CN102327117B - 用于建立磁共振图像的方法和相应构造的磁共振设备 - Google Patents

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Abstract

用于建立磁共振图像的方法和相应构造的磁共振设备。本发明涉及一种用于借助磁共振设备(5)建立检查对象内部的预定体积片段的MR图像的方法。在此，该方法包括以下步骤：建立至少一个MR图像(S2)，对所述至少一个MR图像自动进行多个质量检查(S4)，并且如果这些质量检查中的一个失败，则自动进行动作(S6)，以便改善在建立其他MR图像时的质量。

Description

用于建立磁共振图像的方法和相应构造的磁共振设备
技术领域
本发明涉及一种用于建立MR图像的方法，所述MR图像是借助磁共振设备产生的并且具有好的质量。此外，本发明还描述一种相应构造的磁共振设备以及一种相应的计算机程序产品和一种相应的电子可读的数据载体。
背景技术
按照现有技术，在借助磁共振设备对患者的检查中，在检查之后手动地检查在此建立的MR图像的图像质量，并且如果图像质量低于可接受的水平，则然后进行相应的改变。该改变一方面包括改变在其中预先规定了用于MR图像的采集的相应参数的协议(Protokoll)，另一方面包括改变用以采集MR图像的策略(测量方法)。然而，如果例如不是检查所有的MR图像或者当操作人员不具有足够的经验，则通过相应培训的操作人员(例如医生或医学技术助手)对MR图像的质量的手动检查会导致错误结果。由此通常发生如下情况，即由于MR图像的差的质量而必须重复借助磁共振设备的整个检查，这会导致对于患者的风险(造影剂例如会导致肾脏纤维化)并且由于重复利用昂贵的磁共振设备自然也会导致附加的成本。另一个缺陷在于，手动的质量检查持续特定的时间，在该时间中必须考察并且分析MR图像。在该时间中患者通常待在磁共振设备中，因为只有在结束质量检查之后才能关于其他过程，例如拍摄其他MR图像做出决定。要指出的是，如果质量检查产生正面结果，则在磁共振设备中也产生该等待时间。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题是，关于其产生持续时间和关于其质量优化MR图像的建立。
在本发明的范围内，提供了一种用于借助磁共振设备建立检查对象(特别是患者)内部的预定体积片段的MR图像的方法。在此该方法包括以下步骤：
·建立一个或多个MR图像。
·对在前面所述步骤中建立的MR图像自动进行多个质量检查。
·如果这些质量检查中的一个失败时，则自动进行动作，以便改善在该动
作之后然后利用磁共振设备拍摄的其他MR图像的质量。
自动进行以便改善在之后拍摄的MR图像的图像质量的该动作，在此被理解为一个或多个自动进行的干预，通过该干预这样改变在建立其他MR图像时的参数或过程，使得其他MR图像的图像质量比最初建立的MR图像的图像质量好。
优选地，仅通过质量检查的自动执行，就相对于质量检查的手动执行缩短了患者在磁共振设备中的停留时间。例如缩短了直到根据质量检查做出借助磁共振设备进行其他检查的决定所需的时间。此外，通过为了改善图像质量自动进行的动作(对于最初建立的MR图像具有差的图像质量的情况)，改善了最后建立的MR图像的质量并且优选地至少降低了在借助磁共振设备的不必要的重复检查中出现的风险。
为了改善在该动作之后建立的MR图像的质量而进行的动作，在此特别地取决于所进行的质量检查的结果(主要取决于失败的质量检查的结果和类型)。
由此自动进行的动作可以导致，特别是失败的质量检查在该动作之后拍摄的MR图像中得到更好的结果。
可以根据预定的体积片段的类型来规定所进行的质量检查中的至少一些。
例如在肝脏(作为预定的体积片段)的MR检查中可以采用与在前列腺或大脑(作为预定的体积片段)的MR检查中不同的质量检查。通过将质量检查与预定的体积片段匹配，可以优选地关于该类型优化按照本发明建立的MR图像的质量。此外按照本发明可以规定，在腹部的MR检查中，仅肾脏或肝脏的图像质量起作用并且由此是要检查的。
按照优选的本发明实施方式，对于所进行的质量检查中的每一个规定，在相应的质量检查失败时应当进行哪个动作或哪些动作。
由此按照本发明不仅规定，进行哪些质量检查，而且还可以配置，在各个质量检查的相应结果的情况下自动进行哪个动作或哪些动作。
通常建立协议，其定义用于建立MR图像的参数和测量方法。根据该协议于是可以自动确定或配置质量检查。
由此按照本发明确保了，质量检查与分别所采用的用于建立MR图像的协议匹配，以便这样优化按照该协议建立的MR图像的图像质量。
以下描述按照本发明自动进行的质量检查的例子。
