一种磁共振系统控制方法、磁共振系统、计算机设备与流程

本发明实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种磁共振系统控制方法、磁共振系统、计算机设备。

背景技术：

在磁共振设备的临床扫描中，被扫描患者的系统频率校正、射频发射增益校正，以及主磁场(b0场)和射频场(b1场)的校正，均影响着临床图像质量。若能够在进行序列扫描之前，识别待扫描患者身形大小及被扫描的身体部位和组织成分，则会使患者系统校准的效率和准确性都会得到极大提高，从而能够确保临床图像质量，同时，对患者的安全监控也将更加准确。

而在现有技术中，通常是通过组织识别及器官分割，自动确定临床扫描视野的位置、大小和方向，以及其它扫描序列与重建参数，从而优化临床序列扫描流程。而没有关注患者校准流程的加速和优化，更没有关注患者安全监控。

技术实现要素：

本发明提供一种磁共振系统控制方法、磁共振系统、计算机设备，以实现快速、准确的完成扫描对象的校准与安全监控，优化扫描参数。

第一方面，本发明实施例提供了一种磁共振系统控制方法，该方法包括：

在预设fov下，获取待扫描对象的检测数据；

将所述检测数据输入信息识别模型；

从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所述被扫描部位的几何形态信息；

根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。

可选的，所述根据所述被扫描部位信息确定控制参数，包括：

根据所述被扫描部位信息进行b0匀场校正，设置匀场序列参数，所述匀场序列参数包括匀场序列扫描的fov和/或匀场序列分辨率。

可选的，所述检测数据通过所述待扫描对象进行快速预扫描或者定位扫描获得，且所述检测数据为所述待扫描对象的被扫描部位对应的幅值图、相位图或者k空间数据中的至少一种。

可选的，在将所述检测数据输入信息识别模型之前，所述方法还包括：

将经过扫描部位与组织识别的样本数据输入信息识别模型进行训练，其中，所述信息识别模型的输入数据包括获取的每一个样本数据和每一个样本数据的扫描部位和组织的识别结果。

可选的，所述信息识别模型为神经网络模型。

可选的，将经过扫描部位与组织识别的样本图像数据输入信息识别模型进行训练，包括：

将所述样本数据输入至待训练的信息识别模型中，得到与所述样本数据对应的当前输出识别结果；

根据所述当前输出识别结果和所述样本数据的扫描部位和组织的识别结果的误差，确定所述信息识别模型的损失函数是否收敛；

当所述损失函数收敛时，所述信息识别模型训练结束。

第二方面，本发明实施例还提供一种磁共振系统，该系统包括：

数据获取模块，在预设fov下，获取待扫描对象的检测数据；

数据输入模块，用于将所述检测数据输入信息识别模型；

数据输出模块，用于从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所述被扫描部位的几何形态信息；

校准模块，用于根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。

可选的，所述系统还包括：模型训练模块，用于将经过扫描部位与组织识别的样本数据输入信息识别模型进行训练，其中，所述信息识别模型的输入数据包括获取的每一个样本数据和每一个样本数据的扫描部位和组织的识别结果。

可选的，所述系统还包括：

序列发生模块，用于根据所述控制参数产生射频序列或梯度序列，所述射频序列被射频线圈执行以产生射频场，所述梯度序列被梯度线圈执行以产生梯度场。

可选的，还包括成像扫描模块，用于当对所述磁共振完成校准或者监测符合设定条件时，执行成像扫描序列，以对待扫描对象进行磁共振成像。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中任一所述的磁共振系统控制方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如发明实施例中任一所述的磁共振系统控制方法。

本发明实施例，通过对待扫描对象进行预扫描，将得到的检测数据输入至信息识别模型，然后根据信息识别模型的输出结果确定校准参数，以完成对磁共振系统的校准，解决了在磁共振临床扫描的患者校准过程中，校准效率低且准确度有待提高的问题，实现了在患者校正过程中提高校正效率和校正准确度，同时降低了扫描操作者的操作难度；根据信息识别模型的输出结果确定sar模型或者参数以及pns(外周神经刺激)参数，提高系统安全性能。

