CN113749637A - 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113749637A
CN113749637A CN202010498877.3A CN202010498877A CN113749637A CN 113749637 A CN113749637 A CN 113749637A CN 202010498877 A CN202010498877 A CN 202010498877A CN 113749637 A CN113749637 A CN 113749637A
Authority
CN
China
Prior art keywords
respiratory
signal
amplitude
expiratory
breathing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010498877.3A
Other languages
English (en)
Inventor
何金强
董芳
翁得河
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Shenzhen Magnetic Resonance Ltd
Original Assignee
Siemens Shenzhen Magnetic Resonance Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Shenzhen Magnetic Resonance Ltd filed Critical Siemens Shenzhen Magnetic Resonance Ltd
Priority to CN202010498877.3A priority Critical patent/CN113749637A/zh
Priority to US17/338,099 priority patent/US11883211B2/en
Publication of CN113749637A publication Critical patent/CN113749637A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7285—Specific aspects of physiological measurement analysis for synchronising or triggering a physiological measurement or image acquisition with a physiological event or waveform, e.g. an ECG signal
    • A61B5/7292—Prospective gating, i.e. predicting the occurrence of a physiological event for use as a synchronisation signal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/567—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution gated by physiological signals, i.e. synchronization of acquired MR data with periodical motion of an object of interest, e.g. monitoring or triggering system for cardiac or respiratory gating

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明提供磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质。方法包括：检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；根据被采集人的实时呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的幅度峰值，将该幅度峰值乘以预设系数，将得到的乘积作为当前呼吸周期的触发点阈值；且，当根据呼吸信号的呼吸方向确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算当前呼气信号的幅度与当前计算得到的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。本发明提高了MR数据采集触发的准确性。

Description

磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)技术领域，特别涉及MR(Magnetic Resonance，磁共振)数据采集触发方法、装置及可读存储介质。
背景技术
MRI是指通过对静磁场中的人体施加某种特定频率的射频(Radio Frequency，RF)脉冲，使人体中的氢质子受到激励而发生MR现象，停止脉冲后，质子在弛豫过程中产生MR信号，通过对MR信号的接收、空间编码和图像重建等处理过程，即产生MR影像。
患者的呼吸运动会降低腹部诊断MR图像质量，这仍然是MR成像诊断的主要挑战之一。为了获得无伪影的胸部或腹部图像，利用呼吸传感器提取呼吸信号，作为MR数据采集的触发信号。引导音是一种类型的传感器。
有一些问题伴随着引导音导航。首先，引导音信号接收与MR数据采集同时进行，不可避免地会受到射频脉冲或梯度脉冲等其它事件的严重干扰。此外，转换线圈和接收线圈与患者身体的相对位置不固定，因此，产生的引导音信号在患者之间是可变的。为了确定正确的触发点，必须消除干扰，根据呼吸信号的信号值来识别不同的呼吸相位。
MR成像的最佳数据采集窗口应在呼气结束阶段，因为在此期间呼吸运动最小，因此原则上产生的运动伪影较少。
MR数据采集触发方法的关键是触发点的实时检测。然而，呼吸运动的特点和模式因时间和人与人之间的不同而不同，因此预测呼吸信号的演变具有挑战性，从而很难决定何时启动MR数据采集，这一问题至今尚未完全解决。目前最流行的方法是根据几个先前的呼吸周期预先定义一个幅度阈值，并将该幅度阈值用作对后续实时呼吸信号的触发点决策的判断。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供MR数据采集触发方法，以提高MR数据采集触发的准确性；
本发明还提供MR数据采集触发装置，以提高MR数据采集触发的准确性；
本发明还提供可读存储介质，以提高MR数据采集触发的准确性。
为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：
磁共振MR数据采集触发方法，包括：
检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；
根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值；
当根据呼吸信号的呼吸方向确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系；训练完毕，得到呼吸方向检测模型；
