CN104095633A - 用于产生图像数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明描述了一种用于产生在身体（K）的内部运动的对象（O）的图像数据（BD）的方法。在此，在不同的测量时刻（t₀,…,t_k,…）对于身体（K）的包括了对象（O）的区域采集原始数据（RD）并且基于所述原始数据（RD）的至少一部分（RD_c）对于不同的测量时刻（t₀,…,t_k,…）产生位置概览数据（SIP）。然后确定所述位置概览数据（SIP）的取决于测量时刻的偏离并且根据所述偏离在所述位置概览数据（SIP）内部选择空间的检查区域（PR1,PR2）。对于各个检查区域（PR1,PR2）确定信赖参数值（VP1,VP2）并且在考虑不同的检查区域（PR1,PR2）的信赖参数值（VP1,VP2）的条件下基于所述原始数据（RD）重建图像数据（BD）。此外本发明还描述了一种图像数据产生装置（20）以及一种具有这样的图像数据产生装置（20）的磁共振设备（1）。

Description

用于产生图像数据的方法

技术领域

本发明涉及一种用于产生在身体内部运动的对象、例如器官、器官的部分或人或动物身体内部的任意目标结构的图像数据，特别是磁共振图像的方法。此外本发明还涉及一种用于产生在身体内部运动的对象的图像数据的图像数据产生装置以及一种具有这样的图像数据产生装置的磁共振设备。

背景技术

为了后面的诊断而产生人或动物身体内部的图像数据在目前属于许多医学检查的标准。为了产生图像数据或为了采集所需的原始数据（从所述原始数据中可以重建图像数据），目前存在许多方法，例如磁共振断层成像或计算机断层成像。

在计算机断层成像情况下通常通过从不同的方向将X射线发送通过身体并且利用检测装置采集来产生投影原始数据。从投影原始数据中然后可以重建图像数据。

为了在磁共振断层成像中从检查对象的身体内部的区域获得图像数据（磁共振图像），首先必须将身体或待检查的身体部位置于尽可能均匀的静态基本磁场中（通常称为B₀场）。由此身体中的核自旋平行于B₀场的方向（通常称为z方向）被对齐。此外利用高频天线将高频脉冲入射到检查对象中，其频率处于当前磁场中的待激励的核（通常是氢核）的共振频率、即所谓的拉莫尔频率的范围中。由此在以下将这些高频脉冲称为磁共振高频脉冲。这些高频脉冲的磁通密度通常用B₁表示。借助这些高频脉冲这样激励检查对象中的原子的核自旋，使得其以所谓的“激励翻转角”（一般地也简称为“翻转角”）从其与基本磁场B₀平行的均衡位置被偏转。核自旋然后首先围绕z方向进动并且逐渐又弛豫。微观的自旋围绕进动锥的同相运转可以被看作是在（垂直于z方向的）x/y平面中的宏观的核磁化。在核磁化的该弛豫中产生的磁共振信号作为所谓的原始数据借助高频接收天线接收。最后基于采集的原始数据重建检查对象的磁共振图像，其中借助快速接通的梯度磁场进行位置编码，所述梯度磁场在磁共振高频脉冲的发送和/或原始数据的采集期间与基本磁场叠加。在此将原始数据在数据采集时首先与位置频率空间，即所谓的k空间对应。然后借助原始数据从k空间到图像数据空间（位置空间）的傅里叶变换进行图像数据的重建。

特别地，当要产生完整的器官的图像数据时，也就是要采集体积数据或者多个互相密集邻接的截面图像（所述截面图像覆盖了器官所位于其中的完整的区域）时，需要较长的测量时间。当涉及运动的器官、例如心脏时，这一点于是成为问题。心脏不仅由于心跳而执行本身的周期性运动，而且还经历通过患者的呼吸引起的运动。如果简单地在不同的运动周期期间采集原始数据并且然后从中重建图像数据，则这一点将会导致明显的运动伪影，例如图像中的模糊，从而产生的图像通常不能用于有意义的诊断。

一种避免这一点的可能性在于，仅在特定的运动阶段采集原始数据，也就是例如以合适的方式触发原始数据采集。例如关于心脏运动可以借助EKG根据特定的心脏阶段进行触发。在此优选采集在舒张阶段中的数据，因为在该阶段中相对长的时间内心脏运动是最小的。该舒张阶段持续大约100ms。但是在许多拍摄方法中，特别是在采集完整的体积或多个密集布置的层（这些层覆盖了心脏）的情况下，该100ms不足以采集所有的原始数据。特别是在采集磁共振原始数据的情况下是这样。由此必须在多个心脏周期中分别在合适的心脏阶段采集原始数据组或者说k空间的片段，以便利用所需的原始数据来填充k空间，然后按照上面描述的方式重建体积的或期望的层的图像数据。然而在心脏的运动上附加地叠加的呼吸运动导致，心脏在身体中例如在相继跟随的心脏周期的舒张阶段中分别位于不同的位置，视呼吸周期的当前运动阶段而定。原理上当然可以利用相应的装置监视呼吸周期并且附加地根据呼吸周期进行触发。但是在该情况下仅当碰巧一起达到期望的心脏阶段和期望的呼吸阶段时才采集原始数据。这一点会导致太长的总测量持续时间，从而在实践中这样的测量方法是不可接受的。

由此目前采集所谓的特殊的导航器原始数据，然后从中产生导航器图像。利用所述导航器图像通常采集其中呼吸运动可以被特别好地识别的体积。例如在导航器拍摄中的心脏拍摄时观察横膈膜（胸膈），因为肝脏/肺部过渡是可非常简单识别的，因为肝脏由于液体填充而在图像中看起来相对亮而肺部由于空气填充而相对暗。借助从导航器图像中确定的当前的呼吸位置或呼吸阶段，然后将分别直接在导航器原始数据的采集之后所采集的原始数据在重建中考虑或丢弃和重新采集。但是为了执行该方法，总是需要采集附加的导航器原始数据，而这要求附加的开销和特别是附加的测量时间。

弃用这样的导航器测量的一种可能性在Piccini D.等所著的“RespiratorySelf-Navigation for Whole-Heart Bright-Blood Coronary MRI:Methods for RobustIsolation and Automatic Segmentation of the Blood Pool”in2012,MagneticResonance in Medicine,68:571至579中描述。在此建议，将用于k空间的原始数据为了重建包括整个心脏的体积而按照叶序的螺旋形图案来填充。在此在多个原始数据组中分别采集k空间的片段，其中分别采集沿着通过k空间中心在z方向（也就是在身体纵轴方向）上的线的原始数据，以及沿着平行于中央的线的、另外的在z方向上的线的原始数据，所述另外的线在垂直于z方向延伸的x/y平面内部通过位于按照螺旋形向外延伸的轨迹上的点延伸。基于通过k空间中心延伸的线然后可以对于每个原始数据组或每个片段产生一个在SI方向（SI=Superior-Inferior（上下），也就是沿着身体纵轴或者说在z方向上）的一维的投影。这些所谓的“SI投影”是一维的图像数据，也就是沿着z方向延伸的、整个采集的体积（在FoV=Field of View；视野中）的图像数据到z轴的投影。从所述SI投影中可以无需导航器分别确定呼吸位置并且在重建时进行原始数据和/或图像数据的校正。该方法本身是大有希望的，因为其意味着极大的测量时间节省，但是运动伪影的降低迄今为止极大地取决于具体的患者或受检者。

