磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和介质

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术领域，特别涉及一种磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和介质。

背景技术

磁共振成像(MRI，Magnetic Resonance Imaging)系统是利用磁共振现象进行成像的一种技术。相对于低场磁共振，超高场磁共振可以提供更高的信噪比，从而提升成像质量。然而，随着主磁场场强的提高，电磁波在人体内部的波长随频率的升高而变短，与人体组织尺寸相当后将产生驻波效应，导致出现两个问题，问题一是采集到的图像信号不均匀，问题二是人体组织中的射频能量沉积也相应提高，对受试者不足够安全。近年来，针对第一个问题，为了解决图像信号不均匀的问题，业界提出了大量有关多通道并行发射来优化射频场的方法。但是针对第二个问题，由于对人体局部组织吸收的射频能量比吸收率(SAR，Specific Absorption Rate)的测量依然是亟待解决的难题之一，公开的技术资料仍然没有查询到相关解决方案的记载。

现有技术中，有关获取人体射频能量局部比吸收率(Local-SAR)分布的方法研究层出不穷，但是适用于任意人体且实时获取的问题仍未解决。通常，全身比吸收率(Whole-body SAR)可以通过监控MRI系统中的定向耦合器记录的功率进行推算。但是，局部比吸收率则难以直接采用实际测量的方法获得，最常用方法是使用仿真软件(如CST、Sim4Life等)进行仿真计算。然而仿真模拟也存在不少问题，首先仿真时所需的人体模型难以构建，其次仿真所需时间较长，不能满足实时获取SAR值的要求。

需要说明的是，公开于该发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中超高场建模困难和SAR值求解精度低、时间长问题，提供一种磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和介质，本发明提供的共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和介质，不仅能够实时确定受试者的SAR值分布，很好地满足了实时性要求，而且，确定的SAR值分布结果的精度高，能够提高图像信号的均匀性，从而提高磁共振成像的成像质量并保证受试者的安全。

为达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种磁共振成像的SAR值获取方法，包括：

获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系，得到映射关系集；

获取受试者受检时的射频线圈发射场第一分布数据；根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据；

根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布。

可选地，所述获取每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据，得到映射关系集，包括：

获取训练好的射频电场预测模型；

对于所述射频发射线圈的每一个通道，将该通道的射频线圈发射场分布数据输入所述射频电场预测模型，预测得到该通道的射频电场分布数据；

根据每一个所述通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据，得到所述映射关系集。

可选地，所述射频电场预测模型通过以下方式训练得到：

构建人体模型数据集；

根据射频发射线圈的通道参数，仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，以得到训练数据集；

根据所述训练数据集，构建并训练学习网络模型，直至满足预设训练结束条件，得到所述射频电场预测模型。

可选地，所述人体模型数据集中的人体模型包括人体组织的电磁参数；

所述构建人体模型数据集，包括：

获取人体模型库中的至少两组典型人体模型的电磁参数；

对所述典型人体模型的电磁参数进行扩增处理，根据扩增后的电磁参数，构建得到新的人体模型；

迭代执行对所述典型人体模型和/或所述新的人体模型的电磁参数进行扩增处理、以及构建新的人体模型的步骤，直至满足人体模型预设构建目标；

根据所述人体模型库中的典型人体模型和所述新的人体模型，得到所述人体模型数据集。

可选地，所述仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，包括：

对于所述人体模型数据集中的每一个人体模型，执行以下步骤：

根据所述射频发射线圈的尺寸，确定所述人体模型的扫描分段数量和每一扫描分段对应的扫描部位；

根据所述射频发射线圈的通道参数、所述扫描分段数量和每一扫描分段对应的扫描部位，对所述人体模型进行分段扫描，得到每一扫描分段对应的扫描部位的射频线圈发射场第三分布数据和射频电场第三分布数据；

根据所有的扫描分段对应的扫描部位的射频线圈发射场第三分布数据和射频电场第三分布数据，得到人体模型所有人体组织在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据。

可选地，所述学习网络模型包括生成对抗网络模型，所述SAR值获取方法，还包括：

根据所述生成对抗网络模型的标准损失函数和电磁场先验知识，确定在训练所述学习网络模型时的损失函数。

可选地，所述根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据，包括：

获取每一个所述通道对应的所述射频线圈发射场第一分布数据；

对于每一个所述通道，根据所述通道及该通道对应的所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于该通道的射频电场第一分布数据。