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼吸方向检测模型，根据模型的输出确定被采集人的呼吸信号在每个呼吸周期内的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼气峰值预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之后、所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值之前进一步包括：
实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号；
且，所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值为：
根据实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
所述实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼吸信号预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
所述神经网络为时间卷积网络TCN，或者递归神经网络RNN，或者长短期记忆LSTM神经网络。
磁共振MR数据采集触发装置，包括：
呼吸方向检测模块，用于检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；
呼气峰值预测模块，用于根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值；
触发检测模块，用于当根据呼吸方向检测模块检测的呼吸信号的呼吸方向，确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算呼气峰值预测模块预测的当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
所述装置进一步包括：
呼吸方向检测模型建立模块，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系；训练完毕，得到呼吸方向检测模型；
且，所述呼吸方向检测模块具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸方向检测模型建立模块建立的呼吸方向检测模型，根据模型的输出确定被采集人的呼吸信号在每个呼吸周期内的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
所述装置进一步包括：
呼气峰值预测模型建立模块，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，所述呼气峰值预测模块具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼气峰值预测模型建立模块建立的呼气峰值预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
所述装置进一步包括：
呼吸信号预测模块，用于实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号；
且，所述呼气峰值预测模块具体用于，根据呼吸信号预测模块实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
所述装置进一步包括：
呼吸信号预测模型建立模块，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型；其中，其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，所述呼吸信号预测模块具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸信号预测模型建立模块建立的呼吸信号预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被一处理器执行时实现如上任一项所述的磁共振MR数据采集触发方法的步骤。
磁共振MR数据采集触发装置，所述装置包括：处理器和存储器；
所述存储器中存储有可被所述处理器执行的应用程序，用于使得所述处理器执行如上任一项所述的磁共振MR数据采集触发方法的步骤。
本发明中，根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的幅度峰值，根据该幅度峰值确定当前触发点阈值，从而使得触发点阈值能够随着呼吸信号的幅度的变化而变化，降低了MR数据采集漏触发或过早触发或过晚漏发的概率，提高了MR数据采集触发的准确性。
附图说明
图1为采用现有方法进行MR数据采集触发点检测的示意图；
图2为本发明一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图；
图3为应用本发明实施例提供的方法后检测到的MR数据采集触发点的实例图；
图4为本发明另一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图；
图5为本发明实施例提供的呼吸方向检测模型的建立方法流程图；
图6为每个呼吸周期的幅度上升阶段为吸气阶段，幅度下降阶段为呼气阶段的呼吸信号的示例图；
图7为每个呼吸周期的幅度上升阶段为呼气阶段，幅度下降阶段为吸气阶段的呼吸信号的示例图；
图8为本发明实施例提供的呼气峰值预测模型的建立方法流程图；
图9为应用本发明实施例提供的方法进行呼气峰值预测的实例图；
图10为本发明实施例提供的呼吸信号预测模型建立方法流程图；
图11为应用本发明实施例提供的方法进行呼吸信号预测的实例图；
图12为本发明又一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图；
图13为本发明一实施例提供的MR数据采集触发装置的结构示意图；
图14为本发明另一实施例提供的MR数据采集触发装置的结构示意图。
其中，附图标记如下：
标号 含义
201～203 步骤
401～403 步骤
501～503 步骤
801～803 步骤
1001～1003 步骤
1201～1210 步骤
130 本发明一实施例提供的MR数据采集触发装置
131 呼吸方向检测模块
132 呼气峰值预测模块
133 触发检测模块
134 呼吸方向检测模型建立模块
135 呼气峰值预测模型建立模块
136 呼吸信号预测模块
137 呼吸信号预测模型建立模块
140 本发明另一实施例提供的MR数据采集触发装置
141 处理器
142 存储器
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图并据实施例，对本发明的技术方案进行详细说明。
如在本发明的说明书以及所附权利要求书中使用的单数形式的“一”以及“所述”也意图包括复数形式，除非本文内容明确地另行指定。
发明人对现有的MR数据采集触发点确定方法进行分析，发现其存在如下缺陷：
现有方法中，预先根据几个先前的呼吸周期定义一个呼气幅度峰值，如图1中的直线X所在位置，将呼气幅度峰值的80％作为触发点阈值，如图1中的直线Y所在位置，之后，在每个呼吸周期的呼气阶段，每隔一定时间间隔计算一次当前呼气信号的幅度与触发点阈值的差值的绝对值，若差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