发明内容

由此本发明的任务是，实现一种用于产生在身体内部运动的对象的图像数据的方法以及一种合适的图像数据产生装置，其可以实现进一步改善的图像质量。

上述任务通过按照本发明的方法以及通过按照本发明的图像数据产生装置解决。

根据按照本发明的方法，在不同的测量时刻，也就是可能也在不同的运动阶段，对于身体的包括了对象的区域首先进行原始数据的采集。在原始数据的该采集中可以是直接采集原始数据和/或通过合适的接口接收已经在不同的（在前的）测量时刻在任意的设备处采集的原始数据。原始数据优选是磁共振原始数据，因为在这里如上所述首先出现所述问题。由此在以下不失一般性通常也从磁共振原始数据出发，即使该方法不一定限于此，只要没有另外明确指出。

在测量时刻采集的原始数据例如可以是在特定的测量时刻采集的原始数据组或采集的k空间中的片段，例如分别在如后面还要详细解释的叶序的、螺旋形扫描情况下在笛卡尔k空间体积中的片段。清楚的是，这样的原始数据组或片段的采集也需要特定的（短的）时间段，从而术语“测量时刻”总是也理解为短的“测量时间段”，例如在拍摄心脏时在舒张阶段中的大约100ms。

基于至少一部分原始数据然后可以对于不同的测量时刻产生位置概览数据。在此用于产生位置概览数据的原始数据可以是特殊的原始数据，其按照任何方式与这样的原始数据相关，例如直接在这样的原始数据的采集之前或之后，对于该原始数据获取期望的FoV本来的图像数据，所述特殊的原始数据例如为来自于导航器测量的原始数据。但是其也可以是本身也被用于重建期望的FoV的或对象的图像数据的原始数据，从而不需要附加的导航器测量。位置概览数据可以是按照任意方式允许识别当前的运动阶段的图像数据。在此原则上可以是三维、二维或仅一维数据，例如已经提到的SI投影。

按照本发明然后对于各个位置或空间坐标或位置范围确定至少一部分位置概览数据（即位置概览数据中的多个测量值）的取决于测量时刻的偏离（Streuung）。为此例如可以确定在位置概览数据内部在特定的位置处的信号值的取决于时间的偏离。例如在SI投影情况下可以简单地在特定的位置z处确定投影信号值的取决于时间的偏离。偏离在此可以按照预先给出的偏离度量来测量。优选地在此是方差。在此不必使用所有的位置概览数据或其测量值，而是当为此仅考虑一部分数据时就足够。

然后在位置概览数据内部进行空间的检查区域的选择。在一维投影，例如SI投影的情况下可以将投影段作为检查区域来识别。空间的检查区域的该选择根据本发明根据在各自的检查区域中位置概览数据的偏离来进行。在此优选地可以精确确定在位置概览数据内部的、其中偏离是相对高的位置区域或者说位置段，因为在此在身体内部的运动应当是可以特别好地检测到的。

此外对于各个检查区域进行信赖参数值的确定。借助该信赖参数值可以如后面还要解释的那样例如规定，在哪个检查区域中运动检测或者说运动阶段的精确确定预计是最可靠的。

最后基于原始数据，即原始数据的至少为此采集的部分，进行图像数据的重建，以便从中重建对象的图像数据。在此，考虑不同检查区域的信赖参数值。在后面还要详细解释对此的不同可能性。

已经证明，通过按照本发明识别不同的检查区域和掌控了这些检查区域中的哪个检查区域特别好地适合于检测运动，图像质量在大多数情况下可以得到极大改善。在事先在10个受检者中的6个的情况下规定（静态）检查区域时，图像总是还部分地包含运动伪影，而利用在无需使用导航器测量的条件下自动规定最优的检查区域的所述工作方式却产生与其在使用附加的导航器测量的情况下可以实现的同等质量的图像。由此可以借助该方法在不使用导航器的条件下并且由此以明显缩短的总测量时间产生心脏的非常好的体积图像。这一点可能是归因于，对于不同的患者或受检者，理想的检查区域由于解剖上的不同而在位置概览数据内部可能位于不同的位置并且通过按照本发明的方法可以自动地考虑最优的检查区域的该不同的位置。

按照本发明的图像数据产生装置除了别的之外需要以下组件：

一方面需要用于采集身体的包围了对象的区域的原始数据的原始数据接口。在此其可以如上所述是例如从存储器或从另一个单元接收原始数据的接口。

此外图像数据产生装置需要概览数据产生单元，其构造为，用于对于不同的测量时刻基于至少一部分原始数据产生位置概览数据，以及概览数据分析单元，其构造为，用于确定至少一部分位置概览数据的取决于测量时刻的偏离。

此外按照本发明的图像数据产生装置需要构造为用于根据所述偏离选择在位置概览数据内部的空间的检查区域的检查区域选择单元，和构造为对于各个检查区域确定信赖参数值的信赖参数值确定单元。

最后需要重建单元，其构造为，用于在考虑不同的检查区域的信赖参数值的条件下基于原始数据重建图像数据。

通过图像数据产生装置的图像数据接口可以将这些图像数据然后输出到任意的其他组件，例如在存储器中存储和/或在显示器上输出和/或通过网络传输到诊断站或外部的存储器等。

如上所述，该方法特别优选地用于产生磁共振图像。由此这样的图像数据产生装置优选也可以是按照本发明的磁共振设备的部分。

该磁共振设备除了具有这样的按照本发明的图像数据产生装置之外通常还具有患者或受检者在测量期间位于其中的测量室、用以以通常方式在测量室中施加基本磁场的基本场磁体系统、发送天线系统、梯度系统、接收天线系统和用于控制基本场磁体系统、HF发送天线系统、梯度系统和HF接收天线系统的控制装置。

按照本发明的图像数据产生装置此外还可以正好是另一个成像设备、例如计算机断层成像设备的部分。图像数据产生装置也可以在单独的另一个装置上实现，所述另一个装置与合适的成像设备例如通过网络相连或者以其他方式可以接收原始数据。此外可以的是，图像数据产生装置及其不同的组件，特别是概览数据产生单元、概览数据分析单元、检查区域选择单元、信赖参数值确定单元和重建单元，以软件组件的形式在合适的计算机或在一个或多个合适的处理器上实现。这一点对于原始数据接口和必要时的图像数据接口也成立，其中这些接口部分地可以构造为硬件接口或组合的软件/硬件接口。但是接口也可以是纯的软件接口，当数据仅从另外的软件组件被接收时。

