автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Исследование и разработка методов параллельной реконструкции изображений в магнитно-резонансной томографии

На правах рукописи

005052063 ІІХ^Л^

Серёгин Павел Сергеевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ ИЗОБРАЖЕНИИ В МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ

Специальность: 05.11.17 - «Приборы, системы и изделия медицинского

назначения»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва —2013

005052063

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет»

Научный руководитель:

Доктор технических наук, доцент Минаков Евгений Иванович Официальные оппоненты:

- Черний Александр Николаевич, доктор технических наук, НИИ фтизиопульманологии Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М.Сеченова, главный научный сотрудник;

- Кочетков Михаил Петрович, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники Московского государственного института электронной техники.

Ведущая организация: Научно-исследовательский институт

многопроцессорных вычислительных систем имени академика А.В. Каляева федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет».

Защита диссертации состоится «24» апреля 2013 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 208.001.01 при ОАО НПО «ЭКРАН» по адресу: 129301, Москва, ул. Касаткина, д. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ОАО НПО «ЭКРАН».

Автореферат разослан « 19 » марта 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Э. Б. Козловский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Магнитно-резонансная томография (MPI) является современным и быстроразвивающимся методом медицинскои визуализации наравне с рентгеновской компьютерной томографе» и У in. Mf 1 дает возможность более точно определить характер очаговых поражении органов (например, дифференцировать очаги в печени), а так же топологию онкологического образования. В отличие от рентгена и рентгеновской компьютерной томографии, МРТ не оказывает ионизирующего воздействия на организм, поэтому ее развитию уделяют большое значение.

Концепция базовых принципов МРТ была изложена в 1960 году советским ученым В.А.Ивановым. Однако за последние несколько десятилетии МРТ-сканеры и методы реконструкции изображения, лежащие в основе работы МРТ-систем, бурно и стремительно развивались. Профессором к. Пруессманном (Чехия) и другими исследователями была открыта возможность использования многоканальных приемных систем и параллельных алгоритмов реконструкции для сокращения числа циклов фазового кодирования при построении МРТ-изображений (это позволяет существенно сократить время сбора данных при МРТ-сканировании). Позднее появилось множество методов параллельной реконструкции изображений МРТ, наиболее известными из них

Я В ЛЯ IOTC Я

- GRAPPA. Предложен в 2002 году М.А. Грисволд (Германия) и др.;

- SENSE. Предложен в 1998 году К. Пруессманном (Чехия) и др;

- SPACE-RIP. Предложен в 2000 году В.Е. Кайриакос (США) и др. Недостатком базовых методов параллельной реконструкции является их

низкая эффективность при работе с высокими степенями акселерации. Несмотря на это даже при низких степенях акселерации удается значительно (в 2-3 раза) сократить время сбора данных по сравнению с применением классического

двухмерного преобразования Фурье. _

Обзор используемых МРТ-сканеров в России, приведенный в раОоте, показал что наиболее распространенными являются томографы с напряженностью поля 1 Тесла. Большинству МРТ-сканеров данного класса

присуши следующие недостатки:

- длительное время сканирования, которое плохо переносят

тяжелобольные пациенты и дети;

- неудовлетворительное соотношение сигнал/шум при исследовании с использованием быстрых импульсных последовательностей (например, одиночное короткое быстрое спин-эхо — ssFSE) совместно с алгоритмами реконструкции изображений по неполным исходным данным;

- применение приемных систем сбора данных с малым числом каналов (1--4), что ограничивает возможность использования алгоритмов параллельной

реконструкции изображений.

Современные компоненты аналогово-цифровой электроники позволяют строить тракт обработки МРТ-сишалов на новом уровне, более качественном, чем это было возможно, например, 10 лег назад. В то же время появление мощных графических процессоров позволяет на сегодняшний день

реализовывать сложные параллельные алгоритмы обработки данных в реальном масштабе времени, реализация которых ранее была невозможна. Следовательно, вопрос достижения потенциально возможных характеристик МРТ не является полностью решенным. Его решение требует, во-первых, совершенствования алгоритмов обработки данных, во-вторых, практической реализации разработанных методов обработки данных МРТ на основе современной элементной базы.

Исходя из этого, научной задачей, решаемой в диссертационной работе, является разработка математических моделей, алгоритмов и методов обработки изображений для перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Объектом исследования являются системы магнитно-резонансной томографии медицинского назначения.

Предметом исследования являются математические модели, принципы моделирования, обработки MP-сигналов перспективных МРТ-систем медицинского назначения.