可选地，所述根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布，包括：

根据所述射频电场第一分布数据，调节该通道的激励幅度和相位，确定所述受试者的SAR值分布。

为了实现上述目的，本发明还提供了一种磁共振成像系统，包括：在成像时，通过SAR值获取装置或如上述任一项所述的磁共振成像的SAR值获取方法获取SAR值分布；其中，SAR值获取装置包括：

射频电场分布预测单元，被配置为获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系，得到映射关系集；

SAR值获取单元，被配置为获取所述受试者受检时的射频线圈发射场第一分布数据；SAR值获取单元，还用于根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据；

SAR值获取单元，还被配置为根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布。

可选地，所述磁共振成像系统的射频发射线圈包括多通道阵列发射线圈、全容积发射线圈或局部容积发射线圈；所述射频发射线圈的场强范围大于或等于3T。

为了实现上述目的，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一项所述的磁共振成像的SAR值获取方法。

为了实现上述目的，本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的磁共振成像的SAR值获取方法。

与现有技术相比，本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和存储介质具有以下优点：

本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法，首先获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系，得到映射关系集；然后获取所述受试者受检时的射频线圈发射场第一分布数据；再根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据；最后再根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布。如此配置，本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法，通过预先获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场(B1+)分布数据和射频电场(E)分布数据的映射关系，得到映射关系集，为后续在对受试者进行磁共振检测时，根据获取的所述射频线圈发射场第一分布数据实时得到射频电场第一分布数据奠定了坚实基础；进一步地，本发明获取的射频电场第一分布数据精确至射频发射线圈的每一个通道，由此能够根据所述射频电场第一分布数据实时调节所述射频电场第一分布数据对应的所述通道的加权权重(比如根据射频电场的叠加原理及各个通道的权重，以获取最优SAR为目的调节各通道激励幅度和相位)，从而实现确定的SAR值分布的最优化，且获取的SAR分布结果的精度高，能够保障受试者的安全。

由于本发明提供的磁共振成像的SAR值获取系统、电子设备和存储介质，与本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法属于同一发明构思，因此，至少具有相同的有益效果，在此，不再一一赘述。

附图说明

图1为本发明实施一提供的磁共振成像的SAR值获取方法的整体流程示意图；

图2为获取射频电场预测模型的详细流程示意图；

图3为本发明实施例一其中一实施方式提供的扫描分段示意图；

图4为应用本发明实施例一提供的SAR值获取方法得到的两名受试者的E场分布图；

图5为应用本发明实施例一提供的SAR值获取方法的一具体示例图；

图6为本发明实施例二提供的磁共振成像系统的结构示意图；

图7为本发明实施例三提供的电子设备的方框结构示意图。

其中，附图标记如下：

SAR值获取装置-100、射频电场分布预测单元-110、SAR值获取单元-120、成像设备-200、射频发射线圈-210；

处理器-301、通信接口-302、存储器-303、通信总线-304。

具体实施方式

以下结合附图对本发明提出的磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和存储介质作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在与本发明所能产生的功效及所能达成的目的相同或近似的情况下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。本文所公开的本发明的具体设计特征包括例如具体尺寸、方向、位置和外形将部分地由具体所要应用和使用的环境来确定。以及，在以下说明的实施方式中，有时在不同的附图之间共同使用同一附图标记来表示相同部分或具有相同功能的部分，而省略其重复说明。在本说明书中，使用相似的标号和字母表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。另外，如果本文所述的方法包括一系列步骤，且本文所呈现的这些步骤的顺序并非必须是可执行这些步骤的唯一顺序，且一些所述的步骤可被省略和/或一些本文未描述的其他步骤可被添加到该方法。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。单数形式“一”、“一个”以及“该”包括复数对象，术语“或”通常是以包括“和/或”的含义而进行使用的，术语“若干”通常是以包括“至少一个”的含义而进行使用的，术语“至少两个”通常是以包括“两个或两个以上”的含义而进行使用的，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”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。