尽可能按照软件的实现具有优点，即，能够以简单的方式通过软件更新来改装迄今为止使用的图像产生装置，以便按照本发明的方式工作。就此而言上述任务还通过计算机程序产品解决，其存储在便携式存储器中和/或通过用于传输的网络提供并且直可接加载到可编程图像产生装置的存储器中，具有程序段，用于当程序在图像产生装置中运行时执行按照本发明的方法的所有步骤。

从属权利要求以及以下的描述分别包含了本发明的特别有利的构造和扩展。在此可以特别地将一类权利要求类似于另一类权利要求的从属权利要求来扩展。此外在本发明的范围内还可以将不同的实施例和权利要求的不同特征也组合为新的实施例。

作为各个检查区域的信赖参数值可以考虑不同的值。在优选的变形中检查区域的信赖参数值本身基于检查区域内部位置概览数据的偏离。

优选地，首先确定参考位置概览数据。这些参考位置概览数据原则上可以任意选择。例如可以简单地将在测量时刻t=0，即，在测量的开始首先产生的位置概览数据作为参考位置概览数据（零参考）使用，并且然后将全部其他位置概览数据与该参考位置概览数据相关联。但是原则上也可以首先如下地分析位置概览数据，即，搜索特别合适的参考位置概览数据，例如在完全确定的运动阶段中被采集的位置概览数据。在此参考位置概览数据的确定也可以对于各个检查区域单独地进行。

在另一步骤中然后对于各个检查区域分开地按照预先给出的规则确定不同的测量时刻的位置概览数据与参考位置概览数据的偏差值。特别优选地，这通过确定位置概览数据与参考位置概览数据的相关性来进行。例如如果将一维的投影数据，特别是SI投影，作为位置概览数据使用，则在此也就是以非常简单的方式确定不同的SI投影与参考SI投影的相关性。

然后在考虑该偏差值的条件下对于各个检查区域确定信赖参数值。

特别优选地在此将位置概览数据-和由此也将所属的原始数据-对于各个检查区域分开地根据偏差值来与不同的运动阶段类别对应。这就是说，进行位置概览数据（和所属的原始数据）的归类或分类。

然后优选地对于每个运动阶段类别分开地确定位置概览数据的取决于测量时刻的、空间上的偏离值。该偏离值可以按照相同的规则来确定，即，利用与上述偏离（按照其首先选择检查区域）相同的偏离度量，然而具有如下区别，即，现在仅还发生各自的运动阶段类别的位置概览数据围绕由该数据形成的平均值的偏离。

更优选地然后作为检查区域的信赖参数值可以确定多个运动阶段类别的偏离值的总和。优选地，信赖参数值是一种“总偏差值偏离”，即，所有运动阶段类别的偏离值的总和。

特别优选地然后对于其中信赖参数值最低的那个的检查区域在考虑位置概览数据与运动阶段类别的对应的条件下从原始数据中重建图像数据。即，例如将其中在运动阶段类别中各个偏离值的总和最低的检查区域归类为值得信赖的。当然根据信赖值的确定，也可以使用其中信赖参数值最高的检查区域。

对将在不同的运动阶段类别中各个偏离值作为对于检查区域的可靠性的度量进行确定的所述工作方式最终导致，在位置概览数据内部的区域作为校正或控制区域使用，在所述区域中位置概览数据与各个运动阶段的对应可以被最可靠地确定并且由此最后也最可靠地检测整个运动。不取决于例如在患者/受检者的身体内部心脏或横膈膜的精确的解剖位置和其特别的呼吸特性，总是可以最佳地确定所述运动。

如上所述，该方法优选地对由于呼吸运动而运动的检查对象采用。运动阶段于是相应于呼吸阶段。特别优选地，检查对象是心脏或包括心脏。这一点但是不排除，该方法也可以对其他检查对象并且在其他运动流程情况下被采用，例如用于校正吞咽运动或其他运动。

优选地，位置概览数据如开头所述通过一维的投影形成。这样的一维投影可以基于原始数据来重建，所述原始数据是通过扫描k空间（或）沿着轨迹的通过k空间中心延伸的读出过程被采集的。由此在拍摄每个片段时可以无需其他测量开销产生这样的一维的投影。

如果作为位置概览数据而包括身体的包括了对象的区域的投影，则优选地保证，该投影在对象的至少一个主运动方向上延伸（或进行到沿着主运动方向的线上的投影），以便能够最佳地采集对象或对象运动。特别地，当涉及的是产生心脏图像并且要考虑由于呼吸引起的心脏的运动时，优选地使用描述的SI投影，因为心脏的通过呼吸引起的主运动方向在SI方向上延伸。

此外SI投影还具有优点，即，为此分别在每次拍摄片段时必须采集通过k空间中心在z方向上，即，在身体纵轴的方向上的读出过程，并且由此对于后面的图像数据重建提供总体上刚好在特别重要的k空间中心（其包含了主要信息）中的更高数量的原始数据。

最后可以以不同的方式在考虑利用按照本发明的方法获得的、来自于借助信赖参数值确定的检查区域的信息的条件下从原始数据中重建图像数据。特别地，当如前所述对于不同的检查区域来说，位置概览数据和由此还有所属的原始数据已经与不同的运动阶段类别对应时，以下方法提供：

首先重建多个临时图像数据组，其分别与对象的不同的运动阶段对应。例如在此分别仅使用来自于特定的运动阶段类别的原始数据。

但是替换地还可以进行加权，即，例如将期望的运动阶段的运动阶段类别的原始数据特别高地加权而将来自于其他运动阶段类别的原始数据按照预先给出的加权函数更小地加权。由此提高用于临时图像数据组的数据库。特别优选地在此根据与特定的运动阶段的距离进行原始数据的加权，对于所述运动阶段当前重建临时图像数据组。“距离”在此理解为在运动周期、例如呼吸周期内的时间距离。但是优选地在此是空间距离，其例如可以由原始数据的偏差或由从中重建的图像数据来确定。当原始数据与不同的运动阶段类别对应时，例如可以将原始数据与特定的运动阶段的距离理解为运动阶段类别彼此的距离。