Целью работы является повышение эффективности перспективных МРТ-систем медицинского назначения путем использования новейших экспериментальных и теоретических методов и алгоритмов сбора, анализа и обработки МР-снгналов.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Разработка алгоритмов формирования многоканального тестового К-пространства.

2. Разработка математических моделей и алгоритмов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

3. Разработка алгоритма реконструкции изображений на базе графических процессоров.

4. Разработка приемной системы сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов.

Методы исследований, используемые в диссертации, основываются на теории сжатых измерений, функций комплексной переменной, методах цифровой обработки сигналов, методах теории случайных процессов и оптимальной фильтрации сигналов. Моделирование и тестирование предлагаемых методов проводилось с использованием следующих программных пакетов: MATLAB, Xilinx Web Pack, Altium, Agilent Genesys.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм генерирования многоканального тестового К-пространства.

2. Математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображеиий.

3. Алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров.

4. Приемная система сбора данных для многоканального приема и обработки МР-сигналов.

Научная новизна работы состоит в разработке следующих методов и алгоритмов сбора, анализа и обработки MP-сигналов, включающих в себя:

- алгоритмы генерирования многоканальных тестовых К-пространсго, позволяющих производить более полное исследование

реконструкции MP-изображений и отличающихся от

они позволяют оценивать влияние эффектов релаксации и неоднородное™

поля, а также влияние приемного тракта; _ ___

- математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции MP-изображений, отличающиеся от известных большей " точностью получения изображений при высоких значениях коэффициента

акселерации; ,

_ алгоритм обработай данных на базе графических процессоров, позволяющий выполнять реконструкцию изображений в реальном масштабе времени непосредственно в процессе сканирования (в то время как алгоритмы, работающие на базе центрального процессора имеюг гораздо большее время выполнения задач такого же класса сложности).

Практическое значение полученных результатов состоит в улучшении основных качественных и количественных характеристик МРТ-сканеров, а

ИМШН° сокращение времени сканирования в 2-4 раза (в режиме сканирования с акселерацией по времени) по сравнению с классическими системами

РеКШ'^мКеЦГщение уровня артефактов более чем на 10% по сравнению с

классическим методом SENSE; „

-улучшение соотношения сигнал/шум более чем на 15% по сравнению с

классическими системами на базе катушек типа «Птичья клетка».

Экспериментальные исследования подтвердили возможность использования предлагаемых в диссертации аппаратно-программных решений для медицинских исследований. Более того, результаты диссертации могут использоваться с целью обновления устаревших МРТ-сканеров без замены криогенной системы и передающих радиочастотных систем. Основные результаты работы использованы в деятельности ООО «ТСМ» (г. Москва) и других организациях, что подтверждается соответствующими актами внедрения. Акты внедрения представлены в приложении диссертации.

Достоверность результатов диссертационной работы определяется

следующими факторами:

- в основе исследований, проведенных в работе, лежат экспериментальные данные с действующих МРТ-систем, полученные с помощью аппаратно-программного комплекса, предложенного автором

диссертации;

- используются широко известные научно-исследованные методики оценки параметров реконструкции МРТ-изображений.

Личный вклад автора. Результаты получены автором лично, из них

основными являются:

- алгоритмы генерирования многоканального тестового К-пространства;

- математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений;

- алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров;

- приемная система сбора многоканальных МР-сигналов;

Реализация результатов работы.

Разработанные в ходе исследований методики и программы внедрены на следующих предприятиях:

- ООО «ТСМ» (г. Москва);

- ООО «МРТ Эксперт инжиниринг» (г. Елец);

- ООО «ВЕД-МЕД Эксперт» (г. Рязань);

- ООО «Василеостровский центр магнитно-резонансной томо!рафии» (г. Санкт-Петербург).

Подготовлен научно-методический комплекс, который внедрен в учебный процесс на кафедре радиоэлектроники в Тульском государственном университете по следующим дисциплинам: «Цифровые устройства и микропроцессоры», «Цифровая обработка сигнала», «Устройства приема и обработки сигналов».

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на конференциях:

- 13-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение — DSPA-2011» (Москва, 2011 год);

- XV Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь» (Харьков, 2011 год).

- «Компьютерная томография в современной онкологии» (Томск, 2011 год);

- «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2010 год);

- Ill-VI магистерская научно-техническая конференция (Тула, 2008-2011);

- IV-VI молодежная научно-практическая конференция Тульского государственного университета "Молодежные инновации" (Тула, 2009-2011).

Публикации.

