Способ, устройство и система для реконструкции магнитно-резонансного изображения

Способ, устройство и система для реконструкции магнитно-резонансного изображения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники

Настоящее изобретение относится к обработке медицинских изображений, более конкретно, к способам и системам для реконструкции магнитно-резонансных (МР) изображений целевых объектов из их частично семплированных (недосемплированных) спектров Фурье, полученных множеством так называемых приемных катушек.

Уровень техники

Магнитно-резонансная томография (МРТ) является неинвазивным методом визуализации, который широко применяется в диагностике благодаря его отличной способности визуализировать как анатомические структуры, так и физиологические функции.

В основу МРТ положены принципы ядерного магнитного резонанса. Переменное магнитное поле и радиочастотный (РЧ) сигнал используются для возбуждения атомов водорода, чтобы получить информацию о распределении протонной плотности в теле (человека). Набор так называемых “приемных катушек” принимает отклик от возбужденных атомов водорода. Приемная катушка представляет собой совокупность радиоантенны (катушки), РЧ приемника, усилителя, детектора и некоторых других элементов, которые реализуют прием, усиление, синхронизацию и преобразование сигнала в цифровую форму. Современные магнитно-резонансные (МР) сканеры содержат несколько описанных выше приемных РЧ катушек.

Следует отметить, что множество приемных РЧ катушек получает не результирующее медицинское изображение подлежащего визуализации целевого объекта, а его пространственный дискретный спектр Фурье. Такой спектр обычно называют “k-пространством”. Если используется всего одна приемная РЧ катушка, то получают одно k-пространство. Если используется множество приемных РЧ катушек, то МР сканер формирует несколько k-пространств, соответствующих различным приемным РЧ катушкам, получающим собственный сигнал от целевого объекта в соответствии с пространственным положением и индивидуальными параметрами данной приемной катушки. Поэтому k-пространства различных приемных катушек называют многокатушечным k-пространством. Это многокатушечное k-пространство может быть полностью семплированным или недосемплированным (частично семплированным). Недосемплирование означает, что часть (возможно, большая часть) многокатушечного k-пространства пропускается во время процедуры сбора данных. Причиной служит тот факт, что процедура сканирования занимает очень много времени и пропуск значительной части подлежащего сканированию многокатушечного k-пространства сокращает время сбора данных. В настоящее время сбор данных недосемплированных многокатушечных k-пространств получил широкое распространение. В случае частичного семплирования несемплированные позиции k-пространств заполняются некоторыми исходными значениями, обычно нулями.

Примеры реконструкции МРТ из недосемплированных k-пространств имеют, как правило, низкое качество и сильно искажены вследствие наложения спектральных компонент. Чтобы повысить качество реконструкции целевых объектов, применяются различные процедуры постобработки. Некоторые авторы оценивают чувствительность приемных РЧ катушек для реконструкции целевого объекта непосредственно из множества измерений, искаженных наложением спектральных компонент: см. SENSE [K. P. Pruessmann et al. SENSE: sensitivity encoding for fast MRI. Magn. Reson. Med. 42, 952-962 (1999)] и его обобщенный вариант GSENSE [K. P. Pruessmann et al, "Advances in Sensitivity Encoding With Arbitrary k-Space Trajectories," Magn Reson Med. 46, 638-651 (2001)]. В других методах пропущенные спектральные элементы многокатушечного k-пространства пересчитываются непосредственно с применением межкатушечных функциональных отношений, обычно именуемых как “карты чувствительности катушки”. Наиболее репрезентативными методами такого типа являются SMASH и GRAPPA (см. Blaimer M. et al. “SMASH, SENSE, PILS, GRAPPA: how to choose the optimal method,” Top Magn. Reson. Imaging. 15, 223-236 (2004) более подробно). В патентных документах US 8222900 B2, US 2014/0218026 A1 предложены различные варианты GRAPPA, применяемые для обработки k-пространств. В патентах US 8427156 B2 и US 7884604 B2 карты чувствительности катушки используются в неявной форме. Однако следует отметить, что карты чувствительности катушки очень трудно оценить точно. Кроме того, эта процедура занимает много времени. Другой известный метод - расширенный метод функций Лагранжа (см., например, WO 2013/067546 A1) - является трудоемким и сложным в вычислениях. Потому применение описанных выше методов на практике не вполне целесообразно.

