磁共振图像的重建方法和电子设备

本发明涉及磁共振成像，尤其涉及一种磁共振图像的重建方法和电子设备。

背景技术：

1、磁共振图像，例如化学交换饱和转移磁共振图像(chemical exchangesaturation transfer magnetic resonance imaging，cest mri)、多对比度mri图像等，可用于肿瘤、中风等疾病的临床检测中。

2、对于cest mri图像，由于人体内蛋白质、多肽、肌酸、谷氨酸等物质中的氢质子频率不同于水分子中氢质子的共振频率，且这些物质中的氢质子的磁化矢量可与水中氢质子的磁化矢量发生交换效应，因此可以通过对人体组织施加特定频率的饱和射频脉冲，使得这些物质中的氢质子达到饱和状态。由于化学交换效应的存在，水信号强度下降，通过检测水信号强度的变化，可以间接反应体内多种物质的交换速率与浓度信息。因此，cest技术可以作为活体内生物物质的检测器。通常cest需要采集不同频率饱和脉冲作用下的mr图像，进而绘制z谱图来研究特定频率偏移下的化学交换信息。通过分析所绘制的z谱图，可以提取所需的cest信号。

3、然而，由于cest需要先后采集同一解剖结构下多个饱和频率的图像，期间持续数秒的饱和脉冲需要被重复地施加，因此cest mri技术面临扫描时间较长的问题。常规cest序列通常会选择采集较多的饱和频率点的数量，从而保证z谱图拥有足够的cest信息；但是，为了让扫描时间处在临床可接受的范围内，将被迫牺牲cest图像的图像分辨率。因此，如何在临床可接受的时间范围内，采集高分辨率的图像，一直是cest mri领域的研究热点。

4、近年来，出现了一系列技术致力于解决cest mri扫描时间长，图像分辨率有限的问题。在扫描序列方面，出现了稳态cest序列、使用快速读出模块的cest序列等快速扫描序列，它们可以在时间相同的前提下采集更多的饱和频率点，但缺点是仍然无法从本质上改进图像的分辨率。在重建技术方面，部分技术使用并行成像、压缩感知等方法，能够从欠采样的数据中恢复出完整的cest图像，从而提高图像的分辨率，但缺点在于，对数据进行欠采样后的重建通常会牺牲图像质量，不利于进行后续的cest定量分析。

5、对于多对比度mri图像，由于人体内不同区域，或者同一区域内不同器官、组织的化学成分以及所处的内环境不同，使得单一对比度的mri图像能够提供的用于临床诊断的信息是有限的。在多对比度mri图像中，通过使用不同的te(回波时间)、tr(重复时间)参数，以及施加不同的饱和脉冲与梯度磁场，可以激发不同环境下的氢质子。因此，不同对比度的图像可以为临床诊断上提供互补的信息，有利于疾病的早期、精确诊断。

6、然而，由于多对比度mri成像技术需要先后采集多个模态的图像，不同模态的图像的采集难点不同。例如，t2加权成像相对于t1加权成像来说，由于需要相对更长的te和tr，若要实现采集相同分辨率的图像，则t2加权成像所需的扫描时间相较于t1加权成像会更长。长时间的扫描将会给医疗系统带来负担，也可能导致病人的不适，还容易加剧运动伪影。在传统的采集方式下，高分辨率、无运动伪影二者是难以兼得的。因此，如何在临床可接受的时间范围内，采集高分辨率、受运动伪影的影响程度低或不受运动伪影影响的多对比度mri图像，是现阶段多对比度mri成像技术的研究热点。

7、近年来，出现了一系列技术致力于解决多对比度mri图像分辨率在分辨率高、运动伪影少两个方面难以兼得的问题。在成像序列方面，出现了风车序列、门控补偿序列等抗伪影序列，能够有效地抑制运动伪影，但是它们的缺点是通常只能应用在某些特定的场景中。在重建技术方面，通过并行成像、压缩感知等方式，可以从欠采样的数据中直接重建出高分辨率的图像，通过节省采样时间的方式来减轻运动伪影，但是它们的缺点是对欠采样的图像进行重建时会损失图像的质量，对后续的定量分析与精确诊断不利。在深度学习相关技术方面，部分方法利用卷积神经网络提取多对比度mri图像中的特征，将不同对比度mri图像的特征融合，从而生成高分辨率、运动伪影少的图像，但缺点是卷积神经网络提取特征的感受野较窄，无法提取足够的全局特征，从而导致所生成图像的质量降低。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种磁共振图像的重建方法和电子设备，以得到高质量的cest图像，便于cest定量分析，以及得到不同对比度的磁共振图像，便于疾病的早期、精确诊断。

2、为解决上述技术问题，本发明第一方面实施例提出了一种磁共振图像的重建方法，包括：确定磁共振图像的重建需求；若所述重建需求为第一需求，则利用预先训练好的第一重建模型根据低分辨率化学交换饱和转移cest图像，得到伪高分辨率cest图像，并利用预先训练好的第二重建模型根据所述伪高分辨率cest图像，得到高分辨率cest图像；若所述重建需求为第二需求，则利用预先训练好的第三重建模型根据第一模态的高分辨率磁共振图像和第二模态的低分辨率磁共振图像，得到所述第二模态的高分辨率磁共振图像。

3、另外，本发明实施例的磁共振图像的重建方法还可以具有如下附加的技术特征：

4、根据本发明的一个实施例，所述第一重建模型包括：多个第一残差密集模块、第一通道维度串联模块、像素混洗模块，多个所述第一残差密集模块依次连接，并分别与所述第一通道维度串联模块连接，所述第一通道维度串联模块与所述像素混洗模块连接；其中，第一个所述第一残差密集模块用以输入低分辨率cest图像，所述像素混洗模块用以对所述通道维度串联模块的输出图像进行像素混洗。