附图说明

图1是本发明实施例的磁共振系统控制方法流程图；

图2是本发明实施例的乳房区域检测数据与经过磁共振系统校正后获取到的扫描图像的对比图；

图3是本发明实施例的手掌的预扫描图像；

图4是现有技术心脏扫描确定的fov示意图；

图5是本发明实施例心脏扫描确定的fov示意图；

图6是本发明实施例的脂肪和水的频率校准谱线；

图7是本发明实施例的磁共振系统控制方法流程图；

图8是本发明实施例三中的磁共振系统的结构示意图；

图9是本发明实施例四中的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下述各实施例中，每个实施例中同时提供了可选特征和示例，实施例中记载的各个特征可进行组合，形成多个可选方案，不应将每个编号的实施例仅视为一个技术方案。

图1为本发明实施例提供的磁共振系统控制方法流程图，本实施例可适用于临床中获取医学图像的情况，该方法可以由磁共振系统校准装置来执行，该装置可以集成于任何进行图像数据数据处理的设备中，可选的是与磁共振成像设备相连接的计算机设备。具体包括如下步骤：

s110、在预设fov下，获取待扫描对象的检测数据。

其中，待扫描对象为进行磁共振扫描的患者的目标扫描部位，根据临床需求，目标扫描部位可以是四肢、腹部、盆腔、胸部或头部中的一个或多个部位。检测数据可以是利用快速预扫描序列激发待扫描对象的被扫描部位采集得到的预扫描数据，检测数据可以是利用定位扫描方法采集待扫描对象的被扫描部位得到的定位图像，检测数据还可以是利用成像序列采集待扫描对象得到的诊断图像。检测数据的类型可以是幅值图像、相位图像或者k空间数据的一种或多种。可选地，预扫描序列可以是低分辨率磁共振序列，例如3d梯度回波序列(gradientrecalledecho，gre)或者单次激发快速自旋回波序列(singleshotfastspinecho，ssfse)。可选地，通过预扫描可以得到待扫描对象被扫描部位对应的三维幅值图像、相位图像或者k空间数据。可选地，定位扫描方法可以采用相机拍摄、红外成像或者定位扫描序列扫描等。可选地，诊断图像可以是同一被扫描对象之前采集，并存储在数据库中的。

在此实施例中，通过利用预扫描序列激发待扫描对象获得检测数据(预扫描数据)，整个过程耗时较短，约3秒钟即可完成。

s120、将所述检测数据输入信息识别模型。

当获取到检测数据后可以直接将检测数据数据输入到信息识别模型。可选地，信息识别模型是预先经过大量图像样本进行训练的到的一个模型。图像样本为人的全身各部位的检测数据或经过傅立叶变换的检测数据，与各检测数据相应的组织信息的识别结果。可选地，信息识别模型训练所使用的样本还可以是大量相位图像样本或者k空间数据样本等。

s130、从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所述被扫描部位的几何形态信息。

示例性地，信息识别模型可选择图像识别模型，根据输入的检测数据，该模型会相应的输出一个识别结果，即被扫描部位的信息。

s140、根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。控制参数可以是校准参数或者监测参数，校准参数例如可以是频率校正参数、匀场序列参数、射频通道的系数、校准电压等中的一种或多种，以完成对磁共振系统的主磁场校正、射频场校正、特定器官区域的优化等。监测参数例如可以是射频脉冲能量相关的比吸收率(specificabsorptionrate，sar)参数模型、梯度脉冲能量相关的周围神经刺激(pns)参数模型等，以完成对患者的sar安全监测、pns安全监测等。根据所述被扫描部位信息确定控制参数则包括：根据被扫描部位信息进行b0匀场校正，设置匀场序列参数，匀场序列参数包括匀场序列扫描的fov和/或匀场序列分辨率。

当然，在执行上述方法完成对磁共振系统的控制后，在rf场均匀或者主磁场均匀或者系统频率未漂移的情况下，可激发成像序列进行临床扫描。在其他实施例中，还可在执行上述方法完成对磁共振系统的控制后，确定优化的sar模型或者pns模型，在成像扫描过程中，利用确定的模型进行sar值或者pns监测，以保证扫描患者的安全性。

