CN100571620C - 一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法。其特点是通过核磁共振成像机扫描水模获得水模的图像，图像通过DICOM协议传输至特定的核磁共振成像质量保证分析工作站，质量保证分析工作站即自行启动并根据DICOM控制元素进入相应测量程序(流程参考摘要附图1)，对水模图像进行处理与计算，测量内容包括常规核磁共振成像质量保证指标和对功能磁共振成像具有重要意义的漂移等指标，同时设立自动预警机制，对异常情况进行自动提示并给出可能存在的原因，所有测量结果都将被送进数据库以供对数据的长期分析和对设备运行状态进行评估，为相关技术人员掌握设备状态，进行设备检测提供指导。

Description

一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法

技术领域

本发明涉及一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法，属于核磁共振设备的应用领域。

背景技术

自1972年第一台核磁共振扫描仪问世以来，核磁共振成像(Magnetic ResonanceImage，MRI)作为一项重要的临床检查手段得到了飞速的发展，在临床诊断工作中发挥着重要作用。同时，核磁共振的成像方式也与日俱进，出现了包括功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Image，fMRI)在内的一些新的成像技术。但是，作为一种非常复杂的系统，核磁共振成像受很多因素和环节的影响，设备本身存在诸多不稳定因素，最后反映为成像质量问题，导致误诊和错误的实验结果。核磁共振成像设备的运行状态决定了所得图像能否准确反映患者的生理学特征，因此从事核磁共振成像的工作人员通常需要了解设备的运行状况。MRI质量保证则是保证MRI临床诊断质量和基于MRI的神经科学研究顺利进行的前提。MRI质量保证(Quality Assurence，简称QA)是指对MRI设备进行质量检测、性能评价可及时发现设备存在的问题并加以解决，使MRI设备的性能达到最佳，保证影像诊断与实验的正确性。

由于磁共振成像的复杂性，因此，磁共振的质量控制也涉及诸多方面。在MRI设备接收验收、故障维护后验收、日常状态检测和质量评审时都涉及到QA工作。一般将测试分为三种类用：验收检测、性能检测、日常测试。不同阶段QA测试工作有所不同。验收检测与性能检测往往由MRI设备供应商组织专业技术人员在特定的时间进行。所检测方法也由设备特殊程序提供。本发明所涉及的QA部分是指日常测试，日常测试由设备的使用单位在每日开机前后进行的检测，检测的项目是关键的几项成像参数，日常测试侧重于重要而不耗时的指标，并为趋势分析积累数据，一般安排在早晨开机后正式检查病人之前进行，测试通过模拟人体组织磁学参数的水模，扫描后检测信噪比、层厚、空间分辨率及线性。此外共振频率与RF功率也需要记录；在记录测试结果的同时，测试参数也需要记录，特别是测试时采用了专门的脉冲序列。

在国外，从事磁共振质量控制的是专门的磁共振工程师。由于国内条件受限，监测磁共振运行状况的责任通常由放射技师担任。据统计显示，我国目前磁共振仪器的运行状况并未完全达标。目前所存在的问题主要如下：(1)测试工作的繁琐：一般地，用于临床的核磁共振成像设备在每天扫描病人之前，都要进行设备的QA测试，即用MRI扫描机对水模进行扫描，然后对扫描图像根据相关方法进行处理与测量，得到QA指标并进行分析与记录。这一工作主要由手工完成，过程繁琐；(2)测试具有很强的主观性，由于手工选择ROI区域或中轴线等缺乏统一标准，数据受操作者的影响；(3)参数的记录与保存主要靠手工进行，不利于长期保存与对历史数据的统计性分析。设备的状态和其改变是通过较长时间的QA数据统计得出来的，缺乏统计是无法充分发挥QA工作重要性的，这也是QA工作没有得到充分执行的原因。虽然目前有不少相关的专业软件完成QA过程，但这些软件往往由MRI设备供应商提供，不具备通用的扫描数据处理能力和简单的外部数据接口。另一方面有些专业功能强大，但执行过程人工干预过多，操作复杂，甚至需要进行一些编程设计，不利于放射技师工作。这就迫切需要一套针对磁共振仪器质量控制的、简单易行的方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足而提出一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法，其特点是客观、自动地检测和分析设备的稳定性参数，避免人工检测所带的主观性。

