CN102078196A - 借助磁共振采集相应于对象的呼吸运动的信号数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种借助MR采集相应于检查对象的呼吸运动的信号数据的方法，包括步骤：a)加载第一和第二数据组，其分别基于利用导航序列从检查对象的共同的激励体积中被采集的以复数的k空间数据的形式的测量数据，b)处理第一和第二数据组，使得获得第一数据组的相位和第二数据组的相位的相位差或与该相位差成比例的值，作为结果，c)与取决于第一数据组所基于的测量数据的采集的时刻，和/或第二数据组所基于的测量数据的采集的时刻的时间值一起存储步骤b)的结果，d)重复步骤a)至c)直到存储了一系列的结果，其反映了感兴趣的呼吸运动，其中在每个重复中两个在步骤a)中加载的数据组的至少一个在与两个之前最后在步骤a)中加载的数据组不同的时刻被采集。

Description

借助磁共振采集相应于对象的呼吸运动的信号数据的方法

技术领域

本发明涉及一种用于借助磁共振采集相应于检查对象的呼吸运动的信号数据的方法和一种用于执行该方法的计算机程序。

背景技术

磁共振技术(以下用简称MR表示磁共振)是一种公知的技术，利用该技术例如可以产生检查对象的内部的图像。简言之，在MR检查中，即在一个或多个MR测量中，将检查对象定位在MR设备中在相对较强的静态的、通常是均匀的基本磁场(场强由0.2特斯拉至7特斯拉以及更高)中，使得其核自旋沿着基本磁场取向。为了触发核自旋共振，将高频的激励脉冲入射到检查对象中、测量触发的核自旋共振并且在其基础上例如重建MR图像。为了对测量数据进行位置编码，将快速切换的梯度磁场叠加到基本磁场上。将所记录的测量数据进行数字化并且作为复数值存储在k空间矩阵中。从存放了值的k空间矩阵中，借助多维傅里叶变换重建相关联的MR图像。

要借助MR进行检查的患者的呼吸运动，在磁共振成像(英语：“magneticresonance imaging”-MRI)中首先在胸廓和腹部的器官的检查中，也就是由通过患者的呼吸运动影响的检查区域的检查中，会导致所谓的鬼影(英语：“ghosting”)、模糊(英语：“blurring”)和/或导致产生的图像中的强度损失，以及导致在产生的图像之间的配准误差。这些伪影会使得例如由医生基于这些图像来诊断变得困难，并且会导致漏掉损伤。

已经存在大量技术，用以减少呼吸运动导致的伪影。例如所谓的呼吸触发和所谓的呼吸门控描述了这些方法的两类，其兼容地利用多个在MR检查中采用的例如成像的或光谱的序列，其中可达到的分辨率原则上不受限制，并且无需或最少仅需相对小的患者合作。

在此，呼吸门控被理解为一种MR测量，在该MR测量期间，采集患者的呼吸并且与采集的测量数据对应，但是MR测量(特别是其TR、即在一层的连续的激励之间的时间)的重复率不取决于患者的呼吸。而是，重复率通过参数来控制或者还可以通过其它生理信号(例如EKG)来控制。呼吸信息然后例如被用来，重复地采集例如在强的呼吸运动期间采集的各个测量的测量数据(数据分组)，直到其在呼吸的一个平静阶段被采集。呼吸信息的另一个应用可以是，在一个特殊的(ausgezeichneten)(平静的)呼吸阶段中或在一个与其相应的隔膜位置前瞻性地采集特别地运动敏感的或确定图像印象的k空间行(所谓的“ROPE-respiratory ordered phase encoding”)。

呼吸触发被理解为一种这样的技术：该技术例如将成像的MR测量与自由呼吸的患者的呼吸同步，并且试图，仅仅在呼吸周期的特殊的阶段期间采集测量数据的确定的数据分组。特殊的阶段通常是在呼气末端(英语：“endexpiration”)时呼吸周期的相对平静的阶段。也就是，通过呼吸周期的该阶段来触发测量数据的记录。在此如果每个触发仅仅一次激励特定的层，则测量数据的有效的重复率(TR)是患者的平均呼吸周期的整数倍(v＝1...k)。

用于呼吸触发和呼吸门控的前提条件是在测量期间作为生理信号采集患者的呼吸。呼吸的采集在此例如可以利用气动传感器进行。另一种公知的可能性在于利用所谓的导航序列(Navigatorsequenz)的MR信号探测患者的呼吸。导航序列通常是例如采集隔膜(胸隔)的MR信号的短序列，从中例如可以提取在采集的时刻患者的隔膜位置。导航序列在此例如与对于图像拍摄而采集对于MR检查所期望的测量数据的成像序列交错。利用导航序列确定的隔膜位置在此提供对于使用的触发或门控算法的输入信号。

这样的导航序列相对于外部的传感器例如用于采集呼吸的气动传感器来说具有经济上的优点，因为不需要附加的硬件。此外，使用导航序列对于应用者来说通常感觉比使用外部的呼吸传感器例如气动传感器更简单或者开销更小。也就是，这样的外部传感器在测量准备期间需要根据患者的调整。在导航序列中不需要这样的调整。

