[发明专利]一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统

说明书

本发明公开一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法。该方法包括：生成深度神经网络的训练样本；采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；采用所述训练好的深度神经网络和PROPELLER欠采样的化学交换饱和转移(CEST)图像，重建CEST对比图像。本发明能够有效缩短CEST对比成像实验时间，并使图像更加平滑，重建结果更加准确。本发明还公开了一种化学交换饱和转移对比图像的重建系统，以实现上述重建方法。

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术，特别是涉及基于PROPELLER和深度神经网络的化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统。

背景技术

化学交换饱和转移成像可以定量表征蛋白质或代谢物中可交换质子与水质子之间的化学交换，为MRI提供新的对比度机制。该技术通过水信号间接检测代谢物信息，可用于检测一些疾病，例如人类颅神经系统疾病、脑缺血、肿瘤等，为疾病诊断提供依据，是一种新兴的分子影像技术。

常规的CEST(化学交换饱和转移)成像序列包括一个饱和模块(较长的持续激发脉冲)和信号读出模块，其中读出模块常使用快速自旋回波(FSE)或回波平面成像(EPI)。FSE读出模块可以提供高质量的CEST对比图像，但采集多个饱和频点下的数据需要长的扫描时间，这严重限制了其应用。EPI读出模块可以节省扫描时间，但获得的CEST对比图像会发生畸变，干扰诊断结果。目前，很多研究组提出来了一些快速成像序列，这些序列通过减少信号采集时间或者一次实验获得多层CEST对比图像来解决CEST实验耗时问题，例如多梯度回波方法、CEST-FISP(CEST-fast imaging with steady-state free precession)方法，Radial UCI(Radial Ultrafast CEST imaging)方法等。这些方法都有一些客观限制而导致省时效果或者采样效果不理想。例如多梯度回波方法通过一次饱和同时采集不同层的k空间数据，实质上是把脉冲序列的重复时间(TR)里的无效等待时间利用起来，激发其他层面，从而实现多层扫描，所以该方法没有缩短CEST扫描时间，而是在相同的扫描时间内，获取多层CEST信号；CEST-FISP方法可以缩短扫描时间但采集的信号信噪比较低，Radial UCI方法可以缩短扫描时间，但不适用于结构复杂的样品。另一方面，在Z谱拟合计算CEST对比图像的研究中，也有很多方法被提出来，常用的方法有高阶多项式拟合方法、布洛赫方程拟合方法和Lorentzian(洛伦茨)方程拟合方法。这些方法都有各自的局限性，例如高阶多项式拟合方法只适用于有较高信噪比的数据；布洛赫方程拟合方法适用于简单模型，对复杂模型，公式中的参数数量急剧增加，导致算法效率和精确度下降；Lorentzian方程拟合方法容易受到磁化转移效应和噪声的影响，导致拟合误差较大。

综上所述，我们需要寻找更有效的方法来快速获得CEST对比图像。新的方法应该只需要少量扫描时间，同时重建的时间要短，重建出的CEST对比图像质量要高。基于此，我们提出了基于PROPELLER和深度神经网络的化学交换饱和转移成像技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法及系统，能够从欠采样的数据中重建出能高质量的CEST对比图像，减少CEST实验所需要的时间和CEST对比图像重建时间。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法，包括：

S1：生成深度神经网络的训练样本；具体包括：

S101：获取模拟区域；

S102：在所述模拟区域内随机生成一个几何图形，所述几何图形用于模拟成像对象的形状；