專利名稱：并行采集圖像重建的信噪比計(jì)算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及磁共振成像(MRI， Magnetic Resonance Imaging)技術(shù)，特別是涉及一種并 行采集(PA， Parallel Acquisition)圖像重建的信噪比(SNR， Signal to Noise Ratio) 計(jì)算方法。
背景技術(shù)：
在MRI技術(shù)中，成像的速度是非常重要的參數(shù)。早期的檢査常常需要花費(fèi)若干個(gè)小時(shí)， 隨后由于在場(chǎng)強(qiáng)、梯度硬件以及脈沖序列方面技術(shù)的改進(jìn)，成像的速度有了一個(gè)較大提升。 但是，場(chǎng)梯度快速變換以及高密度連續(xù)射頻(RF， Radio Frequency)脈沖會(huì)帶來人體生理極 限無法承受的特殊吸收率(SAR， Specific Absorption Rate)以及器官組織的致熱量，因此， 成像速度的提升遇到了瓶頸。
隨后，研究人員發(fā)現(xiàn)，借助應(yīng)用復(fù)雜的電腦圖像重建算法以及相配合的線圈陣列，磁共 振的成像速度可以被大大的提升，該種技術(shù)通常被稱為并行成像(parallel imaging)技術(shù)。 并行采集圖像重建是一種用于并行采集的圖像重建(reconstruction)技術(shù)，它利用相控陣 線圈的空間靈敏度(sensitivity)差異進(jìn)行空間編碼，并用相控陣線圈同時(shí)采集，獲得比常 規(guī)磁共振成像快2-6倍甚至更高的成像速度。采用并行成像技術(shù)，對(duì)磁共振成像系統(tǒng)提出新 的要求，如需要多個(gè)接收通道、多元陣列線圈及線圈靈敏度校準(zhǔn)、用特殊的數(shù)據(jù)處理和圖像 重建方法等等。
并行成像可以提高圖像采集速度，成像速度的提高是通過降低K空間填充率實(shí)現(xiàn)的。如 果K空間填充率低于采樣定理的限制會(huì)導(dǎo)致直接利用傅立葉重建后的圖像出現(xiàn)偽影。 一般的 磁共振成像是通過采集物體的頻域信息通過傅立葉變換得到圖像的。根據(jù)采樣定理，在圖像 域物體的重復(fù)周期反比于頻域的采樣間隔。如果圖像的空間重復(fù)周期小于圖像本身的大小， 重建后的圖像就會(huì)重疊在一起，這種現(xiàn)象在信號(hào)處理中稱為混疊。
對(duì)于多線圈采集，雖然每個(gè)線圈采集到的K空間信息是不夠的，但可以利用不同線圈采 集到信號(hào)的差異經(jīng)過處理得到一幅完整的圖像。并行成像去混疊偽影的重建算法大致上可以 分為兩類空間諧波并行采集(SMASH, SiMultaneous Acquisition of Spatial Harmonics)和靈敏度編碼并行采集技術(shù)(SENSE, SENSitivity Endoding parallel acquisition technique)。其中，SMASH方法是一種利用各個(gè)通道線圈的靈敏度函數(shù)組成空間諧波并進(jìn)行 輔助編碼的方法。 一般線圈的靈敏度函數(shù)在空間是緩慢變化的，并可近似認(rèn)為是高斯分布函 數(shù)，于是可以利用各通道線圈的靈敏度函數(shù)的線性組合構(gòu)成一定頻率的空間諧波。并利用空 間諧波函數(shù)湊出沒有實(shí)際采集的相位編碼線。Griswold等人對(duì)SMASH做了進(jìn)一步的改進(jìn)，提 出了廣義自校準(zhǔn)行采集(GRAPPA, Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions)算法。與SMASH擬和最終圖像滿采樣時(shí)k空間欠采的數(shù)據(jù)不同，GRAPPA擬和 每個(gè)通道欠采的k空間數(shù)據(jù)。GRAPPA提高了重建圖像的精度，但需要更多的處理時(shí)間。目前 已經(jīng)提出了在GRAPPA算法中考慮參考線進(jìn)行重建的方案，即在擬合欠采的K空間數(shù)據(jù)時(shí)，將 低頻滿采樣的數(shù)據(jù)替換對(duì)應(yīng)的擬合出來的數(shù)據(jù)，以提高重建圖像的SNR。
