CN101336380B - 利用空间频率分析对诸如骨骼之类的结构的评估 - Google Patents

Abstract

所公开的本发明是一种利用对当前用于局部化NMR波谱术的MRI技术的修改来从3D样本中的特定位置采集空间频率谱的方法。本发明最简单地概括来说是向当前的NMR波谱术脉冲序列添加读出梯度的使用，并记录所得到的回波。这些技术从选定的区域生成频谱，或者在样本的一区域上生成结果的图像。这些方法可被应用来在存在由生理或疾病作用而引起的空间频率功率谱差别的情况下分析骨小梁的结构以及分析或诊断疾病。公开了各种实施例。

Description

利用空间频率分析对诸如骨骼之类的结构的评估

相关申请的交叉引用

本申请要求2005年11月27日提交的美国临时专利申请No.60/597,349的优先权，并且还要求2006年3月25日提交的美国临时专利申请No.60/743,779的优先权。

技术领域

本发明涉及对复杂的生物和物理结构的诊断评估的领域，其中包括对处于骨质疏松症或使松质骨的小梁结构衰退的其他病症的危险之中或者患有骨质疏松症或遭受使松质骨的小梁结构衰退的其他病症的患者的骨骼强度的诊断评估。其他的结构包括评价肿瘤中的脉管系统，以及地层中的烃类孔分布。

背景技术

小梁体系结构既对骨骼中的代谢变化十分敏感(相对于皮质骨的更致密的外壳而言)，而且也是骨骼的总体强度的主要贡献因素。因此，它是用于跟踪疾病和治疗的适当替代标记。

骨骼疾病的影响包括骨质疏松症和其他不那么常见的病症在内的骨骼系统的疾病是对年老者尤其是女性的健康的巨大威胁。从2004年普通外科医生报告“Bone Health and Osteoporosis”以及将2002-2011年宣布为骨骼和关节的十年，可以明显看出骨骼疾病的重要性。多于1000万的50岁以上的美国人患有骨质疏松症(由于骨骼质量的损耗而导致的骨骼系统的弱化)，并且还有3400万存在患骨质疏松症的危险。每年由于骨质疏松症发生多于1500万例骨折，直接的护理成本约为150亿，并且更多的钱被花在了与生产力损失相关联的成本以及与骨折相关联的死亡危险的三倍增大。人口的持续老化将导致到2020年，骨折数目和相关联的经济和社会影响增大到超过两倍，其中50岁以上人口中至少有50％患有骨质疏松症或有患骨质疏松症的危险。

骨质疏松症的诊断和治疗骨骼生长的周期会经过若干个阶段，一般在二十来岁时达到顶峰，之后就逐渐衰落。在中年人中，尤其是更年期后的女性中，骨骼的净生长可能变成负的，并且骨小梁，即支撑皮质骨外壳的杆状和板状结构，变得更细弱。由于骨质疏松的骨骼中的变细的且更多孔的骨骼结构而导致的骨骼强度的损耗增大了在诸如髋部和脊柱之类的脆弱区域中骨折的危险。虽然髋部和脊柱占了这些骨折的大部分，但是比起跟骨(脚跟骨骼)和桡骨远端来它们更难成像。由于骨质疏松症是全身性的代谢疾病，并且承重骨是对疾病状态的良好指示，因此这些骨骼中的任何一个的图像指示出了患病的整个骨骼系统中的疾病进展。跟骨是用于评估小梁体系结构的特别好的骨骼，因为它是承重骨，而且相对而言可以较容易地利用MRI(磁共振成像器或磁共振成像)接近它以成像。

骨质疏松症不是老化的必然后果。正确地选择生活方式，包括停止吸烟、适度锻炼以及适当摄入钙和维生素D，可以降低骨骼损耗和骨折危险。也有若干药物可用来治疗骨质疏松症。包括Fosamax^TM和Actonel^TM在内的双膦酸盐(bisphosphonate)是降低骨再吸收的口服药剂。以名称Forteo^TM面市的立特帕肽(Teriparatide)是刺激骨骼生长的合成代谢激素提取物，但是必须通过每日注射来施用。其他形式的激素治疗也刺激骨骼的成长，但是最近的临床试用表明它们带来了巨大的副作用危险。

正确的治疗要求及时和准确的诊断。当前的骨质疏松症诊断标准是通过双重能量x射线吸收法(DEXA)来测量骨骼矿物质密度(BMD)。近来美国的研究表明，DEXA未被充分利用，危险人口中只有少于25％的接收了BMD测试，这部分是因为DEXA的成本，但主要是因为缺乏意识。更加重要的是以下事实，即基于涌现出的有关DEXA测量不会正确地预测骨折危险并且在评估治疗的有效性方面尤其不够的事实，医师们已开始质疑DEXA的临床实用性。

这些担心的一个结果是，包括定量计算体层摄影术、超声和磁共振成像在内的若干种其他成像形态正被考查用作DEXA的替换。与大多数材料的情况一样，骨骼对骨折的抵抗力不仅依赖于密度，而且还依赖于骨骼的结构，包括小梁杆和小梁板的相对比例及其厚度和定向。本质上为三维技术的MRI很适合于对决定骨折抵抗力的结构细节进行确定。

目前正被研究来用于骨质疏松症诊断的MRI技术要求采集极高分辨率的图像，并且要求若干个图像处理操作。活骨骼的图像可在高场强MRI系统中利用专门的线圈和很长的检查时间来采集。还要求仔细地定位和稳定患者。这些高场强系统要花费约200万美元，并且需要被安放在由放射学专家看管的仔细控制的环境中。这里报告的发明实现了能够被安放在典型的医生办公室中并且花费少于20万美元的设备。

