图像重建方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像重建方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序。


背景技术：

2.磁共振成像(magnetic resonance imaging，mri)技术目前已广泛应用于临床诊断与分析，该技术利用数学的方法对原子核共振产生的信号进行重建，以生成人体内部的结构图像。
3.在磁共振图像采集的过程中，为了提高成像速度会导致图像中存在卷褶伪影。可以通过mri重建减轻或消除mri图像中的卷褶伪影，得到“真实”的原始图像。由于卷褶伪影中存在大量的噪声，相关技术在图像重建过程，对噪声的抑制效果较差，导致重建后的图像质量较低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像重建方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序，以解决现有在图像重建过程，对噪声的抑制效果较差，导致重建后的图像质量较低的问题。
5.第一方面，本技术提供了一种图像重建方法，所述方法包括：
6.获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
7.根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
8.对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
9.获取各线圈单元的敏感度估计。
10.根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
11.在其中一个实施例中，所述对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像，包括：
12.确定所述线圈单元的滤波参数。
13.基于所述滤波参数，对所述线圈单元对应的初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
14.在其中一个实施例中，所述确定所述线圈单元的滤波参数，包括：
15.根据所述线圈单元的初始图像，确定所述初始图像的初始噪声方差水平。
16.对所述初始噪声方差水平进行归一化处理，得到所述目标噪声方差。
17.根据所述目标噪声方差水平，确定所述线圈单元的滤波参数。
18.在其中一个实施例中，所述根据所述目标噪声方差水平，确定所述线圈单元的滤波参数，包括：
19.对所述目标噪声方差水平与预设条件进行匹配，得到所述线圈单元的滤波参数中的窗口大小以及迭代次数。
20.在其中一个实施例中，所述根据所述目标噪声方差水平，确定所述线圈单元的滤波参数，包括：
21.根据所述目标噪声方差水平计算，得到所述线圈单元的滤波参数中的权重。
22.在其中一个实施例中，所述权重为高斯权重以及倒数型权重中的任一种。
23.第二方面，本技术还提供一种图像重建装置，该装置包括：
24.数据获取模块，用于获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
25.初始图像获取模块，用于根据所述数据获取模块获取的k空间数据集得到线圈单元对应的初始图像。
26.加权滤波处理模块，用于对所述初始图像获取模块得到的初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像。
27.图像重建模块，用于获取各线圈单元的敏感度估计。
28.所述图像重建模块，还用于根据所述加权滤波处理模块得到的所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
29.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
30.获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
31.根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
32.对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
33.获取各线圈单元的敏感度估计。
34.根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
35.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
36.获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
37.根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
38.对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
39.获取各线圈单元的敏感度估计。
40.根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