导航序列结合呼吸门控和呼吸触发例如在心脏成像中有广泛应用。在此，导航序列通常采集肝尖(Leberkuppe)的信号，而成像序列采集心脏的信号。

对于导航序列在肝尖上的定位的原因是，那里由于在从肝到肺的过渡中强的信号差对隔膜边沿的可能稳健探测。然而，在此在现代的所谓“Short-Bore-Systemen”中存在困难。这些系统具有比经典的MR系统更短的z-FOV(FOV：视野，英语：“field of view”)。z-FOV是MR系统的主磁体内部球形或圆柱形体积在轴向方向上，即沿着在其中基本磁场B0具有一个特定的均匀性(该均匀性对于成像来说是足够的)的磁体的轴的伸展。“Short-Bore-Systemen”由此例如具有太短的z-FOV，不能例如在高的患者和/或在腹部或盆腔中的期望的成像的情况下在该均匀性区域FOV内部既定位导航序列又定位成像层。

在由隔膜的运动导出患者的生理呼吸信号的一系列方法中，通常在一个在从脚到头的方向上取向的读出梯度下采集一维的MR信号。各个方法区别在于激励，其中习惯上激励的目的是不一起激励静态的结构，例如胸部，因为静态的结构与在由一维导航信号重建的“导航图像”中的运动的结构重叠，而这使得隔膜运动的探测变得困难。

在Tetsuya Matsuda et al.的发表于期刊“Magnetic Resonance Imaging”27，238-246(1992)的文章“Spin-Echo M-Mode NMR Imaging”中描述了如何利用自旋回波序列来实现这样的激励，其激励层相对于重聚焦层倾斜。仅对在两个层的交界处定位的自旋这样重聚焦并且形成一个自旋回波，其在读出梯度下被采集。该方法的一个缺陷是在两个层面中磁化的饱和。

在“Rapid NMR Cardiography with a Half-Echo M-Mode Method”by C.Hardy，J.Pearlman，J.Moore，P.Roemer and H.Cline；J.Comput.Assist.Tomogr.15，868(1991)中描述的第二种方法在梯度回波导航序列中使用所谓的2D-RF脉冲用于激励，其具有一个圆柱形的激励轮廓。这解决了上面提到的方法的饱和问题。然而，这种激励不是特别稳健并且因此对于临床应用不合适。

在现有技术中还公知不是从隔膜的位置推导出生理信号的方法。

例如在US 4761613中，在一个自旋回波序列的每个读出预相位梯度条件下采集具有恒定的相位编码动量的附加的信号。然后，将该所谓的监视回波与参考监视回波比较并且从比较中决定，是否将在随后的自旋回波期间采集的成像数据用于图像重建。

在Proc.Intl.Soc.Mag.Reson.Med.14(2006)，p2977中描述了一种梯度回波序列，其中在一个20μs长的时间窗中在层重聚焦梯度和延迟接通的相位编码梯度(或读出预相位梯度)之间没有梯度切换的情况下采集导航信号。来自具有最大信号的组件线圈的导航信号的绝对值形成一个信号点。然后，由一系列这样的导航器(Navigator)获得的一系列信号点，由低通滤波器滤波并且作为对于呼吸门控算法的输入信号使用。该方法的一个缺陷是，序列的最小回波时间通过层重聚焦和相位编码梯度(读出预相位梯度)的时间上的分离而被延长。此外不利的是，作为导航信号使用完整的激励体积的投影。也就是说在存在空间上不恒定的B0非均匀性的情况下，这会导致信号的去相位。此外，该方法(诸如所有提到的“自门控(Self-gated)”或“自导航(Self-navigated)”方法，其中在一个激励脉冲之后既采集导航数据也采集图像数据)与呼吸触发不兼容。

在US4961426中也描述了对采集的导航信号通过数字的滤波进行的类似分析。然而在那里，或者在一个第二读出梯度下在采集图像数据之后并且在相位编码动量的一个反转之后采集导航数据，或者在每个本身的激励之后交错地采集图像数据和导航数据。

在W.S.Kim et al.的文章“Extraction of Cardiac and Respiratory Motion Cycles by Use of Projection Data and Its Applications to NMR Imaging”；Magnetic Resonance in Medicine 13，25-37(1990)中描述了如何能够从投影数据中提取胸部的运动作为与呼吸相关的生理的信号。在此在成像的自旋回波序列的激励脉冲和重聚焦脉冲之间采集投影数据。

呼吸门控和呼吸触发方法不仅对于心脏的成像的或光谱的MR检查被采用，而且例如对于腹部或盆腔的MR检查也被采用。然而在此与心脏的MR检查相比，在腹部和盆腔中借助导航序列对呼吸运动的采集更困难，对于导航序列的激励体积和对于MR检查的检查体积二者可以位于腹部区域中并且也可以重合。

为了减少干扰，例如作为对检查体积也起作用的导航激励的结果，呼吸触发的成像的MR检查的解剖图像中的饱和条纹，允许导航序列的激励脉冲仅产生激励的自旋的一个小的翻转角，从而例如仅发生磁化的小的饱和。然而利用这样的小的翻转角产生的信号，具有差的信噪比(SNR，英语“signal to noise ratio”)。此外，该条件排除了小翻转角的自旋回波技术。

不仅导航激励会对呼吸触发的MR检查的激励具有干扰影响，而且反之亦然。因此例如对产生的导航数据的分析由于呼吸触发的MR检查的影响而变得困难。例如，通过使用的成像序列还会在所谓的导航图像中产生饱和条纹，其位置例如在交错的(英语“interleaved”)多层测量中在空间上改变并且其强度在时间上衰减。在其中显示了采集的导航数据的一系列导航图像中，饱和条纹是在时间上改变的结构。其例如必须与如下那些结构相区别：其时间上的改变是待探测的呼吸运动的结果(例如胸隔边沿的结构)。