本发明的目的由以下技术措施实现：

核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法包括以下步骤：

1利用DICOM协议完成核磁共振成像质量保证(QA)过程控制

(1)服务器端(SCP)以监听端口的方式随时保持接收状态，当收到客户端(SCU，这里是MRI设备工作站)的关联请求时，接受关联请求并判断服务类型是否为存储类型，若是则接受，否则拒绝并继续监听；

(2)接收消息数据，对接收的消息数据，判断是否为释放关联请求，若是则释放关联，并执行步骤(3)，否则执行步骤(4)；

(3)当判断消息数据为释放关联请求时，释放关联并判断是否为质量保证的图像数据(DQA)，若是则执行步骤3，继续监听，否则结束关联，继续保持监听状态；

(4)当接收的消息数据不是释放关联请求时，执行步骤2，并重复步骤(2)；

2提取数据并写入数据库

(1)解析接收到的数据包，根据DICOM控制标签判断是否接受数据，这里选择控制标签为病人姓名(PatientName)，如果病人姓名为“mriDQA”或“fmriDQA”，则接受数据，并继续下一步，否则结束；

(2)根据DICOM控制标签检查统一标识符(Study UID)判断是否写入数据库，若是则继续下一步，否则结束；

(3)在数据库中建立新记录，写入日期、扫描协议、中心频率(AX)和放大倍数，并将数据存储路径写入数据库；

3核磁共振成像质量保证指标分析测量

当服务器端接收到释放关联请求时，释放关联并启动程序开始核磁共振成像质量保证(QA)指标的检测和计算，其步骤为：

(1)根据标签判断是否为fMRI数据，若是则按如下步骤计算QA指标；

①计算图像信噪比(SNR)；用迭带阈值法分割将图像分割为背景区和前景，前景即为圆形水模图像，在圆形水模图像以圆心为中心选择80％圆面积区域的为信号区感兴趣区域(ROI)；圆形水模图像以外区域为背景区，对背景区域用迭带阈值法再次分割，获得ghost伪影区和背景噪声区，在背景噪声区的左右对称外侧选取2％图像面积为感兴趣区域(ROI)，提取信号区感兴趣区域平均灰度值和噪声区感兴趣区域标准差，计算二者之比即得到图像信噪比(SNR)；

②测量图像的均匀度；对分割后图像的信号区，在选定的感兴趣区域(ROI)区域内求出图像最亮点和最暗点的信号值，按公式计算图像的均匀度；

③测量图像扭曲度；用迭带阈值法分割图像，对图像的前景用变换角度的搜索算法求其最大直径L_max、最小直径L_min及平均直径L_m，计算图像的扭曲度D：D＝(L_max-L_min)/L_m；

④图像的ghost伪影(GSR)；用迭带阈值法分割图像，对已分割图像的噪声区进行再次图像分割，前景为ghost伪影区，背景为噪声区，即可求得图像的ghost伪影：

GSR＝(ghost伪影平均值-噪声区平均值)/信号区平均值

⑤计算图像序列的信号漂移；对图像时间序列的一个选定区域，逐个记录其信号值，用拟合曲线表示其变化趋势，并计算漂移值： $\mathrm{shift}=\frac{S_{\max }-S_{\min }}{(S_{\max }+S_{\min })/2},$ S_max、S_min为图像时间序列中选定区域信号的最大、最小值；将拟合值与实际值相减，其差值用快速傅立叶变换得到其频谱，在频谱中搜索极大值，将其幅度值和频率写入数据库；

(2)若判断不是功能磁共振成像(fMRI)数据，则按如下步骤计算MRI质量保证(QA)指标：

①计算图像信噪比；在图像序列中选择一幅图像，用迭带阈值法分割将图像分割为背景和前景，在背景和前景中选择噪声区和信号区的感兴趣区域，提取信号区感兴趣区域平均灰度值和噪声区感兴趣区域标准差，计算二者之比即得到图像信噪比；