41.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以下步骤：
42.获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一
个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
43.根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
44.对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
45.获取各线圈单元的敏感度估计。
46.根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
47.上述图像重建方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序，根据对磁共振线圈中线圈单元的进行欠采样获取的k空间数据集，得到线圈单元的初始图像，并对初始图像进行加权滤波处理，得到该初始图像对应的滤波图像，并结合各线圈单元的敏感度估计对初始图像进行重建，得到目标图像。这样，通过对各初始图像进行加权滤波处理，以滤去各初始图像中的噪声，能够解决现有在图像重建过程中对噪声抑制效果较差的问题。并且将滤除噪声后的初始图像与敏感度估计结合得到重建后的图像，提高了重建后的图像质量。
附图说明
48.图1为一个实施例中图像重建系统的架构图；
49.图2为一个实施例中图像重建方法的流程示意图之一；
50.图3为一个实施例中k空间数据集的结构示意图；
51.图4为一个实施例中图像重建方法的效果示意图；
52.图5为一个实施例中图像重建方法的流程示意图之二；
53.图6为一个实施例中图像重建方法的流程示意图之三；
54.图7为一个实施例中图像重建装置的结构示意图；
55.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
56.下面将结合附图，对本技术一些实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术所提供的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
57.除非上下文另有要求，否则，在整个说明书和权利要求书中，术语“包括(comprise)”及其其他形式例如第三人称单数形式“包括(comprises)”和现在分词形式“包括(comprising)”被解释为开放、包含的意思，即为“包含，但不限于”。在说明书的描述中，术语“一个实施例(one embodiment)”、“一些实施例(some embodiments)”、“示例性实施例(exemplary embodiments)”、“示例(example)”、“特定示例(specific example)”或“一些示例(some examples)”等旨在表明与该实施例或示例相关的特定特征、结构、材料或特性包括在本技术的至少一个实施例或示例中。上述术语的示意性表示不一定是指同一实施例或示例。此外，所述的特定特征、结构、材料或特点可以以任何适当方式包括在任何一个或多个实施例或示例中。
58.以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含
义是两个或两个以上。
59.在描述一些实施例时，可能使用了“耦接”和“连接”及其衍伸的表达。例如，描述一些实施例时可能使用了术语“连接”以表明两个或两个以上部件彼此间有直接物理接触或电接触。又如，描述一些实施例时可能使用了术语“耦接”以表明两个或两个以上部件有直接物理接触或电接触。然而，术语“耦接”或“通信耦合(communicatively coupled)”也可能指两个或两个以上部件彼此间并无直接接触，但仍彼此协作或相互作用。这里所公开的实施例并不必然限制于本文内容。
[0060]“a、b和c中的至少一个”与“a、b或c中的至少一个”具有相同含义，均包括以下a、b和c的组合：仅a，仅b，仅c，a和b的组合，a和c的组合，b和c的组合，及a、b和c的组合。
[0061]
如本文中所使用，根据上下文，术语“如果”任选地被解释为意思是“当
……
时”或“在
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，根据上下文，短语“如果确定
……”
或“如果检测到[所陈述的条件或事件]”任选地被解释为是指“在确定
……
时”或“响应于确定
……”
或“在检测到[所陈述的条件或事件]时”或“响应于检测到[所陈述的条件或事件]”。
[0062]
本文中“适用于”或“被配置为”的使用意味着开放和包容性的语言，其不排除适用于或被配置为执行额外任务或步骤的设备。
[0063]
另外，“基于”或“根据”的使用意味着开放和包容性，因为“基于”或“根据”一个或多个所述条件或值的过程、步骤、计算或其他动作在实践中可以基于额外条件或超出所述的值。
[0064]
