自適應(yīng)磁共振并行成像方法和裝置制造方法
【專利摘要】一種自適應(yīng)磁共振并行成像方法，所述方法包括：利用并行采集的k空間數(shù)據(jù)，預(yù)估通道的靈敏度初始值并對字典進行初始化；利用所述值靈敏度和字典建立目標(biāo)圖像對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，所述字典中包括稀疏系數(shù)；將所述目標(biāo)函數(shù)放入增廣拉格朗日框架，對拉格朗日乘子向量與所述目標(biāo)函數(shù)進行交互更新，在所述交互更新的過程中，對所述靈敏度進行迭代更新，并對所述字典和稀疏系數(shù)進行更新；利用更新后的字典學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地提取目標(biāo)圖像的結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)所述結(jié)構(gòu)信息和所述目標(biāo)函數(shù)得到重建后的目標(biāo)圖像。采用該方法能夠自適應(yīng)地捕捉待重建的目標(biāo)圖像的結(jié)構(gòu)信息，并且對每個通道的靈敏度進行更新。此外還提供一種自適應(yīng)磁共振并行成像裝置。
【專利說明】自適應(yīng)磁共振并行成像方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及磁共振【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種自適應(yīng)磁共振并行成像方法和裝 置。

【背景技術(shù)】
[0002] 并行磁共振成像是近幾年臨床上最常見的成像技術(shù)，該技術(shù)通常利用多個接收線 圈空間敏感度的差異性來對空間信息進行編碼。SENSE (Sensitivity Encoding，靈敏度編 碼）并行磁共振成像技術(shù)是一種典型的圖像域重建算法。它的重建步驟主要包括：（1)通過 并行線圈對k空間數(shù)據(jù)以加速因子R進行周期性欠采樣，對每個線圈得到的欠采樣數(shù)據(jù)進 行逆傅里葉變換，從而得到每個線圈的混疊圖像；（2)對并行線圈的敏感度分布進行分析， 在敏感度分布圖上展開卷褶圖像，從而得到全視野的FOV(field of view，視野）圖像，即完 整的重建圖像。SENSE并行磁共振成像重建流程如圖1所示。其成像目標(biāo)函數(shù)可以表示為：
[0003]

【權(quán)利要求】
1. 一種自適應(yīng)磁共振并行成像方法，所述方法包括： 利用并行采集的k空間數(shù)據(jù)，預(yù)估通道的靈敏度初始值并對字典進行初始化； 利用所述值靈敏度和字典建立目標(biāo)圖像對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，所述字典中包括稀疏系數(shù)； 將所述目標(biāo)函數(shù)放入增廣拉格朗日框架，對拉格朗日乘子向量與所述目標(biāo)函數(shù)進行交 互更新，在所述交互更新的過程中，對所述靈敏度進行迭代更新，并對所述字典和稀疏系數(shù) 進行更新； 利用更新后的字典學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地提取目標(biāo)圖像的結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)所述結(jié)構(gòu)信息和所 述目標(biāo)函數(shù)得到重建后的目標(biāo)圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)為
其中u為目標(biāo)圖像，Sj為第j個通道的靈敏度，J為通道總數(shù)，fj為頻率數(shù)據(jù)， A G MmxwS提取矩陣從目標(biāo)圖像.u e 0中提取圖像塊，入和β分別為正則化參數(shù)， β e (Cmxp為過完備（ρ >> Μ)的字典，A e Cp為第1個圖像塊R1X e Cm所對應(yīng)的稀疏 系數(shù)，Γ為所有圖像塊稀疏系數(shù)的集合，L為圖像塊的總數(shù)，?為點乘操作算子。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述值靈敏度和字典建立目標(biāo) 圖像對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的步驟之后，還包括： 將所述目標(biāo)函數(shù)通過增廣拉格朗日框架進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)為
其中'為輔助變量，h為拉格朗日乘子向量，Y為懲罰算子。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)函數(shù)通過增廣拉格朗日 框架進行轉(zhuǎn)換的步驟之后，還包括：通過獲取所述輔助變量傅里葉變換后的公式，對所述輔 助變量進行更新，所述傅里葉變換后的公式為