存在对一种方法的进一步需求，以便获得反映患者的呼吸运动、并且可以被用于呼吸门控和呼吸触发技术的数据。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种方法和一种计算机程序，利用其能够可靠地获得与待检查的检查对象的呼吸运动相应的信号并且其可以在通常的MR设备上应用，其中，获得的信号可以被用于MR检查的呼吸触发或呼吸门控。

本发明基于以下思路。待借助MR检查的患者的呼吸产生检查所使用的MR设备的主磁场(B0场)的时间上的变化。由此同样产生共振频率的时间上的变化。

由MR设备的接收线圈接收的、事先借助MR设备在患者中产生的信号与横向磁化M(t)成比例。

按照Bloch等式，激励的层(“slice”)的横向磁化M(t)在忽略T2衰减的情况下可以如下表达：

$M\left(t\right)=\underset{\mathrm{Slice}}{\∫}m\left(\stackrel{\→}{x}\right)e^{-i\∫\mathrm{\ω}(\stackrel{\→}{x},\tilde{t})d\tilde{t}}d\stackrel{\→}{x}$

其中，描述了磁化在层中的分布并且描述了在位置

处共振频率的取决于时间的偏差：

$\mathrm{\ω}(\stackrel{\→}{x},t)=\mathrm{\γ}(\stackrel{\→}{x}\stackrel{\→}{G}(\stackrel{\→}{x},t)+\mathrm{\Δ}{B}_0^{\mathrm{Breathing}}(\stackrel{\→}{x},t)+\mathrm{\Δ}{B}_0^{\mathrm{Other}}(\stackrel{\→}{x},t)).$

在此，γ是回转磁比，

表示接通的梯度场，表示由于呼吸导致的B0场的偏差并且

表示由其它原因导致的B0场的时间上的偏差。

如果导航序列的回波时间，也就是在信号的激励和产生的回波的时间之间的时间，比呼吸运动的典型的时间常数(人的呼吸周期例如大约为4-6秒)短，则可以良好近似地假定，通过呼吸运动产生的B0场的偏差在该时间间隔中是恒定的。例如，在磁共振中的梯度回波技术的特征就是短的回波时间。也就是，在借助梯度回波技术的MR检查中，通过呼吸运动产生的B0场的波动导致在位置

处的自旋累加附加的相位，其与位置

处B0场的偏差成比例，并且随着从激励以来的时间而线性增长。如果附加地简单地假定，通过呼吸运动产生的B0场的偏差在垂直于读出方向上在一个激励的层上是恒定的，则成立：

$\mathrm{\Δ}{B}_0^{\mathrm{Breathing}}(\stackrel{\→}{x},t)=\mathrm{\Δ}{B}_0^{\mathrm{Breathing}}(x,t_n)---\left(1\right)$

作为呼吸运动的结果，由此MR信号的采集的测量数据在傅里叶变换之后在读出方向上包含一个附加的相位，其与在用来采集测量数据的导航序列的时刻B0场的偏差的强度成比例，并且随着回波时间TE线性增加：

在此n表示导航序列并且j表示回波号。TE_j是导航序列的第j个梯度回波的回波时间，t_n是对应于第n个导航序列的时间。

因此，用于借助磁共振(MR)采集相应于检查对象的呼吸运动的信号数据的本发明方法包括以下步骤：

a)加载第一和第二数据组，这两个数据组分别基于利用导航序列从检查对象的共同的激励体积中被采集的、以复数的k空间数据的形式的测量数据，

b)这样处理第一和第二数据组，使得获得第一数据组的相位和第二数据组的相位的相位差或与该相位差成比例的值，作为结果，

c)与取决于第一数据组所基于的测量数据的采集的时刻，和/或第二数据组所基于的测量数据的采集的时刻的时间值一起存储步骤b)的结果，

d)重复步骤a)至c)直到存储了一系列的结果，这些结果反映了感兴趣的呼吸运动，其中，在每个重复中两个在步骤a)中加载的数据组的至少一个，在与两个之前最后在步骤a)中加载的数据组不同的时刻被采集。

如上所述，以这种方式可以获得一系列结果，其相应于在各个数据组的采集中呈现的呼吸运动。为此不需要数据组包含检查对象的其中患者的隔膜所处于的区域中的数据。而是可以将作为数据组的基础的MR信号所来自于的检查对象中的位置选择得为在远离检查对象的受呼吸运动影响的区域的区域中。例如，该区域特别不必包含患者的隔膜。仅在附加地通过其它周期性的运动影响的区域中(例如在心脏附近)的定位，就会产生干扰。

在一种实施方式中，可以将上面的步骤b)的结果作为相应于检查对象的呼吸运动的信号数据与触发条件比较，其中在满足触发条件的情况下对于待检查的体积的成像的或光谱的MR检查，触发测量数据的采集。因此按照本发明的方法可以应用于MR检查的呼吸触发。在此，借助MR检查待检查的检查对象的体积由操作人员给出。在一种实施方式中，此时可以根据待检查的体积自动地设置对于用于采集第一和第二数据组的导航序列的激励体积。由此简化了条件，因为不再需要操作人员必须例如这样设置提到的激励体积，使得检查对象的隔膜边沿被激励。

用来采集第一和第二数据组所基于的测量数据的导航序列，例如产生至少一个回波并且对于测量数据的采集而扫描。在此如果导航序列的回波时间TE选择得比呼吸运动的时间常数短，则可以良好近似地假定，通过呼吸运动产生的B0场的偏差在该时间间隔TE中是恒定的。也就是，上面给出的等式(1)成立。

