用于使用非相干采样和冗余haar子波的动态磁共振成像的图像重建的制作方法
【技术领域】
[0001] 本申请要求下述部分的权益，它们的公开由此通过引用被明确地包含：在2012年 9 月 26 日提交的题目为 "Sparse Learning in Parallel Magnetic Resonance Imaging" 并且被分配序号N〇.61/705,799的美国临时申请；以及，在2012年9月26日提交的题目 为"Cardiac MRI Reconstruction with Incoherent Sampling and Weighted Redundant Haar Wavelets"并且被分配序号No. 61/705, 805的美国临时申请。
技术领域
[0002]
[0003] 本公开总体上涉及磁共振成像（MRI)系统，并且更具体地涉及并行传输MRI系统。
【背景技术】
[0004] 磁共振成像（MRI)是广泛用于观看人体的结构和/或功能的医疗成像技术。MRI 系统提供软组织对比，诸如用于诊断许多软组织疾病。MRI系统一般实现两阶段方法。第一 阶段是激发阶段，其中，使用主极化磁场仏和射频（RF)激发脉来在受试者中建立磁 共振信号。第二阶段是获取阶段，其中，该系统接收电磁信号，该电磁信号在激发脉冲&结 束后作为受激核放松被发射回以与主磁场对齐。这两个阶段被成对地重复，以获取足以构 造图像的数据。
[0005] 较高的磁场强度扫描器近来已经用于改善图像信噪比和对比度。然而，在RF激发 磁场的幅度上的空间变化随着例如7特斯拉的主磁场强度而出现。跨越感兴趣的区域 的激发的该不期望的非均匀通常被称为"中心增亮"、"B/不均匀"或"翻转角不均匀"。
[0006] 新一代MRI系统已经产生具有空间定制的激发模式的RF脉冲以通过激发不均匀 的空间逆而减轻&+不均匀。在这些系统中，通过例如整体天线的个别杆的独立射频发送信 道来并行发送多个射频脉冲串。被称为"并行发送"或"并行激发"的该方法利用在多元件 RF线圈阵列的不同空间轮廓之中的变化。除了 不均匀的减轻之外，并行激发已经使得 几个重要应用成为可能，包括柔性成形激发体积。
[0007] 并行发送也已经用于减少获取时间。在阵列中的个别线圈之间的灵敏度上的变化 用于减少在成像过程中涉及的梯度编码的数量。
[0008] 减少的获取时间和其他进步已经使得用于研宄对象的运动的动态MRI过程成为 可能。例如，动态MRI成像已经用于心脏的电影成像。尽管减少了梯度编码的数量，减少的 获取时间已经维持了图像质量。
[0009] 尽管如此，但是动态成像的时间分辨率仍然受益于在获取时间的进一步的减少。 经常在空间分辨率和时间分辨率之间作出折中。通常实现欠采样技术以获得其获取时间上 的进一步节省。例如，可以每隔一行获取扫描数据，以将获取时间减半。
【发明内容】
[0010] 使用其中优化最小化问题的迭代过程来对于欠采样或非相干地采样的扫描数据 实现在磁共振成像（MRI)系统中的图像重建。该最小化问题基于线圈灵敏度曲线和冗余 Haar 子波变换（Haar wavelet transform) 〇
[0011] 根据一个方面，用于包括多个线圈的MRI系统的图像重建的方法包括：获得由MRI 系统捕获的k空间扫描数据，所述k空间扫描数据表示时间上的欠采样区域；使用处理器为 所述多个线圈的每一个线圈确定所述区域的相应线圈灵敏度曲线；并且，使用所述处理器 经由最小化问题的优化从所述k空间扫描数据迭代地重建用于所述区域的动态图像。所述 最小化问题是所确定的线圈灵敏度曲线和所述动态图像的冗余Haar子波变换的函数。
