磁共振变翻转角序列翻转角优化方法、CEST成像方法、介质及设备

磁共振变翻转角序列翻转角优化方法、cest成像方法、介质及设备
技术领域
1.本发明属于磁共振技术领域，具体涉及一种磁共振变翻转角序列翻转角优化方法、cest成像方法、介质及设备。


背景技术：

2.化学交换饱和转移(chemical exchange saturation transfer,cest)成像是一种磁共振分子成像技术，可以检测人体中的多种代谢产物，如葡萄糖、游离的蛋白质和多肽。cest成像的信噪比(signal to noise ratio,snr)对成像质量至关重要。由于cest成像是依靠水信号的衰减进行成像，其本身的信噪比较低；在典型的cest成像应用，如脑肿瘤中，正常组织和病灶的对比度仅2％～3％，较低的信噪比将进一步减小二者的对比度。
3.此外，为了使cest成像有临床价值，它的成像速度和空间覆盖范围都需要与现有的结构成像技术接近。基于梯度回波的序列，如梯度回波(gradient echo,gre)与回波平面成像(echo planar imaging,epi)，虽然成像速度快，但是受磁敏感性的影响易在组织-空气交界处产生伪影。有研究者提出了可变翻转角(sampling perfection with application optimized contrasts by using different flip angle evolutions,space)的全脑cest成像序列space-cest，该序列基于快速自旋回波(turbo spin echo,tse)，不受磁敏感性的影响，其通过降低翻转角(flip angle,fa)有效地延长了回波链长度(echo train length,etl)使得采集时间变短，同时覆盖了全脑。然而，space-cest序列中采用的恒定120
°
翻转角(constant flip angle 120
°
,cfa120
°
)读出模式使用的翻转角未经优化，snr效率低，此外，其采用的较高的翻转角会使得能量特定吸收比率(specific absorption rate,sar)高。
4.现有技术中有研究者通过结合可变翻转角与k空间滤波的方式来实现信噪比的提升，该方法有一个预设的目标窗，其将信噪比定义为翻转角和目标窗的函数，通过迭代优化改变翻转角以最大化信噪比。然而，该方法涉及到对k空间信号进行滤波，对于回波链中靠后的低信号，滤波会乘以一个较大的系数，这在提升信号的同时也放大了噪声。此外，目标窗的选择也将影响snr。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于解决现有的全脑cest成像方法变翻转角cest采用的翻转角未经优化导致成像snr较低的问题，并提供一种磁共振变翻转角序列翻转角优化方法、cest成像方法、介质及设备。
6.本发明所采用的具体技术方案如下：
7.第一方面，本发明提供了一种磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其包括：
8.s1、针对回波链长度为n-1的磁共振变翻转角序列，将其n-1个重聚脉冲的翻转角优化问题建模为以下目标函数：
[0009][0010]
s.t.0≤fa≤180
°
[0011]
式中：si是第i个重聚脉冲施加后无衰减情况下的信号幅值(其仅由翻转角和弛豫引起)；wi是第i个重聚脉冲的信号衰减系数(由于散相、相位编码等因素导致的衰减)；fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]是待优化的翻转角集合，fa代表任意第i个重聚脉冲的翻转角αi，其优化范围约束为[0
°
,180
°
]；a和b为目标函数中的两个权重系数，且a和b均大于0；
[0012]
s2、将所述目标函数用扩展相位图(epg)表示后进行迭代求解，得到优化的翻转角集合的最优解，作为磁共振变翻转角序列中n-1个重聚脉冲的翻转角设定值。
[0013]
作为上述第一方面的优选，在求解所述目标函数的每一轮迭代过程如下：
[0014]
s21、将目标函数中的三部分拆分后分别用扩展相位图表示，其中：
[0015]
用扩展相位图表示为g：
[0016][0017]
用扩展相位图表示为h：
[0018][0019]
用扩展相位图表示为m：
[0020][0021]
其中：c为一个从epg状态fi中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为1其余元素均为0；di为一个从epg状态fi中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为w
i2
而其余元素均为0；
[0022]
s22、将每一个扩展相位图表示的函数部分各自使用伴随状态法对n-1个翻转角进行求导，其中对于n＝1,2,
…
,n-1，三个函数部分导数的通式如下：
[0023]
g对于第n个翻转角αn的导数为：
[0024][0025]
其中：n＝n-1时n＜n-1时
[0026]
h对于第n个翻转角αn的导数为：