当按照本发明的计算机程序在与磁共振设备相连的计算单元上被运行时，该计算机程序在所述计算单元上执行所描述的方法。

关于该方法所描述的优点对于计算机程序也类似适用。

附图说明

本发明的其它优点和细节从以下结合附图所描述的实施例中得到。所举的例子并不限制本发明。其中，

图1示出了一种可以在其上执行本发明方法的MR设备的示意性概图，

图2示出了适合于采集从中可以计算相应于呼吸运动的信号的测量数据的导航序列的图，

图3示出了适合于采集从中可以计算相应于呼吸运动的信号的测量数据的另一个导航序列的图，

图4示出了将第一和第二数据组处理为相应于呼吸运动的信号的示意性流程图，

图5示出了呼吸触发的MR检查的示意性流程图，

图6示出了对于MR检查的检查体积和导航序列的激励体积的定位的示意图，并且

图7示出了按照本发明的方法的计算的结果的显示的可能性。

具体实施方式

图1示出了在其上可以执行本方法的MR设备1的示意性概图。MR设备1借助其主磁体1.1和梯度和HF线圈单元1.2表示，利用它们能够在待检查的检查对象(例如患者)中产生并且作为测量数据采集MR信号。此外示出了用于采集测量数据的接收线圈单元1.3，其包括至少一个接收线圈。MR设备的其它组件及其工作原理是公知的并且为清楚起见没有示出或详细解释。

患者P被置于患者支撑装置1.4上，在该患者支撑装置上可以将患者驶入MR设备1的检查区域并且又从中驶出。

可以借助所谓的导航序列直接借助MR设备1探测患者P的呼吸信号，其中患者可以躺在患者支撑装置1.4上，而在其身上没有其它限制的设备。为此例如借助梯度和HF线圈单元1.2产生MR信号并且借助接收线圈单元1.3作为测量数据采集。梯度和HF线圈单元1.2和接收线圈单元1.3在此由梯度和HF线圈控制单元5控制。对于成像的或光谱的MR检查的测量数据的采集也类似适用。

采集的呼吸信号例如被综合为数据组并且被存储在存储单元7中。

存储的数据组可以被加载到计算单元9中并且在那里被处理。处理的结果和实际上在处理时得到的中间结果又可以被存储到存储单元7中并且再次被调用。

例如，作为对数据组的处理的结果可以获得相应于呼吸运动的信号并且存储在存储单元7中。

这样的信号还可以由触发单元11与触发条件进行比较。在满足触发条件时，触发单元11可以启动梯度和HF线圈控制单元5，以对于成像的或光谱的MR检查激活MR信号的产生和相应的测量数据的采集。

借助计算单元9对数据组的处理还可以是将采集的测量数据换算为图像数据或光谱数据。

在计算单元9上可以运行计算机程序20，当其在计算单元9上运行时，其在计算单元9上执行按照本发明的方法。

在显示和操作单元17上例如可以显示计算的图像数据或其它结果或对测量数据的处理的中间结果和/或涉及MR检查的其它数据。或者是由负责MR设备的人员进行的输入，其例如涉及期望的MR检查的方式。

此处提到的不同单元的划分不是物理上的划分，而是仅理解为直观的象征单元(Sinneinheit)。所有提到的单元可以综合在一个唯一的物理单元中或者以其它任意方式划分或连接。

图2和3示出了适合于测量数据的采集的导航序列的图，从该测量数据中可以计算相应于呼吸运动的信号。

图3示出了用于采集两个数据组的导航序列。示出的导航序列是扰相的双回波序列。与为采集图像数据而采用的梯度回波序列相比，此处缺少相位编码梯度和相位重聚焦梯度。

激励脉冲(行“脉冲”)在同时接通层选择梯度G_S(行“G_z”)的条件下被入射到检查对象中，其中将利用激励脉冲实现的激励角选择得显著小于例如在成像中通常的，以便使得磁化不饱和。

层选择梯度G_S保证，仅在通过层选择梯度G_S定义的检查对象的层中进行自旋的激励。

在层选择梯度G_S之后，接通第一读出-预相位梯度G_V1(行“G_x”)，其对自旋的相位进行去相位。然后通过接通第一读出梯度G_r1来对在第一读出-预相位梯度G_V1的序列中在读出方向上的不同位置上累加了不同的相位的自旋的相位进行重聚相位(rephasiert)。在如下的时刻产生梯度回波(行“回波”)：在该时刻读出-预相位梯度的第零个动量通过读出梯度的已经累加的第零个动量补偿。第零个动量在此相应于梯度下的面积。图3中第一读出梯度G_r1的中间就是这种情况。在读出梯度下扫描梯度回波并且借助至少一个接收线圈采集相应的测量数据。测量数据的采集并行于读出梯度的接通进行，如在行“ADC”中所示。在示出的方案中对于第一读出-预相位梯度G_V1在该时刻第一动量也是零。可以选择这样的流补偿(flusskompensiertes)的方案，但是不是必需的。

通过第一读出梯度G_r1在其它变化中累加的动量在图3中通过第二读出-预相位梯度G_V2补偿，其对自旋又进行去相位。在第二读出-预相位梯度G_V2之后跟随第二读出梯度G_r2。第二读出梯度G_r2与第一读出梯度G_r1相同。第二回波的峰值由此落在第二读出梯度G_r2的中间。如上面对于第一梯度回波描述的，同样扫描第二梯度回波并且采集测量数据。

