[发明专利]心脏信号预测方法及系统

说明书

本发明提供了一种心脏信号预测方法及系统。所述心脏信号预测方法，包括：采集MRI数据；使用算法从所采集的MRI数据预测心动周期；以及对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作。

技术领域

本公开的方面总体涉及磁共振成像(MRI)，具体涉及从MRI数据预测心脏信号。

背景技术

MRI是一种广泛使用的医疗技术，其使用磁和射频能量产生感兴趣区域的图像。在MRI扫描期间，容积线圈(例如，体线圈)和局部线圈(例如，表面线圈)可以采集由正被检查的对象内部的核弛豫产生的MR信号。心脏MRI可以用于产生心脏内和心脏周围的结构的详细图片，以用于评估心脏的解剖结构和功能并且检测或监测心脏病。心脏MRI过程的输出可以是被转换成心脏电影的k空间数据形式的MRI数据。在心脏MRI的许多应用中，由心脏产生的电信号被分别采集并被用作识别心脏电影中的心动时相信息或定时的参考点。

例如，在心脏MRI图像重建中，心动时相信息或定时可以用于将MRI图像修整为单个心动周期。图1示出了典型的工作流程100，其中，采集102MRI数据，并且从MRI数据重建心脏电影104。采集单独采集的ECG信号106并使其与图像手动相关104，以便确定是去除还是保持MRI数据的某些心动时相108。在诸如心脏应力分析的其它后处理应用中，在心动周期的舒张末期和/或收缩末期时相期间，心肌的形状和功能可能是感兴趣的。图2例示了典型的工作流程200，其中，可以手动标记先前采集的MRI图像202形式的MRI数据，以识别心动时相，例如舒张末期和/或收缩末期时相204，然后将该MRI数据用于分析206，例如心脏应力分析。

然而，心脏信号与MRI数据之间的相关通常需要将MRI数据转换成心脏电影，然后需要训练过的医学专家的专业知识来手动地将MRI检测到的心脏活动与特定类型的心脏信号相关。这些手动活动可能是时间和劳动密集型的，并且可能发生不一致。

发明内容

提供一致地且无需人工干预地使MRI数据和心脏信号自动相关的方法和系统将是有利的。

根据本公开的一个方面，一种方法包括：采集MRI数据；使用算法从所采集的MRI数据预测心动周期；以及对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作。

所采集的MRI数据可以包括k空间数据。

所采集的MRI数据可以包括图像数据。

所采集的MRI数据可以包括欠采样MRI数据。

所采集的MRI数据可以包括在MRI扫描期间获取的来自被研究对象的ECG信号。

所采集的MRI数据可以包括在MRI扫描期间获取的被研究对象的视频图像。

所采集的MRI数据可以包括在MRI扫描期间获取的来自被研究对象的脉搏数据。

算法可以包括深度学习模型，其进一步包括CNN和RNN模型的组合、GRU模型、LSTM模型、全卷积神经网络模型、生成对抗网络、反向传播神经网络模型、径向基函数神经网络模型、深度置信网络神经网络模型、埃尔曼(Elman)神经网络模型中的一个或多个。

对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作可以包括：定位所采集的MRI数据的k空间中的数据行。

对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作可以包括：在所采集的MRI数据的k空间中的MRI数据行之间进行插值。

对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作可以包括：在MRI图像之间进行插值。

对所采集的MRI数据的与所预测的心动周期的选定部分相对应的部分进行操作可以包括：使用所采集的MRI数据的部分进行心脏应力分析。