为了便于理解和说明，在具体介绍本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和存储介质之前，先对及时且准确测量SAR值的必要性简要说明如下：受试者在进行磁共振检查时，人体组织会与射频发射线圈产生的射频电磁场相互作用，射频电磁场所负载的能量被人体内氢质子吸收，其中一部分以射频信号的形式发射，被接收线圈接收产生信号，而剩下的部分被人体组织所吸收，人体组织内的能量沉积通过热能散发出来，若沉积在人体组织内的能量不能及时通过受试者的新陈代谢等方式散发，将导致受试者组织器官温度升高，甚至造成热损伤。因此，实时及准确地计算射频能量比吸收率(SAR)对于保障受试者受检安全、最大限度利用MR服务临床诊疗具有重要意义。

本发明的核心思想在于针对现有技术中磁共振系统超高场建模困难和求解精度低且时间长的问题，提供一种磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和存储介质，能够实时确定受试者的SAR值分布，且确定的SAR(射频能量比吸收率)值分布结果的精度高，从而提高磁共振成像的成像质量并保证受试者的安全。

为实现上述思想，本发明的发明人经过大量的调查和不断深入的研究发现：针对难以实时获取SAR值分布的问题，现有技术中其中一种技术方案为：利用卷积神经网络将扫描的人体组织图像进行分割学习，以构建出人体组织模型，最后再采用仿真的方法获取SAR值分布，然而，该方法不仅存在着图像分割方法十分复杂、难以构建任意人体组织模型的缺陷，而且该方法得到的SAR值分布是通过仿真操作获取，很难满足实时要求。

进一步地，针对任意人体模型难以构建的问题，现有技术中的其中一种技术方案为先构建一系列典型的人体模型，再通过电磁仿真获得SAR分布结果，最后再采用插值方法预测出实际受试者的SAR值分布。另外一种技术方案为直接构建实际受试者的人体模型：通过MRI系统中的水脂分离序列扫描出受试者不同组织结构的信息，将人体模型进行简化，构建出简化人体模型后再进行在线仿真。经发明人研究发现，这两种技术方案实际上都是采用仿真方法获取受试者的SAR值分布，但是在构建人体模型时，受制于插值、简化等误差，不仅获得的SAR值分布误差难以控制，而且在线仿真需要耗费较多的资源，对硬件要求较高。

还有一种技术方案为：首先构建出多组特定的人体模型，采用仿真的方法获取各个人体模型在特定激励模式下的射频线圈发射场(B1+)分布数据和SAR值分布，再利用机器学习方法学习得到射频线圈发射场分布数据和SAR值分布的映射关系，输入受试者的射频线圈发射场分布数据作为测试集，即可依据该映射关系输出其SAR值分布。这种方法虽然可以较快获取受试者在特定激励模式下的SAR分布，但是无法实时调节各通道的权重获取最优SAR，从而最大限度保证受试者的安全。

需要说明的是，本发明提供的成像的SAR值获取方法，可应用于本发明实施方式的磁共振成像系统和/或电子设备上，其中，该电子设备可以是个人计算机、移动终端等，该移动终端可以是手机、平板电脑等具有各种操作系统的硬件设备。

实施例一

本实施例提供了一种磁共振成像的SAR值获取方法，请参考图1，其示意性地给出了本实施提供的磁共振成像的SAR值获取方法的整体流程示意图。从图1可以看出，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，包括：

S100：获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系，得到映射关系集；

S200：获取受试者受检时的射频线圈发射场第一分布数据；

S300：根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，获取所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据；

S400：根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布。

本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，通过预先获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场(B1+)分布数据和射频电场(E)分布数据的映射关系，为后续在对受试者进行磁共振检测时，根据获取的所述射频线圈发射场第一分布数据实时得到射频电场第一分布数据奠定了坚实基础，进一步地，本实施例获取的射频电场第一分布数据精确至射频发射线圈的每一个通道，由此能够根据所述射频电场第一分布数据实时调节所述射频电场第一分布数据对应的所述通道的加权权重(比如根据射频电场的叠加原理及各个通道的权重，以获取最优SAR为目的调节各通道激励幅度和相位)，从而实现确定的SAR值分布的最优化，且获取的SAR分布结果的精度高，能够保障受试者的安全。