为了重建临时图像数据组，图像数据产生装置可以具有合适的临时图像重建单元。

然后可以借助该临时图像数据组确定偏差数据，例如所谓的形变场（Deformierungsfeldern）（也称为运动场Bewegungsfelder），其说明了，不同的运动阶段的图像数据互相怎样偏差。为了确定偏差数据，图像数据产生装置可以具有偏差数据确定单元。优选地，在此也可以将对象的特定的优选的运动阶段、例如在呼吸的“呼气阶段”（当患者或受检者已经完全呼气并且横膈膜在上部位置时）中的临时图像数据组作为参考图像数据来选择并且分别确定另外的运动阶段的临时图像数据与该参考图像数据的偏差数据。该呼气阶段的选择具有优点，即，在该阶段中提供相对多的原始数据，因为对象较长时间地处于该阶段中。事先确定的偏差数据可以根据重建方法和偏差数据的种类的不同而直接被使用或例如也首先计算从中导出的其他偏差数据。例如偏差数据可以首先被倒置（invertiert）或者说除了形变场之外还计算倒置的形变场，其然后同样在重建时被考虑。

然后基于不同的运动阶段、优选所有的运动阶段或运动阶段类别的原始数据可以进行图像数据的重建，但是其中这样考虑偏差数据，使得在重建期间自动地进行运动阶段校正。图像数据产生装置为此可以具有合适构造的总重建单元。

为了重建图像数据和/或临时图像数据组，优选可以使用迭代的数值优化方法。特别优选地，使用非线性优化方法，特别是拟牛顿法，如后面还要详细解释的。为此例如可以在后面在考虑偏差数据的条件下重建图像数据时将偏差数据首先倒置并且然后在优化程序的目标函数中使用。

该总重建单元例如原则上可以是与临时图像重建单元情况下相同的重建单元，例如具有合适的优化程序，其在数值优化方法中计算与测量的原始数据匹配的图像数据，仅仅是必要时预先给出其他输入参数和/或其他目标函数。该可能性在后面还要解释。

但是原则上还可以进行其他的重建方法，例如可以使用根据检查区域识别的空间偏移或位移，来将数据组又在涉及的方向上反向推移（如在上面的Piccini等的文献中描述的）。然后可以根据原始数据的足够数量，通过傅里叶变换或替换地利用按照Pruessmann等的SENSE方法（“Advances in sensitivity encodingwith arbitrary k-space trajectories.”in Magn.Reson.Med.2001年10月;46(4):638-51.）重建体积。

附图说明

以下借助实施例在参考附图的情况下描述本发明。其中：

图1示出了SI方向和人体中心脏和横膈膜的位置的示意图，

图2示出了EKG的示意图以及在舒张阶段中原始数据采集的触发的图示，

图3示出了具有叶序地螺旋形的扫描图案的、三维笛卡尔坐标kx,k_y,kz中的k空间体积的图示（左边是到k_x/k_y平面的俯视图并且右边是透视图），

图4示出了用于产生图像数据的按照本发明的方法的可能流程的流程图，

图5示出了用于在位置概览数据（在此以SI投影的形式）中确定检查区域的可能流程的图示和位置概览数据与运动阶段类别的对应，和

图6示出了对于不同的运动阶段类别采集的原始数据组的数量的直方图，

图7示出了在从不同的运动阶段的原始数据重建图像数据时的可能的工作方式的示意图，以及

图8示出了具有按照本发明的实施例的图像数据产生装置的磁共振设备的示意图。

具体实施方式

在借助附图在以下描述的该方法的优选变形中涉及的是在人体K中作为检查对象O的心脏的完整体积的拍摄。在产生完整的心脏O的磁共振图像时运动伪影的避免由于心脏本身的持续运动和还叠加的呼吸运动而具有特别的挑战。这一点根据图1和图2来解释。

图1粗略示意性地示出了患者的身体K中心脏O的位置并且附加地还示出了横膈膜O'的位置，其如提到的那样标记了在肝脏和肺部之间的过渡并且由此在图像数据中在强烈的明暗过渡处通常可以很好地识别。在呼吸的情况下横膈膜O'在患者的身体中不断上升和下降，这导致心脏O在身体内部主要在身体纵向方向（SI方向）上的明显位移。该运动在SI方向上，也就是主运动方向R，心脏O整体上在身体K中经历该主运动方向并且该主运动方向在此根据呼吸阶段的不同而朝Superior（上）（向着头部）或者朝Inferior（下）（向着脚部）移动。心脏O本身通过心跳还执行本身的周期运动。在一个心脏周期期间心脏在此经历多个所谓的心脏阶段。它们在图2中在示意性的EKG上示出。通常分别从一个R峰RZ至下一个R峰RZ（心脏的最强收缩的时刻）考察一个心脏周期。在两个R峰RZ之间的大约中间范围中是所谓的舒张阶段，在该阶段中心脏相对长时间，也就是大约100ms地处于静止。该舒张阶段可以被用来采集原始数据。为此用于原始数据采集的磁共振脉冲序列根据R峰被触发，如在图2中示意性分别通过触发时间段TZ示出的。在合适的磁共振脉冲序列中例如可以首先执行T2准备TP，然后发送所谓的脂肪饱和器FS并且最后进行本来的原始数据采集RDA。

为了利用原始数据来“填充”三维的k空间体积（从所述k空间体积然后例如借助三维傅里叶变换可以重建三维图像数据体积（FoV）），例如可以在笛卡尔k空间R_k中扫描具有在z方向（在k空间中坐标k_z的方向）上延伸的、互相平行的读出过程的多个轨迹，其中这些读出过程在k空间R_k中关于k_x/k_y平面按照特定的图案布置。在这样的优选的读出方式的情况下对于轨迹的例子在图3中示出。轨迹的在z方向上延伸的读出过程在此按照叶序的螺旋形扫描图案关于k_x/k_y平面布置。如在左边的对k_x/k_y平面的俯视图可以很好看出的，图案由多个从k空间的中点（或者说z中轴）径向向外延伸的、螺旋形弯曲的轮辐组成。在此也就是由螺旋形轨迹图案和轮辐轨迹图案的混合。在右边按照三维透视图示出了螺旋形轮辐。从该视图可以看出，在k_x/k_y平面中轨迹的每个点代表了在k_z方向上延伸的读出过程，沿着该读出过程扫描k空间，以采集原始数据。在100ms的舒张阶段的时间窗中可以进行大约30个这样的在k_z方向上延伸的读出过程，这相应于螺旋形的轮辐轨迹。由此可以在舒张阶段内作为原始数据组读出包括了螺旋形轮辐的原始数据RD的原始数据片段，如其在图3的右边通过该组纵向地在k_z方向上延伸的读出过程示意性示出的。在此分别首先读出沿着通过k空间中心的中央的读出过程的原始数据RD_C。然后从内向外前进地沿着另一个读出过程采集原始数据RD。为了对于重建具有说服力的图像数据而足够地填充k空间体积，必须采集如此之多的原始数据组，使得k空间被填充至大约12%。如果采集了所有片段的所需的原始数据，则可以进行三维的图像数据体积的重建。按照类似的方式可以进行原始数据的采集，以便采集心脏的相互密集邻接的层。

