[发明专利]一种物理智能高清磁共振扩散成像方法

权利要求书

1.一种物理智能高清磁共振扩散成像方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取多通道的单次激发或者多次激发b值为0mm/s²的带相位的扩散加权磁共振图像，并估计得到通道灵敏度；

2)根据刚体运动的多项式相位模型仿真得到多组运动相位；

3)利用带相位的磁共振图像，通道灵敏度，运动相位仿真得到多次激发的扩散加权图像数据作为智能重建网络的训练数据；

4)构建包含多个迭代块的智能重建网络，其中每个迭代块包含低秩模块，稀疏模块，数据校验模块，最后一个迭代块还包含去噪模块；并利用仿真训练数据训练智能重建网络；

5)获取待重建的多激发扩散加权数据；

6)利用训练好的智能重建网络重建多激发扩散加权数据，得到重建图像。

2.如权利要求1所述一种物理智能高清磁共振扩散成像方法，其特征在于在步骤1)中，所获取的带相位的扩散加权磁共振图像为单次激发的序列获得的、或多次激发序列的b值为0mm/s²的数据，N和M分别是图像的频率和相位编码维度的长度，并且利用所获取数据来估计通道灵敏度其中总通道数为H。

3.如权利要求1所述一种物理智能高清磁共振扩散成像方法，其特征在于在步骤2)中，多项式相位模型仿真得到多组运动相位具体如下：

基于刚体运动的多项式运动相位模型为：

其中，x,y是二维图像的坐标，i是虚数符号；是仿真得到的相位，N和M分别是图像的频率和相位编码维度的长度；L是多项式阶数，m和l-m分别是当前第l阶多项式包含的各相的x和y幂次；A_lm是的x^my^l-m项的系数，是二维高斯分布的噪声，其中μ和σ分别是均值和方差；利用多项式运动相位模型可以得到J个运动相位，构成一组多激发扩散集权数据的仿真相位数据J等于目标待重建的多激发扩散加权数据的激发次数。

4.如权利要求1所述一种智能重建扩散加权磁共振成像方法，其特征在于在步骤3)中，多激发扩散加权数据的仿真流程公式为：

其中，是仿真得到的各次激发的各个通道的扩散加权傅里叶空间数据，是仿真得到的完整的扩散加权图像，C是通道灵敏度，P是仿真得到的运动相位，m是带相位的扩散加权磁共振图像，是多激发扩散加权数据的傅里叶空间采样模板对应的欠采样算子，是傅里叶变换，利用公式(1)，得到大量仿真的多激发扩散加权作为智能重建网络的训练数据，将完整的扩散加权图像I直接经过傅里叶变换得到X_GT，最后Y，X_GT，C共同组成一对训练数据。