利用緊框架學(xué)習(xí)的動態(tài)圖像重建的制作方法
【專利摘要】用于學(xué)習(xí)緊框架的計算機實現(xiàn)的方法包括使用交錯過程在一段時間內(nèi)采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)。確定欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值，并且基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像。接著，基于該參考圖像來確定緊框架運算符。然后，經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。
【專利說明】利用緊框架學(xué)習(xí)的動態(tài)圖像重建
[0001]相關(guān)申請的交叉引用
[0002]本申請要求2012年10月5日提交的美國臨時申請序號61/710，162的優(yōu)先權(quán)，其通過引用被整體地結(jié)合到本文中。
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0003]本發(fā)明總體上涉及用于使用從一個或多個圖像學(xué)習(xí)的緊框架(tight frame)來重建圖像的方法、系統(tǒng)及裝置。所公開的方法、系統(tǒng)及裝置可以被應(yīng)用于例如增加磁共振成像(MRI)應(yīng)用(諸如動態(tài)MRI)的質(zhì)量，其中所采集的數(shù)據(jù)是欠采樣的。
【背景技術(shù)】
[0004]近年來，動態(tài)MRI由于其展現(xiàn)心血管和神經(jīng)成像研究中的空間和時間信息的能力而在臨床設(shè)置方面已經(jīng)得到了普及和接受。動態(tài)MRI的挑戰(zhàn)之一是與其它醫(yī)學(xué)成像形式(諸如X-射線CT)相比它需要相對長的采集時間。為了使數(shù)據(jù)采集時間符合在成像對象的運動周期之內(nèi)，所采集的數(shù)據(jù)通常是欠采樣的。
[0005]可以通過使用壓縮感測(CS)技術(shù)來解決動態(tài)MRI中固有的欠采樣。使用CS，可以使用詞典(dictionary)或稀疏變換的少許非零系數(shù)來表示信號。該詞典和該變換兩者可以是正規(guī)化的系統(tǒng)或者過完備的系統(tǒng)。然而，后者通常是優(yōu)選的，因為它具有在冗余系統(tǒng)下稀疏信號的優(yōu)勢。固定的緊框架系統(tǒng)(諸如，脊波、曲波、扁帶以及剪切波)是可以適合于詞典或稀疏變換的過完備的系統(tǒng)。然而，固定的緊框架在被成像的對象之中存在多樣化的應(yīng)用中可能不是最優(yōu)的。例如，在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，固定的緊框架可能產(chǎn)生差的結(jié)果，因為醫(yī)學(xué)圖像中的紋理基于例如被成像的組織類型或采集協(xié)議而改變。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]如本文中的各種實施例中所描述的本發(fā)明解決了基于欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的圖像重建的挑戰(zhàn)性任務(wù)。本文中描述的方法、系統(tǒng)和裝置使用參考系來學(xué)習(xí)緊框架。因此，通過從數(shù)據(jù)本身直接學(xué)習(xí)緊框架，來解決固定的緊框架系統(tǒng)的局限性。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的一些實施例，用于學(xué)習(xí)緊框架的計算機實現(xiàn)的方法包括至少五個步驟。這些步驟的排序可以跨越不同的實施例而改變，并且每個步驟的變體可以被應(yīng)用于每個實施例中。第一，使用交錯過程在一段時間內(nèi)采集欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)。在一個實施例中，該交錯過程以預(yù)定的采樣率對多行k_空間數(shù)據(jù)進行采樣。第二，確定欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的平均值。例如，在一個實施例中，在基于該段時間的時間方向上來確定欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的平均值。第三，基于該欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像。在一個實施例中，通過對該欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的平均值應(yīng)用傅里葉變換來生成參考圖像。第四，基于該參考圖像來確定緊框架運算符。在一個實施例中，基于一個或多個附加參考圖像來進一步確定緊框架運算符。第五，經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。例如，在一個實施例中，該緊框架運算符被用作稀疏重建中的正則項。
