基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法技术

本申请公开了一种基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法、装置、设备及其存储介质，该方法包括：基于块匹配法提取具有结构相似性的图像块，并根据图像块构造低秩化结构张量；利用信号物理弛豫先验，对加权图像构造低秩化参数张量；通过低秩化结构张量和低秩化参数张量建立基于低秩张量的图像重建模型和求解方法。本申请提供的上述方案，极大地加快数据扫描速度，减少定量成像时间，在图像重建时，本发明专利技术提出的重建方法在较高加速倍数下仍能够精确地从高度欠采的数据中重建出参数加权图像。参数加权图像。参数加权图像。

【技术实现步骤摘要】
基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法


[0001]本专利技术涉及磁共振参数定量成像，具体涉及一种基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法、装置、设备及其存储介质。

技术介绍

[0002]磁共振参数定量成像是一种量化组织某些特定生理参数的技术，与常规磁共振成像相比，该技术可提供形态学评估外的大量组织特定信息，是近年来新兴的疾病诊断与评估的影像学重要方法。根据定量技术的不同，在对组织进行定量测量时，通常先采集具有不同定量控制参数的多个数据集，从中重建参数加权图像，最后通过合适的参数模型从图像中拟合出参数图。但是，多个数据集的采集会使得成像时间成倍增长，导致运动伪影的增加、射频功率沉积高以及患者的不适，扫描期间对运动敏感以及扫描期间移位会使得定量困难，极大地降低了该方法的临床应用价值。因此，加快成像速度、提高成像效率，实现临床可用的磁共振参数定量成像方法具有重要的理论研究和临床应用价值。
[0003]为了缩短扫描时间，目前的技术主要围绕以下三个方向进行开展的：首先，减少TSL的数量，这种方法由于TSL的减少导致采集的T
1ρ
加权图像数量也减少了，因此其定量的精度也降低了。其次，采用快速成像序列，但由于受硬件的限制，扫描速度并不会显著提高。最后，采用快速成像技术，目前商用的快速成像技术主要是并行成像技术(如敏感度编码(SENSE)、广义自动校准部分并行采集(GRAPPA)等)，但是这种方法由于受并行成像列阵线圈的限制，加速倍数越高，其成像后获得的图像的信噪比就会越低，因此采用这种方法的扫描速度通常仅能达到2
‑
3倍。近年来基于稀疏采样理论的压缩感知技术在磁共振快速成像上得到了广泛的关注和应用。根据压缩感知的理论，只要信号是稀疏的或是可压缩的，经过一个非相干的测量，利用优化方法通过求解最小化问题，就可以从高度欠采的数据中精确重建出原始信号。
[0004]压缩感知理论已在磁共振参数定量成像上得到了大量的应用，在提高扫描效率的同时保证了准确的参数加权图像和参数值。针对加权图像序列构成的空间
‑
参数矩阵，现有文献中提出了基于低秩和稀疏约束的重建方法；或利用稀疏正则化有效提高了骨关节定量成像的成像速度
[5]；或对空间
‑
参数矩阵施加局部低秩约束，进一步提升重建性能；但上述方法重建过程中对数据的向量化或矩阵化处理破坏了数据的原始空间结构。在此基础上，部分技术利用高阶张量可更好地发掘高维图像数据的相关性、最大化地保留数据的原始结构。例如，现有文献中提出的基于图像域结构相似性和K空间域结构相似性的低秩张量重建方法，但其仅对结构相似性驱动的低秩性进行了研究，而忽略了信号物理弛豫相关的低秩性
[9,10]。
[0005]现有基于压缩感知理论的快速成像方法多在二维矩阵框架下研究图像数据的相关性，在图像重建过程中需对高维数据进行向量化或矩阵化处理，对于三维及以上的高维图像数据来说，这一操作会破坏原始图像信号的内在结构，掩盖了高维数据原本存在的冗余信息。

