[发明专利]磁共振成像中的运动估计和校正

说明书

本文所公开的是一种医学成像方法，包括接收(200)被划分成多个k空间数据组(126)的k空间数据(124)。所述方法还包括选择(202)所述多个k空间数据组之一作为参考k空间数据组(128)。所述方法还包括：通过将所述多个k空间数据组和所述参考k空间数据组输入到空间变换估计模块中来计算(204)针对所述多个k空间数据组中的每个的空间变换数据(130)。所述空间变换估计模块被配置用于响应于接收到参考k空间数据组和多个k空间数据组作为输入而输出描述参考k空间数据组与多个k空间数据组之间的空间变换的空间变换数据。所述方法还包括使用所述多个k空间数据组和针对所述多个k空间数据组中的每个的空间变换数据根据所述磁共振成像协议重建(206)经校正的磁共振图像(132、132’)。

技术领域

本发明涉及磁共振成像，特别地涉及磁共振图像中的运动伪影的校正。

背景技术

大静态磁场由磁共振成像(MRI)扫描器用于对齐原子的核自旋作为用于产生患者的身体内的图像的流程的一部分。该大静态磁场被称为B0场或主磁场。对象的各种数量或者性质可以使用MRI空间测量。磁共振成像中的困难在于，可以在延长的时间段内采集图像根据其重建的k空间数据。被成像的对象的自愿和非自愿运动能够导致图像伪影和退化。

美国专利申请公开US20120243756A1公开了用于利用磁共振成像(MRI)系统重建描绘对象的运动补偿图像的方法。MRI系统被用于通过沿着非笛卡尔轨迹采样k空间从对象采集k空间数据的时间系列，诸如多个时间帧处的径向、螺旋或其他轨迹。运动发生的那些时间帧被识别并且该信息用于将时间系列分割成多个k空间数据子集。例如，k空间数据子集包含在运动发生的那些识别的时间帧之间发生的时间相邻的时间帧处采集的k空间数据。运动校正参数根据k空间数据子集来确定。使用所确定的运动校正参数，k空间数据子集针对运动来校正。经校正的数据子集被组合以形成运动补偿图像根据其被重建的经校正的k空间数据集。即，针对Propeller(径向)采样策略进行运动校正，其中，叶片在k空间的中心区域中交叠以生成根据其可以校正运动的k空间数据中的冗余度。美国专利申请US2020/0116810涉及基于采样k空间数据的螺旋扫描的运动校正。该已知运动校正利用可变密度采样模式以以比奈奎斯特准则更高的采样密度对k空间的内部进行采样。

发明内容

本发明在独立权利要求中提供一种医学系统、一种计算机程序和一种方法。在从属权利要求中给定实施例。

实施例可以提供一种磁共振成像中的运动校正的经改进的方法。针对图像重建的k空间已经划分成多个k空间组。这些之一被选择为参考k空间数据组。所述k空间数据组然后与所述多个k空间组中的每个比较以使用空间变换估计模块计算空间变换数据。所述多个k空间数据组和所述空间变换数据可以然后被用于重建经校正的磁共振图像。该方法的优点可以在于，其还提供甚至具有k空间中的笛卡尔采样模式的运动校正。

所述空间变换估计模块可以以若干不同方式来实施。在一个范例中，所述空间变换估计模块可以被实施使得k空间数据的组被输入在图像空间中。所述多个k空间数据组首先使用中间磁共振图像重建神经网络转换为中间磁共振图像。由于k空间数据的组各自仅是完全k空间采集的一部分，因而它们是欠采样的。然而，神经网络的使用启用包含大空间特征的中间磁共振图像的构造。这例如使得标准刚性运动配准算法的使用能够用于计算所述空间变换。标准重建算法可以然后被用于校正运动伪影。

另一方法是将所述空间变换估计模块实施为将所述k空间数据当作输入的神经网络。在这种情况下，神经网络替换中间磁共振图像重建神经网络和所述标准刚性运动配准算法两者。