[0008]確定緊框架運算符的各種方法被本發(fā)明的實施例使用。在一些實施例中，基于參考圖像來確定緊框架運算符包括基于參考圖像來確定參考矢量。在一個實施例中，通過將多列參考圖像垂直地連接在一起來確定參考矢量以產(chǎn)生參考矢量。接著，使用現(xiàn)有的緊框架系統(tǒng)來初始化一個或多個緊框架濾波器。然后，執(zhí)行迭代過程來更新緊框架濾波器。例如，在一個實施例中，該迭代過程包括:基于一個或多個緊框架濾波器來定義分析運算符，通過將該分析運算符應(yīng)用于參考矢量來確定包括緊框架系數(shù)的系數(shù)矢量，通過將硬閾值(或者軟閾值)運算符應(yīng)用于該緊框架系數(shù)來更新該系數(shù)矢量，以及基于更新的系數(shù)矢量來更新該緊框架濾波器。在一個實施例中，使用奇異矢量分解過程來更新緊框架濾波器。迭代過程可以被重復(fù)與預(yù)定的用戶選擇的迭代數(shù)量相等的次數(shù)。
[0009]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，在一些實施例中，用于基于學(xué)習(xí)的緊框架來重建圖像的一個制品包括非瞬態(tài)有形計算機可讀介質(zhì)，其保持有用于執(zhí)行上面所描述的方法中的一個或多個的計算機可執(zhí)行的指令。例如，在一個實施例中，這些指令可以用于執(zhí)行一種計算機實現(xiàn)的方法，該方法用于學(xué)習(xí)緊框架，其包括使用交錯過錯在一段時間內(nèi)采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)。確定欠采樣的k空間數(shù)據(jù)的平均值，并且基于該欠采樣的k_空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像。接著，基于該參考圖像來確定緊框架運算符。然后，經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。
[0010]本發(fā)明的其它實施例包括用于基于學(xué)習(xí)的緊框架來重建圖像的成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括至少一個RF(射頻)線圈、磁場梯度發(fā)生器、以及至少一個計算機。該磁場梯度發(fā)生器被配置為生成解剖體積選擇磁場梯度以用于相位編碼，以及使用RF線圈以在一段時間內(nèi)使用交錯過程來采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)。該至少一個計算機被配置為:確定欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值，基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像，基于該參考圖像來確定緊框架運算符，以及經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建根據(jù)欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。在一個實施例中，該交錯過程以預(yù)定采樣率對多行k-空間數(shù)據(jù)進行采樣。
[0011]根據(jù)參考附圖進行的對說明性實施例的以下詳細描述，將使本發(fā)明的附加特征和優(yōu)勢顯而易見。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]當(dāng)結(jié)合附圖進行閱讀時，根據(jù)以下詳細描述，最好地理解本發(fā)明的前述及其它方面。出于說明本發(fā)明的目的，在附圖中示出了目前優(yōu)選的實施例，然而，要理解的是，本發(fā)明并不局限于所公開的特定手段。在附圖中所包括的是以下的圖:
[0013]圖1示出了如本發(fā)明的一些實施例所使用的用于采集MR圖像數(shù)據(jù)的系統(tǒng)；
[0014]圖2提供了在本發(fā)明的一些實施例中所使用的緊框架學(xué)習(xí)過程的高級概觀；
[0015]圖3圖示了如在本發(fā)明的一些實施例中所使用的用于生成參考圖像的MRI采集過程;
[0016]圖4圖示了如在本發(fā)明的一些實施例中所使用的基于參考圖像來構(gòu)建緊框架的一個方法；
[0017]圖5提供了為了生成緊框架而使用的學(xué)習(xí)的濾波器的示例，其中的一個或多個可以被用于本發(fā)明的實施例中；
[0018]圖6提供了由如本文中所描述的本發(fā)明的一個實施例生成的被重建的心臟圖像的示例；以及
