一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化方法，依次包括：(1)利用IVIM雙指數模型對采集的多b值圖像進行量化參數估計，獲得各個量化參數值(D,D*,f)及擬合精確度(R2)；(2)再利用獲得的擬合精確度于對應位置上優化步長進行加權；(3)根據不同位置上擬合精確度加權的步長來對我們構建的目標函數進行優化，獲得最終的運動矯正變形場結果；本發明對多b值的彌散加權成像運動矯正效果更好。
【專利說明】
一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化 方法
技術領域
[0001] 本發明屬于磁共振圖像處理領域，具體涉及不同模態磁共振圖像間的運動矯正優 化方法。
【背景技術】
[0002] 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)由于其無電離福射、能夠獲得豐 富的組織對比度信息以及具有非入侵式檢測等優點，已廣泛應用于臨床醫學影像檢查。彌 散加權成像(Diffusion Weighted Imaging，DWI)因其能夠在分子學水平上觀測到組織內 水分子的運動而獲得十分廣泛的應用。定性和定量的分析水分子的擴散運動越來越受到廣 泛的關注。然而要獲得定量的結果需要不同程度加權的彌散圖像，然后對不同程度加權的 彌散圖像進行參數估計。現如今存在許多對水分子進行定量的參數估計模型，然而這些模 型都要求不同程度加權的彌散圖像間要完全對齊。由于磁共振數據采集較為緩慢，不同程 度加權的彌散圖像間由于心跳，呼吸等影響難免會存在運動。運動矯正是獲得準確的量化 參數估計的前提。呼吸觸發的圖像采集方式能夠一定限度上抑制運動，但是呼吸觸發的方 式需要更多的采集時間，并且呼吸不規律時，運動會同樣存在。圖像配準就成為了不可或缺 的預處理步驟，然而，彌散加權圖像的信號會隨著b值的增大而衰減，這就導致不同b值圖像 間信號強度存在較大的差異。現存的各種配準的模型方法，不能很好地矯正彌散加權圖像 的運動。

【發明內容】

[0003] 本發明的目的在于針對現有技術采集到的彌散加權圖像不同b值間存在運動，導 致量化參數估計的不準確性。用本發明優化方法來矯正運動，從而獲取更加準確的量化參 數。
[0004] 本發明的上述目的通過如下技術方案實現：
[0005] -種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正方法，依次包括如下步 驟：
[0006] (1)利用IVIM雙指數模型對采集的多彌散權重系數值b圖像進行量化參數估計，獲 得水分子擴散系數D、微循環血流灌注系數D*、灌注分數f及擬合精確度R 2;
[0007] (2)再利用獲得的擬合精確度計算步長權重，于對應位置上對步長進行加權操作；
[0008] (3)根據不同位置上擬合精確度加權的步長來對我們構建的目標函數進行優化， 獲得最終的運動矯正變形場結果。
[0009] 作為一種優選的技術方案，所述步驟(1)中，根據采集數據點和IV頂雙指數模型的 關系Sb/S〇 = f · e-b'D*+(l-f) · e-b'D擬合獲得各個參數值(0,0*彳），其中沁為與彌散加權程 度相關的值，S b為對應b值觀測到的信號強度，So為b = 0時的信號強度;根據采集數據點和擬 合數據點的關系來求得擬合精確度
4&為采集數據點和擬合數據點的離差平 方和，SST為采集數據點的平均值。
[0010]作為一種優選的技術方案，步驟（2)中，根據擬合精確度與步長權重的關系 ?(i?2) =e-μ2計算獲得權重矩陣ω (R2)，其中R2為擬合精確度，h為用于放大擬合精確度差異 的因子。
[0011]作為一種優選的技術方案，步驟(3)中，采用加權的權重 來更新變形場，其中T1為上一步獲得的變形場，T1+1為用所求權重更新的變形場，μ為優化的 步長，目標函數的梯度。
[0012] 作為一種優選的技術方案，步驟（3)中，采用目標函數Ε(Τ)=_ΕΜ?(Α，Τ(Β))+λ · ESMClth(T)來求解運動矯正的變形場，其中ΕΜΙ(Α，Τ(Β))為圖像Α與矯正后的圖像Β的互信息 量，E SMClth(T)是對變形場進行約束項，λ為權重因子，用于平衡圖像間互信息量和變形場的 平滑性。
[0013] 采用了上述技術方案，本發明的有益效果為:相比于現存的確定一個全局的步長 的優化方法，本發明所提出的基于擬合精確度加權的優化方法，利用有關變形場的先驗信 息來對變形場進行優化，可以跳出某些局部極值，找到更優的變形場。
【附圖說明】
[0014] 利用附圖對本發明作進一步的說明，但附圖中的內容不構成對本發明的任何限 制。
[0015] 圖1為本發明一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化方法的 步長權重圖；
[0016] 圖2為肝臟結果比較圖。
【具體實施方式】
[0017] 下面結合具體的實施例對本發明進行詳細描述。
[0018] 如圖1所示，一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正方法，依次包 括如下步驟：
[0019] 步驟一、利用IVIM雙指數模型對采集的多彌散權重系數值b圖像進行量化參數估 計，獲得水分子擴散系數D、微循環血流灌注系數D*、灌注分數f及擬合精確度R 2。