·质量检查：待检查的MR图像的全局的信噪比是否超过第一阈值。
为此，借助简单的分割算法在待检查的MR图像内部分割或定位患者的身体。然后，比较来自于身体区域的测量信号的强度与身体外部(来自空气)的信号的强度。如果该比值低于第一可配置的阈值(例如4)，则该质量检查是失败的。
·质量检查：关于预定的体积片段内部的预定区域的局部的信噪比是否高于第二阈值。
为此，再次借助分割算法分割或定位患者的身体内部的预定区域(例如器官，诸如肝脏或肾脏)。然后，将来自于该区域(器官)的测量信号的强度与患者身体外部(来自于空气)的信号的强度进行比较。如果该比值低于第二可配置的阈值，则该质量检查是失败的。
·质量检查：在MR图像的建立期间采集的预定区域的运动是否高于第三阈值。
利用该质量检查，采集患者的运动，该运动导致对所建立的MR图像的图像质量的负面反作用。为此，例如可以借助分割算法分割预定区域(例如器官、诸如肝脏)。然后，在肝脏和其余MR图像之间的界限的厚度(尺寸)可以看作为用于患者的运动的度量。该界限越强(越厚)，则患者的运动对各个MR图像的图像质量起到越负面的作用。然后借助该质量检查可以采集和检查该预定区域的(不希望的)运动，该运动是否太大。
·质量检查：在待检查的MR图像中是否以一定程度出现高于第四阈值的混叠(Aliasing)。
用于采集混叠或鬼影的可能性是，检查k空间的每行(列)的相位，MR回波是否分别在中心出现。如果不是，则存在混叠。用于采集混叠的另一个思路是，计算在各个待检查的MR图像和现存的MR图像(例如相邻层的已经建立的MR图像)之间的互相关性。如果该互相关性的结果具有多个峰值(局部最大值)，则现存的图像重复，这指示出了混叠。
·质量检查：由脂肪产生的测量信号是否具有高于第五阈值的值。
为了执行该质量检查，例如将在没有脂肪饱和的条件下建立的MR图像与具有脂肪饱和的待检查的MR图像进行比较。如果待检查的MR图像的脂肪的测量信号高于预定的阈值，则该质量检查失败。
·质量检查：在该质量检查中将待检查的MR图像与预先定义的MR图像例如借助互相关性进行比较。只有当该互相关性的结果处于预定的带宽内时，该质量检查才成功。可以借助机器学习自动地越来越改进该质量检查。为此，例如可以借助用于机器学习的算法学习分类方法，该分类方法将待检查的MR图像分类为可接受的或不可接受的。
关于该质量检查，操作人员可以定义(训练)MR图像的集合并且借助这些MR图像这样训练按照本发明的方法，使得当按照本发明建立的MR图像的质量低于预定的或定义的MR图像的质量时，该方法自动识别。
·质量检查：在该质量检查中检查，用于建立MR图像的设置参数是否位于预定的范围之内。
在该协议检查中自动检查，协议参数是否位于确定的、由用户可配置的范围中。
以下描述对于质量检查失败的情况自动进行的动作。
·自动地根据失败的质量检查这样改变用于建立MR图像的一个或多个设置参数，使得然后利用改变的设置参数建立的那些MR图像的图像质量与质量检查失败的那些MR图像的图像质量相比得到改善。
为此例如可以配置，遵守协议的哪些条件。对于这些条件的例子是：
-用于执行协议的持续时间应当比患者能够屏住呼吸的时间段要短。
-视野应当大于患者的身体。
此外，可以根据这些条件配置确定的协议改变或设置改变。对于这些协议改变的例子是：
-只要确定的条件为假时，逐步地提高重复时间直到一个确定的值。
-一直提高视野(FOV“Filed ofView”)直到视野大于患者的身体。
在此，一直进行协议改变，直到事先规定的条件都满足。由此确保了，由于失败的质量检查而改变的设置参数满足分别所配置或规定的条件，以便由此也提高利用这些改变的设置参数所拍摄的MR图像的图像质量。
·另一个可能的动作是，这样限制从中可以选择一个协议的协议集合，使得所限制的集合的协议相对于事先建立的MR图像(在这些MR图像的情况下质量检查失败)的质量、改善利用从该集合中的一个协议建立的那些MR图像的质量。
换言之，根据失败的质量检查这样限制可执行的协议的集合，使得该限制的集合的每个协议提高图像质量。换言之在该动作之后优选可以不再选择不带来图像质量改善的协议。
以下示例性描述该另一种可能的动作：
假定，操作磁共振设备的操作人员在正常情况下可以从五个测量协议中选择，这些测量协议分别具有直到20s的测量时间(用于MR图像的拍摄持续时间)。此时如果例如那些用来采集在建立MR图像时患者的不希望的运动的质量检查失败，则可以自动根据失败的质量检查这样限制可执行的协议的集合，使得操作人员例如只有三个协议用于选择，这些协议分别仅具有直到10s的测量时间。由此优选自动响应相应的质量检查的失败并且因此只进行所谓的不合作的策略，在该不合作的测量的情况下患者可以不合作地表现并且仅还须保持10s长的静止。
