公开(公告)号：CN116430287A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310308954.8

申请日：2023-03-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杜一平 ,  丁泽康 ,  佘华君

IPC: G01R33/565 ,  A61B5/055 ,  A61B5/08 ,  G01R33/563 ,  G01R33/48 ,  G01R33/56

Abstract: 一种肺部磁共振动态成像方法，包括：采用超短回波时间序列，采集自由呼吸状态下的肺部磁共振信号；在数据采集过程中，监测呼吸状态，得到呼吸曲线；利用所述呼吸曲线，将采集的肺部磁共振信数据进行运动分解重建，得到肺部运动分解图像；将所述肺部运动分解图像进行运动场估计；将运动场估计的结果进行运动状态加权的运动补偿重建，得到肺部磁共振动态图像；将所述肺部磁共振动态图像进行通气量图估计，得到肺部的通气量。

公开(公告)号：CN118485774A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410544903.X

申请日：2024-04-30

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杜一平 ,  冯文龙 ,  佘华君

IPC: G06T17/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明公开了一种快速全脑磁共振多参数定量成像方法，涉及医疗技术领域。本发明使用基于星堆(stack‑of‑stars，SOS)采样的双翻转角梯度多回波序列进行数据采集，使用SOS导航信号估计时间基函数，使用局部低秩约束的子空间重建算法进行图像重建，同步获得包含MWF、T1、PD、R2*、QSM、B1+的多参数定量图像，并且减少扫描时间。使用基于组织先验信息的方法估计发射场B1+，使用基于偏置场(bias field)的方法估计接收场B1‑，然后进行B1校正，获得准确的T1、PD图像。对双翻转角多回波数据进行B1校正，然后使用联合稀疏约束的多组分T2*‑T1谱估计算法求解MWF，获得准确的MWF图像。

公开(公告)号：CN113075603A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110320340.2

申请日：2021-03-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗洁 ,  林真谅 ,  李奇康 ,  佘华君 ,  严莉 ,  王佳

IPC: G01R33/54

Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习的磁共振静音序列设计方法，其步骤包括：序列参数模型的构建、K空间轨迹的限定、序列噪声预测、利用机器学习方法进行序列参数设计。通过本发明的技术方案，可以设计出更多样的静音序列，提供更多可能的磁共振序列降噪方案。

公开(公告)号：CN110222843A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910585216.1

申请日：2019-07-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗洁 ,  林真谅 ,  佘华君

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G01R33/54 ,  G01R33/44 ,  A61B5/055

Abstract: 本申请公开了一种噪声预测系统及方法，该方法包括：获取磁共振扫描过程中的梯度波形及对应的声压波形；对所述梯度波形及对应的声压波形进行预处理；对预处理的所述梯度波形及对应的声压波形进行机器学习模型训练，得到梯度波形与噪声的响应关系；采用所述响应关系对不同序列的梯度波形进行噪声预测。

公开(公告)号：CN119001566A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411163909.9

申请日：2024-08-22

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杜一平 ,  刘贝 ,  佘华君

IPC: G01R33/485 ,  G01R33/54 ,  G01R33/56 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明公开了一种加速化学交换饱和转移对比成像的方法，涉及磁共振成像领域，采用非笛卡尔序列采集的不同频偏的k空间数据，并将不同频偏的k空间数据输入深度学习算法，迭代得到CEST图像重建模型，再根据重建模型得到CEST图像。本发明基于改进的非笛卡尔采集序列可以实现多维度的稀疏采样，从而实现高倍数的加速，缩短扫描时间；深度学习算法可以在没有全采样数据的情况下，对特定扫描的高倍欠采样数据实现高质量的重建。

公开(公告)号：CN118351134A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410489187.X

申请日：2024-04-22

Applicant: 上海交通大学 ,  上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 李博文 ,  佘华君 ,  朱家煜

IPC: G06T7/20 ,  G01R33/565 ,  A61B5/055 ,  G06T11/00

Abstract: 本申请涉及一种运动参数确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。通过获取目标部位的多个通道的第一K空间数据，根据第一K空间数据确定第一质量中心，根据第一质量中心和成像坐标系的坐标原点之间的差异，确定目标部位的运动参数。其中，第一K空间数据为通过随目标部位同步运动的线圈对目标部位进行采集得到的，第一质量中心为多个通道的第一K空间数据确定的图像的质量中心。本申请实施例中，由于设置了可随目标部位同步运动的线圈，在基于线圈采集的目标部位的第一K空间数据得到第一质量中心后，可以直接根据第一质量中心和坐标系原点确定运动参数，提高了运动参数确定的准确性。

公开(公告)号：CN113075603B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202110320340.2

申请日：2021-03-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗洁 ,  林真谅 ,  李奇康 ,  佘华君 ,  严莉 ,  王佳

IPC: G01R33/54

Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习的磁共振静音序列设计方法，其步骤包括：序列参数模型的构建、K空间轨迹的限定、序列噪声预测、利用机器学习方法进行序列参数设计。通过本发明的技术方案，可以设计出更多样的静音序列，提供更多可能的磁共振序列降噪方案。

公开(公告)号：CN110222843B

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN201910585216.1

申请日：2019-07-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗洁 ,  林真谅 ,  佘华君

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G01R33/54 ,  G01R33/44 ,  A61B5/055

Abstract: 本申请公开了一种噪声预测系统及方法，该方法包括：获取磁共振扫描过程中的梯度波形及对应的声压波形；对所述梯度波形及对应的声压波形进行预处理；对预处理的所述梯度波形及对应的声压波形进行机器学习模型训练，得到梯度波形与噪声的响应关系；采用所述响应关系对不同序列的梯度波形进行噪声预测。