Основное содержание работы отражено в 22 публикациях, включающих 10 статей, в том числе 3 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных ВАК; 12 тезисов докладов на Международных и Российских НТК, получено 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы.

Работа состоит из введения, 4 глав, заключения и 9 приложений, изложенных на 159 страницах основного текста и содержащих 54 рисунка, 28 таблиц, а также списка литературы из 123 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность диссертации, сформированы научная задача, цель исследования, обоснованы основные положения, выносимые на защиту. Кратко изложена структура диссертации и раскрыто

содержание ее глав.

В первой главе на основе анализа известных МРТ-сканеров установлены причины, подтверждающие актуальность диссертационной работы, и сформулированы задачи, решение которых необходимо для достижения

поставленной цели исследования.

В диссертационной работе объектом исследования была выбрана МРТ-система, упрощенная структурная схема которой представлена на рис. 1:

------------------- .1 ------ 4----—

ЭМ экран

MATH. СИСТЕМА

ГРАД. MATH. СИСТЕМА

ПЕРЕДАЮЩАЯ АНТЕННА

ПРИЕМНЫЕ РЧ-катушки

КОНТРОЛЛЕР МАГН. ПОЛЯ

СИНТЕЗАТОР ИМПУЛЬСНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ

ПРИЕМНЫЕ РЧ-катушки

ПЕРЕДАЮЩАЯ АНТЕННА

ГРАД. МАГН. СИСТЕМА

ЭВМ УПРАВЛЕНИЯ

МАТРИЦА КОММУТАЦИЙ

т

ЭВМ РЕКОНСТРУКЦИИ

т

ПРИЕМНЫЕ ТРАКТЫ

МОДУЛИ АЦП

Рис. 1. Упрощенная структурная схема МРТ-сканера

В работе было показано, что принцип получения МРТ-изображений (рис.

1) основан на явлении ядерно-магнитного резонанса (ЯМР). Ввиду того, что рассматриваемый класс МРТ-сканеров предназначен для клинического медицинского использования, резонансные системы комплекса настроены на прием сигналов от молекул водорода (т.е. изображение имеет яркость в каждом пикселе, пропорциональную концентрации молекул водорода в соответствующем объеме объекта исследования). Так как во взаимодеиствие с магнитными полями вслупают протоны молекул, в работе используется протонная плотность водорода (далее протонная плотность) которая характеризует МРТ-изображение в исследуемом объекте. При этом выбор среза и фазовое кодирование (РЕ) осуществляется импульсными

последовательностями при помощи градиентных магнитных систем и передающей антенны (управляющие сигналы для них формируются усилителях мощности УМ1, УМ2 и синтезаторе импульсных

последовательностей (рис .1)).

Установлено, что в представленной на рис.1 схеме соотношение сигнал/шум результирующего МРТ-изображения в значительной мере определяется работой приемных РЧ-катушек, приемным трактом иАЦН. Поэтому разработка аппаратно-программных решений для улучшения

характеристик приемного тракта МРТ-систем является важной задачей, рассмотренной в диссертации.

В работе показано, что помимо коэффициента сигнал/шум к основным качественным параметрам МРТ-систем можно отнести время сбора данных для выполнения реконструкции; время реконструкции; пространственное разрешение результирующего изображения и другие параметры. Время сканирования МРТ-систем складывается из времени сбора данных для выполнения реконструкции и времени реконструкции МРТ-изображений. Время сбора данных может быть сокращено путем использования быстрых импульсных последовательностей и с помощью применения специальных алгоритмов построения МРТ-изображений по неполным данным. Так как достижение режима акселерации сканирования является важным аспектом улучшения эффективности МРТ-систем, для решения этой задачи в диссертационной работе выбран за основу один из методов параллельной реконструкции МРТ-изображений.

Отмечается, что алгоритмы построения изображений по неполным исходным данным имеют широкие возможности. Однако использование подобных алгоритмов сопряжено с рядом сложностей. Таким образом, вопрос совершенствования алгоритмов и методов параллельной реконструкции с целью сокращения времени сбора данных и повышения качества построения изображений, а также реализация данных алгоритмов построения изображений на базе графических процессоров, бесспорно, является актуальным.

Во второй главе произведена разработка методов и алгоритмов параллельной реконструкции МРТ-изображений. Разработаны алгоритмы генерирования многоканального тестового К-пространства.

