一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法及系统

1.本发明涉及医学成像、智能图像处理技术领域，具体涉及一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法以及应用该方法的校正系统。


背景技术：

2.磁共振成像在临床疾病诊断和生物医学研究中有着巨大的价值，但磁共振的成像速度较慢，在扫描过程中，病人容易发生不自主的运动，导致图像带有运动伪影。缓解这一问题的一大类方法是使用具有运动校正功能的特殊磁共振序列(例如propeller、radial、variable density spiral)进行数据采集，并配合算法进行运动伪影的去除。
3.然而，目前大多数方案只能应对二维运动的情况，即平面内运动(in-plane motion)，如果有跨平面的运动(through-plane motion)，现有的方案无法进行有效的校正。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法及系统，该方法和系统可以解决现有技术中只能针对二维运动进行校正的问题，可以使运动校正推广到三维，有效校正跨平面的运动，使得磁共振图像对于运动的影响更加不敏感，成像质量更高。
5.为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
6.一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法，包括以下步骤：使用同时多层采集技术采集多个时刻的mri图像数据，并进行层面分离，在每个时刻得到一个三维图像矩阵；确定基准数据；将每个时刻的三维图像矩阵和基准数据进行对比，使用三维运动模型估计三维运动参数；根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正；插值合并所有校正后的数据，得到高清的高信噪比图像。
7.更进一步的方案是，在采集数据之前，控制发射多带宽脉冲激发被测目标以产生目标区域的mri图像数据，使用单次激发采集每个时刻的数据。
8.更进一步的方案是，对每个时刻采集到的数据采用同时多层重建算法进行层面分离，在每个时刻得到一个nx*ny*n的三维图像矩阵。
9.更进一步的方案是，当每个时刻的数据覆盖了k空间的不同部分，即所有时刻的数据总体上覆盖了完整的k空间，结合propeller采集技术，在每个时刻采集一个扇叶；或者，结合可变密度螺旋采集，在每个时刻采集一条螺旋线。
10.更进一步的方案是，所述确定基准数据，包括：将所有时刻的数据两两做相关系数计算，选取平均相关系数最高的时刻的数据作为基准数据。
11.更进一步的方案是，所述根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正，包括：根据得到的三维运动参数，得出原坐标(x，y，z)到真实采集的坐标(x’,y’,z’)的映射，对于每个时刻，得到每个点校正后的坐标(x’,y’,z’)。
12.更进一步的方案是，当需要将所有时刻的数据合并时，对校正后的坐标(x’,y’,z’)进行插值，其中，插值到基准数据所在的坐标中。
13.更进一步的方案是，将脉冲发射源移动至待激发层面位置，脉冲发射源向被测目标的待激发层面位置施加多带宽脉冲序列；脉冲发射源激发并采集待激发层面位置产生的mri图像数据。
14.由此可见，相比现有技术，本发明的数据采集使用了同时多层采集技术sms，为三维运动信息提供了基础，同时，在进行运动参数估计时使用了三维运动模型，并根据所得的三维运动参数，对数据进行坐标系校正。所以，本发明可以提高磁共振图像质量，提高医生诊断的准确率；减少扫描失败的可能性，提高磁共振机器利用率。
15.一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正系统，该系统应用于上述的一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法进行三维运动校正，该系统包括：采集单元，用于使用同时多层采集技术采集多个时刻的mri图像数据，并进行层面分离，在每个时刻得到一个三维图像矩阵；基准单元，用于确定基准数据；比较单元，用于将每个时刻的三维图像矩阵和基准数据进行对比，使用三维运动模型估计三维运动参数；校正单元，用于根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正；输出单元，用于插值合并所有校正后的数据，得到高清的高信噪比图像。
16.由此可见，本发明通过由采集单元、基准单元、比较单元和校正单元所组成的校正系统来完成三维运动校正目标，可以使运动校正推广到三维，有效校正跨平面的运动，使得磁共振图像对于运动的影响更加不敏感，成像质量更高。