特别地，如本领域技术人员可以理解地，本发明并不限定步骤S100和步骤S200的先后顺序，步骤S100可以在步骤S200之前执行，也可以在步骤S200之后执行，甚至在算力资源允许时，步骤S100和步骤S200也可以并发执行。但作为优选，步骤S100得到映射关系集在步骤S200之前执行。步骤S200、步骤S300和步骤S400是在对受试着进行磁共振检测时，对所述射频发射线圈的每一个通道实时执行的步骤。

在其中一种示范性实施方式中，步骤S100中，所述获取每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据，得到映射关系集，包括：

S110：获取训练好的射频电场预测模型；

S120：对于所述射频发射线圈的每一个通道，将该通道的射频线圈发射场分布数据输入所述射频电场预测模型，预测得到该通道的射频电场分布数据；

S130：根据每一个所述通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据，得到所述映射关系集。

本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，首先获取预先训练好的射频电场预测模型，然后对于所述射频发射线圈的每一个通道，将该通道的射频线圈发射场分布数据输入所述射频电场预测模型，预测得到该通道的射频电场分布数据，最后根据每一个所述通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据，得到所述映射关系集，由此，由于射频电场预测模型是预先训练好的，且受试者受检时的射频线圈发射场第一分布数据是实时获取的，因此，能够为实时获取受试者相对于该通道的射频电场第一分布数据奠定基础，进而显著提高了确定受试者的SAR值分布的效率。

需要特别说明的是，如本领域的技术人员可以理解地，在获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系时的射频发射线圈的通道参数应与在对受试者进行磁共振检测时的磁共振成像系统的射频发射线圈的通道参数一致。比如，若在获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系时的射频发射线圈的通道数为8，那么在对受试者进行磁共振检测时的磁共振成像系统的射频发射线圈的通道数也应为8。若在获取映射关系时的射频发射线圈的通道数为4，则在对受试者进行磁共振检测时的磁共振成像系统的射频发射线圈的通道数也应为4；以此类推。换句话说，获取映射关系时的射频发射线圈的通道数应与在对受试者进行磁共振检测时的磁共振成像系统的射频发射线圈的通道数相同。本领域的技术人员应该能够理解，上述仅是示范性说明而并非本发明的限定。比如，射频发射线圈的通道参数并不仅仅包括通道数，还可以包括各个通道的射频发射持续时间、射频发射翻转角、射频发射脉冲的幅值或相位等。

另外需要说明的是，本发明并不限定所述射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场分布数据和射频电场分布数据的映射关系的表述方式。比如在其中一些实施方式中，可以通过函数式表示：

E

式中，i为射频发射线圈的通道编号，E

作为其中一种优选实施方式，请参见图2，其示意性地给出获取射频电场预测模型的详细流程示意图。从图2可以看出，所述射频电场预测模型通过以下方式训练得到：

S101：构建人体模型数据集；

S102：根据射频发射线圈的通道参数，仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，以得到训练数据集；

S103：根据所述训练数据集，构建并训练学习网络模型，直至满足预设训练结束条件，得到所述射频电场预测模型。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，在训练学习网络模型时，使用的训练数据集是基于构建得到的人体模型数据集通过仿真得到，由此在构建人体模型数据集时，可以根据需要选择能全面覆盖(任意)人体体型范围的足够多的典型人体模型，从而提高模型训练的泛化性。之后利用构建得到的人体模型数据集和现有的三维人体组织医学电磁仿真软件，并根据射频发射线圈的通道参数(比如射频发射线圈为多通道发射)仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场(B1+)第二分布数据和射频电场(E场)第二分布数据，由此，能够保证根据这些多通道的射频线圈发射场(B1+)第二分布数据和射频电场(E场)第二分布数据得到的训练学习网络模型所需的训练数据集的样本数量和样本的多样性，从而使得训练得到的射频电场预测模型具有较好的泛化性和较高的预测准确率，即得到的射频线圈发射场分布数据与射频电场分布数据之间的映射关系能够适用各种类型(年龄、体型等)的受试者。

需要说明的是，本发明对步骤S102所述根据射频发射线圈的通道参数，仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，以得到训练数据集的具体方法不做限定，比如，在一些实施方式中，可以将所述人体模型数据集导入三维人体组织医学电磁仿真软件得到；在另一些实施方式中，也可以通过预先训练好的网络模型得到。

