CN103430038A - 没有图像劣化的较快的逐个信道重建的mri方法 - Google Patents

没有图像劣化的较快的逐个信道重建的mri方法 Download PDF

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Abstract

多个线圈元件（18，18’）和对应的接收器（26）限定多个信道，每一个信道承载对应的部分k空间数据集（60，64）。一个或多个处理器（30）：基于所述多个部分k空间数据集来生成（80）第一图像表示（76）；对每一个所述信道生成相对灵敏度地图（82）；对所述第一图像表示（76）与每一个所述相对灵敏度地图（82）进行投影，以生成多个重新产生的k空间数据集（92）；以及对每一个部分k空间数据与所对应的重新产生的k空间数据集进行组合，以生成替代的k空间数据集（96）。将所述替代的k空间数据集重建（100）为多个图像（102），组合（104）所述多个图像（102）来产生最终图像（106）。

Description

没有图像劣化的较快的逐个信道重建的MRI方法
技术领域
本申请涉及磁共振技术。其在并行成像方法中采用的逐个信道（channel-by-channel）重建算法中具有特别的应用。
背景技术
在磁共振（MR）系统中引入多线圈阵列以改善体积线圈和大表面线圈上的信噪比（SNR）已经导致包括于系统中的多个信道接收器的引入。更近地，部分并行成像（PPI）技术的成功正驱动工业发展具有较大数量的接收器信道的MRI系统来使得能够以较高加速度因子和较宽的范围（coverage）来进行并行成像。这些技术使用包含于阵列的分量线圈（component coil）中的空间信息来部分地代替空间编码，大大地减少了成像时间，通常使用梯度来执行空间编码。
具有32个或更多接收器信道的商业MRI系统对于常规临床使用正变得流行。随着信道数量的增大，重建所需的计算时间已经大大增多。对于使用单信道信息的重建算法，诸如部分傅里叶和k-t FOCUSS，重建时间随信道计数线性增多。对于逐个信道PPI重建技术，诸如全局自动校准部分并行采集（Generalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisition，GRAPPA）和数据卷积和组合操作（Data Convolution and CombinationOperation，COCOA），重建时间成平方地增多。从而，利用32信道线圈的重建可以需要的时间是8信道线圈的16倍长，8信道线圈使得实时和高吞吐量成像困难。
为了减少重建时间而不会使最终图像质量显著劣化，已经提出了两种不同组的信道减小技术。通过使用主分量分析（PCA）将原始信道首先线性组合为较小数量的信道，一组技术，信道压缩，减少了重建时间。在那些组合的信道中，具有最大特征值的那些信道用于重建。信道压缩程度受到避免显著信号损失的需求的限制。例如，如果压缩的信道的数量对于32信道心脏线圈小于12，则会牺牲图像质量。
另一组技术使用所有原始信道仅重建一个虚拟复合信道。此组技术包括直接虚拟线圈（Direct Virtual Coil，DVC）重建和合成目标（synthetic target，ST）重建。因为仅重建一个虚拟信道，能够大大减少重建时间。然而，这些技术，DVC和ST，受到缺乏有效地优化相位定义（phase definition）以产生最佳校准信号的技术的影响。没有精确的校准信号，则最终重建能够受到显著的危害或甚至破坏。
本申请提供克服上述问题和其它问题的新的和改善的方法和系统。
发明内容
根据一方面，提供了一种磁共振成像方法。基于多个部分k空间数据集来生成检查区的第一图像表示。每一个数据与至少一个信道关联。对多个线圈元件中的每一个线圈元件生成相对灵敏度地图，每一个线圈元件与至少一个信道关联。对所述第一图像表示和每一个相对灵敏度地图进行投影以生成多个重新产生的k空间数据集。每一个重新产生的k空间数据集与一个所述部分k空间数据集对应。对每一个所述部分k空间数据集与所对应的重新产生的k空间数据集进行组合以生成替代的k空间数据集。
根据另一方面一种计算机可读介质承载用于控制一个或多个处理器来执行前述段落的方法的软件。