在此，在第一读出梯度G_r1期间采集的测量数据被对应于第一数据组，并且在第二读出梯度G_r2期间采集的测量数据被对应于第二数据组。

在一种在此没有精确示出的替换实施方式中，可以取消第二读出-预相位梯度G_V2。于是第一读出梯度G_r1的一半用作第二梯度回波的预相位梯度。在这种情况下，两个梯度回波的k空间轨迹是相对的。这点例如可以在重建数据时通过如下来补偿：将在第二读出梯度下读出的数据点按照与在第一读出梯度下读出的数据点相反的方向归入到k空间矩阵中。

在图3中示出的导航序列的方案中，扰相梯度G_sp在导航序列的末端对尚剩余的横向信号进行去相位。

在图2中示出的导航序列，与图3中示出的导航序列的区别仅在于取消第二读出-预相位梯度G_V2和第二读出梯度G_r2以及相应较早接通扰相梯度。这里由此仅采集一个数据组，因为仅产生一个梯度回波。为了解释如下情况：没有接通相位编码或相位重聚焦梯度，在图2中在行“G_Y”中详细示出了相应的梯度信号(没有信号)。

在梯度回波的情况下，回波时间(即，在一个激励脉冲和一个回波之间流逝的时间)比呼吸运动的典型的时间常数短或者至少可以这样选择。因此，在图2和3中的各个回波时间TE，TE1和TE2例如比人的呼吸的一个呼吸周期短。

在图4中示意性示出了将第一和第二数据组“DS1”和“DS2”处理为一个相应于呼吸运动的信号“S”的流程图。

首先确定(步骤300)导航层的位置(和取向)。这点或者手动地通过所使用的MR设备的操作人员进行，或者如稍后结合图6解释的那样自动地进行。

如果确定了导航层，则借助导航序列激励该层，其中产生至少一个回波并且采集测量数据。作为导航序列，特别是可以考虑结合图2和3表示的导航序列。将采集的测量数据对应于第一和第二数据组“DS1”和“DS2”。

在此，在一个实施例中，第一和第二数据组“DS1”和“DS2”分别包括如下那些复数的k空间数据点：它们是利用导航序列(如在图3中示出的导航序列)，在第一和第二读出梯度下在各个梯度回波的时间的环境中被采集的。

例如，可以将在第一梯度回波采集的k空间数据点按照第一数据组“DS1”归入到二维的矩阵中。在此，第一维例如可以是导航序列的读出方向并且区别在不同的时间中采集的数据点，第二维例如可以是通道维，其区别由不同的接收线圈采集的数据点。类似地，在第二梯度回波采集的k空间数据点可以按照第二数据组“DS2”被归入到二维的矩阵中。

在上面结合图3提到的导航序列的变形中(在第一和第二读出梯度之间没有第二预相位梯度)，在此第二回波的数据点的归入方向与第一回波的数据点的归入方向相反。

第一和第二数据组“DS1”和“DS2”的处理此时可以包括第一和第二数据组的复数的k空间数据的傅里叶变换的计算(块303.1和303.2)。在此，将第一和第二数据组沿着读出方向进行傅里叶变换并且转换为复数的位置空间数据。结果是在垂直于读出方向的方向上检查对象的各一个投影：

$s_{n,j}(q,c)=\left|s_{n,j}(q,c)\right|e^{i{\mathrm{\φ}}_{n,j}(q,c)},j=\mathrm{1,2}---\left(5\right)$

在此，n表示用来采集数据组的测量数据的导航序列，j是回波号，q是与读出方向上的维“像素号”相关的位置坐标，c是组件线圈的号，|s_n，j(q，c)|表示模并且Φ_n，j(q，c)表示复数的像素的相位。

如上所述，除了别的之外，相位Φ_n，j(q，c)包含了由于通过呼吸运动引起的B0场的波动而附加地累加的相位。

在下一步骤305中，将获得的投影数据s_n，j(q，c)，j＝1，2，逐像素地共轭复数地互相相乘。即，计算一个新的信号矩阵，其元素从两个投影s_n，j(q，c)，j＝1，2，中如下得到：

$s_{n,2}(q,c)s_{n,1}^{*}(q,c)\left|s_{n,2}(q,c)\right|\left|s_{n,1}(q,c)\right|e^{i({\mathrm{\Φ}}_{n,2}(q,c)-{\mathrm{\Φ}}_{n,1}(q,c))}---\left(6\right)$

如在e函数的指数中可以看到的，新的信号矩阵的像素的相位等于两个投影s_n，j(q，c)，j＝1，2，的相位差，并且由此，如上所述，与检查的患者的呼吸运动相关。

新的信号矩阵的每个单个像素除了包含信号分量之外通常还包含具有不特定的相位的噪声分量。因此，新的信号矩阵的单个像素的相位通常还不是对于呼吸门控或呼吸触发足够的与呼吸运动相关的生理的信号。

为了降低不具方向性的噪声，例如当为采集最初的测量数据而使用多于一个接收线圈时，可以在步骤307中将不同的接收线圈的信号互相组合。在最简单的情况下，用于降低不具有方向性的噪声的这样的组合包括，来自不同的接收线圈的新的信号矩阵的一个像素的数据的复数求和。这是可能的，因为通过在等式(6)中形成差来算出不同的接收线圈的信号的可能的不同相位。如果已知单个通道的噪声相关矩阵，则可以对加数相应地利用权重R(c)加权。噪声相关矩阵和由此的系数R(c)为此例如可以从这些测量数据中被计算，这些测量数据在一个例如利用图2的导航序列的额外的测量中，然而没有激励脉冲(“脉冲”)地由接收线圈接收。求和的结果是复数的一维的列向量p_n(q)：

