CN102707251B - 计算space序列信号的方法和系统及主动脉信号的采集方法 - Google Patents

Abstract

一种SPACE序列信号的计算方法，包括以下步骤：将血流速度设为层流分布；根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位；计算SPACE序列的旋转矩阵；根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵；根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程；根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算每一流层的信号强度并求平均获取血流的信号强度。将血流速度设为层流分布，根据布洛赫方程计算得到的血流速度-MRI信号强度分布与实验数据能够得到更好的吻合，计算结果更加精确。此外，还提供了一种SPACE序列信号的计算系统和一种根据精确计算SPACE序列信号的方法来拟合主动脉血流信号并进行采样的方法，便于优化序列参数。

Description

计算SPACE序列信号的方法和系统及主动脉信号的采集方法

技术领域

本发明涉及磁共振技术，尤其涉及计算SPACE序列信号的方法和系统及主动脉信号的采集方法。

背景技术

传统上利用经食道超声心动图（Transesophageal echocardiography，TEE）的方法对主动脉斑块特性进行研究。该方法将超声探头经过口腔放到病人的食道里，以近距离检测大动脉，特别是大动脉弓的斑块，从而可以探测到斑块的大小，及它是否随血流移动，但是TEE技术的创伤性可能对病人带来风险。随着MRI技术的发展，大家已经可以使用对人体没有损害的MRI技术对血管斑块进行研究。斑块定性需要T1加权和T2加权的图像，使用T1加权的SPACE（sampling perfection with application-optimized contrasts by using different flipangle evolutions，根据不同翻转角演化优化对比度的完善采样）三维快速自旋回波成像技术能够在十几分钟内采集到高分辨率的三维T1加权的图像。

T1加权NAV-SPACE序列的图像质量因人而异，把T1加权NAV-SPACE序列用在不同的人上，图像的质量可以完全不一样。现有的使用T1加权NAV-SPACE序列和相同的成像参数采集不同的志愿者的主动脉血管图像的清晰程度却有很大的差别。T1加权NAV-SPACE序列采集不同志愿者图像质量的差别源于该序列的运动敏感特性。在主动脉MRI图像中，为了辨别血管壁和斑块，血管壁与血流之间的信号对比度是越高越好。T1加权NAV-SPACE本身具有运动敏感特性（motion sensitivity），移动物体的磁共振信号会因此发生散相，在图像中表现为低信号甚至无信号。T1加权NAV-SPACE序列的运动敏感特性可以用于抑制血流信号，它可以令图像产生“黑血”效果，但同时由于主动脉血管壁随心跳移动，该特性也会使主动脉血管壁的信号散失。由于每个人心脏生理情况（收缩期、主动脉血流、主动脉弓的移动等）都不一样，T1加权NAV-SPACE图像的质量也就因人而异。一般的情形，血管壁的散相程度是远不及血管内的血流的散相程度，所以应当在血流信号最暗的时候采集血流信号。通过模拟的方法根据血流的速度预先拟合出血流的信号强度，在采集的时候便可以采集到清楚的MRI图像，由于实际中的主动脉中的血流的信号最暗点持续的时间只有几十毫秒，这需要对SPACE序列的信号强度进行精确的计算，从而选择采集时间采集数据。但是，现有的计算SPACE序列的信号强度的方法与实际测量的结果有很大的差距。

发明内容

基于此，有必要提供一种精确计算SPACE序列信号的方法和系统，此外，还有必要提供一种根据精确计算SPACE序列信号的方法而进行的主动脉信号的采集方法。

一种SPACE序列信号的计算方法，该方法用于计算主动脉血流信号，包括以下步骤：将所述血流速度设为层流分布；根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位；计算SPACE序列的旋转矩阵；根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵；根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程；根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均获取血流的信号强度。

在其中的一个实施例中，所述层流分布的血流速度沿血管的中轴线呈抛物线分布。

在其中的一个实施例中，所述累计的相位为：其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，x₀为常数，n为整数。

一种SPACE序列信号的计算系统，该系统用于计算主动脉血流信号，包括：速度分布设置模块、相位计算模块、弛豫矩阵计算模块、旋转矩阵计算模块、磁化矢量演进计算模块和信号强度计算模块。所述速度分布设置模块用于将所述血流速度设为层流分布；所述相位计算模块用于根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位；所述旋转矩阵计算模块用于计算SPACE序列的旋转矩阵；所述弛豫矩阵计算模块用于根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵；所述磁化矢量演进计算模块用于根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程；所述信号强度计算模块用于根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均获取血流的信号强度。