多线圈成像技术是近几年发展起来的磁共振成像新技术，它以多通道相控阵线圈为基础，具有高信噪比、高图像空间分辨率等特点。通常相控阵线圈是由两个或两个以上线圈单元组成的线圈阵列，每个线圈单元可以同时接收各个区域的信号。多通道射频(radio frequency，rf)线圈整体获得的磁共振信号是各个线圈单元获得信号的有效加权和，但所包含的噪声却仅来源于每个线圈单元所定的小区域，因此，采用多通道rf线圈获得的图像具有较高的信噪比。多线圈成像结合了小线圈成像的优点又具有大线圈成像的大扫描视野。
[0065]
为了提高图像采集的速度，在各个线圈单元采集图像数据时添加了加速因子，因此存在缺失的k空间行，这就导致采集的k空间数据集为欠采样数据，使得每个线圈重建的图像中均含有卷折伪影，而含卷折伪影的图像中也包含大量的噪声。现有技术中，对k空间数据集的处理有乘以窗函数或者低通滤波器，用来抑制高的空间频率信号，比如吉布斯伪影。但是，对图像中噪声的抑制效果较差，这就导致重建后的图像质量较低。
[0066]
针对上述技术问题，本技术实施例提供一种图像重建方法，该方法基于通过欠采样获得的磁共振线圈中线圈单元的k空间数据集，得到各线圈单元的初始图像，并根据各初始图像，确定其所对应的噪声方差水平；通过噪声方差水平确定用于对初始图像进行加权滤波参数，以便得到对初始图像进行滤波后的滤波图像。进而基于各线圈单元对应的滤波图像以及各线圈单元的敏感度估计，得到目标图像。从而保证在图像重建过程中对噪声的抑制，提高重建后的图像质量。
[0067]
为了便于使用本实施例，参见图1所示的图像重建系统10的架构，在图像重建系统10中，包括图像重建装置11以及影像设备12。该影像设备12能够对感兴趣区域进行拍摄，并
得到线圈单元的k空间数据集。
[0068]
在一个示例性的方案中，通常情况下，图像重建装置11可以为终端设备；该终端设备可以具备多通用或专用的计算装置环境或配置。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。该终端设备可以有不同的名称，例如用户设备(user equipment，ue)、接入设备、终端单元、终端站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、无线通信设备、终端代理或终端装置等。本技术实施例中，用于实现图像重建装置11的功能的装置可以是终端设备，也可以是能够支持图像重建装置11实现该功能的装置，例如芯片系统等。本技术中，芯片系统可以有芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
[0069]
结合上述图1，对本技术实施例提供的图像重建方法进行详细介绍，参照图2，该方法包括：
[0070]
s11、获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；k空间数据集为对应的线圈单元进行欠采样获得的。
[0071]
这里，欠采样数据具体是指在磁共振线圈中线圈单元采集图像数据时，加入了加速因子。
[0072]
参照图3，本技术实施例提供一种k空间数据集的结构，k空间是一个抽象空间，是一个以空间频率为单位的空间坐标系所对应的频率空间。k空间中每个像素点灰度值的大小决定了该点磁共振信号的强度，其位置值由相位编码梯度gy和频率编码梯度g
x
共同作用所决定。k空间中各点的数据是沿一定轨迹顺序填充，填充轨迹代表了成像过程中磁共振信号的采集过程。常规磁共振成像大多采用直线式填充方式，一个相位编码周期填充一行，直到将k空间中各点的数据填满。
[0073]
在实际应用中，为了提高图像采集的速度，在线圈单元采集图像数据时添加了加速因子，加速因子用来决定k空间的采样轨迹需要采集的相位编码线的条数。一般地，可在初始的时候进行设定。例如，加速因子初始设定为1，表示对k空间的采样轨迹进行全采样；又如，加速因子初始设定为2时，表示k空间的采样轨迹进行欠采样。k空间可包括低频区域和高频区域，在低频区域按照调节后的加速因子采集完成后，在高频区域还需按照调节后的加速因子，采集达到设定加速因子条数的相位编码线。
[0074]
在一个示例中，磁共振(magnetic resonance，mr)图像的采集实际上是k空间的相位编码线的获取和填充，k空间所需要获取的相位编码线越多，图像的采集时间越长。因此，相位编码线的密集程度决定图像在相位编码方向的视野(field of view，fov)，采用矩形fov技术可以减少所需要采集的相位编码线，而把所采集的相位编码线较为稀疏地填充在整个k空间，在保持图像空间分辨率不变的前提下可以成比例的缩短采集时间，但是图像在相位编码方向的fov变小。比如，对于256
×
256(像素点)的图像，如果只采集50％(即128条)的相位编码线并填充于整个k空间，采集时间只需原来的一半，则图像在相位编码方向的fov只有原来的50％。采用多线圈采集磁共振信号，每个线圈具有对应的敏感度，且各线圈单元的敏感度不相同，从而使得所获得的磁共振信号中具有额外的图像空间信息。
[0075]
s12、根据k空间数据集得到线圈单元对应的初始图像。
[0076]
具体的，对k空间数据集进行傅里叶逆变换，得到各线圈的初始图像。
[0077]
这里，磁共振线圈可以是线圈阵列，该线圈阵列中包括多个线圈单元。线圈单元采
集的磁共振信号，可组成多个k空间数据集；其中，每个线圈的k空间数据集经过傅里叶变换可获得该k空间所对应的图像。示例性地，当多通道rf线圈包含q通道，则经相位编码线的填充可获得q个k空间，q个k空间经过傅里叶变换可获得q个图像，其中每个图像分别对应信号采集通道。
