一種基於自適應卷積核的磁共振相位圖的背景場去除方法與流程

2023-04-30 20:14:31

本發明涉及，特別是一種基於自適應卷積核的磁共振相位圖的背景場去除方法。
背景技術：
：磁化率定義為物質放入外磁場後的磁敏感性反應，是物質的固有屬性。磁共振成像(magneticresonanceimaging,mri)中，每一種物質在放入磁場後都可以得到一定程度的磁化，磁化與磁場大小及組織的磁化率成正比。如果施加一個足夠長的te，自旋頻率不同的質子間將形成明顯的相位差別，從而在相位圖上區別出磁敏感性不同的組織。定量磁化率成像(quantitativesusceptibilitymapping,qsm)利用梯度回波數據的相位信息產生組織的磁場特性圖。qsm通過求解關於感應磁場分布的病態逆問題，由測得的相位圖像導出潛在的組織體磁化率的定量圖，在醫學磁共振成像領域具有廣闊的應用前景。qsm技術有助於分辨並量化特定生物標記，如鐵、鈣、釓和超順磁性氧化鐵納米顆粒(spio)，已經廣泛應用於腦損傷，多發性硬化症、多種神經退行性疾病、骨骼礦化以及動脈粥樣硬化的研究中，對此類疾病的臨床診斷具有重要意義。qsm還能夠對活體組織神經束和腦白質纖維進行非入侵式檢測，為神經纖維成像研究提供新的對比機制，這對於神經影像學定量的連接性研究和生物物理研究非常重要。利用相位信息計算定量磁化率圖之前，必須通過預處理對相位圖像進行校正，包括相位解纏繞和去除背景場。磁化率成像對於局部磁場不均勻性特別敏感，在某些磁化率差異特別大的區域，如顱底的含氣鼻竇部位，會造成局部特別強的相位偽影，使我們無法有效觀察及利用感興趣區的相位信息。傳統的高通濾波器方法假設背景場是緩慢變化的，雖然可以較好的去除背景低頻相位擾動，但是可能從大的解剖結構上將一些生理和病理相關的相位信息去除，尤其在嚴重磁場不均勻的區域，並不能完全濾除背景的相位改變，從而殘留大量的背景相位。因此，在應用相位圖之前如何對其進行有效的相位校正是定量磁化率成像的首要關鍵問題。受物理原理啟發，近來提出的偶極場投影方法(pdf)建立在hilbert空間的投影理論之上，即voi內部和外部的組織磁化率源產生的磁場近似正交，該方法去除背景場的有效性優於傳統方法，但是在組織的邊界或是組織—空氣的交界面仍存在問題。因為方法的基本假設的有效性在邊界處受到限制，而且難以區分邊界處的磁場變化來自內部的組織磁化率還是外部的組織源。相位數據複雜諧波偽影抑制算法(sharp)假設voi外部的背景在voi內滿足調和函數性質，可用歸一化的球均值卷積核求解。由於採用球均值卷積核，sharp方法在voi邊緣區域的體素因與voi外的無效信號做卷積運算而導致邊緣模糊，模糊點的數量正比於所用球體的直徑，需要被剔除。實際中smv濾波的過程中邊界常存在殘餘相位誤差，這是由於空氣—組織的交界處高磁化率差異導致的。這個殘餘誤差在去卷積濾波的過程中被進一步放大，放大的尺度與球體的直徑成反比。可見，採用大直徑的球均值卷積核會減小相位誤差，但是不足在於導致剔除較多邊界點。針對sharp存在的上述缺陷，研究人員提出變卷積核半徑sharp法(v-sharp)，正則化sharp法(resharp)和拉普拉斯方程邊界值法(lbv)等改進方法。磁化率映射的不準確主要是由感興趣區域外的磁化率引起的背景場分布不均勻導致的，例如軀幹和頭部以及組織—組織和空氣—組織的交界面。相位處理過程中，常對變化比較激烈的背景場和組織結構交界處的磁化率差異估計不足，故上述的背景場去除方法均無法有效的抑制強磁化率變化引入的相位偏差。由於腦組織與鼻竇或顱骨的交界處存在很強的磁化率變化現象，為了降低對後續qsm重建準確性的影響，現有方法使用掩模板將該區域的腦組織從voi中去除以減少相位殘餘。然而組織結構交界處往往含有重要的醫學信息，因算法的局限性而導致腦組織完整性的缺失，將使我們無法獲取完整的大腦診斷信息，這不利於qsm技術的臨床應用。因此，在去除強磁化率變化區域的腦組織背景場時，現有方法仍存在不足，有待進一步提高。