在其中的一个实施例中，所述层流分布的血流速度沿血管的中轴线呈抛物线分布。

在其中的一个实施例中，所述相位计算模块计算得到的累计相位为其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，x₀为常数，n为整数。

一种根据计算SPACE序列信号采集主动脉信号的方法，包括以下步骤：采集主动脉的待测区域的时间-血流速度分布；将所述血流速度设为层流分布；根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位；计算SPACE序列的旋转矩阵；根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵；根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程；根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均并根据所述时间-血流速度分布获取所述待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布；根据所述主动脉的待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布选取采集时刻并采集主动脉血流信号。

在其中的一个实施例中，采集时刻被定在血流信号被抑制的最好的心跳收缩期内。

根据血流速度的层流分布方式，上述计算SPACE序列信号的方法和系统使用布洛赫方程计算每层流体的信号强度并求平均，获得待测区域的速度-血流信号强度分布，所述速度-血流信号强度分布与实验数据能够得到吻合，符合实际测量的结果，根据上述精确计算SPACE序列信号的方法而进行的主动脉信号采集方法能够采集到清晰的主动脉图像。

附图说明

图1为一个实施例中的计算SPACE序列信号的流程图；

图2为一个实施例中的血流速度的抛物线分布的模型示意图；

图3为一个实施例中的根据布洛赫方程计算SPACE序列的信号强度的示意图；

图4a为一个实施例中的现有的水膜实验的速度-信号强度分布和使用血流速度分布的平流模型计算得到的血流速度-信号强度分布；

图4b为一个实施例中的现有的水膜实验的速度-信号强度分布和使用血流速度分布的层流模型计算得到的血流速度-信号强度分布；

图5为一个实施例中的SPACE序列信号计算系统的结构示意图；

图6a、图6b和图6c分别为现有的使用参数相同的T1加权的SPACE序列测得的三个健康志愿者的主动脉黑血图像；

图7为一个实施例中的根据计算SPACE序列信号的方法获取主动脉血流信号的流程图；

图8为一个实施例中采集到的主动脉的时间-血流速度分布和模拟得到相应的时间-血流信号强度分布；

图9为一个实施例中的将ECG触发技术和呼吸导航门控技术运用到T1加权SPACE序列获取主动脉MRI图像的示意图；

图10a为使用SPACE序列采集主动脉在心跳舒张期的MRI图像；

图10b为使用SPACE序列采集主动脉在心跳收缩期的MRI图像。

具体实施方式

TSE（turbo spin echo，快速自旋回波）技术相对于普通的自旋回波技术的采样速率已经有所提高，但将其应用到三维成像时，其扫描时间仍可能长达几十分钟，在临床上难以接受。TSE采集效率的限制主要在于：1、回波链不能太长。2、射频能量吸收率很高，尤其是在高场，例如3T系统上。2004年，美国维吉利亚大学的研究人员首先在西门子系统上实现了SPACE三维快速自旋回波成像技术，通过在回聚脉冲中使用可变翻转角的设计成功解决了TSE留下来的难题。

在一个实施例中，如图1所示，一种SPACE序列信号的计算方法，该方法用于计算主动脉血流信号，包括如下步骤：

S101：将血流速度设为层流分布。

在一般的管流中，速度在中间是最大的，由于流体具有粘度，速度会从管的中轴线沿管壁的方向递减，速度在管壁的部分为零，当管内的速度大于一定值的时候，速度沿管的轴线就会出现抛物线分布。在一个实施例中，在血流速度分布的层流模型中，血管被当作普通的管子，血管内的速度分布沿血管的轴线呈抛物线分布：如图2所示，其中x方向为血流的流动方向，而y方向垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的轴线上。

S102：根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位。

横向的磁化强度能够在脉冲之间积累相位，相邻脉冲积累的相位为：其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，为血流的流动方向。对于静止的物体，是常数，相邻脉冲之间积累的相位是常数，而且已经回聚。在一个实施例中，对于运动的物体，累计的相位还必须要加上与运动相关的项，相邻回波累计的相位为其中τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，是常数，n为整数。

S103：计算SPACE序列的旋转矩阵。

在一个实施例中，自旋磁化矢量绕x轴顺时针旋转时，旋转矩阵表达式为：

$R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos {\mathrm{\α}}_n& \sin {\mathrm{\α}}_n\\ 0& -\sin {\mathrm{\α}}_n& \cos {\mathrm{\α}}_n\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度。自旋磁化矢量受到脉冲的作用在数学上表现为一个旋转矩阵作用于该磁化矢量。