技术实现思路

[0006]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法、装置、设备及其存储介质。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，该方法包括：
[0008]基于块匹配法提取具有结构相似性的图像块，并根据图像块构造低秩化结构张量；
[0009]利用信号物理弛豫先验，对加权图像构造低秩化参数张量；
[0010]通过低秩化结构张量和低秩化参数张量建立基于低秩张量的图像重建模型和求解方法。
[0011]在其中一个实施例中，所述基于块匹配法提取具有结构相似性的图像块，包括：
[0012]定义为T
1ρ
加权图像，其中N
x
、N
y
、N
TSL
分别为沿频率编码、相位编码方向的像素点个数、以及TSL的数量；
[0013]搜索邻域r
×
r范围内的所有图像块其中
[0014]通过归一化的L2数距离来度量图像块之间的相似度，该距离定义为：
[0015]当的距离小于阈值λ
m
时，则定义图像块和B
i
为结构相似性的图像块。
[0016]在其中一个实施例中，所述当的距离小于阈值λ
m
之后，该方法还包括：
[0017]限定搜索的相似图像块的数量为N
patch
，将所有的相似图像块组成一个大小为b2×
N
patch
的矩阵，其中b为图像块的大小(b
×
b)。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据图像块构造低秩化结构张量，包括：
[0019]提取所有T
1ρ
加权图像中既定像素点i处的相似图像块；
[0020]根据所有相似图像块构建具有低秩特性的三阶张量设定P
i
为相似图像块提取算子，则
[0021]在其中一个实施例中，所述利用信号物理弛豫先验，对加权图像构造低秩化参数张量，包括：
[0022]根据T
1ρ
定量成像的原理，基于公式对加权图像中的每一像素点进行逐点的拟合；其中，TSL表示自旋锁定时间，M表示经过TSL时间后的信号，M0为一常量，表示不施加准备脉冲时的基准信号；
[0023]根据预估的组织T
1ρ
定量值对图像中的像素点进行聚类分析，使得每一聚类群组中的像素点属于同一类组织；
[0024]对聚类后的像素点，沿TSL方向将不同T
1ρ
加权图像中相同位置的像素构成一个低秩的Hankel矩阵；
[0025]将Hankel矩阵以堆叠方式形成具有低秩特性的三阶参数张量。
[0026]在其中一个实施例中，所述通过低秩化结构张量和低秩化参数张量建立基于低秩
张量的图像重建模型和求解方法，包括：
[0027]根据低秩化结构张量和低秩化参数张量建立基于低秩张量的图像重建模型
[0028][0029][0030]其中，其中E为多通道编码操作算子，其等于线圈敏感度矩阵与欠采傅里叶变换算子的乘积，X为待重建的图像，Y为采集到的K空间数据，||
·
||
F
表示Frobenius范数，||
·
||
*
表示核范数，λ
1,i
和λ
2,j
分别为正则化参数，和分别为结构张量和参数张量；
[0031]通过低秩张量分解和交替方向乘子法对图像重建模型的优化问题进行迭代求解。
[0032]第二方面，本申请实施例还提供了一种基于图像结构相似性以及物理弛豫先验的磁共振定量成像装置，该装置包括：
[0033]低秩化结构张量单元，用于基于块匹配法提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，其特征在于，该方法包括：基于块匹配法提取具有结构相似性的图像块，并根据图像块构造低秩化结构张量；利用信号物理弛豫先验，对加权图像构造低秩化参数张量；通过低秩化结构张量和低秩化参数张量建立基于低秩张量的图像重建模型和求解方法。2.根据权利要求1所述的基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，其特征在于，所述基于块匹配法提取具有结构相似性的图像块，包括：定义为T
1ρ
加权图像，其中N
x
、N
y
、N
TSL
分别为沿频率编码、相位编码方向的像素点个数、以及TSL的数量；搜索邻域r
×
r范围内的所有图像块其中通过归一化的L2数距离来度量图像块之间的相似度，该距离定义为：当的距离小于阈值λ
m
时，则定义图像块和B
i
为结构相似性的图像块。3.根据权利要求2所述的基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，其特征在于，所述当的距离小于阈值λ
m
之后，该方法还包括：限定搜索的相似图像块的数量为N
patch
，将所有的相似图像块组成一个大小为b2×
N
patch
的矩阵，其中b为图像块的大小(b
×
b)。4.根据权利要求3所述的基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，其特征在于，所述根据图像块构造低秩化结构张量，包括：提取所有T
1ρ
加权图像中既定像素点i处的相似图像块；根据所有相似图像块构建具有低秩特性的三阶张量设定P
i
为相似图像块提取算子，则5.根据权利要求4所述的基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法，其特征在于，所述利用信号物理弛豫先验，对加权图像构造低秩化参数张量，包括：根据T
1ρ
定量成像的原理，基于公式对加权图像中的每一像素点进行逐点的拟合；其中，TSL表示自旋锁定时间，M表示经过TSL时间后的信号，M0为一常量，表示不施加T
1ρ
准备脉冲时的基准信号；根据预估的组织T
1ρ
定量值对图像中的像素点进行聚类分析，使得每一聚类群组中的像素点属于同一类组织；对聚类后的像素点，沿TSL方向将不同T
1ρ
加权图像中相同位置的像素构成一个低秩...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘元元，朱燕杰，崔卓须，朱庆永，曹晨涛，王海峰，梁栋，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：