[发明专利]用于从磁共振校准图像预测B1

说明书

本发明提供了用于使用深度神经网络从磁共振校准图像预测B₁⁺场标测图的方法和系统。在示例性实施方案中，用于磁共振成像的方法包括：获取解剖区域的磁共振(MR)校准图像，利用训练的深度神经网络将MR校准图像映射到传输场标测图(B₁⁺场标测图)，获取解剖区域的诊断MR图像，以及利用B₁⁺场标测图校正诊断MR图像中的传输场的不均匀性。进一步地，提供了用于收集和处理训练数据以及利用训练数据训练深度学习网络以从MR校准图像预测B₁⁺场标测图的方法和系统。

技术领域

本文所公开的主题的实施方案涉及磁共振成像(MRI)，并且更具体地，涉及使用深度神经网络从磁共振(MR)校准图像预测B₁⁺场标测图的系统和方法。

背景技术

在MRI中，传输射频场(B₁⁺场，本文也称为传输场)取决于MRI系统的主磁场、传输线圈设计、受检者体形和身体的电磁属性。因此，即使在考虑MRI系统的主磁场和传输线圈设计之后，B₁⁺场也可根据正被成像的特定组织/解剖区域在成像的解剖区域内在空间上变化(即，B₁⁺场可含有空间不均匀性)。B₁⁺场不均匀性可对MRI造成挑战。例如，B₁⁺场不均匀性可导致MR图像质量劣化，诸如低信噪比(SNR)和图像阴影。

在过去几年中，已开发出各种方法来获得B₁⁺场的准确测量，以便解释B₁⁺场的不均匀性。用于测量B₁⁺场的一种方法使用双角度梯度回波序列；然而，对于3D体积，获取时间非常长。另一种方法使用基于Bloch-Siegert位移的方法；然而，对于3D体积，获取时间也非常长(3分钟至5分钟)。又一种方法使用被称为双重聚焦回波获取模式(DREAM)的B₁序列，但测量的B₁⁺场不准确，这取决于组织T1/T2/T2*特性。因此，通常期望探索用于快速准确地确定B₁⁺场的技术。

发明内容

本公开至少部分地解决了上述问题。在一个实施方案中，用于磁共振成像的方法包括：获取解剖区域的磁共振(MR)校准图像，利用训练的深度神经网络将MR校准图像映射到传输场标测图(B₁⁺场标测图)，获取解剖区域的诊断MR图像，以及利用B₁⁺场标测图校正诊断MR图像中的传输场的不均匀性。以这种方式，可以使用MR校准图像快速准确地预测B₁⁺标测图，并且可在传输场不均匀性降低的情况下产生诊断图像。

在单独或与附图联系时，本说明书的以上优势以及其他优势和特征将从以下具体实施方式中显而易见。应当理解，提供以上概述是为了以简化的形式介绍在详细描述中进一步描述的一些概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。

附图说明

通过阅读以下详细描述并且参考附图，可以更好地理解本公开的各个方面，其中：

图1示出了MRI系统的示例性实施方案的框图；

图2是示出根据示例性实施方案的用于从MR校准图像预测B₁⁺标测图的系统的示意图；