與SMASH在頻域處理的方案不同，SENSE方法通過在圖像域求解線性方程組的方法來消 除欠釆樣引起的偽影。由于圖像空間周期引起的重疊效應(yīng)。SENSE方法采集數(shù)據(jù)時(shí)在k空間 的中心區(qū)域滿采樣，在外圍區(qū)域欠采樣。于是原始的K空間數(shù)據(jù)被分為兩部分均勻欠采樣 的數(shù)據(jù)和低頻滿采樣的數(shù)據(jù)。均勻欠采樣的數(shù)據(jù)用來生成混疊的圖像，而低頻滿采樣的數(shù)據(jù) 用來生成模糊的組織圖像進(jìn)而得到實(shí)時(shí)的線圈靈敏度分布和加權(quán)矩陣，最后將利用均勻欠采 樣的數(shù)據(jù)生成的混疊圖像與利用低頻滿采樣數(shù)據(jù)得到的加權(quán)矩陣合成，得到高分辨率的無混 疊圖像。這里，用于得到線圈靈敏度分布和加權(quán)矩陣的低頻滿采樣數(shù)據(jù)稱為參考數(shù)據(jù)，K空 間中低頻滿采樣的相位編碼線稱為參考線。在本申請(qǐng)人的中國專利"并行采集圖像重建的方 法和裝置"中，描述了一種在SENSE算法中考慮參考線進(jìn)行重建的方案，即按照混合采樣模 式生成包含K空間欠采樣數(shù)據(jù)和低頻滿采樣數(shù)據(jù)相結(jié)合的重建數(shù)據(jù)，并在圖像重建時(shí)考慮混 合采樣模式。
在本申i青人的申請(qǐng)?zhí)枮?00410082376.8的中國專利"磁共振成像快速廣義自校準(zhǔn)并行采 集圖像重建算法"中描述了一種廣義的SNR損失評(píng)估算法，這種算法既可應(yīng)用于圖像空間， 又可應(yīng)用于K空間并行成像方法中。然而上述S服損失評(píng)估算法并沒有考慮參考線對(duì)于SNR 的貢獻(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種并行采集圖像重建的SNR計(jì)算方法，在計(jì)算并行采集圖 像重建的SNR時(shí)考慮參考線的貢獻(xiàn)。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括一種并行采集圖像重建的信噪比計(jì)算方法，包括確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式， 使圖像重建滿足線性運(yùn)算^^M"，其中/ 為重建圖像，M為重建表達(dá)式，r為原始數(shù)據(jù)；
根據(jù)所述的重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)；根據(jù)所述加權(quán)系數(shù)和所述原始數(shù)據(jù)計(jì)算并 行采集圖像的信噪比。
所述方法還包括根據(jù)并行采集圖像的信噪比與標(biāo)準(zhǔn)采集圖像的信噪比的比值作為相對(duì) 信噪比評(píng)估并行采集圖像重建的信噪比損失。
其中，所述重建表達(dá)式為重建矩陣。
其中，所述原始數(shù)據(jù)為對(duì)K空間均勻欠采樣獲得的數(shù)據(jù)。
其中，所述原始數(shù)據(jù)為對(duì)K空間均勻欠采樣和低頻滿采樣相結(jié)合的混合采樣獲得的數(shù)據(jù)。 其中，對(duì)于基于K空間的重建方式，所述確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式包括確
定并行采集圖像重建的重建矩陣M-C.F，G，其中G表示利用擬合系數(shù)對(duì)均勻欠采樣的K
空間位置進(jìn)行填充同時(shí)保留低頻滿采樣的數(shù)據(jù)的k空間數(shù)據(jù)填充矩陣；C表示利用線圈靈敏 度的復(fù)數(shù)共軛進(jìn)行等效于平方和合并S0S的通道合并運(yùn)算矩陣；F表示傅立葉變換矩陣。
其中，對(duì)于基于圖像空間的重建方式，所述確定并行采集圖像的重建表達(dá)式包括確定
并行成像采樣矩陣￡ = C/.F-、P，其中E表示并行成像采樣矩陣，U表示欠采樣矩陣，F(xiàn) 表示傅立葉變換矩陣，P表示線圈靈敏度分布矩陣；對(duì)所述并行成像采樣矩陣求逆得到并行 采集圖像重建的重建矩陣M = /"v(￡'.￡).￡'，其中M表示重建矩陣，E表示所述并行成像
采樣矩陣。
其中，所述欠采樣矩陣U表示均勻欠采樣矩陣或者對(duì)K空間進(jìn)行均勻欠采樣和低頻滿采 樣的混合模式欠采樣矩陣。
其中，對(duì)于直角坐標(biāo)系下的采樣，所述原始數(shù)據(jù)r包括不同采集通道、不同相位編碼線 在讀出方向上同一位置的所有數(shù)據(jù)。
其中，對(duì)于非直角坐標(biāo)系下的采樣，所述原始數(shù)據(jù)包括所有采集通道的所有k空間數(shù)據(jù)。
其中，對(duì)于直角坐標(biāo)系下的采樣，所述根據(jù)重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)包括 若讀出方向?yàn)樗椒较?，相位編碼方向?yàn)樨Q直方向，對(duì)于重建圖像中的水平方向位置為JR0， 豎直方向位置為iPE的像素點(diǎn)UR0' iPE),確定其加權(quán)系數(shù)為h^^K,W2,…，vv^m)，