Проведенный в диссертационной работе анализ предметной области показал отсутствие алгоритмов формирования К-пространства для параллельной реконструкции изображений. В работах, посвященных математическому моделированию реконструкции МРТ-изображений, используется генерирование К-пространства без учета влияния приемных систем. Это не позволяет оценить влияние различных факторов приемных систем на МР-сигналы. Кроме этого, практически все работы, посвященные генерированию полного К-пространства, не дают возможности формировать многоканальные данные для использования параллельной реконструкции. Поэтому для более полного исследования в диссертации предложены новые алгоритмы генерирования многоканального тестового К-пространства:

1. Алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по данным, заданным в пространстве изображений с использованием пространственной или частотной фильтрации для формирования профилей чувствительности каналов.

2. Алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по аналитической модели Шеппа-Логана.

Предложенный алгоритм формирования многоканального К-пространства и МР-сигналов по аналитической модели Шеппа-Логана представлен на рис. 2. В начале алгоритма производится инициализация основных параметров моделей,

после чего выполняется аналитическое формирование целого К-пространства. Деление по каналам осуществляется путем фильтрации в частотной области сформированного целого К-пространства с учетом профиля чувствительности каждого канала. Сформированные таким образом данные записываются в массив многоканального К-пространства.

Блок-схема алгоритма представлена на рис. 2.

Рис. 2. Алгоритм генерирования многоканальных MP-сигналов и К-пространства на базе модели Шеппа-Логана После формирования многоканального К-пространства производится синтез MP-сигналов на частоте ядерно-магнитного резонанса. Отсчеты MP-сигналов записываются в массив. Данный массив эквивалентен оцифрованным MP-сигналам с реальных МРТ-систем. Далее выполняется коррекция генерируемых данных с учетом эффектов дискретизации АЦП (учитывается эффект квантования, шум, динамический диапазон). После этого из MP-сигналов данные преобразуются снова в К-пространство, которое учитывает ряд эффектов МРТ. Отличительная особенность предлагаемых алгоритмов заключается в возможности проводить схемотехническое и имитационное моделирование работы приемного тракта.

На основе разработанных алгоритмов генерирования К-пространства была создана программа на языке Matlab (свидетельство о регистрации программы №2012661016 от 5 декабря 2012 г.).

В диссертационной работе в качестве начального выражения была использована широко известная математическая модель, связывающая уровень принятого сигнала с протонной плотностью путем двухмерного преобразования Фурье: S^Ky^Wcix^p^yV^-^dxdy, (1)

где х, у - координаты декартового пространства изображений; Кх - координата К-пространства в направлении частотного кодирования; Ку - координата К-пространства в направлении фазового кодирования; S(Kx,Ky) - полный уровень сигнала принятого системой сбора данных (К-пространство), С(х, у) -профиль чувствительности системы сбора данных; р(х,у) - функция распределения протонной плотности в исследуемом объекте (изображение объекта, которое нужно получить).

Для решения выражения (1) было использовано упрощение метода SPACE-RIP . Основой метода SPACE-RIP является следующее соотношение:

S,(x, <в)= ]c,(x,y)p(x,y)e-">'dy (2)

У

где х, у- координаты декартового пространства изображений; а - координата К-пространства в направлении фазового кодирования; -

преобразованное К-пространство наблюдаемых сигналов канала номер 1; р{х,у)~ реконструированное изображение, С,{х,у)~ профиль чувствительности

канала 1.

В диссертации отмечается, что выражение (2) представляет собой интегральное уравнение первого рода относительно протонной плотности р(х,у) . Для выяснения обусловленности выражения под знаком интеграла было проведено исследование в математическом пакете MATLAB при различных исходных данных. На практике ш = т0 + Аа> , где а0 - частота ядерно-магнитного резонанса молекул водорода (она неизменна для 1 Тл МРТ и равна 40,95 МГц), До- изменяемая величина частотного кодирования.

Установлено, что при высоких степенях акселерации (когда степень акселерации больше или равна корню из числа каналов МРТ-системы) решение выражения (2) приобретает характер некорректно поставленной задачи, т.е. реконструкция изображений не выполняется. Как известно, для таких классов задач применяются разнообразные методы регуляризации.

Выявлено, что данные MP-сигналов и К-пространства, как правило, не разреженные в любой заданной области преобразования, но действительно они склонны к проявлению высокой сжимаемости. Поэтому в диссертации для решения выражения (2) использовалась теория сжатых измерений (compress sensing — CS). Постановка задачи согласно теории сжатых измерений предполагает поиск максимально редкого вектора, удовлетворяющего заданному соотношению (это определяется путем минимизация нормы пространства).

Сформулирована задача реконструкции МРТ изображения, которая упрощенно представлена в виде операторного уравнения:

у = Фх

где Ф - некоторый оператор, у - вектор'извесгных наблюдаемых данных.

