一种基于K空间采样的MRI重建方法技术

本发明专利技术涉及MRI图像处理技术领域，尤其涉及一种基于K空间采样的MRI重建方法，包括数据采集单元分别采集各线圈通道K空间数据，数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化，以及所述数据处理单元将优化后的各线圈通道K空间数据进行合并，并对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化，以及数据转化处理单元将优化后的线圈通道K空间数据转换为图像，图像处理单元对所述图像的清晰度进行优化，本发通过调整K空间数据的相位编码梯度位置避免了转换成像过程中各因素对图像的影响导致重建后产生图像卷绕等影响的问题，提高了MRI图像的重建精度。的重建精度。的重建精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于K空间采样的MRI重建方法


[0001]本专利技术涉及MRI图像处理
，尤其涉及一种基于K空间采样的MRI重建方法。

技术介绍

[0002]核磁共振是目前诊断心脑血管疾病的主要途径，在磁共振成像中，利用K空间采样的进行图像重建是目前常规的处理方式，然而在图像重建过程中受各因素对图像的影响导致重建后产生图像卷绕等影响的问题。
[0003]中国专利公开号：CN 104635188B公开了一种K空间重建方法，包括：并行采集K空间数据，所采集数据包括应采集数据和校准数据；提取所述校准数据形成第一数据组，对所述第一数据组执行像素合并操作获得第二数据组，所述第一数据组与第二数据组的扫描视野相同；利用所述第二数据组计算线圈合并系数，基于所述线圈合并系数对欠采样的K空间进行填补以获得满采样的K空间，虽然本专利技术技术方案提高了数据的信噪比，优化了线圈合并系数的计算精度，减小了由拟合误差引起的图像影响，但是没有考虑各线圈通道进行分别优化，由此可见，所述一种K空间重建方法存在不能对各线圈通道分别进行优化，K空间重建精确度仍有待于提高。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术提供一种基于K空间采样的MRI重建方法，用以克服现有技术中有没有对各线圈通道分别进行优化导致K空间重建精确度不高的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于K空间采样的MRI重建方法，包括以下步骤：
[0006]S1、数据采集单元分别采集各线圈通道K空间数据，数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化；
[0007]S2、所述数据处理单元将优化后的各线圈通道K空间数据进行合并，并对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化；
[0008]S3、数据转化处理单元将优化后的线圈通道K空间数据转换为图像，图像处理单元对所述图像的清晰度进行优化；
[0009]当所述数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化时，数据分析单元根据各所述线圈通道K空间数据筛选异常相位编码，所述数据处理单元对异常相位编码的位置进行调整；
[0010]当所述数据处理单元对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化时，所述数据分析单元根据合并后的K空间数据筛选合并后的异常相位编码，所述数据处理单元对合并后的异常相位编码的位置进行调整。
[0011]进一步地，还包括数据分析单元，在所述步骤S1中，当数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化时，所述数据分析单元根据所述各线圈通道K空间数据中的各高相位编码Hai与预设高相位编码的对比结果筛选取得各线圈通道K空间数据中的异常高相位编码集合W，
[0012]其中所述数据处理单元设有第一预设高相位编码H1、第二预设高相位编码H2，其中H1＜H2，
[0013]若H1≤Hai≤H2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第i个高相位编码为非异常高相位编码；
[0014]若Hai＜H1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第i个高相位编码为异常高相位编码，所述数据处理单元将所述异常高相位编码从第a个线圈通道K空间的边缘位置移除，同时所述数据分析单元将所述异常高相位编码加入异常高相位编码集合W。
[0015]进一步地，当各线圈通道K空间数据中的异常高相位编码集合W完成筛选时，所述数据分析单元根据所述异常高相位编码集合W中的异常高相位编码与预设异常低相位编码的对比结果对所述异常高相位编码集合W进行整理，
[0016]其中所述数据处理单元还设有第一预设低相位编码S1、第二预设低相位编码S2，其中S1＜S2＜H1＜H2；
[0017]若S1≤Waj≤S2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第j个异常高相位编码为符合低相位编码的非噪声编码，所述数据分析单元确定将其保留在所述异常高相位编码集合W内；
[0018]若Waj＜S1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第j个异常高相位编码为噪声编码，所述数据分析单元将其从所述异常高相位编码集合W中移除。
[0019]进一步地，当各线圈通道K空间数据中的所述异常高相位编码集合W确定整理完成时，所述数据处理单元将完成整理后的各线圈通道K空间数据中的所述异常高相位编码集合W的各编码数据移放到各线圈通道K空间的中间位置。
[0020]进一步地，当所述异常高相位编码集合W的各编码数据移放到各线圈通道K空间的中间位置完成时，所述数据分析单元根据所述各线圈通道K空间数据中的各低相位编码Sax与所述预设低相位编码的对比结果筛选取得各线圈通道K空间数据中的异常低相位编码集合M，
[0021]若S1≤Sax≤S2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第x个低相位编码为非异常低相位编码；