图1为采用现有方法进行MR数据采集触发点检测的示意图，从图1可以看出，存在漏触发或过早触发或过晚触发的情况。具体地：
一)漏触发情况
如图1中的呼吸周期A，A中实质上也存在呼气末点，应该触发MR数据采集，但是呼吸周期A内的呼吸信号的幅度过小，因此，导致该呼吸周期内呼吸信号的幅度峰值都没有达到触发点阈值，从而该呼吸周期内就检测不到触发点；
二)过早或过晚触发情况
如图1中的呼吸周期B，由于呼吸周期B内呼吸信号的幅度偏高，因此，会导致该呼吸周期内呼吸信号的幅度在呼气末之前就达到触发点阈值，从而导致触发点被过早检测到；
再如图1中的呼吸周期C，由于呼吸周期C内呼吸信号的幅度偏低，因此，会导致该呼吸周期内呼吸信号的幅度在呼气末之后才达到触发点阈值，从而导致触发点被过晚检测到。
触发点的漏检会造成MR数据采集过程延长，而触发点过早或过晚检测到，会导致MR图像出现运动伪影。
发明人经过上述分析后认为：现有方法的上述缺陷主要是因为采用固定的触发点阈值，从而没有顾及到呼吸信号在不同呼吸周期内的幅度可能存在较大变化的情况。基于该发现，发明人给出了本发明的如下解决方案：
以下对本发明进行详细说明：
图2为本发明一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图，其具体步骤如下：
步骤201：检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向。
步骤202：根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
步骤203：当根据呼吸信号的呼吸方向确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
其中，预设系数可根据经验等确定，通常采用80％。
上述实施例中，根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的幅度峰值，根据该幅度峰值确定当前触发点阈值，从而使得触发点阈值能够随着呼吸信号的幅度的变化而变化，降低了MR数据采集漏触发或过早触发或过晚漏发的概率，提高了MR数据采集触发的准确性。
图3为应用本发明实施例提供的方法后检测到的MR数据采集触发点的实例图，可以看出，应用本发明后，在不同呼吸周期内无论呼吸信号的幅度如何变化，触发点总是能被准确检测到。
考虑到MR数据采集过程中的射频脉冲或梯度脉冲会对呼吸信号造成干扰，为了减少或消除该干扰，可采用在先的未受干扰的呼吸信号预测在后的呼吸信号。
图4为本发明另一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图，其具体步骤如下：
步骤401：检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向。
步骤402：实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号。
步骤403：根据步骤402实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
步骤404：当根据呼吸信号的呼吸方向确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
上述实施例中，在对呼吸信号进行呼气信号的幅度峰值预测之前，先用在先呼吸信号对在后呼吸信号进行预测，从而降低了MR数据采集过程中的射频脉冲或梯度脉冲对呼吸信号的干扰，从而进一步提高了MR数据采集触发的准确性。
本发明实际应用中，为了检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向，可以预先建立一个呼吸方向检测模型，图5给出了本发明实施例提供的呼吸方向检测模型的建立方法流程图，其具体步骤如下：
步骤501：采集同一人在不同时间段的呼吸信号序列、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号序列，将采集的呼吸信号作为训练样本。
呼吸信号以各个采样点的呼吸信号的幅度来表示。
需要说明的是，采集训练样本时，必须是在无人为干扰的环境下，例如：必须没有射频脉冲和梯度脉冲等的干扰。
步骤502：将采集的训练样本依次输入待训练的神经网络，神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系，如：幅度上升阶段：吸气、幅度下降阶段：呼气，或者如：幅度上升阶段：呼气、幅度下降阶段：吸气。
神经网络的输入信号的长度越大，最终得到的呼吸方向检测模型越准确。
步骤503：训练完毕，得到呼吸方向检测模型。
一个呼吸周期包括：吸气阶段和呼气阶段。根据对采集的原始呼吸信号的处理方式的不同，存在两种情况：
情况一、每个呼吸周期的幅度上升阶段为吸气阶段，幅度下降阶段为呼气阶段
如图6所示，其中，在每个呼吸周期内，幅度上升阶段表示吸气，幅度下降阶段表示呼气。如图6中的AB段为幅度上升阶段，为吸气阶段，BC段为幅度下降阶段，为呼气阶段。则，当向待训练的神经网络输入幅度上升阶段的呼吸信号时，对应的输出为：幅度上升阶段：吸气(可采用10表示)；当向待训练的神经网络输入幅度下降阶段的呼吸信号时，对应的输出为：幅度下降阶段：呼气(可采用01表示)。则训练过程中，神经网络就会学习到：当呼吸信号的幅度上升时代表吸气，输出为10，当呼吸信号的幅度下降时代表呼气，输出为01。
情况二、每个呼吸周期的幅度上升阶段为呼气阶段，幅度下降阶段为吸气阶段
如图7所示，其中，在每个呼吸周期内，幅度上升阶段表示呼气，幅度下降阶段表示吸气。如图7中的AB段为幅度上升阶段，为呼气阶段，BC段为幅度下降阶段，为吸气阶段。则，当向待训练的神经网络输入幅度上升阶段的呼吸信号时，对应的输出为：幅度上升阶段：呼气(可采用11表示)；当向待训练的神经网络输入幅度下降阶段的呼吸信号时，对应的输出为幅度下降阶段：吸气(可采用00表示)。则训练过程中，神经网络就会学习到：当呼吸信号的幅度上升时，代表呼气，输出为11，当呼吸信号的幅度下降时，代表吸气，输出为00。
在使用呼吸方向检测模型时，先采集患者的一段呼吸信号，将该段呼吸信号输入呼吸方向检测模型，则根据模型的输出就可得知：每个呼吸周期内呼吸信号的上升阶段和下降阶段分别对应的是吸气还是呼气。
在根据初始采集的一段呼吸信号，判断出每个呼吸周期内呼吸信号的上升阶段和下降阶段分别对应的是吸气还是呼气后，之后就可直接使用该结果判定患者在每个呼吸周期内呼吸信号的呼吸方向了。具体地，若根据之前呼吸方向检测模型的输出得知：幅度上升阶段为呼气，幅度下降阶段为吸气，则之后采集到患者的呼吸信号之后，实时检测患者呼吸信号的幅度的变化情况，若幅度上升，则代表呼气，若幅度下降，则代表吸气。
本发明实际应用中，为了预测当前呼吸周期内呼气信号的幅度峰值，可以预先建立一个呼气峰值预测模型，图8给出了本发明实施例提供的呼气峰值预测模型的建立方法流程图，其具体步骤如下：
步骤801：采集同一人在不同时间段的呼吸信号序列、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号序列，将采集的各呼吸信号序列作为训练样本。
需要说明的是，若采集的原始呼吸信号序列为幅度下降阶段为呼气，幅度上升阶段为吸气，则需要先对原始呼吸信号进行处理，例如：将原始呼吸信号序列的幅度乘以-1，以使得处理后的呼吸信号序列的幅度上升阶段为呼气，幅度下降阶段为吸气，将处理后的呼吸信号序列作为训练样本。