磁共振(MR)在某些方面尤其适合于测量活骨骼，因为硬骨骼(即小梁和皮质骨的钙化结构)给出非常低的信号，而(填充小梁网格之间的空间的)骨髓给出高信号，因此提供了良好的对比度和良好的信噪比。但是高强场系统成本很高，并且为了解析精细结构而需要很长的采集时间，以及在采集期间要求患者(被成像的身体部分)不要移动，这些都使得为了此目的而实现标准MRI在一定程度上是不切实际的。

MRI基于对傅立叶展开的数学理论的扩展，傅立叶展开规定一维重复波形(例如作为时间的函数的信号幅度或者作为线位置的函数的强度)可被表示为一系列具有适当系数(k值)的周期逐渐减小(频率增大)的正弦波形的总和。

在MRI中，要成像的物品(身体的部分)是三维物体。一维中的k值的基本概念可被扩展到二维或三维。现在，不是有一系列k值，而是有k值的二维或三维矩阵，每个k值表示样本中的特定空间频率和方向。

在傅立叶分析中，从k值到所需波形的转换(对于时变信号是幅度相对于时间，或者对于MRI情况是强度相对于位置)是通过使用傅立叶变换来实现的。傅立叶变换简单地说是一种在频域和时域(对于时变信号而言)之间进行转换的公知手段。对于像MRI情况中那样的图像，傅立叶变换被用于在空间频率域(正弦波形及其系数的级数，被称为k空间)和每个被成像的体积(体素)的信号强度的空间排列之间进行转换。与其中k值是具有给定周期的正弦波形的系数的时变信号情况类似，MRI情况中的k值是具有给定波长的正弦波形的系数(其中波长与空间频率成反比关系，即长的波形是低的空间频率)。

当今的MRI技术使用若干种方法来采集图像。几乎全部都依赖于收集k空间系数，然后将它们傅立叶变换为图像(或者一组图像，像3D采集中那样)。最简单地概括来说，这是通过以下方式来实现的：将要成像的部分置于强磁场中，并且通过在样本处发射被调谐到氢核的共振频率的脉冲射频电磁信号来激发样本中的氢核。此脉冲启动了核在其共振频率上的共振。然后，为了获得关于信号源自样本中的何处的信息，被激发的氢原子的自旋被用与在该激发上采集的所需k空间数据相对应的相位和频率编码的组合来进行编码。(这里相位和频率指的是氢核的共振频率和相位)。这是通过以下方式来实现的：在空间上和时间上对磁场进行调制，以相应地在空间上更改核的共振频率并调制其相位。然后接收到从样本的被激发的氢核返回的信号，并且从该信号提取k值。这个激发、编码和信号采集的过程被重复，直到以足以解析样本中的所需特征的足够高的空间频率采集到了k空间值的整个矩阵(被适当地选择来构成傅立叶级数)为止。最后，k值的矩阵被傅立叶变换，以产生一个或多个图像。在当前技术的MRI系统中的使用中，存在这个主题的许多变体和扩展。一种方法利用频率编码来使信号局部化于薄的切片，并且利用相位编码来为这些2D切片中的每一个生成k值。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种对结构的样本内的空间频率分布进行评估的方法，包括：a)提供覆盖需要表征的样本中的所关心区域(ROI)的磁场B₀；b)发射限定带宽脉冲以激发B₀的所期望范围中的NMR信号；c)在提供ROI上B₀中的梯度的同时，发射一个或多个重聚焦的发射脉冲，并对接收到的回波进行采样；d)取回波信号的逆变换，其提供了相对于所述样本中的位置的回波信号强度；e)在剖面中定位所述所关心区域；f)应用加窗函数；g)执行一维变换；以及h)执行空间频率分析。

根据本发明的另一方面，提供了一种对结构的样本的至少一个空间频率特性进行评估的方法，包括：a)提供覆盖需要表征的样本中的所关心区域(ROI)的磁场B₀；b)使用两个选择性激发来选择性地激发所述样本中的矩形棍；c)在提供ROI上B₀中的梯度的同时，发射一个或多个重聚焦的发射脉冲，并对接收到的回波进行采样；d)取回波信号的逆变换，其提供了相对于所述样本中的位置的回波信号强度；e)在剖面中定位所述所关心区域；f)应用加窗函数；g)执行一维变换；以及h)执行空间频率分析。

附图说明

图1示出了线性表面Iso-B₀切片。

图2示出了非线性表面Iso-B₀切片。

图3是针对为其采集数据的所有切片，在切片n处观察到的能量的理想图示。

图4给出了与图3类似的图示，但切片之间的变化较大，暗示每个切片内的骨髓量不同。

图5给出了示出在切片之间能量如何迅速变化的图示，缓慢变化的能量水平暗示着与更迅速变化的能量水平不同的下层结构。

图6给出了图5的能量图示的离散傅立叶变换的量值的图示。

图7给出了≤频率f_n的频率中包含的能量的百分比的图示。

图8示出了在一维分析中，相对于信号产生相的主导(或特性)尺寸的样本尺寸对作为z的函数的回波的平均值和变异率的影响。

图9是示出穿过带有油包的地层的钻孔的样本体积界定的实现的示意图。

图10示出了与图9类似的概念，但现在是用于评估松质骨中的小梁结构。

图11示出了将样本体积定位在候选解剖位置的皮质骨内。

图12是示出所需方向上的读出梯度的应用的立方样本。

图13是示出所需方向上的读出梯度的应用的厚片样本，该样本已利用所描述的方法之一被划分成6×6阵列。

图14示出了胫骨远端中的厚片选择和通过相位编码来界定的6×6阵列。

图15是PRESS波谱术方法中使用的脉冲序列。

图16是空间-空间-频谱型波谱术方法中使用的脉冲序列。

图17在上方示出了2D CT图像，并且示出了指示了两个方向的2D傅立叶变换，它示出了图像和2DFT中的各向异性。

图18示出了与图17的2D FT中指示的两个箭头相对应的两个空间频率谱，它图示了在小于5mm^-1的空间频率处的巨大差别。

图19是根据本发明用于获得和分析数据的各种示例性技术的图示。

具体实施方式

如上所述，本申请要求两个临时申请的优先权。第一临时申请描述了用于表征分散型NMR信号的尺寸分布的技术和装置，所述信号产生与一个或多个具有很不相同的信号属性的额外相位相混合的相位。示例是松质骨中的骨髓和分散在地层中的石油。