[0022]若Sax＜S1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第x个低相位编码为异常低相位编码，所述数据处理单元将所述异常低相位编码从第a个线圈通道K空间的中心位置移除，所述数据分析单元将所述异常低相位编码加入异常低相位编码集合M。
[0023]进一步地，当各线圈通道K空间数据中的异常低相位编码集合M完成筛选时，所述数据分析单元根据所述异常低相位编码集合M与所述预设异常高相位编码的对比结果对所述异常低相位编码集合M进行整理，
[0024]若H1≤May≤H2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第y个异常低相位编码为符合高相位编码的非噪声编码，所述数据分析单元确定将其保留在第a个线圈通道下的所述异常低相位编码集合M内；
[0025]若May＜H1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第y个异常低相位编码为噪声编码，所述数据分析单元将其从所述异常低相位编码集合M中移除。
[0026]进一步地，当各线圈通道K空间数据中的所述异常低相位编码集合M确定整理完成时，所述数据处理单元将完成整理后的各线圈通道K空间数据中的所述异常低相位编码集
合M的各编码数据移放到各线圈通道K空间的边缘位置。
[0027]进一步地，在所述步骤S2中，当对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化时，所述数据分析单元筛选所述合并后的线圈通道K空间数据中的异常高相位编码，所述数据处理单元将所述异常高相位编码从所述合并后的线圈通道K空间的边缘位置移除，所述数据分析单元将所述异常高相位编码加入到合并后的异常高相位编码集合，并对所述合并后的异常高相位编码集合进行整理，当对所述合并后的异常高相位编码集合完成整理时，所述数据处理单元将完成整理后的所述合并后的异常高相位编码集合的各编码数据移放到合并后的线圈通道K空间的中间位置。
[0028]进一步地，当所述合并后的异常高相位编码集合的各编码数据移放到合并后的线圈通道K空间的中间位置时，所述数据分析单元筛选所述合并后的线圈通道K空间数据中的异常低相位编码，所述数据处理单元将所述异常低相位编码从所述合并后的线圈通道K空间的中心位置移除，所述数据分析单元将所述异常低相位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于K空间采样的MRI重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集单元分别采集各线圈通道K空间数据，数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化；S2、所述数据处理单元将优化后的各线圈通道K空间数据进行合并，并对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化；S3、数据转化处理单元将优化后的线圈通道K空间数据转换为图像，图像处理单元对所述图像的清晰度进行优化；当所述数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化时，数据分析单元根据各所述线圈通道K空间数据筛选异常相位编码，所述数据处理单元对异常相位编码的位置进行调整；当所述数据处理单元对合并后的线圈通道K空间数据进行再次优化时，所述数据分析单元根据合并后的K空间数据筛选合并后的异常相位编码，所述数据处理单元对合并后的异常相位编码的位置进行调整。2.根据权利要求1所述的基于K空间采样的MRI重建方法，其特征在于，在所述步骤S1中，当数据处理单元对各线圈通道K空间数据进行初次优化时，数据分析单元根据各所述线圈通道K空间数据中的各高相位编码Hai与预设高相位编码的对比结果筛选取得各线圈通道K空间数据中的异常高相位编码集合W，其中所述数据处理单元设有第一预设高相位编码H1、第二预设高相位编码H2，其中H1＜H2，若H1≤Hai≤H2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第i个高相位编码为非异常高相位编码；若Hai＜H1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第i个高相位编码为异常高相位编码，所述数据处理单元将所述异常高相位编码从第a个线圈通道K空间的边缘位置移除，同时所述数据分析单元将所述异常高相位编码加入异常高相位编码集合W。3.根据权利要求2所述的基于K空间采样的MRI重建方法，其特征在于，当各线圈通道K空间数据中的异常高相位编码集合W完成筛选时，所述数据分析单元根据所述异常高相位编码集合W中的异常高相位编码与预设异常低相位编码的对比结果对所述异常高相位编码集合W进行整理，其中所述数据处理单元还设有第一预设低相位编码S1、第二预设低相位编码S2，其中S1＜S2＜H1＜H2；若S1≤Waj≤S2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第j个异常高相位编码为符合低相位编码的非噪声编码，所述数据分析单元确定将其保留在所述异常高相位编码集合W内；若Waj＜S1，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第j个异常高相位编码为噪声编码，所述数据分析单元将其从所述异常高相位编码集合W中移除。4.根据权利要求3所述的基于K空间采样的MRI重建方法，其特征在于，当各线圈通道K空间数据中的所述异常高相位编码集合W确定整理完成时，所述数据处理单元将完成整理后的各线圈通道K空间数据中的所述异常高相位编码集合W的各编码数据移放到各线圈通道K空间的中间位置。
5.根据权利要求4所述的基于K空间采样的MRI重建方法，其特征在于，当所述异常高相位编码集合W的各编码数据移放到各线圈通道K空间的中间位置完成时，所述数据分析单元根据所述各线圈通道K空间数据中的各低相位编码Sax与所述预设低相位编码的对比结果筛选取得各线圈通道K空间数据中的异常低相位编码集合M，若S1≤Sax≤S2，所述数据分析单元确定第a个线圈通道K空间数据中的第x个低相位编码为非异常低相位编码；若Sax＜S1，所述数据分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立，汪小东，
申请(专利权)人：中科微影浙江医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：