技術實現要素：本發明的主要目的在於克服現有技術中的上述缺陷，根據相位的水平集能量值，構造尺度可調的高斯核函數，提出一種基於自適應卷積核的磁共振相位圖的背景場去除方法。本發明採用如下技術方案：一種基於自適應卷積核的磁共振相位圖的背景場去除方法，其特徵在於：利用水平集函數創建解纏繞相位圖的能量泛函；根據求解得到的相位水平集能量提取出磁化率區域變化的顯著度，並逐個體素的創建自適應高斯卷積核；採用自適應高斯卷積核去除背景場。優選的，所述利用水平集函數創建解纏繞相位圖的能量泛函，其模型為其中：ψ為水平集函數，f1(x)和f2(x)為灰度擬合函數，αi是權係數，y是以x為中心的局部圖像域中任意點的坐標；i(y)表示點y的灰度值，s為局部圖像域的尺度，由二維高斯核函數ks定義；為弧長約束項，為水平集正則項，μ和ν為權常數，和div分別為梯度算子和散度算子，d為單位衝擊函數。優選的，所述的採用能量泛函求解得到的相位水平集函數值，構造自適應的高斯卷積核，其定義為其中：標準差σ由當前體素的水平集函數值ψ(x,y,z)和該點所處層面的水平集均值ψ0(z)之比調製，表示為σ(x,y,z)＝rψ0(z)/cψ(x,y,z)；常數c用於調節比值ψ0(z)/ψ(x,y,z)與卷積核標準差σ之間的關係。優選的，根據水平集函數值將感興趣區域劃分為不均勻背景場和均勻背景場兩個區域，採用不同的卷積核去除背景場，其模型為其中：為單位衝擊函數，bloc為局部場，為中間變量，ρsgk為自適應高斯卷積核，ρsmv為球均值核。優選的，所述磁化率變化顯著的區域為不均勻背景場，採用自適應高斯卷積核ρsgk去除背景場；而磁化率變化不明顯的區域為均勻背景場，採用球均值核ρsmv作卷積去除背景場。由上述對本發明的描述可知，與現有技術相比，本發明具有如下有益效果：1.本發明採用水平集函數創建解纏繞相位圖的能量泛函，根據求解得到的相位水平集能量提取出磁化率顯著變化的區域，並逐個體素的創建自適應高斯卷積核。卷積核自適應可調的權重和半徑能夠有效去除背景場，抑制強磁化率變化導致的偽影，防止邊緣信息丟失。2.本發明的方法根據各體素的水平集函數值將感興趣區域劃分為不均勻背景場和均勻背景場兩個區域，採用不同的卷積核去除背景場。用於人腦定量磁化率成像時，本方法能夠獲得準確局部場的同時有效保留鼻竇周圍組織以及腦組織與顱骨交界處的結構完整性，其效果明顯優於現有的方法。附圖說明圖1為活體人腦磁共振數據圖。(a)解纏繞相位圖，(b)水平集函數值圖，(c)局部場圖，(d)磁化率圖。圖2為數值仿真數據實驗圖。(a)仿真的局部場圖，(b)v-sharp計算得到的局部場圖，(c)resharp計算得到的局部場圖，(d)r-sharp計算得到的局部場圖，(e)仿真的磁化率圖，(f)由v-sharp得到的局部場重建磁化率圖，(g)由resharp得到的局部場重建磁化率圖，(h)由r-sharp得到的局部場重建磁化率圖。圖3為釓溶液體模數據實驗圖。(a)含有相位殘餘的局部場圖，(b)v-sharp計算得到的局部場圖，(c)resharp計算得到的局部場圖，(d)r-sharp計算得到的局部場圖。圖4為活體人腦去除背景場後的局部場圖，包含橫截面，矢狀面和冠狀面三個方向。(a)v-sharp局部場圖，(b)resharp局部場圖，(c)r-sharp局部場圖。圖5為活體人腦重建出的磁化率圖，包含橫截面，矢狀面和冠狀面三個方向。(a)v-sharp對應的磁化率圖，(b)resharp對應的磁化率圖，(c)r-sharp對應的磁化率圖,(d)多方向cosmos磁化率圖。具體實施方式以下通過具體實施方式對本發明作進一步的描述。一種基於自適應卷積核的磁共振相位圖的背景場去除方法，利用水平集函數創建解纏繞相位圖的能量泛函，其模型為水平集函數ψ演化的主要驅動能量是相位圖中各點的局部能量項在圖像域的積分，局部能量項表徵局部灰度值與相應的灰度擬合函數f1(x)和f2(x)的近似度。αi是權係數，y是以x為中心的局部圖像域中任意點的坐標，i(y)表示點y的灰度值，局部圖像域的尺度為s，由二維高斯核函數ks定義。為了提高水平集的演化速度以及穩定性，引入弧長約束項和水平集正則項其中μ和ν為權常數，和div分別為梯度算子和散度算子，δ為單位衝擊函數。