该方法包括以下成分：首先，提供覆盖需要表征的样本中的所关心区域(ROI)的磁场(B₀)。第二，提供ROI上B₀中的梯度。第三，提供对在ROI中激发的信号和从ROI放射出的信号有较高的净灵敏度的发射(激发)和接收天线/系统。

利用该装置，通过发射限定带宽脉冲以激发B₀的所期望范围中的NMR信号，然后是一个或多个重聚焦的发射脉冲，并对接收到的回波进行采样，从而来执行NMR实验。或者，这可以利用梯度回波方法来完成。此回波的样本提供了k空间中的一条线，该条线表示沿着B₀中的梯度方向的从ROI放射出的NMR信号强度的傅立叶变换。

上述NMR实验可在样本中的一个或多个方向或者位置(ROI)中执行，以评估空间频率内容及其在样本中的同质性和各向异性。

以下段落描述和导出了在单梯度配置中ROI中的空间频率分布与信号之间的关系。

在此方法中，假定存在一个维度，在该维度中，能够通过使用频率梯度来实现某种特殊的辨别。其余的两个维度形成一个表面，该表面在被添加到与频率梯度相关联的“厚度”的情况下，创建出了空间中的一个切片，该切片在欧几里得空间中不一定要是线性的。这在图1(具有添加的线性梯度的Iso-B₀线性切片[表面])和图2(Iso-B₀非线性切片[表面])中示出。

切片的几何结构不仅受主磁场(B₀)均一性(或者均一性的缺乏)的影响，而且受梯度均一性(或者均一性的缺乏)，以及发射和接收线圈的特定孔径的影响。发射和接收线圈的孔径帮助限定各个iso-_B0切片的横向长度，但不限定表面轮廓。

不论切片(所谓的Iso-B₀表面)的几何构造如何，梯度方向-不论是通过特意的应用，还是因为非线性B场-在拉莫尔频率域中使各切片彼此相区分。

可以以多种方式来采集样本。几个示例如下：

2D激励

在同质的磁场系统中，应用了切片选择梯度G_SS，其被定义为

$G_{\mathrm{SS}}:=\frac{\∂B_z}{\∂z}$

通过具有以下形式的适当成形的变迹波形来激励位置Z₀和宽度ΔZ的选择性切片

$A\frac{\sin \left(2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}t\right)}{2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}t}\cos \left(2\mathrm{\π}{f}_{L}t\right)$

对于给定的切片选择梯度G_SS，通过选择由下式给出的f_Δ来选择切片厚度ΔZ：

f_Δ：＝γ·G_SS·ΔZ

并且通过选择由下式给出的f_L来选择特定的切片中心Z₀：

f_L：＝γ·(B₀+G_SS·Z₀)

在此情况下，f_L对应于切片中心Z₀处的拉莫尔频率。γ对应于回磁比，对于¹H它约为4.258kHz/G。通过考查以下形式的相关傅立叶变换，可以更清楚这一点：

其中

在2D自旋回波(SE)MRI应用中，我们称之为“X”和“Y”的其余的两个轴通常是通过以下方式来编码的：将频率梯度分配给其中一个，并将一系列相位梯度分配给另一个，以便生成足够的信息来局部化3D空间中的特定体素。不失一般性地，我们假设将“X”轴分配来对应于频率梯度轴，将“Y”轴分配来对应于相位编码的轴。

在普通的MR成像中，为每个“Y”值设置相位斜率，将频率梯度应用到“X”轴，并且沿着k空间矩阵中的一行来对所得到的回波进行采样和存储。这样，针对给定切片填充了整个k空间矩阵。然后向这些样本应用2D傅立叶变换，所得到的量值创建了图像。

为了在数学上精确，在被切片选择RF脉冲激励之后，总接收信号可表达为：

S(t)＝∫∫ρ(x，y)e^{jφ(x，y，t)}dxdy

其中

φ(x，y，t)：＝2πγ(∫B₀dt+x∫G_x(t)dt+y∫G_y(t)dt)

表示信号在x、y和t(时间)上的相位分量，并且G_x和G_y分别表示磁场梯度信号

G_x和G_y对t的明显的时间相关性是为了考虑到以下事实：梯度信号被调整，以选择所需的相位超前/滞后。φ(x，y，t)表达式中的第一项就是拉莫尔频率的积分。

如果我们进行几个代入，则S(t)的等式将变得清楚一点

令

k_x(t)：＝∫G_x(t)dt；k_y(t)：＝∫G_y(t)dt

代入S(t)表达式中得出

$S\left(t\right)=\∫\∫\mathrm{\ρ}(x,y)e^{j2\mathrm{\π\γ}(\∫B_0\mathrm{dt}+x{k}_x\left(t\right)+{\mathrm{yk}}_y\left(t\right))}\mathrm{dxdy}$

$\∫\∫\mathrm{\ρ}(x,y)e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫B_0\mathrm{dt}}{e}^{j2\mathrm{\π\γ}({\mathrm{xk}}_x\left(t\right)+{\mathrm{yk}}_y\left(t\right))}\mathrm{dxdy}$