[0078]
需要说明的是，本技术中涉及的傅里叶逆变换，也可是快速傅里叶逆变换。对k空间数据集进行傅里叶逆变换是指将k空间数据集域变换到图像域。示例性地，多通道图像的信号与k空间数据集存在如下关系:
[0079][0080]
其中，表示线圈单元在k空间(k
x
,ky)处的k空间数据集，且k空间数据集是欠采样的，还可以是经过滤波处理的；s
(x,y)
表示线圈单元在图像域位置(x,y)处的图像信号。
[0081]
应当理解，经欠采样得到的k空间数据集应用快速傅里叶逆变换将数据从k空间转换到图像空间中，是因为快速傅里叶逆变换的计算较少，所以使用快速傅里叶逆变换使得能够减少获得磁共振图像的采集时间。
[0082]
s13、对初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像。
[0083]
在一种可能的实现方式中，对初始图像进行加权滤波处理可以理解为是对初始图像的一种平滑处理(smoothing)也称模糊处理(bluring)。其作用就是减少图像上的噪声或者失真。图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息，保留低频信息。因此，可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪音，模糊图像(噪音是图像中变化比较大的区域，也就是高频信息)。而高通滤波能够提取图像的边缘(边缘也是高频信息集中的区域)。该平滑处理可以通过滤波器实现，该滤波器可以为加权滤波器；
[0084]
进一步的，对初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像，还可以采用均值滤波器、高斯加权滤波器、中值滤波器、双边滤波器等滤波器中的任一种，本技术实施例对此不作限定。
[0085]
s14、获取各线圈单元的敏感度估计。
[0086]
具体的，获取各线圈单元的敏感度估计具体过程包括：采集低分辨率的体容积线圈(volume transmit coil，vtc)图像(即参考图像)以及低分辨率的表面线圈图像；将vtc图像除以表面线圈图像(去除解剖结构，保留线圈敏感度信息)得到初始敏感度估计。考虑到vtc图像与表面线圈图像直接做除法得到的初始敏感度估计的信噪比(signal-to-noise ratio，snr)很低，主要是由于来自体容积线圈采集的图像噪声较大，可以采用多项式拟合方法平滑噪声。同时，由于被测物体相对位置的移动会造成边缘误差。因此，可以对初始敏感度估计做高斯平滑去除噪声，得到各线圈单元的敏感度估计。
[0087]
s15、根据各线圈单元的敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0088]
需要说明的是，对于本技术中的磁共振线圈可以是阵列线圈，阵列线圈有多个线圈单元，也即多个采集通道。阵列线圈的一个通道对应一个敏感度估计，阵列线圈的每个通道都需要获得对应的敏感度估计。
[0089]
在其中一个实施例中，基于各线圈单元的敏感度估计和敏感度编码并行成像算
法，对各线圈单元对应的滤波图像中的重叠部分展开后组合，得到目标图像。
[0090]
这里，敏感度编码(sensitivity encoding，sense)并行磁共振成像技术(即敏感度编码并行成像算法)是一种典型的图像域重建算法。它的重建步骤主要包括：(1)通过多各线圈单元对应的多个通道的以加速因子r进行欠采样得到各通道的k空间数据集，对每个线圈得单元到的k空间数据集进行傅里叶逆变换，从而得到每个线圈单元的初始图像，并对初始图像进行加权滤波处理，得到滤波图像；其中该滤波图像可以理解为卷褶图像；(2)对并行的线圈单元的敏感度分布进行分析，在敏感度分布图上展开卷褶图像(即就是对各线圈单元对应的滤波图像中的重叠部分展开后组合)，从而得到全视野的fov图像，即完整的重建图像(也就是目标图像)。
[0091]
具体的，sense为一种并行成像技术，线圈单元的敏感度估计s，线圈单元的滤波图像i，目标图像p之间的关系为：
[0092]
i＝s
×
p
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式2)
[0093]
重建图像的求解过程为实际是对上述公式2的求逆过程，即为：
[0094]
p＝s-1
×iꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式3)
[0095]
本实施例中，基于各线圈单元的敏感度估计和敏感度编码sense并行成像算法，对各线圈单元对应的滤波图像中的重叠部分展开后组合，得到目标图像，能够降低目标图像中的噪声，并去除目标图像中的卷褶伪影，从而提高了重建后的图像的清晰度。
[0096]
为了更好的理解，参照图4，首先各个线圈单元(线圈1、线圈2、
…
、线圈k)获取各自的k空间数据集，根据k空间数据集得到初始图像；这里对k空间数据集进行傅里叶逆变换或者快速傅里叶逆变换都可以得到对应的初始图像。之后，对初始图像进行加权滤波处理得到滤波图像，再基于各线圈单元的敏感度估计结合sense算法对滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0097]