$p_n\left(q\right)=\underset{c}{\mathrm{\Σ}}R\left(c\right)s_{n,2}(q,c)s_{n,1}^{*}(q,c)---\left(7\right)$

在下一步骤309中就可以形成并提取复数的元素p_n(q)的模和相位。

为了实现进一步的噪声抑制，可以在步骤311中，按照与位置坐标相关的参数q计算在一个窗中的加权的平均相位，所述窗相应于一个(离散的)间隔，在该间隔中假定，通过呼吸运动引起的B0场的波动近似恒定：

$p_n=\underset{q\∈\mathrm{Fenster}}{\mathrm{\Σ}}{w}_n\left(q\right)\mathrm{ATAN}2\left(\mathrm{Im}\right\{p_n\left(q\right)\left\}\right\},\mathrm{Re}\left\{p_n\left(q\right)\right\})---\left(8\right).$

在此，ATAN2表示由大多数编程语言支持的反正切(Arcustangent)函数的两变量版本(zwei-Argumente-Version)，并且其允许从其两个变量中提取在值域[-π，π[中的相位。第一和第二数据组的处理包括利用该步骤311具有两个变量(antan2)的反正切函数的计算，其中第一变量是复数的虚部，并且第二变量是该复数的实部，所述复数取决于第一和第二数据组。

例如可以将与其模的平方成比例的像素的份额加权作为权重w_n(q)：

$w_n\left(q\right)={\left|p_n\left(q\right)\right|}^2/\underset{\mathrm{Fenster}}{\mathrm{\Σ}}{\left|p_n\left(q\right)\right|}^2.---\left(9\right)$

通过这样的加权，在P_n的计算中强烈引入具有更好的SNR的信号。

等式(8)中的求和的结果可以直接作为从第n个导航序列中提取的与呼吸运动相应的生理的信号点Pn来使用。也就是每个导航序列提取一个生理的信号点。

根据喜好，可以进行到度(通过乘以因素(180/π)))的换算，标准化，例如通过除以为了采集第一和第二数据组“DS1”和“DS2”的初始的测量数据而使用的导航序列的两个回波时间TE1和TE2的差，或者如在等式(2)中进行到场强的换算。

要说明的是，只有当两个回波的相应的像素的真正的差位于区域[-π，π[中时，等式(8)中的和才提供可用的信号。否则，如果ATAN2函数将一个正的值与向量p_n(q)的一个像素(其真正的相位例如稍微小于π)对应，但是将负的值与相邻的像素(其真正的相位稍微大于π)对应，则会发生信号删除。该所谓的“相位包裹(phase wrap)”可以在求和之前通过所谓的“相位去包裹(unwrapping)”来防止。在此，将2π的合适的倍数加到或从中减去像素的相位，使得列向量p_n(q)的相位是q的平滑的函数。然而该过程相对困难并且由此容易出错，特别是当呈现基本上仅包含噪声的像素的情况下。

从本文开头提到的思路(等式(2))得到，与不同的回波时间TE1和TE2对应的两个像素的真正的相位差，在B0场的给定的波动的情况下，与两个回波时间的差成比例，因为在上面的假定的条件下，可以利用双回波序列梯度回波序列从投影的相位中提取对于时间t_n在位置x处的由呼吸引起的偏差：

相应地，可以通过两个读出梯度的合适的时间间隔来避免“相位包裹”。导航序列的该调整最简单地按照经验进行。特别是例如在使用3T MR系统的情况下选择比在使用1.5T系统的情况下更小的回波间隔。

在该实施方式中，完全无参考信号地确定生理的信号。因为生理的信号更合适通过借助同一个导航序列的两个回波并且由此以仅几个ms的时间间隔采集的两个数据组的比较得到，所以干扰信号(如饱和条纹)分别在两个数据组中均匀地存在并且由此不产生干扰的输出信号。

在另一种实施例中，第一和第二数据组“DS1”和“DS2”例如分别包括利用如图2中所示的导航序列，利用仅一个梯度回波采集的那些复数的k空间数据组。在此，第一数据组“DS1”例如包括各个利用如图2所示的当前的第n个导航序列采集的那些复数的k空间数据点。第二数据组“DS2”包括参考信号，例如作为第一导航序列利用如图2所示的一个单回波梯度回波序列采集的那些复数的k空间数据点。在此，步骤303.2优选不是对每个重新的导航测量都进行，而是例如仅一次，其中存储步骤303.2的结果。其它的处理步骤可以与上面描述的双回波变形相同地进行。其中例如仅将来自前面的实施例的第二回波s_n，2(q，c)的投影数据此时分别通过参考信号s_1，1(q，c)的投影数据来代替并且由此在该方法的过程中不变。来自前面的实施例中的第一回波s_n，1(q，c)的投影数据被置为与当前的导航序列的投影数据相同。

与参考序列对应的生理的信号p_n＝1由此等于零。

从本文开头提到的思路(等式(2))得到，在B0场的给定的波动的情况下，信号随着回波时间缩放，因为在时间t_n和t₁进行的两个导航序列之间的B0场的相对改变可以从投影的相位中测得：

通过将回波时间仅选择得足够短，由此在提取相位之后相应地避免了“相位包裹”。单回波导航序列的调整又经验地进行。

在使用双回波梯度回波序列的情况下以及在使用单回波梯度回波序列的情况下，在描述的方法中，第一和第二数据组都基于在检查对象中的相同的位置上在各个导航序列下通过激励相同的激励体积而采集的测量数据。