В диссертации использовалась минимизация по норме пространства Л ввиду устойчивости и быстрой сходимости (по сравнению с работой в ta пространстве). Согласно теории сжатого измерения, уравнение (3) с учетом требования редкости вектора принимает вид задачи оптимизации:

-> min, Фх = у W

В работе отмечается, что ввиду присутствия шумов в MP-сигналах, во время процесса реконструкции изображений необходимо учитывать наличие шума, который приводит к погрешности *. Таким образом, в слабои постановке удовлетворяющей практическим потребностям, выражение (4) можно переписать следующим образом:

min, ¡|Ф^-4<е, (5)

где € - величина, которая управляет точностью реконструкции.

Выполним предварительную дискретизацию выражения (2) для того, чтобы было возможно перейти к выражению (5). Для этого выберем некоторую систему функций {П, ОС, • образующую базис в функциональном пространстве, которое допускает существование интегрируемых функций. Допускаем, что система {fi^OOL является ортонормальной, т.е. между функциями имеет место

следующее соотношение:

(6)

Представим приближенно протонную плотность и чувствительность как результат разложения по системе {iltoC,> где N - некоторый конечный номер, который может быть достаточно большим. Оно будет иметь следующий вид:

*=i

где ак(х) и С,(т,х) - коэффициент разложения по базисным функциям;

m'k"H1Ешвш 'пртбл^енные представления (7) в (2), получим следующее:

S,M= "jc,(x,y)p(x,y)e-^dy= )рЛт,х)е-^ПтЬ>)£>■ (8>

Перегруппируем правую ча<пГ(8) таким образом, чтобы можно было внести базисные функции под знак интеграла:

Далее, пользуясь свойством ортонормальности (6), замечаем, что ненулевыми останутся только те слагаемые, индексы базисных функций которых будут совпадать. В этом случае с учетом (5)-(9) интегральное уравнение в приближении (7) примет вид:

S,(x,<0) = ftC,(m,x)aJx)e->"»' (10)

Группируя уравнения для каждого канала в систему с учетом изменения параметра со, получим систему уравнений, которая решается относительно коэффициентов а„ (х). По их значениям в свою очередь из (7) вычисляется протонная плотность.

Пусть величина о> меняется в диапазоне a> = a>l,<o2...a>L Тогда выражение

(10) можно записать в матричной форме:

S(x) = Aä, (11)

где S(x) = (S, (х, й>,),S, (х,<у2) • • • S[ (х, ojL),Sl(х, ß,),(х,) • • • S-2 О, ^), • • ■ st (x, coL)J

a = (<*i (x\a2(x),--a^(x))

Введем оператор А , который будет являться матрицей, связывающей вектор измерений Six) и неизвестное решение а. В этом случае CS-постановка примет следующий вид:

JeJj -»min, |s(x)-,äs| <е (12)

Требование редкости для <5 может носить и содержательный характер, обусловленный тем, что при сканировании может иметь место прореживание данных. В этом случае требование редкости с учетом потерь информации помогает найти корректное решение задачи реконструкции.

В диссертации были получены несколько математических моделей для параллельной реконструкции МРТ-изображений:

- вариант строгой постановки задачи с ограничениями-равенствами:

|[й| -» min, S(x) = Ла. (13)

t

- вариант ослабленной постановки задачи с учетом возможной погрешности реконструкции:

||4-»min, Цэд-^с^ (14)

9

- вариант «лассо»-постановки:

Ji(x) - А ¿J -> min, Д < г (15)

Для решения полученных математических моделей в работе использовался метод базиса преследования (basis pursuit). На основе полученных математических моделей был разработан алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений, который имеет вид, показанный на рис. 3.

В начале работы алгоритма происходит инициализация основных параметров и загрузка в память исходных данных. Далее выполняется расчет профилей чувствительности каналов приемной системы на базе полиноминальной модели. Таким образом, в основном цикле происходит

изображения.