S104：根据累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵。

在一个实施例中，SPACE序列的弛豫矩阵的表达式为：

$D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right]---\left(4\right)$

α_n脉冲作用于磁化矢量后，磁化矢量偏转了α_n角，随后的过程中，磁化矢量恢复到作用前的状态，恢复的过程可以使用弛豫矩阵来表示，其中累计相位血流速度沿血管的中轴线呈抛物线分布其中x沿血流的流动方向，y垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的中轴线上。

S105：根据旋转矩阵和弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程。

利用旋转矩阵和弛豫矩阵，可以描述磁化矢量的演化过程：

${\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)=R_x\left(\mathrm{\θ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{-}\left(n\right)---\left(5\right)$

${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}---\left(6\right)$

具体计算过程如图3所示：当经过第一个90°脉冲时，纵向磁化矢量被打到xy平面经过时间τ，利用公式(6)，演化为这时受到翻转角α^x(1)的作用，利用公式(5)，得到磁化矢量再经过时间τ，利用公式(6)，便可求得第一个回波对应的磁化矢量依次类推可以得到以后回波对应的磁化矢量

S106：根据自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均获取血流的信号强度。

SPACE序列的第n个回波的强度在一个实施例中，对于层流模型，每一流层内的速度都相等，即相当于一个平流，把每一层计算得到的信号相互叠加求平均可以获得测量的体素的信号强度。具体的，根据式(1)计算得到的平均信号强度如图4b中的虚线所示，从上到下的虚线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。图4b中的实线为Storey P.等人2010年发表在《MAGN RESON MED.》杂志上的水膜的实验数据，从上到下的实线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。当血流速度分布为平流模型，即将血管内的血流速度设为常数，根据布洛赫方程计算得到的血流速度-MRI信号强度分布的结果如图4a中的虚线所示，从上到下的虚线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。图4a中的实线与图4b中的实线相同，均为Storey P.等人2010年发表在《MAGN RESON MED.》杂志上的水膜实验的数据，从上到下的实线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。上述计算血流信号强度时采用的参数为：TE/TR＝100/1400ms，矩阵大小：70*256，分辨率：4.0*1.4*1.0mm，回波链长：200ms，回波间距：τ＝2.8ms，管内径：a＝0.8cm。

从图4a和图4b可以看出，血流速度越大，血流的MRI信号强度越小。在血管中使用血流速度分布的层流模型，根据布洛赫方程计算得到血流的速度-MRI信号强度分布与实验测得的数据吻合程度要好于使用血流速度的平流模型计算得到的结果，特别是在速度比较大的时候，使用血流速度的平流模型计算得到的血流速度-MRI信号强度的分布与实验数据有很大的差别。

在一个实施例中，如图5所示，一种SPACE序列信号的计算系统，该系统用于计算主动脉血流的SPACE序列的信号，包括速度分布设置模块100、相位计算模块200、旋转矩阵计算模块300、弛豫矩阵计算模块400、磁化矢量演进计算模块500和信号强度计算模块600。

速度分布设置模块100，用于将血流速度设为层流分布。

在一个实施例中，速度分布设置模块100将血流速度设为沿血管的中轴线呈抛物线分布。速度的大小为如图2所示，其中x方向为血流的流动方向，而y方向垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的轴线上。

相位计算模块200，用于根据层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位。

在一个实施例中，相位计算模块200计算得到SPACE序列在nτ至(n+1)τ时间内的累计相位其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，为血流的流动方向，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，是常数，n为整数。

旋转矩阵计算模块300，用于计算SPACE序列的旋转矩阵。

在一个实施例中，自旋磁化矢量绕x轴顺时针旋转时，矩阵计算模块300计算得到SPACE序列的旋转矩阵：

$R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos {\mathrm{\α}}_n& \sin {\mathrm{\α}}_n\\ 0& -\sin {\mathrm{\α}}_n& \cos {\mathrm{\α}}_n\end{array}\right]$

其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度。自旋磁化矢量受到脉冲的作用在数学上表现为一个旋转矩阵作用于该磁化矢量。

弛豫矩阵计算模块400，用于根据累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵

在一个实施例中，弛豫矩阵计算模块400计算得到SPACE序列的弛豫矩阵为：

$D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right]$

其中累计相位血流速度沿血管的中轴线呈抛物线分布x为血流的流动方向，y垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的中轴线上。