[0012] 根据另一个方面，计算机程序产品用于实现用于包括多个线圈的MRI系统的图像 重建的方法。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机可读存储介质，其上存储了计算 机可执行指令，所述计算机可执行指令当被计算系统的一个或多个处理器执行时使得所述 计算系统执行所述方法。所述方法包括：获得由所述MRI系统捕获的k空间扫描数据，所 述k空间扫描数据表示时间上的欠采样区域；为所述多个线圈的每一个线圈估计用于所述 欠采样区域的相应线圈灵敏度曲线；并且，经由最小化问题的优化从所述k空间扫描数据 迭代地重建用于所述欠采样区域的动态图像。所述最小化问题包括基于所述欠采样区域的 所述动态图像的傅立叶变换和所述估计的线圈灵敏度曲线的第一项，并且进一步包括第二 项，第二项包括所述动态图像的加权的冗余Haar子波变换。
[0013] 根据又一个方面，数据处理系统用于包括多个线圈的MRI系统。所述数据处理系 统包括：存储器，其中，存储线圈灵敏度估计指令和迭代重建指令；数据存储设备，其中，存 储由所述MRI系统捕获的k空间扫描数据，所述k空间扫描数据表示时间上的欠采样区域； 以及，处理器，其耦合到所述存储器和所述数据存储设备，并且被配置为执行所述线圈灵敏 度估计指令以为所述多个线圈的每一个线圈估计用于所述欠采样区域的相应线圈灵敏度 曲线。所述处理器被进一步配置为执行所述迭代重建指令，以经由最小化问题的优化从所 述k空间扫描数据重建用于所述欠采样区域的动态图像。所述最小化问题包括基于所述欠 采样区域的所述动态图像的傅立叶变换和所述估计的线圈灵敏度曲线的第一项，并且进一 步包括第二项，该第二项包括所述动态图像的加权的冗余Haar子波变换。
【附图说明】
[0014] 图1是磁共振成像（MRI)系统的一个实施例的框图。
[0015] 图2是根据一个实施例的图1的MRI系统的RF系统和其他组件的框图，用于描述 RF系统的并行传输架构。
[0016] 图3是根据一个实施例的数据处理系统（诸如图1的MRI系统的数据处理服务器 和/或工作站）的框图。
[0017] 图4是由图3的数据处理服务器或工作站和/或图1的MRI系统的另一个组件实 现的并行传输MRI方法的一个实施例的流程图。
[0018] 图5A和5B是根据所公开的方法和系统的一个实施例重建的图像的示例。
【具体实施方式】
[0019] 描述在电影或动态磁共振成像（MRI)系统中的图像重建技术。该重建技术包括迭 代过程，其使用冗余Haar子波变换来利用在图像之中和之间的空间和时间相关性以补偿 在MRI扫描过程期间的欠采样。可以将冗余Haar子波变换加权以在迭代重建期间强调时 间相关性。
[0020] 所公开的实施例的迭代重建技术向要优化的最小化问题内并入目标图像的先验 知识。该目标图像具有已知的特性，该已知特性的识别可以用于从欠采样的扫描数据重建 图像。该目标图像的已知特性被目标图像的Haar子波变换的稀疏性表示。目标图像的Haar 子波变换在以下意义上稀疏：通过变换计算出的梯度图像包括具有值〇的多个像素。例如， 如果在垂直方向上的许多相邻像素具有相同的值，则指向垂直梯度的Haar子波变换产生 许多零值像素。要解决或优化的最小化问题被配置为并入这样的稀疏性的先验知识。
[0021] 所公开的实施例被配置为在利用非相干采样的同时重建动态图像。该非相干采样 包含如下所述地欠采样k空间以减少获取时间并改善时间分辨率。在实时成像中，存在不 足以获取多于几个梯度编码的时间。非相干采样被配置为提供适当的采样模式。所公开的 实施例可以使用多种不同的采样模式，包括笛卡尔（Cartesian)和径向采样模式。在重建 期间，可以对欠采样的动态图像使用根据采样模式的傅立叶变换。
[0022] 所公开的实施例的MRI系统被配置为用于使用多个线圈的并行成像。并行成像利 用在接收阵列中的各个线圈元件之间在灵敏度上的差别来减少梯度编码的数量。尽管欠采 样的k空间扫描数据，所公开的实施例使用不同的线圈灵敏度来用于图像重建。
[0023] 所公开的实施例估计或另外确定每一个线圈的线圈灵敏度曲线。可以基于要成像 的区域的预扫描或其他参考扫描来确定该线圈灵敏度曲线。替代地或附加地，可以基于用 于产生用于图像重建的数据的扫描来确定线圈灵敏度曲线。在一些情况下，可以使用基于 特征向量的方法来估计线圈灵敏度。可以使用其他方法，包括例如平方和技术，如下所述。
[0024] 虽然