但是不利地，心脏在相继跟随的心脏周期中在原始数据组或k空间数据的片段的采集之间通过呼吸运动而在空间上位移和/或形变。对于图像数据的重建由此需要关于该位移/形变（以下仅简称为位移）进行校正。这一点原则上以多种方式可行。但是为此必须至少近似地已知位移，即，必须至少确定，各个原始数据组是在哪个呼吸阶段被采集的。

这一点有利地利用在图4中示出的方法可行。在步骤4.I中首先采集全部的原始数据RD。所述原始数据然后在步骤4.II中在特殊的分类算法（也称为“Binning”）中被预处理，以便将其与不同的运动阶段类别对应。该步骤4.II在以下结合图5详细解释。

对于每个采集的原始数据组或每个原始数据片段，首先将沿着通过k空间中心的轨迹的读出过程采集（见图4）的中央的原始数据RD_C借助一维傅里叶变换转换到图像数据空间。作为结果，在此获得完整视野的一维的所谓SI投影，即，沿着z方向（也就是在主运动方向R上；参见图1）投影到z轴上的在FoV中的所有图像数据。如果保证，视野FoV足够大，使得不仅心脏O，而且横膈膜O'都被覆盖，如图1所示，则在这些SI投影SIP中也可以特别好地识别在横膈膜处的亮暗过渡。这些SI投影SIP作为位置概览数据SIP是特别合适的。

在第一个步骤5.I中首先对于这些SI投影SIP确定取决于测量时刻的空间上的偏离。这样的过程在图5中借助在步骤5.I中的图解释。该图示出了互相密集布置的各个SI投影SIP，其中在纵坐标上画出了在z方向上沿着各个SI投影SIP的位置并且在横坐标上画出了在位置z处在特定的测量时刻t呈现的强度值。作为取决于测量时刻的空间上的偏离度量，在此使用方差var（z（t）），即，确定在特定的位置z处关于多个测量时刻t的多个测量值z（t）的方差。该方差var（z（t））作为z的函数在狭长地示出的方差曲线中紧挨着在步骤5.I中的图示出。通过确定该方差曲线的极大值和极小值，选择可能的检查区域PR1,PR2，在所述检查区域中呈现特别高的方差。为此寻找局部极大值并且按照与找到的局部极大值的特定距离分别选择两个局部极小值并且由此围绕该极大值确定检查区域。

在图5所示的情况下沿着SI投影SIP恰好选择两个检查区域PR1,PR2（或者说SI投影的本来的“检查段”，因为SI投影仅仅是一维的）。所述检查区域中的一个PR1在此覆盖其中心脏O运动的区域，第二检查区域PR2在此涉及其中横膈膜O'运动的区域。

在步骤5.II中然后分别单独地对于各个检查区域PR1,PR2确定位置概览数据SIP，即，在此是在不同的时刻t_k（k=0至m，其中m是采集的原始数据组的数量）被采集的SI投影SIP，与参考位置概览数据的偏差值。作为参考位置概览数据（或作为“参考SI投影”）在此可以选择任意的位置概览数据SIP。在本情况下为简单起见使用在第一测量中在时刻t=0采集的SI投影作为参考SI投影SIP₀。为了确定SI投影与参考SI投影SIP₀的偏差值，在各个检查区域PR1,PR2中分别确定信号与参考SI投影SIP₀的互相关。以这种方式对于每个单个SI投影SIP确定偏差值Δz_0,k,1和Δz_0,k,2。在步骤5.III中然后将在不同的时刻t_k采集的各个SI投影-具体来说又是对于每个检查区域PR1,PR2单独地-基于其偏差值Δz_0,k,1及Δz_0,k,2与不同的运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n对应，其中n是运动类别的最大数量。运动类别BK₀例如相应于从+0.5至最大-0.5的偏差值，运动类别BK₁相应于在-0.5和最大-1.5之间的可能的偏差值，等等。在此原则上可以对于各个运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n自由选择符号及允许的偏差值。在该情况下这样选择，使得当患者已经完全呼气并且由此横膈膜在身体K中完全处于上部时，在时刻t=0进行第一拍摄。在其他呼吸阶段中的偏差通过在向下至脚部的负的z方向上的位移来表示。

在运动类别BK₀中在此将所有的SI投影SIP和自然将相同的原始数据组或片段的所属的其他原始数据对应，其中在各自的检查区域PR1或PR2中仅规定了与参考SI投影SIP₀的最小偏差。随着类别的编号增加，该偏差也增加，即，拍摄离其中拍摄了参考SI投影SIP₀的运动阶段越远。因为该分类对于两个检查区域分离地进行，所以完全可以的是，按照该分类在第一检查区域PR1中将SI投影和所属的原始数据分类到与参考SI投影相同的运动类别BK₀中并且在第二检查区域PR2中将相同的原始数据分类到与其不同的类别中，例如相邻类别BK₁。

原则上假定，在相同的呼吸阶段或者说在呼吸周期内部的运动阶段中被采集的SI投影的信号变化应当是相对小的。此外当全局变化是最小的时这一点同样对于SI投影内部的每个部分间隔也是成立的。由此可以假定，呼吸运动的检测和SI投影及所属的原始数据到各个运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n的分类在两个检查区域PR1,PR2中的其中存在运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n内部最小的变化的那个中是最可靠的。由此如在图5的步骤5.III中所示还确定在各个检查区域PR1,PR2中SI投影SIP的取决于时间的位置方差。该方差确定类似于步骤5.I中的工作方式进行，但是现在对于各个运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n中的SI投影分离地进行该方差确定。换言之，对于每个运动阶段BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n确定一个自己的偏离值SW₀,SW₁,SW₂,…,SW_n。

然后将这些偏离值SW₀,SW₁,SW₂,…,SW_n对于每个检查区域PR1,PR2分离地累加，以便这样对于每个检查区域PR1,PR2获得一个自己的信赖参数值VP1,VP2。如图5所示，在此，第二检查区域PR2的为0.22的信赖参数值VP2明显低于检查区域PR1的为0.42的信赖参数值VP1。由此假定，在检查区域PR2中对运动的更可靠的检测是可能的。由此对于另外的重建或关于呼吸运动对原始数据的校正使用在检查区域PR2中确定的对各个原始数据到运动阶段类别BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n中的分类。

已经令人惊讶地证明，首先自动识别可能良好的检查区域PR1,PR2，然后自动检查，这些检查区域PR1,PR2中的哪个具有最大的可靠性，随后使用按照该最可靠的检查区域PR1,PR2的分类，会得到该方法相对于其中简单地在开始规定一个检查区域的方法的极大改善。

在使用该分类或在使用在步骤5.II中确定的偏差值Δz_0,k,2的条件下然后以任意方式从原始数据中重建图像数据，以便产生尽可能无运动伪影的图像。为此例如可以使用在Piccini等的文献中的使用的方法。但是特别优选地为此可以使用以下解释的修改过的方法。