根据另一方面，一种磁共振成像系统，包括多个线圈元件和对应的接收器，所述多个线圈元件和所述对应的接收器限定多个信道。在磁共振成像序列期间生成的来自所述信道的数据构成多个部分k空间数据集。一个或多个处理器被编程为基于所述多个部分k空间数据集来生成检查区的第一图像表示。对每一个所述信道生成相对灵敏度地图。对所述第一图像表示与每一个所述相对灵敏度地图进行投影以生成对应的多个重新产生的k空间数据集。对每一个部分k空间数据集与所对应的重新产生的k空间数据集进行组合以生成替代的k空间数据集。
根据另一方面，一种生成多个原始信道的部分k空间数据的图像重建系统包括一个或多个处理器。所述一个或多个处理器被编程为将所述多个原始信道的k空间数据压缩到较小数量的压缩信道中。将逐个信道重建算法施加至一个或多个所压缩的信道的所述部分k空间数据，以生成虚拟线圈图像。计算所述原始或压缩信道中的每一个的相对灵敏度地图。使用所述相对灵敏度地图来对所述虚拟复合图像线圈进行投影，以生成与每一个原始或压缩信道对应的重新产生的灵敏度地图。将来自每一个所述原始或压缩信道的所述部分k空间数据的所采集的数据插入到每一个所述对应的重新产生的k空间数据集中，以生成替代的k空间数据集。重建并组合所述重新产生的k空间数据集，以产生最终图像。
一个优点在于减少了重建时间。
另一优点在于减小了部分并行成像技术中的图像劣化。
在阅读并理解了以下具体实施方式时，本领域技术人员将是理解本发明的进一步的优点。
附图说明
本发明可以采取各种部件和部件的布置以及各种步骤和步骤的布置的形式。图仅是为示例优选实施例的目的，而不应视为限制本发明。
图1是磁共振系统的图解示例；
图2是处理图像重建过程的流程图；以及
图3是示例运动校正过程的流程图。
具体实施方式
参照图1，磁共振成像系统10包括主磁体12，主磁体12生成穿过检查区14的时间上均匀的B0场。主磁体能够是环或孔类型的磁体、C形开口磁体、其它设计的开口磁体、等。与主磁体相邻安置的梯度磁场线圈16用于沿相对于B0磁场选择的轴生成磁场梯度。
射频（RF）线圈阵列，诸如整体射频线圈，与检查区相邻安置。RF线圈阵列包括多个单独的RF线圈元件18，或可以是具有通过端环RF线圈结构互连的多个元件18的鸟笼类型线圈。RF线圈阵列生成用于在受试者的配向偶极子中激发磁共振的射频脉冲。在一些实施例中，射频线圈组件18也用于探测从成像区发出的磁共振信号。在其它实施例中，除整体RF线圈外，或代替整体RF线圈，设置了局部或表面RF线圈18’，用于磁共振信号的更敏感的局部的空间编码、激发和接收。单独的RF线圈18一起能够用作单个线圈、用作多个独立的线圈元件、用作诸如并行传输系统的阵列、或组合。
扫描控制器20控制梯度控制器22，梯度控制器22使得梯度线圈对成像区施加选择的相位编码梯度，这对于选择的磁共振成像或分光术序列可能是合适的。扫描控制器20还控制RF发送器24，RF发送器24使得整体或局部RF线圈生成磁共振激发和操纵B1脉冲。扫描控制器还控制RF接收器26，RF接收器26连接至RF线圈18，和/或放置在检查区14内的专用接收线圈18’，以接收来自RF线圈18和/或专用接收线圈18’的磁共振信号。在并行系统中，RF接收器26包括多个接收器或具有多个接收信道的单个接收器，每一个接收信道操作地连接至组件的至少一个对应的线圈元件18。例如，具有35个发送器的32个线圈元件能够提供32个发送信道并且具有32个对应的接收器的32个线圈能够限定32个接收信道。
来自接收器信道的接收的数据临时存储在数据缓冲器28中，并由磁共振数据处理器30处理。磁共振数据处理器能够执行本领域已知的各种功能，包括图像重建、磁共振分光术处理、导管或介入仪器定位、等。重建的磁共振图像、分光术读数、介入仪器位置信息、以及其它处理的MR数据显示在图形用户界面32上。图形用户界面32也包括用户输入设备，临床医生能够使用该用户输入设备来控制扫描控制器20，以选择扫描序列和协议等。
已经发展了诸如k-t聚焦欠定系统解算器（k-t FOCal UnderdeterminedSystem Solver，k-t FOCUSS）的单信道和诸如全局自动校准部分并行采集（GRAPPA）和数据卷积和组合操作（COCOA）、直接虚拟线圈（DVC）、合成目标（ST）、基于连续卷积操作（BOSCO）的并行重建、等的逐个信道重建技术，来提高并行成像（PI）和部分并行成像（PPI）技术的速度。该技术涉及以包含于RF线圈阵列中的空间信息，例如每一个线圈元件18的诸如被并入到接收的MR信号中的位置、取向、大小和形状的特性，来代替典型地由梯度控制器22与梯度线圈16确定的空间编码的信息。