[0027][0028]
其中：n＝n-1，μn＝f
n+1h
c，n＜n-1时μn＝μ
n+1
p
n+1
+f
n+1h
c；
[0029]
m对于第n个翻转角αn的导数为：
[0030][0031]
其中：n＝n-1，νn＝f
n+1hdn+1
，n＜n-1时νn＝ν
n+1
p
n+1
+f
n+1hdn+1
；
[0032]
在所述g、h、m的导数中，pn表示扩展相位图状态fn转移到f
n+1
的状态转移算符，其计算式为：
[0033]
pn＝r(αn,φn)e(τ,t1,t2)s
[0034]
其中s表示散相对状态转移的作用；r(αn,φn)表示重聚脉冲对转移的作用，计算式为：
[0035][0036]
式中：i为虚数单位；φn为第n个重聚脉冲的相位；
[0037]
e表示弛豫对状态转移的作用，计算式为：
[0038][0039]
式中：t1为纵向弛豫时间，t2为横向弛豫时间，τ为回波间隔；
[0040]
s23、根据三个函数部分在所述目标函数中的代数关系，由三个函数部分关于翻转角的导数重新组合形成所述目标函数关于n-1个翻转角的整体导数，并基于整体导数对待优化的翻转角集合fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]进行优化。
[0041]
作为上述第一方面的优选，所述s23中，基于整体导数对待优化的翻转角集合进行优化时，采用通过梯度下降算法或共轭梯度下降算法。
[0042]
作为上述第一方面的优选，所述第i个重聚脉冲的信号衰减系数wi通过预实验确定，其确定方法为：预先通过实验，测量水模在施加翻转角为fas＝[α1,α2,...,αi,...,α
n-1
]的重聚脉冲时采集到的k空间信号[k1,k2,...,ki,...,k
n-1
]，再测量水模的纵向弛豫时间t1和横向持续时间t2；基于纵向弛豫时间t1、横向弛豫时间t2、翻转角fas＝[α1,α2,...,αi,...,α
n-1
]和回波间隔τ，通过epg仿真得到没有衰减的信号幅值[s1,s2,...,si,...,s
n-1
]，以ki与si的比值作为第i个重聚脉冲的信号衰减系数wi。
[0043]
作为上述第一方面的优选，权重系数a/b的比值为100～2000。
[0044]
第二方面，本发明提供了一种磁共振cest成像方法，该方法所用的成像序列中包含cest饱和模块、脂肪抑制模块和变翻转角读出模块；其中变翻转角读出模块中变翻转角序列的回波链长度为n-1，且n-1个重聚脉冲的翻转角根据权利要求1～5任一所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法得到。
[0045]
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算
机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面中任一方案所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。
[0046]
第三方面，本发明提供了一种计算机电子设备，其包括存储器和处理器；
[0047]
所述存储器，用于存储计算机程序；
[0048]
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如第一方面中任一方案所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。
[0049]
第四方面，本发明提供了一种变翻转角的磁共振成像设备，其包括磁共振扫描器以及控制单元，所述控制单元中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，用于实现如上述第一方面任一项方案所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法；所述磁共振扫描器用于根据优化得到的翻转角序列进行磁共振cest成像并获取cest图像。
[0050]
本发明相对于现有技术而言，具有以下有益效果：
[0051]
本发明将磁共振程序中的snr增强问题建模为变翻转角序列的翻转角优化问题，该优化问题对翻转角有解析导数，使得问题可以高效求解，同时该优化问题中包含分辨率惩罚项，使得变翻转角cest在优化snr的时候可以兼顾分辨率。相较于传统的滤波法，本发明避免了滤波带来的噪声放大，同时也无需手工预设窗函数。
附图说明
[0052]
图1为snr-boosted变翻转角cest成像序列时序图，其回波链长度etl为n-1，其中的n-1个可变翻转角读出为需要优化的部分；
[0053]
图2为epg状态示意图；
[0054]
图3为在不同的设置下，优化所得的翻转角、信号曲线以及点扩散函数。(a～c)仅考虑snr，(d～f)仅考虑分辨率，(g～i)同时考虑snr与分辨率。
[0055]
图4展示了在仅考虑分辨率的情况下优化所得的翻转角采集的图像的某一层的局部放大，使用cfa120
°
采集的图像的某一层的局部放大，以及不同层图像的定量模糊度。