步骤802：将训练样本依次输入待训练的神经网络，神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值。
步骤803：训练完毕，得到呼气峰值预测模型。
在训练呼气峰值预测模型的过程中，神经网络会不断地学习输入的呼吸信号的幅度变化和输出的呼气幅度峰值之间的关系。
需要说明的是，由于呼气峰值预测模型是预测呼气幅度峰值的，其设定的前提是：呼吸信号的幅度上升阶段为呼气，因此，在使用呼气峰值预测模型时，要求输入的呼吸信号的呼吸方向必须是：幅度上升阶段为呼气。这样，若呼吸方向预测模型的输出为：幅度上升阶段为吸气，则在将采集的患者的原始呼吸信号输入呼气峰值预测模型之前，需要先对原始呼吸信号进行处理，例如：将原始呼吸信号的幅度乘以-1，以使得处理后的呼吸信号的幅度上升阶段为呼气，然后将处理后的呼吸信号输入呼气峰值预测模型进行呼气峰值预测。
在实际应用中，预先设定一个触发判断时间间隔，在检测到当前输入呼气峰值预测模型的呼吸信号的呼吸方向为呼气阶段的开始时(即由吸气转换为呼气时)，开始每隔一个触发判断时间间隔，计算呼气峰值预测模型输出的呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，然后计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
图9为应用本发明实施例提供的方法进行呼气峰值预测的一个实例，如图9所示，S1为输入呼气峰值预测模型的一段呼吸信号，此时预测出的呼气幅度峰值为P1，此时计算d1＝|S1-P1*α|，d1>dT，其中，α为预设系数，dT为预设差值阈值，则不触发MR数据采集；S2为之后输入呼气峰值预测模型的一段呼吸信号，此时预测出的呼气幅度峰值为P2，此时计算d2＝|S2-P2*α|，d2<dT，则触发MR数据采集。
本发明实际应用中，为了采用在先的未受干扰的呼吸信号预测在后的呼吸信号，可以预先建立一个呼吸信号预测模型，图10为本发明实施例提供的呼吸信号预测模型建立方法流程图，其具体步骤如下：
步骤1001：采集同一人在不同时间段的呼吸信号序列、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号序列，将采集的各呼吸信号序列作为训练样本。
需要说明的是，若采集的原始呼吸信号序列为幅度下降阶段为呼气，幅度上升阶段为吸气，则需要先对原始呼吸信号序列进行处理，例如：将原始呼吸信号序列的幅度乘以-1，以使得处理后的呼吸信号序列的幅度上升阶段为呼气，幅度下降阶段为吸气，将处理后的呼吸信号序列作为训练样本。
步骤1002：将采集的训练样本依次输入待训练的神经网络，神经网络的输出为：将输入的呼吸信号延迟一个采样点后的呼吸信号。
例如：神经网络的输入信号为：时间点t1、t2、...、tk处的呼吸信号：x(t1)、x(t2)、...、x(tk)，则神经网络的输出为时间点tk+1的呼吸信号x(tk+1)。
步骤1003：训练完毕，得到呼吸信号预测模型。
在训练呼吸信号预测模型的过程中，神经网络会不断地学习输入的呼吸信号和输出的呼吸信号之间的关系，最终建立输入的呼吸信号(即在先呼吸信号x(t1)、x(t2)、...、x(tk))和输出的呼吸信号(即在后呼吸信号x(tk+1))之间的关联关系：x(tk+1)＝f(x(t1)、x(t2)、...、x(tk))。
需要说明的是，由于呼吸信号预测模型输出的呼吸信号是要输入到呼气峰值预测模型的，而呼气峰值预测模型要求输入的呼吸信号的呼吸方向必须是：幅度上升阶段为呼气，这样，呼吸信号预测模型输出的呼吸信号的方向最好也是幅度上升阶段为呼气。这样，若呼吸方向预测模型的输出为：幅度上升阶段为吸气，则在将采集的患者的原始呼吸信号序列输入呼吸信号预测模型之前，需要先对该原始呼吸信号序列进行处理，例如：将原始呼吸信号序列的幅度乘以-1，以使得处理后的呼吸信号序列的幅度上升阶段为呼气，然后将处理后的呼吸信号序列输入呼吸信号预测模型。
图11为应用本发明实施例提供的方法进行呼吸信号预测的一个实例。图11中的A表示一个射频脉冲序列，其中，在时间点tx和ty之间为射频脉冲的发射时间；图11中的B表示呼吸信号序列，可见在射频脉冲发射时间及之后的一段时间内，即图中的tx～tz之间的呼吸信号受到了严重干扰，将原呼吸信号输入呼吸信号预测模型后，可见输出的tx～tz之间的呼吸信号变得平滑了，其中，s1点为采用t1段的原呼吸信号预测出的呼吸信号，s2点为采用t2段的原呼吸信号预测出的呼吸信号，t1和t2的长度相等即为呼吸信号预测模型的输入呼吸信号的长度。
图12为本发明又一实施例提供的MR数据采集触发方法流程图，其具体步骤如下：
步骤1201：采集同一人在不同时间段的呼吸信号序列、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号序列，将采集的各呼吸信号序列作为训练样本。
需要说明的是，采集训练样本时，必须是在无人为干扰的环境下，例如：必须没有射频脉冲和梯度脉冲等的干扰。
步骤1202：将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系，如：幅度上升阶段：吸气、幅度下降阶段：呼气，或者如：幅度上升阶段：呼气、幅度下降阶段：吸气；训练完毕，得到呼吸方向检测模型。
步骤1203：将采集的训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：将输入的呼吸信号延迟一个采样点后的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型。
需要说明的是，输入第二神经网络的训练样本的呼吸方向需要满足：幅度上升阶段为呼气，因此，在将采集的训练样本输入第二神经网络之前，需要先将一部分训练样本输入训练好的呼吸方向检测模型，以检测训练样本的呼吸方向是否为幅度上升阶段为呼气，若否，则对采集的所有训练样本进行处理，例如：将采集的训练样本的幅度乘以-1，以使得处理后的训练样本的幅度上升阶段为呼气，然后将处理后的训练样本输入第二神经网络。
步骤1204：将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型。
同样地，输入第三神经网络的训练样本的呼吸方向需要满足：幅度上升阶段为呼气，因此，在将采集的训练样本输入第三神经网络之前，需要先将一部分训练样本输入训练好的呼吸方向检测模型，以检测训练样本的呼吸方向是否为幅度上升阶段为呼气，若否，则对采集的所有训练样本进行处理，例如：将采集的训练样本的幅度乘以-1，以使得处理后的训练样本的幅度上升阶段为呼气，然后将处理后的训练样本输入第三神经网络。
步骤1205：当要对一患者进行MR数据采集时，采用呼吸传感器采集该患者的呼吸信号。
步骤1206：将初始采集的预设长度的呼吸信号依次输入呼吸方向检测模型，模型的输出为输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
根据初始采集的预设长度的呼吸信号，判断出呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系后，之后的呼吸信号就可直接使用该结果判定每个呼吸周期内的呼吸方向。
步骤1207：若步骤1206中确定呼吸信号的幅度下降阶段为呼气，则对之后采集的患者的呼吸信号都进行幅度乘以-1的处理，以使得呼吸方向更改为幅度上升阶段为呼气。
步骤1208：将患者的呼吸信号实时输入呼吸信号预测模型，得到预测后的呼吸信号。