在利用如图3所示的上面描述的叶序螺旋形扫描图案来扫描三维k空间时，虽然可以在特定的预先给出的采集时间中确定相对多的原始数据，以便从中重建图像数据。但是另一方面总是还需要相对强的欠采样，以便能够在可接受的总测量时间中进行器官、例如心脏的完整体积的拍摄。

由此值得期望的是，不是仅使用采集的原始数据的较小部分，例如仅仅是来自于在完整吸气时的运动状态中的运动类别BK₀的原始数据（在该阶段中心脏运动相对长时间地处于一种静止阶段中），而是使用尽可能多的、特别优选使用所有采集的原始数据。但是为此必须将原始数据如解释的那样在重建时关于其互相的位移进行校正。从上面的分类方法已经知道，哪些原始数据是在哪些运动阶段中被采集的。为此已经将原始数据分类到了运动阶段类别中。但是不知道，在不同的运动类别/阶段中的原始数据采集实际上如何影响原始数据或重建的图像数据的位移。

在考虑通过呼吸运动引起空间结构的位移的条件下从完整的原始数据重建图像数据可以借助迭代的数值优化方法，优选是拟牛顿法进行，其特别适合于CS数据（Compressed Sense Daten压缩的感测数据）。在此是非线性优化方法，其中运算逐像素地相对快地进行并且在此以下成本函数被最小化：

$\underset{x}{\arg \min }\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\left|\right|M_j{\mathrm{FC}}_i{D}_{j}x-y_{i,j}\left|\right|}_2^2+\mathrm{\λ}{\left|x\right|}_{\mathrm{TV}}---\left(1\right)$

在该成本函数中矢量x代表了图像数据并且矢量y_ij代表了利用线圈i在呼吸或运动阶段j中采集的原始数据。C_i是（在矩阵形式中的）第i个线圈的线圈灵敏度。D_j代表了（在矩阵形式中的）形变场，即，在此是代表了在数据y_ij的采集期间的运动的模型。F是傅里叶变换运算符。M_j以矩阵形式代表了对于各自的运动阶段j的扫描图案。累加通过欧几里得范数的平方进行。附加项λ|x|_TV（TV=Total Variation，总方差）是调节项，其对于太高的偏差提高成本并且由此保证方法的充分收敛。系数λ原则上可以任意选择，其优选应当位于0和1之间。其除了别的之外取决于测量数据的缩放。

但是为了能够利用该方法工作，必须已知每个呼吸阶段j的运动场D_j。为此在图4所示的优选方法中在步骤4.III中首先重建各个运动阶段或借助上面描述的方法确定的运动阶段类别的临时图像数据BBD。这一点又可以分别利用拟牛顿优化方法进行，但是其中现在还使用以下目标函数：

$\underset{x}{\arg \min }\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\left|\right|W({\mathrm{MFC}}_{i}x-y_{i,j})\left|\right|}_2^2+\mathrm{\λ}{\left|x\right|}_{\mathrm{TV}}---\left(2\right)$

如可以看出的，该目标函数不再包含关于不同的运动阶段j的累加。取而代之的是在此插入（同样按照矩阵形式的）权重系数W。借助该权重系数W保证，能够确定各个运动阶段的可接受的临时图像数据，但是其中不是仅仅使用恰好是所属的运动阶段类别的原始数据，而是也使用来自于其他的、特别是直接或间接相邻的运动阶段类别的原始数据。但是在此来自于其他的运动阶段类别的原始数据相应于权重W被这样加权，使得从远离本来期望的运动阶段的运动阶段中采集的原始数据，与来自于本来期望的运动阶段的原始数据相比，仅被很小加权地考虑。

作为合适的加权函数，例如可以使用高斯加权。这一点示意性在图6中示出。在此在直方图中关于各自的原始数据组的检测的偏差Δz画出了采集的原始数据组或片段的数量#RD（参见图的左边纵轴）。直方图的柱子在此相应于运动阶段类别，其中运动阶段类别BK₀通过在值Δz=0处的柱子代表并且运动阶段类别BK₅通过在值Δz=-5处的柱子代表，等等。

此外在这里画出了加权函数（以任意单位缩放到最大值1，参见图的右边纵轴），具体来说是高斯函数，利用所述函数说明，当利用按照公式（2）的目标函数应当重建特定的运动阶段j的图像（相应于特定的运动阶段类别）时，以何种相对权重考虑来自于不同的运动阶段类别的原始数据。如在这里可以看出的，期望的运动阶段的运动阶段类别（在此是运动阶段类别BK₀）的原始数据被最大地考虑并且高斯函数GF相对强地下降，从而基本上仅仅还使用直接相邻的运动阶段类别的原始数据和可能还使用再下一个运动阶段类别的原始数据的小部分。在此要指出的是，当然原则上不仅可以关于运动阶段类别进行这样的加权，而且原则上也可以根据例如利用根据图5中的步骤5.II描述的方法确定的其精确的偏差值来进行每个单个原始数据组的加权。也就是说，每个单个原始数据组按照单独的、分别通过加权函数GF预先给出的加权值在对于特定的运动阶段建立临时图像数据BBD时被考虑。通过该方法可以保证，对于其中仅能够产生相对少的原始数据的运动阶段，总是呈现足够的原始数据，以便对于该运动阶段确定相当有说服力的临时图像数据。

如果在步骤4.III中（参见图4）对于所有期望的运动阶段或运动阶段类别已经产生了临时图像数据BBD，则在步骤4.IV中确定各个临时图像数据的偏差数据D_j，即，对于各个运动阶段计算形变场或运动场D_j。

为此在步骤4.IV R中首先选择产生的临时图像数据组中的一个作为参考图像数据组。优选地是如下的图像数据组，对于所述图像数据组提供大多数原始数据。例如这在如图6中的直方图所示的原始数据情况下可以是对于具有Δz=1（即Δz在-0.5和-1.5之间）的偏差的运动阶段或对于运动阶段类别BK₁建立的临时图像数据组。偏差数据或形变场D_j然后在使用各自的运动阶段j的图像数据组到参考运动阶段的参考临时图像数据组的配准的条件下被确定。在此优选地使用非刚性的、对称的微分同胚的图像配准。这样的配准方法例如在Avants,B.B.等的出版物“Symmetric diffeomorphic image registration with cross-correlation:Evaluating automated labeling of elderly and neurodegenerative brain”,MedIA12:26至41,（2008）中解释，在此参考其内容。如果以这种方式然后对于每个运动阶段j确定运动场，则可以利用上面解释的目标函数（1）在使用所有原始数据的条件下进行期望的图像数据BD的重建，并且具体来说独立于，在哪个呼吸运动阶段其被采集。