具体实施方式
[0056]
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步阐述和说明。本发明中各个实施方式的技术特征在没有相互冲突的前提下，均可进行相应组合。
[0057]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。本发明各个实施例中的技术特征在没有相互冲突的前提下，均可进行相应组合。
[0058]
本发明的发明构思是，将信噪比snr增强问题建模为翻转角优化问题，构建由信噪比最大化目标项和分辨率惩罚项构成的总目标函数，其中分辨率惩罚项采用两项相除的函数形式，该总目标函数可采用对翻转角求导数的求解方法来求解最优解，从而获得可以最大化snr的翻转角最优解。
[0059]
为了便于理解，在阐述本发明的具体技术方案之前，先具体阐述本发明的原理。
[0060]
1snr增强建模为优化问题
[0061]
本发明提供了一种snr增强的变翻转角cest成像方法，称为snr-boosted变翻转角cest。该方法将snr建模为翻转角的函数，通过优化此函数最大化snr，与此同时，约束信号以降低信号调制导致的图像模糊。snr-boosted变翻转角cest序列时序图如附图1所示，其包含cest饱和、脂肪抑制、信号读出三个部分，本发明优化信号读出部分。
[0062]
对于一个均匀物体来说，其在k空间第i个echo可以表示为
[0063]ki
＝si*wiꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0064]
其中si是与翻转角和弛豫相关的信号幅值，wi是由于梯度、磁场不均匀性、信号缩放等因素导致的信号衰减。在tse成像中，当使用一串翻转角全部为180
°
的重聚脉冲时，si＝exp(-i*te/t2)；当使用其他的翻转角时，si是t1,t2,翻转角的函数，其值可以通过bloch仿真或者扩展相位图(extended phase graph,epg)仿真得到。当采集k空间中心且磁场均匀，在不考虑全局信号缩放的情况下，wi的值为1；通常情况下，由于散相，wi的值小于1。衰减系数wi可以通过下式计算
[0065][0066]
其中ki是实验测得的k空间信号，si是通过epg仿真得到的信号幅值。
[0067]
根据帕塞瓦尔定理，图像空间和k空间的能量相等，也即
[0068][0069]
其中ii是图像空间的信号值。假设噪声的方差是一个常数，要提升在图像空间的信噪比，图像空间的信号值需要升高，也就是k空间的信号值升高。因此，信噪比最大化问题可以表示为
[0070][0071]
其中n-1是每个回波链中回波的数量，也即回波链长度etl。由于k空间的中心的wi大于k空间边缘的wi，上述问题的优化结果将使得k空间中心信号过大而边缘信号过低，导致图像模糊。因此，需要引入分辨率的惩罚项
[0072][0073]
其中的系数a,b控制了snr与分辨率的权重，权重系数a/b的比值优选为100～2000。该分辨率惩罚项既保证了信号之间应该相互接近，同时使得信号值本身应该尽可能大。当只优化分辨率项的时候，会得到恒定不变的信号，等价于一个理想的点扩散函数(point spread function,psf)。
[0074]
2优化问题的求解
[0075]
下面着重考虑使用epg对上述优化问题进行求解。
[0076]
2.1 epg框架介绍
[0077]
对于etl为n-1的变翻转角序列，设其激发脉冲的翻转角为α0＝90
°
，n-1个重聚脉冲的翻转角分别为[α1,...,α
n-1
]，激发脉冲以及n-1个重聚脉冲对应的epg状态为[f1,f2,...,f
n-1
,fn]，每一个epg状态fi为一列向量，其中的第二个分量代表了信号值si。如附图2所示，f1为刚刚施加α0＝90
°
激发脉冲之后的状态，f2为刚刚施加第一个重聚脉冲α1之后的状态，fn为刚刚施加第n-1个重聚脉冲之后的状态，以此类推。epg状态fn到f
n+1
的转移由状态转移算符pn来描述
[0078][0079]
其中r表示重聚脉冲对转移的作用，φn为第n个重聚脉冲的相位；e表示弛豫对状态转移的作用；s表示散相对状态转移的作用。
[0080]
重聚脉冲对状态转移的作用r，是一个与翻转角α和重聚脉冲的相位φ有关的函数，表达式为：
[0081][0082]
2.2优化问题拆分以及求解子问题导数
[0083][0084]
s.t.0≤fa≤180
°
[0085]
将优化问题(5)拆分为3个部分：对这三个部分，分别求其对于重聚脉冲翻转角的导数，首先考虑将其改为用epg状态表示
[0086][0087]
其中c(2,2)＝1，c矩阵其他元素均为0，c矩阵用于从epg状态中提取出信号，例如s
i2
＝f
ih
cfi。
[0088]
下面考虑使用伴随状态法(adjoint state method,asm)求g对最后一个翻转角α
n-1
的导数：
[0089][0090]
其中
[0091]
再考虑g对倒数第二个翻转角α
n-2
的导数，
[0092][0093]
将(11)式右边拆分为3部分，分别定义为
