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公开(公告)号：CN105232046B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510833537.0
申请日：2015-11-26
Applicant: 厦门大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 一种基于重叠回波的单扫描定量磁共振T2成像方法，涉及磁共振成像的方法。通过在单次扫描中加入两个有相同偏转角的激发脉冲来产生两个不同演化时间的回波信号，尽管两个回波信号的演化时间不同，导致两个回波信号的T2加权不同，这两个回波信号来自同一个成像切片，可通过两个回波信号之间的先验知识：两者结构类似、联合边缘的稀疏性来分离这两个回波信号，利用稀疏变换配合相应的分离算法对这两个回波信号进行分离；最后对分离得到的两个信号进行T2计算得到定量T2图像。获得了单次扫描的定量T2成像，将定量T2成像的时间由秒级甚至分钟级，减少到ms级，并且得到的T2图像质量能够与常规的单次扫描EPI序列得到的图像质量相当。
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公开(公告)号：CN104965184B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510269980.X
申请日：2015-05-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/56
Abstract: 基于时空编码单扫描磁共振成像的螺旋采样及重建方法，涉及磁共振成像方法。通过90°和180°的线性扫频脉冲结合相应的时空编码梯度，在激发阶段使空间内的质子自旋获得一个和空间位置相关的二次相位；在采样阶段，通过施加优化之后的螺旋采样梯度进行数据采集，超快速获得具有T2*加权的空间域磁共振成像数据；最后通过特定的网格化算法和基于压缩感知的超分辨率重建算法对螺旋采样数据进行重建，从而获得超分辨率的高品质磁共振图像。极大地提高了时空编码单扫描成像的图像质量，为需要超快速成像的领域提供了一个很好的成像工具。
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公开(公告)号：CN106841273A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710288050.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N24/08
CPC classification number: G01N24/08
Abstract: 一种基于单扫描时空编码磁共振成像的水脂分离重建方法，涉及磁共振成像方法，该方法利用单扫描时空编码成像序列来对水脂信号进行编码和采集，其中90度线性扫频脉冲结合时空编码梯度在激发阶段赋予了水脂信号一个二次相位。基于这一特性，通过选取适当的滤波器来对采集的数据进行预处理，可以获得水和脂的先验知识图像，用以指导水脂的分离和重建。在水脂分离阶段，利用先验知识图像作为初值和加权信息，通过求解水脂环境下的超分辨率提升和边缘去伪影算法方程，可以得到高分辨率和高信噪比的水图和脂图。提出的方法可以有效地实现单扫描时空编码磁共振成像的水脂分离，同时提高分离图像的图像质量，促进临床应用进程。
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公开(公告)号：CN105548928A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510887987.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/565
CPC classification number: G01R33/56527
Abstract: 一种基于分段激发时空编码的多层超快速磁共振成像方法，涉及磁共振成像的方法。将成像物体分成几段，在激发阶段使用90°段选sinc脉冲选择成像段，通过180°的线性调频脉冲使段内质子自旋获得二次相位，从而对成像段内的质子自旋进行时空编码；通过与90°段选脉冲相同的脉冲将二次相位信息存储；衔接层选90°sinc脉冲，对该层质子解码和采样。通过设计层选脉冲的中心频率和解码采样梯度，获得段内多个层面的磁共振数据。通过修改段选脉冲的中心频率选择不同的成像段，并重复上述操作获得整个成像物体的多层数据。将获得的每一层的磁共振数据，依次进行高分辨重建，最后得到多层高分辨磁共振图像。
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公开(公告)号：CN119625103A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411722115.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T11/00 , G01R33/54 , G01R33/56 , A61B5/055 , A61B5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种磁共振液体衰减T2定量成像方法及系统，涉及磁共振成像。旨在快速获取无脑脊液信号干扰的FLA‑T2图。