[发明专利]磁共振成像方法和装置

权利要求书

1.一种磁共振成像方法，其特征在于，包括：

采用部分傅里叶采集方式采集K空间数据，得到原始采集K空间区域内的原始采集K空间数据；所述原始采集K空间区域包括第一K空间区域和第二K空间区域，所述第二K空间区域为K空间中央区域，所述第一K空间区域为K空间中央区域一侧的外围区域；

对所述原始采集K空间数据进行共轭转置，得到共轭转置K空间区域内的共轭转置K空间数据；所述共轭转置K空间区域包括所述第二K空间区域和第三K空间区域；所述原始采集K空间区域和所述第三K空间区域构成完整K空间；

根据所述第三K空间区域内的共轭转置K空间数据和卷积神经网络，重建第三K空间区域内的缺失K空间数据；

根据所述原始采集K空间数据和重建出的所述第三K空间区域内的缺失K空间数据进行图像重建，得到磁共振图像；

其中，所述卷积神经网络是以预设K空间区域内的原始采集K空间数据作为输出数据，以所述预设K空间区域内的原始采集K空间数据的共轭转置K空间数据作为输入数据，学习所述预设K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据之间的映射关系得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始采集K空间数据进行共轭转置，得到共轭转置K空间数据之后，所述重建第三K空间区域内的缺失K空间数据之前，还包括：

根据所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据训练卷积神经网络；

所述根据所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据训练卷积神经网络，具体包括：

分别从所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据中提取第二K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据；

以所述第二K空间区域内的原始采集K空间数据作为预先构建的卷积神经网络的输出数据，以所述第二K空间区域内的共轭转置K空间数据作为所述卷积神经网络的输入数据，学习所述第二K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据之间的映射关系，从而得到所述卷积神经网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别从所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据中提取第二K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据之前，还包括：

对所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据进行高通滤波处理；

所述分别从所述原始采集K空间数据和所述共轭转置K空间数据中提取第二K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据，具体包括：

分别从高通滤波处理后的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据中提取第二K空间区域内的原始采集K空间数据和共轭转置K空间数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括多个串联的卷积层，或者，所述卷积神经网络为单个卷积层。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始采集K空间数据和重建出的所述第三K空间区域内的缺失K空间数据进行图像重建，得到磁共振图像，具体包括：

将所述原始采集K空间数据和重建出的所述第三K空间区域内的缺失K空间数据合成完整K空间数据；

对所述完整K空间数据进行逆傅里叶变换，得到磁共振图像。