[0094][0095]
e＝0.5*{(f
n-1-f2)hc(f
n-1-f2)+(f
n-1-f3)hc(f
n-1-f3)+....+(f
n-1-fn)hc(f
n-1-fn)}
[0096]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0097]
f＝0.5*{(f
n-f2)hc(f
n-f2)+(f
n-f3)hc(f
n-f3)+...+(f
n-fn)hc(f
n-fn)}
[0098]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0099]
这三部分对α
n-2
的导数分别为
[0100][0101][0102][0103]
组合(15)(16)(17)式，可得
[0104][0105]
其中
[0106]
同理，对于任意第n个(n＜n-1)重聚脉冲的翻转角αn，可得g对于αn的导数通式为：
[0107][0108]
其中
[0109]
至此，已经求得g对所有待优化翻转角的解析导数。
[0110]
同理可以推导和对于n-1个翻转角的导数，具体如下：
[0111]
对于将其改为用epg状态表示：
[0112][0113]
先考虑h对最后一个翻转角的导数，由伴随状态法可得
[0114][0115]
其中：
[0116]
μ
n-1
＝f
nhcꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0117]
同理对于任意第n个(n＜n-1)重聚脉冲的翻转角αn，可得h对于αn的导数通式为：
[0118][0119]
其中：
[0120]
μn＝μ
n+1
p
n+1
+f
n+1hcꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0121]
对于将其改为用epg状态表示
[0122][0123]
其中，di(2,2)＝w
i2
，di矩阵其他元素均为0。先考虑m对最后一个翻转角的导数为
[0124][0125]
其中：
[0126]
ν
n-1
＝f
nhdn
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(27)
[0127]
同理对于任意第n个(n＜n-1)重聚脉冲的翻转角αn，可得m对于αn的导数通式为：
[0128][0129]
其中:
[0130]
νn＝ν
n+1
p
n+1
+f
n+1hdn+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0131]
因此问题(5)即可存在解析导数形式，可以用梯度下降、共轭梯度下降等算法求解。
[0132]
基于上述理论论述，下面本发明通过具体实施例来展示磁共振变翻转角序列翻转角优化方法的具体实现方式以及技术效果。
[0133]
实施例
[0134]
在本实施例中，磁共振变翻转角序列翻转角优化方法的具体步骤如下：
[0135]
s1、针对回波链长度为n-1的磁共振变翻转角序列，将其n-1个重聚脉冲的翻转角优化问题建模为以下目标函数：
[0136][0137]
s.t.0≤fa≤180
°
[0138]
式中：si是第i个重聚脉冲施加后无衰减情况下的信号幅值，其仅由翻转角和弛豫
引起；wi是第i个重聚脉冲的信号由于散相、相位编码等因素导致的衰减的衰减系数；fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]是待优化的翻转角集合，fa代表任意第i个重聚脉冲的翻转角αi，其优化范围约束为[0
°
,180
°
]；a和b为目标函数中的两个权重系数，且a和b均大于0。
[0139]
在本实施例中第i个重聚脉冲的信号衰减系数wi通过预实验确定，其确定方法为：
[0140]
预先通过实验，测量水模在施加翻转角为fas＝[α1,α2,...,αi,...,α
n-1
]的重聚脉冲时采集到的k空间信号[k1,k2,...,ki,...,k
n-1
]，再测量水模的纵向弛豫时间t1和横向持续时间t2；基于纵向弛豫时间t1、横向弛豫时间t2、翻转角fas＝[α1,α2,...,αi,...,α
n-1
]和回波间隔τ，通过epg仿真得到没有衰减的信号幅值[s1,s2,...,si,...,s
n-1
]，以ki与si的比值作为第i个重聚脉冲的信号衰减系数wi。
[0141]
其中实验时n-1个重聚脉冲各自施加的翻转角α可根据相关文献选择一组常用的取值。
[0142]
s2、将上述目标函数用扩展相位图表示后进行迭代求解，得到优化的翻转角集合的最优解，作为磁共振变翻转角序列中n-1个重聚脉冲的翻转角设定值。
[0143]
在上述求解目标函数的过程中，每一轮迭代过程如下：
[0144]
s21、将目标函数中的三部分拆分后分别用扩展相位图表示，其中：
[0145]
用扩展相位图表示为g：
[0146][0147]
用扩展相位图表示为h：
[0148][0149]
用扩展相位图表示为m：
[0150][0151]
