[发明专利]一种磁共振成像方法和装置

权利要求书

1.一种磁共振成像方法，其特征在于，包括：

采用降采样方式采集部分k-空间数据，得到k-空间采集数据；

相继采用深度神经网络模型的图像重建方法和显式解析解成像方法或者相继采用显式解析解成像方法和深度神经网络模型的图像重建方法对所述k-空间采集数据进行图像重建，得到磁共振图像；

其中，所述深度神经网络模型为由满采或超满采k-空间数据重建得到的磁共振图像作为输出训练样本、由特定部分k-空间数据或者其进行部分重建得到的磁共振图像作为输入训练样本进行训练得到，所述特定部分k-空间数据为从所述满采或超满采k-空间数据中选出的一定比例的k-空间数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到磁共振图像之后，还包括：

利用k-空间采集数据，对所述磁共振图像进行修正，将修正后的磁共振图像作为最终磁共振图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用k-空间采集数据，对所述磁共振图像进行修正，将修正后的磁共振图像作为最终磁共振图像，具体包括：

将所述磁共振图像映射到k-空间，得到第一完整k-空间数据；所述第一完整k-空间数据包括采样区域的k-空间数据和非采样区域的k-空间数据；

利用所述k-空间采集数据替换所述第一完整k-空间数据中的采样区域的k-空间数据，得到第二完整k-空间数据；

根据所述第二完整k-空间数据进行图像重建，得到最终磁共振图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述降采样方式为半傅里叶采样方式，

所述利用k-空间采集数据，对所述磁共振图像进行修正，将修正后的磁共振图像作为最终磁共振图像，具体包括：

将所述磁共振图像映射到k-空间，得到第一完整k-空间数据；所述第一完整k-空间数据包括采样区域的k-空间数据和非采样区域的第一k-空间数据；

将所述第一完整k-空间数据中的非采样区域的第一k-空间数据设置为0，得到第三完整k-空间数据；

利用所述第三完整k-空间数据通过半傅里叶重建方法进行数据重建，以得到非采样区域的第二k-空间数据；

将所述非采样区域的第一k-空间数据与所述非采样区域的第二k-空间数据进行加权平均，得到非采样区域的第三k-空间数据；

将所述非采样区域的第三k-空间数据和所述k-空间采集数据相加，得到第四完整k-空间数据；

根据所述第四完整k-空间数据进行图像重建，得到最终磁共振图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络模型的输入训练样本为由特定部分k-空间数据进行部分重建得到的磁共振图像，

相继采用显式解析解成像方法和深度神经网络模型的图像重建方法对所述k-空间采集数据进行图像重建，得到磁共振图像，具体包括：

采用显式解析解成像方法对所述k-空间采集数据进行部分重建，得到第一图像；

根据所述第一图像和深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型进行完全重建，得到第二图像，所述第二图像作为磁共振图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述降采样方式为半傅里叶采样方式，

所述得到第一图像之后，通过所述深度神经网络模型进行完全重建之前，还包括：

对所述第一图像进行半傅里叶重建，得到第三图像；

所述根据所述第一图像和深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型进行完全重建，得到第二图像，具体包括：

以所述第三图像作为深度神经网络模型的输入，通过所述深度神经网络模型进行完全重建，得到第二图像。