实施例一

本实施例完成主磁场主磁场(b0)校正，具体方法可参考附图1及其相关描述，其中：控制参数为主磁场相关的匀场序列参数。根据所述被扫描部位信息进行主磁场(b0)匀场校正，设置匀场序列参数，匀场序列参数可包括匀场序列扫描的视野(fieldofview，fov)及匀场序列分辨率。通常情况下，一位进行磁共振成像的患者的被扫描部位，小到手腕，大到腹部或盆腔，各组织部位尺度相差近十倍。通过使用快速磁共振预扫描序列，获取患者被扫描部位的图像，基于信息识别模型，识别被扫描部位所属的组织及其几何形态大小，然后根据信息识别模型的识别结果设置最佳的匀场序列参数，包括匀场序列扫描的fov，匀场序列分辨率等。合适的匀场序列fov能够避免图像的卷褶，合适的匀场分辨率在确保b0场图准确性的同时减小b0匀场序列扫描时间。此外，还可以将部位、几何大小、组织成分等信息传递给临床扫描序列，优化其脂肪抑制等对b0场不均匀很敏感的临床应用。

在此实施例中，将本申请的磁共振系统控制方法应用于对患者的乳房进行扫描的过程中，具体可参考图2为对乳腺区域确定b0场拟合优化fov以及对应的b0场结果示意图。具体的，被扫描对象为患者的乳腺区域，而仅有乳腺区域为感兴趣区域，后方的胸壁和心脏都不是感兴趣区域。预扫描过程中，系统首先根据默认参数确定预设fov(见图中的方框)，该fov的大小约为500*450*450mm，其包含的像素为50*45*45个像素，并在该fov区域中生成预扫描序列扫描图像(图2中左上图)，然而在该区域中乳腺，胸壁，心脏的b0都呈高阶分布，心脏以及胸壁线并非临床感兴趣区域，对于大范围的fov区域进行匀场，其均匀性较差(见图2中右上图的b0场图三个选定区域，均值强度分别为93、70.5以及83hz，不同点之间的差别较大，表明磁场均匀性较差)。

本申请进一步地，从预扫描序列扫描图像中提取乳腺区域，智能识别乳腺组织，对乳腺区域之外的区域施加掩膜，以对匀场fov进行调整以仅包裹乳腺区域，调整后的fov区域大小为250*450*450mm，其包含的像素为25*45*45个像素，得到调整后到的图像如图2左下图，其均匀性改善(见图2右下图中，与图2中右上图b0场图对应的三个选定区域，均值强度分别为69.5、66.5以及58，不同点之间的差别变小，表明磁场均匀性改善)。本实施例中，通过设置与乳腺相匹配的匀场拟合优化fov区域，提高了乳腺扫描b0匀场的准确性与稳定性。

实施例二

本实施例完成主磁场主磁场(b0)校正，具体方法可参考附图1及其相关描述，其中：从信息识别模型输出检测数据对应的被扫描部位信息，被扫描部位信息包括被扫描部位所属的组织以及扫描部位的几何形态信息(形态和大小等)，控制参数为主磁场相关的匀场序列参数。

在此实施例中，将本发明的磁共振系统校准方法应用于手掌部位的扫描，通过检测数据，使用人工智能算法(或传统算法)，识别手掌这个部位及其位置取向后，优化b0匀场序列的fov和分辨率，来采集b0场图。手掌的预扫描图像如图3所示。图3中的左图是冠状面视图；右图是横断面视图；ro对应读出编码梯度方向；ss对应选层梯度方向；pe对应相位编码方向。大框表示常规的匀场数据采集fov区域，采用本申请的方法可识别待扫描部位，对ro、ss和pe三个方向编码长度进行优化得到图中与手掌部位相适应的优化的匀场序列数据采集fov区域，从而用最短的序列扫描时间，得到分辨率足够的b0场图。

实施例三

本实施例完成主磁场主磁场(b0)校正，具体方法可参考附图1及其相关描述，其中：从信息识别模型输出检测数据对应的被扫描部位信息，被扫描部位信息包括被扫描部位所属的组织以及扫描部位的几何形态信息(形态和大小等)，控制参数为主磁场相关的匀场序列参数。