具体地，在其中一种示范性实施方式中，所述人体模型数据集中的人体模型包括人体组织的电磁参数。相应地，步骤S101，所述构建人体模型数据集，包括：

S1011：获取人体模型库中的至少两组典型人体模型的电磁参数；

S1012：对所述典型人体模型的电磁参数进行扩增处理，根据扩增后的电磁参数，构建得到新的人体模型；

S1013：迭代执行对所述典型人体模型和/或所述新的人体模型的电磁参数进行扩增处理、以及构建新的人体模型的步骤，直至满足人体模型预设构建目标；

S1014：根据所述人体模型库中的典型人体模型和所述新的人体模型，得到所述人体模型数据集。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，基于现有的典型人体模型(比如基于现有的人体模型库ViP3.1(Virtual Population)中的12组人体模型)通过扩增(包括但不限于插值、拉伸、变形等操作)处理获得更多的人体模型，最终使得构建得到的人体模型数据集能够覆盖所有预设的典型人体。

需要说明的是，本发明对所述人体模型预设构建目标不作限定，比如，所述人体模型预设构建目标可以为人体模型的个数(比如婴幼儿人体模型、学龄前儿童人体模型、中少年人体模型、中青年人体模型、老年人体模型各自的数量)。具体地，为了提升数据集的多样性和差异性，作为优选，在步骤S1011中，应从人体模型库中获取一定数量的典型人体模型的电磁参数，比如为了通过插值得到更多的人体模型，应从人体模型库中获取至少两组典型人体模型的电磁参数。举例而言，在其中一种实施方式中，可以基于人体模型库ViP3.1(Virtual Population)中的12例人体模型，通过插值、拉伸等得到多个人体模型，得到15例人体模型。请参见下表一：

表一：15组人体模型示意图

很显然地，本领域的技术人员应该能够理解，上表仅是示例性说明，可以通过对人体模型库中的典型人体进行扩增，以获取更多的人体模型，但这并不代表任何明示或暗示仅有上述15例人体模型。

具体地，如前所述，本发明通过使用人体组织的电磁参数进行人体组织的数字化表示(人体模型)，不仅为对人体模型的扩增(比如通过对电磁参数进行插值和/或拉伸)奠定了基础。而且，不同的人体组织的电磁参数并不相同，因此，可以通过电磁参数对人体组织进行三维数字化，从而为后续仅需根据受试者受检时的射频发射线圈的指定通道的射频线圈发射场第一分布数据就能获得受试者相对于该通道的射频电场第一分布数据，而无须考虑受试者的体征信息(比如性别、年龄、体重、身高)。

更具体地，所述电磁参数包括但不限于人体组织的介电常数、电导率和磁导率。进行人体模型扩增时，可以通过对不同人体组织的介电常数、电导率和/或磁导率进行插值和/或拉伸，从而构建得到新的人体模型。

本发明对如何使用电磁参数三维数字化表述人体模型不作限定。举例而言，假如使用电磁参数表示人体模型的全身人体组织，人体在通信过程中，对信号传输效果影响最大的是组织的电导率，而在常见的人体组织中，仅有骨骼、肌肉、脂肪在人体通信频率范围内才算得上良导体。又考虑到不同的人体组织尺寸对信号的传输存在不可忽略的影响。因此，作为其中一种优选实施方式，可以按照人体的几何结构对人体的头部、躯干以及四肢分别进行电磁参数的数字化后再进行拼接。进一步地，在使用电磁参数数字化人体时，可以将人体头部分为皮肤、脂肪、肌肉、骨骼和大脑五层分别使用第一组电磁参数表示，将躯体组织结构分为皮肤、脂肪、肌肉、骨骼和内脏(比如肺、心脏、肝脏、肾脏等)五层分别使用第二组电磁参数表示，将人体四肢的人体组织分为皮肤、脂肪、肌肉和骨骼四层分别使用第三电磁参数表示。由此，能够进一步提高人体模型电磁参数的精度，从而为提高后续三维人体组织医学电磁仿真软件的仿真精度奠定基础。

需要说明的是，本发明对所述三维人体组织医学电磁仿真软件不作限定，在实际应用中，所述三维人体组织医学电磁仿真软件可以为Sim4Life或CST。当然，也可以为除Sim4Life或CST之外的其他三维人体组织医学电磁仿真软件或者自行搭建的三维人体组织医学电磁仿真，在此不再一一列举。