在部分并行成像技术中，与常规并行采集相比，仅相位的部分对采集的线进行编码。将提到的重建技术之一施加于采集的数据集来重建丢失的数据，导致全k空间数据集并且从而全FOV图像。利用这些PI和PPI重建技术和其它技术的问题是，随着RF接收器26信道的数量增大，重建时间也增多。在诸如k-t FOCUSS的单信道技术中，重建时间随每一个信道计数线性增多。对于诸如GRAPPA和COCOA的逐个信道技术，重建时间平方地增多。例如，32信道线圈阵列可以花费的时间是8信道线圈阵列的16倍长。
磁共振数据处理器30包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器被编程为执行结合图2描述的方法。更一般地阐述，磁共振数据处理器30包括信道压缩单元40，信道压缩单元40压缩或组合一些或全部接收信道以减小待重建的信道的数量，这减少处理时间。然而，图像或信道压缩单元产生的潜在的数据典型地易受到误差或伪影的影响。相对灵敏度地图生成器42确定指示每一个接收信道的相对灵敏度的相对灵敏度地图。通过使用自动校准信号（ACS），这能够受到促进，自动校准信号（ACS）典型地是利用灵敏度地图生成的。例如，在一些重建技术中，直流或DC分量能够用作用于生成相对灵敏度地图的基础。相对灵敏度地图由数据校正/扩展单元44使用，数据校正/扩展单元44使用相对灵敏度地图来校正来自信道压缩单元的k空间或图像空间数据，以校正压缩过程中的信息损失，例如通过以原始未压缩数据代替丢失的数据点。例如，数据校正/扩展单元能够将来自信道压缩单元的减小的信道数量扩展回原始接收信道的数量或至少较大的接收信道数量。最终重建单元46将校正/扩展数据重建为存储在图像存储器48中的图像表示。
参照图2，在60处接收原始N个信道的数据，例如N＝32，并且由主分量分析（PCA）单元、例程、或模块来处理原始N个信道的数据，以生成N’个信道的组合数据64，例如N’＝24。单元、例程、或模块66选择信道的子集。例如，选择具有最大特征值的M个信道。例如，能够将原始32个信道减少至12个信道、6个信道，以及在一些实施例中，甚至减小至1个信道。这导致M个部分k空间源信道68。能够将M个部分k空间源信道视为来自虚拟复合线圈的输入。
由多信道重建单元、例程、或模块70来实施k-t FOCUSS或GRAPPA或其它部分并行重建技术。并行重建单元、例程、或模块70包括单元、例程、或模块72，该单元、例程、或模块72对来自M个源信道的数据进行组合、内插和外推，以产生全k空间数据集。由重建单元、例程、或模块74将全k空间数据集重建为M’个全图像76。M’能够与M相同或，对于两级压缩，M’能够小于M。例如，能够将32个原始接收信道压缩为12个源信道并重建为8个信道或8个图像，以减少数据处理时间。例如，能够减小k空间数据线的数量和/或每一个k空间数据线中的数据点的数量，以减小数学操作的数量。
计算单元、例程、或模块80生成用于N’个组合数据信道的相对灵敏度地图。能够根据先前在对每一个线圈元件的安装期间生成的灵敏度地图，使用每一个灵敏度地图的DC分量作为确定N个相对灵敏度地图82的参考点，来计算相对灵敏度地图。在替代实施例中，根据原始N个信道生成N个相对灵敏度地图。
傅里叶变换/投影仪单元、例程、或模块90将N’个相对灵敏度地图用于由N’个相对灵敏度地图82中的每一个逐点相乘的M’个全图像的傅里叶变换，来生成对应于N’个信道的N’个重新产生的k空间数据集92。组合单元、例程、或模块94将N’个组合数据集或信道中的每一个与重新产生的N’个数据集中的对应的一个组合。更具体地，在每一个重新产生的k空间数据集92中，实际上从对应的信道可用的数据值替代对应的重新产生的数据值。在一些实例中，重新产生的k空间数据集可能丢失。以此方式，生成N’个替代的全k空间数据集96。
重建单元、例程、或模块100重建N’个替代的k空间数据集中的每一个以生成N’个部分图像。图像组合单元、例程、或模块104组合N’个k空间图像以生成全图像106。
参照图3，如果一些k空间信号有运动伪影，则相对灵敏度地图也可以具有伪影。相应地，使用运动校正技术是有利的。利用主分量分析单元、例程、或模块62来处理原始N个信道的数据60，以生成N’个信道的组合数据64’。替代地，N’个组合信道用作开始点。