步骤1209：将预测后的呼吸信号实时输入呼气峰值预测模型，得到预测的当前呼吸周期的呼气幅度峰值。
步骤1210：若当前输入呼气峰值预测模型的呼吸信号处于幅度上升阶段，即处于呼气阶段，则每隔一个触发判断时间间隔，将当前呼气峰值预测模型输出的呼气幅度峰值乘以预设系数得到当前触发点阈值，计算当前输入呼气峰值预测模型的呼吸信号的幅度与当前触发点阈值之间的差值绝对值，若该差值绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
由于触发点阈值是由呼气幅度峰值乘以预设系数得到的，因此，预设系数的大小也会影响MR数据采集触发的准确性。本发明实施例中，给出了一种选择最佳预设系数的方案：
对于同样的呼吸信号，采用不同的预设系数进行触发点阈值的计算，并进行对应的MR数据采集，最后将不同预设系数对应的MR图像进行对比，质量最好的MR图像对应的预设系数即为最佳预设系数。
本发明实施例提到的神经网络可以是TCN(Temporal Convolutional Network，时间卷积网络)、或者RNN(Recurrent Neural Networks，递归神经网络)、或者LSTM(Long-Short-Term-Memories，长短期记忆)神经网络，等等。
在同样的MR数据采集场景中，应用现有方法和本发明方法后发现，本发明方法相比现有方法，触发误差降低了40％以上。此外，本发明方法在呼吸运动轨迹接近呼气末时，误差会越来越小。
图13为本发明一实施例提供的MR数据采集触发装置的结构示意图，该装置主要包括：
呼吸方向检测模块131，用于检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；
呼气峰值预测模块132，用于根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值；
触发检测模块133，用于当根据呼吸方向检测模块131检测的呼吸信号的呼吸方向，确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算呼气峰值预测模块132预测的当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
在实际应用中，上述装置130进一步包括：呼吸方向检测模型建立模块134，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系；训练完毕，得到呼吸方向检测模型；
且，呼吸方向检测模块131具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸方向检测模型建立模块134建立的呼吸方向检测模型，根据模型的输出确定被采集人的呼吸信号在每个呼吸周期内的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
在实际应用中，上述装置130进一步包括：呼气峰值预测模型建立模块135，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，呼气峰值预测模块132具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼气峰值预测模型建立模块135建立的呼气峰值预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
在实际应用中，上述装置130进一步包括：呼吸信号预测模块136，用于实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号；
且，呼气峰值预测模块132具体用于，根据呼吸信号预测模块136实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
在实际应用中，上述装置130进一步包括：呼吸信号预测模型建立模块137，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型；其中，其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，呼吸信号预测模块136具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸信号预测模型建立模块137建立的呼吸信号预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
图14为本发明实施例提供的MR数据采集触发装置140的结构示意图，该装置主要包括：处理器141和存储器142，其中：
所述存储器142中存储有可被所述处理器141执行的应用程序，用于使得处理器141执行如步骤201-203，或者如步骤401-403，或者如步骤501-503，或者如步骤801-803，或者如步骤1001-1003，或者如步骤1201-1210所述的MR数据采集触发方法的步骤。
本发明实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被一处理器执行时实现如步骤201-203，或者如步骤401-403，或者如步骤501-503，或者如步骤801-803，或者如步骤1001-1003，或者如步骤1201-1210所述的MR数据采集触发方法的步骤。
该可读存储介质上存储有机器可读指令，该机器可读指令在被处理器执行时，使处理器执行前述的任一种方法。具体地，可以提供配有可读存储介质的***或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该***或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的机器可读指令。
在这种情况下，从可读存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的可读存储介质构成了本发明的一部分。
可读存储介质的实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上或云上下载程序代码。
本领域技术人员应当理解，上面公开的各个实施例可以在不偏离发明实质的情况下做出各种变形和修改。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书来限定。
需要说明的是，上述各流程和各***结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的装置结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.磁共振MR数据采集触发方法，其特征在于，包括：
检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；
根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值；
当根据呼吸信号的呼吸方向确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系；训练完毕，得到呼吸方向检测模型；