上述图像重建方法，根据对磁共振线圈中线圈单元的进行欠采样获取的k空间数据集，得到线圈单元的初始图像，并对初始图像进行加权滤波处理，得到该初始图像对应的滤波图像，并结合各线圈单元的敏感度估计对初始图像进行重建，得到目标图像。这样，通过对各初始图像进行加权滤波处理，以滤去各初始图像中的噪声，能够解决现有在图像重建过程中对噪声抑制效果较差的问题。并且将滤除噪声后的初始图像与敏感度估计结合得到重建后的图像，提高了重建后的图像质量。
[0098]
在其中一个实施例中，参照图5，在对各线圈单元对应的初始图像进行加权滤波处理的过程中，可以根据各线圈单元的滤波参数对该初始图像进行加权滤波处理。因此，s13具体包括：
[0099]
s131、确定线圈单元的滤波参数。
[0100]
可选的，滤波参数包括权重、滤波窗口大小以及迭代次数。
[0101]
其中，权重为高斯权重以及倒数型权重中的任一种。
[0102]
具体的，当权重为高斯权重的情况下，该权重u的计算方式可以为：
[0103][0104]
其中，f(q)为滤波窗口的中心点q对应的信号强度；f(p)表示滤波窗口内除去中心点q以外的其他点p对应的信号强度，表示滤波器的平滑参数，的值是根据目标噪声
方差水平得到的，越大代表平滑程度越高。滤波器的输入参数还有：滤波窗口大小w，迭代次数iter，迭代次数表示重复做滤波的次数，w、iter越大，滤波器的平滑程度也越高。
[0105]
当权重为倒数型权重的情况下，倒数型权重进一步分为ⅰ型权重和ⅱ型权重。
[0106]
当倒数型权重为ⅰ型权重的情况下，该权重u的计算方式可以为：
[0107]
u＝(|f(p)-f(q)| δf)-1
ꢀꢀꢀꢀ
(公式4)
[0108]
当倒数型权重为ⅱ型权重的情况下，该权重u的计算方式可以为：
[0109][0110]
需要说明的是，在上述中所提高的加权滤波器、均值滤波器、高斯加权滤波器、中值滤波器、双边滤波器，可调整权重的类型。例如，对于加权滤波器，上述的高斯权重以及倒数型权重可选择使用其中的任意一种作为该加权滤波器的权重；对于高斯加权滤波器，上述的高斯权重可作为该高斯加权滤波器的权重；其他同理滤波器同理，此处不再赘述。
[0111]
s132、基于滤波参数，对线圈单元对应的初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像。
[0112]
对于本步骤的实施例，可参照s13的实施例，此处不再赘述。
[0113]
本实施例中，基于线圈单元的滤波参数，对线圈单元对应的初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像，能够提高对需要重建的图像中噪声的抑制效果，减小噪声对所需要重建的图像的影响，使得重建后的图像的清晰度更优。
[0114]
在其中一个实施例中，参照图6，确定线圈单元的滤波参数，包括：
[0115]
s61、根据线圈单元的初始图像，确定初始图像的初始噪声方差水平。
[0116]
具体的，根据线圈单元的初始图像，确定线圈单元的序号k以及第k个线圈单元的初始图像第i行第j列元素imk(i,j)，根据以下公式5确定初始噪声方差水平
[0117][0118]
s62、对初始噪声方差水平进行归一化处理，得到目标噪声方差；
[0119]
具体的，对第k个线圈单元的初始图像计算得到的第k个初始噪声方差水平做归一化处理，得到第k个线圈单元的目标噪声方差水平这里需要说明的是，为了区别初始噪声方差水平和目标噪声方差水平，将k替换为i，k与i表达的含义相同。
[0120]
s63、根据目标噪声方差水平，确定线圈单元的滤波参数。
[0121]
具体的，s63包括：对目标噪声方差水平与预设条件进行匹配，得到线圈单元的滤波参数。
[0122]
示例性的，预设条件为：
[0123]
条件1：那么w＝3，iter＝10。
[0124]
条件2：那么w＝5，iter＝15。
[0125]
条件3：那么w＝7，iter＝20。
[0126]
条件4：那么w＝9，iter＝25。
[0127]
这样，通过对目标噪声方差水平与预设条件进行自适应匹配，能够得到各线圈单
元的滤波参数，以便基于各线圈单元的滤波参数对各线圈单元的初始图像进行加权滤波，从而得到滤波图像。
[0128]
本实施例中，首先根据线圈单元的初始图像，确定初始图像的初始噪声方差水平，对初始噪声方差水平进行归一化处理，能够提高得到目标噪声方差的速度以及精度，以便更快的根据目标噪声方差水平，确定出线圈单元的滤波参数。从而整体提高图像重建的速度以及精度。
[0129]
应该理解的是，虽然图2、5、6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、5、6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0130]
在一个实施例中，参照图7，提供了一种图像重建装置11，装置11包括：数据获取模块111、初始图像获取模块112、加权滤波处理模块113以及图像重建模块114；具体的：
[0131]