其中：c为一个从epg状态fi中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为1其余元素均为0；di为一个从epg状态fi中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为w
i2
而其余元素均为0；
[0152]
s22、将每一个扩展相位图表示的函数部分各自使用伴随状态法对n-1个翻转角进行求导，其中对于n＝1,2,
…
,n-1，三个函数部分导数的通式如下：
[0153]
g对于第n个翻转角αn的导数为：
[0154]
[0155]
其中：n＝n-1时n＜n-1时
[0156]
h对于第n个翻转角αn的导数为：
[0157][0158]
其中：n＝n-1，μn＝f
n+1h
c，n＜n-1时μn＝μ
n+1
p
n+1
+f
n+1h
c；
[0159]
m对于第n个翻转角αn的导数为：
[0160][0161]
其中：n＝n-1，νn＝f
n+1hdn+1
，n＜n-1时νn＝ν
n+1
p
n+1
+f
n+1hdn+1
；
[0162]
在上述g、h、m的导数中，pn表示扩展相位图状态fn转移到f
n+1
的状态转移算符，其计算式为：
[0163]
pn＝r(αn,φn)e(τ,t1,t2)s
[0164]
其中s表示散相对状态转移的作用；r(αn,φn)表示重聚脉冲对转移的作用，计算式为：
[0165][0166]
式中：i为虚数单位；φn为第n个重聚脉冲的相位；
[0167]
e表示弛豫对状态转移的作用，计算式为：
[0168][0169]
式中：t1为纵向弛豫时间，t2为横向弛豫时间，τ为回波间隔；
[0170]
s23、根据三个函数部分在所述目标函数中的代数关系，由三个函数部分关于翻转角的导数重新组合形成所述目标函数关于n-1个翻转角的整体导数，并基于整体导数对待优化的翻转角集合fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]进行优化。
[0171]
在本实施例中，基于整体导数对待优化的翻转角集合进行优化时，可采用梯度下降算法或共轭梯度下降算法。
[0172]
基于上述优化求解得到的翻转角集合最优解，可将其作为成像序列中变翻转角序列的n-1个重聚脉冲的翻转角设置值。由此即可形成一种用于磁共振cest成像的成像序列，用于进行磁共振成像。如图1所示该成像序列中包含cest饱和模块、脂肪抑制模块和变翻转角读出模块，其中变翻转角读出模块中变翻转角序列的回波链长度为n-1，且n-1个重聚脉冲的翻转角根据上述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法得到。序列中的cest饱和模块、脂肪抑制模块属于现有技术，本实施例中具体可参见图1所示，对此不再赘述。
[0173]
为了展示本发明中目标函数中的两个优化项的作用，本实施例针对三种情况对翻转角进行优化：(1)仅针对snr做优化，即将系数a设为1，系数b设为0；(2)仅针对分辨率做优化，即将系数a设为0，系数b设为1；(3)同时针对snr和分辨率做优化，即将系数a设为1，系数
b设为0.001。
[0174]
本实施例在优化过程中，生理参数设置为：t1＝1000ms,t2＝100ms；序列参数为：回波间距(echo spacing,tesp)＝4.06ms，回波链长度etl＝140；待优化翻转角的初值及上下限为：整个回波链中所有翻转角初值为10
°
，所有翻转角上限为180
°
，所有翻转角下限为0
°
。
[0175]
仅针对snr做优化时的结果如附图3a,3b,3c所示，优化所得的信号曲线与cfa120
°
相似，然而所使用的翻转角却小得多；仅针对分辨率做优化的结果如附图3d,3e,3f所示，优化所得的信号曲线在整个回波链几乎保持恒定，对应地，其所得到的点扩散函数与理想情况下的点扩散函数几乎重合；同时针对snr和分辨率做优化的结果如附图3g,3h,3i所示，优化所得的信号比cfa120
°
的信号增加了4.7％，同时其所得到的点扩散函数的半宽全高(full width half maximum,fwhm)比cfa120
°
小6.1％。
[0176]
附图4b展示了仅优化分辨率所得的翻转角采集的图像，与附图4a使用cfa 120
°
采集的图像相比，其在相位编码方向没有明显的模糊；附图4c的定量模糊度进一步表明cfa 120
°
有更高的模糊度，图像更模糊。
[0177]
需要说明的是，上述实施例中提供的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，本质上可以以一种程序处理流程的形式存在。因此同样的，基于同一发明构思，本发明的另一较佳实施例中还提供了与上述实施例提供的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法对应的一种计算机电子设备，其包括存储器和处理器；
[0178]
所述存储器，用于存储计算机程序；
[0179]