Известны также альтернативные методы реконструкции МРТ, основанные на разреженной аппроксимации. Одним из таких методов является метод оценки по его разреженному представлению (CS) (Compressed sensing, CS, метод восстановления/оценки сигнала по его разреженному представлению), основная идея которого заключается в том, что реальные сигналы/изображения являются, в основном, разреженными в некоторой области и их можно восстановить точно (с допустимым качеством), используя меньшее количество семплов, чем количество неизвестных. Суть состоит в том, чтобы найти подходящее разреженное представление объекта в избыточных базисах. Основополагающий метод CS, разработанный Donoho [US 2006/0029279], демонстрирует, что для точной реконструкции МР изображений используемые k-пространства не обязательно должны быть полностью семплированными. Метод CS использует разреженность объекта в любом измерении и демонстрирует большой потенциал, поэтому на сегодняшний день он является основополагающим методом. Однако ввиду слишком общей вариационной постановки задачи оптимизации существует необходимость конкретизировать это разреживающее преобразование. Существует множество методов реконструкции сигнала/изображения, основанных на разреженной аппроксимации объекта, которые различаются используемыми базами и разреживающими преобразованиями. В частности, в публикации международной заявки WO 2002/031756 A1 аппроксимация объекта основана на базисе функций, сходных с вейвлетами, в патенте US 8699773 B2 – на специфичных свойствах изображения, названных «кластерами подобия», а в патентной заявке US 2010/0239143 A1 - на использовании разреженного набора данных из ранее принятых полностью семплированных изображений. Упомянутые выше патентные документы не используют специфики МР изображений, и эти методы не адаптированы к конкретным свойствам МР изображений в отличие от других известных методов, а именно, методов разреженной аппроксимации с использованием словаря.

Как и в методе GSENSE и и подобных ему, в подходе «объединенной разреженности» используется избыточная информация о целевом объекте. Однако, чтобы существенно повысить качество реконструкции, используется современный метод CS (см. R. Otazo et al, "Combination of compressed sensing and parallel imaging for highly accelerated first-pass cardiac perfusion MRI," Magn Reson Med. 64, 767-776 (2010)]). В патенте US 8587307 B2 используется метод CS с параллельным МРТ (пМРТ) для восстановления результирующего изображения из исходных свернутых изображений посредством SENSE. В US 2013/0099786 A1 объединенная разреженность реализуется в пМРТ посредством алгоритма SENSE или PARS.

Важным элементом всех алгоритмов CS является инициализация измеренного недосемплированного многокатушечного k-пространства: почти все авторы публикуют результаты для случая с заполнением нулями по умолчанию. Ряд патентных документов (см., например, WO 2014/075005 A1, WO 2012/144957 A1 и CN 103505207 A) описывают реконструкцию МРТ посредством итеративного распределенного алгоритма Брегмана (Split Bregman), но никто не использует этот алгоритм в сценарии типа GSENSE для инициализации. Между тем, комбинация CS-подхода (метода оценки по разреженному представлению) и заполнения несемплированных позиций измеренного многокатушечного k-пространства более точными и приемлемыми значениями может обеспечить большие преимущества. Упомянутая инициализация с помощью комбинированной версии распределенного алгоритма Брегмана является ключевым элементом предлагаемого алгоритма реконструкции МРТ-изображения методом CS.