图5示出了呼吸触发的MR检查的例子的示意图，其中示出了为数据采集而使用的序列的时间上的变化。在该例子中借助导航序列采集呼吸信号。在该代表整个MR测量的序列的开始，在没有通过成像的或光谱的序列中断的条件下，以恒定的时间间隔Scout-TR重复导航序列(“导航器”)，直到采集了足够数量的生理的数据点，以便能够进行生理的呼吸信号的分析，使得例如能够确定触发条件。该阶段是已经提到的学习阶段(“LP”)，因为在此“学习”待检查的检查对象的个体的呼吸信号。该学习阶段不应选择得太长，因为否则的话MR检查的总持续时间相应地延长。然后也不应选择得太短，以便可以正确地学习个体的呼吸信号。例如当要确定一个呼吸周期的持续时间时，通常需要在学习阶段在至少一个完整的呼吸周期的长度上采集生理的呼吸信号。然而因为一个呼吸着的检查对象的呼吸信号并不是严格周期性的，而是具有一定的波动，因此具有优势的是，甚至在多个呼吸周期的长度上采集生理的呼吸信号，以便能够考虑波动。之所以这样，是因为患者通常在检查的开始比较紧张，并且因此快速地呼吸。由此推荐大约5个呼吸周期的长度的学习阶段。

在学习阶段“LP”之后，例如开始MR检查的成像阶段。在该阶段首先同样利用恒定的时间间隔(“Scout-TR”)重复导航序列(“导航器”)，并且采集当前的生理的呼吸信号。每个导航测量的结果分别是一个生理的数据点，其例如是如上面描述的从一个相位差被算出的。最近采集的生理的数据点的序列可以推断出呼吸的当前阶段。采集的数据点的序列在此为直观起见表示为实线200。实际上按照“Scout-TR”的时间间隔每个导航器分别仅采集一个生理的数据点。在不执行导航序列的时间，因此也不存在生理的信号。尽管如此，在此为更好理解，还是用连续的信号200表示。只要满足给出的触发条件(“Resp.Trigger”)，则首先不进行其它导航序列。取而代之，在图5中示出的例子中，执行成像的序列(“解剖的序列块(anatomical sequence bloc)1”)，即，在此例如触发成像的测量数据的采集并且采集测量数据的第一数据分组。测量数据的采集的触发以下简称为触发事件。

测量数据的采集的该过程在事先确定的时间间隔(“采集持续时间”，“AD”)上进行。在采集之后可以插入一定的、通常是相对短的填充时间“R”(例如大约400ms长)。该填充时间“R”例如可以用于，至少部分地衰减通过成像的序列引起的在检查对象中的磁化的干扰。这点是具有优势的，因为被干扰的磁化会负面地影响导航测量。然后，重新开始导航序列的重复，直到通常在患者的下一个呼吸周期期间第二次满足触发条件。在这样触发的第二个触发(Trigger)之后，成像序列采集测量数据的第二数据分组(“解剖的序列块(anatomical sequence bloc)2”)。该过程一直重复，直到采集了所有的图像数据。

当满足触发条件时，产生触发，即触发测量数据的采集。在此触发条件可以包括所有都必须满足的多个条件。一个条件例如可以是，患者呼气。利用此处使用的符号约定，这点意味着，测量的生理的数据点的顺序增加。另一个触发条件例如可以是，测量的生理的呼吸信号在事先确定的接受窗(Akzeptanzfenster)201中下降。在一个实施例中，在初始的学习阶段LP的结束自动地基于分析的呼吸信号来确定接受窗的位置。

图6示出了说明对于MR检查的检查体积和导航序列的激励体积的定位的图。

上面结合图2和3描述的导航序列在不同的受试者和具有1.5T(西门子MAGNETOM Avanto，MAGNETOM Espree)以及3T(MAGNETOM Verio，MAGNETOM Skyra)的MR设备中被试验。在此表明，利用上面描述的方法，根据确定的相位差，在受试者的腹部或盆腔，也就是在隔膜下较远处，在导航层的位置的一个宽的范围中获得特别稳健的与呼吸相关的生理信号。由此该方法还可以对于所谓的Short-Bore系统毫无问题地执行。

因此，在一个实施方式中，导航序列的激励体积的定位，简言之导航层的定位，以及等式(8)的窗的位置，自动地相对于解剖断层的位置设置，也就是，相对于用于成像的或光谱的MR检查的检查体积的位置设置。由此可以放弃通过MR设备的操作人员来定位导航层。

导航层的自动定位可以按照多种方式进行。例如可以区别，解剖的层的主要方向是轴向的或不是轴向的。在第一种情况下，导航层的取向例如可以选择得平行于解剖的层的取向。在第二种情况下，导航层的取向例如可以选择得沿着患者的从右向左的方向的读出方向的严格的轴向方向。导航层的位置此时可以选择得相对于解剖的层块的中心沿着轴向轴在患者脚部方向上推移一个长度，例如15mm，如在图6的左半边可以很好看出的。对于导航层的厚度例如可以选择为大约5mm，激励角(翻转角)应该如上所述选择得小，例如大约3度。所有这些选择可能性必须仅一次作出。如果选择了它们，则根据选择的参数自动地相对于解剖层的位置和取向设置导航层的位置和取向。由此明显缩短了MR检查的准备时间并且由此提高了效率，降低了错误操作的危险并不必在导航定位中保护MR设备的操作人员，而这在现有技术中包括多个工作步骤并且由此是开销大的。