另外，需要说明的是，如本领域的技术人员可以理解地，步骤S1013所述迭代执行对所述典型人体模型和/或所述新的人体模型的电磁参数进行扩增处理、以及构建新的人体模型的步骤，是指在达到人体模型预设构建目标(比如人体模型达到预设个数)之前，重复执行步骤S1011和S1012，在执行步骤S1011和S1012进行人体模型的扩增时，在其中一些实施方式中，可以是对所述典型人体模型的电磁参数进行扩增处理；在另外一些实施方式中，可以是对新的人体模型的电磁参数进行扩增处理；在又一些实施方式中，可以是既对所述典型人体模型的电磁参数进行扩增处理，又对新的人体模型的电磁参数进行扩增处理。本发明对此不作限定。进一步地，在其中一种示范性实施方式中，步骤S102中，所述仿真得到每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，包括：

对于所述人体模型数据集中的每一个人体模型，执行以下步骤：

S1021：根据所述射频发射线圈的尺寸，确定所述人体模型的扫描分段数量和每一扫描分段对应的扫描部位；

S1022：根据所述射频发射线圈的通道参数、所述扫描分段数量和每一扫描分段对应的扫描部位，对所述人体模型进行分段扫描，得到每一扫描分段对应的扫描部位的射频线圈发射场第三分布数据和射频电场第三分布数据；

S1023：根据所有的扫描分段对应的扫描部位的射频线圈发射场第三分布数据和射频电场第三分布数据，得到人体模型所有人体组织在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，能够根据射频发射线圈的尺寸，通过分段扫描，从而获取人体模型所有人体组织在每一个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据，由此可见，本发明具有良好的普适性，比如对射频发射线圈的尺寸不作限定，既能适用于大尺寸的射频发射线圈也能适用小尺寸的射频发射线圈。进一步地，本发明对所述射频发射线圈的场强范围同样不作限定，比如可以为3T、5T以及除3T或5T之外的其他数值。

具体地，请参见图3，其示意性地给出了本实施例其中一实施方式提供的扫描分段示意图。从图3可以看出，在该实施方式中，所采用的射频发射线圈为5T 8通道VTC线圈。考虑到该线圈的尺寸较小，因此，在该实施方式中，以身高为基尺，将人体分为3个扫描分段，图3中从左至右，3个扫描分段对应的扫描部位依次分别为头部、躯干和下肢。如此，通过分段扫描，可以获取每一个人体模型的所有人体组织在8个通道的射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据。

进一步地，步骤S103中，所述训练数据集中样本的数量为人体模型的个数与射频发射线圈的通道数的乘积，每一个样本为射频线圈发射场第二分布数据和射频电场第二分布数据形成的数据对。另外，如本领域的技术人员可以理解地，模型的训练过程实际上是最小化损失函数的过程，因此，所述预设训练结束条件可以为损失函数值不再变化(网络参数收敛到误差要求)或者达到设置的早停(比如训练次数达到预设次数)条件，将此时的网络参数进行保存，得到所述射频电场预测模型。

在其中一种示范性实施方式中，步骤S130中，所述学习网络模型包括生成对抗网络模型，所述SAR值获取方法，还包括：

根据所述生成对抗网络模型的标准损失函数和电磁场先验知识，确定在训练所述学习网络模型时的损失函数。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，在训练学习网络模型以获取射频电场预测模型时，损失函数由生成对抗网络模型的标准损失函数和电磁场先验知识共同决定，由此，可以进一步提高所述射频电场预测模型的预测精度。

需要说明的是，本发明对所述学习网络模型的类型不作限定，所述学习网络模型可以为CycleGAN或Unet网络模型，也可以为除CycleGAN或Unet网络模型之外的其他网络模型，在此不再一一列举。另外，关于所述学习网络模型的具体结构，可以参见本领域技术人员所悉知的技术进行理解，在此不再展开说明。