С развитием параллельного приема данных изображений МРТ процесс значительно ускорился благодаря избыточной информации об объекте, получаемой из множества приемных катушек. Кроме того, МРТ с множеством приемников может обеспечить более высокий коэффициент сигнал-шум по сравнению с однокатушечными методами МРТ. В то же время, увеличение числа элементов приводит к получению наборов данных большего размера, следовательно, к большему объему вычислений при реконструкции, особенно в случае трехмерных k-пространств. Эту проблему эффективно решают алгоритмы «сжатия катушек» (Coil Compression) (см. например, WO 2012/123921 и T. Zhang et al, "Coil compression for accelerated imaging with Cartesian sampling," Magn Reson Med. 69, 571-582 (2013)]), в которых применяется сжатие данных из множества приемных РЧ катушек в уменьшенное представление на основе так называемых виртуальных приемных катушек. «Сжатие катушек» (СК) использует линейную комбинацию необработанных данных без изменения семплирования спектра, поэтому k-пространство виртуальной приемной катушки представляется в виде взвешенной суммы k-пространств, полученных из приемных РЧ катушек. Метод вычисления (оценки) весовых коэффициентов выходит за рамки описания настоящего изобретения. Преимущество метода СК состоит в том, что он позволяет обрабатывать k-пространства для большого числа приемных катушек.

В настоящем изобретении для обучения словаря для реконструкции изображения методом CS используется алгоритм K-SVD (см. документы WO 2006/106508 A2, US 2012/0177128 и M. Aharon, M. Elad, и A. Bruckstein, "K-SVD: An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation," IEEE Trans. Image Process. 54, 4311-4322 (2006). Словарь обучают заранее на группе полностью семплированных МР изображений. Процедура обучения словаря выходит за рамки объема настоящего изобретения.

Из всех рассмотренных выше способов наиболее близкой к предложенному способу реконструкции МРТ комбинированным методом CS с применением множества словарей является заявка US 2013/0099786 A1.

Сущность изобретения

Предложенное изобретение и его варианты направлены на способ и систему для реконструкции МР изображений из сильно недосемплированного многокатушечного k-пространства. Общее время сбора данных зависит от числа семплов, поэтому простейшим методом ускорения процедуры сбора МР данных является уменьшение количества семплируемых частот и реконструкция МР изображения только из спектров частично семплированного k-пространства.

В способе согласно изобретению предложено объединить преимущества методов пМРТ и CS, но в отличие от обычных методов предлагается использовать современную разработку известной реконструкции МРТ методом CS, построенную на предварительном обучении словаря неравновеликими патчами (фрагментами изображения) (см. соответствующую заявку RU 2014117696 A1). Разреженная аппроксимация с использованием словаря, применяемая к одному так называемому объединенному изображению, чередуется с реконструкцией измеренных семплов в многокатушечном k-пространстве. Кроме того, для разреженной аппроксимации можно использовать несколько заранее вычисленных словарей, нацеленных на различные мелкие признаки различных частот. В этом состоит существенное отличие предложенного метода от аналогичных методов.

Недосемплирование многокатушечного k-пространства выполняется с помощью МРТ сканера согласно заранее определенной схеме семплирования (обычно именуемой как “маска семплирования”) представленной в виде двоичного массива. “1” в маске семплирования означает, что текущая пространственная частота (точечный спектр k-пространства в соответствующей позиции) должна семплироваться МР сканером, а “0” означает, что соответствующая частота не должна семплироваться. Результат семплирования в соответствии с описанной схемой представляет собой недосемплированное k-пространство. Недосемплированные значения в полученном k-пространстве заполняются некоторыми исходными значениями, обычно нулями. Следует отметить, что маска семплирования одинакова для всех используемых приемных РЧ катушек; таким образом, в данном способе за входное многокатушечное k-пространство принимается множество спектров идентично недосемплированных k-пространств, полученных из различных приемных катушек. Чем меньше количество семплированных частот, тем выше степень недосемплирования многокатушечного k-пространства.

