CN103698732B - 磁共振射频线圈性能评测方法和系统 - Google Patents

磁共振射频线圈性能评测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN103698732B
CN103698732B CN201310687565.7A CN201310687565A CN103698732B CN 103698732 B CN103698732 B CN 103698732B CN 201310687565 A CN201310687565 A CN 201310687565A CN 103698732 B CN103698732 B CN 103698732B
Authority
CN
China
Prior art keywords
coil
frequency coil
channel
model
channel radio
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201310687565.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103698732A (zh
Inventor
胡小情
李烨
陈潇
钟耀祖
刘新
郑海荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS filed Critical Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS
Priority to CN201310687565.7A priority Critical patent/CN103698732B/zh
Publication of CN103698732A publication Critical patent/CN103698732A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103698732B publication Critical patent/CN103698732B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

一种磁共振射频线圈性能评测方法,包括以下步骤:建立磁共振多通道射频线圈模型,启动所述多通道射频线圈模型产生激励磁场;在所述多通道射频线圈模型中加载数字人体模型;计算加载数字人体模型时所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场;根据所述各个线圈通道的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度;根据各个线圈通道产生的电场计算所述多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵;根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的信噪比。上述方法不需要搭建实际测量环境,可方便快捷的测评磁共振射频线圈的性能,节省人力和物力。此外,还提供一种磁共振射频线圈性能评测系统。