磁化矢量演进计算模块500，用于根据旋转矩阵和弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程。

在一个实施例中，磁化矢量演进计算模块500利用旋转矩阵和弛豫矩阵描述磁化矢量的演化过程为：

${\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)=R_x\left(\mathrm{\θ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{-}\left(n\right)---\left(7\right)$

${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}---\left(8\right)$

当经过第一个90°脉冲时，纵向磁化矢量被打到xy平面经过时间τ，利用公式（8），演化为这时受到翻转角α^x(1)的作用，利用公式（7），得到磁化矢量再经过时间τ，利用公式（8），便可求得第一个回波对应的磁化矢量依次类推可以得到以后的回波对应的磁化矢量

信号强度计算模块600，用于根据自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均获取血流的信号强度。

信号强度计算模块600计算SPACE序列的第n个回波的强度为在一个实施例中，将抛物线速度分布的每一流层的速度都当作是一个常数，信号强度计算模块600求得每一流层的信号强度，然后将每一层的信号强度求平均，计算得到血流信号的强度随血流速度的增大而减小，具体的结果如图4b中的虚线所示，从上到下的虚线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。当速度分布设置模块100将血流的速度设为平流模型时，信号强度计算模块600计算得到SPACE序列的血流速度-信号强度如图4a中的虚线所示，从上到下的虚线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。图4a和图4b中的实线均为Storey P.等人2010年发表在《MAGN RESON MED.》杂志上的水膜实验的数据，从上到下的实线对应的翻转角分别为180°、90°和60°。上述SPACE序列信号的计算系统计算血流信号强度时采用的参数为：TE/TR＝100/1400ms，矩阵大小：70*256，分辨率：4.0*1.4*1.0mm，回波链长：200ms，回波间距：τ＝2.8ms，管内径：a＝0.8cm。

SPACE序列运动敏感性的一个体现是使用相同参数的SPACE序列采集不同人的主动脉会得到不同的结果。图6a、图6b和图6c分别为背景技术中的三个健康志愿者的主动脉黑血图像。这三幅图像虽然都使用了T1加权NAV-SPACE序列和相同的成像参数，但是图像质量存在差异，图6a和6b的质量较好，图6b和6c中沿降血管壁的信号丢失，其中图6c中的连通到大脑的血管也看不清。可见T1加权NAV-SPACE这一成像技术当前还存在一定的挑战。一个解决的办法是通过对SPACE序列的时间-MRI信号强度分布进行精确的计算，从而可以在MRI图像最清晰的时候采集图像。

在一个实施例中，如图7所示，一种根据精确计算SPACE序列信号获取主动脉血流信号的方法，包括以下步骤：

S201：采集主动脉的待测区域的时间-血流速度分布。

在一个实施例中，采集到一个志愿者主动脉血流的时间-速度分布如图8中的叉线所示。具体的，待测区域为整个血管的横截面区域，图8中的叉线所示的速度为待测位置的速度，具体的待测位置为待测区域的中间点。血流的速度在心脏收缩期（0-400ms）内呈脉冲状分布。血流的速度脉冲的峰值持续的时间在60ms左右，在心脏的舒张期，血流的速度非常小，几乎为零。

S202：将血流速度设为层流分布。

在一个实施例中，由于主动脉的血流速度很大，单位体素内的速度的差别就越大，使用平流模型对采集的血流速度进行近似，必然会导致很大的误差。通过建立血流速度的层流模型，对血流速度进行抛物线近似可以计算得到符合实际测量结果的速度-信号强度分布。

S203：根据层流分布血流速度计算SPACE序列的累计相位。

在一个实施例中，计算得到SPACE序列的相邻回波的累计相位其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，x₀为常数，n为整数。

S204：计算SPACE序列的旋转矩阵。

在一个实施例中，自旋磁化矢量绕x轴顺时针旋转时，SPACE序列的旋转矩阵表达式为：

$R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos {\mathrm{\α}}_n& \sin {\mathrm{\α}}_n\\ 0& -\sin {\mathrm{\α}}_n& \cos {\mathrm{\α}}_n\end{array}\right]$

其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度。自旋磁化矢量受到脉冲的作用在数学上表现为一个旋转矩阵作用于该磁化矢量。

