[发明专利]扫描序列确定方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种扫描序列确定方法，所述扫描序列包括目标射频脉冲和目标梯度脉冲，其特征在于，所述目标梯度脉冲的确定方法包括：

根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；所述预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；

根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定所述初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；

根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置；

所述根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置，包括：

判断所述全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；

若所述全局最大PNS值超过所述预设的梯度脉冲阈值，则更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，若所述全局最大PNS值未超过所述预设的梯度脉冲阈值，则将所述初始梯度脉冲配置作为所述目标梯度脉冲配置。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置，包括：

根据所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，和所述预设的梯度脉冲阈值，确定梯度脉冲降幅策略；所述梯度脉冲降幅策略包括所述初始梯度脉冲配置中各梯度脉冲的幅值更改量，和/或爬升率更改量；

根据所述梯度脉冲降幅策略，更新所述初始梯度脉冲配置，得到所述目标梯度脉冲配置。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述梯度脉冲降幅策略，更新所述初始梯度脉冲配置，得到所述目标梯度脉冲配置，包括：

判断所述初始梯度脉冲配置中待更改的梯度脉冲是否存在邻接梯度脉冲；

若存在所述邻接梯度脉冲，则在预设的搜索范围，迭代搜索所述邻接梯度脉冲的爬升率，得到所述邻接梯度脉冲的目标爬升率；

根据所述邻接梯度脉冲的目标爬升率，更新所述梯度脉冲降幅策略。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述在预设的搜索范围，迭代搜索所述邻接剃度脉冲的爬升率，得到所述邻接梯度脉冲的目标爬升率，包括：

在预设的搜索范围内，按照预设的步长阈值，得到所述邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率；

对比所述邻接梯度脉冲在各步长下的爬升率，选择满足预设的爬升率阈值的步长对应的邻接梯度脉冲的爬升率，作为所述邻接梯度脉冲的目标爬升率。

6.根据权利要求1-5任一项所述方法，其特征在于，所述周围神经刺激模型包括：其中，所述o表示多个方向的梯度单元合并后的等效PNS值；所述w_i表示各梯度单元的权重；所述o_i表示各个方向梯度单元单独的PNS值，所述i表示梯度单元的序号，且1≤i≤3。

7.根据权利要求1-5任一项所述方法，其特征在于，所述初始梯度脉冲包括选层梯度、选层回聚梯度、读出梯度、相位编码梯度、散相梯度和损毁梯度，且各梯度脉冲分别独立配置。

8.一种扫描序列确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于根据预设的脉冲配置规则，得到初始梯度脉冲配置；所述预设的脉冲配置规则用于设置梯度脉冲的幅度和爬升率；

第一确定模块，用于根据待检测目标的周围神经刺激(PNS)模型，确定所述初始梯度脉冲配置中的全局最大PNS值；

第二确定模块，用于根据所述全局最大PNS值和所述初始梯度脉冲配置，确定目标梯度脉冲配置；

所述第二确定模块，包括：

判断单元，用于判断所述全局最大PNS值是否超过预设的梯度脉冲阈值；

确定单元，用于若所述全局最大PNS值超过所述预设的梯度脉冲阈值，则更新所述初始梯度脉冲配置中的梯度脉冲的幅值和/或爬升率，得到所述目标梯度脉冲配置。