基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法
【专利摘要】基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，涉及定量磁化率成像。基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建，重建模型包含具有压缩感知特性的保真项和具有稀疏特性的幅值先验正则化约束项，并且通过添加感兴趣区域从幅值图像中提取二值加权矩阵，对原始磁化率分布进行二值加权；基于磁化率分布结构特征的磁化率分布图复合重建，重建模型包含最小二乘保真项、由基础重建获得的磁化率分布图构造的结构特征正则化约束项以及改善重建磁化率分布效果的平滑项，磁化率结构特征先验定义为3D图像数据在三个方向上的一阶梯度信息；对于l1范数优化问题，采用迭代阈值法进行处理；之后基于l2范数的凸函数性质，用共轭梯度法进行求解。
【专利说明】基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及定量磁化率成像，尤其是涉及一种基于结构特征的自适应定量磁化率 分布图复合重建的方法。
【背景技术】
[0002] 定量磁化率成像（Quantitative Susceptibility Mapping, QSM)利用梯度回波数 据的相位信息产生组织的磁场特性图[1]。磁化率和磁场分布关系在本质上是非局部的， 它依赖于磁化率的空间分布和相对于主磁场的方向。磁化率信息以前常被认为是无用的图 像对比信息，甚至会导致信号丢失，扭曲变形和成像伪影。早期研究者致力于有效计算出因 体磁化率的任意分布产生的感应磁场的不均匀性而导致的主磁场扰动，这些研究为QSM的 提出奠定了基础[2]。QSM通过求解关于感应磁场分布的病态逆问题，由测得的相位图像导 出潜在的组织体磁化率的定量图，使得对组织本质上的磁化率对比成像成为可能。QSM可 视为磁敏感加权成像（Susceptibility Weighted Imaging, SWI)的进一步发展，它克服了 SWI的非量化特性以及缺乏特异性的问题，例如SWI无法区分钙沉积还是铁沉积。
[0003] QSM是一种定量成像技术，是近年来磁共振研究的热点之一，在医学磁共振成像领 域具有诱人的应用前景[3]。随着磁共振成像设备硬件的进步，如超高场MRI(7T)、多通道 线圈阵列和高级图像处理技术的发展，进一步推动了 QSM的研究。该技术能够对局部组织 的磁化率特性进行量化研究，有助于分辨并量化特定生物标记，如铁、钙、钆和超顺磁性氧 化铁纳米颗粒。磁化率图凭借其能够检测出铁沉积，神经组织脱髓鞘作用和神经退行性疾 病中的连通性中断,创伤性脑损伤中的微小出血，脑卒中的出血和缺血性中风的出血转化 风险，骨骼矿化，以及动脉粥样硬化斑块成分和脆弱性的优势，有望在手术风险评估和指导 中发挥重要作用。QSM还能够对活体组织神经束和脑白质纤维进行非入侵式检测，为神经纤 维成像研究提供新的对比机制，这对于神经影像学定量的连接性研究和生物物理研究非常 重要。
[0004] QSM是近年来兴起并得到快速发展的一个研究方向，目前国际上主要有德国Jena 大学的 Reichenbach J·，英国 Nottingham 大学的 Bowtell R·，美国 Cornell 大学的 Wang Y.，美国John Hopkins医学院的Craig J.，美国国家健康研究院的Duyn J.和美国Duke大 学的Liu C.L.等为首的研究小组开展相关研究。首先，QSM中需要解决的一个重要问题是 如何更好地对相位图进行校正，包括两个主要步骤：相位解缠绕及不均匀背景场的去除。目 前已有的相位解缠绕方法及相关论文中，Jenkinson 2003提出的相位区域扩展方法广为应 用[4],Witoszynskyj2009是最快的相位解缠绕方法[5]。受物理原理启发,近来研究人员 提出两个背景场消除技术：相位数据复杂谐波伪影抑制算法（SHARP) [6]和偶极场投影方 法（PDF) [7]，这两个方法都依赖于对内部和外部磁化率源的正确分辨。其次，定量磁化率图 重建是一个受到伪影影响的不适定逆问题，奇异角的存在使得由校正后的相位图像和单位 偶极核矩阵直接反演求取磁化率图存在困难。为此，研究者们提出了几种不同的方法，其中 有多方向测量的过采样法（COSMOS) [8]，基于分片常数先验[9]或是从幅值图像提取边缘 信息先验[10, 11]的正则化方法。以上方法可以在不同程度上克服重建伪影，但在重建对 比度和准确性方面还有待进一步的提尚。