相應(yīng)的重建數(shù)學(xué)表達(dá)式為Ima，。-vv;^.r^，其中，nCh表示采集通道數(shù)'nPE表示相位編
碼行數(shù)，<^表示計(jì)算該像素點(diǎn)的加權(quán)系數(shù)行向量，(W,，IV2,…，^c^^)為重建矩陣A^o中的
6第iPE行的所有數(shù)值， 。為K空間讀出方向上位置同為JR0的不同通道，不同相位編碼位
置的原始數(shù)據(jù)組成的列向量，重建矩陣A^o為對(duì) o進(jìn)行重建的重建矩陣，Ima;^為重建圖像 中位置為(JR0， iPE)的像素點(diǎn)。
其中，所述根據(jù)加權(quán)系數(shù)和原始數(shù)據(jù)計(jì)算并行采集圖像的信噪比包括
1</0表示圖像重建的加權(quán)系數(shù)，mPE為實(shí)際采集的相位編碼線數(shù)，y表示噪聲相關(guān)矩陣。
由上述技術(shù)方案可以看出，在本發(fā)明的SNR計(jì)算方法中，將圖像重建表達(dá)為線性運(yùn)算 P = M"，根據(jù)重建矩陣M確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)，然后據(jù)圖像重建的加權(quán)系數(shù)和原始數(shù) 據(jù)計(jì)算并行采集圖像的SNR。因此，可以實(shí)現(xiàn)在SNR計(jì)算中，不單考慮線圈的幾何形態(tài)，還 充分考慮了原始數(shù)據(jù)和采樣模式，由于圖像中每一像素點(diǎn)的信號(hào)的計(jì)算考慮到所有采集通道 上所有相位編碼線上對(duì)應(yīng)位置的原始數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)，能夠更準(zhǔn)確地反映并行采集圖像重建的SNR
損失情況，尤其是能夠準(zhǔn)確地反映重建中結(jié)合的參考線的多少所導(dǎo)致的SNR的變化情況。使 得對(duì)于并行采集圖像重建的SNR損失的評(píng)估更加準(zhǔn)確。
下面將通過參照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，使本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員更清楚本 發(fā)明的上述及其它特征和優(yōu)點(diǎn)，相同的標(biāo)號(hào)表示相同的部件，附圖中
圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的并行采集圖像重建的SNR計(jì)算方法的流程圖； 圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的并行采集圖像重建的SNR計(jì)算方法的流程圖； 圖3是采用本發(fā)明的方法計(jì)算的SNR隨著參考線的變化而變化的示意圖。
具體實(shí)施例方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā) 明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用 于限定本發(fā)明。
根據(jù)本發(fā)明，在計(jì)算并行采集圖像重建的SNR時(shí)，確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式，
其中SA7 -表示點(diǎn)(jRO， iPE)并行采集圖像的信噪比,


根據(jù)重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)，然后根據(jù)圖像重建的加權(quán)系數(shù)和原始數(shù)據(jù)計(jì)算并 行采集圖像的SNR。
下面通過兩個(gè)具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)闡述。
圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的并行采集圖像重建的SNR計(jì)算方法的流程圖。本實(shí)施例應(yīng) 用于基于K空間的并行采集圖像重建，例如GRAPPA重建方法。從圖l可以看出，本實(shí)施例主 要包括以下步驟
步驟101:確定基于K空間的并行采集圖像重建的重建矩陣，使圖像重建滿足線性運(yùn)算 P = M。其中P為重建圖像，M為重建矩陣，r為原始數(shù)據(jù)。
在直角坐標(biāo)系采樣時(shí)，對(duì)于直角坐標(biāo)系下的采樣，原始數(shù)據(jù)r包括不同采集通道、不同 相位編碼線在讀出方向上同一位置的所有數(shù)據(jù)。 一般來說，讀出方向?yàn)樗椒较颍辔痪幋a