②测量图像的均匀度；对分割后图像的信号区，在选定的感兴趣区域内求出图像最亮点和最暗点的信号值，依公式计算图像的均匀度；

③测量图像的线性度；在已知水模中尺寸的前提下，根据水模在图像中对应频率和相位编码方向上的长度，算出图像的线性度；

(3)将计算得到的QA指标信息写入数据库；

(4)将计算结果与标准数据及历史平均数据对比，超出范围则给出提示。

附图说明：

图1为DICOM协议完成QA过程控制流程图

图2为QA数据提取与数据库的写入流程图

图3为QA测量的执行流程图

具体实施方式：

下面通过实施例对本发明进行具体的描述，有必要在此指出的是本实施例只用于对发明进行进一步说明，但不能理解为对本发明保护范围的限制，该领域的技术熟练人员可以根据上述本发明的内容做一些非本质的改进和调整。

实施例

客户端将扫描水模的图像序列利用DICOM协议发送到服务器端(服务器端是QA数据工作站，客户端为设备工作站)，服务器端经过判断决定是否存储和启动QA分析流程。

服务器端利用DICOM协议完成QA过程控制按以下步骤实现：

(1)接收到客户端的关联请求消息时，解码消息并判断是否为存储类，若是则构建应答信息A-AssociateAC PDU，客户端开始传送数据；否则拒绝。

(2)服务器端接收消息数据，解码并判断是否为释放关联请求消息；若是且判断数据为DQA数据时，释放关联开始QA分析流程。若否则继续接数据消息，执行步骤3，直至接收到释放关联请求。(3)解析接收到的数据包，在DICOM控制标签PatientName和Study UID符合接收条件前提下，在数据库中建立新记录，写入日期、扫描协议、中心频率和放大倍数AX，并将数据存储路径写入数据库。

当服务器端收到客户端释放关联的消息时，依据PatientName标签启动相应的过程开始QA数据的测量。若PatientName标签值为“fmriDQA”，则判断为fMRI数据，测量内容包括：信噪比、图像均匀度、扭曲度、ghost伪影和信号漂移。下面介绍各项指标的测量过程：

(1)信噪比(SNR)；用迭带阈值法分割DICOM图像，将图像分割前景和背景，前景即为中央区域扫描水模的部分，背景为燥声信号；选择感信号和燥声的感兴趣区域(ROI)，根据图像的像素确定图像的中心点，以图像的中心为圆心画圆，选择适当的半径，使得所画圆的面积为前景区域的70％，这个圆所围的区域为选择的信号区的感兴趣区域(ROI)。在选取噪声区的感兴趣区域时，由于存在ghost伪影，应当避开伪影区。对噪声区进行再次图像分割，分割后的背景为噪声区，前景为ghost伪影区，在背景中选取噪声区ROI则可以避开伪影区。提取信号区感兴趣区域平均灰度值和噪声区感兴趣区域标准差，二者之比即为所求得信噪比。

(2)扭曲度；扭曲度反映了物体形状在图像上的改变，例如用圆形水模扫描在图像可能为椭圆。在进行几何变形的扭曲度的计算之前，要对图像进行分割，方法同样采用迭带阈值法。

扭曲度关注的是图像分割的前景(水模)，首先要找到前景的几何中心。这里我们将前景的横、纵坐标的平均值作为中心点的横、纵坐标。求角度为零时过中心点的轴与前景边缘的交点，计算并记录两交点的距离。变换角度，重复上步，得到经过中心点的轴长的最大直径L_max、最小直径L_min及平均直径L_m，用公式D＝(L_max-L_min)/L_m计算图像的扭曲度。

(3)图像均匀度(PIU)；图像均匀度指的是图像信号强度响应的均匀程度，它描述了MRI系统对体模内同一物质区域的再现能力。

测量图像均匀度首先需要分割图像，这里同样采用迭带阈值法。在分割后图像的水模部分，以中心坐标为圆心画圆，使圆的面积为水模图像面积的70％，该圆形区域作为均匀度测量的ROI。相同的ROI中分别测得图像最亮点和最暗点的信号值I₂、I₁，按下面公式计算图像的均匀度：

$\mathrm{PIU}=(1-\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1})\×100\%$