Description

磁共振射频线圈性能评测方法和系统
【技术领域】
本发明涉及磁共振成像技术,特别涉及一种磁共振射频线圈性能评测方法和系统。
【背景技术】
磁共振成像(MagneticResonanceImaging,简称MRI)技术是近年来发展最为迅速的一种高端医学影像技术。同其他影像技术如X射线、CT及超声成像相比,MRI是一种多核素、多对比度机制、高分辨率、高对比度和无创的医学成像技术。
射频线圈作为磁共振成像系统重要组成部分,是激发和接收磁共振信号的核心元件之一,其性能直接影响最终图像的质量。磁共振射频线圈的制作元件一般都要求是无磁性的,价格比较昂贵。而为了达到设计要求,产品一般都要经过反复测试和制作。因此,为了节约成本和提高效率,在产品设计和实验阶段需要评测多通道射频线圈的性能,如线圈信噪比(SignaltoNoiseRatio:SNR),并行成像能力(Geometryfactor:g-factor)等。
目前多通道射频线圈性能评测的主要手段是实际测量。实际测量多通道射频线圈的上述性能参数一般比较准确,但是往往需要耗费大量的人力和物力。
【发明内容】
基于此,有必要提供一种便捷的磁共振射频线圈性能评测方法。
一种磁共振射频线圈性能评测方法,包括以下步骤:
建立磁共振多通道射频线圈模型,启动所述多通道射频线圈模型产生激励磁场;
在所述多通道射频线圈模型中加载数字人体模型;
计算加载数字人体模型时所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场;
根据所述各个线圈通道的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度;
根据各个线圈通道产生的电场计算所述多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵;
根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的信噪比。
在其中一个实施例中,所述根据所述各个线圈通道的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度的步骤包括:
计算所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场;
对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据;
保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据;
对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到所述多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像;
根据所述对应的图像计算所述多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
在其中一个实施例中,所述方法还包括步骤:
根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的并行成像能力。
此外,还有必要提供一种便捷的磁共振射频线圈性能评测系统。
一种磁共振射频线圈性能评测系统,包括:
模型建立和启动模块,用于建立磁共振多通道射频线圈模型,启动所述多通道射频线圈模型产生激励磁场;
人体模型加载模块,用于在所述多通道射频线圈模型中加载数字人体模型;
电磁场计算模块,用于计算加载数字人体模型时所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场;
敏感度计算模块,用于根据所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度;
噪声耦合计算模块,用于根据各个线圈通道产生的电场计算所述多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵;
信噪比计算模块,用于根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的信噪比。
在其中一个实施例中,所述敏感度计算模块包括:
接收场计算单元,用于计算所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场;
K空间数据获取单元,用于对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据;
K空间数据变换单元,用于保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据;
图像获取单元,用于对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到所述多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像;
敏感度计算单元,用于根据所述对应的图像计算所述多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
在其中一个实施例中,所述系统还包括并行成像能力计算模块,用于根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的并行成像能力。
上述磁共振射频线圈性能评测方法和系统,通过计算仿真技术模拟磁共振多通道射频线圈的实际工作环境,并计算模拟的磁共振多通道射频线圈的电磁场,根据电磁场计算线圈敏感度和噪声耦合矩阵,进一步根据线圈敏感度和噪声耦合矩阵计算模拟的多通道射频线圈的信噪比,不需要搭建实际测量环境,可方便快捷的测评磁共振射频线圈的性能,节省人力和物力。
【附图说明】
图1为一个实施例中的磁共振射频线圈性能评测方法的流程示意图;
图2为一个实施例中图1的步骤S108的流程示意图;
图3为一个实施例中的磁共振射频线圈性能评测系统的结构示意图;
图4为一个实施例中图3的敏感度计算模块308的结构示意图;
图5另一实施例中的磁共振射频线圈性能评测系统的结构示意图。
【具体实施方式】
如图1所示,在一个实施例中,一种磁共振射频线圈性能评测方法,包括以下步骤:
步骤S102,建立磁共振多通道射频线圈模型,启动多通道射频线圈模型产生激励磁场。
具体的,可利用计算仿真技术(ComputerSimulationTechnology)建立磁共振多通道射频线圈模型。
步骤S104,在多通道射频线圈模型中加载数字人体模型。
步骤S106,计算加载数字人体模型时多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场。
本实施例中,步骤S102可分别启动多通道射频线圈模型中各个线圈通道单独产生激励磁场,步骤S106可相应地计算产生激励磁场的线圈通道的电磁场。记多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的电场为En(r),记多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的磁场为Bn(r),其中n为1至L的整数,L为多通道射频线圈模型中线圈通道数量,
具体的,可采用有限体积法(FiniteVolumeMethod)计算各个线圈通道的电磁场。
步骤S108,根据各个线圈通道的磁场计算多通道射频线圈模型的线圈敏感度。
如图2所示,在一个实施例中,步骤S108包括以下步骤:
步骤S202,计算多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场。
具体的,可根据以下公式计算各个线圈通道产生的磁场的接收场:
B n - ( r ) = B n ( r ) | x - - 1 B n ( r ) | y 2 ,
其中,Bn-(r)为磁场Bn(r)的接收场,Bn(r)|x为磁场Bn(r)的x分量,Bn(r)|y为磁场Bn(r)的y分量。
步骤S204,对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据。
具体的,可将Bn-(r)转换成图像Bn-(x,y),并对Bn-(x,y)进行快速傅立叶变换(FastFourierTransform),得到K空间数据,记为KBn-(kx,ky)。
步骤S206,保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据。
具体的,可保留上述KBn-(kx,ky)中心的32条线,令其余线为零,得到变换后的K空间数据,记为SKBn-(kx,ky)。
步骤S208,对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像。
具体的,可对SKBn-(kx,ky)做逆快速傅立叶变换(InverseFastFourierTransform)得到各线圈通道对应的图像,记第n个线圈通道对应的图像为Sn(x,y)。
步骤S210,根据对应的图像计算多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
具体的,可根据如下公式计算各线圈通道的线圈敏感度:
C n ( x , y ) = S n ( x , y ) Σ n = 1 L ( S n ( x , y ) ) 2
其中,Cn(x,y)为第n个线圈通道的线圈敏感度。
步骤S110,根据各个线圈通道产生的电场计算多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵。
具体的,可按照如下公式计算噪声耦合矩阵:
Rmn=∫Vσ(r)·Em(r)·En(r)dv
其中,σ(r)是空间r处的电导率,V表示整个空间,Rmn表示噪声耦合矩阵在第m行n列上的元素;依据上文所示,En(r)为多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的电场,相应的,Em(r)为多通道射频线圈模型中第m个线圈通道在空间r处产生的电场。
步骤S112,根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈模型的信噪比。
具体的,可按照如下公式计算多通道射频线圈模型(x,y)处的信噪比SNR(x,y):
SNR ( x , y ) = C * S C * RC ,
其中,C=(C1(x,y),C2(x,y),…,CL(x,y)),C*表示向量C的共轭转置,S=(S1(x,y),S2(x,y),…,SL(x,y))。
在一个实施例中,上述磁共振射频线圈性能评测方法还包括步骤:
根据线圈敏感度和噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈模型的并行成像能力。
具体的,可根据以下公式计算多通道射频线圈模型在加速比为r时的并行成像能力g:
g = [ inv ( S c * R - 1 S c ) ] rr ⊗ ( S c * R - 1 S c ) rr
其中,(Sc *R-1Sc)rr表示取Sc *R-1Sc对角线元素形成列向量,表示矩阵对应位置元素相乘,g是维数为r的列向量,Sc是维数为L×r的矩阵,其表达式为:
g=(g(x,y1)g(x,y2)…g(x,yr))
本文中,相同字符或表示式代表的意义相同,因此,若上文已经解释了某字符或表示式的意义,则在下文中相同字符或表示式的意义解释省略。
本实施例根据计算仿真技术模拟的多通道射频线圈的敏感度和噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈的并行成像能力,不需要搭建实际测量环境,可方便快捷的测评磁共振射频线圈的性能,从而节省人力和物力。
如图3所示,在一个实施例中,一种磁共振射频线圈性能评测系统,包括模型建立和启动模块302、人体模型加载模块304、电磁场计算模块306、敏感度计算模块308、噪声耦合计算模块310和信噪比计算模块312,其中:
模型建立和启动模块302用于建立磁共振多通道射频线圈模型,启动多通道射频线圈模型产生激励磁场。
具体的,模型建立和启动模块302可利用计算仿真技术(ComputerSimulationTechnology)建立磁共振多通道射频线圈模型。
人体模型加载模块304用于在多通道射频线圈模型中加载数字人体模型。
电磁场计算模块306用于计算加载数字人体模型时多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场。
本实施例中,模型建立和启动模块302可分别启动多通道射频线圈模型中各个线圈通道单独产生激励磁场,电磁场计算模块306可相应地计算产生激励磁场的线圈通道的电磁场。记多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的电场为En(r),记多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的磁场为Bn(r),其中n为1至L的整数,L为多通道射频线圈模型中线圈通道数量,
具体的,电磁场计算模块306可采用有限体积法(FiniteVolumeMethod)计算各个线圈通道的电磁场。
敏感度计算模块308用于根据各个线圈通道的磁场计算多通道射频线圈模型的线圈敏感度。
如图4所示,在一个实施例中,敏感度计算模块308包括接收场计算单元402、K空间数据获取单元404、K空间数据变换单元406、图像获取单元408和敏感度计算单元410,其中:
接收场计算单元402用于计算多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场。
具体的,接收场计算单元402可根据以下公式计算各个线圈通道产生的磁场的接收场:
B n - ( r ) = B n ( r ) | x - - 1 B n ( r ) | y 2 ,
其中,Bn-(r)为磁场Bn(r)的接收场,Bn(r)|x为磁场Bn(r)的x分量,Bn(r)|y为磁场Bn(r)的y分量。
K空间数据获取单元404用于对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据。
具体的,K空间数据获取单元404可将Bn-(r)转换成图像Bn-(x,y),并对Bn-(x,y)进行快速傅立叶变换(FastFourierTransform),得到K空间数据,记为KBn-(kx,ky)。
K空间数据变换单元406用于保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据。
具体的,K空间数据变换单元406可保留上述KBn-(kx,ky)中心的32条线,令其余线为零,得到变换后的K空间数据,记为SKBn-(kx,ky)。
图像获取单元408用于对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像。
具体的,图像获取单元408可对SKBn-(kx,ky)做逆快速傅立叶变换(InverseFastFourierTransform)得到各线圈通道对应的图像,记第n个线圈通道对应的图像为Sn(x,y)。
敏感度计算单元410用于根据对应的图像计算多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
具体的,敏感度计算单元410可根据如下公式计算各线圈通道的线圈敏感度:
C n ( x , y ) = S n ( x , y ) Σ n = 1 L ( S n ( x , y ) ) 2
其中,Cn(x,y)为第n个线圈通道的线圈敏感度。
噪声耦合计算模块310用于根据各个线圈通道产生的电场计算多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵。
具体的,可按照如下公式计算噪声耦合矩阵:
Rmn=∫Vσ(r)·Em(r)·En(r)dv
其中,σ(r)是空间r处的电导率,V表示整个空间,Rmn表示噪声耦合矩阵在第m行n列上的元素;依据上文所示,En(r)为多通道射频线圈模型中第n个线圈通道在空间r处产生的电场,相应的,Em(r)为多通道射频线圈模型中第m个线圈通道在空间r处产生的电场。
信噪比计算模块312用于根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈模型的信噪比。
具体的,信噪比计算模块312可按照如下公式计算多通道射频线圈模型(x,y)处的信噪比SNR(x,y):
SNR ( x , y ) = C * S C * RC ,
其中,C=(C1(x,y),C2(x,y),…,CL(x,y)),S=(S1(x,y),S2(x,y),…,SL(x,y))。
如图5所示,在一个实施例中,上述磁共振射频线圈性能评测系统还包括并行成像能力计算模块502,用于根据线圈敏感度和噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈模型的并行成像能力。
具体的,并行成像能力计算模块502可根据以下公式计算多通道射频线圈模型在加速比为r时的并行成像能力g:
g = [ inv ( S c * R - 1 S c ) ] rr ⊗ ( S c * R - 1 S c ) rr
其中,(Sc *R-1Sc)rr表示取Sc *R-1Sc对角线元素形成列向量,表示矩阵对应位置元素相乘,g是维数为r的列向量,Sc是维数为L×r的矩阵,其表达式为:
g=(g(x,y1)g(x,y2)…g(x,yr))
本实施例根据计算仿真技术模拟的多通道射频线圈的敏感度和噪声耦合矩阵计算多通道射频线圈的并行成像能力,不需要搭建实际测量环境,可方便快捷的测评磁共振射频线圈的性能,从而节省人力和物力。
上述磁共振射频线圈性能评测方法和系统,通过计算仿真技术模拟磁共振多通道射频线圈的实际工作环境,并计算模拟的磁共振多通道射频线圈的电磁场,根据电磁场计算线圈敏感度和噪声耦合矩阵,进一步根据线圈敏感度和噪声耦合矩阵计算模拟的多通道射频线圈的信噪比,不需要搭建实际测量环境,可方便快捷的测评磁共振射频线圈的性能,节省人力和物力。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序控制相关的硬件来完成的,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
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 (4)