方向?yàn)樨Q直方向。在本實(shí)施例中，P是[nPE， 1]的向量，表示重建圖像中第JR0列；"為[nPE
XnCh， l]的向量，表示從所有采集通道1至nCh上讀出的第JR0列上的所有原始數(shù)據(jù)。
原始數(shù)據(jù)r可以是對(duì)K空間均勻欠采樣獲得的數(shù)據(jù)，也可以是對(duì)K空間均勻欠采樣和低 頻滿釆樣相結(jié)合的混合采樣獲得的數(shù)據(jù)。
在本實(shí)施例中，按照公式(1)確定并行采集圖像重建的重建矩陣
M=C'F.G (i)
其中，G表示利用擬合系數(shù)對(duì)均勻欠釆樣的K空間位置進(jìn)行填充同時(shí)保留低頻滿采樣的 數(shù)據(jù)的k空間數(shù)據(jù)填充矩陣；C表示利用線圈靈敏度的復(fù)數(shù)共軛進(jìn)行等效于平方和合并S0S 的通道合并運(yùn)算矩陣；F表示傅立葉變換矩陣。在本實(shí)施例中，F(xiàn)和G均為[nPEXnCh, nPE XnCh]的矩陣，C為[nPE, nPEXnCh]的矩陣。
步驟102:根據(jù)重建矩陣確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)。
設(shè)讀出方向?yàn)樗椒较颍辔痪幋a方向?yàn)樨Q直方向，對(duì)于重建圖像中的水平方向位置為 JR0，豎直方向位置為iPE的像素點(diǎn)(JR0， iPE)，確定其加權(quán)系數(shù)為-
WS =Ol'W2,'..，W"CW￡) (2)
相應(yīng)的重建數(shù)學(xué)表達(dá)式為
1戶￡ (尸￡
Ima - = ,0 .。船 (3)
其中，nCh表示采集通道數(shù)，nPE表示相位編碼行數(shù)，^^表示計(jì)算該像素點(diǎn)的加權(quán)系數(shù)行向量，(w"W，…，w"^"^)為重建矩陣^^船中的第iPE行的所有數(shù)值，。抑為K空間讀出方
向上位置同為JR0的不同通道，不同相位編碼位置的原始數(shù)據(jù)組成的列向量，重建矩陣M^c
為對(duì)^c進(jìn)行重建的重建矩陣，ima^。為重建圖像中位置為(JR0， iPE)的像素點(diǎn)。 步驟103:根據(jù)確定的圖像重建的加權(quán)系數(shù)和原始數(shù)據(jù)計(jì)算并行采集圖像的SNR。 按照公式(4)計(jì)算并行采集圖像重建的SNR:
其中，o皿，表示點(diǎn)(jR0， iPE)并行采集圖像的SNR,、。表示圖像重建的加權(quán)系數(shù)， mPE為實(shí)際采集的相位編碼線數(shù)，^表示噪聲相關(guān)矩陣。
步驟104:將并行釆集圖像的SNR與標(biāo)準(zhǔn)采集圖像的SNR的比值作為相對(duì)SNR評(píng)估并行 采集圖像重建的SNR損失。
利用公式(5)計(jì)算并行采集圖像的SNR與標(biāo)準(zhǔn)釆集圖像的SNR的比值-
纖w =——^ (5) 纖。"
其中SW/T'表示最大SNR， SWT'表示相對(duì)SNR，即相對(duì)于測(cè)量時(shí)間的SNR效率。
由于步驟103計(jì)算出了重建圖像中每個(gè)象素點(diǎn)的SNR，由此生成SNR損失圖像，該SNR 損失圖像準(zhǔn)確地反映了并行采集圖像重建所帶來的SNR，利用SNR損失圖像，可以對(duì)并行采 集圖像重建的SNR進(jìn)行更準(zhǔn)確的估計(jì)。
圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例二的并行采集圖像重建的SNR計(jì)算方法的流程圖。本實(shí)施例應(yīng) 用于基于圖像空間的并行采集圖像重建，例如SENSE重建方法。從圖2可以看出，本實(shí)施例 主要包括以下步驟
步驟201:確定并行采集圖像重建的重建矩陣，使圖像重建滿足線性運(yùn)算^-M"，其中 戶為重建圖像，M為重建矩陣，r為原始數(shù)據(jù)。
在本實(shí)施例中，按照公式(6)確定并行成像采樣矩陣 ￡ = t/.F—"尸 (6)其中，E表示并行成像采樣矩陣，U表示欠采樣矩陣，F(xiàn)表示傅立葉變換矩陣，P表示線 圈靈敏度分布矩陣。欠采樣矩陣U即可以是均勻欠采樣矩陣，也可以是對(duì)K空間進(jìn)行均勻欠 采樣和低頻滿采樣的混合模式欠采樣矩陣。
按照公式(7)對(duì)并行成像釆樣矩陣求逆得到并行采集圖像重建的重建矩陣
<formula>formula see original document page 10</formula> (7 )
