[发明专利]基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法

摘要

基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法，涉及磁共振成像的方法。用两个相同翻转角的小角度激发脉冲产生两个相同演化时间的回波，因而具有相同的横向弛豫时间，在每个激发脉冲后加一个移位梯度实现两个回波信号在信号空间中心偏移，并在第一个激发脉冲后加扩散梯度，这样只有第一个回波信号存在扩散衰减，从而获得不同扩散因子下的信号。这两个回波信号来自同一个成像切片，因此可以利用两个回波信号之间的先验知识分离这两个回波信号，并利用稀疏变换配合相应的分离算法对这两个回波信号进行分离。最后对分离得到的两个信号进行表观扩散系数计算得到定量ADC图像。利用该方法获得单次扫描的定量ADC成像，且得到的ADC图像质量好。

主权项

基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法，其特征在于包含如下步骤：(1)在磁共振成像仪操作台上，打开磁共振成像仪中的操作软件，首先对成像物体进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率校正和频率校正；(2)导入事先编译好的DM‑OLED序列：设置脉冲序列的各个参数；所述DM‑OLED序列的结构依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距δ_TE、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、180°的重聚脉冲、采样回波链；两个小角度的激发脉冲结合频率维即x方向的两个移位梯度G_ro1和G_ro2，和相位维即y方向的两个移位梯度G_pe1和G_pe2，使两个激发脉冲产生的回波在信号空间即k空间的中心产生偏移，180°的重聚脉冲以及两个激发脉冲都与层选方向即z方向的层选梯度G_ss相结合进行层选；第二个激发脉冲前后分别施加回波延时，其中δ_TE的长度为1/4回波链长，180°的重聚脉冲前后有x，y，z三个方向的破坏梯度作用；采样回波链是由分别作用在x，y方向的梯度链组成；x方向的梯度链由一系列大小相等的正负采样梯度构成，且每个梯度的面积是所述移位梯度G_ro1的三倍；y方向的梯度链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成，且尖峰梯度的面积和等于移位梯度G_pe1面积的四倍；在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加了重聚梯度，频率维的重聚梯度的面积是G_ro面积的一半，方向与G_ro相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面积和的一半，方向与尖峰梯度相反；(3)执行步骤(2)设置好的所述DM‑OLED序列，进行数据采样；数据采样完成后，得到两个回波信号的混合信号；(4)对步骤(3)得到的两个回波信号的混合信号进行分析，得要分离的两个回波信号S₁和S₂的表达式如下：$S_1=\frac{1}{2}{e}^{-b*ADC}(1+cos\mathrm{\α})e^{i({\mathrm{\θ}}_2-{\mathrm{\θ}}_1)}$$S_2=-i\left(cos\mathrm{\α}\right)e^{{\mathrm{i\θ}}_2}$式中$b={\mathrm{\γ}}^2{G_d}^2{\mathrm{\δ}}^2(\mathrm{\Δ}-\frac{\mathrm{\δ}}{3})$是扩散因子，${\mathrm{\θ}}_1={\mathrm{\γ\δ}}_1{\stackrel{\→}{G}}_1\·\stackrel{\→}{r},{\mathrm{\θ}}_2={\mathrm{\γ\δ}}_2{\stackrel{\→}{G}}_2\·\stackrel{\→}{r};$(5)对步骤(4)得到的两个回波信号的混合信号用分离算法进行处理，对两个回波信号S₁和S₂进行联合重建，分离用的重建算法如下：$\{x_1,x_2\}=\underset{x_1,x_2}{\mathrm{argmin}}\[\left|\right|x_1-x_{10}|{|}_2^2+{\mathrm{\λ}}_1||\▿x_1|{|}_1+{\mathrm{\λ}}_2\left|\right|\▿x_2|{|}_1+{\mathrm{\λ}}_3||\▿(x_1-{\mathrm{\βx}}_2)|{|}_1\]$其中x₁是从回波信号S₁中重建出来的图像，x₂是从回波信号S₂中重建出来的图像；是尺度因子，x₁₀，x₂₀分别是回波信号S₁和回波信号S₂的初始图像；λ₁，λ₂和λ₃分别是拉格朗日乘数法可调整约束权重；▽是梯度算子，第一项是保真项，第二项和第三项是对第一幅和第二幅图像的稀疏性约束，最后一项是两幅图像轮廓相似性约束；x₁和x₂有如下关系：其中分别是x₁和x₂的线性相位，x₁，x₂，都是关于空间位置矢量r的函数；x₀是用采样到的两个回波信号的混合信号傅里叶逆变换得到的图像；通过迭代算法求解得到分离后的回波信号S₁和回波信号S₂产生的图像x₁和x₂；(6)对步骤(5)分离出来的图像x₁和x₂进行ADC成像计算，ADC的值直接通过ADC弛豫方程求得：$ADC\left(r\right)=ln\left(\mathrm{\μ}\frac{x_2\left(r\right)}{x_1\left(r\right)}\right)/b,$其中是校正因子，最后通过ADC成像计算得到具有较好分辨率的高品质ADC图像。