S205：根据累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵。

在一个实施例中，SPACE序列的弛豫矩阵的表达式为：

$D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right]$

α_n脉冲作用于磁化矢量后，磁化矢量偏转了α_n角，随后的过程中，磁化矢量恢复到作用前的状态，恢复的过程可以使用弛豫矩阵来表示，其中累计相位血流速度沿血管的中轴线呈抛物线分布其中x沿血流的流动方向，y垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的中轴线上。

S206：根据旋转矩阵和弛豫矩阵计算自旋磁化矢量的演进过程。

在一个实施例中，利用旋转矩阵和弛豫矩阵，可以描述磁化矢量的演化过程：

${\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)=R_x\left(\mathrm{\θ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{-}\left(n\right)---\left(9\right)$

${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}---\left(10\right)$

具体计算过程如图3所示：当经过第一个90°脉冲时，纵向磁化矢量被打到xy平面经过时间τ，利用公式（10），演化为这时受到翻转角α^x(1)的作用，利用公式（9），得到磁化矢量再经过时间τ，利用公式（10），便可求得第一个回波对应的磁化矢量依次类推可以得到以后的回波对应的磁化矢量

S207：根据自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均并根据时间-血流速度分布获取待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布。

SPACE序列的第n个回波的强度在一个实施例中，通过对层流分布的每层流场求信号强度，然后对待测位置的多层流场信号强度求平均便可以得到待测位置内的平均信号强度。根据预先测得的速度计算SPACE序列的回波强度，将第三个回波的幅值作为血流的信号强度，计算得到主动脉待测区域的血流的时间-信号强度的分布如图8中的星号线所示。为了抑制血流，采集到黑血，需要血流的速度足够大，从而血流散相，测得的血流信号衰减到最小。

如图8的叉线所示，在心脏收缩期内血流速度最大，而且持续的时间非常短，这需要对血流的信号强度进行精确的计算从而获得实际的血流速度-信号强度分布。通过使用血流速度的层流模型对主动脉待测位置的血流速度-MRI的信号强度分布进行精确的计算，根据计算的结果进行采样，能够采集到完全散相的血流，从而导致血流的抑制效果最佳。

S208：根据主动脉的待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布选取采集时刻并采集主动脉血流信号。

在一个实施例中，为了能够消除运动伪影，将ECG触发（ECG trigger）和呼吸导航门控（respiratory gating）技术运用到T1加权的SPACE序列上，具体的采样的示意图见图9。根据时间-主动脉血流速度分布，对SPACE序列的时间-信号强度分布的模拟结果如图8中的星号线所示。在心脏的收缩期内，血流的信号强度急剧的减小然后上升，整个持续的时间只有300ms左右，而信号最暗点持续的时间更短。在心脏的舒张期内，信号的强度维持在高值，其大小变化很小。为了能够抑制血流，需要在血流信号最暗的时候采集，这样才能够获得血流和血管壁对比度大的信号。在一个具体的实施例中，调节SPACE序列中与采集时刻相关的参数TD（Time Delay，时间延迟），获得不同的主动脉的信号强度。将TD设为185ms，T1加权NAV-SPACE序列在心跳的收缩期进行采集，此时，模拟得到的血流信号几乎最暗，采集得到的MRI图像如图10b所示。将TD设为400ms，T1加权NAV-SPACE序列在心跳的舒张期进行采集，采集得到的MRI图像如图10a所示。在图10a中，血流信号没有被抑制导致血管壁和血流信号模糊，不能清楚的分辨出血管壁的信号。在图10b中，血流信号完全散相，血流得到了很好的抑制，可以清楚的分辨出血管壁的信号。

通过采集主动脉的时间-血流速度分布，进而使用层流模型根据布洛赫方程精确的模拟血流的时间-信号强度分布，根据血流的时间-信号强度分布能够获得精确的采集时刻，从而获得清晰的主动脉信号。

上述计算SPACE序列信号的方法和系统，使用血管内的层流速度分布模型，根据布洛赫方程计算每一流层的MRI信号强度，并将每一流层的MRI信号强度求平均获得血流的MRI信号强度，计算结果更加精确，符合实际测量的结果。

通过血管内血流速度分布的层流模型，使用布洛赫方程还可以计算对于不同翻转角模式的SPACE序列的信号，以满足各种临床的需求。

上述根据精确计算SPACE序列信号的方法获取主动脉信号的方法，将主动脉的血流速度设为层流分布，使用布洛赫方程计算每一流层的MRI信号强度，并将每一流层的MRI信号强度求平均获得待测位置的MRI信号强度，从而能够选取精确的采集时刻对血流信号进行采集，使得临床上能够采集到清晰的主动脉图像。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种SPACE序列信号的计算方法，所述计算方法用于计算主动脉血流信号，其特征在于，包括以下步骤：

