專利名稱：一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于磁共振并行成像領(lǐng)域，具體涉及一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法。
背景技術(shù)：
磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)由于其無核輻射，分辨率高，能多方位和多參數(shù)成像等優(yōu)點，已成為臨床醫(yī)學(xué)影像檢查的重要手段之一。然而受到傅里葉編碼方式和奈奎斯特采樣定理限制，磁共振成像速度較慢，這不但給患者帶來一定的不適， 而且容易產(chǎn)生運動偽影。同時，長的掃描時間限制了 MRI對運動物體的成像，如嬰兒，血流， 心臟等。經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，依靠提高硬件性能來加速采集的方式以達(dá)到人體承受極限。并行成像技術(shù)使用多個線圈同時采集信號，利用各個線圈的空間敏感度來代替部分傅里葉編碼，從而達(dá)到減少掃描時間。磁共振并行成像方法有很多種，其中靈敏度編碼和廣義自校準(zhǔn)并行采集(Generalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisitions, GRAPPA)是臨床上較為常用的兩種。GRAPPA算法是假設(shè)線圈敏感度的線性聯(lián)合能產(chǎn)生空間諧波，達(dá)到傅里葉編碼的效果。首先，通過中間區(qū)域全采樣的數(shù)據(jù)，作為校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造線性方程組，求解線圈聯(lián)合權(quán)重函數(shù)。再對其它區(qū)域未采集到的點進(jìn)行聯(lián)合權(quán)重填充。對于第1個線圈坐標(biāo)位置在(kx，ky+mAky)的點，可以通過公式
權(quán)利要求
1.一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于，包括如下步驟(1)用多通道線圈對K空間中間區(qū)域進(jìn)行全采樣后，將其劃分為訓(xùn)練集和檢驗集，其它區(qū)域加速采樣后作為預(yù)測集，并對各集合內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；(2)將訓(xùn)練集劃分為多組訓(xùn)練子集，利用支撐向量機(jī)，選擇不同的核函數(shù)和擬合參數(shù)對各訓(xùn)練子集進(jìn)行訓(xùn)練，得到不同的聯(lián)合權(quán)重函數(shù)模型；(3)在檢驗集上，對各聯(lián)合權(quán)重函數(shù)模型進(jìn)行檢驗，選擇最佳的幾個子模型；(4)分別使用最佳的幾個子模型對預(yù)測集進(jìn)行預(yù)測，取其平均值作為未采集點的值，反歸一化處理后，將K空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于所述訓(xùn)練子集為Si = {(X，y) y (X，y) e T，i = 1，. . .，Nt}，其是由訓(xùn)練集T = {(x，y)} 等分或者隨機(jī)的劃分為Nt個子集，其中y為全采樣中一些要擬合的值，χ為所有線圈在坐標(biāo)上相應(yīng)的鄰域內(nèi)采集到的值，將所有的y和對應(yīng)的χ列在一起組成訓(xùn)練集，所述檢驗集為A= {(x,y), (x,y) e Τ}，其是從全采樣的數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取一部分，所述預(yù)測集為P = {(χ，，其中I0為未采集到的點，設(shè)為0。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于，在步驟(1)中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理包括將K空間數(shù)據(jù)映射到[_1，1]上，其采取的公式為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于步驟O)中，選擇一種改進(jìn)的支撐向量機(jī)v-SVR，其目標(biāo)優(yōu)化問題為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于對于不同的訓(xùn)練子集，核函數(shù)分別選取線性核、徑向基函數(shù)核和正則化的傅里葉核，線性核的形式為:k(xi;x) = XiaX,徑向基函數(shù)核形式為<^)=^尸"IN-x^，VJ傅里葉核形式為外’、)=2(1_2二(二;)4廣< q < 1，其中Y和q分別為高斯核函數(shù)和傅里葉核函數(shù)的寬度參數(shù)，控制函數(shù)的徑向作用范圍。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于根據(jù)求解的拉格朗日變量、，,得到聯(lián)合權(quán)重函數(shù)為/(χ)= ㈣戰(zhàn)力+6。ai ‘ 1=\
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于對于不同的訓(xùn)練子集，選取不同的平衡因子C和變量v，平衡因子C的范圍從0. 005到 500，其變化步長為10，變量ν從0. 1到0.9，其變化步長為0. 1。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于在步驟⑶中將步驟⑵中訓(xùn)練得到的各個子集的權(quán)重函數(shù)應(yīng)用到檢驗集，對于每一個權(quán)重函數(shù)模型，其在檢驗集上的均方根誤差定義為rmse，其中，η為檢驗集的大小，;>為通過權(quán)重函數(shù)計算得到的估計值，y是檢驗集里本身采集到的值，最后選取均方根誤差最小的Nm個子模型。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于在步驟(4)中利用步驟C3)選出的最佳模型分別對預(yù)測集內(nèi)的點進(jìn)行預(yù)測，最后通過線1 Nm性聯(lián)合平均，其中-為每一個子模型預(yù)測結(jié)果，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行反歸一化處理； Nm tt只并將K空間數(shù)據(jù)經(jīng)過二維的快速離散傅里葉變換轉(zhuǎn)換為圖像，最后，通過平方和的方法將各個線圈的圖像聯(lián)合成一幅最終圖像。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，其特征在于步驟⑷中的數(shù)據(jù)反歸一化公式為少=(1 +夕)如似⑴_ —⑴)+腫⑴，且將數(shù)據(jù)從[-1,1]映射到原始空間。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多支撐向量機(jī)模型的磁共振并行成像方法，屬于磁共振并行成像領(lǐng)域，它的步驟如下(1)對K空間中間區(qū)域進(jìn)行全采樣，將其劃分為訓(xùn)練集和檢驗集，其它區(qū)域加速采樣后作為預(yù)測集，并對各集合內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;(2)將訓(xùn)練集劃分為多組訓(xùn)練子集，利用支撐向量機(jī)，選擇不同的參數(shù)對各訓(xùn)練子集進(jìn)行訓(xùn)練，得到不同的聯(lián)合權(quán)重函數(shù)模型;(3)在檢驗集上，對各聯(lián)合權(quán)重函數(shù)進(jìn)行檢驗，選擇最佳的幾個子模型;(4)分別使用最佳的幾個子模型對預(yù)測集進(jìn)行預(yù)測，取其平均值作為未采集點的值，反歸一化處理后，將K空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像。上述并行成像方法，利用支撐向量機(jī)擬合的權(quán)重函數(shù)具有良好的泛化能力，整體重建誤差較小。
文檔編號A61B5/055GK102551723SQ20121001206
公開日2012年7月11日 申請日期2012年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月16日
發(fā)明者劉曉云, 胡紹湘, 許林, 陳武凡 申請人:電子科技大學(xué)