在此实施例中，感兴趣区域为心脏，肝脏与胸壁为非关心周边组织。当前只能通过技师手动调整扫描框，以包裹心脏来完成。工作流复杂，用户体验较差，且现有的扫描框通常为矩形框，如图4为现有技术的心脏扫描确定fov示意图，图中所示该矩形框确定的fov区域导致不能对心脏精准匀场(不可避免地包裹了部分肝脏，脾脏与胸壁肌肉)，从而影响临床图像质量。

本实施例中，通过对患者进行快速预扫描序列扫描，将扫描图像输入至信息识别模型，识别出被扫描部位，即识别出心脏组织及心脏组织的形态，以确定适应心脏轮廓的fov区域。如图5所示为本发明实施例心脏扫描确定的fov示意图，图5中的椭圆框实际操作中为椭圆掩膜，施加该掩膜后仅保留心脏区域)，能使得心脏的b0匀场校准更加准确。同时，也使操作者免去了在界面上手动调整校准fov的步骤，改善了用户体验。

实施例四

本实施例完成系统频率校正，具体方法可参考附图1及其相关描述，其中：从信息识别模型输出检测数据对应的被扫描部位信息，被扫描部位信息包括被扫描部位所属的组织以及扫描部位的几何形态信息(形态和大小等)，控制参数为系统频率校准参数。

示例性的，在磁共振设备的主磁场中，针对每个患者的颈部、颈椎及胸椎等部位b0场极不均匀，进而导致频率校准谱线复杂难以得到正确的频率校准结果。肥胖的乳腺、盆腔、膝关节扫描，脂肪比重非常高，也会导致频率校准谱线复杂难以得到正确的校准结果。通过使用快速预扫描序列，获取患者被扫描部位的预扫描像，基于信息识别模型识别被扫描部位及其几何形态大小，确定被扫描部位的脂肪比重，进而可以对于乳腺等脂肪比重大的部位，自动调整频率校准算法模型和参数，提高频率校准确性。

示例性的，对患者胸椎进行感兴趣区域的频率校准。该部位b0场较为为均匀，不同患者由于体脂含量的不同，其脂肪比重也不同，在这种情况下，频率校准谱线会展宽分裂。图6是本发明实施例的脂肪和水的频率校准谱线，如图所示脂肪峰位于脂肪峰团所在的范围，水峰通常位于水峰团所在的范围，通常情况下，脂肪的峰值小于水的峰值，且两者之间相差3.5pmm。对于体型较胖的患者，其脂肪含量相对较高，脂肪的峰值可能大于水的峰值，如果再按照以前的标准，通常会选择峰值较高的点作为脂肪峰或者水峰的位置，而这种统一的标准应用在体脂含量不同的检测对象可能会得到错误的结果。本申请首先判断扫描部位或者脂肪比重，根据扫描部位或者脂肪比重选择合适的频率校准模型和参数，得到准确的水峰位置，提高频率校准确性。

实施例五

本实施例完成系统频率校正，具体方法可参考附图1及其相关描述，可根据被扫描部位信息进行射频发射场相位或者幅值优化，还能进行射频增益校准。举例说明，患者体部(如腹部、盆腔或乳腺)的射频场(b1)的不均匀明显，那么发射增益往往要求较高。而头部或膝关节等部位，由于组织形态比较小，发射增益往往要求较低。通过使用快速预扫描序列，获取患者被扫描部位的检测数据，基于信息识别模型，识别被扫描部位及其几何形态大小，然后，可根据数据库中不同部位b1发射场分布的经验知识，有针对性的调节射频发射通道系数，获得更佳的b1发射场，，获得更小的射频特殊吸收率(specificabsorptionration，sar)。同时，还可以将组织部位及其几何大小、组织成分等信息传递给临床扫描序列，优化脂肪抑制、反转恢复等对b1发射场不均匀很敏感的临床应用。当然，还可识别被扫描部位及其几何形态大小，确定射频发射电压，以调节射频发射增益等。

