[发明专利]磁共振图像并行采集以及图像重建方法有效
申请号: | 201110446704.8 | 申请日: | 2011-12-27 |
公开(公告)号: | CN103185878A | 公开(公告)日: | 2013-07-03 |
发明(设计)人: | 翟人宽 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技有限公司 |
主分类号: | G01R33/56 | 分类号: | G01R33/56 |
代理公司: | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人: | 郑玮 |
地址: | 201203 上海市嘉定区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 磁共振 图像 并行 采集 以及 重建 方法 | ||
技术领域
本发明涉及磁共振成像技术,尤其涉及一种磁共振图像并行采集以及图像重建方法。
背景技术
在磁共振成像技术中,成像的速度是衡量成像方法的一个重要标准。限制成像速度的重要因素包括数据采集及k空间填充的速度。一般的数据采集方式要采满k空间数据,然后才能进行重建得到图像。磁共振并行采集重建技术,是利用线圈重组合并的方式,对欠采样的数据进行填补,利用填补完整的k空间数据进行重建。利用这样的方式,可以根据需求,只采集一部分k空间数据,不必采满整个k空间。利用这样的方法可以大大加快成像的速度。
比较常用的并行重建方法之一是广义自校准并行采集(Generalized Autocalibrating Partially parallel acquisitions,GRAPPA)。图1为4个通道(线圈1,2,3,4)拟合的GRAPPA方法的采样图。参照图1,传统的GRAPPA的方法为:白色的点代表未被填充的欠采样数据,灰色的点代表正被拟合的方法填充的数据,黑色的点代表实际采样的数据,图1中任意一个白色的点可以表示为周围黑色的点的线性叠加,相当于对多个线圈的数据进行了合并,而合并系数nij表示第i个线圈,第j个位置,可以通过黑色的点拟合灰色的点来确定,图1中从某个灰色的点辐射出去到其他每个黑色的点之间的线表示拟合灰色的点的关系。合并系数确定后白色的点可根据求得的合并系数将线圈的数据合并,并填补空白数据。图2为利用传统的线圈合并方法计算合并系数的采样示意图。参照图2,共有4个通道,即线圈1’,2’,3’,4’,合并系数nij写成向量的形式有如下关系:
其中,代表灰色点的向量表示,代表黑色点的向量表示,为合并系数的向量表示,箭头22代表利用的数据关系,图中的省略号代表其余的数据点,在本线圈合并方法中,由黑色的点线性叠加得到灰色的点,利用公式(1)可以求得然后滑动方框21,方框21表示拟合线圈合并系数需要参考的数据范围,在方框21内的所有数据为一个数据重建块,利用黑色的点与向量的乘积可以计算图2中白色的点所表示的数据点,即可以获知k空间缺失的数据点。图3a为未经传统GRAPPA的方法填补,直接利用缺失数据的k空间重建后的图像;图3b为经过传统GRAPPA的方法合并线圈填补缺失k空间数据后重建的图像。图3a以及图3b的加速因子均为2,参照图3a图像的伪影严重,对比图3a,图3b中经过传统GRAPPA的方法去除了很多伪影,但是如箭头所示部分,仍然有一部分卷折伪影(artifact)。因此,利用上述方法虽然可以在一定程度上还原缺失的k空间数据,但当数据的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)较低的时候,利用公式(1)求得的与最佳值有一定差别,如果只考虑某一个数据重建块,该拟合结果只能代表该方框中最佳的合并系数,而其它的方框内不一定为最佳。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供了一种磁共振图像并行采集以及图像重建方法,以解决因合并系数不精确导致伪影的问题。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:提供了一种磁共振图像并行采集方法,使用多通道的欠采样k空间数据来拟合满采样k空间数据,所述并行采集方法包括:在所述欠采样k空间内设定至少两个拟合模块,每个所述拟合模块内包含的k空间矩阵的结构相同,并且每个所述拟合模块内包含有实际采集的k空间数据和由所述实际采集的k空间数据所拟合的数据;利用所述两个或两个以上的拟合模块获得合并系数;利用所述合并系数计算欠采样的数据,填补所述欠采样k空间,形成满采样k空间。
进一步的,所述各拟合模块内矩阵单元排列方式相同。
进一步的,所述两个或两个以上的拟合模块包括第一拟合模块和沿频率编码方向移动第一拟合模块后形成的拟合模块。
进一步的,所述合并系数通过将所述两个或两个以上拟合模块合并生成一总拟合模块,由所述总拟合模块算得所述合并系数。
进一步的,所述合并系数通过对总拟合模块进行最小二乘法计算所得。
进一步的,所述拟合模块内包括各通道的k空间数据。
本发明还提供一种磁共振图像的重建方法,利用上述磁共振图像并行采集方法获得满采样k空间数据,将其转换为图像域的图像数据,合并所述各通道的图像数据从而实现图像重建。
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