这可以被进一步重排列如下：

$S(k_x\left(t\right),k_y\left(t\right))e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫B_0\mathrm{dt}}=e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫B_0\mathrm{dt}}\∫\∫\mathrm{\ρ}(x,y)e^{j2\mathrm{\π\γ}({\mathrm{xk}}_x\left(t\right)+{\mathrm{yk}}_y\left(t\right))}\mathrm{dxdy}$

此等式的左手部分表示被相应的拉莫尔频率调制的、作为时间的函数的标准“k空间”信号。该等式的右手部分表明其通过k_x和k_y上的2D傅立叶变换来仅仅与ρ(x，y)相关，其也是时间的函数，并且也被拉莫尔频率所调制。

在一种实现方式中，我们最终并不关心“X”或“Y”平面中的变化，而是关心位于Z₀处的每个平面中所得到的总的信号。更简单地说，我们想要在k_x＝k_y＝0时所得到的信号。这将使得

$S\left(\mathrm{0,0}\right)e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫B_0\mathrm{dt}}=e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫B_0\mathrm{dt}}\∫\∫\mathrm{\ρ}(x,y)\mathrm{dxdy}$

但这只不过是在k空间中的k_x，k_y＝0，0处测量的信号。为了从标准的MR成像机获得这个，我们需要能够访问“原始”k空间数据，并且简单地提取(0，0)处的值。

现在，完全有可能的是，所得到的值是复值。这样，考查以下形式的所得到信号的量值将是明智的：

$\sqrt{S\left(\mathrm{0,0}\right)\·S^{*}\left(\mathrm{0,0}\right)}$

其中上标星号表示复共轭。

作为旁注，虽然这里的讨论集中于这些值作为z的函数的变化，但是也可以通过考查x轴上的(即沿着频率梯度的)值来采取相同的方法，然后在z值的整个范围上组合相同的位置。

虽然以上讨论指的是传统的MRI 2D切片采集技术-但3D MRI采集技术也可用来从样本采集逐切片的信号。

不论数据是如何获得的，每个切片的值将具有与之相关联的强度，该强度与产生该切片中的物质(例如骨髓)的NMR的内容成比例。信号越小，占据该切片的骨髓就越少(并且大概就有更多的具有较低信号的物质(例如骨骼))。

能量是另一种描述和分析来自产生切片中的物质的NMR的信号的方式。能量是标量值，这与可能为复数(即具有不同的相位关系)的信号不同。

如果针对所采集的所有切片绘出E(n)，即在切片n处观察到的能量，则可以得到图3的图示。

注意，以下讨论以骨骼中的骨髓作为示例-分析也适用于其他的具有很不相同的NMR信号的多相混合物。所关心的是在考查各种切片时此信号水平的变化。如果每个切片的能量与下一个在很大程度上相同，则这暗示着每个切片内的能量水平在很大程度上是相同的(即在每个切片内存在相同总量的骨髓)。另一方面，如果像图4中那样在切片之间有很大的变化，则这暗示着在每个切片内骨髓的量不同。

但是另一个重要的方面是在切片之间能量变化得有多迅速。缓慢变化的能量水平暗示着与更迅速变化的能量水平不同的下层结构(参见图5)。

可以确定切片厚度以及切片间间距(通过使用梯度斜率、接收带宽和发射频率)，因此可以将能量水平变化的“速度”与切片间尺度关联起来。

这暗示了考查频率域中所得到的能量对切片图(即取E(n)的傅立叶变换。注意此频率域不同于用来区分切片的拉莫尔频率域，但是如随后将看到的，它们以一种有趣且有用的方式相互关联)。对于先前的E(n)图，相应的傅立叶变换图(实际上这将是离散傅立叶变换的量值)可能看起来像图6。

通过审查，我们可以看到在图的右部有更多的能量集中在其较低的频率中，而在图的左部有更多的能量分布到较高的频率中。假定较低频率的变化是对较大的骨髓“包”(因此是间隔更宽的小梁结构-或者岩石中的更大或更长的原油包)的可能指示，我们将会有兴趣在比较样本中识别它。

那么暂时退回一步，将要做的是首先考查下层的连续函数S_z(0，0)的每个切片n的值S_n(0，0)，然后通过取如下的傅立叶变换来考查相应的周期性结构：

V(jω)：＝∫S_z(0，0)e^-jωzdz

现在我们需要记住信号点S_z(0，0)的值对应于与位置z相对应的信号。如果不是对应于各个切片一次一个的提取这些值，而是在z方向上应用梯度，并且激励整个体积，则所得到的时间相关信号将会是：

$W\left(t\right):=\∫S_z\left(\mathrm{0,0}\right)e^{j2\mathrm{\π\γ}\∫(B_0+z{G}_{\mathrm{ss}})\mathrm{dt}}=\∫S_z\left(\mathrm{0,0}\right)e^{j2\mathrm{\π\γ}(B_0+z{G}_{\mathrm{ss}})t}\mathrm{dz}$

其可被重排列为：

$W\left(t\right):=e^{j2\mathrm{\π\γ}{B}_{0}t}\∫S_z\left(\mathrm{0,0}\right)e^{j2\mathrm{\π\γz}{G}_{\mathrm{ss}}t}\mathrm{dz}$

令

τ：＝-γG_sst

于是

$W(-\frac{\mathrm{\τ}}{\mathrm{\γ}{G}_{\mathrm{ss}}}):=e^{-j2\mathrm{\π}\frac{B_0}{G_{\mathrm{ss}}}\mathrm{\τ}}\∫S_z\left(\mathrm{0,0}\right)e^{j2\mathrm{\π\τz}}\mathrm{dz}$