1.一种磁共振射频线圈性能评测方法,包括以下步骤:
建立磁共振多通道射频线圈模型,启动所述多通道射频线圈模型产生激励磁场;
在所述多通道射频线圈模型中加载数字人体模型;
计算加载数字人体模型时所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场;
根据所述各个线圈通道的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度;
根据各个线圈通道产生的电场计算所述多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵;
根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的信噪比;
其中,所述根据所述各个线圈通道的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度的步骤包括:
计算所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场;
对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据;
保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据;
对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到所述多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像;
根据所述对应的图像计算所述多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
2.根据权利要求1所述的磁共振射频线圈性能评测方法,其特征在于,所述方法还包括步骤:
根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的并行成像能力。
3.一种磁共振射频线圈性能评测系统,其特征在于,包括:
模型建立和启动模块,用于建立磁共振多通道射频线圈模型,启动所述多通道射频线圈模型产生激励磁场;
人体模型加载模块,用于在所述多通道射频线圈模型中加载数字人体模型;
电磁场计算模块,用于计算加载数字人体模型时所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道的电磁场;
敏感度计算模块,用于根据所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场计算所述多通道射频线圈模型的线圈敏感度;
噪声耦合计算模块,用于根据各个线圈通道产生的电场计算所述多通道射频线圈模型的噪声耦合矩阵;
信噪比计算模块,用于根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的信噪比;
其中,所述敏感度计算模块包括:
接收场计算单元,用于计算所述多通道射频线圈模型中各个线圈通道产生的磁场的接收场;
K空间数据获取单元,用于对计算得到的接收场进行快速傅立叶变换,得到K空间数据;
K空间数据变换单元,用于保留K空间数据中心位置的指定数量条线,并令K空间数据中保留的线之外的线为零,得到变换后的K空间数据;
图像获取单元,用于对变换后的K空间数据做逆快速傅立叶变换,得到所述多通道射频线圈模型中各线圈通道对应的图像;
敏感度计算单元,用于根据所述对应的图像计算所述多通道射频线圈模型中各线圈通道的线圈敏感度。
4.根据权利要求3所述的磁共振射频线圈性能评测系统,其特征在于,所述系统还包括并行成像能力计算模块,用于根据所述线圈敏感度和所述噪声耦合矩阵计算所述多通道射频线圈模型的并行成像能力。
CN201310687565.7A 2013-12-12 2013-12-12 磁共振射频线圈性能评测方法和系统 Active CN103698732B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310687565.7A CN103698732B (zh) 2013-12-12 2013-12-12 磁共振射频线圈性能评测方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310687565.7A CN103698732B (zh) 2013-12-12 2013-12-12 磁共振射频线圈性能评测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103698732A CN103698732A (zh) 2014-04-02
CN103698732B true CN103698732B (zh) 2016-03-09

