[发明专利]用于合成磁共振图像的系统和方法在审
申请号: | 201980010251.9 | 申请日: | 2019-02-14 |
公开(公告)号: | CN111656392A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 苏珊德丽玛·班纳吉;宫恩浩;格雷格·扎哈楚克;约翰·M·保利 | 申请(专利权)人: | 通用电气公司;小利兰·斯坦福大学托管委员会 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;A61B5/055;A61B5/00;G06N3/08 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 杨贝贝;臧建明 |
地址: | 美国威*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 合成 磁共振 图像 系统 方法 | ||
1.一种用于合成磁共振(MR)对比度图像的方法,所述方法包括:
执行定量扫描;
使用训练深度神经网络由通过所述定量扫描获得的定量采集来合成对比度图像;以及
输出由所述训练深度神经网络合成的所述对比度图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其中执行所述定量扫描包括用多延迟多回波(MDME)序列采集MR信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述定量采集是从通过所述定量扫描采集的MR信号重建的多个复杂图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其中由所述训练深度神经网络合成的所述对比度图像为T1加权图像、T2加权图像、T1-FLAIR图像、T2-FLAIR图像、质子密度加权图像和STIR图像中的一者。
5.根据权利要求1所述的方法,其中由所述训练深度神经网络合成的所述对比度图像是T2*加权图像。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在所述训练深度神经网络处,接收所述合成对比度图像的目标对比度类型。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括:
使用训练鉴别器确定所述合成对比度图像是否具有真实图像质量;以及
响应于确定所述合成对比度图像不具有真实图像质量,输出指示以指示这一点。
8.根据权利要求6所述的方法,还包括:
使用训练分类器确定所述合成对比度图像的所述对比度类型;
确定所确定的对比度类型是否匹配所述目标对比度类型;以及
响应于确定所确定的对比度类型不匹配所述目标对比度类型,输出指示以指示这一点。
9.一种磁共振成像(MRI)系统,包括:
梯度线圈组件,所述梯度线圈组件被配置为生成梯度磁场;
射频(RF)线圈组件,所述射频线圈组件被配置为生成RF脉冲;
显示器;
控制器,所述控制器与所述梯度线圈组件、所述RF线圈组件和所述显示器通信,并且所述控制器被配置为:
指示所述梯度线圈组件和RF组件生成序列以执行定量扫描;
指示训练深度神经网络由通过所述定量扫描获得的定量采集合成对比度图像;以及
在所述显示器处输出由所述训练深度神经网络合成的所述对比度图像。
10.根据权利要求11所述的MRI系统,其中所述定量扫描的所述序列为MDME序列。
11.根据权利要求11所述的MRI系统,其中所述目标对比度类型为T1加权图像、T2加权图像、T2*加权图像、T1-FLAIR、T2-FLAIR、质子密度加权和STIR中的任一者。
12.根据权利要求11所述的MRI系统,还包括存储所述训练深度神经网络的存储器。
13.根据权利要求14所述的MRI系统,其中所述训练深度神经网络是具有编码器-解码器结构的多尺度U网络卷积神经网络(CNN)。
14.一种用于合成磁共振(MR)对比度图像的方法,所述方法包括:
执行定量扫描;
接收目标对比度类型;
使用训练深度神经网络基于所述目标对比度类型由通过所述定量扫描获得的定量采集来合成对比度图像;
使用训练鉴别器确定所述合成对比度图像是否具有真实图像质量;
响应于确定所述合成对比度图像具有真实图像质量,使用训练分类器确定所述合成对比度图像的对比度类型;
确定所确定的对比度类型是否匹配所述目标对比度类型;以及
响应于确定所确定的对比度类型匹配所述目标对比度类型,输出所述合成图像。
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通用电气公司;小利兰·斯坦福大学托管委员会,未经通用电气公司;小利兰·斯坦福大学托管委员会许可,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】
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