将血流速度设为抛物线型层流分布，所述抛物线型层流分布的血流速度为其中x方向为血流的流动方向，而y方向垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的轴线上；

根据抛物线型层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位，所述累计相位为其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，是常数，n为整数；

计算SPACE序列的绕x轴顺时针旋转的旋转矩阵，所述旋转矩阵为 $R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& {\cos \mathrm{\α}}_n& {\sin \mathrm{\α}}_n\\ 0& {-\sin \mathrm{\α}}_n& {\cos \mathrm{\α}}_n\end{array}\right],$ 其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度；

根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵，所述弛豫矩阵为 $D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right];$

根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵，利用公式和 ${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}$ 计算自旋磁化矢量 $\stackrel{\→}{M}=[M_x,M_y,M_z]$ 的演进过程；

根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度相互叠加求平均获取测量体素的信号强度。

2.一种SPACE序列信号的计算系统，所述计算系统用于计算主动脉血流信号，其特征在于，包括：

速度分布设置模块，用于将所述血流速度设为抛物线型层流分布，所述抛物线型层流分布的血流速度为其中x方向为血流的流动方向，而y方向垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的轴线上；

相位计算模块，用于根据抛物线型层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位，所述累计相位为其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，是常数，n为整数；

旋转矩阵计算模块，用于计算SPACE序列的绕x轴顺时针旋转的旋转矩阵，所述旋转矩阵为 $R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& {\cos \mathrm{\α}}_n& {\sin \mathrm{\α}}_n\\ 0& {-\sin \mathrm{\α}}_n& {\cos \mathrm{\α}}_n\end{array}\right],$ 其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度；

弛豫矩阵计算模块，用于根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵，所述弛豫矩阵为 $D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right];$

磁化矢量演进计算模块，用于根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵，利用公式 ${\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)=R_x\left(\mathrm{\θ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{-}\left(n\right)$ 和 ${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}$ 计算自旋磁化矢量 $\stackrel{\→}{M}=[M_x,M_y,M_z]$ 的演进过程；

信号强度计算模块，用于根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均获取血流的信号强度。

3.一种根据权利要求1的所述方法采集主动脉信号的方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集主动脉的待测区域的时间-血流速度分布；

将所述血流速度设为抛物线型层流分布，所述抛物线型层流分布的血流速度为其中x方向为血流的流动方向，而y方向垂直于血流的流动方向，xy坐标的原点设在血管的轴线上；

根据抛物线型层流分布的血流速度计算SPACE序列的累计相位，所述累计相位为其中γ是旋磁比，A_G是梯度力矩，τ是回波间距，为血管中沿血流方向的血流速度，是常数，n为整数；

计算SPACE序列的绕x轴顺时针旋转的旋转矩阵，所述旋转矩阵为 $R_x\left({\mathrm{\α}}_n\right)=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& {\cos \mathrm{\α}}_n& {\sin \mathrm{\α}}_n\\ 0& {-\sin \mathrm{\α}}_n& {\cos \mathrm{\α}}_n\end{array}\right],$ 其中α_n为脉冲使磁化矢量偏转的角度；

根据所述累计相位计算SPACE序列的弛豫矩阵，所述弛豫矩阵为 $D\left(\mathrm{\τ}\right)=\left[\begin{array}{ccc}{e}^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ -e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\sin {\mathrm{\φ}}_n& e^{-\mathrm{\τ}/T_2}\cos {\mathrm{\φ}}_n& 0\\ 0& 0& e^{-\mathrm{\τ}/T_1}\end{array}\right];$

根据所述旋转矩阵和所述弛豫矩阵，利用公式和 ${\stackrel{\→}{M}}^{-}(n+1)=D\left(\mathrm{\τ}\right){\stackrel{\→}{M}}^{+}\left(n\right)+M_0(1-e^{-\mathrm{\τ}/T_1})\stackrel{\→}{z}$ 计算自旋磁化矢量 $\stackrel{\→}{M}=[M_x,M_y,M_z]$ 的演进过程；

根据所述自旋磁化矢量的演进过程计算层流分布的每层流体的SPACE序列的信号强度，将每层流体的信号强度求平均并根据所述时间-血流速度分布获取所述待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布；

根据所述主动脉的待测区域内的时间-血流MRI信号强度分布选取采集时刻并采集主动脉血流信号。