[發(fā)明專利]磁共振圖像的相位解纏方法、裝置及磁共振成像系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010061151.3 | 申請日： | 2020-01-19 |
| 公開（公告）號： | CN111275783B | 公開（公告）日： | 2023-08-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 史宇航;劉柳 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海聯(lián)影醫(yī)療科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06T11/00 | 分類號： | G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/084;G01R33/565;G01R33/56 |
| 代理公司： | 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250 | 代理人： | 龍偉 |
| 地址： | 201807 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 磁共振 圖像 相位 方法 裝置 成像 系統(tǒng) | ||
1.一種磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于包括：
獲取第一磁共振相位圖，所述第一磁共振相位圖中包含纏繞相位；
將所述第一磁共振相位圖輸入到訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型捕獲并編碼的磁場分布信息和磁共振相位校正偏移圖之間的非線性關(guān)系；
獲取所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的第二磁共振相位圖，其中，所述第二磁共振相位圖包括用于表示所述第一磁共振相位圖與第三磁共振相位圖之間的相位偏移量的磁共振相位校正偏移圖，所述第三磁共振相位圖通過對所述第一磁共振相位圖中的纏繞相位進(jìn)行相位解纏后得到。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，在所述第二磁共振相位圖為所述磁共振相位校正偏移圖的情況下，所述方法還包括：
在所述磁共振相位校正偏移圖是表示相位解纏后得到的磁共振相位圖減去相位解纏前的磁共振相位圖得到的偏移量的情況下，將所述第一磁共振相位圖與所述磁共振相位校正偏移圖相加，得到所述第三磁共振相位圖；
在所述磁共振相位校正偏移圖是表示相位解纏前的磁共振相位圖減去相位解纏后得到的磁共振相位圖得到的偏移量的情況下，將所述第一磁共振相位圖與所述磁共振相位校正偏移圖相減，得到所述第三磁共振相位圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，獲取第一磁共振相位圖包括：
獲取在采集第四磁共振相位圖的同一次磁共振圖像采集過程中采集到的磁共振幅值圖，其中，所述第一磁共振相位圖基于所述第四磁共振相位圖去除非感興趣磁場區(qū)域后獲得；
根據(jù)所述磁共振幅值圖，生成用于標(biāo)識感興趣磁場區(qū)域的掩模圖；
將所述第四磁共振相位圖乘以所述掩模圖，得到所述第一磁共振相位圖。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，
所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以包含纏繞相位的第五磁共振相位圖作為輸入對象，以第六磁共振相位圖作為監(jiān)督，對初始的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的；或者
所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以包含纏繞相位的第五磁共振相位圖作為輸入對象，以表示所述第五磁共振相位圖與第六磁共振相位圖之間的相位偏移量的磁共振相位校正偏移圖作為監(jiān)督，對初始的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的；
其中，所述第六磁共振相位圖是對所述第五磁共振相位圖中的纏繞相位進(jìn)行相位解纏后得到的磁共振相位圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，對所述第五磁共振相位圖中的纏繞相位進(jìn)行相位解纏所采用的相位解纏方法包括以下之一：枝切線相位解纏算法、質(zhì)量圖指引算法、掩模切割算法。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，在所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程中，通過裁剪掉人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中重要性等級低于預(yù)設(shè)閾值的參數(shù)，以加速人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的收斂速度。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的磁共振圖像的相位解纏方法，其特征在于，所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用的架構(gòu)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN或者U-Net。
8.一種磁共振圖像的相位解纏裝置，其特征在于包括：
第一獲取模塊，用于獲取第一磁共振相位圖，所述第一磁共振相位圖中包含纏繞相位；
輸入模塊，用于將所述第一磁共振相位圖輸入到訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型捕獲并編碼的磁場分布信息和磁共振相位校正偏移圖之間的非線性關(guān)系；
第二獲取模塊，用于獲取所述訓(xùn)練完備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的第二磁共振相位圖，其中，所述第二磁共振相位圖包括用于表示所述第一磁共振相位圖與第三磁共振相位圖之間的相位偏移量的磁共振相位校正偏移圖，所述第三磁共振相位圖通過對所述第一磁共振相位圖中的纏繞相位進(jìn)行相位解纏后得到。
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