其中F'(kx，ky)為（kx，ky)的更新頻域修值，F(xiàn)。= ffS/y為第j個通道的直接補零數(shù) 據(jù)，Ω^為被采樣到的點的子空間，（kk，ky)為k空間坐標(biāo)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)函數(shù)通過增廣拉格朗日 框架進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)的步驟之后，還包括： 將所述轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)進行分解，得到多個子函數(shù)，所述子函數(shù)包括待重建的目標(biāo) 圖像對應(yīng)的子函數(shù)、輔助變量對應(yīng)的子函數(shù)、靈敏度對應(yīng)的子函數(shù)、字典和稀疏系數(shù)對應(yīng)的 子函數(shù)和拉格朗日乘子向量對應(yīng)的子函數(shù)； 分別對所述多個子函數(shù)進行更新，計算每個子函數(shù)對應(yīng)的最優(yōu)解。
6. -種自適應(yīng)磁共振并行成像裝置，其特征在于，所述裝置包括： 初始化模塊，用于利用并行采集的k空間數(shù)據(jù)，預(yù)估通道的靈敏度初始值并對字典進 行初始化； 目標(biāo)函數(shù)建立模塊，用于利用所述值靈敏度和字典建立目標(biāo)圖像對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，所 述子典中包括稀疏系數(shù)； 更新模塊，用于將所述目標(biāo)函數(shù)放入增廣拉格朗日框架，對拉格朗日乘子向量與所述 目標(biāo)函數(shù)進行交互更新，在所述交互更新的過程中，對所述靈敏度進行迭代更新，并對所述 字典和稀疏系數(shù)進行更新； 成像模塊，用于利用更新后的字典學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地提取目標(biāo)圖像的結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)所述 結(jié)構(gòu)信息和所述目標(biāo)函數(shù)得到重建后的目標(biāo)圖像。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)為
其中u為目標(biāo)圖像，Sj為第j個通道的靈敏度，J為通道總數(shù)，fj為頻率數(shù)據(jù)， 馬e IRmxwS提取矩陣從目標(biāo)圖像u 中提取圖像塊，λ和β分別為正則化參數(shù)， ￡) e Cmxp為過完備（Ρ >> Μ)的字典，而E Cp為第1個圖像塊R1X e Cm所對應(yīng)的稀疏 系數(shù)，Γ為所有圖像塊稀疏系數(shù)的集合，L為圖像塊的總數(shù)，?為點乘操作算子。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述目標(biāo)函數(shù)通過增廣拉格朗日框架進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換 后的目標(biāo)函數(shù)為
其中'為輔助變量，h為拉格朗日乘子向量，Y為懲罰算子。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述更新模塊還用于通過獲取所述輔助 變量傅里葉變換后的公式，對所述輔助變量進行更新，所述傅里葉變換后的公式為
其中FVj(kk，ky)為（kx，ky)的更新頻域修值，F(xiàn)。= ?為第j個通道的直接補零數(shù) 據(jù)，Ω^為被采樣到的點的子空間，（kx，ky)為k空間坐標(biāo)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 目標(biāo)函數(shù)分解模塊，用于將所述轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)進行分解，得到多個子函數(shù)，所述子 函數(shù)包括待重建的目標(biāo)圖像對應(yīng)的子函數(shù)、輔助變量對應(yīng)的子函數(shù)、靈敏度對應(yīng)的子函數(shù)、 字典和稀疏系數(shù)對應(yīng)的子函數(shù)和拉格朗日乘子向量對應(yīng)的子函數(shù)； 所述更新模塊還用于分別對所述多個子函數(shù)進行更新，計算每個子函數(shù)對應(yīng)的最優(yōu) 解。
【文檔編號】G06F19/00GK104376198SQ201410614836
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2014年11月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月4日
【發(fā)明者】王珊珊, 梁棟, 劉建博, 蘇正航, 劉新, 鄭海榮 申請人:中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院