[发明专利]基于奇异谱分析的快速动静脉数据同时成像的方法

摘要

本发明公开了一种基于奇异谱分析的快速动静脉数据同时成像的方法,本发明主要包括两大步骤动静脉数据同时采集、基于二维奇异谱分析的动静脉图像重建。步骤2基于二维奇异谱分析的动静脉图像重建包括7个步骤填零重建、差分变换、阈值法寻找奇异点、构建奇异谱函数、得到各个奇异点对应的奇异度、重建出k空间缺失数据、基于傅立叶逆变换的图像重建。本发明用简单的直接阈值法来提取奇异点，比已有的基于层析的奇异点提取方法更简单高效，通过奇异度的精确求解，可得到高质量的部分回波动静脉数据图像重建。

主权项

基于奇异谱分析的快速动静脉数据同时成像的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：动静脉数据同时采集在频率编码方向进行部分k空间数据采集,频率编码方向即kx方向，即分别在回波时间长为t1和t2(t2>t1)时采集部分回波k空间数据S(kx,ky)，分别用SA(kx,ky)和SV(kx,ky)表示，其中SA(kx,ky)表示动脉对应的部分回波k空间数据，SV(kx,ky)表示静脉对应的部分回波k空间数据，ky表示相位编码方向；其中t2>t1；步骤2：基于二维奇异谱分析的动静脉图像重建基于二维奇异谱分析对SA(kx,ky)和SV(kx,ky)进行图像重建；步骤2可分为7个步骤，由于SA(kx,ky)和SV(kx,ky)重建步骤完全一致，以下7个步骤中以S(kx,ky)来统一表示SA(kx,ky)和SV(kx,ky)；步骤2.1：填零重建对步骤1中没有进行数据采集的部分k空间用零来填充，然后进行常规的离散傅立叶逆变换，得到填零重建图像g(x,y)，用公式表示为：g(x,y)＝IDFT(S(kx,ky))  [1]步骤2.2：差分变换对填零重建图像g(x,y)在x方向(对应于k空间中的kx方向)上进行差分变换，得到稀疏的差分图像Δg(x,y)；Δg(x,y)＝g(x,y)‑g(x‑1,y)  [2]步骤2.3：阈值法寻找奇异点设阈值T为差分图像Δg(x,y)幅值最大值的十分之一，Δg(x,y)中幅值大于T的点为奇异点，所有奇异点组成奇异点集SP；步骤2.4：构建奇异谱函数对奇异点集SP中的奇异点分别构建各自的奇异谱函数Wj(kx,ky)，用公式表示为：Wj(kx,ky)＝IDFT(δ(y‑yj)u(x‑xj))  [3]其中，δ(y-yj)=1y=yj0y≠yj---[4]]]>u(x-xj)=1x≥xj0x<xj---[5]]]>步骤2.5：得到各个奇异点对应的奇异度利用已采集到的k空间数据S(kx,ky)，对应于采集模板I(kx,ky)＝1，通过求解方程[6]来得到各个奇异点对应的奇异度aj；S(kx,ky)=Σj=1QajWj(kx,ky),I(kx,ky)=1---[6]]]>步骤2.6：重建出k空间缺失数据用奇异谱函数和奇异度来计算出k空间中没有进行过数据采集处的数据Sr(kx,ky)，对应于采集模板I(kx,ky)＝0，其中：Sr(kx,ky)=Σj=1QajWj(kx,ky),I(kx,ky)=0---[7]]]>步骤2.7：基于傅立叶逆变换的图像重建对于k空间中进行过数据采集的点用实际采集到的数据S(kx,ky)，没有进行过采集的点用步骤2.6得到的Sr(kx,ky)，然后利用傅立叶逆变换进行图像重建：