圖像的能量泛函具有很強的克服圖像灰度不均勻性的特點，因此將能量泛函應用於解纏繞後的人腦相位圖，當由局部能量驅動的水平集曲線停留在同質區域邊界時，水平集函數可以準確區分出不同磁化率值的組織，克服了相位圖像對比度低的問題。而後，根據求解得到的相位水平集能量提取出磁化率區域變化的顯著度，並逐個體素的創建自適應高斯卷積核，採用能量泛函求解得到的相位水平集函數值，構造自適應的高斯卷積核，定義為通過水平集函數值檢測出磁化率顯著變化的區域，逐個體素的創建高斯卷積核，標準差σ由當前體素的水平集函數值ψ(x,y,z)和該點所處層面的水平集均值ψ0(z)之比調製，表示為σ(x,y,z)＝rψ0(z)/cψ(x,y,z)；其中常數c用於調節比值ψ0(z)/ψ(x,y,z)與卷積核標準差σ之間的關係。根據水平集函數值將感興趣區域劃分為不均勻背景場和均勻背景場兩個區域，採用不同的卷積核去除背景場，其模型為其中δ為單位衝擊函數，bloc為局部場，為中間變量。卷積核半徑隨著體素逼近感興趣區域(volumeofinterest,voi)邊緣而減小，卷積核的權重由水平集函數值調製。卷積核自適應可調的權重和半徑能夠有效抑制感興趣區域外的組織或外部信號對卷積結果的影響，從而有效去除區域的背景場，抑制強磁化率變化導致的偽影，防止邊緣信息丟失，保留由組織產生的局部場信息。磁化率變化顯著的區域背景場分布不均勻，採用自適應高斯卷積核ρsgk去除背景場；而磁化率變化不明顯的區域背景場分布均勻，採用球均值核ρsmv作卷積去除背景場。利用水平集函數值逐個體素的創建自適應卷積核，當前體素的水平集函數值越高則核的標準差越小，即卷積核的中心點權重越大，而周圍點權重衰減的越快速。卷積核半徑隨著體素逼近感興趣區域邊緣而減小，卷積核的權重由水平集函數值調製。卷積核自適應可調的權重和半徑能夠有效抑制感興趣區域外的組織或信號對卷積結果的影響，從而有效去除背景場，抑制強磁化率變化導致的偽影，防止邊緣信息丟失。例如，人腦中鼻竇附近組織的背景場強度通常比局部場高一到二個數量級，通過水平集函數值調製高斯核的中心權重使之接近於1，可有效地消除背景場成分，減少相位殘餘。另外，腦組織與顱骨交界處，採用調製的高中心權值卷積核，因其周圍點權值接近於0而能夠在卷積運算時很好地抑制voi外部的無效信號，防止腦組織邊緣區域被模糊化，保護voi的完整性。應用舉例解纏繞後的活體人腦磁共振相位圖及其對應的水平集函數值如圖1所示，水平集函數值圖在鼻竇周圍以及腦組織與顱骨交界處表現出明顯的等級差異，這有助於更好地設計自適應卷積核，針對區域不同程度的磁化率變化，獲得不同的高斯核權重分布，從而取得自適應的背景場去除效果，有效抑制磁化率偽影。為驗證本發明提出的基於自適應卷積核的背景場去除方法r-sharp能夠在強磁化率變化區域中有效地去除背景場、獲得準確的局部場，選取v-sharp和resharp作為背景場去除對比算法，採用數值仿真數據、體模仿真數據和活體人腦數據分別進行試驗驗證。對比實驗中三種算法卷積核的半徑均初始化為6；隨著體素靠近voi邊緣，半徑逐漸減小；當體素位於voi邊緣上時，核半徑等於1。為進一步驗證結果的準確性，將得到的局部場圖作磁化率反演計算其定量磁化率圖，比較估計出的磁化率值與參考值的差異程度。採用均方根誤差(rmse)，平均結構相似度(mssim)和組織的磁化率均值來定量評價實驗結果。首先進行數值仿真實驗。創建一個128ⅹ128ⅹ64的大橢球體用於仿真人腦，在大橢球體中放置四個小的橢球體分別仿真鼻竇、血管、蒼白球和尾狀核，相應的磁化率值為9.4ppm，0.3ppm，0.1ppm和0.05ppm，如圖2e所示。在仿真圖中加入與幅值圖比值滿足snr＝40的高斯白噪聲。r-sharp算法中水平集函數的參數經過優化設置為α1＝1,α2＝1000,μ＝0.5,v＝0.65,s＝5，自適應卷積核的調整參數c＝1.8；v-sharp算法中奇異值分解的截斷閾值tsvd＝0.05；resharp算法的正則化參數λ＝0.05。三種方法估算出來的局部場與磁化率反演結果分別如圖2(b-d)及圖2(f-h)所示。