17.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
附图说明
18.图1是本发明一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法实施例的流程图。
19.图2是本发明一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法实施例的所实现方法的原理图。
20.图3是本发明一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正系统实施例的原理图。
具体实施方式
21.一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法实施例：
22.如图1所示，一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法，包括以下步骤：
23.步骤s1，使用同时多层采集技术采集多个时刻的mri图像数据，并进行层面分离，在每个时刻得到一个三维图像矩阵。
24.步骤s2，确定基准数据。
25.步骤s3，将每个时刻的三维图像矩阵和基准数据进行对比，使用三维运动模型估计三维运动参数。
26.步骤s4，根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正。
27.步骤s5，插值合并所有校正后的数据，得到高清的高信噪比图像。
28.在上述步骤s1中，在采集mri图像数据时，使用同时多层采集技术sms，为三维运动信息提供基础数据。
29.在上述步骤s1中，在采集数据之前，控制发射多带宽脉冲激发被测目标以产生目标区域的mri图像数据，使用单次激发采集每个时刻的数据。
30.在上述步骤s1中，对每个时刻采集到的数据采用同时多层重建算法进行层面分离，在每个时刻得到一个nx*ny*n的三维图像矩阵。
31.在上述步骤s1中，当每个时刻的数据覆盖了k空间的不同部分，即所有时刻的数据总体上覆盖了完整的k空间，结合propeller采集技术，在每个时刻采集一个扇叶。或者，结合可变密度螺旋(variable density spiral)采集，在每个时刻采集一条螺旋线。
32.具体的，本实施例每个时刻的数据一般使用单次激发采集，采集过程短，约几毫秒到二百毫秒，故可以忽略内部运动。激发时使用多带宽脉冲(multiband pulses)，采集包含了n层同时采集的数据，n一般取3-10，过小无法准确估计跨层面运动，过大则可能导致层面分离不准确引起图像噪声过多。
33.在一些实施例中，每个时刻的数据覆盖了k空间的不同部分，所有时刻的数据总体上覆盖了完整的k空间，例如结合propeller采集，每个时刻采集一个扇叶(blade)，结合可变密度螺旋采集，每个时刻采集一条螺旋线。
34.进一步的，对采集的数据可以使用slice-grappa、sense、spirit等算法进行层面分离，也称为同时多层重建，每个时刻得到一个nx*ny*n的三维图像矩阵。
35.在上述步骤s2中，确定基准数据，包括：将所有时刻的数据两两做相关系数计算，选取平均相关系数最高的时刻的数据作为基准数据。
36.具体的，本实施例的基准数据为不动的数据，是参考物，在简单的实施例中，可以使用第一个时刻的数据作为参考数据，在其他实施例中，也可以使用最中间的时刻。在其他的一些实施例中，也可以将所有时刻数据平均，作为参考数据。更优的，可以将所有时刻数据两两做相关系数计算，选取平均相关系数最高的时刻的数据作为基准数据。
37.在上述步骤s3中，本实施例可以选用三维刚体运动模型，有6个自由度，即6个参数需要拟合，也可以选用三维仿射变换，有12个自由度，以上都是线性变换。当然，也可以选用非线性变换，估计每个点的变形场，每个点都有若干参数决定其变换后的坐标。
38.(具体估计原理可参考https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/fnirt/userguide)。
39.当然，nx*ny*n的三维图像矩阵的层是有层厚的，每层之间还有间隙，都需要带入运动估计中。
40.在上述步骤s4中，根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正，包括：根据得到的三维运动参数，得出原坐标(x，y，z)到真实采集的坐标(x’,y’,z’)的映射，对于每个时刻，得到每个点校正后的坐标(x’,y’,z’)。
41.具体的，如图2所示，可以认为被扫描对象没有运动，而扫描的空间位置(坐标)发生了改变。根据上一步骤得到的信息，可以知道原坐标(x，y，z)到真实采集的坐标(x’,y’,z’)的映射。对每个时刻，得到每个点校正后的坐标(x’,y’,z’)