所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼吸方向检测模型，根据模型的输出确定被采集人的呼吸信号在每个呼吸周期内的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼气峰值预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之后、所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值之前进一步包括：
实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号；
且，所述实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值为：
根据实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向之前进一步包括：
采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
所述实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号包括：
将被采集人的呼吸信号输入呼吸信号预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络为时间卷积网络TCN，或者递归神经网络RNN，或者长短期记忆LSTM神经网络。
7.磁共振MR数据采集触发装置(130)，其特征在于，包括：
呼吸方向检测模块(131)，用于检测被采集人的呼吸信号的呼吸方向；
呼气峰值预测模块(132)，用于根据被采集人的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值；
触发检测模块(133)，用于当根据呼吸方向检测模块(131)检测的呼吸信号的呼吸方向，确定当前呼吸周期的呼气阶段开始时，实时或周期性地计算呼气峰值预测模块(132)预测的当前呼气幅度峰值与预设系数的乘积，得到当前呼吸周期的触发点阈值，计算当前呼气信号的幅度与当前呼吸周期的触发点阈值的差值的绝对值，若该差值的绝对值小于预设差值阈值，则触发MR数据采集。
8.根据权利要求7所述的装置(130)，其特征在于，所述装置(130)进一步包括：
呼吸方向检测模型建立模块(134)，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将采集的训练样本依次输入待训练的第一神经网络，第一神经网络的输出为当前输入的呼吸信号的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系；训练完毕，得到呼吸方向检测模型；
且，所述呼吸方向检测模块(131)具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸方向检测模型建立模块(134)建立的呼吸方向检测模型，根据模型的输出确定被采集人的呼吸信号在每个呼吸周期内的幅度变化与呼吸方向之间的对应关系。
9.根据权利要求7所述的装置(130)，其特征在于，所述装置(130)进一步包括：
呼气峰值预测模型建立模块(135)，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第三神经网络，第三神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值；训练完毕，得到呼气峰值预测模型；其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，所述呼气峰值预测模块(132)具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼气峰值预测模型建立模块(135)建立的呼气峰值预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号所在呼吸周期的呼气幅度峰值，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
10.根据权利要求7所述的装置(130)，其特征在于，所述装置(130)进一步包括：
呼吸信号预测模块(136)，用于实时根据被采集人的最近预设长度的呼吸信号，预测被采集人的下一采样点的呼吸信号；
且，所述呼气峰值预测模块(132)具体用于，根据呼吸信号预测模块(136)实时预测的呼吸信号，实时预测当前呼吸周期内呼气信号的呼气幅度峰值。
11.根据权利要求10所述的装置(130)，其特征在于，所述装置(130)进一步包括：
呼吸信号预测模型建立模块(137)，用于采集同一人在不同时间段的呼吸信号、或/和不同人在相同时间段或不同时间段的呼吸信号，将采集的呼吸信号作为训练样本；将训练样本依次输入待训练的第二神经网络，第二神经网络的输出为：当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号；训练完毕，得到呼吸信号预测模型；其中，其中，训练样本的每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气；
且，所述呼吸信号预测模块(136)具体用于，将被采集人的呼吸信号输入呼吸信号预测模型建立模块(137)建立的呼吸信号预测模型，模型的输出为当前输入的呼吸信号的下一采样点的呼吸信号，其中，被采集人的呼吸信号满足：每个呼吸周期内呼吸信号幅度上升阶段为呼气。
12.可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被一处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的磁共振MR数据采集触发方法的步骤。
13.磁共振MR数据采集触发装置(140)，其特征在于，所述装置包括：处理器(141)和存储器(142)；
所述存储器(142)中存储有可被所述处理器(141)执行的应用程序，用于使得所述处理器(141)执行如权利要求1至6中任一项所述的磁共振MR数据采集触发方法的步骤。
CN202010498877.3A 2020-06-04 2020-06-04 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质 Pending CN113749637A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010498877.3A CN113749637A (zh) 2020-06-04 2020-06-04 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质
US17/338,099 US11883211B2 (en) 2020-06-04 2021-06-03 Respiratory modeling using deep learning for MR imaging with pilot tone navigation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010498877.3A CN113749637A (zh) 2020-06-04 2020-06-04 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113749637A true CN113749637A (zh) 2021-12-07

Family

ID=78783555