[0019]圖7圖示了在其內(nèi)可以實現(xiàn)本發(fā)明的實施例的示例性計算環(huán)境。
【具體實施方式】
[0020]以下的公開根據(jù)指向針對動態(tài)MRI采用圖像重建過程的方法、系統(tǒng)和裝置的若干實施例來描述本發(fā)明。簡單來說，該過程包括三個步驟:獲得參考圖像，從該參考圖像學(xué)習(xí)緊框架，以及將學(xué)習(xí)的運算符應(yīng)用于重建。該方法尤其適用于重建具有復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)和紋理的圖像。然而，本文中描述的過程可以在各種圖像重建應(yīng)用中被利用。
[0021]圖1示出了如本發(fā)明的一些實施例所使用的系統(tǒng)100，其用于采集MR圖像數(shù)據(jù)(例如，k-空間數(shù)據(jù))。在系統(tǒng)100中，磁鐵12在要被成像和定位于工作臺上的患者11的身體中創(chuàng)建靜態(tài)基礎(chǔ)磁場。磁鐵系統(tǒng)內(nèi)是梯度線圈14，其用于產(chǎn)生疊加在靜態(tài)磁場上的依賴于位置的磁場梯度。梯度線圈14響應(yīng)于由梯度和勻場以及脈沖序列控制模塊16供應(yīng)到此的梯度信號而在三個正交的方向上產(chǎn)生依賴于位置且勻場的磁場梯度并生成磁場脈沖序列。勻場的梯度補償了由患者解剖變異以及其它源引起的MR成像設(shè)備磁場中的不均勻性以及變化性。磁場梯度包括被應(yīng)用于患者11的切片選擇梯度磁場、相位編碼梯度磁場以及讀出梯度磁場。
[0022]此外，RF(射頻)模塊20將RF脈沖信號提供給RF線圈18，其響應(yīng)地產(chǎn)生磁場脈沖，其使成像主體11中的質(zhì)子的自旋旋轉(zhuǎn)90度或者180度以用于所謂的“自旋回波”成像，或者旋轉(zhuǎn)小于或等于90度的角度以用于所謂的“梯度回波”成像。如由中央控制單元26指示的脈沖序列控制模塊16連同RF模塊20 —起控制切片選擇梯度磁場、相位編碼梯度磁場、讀出梯度磁場、射頻傳輸、以及磁共振信號檢測，來采集表示患者11的平面切片的磁共振信號。
[0023]響應(yīng)于所施加的RF脈沖信號，RF線圈18接收MR信號，即來自主體內(nèi)的受激的質(zhì)子的信號，隨著質(zhì)子返回到由靜態(tài)和梯度磁場建立的平衡位置。該MR信號由RF模塊20內(nèi)的檢測器和k-空間分量處理器單元34檢測并處理，來將圖像代表性數(shù)據(jù)提供給中央控制單元26中的圖像數(shù)據(jù)處理器。ECG同步信號發(fā)生器30提供用于脈沖序列以及成像同步的ECG信號。單元34中的單獨的數(shù)據(jù)元素的二維或三維k-空間存儲陣列存儲有包括MR數(shù)據(jù)集的對應(yīng)的單獨的頻率分量。單獨的數(shù)據(jù)元素的k-空間陣列具有指定的中心并且單獨的數(shù)據(jù)元素單獨地具有到指定中心的半徑。
[0024]磁場發(fā)生器(包括磁鐵線圈12、14和18)生成磁場，以供采集與存儲陣列中的單獨的數(shù)據(jù)元素相對應(yīng)的多個單獨的頻率分量之用。當(dāng)在表示MR圖像的MR數(shù)據(jù)集的采集期間順序地采集多個單獨的頻率分量時，按照其中各自對應(yīng)的單獨的數(shù)據(jù)元素的半徑沿著基本上螺旋形的路徑增加和減少的順序接連地采集該單獨的頻率分量。單元34中的存儲處理器在陣列中在對應(yīng)的單獨的數(shù)據(jù)元素中存儲有使用磁場來采集的單獨的頻率分量。當(dāng)多個順序的單獨的頻率分量被采集時，各自對應(yīng)的單獨的數(shù)據(jù)元素的半徑交替地增加和減少。磁場按照與陣列中的基本上鄰近的單獨的數(shù)據(jù)元素的序列對應(yīng)的順序來采集單獨的頻率分量，并且基本上使接連采集的頻率分量之間的磁場梯度改變最小化。[0025]中央控制單元26使用存儲在內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的信息來以協(xié)調(diào)的方式處理所檢測的MR信號，以生成主體的被選擇的一個切片(或多個切片)的高質(zhì)量圖像，并且調(diào)整系統(tǒng)10的其它參數(shù)。所存儲的信息包括預(yù)定脈沖序列和磁場梯度及強度數(shù)據(jù)、以及指示要在成像中應(yīng)用的梯度磁場的定時、定向和空間體積的數(shù)據(jù)。所生成的圖像被呈現(xiàn)在顯示器40上。計算機28包括圖形用戶界面(GUI)，其能夠?qū)崿F(xiàn)用戶與中央控制器26的交互以及能夠?qū)崿F(xiàn)用戶基本上實時地對磁共振成像信號的修改。例如，顯示處理器37處理該磁共振信號以提供圖像代表性數(shù)據(jù)用于顯示器40上的顯示。