结合图7再次图形地解释形变场D_j的确定。在左边的数据采集步骤AC中示出了呼吸运动和由此产生的心脏位置的形变或位移。在此上面的行示出了第一个运动阶段Ph₀，第二行示出了第二个运动阶段Ph₁并且最下面的行示出了最后的运动阶段Ph_n。通常如果没有该运动阶段或没有该呼吸运动则得到与在第一列中示出的相同的对象位置WOL。但是通过呼吸运动AB发生形变，其在各个运动阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n中是不同的并且其可以分别通过形变场或运动场D₀,D₁,…,D_n来描述。这一点于是导致在各个阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n中互相相对形变的对象位置DOL。该形变在k空间中在原始数据RD中也是明显的。到k空间的跳变在此分别通过傅里叶变换FT示意性示出。但是在k空间中在各个运动阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n中进行不同的原始数据片段RD的采集，其中在每个片段中至少一次还确定通过k空间中心RD_C的读出过程。这些原始数据组RD然后可以在重建步骤RC中又利用傅里叶变换FT被变换到图像数据空间，其中，当仅将来自于各个运动阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n的原始数据RD进行考虑时或如上所述相应于期望的运动阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n加权时，形成临时图像数据BBD，所述临时图像数据分别示出了在形变的对象位置DOL中的对象。通过临时图像数据BBD的所述配准然后可以计算通过呼吸运动AB产生的形变或位移，更精确来说是形变场D₀,D₁,…,D_n以及所属的倒置的形变场D₀ ^-1,D₁ ^-1,…,D_n ^-1，其在目标函数（1）中被使用。如果将倒置的形变场D₀ ^-1,D₁ ^-1,…,D_n ^-1应用于临时图像数据BBD，则理论上形变又被撤销并且在相同的对象位置中产生针对不同的运动阶段Ph₀,Ph₁,…,Ph_n的图像数据BD_WOL，其然后总体上可以得到图像数据BD。但是在此要还要指出的是，在图7中示出的过程仅仅应当示意性地表明原理并且期望的校正的图像数据BD的数学重建优选如上所述借助数值的拟牛顿优化方法利用目标函数（1）和（2）进行。

图8最后粗略示意性示出了按照本发明的磁共振设备1（以下简称为“MR设备”），利用所述磁共振设备可以执行按照本发明的方法。其一方面包括本来的磁共振扫描器2，具有在z方向上延伸的测量空间3或者说患者隧道，患者或受检者在卧榻8上可以被推入该患者隧道中，检查对象O（在此是心脏）位于所述患者身体K中。

磁共振扫描器2按照通常方式具有基本场磁体系统4、梯度系统6以及HF发送天线系统5和HF接收天线系统7。

在示出的实施例中HF发送天线系统5是在磁共振扫描器2中固定安装的全身线圈，而HF接收天线系统7由要布置在患者或受检者上的局部线圈组成（图1中仅通过单个局部线圈表示）。但是原则上也可以将全身线圈作为HF接收天线系统使用并且将局部线圈作为HF发送天线系统使用，只要这些线圈分别可以转换到不同的运行方式。

MR设备1还具有用于控制MR设备1的中央的控制装置13。该中央的控制装置13包括用于脉冲序列控制的序列控制单元14。利用该序列控制单元根据选择的磁共振测量序列控制高频脉冲（HF脉冲）和梯度脉冲的序列。用于磁共振测量序列的控制参数例如可以在测量或控制协议的内部预先给出。多个测量或控制协议例如被存储在存储器19中以用于通过用户选择并且是可以修改的。

为了输出各个HF脉冲，中央的控制装置13具有高频发送装置15，其产生HF脉冲、放大并且通过（未详细示出的）合适的接口馈入到HF发送天线系统5。高频发送装置在此可以包括多个组件，除了别的之外有用于产生首先具有低振幅的合适的高频脉冲的小信号发生器，和用于以需要的功率将高频脉冲馈入到天线中的合适的高频放大器。此外属于此的还有监视组件，利用所述监视组件保证，高频功率位于通过SAR标准（SAR=Specific Absorption Rate，比吸收率）预先给出的边界值内部等。

为了控制梯度系统6的梯度线圈，控制装置13具有梯度系统接口16。借助该接口的组件产生所需的梯度脉冲并且然后馈入到梯度系统的不同的梯度线圈中或将期望的梯度电压施加到梯度线圈。

序列控制单元14以合适的方式，例如通过发送序列控制数据SD，与高频发送装置15和梯度系统接口16通信以发送脉冲序列。

控制装置13还具有（同样以合适的方式与序列控制单元14通信的）高频接收装置17，以便协调地采集由HF发送天线系统7接收的磁共振信号，即，原始数据。高频接收装置相应地包括多个接收通道，在所述接收通道中接收由接收天线系统的各个天线捕捉的和必要时进一步预处理的磁共振信号并且进一步处理，特别是放大和数字化。

因为在此对原始数据的采集分别在合适的时刻进行并且原始数据总是应当仅在心脏的舒张阶段被采集，所以中央的控制装置13还具有EKG接口18，其与EKG设备11相连，患者利用通常的电极12与所述EKG设备相连。对此如图2所示监视EKG曲线并且总是在R峰RZ之后在合适的时刻输出触发命令，从而采集正好在正确的时刻开始并且也在正确的时刻又结束。在这里还可以规定，在原始数据的整个采集期间是否包括了舒张阶段或者例如是否由于心脏节奏波动而舒张阶段太短。在该情况下于是可以丢弃原始数据。

图像数据产生单元20接收所采集的原始数据RD并且按照上面解释的工作方式从中产生对象O的期望的磁共振图像数据BD。它们然后可以例如在存储器19中存储或者输出到用户。

为了按照解释的工作方式产生图像数据BD，图像数据产生单元20首先具有原始数据接口21，通过所述原始数据接口接收原始数据RD。在概览数据产生单元23中然后产生位置概览数据或在此具体是SI投影，其然后被传输到概览数据分析单元24，所述概览数据分析单元确定位置概览数据的偏离。该概览数据分析单元24在此是检查区域选择单元25的部分，其基于所述偏离来选择潜在的空间的检查区域，即，SI投影段PR1，PR2，如上面结合图5所解释的。在信赖参数值确定单元26中然后按照上面描述的方式评估各个检查区域PR1，PR2。为此首先在分类单元27中确定位置概览数据、即SI投影与参考位置概览数据的偏差值Δz并且在此基础上然后将位置概览数据和所属的原始数据分类到运动阶段类别中，在偏离值确定单元28中然后进行分别分类到各个运动阶段类别中的位置概览数据的偏离、特别是方差的计算，并且在求和单元29中最后形成各个运动阶段类别的方差的总和，以便这样对于每个检查区域PR1，PR2得到一个信赖参数值VP1，VP2。以这种方式在信赖参数值确定单元26内部验证检查区域。最后将关于原始数据到各个运动阶段类别的归类的信息传输到重建单元30，其然后在考虑这些信息的条件下基于原始数据来重建期望的图像数据BD。该重建单元30一方面包括临时重建单元31，利用其如上所述首先对于每个运动阶段或运动阶段类别产生临时图像数据组BBD，其然后被传输到偏差数据确定单元32。其确定临时图像数据与参考图像数据的偏差数据或者说运动场D_j。在此确定的偏差数据或者说运动场D_j然后被传输到总重建单元33，其然后在使用全部原始数据的条件下，例如在使用目标函数（1）的条件下重建期望的图像数据BD。这些图像数据BD然后可以通过图像数据接口22又输出并且例如在存储器19中存储和/或在显示器9上输出。同样可以将这些图像数据BD经过网络存储到外部的存储器中和/或在相应的输出设备上输出或在监视器上显示为诊断发现。

