[发明专利]一种磁共振参数匹配方法、装置及医疗图像处理设备

摘要

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种磁共振参数匹配方法、装置及医疗图像处理设备，所述方法包括：获取待优化的图像；将所述图像输入预设图像重建模型，所述预设图像重建模型为根据非自适应的稀疏变换及自适应的字典学习生成的重建模型；根据所述重建模型对所述图像进行处理，生成重建的图像；对所述重建的图像进行拟合，获取磁共振参数。本发明在图像固定的非自适应变换域上进行自适应字典学习，在大量减少采样量和采样时间的同时，产生更好的稀疏表示结果，提高了从极少量信号重建出原信号的精确度，并且得到更精确的磁共振参数匹配。

主权项

一种磁共振参数获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待优化的图像；将所述图像输入预设图像重建模型，所述预设图像重建模型为根据非自适应的稀疏变换及自适应的字典学习生成的重建模型；根据所述重建模型对所述图像进行处理，生成重建的图像；对所述重建的图像进行拟合，获取磁共振参数；所述预设图像重建模型具体为：$\underset{X,D,\mathrm{\Γ}}{min}\left\{\underset{i}{\Σ}\right||{\mathrm{D\α}}_i-R_i\left(Px\right)|{|}_2^2+{\mathrm{\λ}}_1\underset{l=1}{\overset{L}{\Σ}}\left|\right|F_u{x}_l-y_l\left|{|}^2\right\}$$\begin{array}{cc}s.t.& \left|\right|{\mathrm{\α}}_i|{|}_0\≤T_0,\∀i\end{array}$其中，R表示图像块提取算子，R_i对应第i个图像块，D为学习字典，α为每个图像块在字典D上的稀疏系数，Γ表示所有稀疏系数的集合，x_l为参数编码维度p_l上对应的重建的图像，x_l采用向量形式表示，x＝{x₁,x₂,…,x_L}为所有重建的图像的集合，P表示非自适应稀疏变换算子，通过P对x的每一列做稀疏变换，得到对应的变换系数矩阵，y_l表示已知的在参数编码维度p_l上的欠采样K空间信号，以向量形式表示，y_l与真实图像的关系为F_u表示傅里叶欠采样算子，λ₁为正权重因子，T₀为预设的稀疏度，其值为整数。