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申请/专利权人：自贡市第一人民医院

摘要：本发明公开了一种快速的化学交换饱和转移成像与重建方法及系统，属于生物医学信号处理技术领域，解决重建时间较长，重建精度取决于字典的分辨率，易造成重建精度低的问题。本发明建立包含游离态水质子、溶质与半固态大分子的交换质子的三池交换模型，并基于采集参数得到磁共振指纹信号的公式；基于给定的组织参数、采集参数和磁共振指纹信号的公式获取训练数据对卷积神经算子进行训练；基于训练好的卷积神经算子和深度强化学习算法完成采集参数的全局优化；基于得到的全局优化的采集参数，在磁共振设备上采集磁共振指纹信号原始数据；将采集的磁共振指纹信号原始数据输入双向ConvLSTM网络完成CEST图像重建。本发明用于化学交换饱和转移成像与重建。

主权项：1.一种快速的化学交换饱和转移成像与重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立包含游离态水质子、溶质与半固态大分子的交换质子的三池交换模型，并基于采集参数得到磁共振指纹信号的公式，其中，采集参数包括磁共振成像扫描序列的参数和其它参数，磁共振成像扫描序列的参数包括翻转角、重复时间、脉冲饱和标记时间、弛豫延迟时间和射频饱和功率，其它参数包括磁场频率偏移Ω；步骤2、基于给定的组织参数、采集参数和磁共振指纹信号的公式获取训练数据对卷积神经算子进行训练；步骤3、基于训练好的卷积神经算子和深度强化学习算法完成采集参数的全局优化；步骤4、基于得到的全局优化的采集参数，在磁共振设备上采集磁共振指纹信号原始数据；步骤5、将采集的磁共振指纹信号原始数据输入双向ConvLSTM网络完成CEST图像重建；所述步骤1的具体步骤为：步骤1.1、建立包含游离态水质子、溶质与半固态大分子的交换质子的三池交换模型；步骤1.2、基于布洛赫方程得到三个池中时刻时输出的磁化矢量；三个池中的磁化强度的布洛赫方程为： （1）其中，表示自旋磁化矢量，、、分别表示空间、、三个方向上的自旋磁化矢量，上标、和分别表示溶质池、半固态大分子池以及游离态水质子池； 其中，表示系统矩阵，为校正项，为圆周率常数，为拉莫尔进动频率，为射频饱和频率，为旋磁比，为射频饱和功率，为游离态水质子池的频率偏移，为溶质池的频率偏移，为半固态大分子池的频率偏移，为第个池子的纵向驰豫时间的倒数，为第个池子的横向驰豫时间的倒数，为、或，为溶质池与游离态水质子池的交换速率，为半固态大分子池与游离态水质子池的交换速率，为溶质池比例，为半固态大分子池比例； 其中，、、分别表示溶质池、半固态大分子池与游离态水质子池的初始磁化矢量；基于式（1）得到时刻时输出的磁化矢量为： （2）其中，表示给定的初始自旋磁化矢量，表示时刻系统矩阵，表示的逆，表示脉冲饱和标记时间；步骤1.3、在CEST成像中，先进行射频饱和脉冲，其持续时间为时,得到磁化矢量，然后再使用不同的翻转角和弛豫延迟时间的梯度弛豫脉冲采集磁共振指纹信号，并设磁场频率偏移Ω，通过引入射频激励算子、弛豫算子和三种算子，重构磁共振指纹信号的公式，公式为： （3）其中，，，，其中，表示第个池子的初始磁化矢量，上标表示上一个梯度脉冲后的信号，为复数的虚数单位，、分别表示游离态水质子池的纵向和横向驰豫时间；所述步骤2的具体步骤为：步骤2.1、基于超拉丁采样变换不同的组织参数和采集参数组合值，并采用磁共振指纹信号的公式得到信号不同时刻的输出值，即得到不同的训练数据对，其中，表示第组采集参数和组织参数，表示通过公式计算出的第个CEST-MRF信号值，其中，组织参数包括游离态水质子池的纵向驰豫时间、游离态水质子池的横向驰豫时间、溶质池与游离态水质子池的交换速率、半固态大分子池与游离态水质子池的交换速率、溶质池比例，半固态大分子池比例；步骤2.2、将所有训练数据对作为训练数据，并按7：2：1的比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤2.3、采用加入高斯噪声后的训练集对卷积神经算子进行训练，并通过验证集来调整超参数，测试集进行准确性验证，最终得到训练好的卷积神经算子网络，在训练过程中采用自适应矩估计算法ADAM优化器进行学习和使用最小化L1损失函数进行优化，卷积神经算子为U-NET网络的卷积神经算子CNO；所述步骤3的具体步骤为：步骤3.1、将所需要优化的采集参数作为强化学习中的动作a，利用训练好的卷积神经算子CNO作为环境对输入的动作进行响应，得到MRF信号值，即得到磁共振指纹信号；步骤3.2、将MRF信号值输入Actor-Critic网络，由Actor网络重建出组织参数值与Critic网络得到动作a的估计值进行L2误差损失计算，若误差损失值小于人为设定的阀值，即满足终止条件，最终当前MRF信号值所对应的采集参数即为全局优化的采集参数；步骤3.3、若不满足终止条件，Actor网络基于动作值更新策略随机选择新的动作，并再次执行步骤3.1；将全局优化的采集参数设置到磁共振成像扫描序列中，在磁场3.0T及以上的磁共振设备上采集磁共振指纹信号原始数据；所述步骤4中的双向ConvLSTM网络包括特征提取器、双向ConvLSTM网络模块、阶段融合模块、上采样器，双向ConvLSTM网络模块包括将低频特征Lt生成高频特征的前向卷积LSTM和将低频特征Lt生成高频特征的后向卷积LSTM；采集的多帧MRF信号以及游离态水质子池的纵向驰豫时间、游离态水质子池的横向驰豫时间、主磁场B0输入至特征提取器提取每一帧的低频特征Lt，双向ConvLSTM网络模块将低频特征Lt生成高频特征和，阶段融合模块对高频特征和进行融合，上采样器对低频特征Lt分别与高频特征、高频特征和阶段融合模块的输出相加后再分别进行上采样输出，得到CEST各参数图，即重建得到CEST图像。

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