其中，M表示重建矩陣，E表示所述并行成像采樣矩陣。 步驟202至204與步驟102至104完全相同，在此不予贅述。
以上兩個(gè)實(shí)施例中都公開的是直角坐標(biāo)系下的采樣情況，對(duì)于非直角坐標(biāo)系下的采樣， 原始數(shù)據(jù)"包括所有采集通道的所有k空間數(shù)據(jù)。
由以上兩個(gè)實(shí)施例可以看出，在本發(fā)明的SNR計(jì)算方法中，將圖像重建表達(dá)為線性運(yùn)算 P = M"，根據(jù)重建矩陣M確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)，然后據(jù)圖像重建的加權(quán)系數(shù)和原始數(shù) 據(jù)計(jì)算并行采集圖像的SNR。并行采集圖像的SNR，不僅與線圈的幾何形態(tài)和位置有關(guān)，還受 重建方法及采樣模式的影響。在本發(fā)明中，重建圖像SNR的計(jì)算考慮到所有采集通道上所有 相位編碼線上讀方向?qū)?yīng)位置的原始數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)，因此能夠更準(zhǔn)確地反映并行采集圖像重建 的SNR損失情況，尤其是能夠準(zhǔn)確地反映重建中結(jié)合的參考線的多少所導(dǎo)致的SNR的變化情 況。使得對(duì)于并行采集圖像重建的SNR損失的評(píng)估更加準(zhǔn)確。
圖3是采用本發(fā)明的方法計(jì)算的SNR隨著參考線的變化而變化的示意圖。圖中的橫坐標(biāo) 是重建圖像中像素點(diǎn)的位置，縱坐標(biāo)為SNR效率，圖中每條曲線代表不同的參考線所導(dǎo)致的 重建后圖像的SNR的不同，從圖中可以看出，在重建中考慮越多的參考線，重建圖像的SNR 效率越高。
需要說明的是，本發(fā)明可以應(yīng)用于任意加權(quán)系數(shù)和采樣方案已知的任何陣列線圈結(jié)合算 法，不限定在上述兩個(gè)實(shí)施例中的GRAPPA方法和SENSE方法。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原 則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1、一種并行采集圖像重建的信噪比計(jì)算方法，其特征在于，包括確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式，使圖像重建滿足線性運(yùn)算ρ＝Mr，其中ρ為重建圖像，M為重建表達(dá)式，r為原始數(shù)據(jù)；根據(jù)所述的重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)；根據(jù)所述加權(quán)系數(shù)和所述原始數(shù)據(jù)計(jì)算并行采集圖像的信噪比。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括根據(jù)并行采集圖像的信噪比與標(biāo)準(zhǔn)采集圖像的信噪比的比值作為相對(duì)信噪比評(píng)估并行采 集圖像重建的信噪比損失。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述重建表達(dá)式為重建矩陣。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述原始數(shù)據(jù)為對(duì)K空間均勻欠采樣獲得的數(shù)據(jù)。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述原始數(shù)據(jù)為對(duì)K空間均 勻欠采樣和低頻滿采樣相結(jié)合的混合采樣獲得的數(shù)據(jù)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)于基于K空間的重建方式， 所述確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式包括-確定并行采集圖像重建的重建矩陣M=C其中G表示利用擬合系數(shù)對(duì)均勻欠采 樣的K空間位置進(jìn)行填充同時(shí)保留低頻滿采樣的數(shù)據(jù)的k空間數(shù)據(jù)填充矩陣；C表示利用線 圈靈敏度的復(fù)數(shù)共軛進(jìn)行等效于平方和合并SOS的通道合并運(yùn)算矩陣；F表示傅立葉變換矩 陣。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)于基于圖像空間的重建方式，所述確定并行采集圖像的重建表達(dá)式包括確定并行成像采樣矩陣￡ = C/.F-^戶，其中E表示并行成像采樣矩陣，U表示欠采樣 矩陣，F(xiàn)表示傅立葉變換矩陣，P表示線圈靈敏度分布矩陣；對(duì)所述并行成像采樣矩陣求逆得到并行采集圖像重建的重建矩陣M = 其 中M表示重建矩陣，E表示所述并行成像采樣矩陣。