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010498877.3A Pending CN113749637A (zh) 2020-06-04 2020-06-04 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11883211B2 (zh)
CN (1) CN113749637A (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117414151A (zh) * 2023-12-18 2024-01-19 合肥锐视医疗科技有限公司 一种呼吸门控计算机断层成像方法及***

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060241446A1 (en) * 2005-03-04 2006-10-26 White Chris A Method for synchronization of breathing signal with the capture of ultrasound data
US20080154121A1 (en) * 2004-04-27 2008-06-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic Resonance Imaging
CN101721210A (zh) * 2008-10-15 2010-06-09 株式会社东芝 磁共振成像装置以及磁共振成像方法
DE102009055960A1 (de) * 2009-11-27 2011-06-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Akquisition von Messdaten eines atmenden Untersuchungsobjekts mittels Magnetresonanztechnik und zugehöriges Computerprogramm
US20120119115A1 (en) * 2010-11-16 2012-05-17 Mitsubishi Electric Corporation Respiratory induction apparatus, respiratory induction program, and particle beam therapy system
CN102933142A (zh) * 2010-06-04 2013-02-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 基于幅度/斜率的运动时相映射
JP2014100589A (ja) * 2014-01-08 2014-06-05 Mitsubishi Electric Corp 呼吸誘導装置、呼吸誘導プログラムおよび粒子線治療装置
JP2014204932A (ja) * 2013-04-10 2014-10-30 上田　智章 呼吸同期トリガ信号発生装置
KR101460908B1 (ko) * 2013-08-09 2014-11-17 서울여자대학교 산학협력단 4차원 컴퓨터 단층촬영 영상의 폐종양 위치 추적 시스템 및 그 방법
CN104382613A (zh) * 2014-12-02 2015-03-04 东南大学 全自动内在回顾性ct呼吸门控***
US20150224307A1 (en) * 2014-02-11 2015-08-13 Cyberonics, Inc. Systems and methods of detecting and treating obstructive sleep apnea
US20170202533A1 (en) * 2016-01-15 2017-07-20 General Electric Company Methods and systems for processing molecular imaging data based on analysis of a respiratory motion waveform
CN108186015A (zh) * 2018-01-02 2018-06-22 上海东软医疗科技有限公司 磁共振扫描触发方法和装置
CN108652624A (zh) * 2017-03-31 2018-10-16 西门子(深圳)磁共振有限公司 一种前瞻性心电触发方法和装置
EP3510918A1 (de) * 2018-01-11 2019-07-17 Siemens Healthcare GmbH Atmungsgetriggerte aufnahme von medizinischen rohdaten
CN110604549A (zh) * 2019-09-23 2019-12-24 上海联影医疗科技有限公司 磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质
US20200022660A1 (en) * 2018-07-20 2020-01-23 General Electric Company Systems and methods for cardiac triggering of an imaging system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6937696B1 (en) * 1998-10-23 2005-08-30 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Method and system for predictive physiological gating
US8699771B2 (en) * 2009-11-19 2014-04-15 General Electric Company Method and apparatus for reducing motion-related imaging artifacts

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080154121A1 (en) * 2004-04-27 2008-06-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic Resonance Imaging
US20060241446A1 (en) * 2005-03-04 2006-10-26 White Chris A Method for synchronization of breathing signal with the capture of ultrasound data
CN101721210A (zh) * 2008-10-15 2010-06-09 株式会社东芝 磁共振成像装置以及磁共振成像方法
DE102009055960A1 (de) * 2009-11-27 2011-06-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Akquisition von Messdaten eines atmenden Untersuchungsobjekts mittels Magnetresonanztechnik und zugehöriges Computerprogramm