[0020] 根據采集數據點和IVIM雙指數模型的關系Sb/So = f · eTb'w+(l-f) · eTb'D擬合獲 得各個參數值(D，D*，f)，其中，b為與彌散加權程度相關的值，S b為對應b值觀測到的信號強 度，So為b = 0時的信號強度；根據采集數據點和擬合數據點的關系來求得擬合精確度
6&為采集數據點和擬合數據點的離差平方和，SST為采集數據點的平均值。
[0021 ]步驟二、再利用獲得的擬合精確度于對應位置上通過求解目標函數來優化步長進 行加權。
[0022] 根據擬合精確度與步長權重的關系β/爐）=e^計算獲得權重矩陣co(R2)，其中 R 2為擬合精確度，h為用于放大擬合精確度差異的因子。
[0023] 步驟三、根據不同位置上擬合精確度加權的步長來對我們構建的目標函數進行優 化，獲得最終的運動矯正變形場結果。
[0024]
?來更新變形場，其中T1為上一步獲得的變 形場，τ1+1為用所求權重更新的變形場，μ為優化的步長，目標函數的梯度。
[0025] 采用目標函數E(T)=-EMI(A，T(B))+λ·Esm。。th(T)來求解運動矯正的變形場，其中 ΕΜΙ(Α，Τ(Β))為圖像Α與矯正后的圖像Β的互信息量，Ε_〇*(Τ)是對變形場進行約束項，λ為權 重因子，用于平衡圖像間互信息量和變形場的平滑性。
[0026] 由于我們所得到的變形場不是每一個體素的變形場，我們需要對變形場進行插 值。變形場處理后的圖像未必每個點都能落在其整數位置上，我們還需要對變形后的圖像 進行插值，才能獲取最終的輸出圖像。為了獲得較好的輸出圖像，我們采用Β樣條進行數據 插值。如圖2所示，為肝臟結果比較圖，其中（a)為運動矯正的參考圖像，（b)為黃色區域放大 的效果圖，紅色邊界為從參考圖像中提取的邊界，（c)，（f)，（i)為運動矯正前b值分別為 150,400和1000的圖，（d)，（g)，（ j)為全局的步長優化b值分別為150,400和1000的運動矯正 結果，（e)，（h)，（k)為采用本發明的方法獲得的運功矯正結果圖
[0027] 與現有技術中的優化方法相比較。本發明中利用變形場的先驗信息，使用加權的 步長，能夠跳出目標函數的某些局部極值點，獲得更好的運動矯正效果。
[0028]經過實驗證明，本發明的方法能夠很好的矯正彌散加權成像中的運功。
【主權項】
1. 一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正方法，其特征在于：依次包 括如下步驟： (1) 利用IVIM雙指數模型對采集的多彌散權重系數值b圖像進行量化參數估計，獲得水 分子擴散系數D、微循環血流灌注系數D*、灌注分數f及擬合精確度R2; (2) 再利用獲得的擬合精確度計算步長權重，于對應位置上對步長進行加權操作； (3) 根據不同位置上擬合精確度加權的步長來對我們構建的目標函數進行優化，獲得 最終的運動矯正變形場結果。2. 根據權利要求1所述的一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化 方法，其特征在于：所述步驟（1)中，根據采集數據點和IVIM雙指數模型的關系擬合獲得各個參數值(D，D*，f)，其中，b為與彌散加權程度相 關的值，Sb為對應b值觀測到的信號強度，So為b = 0時的信號強度； 根據采集數據點和擬合數據點的關系來求得擬合精確度，SSe為采集數據 點和擬合數據點的離差平方和，SSt為采集數據點的平均值。3. 根據權利要求1所述的一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化 方法，其特征在于:步驟(2)中，根據擬合精確度與步長權重的關系如知）十算獲得權 重矩陣ω(Κ2)，其中R2為擬合精確度，h為用于放大擬合精確度差異的因子。4. 根據權利要求1所述的一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化 方法，其特征在于:步驟(3)中，采用加權的權重杉更新變形場，其 中了1為上一步獲得的變形場，TW為用所求權重更新的變形場，μ為優化的步長，巧恣目標函 數的梯度。5. 根據權利要求1所述的一種基于擬合精確度加權步長的彌散加權成像運動矯正優化 方法，其特征在于:步驟(3)中，采用目標函數Ε(Τ) = -Εμι(A，Τ(Β)) +λ · EsmDDth(Τ)來求解運動 矯正的變形場，其中Emi(A，T(B))為圖像A與矯正后的圖像B的互信息量，EsmDDth(T)是對變形 場進行約束項，λ為權重因子，用于平衡圖像間互信息量和變形場的平滑性。
【文檔編號】G06T5/00GK106097262SQ201610391030
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月2日 公開號201610391030.9, CN 106097262 A, CN 106097262A, CN 201610391030, CN-A-106097262, CN106097262 A, CN106097262A, CN201610391030, CN201610391030.9
【發明人】后桂榮, 郭義昊, 盧振泰, 張靜, 馮前進, 陳武凡, 許乙凱, 馮衍秋
【申請人】南方醫科大學