进一步地，在其中一种实施方式中，所述电磁场先验知识可以通过以下Maxwell方程表示：

式中，

更具体地，在确定在训练所述学习网络模型时的损失函数时，所述生成对抗网络模型的两个标准损失函数和所述电磁场先验知识的权重可以根据实际需要合理设置。比如训练所述学习网络模型时的损失函数的总权重为1，在其中一些实施方式中，所述标准损失函数和所述电磁场先验知识的权重各取0.5；在另外一些实施方式中，所述标准损失函数可以取0.3，所述电磁场先验知识的权重取0.7；在又一些实施方式中，所述标准损失函数可以取0.4，所述电磁场先验知识的权重取0.6，等等，不再一一举例。

优选地，步骤S300中，所述根据所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据，包括：

S310：获取每一个所述通道对应的所述射频线圈发射场第一分布数据；

S320：对于每一个所述通道，根据所述通道、该通道对应的所述射频线圈发射场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于该通道的射频电场第一分布数据。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，确定的所述射频电场第一分布数据精确至射频发射线圈的每一个通道，由此能够为根据所述射频电场第一分布数据实时调节所述射频电场第一分布数据对应的所述通道的加权权重奠定了坚实基础，从而达到了确定的SAR值分布的最优化、且获取的SAR分布结果的精度高的目的。

需要说明的是，本领域技术人员应该可以理解地，对于受试者而言，针对所述射频发射线圈的每一个通道，存在着与该通道的射频线圈发射场第一分布数据对应的射频电场第一分布数据。因此，本文中“所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据”，其含义为：所述受试者在受检时，与每一个通道对应的射频电场第一分布数据。

在其中一种示范性实施方式中，步骤S400中，所述根据所述射频电场第一分布数据，调节该通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布，包括：

根据所述射频电场第一分布数据，调节该通道的激励幅度和相位，确定所述受试者的SAR值分布。

如此配置，本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法，根据所述射频电场第一分布数据，通过实时调节所述射频发射线圈各个通道的激励幅度和相位，从而能够获取较优的SAR值分布，且获取的SAR分布结果的精度高，能够保证受试者的安全。

需要说明的是，如本领域技术人员可以理解地，由于所述射频电场第一分布数据精确到每一个线圈，因此，可以根据每一个线圈的射频电场第一分布数据，调节该通道的加权权重(包括但不限于该通道的激励幅度和相位)，从而获取较优的SAR值分布。

更具体地，请参见图4，其示意性地给出了应用本实施例提供的磁共振成像的SAR值获取方法得到的两名受试者的E场分布图。图4中，纵横坐标值为像素距离，灰度条不同的灰度为不同的射频能量值。从图4可以看出，使用本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法得到射频能量都在安全的范围内。

更具体地，请参见图5，其示意性地给出了应用本发明实施例一提供的SAR值获取方法的一具体示例图。从图5可以看出，在该具体示例中，首先，进行典型人体模型构建，得到人体模型数据集；然后，将得到的人体模型数据集导入仿真软件，进行仿真模型构建，以获取每一个人体模型在每一个通道的射频线圈发射场(B1+)和射频电场(E场)分布(训练集)；接着构建并训练学习模型，以得到射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场(B1+)和射频电场(E场)的映射关系集。在此基础上，就能够根据所述映射关系集和实时测试的受试者各通道的射频线圈发射场(B1+)，获取受试者相对于每一个通道的射频电场(E场)分布说明，最后，就可以通过调节各个通道的加权权重，得到所述受试者最优的SAR值分布。综上，本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法，通过预先获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场(B1+)分布数据和射频电场(E)分布数据的映射关系，得到映射关系集，为后续在对受试者进行磁共振检测时，根据获取的所述射频线圈发射场第一分布数据实时得到射频电场第一分布数据奠定了坚实基础；进一步地，本发明获取的射频电场第一分布数据精确至射频发射线圈的每一个通道，由此能够根据所述射频电场第一分布数据实时调节所述射频电场第一分布数据对应的所述通道的加权权重(比如根据射频电场的叠加原理及各个通道的权重，以获取最优SAR为目的调节各通道激励幅度和相位)，从而实现确定的SAR值分布的最优化，且获取的SAR分布结果的精度高，能够保障受试者的安全。