单元、例程、或模块110选择组合信道中的具有最大特征值的p个信道，即具有大多数运动伪影的信道，来生成具有大的特征值的P个源信道112。COCOA单元、例程、或模块114施加使用逐个信道k空间卷积的数据卷积或组合操作运动补偿技术来生成P个运动校正的k空间数据集116。同时，具有较小特征向量的N’-P个信道118具有较少的运动伪影并具有不可靠的相对灵敏度地图，并且因此没有进行运动校正。组合单元、例程、或模块120将P个运动校正的信道116与具有较小特征向量的N’-P个信道进行组合以生成N’个信道122。能够在最终的重建（100）中直接使用具有最低特征值的这些组合信道，而无需额外的处理（120）。
单元、例程或模块124执行图2的方法。单元、例程或模块124执行信道组合以将大多数信息压缩到少数信道中。使用一个或少数压缩的信道来产生虚拟线圈，组合信道的数量由线圈几何结构和感兴趣的区决定。施加逐个信道重建算法来逐个压缩信道，以构成虚拟线圈。将这些压缩的信道的重建组合到一起来产生虚拟复合线圈全图像76。计算单独的信道的相对灵敏度地图82。对每一个单独的信道，将虚拟复合线圈图像76的重建傅里叶变换和背投影90到k空间中，以将所有采集的数据插入94到重新产生的k空间数据集92中。最终图像106是从所有信道重建的图像102的组合104。
已经参照优选实施例描述了本发明。在阅读和理解前述详细描述时，其它人可以进行修改和更改。意图将本发明视为包括所有这些修改和更改，只要它们在所附权利要求或其等同所在的范围内就行。

Claims (20)

1.一种用于磁共振成像的方法，包括：
基于多个部分k空间数据集（60，64）来生成（62，64）检查区（14）的第一图像表示（76），每一个数据集与至少一个信道关联；
对多个线圈元件（18）中的每一个线圈元件生成（80）相对灵敏度地图（82），每一个线圈元件与至少一个信道关联；
对所述第一图像表示（76）和每一个相对灵敏度地图（82）进行投影（90），以生成多个重新产生的k空间数据集（92），每一个生成的重新产生的k空间数据集与一个部分k空间数据集对应；以及
对每一个部分k空间数据集（60，64）与所对应的重新产生的k空间数据集（92）进行组合（94），以生成替代的k空间数据集（96）。
2.根据权利要求2所述的方法，还包括：
将每一个替代的k空间数据集（96）重建（100）为所述检查区（14）的部分图像表示（102）；以及
将所述部分图像表示（102）组合（104）为体积表示（106）。
3.根据权利要求1和2中的任一项所述的方法，其中，生成所述第一图像表示的步骤包括：
将所述多个部分数据集压缩（62，66）为至少一个压缩的部分数据集（68）；
将所述至少一个压缩的部分数据集（68）重建（70）为所述第一图像表示（76）。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于主分量分析（62）来将所述多个部分数据集（62）压缩为所述至少一个部分数据集（64）。
5.根据权利要求3和4中的任一项所述的方法，其中，将所述多个部分数据集压缩为一个以上的部分数据集，并且所述重建基于逐个信道部分并行成像算法。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，其中，所述相对灵敏度地图（80）是对每一个线圈元件计算的灵敏度地图并且是根据自动校准信号计算的，所述自动校准信号是在所述第一图像表示的重建或用以生成所述灵敏度地图的预扫描期间生成的。
7.根据权利要求1-6中的任一项所述的方法，其中，对所述部分k空间数据集与所述重新产生的k空间数据集进行组合（94）包括以来自所述部分k空间数据集的实际收集的数据替代所述重新产生的数据集中的对应的或丢失的数据。
8.根据权利要求1-7中的任一项所述的方法，其中，生成所述第一图像表示（76）包括：
对所述部分k空间数据集执行主分量分析来生成组合的部分k空间数据集；
选择（66）所述组合的部分k空间数据集的具有最大特征值的子集（68）；
使用部分并行图像重建技术来将组合的部分k空间数据集的所述子集（68）重建（70）为所述第一图像表示。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，选择组合的部分k空间数据集的具有最大特征值的子集的步骤包括：
选择（118）所述组合的部分k空间数据集的具有最小特征值的子集；以及
对组合的部分k空间数据集的具有最大特征值的所选择的子集执行运动校正（114）；以及
对组合的部分k空间数据集的运动校正的子集（116）与所述组合的部分k空间数据集的具有最小特征值的所述子集进行组合（120）。