Family

ID=50360326

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310687565.7A Active CN103698732B (zh) 2013-12-12 2013-12-12 磁共振射频线圈性能评测方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103698732B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105572612B (zh) * 2014-12-31 2019-05-03 中国科学院深圳先进技术研究院 一种提高多通道射频线圈性能的方法
CN106125029A (zh) * 2016-06-21 2016-11-16 中国科学院深圳先进技术研究院 多通道磁共振射频线圈性能评估方法及其装置
CN108802647B (zh) * 2018-03-30 2019-04-05 清华大学 感生电场测量方法、测量系统及计算机设备
CN110687490B (zh) * 2019-10-10 2021-12-31 上海东软医疗科技有限公司 并行成像方法、装置、存储介质及医疗设备
CN113017598B (zh) * 2021-03-11 2023-11-21 中国科学院深圳先进技术研究院 一种射频能量沉积预测及监测方法、装置、设备和介质
CN114879107B (zh) * 2022-05-27 2023-01-03 浙江大学 一种fMRI中射频接收线圈本征时域稳定性参数的测量方法
CN114966507B (zh) * 2022-05-27 2022-12-13 浙江大学 一种fMRI中射频接收线圈本征时域稳定性评价方法
CN115113121B (zh) * 2022-06-24 2024-01-19 深圳市联影高端医疗装备创新研究院 频谱数据获取方法、装置及计算机设备

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7683623B2 (en) * 2005-06-16 2010-03-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. RF volume coil with selectable field of view
RU2504795C2 (ru) * 2008-03-14 2014-01-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Выбор катушек для параллельной магнитно-резонансной визуализации
CN101615214B (zh) * 2009-07-23 2012-05-16 清华大学 一种对磁共振成像rf线圈进行性能分析的方法
IN2013CN00309A (zh) * 2010-07-02 2015-07-03 Koninkl Philips Electronics Nv
US9000766B2 (en) * 2011-10-18 2015-04-07 General Electric Company Radio frequency (RF) coil array for a magnetic resonance imaging system
CN102651043B (zh) * 2012-03-30 2014-01-29 南方医科大学 一种射频线圈的混合设计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103698732A (zh) 2014-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103698732B (zh) 磁共振射频线圈性能评测方法和系统
Assländer et al. Low rank alternating direction method of multipliers reconstruction for MR fingerprinting
Ohliger et al. Ultimate intrinsic signal‐to‐noise ratio for parallel MRI: electromagnetic field considerations
Zhang et al. Parallel reconstruction using null operations
Yip et al. Iterative RF pulse design for multidimensional, small‐tip‐angle selective excitation
Blaimer et al. Virtual coil concept for improved parallel MRI employing conjugate symmetric signals
EP1651974B1 (en) Multicoil nmr data acquisition and processing methods
Grissom et al. Fast large-tip-angle multidimensional and parallel RF pulse design in MRI
Ma et al. Joint design of spoke trajectories and RF pulses for parallel excitation
Ji et al. PULSAR: A Matlab toolbox for parallel magnetic resonance imaging using array coils and multiple channel receivers
CN108027409A (zh) 时域mri
Grissom et al. Additive angle method for fast large‐tip‐angle RF pulse design in parallel excitation
JP2004275198A (ja) 核磁気共鳴イメージング装置、および核磁気共鳴イメージング方法
JP3064361B2 (ja) 核磁気共鳴装置
Katscher et al. Theoretical and numerical aspects of transmit SENSE
JP2018514277A (ja) 核磁気共鳴画像法における画像ひずみを補正するためのシステム及び方法
JP3146534B2 (ja) 核磁気共鳴装置
Padormo et al. Large dynamic range relative mapping
Samsonov et al. Advances in locally constrained k‐space‐based parallel MRI
Tu et al. K-space and image domain collaborative energy-based model for parallel MRI reconstruction
Leitão et al. Efficiency analysis for quantitative MRI of T1 and T2 relaxometry methods
Samsonov On optimality of parallel MRI reconstruction in k‐space
Poole et al. Volume parcellation for improved dynamic shimming
Arunachalam et al. Self‐calibrated GRAPPA method for 2D and 3D radial data
US20030030437A1 (en) Magnetic resonance imaging using smash

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230403

Address after: 201807 2258 Chengbei Road, Jiading District, Shanghai

Patentee after: Shanghai Lianying Medical Technology Co.,Ltd.

Address before: 1068 No. 518055 Guangdong city in Shenzhen Province, Nanshan District City Xili University School Avenue

Patentee before: SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY

TR01 Transfer of patent right