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如前述所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。
[0180]
同样的，基于同一发明构思，本发明的另一较佳实施例中还提供了与上述实施例提供的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法对应的一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如前述所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。
[0181]
可以理解的是，上述存储器、存储介质的形式可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。同时存储介质还可以是u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。当然，随着云服务器的广泛应用，上述软件程序也可以搭载于云平台上，提供相应的服务，因此计算机可读存储介质并不限于本地硬件的形式。
[0182]
可以理解的是，上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signalprocessing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0183]
另外需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本技术所提供的各实施例中，所述的装置和方法中对于步骤或者模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或步骤可以结合或者可以集成到一起，一个模块或者步骤亦可进行拆分。
[0184]
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
[0185]
同样的，基于同一发明构思，本发明的另一较佳实施例中还提供了与上述实施例提供的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法对应的一种变翻转角的磁共振成像设备，其包括磁共振扫描器以及控制单元。其中：
[0186]
所述控制单元中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，用于实现如上述第一方面任一项方案所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法；
[0187]
所述磁共振扫描器用于根据优化得到的翻转角序列进行磁共振cest成像并获取cest图像。
[0188]
需注意的是，磁共振扫描器备可以是任意能够实现cest成像的磁共振扫描器，其结构属于现有技术，可采用成熟商用产品，具体型号不限。另外，磁共振成像设备的控制单元中除了存储有上述计算机程序之外，还应当具有实现cest成像所必要的成像序列以及其他软件程序。
[0189]
当然，上述控制单元可以是独立的控制单元，也可以是磁共振扫描器自带的控制单元，即上述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法可以以数据处理程序的形式集成于磁共振成像设备的控制单元中，使得无需额外新增控制单元即可由磁共振扫描器直接在线对成像序列中的变翻转角序列进行优化并根据优化得到的翻转角序列进行磁共振cest成像。
[0190]
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，然其并非用以限制本发明。有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型。因此凡采取等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其特征在于，包括：s1、针对回波链长度为n-1的磁共振变翻转角序列，将其n-1个重聚脉冲的翻转角优化问题建模为以下目标函数：s.t.0≤fa≤1800式中：s
i
是第i个重聚脉冲施加后无衰减情况下的信号幅值；w
i
是第i个重聚脉冲的信号衰减系数；fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]是待优化的翻转角集合，fa代表任意第i个重聚脉冲的翻转角α
i
，其优化范围约束为[0
°
,180
°
]；a和b为目标函数中的两个权重系数，且a和b均大于0；s2、将所述目标函数用扩展相位图(epg)表示后进行迭代求解，得到优化的翻转角集合的最优解，作为磁共振变翻转角序列中n-1个重聚脉冲的翻转角设定值。2.如权利要求1所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其特征在于，在求解所述目标函数的每一轮迭代过程如下：s21、将目标函数中的三部分拆分后分别用扩展相位图表示，其中：用扩展相位图表示为g：用扩展相位图表示为g：用扩展相位图表示为h：用扩展相位图表示为h：用扩展相位图表示为m：其中：c为一个从epg状态f