Рис. 3. Алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений Третья глава посвящена экспериментальным разработкам для реализации систем обработки МР-сигналов. Исследование МР-сигналов показало возможность мультиплексирования одного входа цифрового приемника на несколько каналов системы сбора данных в течение одного такта импульсной последовательности. Поэтому была разработана структурная схема тракта обработки сигнала имеющая следующий вид:

DDR.-I.VDS

Б0Л-СМ05

Рис.4 Структурная схема системы сбора данных МРТ

Принцип работы схемы на рис. 4 состоит в следующем. Сигнал с системы сбора на основе катушек поступает в высокочастотные усилители (Аі—Ац ) с программной регулировкой коэффициента усиления. Коэффициент усиления варьируется от 30 до 65 дБ. Усиленный сигнал поступает на мультиплексор. После мультиплексора сигнал с одного из каналов поступает через ФНЧ на вход АЦП. ФНЧ предотвращает появление эффекта наложения спектров. Оцифрованный сигнал по 16-разрядной шине подается на буфер. Его задачей является преобразование из ББІІ-ЬУВЗ-сигнала в ЗОЯ-СМОБ. Данный сигнал поступает на вход цифрового приемника.

Цифровой прием сигналов начинается с переноса их спектра в цифровом смесителе с последующей СІС и ПКИХ-фильтрацией. Разрядность данных после фильтрации составляет 18 бит. Поэтому при помощи блока АРУ происходит сжатие динамического диапазона с подавлением шумов. Таким образом, в блоке цифрового приема осуществляется демодуляция МР-сигналов, которые, впоследствии, подаются на вход ПЛИС. Которая выполняет функции управления мультиплексорами, обработки данных пакетов ШВ-контроллера, выполнения синхронизации с базовыми циклами МРТ-системы.

В диссертации был разработан алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров, представленный на рис.5:

а). б)

Рис. 5. Алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров: а- блок схема алгоритма сохранения RAW-данных; б- блок алгоритма схема реконструкции на графических процессорах (GPU)

Разработанный алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров состоит из алгоритмов сохранения, принятых с usb-контроллера RAW-данных, и основного потока алгоритма реконструкции изображения. Было выявлено, что реконструкция данных не на базе ПЛИС, а на основе ЭВМ является оптимальным решением для исследовательского оборудования ввиду большей гибкости конфигурирования параметров алгоритмов и простоте отладки. Поэтому в диссертации был разработан аппаратно-программный комплекс сбора и обработки данных на базе графических процессоров для МРТ-систем. Для этого использовалась видеокарта NVIDIA GTX480 с интегрированными графическими процессорами (GPU) на основе архитектуры CUD А. Ввиду параллельности поступления данных и их обработки, эффективность использования GPU очень высока по сравнению с использованием центрального процессора ЭВМ или специализированных FPGA/DSP. Результат показал возможность сокращения времени реконструкции в 5—30 раз по сравнению с использованием современных многоядерных центральных процессоров (время реконструкции тестового изображения на процессоре Intel core ¡5-2500 составило 80 секунд, на GPU реконструкция завершилась через 10 секунд). Кроме того, использование GPU дает возможность реконструкции изображений в реальном масштабе времени в процессе МРТ-сканирования.

Предложена система сбора данных экспериментального комплекса (рис.6). Принцип работы данной системы заключается в следующем: каждым каналом управляют цепи схемы настройки, которые обеспечивают переключение системы между приемным и передающим режимом. Наведенный сигнал поступает на цепь согласования импеданса, и после этого через аналоговый коммутатор и фидеры сигнал передается в дальнейший тракт обработки сигнала.

Схема настройки

Eh Eh "ТҐ

Схема настройки -——St- TT •s—

* « • ...

Схемд КІСТрОІІЮІ IN* 4—

Схема

согласования

Схема

согласованна

Схема

сопїасопания

КОМ

«yia тор

канаті

капт2

-ч> *

Фидеры

КаналК --fcj '''>-......<*

Рис. 6. Многоканальная система сбора данных: а - конфигурация катушек, б - структурная схема системы

Отличительной особенностью системы сбора данных, представленной на рис. 6, является расположение элементов, схема согласования и коммутатор. Подобное решение обеспечивает высокое соотношение сигнал/шум в центральной части, что требуется, например, для исследования позвоночника.

Четвертая глава посвящена экспериментальным исследованиям достоверности разработанных методов, алгоритмов и обработки МР-сигналов.

В работе был произведен расчет погрешностей и экспериментапьная реализация методов. Тестовое изображения после выполнения фильтрации в цифровом приемнике представлен на рис. 7 (рис. 7а; ОСШ=27, рис. 76: ОСШ=35):

Рис. 7. Сравнение изображений: а - изображение после аналогового приемника; б - изображение после обработки в цифровом приемнике

Из рис. 7 видно, что алгоритм фильтрации цифрового приемника позволяет повысить отношение сигнал/шум. Сравнительный анализ различных методов реконструкции показан на рис. 8. Основные результаты работы методов

Реконструкция Фурье. Модель (15). R=2. SPACE-RIP, R-4. Модель (15). R=4. 180 секунд 90 секунд Базовый метод 45 секунд

45 секунд

Рис. 8. Изображения сравнительного анализа алгоритмов реконструкций

Таблица 1.