·另一个可能的动作是，建立对于磁共振设备的操作人员的报警提示。
通过该光学的或声学的报警提示通知操作人员，哪个质量检查可能是失败的。然后或者操作人员可以自己检查，相应的MR图像的哪个特征破坏了质量标准，或者报警提示已经包含了该信息。
按照本发明的方法的另一个实施方式，在质量检查失败之后在改变设置参数或在改变策略的情况下引导操作人员。通过该引导可以确保了，设置参数的或策略的改变导致，在该改变之后建立的那些MR图像的质量相对于其中质量检查失败的那些MR图像的质量得到改善。
在本发明的范围内，还提供一种用于建立检查对象中预定体积片段的MR图像的磁共振设备。在此，该磁共振设备包括基本场磁体、梯度场系统、HF天线和控制装置，该控制装置被用于控制梯度场系统和HF天线、用于接收由HF天线记录的测量信号和用于分析测量信号以及用于建立MR图像。磁共振设备建立一个或多个MR图像并且关于这些MR图像的每一个进行多个质量检查。如果这些质量检查失败，则磁共振设备执行动作，以便由此改善磁共振设备然后建立的其他MR图像的图像质量。
按照本发明的磁共振设备的优点在此基本上相应于前面详细解释的按照本发明的方法的优点，从而在此不再重复。
此外，本发明还描述了一种计算机程序产品，特别是一种软件，该软件可以被加载到磁共振设备的可编程的控制装置的以及计算单元的存储器中。当该计算机程序产品在控制装置中运行时，利用该计算机程序产品可以执行按照本发明的方法的前面描述的所有的或者不同的实施方式。在此，计算机程序产品可能需要程序装置，例如程序库和辅助函数，以便实现该方法的相应实施方式。换言之，针对计算机程序产品的权利要求特别地保护一种软件，利用该软件能够执行按照本发明的方法的上面描述的实施方式之一。在此，该软件可以是源代码(例如以C++)，该源代码还必须被编译(翻译)和连接或者仅必须被解释，或者是一种可执行的软件代码，为了执行只需将该软件代码加载到相应的计算单元。
最后，本发明还公开了一种电子可读的数据载体，例如，DVD，磁带或者USB棒，在其上存储了电子可读的控制信息，特别是软件(参见上面)。当这些控制信息(软件)由数据载体读取并且存储到磁共振设备的控制装置以及计算单元时，能够执行前面描述的方法的所有按照本发明的实施方式。
本发明特别适合于建立具有预定的图像质量的MR图像。当然本发明不限于该优选的应用领域，因为本发明还可以应用于借助MR光谱学，以便在此建立具有预定的质量的结果。
附图说明
以下借助附图根据优选的实施例详细解释本发明。其中，
图1示意性示出了按照本发明的磁共振设备。
图2示意性示出了由空气包围的分割的身体。
图3示意性示出了由空气包围的身体内部的分割的器官。
图4示意性示出了在没有脂肪饱和、具有好的和差的脂肪饱和的条件下的MR图像。
图5示出了按照本发明的方法的程序流程图。
具体实施方式
图1示意性示出了(磁共振成像或核自旋断层造影设备的)磁共振设备5。在此，基本场磁体1产生时间上恒定的强磁场，用于对象的检查区域(例如人身体的待检查的部位)中核自旋的极化以及对齐。在球形测量空间M中定义用于核自旋共振测量所需的基本磁场的高均匀性，人体的待检查的部位被引入该测量空间。为了支持均匀性要求并且特别是为了消除时间上不可变的影响，在合适的位置安装由铁磁材料构成的所谓的匀场片(Shim-Blech)。通过匀场线圈2来消除时间上可变的影响。
在基本场磁体1中采用由三个部分线圈组成的圆柱形的梯度线圈系统3。由放大器给每个部分线圈提供用于在笛卡尔坐标系的各个方向上产生线性梯度场的电流。在此，梯度场系统3的第一部分线圈产生x方向上的梯度Gx，第二部分线圈产生y方向上的梯度Gy，并且第三部分线圈产生z方向上的梯度Gz。放大器包括数模转换器，该数模转换器由用于时间正确地产生梯度脉冲的序列控制装置18控制。
高频天线4位于梯度线圈系统3内，该高频天线将高频功率放大器给出的高频脉冲转换为用于待检查的对象或者对象的待检查区域的核的激励以及核自旋的对齐的交变磁场。高频天线4由按照组件线圈的环形、优选线性或矩阵形的布置形式的一个或多个HF发送线圈以及多个HF接收线圈组成。高频天线4的HF接收线圈也将由进动的核自旋所发出的交变场(即通常由一个或多个高频脉冲和一个或多个梯度脉冲的脉冲频率引起的核自旋回波信号)转换为电压(测量信号)，该电压经过放大器7被传输到高频系统22的高频接收通道8。高频系统22还包括发送通道9，在该发送通道9中产生用于激励核磁共振的高频脉冲。在此，将各个高频脉冲根据由设备计算机20预先给出的脉冲频率在序列控制装置18中数字地表示为复数的序列。该数列作为实部和虚部分别经过输入端12被传输到高频系统22中的数模转换器并且从该数模转换器被传输到发送通道9。在发送通道9中将脉冲序列加调制到高频载波信号上，后者的基频对应于测量空间中核自旋的共振频率。
