本申請涉及一種磁共振圖像的相位解纏方法、裝置、計算機可讀存儲介質及磁共振成像系統。其中，該方法包括：獲取第一磁共振相位圖，第一磁共振相位圖中包含纏繞相位；將第一磁共振相位圖輸入到訓練完備的人工神經網絡模型；獲取訓練完備的人工神經網絡模型輸出的第二磁共振相位圖，其中，第二磁共振相位圖包括以下之一：對第一磁共振相位圖中的纏繞相位進行相位解纏后得到的第三磁共振相位圖，用于表示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。通過本申請，解決了相關技術中對磁共振相位圖進行相位解纏的效率低的問題，提高了磁共振相位圖的相位解纏效率。

技術領域

本申請涉及醫學影像處理領域，特別是涉及一種磁共振圖像的相位解纏方法、裝置、計算機可讀存儲介質及磁共振成像系統。

背景技術

磁共振成像得到的信號包括幅度和相位，形成的圖像分別為磁共振幅度圖和磁共振相位圖。其中，磁共振相位圖包含了大量信息，例如自旋原子核的移動速度、磁場的不均勻度和磁化率變化等。

但是從磁共振信號中提取真實相位時，相位值會被限制在(-π,+π]弧度區間內，位于該區間外的真實相位被纏繞到這一區間內，從而形成相位纏繞，得到的相位被稱為纏繞相位。從纏繞相位恢復真實相位的過程就叫做相位解纏。由于磁共振信號的噪聲、欠采樣和物體不連續的存在使得相位解纏變得困難。

相關技術中常用的相位解纏方法通常采用迭代的方式來最小化磁共振相位圖中像素(或區域)與其相鄰像素(或區域)之間的相位差從而進行相位解纏，例如，基于質量線引導的路徑導向相位解纏法和最小范數相位解纏法。但是，傳統相位解纏方法的計算時間與圖像體積中像素/區域的數量成比例，因此，隨著需要解纏的圖像體積變大，將顯著增加相位解纏算法的計算時間，導致相位解纏效率低。

發明內容

基于此，有必要針對相關技術中對磁共振相位圖進行相位解纏的效率低的問題，提供一種磁共振圖像的相位解纏方法、裝置、計算機可讀存儲介質及磁共振成像系統。

第一方面，本申請實施例提供磁共振圖像的相位解纏方法，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練完備的人工神經網絡模型；獲取所述訓練完備的人工神經網絡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以下之一：對所述第一磁共振相位圖中的纏繞相位進行相位解纏后得到的第三磁共振相位圖，用于表示所述第一磁共振相位圖與所述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。

在其中一些實施例中，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。

在其中一些實施例中，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域后獲得；根據所述磁共振幅值圖，生成用于標識感興趣磁場區域的掩模圖；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。

在其中一些實施例中，所述訓練完備的人工神經網絡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督，對初始的人工神經網絡模型進行訓練得到的；或者所述訓練完備的人工神經網絡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督，對初始的人工神經網絡模型進行訓練得到的；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行相位解纏后得到的磁共振相位圖。