[0005] 目前，国内磁化率对比成像的研究主要集中于SWI，QSM的研究还有待全面开展。 华东师范大学李建奇与美国Cornell大学的Wang Y.合作，采用Siemens3T成像仪研究了 定量磁化率成像中磁化率值的方向依赖性。浙江大学生物医学工程金朝阳、杜一平等对SWI 数据采集、重建和静脉增强等问题做了较为系统和深入的研究。山东医学影像学研究所、上 海交通大学附属仁济医院、浙江大学医学院、天津医科大学和厦门市第二医院等对SWI在 脑部恶性肿瘤、脑内血管畸形、脑铁代谢、脑铁沉积、脑梗死等的诊断应用开展了相关临床 研究实验。《磁共振成像》杂志近两年来也报道了 SWI的原理综述和临床应用研究进展。作 为一项新兴的成像技术，QSM在背景场的去除、定量磁化率图重建、磁化率张量成像以及临 床应用的探索等方面仍有大量工作有待开展和改进，但是QSM已经展现出广阔的研究前景 和重要的临床诊断价值。
[0006] 参考文献：
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【发明内容】
[0018] 本发明的目的在于提供一种基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建 方法。
[0019] 本发明包括如下步骤：
[0020] 1)基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建（M-Step)，重建模型为
[0021]
【权利要求】
1. 基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，其特征在于包括如下步 骤： 1) 基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建（M-Step)，重建模型为
包含具有压缩感知特性的保真项IlZ⑷屮-diag(HHfZII]和具有稀疏特性的幅值先验 正则化约束项I|PmaggVXI I1，并且通过添加感兴趣区域从幅值图像中提取二值加权矩阵Wmag，对原始磁化率分布进行二值加权，减小计算量的同时可以改善磁化率分布重建效果； 2) 基于磁化率分布结构特征的磁化率分布图复合重建（S-Step)，重建模型为
包含最小二乘保真项IlS(cXI)IIl由基础重建（M-Step)获得的磁化率分布 图构造的结构特征正则化约束项IIp^WxII1以及改善重建磁化率分布效果的平滑项 Ilsell:，磁化率结构特征先验定义为3D图像数据在三个方向上的一阶梯度信息； 所述重建模型中，X表示待求解的空间离散的磁化率分布，A和S为可调节的系数， ▽为梯度算子，C为卷积核矩阵，f表示相位图，F表示离散傅里叶变换；对于11范数优化问 题，采用迭代阈值法（Iterativethresholdalgorithm,ITA)来进行处理；之后基于12范 数的凸函数性质，采用共轭梯度法进行求解，以保证收敛速度。
2. 如权利要求1所述基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，其特 征在于在步骤1)中，所述保真项采用区域自适应截值法算出的初始磁化率值的傅里叶空 间数据X(k)，并对其进行三维二值加权处理，舍弃那些会带来重建伪影的较小值，类似于 压缩感知理论中的欠采样过程；所述幅值先验正则化约束项代表3D图像数据分别在三个 方向的一阶梯度信息；由于图像在全变分（totalvariation,TV)变换域内是稀疏的，因此 设计基于12范数的全变分平滑约束；约束项IlIl1并不对所有的值都进行处理，而是 保留在幅值图像内边缘梯度较大的值，将其权重设置为〇,对于那些幅值梯度较小的区域权 重设置为1，进行稀疏域内的11范数最小化处理，以实现幅值结构特征先验的约束；加权矩 阵Pmag的提取目的是使重建磁化率分布图与幅值图在结构上趋于一致，消除磁化率分布图 在平滑区域的细小结构伪影，重建出磁化率分布图中的梯度较大的边界信息；二值加权矩 阵Wmag将感兴趣区域权重设置为1，不需要计算的区域权重设置为0。
3. 如权利要求1所述基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，其特 征在于在步骤2)中，所述保真项在变换域区分开，选取时域内的保真项，以使整个求解过 程始终在可行域内。
4. 如权利要求1所述基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，其特 征在于在步骤2)中，所述约束项采用三维一阶梯度差分算子对原始磁化率进行处理，代表 着图像三个方向的一阶梯度信息，相比于基础重建中所使用的幅值先验加权，复合重建中 所使用的新的从初步重建磁化率分布图中提取的先验加权矩阵，能够为复合重建提供 更加准确的先验结构信息；同时为改善重建磁化率分布效果，引入从初步重建的磁化率分 布图中提取的新的二值加权矩阵wIfms，其获得方式与初步重建时一致，只是对于获取先验 信息的对象由幅值图变为基于幅值先验重建出的磁化率分布图。
【文档编号】G01R33/56GK104267361SQ201410538141
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年10月13日 优先权日:2014年10月13日
【发明者】包立君, 李明汉, 熊丛丛, 蔡聪波, 陈忠 申请人:厦门大学