通过发送-接收开关6进行发送运行和接收运行的切换。高频天线4将用于激励核自旋的高频脉冲入射到测量空间M，并且通过HF接收线圈探测所形成的回波信号。相应获得的核共振信号在高频系统22的接收通道8′(第一解调器)中被相位敏感地解调到中间频率，并且在模数转换器(ADC)中被数字化。该信号还被解调到频率0。到频率0的解调和到实部和虚部的分解按照在数字范围中的数字化在第二解调器8中进行。通过图像计算机17从这样获得的测量数据重建MR图像。通过设备计算机20进行测量数据、图像数据和控制程序的管理。序列控制装置18根据利用控制程序的预定值控制各个期望的脉冲序列的产生和k空间的相应采样。在此，序列控制装置18特别地控制梯度的时间正确的切换、具有定义的相位和振幅的高频脉冲的发送以及核共振信号的接收。由合成器19提供用于高频系统22和序列控制装置18的时间基准。通过包括键盘15、鼠标16和显示屏14的终端13选择用于产生MR图像的相应控制程序，以及显示所产生的MR图像。
图2在MR图像中示意性示出了由空气24包围的患者的分割的身体23。全局的信噪比相应于来自于分割的身体23的测量信号的平均强度与来自于周围的空气24的测量信号的平均强度的比。按照本发明的质量检查，待检查的MR图像的全局的信噪比应该高于预定的阈值。
图3示意性示出了由空气24包围的分割的身体23内的分割的器官(在这种情况下是肝脏25)。局部的信噪比相应于来自于分割的肝脏25的测量信号的平均强度与来自于周围的空气24的测量信号的平均强度的比。按照本发明的质量检查，对于待检查的MR图像的局部信噪比应该高于预定的阈值。
图4a示意性示出了在没有脂肪饱和的情况下的MR图像，而图4b示出了在具有好的脂肪饱和的条件下的相应MR图像，并且图4c示出了在具有差的脂肪饱和的条件下的相应MR图像。由患者的脂肪组织引起的脂肪信号26在相应的MR图像中看起来是呈白色的。在图4a中可以清楚地看出围绕患者身体周围的呈白色的层26，而在图4b中看不出该层26。相反，由于差的脂肪饱和，在图4c中作为灰色的层可以看出层26。按照质量检查，来自于脂肪层26的测量信号的值应该低于阈值，这在图4b中是这样而在图4c中不是这种情况。
图5示出了按照本发明的实施方式的流程图。
在第一步骤S1中，配置质量检查和在该质量检查失败时分别自动被执行的动作。
根据事先确定的、规定了执行的测量方法和用于该测量方法的相应参数的协议，在步骤S2中示出了MR图像。
在步骤S3中检查，在步骤S2中使用的协议是否定义了质量检查。如果否，则按照本发明的方法分支到步骤S7，在该步骤检查，是否还要建立其他MR图像。如果否，则结束该方法。相反，如果还要建立其他MR图像，则该方法返回步骤S2。
如果对于使用的协议定义了质量检查(在步骤S3中的“是”)，则按照本发明的方法分支到步骤S4，在该步骤执行对于该方法定义的质量检查。
在下面的步骤S5中检查，这些质量检查中的一个是否失败。如果否(步骤S5中的“否”)，则按照本发明的方法分支到已经描述的步骤S7。
如果至少一个质量检查失败(步骤S5中的“是”)，则对于每个失败的质量检查，自动地根据失败的质量检查执行对于相应的质量检查在步骤S1中定义的动作。通过该动作，改变协议或者选择另一个协议，以便改进在步骤S2借助改变的或新确定的协议建立的其他MR图像的图像质量。然后该方法到达已经描述的步骤S7。
在此，可以借助操作人员根据其思路(Vorstellungen)编辑的表格(例如参见下表1)来进行质量检查和动作的配置(参见步骤S1)。该表格一方面定义了，进行哪些质量检查，并且另一方面定义了，在这些质量检查失败的情况下进行哪个动作。
下表1示例性示出在借助MR图像对肝脏进行MR检查时的配置。
表1质量检查和相关联的动作
关于借助MR图像对肝脏的MR检查来详细定义质量检查例如可以产生以下的质量检查：
·全局的信噪比必须大于2。
·肝脏的运动不允许超过2mm。
·MR图像的质量必须相应于为训练的目的而建立的MR图像的质量。
·协议参数TE(回波时间)必须小于10ms。
相反，关于借助MR图像对前列腺的MR检查来定义质量检查可以产生以下质量检查：
·局部的信噪比(前列腺与周围的空气相比)必须大于2。
·MR图像的质量必须相应于为训练的目的而建立的MR图像的质量。

Claims (10)

1.一种用于借助磁共振设备(5)建立检查对象内部的预定体积片段的MR图像的方法，其中该方法包括以下步骤：
