[发明专利]磁共振图像处理方法、装置、存储介质和磁共振成像系统

说明书

本发明实施例公开了一种磁共振图像处理方法、装置、存储介质和磁共振成像系统。该方法包括：获取待校正数据，并将待校正数据输入伪影校正模型，生成初始校正数据，其中，伪影校正模型基于神经网络模型预先训练获得，初始校正数据对应的k空间包括比待校正数据对应的k空间多的高频成分；分别对待校正数据和初始校正数据进行加权处理，生成加权结果，并对两个加权结果进行融合处理，生成目标校正k空间数据；重建目标校正k空间数据，生成伪影校正后的目标校正磁共振图像。通过上述技术方案，实现了在保持伪影纠正后的磁共振图像的分辨率和信噪比基本不变，也不增加扫描时间的情况下，获得伪影校正效果更好的磁共振图像。

技术领域

本发明实施例涉及医学图像处理技术，尤其涉及一种磁共振图像处理方法、装置、存储介质和磁共振成像系统。

背景技术

由成像系统(例如磁共振成像(MRI)系统)拍摄的磁共振图像可以表示为空间域中的磁共振图像数据或者表示为k空间中的磁共振图像相关数据，即频域。可以使用相对高频率的分量在k空间中演示磁共振图像中的锐利过渡，例如器官的边界处附近的过渡。然而，有限的采样时间或差的信噪比(SNR)可能导致k空间中磁共振图像相关数据(简称k空间数据)的欠采样。这可能导致磁共振图像数据中的高频分量不足，从而导致重建磁共振图像中出现“边缘振荡”现象，称为“截断伪影”。

目前减少重建磁共振图像中截断伪影的方法主要有两类。一类方法是对采集到的k空间数据施加低通滤波。但是因该方法滤除掉k空间的高频率数据，会导致磁共振图像模糊。另外，在对重建磁共振图像进行Sinc函数插值的情况下，该方法更无法有效的滤除由于Sinc函数插值强化的截断伪影。另一类方法是对k空间数据外插值，或者对磁共振图像域数据内插值。但是，磁共振图像域数据内插值的方法对由于分辨率不够呈现的马赛克效应抑制效果不好；而对k空间数据外插值的方法的约束力度不易把控，如果约束过松，则不能有效的抑制较重的截断伪影，如果约束过重，则会修改磁共振图像外观，使磁共振图像细节看起来不自然。

发明内容

本发明实施例提供一种磁共振图像处理方法、装置、存储介质和磁共振成像系统，以实现在保持伪影纠正后的磁共振图像的分辨率和信噪比基本不变，也不增加扫描时间的情况下，获得伪影校正效果更好的磁共振重建图像。

第一方面，本发明实施例提供了一种磁共振图像处理方法，包括：

获取待校正数据，并将所述待校正数据输入伪影校正模型，生成初始校正数据，其中，所述伪影校正模型基于神经网络模型预先训练获得，所述初始校正数据对应的k空间包括比所述待校正数据对应的k空间多的高频成分；

分别对所述待校正数据和所述初始校正数据进行加权处理，生成加权结果，并对两个所述加权结果进行融合处理，生成目标校正k空间数据；

重建所述目标校正k空间数据，生成伪影校正后的目标校正磁共振图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种磁共振图像处理装置，该装置包括：

初始校正数据生成模块，用于获取待校正数据，并将所述待校正数据输入伪影校正模型，生成初始校正数据，其中，所述伪影校正模型基于神经网络模型预先训练获得，所述初始校正数据对应的k空间包括比所述待校正数据对应的k空间多的高频成分；

加权融合模块，用于分别对所述待校正数据和所述初始校正数据进行加权处理，生成加权结果，并对两个所述加权结果进行融合处理，生成目标校正k空间数据；

重建模块，用于重建所述目标校正k空间数据，生成伪影校正后的目标校正磁共振图像。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的磁共振图像处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种磁共振成像系统，该系统包括：