Целью настоящего изобретения является обеспечение МР визуализации приемлемого качества для целевого объекта посредством описанной обработки такого недосемплированного многокатушечного k-пространства, полученного из МР сканера.

В настоящем изобретении используется метод оценки по разреженному представлению для реконструкции МР изображения, в частности, для разреженной аппроксимации объекта, основанной на различных предварительно вычисленных словарях с неравновеликими патчами. Настоящее изобретение, в общем, заключается в следующем. Комбинация разреженной аппроксимации методом CS с использованием словаря с объединенной разреженностью параллельного МРТ позволяет эффективно агрегировать данные из различных приемных катушек. Это позволяет подавить шум измерений, обеспечить относительно быструю реконструкцию и отфильтровать сильные искажения вследствие наложения спектральных компонент. Кроме того, метод CS с использованием словаря является более гибким, чем постоянные базовые функции (например, вейвлеты), потому что в данном случае нет необходимости выбирать подходящее разрежающее преобразование, так как оно адаптируется к специфике МРТ посредством обучения словарей. Эффективность инициализации данных предложенным новым комбинированным распределенным алгоритмом Брегмана и разреженной аппроксимацией объекта с применением множества словарей обеспечивает значительное повышение степени сходимости и позволяет реконструировать мелкие детали изображения даже в случае высокой степени недосемплирования. Разложение на множество полос частот, используемое для обработки отдельных полос частот многокатушечного k-пространства, дополнительно повышает качество реконструкции благодаря большей разреженности в полосе частот.

Согласно одному аспекту настоящего изобретения предложено устройство для получения изображений с помощью магнитно-резонансной томографии. Устройство содержит:

магнитно-резонансный сканер, имеющий, по меньшей мере, одну приемную катушку, выполненную с возможностью получения частичного k-пространства,

сервер реконструкции, включающий в себя процессор и запоминающее устройство, соединенное с процессором,

пульт оператора,

причем процессор выполнен с возможностью выполнения реконструкции недосемплированного многокатушечного k-пространства, полученного из магнитно-резонансного сканера, комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей, и выполнения предварительной обработки данных, и пульт оператора содержит контроллер и устройство отображения, выполненное с возможностью визуализации реконструированного магнитно-резонансного изображения.

В дополнительном варианте изобретения предварительная обработка данных включает в себя инициализацию k-пространства и сжатие данных.

В дополнительном варианте изобретения контроллер выполнен с возможностью контролирования результатов работы устройства.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения предложена система для реконструкции магнитно-резонансного изображения. Система содержит:

блок получения данных, выполненный с возможностью получения недосемплированного многокатушечного k-пространства,

сервер реконструкции, включающий в себя блок предварительной обработки многокатушечного k-пространства и блок реконструкции комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей,

пульт оператора для контроля и визуализации реконструкции магнитно-резонансного изображения.

В дополнительном варианте изобретения блок предварительной обработки содержит блок семплирования данных, блок оценки чувствительности и блок предварительной обработки.

В дополнительном варианте изобретения блок реконструкции комбинированным методом разреженной аппроксимации содержит блок разреженной аппроксимации и блок реконструкции магнитно-резонансного (МР) изображения методом оценки по разреженному представлению (CS).

В дополнительном варианте изобретения пульт оператора дополнительно выполнен с возможностью: приема ввода от оператора для запуска реконструкции изображения, формирования команды реконструкции изображения и передачи этой команды в сервер реконструкции; и сервер реконструкции дополнительно выполнен с возможностью приема команды из пульта оператора и выполнения реконструкции изображения.