10.一种磁共振成像系统，包括：
多个RF线圈元件；
多个RF发送器；
多个RF接收器，每一个RF接收器与所述线圈元件（18，18’）之一连接；
梯度磁场线圈（16）；
梯度线圈控制器（22）；
磁共振扫描控制器（20），其控制所述RF发送器（24）、所述RF接收器（26）、以及所述梯度控制器（22），以生成多个部分k空间数据集（60），每一个数据集与由对应对RF线圈元件和RF接收器限定的至少一个信道关联；以及
计算机处理器，被编程有根据权利要求1-9中的任一项所述的方法。
11.一种磁共振成像系统，包括：
多个线圈元件（18，18’）和对应的接收器（26），所述多个线圈元件（18，18’）和所述对应的接收器（26）限定多个信道，在所述磁共振成像序列期间来自所述信道的数据构成多个k空间数据集（60）；
一个或多个处理器（30），被编程为：
基于所述多个k空间数据集（60）来生成检查区（14）的第一图像表示（76）；
对每一个所述信道生成相对灵敏度地图（82）；
对所述第一图像表示（76）与每一个所述相对灵敏度地图进行投影，以生成对应的多个重新产生的k空间数据集（92）；以及
对每一个部分k空间数据集（60）与所对应的重新产生的k空间数据集（62）进行组合，以生成替代的k空间数据集（96）。
12.根据权利要求11所述的装置，还包括：
将每一个替代的k空间数据集（96）重建（100）为所述检查区（14）的部分图像表示（102）；以及
将所述部分图像表示（102）组合（104）为体积表示（106）。
13.根据权利要求11和12中的任一项所述的装置，其中，生成所述第一图像表示的步骤包括：
将所述多个部分数据集压缩（62，66）为至少一个压缩的部分数据集（68）；
将所述至少一个压缩的部分数据集（68）重建（70）为所述第一图像表示（76）。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，基于主分量分析（62）来将所述多个部分数据集（60）压缩为所述至少一个部分数据集（64）。
15.根据权利要求13和14中的任一项所述的装置，其中，将所述多个部分数据集压缩为一个以上的部分数据集，并且所述重建基于逐个信道部分并行成像算法。
16.根据权利要求11-15中的任一项所述的装置，其中，所述相对灵敏度地图（80）是对每一个线圈元件计算的灵敏度地图并且是根据自动校准信号计算的，所述自动校准信号是在所述第一图像表示的重建或用以生成所述灵敏度地图的预扫描期间生成的。
17.根据权利要求11-16中的任一项所述的装置，其中，对所述部分k空间数据集与所述重新产生的k空间数据集进行组合（94）包括以来自所述部分k空间数据集的实际收集的数据替代所述重新产生的数据集中的对应的或丢失的数据。
18.根据权利要求11-17中的任一项所述的装置，其中，生成所述第一图像表示（76）包括：
对所述部分k空间数据集执行主分量分析，以生成组合的部分k空间数据集；
选择（66）所述组合的部分k空间数据集的具有最大特征值的子集（68，110）；
使用部分并行图像重建技术来将组合的部分k空间数据集的所述子集（68）重建（70）为所述第一图像表示。
19.根据权利要求18所述的装置，其中，选择组合的部分k空间数据集的具有最大特征值的子集的步骤包括：
选择（118）所述组合的部分k空间数据集的具有最小特征值的子集；以及
对组合的部分k空间数据集的所选择的具有最大特征值的子集执行运动校正（114）；以及
将组合的部分k空间数据集的运动校正的子集（116）与所述组合的部分k空间数据集的具有最小特征值的所述子集进行组合（120）。
20.在生成多个信道的部分k空间数据的图像重建系统中，一个或多个处理器被编程为：
将所述部分k空间数据集压缩到较小数量的信道中；
根据一个或多个所压缩的信道来生成虚拟线圈图像；
将逐个信道重建算法施加至所压缩的信道的k空间数据值，以生成虚拟线圈图像；
计算所述原始信道的相对灵敏度地图；
使用所述相对灵敏度地图来对所述虚拟复合线圈图像进行投影，以生成与每一个原始信道对应的重新产生的灵敏度地图；
将来自所述部分k空间数据集的所采集的数据插入到每一个所述对应的重新产生的k空间数据集中，以生成替代的k空间数据集；以及
重建并组合所述多个重新产生的k空间数据集。
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