在图6中示出的例子中，在1mm的体素大小的情况下投影的视野(英语“field of view”)为256mm(即总共256像素)。为了避免混淆伪影(Entfaltungsartfakt)，利用100％读出过扫描(英语“readout oversampling”)处理(即有效的视野512mm和在每个读出梯度下采集512个数据点)。对于等式(8)中的窗202的宽度选择为96mm。自动地将窗202例如在视野的右半边居中。

图6示出了导航层和等式(8)中的窗的自动定位的结果。在图6的左半边示出了冠状位的并且在右半边示出了轴向的所谓“定位器图像”，MR设备的操作人员根据其可以除了别的之外定义解剖的层的位置和取向。解剖层块201在两个“定位器图像”中作为框201示出。

由系统自动地相对于解剖层块201的位置和取向设置导航层。在此通过框202可视化导航层，其在轴向方向上的伸展等于导航激励的层厚d。在读出方向(从右到左的方向)上可视化绿松色的(türkise)框位置和等式(8)中的窗的伸展，其不包含静态的结构。导航器的当前激励体积是包含了示出的框202的层。在从前到后的方向上(在图6的右半边中从上向下)框202的示出的伸展在物理上没有意义，而是用于说明，投影完整的体积。

如已经提到的那样，在自动定位中存在大的自由性。例如还可以考虑，在解剖层块的轴向主方向的情况下来定位在通过解剖层块采集的体积外部的导航层。以这种方式排除了成像序列和导航序列的相对干扰，并且可以自由选择导航序列的激励角。

用于从借助所述导航序列采集的数据组中采集相应于检查对象的呼吸运动的信号数据的所述方法，在腹部或盆腔内导航层的位置的一个宽的范围内稳健地工作。

图7示出了例如在图1的显示和操作单元17上显示按照本发明的方法的计算的结果的可能性。这样的显示例如可以在呼吸触发的MR检查期间显示给操作人员作为信息。在此，图8的上部区域中的灰度值图像示出了等式(7)中的向量p_n(q)的相位。在下部区域示出了等式(8)的相应于呼吸运动的结果。在此，图的每列相应于一个导航序列。时间轴从左向右延伸，即，图像的右边的列相应于最后的导航序列。只要存在新的导航序列，则将图像向左推移一列，从而不再显示事先与左列相关的导航序列的结果，并且右列自由用于显示此时最当前的导航序列的结果。对于观察者来说则存在如下印象：图像从右向左移动。

Claims (15)

1.一种用于借助磁共振(MR)采集相应于检查对象的呼吸运动的信号数据的方法，包括以下步骤：

a)加载第一和第二数据组，这两个数据组分别基于利用导航序列从检查对象的共同的激励体积中被采集的、以复数的k空间数据的形式的测量数据，

b)处理第一和第二数据组，使得获得第一数据组的相位和第二数据组的相位的相位差或与该相位差成比例的值，作为结果，

c)与取决于第一数据组所基于的测量数据的采集的时刻，和/或第二数据组所基于的测量数据的采集的时刻的时间值一起，存储步骤b)的结果，

d)重复步骤a)至c)直到存储了一系列的结果，这些结果反映了感兴趣的呼吸运动，其中，在每个重复中两个在步骤a)中加载的数据组的至少一个，在与两个之前最后在步骤a)中加载的数据组不同的时刻被采集。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，用来采集第一和第二数据组所基于的测量数据的导航序列，产生至少一个回波，并且在一个读出梯度下对于测量数据的采集扫描每个回波。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对第一和第二数据组的处理，包括沿着第一和第二数据组的复数k空间数据的读出方向的各一个傅里叶变换的至少一次计算。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，对第一和第二数据组的处理，包括第一数据组和第二数据组的复数的k空间数据的傅里叶变换的共轭复数相乘。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，第一和第二数据组所基于的测量数据的采集，利用各个导航序列借助至少两个接收线圈进行。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，借助不同的接收线圈采集的测量数据被互相分离地处理，以便获得新的数据组，其中，新的数据组的数据点的相位与第一和第二数据组的如下的测量数据的相位差成比例：所述测量数据被互相处理以获得新的数据组的数据点。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述处理包括由不同的接收线圈采集的测量数据的组合，所述组合包括在接收线圈上的求和。

8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，对第一和第二数据组的处理，包括在与位置坐标相关的维上按照预先给出的间隔在导航序列的读出方向上的求和。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，在各个求和中进行加数的加权。

10.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，将按照权利要求1的步骤b)的结果和/或按照权利要求1的步骤c)的已经存储的结果作为相应于检查对象的呼吸运动的信号数据与触发条件比较，并且在满足该触发条件的情况下对于待检查的体积的成像的或光谱的MR检查触发测量数据的采集。

11.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，按照权利要求1的步骤b)的结果和/或按照权利要求1的步骤c)的已经存储的结果作为相应于检查对象的呼吸运动的信号数据，被用于对于待检查的体积的成像的或光谱的MR检查的呼吸门控方法。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，待检查的体积由操作人员预先给出，并且，自动地根据该待检查的体积设置对于用于采集第一和第二数据组的导航序列的激励体积。

13.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，用来采集第一和第二数据组所基于的测量数据的导航序列，是梯度回波序列，其产生并扫描至少一个梯度回波。

14.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于采集第一和第二数据组的测量数据的导航序列，产生并扫描两个回波，其中，第一数据组基于在第一回波期间采集的测量数据，并且第二数据组基于在第二回波期间采集的测量数据。

15.一种计算机程序，当该计算机程序在与磁共振设备相连的计算单元上被运行时，其在该计算单元上执行按照权利要求1至14中任一项所述的方法。

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