建立至少一个MR图像(S2)，
对所述至少一个MR图像自动进行多个质量检查(S4)，并且
如果这些质量检查中的一个失败，则：
自动进行动作(S6)，以便改善在建立其他MR图像时的质量，所述动作在于，执行以下的操作中的至少一个：
自动地根据失败的质量检查这样改变用于建立所述至少一个MR图像的至少一个设置参数，使得利用改变后的设置参数建立的那些MR图像的图像质量与质量检查失败的所述至少一个MR图像的图像质量相比得到改善，
这样限制从中可以选择一个协议的协议集合，使得该集合的协议，相对于其中质量检查失败的所述至少一个MR图像的质量、改善利用从该集合中的一个协议建立的那些MR图像的质量，以及
为使用者建立报警提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
根据失败的质量检查选择所述动作。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
仅在所述至少一个MR图像的预定区域(25)中进行所述质量检查。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
根据预定的体积片段的类型预先给出多个质量检查。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
对于每个质量检查预先给出，在相应的质量检查失败时进行多个动作中的哪个。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
根据协议建立所述MR图像，并且
自动地根据所述协议确定质量检查。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述质量检查包括以下检查中的至少一个：
·检查：所述至少一个MR图像的全局的信噪比是否高于第一阈值，
·检查：预定的体积片段内部的预定区域的信噪比是否高于第二阈值，
·检查：在所述至少一个MR图像的建立期间所采集的预定区域的运动是否高于第三预定的阈值，
·检查：在所述至少一个MR图像中是否以一定程度出现高于第四预定的阈值的混叠，
·检查：由脂肪引起的信号是否具有高于第五预定的阈值的值，
·比较所述至少一个MR图像与预先定义的MR图像，以便根据该比较来检查所述至少一个MR图像的质量，并且
·检查：用于建立所述至少一个MR图像的设置参数是否位于预定的范围之内。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在改变设置参数的情况下引导使用者，使得通过该改变，相对于其中质量检查失败的所述至少一个MR图像的质量，改善利用改变后的设置参数建立的那些MR图像的质量。
9.一种用于建立检查对象中预定体积片段的MR图像的磁共振设备，其中，所述磁共振设备(5)包括基本场磁体(1)、梯度场系统(3)、HF天线(4)和控制装置(10)，该控制装置被用于控制梯度场系统(3)和HF天线(4)、用于接收由HF天线(4)记录的信号和用于分析所述信号以及用于建立MR图像，并且其中，这样构造所述磁共振设备(5)，使得所述磁共振设备(5)建立至少一个MR图像并且关于所述至少一个MR图像进行多个质量检查，并且如果这些质量检查中的一个失败，则所述磁共振设备(5)执行动作，以便改善在建立其他MR图像时的质量，所述动作在于，执行以下的操作中的至少一个：
自动地根据失败的质量检查这样改变用于建立所述至少一个MR图像的至少一个设置参数，使得利用改变后的设置参数建立的那些MR图像的图像质量与质量检查失败的所述至少一个MR图像的图像质量相比得到改善，
这样限制从中可以选择一个协议的协议集合，使得该集合的协议，相对于其中质量检查失败的所述至少一个MR图像的质量、改善利用从该集合中的一个协议建立的那些MR图像的质量，以及
为使用者建立报警提示。
10.根据权利要求9所述的磁共振设备，其特征在于，
所述磁共振设备(5)被构造为用于执行按照权利要求1至8中任一项所述的方法。
CN201110189080.6A 2010-07-07 2011-07-07 用于建立磁共振图像的方法和相应构造的磁共振设备 Active CN102327117B (zh)

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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006007057B4 (de) * 2006-02-15 2008-03-27 Siemens Ag Verfahren zur Aufnahme von Magnetresonanz-Schichtbildern eines Untersuchungsobjekts eines Patienten mittels einer Magnetresonanzeinrichtung
JP6404029B2 (ja) * 2013-10-01 2018-10-10 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置及び撮像計画プログラム
DE102013220288B4 (de) * 2013-10-08 2016-09-01 Siemens Healthcare Gmbh Optimieren von Steuerbefehlen zum Aufnehmen von Magnetresonanz-Bilddaten
DE102013221949B4 (de) * 2013-10-29 2019-03-28 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Anzeige von medizinischen Bilddaten
DE102014219784B4 (de) * 2014-09-30 2016-06-02 Siemens Aktiengesellschaft Betrieb eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts mit einer Mehrzahl an Teilsystemen
JP6611597B2 (ja) * 2015-12-24 2019-11-27 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置及びｒｆコイル装置
WO2017127633A1 (en) * 2016-01-20 2017-07-27 University Of Florida Research Foundation, Inc. Programmatic quality assessment of images
EP3486675B1 (en) 2017-11-21 2020-02-19 Siemens Healthcare GmbH Automatic failure detection in medical devices
EP3502727B1 (en) * 2017-12-22 2022-01-26 Siemens Healthcare GmbH Method for determining an imaging quality information for a magnetic resonance imaging apparatus from a signal-to-noise ratio at an anatomical landmark
EP3557274A1 (en) 2018-04-19 2019-10-23 Koninklijke Philips N.V. Automatic artifact detection and pulse sequence modification in magnetic resonance imaging
US10878561B2 (en) 2018-05-31 2020-12-29 General Electric Company Automated scanning workflow
JP7337603B2 (ja) * 2018-09-06 2023-09-04 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置
US10796181B2 (en) * 2018-09-18 2020-10-06 GE Precision Healthcare LLC Machine learning based method and system for analyzing image artifacts and imaging system failure

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101034153A (zh) * 2006-03-10 2007-09-12 西门子公司 基于梯度回波序列的磁共振成像方法及设备

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6249595B1 (en) * 1998-01-22 2001-06-19 General Electric Company Iterative reconstruction for EPI