42.在上述步骤s5中，当需要将所有时刻的数据合并时，对校正后的坐标(x’,y’,z’)进行插值，其中，插值到基准数据所在的坐标中。
43.具体的，在上述步骤中未得到完整的高清的高信噪比的图像，最后需要将所有时刻的数据合并，此时根据校正后的坐标(x’,y’,z’)进行插值，一般插值到基准数据所在的坐标中。作为优选，可以使用线性插值，立方插值等算法。
44.在实际应用中，将脉冲发射源移动至待激发层面位置，脉冲发射源向被测目标的待激发层面位置施加多带宽脉冲序列；脉冲发射源激发并采集待激发层面位置产生的mri图像数据。
45.其中，完成n个待激发层面位置的激发并采集n个待激发层面位置产生的mri图像数据，n为大于或等于1的正整数。
46.其中，所用时间τ1，用于激发并采集所述待激发层面位置产生的mri图像数据；
47.移动时间τ2，用于脉冲发射源移动至下一待激发层面位置；
48.等待时间τ3，用于等待向被测物体的所述下一待激发层面位置施加核磁共振脉冲序列；
49.n，τ1，τ2和τ3满足如下关系式：
50.tr＝n*(τ1 τ2 τ3)
ꢀꢀꢀ
(2)。
51.为了更贴合实际使用的情形，在重复时间tr内，进行多次激发，以节约时间，实现快速采集各层面的mri图像数据的目的。可见，经过上述关系式(2)处理，每个tr内能够实现对n个位置的完整激发采集过程。
52.由此可见，相比现有技术，本发明的数据采集使用了同时多层采集技术sms，为三维运动信息提供了基础，同时，在进行运动参数估计时使用了三维运动模型，并根据所得的三维运动参数，对数据进行坐标系校正。所以，本发明可以提高磁共振图像质量，提高医生诊断的准确率；减少扫描失败的可能性，提高磁共振机器利用率。
53.一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正系统实施例：
54.一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正系统，该系统应用于上述的一种基于同时多层采集的磁共振三维运动校正方法进行三维运动校正，如图3所示，该系统包括：
55.采集单元10，用于使用同时多层采集技术采集多个时刻的mri图像数据，并进行层面分离，在每个时刻得到一个三维图像矩阵.
56.基准单元20，用于确定基准数据。
57.比较单元30，用于将每个时刻的三维图像矩阵和基准数据进行对比，使用三维运动模型估计三维运动参数。
58.校正单元40，用于根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正。
59.输出单元50，用于插值合并所有校正后的数据，得到高清的高信噪比图像。
60.在采集单元10中，在采集数据之前，控制发射多带宽脉冲激发被测目标以产生目标区域的mri图像数据，使用单次激发采集每个时刻的数据。
61.在采集单元10中，对每个时刻采集到的数据采用同时多层重建算法进行层面分离，在每个时刻得到一个nx*ny*n的三维图像矩阵。
62.在采集单元10中，当每个时刻的数据覆盖了k空间的不同部分，即所有时刻的数据总体上覆盖了完整的k空间，结合propeller采集技术，在每个时刻采集一个扇叶。或者，结合可变密度螺旋采集，在每个时刻采集一条螺旋线。
63.在基准单元20中，确定基准数据，包括：将所有时刻的数据两两做相关系数计算，
选取平均相关系数最高的时刻的数据作为基准数据。
64.在比较单元30中，本实施例可以选用三维刚体运动模型，有6个自由度，即6个参数需要拟合，也可以选用三维仿射变换，有12个自由度，以上都是线性变换。当然，也可以选用非线性变换，估计每个点的变形场，每个点都有若干参数决定其变换后的坐标。(具体估计原理可参考https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/fnirt/userguide)。
65.在校正单元40中，根据得到的三维运动参数，对每个时刻的数据进行坐标系校正，包括：根据得到的三维运动参数，得出原坐标(x，y，z)到真实采集的坐标(x’,y’,z’)的映射，对于每个时刻，得到每个点校正后的坐标(x’,y’,z’)。
66.在输出单元50中，当需要将所有时刻的数据合并时，对校正后的坐标(x’,y’,z’)进行插值，其中，插值到基准数据所在的坐标中。
67.由此可见，本发明通过由采集单元10、基准单元20、比较单元30和校正单元40所组成的校正系统来完成三维运动校正目标，可以使运动校正推广到三维，有效校正跨平面的运动，使得磁共振图像对于运动的影响更加不敏感，成像质量更高。
68.上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。