[0026]圖2提供了在本發(fā)明的一些實施例中使用的緊框架學(xué)習(xí)過程200的高級概觀。在205處，例如使用類似于動態(tài)心臟圖像的采集協(xié)議來采集一個或多個訓(xùn)練圖像。在一些實施例中，根據(jù)所采集的數(shù)據(jù)來生成參考圖像。在以下參考圖3進一步地詳述采集圖像的一個示例過程。接著，在210處，根據(jù)參考和/或訓(xùn)練圖像來學(xué)習(xí)緊框架運算符。在以下參考圖4來描述用于學(xué)習(xí)緊框架運算符的過程的一個示例。然后，在215處，使用所學(xué)習(xí)的緊框架運算符來執(zhí)行稀疏度強制重建。
[0027]圖3圖示了如本發(fā)明的一些實施例中所使用的MRI采集過程300，其用于生成參考圖像。可以例如使用圖1中所圖示的系統(tǒng)100來執(zhí)行這個過程。可以以交錯的方式對k-空間數(shù)據(jù)進行欠采樣，如305中所示，其中繪圖305A、305B、305C和30?均圖示了針對給定時間點的采樣k-空間。在圖3中，所采集的數(shù)據(jù)被圖示為實線，而缺少的數(shù)據(jù)被圖示為虛線。預(yù)定采樣率值可以被用來指定多行k-空間數(shù)據(jù)可以如何被采集。在圖3的示例中，該采樣率是4。平均值可以被用來生成在圖3的310中所示的平均(完全采樣)的k-空間。在一些實施例中，在時間方向上取這個平均值。然后可以通過例如使用傅里葉變換技術(shù)將k-空間數(shù)據(jù)變換到圖像空間來確定參考圖像。應(yīng)當(dāng)注意的是，圖3中所圖示的技術(shù)僅僅是用于采集參考圖像的技術(shù)的一個示例。在其它的實施例中，可以使用不同的采樣模式或其它采集技術(shù)。此外，所生成的圖像可以被存儲在數(shù)據(jù)庫或其它存儲介質(zhì)中，以供之后在本文中所描述的緊框架學(xué)習(xí)過程200的實施例中使用。
[0028]在一些實施例中，技術(shù)300利用時間并行采集技術(shù)(tPAT)。在tPAT采集中，時間分辨序列中的交替相位獲取不同的相位編碼步驟。這允許數(shù)據(jù)從時間分辨數(shù)據(jù)中的鄰近框架(或甚至所有框架)被組合，以生成完全采樣的線圈靈敏度圖，而沒有采集附加的數(shù)據(jù)的需要。令2 e cNxXN,NcXT為tPAT k-空間數(shù)據(jù)，并且令及；e ~為在第j相位處的來自第i線圈的k-空間圖像，其中i e 1，2...凡且」_ e 1，2...T，其中T是時間相位的數(shù)量，并且NxXNy是圖像尺寸或F0V。令/,,,表示數(shù)據(jù)采集模式，其中如果k-空間位置被采集，則矩陣元素為1，并且否則為O。在第i線圈處的參考圖像的坐標(biāo)(m e 1,2...Nx, n e 1，
2,...Ny)處的k-空間數(shù)據(jù)可以被導(dǎo)出為:
【權(quán)利要求】
1.一種用于基于所學(xué)習(xí)的緊框架來重建圖像的計算機實現(xiàn)的方法，該方法包括: 使用交錯過程在一段時間內(nèi)采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)； 確定欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值； 基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像； 基于該參考圖像來確定緊框架運算符；以及 經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中該交錯過程以預(yù)定采樣率對多行k-空間數(shù)據(jù)進行采樣。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在基于該段時間的時間方向上確定該欠米樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像包括: 對該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值應(yīng)用傅里葉變換。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于該參考圖像來確定緊框架運算符包括: 基于該參考圖像來確定參考矢量； 使用現(xiàn)有的緊框架系統(tǒng)來初始化一個或多個緊框架濾波器；以及 執(zhí)行迭代過程，其包括:` 基于緊框架濾波器來定義分析運算符； 通過對該參考矢量應(yīng)用該分析運算符來確定包括多個緊框架系數(shù)的系數(shù)矢量； 通過對緊框架系數(shù)應(yīng)用硬閾值運算符來更新該系數(shù)矢量；以及 基于更新的系數(shù)矢量來更新緊框架濾波器。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中基于該參考圖像來確定參考矢量包括: 將多列參考圖像垂直地連接在一起以產(chǎn)生參考矢量。