中央的控制装置13的操作可以通过具有输入单元10和显示单元9的终端进行，通过所述终端由此也可以通过操作人员操作整个MR设备1。在显示单元9上也可以显示图像数据BD，并且借助输入单元10必要时与显示单元9相结合可以规划并开始测量。

按照本发明的MR设备1和特别是控制装置13此外还可以具有多个在此没有一一示出但是通常在这样的设备中存在的其他组件，例如网络接口，以便能够将整个设备与网络相连并且交换原始数据和/或图像数据或参数图，还有其他数据，例如患者相关的数据或控制协议。

最后再次指出，前面详细描述的方法和构造仅仅是实施例并且其原理也可以由专业人员在宽的范围内改变，而不脱离本发明的通过权利要求规定的范围。为完整起见还指出，不定冠词“一个”的使用不排除，涉及的特征也可以多重存在。同样术语“单元”不排除，它们也可以由多个组件组成，其必要时也可以是在空间上分布的。

Claims (15)

1.一种用于产生在身体（K）内部运动的对象（O）的图像数据（BD）的方法，包括以下步骤：

-在不同的测量时刻（t₀,…,t_k,…）对于身体（K）的包括了对象（O）的区域采集原始数据（RD），

-基于所述原始数据（RD）的至少一部分（RD_c）对于不同的测量时刻（t₀,…,t_k,…）产生位置概览数据（SIP），

-确定所述位置概览数据（SIP）的至少一部分的取决于测量时刻的偏离，

-根据所述偏离在所述位置概览数据（SIP）内部选择空间的检查区域（PR1,PR2），

-对于各个检查区域（PR1,PR2）确定信赖参数值（VP1,VP2），和

-在考虑不同的检查区域（PR1,PR2）的信赖参数值（VP1,VP2）的条件下基于所述原始数据（RD）重建图像数据（BD）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，检查区域（PR1,PR2）的信赖参数值（VP1,VP2）基于在该检查区域（PR1,PR2）内部的位置概览数据（SIP）的偏离。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，

-确定参考位置概览数据（SIP₀），

-对于各个检查区域（PR1,PR2）分开地确定不同测量时刻（t_k）的位置概览数据（SIP）与参考位置概览数据（SIP₀）的偏差值（Δz），

-基于所述偏差值（Δz）对于各个检查区域（PR1,PR2）确定所述信赖参数值（VP1,VP2）。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，分开地对于各个检查区域（PR1,PR2）根据所述偏差值（Δz）将所述位置概览数据（SIP）与不同的运动阶段类别（BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n）对应。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，对于每个运动阶段类别（BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n）单独地确定所述位置概览数据（SIP）的偏离值（SW₀,SW₁,SW₂,…,SW_n）。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，作为检查区域（PR1,PR2）的信赖参数值（VP1,VP2），确定多个运动阶段类别（BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n）的偏离值（SW₀,SW₁,SW₂,…,SW_n）的总和。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，对于其中信赖参数值（VP1,VP2）最低的那个的检查区域（PR1,PR2）在考虑位置概览数据（SIP）与运动阶段类别（BK₀,BK₁,BK₂,…,BK_n）的对应的条件下从原始数据（RD）中重建图像数据（BD）。

8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，检查对象（O）由于呼吸运动而运动并且所述运动阶段（Ph₀,Ph₁,…,Ph_n）是呼吸阶段。

9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，检查对象（O）包括心脏（O）。

10.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述位置概览数据（SIP）包括身体（K）的包括了对象（O）的区域在至少一个主运动方向（R）上的投影。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述位置概览数据（SIP）包括身体（K）的包括了对象（O）的区域的一维SI投影（SIP）。

12.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了基于原始数据（RD）重建图像数据（BD）执行以下步骤：

-重建分别与对象（O）的不同的运动阶段（Ph₀,Ph₁,…,Ph_n）对应的多个临时图像数据组（BBD），

-确定在对象（O）的不同的运动阶段（Ph₀,Ph₁,…,Ph_n）的临时图像数据组（BBD）之间的偏差数据（D₀,D₁,…,D_j,…,D_n），和

-在考虑所述偏差数据（D₀,D₁,…,D_j,…,D_n）的条件下基于不同的运动阶段（Ph₀,Ph₁,…,Ph_n）的原始数据（RD）重建图像数据（BD）。

13.一种用于产生在身体（K）的内部运动的对象（O）的图像数据（BD）的图像数据产生装置（20），所述图像数据产生装置（20）包括以下组件：

-原始数据接口（21），用于采集身体（K）的包括对象（O）的区域的原始数据，所述原始数据是在不同的测量时刻采集的，

-概览数据产生单元（23），其构造为，用于基于所述原始数据（RD）的至少一部分（RD_c）对于不同的测量时刻（t₀,…,t_k,…）产生位置概览数据（SIP），

-概览数据分析单元（24），其构造为，用于确定所述位置概览数据（SIP）的至少一部分的取决于测量时刻的偏离，

-检查区域选择单元（25），其构造为，用于根据所述偏离在所述位置概览数据（SIP）内部选择空间的检查区域（PR1,PR2），

-信赖参数值确定单元（26），其构造为，对于各个检查区域（PR1,PR2）确定信赖参数值（VP1,VP2），和

-重建单元（30），其构造为，在考虑不同的检查区域（PR1,PR2）的信赖参数值（VP1,VP2）的条件下基于所述原始数据（RD）重建图像数据（BD）。

14.一种磁共振设备（1），具有

-测量室（3），

-基本场磁体系统（4），

-高频发送天线系统（5），

-梯度系统（6），

-高频接收天线系统（7），

-控制装置（11），用于控制基本场磁体系统（4）、高频发送天线系统（5）、梯度系统（6）和高频接收天线系统（7），和

-按照权利要求13所述的图像数据产生装置（20）。

15.一种计算机程序产品，其能够直接加载到可编程图像数据产生装置（20）的存储器中，具有程序代码段，用于当程序在图像数据产生装置（20）中运行时执行按照权利要求1至12中任一项所述的方法的所有步骤。