[发明专利]磁共振参数成像方法和系统在审

专利信息
申请号: 201210524281.1 申请日: 2012-12-07
公开(公告)号: CN103035017A 公开(公告)日: 2013-04-10
发明(设计)人: 梁栋;江克;吴垠;刘新;郑海荣 申请(专利权)人: 中国科学院深圳先进技术研究院
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 吴平
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 磁共振 参数 成像 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种磁共振参数成像方法,包括如下步骤:

对扫描得到的信号进行稀疏变换得到相应的变换域信号;

通过所述变换域信号迭代交替进行图像重建和支集探测,并将所述探测得到的支集更新到下一次迭代进行的图像重建;

拟合所述重建得到的图像生成参数图像。

2.根据权利要求1所述的磁共振参数成像方法,其特征在于,所述对扫描得到的信号进行稀疏变换得到相应的变换域信号的步骤为:

通过主成分分析对所述扫描得到的横向磁化信号进行稀疏变换得到相应的变换域信号。

3.根据权利要求1所述的磁共振参数成像方法,其特征在于,所述通过所述变换域信号迭代交替进行图像重建和支集探测的步骤为:

引入聚集欠定系统解决算法对变换域信号进行重建得到当前迭代生成的图像;

根据所述当前迭代生成的图像和阈值探测得到支集;

根据所述支集判断是否收敛,若否,则根据所述支集进行更新,并返回所述引入聚集欠定系统解决算法对变换域信号进行重建得到当前迭代生成的图像的步骤。

4.根据权利要求3所述的磁共振参数成像方法,其特征在于,所述引入聚集欠定系统解决算法对变换域信号进行重建得到当前迭代生成的图像的具体过程为:

将所述变换域信号重建为截断的L1范数最小优化问题,转换所述截断的L1范数最小化问题为加权的L1范数最小化问题,通过聚集欠定系统解决算法求解所述加权的L1范数最小化问题得到当前迭代生成的图像。

5.根据权利要求1所述的磁共振参数成像方法,其特征在于,所述拟合所述重建得到的图像生成参数图像的步骤为:

通过最小二乘法对多个重建得到的图像中点的运动曲线进行拟合得到对应的参数值;

根据所述参数值生成参数图像。

6.一种磁共振参数成像系统,其特征在于,包括:

变换模块,用于对扫描得到的信号进行稀疏变换得到相应的变换域信号;

迭代交替模块,用于通过所述变换域信号迭代交替进行图像重建和支集探测,并将所述探测得到的支集更新到下一次迭代进行的图像重建;

拟合模块,用于拟合所述重建得到的图像生成参数图像。

7.根据权利要求6所述的磁共振参数成像系统,其特征在于,所述变换模块还用于通过主成分分析对所述扫描得到的横向磁化信号进行稀疏变换得到相应的变换域信号。

8.根据权利要求6所述的磁共振参数成像系统,其特征在于,所述迭代交替模块包括:

重建单元,用于引入聚集欠定系统解决算法对变换域信号进行重建得到当前迭代生成的图像;

探测单元,用于根据所述当前迭代生成的图像和阈值探测得到支集;

更新单元,用于根据所述支集判断是否收敛,若否,则根据所述支集进行更新,并通知所述重建单元。

9.根据权利要求8所述的磁共振参数成像系统,其特征在于,所述重建单元还用于将所述变换域信号重建为截断的L1范数最小化问题,转换所述截断的L1范数最小化问题为加权的L1范数最小化问题,通过聚集欠定系统解决算法求解所述加权的L1范数最小化问题得到当前迭代生成的图像。

10.根据权利要求6所述的磁共振参数成像系统,其特征在于,所述拟合模块还用于通过最小二乘法对多个重建得到的图像中点的运动曲线进行拟合得到对应的参数值,根据所述参数值生成参数图像。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院深圳先进技术研究院,未经中国科学院深圳先进技术研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210524281.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top