【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、本文所公开的主题涉及医学成像，并且更具体地，涉及一种利用深度学习来改善磁敏感加权成像(swi)的图像质量的系统和方法。
2、非侵入性成像技术允许获得患者/对象的内部结构或特征的图像，而无需对患者/对象执行侵入性过程。具体地，此类非侵入性成像技术依赖于各种物理原理(诸如x射线穿过目标体积的差分透射、体积内的声波反射、体积内不同组织和材料的顺磁性、目标放射性核素在体内的分解等)，以采集数据和构建图像或以其他方式表示观察到的患者/对象的内部特征。
3、在磁共振成像(mri)期间，当诸如人体组织的物质受到均匀磁场(极化场b0)时，组织中自旋的各个磁矩试图与该极化场对准，但是在它们特性的拉莫尔频率处以随机顺序围绕该极化场进动。如果物质或组织受制于处于x-y平面内且接近拉莫尔频率的磁场(激励场b1)，则净对准力矩或“纵向磁化”mz可被旋转或“倾斜”到x-y平面中，以产生净横向磁矩mt。在激励信号b1终止之后，由激励自旋发射信号，并且该信号可被接收和被处理以形成图像。
4、当利用这些信号产生图像时，采用磁场梯度(gx、gy和gz)。通常，待成像区域按一系列测量周期扫描，在测量周期中这些梯度场根据所使用的特定定位方法而变化。接收到的核磁共振(nmr)信号的结果集被数字化和被处理以使用多种众所周知的重建技术中的一种重建技术来重建图像。
5、swi是高分辨率mri序列，其对使局部磁场失真的化合物特别敏感，因此使其可用于检测血液制品、铁和抗磁性钙。另外，swi用作脑mr成像的一部分。对相
技术实现思路
1、下文示出了本文所公开的某些实施方案的概述。应当理解，提供这些方面仅仅是为了向读者提供这些特定实施方案的简要概述，并且这些方面并非旨在限制本公开的范围。实际上，本公开可涵盖下文可能未示出的各个方面。
2、在一个实施方案中，提供了一种用于改善磁敏感加权成像(swi)的图像质量的计算机实现的方法。该计算机实现的方法包括通过处理器在swi序列期间通过mri扫描仪从线圈采集具有感兴趣区域的多个复回波的磁共振成像(mri)复信号。该计算机实现的方法还包括通过处理器对多个复回波中的每个复回波进行相位滤波。该计算机实现的方法又还包括通过处理器从每个经过相位滤波的复回波生成相应相位图像和相应幅值图像。该计算机实现的方法甚至还包括通过处理器分别将多个复回波的相应幅值图像彼此组合以生成组合幅值图像，以及将多个复回波的相应相位图像彼此组合以生成组合相位图像。该计算机实现的方法也还包括通过处理器从组合幅值图像和组合相位图像两者生成复图像。该计算机实现的方法又还包括通过处理器利用基于深度学习的降噪网络对复图像进行降噪以生成经过降噪的复图像。
3、在另一实施方案中，提供了一种用于改善磁敏感加权成像(swi)的图像质量的系统。该系统包括存储器，该存储器对处理器可执行例程进行编码。该系统还包括处理器，该处理器被配置为访问存储器并且执行处理器可执行例程，其中例程在由处理器执行时致使处理器执行动作。该动作包括在swi序列期间通过mri扫描仪从线圈采集具有感兴趣区域的多个回波的磁共振成像(mri)复信号。该动作还包括对多个回波中的每个复回波进行相位滤波。该动作也还包括从每个经过相位滤波的复回波生成相应相位图像和相应幅值图像。该动作又甚至还包括分别将多个复回波的相应幅值图像彼此组合以生成组合幅值图像，以及将多个复回波的相应相位图像彼此组合以生成组合相位图像。该动作又还包括从组合幅值图像和组合相位图像两者生成复图像。该动作也还包括利用基于深度学习的降噪网络对复图像进行降噪以生成经过降噪的复图像。
4、在另一个实施方案中，一种非暂态计算机可读介质，该计算机可读介质包括处理器可执行代码，该处理器可执行代码在由处理器执行时致使处理器执行动作。该动作包括在多回波采集成像序列期间通过mri扫描仪从线圈(例如，射频接收线圈)采集具有感兴趣区域的多个回波的磁共振成像(mri)复信号。该动作还包括对多个回波中的每个复回波进行相位滤波。该动作也还包括从每个经过相位滤波的复回波生成相应相位图像和相应幅值图像。该动作又甚至还包括分别将多个复回波的相应幅值图像彼此组合以生成组合幅值图像，以及将多个复回波的相应相位图像彼此组合以生成组合相位图像。该动作又还包括从组合幅值图像和组合相位图像两者生成复图像。该动作也还包括利用基于深度学习的降噪网络对复图像进行降噪以生成经过降噪的复图像。该动作还包括将超分辨率应用于经过降噪的复图像以生成没有任何模糊的更高分辨率的完全经过降噪的复图像。
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1.一种用于改善磁敏感加权成像(SWI)的图像质量的计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器将超分辨率应用于所述经过降噪的复图像(238)以生成没有任何模糊的更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器利用相位滤波从所述更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)生成相位图像(246)。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器仅基于所述相位图像(246)生成相位掩模(260)。