数据获取模块111，用于感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；k空间数据集为对应的线圈单元进行欠采样获得的。
[0132]
初始图像获取模块112，用于根据数据获取模块111获取的k空间数据集得到线圈单元对应的初始图像。
[0133]
加权滤波处理模块113，用于对初始图像获取模块112得到的初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像。
[0134]
图像重建模块114，用于获取各线圈单元的敏感度估计。
[0135]
图像重建模块114，还用于根据加权滤波处理模块113得到的各线圈单元的敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0136]
在其中一个实施例中，加权滤波处理模块113，具体用于确定线圈单元的滤波参数。基于滤波参数，对线圈单元对应的初始图像进行加权滤波处理，得到初始图像对应的滤波图像。
[0137]
在其中一个实施例中，加权滤波处理模块113，具体用于根据线圈单元的初始图像，确定初始图像的初始噪声方差水平。对初始噪声方差水平进行归一化处理，得到目标噪声方差。根据目标噪声方差水平，确定线圈单元的滤波参数。
[0138]
在其中一个实施例中，加权滤波处理模块113，具体用于对目标噪声方差水平与预设条件进行自匹配，得到线圈单元的滤波参数中的窗口大小以及迭代次数。
[0139]
在其中一个实施例中，加权滤波处理模块113，具体用于根据目标噪声方差水平计算，得到线圈单元的滤波参数中的权重。
[0140]
在其中一个实施例中，权重为高斯权重以及倒数型权重中的任一种。
[0141]
关于图像重建装置的具体限定可以参见上文中对于种图像重建方法的限定，在此不再赘述。上述种图像重建装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形
式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0142]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储初始数据，计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像重建方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0143]
本领域技术人员可以理解，图8示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0144]
在一个实施例中，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0145]
获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
[0146]
根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
[0147]
对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
[0148]
获取各线圈单元的敏感度估计。
[0149]
根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0150]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0151]
获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
[0152]
根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
[0153]
对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
[0154]
获取各线圈单元的敏感度估计。
[0155]
根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0156]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0157]
获取感兴趣区域的多个k空间数据集，每个k空间数据集中对应磁共振线圈中的一个线圈单元；所述k空间数据集为对应的所述线圈单元进行欠采样获得的。
[0158]
根据所述k空间数据集得到所述线圈单元对应的初始图像。
[0159]
对所述初始图像进行加权滤波处理，得到所述初始图像对应的滤波图像。
[0160]
获取各线圈单元的敏感度估计。
[0161]
根据所述各线圈单元的所述敏感度估计以及敏感度并行成像算法，对各所述线圈单元对应的滤波图像进行图像重建，得到目标图像。
[0162]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0163]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0164]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。