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中使用奇異矢量分解過程來更新緊框架濾波器。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中該迭代過程被重復(fù)與預(yù)定的用戶選擇的迭代數(shù)量相等的次數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中緊框架運算符被用作該稀疏重建中的正則項。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于一個或多個附加的參考圖像來進一步確定該緊框架運算符。
11.一種用于基于所學(xué)習(xí)的緊框架來重建圖像的制品，該制品包括非瞬態(tài)有形計算機可讀介質(zhì)，其保持有用于執(zhí)行方法的計算機可執(zhí)行指令，該方法包括: 使用交錯過程在一段時間內(nèi)采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)； 確定欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值； 基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像； 基于該參考圖像來確定緊框架運算符；以及 經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的制品，其中在基于該段時間的時間方向上確定該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的制品，其中基于該參考圖像來確定緊框架運算符包括: 基于該參考圖像來確定參考矢量； 使用現(xiàn)有的緊框架系統(tǒng)來初始化一個或多個緊框架濾波器；以及 執(zhí)行迭代過程，其包括: 基于緊框架濾波器來定義分析運算符； 通過對該參考矢量應(yīng)用該分析運算符來確定包括多個緊框架系數(shù)的系數(shù)矢量； 通過對緊框架系數(shù)應(yīng)用硬閾值運算符來更新該系數(shù)矢量；以及 基于更新的系數(shù)矢量來更新緊框架濾波器。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的制品，其中基于該參考圖像來確定參考矢量包括: 將多列參考圖像垂直地連接在一起以產(chǎn)生參考矢量。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的制品，其中使用奇異矢量分解過程來更新緊框架濾波器。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的制品，其中該迭代過程被重復(fù)與預(yù)定的用戶選擇的迭代數(shù)量相等的次數(shù)。
17.根據(jù)權(quán)利要求13所述的制品，其中緊框架運算符被用作該稀疏重建中的正則項。
18.根據(jù)權(quán)利要求11所述的制品，其中基于一個或多個附加的參考圖像來進一步確定該緊框架運算符。
19.一種用于基于所學(xué)習(xí)的緊框架來重建圖像的成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括: 至少一個RF(射頻)線圈； 磁場梯度發(fā)生器，其被配置為: 生成解剖體積選擇磁場梯度以用于相位編碼，以及 使用RF線圈以在一段時間內(nèi)使用交錯過程來采集欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)；以及 至少一個計算機，其被配置為: 確定欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值； 基于該欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)的平均值來生成參考圖像； 基于該參考圖像來確定緊框架運算符；以及 經(jīng)由利用該緊框架運算符的稀疏重建，根據(jù)欠采樣的k-空間數(shù)據(jù)來生成被重建的圖像數(shù)據(jù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的系統(tǒng)，其中該交錯過程以預(yù)定采樣率來對多行k-空間數(shù)據(jù)進行采樣。
【文檔編號】A61B5/055GK103854297SQ201310753741
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2013年9月30日 優(yōu)先權(quán)日:2012年10月5日
【發(fā)明者】劉俊, 王求, M·S·納達, M·曾格, E·米勒 申請人:西門子公司