磁共振动态成像方法及系统

摘要

一种磁共振动态成像方法，包括如下步骤：在视野中进行扫描得到并行采样数据；对所述并行采样数据进行部分可分离函数模型重建得到混叠数据；对所述混叠数据进行图像重建得到最终的动态图像。上述磁共振动态成像方法及系统中，获取视野中的并行采样数据，对获取的并行采样数据进行部分可分离函数算法重建得到混叠数据，即利用并行采集的方式快速采集数据，并通过部分可分离函数算法重建，以利用部分可分离函数模型和并行成像的优势，在实现高分辨动态磁共振成像的同时，缩短数据采集时间。与现有部分可分离函数模型方法相比，在采样数据量较少的情况下可以获得较高质量的动态磁共振图像。

主权项

一种磁共振动态成像方法，包括如下步骤：在视野中进行扫描得到并行采样数据；对所述并行采样数据进行部分可分离函数重建得到混叠数据S(k,t)；对所述混叠数据进行图像重建得到动态图像；其中，对所述并行采样数据进行可分离函数重建得到混叠数据的步骤为：从所述并行采样数据中获取导航数据集和图像数据集；通过所述导航数据集和图像数据集计算得到混叠数据；其中，通过所述导航数据集和图像数据集计算得到混叠数据的具体步骤包括：构建部分可分离函数模型其中，{c_l(k)}为空间基函数，时间基函数，L为频率成分参数；对所述部分可分离函数模型从最优化问题求解方面可以描述为其中，所述时间基函数的计算方法为：对采集到的所述导航数据集抽取成导航数据矩阵：对所述导航数据矩阵C进行奇异值分解得到其中，{λ_l}为所述导航数据矩阵C中按降序排列的奇异值，{μ_l}和是所述导航数据矩阵C的左特征向量和右特征向量；取前L个左特征向量作为部分可分离函数模型中的时间基函数，即：所述频率成分参数通过公式${\left|\right|C-\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}{\lambda }_l{\mu }_l{v}_l^H\left|\right|}_2=\underset{\mathrm{rank}\left(B\right)\le L}{\min }{\left|\right|C-B\left|\right|}_2={\lambda }_{L+1}$或${\left|\right|C-\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}{\lambda }_l{\mu }_l{v}_l^H\left|\right|}_F=\underset{\mathrm{rank}\left(B\right)\le L}{\min }{\left|\right|C-B\left|\right|}_F=\sqrt{\underset{l=L+1}{\overset{\min \{Q,N\}}{\Sigma }}{\lambda }_l}$以及噪声水平来确定；所述空间基函数的计算公式为：其中，为时间基函数(l＝1,2,…,L,n＝1,2,…,N),为待预测的空间基函数，为图像数据集(p＝1,2,…,P,n＝1,2,…N)。