申请/专利权人：北京邮电大学

申请日：2022-10-21

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN115356672B

主分类号：G01R33/46

分类号：G01R33/46;G01N24/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2022.12.06#实质审查的生效;2022.11.18#公开

摘要：本发明提供一种多维磁共振成像方法、系统及存储介质，所述方法包括：确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数，所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间；基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化，得到优化后的第二采集参数；基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数，并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集；根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法缩短了多维磁共振信号的采集时间。

主权项：1.一种多维磁共振成像方法，其特征在于，所述方法包括：确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数，所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间；基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化，得到优化后的第二采集参数；基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数，并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集；根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱；其中，所述优化算法为遗传算法；基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化，得到优化后的第二采集参数，包括：利用所述第一采集参数生成初始种群；构建多目标的适应度函数；基于所述多目标的适应度函数计算所述初始种群中各个体的适应度值；对所述初始种群进行选择、交叉以及变异操作，得到子代种群，基于所述子代种群得到帕累托最优解，所述帕累托最优解为优化后的第二采集参数；构建多目标的适应度函数，包括：基于所述第一采集参数构建初始核函数，对所述初始核函数进行奇异值分解；基于所述初始核函数的奇异值、实验时间以及扩散敏感梯度值构建多目标的适应度函数；所述多目标的适应度函数为： ；其中，y1、y2、y3、y4均为目标函数，n为初始核函数的奇异值个数，Sn为初始核函数的奇异值，为奇异值阈值，TI为实验时间或等待时间，b为扩散敏感梯度值；根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱，包括：根据采集到的所述磁共振信号提取各单体素的采样数据；基于各单体素的采样数据通过拉普拉斯变换算法确定各所述单体素的多维磁共振分布；确定所述被测样品的感兴趣区域；对所述感兴趣区域内的各所述单体素的多维磁共振分布进行积分得到所述被测样品的多参数图谱；基于各单体素的采样数据通过拉普拉斯变换算法确定各所述单体素的多维磁共振分布，包括：基于所述各单体素的采样数据及所述初始核函数得到各所述单体素的合成多维磁共振信号；通过拉普拉斯变换算法得到所述合成多维磁共振信号对应的多维磁共振分布；在所述合成多维磁共振信号与采集到的对应单体素的多维磁共振信号之间的均方误差小于阈值时，所述合成多维磁共振信号对应的多维磁共振分布为相应单体素的重构后的多维磁共振分布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 多维磁共振成像方法、系统及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD