計算機程序或指令，所述處理器用于執行所述存儲器中的所述計算機程序或指令，使得所述成像控制器執行上述磁共振圖像重建方法的步驟。
    35、第四方面，本專利技術實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述所述磁共振圖像重建方法的步驟。
    36、與現有技術相比，本專利技術提供的一種磁共振圖像重建方法，通過對欠采樣k空間數據進行隨機化操作的方式，打亂了k空間數據的特定采樣模式、破壞了k空間點的原始采樣結構、打破了偽影的結構特征且增加了數據多樣性，不僅能降低模型的過擬合風險，提高模型的泛化能力和捕捉全局特征一致性的能力，增強模型魯棒性，而且還能更有效地識別并抑制偽影，確保頻率域重建效果；同時，在通過對圖像域圖像特征進行多次重復下采樣操作的方式，確保有效捕捉到欠采樣圖像的空間特征，為模型提供重要的解剖學結構信息的基礎上，將得到頻率域特征和圖像域特征進行加權融合，可有效提升模型學習特征的全面性，進一步提升模型的泛化能力和重建效果；即通過同時對圖像域數據和頻率域數據進行可靠的自適應填充和重建，實現了高效、快速且高質量的磁共振圖像重建，進而有效提升用戶體驗。
    本文檔來自技高網    ...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.一種磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
    2.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建模型的迭代訓練中更新的參數包括對所述頻率域訓練圖像和所述圖像域訓練圖像進行的加權融合中的融合權重。
    3.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述全采樣K空間數據進行的第一下采樣，得到所述全采樣K空間數據對應的欠采樣K空間數據的步驟包括：
    4.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，對所述隨機化的欠采樣K空間數據進行的插值和對所述第二欠采樣訓練圖像進行的插值中的插值方法為雙線性插值法。
    5.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述第一欠采樣訓練圖像進行的若干次第二下采樣，得到第二欠采樣訓練圖像的步驟包括：
    6.如權利要求5所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，根據對所述第二特征圖進行的非線性變換中的激活函數為SiLU激活函數。
    7.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述插值后的第二訓練欠采樣圖像和所述第一欠采樣訓練圖像進行的圖像融合，得到圖像域訓練圖像的步驟包括：
    8.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述頻率域訓練圖像和所述圖像域訓練圖像進行的加權融合，得到訓練圖像的步驟包括：
    9.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述訓練圖像和所述全采樣圖像進行的損失計算中的損失函數為均方誤差損失函數。
    10.一種磁共振圖像重建裝置，其特征在于，所述裝置包括：
    11.一種磁共振成像系統，其特征在于，所述磁共振成像系統包括成像控制器；所述成像控制器包括處理器和存儲器，所述處理器和所述存儲器耦合，所述存儲器用于存儲計算機程序或指令，所述處理器用于執行所述存儲器中的所述計算機程序或指令，使得所述成像控制器執行如權利要求1～9任一項所述的磁共振圖像重建方法的步驟。
    12.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至9中任一所述的磁共振圖像重建方法的步驟。
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    【技術特征摘要】
    
                                
    1.一種磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
    2.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建模型的迭代訓練中更新的參數包括對所述頻率域訓練圖像和所述圖像域訓練圖像進行的加權融合中的融合權重。
    3.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述全采樣k空間數據進行的第一下采樣，得到所述全采樣k空間數據對應的欠采樣k空間數據的步驟包括：
    4.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，對所述隨機化的欠采樣k空間數據進行的插值和對所述第二欠采樣訓練圖像進行的插值中的插值方法為雙線性插值法。
    5.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據對所述第一欠采樣訓練圖像進行的若干次第二下采樣，得到第二欠采樣訓練圖像的步驟包括：
    6.如權利要求5所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，根據對所述第二特征圖進行的非線性變換中的激活函數為silu激活函數。
    7.如權利要求1所述的磁共振圖像重建方法，其特征在于，所述根據...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：田焜仁，董勇，
    
        申請(專利權)人：先導原創上海新技術研究有限公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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