8、 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述欠采樣矩陣U表示均勻欠采樣矩陣或 者對(duì)K空間進(jìn)行均勻欠采樣和低頻滿采樣的混合模式欠采樣矩陣。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)于直角坐標(biāo)系下的采樣， 所述原始數(shù)據(jù)r包括不同采集通道、不同相位編碼線在讀出方向上同一位置的所有數(shù)據(jù)。
10、 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)于非直角坐標(biāo)系下的采 樣，所述原始數(shù)據(jù)包括所有采集通道的所有k空間數(shù)據(jù)。
11、 根據(jù)權(quán)利要求9中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，對(duì)于直角坐標(biāo)系下的采樣，所 述根據(jù)重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)包括若讀出方向?yàn)樗椒较?，相位編碼方向?yàn)樨Q直方向，對(duì)于重建圖像中的水平方向位置為 JR0，豎直方向位置為iPE的像素點(diǎn)(JR0， iPE)，確定其加權(quán)系數(shù)為w5-(Wi,W2,…，w"c力x"尸五)'相應(yīng)的重建數(shù)學(xué)表達(dá)式為 T詣'尸s _，, pima， — ，其中，nCh表示采集通道數(shù)，nPE表示相位編碼行數(shù)，v^/。表示計(jì)算該像素點(diǎn)的加權(quán)系數(shù) 行向量，(WpW2,…,vv^^》為重建矩陣M^o中的第iPE行， o為K空間讀出方向上位置同 為JR0的不同通道，不同相位編碼位置的原始數(shù)據(jù)組成的列向量,矩陣M^o為對(duì)^。進(jìn)行重建 的重建矩陣，Imajf。為重建圖像中位置為(JR0， iPE)的像素點(diǎn)。
12、 根據(jù)權(quán)利要求ll所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)加權(quán)系數(shù)和原始數(shù)據(jù)計(jì)算并行 采集圖像的信噪比包括<formula>formula see original document page 3</formula>，其中SiW :表示點(diǎn)(jRO， iPE)并行采集圖像的信噪比，"^表示圖像重建的加權(quán)系數(shù)，mPE為實(shí)際采集的相位編碼線數(shù)，y表示噪聲相關(guān)矩 陣。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種并行采集圖像重建的信噪比計(jì)算方法，其包括確定并行采集圖像重建的重建表達(dá)式，使圖像重建滿足線性運(yùn)算ρ＝Mr，其中ρ為重建圖像，M為重建表達(dá)式，r為原始數(shù)據(jù)；根據(jù)重建表達(dá)式確定圖像重建的加權(quán)系數(shù)；根據(jù)加權(quán)系數(shù)和原始數(shù)據(jù)計(jì)算并行采集圖像的信噪比(SNR)。并行采集圖像的SNR，不僅與線圈的幾何形態(tài)和位置有關(guān)，還受重建方法及采樣模式的影響。在本發(fā)明中，重建圖像SNR的計(jì)算考慮到所有采集通道上所有相位編碼線上讀方向?qū)?yīng)位置的原始數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)，因此能夠更準(zhǔn)確地反映并行采集圖像重建的SNR損失情況，尤其是能夠準(zhǔn)確地反映重建中結(jié)合的參考線的多少所導(dǎo)致的SNR的變化情況。使得對(duì)于并行采集圖像重建的SNR損失的評(píng)估更加準(zhǔn)確。
文檔編號(hào)G01R33/54GK101305908SQ20071010850
公開日2008年11月19日 申請(qǐng)日期2007年5月17日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月17日
發(fā)明者傅彩霞, 強(qiáng) 張, 張必達(dá), 汪堅(jiān)敏 申請(qǐng)人:西門子(中國)有限公司