Результаты моделирования алгоритмов реконструкции изображений

Исходные данные с базовой МРТ-системы Данные с применением алгоритмов, предложенных в диссертации

Сигнал/шум 70 65

Матрица 256x128

Время сбора данных 28 секунд 16 секунд

Уровень искажений 0 0,0055

\

Гг,ят«.трп!,ш,!Й анализ моделирования алгоритмов реконструкции и Таблица 2. зображений

Метод ОСШ Уровень искажений

SENSE R=2 R=3 31 24,1 0,00024 0,78

SMASH R=2 R=3 31,1 24,5 0,0365 0,13

PILS R--2 R~3 30,5 24,7 0,02 0,21

GRAPPA R~2 R=3 32,3 27,2 0,0002 0,0220

SPACE-RIP R=2 R-3 32,3 26,7 0,0002 0,065

Метод, предлаг аемый в диссертации На базе выражения (13) при R=2 На базе выражения (13) при R=3 На базе выражения (14) при R 2 На базе выражения (14) при R=3 На базе выражения (15) при R=2 На базе выражения (15) при R=3 32.3 26,8 32.1 26,8 32.4 27.2 0,00020 0,0241 0,000220 0,0238 0,00019 0,0221

Из полученных данных видно, что реконструкция изображении на основе

(15) показала наилучшую точности по сравнению с (14) и (13) и классическими методами. Целями экспериментального исследования являлась проверка адекватности разработанных методов и математических моделей, которые выполнялись с помощью экспериментального стенда, часть которых изображена на рис. 9:

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:

- разработан алгоритм генерирования многоканального тестового K-пространства. По сравнению с рядом известных алгоритмов данный алгоритм позволяет учесть реальные эффекты приемных систем и реализовать их на базе принципа многоканальносги;

- разработана математическая модель и алгоритм параллельной реконструкции МРТ-изображений. Данный алгоритм совместно с системой сбора данных, разработанной в диссертационной работе, позволяет уменьшить уровень артефактов более чем на 10% по сравнению с классическим методом SENSE;

- разработан алгоритм реконструкции изображений на базе графических процессоров, который позволяет выполнять реконструкцию изображений в реальном масштабе времени непосредственно в процессе сканирования (в то время как классические алгоритмы, работающие на базе центрального процессора, имеют гораздо большее время выполнения задач такого же класса сложности);

- разработана система сбора данных для параллельного приема и обработки MP-сигналов. Ее конструкция, по сравнению с известными аналогами, позволяет применять многоканальные методы обработки данных и обеспечивает высокое соотношение сигнал/шум в центральной части, что требуется для исследования позвоночника;

- проведена оценка погрешностей предложенных алгоритмов и методов, которая показала преимущества разработанных алгоритмов и методов по сравнению с известными аналогами по ряду характеристик;

- проведены исследования достоверности разработанных алгоритмов, математических моделей и методов.

Теоретические и практические результаты диссертационной работы прошли опытную проверку и получили практическое применение.

Публикации по теме диссертации:

1. Серёгин П.С. Системы прямого цифрового синтеза /П.С. Серегин // XXIV научная сессия, посвященная Дню радио: Сборник научных статей РНТО РЭС им. A.C. Попова. — Тула, 2006. С. 140-143.

2. Серёгин П.С. Практическая реализация систем связанного моделирования /П.С. Серегин // Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. — Тула» 2007. С. 144.

3. Серёгин П.С. Адаптивная фильтрация для задач подавления шума / П.С. Серегин, АЛ. Паринский, A.B. Хомяков // Вестник ТулГУ. Серия «Радиотехника и радиооптика». Т. IX — Тула, 2007. С. 101-108.

4. Серёгин П.С. Применение графических процессоров для решения инженерных задач /П.С. Серегин // III-я магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов/ Под общей редакцией д-ра. техн. наук, проф. ЯдыкинаЕ.А. - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2008. С. 163.

5. Серёгин П.С. Методы пикового детектирования. Робастные и адаптивные алгоритмы /П.С. Серегин // XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 1-5 апреля 2008 г. / Ответственный редактор Н.И. Сердюк. — М.: МАТИ, 2008. — Т.З. С.41-43.

