[发明专利]磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法

说明书

本发明涉及一种磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法。磁共振信号校正网络的训练方法包括：获取扫描者在预设状态下的样本K空间数据集；根据样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集；复合的样本K空间数据集与扫描者的体位变化相对应；将复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将样本K空间数据集作为目标输出，对预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校正网络，该方法解决了传统技术中无法获得扫描者多种运动训练样本数据的问题，并提高了去除磁共振图像运动伪影的准确度。

技术领域

本发明涉及磁共振成像领域，特别是涉及一种磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法。

背景技术

在磁共振扫描过程中，由于被扫描者的生理性或自主性运动会影响磁共振图像的成像质量，在最终得到的磁共振图像中产生明显的伪影，从而影响医师的诊断结果。

传统技术中，去除磁共振图像运动伪影的方法主要包括前瞻性和后校正两种方法。其中，前瞻性的方法通过在扫描过程中追踪运动轨迹，获取并校正相关数据，然后更新扫描序列，得到伪影减轻的图像；后校正的方法是在获取K空间或图像数据之后，使用较为复杂的校正算法，例如，基于凸集投影的校正算法、基于运动熵的校正算法、基于图像能量的校正算法和基于磁共振点扩散函数的校正算法等去除由刚性运动的平移和旋转造成的图像伪影。

但是，传统的去除磁共振图像运动伪影的方法，存在去除磁共振图像运动伪影准确度较低且实现较为复杂的问题。

发明内容

基于此，有必要针对传统的去除磁共振图像运动伪影的方法，存在去除磁共振图像运动伪影准确度较低且实现较为复杂的问题，提供一种磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法。

第一方面，本发明实施例提供一种磁共振信号校正网络的训练方法，所述方法包括：

获取扫描者在预设状态下的样本K空间数据集；其中，所述预设状态为扫描者在进行磁共振扫描过程中体位未发生变化的状态；所述样本K空间数据集包括多组样本K空间数据，每组样本K空间数据为对扫描者的同一扫描部位在定位框不同方位下进行磁共振扫描得到的；

根据所述样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集；所述复合的样本K空间数据集与所述扫描者的体位变化相对应；

将所述复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将所述样本K空间数据集作为目标输出，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校正网络；所述磁共振信号校正网络用于对目标扫描者在进行磁共振扫描过程中体位发生变化所对应的磁共振扫描数据进行校正。

在其中一个实施例中，所述根据所述样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集，包括：

根据各所述样本K空间数据，以及各所述样本K空间数据的权重，构建出所述复合的样本K空间数据集；所述各所述样本K空间数据的权重用于表征各所述样本K空间数据在所述复合的样本K空间数据集中所占的比例。

在其中一个实施例中，所述将所述复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将所述样本K空间数据集作为目标输出，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校正网络，包括：

将所述复合的样本K空间数据集输入所述预设的磁共振信号校正网络中，得到校正后的K空间数据集；

根据所述校正后的K空间数据集和所述样本K空间数据集，得到所述预设的磁共振信号校正网络的损失函数的值；

利用所述损失函数的值，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到所述磁共振信号校正网络。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：