[发明专利]基于压缩感知的磁共振图像重建方法和装置有效

专利信息
申请号: 201410526251.3 申请日: 2014-09-30
公开(公告)号: CN104280705B 公开(公告)日: 2017-01-11
发明(设计)人: 梁栋;朱燕杰;苏正航;刘新;郑海荣 申请(专利权)人: 深圳先进技术研究院
主分类号: G01R33/56 分类号: G01R33/56
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 代理人: 吴平
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 压缩 感知 磁共振 图像 重建 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于压缩感知的磁共振图像重建方法,所述方法包括:

通过磁共振扫描得到欠采样的原始K空间数据;

利用压缩感知方法对所述原始K空间数据进行图像重建;

当所述图像重建的重建结果趋于收敛后,在所述原始K空间数据中加入扰动,并统计加入扰动后重建结果的方差得到第一方差图;

提取所述第一方差图中的感兴趣区域;

对所述感兴趣区域做图像掩膜处理,得到第二方差图;

利用非线性函数将第二方差图加入到所述图像重建结果中,得到重建图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述原始K空间数据中加入扰动,并统计加入扰动后重建结果的方差得到第一方差图的步骤,包括:

在所述原始K空间数据中随机选取预设数量的采样点,将所述采样点置为零使得原始K空间转换为新的K空间数据;

利用压缩感知方法对所述新的K空间数据进行图像重建,得到重建结果图像;

重复执行预设次数的上述两个步骤,得到与所述预设次数数量相同的重建结果图像;

统计所述重建结果图像中的方差,获得第一方差图。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述第一方差图中的感兴趣区域的步骤,包括:

提取第一方差图中的前景区域和背景区域,将所述前景区域作为感兴趣区域。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用非线性函数将第二方差图加入到所述图像重建结果中,得到重建图像的步骤,包括:

对所述图像重建结果的幅值做归一化处理,得到处理后的重建幅值图;

利用非线性函数对所述重建幅值图中的每个像素点做非线性变换,得到变换图像;

将所述第二方差图与所述变换图像相加,得到相加图像;

对所述相加图像中的每个像素点做非线性逆变换,获得重建图像。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述重建结果图像的幅值做归一化处理,得到处理后的重建幅值图的步骤,包括:

对所述重建结果图像中的每个像素点取模值,得到幅值图;

获取所述幅值图中的最大灰度值,将所述幅值图中的每个像素点除以最大灰度值,得到重建幅值图。

6.一种基于压缩感知的磁共振图像重建装置,其特征在于,所述装置包括:

空间数据获取模块,用于通过磁共振扫描得到欠采样的原始K空间数据;

第一图像重建模块,用于利用压缩感知装置对所述原始K空间数据进行图像重建;

第一方差图获取模块,用于当所述图像重建的重建结果趋于收敛后,在所述原始K空间数据中加入扰动,并统计加入扰动后重建结果的方差得到第一方差图;

感兴趣区域提取模块,用于提取所述第一方差图中的感兴趣区域;

第二方差图获取模块,用于对所述感兴趣区域做图像掩膜处理,得到第二方差图;

第二图像重建模块,用于利用非线性函数将第二方差图加入到所述图像重建结果中,得到重建图像。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一方差图获取模块包括:

空间数据更新模块,用于在所述原始K空间数据中随机选取预设数量的采样点,将所述采样点置为零使得原始K空间转换为新的K空间数据;

第三图像重建模块,用于利用压缩感知装置对所述新的K空间数据进行图像重建,得到重建结果图像;

重复执行模块,用于重复执行预设次数的上述两个步骤,得到与所述预设次数数量相同的重建结果图像;

方差统计模块,用于统计所述重建结果图像中的方差,获得第一方差图。

8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述感兴趣区域提取模块还用于提取第一方差图中的前景区域和背景区域,将所述前景区域作为感兴趣区域。

9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第二图像重建模块获取模块包括:

归一化处理模块,用于对所述图像重建结果的幅值做归一化处理,得到处理后的重建幅值图;

非线性变换模块,用于利用非线性函数对所述重建幅值图中的每个像素点做非线性变换,得到变换图像;

图像相加模块,用于将所述第二方差图与所述变换图像相加,得到相加图像;

逆变换模块,用于对所述相加图像中的每个像素点做非线性逆变换,获得重建图像。

10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述归一化处理模块包括:

取模值模块,用于对所述重建结果图像中的每个像素点取模值,得到幅值图;

重建幅值图获取模块,用于获取所述幅值图中的最大灰度值,将所述幅值图中的每个像素点除以最大灰度值,得到重建幅值图。

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