实施例二

本实施例提供了一种磁共振成像系统，具体地，所述磁共振成像系统在成像时，通过SAR值获取装置或如上文任一实施例所述的磁共振成像的SAR值获取方法获取SAR值分布。

具体地，请参见图6，其示意性地给出了本实施例提供的磁共振成像系统的结构示意图。从图6可以看出，SAR值获取装置100包括：射频电场分布预测单元110和SAR值获取单元120。

更具体地，所述射频电场分布预测单元110，被配置为获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发送场分布数据和射频电场分布数据的映射关系，得到映射关系集；SAR值获取单元120，被配置为获取所述受试者受检时的射频线圈发送场第一分布数据；SAR值获取单元120，还用于根据所述射频线圈发送场第一分布数据和所述映射关系集，确定所述受试者相对于每一个所述通道的射频电场第一分布数据；SAR值获取单元120，还被配置为根据所述射频电场第一分布数据，调节该射频电场第一分布数据对应通道的加权权重，确定所述受试者的SAR值分布。

由于本实施例提供的磁共振成像系统备与上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法属于同一发明构思，因此，本实施例提供的磁共振成像系统至少具有上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法的所有优点，为了避免赘述，在此不再一一说明，更详细的内容请参见上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法相关的描述。

进一步地，所述磁共振成像系统还可以包括成像设备200、病床(图中未标示)、显示设备(图中未标示)以及输入输出设备(图中未标示)等。所述成像设备200可以进一步包括射频发射线圈210。在其中一种示范性实施方式中，所述磁共振成像系统的射频发射线圈包括多通道阵列发射线圈、全容积发射线圈或局部容积发射线圈；所述射频发射线圈的场强范围大于或等于3T。

需要说明的是，有关成像设备、病床、显示设备以及输入输出设备相关的内容请参见本领域技术人员所悉知的内容进行理解，在此，不再赘述。

实施例三

本实施例提供了一种电子设备，请参考图7，其示意性地给出了本实施例提供的电子设备的方框结构示意图。如图7所示，所述电子设备包括处理器301和存储器303，所述存储器303上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器301执行时，实现上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法。

由于本实施例提供的电子设备与上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法属于同一发明构思，因此，本实施例提供的电子设备至少具有上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法的所有优点，为了避免赘述，在此不再一一说明，更详细的内容请参见上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法相关的描述。

如图7所示，所述电子设备还包括通信接口302和通信总线304，其中所述处理器301、所述通信接口302、所述存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。所述通信总线304可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。该通信总线304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述通信接口302用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

本发明中所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器301是所述电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。

所述存储器303可用于存储所述计算机程序，所述处理器301通过运行或执行存储在所述存储器303内的计算机程序，以及调用存储在存储器303内的数据，实现所述电子设备的各种功能。

所述存储器303可以包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SARM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

实施例四

本实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法的步骤。

由于本实施例提供的可读存储介质与上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法属于同一发明构思，因此，本实施例提供的可读存储介质至少具有上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法的所有优点，为了避免赘述，在此不再一一说明，更详细的内容请参见上文所述的磁共振成像的SAR值获取方法相关的描述。

本发明实施方式的可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机硬盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其组合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，与现有技术相比，本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法、系统、电子设备和存储介质具有以下优点：本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法，通过预先获取射频发射线圈的每一个通道的射频线圈发射场(B1+)分布数据和射频电场(E)分布数据的映射关系，得到映射关系集，为后续在对受试者进行磁共振检测时，根据获取的所述射频线圈发射场第一分布数据实时得到射频电场第一分布数据奠定了坚实基础；进一步地，本发明获取的射频电场第一分布数据精确至射频发射线圈的每一个通道，由此能够根据所述射频电场第一分布数据实时调节所述射频电场第一分布数据对应的所述通道的加权权重(比如根据射频电场的叠加原理及各个通道的权重，以获取最优SAR为目的调节各通道激励幅度和相位)，从而实现确定的SAR值分布的最优化，且获取的SAR分布结果的精度高，能够保障受试者的安全。

由于本发明提供的磁共振成像的SAR值获取系统、电子设备和存储介质，与本发明提供的磁共振成像的SAR值获取方法属于同一发明构思，因此，至少具有相同的有益效果，在此，不再一一赘述。

应当注意的是，在本文的实施方式中所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本文的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本文各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

上述描述仅是对本发明较佳实施方式的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于本发明的保护范围。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。