i
中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为1其余元素均为0；d
i
为一个从epg状态f
i
中提取出信号的矩阵，矩阵中仅第2行第2列为w
i2
而其余元素均为0；s22、将每一个扩展相位图表示的函数部分各自使用伴随状态法对n-1个翻转角进行求导，其中对于n＝1,2,
…
,n-1，三个函数部分导数的通式如下：g对于第n个翻转角α
n
的导数为：
其中：n＝n-1时n＜n-1时h对于第n个翻转角α
n
的导数为：其中：n＝n-1，μ
n
＝f
n+1h
c，n＜n-1时μ
n
＝μ
n+1
p
n+1
+f
n+1h
c；m对于第n个翻转角α
n
的导数为：其中：n＝n-1，ν
n
＝f
n+1h
d
n+1
，n＜n-1时ν
n
＝ν
n+1
p
n+1
+f
n+1h
d
n+1
；在所述g、h、m的导数中，p
n
表示扩展相位图状态f
n
转移到f
n+1
的状态转移算符，其计算式为：p
n
＝r(α
n
,φ
n
)e(τ,t1,t2)s其中s表示散相对状态转移的作用；r(α
n
,φ
n
)表示重聚脉冲对转移的作用，计算式为：式中：i为虚数单位；φ
n
为第n个重聚脉冲的相位；e表示弛豫对状态转移的作用，计算式为：式中：t1为纵向弛豫时间，t2为横向弛豫时间，τ为回波间隔；s23、根据三个函数部分在所述目标函数中的代数关系，由三个函数部分关于翻转角的导数重新组合形成所述目标函数关于n-1个翻转角的整体导数，并基于整体导数对待优化的翻转角集合fas＝[α1,α2,...,α
n-1
]进行优化。3.如权利要求1所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其特征在于，所述s23中，基于整体导数对待优化的翻转角集合进行优化时，采用通过梯度下降算法或共轭梯度下降算法。4.如权利要求1所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其特征在于，所述第i个重聚脉冲的信号衰减系数w
i
通过预实验确定，其确定方法为：预先通过实验，测量水模在施加翻转角为fas＝[α1,α2,...,α
i
,...,α
n-1
]的重聚脉冲时采集到的k空间信号[k1,k2,...,k
i
,...,k
n-1
]，再测量水模的纵向弛豫时间t1和横向持续时间t2；基于纵向弛豫时间t1、横向弛豫时间t2、翻转角fas＝[α1,α2,...,α
i
,...,α
n-1
]和回波间隔τ，通过epg仿真得到没有衰减的信号幅值[s1,s2,...,s
i
,...,s
n-1
]，以k
i
与s
i
的比值作为第i个重聚脉冲的信号衰减系数w
i
。
5.如权利要求1所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法，其特征在于，权重系数a/b的比值为100～2000。6.一种磁共振cest成像方法，其特征在于，所用的成像序列中包含cest饱和模块、脂肪抑制模块和变翻转角读出模块；其中变翻转角读出模块中变翻转角序列的回波链长度为n-1，且n-1个重聚脉冲的翻转角根据权利要求1～5任一所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法得到。7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～5任一所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。8.一种计算机电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1～5任一所述磁共振变翻转角序列翻转角优化方法。9.一种变翻转角的磁共振成像设备，其特征在于，包括磁共振扫描器以及控制单元，所述控制单元中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，用于实现如权利要求1～5任一项所述的磁共振变翻转角序列翻转角优化方法；所述磁共振扫描器用于根据优化得到的翻转角序列进行磁共振cest成像并获取cest图像。

技术总结
本发明公开了一种磁共振变翻转角序列翻转角优化方法、CEST成像方法、介质及设备。本发明将信噪比SNR增强问题建模为翻转角优化问题，构建由信噪比最大化目标项和分辨率惩罚项构成的总目标函数，该总目标函数可采用求对翻转角的导数的求解方法来求解最优解，从而获得可以最大化SNR的翻转角最优解。本发明的目标函数中包含分辨率惩罚项，使得变翻转角CEST在优化SNR的时候可以兼顾分辨率。相较于传统的滤波法，本发明避免了滤波带来的噪声放大，同时也无需手工预设窗函数。时也无需手工预设窗函数。时也无需手工预设窗函数。


技术研发人员：张祎 雍兴旺
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/8/14