В дополнительном варианте изобретения сервер реконструкции дополнительно выполнен с возможностью реализации реконструкции комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей относительно каждой полосы частот и содержит:

блок семплирования данных, выполненный с возможностью создания маски семплирования для определения частот семплирования в данных многокатушечного k-пространства;

блок оценки чувствительности, выполненный с возможностью оценки карт чувствительности катушек на основании семплированных данных многокатушечного k-пространства;

блок предварительной обработки, выполненный с возможностью заполнения несемплированных позиций в многокатушечном k-пространстве исходными значениями, полученными с помощью комбинированного распределенного алгоритма Брегмана;

блок разреженной аппроксимации, выполненный с возможностью обучения ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения словарей для разреженной аппроксимации с применением множества словарей;

блок реконструкции магнитно-резонансного изображения методом оценки по разреженному представлению, выполненный с возможностью осуществления реконструкции магнитно-резонансного изображения комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей для многокатушечного k-пространства.

В дополнительном варианте изобретения блок предварительной обработки дополнительно выполнен с возможностью реализации комбинированного распределенного итеративного алгоритма Брегмана и содержит:

блок контроля и обновления, выполненный с возможностью контролирования условий для внешнего и внутреннего цикла комбинированного распределенного алгоритма Брегмана, обновления внешних параметров алгоритма на каждом внешнем цикле, отправки многокатушечного k-пространства в блок восстановления измерений или блок объединения в зависимости от условия для внешнего цикла;

блок ввода чувствительности, выполненный с возможностью приема карт чувствительности катушки, используемых для операций объединения и распределения;

блок объединения, предназначенный для выполнения обратного преобразования Фурье для многокатушечного k-пространства с его последующим объединением картами чувствительности катушки и отправки результирующего объединенного изображения объемного целевого объекта в блок оценки объекта;

блок оценки объекта, выполненный с возможностью пересчета разреженной аппроксимации объекта путем минимизации критериальной функции, включающей ℓ1-норму, и отправки результата в блок обновления внутренних параметров;

блок обновления внутренних параметров, выполненный с возможностью обновления соответствующих параметров и повторной отправки обновления объекта в блок распределения;

блок распределения, выполненный с возможностью распределения разреженной аппроксимации объекта картами чувствительности катушек, вычисления преобразования Фурье результирующих изображений катушек и возвращения обновленного многокатушечного k-пространства в блок контроля и обновления;

блок восстановления измерений, выполненный с возможностью приема реконструированного многокатушечного k-пространства из блока контроля и обновления и восстановления семплированных данных k-пространства в их первоначально измеренные значения.

В дополнительном варианте изобретения блок разреженной аппроксимации дополнительно выполнен с возможностью реализации обучения словаря для разреженной аппроксимации объекта с применением множества словарей и содержит:

блок сбора изображений, выполненный с возможностью сбора набора данных магнитно-резонансных изображений целевых объектов и отправки их в блок обучения словарей и в блок разреженной аппроксимации;

блок обучения словаря, выполненный с возможностью обучения ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения словарей в зависимости от входных данных, отправки результирующего ориентированного на исходные изображения словаря в блок разреженной аппроксимации, отправки ориентированного на остаточные значения словаря в блок аппроксимации остаточных значений и отправки вычисленных ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения словарей в блок вывода словаря;

блок разреженной аппроксимации, выполненный с возможностью вычисления разреженной аппроксимации магнитно-резонансных изображений посредством вычисленного словаря; отправки остаточных значений, вычисленных как разность между исходными магнитно-резонансными изображениями и их аппроксимацией, в блок обучения словаря и в блок аппроксимации остаточных значений;

блок аппроксимации остаточных значений, выполненный с возможностью вычисления аппроксимации остаточных значений, полученных из блока разреженной аппроксимации вычисленным, ориентированным на остаточные значения словарем;

блок вывода словаря, выполненный с возможностью сохранения вычисленных ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения словарей.

