[发明专利]一种动态对比增强核磁共振图像的重建方法及重建系统

权利要求书

1.一种动态对比增强核磁共振图像的重建方法，其特征在于，所述重建方法包括如下步骤：

获取DCE-MRI图像和T1-mapping MRI图像；

以所述DCE-MRI图像和所述T1-mapping MRI图像作为输入，利用训练好的深度神经网络模型得到重建参数图像；所述重建参数图像包括K^trans参数图、V_e参数图和V_p参数图；

在获取DCE-MRI图像和T1-mapping MRI图像后，所述重建方法还包括对DCE-MRI图像进行归一化处理，具体包括：

采集所述DCE-MRI图像对应的C_P曲线；所述C_P曲线为对比剂浓度随时间的变化曲线；

确定所述C_P曲线的峰值所在帧，并计算所述峰值所在帧前预定帧数对应的对比剂浓度的平均值；

将所述DCE-MRI图像每一帧的像素值均除以所述平均值，得到归一化后的DCE-MRI图像；

在利用训练好的深度神经网络模型得到重建参数图像之前，所述重建方法还包括模拟生成训练样本，具体包括：

利用DCE Extended-Tofts模型模拟生成多个参数图样本；所述参数图样本包括K^trans参数图、V_e参数图、V_p参数图和T1-mapping MRI图像；

对于每一所述参数图样本，利用平均参数模型公式随机生成C_P曲线；

根据所述K^trans参数图、所述V_e参数图、所述V_p参数图和所述C_P曲线，生成所述参数图样本对应的DCE-MRI图像，得到训练样本；所述训练样本包括所述DCE-MRI图像和所述参数图样本；

所述平均参数模型公式为：

其中，C_P(t)为t时刻的对比剂浓度；n＝1，2；A_n为第n个高斯函数的缩放比例常数；T_n为第n个高斯函数的中心常数；σ_n为第n个高斯函数的宽度常数；α为指数函数的振幅；β为指数函数的衰减常数；s为sigmoid函数的中心常数；τ为sigmoid函数的宽度常数。

2.根据权利要求1所述的一种动态对比增强核磁共振图像的重建方法，其特征在于，所述利用DCE Extended-Tofts模型模拟生成多个参数图样本具体包括：

在模拟区域内随机生成一个几何图形；所述模拟区域的形状和大小由模拟的成像对象所决定；所述几何图形的形状包括矩形、三角形、圆形和环形；

根据每一参数对应的预设参数阈值，利用DCE Extended-Tofts模型分别计算得到无参数值的所述几何图形内每一像素点的K^trans参数、V_e参数、V_p参数和T1-mapping参数；

判断已生成的所述几何图形所组成的区域是否覆盖所述模拟区域；

若否，则在所述模拟区域内再随机生成一个几何图形，返回“根据每一参数对应的预设参数阈值，利用DCE Extended-Tofts模型分别计算得到无参数值的所述几何图形内每一像素点的K^trans参数、V_e参数、V_p参数和T1-mapping参数”的步骤，直至已生成的所述几何图形所组成的区域覆盖所述模拟区域；

若是，则根据所述模拟区域内每一位置点的K^trans参数、V_e参数、V_p参数和T1-mapping参数分别生成K^trans参数图、V_e参数图、V_p参数图和T1-mapping MRI图像，得到一个参数图样本；并返回“在模拟区域内随机生成一个几何图形”的步骤，直至所得到的所述参数图样本的个数为预设个数。