6 Серёгин П.С. Моделирование усовершенствованной системы фазовой автоподстройки (EPLL) /П.С. Серегин // XXXIV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 1-5 апреля 2008 г. / Ответственный редактор Н.И. Сердюк. — М.: МАТИ, 2008. — Т.З. С.43-45

7 Серёгин П.С. Направления развития магнитной томографии/ П.С. Серегин// НАУЧНАЯ СЕССИЯ, ПОСВЯЩЕННАЯ ДНЮ РАДИО: СБОРНИК НАУЧНЫХ СТАТЕЙ РНТО РЭС им. A.C. ПОПОВА./ Ответственный редактор Ю.С. Хургулу. — Тула. Изд-во: ТулГУ, 2009.С.13-14

8. Серёгин П.С. Оценка качества МРТ-изображений / П.С. Серегин //Магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов . - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2010. С.212

9. Серёгин П.С. Анализ производительности и усовершенствование жестких дисков для томографии / Е.И. Минаков, П.С. Серёгин // Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2010. С.172

10. Серёгин П.С. Настройка радиоприемных катушек магнитной томографии/ Е.И. Минаков, П.С. Серегин, О.И. Рыбалкина// IV-я молодежная научно-практическая конференция студентов Тульского государственного университета «Молодежные инновации»: Тезисы докладов. Тула. Изд-во: ТулГУ, 2010. С. 193-194.

11. Серёгин П.С. Антенные системы для параллельных методов магнитно-резонансной томографии/П.С. Серегин // Сборник материалов 15-того Юбилейного Международного молодежного форума "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке" Т. 1-Харьков: ХНУРЭ.2011. С.279-280.

12. Серёгин П.С. Высокопроизводительная система ввода данных в ЭВМ/ П.С. Серегин // V молодежная научно-практическая конференция Тульского государственного университета "Молодежные инновации": сборник докладов. — Тула, 2011. С.174.

13. Серёгин, П.С. Диагностика и модернизация градиентных усилителей /П.С. Серегин// VI-я магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов/Под общей редакцией д-ра. техн. наук, проф. Ядыкина Е.А. - Тула. Изд-во: ТулГУ, 2011. С.359.

14. Серёгин П.С. Диагностика онкологических образований с помощью МРТ с параллельной обработкой сигналов / Е.И. Минаков, П.С. Серёгин // Сибирский онкологический журнал: научно-практическое издание. —Прил. №2. —

Компьютерная томография в современной онкологии: Российская научно-практическая онкология. — 2011 г. С. 48-49.

15. Серёгин П.С. Тенденции развития методов устранения двигательных артефактов МРТ /П.С. Серегин // Сборник докладов 13-й Международной конференции "ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ и ЕЁ ПРИМЕНЕНИЕ -DSPA'2011", Москва, 2011 Т.2. С.59-61.

16. Серёгин П.С. Импульсные последовательности магнитно-резонансной томографии / Е.И.Минаков, П.С.Серёгин // Жур. «Вестник новых медицинских технологий». — 2011. — Т. XVIII. — №3. С. 255-267.

17. Серёгин П.С. Сравнительный анализ и усовершенствование методов параллельной реконструкции изображений в магнитно-резонансной томографии / П.С. Серёгин // Жур. «Вестник новых медицинских технологий». — 2012. — Т. XIX. — №2. С. 74-76.

18. Серёгин П.С. Применение эмуляции IDE контроллера для высокопроизводительной платы сбора данных /П.С. Серегин// Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. — Тула, 2012. С. 150-153.

19. Серёгин П.С. Системы сбора данных в системах магнитно-резонансной томографии /П.С. Серегин // Вестник ТулГУ. Серия радиотехника и радиооптика. — Тула, 2012. С. 153-160.

20.Серегин П.С. Сравнительный анализ методов параллельной реконструкции изображений магнитно-резонансной томографии./ Е.И. Минаков, П.С. Серегин/ Жур. «Цифровая обработка сигналов» - 2012.- № 3. С. 23-28.

21. Серегин П.С. Программный комплекс для параллельной реконструкции данных магнитно-резонансной томографии / П.С. Серегин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2012661016 от 5 декабря 2012 г.

22. Серегин П.С. Программный комплекс обслуживания пациентов в медицинской томографии / П.С. Серегин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2012661302 от 11 декабря 2012 г.

Изд. лиц. JIP № 020300 от 12.02.97. Подписано в печать 14.03.13 Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Усл-печ.л. 1,2 Уч. -изд. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ ¿7/2

Тульский государственный университет. 300012, г. Тула, пр. Ленина, 92.

Отпечатано в редакционно-издательском центре Тульского государственного университета. 300012, г. Тула, пр. Ленина, 95