В дополнительном варианте изобретения блок реконструкции магнитно-резонансного изображения методом оценки по разреженному представлению дополнительно выполнен с возможностью реализации алгоритма реконструкции магнитно-резонансного изображения комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей и содержит:

блок управления, выполненный с возможностью управления блоком запуска и блоком ввода словаря;

блок ввода словаря, выполненный с возможностью приема ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения словарей и отправки их в блок аппроксимации с применением множества словарей;

блок восстановления измерений, выполненный с возможностью восстановления данных k-пространства в семплированных позициях в их первоначально измеренные значения;

блок запуска, являющийся переключателем, выполненным с возможностью отправки многокатушечного k-пространства из блока восстановления измерений в блок объединения или в блок вывода k-пространства в зависимости от сигнала из блока управления;

блок ввода чувствительности, выполненный с возможностью приема карт чувствительности катушки, используемых для операций объединения и распределения;

блок объединения, выполненный с возможностью получения объединенного изображения из многокатушечного k-пространства;

блок аппроксимации с применением множества словарей, выполненный с возможностью выполнения разреженной аппроксимации с применением множества словарей объединенного изображения, полученного из блока объединения, и отправки результата в блок распределения;

блок распределения, выполненный с возможностью вычисления многокатушечного k-пространства из аппроксимации изображения;

блок вывода k-пространства, выполненный с возможностью вывода реконструированного многокатушечного k-пространства.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения предложен способ для реконструкции магнитно-резонансного изображения. Способ заключается в следующем:

получают данные частично семплированного k-пространства,

заполняют несемплированные позиции многокатушечного k-пространства начальным приближением,

осуществляют сжатие катушек многокатушечного k-пространства,

осуществляют разложение многокатушечного k-пространства на множество полос частот с получением ряда отдельных многокатушечных k-пространств, соответствующих различным полосам частот,

оценивают карты чувствительности катушки из полученных данных k-пространств,

осуществляют реконструкцию, комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей, каждого отдельного многокатушечного k-пространства, соответствующего определенной полосе частот,

вычисляют результирующее многокатушечное k-пространство посредством агрегации реконструированных многокатушечных k-пространств, соответствующих различным полосам частот,

вычисляют результирующее магнитно-резонансное изображение из вычисленного многокатушечного k-пространства.

В дополнительном варианте на этапе осуществления реконструкции комбинированным методом разреженной аппроксимации с использованием множества словарей для каждой полосы частот:

вычисляют объединенное изображение из многокатушечного k-пространства,

осуществляют разреженную аппроксимацию объединенного изображения с применением множества словарей,

вычисляют многокатушечное k-пространство из аппроксимации изображения,

восстанавливают данные измеренного k-пространства.

В дополнительном варианте на этапе осуществления разреженной аппроксимации с применением множества словарей:

осуществляют разреженное кодирование с применением множества основанных на фрагментах словарей,

аппроксимируют изображение из полученных разреженных кодов.

В дополнительном варианте изобретения упомянутое получение объединенного изображения из многокатушечного k-пространства выполняют посредством обратного преобразования Фурье для каждой катушки многокатушечного k-пространства и проецирования результирующих изображений катушек на карты чувствительности катушки в каждом пространственном положении.

В дополнительном варианте изобретения упомянутое вычисление многокатушечного k-пространства из изображения выполняют посредством изменения масштаба карт чувствительности катушки на значение изображения в каждом пространственном положении и преобразования Фурье каждого результирующего изображения катушки.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые несемплированные позиции k-пространства заполняют постоянными произвольными комплексными значениями или значениями, полученными посредством комбинированного распределенного итеративного алгоритма Брегмана.

В дополнительном варианте изобретения упомянутый комбинированный распределенный алгоритм Брегмана отличается от обычного распределенного алгоритма Брегмана агрегацией многокатушечного k-пространства, использующего объединенную разреженность.

В дополнительном варианте изобретения при упомянутой разреженной аппроксимации объединенного изображения извлекают перекрывающиеся патчи из изображения, осуществляют разреженную аппроксимацию этих патчей с помощью словарей и собирают аппроксимированные патчи в аппроксимацию изображения с их наложением.