实施例六

本实施例中，通过信息识别模型确定被扫描部位信息，根据所述被扫描部位信息选择射频能量特定吸收率模型或参数，以进行射频能量特定吸收率监控。

示例性地，根据所述被扫描部位信息进行射频能量特定吸收率监控，并选择射频能量特定吸收率模型或参数。进行磁共振成像的患者，不同部位sar暴露模型不一样，适应的sar阈值及算法参数也不一样。通过使用快速预扫描序列，获取患者的磁共振检测数据，基于信息识别模型，识别被扫描部位，进而可以根据准确部位和几何大小信息，更准确地做出sar模型参数选择与sar安全监控。当然，在其他实施例中，还可根据所述被扫描部位信息选择梯度能量神经刺激模型参数，以进行pns监控。

本实施例的技术方案，通过对待扫描对象进行预扫描，将得到的检测数据输入至信息识别模型，然后根据信息识别模型的输出结果完成待扫描对象的校准并确定扫描参数，解决在磁共振临床扫描的患者校准过程中，校准效率低且准确度有待提高的问题，实现了在患者校正过程中提高校正效率和校正准确度，进而提高了临床图像的质量的效果，同时降低了扫描操作者的操作难度。根据信息识别模型的输出结果确定sar模型或者参数以及pns(外周神经刺激)参数，提高系统安全性能。

实施例七

图七示出了本发明实施例提供的一种磁共振系统控制方法流程图，本实施例对上述或下述实施例中的各可选实施方式进一步优化，具体说明对信息识别模型进行训练的过程，具体包括以下步骤：

s210、将经过扫描部位与组织识别的样本数据输入信息识别模型进行训练，其中，以图像检测为例说明，所述信息识别模型的输入数据包括预扫描获取的每一张样本图像和每一张预扫描样本图像的扫描部位和组织的识别结果。

在模型训练过程中，首先要采集大量的样本，可以是预先通过预扫描序列对一定数量的各类型志愿者(老人，成年人，小孩，男性，女性)进行全身各部位的磁共振快速扫描，采集得到相应的扫描图像数据库，并对扫描图像数据库中的各扫描图像的扫描部位及扫描部位的组织形态信息进行标注。在一种实施方式中，还可以对各扫描图像进行傅立叶变换得到相应的幅值图像，将幅值图像作为模型的训练样本。

可选的，信息识别模型为神经网络模型。模型训练的具体过程包括：将样本图像输入至待训练的信息识别模型中，得到与样本图像对应的当前输出识别结果；根据当前输出识别结果和样本图像的扫描部位和组织的识别结果的误差，确定所述信息识别模型的损失函数是否收敛；当所述损失函数收敛时，所述信息识别模型训练结束。

s220、利用预扫描序列对待扫描对象进行扫描，以获取检测数据。

s230、将所述检测数据输入信息识别模型。

s240、从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所被述扫描部位的几何形态信息。

s250、根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。

步骤s220-s250具体内容可参考本发明实施例一中具体内容。

此外，在扫描对象校正过程中获取到的由预扫描序列得到的检测数据及相应的图像信息识别结果，也可以作为模型训练的样本，用于对图像识别模型进行训练。

本实施例的技术方案，通过预先训练信息识别模型，将待扫描对象的检测数据输入至信息识别模型，然后根据信息识别模型的输出结果确定校准参数，以完成对磁共振系统的校准，解决在磁共振临床扫描的患者校准过程中，校准效率低且准确度有待提高的问题，实现了在患者校正过程中提高校正效率和校正准确度，进而提高了临床图像的质量的效果，同时降低了扫描操作者的操作难度。

实施例八

图八示出了本发明实施例八提供的一种磁共振系统的结构示意图，该系统可以集成于任何进行图像数据数据处理的设备中，可选的是与磁共振成像设备相连接的计算机设备。本发明实施例可适用于临床中获取医学图像的情况。

如图8所示，该系统包括：数据获取模块310、数据输入模块320、数据输出模块330和校准监测模块340。

其中，数据获取模块310，用于获取待扫描对象的检测数据；数据输入模块320，用于将所述检测数据输入信息识别模型；数据输出模块330，用于从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的被扫描部位信息，其中所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和/或扫描部位的几何形态信息(例如几何形状和大小)；校准监测模块340，用于根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以完成对所述磁共振系统的校准或监测。