5、根据本发明的一个实施例，所述第一重建模型的训练过程包括：获取数据集，其中，所述训练数据集的数据包括t1加权、t2加权、质子密度加权三种模态的图像，该图像包括作为所述第一重建模型输入的低分辨率图像，以及作为标签的与输入同一模态的高分辨率图像；通过下式对所述数据集中配准好的不同模态图像进行风格叠加：

6、imix＝α1it1+α2it2+α3ipd

7、其中，imix表示风格叠加图像，it1、it2、ipd分别表示配准好的t1加权、t2加权和质子密度加权图像，α1、α2、α3分别表示it1、it2、ipd的权重，α1、α2、α3的加和等于1；

8、利用风格叠加图像对所述第一重建模型进行训练，以获得从低分辨率图像到伪高分辨率图像的映射。

9、根据本发明的一个实施例，所述第二重建模型包括特征融合子网络和边缘增强子网络；所述特征融合子网络包括多个三维卷积层、第一变换器网络、多个三维反卷积层和多个第二通道维度串联模块，多个所述三维卷积层与多个所述三维反卷积层、多个所述第二通道维度串联模块一一对应，多个所述三维卷积层依次连接，以对所述伪高分辨率cest图像逐级下采样，最后一个三维卷积层通过所述第一变换器网络与对应的第一个三维反卷积层连接，多个所述三维反卷积层依次连接，以对所述第一变换器网络的输出进行逐级上采样，所述第二通道维度串联模块用于将对应三维卷积层的输入与对应三维反卷积层的输出串联；所述边缘增强子网络包括拉普拉斯卷积层、遮罩层和多个第二残差密集模块，所述拉普拉斯卷积层用以提取所述伪高分辨率cest图像的边缘信息，多个所述第二残差密集模块依次连接，用以对所述边缘信息进行增强，所述遮罩层与多个所述第二残差密集模块并联，包括卷积和sigmoid激活函数，用以滤除所述第三重建模型中产生的噪声；其中，多个所述第二残差密集模块的输出与最后一个所述第二通道维度串联模块对应的串联结果相加，得到所述高分辨率cest图像。

10、根据本发明的一个实施例，所述重建需求为所述第一需求时，所述方法还包括：对所述高分辨率cest图像进行后处理量化分析，得到cest定量图。

11、根据本发明的一个实施例，所述第三重建模块包括图像特征编码器和图像特征解码器；所述图像特征编码器包括第一二维卷积层、第二二维卷积层和多个交叉双变换器网络模块，所述第一二维卷积层、所述第二二维卷积层用以分别对所述第一模态的高分辨率磁共振图像和所述第二模态的低分辨率磁共振图像进行特征编码，得到对应的第零级特征，多个所述交叉双变换器网络模块依次连接，用以对所述第零级特征进行逐级特征编码；所述图像特征解码器包括多个风格聚合网络模块和二维反卷积层，多个所述风格聚合网络模块依次连接，并与多个所述交叉双变换器网络模块一一对应，所述风格聚合网络模块用以根据对应交叉双变换器网络模块的输出和上一风格聚合网络模块级的输出进行特征解码，所述二维反卷积层用以根据最后一个所述风格聚合网络模块的输出得到所述第二模态的高分辨率磁共振图像。

12、根据本发明的一个实施例，所述交叉双变换器网络模块包括：第一卷积下采样模块、第二卷积下采样模块、第二变换器网络和第三变换器网络；所述第一卷积下采样模块的输入为所述第一模态的高分辨率磁共振图像对应的第(i-1)级的特征fm1,i-1，所述第二卷积下采样模块的输入为所述第二模态的低分辨率磁共振图像第(i-1)级的特征fm2,i-1，所述第二变换器网络的输入为fm1,i-1和所述第二卷积下采样模块的输出，所述第三变换器网络的输入为fm2,i-1和所述第一卷积下采样模块的输出，所述第二变换器网络的输出为第i级的特征fm1,i，所述第三变换器网络的输出为第i级的特征fm2,i，其中，i为正整数。

13、根据本发明的一个实施例，所述风格聚合网络模块包括：自适应实例规范化操作模块、第三通道维度串联模块和二维反卷积模块；

14、所述自适应实例规范化操作模块用于执行如下操作：

15、

16、其中，o表示所述自适应实例规范化操作模块的输出，σ和μ分别表示对输入取标准差和平均值的操作；

17、所述第三通道维度串联模块用以对o和上一个所述风格聚合网络模块的输出进行串联，所述第三通道维度串联模块的输出通过所述二维反卷积模块，输出所述第二模块的高分辨率磁共振图像。

18、根据本发明的一个实施例，多个所述交叉双变换器网络模块的数量根据所述第二模态的低分辨率磁共振图像的分辨率确定，所述第一模态的高分辨率磁共振图像包括采用梯度回波的t1加权的磁共振图像。

19、为解决上述技术问题，本发明第二方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述第一方面实施例所述的方法。

20、本发明实施例的磁共振图像的重建方法和电子设备，通过第一重建模型和第二重建模型的设置，可基于低分辨率cest图像得到高分辨率cest图像，便于cest定量分析；并可通过第三重建模型的设置，可基于第一模态的高分辨率磁共振图像和第二模态的低分辨率磁共振图像，得到第二模态的高分辨率磁共振图像，即得到不同对比度的磁共振图像，可为临床诊断上提供互补的信息，有利于疾病的早期、精确诊断。

21、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。