В дополнительном варианте изобретения упомянутую разреженную аппроксимацию фрагментов выполняют посредством разреженного разложения патчей на разреженные коды с использованием одного словаря с последующей сборкой разреженных кодов с использованием этого словаря.

В дополнительном варианте изобретения упомянутую разреженную аппроксимацию патчей выполняют методом с применением множества словарей, согласно которому: патчи аппроксимируют словарем, ориентированным на исходные изображения, сравнивают вычисленную аппроксимацию патчей с исходными патчами, вычисляют соответствующую разность, аппроксимируют результирующее остаточное значение словарем, ориентированным на остаточные значения, и вычисляют окончательную аппроксимацию патчей как сумму аппроксимаций с помощью словаря, ориентированного на исходные изображения, и словаря, ориентированного на остаточные значения.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые используемые словари предварительно обучают с использованием патчей, извлеченных из набора полностью семплированных магнитно-резонансных изображений.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые патчи являются неравновеликими и соотношение их сторон выбирают с учетом степени анизотропии схемы семплирования.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые патчи имеют одинаковый размер для изотропной схемы семплирования.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые словари обучают отдельно для каждой полосы частот, полученной при разложении на множество полос частот.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые словари обучают с нацеливанием их на конкретные признаки изображения в зависимости от изменчивости интересующей области.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые предварительно вычисленные словари с разномасштабными атомами содержат базисные элементы (атомы) с информативными участками разного размера.

В дополнительном варианте изобретения упомянутые атомы в словарях с разномасштабными атомами имеют неинформативные участки, заполненные нулями.

В дополнительном варианте изобретения упомянутый словарь итеративно заменяют другими словарями во время реконструкции магнитно-резонансного изображения комбинированным методом разреженной аппроксимации.

В дополнительном варианте изобретения упомянутое разреженное разложение выполняют посредством минимизации числа ненулевых компонентов разложения патчей в линейную комбинацию элементов словаря.

В дополнительном варианте изобретения упомянутый словарь подвергают ортогонализации так, чтобы для каждого словаря набор его элементов был представлен как набор векторов с ортонормальным базисом.

В дополнительном варианте изобретения упомянутое множество словарей обучают посредством процедуры, заключающейся в том, что:

собирают набор данных изображений приемлемого качества магнитно-резонансных целевых объектов;

обучают основанный на фрагментах, ориентированный на исходные изображения словарь с использованием собранных изображений;

аппроксимируют фрагменты изображений обученным, ориентированным на исходные изображения словарем;

вычисляют разности между фрагментами изображений и их разреженной аппроксимацией и собирают набор данных вычисленных остаточных значений;

обучают основанный на фрагментах, ориентированный на остаточные значения словарь с использованием набора данных остаточных значений.

В дополнительном варианте изобретения при упомянутом разложении на множество полос частот создают многокатушечные k-пространства, соответствующие полосам частот, при этом каждое созданное k-пространство содержит данные из соответствующей полосы частот введенного многокатушечного k-пространства, а другие позиции созданного k-пространства заполняют нулями и отмечают как измеренные.

В дополнительном варианте способа дополнительно отображают реконструированное изображение на устройстве отображения.

В дополнительном варианте способа ориентированные на исходные изображения и на остаточные значения словари обучают с помощью алгоритма K-SVD.

В дополнительном варианте изобретения способа дополнительно передают реконструированное магнитно-резонансное изображение на пульт оператора.

Технический результат настоящего изобретения заключается в том, что оно позволяет получить МР изображения хорошего качества за минимальное время (поскольку полученные данные являются недосемплированными, общее время их сбора уменьшается пропорционально, приблизительно в 4-6 раз), т.е. по сравнению с известными аналогами настоящее изобретение позволяет существенно ускорить сбор данных, обеспечив при этом МР изображение сопоставимого или лучшего качества.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 иллюстрирует основные этапы предложенного способа реконструкции МРТ комбинированным методом CS.

Фиг. 2 изображает алгоритм инициализации данных, основанной на комбинированном итеративном распределенном алгоритме Брегмана.

Фиг. 3 иллюстрирует способ реконструкции комбинированным методом CS с использованием словарей.

фиг. 4 иллюстрирует разреженную аппроксимацию патчей с использованием одного словаря.

фиг. 5 иллюстрирует разреженную аппроксимацию фрагментов с применением множества словарей.

фиг. 6 иллюстрирует разреженную аппроксимацию с использованием словарей: (a) разложение МР изображения по патчам применительно к словарям с (b) разномасштабными базисными элементами (атомами) и (c) базисными элементами, ориентированными на целевые объекты.

Фиг. 7 иллюстрирует обучение словарей - ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения.

Фиг. 8 иллюстрирует систему реконструкции МРТ комбинированным методом CS.

Фиг. 9 иллюстрирует блок реконструкции МРТ методом CS с применением множества словарей.

Фиг. 10 иллюстрирует систему обучения словарей - ориентированного на исходные изображения и ориентированного на остаточные значения.

Фиг. 11 иллюстрирует систему примерного аппаратного варианта воплощения изобретения для реконструкции МРТ комбинированным методом CS.

Фиг. 12 иллюстрирует предложенную систему для реконструкции комбинированным распределенным алгоритмом Брегмана.

Фиг. 13 иллюстрирует пользовательский сценарий 1.

фиг. 14 иллюстрирует пользовательский сценарий 2.

фиг. 15 иллюстрирует пользовательский сценарий 3.

Подробное описание

Согласно изобретению предложены способ, устройство и система для реконструкции методом CS МР изображений объемных целевых объектов из множества сильно недосемплированных k-пространств, полученных множеством приемных РЧ катушек. Процедура МРТ - очень времязатратная, поэтому целью настоящего изобретения является сокращение времени вычислений. В современных медицинских учреждениях МРТ является одним из широко используемых и необходимых средств медицинской диагностики. Обычно МР изображение объемного целевого объекта сильно искажено шумом и наложением спектральных компонент, поэтому целью настоящего изобретения является повышение качества реконструированного изображения. Интенсивность восстанавливаемого изображения объекта пропорциональна протонной плотности исследуемого сканируемого объекта. Информацию о пространственном распределении протонной плотности объекта получают посредством объединения динамически формируемого магнитного поля с РЧ излучением в МР сканере. Для создания изображения сканируемого объекта набор приемных РЧ катушек получает сигнал отклика от возбужденных атомов водорода. Радиочастотная приемная катушка представляет собой совокупность радиоантенны, РЧ приемника, усилителя, детектора и ряда других элементов, которые реализуют прием, усиление, синхронизацию и преобразование сигнала в цифровую форму. В современном, выпускаемом серийно МРТ сканере для одновременного получения ответного сигнала от объекта используется набор приемных катушек. Приемные катушки имеют различные пространственные положения и установки параметров. Такое параллельное получение данных приводит к большому избытку информации о целевом объекте, используемой при реконструкции комбинированным методом CS. Время сбора данных можно сократить посредством частичного семплирования (недосемплирования) k-пространств. Недосемплирование k-пространства выполняется в соответствии с заранее определенной маской семплирования, одинаковой для всех приемных катушек. Значения в несемплированных позициях заполняются некими исходными значениями (обычно нулями). Такое недосемплированное многокатушечное k-пространство используется в качестве ввода в предложенный алгоритм реконструкции МРТ методом CS, показанный на фиг. 1.

Настоящее изобретение не накладывает ограничений на технические характеристики и конфигурацию антенн приемных катушек.

В соответствии с примерным вариантом осуществления изобретения способ содержит три основных стадии, которые можно определить в упрощенном виде след