现在令

Ω：＝2πτ

于是

$W(-\frac{\mathrm{\Ω}}{2\mathrm{\π\γ}{G}_{\mathrm{ss}}}):=e^{-j\frac{B_0}{G_{\mathrm{ss}}}\mathrm{\Ω}}\∫S_z\left(\mathrm{0,0}\right)e^{-\mathrm{j\Ωz}}\mathrm{dz}$

现在积分被认为是V(jω)|_ω＝Ω，如下：

$V\left(\mathrm{j\Ω}\right)=e^{j\frac{B_0}{G_{\mathrm{ss}}}\mathrm{\Ω}}W(-\frac{\mathrm{\Ω}}{2\mathrm{\π\γ}{G}_{\mathrm{ss}}})$

因此，已经证明，沿着z的切片的样本的频谱(即空间频率谱)的相应傅立叶变换可通过在存在梯度的情况下进行激励，并乘以其频率与B₀场强度的量值相关的复指数和z梯度“切片选择”场强度，从而来直接从时间生成的信号获得。这可以独立于对所采集数据的傅立叶变换的使用来完成-被采样的回波已经是在寻找的空间频率(逐切片信号的傅立叶变换相对于Z)。

现在，已经证明，沿着z方向的信号(例如NMR信号生成物质的量)的分布的傅立叶变换谱是直接从上述NMR实验采集的，现在考虑关于如何用数据和方法来量化这些谱图的细节。

分析技术

现在考虑生成绘出在≤频率f_n的频率中包含的能量的百分比的图。如果这是针对先前的图完成的，则可获得图7的图。

在这种情况下，图的左部清楚地示出了与右部相比，更高的频率分量中的非零能量的影响。如果设置例如80％的阈值，并且考查相应的频率，则将给出一个频率指示，其中总能量的80％都包含在等于或低于该频率处。推测随着该数字变低(即能量的大部分集中于较低的频率中)，骨骼的疾病就可能越严重。

样本尺寸对所采集的数据的影响

在一维分析中，相对于信号产生相的主导(或特性)尺寸的样本尺寸将对作为z的函数的回波的平均值和变异率有影响。这在图8中示出，其中在情况a中，样本体积接近特性尺寸，信号值(与作为Z的函数的信号产生相的量成比例)相对于Z有显著变化。与之相比，情况c平均上具有高得多的信号水平，但是作为Z的函数，信号水平变化较小。

通过选择大到足以采样特性尺寸、但没有大到使得大量特性尺寸被取平均的样本体积，可以获得对所需的结构尺寸的最优灵敏度(因此获得最优的样本体积)。这对于像低成本设备的情况中那样使用单梯度来评估患者的骨骼结构或者评估油层中的孔尺寸和分布(在钻孔中插有NMR设备)的系统尤其有意义。稍后更详细描述的这两个设备在以下这一点上是共同的：都使用了由也用于Z方向上的编码的主磁体生成的固定梯度。

在这两种情况中，通过移动样本中的梯度方向，可以获得关于样本的各向异性的额外信息。这可以通过在物理上使样本或磁体相对于彼此移动或者通过在电气上调制磁场来实现。关于样本的同质性的信息可通过在样本中四处移动(转化)敏感体积来采集。

样本体积界定

在如上所述的单梯度系统的情况下，样本体积界定是通过以下的组合来实现的：

接收器带宽

接收天线(线圈)灵敏度函数

发射B场

磁场分布

图9是示出带有油包5的地层中的钻孔1的样本体积界定的实现的示意图。该设备被安放在具有磁体3的外壳2中，以在地层中生成一系列的iso-B₀表面6和7。发射/接收天线4(在这里被示为单个天线-也可以用分开的发射和接收天线来实现)具有由虚线8指示的灵敏度函数。样本体积9由iso-B₀表面6和7之间的接收器带宽(和/或发射带宽)以及组合的发射接收最小灵敏度边界8来界定。

这种布置可以用于通过绕钻孔轴旋转探头来评估与钻孔正交的平面中的各向异性，或者通过将iso-B₀表面修改为向钻孔倾斜而不是如图9所示那样在名义上与之平行，来评估与钻孔平行的平面中的各向异性。修改可通过旋转磁体3或利用额外的电磁体对场进行调制来实现。

图10示出了与图9类似的概念，但现在是用于评估松质骨中的小梁结构。敏感体积(样本体积)9随后被置于用于评估小梁结构的相关骨骼中的所关心区域中。候选的样本位置包括胫骨近端和远端、桡骨远端、跟骨、髋、髂嵴和椎骨。

图11示出了将样本体积9定位在候选解剖位置的皮质骨16内。

用于为人类患者的骨小梁评估实现此技术的设备的设计特征将包括：

1.被设计为在成像区域上具有标称恒定的梯度以提供作为空间频率的函数的灵敏度的磁体

2.对目标骨骼中的多个定向进行采样的能力-通过相对于骨骼机械地移动磁体，或者在电气上调制场模式以使iso-B₀表面重新定向

3.以可重复且舒适的方式来定位解剖体的设备

4.机械地或电子地扫描过3D空间以评估各向异性和/或定位标志方向

5.生成和驱动发射天线的控制器

6.接收来自样本体积的信号并对其进行分析的接收器系统

此系统将会评价包括以下在内的属性：

7.短程有序性

8.各向异性

9.同质性

10.低空间频率结构的特性间距/存在性

第二临时申请涉及位置解析空间频率波谱术，并且描述了用于在3维样本中的局部化区域处采集空间频率谱(SFS)的方法。此方法是波谱MRI技术的扩展。(″NMR chemical shift imaging in three dimensions″，T.R.Brown et al.，Proc.Natl.Acad.Sci.USA，79：3523，1982)Hornak在“TheBasics of MRI”(Joseph P.Hornak，Ph.D.，Copyright 1996-2006)中提供了对这各种方法的描述，这里通过引用将其并入。P.A.Bottomley″Spatiallocalization in NMR spectroscopy in vivo.″Ann.NY Acad.Sci.508：333(1987)也有所描述。以上两篇参考文献都通过引用被并入在此。

空间频率谱(SFS)包含(表示)样本中的尺度分布的功率谱。此公开还描述了使用空间频率波谱术来评估和诊断正常和异常的医学病症。在骨质疏松症上的应用在2005年2月23日提交的未决的发明申请No.11/064,381中有所描述，并且通过引用被并入在此。使用空间频率波谱术来评估疾病(健康)是独立于SFS的源的。SFS可从磁共振提取，也可通过对需要分析的解剖结构的3D和2D图像的傅立叶变换分析来提取。图17和18示出了从来自椎骨的骨小梁的2D计算体层摄影术高分辨率图像生成和分析SFS。在图像中清楚可见的各向异性在图18中的2D FT和个体谱图中清楚显示出来。

一种有点类似的技术在图19的最上方一行中示出(标记为HR 3D或高分辨率3D)。取得样本的一系列切片的二维数据，例如通过计算体层摄影术(CT)设备采集的数据。图像的堆叠构成了结构的3D模型。不是使用传统的形态学评价方法来分析3D数据，在这个替换方法中，三维数据的一个区域通过在一个维度上对数据求和被折叠(投射)为二维数据，然后在两个维度上都被加窗，当在两个维度上绘出时，这提供了如图所示的图示(图像)。现在进行二维傅立叶变换，以提供回波强度相对于投射的图像中的位置的二维图示，这在图19中示为离开中心值的径向值。已经利用来自体外样本的预先存在的数据证明，通过傅立叶或其他方式(例如小波分析)对结构的分析是分析和表征结构的有效方式，因为它提供了与骨骼强度的良好相关性。

当前的波谱术方法(这些方法被设计来从样本中的一个或多个局部化区域生成NMR谱)并不利用所应用的读出梯度。这是故意的，以便能够从所关心区域获得真实的NMR谱。成像协议(与波谱术方法相对比)一般在回波读出期间使用所应用的梯度，以为每个回波在k空间中生成一整条线，因此有助于迅速的图像采集。

对于k空间中的线经过原点的成像协议中的情况，所采集的数据是来自样本的梯度方向上的空间频率谱(SFS)。(对于成像协议，梯度一般与其他编码轴正交，以便能够重构矩形图像像素或体素)。

这里公开的方法致力于在3D样本中的一个或多个向量方向上收集(一个或多个)空间频率谱。为了实现这一点-所公开的方法利用了读出梯度，其中梯度的方向与想要进行空间频率分析的方向对齐，并且结合了当前用于NMR波谱术中的局部化方法(如Hornak和上文中所述)。用读出梯度来生成空间频率谱在上文中复述的临时申请中有所描述。

这里公开的技术与3D成像之间的差别有两重。首先，读出梯度不一定被应用在与相位编码方向正交的方向上，而是被应用在针对其需要空间频率谱的向量方向上。这在图12中针对隔离样本的简单情况示出，并且示出了在箭头指示的方向上需要空间频率谱(SFS)的样本的情况。

图13示出了对于若干个体素需要SFS的映射图的情况。图14示出了将此映射方法应用到在胫骨远端中取得的厚片。

用于位置解析NMR波谱术的现有技术(对于它有若干种方法)已经开发出了用于对同质场中从中接收NMR回波的区域进行局部化的方法。最简单地概括来说，本发明可使用任何现有技术波谱术方法，但在回波读出期间添加梯度。对此回波进行直接采样将提供所需的SFS数据。

示例性的波谱成像(NMR)技术是基于3-D或体积成像技术的，但经过了几个修改。参考图16，RF脉冲是体积选择性的，并且读出梯度(G_f)被关断。标记为G_s和G_phi的梯度在它们的值范围上循环，以记录来自空间-空间域中的所有点的谱图。

这里公开的SFS技术遵循上文中描述的波谱成像技术，但在回波期间添加了所应用的读出梯度。读出梯度的目的是在被成像体积的每个位置处收集空间频率谱。使用读出梯度来采集空间频率谱在以上第一临时专利申请中有所描述。

所公开的位置解析SFS的另一种可能的实现方式是使用“点解析波谱术”(PRESS)方法的修改。PRESS脉冲序列在图15中示出。添加了在所需SFS的方向上应用的读出梯度的此序列将产生如以上第一临时申请中所述的具有SFS信息的回波。作为使用读出梯度(频率编码)的替换，可以向被选择性激发的体素应用相位编码，以采集单个空间频率测量结果。

现在再次参考图19，可以看出本发明在样本结构分析中的具体应用示例。利用直接磁共振(直接MR)，而不是高分辨率3D成像磁共振(HR3D)，第一个任务是限定要分析的样本。这可以是3D样本空间中限定的离散样本(与其所来自的结构在物理上分离)、视场(FOV)局部化样本，或者单个体素。在视场局部化样本的情况下，样本采取具有均一磁场强度的平面的形式，场强度的梯度在与平面垂直的方向上。该平面可以是平坦的(例如参见图1)或者弯曲的(例如参见图2)。在这种情况下，典型的RF激发将会激发共振自旋频率，该频率在不同平面之间将是不同的，这是因为在不同平面之间磁场有差别。结果，回波同样将表现信号强度的频率分量，其距离在视场内，并且穿过由RF激发的范围以及磁场强度和梯度限定的深度范围。很明显，在此技术中，视场可以至少部分由RF激发线圈和回波拾取线圈(如果分开提供的话)的尺寸等来限定。

样本空间内的单个体素可以通过现有技术中公知的技术被隔离开来，一般是使用由样本中的场梯度产生的频率梯度的组合，这些技术在上文中有所描述，并且是本领域中公知的。在这点上，单个体素应当被选择得足够大，以包括结构中所需的变化，以便对多个体素进行充分的分析。如稍后更详细描述的，当第三正交方向是要被采样的方向时，可以只利用两个切片选择序列来使用单体素方法。在这种情况下，接收器带宽将限定第三方向上的体积。下文描述的Window 2^nd方法可使用样本选择技术来实际上对一条体素线采样。

如果需要，可使用多个体素来提供二维回波阵列。逆傅立叶变换可被应用到所得到的回波，结果被加窗，并且加窗后的结果被傅立叶变换以便进行分析。另外，在这里以及本文描述的其他技术中，如果需要可以使用其他变换，例如前面提到的小波变换。

本发明的一个重要方面是以某种方式在结果中提供加窗，以使某些不良影响最小化。加窗已在其他学科中被用于使来自除所需信号本身外的其他影响的频率分量侵入最小化。仅举一个示例，已经公知的是，任何重复性波形可通过取波形的一整个周期并对其进行傅立叶变换，从而由傅立叶级数来表示。但是，如果不是准确地知道波形的周期，则可能无意间对该波形的小于一整个周期或者大于一整个周期的片段执行傅立叶变换。因此，在重复性波形的错误周期上取得的该片段的起始和结尾一般将具有不同的值，看起来是波形内的阶跃变化。所得到的傅立叶变换将会是具有错误的周期并且其中具有重复性的阶跃变化的重复波的傅立叶变换，从而将频率分量注入到了真实波形中不存在的傅立叶变换中。通过对片段的幅度进行成形，通常是通过使波形片段的末尾平滑地减小到零或接近零，从而来对片段加窗，可以使此影响最小化，并且得到更准确的傅立叶变换。许多的加窗函数是公知的，对要使用的加窗函数的选择一般是对应用的分析以及个人关于加窗函数的偏好的组合。一般来说(但并非一定)，将会使用固定形状窗函数，例如汉宁、汉明或布莱克曼窗函数。

返回参考图19(直接MR)，将会注意到，示出了进行加窗函数的两条路径，这两条路径被标记为Window 1^st和Window 2^nd。在Window 1^st的情况中，考虑离散样本或视场局部化样本，在样本中建立磁场梯度，并且通过适当频带的RF信号来提供激发，随后终止该RF信号并记录回波。通常，RF信号在整个所需频率范围上将具有相等的幅度，以激发样本的所有部分。在Window 1^st中，RF激发相对于频率的幅度和相位本身被调整，以使回波本身在样本上被加窗。这与对RF频率本身进行加窗是不太相同的，而是控制RF信号的幅度和相位，以便提供本身具有所需的预定加窗属性的回波，即，向后计算以确定随着频率的所需RF幅度和相位，以获得加窗的结果。虽然这提供了所需的加窗，并且提供了相对于距离的信号强度，以便进行直接分析，但是该技术本身不是优选的。一个原因在于虽然它根据需要对回波信号进行了加窗，但它不会对回波中的噪声进行加窗。结果，在等于或低于回波频率极限处，信噪比未必较低。

在Window 2^nd的情况下，RF激发被应用到样本以激发(一个或多个)拉莫尔频率，然后在场梯度被应用到样本的同时，回波被测量。注意，样本可以在场梯度被施加的同时经历一RF频率带，或者单个RF频率被应用，同时磁场均一，以在样本的所有部分中激发相同的拉莫尔频率，然后场梯度被施加，以在回波被测量之前分离拉莫尔频率。此技术利用了以下事实：改变决定先前激发的系统的共振频率的参数并不会停止共振的衰减，而只会改变共振衰减的频率。

所获得的回波信号构成了一频率带，每个频率对应于样本中的一个“位置”处的拉莫尔频率。对于整个切片，该位置是垂直于切片的表面来测量的。对于可利用任何公知的技术来限定的更定形的样本，该位置可垂直于切片的表面，其中每个切片有一个维度与第三维度相比被有意地限制，或者在每个“切片”上有二维的限制，这实质上限定了样本棍或楔，其实质上是一条体素线，或者矩形样本。当相位编码被使用时，回波中的每个频率的幅度和相位都必须被考虑。

可以在各个频率范围上，针对频率本身绘出回波中的每个频率的幅度(和相位)。但是，任何频率(和相位)都表示样本中的一个位置。结果，每个频率的回波信号幅度(和相位)相对于频率的图线可被认为是每个频率的回波信号幅度(和相位)相对于样本中的位置的图线。但是，这只是相对于位置的回波信号的重复波的傅立叶变换，重复位置的每个增量的波等于被分析的回波信号中的相应频率范围。

在Window 2^nd技术中，取回波信号的逆傅立叶变换，其提供了相对于样本中的位置的回波信号强度。回波本身是随着距离的信号强度的傅立叶变换，逆傅立叶变换产生相对于距离的信号强度。注意，相对于距离的信号强度具有明显的边缘，这是因为激发、回波接收器或两者之中的截止频率。从一维逆傅立叶变换得到的波的顶部的变化是信号和背景噪声的组合。现在，当出于分析波的空间频率内容的目的而应用加窗函数时，相对于距离的信号(和噪声)的形状是具有加窗函数的一般形状的波形，但其上具有所需的信号(和噪声)。注意，在Window 2^nd中，加窗函数实际上被应用到信号强度和噪声的组合，从而不影响信噪比。因此，加窗函数被同等地应用到两者，从而在加窗函数的范围内信噪比得以保持。一旦应用了加窗函数，就可以通过首先对其执行一维傅立叶变换(1D-ft)，或者使用其他基本函数分析(例如小波分析)，来分析结果。空间频率和/或频带分析或类似的分析将提供信息，该信息可被与健康骨骼或处于疾病的各种阶段的骨骼的相应信息相比较，以确定所考查的骨骼的状态。结果也可用来与先前针对同一骨骼的结果进行比较以确定疾病的程度或进展。

一种获得所需的样本数据的方法是使用用于选择性体积激发例程的简化体积选择过程。这与使用三个选择性激发脉冲(90，180，180)然后使用读出梯度来生成回波的情况(就像Hornak所描述的体积选择性波谱术例程中所进行的那样(没有读出梯度))形成对比。一种有吸引力的替换方式是使用两个选择性激发(90和一个180)来选择性地激发样本中的矩形“棍”，然后在第三正交方向上应用读出梯度。此方式生成的回波将会是作为沿着棍的位置的函数的信号强度的傅立叶变换。然后将数据逆变换到“线性空间”中，并在剖面中定位所关心的区域，就是很简单的事了。这实质上是根据图19的Window 2^nd。

只进行两个选择性激发序列的优点在于它能被更迅速地完成，并且由于T2移相产生的信号损耗更少。缺点在于由于它是棱柱，那么如果在除第三正交方向之外的方向上应用读出梯度，则所采样的体积将不是一个清晰限定的矩形体积。因此，在多个方向上得到一维剖面将要求对每个方向进行完整的实验。这可能并不是个大问题，因为每个方向的多个样本可能适合于得到良好的信噪比。

以上技术保留了本发明的优选实施例的实质，即提供用于获得和分析数据以确定结构的特性的方法，这些方法相对简单和迅速，并且不要求获得适合于提供该结构的在视觉上可感知的实际图像的数据或这种数据的缩略。实质上，本发明的技术提供了被分析的样本结构的“签名”，通过与具有已知状况(健康、油含量等等)的一个范围的类似结构的相同签名进行比较，可通过该比较表征被分析的样本结构，这些都在没有该结构的可视图像的情况下进行，并且如果需要的话，甚至也没有可以用来生成可视图像的数据。在优选实施例中，取得并分析一维回波样本，从而得到了非常快速的数据采集，并且对患者的限制也达到最低限度。如果取多个样本，则可以保持患者不动，但如果单独分析每个回波样本，然后对结果取平均，则患者适量移动也没关系。类似地，也可以独立地处理在不同角度取得的回波，同样不要求患者完全不移动。

虽然这里已经出于说明目的而不是限制目的公开和描述了本发明的某些优选实施例，但是本领域的技术人员将会理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可在其中进行各种形式和细节上的变化。

Claims (18)

1.一种对结构的样本内的空间频率分布进行评估的方法，包括：

a)提供覆盖需要表征的样本中的所关心区域ROI的磁场B₀；

b)发射限定带宽脉冲以激发B₀的所期望范围中的NMR信号；

c)在提供ROI上B₀中的梯度的同时，发射一个或多个重聚焦的发射脉冲，并对接收到的回波进行采样；

d)取回波信号的逆变换，其提供了相对于所述样本中的位置的回波信号强度；

e)在剖面中定位所述所关心区域；

f)应用加窗函数；

g)执行一维变换；以及

h)执行空间频率分析。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在d)中，取所述回波信号的逆变换包括取所述回波信号的逆傅立叶变换。

3.如权利要求1所述的方法，其中，g)中的变换是傅立叶变换。

4.如权利要求1所述的方法，其中，g)中的变换是小波变换。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述结构是骨骼结构。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述结构是分散在地层中的石油。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述结构是生物结构。

8.如权利要求1所述的方法，其中，在h)中，执行空间频率分析包括将g)中的变换中的空间频率分布与相同类型但不同特性的结构的g)中的变换的空间频率分布进行比较。

9.如权利要求1所述的方法，其中，在h)中，执行空间频率分析包括将g)中的变换中的频率带的内容与相同类型但不同特性的结构的g)中的变换的频率带进行比较。

10.一种对结构的样本的至少一个空间频率特性进行评估的方法，包括：

a)提供覆盖需要表征的样本中的所关心区域ROI的磁场B₀；

b)使用两个选择性激发来选择性地激发所述样本中的矩形棍；

c)在提供ROI上B₀中的梯度的同时，发射一个或多个重聚焦的发射脉冲，并对接收到的回波进行采样；

d)取回波信号的逆变换，其提供了相对于所述样本中的位置的回波信号强度；

e)在剖面中定位所述所关心区域；

f)应用加窗函数；

g)执行一维变换；以及

h)执行空间频率分析。

11.如权利要求10所述的方法，其中g)中的变换是傅立叶变换。

12.如权利要求10所述的方法，其中g)中的变换是小波变换。

13.如权利要求10所述的方法，其中所述样本在场梯度被施加的同时经历一RF频率带。

14.如权利要求10所述的方法，其中所述结构是骨骼结构。

15.如权利要求10所述的方法，其中所述结构是分散在地层中的石油。

16.如权利要求10所述的方法，其中所述结构是生物结构。

17.如权利要求10所述的方法，其中，在h)中，执行空间频率分析包括将g)中的变换中的空间频率分布与相同类型但不同特性的结构的g)中的变换的空间频率分布进行比较。

18.如权利要求10所述的方法，其中，在h)中，执行空间频率分析包括将g)中的变换中的频率带的内容与相同类型但不同特性的结构的g)中的变换的频率带进行比较。

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