在局部場圖中，v-sharp和resharp兩種方法在仿真鼻竇周圍存在很強的相位殘餘，如箭頭所示處，這些相位殘餘相應地在重建的磁化率圖上產生嚴重偽影。相反，r-sharp方法在抑制相位殘餘上具有明顯優勢。實驗結果的定量評價結果如表1和表2所示，可見本發明的方法各項評級指標均顯著優於對比方法。表1：數值仿真數據實驗結果的評價指標對比度量v-sharpresharpr-sharprmse0.0110.1740.070mssim0.6110.7810.926表2：數值仿真數據實驗結果的磁化率值對比真實值v-sharpresharpr-sharp0.050.035±0.0250.042±0.0240.041±0.0090.100.139±0.0420.154±0.0430.107±0.0100.300.304±0.0050.308±0.0030.298±0.007其次進行釓溶液體模數據實驗驗證。實驗數據在3t飛利浦人體成像儀上採集得到，採用三維梯度回波序列，成像參數為te/δte/tr＝3/3/35ms，回波個數10，成像視野為120×120mm×120mm，層厚1.5mm。採用同樣的優化方法，r-sharp算法中水平集函數的參數設置為α1＝α2＝1,μ＝0.5,v＝0.65,s＝5，自適應卷積核的調整參數c＝1.8；v-sharp算法中奇異值分解的截斷閾值tsvd＝0.12；resharp算法的正則化參數λ＝0.004。實驗分別採集含有兩支釓溶液試管的體模與取出釓溶液試管的體模，通過laplacian相位解纏繞和多回波線性擬合得到相位數據。將兩次採集的相位數據做差值，得到的局部場圖作為參照用的標準場圖，如圖3a所示，在釓溶液與空氣交界處由於強烈的磁化率變化，存在很明顯的背景場相位殘餘，如箭頭所示。採用v-sharp方法無法完全將該相位殘餘消除，如圖3b所示；採用resharp方法，對殘餘相位的抑制作用優於v-sharp方法；然而，使用本發明方法r-sharp則能很好地消除相位殘餘，顯著優於其他二者。與標準場圖對照，三種方法v-sharp，resharp和r-sharp獲得的局部場圖rmse值分別為2.674，2.167和2.155。最後進行活體人腦數據實驗驗證。實驗數據在7t飛利浦人體成像儀上，使用32通道的頭部線圈採集得到。採用三維梯度回波序列，成像參數為tr＝45ms，te1＝2ms，δte＝2ms，回波個數8，成像視野為220mm×220mm×110mm，層厚1mm，數據矩陣為224×224×110。採用同樣的優化方法，r-sharp算法中水平集函數的參數設置為α1＝α2＝1,μ＝0.5,v＝0.65,s＝5，自適應卷積核的調整參數c＝1.8；v-sharp算法中奇異值分解的截斷閾值tsvd＝0.12；resharp算法的正則化參數λ＝0.005。圖4列出了v-sharp，resharp和r-sharp三種方法的去背景場結果，由三個方向分別示出。由圖可見，在鼻竇周圍的腦組織(如箭頭所示)，v-sharp方法無法正確地除去背景場的幹擾，表現為高亮的光斑，掩蓋了組織的真實結構信息。resharp方法較v-sharp雖有提升，但仍存在明顯的相位殘餘，而r-sharp方法則很好地去除了相位殘餘信息，復原了鼻竇處組織的真實信息。採用v-sharp，resharp估計出的局部場圖進行磁化率圖像重建，相位殘餘將導致陰影狀的磁化率偽影，從而無法分辨該區域的腦組織結構細節，如圖5a-b。然而，採用r-sharp的局部場圖重建磁化率圖，抑制偽影優勢明顯，能夠辨別鼻竇處組織結構細節，重建結果更接近於由多方向採樣數據計算出的cosmos定量磁化率圖。三種方法v-sharp，resharp和r-sharp獲得的磁化率圖rmse值分別為0.017,0.015和0.011；mssim值分別為r-sharp0.861，v-sharp0.813和resharp0.775。上述僅為本發明的具體實施方式，但本發明的設計構思並不局限於此，凡利用此構思對本發明進行非實質性的改動，均應屬於侵犯本發明保護範圍的行為。當前第1頁12