本实施例的技术方案，通过对待扫描对象进行预扫描，将得到的检测数据输入至信息识别模型，然后根据信息识别模型的输出结果确定校准参数，以完成对所述磁共振系统的校准，解决在磁共振临床扫描的患者校准过程中，校准效率低且准确度有待提高的问题，实现了在患者校正过程中提高校正效率和校正准确度，进而提高了临床图像的质量的效果，同时降低了扫描操作者的操作难度。

可选的，校准监测模块340具体用于如下其中的一种或多种：

根据所述被扫描部位信息确定频率校正参数，以进行磁共振系统频率校正；

根据所述被扫描部位信息进行b0匀场校正，设置匀场序列参数，所述匀场序列参数包括匀场序列扫描的fov和/或匀场序列分辨率；

根据所述被扫描部位信息，确定临床感兴趣区域的优化参数；

根据所述被扫描部位信息确定多个射频通道的系数，以进行多通道射频发射场的幅相组合优化；

根据所述被扫描部位信息确定射频发射线圈的校准电压，以进行射频增益校准；

根据所述被扫描部位信息选择射频能量特定吸收率模型或参数，以进行射频能量特定吸收率监控。

可选的，所述检测数据为被扫描部位对应的幅值图、相位图或者k空间数据中的至少一种。

可选的磁共振系统还包括模型训练模块，用于在将所述检测数据输入信息识别模型之前，将经过扫描部位与组织识别的样本图像数据输入信息识别模型进行训练，其中，所述信息识别模型的输入数据包括预扫描获取的每一张样本图像和每一张预扫描样本图像的扫描部位和组织的识别结果。

可选的，信息识别模型为神经网络模型。

可选的，模型训练模块具体用于：

将所述样本数据输入至待训练的信息识别模型中，得到与所述样本数据对应的当前输出识别结果；

根据所述当前输出识别结果和所述样本数据的扫描部位和组织的识别结果的误差，确定所述信息识别模型的损失函数是否收敛；

当所述损失函数收敛时，所述信息识别模型训练结束。

可选地，所述系统还包括：序列发生模块，用于根据所述控制参数产生射频序列或梯度序列，所述射频序列被射频线圈执行以产生射频场，所述梯度序列被梯度线圈执行以产生梯度场。

可选地，所述系统还包括成像扫描模块，用于当对所述磁共振完成校准或者监测符合设定条件时，执行成像扫描序列，以对待扫描对象进行磁共振成像。

本发明实施例所提供的磁共振系统可执行本发明任意实施例所提供的磁共振系统控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例九

图9是本发明实施例四中的计算机设备的结构示意图。图9示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备412的框图。图9显示的计算机设备412仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，计算机设备412以通用计算设备的形式表现。计算机设备412的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元416，系统存储器428，连接不同系统组件(包括系统存储器428和处理单元416)的总线418。

总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。示例性的，计算机设备412可以与磁共振成像设备相连接，接收磁共振成像设备采集的数据，并根据用户的输入控制磁共振成像设备的使用。

计算机设备412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)430和/或高速缓存存储器432。计算机设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图9未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储器428可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块442的程序/实用工具440，可以存储在例如存储器428中，这样的程序模块442包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块442通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向设备、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备412交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备412能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口422进行。并且，计算机设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器420通过总线418与计算机设备412的其它模块通信。应当明白，尽管图9中未示出，可以结合计算机设备412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元416通过运行存储在系统存储器428中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的磁共振系统控制方法，该方法主要包括：

在预设fov下，获取待扫描对象的检测数据；

将所述检测数据输入信息识别模型；

从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所述被扫描部位的几何形态信息；

根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。

对应地，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的磁共振系统控制方法，该方法主要包括：

在预设fov下，获取待扫描对象的检测数据；

将所述检测数据输入信息识别模型；

从所述信息识别模型输出所述检测数据对应的待扫描对象的被扫描部位信息，其中，所述被扫描部位信息包括所述被扫描部位所属的组织和所述被扫描部位的几何形态信息；

根据所述被扫描部位信息确定控制参数，以得到与所述被扫描部位相适应的fov。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。