(4)ghost伪影；fMRI图像序列不可避免的会出现较大的ghost伪影，对采集到的信号造成影响。严格控制ghost伪影的大小，也是fMRI QA的一个重要方面。为了测量Ghost-to-signal ratio(GSR)，需要对SNR测量中分割的图像进行再次图像分割，具体方法为：对图像分割所得图像的背景，采用迭代阈值法进行再次分割，分割后的背景为噪声区域，前景为ghost伪影区域；在背景和前景区域中选择适当的感兴趣区域(ROI)，作为噪声信号和ghost伪影信号，用水模部分的感兴趣区域作为信号区，按下面公式计算图像的GSR：

GSR＝(mean of ghost ROI-mean noise ROI)/(mean signal ROI)

(5)信号漂移：fMRI序列是信号随时间变化的动态展示，一个时间序列中图像与图像间成像的稳定性显得极为重要。因此，其受控因素除了常规因素外，还有信号漂移。信号漂移是反映稳定性的重要指标。由于磁共振成像设备性能的不稳定性最终都会表现为图像灰度的不稳定性。因此检测同一图像区域信号的变化过程是一种简单的评价磁共振成像设备稳定性的方法。获取不同时间点水膜图像的中心区域，计算其图像序列的漂移： $\mathrm{shift}=\frac{S_{\max }-S_{\min }}{(S_{\max }+S_{\min })/2},$ S_max、S_min为图像序列选定区域的信号时间序列上的最大、最小值；用二次曲线来拟合分析其变化趋势。将拟合值与实际值相减，其差值用快速傅立叶变换得到其频谱。在频谱中搜索极大值，将其幅度值和频率写入数据库。

若若PatientName标签值为“mriDQA”，则判断为普通MRI数据，则测量的QA指标信息包括：信噪比、线性度、图像均匀度和信号漂移。其中图像均匀度和信号漂移的测量方式与fMRI相同，这里介绍普通MRI的信噪比和线性度测量方法：

信噪比：用迭带阈值法分割图像，在前景中选取信号区感兴趣区域，方法与fMRI选取方法相同；对背景区，此时不需要考虑ghost伪影，在四个角上的区域选择噪声信号的感兴趣区域：以整幅图图像边长的一半为半径、以图像中心为圆心画圆，以所画圆与对角线的交点为圆心，选择适当半径确定感兴趣区域，使其面积为整幅图象的2％。

线性度：线性度的检测需要水模里有一系列距离已知的定标点，本发明利用水模的已知尺寸来进行定标。图像线性的好坏一般用畸变百分率来表示。畸变越大图像线性越差，畸变越小图像线性越好。图象的线性度计算公式为：L_F＝(X-I)/I×100％、L_P＝(Y-I)/I×100％；其中I为实际长度；L_F为频率编码方向上的线性度，X是在频率编码方向上的长度；L_P相位编码方向上的线性度，Y为在相位编码方向上的长度。

在完成以上QA指标计算后，将计算结果写入数据库保存。同时启动测量结果的比较工作：

(1)考察图像均匀度(PIU)、信号漂移(shift)和ghost伪影(GSR)是否在允许范围(PIU＞82％、shift＜1％、GSR＜3％)；

(2)将图象信噪比、扭曲度与历史平均值比较，考察是否在设定范围(一般设定为差值不超过标准差)；

(3)信号漂移处理后的频谱，考察极大值与幅度平均值的差值是否在1.5倍标准差范围。

本实施例中，扫描水模用普通MRI，按以上步骤测得信噪比628，图像均匀度91.70％，线性度L_F＝0.87％、L_P＝0.74％，信号漂移0.59％，所有结果都在允许范围。

在对计算结果处理中，任何一项指标超出范围，则弹出对话框提示，在提示对话框中说明异常指标项。

Claims (1)

1.一种核磁共振成像设备稳定性及成像指标的测量方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)利用DICOM协议完成核磁共振质量保证过程控制