US6265874B1 (en) * 2000-05-23 2001-07-24 Mayo Foundation For Medical Education And Research Autocorrection of MR images using multiple metrics
DE10144931A1 (de) 2001-09-12 2003-04-03 Siemens Ag Vorrichtung zum Bedienen einer technischen Einrichtung, technische Einrichtung, Datenverarbeitungseinrichtung und Rechnerprogramm
US7421140B2 (en) * 2001-11-21 2008-09-02 Shraga Rottem Method and system for enhancing the quality of device images
DE102007022087A1 (de) 2007-05-11 2008-11-13 Siemens Ag Verfahren zur Steuerung der Datenaufnahme beziehungsweise der Datenverarbeitung bei wenigstens einer medizinischen Einrichtung sowie zugehörige medizinische Einrichtung
DE102007043445A1 (de) 2007-09-12 2009-04-09 Siemens Ag Verfahren zur Aufnahme einer Magnetresonanztomographiemesssequenz mit einer Magnetresonanztomographieeinrichtung sowie zugehörige Mangetresonanztomographieeinrichtung
DE102008032007A1 (de) 2008-07-07 2010-02-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Simulation eines MR-Bildes
US8270695B2 (en) * 2008-10-07 2012-09-18 Carestream Health, Inc. Diagnostic image processing with automatic self image quality validation
DE102009054990A1 (de) 2009-12-18 2011-06-22 Siemens Aktiengesellschaft, 80333 Messprotokoll-Optimierung für ein medizintechnisches Gerät

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101034153A (zh) * 2006-03-10 2007-09-12 西门子公司 基于梯度回波序列的磁共振成像方法及设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Automatic Quality Assessment in Structural Brain Magnetic Resonance Imaging;Bénédicte Mortamet et al;《Magnetic Resonance in Medicine》;20090831;第62卷(第2期);摘要、MATERIALS AND METHODS部分、RESULTS部分、DISSCUSSION部分第2段 *
Bénédicte Mortamet et al.Automatic Quality Assessment in Structural Brain Magnetic Resonance Imaging.《Magnetic Resonance in Medicine》.2009,第62卷(第2期),摘要、MATERIALS AND METHODS部分、RESULTS部分、DISSCUSSION部分第2段. *

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