5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器基于所述相位掩模(260)和所述多个复回波中的每个复回波的所述相应幅值图像(224)生成所述感兴趣区域的经过SWI处理的图像(264)。
6.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器从所述更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)生成幅值图像(250)，其中，所述幅值图像被部分降噪(250)。
7.根据权利要求6所述的计算机
8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器基于所述相位掩模(260)和添加有所述组合幅值图像(228)的所述残余百分比(254)的所述幅值图像(250)生成所述感兴趣区域的经过SWI处理的图像(264)。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，将所述多个复回波的所述相应幅值图像(224)彼此组合包括利用均方根将所述相应幅值图像(224)彼此组合以生成所述组合幅值图像(228)。
10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，将所述多个复回波的所述相应相位图像(221)彼此组合包括利用求平均将所述相应相位图像(221)彼此组合以生成所述组合相位图像(230)。
11.一种用于改善磁敏感加权成像(SWI)的图像质量的系统，包括：
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述例程在由所述处理器执行时致使所述处理器将超分辨率应用于所述经过降噪的复图像(238)以生成没有任何模糊的更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述例程在由所述处理器执行时致使所述处理器从所述更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)生成相位图像(246)。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述例程在由所述处理器执行时致使所述处理器仅基于所述相位图像(242)生成相位掩模(260)。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述例程在由所述处理器执行时致使所述处理器基于所述相位掩模(260)和所述多个复回波中的每个复回波的所述相应幅值图像(224)生成所述感兴趣区域的经过SWI处理的图像(264)。
...【技术特征摘要】
1.一种用于改善磁敏感加权成像(swi)的图像质量的计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器将超分辨率应用于所述经过降噪的复图像(238)以生成没有任何模糊的更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器利用相位滤波从所述更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)生成相位图像(246)。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器仅基于所述相位图像(246)生成相位掩模(260)。
5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器基于所述相位掩模(260)和所述多个复回波中的每个复回波的所述相应幅值图像(224)生成所述感兴趣区域的经过swi处理的图像(264)。
6.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器从所述更高分辨率的完全经过降噪的复图像(242)生成幅值图像(250)，其中，所述幅值图像被部分降噪(250)。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，还包括还包括通过所述处理器基于相位图像(246)和添加有所述组合幅值图像(228)的残余百分比(254)的所述幅值图像(250)生成相位掩模(260)。
8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，还包括通过所述处理器基于所述相位掩模(260)和添加有所述组合幅值图像(228)的所述残余百分比(2...
【专利技术属性】
技术研发人员：弗洛林蒂娜·C，S·拉贾马尼，P·尚克巴尔，S·E·D·乔尔，S·查特吉，罗汉·帕蒂尔，拉梅什·文卡特桑，拉贾戈帕兰·圣达雷桑，H·K·阿加瓦尔，
申请(专利权)人：通用电气精准医疗有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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