①服务器端以监听端口的方式随时保持接收状态，当收到客户端的关联请求时，接受关联请求并判断服务类型是否为存储类型，若是则接受，否则拒绝并继续监听；

②接收消息数据，对接收的消息数据，判断是否为释放关联请求，若是则释放关联，并执行步骤③，否则执行步骤④；

③当判断消息数据为释放关联请求时，释放关联并根据判断是否为质量保证数据的图像数据，若是则执行步骤(3)，并继续监听，否则结束关联，继续保持监听状态；

④当接收的消息数据不是释放关联请求时，执行步骤(2)，重复步骤②；

(2)提取数据并写入数据库

①解析接收到的数据包，根据DICOM标签判断是否接受数据，若是则继续下一步，否则结束；

②根据DICOM标签判断是否写入数据库，若是则继续下一步，否则结束；

③在数据库中建立新记录，写入日期、扫描协议、中心频率和放大倍数，并将数据存储路径写入数据库；

(3)核磁共振成像质量保证指标分析测量

当服务器端接收到释放关联请求时，释放关联并启动程序开始核磁共振质量保证指标的检测和计算，其步骤为：

①根据DICOM标签判断是否为功能磁共振数据，若是则按如下步骤计算核磁共振质量保证指标；

a计算图像信噪比：用迭带阈值法分割将图像第一次分割为第一背景区和第一前景，在第一前景中选择信号区的感兴趣区域，第一背景区为第一噪声区；第一噪声区用迭带阈值法再次分割，分割后的第二背景区为第二噪声区，第二前景为ghost伪影区，在第二背景区选择第二噪声区感兴趣区域，提取信号区感兴趣区域平均灰度值和第二噪声区感兴趣区域的标准差，计算二者之比即得到图像信噪比；

b测量图像的均匀度：对所述第一次分割后图像的信号区，在选定的信号区的感兴趣区域内求出图像最亮点和最暗点的信号值，按公式计算图像的均匀度：

$\mathrm{PIU}=(1-\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1})\×100\%$

I₁、I₂分别代表图像信号区的感兴趣区域内最暗点和最亮点的信号值；

c测量图像扭曲度：用迭带阈值法第一次分割图像，对图像的第一前景用变角度搜索算法求其最大直径L_max、最小直径L_min及平均直径L_m，计算图像的扭曲度D：D＝(L_max-L_min)/L_m；

d图像的ghost伪影：用迭带阈值法第一次分割图像，对已分割图像的第一噪声区进行再次图像分割，第二前景为ghost伪影区，第二背景区为第二噪声区，即可求得图像的ghost伪影：

图像的ghost伪影＝(ghost伪影平均值一第二噪声区平均值)/信号区平均值；

e计算图像序列的信号漂移：对图像时间序列的一个选定区域，逐个记录其信号值，用拟合曲线表示其变化趋势，并计算漂移值shift： $\mathrm{shift}=\frac{S_{\max }-S_{\min }}{(S_{\max }+S_{\min })/2},$ S_max、S_min为图像时间序列中选定区域信号的最大、最小值；将拟合值与实际值相减，得到的差值用快速傅立叶变换得到频谱，在频谱中搜索极大值，将极大值的幅度值和频率写入数据库；

②若判断不是功能磁共振数据，则按以下步骤计算核磁共振质量保证指标：

a计算图像信噪比：在图像序列中选择一幅图像，用迭带阈值法分割将图像分割为背景和前景，在背景中选择噪声区的感兴趣区域，在前景中选择信号区的感兴趣区域，提取信号区感兴趣区域平均灰度值和噪声区感兴趣区域的标准差，计算二者之比即得到图像信噪比；

b测量图像的均匀度：对分割后图像的信号区，在选定的信号区感兴趣区域内求出图像最亮点和最暗点的信号值，依公式计算图像的均匀度：

$\mathrm{PIU}=(1-\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1})\×100\%$

I₁、I₂分别代表图像信号区的感兴趣区域内最暗点和最亮点的信号值；

c测量图像的线性度：在已知水模尺寸的前提下，根据水模在图像中对应频率和相位编码方向上的长度，算出图像的线性度；

③将计算得到的核磁共振质量保证指标信息写入数据库；

④将该核磁共振质量保证指标信息与标准数据及历史平均数据对比，超出范围则给出提示。

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