该方法采用单扫描反转恢复多回波链多重叠回波序列IR‑METMOLED，并设定采样参数，在磁共振成像仪中采集实际成像物体的IR‑METMOLED信号，经过预处理后得到实采图像；通过生成模拟IR‑METMOLED图像和模拟FLA‑T2图的配对训练样本，对神经网络进行训练；将预处理后的实采图像的实部与虚部输入训练好的神经网络进行重建，得到实际成像物体的FLA‑T2图。该方法能够消除回波链长度对回波时间的限制，同时排除脑脊液信号的干扰，实现在不增加信号复杂度的情况下快速获取FLA‑T2图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021485B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111451737.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Bloch仿真合成训练样本的螺旋桨欠采重建系统，涉及磁共振成像领域。系统包括原始模板生成模块、模拟采样模块、训练样本生成模块、深度神经网络训练模块和图像重建模块。方法：1)生成原始模板；2)生成既定参数的采样后的数据；3)批量生成定量的训练样本；4)深度神经网络训练；5)图像重建。具有重建图像时间短、重建图像质量高和抵抗运动伪影等优点,方便螺旋桨(PROPELLER)数据的采集和相关研究，可以在采样数据量少甚至有运动的情况下，快速地重建出质量高无运动伪影的图片，节约大量人力物力成本。
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公开(公告)号：CN114518555B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210127212.0
申请日：2022-02-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种核Overhauser增强成像方法及系统。所述方法包括：获取待处理的CEST图像并进行预处理得到预处理后的CEST图像；根据预处理后的CEST图像和Bloch‑McConnell方程模型得到各样本参数的取值范围；根据样本参数的取值范围生成设定量的训练样本；采用训练样本对深度神经网络进行训练得到训练好的深度神经网络；将所述预处理后的CEST图像输入所述训练好的深度神经网络得到NOE对比图，包括NOE浓度图和NOE交换速率图。本发明可快速重建出高质量的NOE对比图。
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公开(公告)号：CN115166612A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210859475.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度学习的超快速磁共振成像高精度仿真方法及系统，涉及磁共振成像仿真成像。制作虚拟成像对象；根据仿真的磁共振序列对虚拟成像对象Bloch仿真，得磁共振图像并保留磁共振序列成像参数、不理想因素；使用位置编码模板、虚拟成像对象、磁共振序列成像参数构成的动态卷积核、不理想因素及磁共振图像制作训练样本；构建Simu‑Net用于同时接受一维的磁共振序列成像参数、二维的位置编码模板和虚拟成像对象模板；训练Simu‑Net；构建指定磁共振序列成像参数和不理想因素条件下的样本，使用Simu‑Net进行虚拟磁共振成像。实现任意长度的动态成像参数下的磁共振成像仿真，实现超快速磁共振成像高精度仿真。
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公开(公告)号：CN113052937A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110419657.1
申请日：2021-04-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种动态对比增强核磁共振图像的重建方法及重建系统，先获取DCE‑MRI图像和T1‑mappingMRI图像。然后以DCE‑MRI图像和T1‑mapping MRI图像作为输入，利用训练好的深度神经网络模型得到重建参数图像，进而利用训练好的深度神经网络模型实现动态对比增强核磁共振图像的重建过程，通过训练好的深度神经网络模型，能够在几十毫秒内得到重建参数图像，重建速度快，效率高。
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公开(公告)号：CN110889897B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201911148171.8
申请日：2019-11-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种体素内不相干运动磁共振成像参数重建方法及系统。该方法包括：在模拟区域内生成的几何图形内设置D参数、f参数、D*参数和S(0)参数，判断所有几何图形总区域是否覆盖模拟区域；若覆盖，生成D参数图、f参数图、D*参数图和S(0)参数图；生成与每一个b值对应的磁共振扩散加权图像，对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；对k空间数据进行傅里叶变换和归一化处理，将归一化的磁共振扩散加权图像输入训练好的神经网络模型，得到重建后的IVIM参数图像。采用本发明的方法及系统，解决了逐点拟合导致的重建结果呈现颗粒感的问题，图像更加平滑，考虑了小b值对IVIM双指数模型的影响，提高了重建效果。
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