[发明专利]一种基于局部低秩核磁共振图像运动伪影矫正方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于局部低秩核磁共振图像运动伪影矫正方法及装置，首先采集多帧核磁共振原始数据获取采集顺序数据I＝{I₁，I₁，...，I_n}；再输入步骤S₁磁共振序列中的第i帧图像I_i，其中1≤i≤n；并对MRI图像帧I_i进行稀疏低秩矩阵分解，分别得到稀疏图像A；再在稀疏图像A上使用机器学习方法，预测得到子窗口A'及运动模糊核K；然后利用上述步骤中得到的模糊核K，对MRI图像帧I_i进行去卷积运算，得到去除运动伪影的MRI图像L_i；再根据得到的序列I中重复步骤S₂至步骤S₅，最终得到去除运动伪影的序列L＝{L₁，L₁，...，L_n}。本发明解决了多镜头扩散加权成像(DWI)的运动引起的相位失配问题，从而可以重建高分辨率扩散加权图像。

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术技术领域，具体为一种基于局部低秩核磁共振图像运动伪影矫正方法及装置。

背景技术

传统的磁共振图像分离方法中，运动伪影是由人体无规则或者无意识的运动引起的，主要包括人体器官的周期性运动和非周期性生理移动等因素，由于在MRI成像过程中相位编码与采样存在一段时间间隔，因此运动会使信号的定位产生误差，从而导致叠加的信号在傅立叶变换时发生数据的空间错位，在相位编码方向上产生间断的条纹或半弧形阴影；运动组织的高强度信号重叠，也会使得相位编码方向连续边缘不清晰，产生运动伪影。含运动伪影的图像较模糊、组织结构不清晰，给医学诊断带来困难。利用多镜头DWI过程中，由于MRI多次激发，运动产生相位失配问题更为严重。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于局部低秩核磁共振图像运动伪影矫正方法及装置，本发明提出了一个机器模型，可以基于局部低秩和机器学习方法，通过评估稀疏图像的运动核，对多次激发的磁共振成像中的运动伪影问题进行矫正。

本发明是这样实现的：

一种基于局部低秩核磁共振图像运动伪影矫正方法，具体按以下步骤执行；

S₁：采集多帧核磁共振原始数据获取采集顺序数据I＝{I₁，I₁，...，I_n}，其中每一帧图像大小均为256×256像素，将上述磁共振序列中的第i帧图像I_i输入到模型中，其中1≤i≤n；

S₂：输入步骤S₁磁共振序列中的第i帧图像I_i，其中1≤i≤n；并对MRI图像帧I_i进行稀疏低秩矩阵分解，分别得到稀疏图像A；

S₃：在稀疏图像A上使用机器学习方法，预测得到子窗口A'及运动模糊核K；

S₄：利用步骤4中得到的模糊核K，对MRI图像帧I_i进行去卷积运算，得到去除运动伪影的MRI图像L_i；

S₅：在步骤S₁得到的序列I中重复步骤S₂至步骤S₅，最终得到去除运动伪影的序列L＝{L₁，L₁，...，L_n}。

进一步，在步骤S₂中，具体通过式(1)进行稀疏低秩矩阵分解；

其中：是欧几里得投影，γ为常数，β是惩罚参数，k为迭代次数，B^k指第k次迭代后的低秩矩阵，Z^k指第k次迭代后的线性约束矩阵，依据图像性质选择迭代次数，最终得到稀疏矩阵A。