US20110130644A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-02 Alto Stemmer Method to acquire measurement data of a breathing examination subject by magnetic resonance technology, and associated computer program
CN102933142A (zh) * 2010-06-04 2013-02-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 基于幅度/斜率的运动时相映射
US20120119115A1 (en) * 2010-11-16 2012-05-17 Mitsubishi Electric Corporation Respiratory induction apparatus, respiratory induction program, and particle beam therapy system
JP2014204932A (ja) * 2013-04-10 2014-10-30 上田　智章 呼吸同期トリガ信号発生装置
KR101460908B1 (ko) * 2013-08-09 2014-11-17 서울여자대학교 산학협력단 4차원 컴퓨터 단층촬영 영상의 폐종양 위치 추적 시스템 및 그 방법
JP2014100589A (ja) * 2014-01-08 2014-06-05 Mitsubishi Electric Corp 呼吸誘導装置、呼吸誘導プログラムおよび粒子線治療装置
US20150224307A1 (en) * 2014-02-11 2015-08-13 Cyberonics, Inc. Systems and methods of detecting and treating obstructive sleep apnea
CN104382613A (zh) * 2014-12-02 2015-03-04 东南大学 全自动内在回顾性ct呼吸门控***
US20170202533A1 (en) * 2016-01-15 2017-07-20 General Electric Company Methods and systems for processing molecular imaging data based on analysis of a respiratory motion waveform
CN108652624A (zh) * 2017-03-31 2018-10-16 西门子(深圳)磁共振有限公司 一种前瞻性心电触发方法和装置
CN108186015A (zh) * 2018-01-02 2018-06-22 上海东软医疗科技有限公司 磁共振扫描触发方法和装置
EP3510918A1 (de) * 2018-01-11 2019-07-17 Siemens Healthcare GmbH Atmungsgetriggerte aufnahme von medizinischen rohdaten
US20200022660A1 (en) * 2018-07-20 2020-01-23 General Electric Company Systems and methods for cardiac triggering of an imaging system
CN110604549A (zh) * 2019-09-23 2019-12-24 上海联影医疗科技有限公司 磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周寿军 等: "基于后验概率的呼吸信号预测", 中国生物医学工程学报, no. 02, 20 April 2009 (2009-04-20), pages 213 - 220 *

Also Published As

Publication number Publication date
US11883211B2 (en) 2024-01-30
US20210378603A1 (en) 2021-12-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10588578B2 (en) MR data acquisition using physiological monitoring
US11191447B2 (en) Breath by breath reassessment of patient lung parameters to improve estimation performance
CN108135536B (zh) 经由参数优化的对呼吸动力学和患者努力的同时估计
US8487616B2 (en) Method for compensating for respiratory motion in magnetic resonance imaging
CN114076910B (zh) 导频音信号处理方法、装置、电子设备、存储介质以及磁共振成像设备
WO2004080301A1 (ja) 磁気共鳴イメージング装置
KR101967240B1 (ko) 피검체의 움직임을 보정하여 mri 영상을 획득하는 방법 및 mri 장치
CN113749637A (zh) 磁共振数据采集触发方法、装置及可读存储介质
US20060241511A1 (en) Computerized method for predicting the diastolic rest period in a cardiac cycle
US7702377B2 (en) Magnetic resonance imaging
CN104586393A (zh) 用于运行磁共振装置的方法以及磁共振装置
JP6827813B2 (ja) 医用画像診断装置
JP2011110328A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
CN110604549B (zh) 磁共振扫描仪的图像采集方法、装置、设备和介质
CN112401867A (zh) 确定呼吸阶段的方法及装置、磁共振成像方法及***
JP5755285B2 (ja) 磁気共鳴装置およびプログラム
US20170071553A1 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and method of acquiring magnetic resonance image
CN113100727B (zh) 实时分析识别脉搏波峰的方法
US10649058B2 (en) Recording a magnetic resonance data set
CN113100741B (zh) 一种磁共振扫描方法、设备及存储介质
CN114847926A (zh) 一种基于自适应阈值的肺功能呼吸检测方法
CN117095701A (zh) 引导音信号质量检测方法、装置及磁共振成像***
CN116236188A (zh) 一种心率确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN117481631A (zh) 呼吸率计算方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination