CN104414641B - 多点迪克松技术 - Google Patents
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Abstract
多点迪克松技术的预先给出的谱模型至少包括：具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量、由于场不均匀性引起的第一相位、以及由于涡流效应引起的第二相位。对多个图像点借助双极多回波MR测量序列(5)采集MR数据(25)，其中所述多回波MR测量序列(5)对于每个图像点在至少三个回波时间(21，22，23)对于MR数据的MR信号的读出交替地使用正的和负的读出梯度场(16‑1，16‑2，16‑3)。基于MR数据(25)可以确定至少两个谱分量。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于磁共振测量的方法和一种磁共振设备。特别地本发明涉及可以用于从MR数据确定第一和第二谱分量的技术。
背景技术
在核自旋的磁共振测量的范围中可以将MR数据中包含的谱分量分离。谱分量可以表示不同的自旋种类，例如脂肪环境和水环境中的核自旋。为此通常采用在迪克松技术(Dixon-Technik)的范围内的所谓的化学漂移成像多回波磁共振(MR)测量序列。这样的技术典型地利用如下效应，即，核自旋的共振频率取决于分子的或化学的环境。该效应被称为化学漂移(英语“chemical shift”)。不同的自旋种类由此具有不同的共振频率，从中可以组合MR数据的测量的谱。例如在不同的谱分量的两个共振频率之间的差以ppm(英语“partsper million”即10-6)表达。
通常考察作为第一谱分量的在水中的氢核自旋和作为第二谱分量的在脂肪酸链中的氢核自旋之间的化学漂移。在这样的情况中可以根据MR数据确定水MR图像和脂肪MR图像，即，两个谱分量的单个MR图像。这对于不同的例如临床和/或医学应用是感兴趣的。
为了能够将谱分量互相分离，在迪克松技术的范围内在多个回波时间采集MR信号。MR信号共同形成MR数据。不同的谱分量对于不同的回波时间具有不同的相位。在考虑该效应的条件下可以分离地确定不同的谱分量。
为此一般地采用谱模型，其将测量的或采集的MR数据与不同的物理相关的参量相关联。不同的参量特别地包括待确定的不同的谱分量，以及根据精度，环境和谱模型的复杂度的不同还包括测量系统的其他未知数。于是可以对于MR数据的每个图像点确定在谱模型中考虑的谱分量。
原则上值得努力的可以是，使用相对复杂的谱模型，也就是例如这样的，其除了考虑待确定的谱分量之外还考虑大量其他未知数。于是也就是可以特别精确确定谱分量。但是在该情况下可以需要，在不同的回波时间采集特别多的MR信号，这又会延长测量时间并且由此是不利的。也就是通常得到在一方面的测量时间和另一方面的在谱分量的确定中的精度之间的权衡。
发明内容
原则上由此存在对于如下技术的需求，所述技术使得可以相对精确地确定谱分量，但是同时仅需要对于不同的回波时间的小数量的MR信号，也就是保证相对短的测量时间。
按照一个方面，本发明涉及一种用于在至少三个回波时间借助多点迪克松技术对检查对象的至少两个谱分量进行磁共振测量的方法。多点迪克松技术的预先给出的谱模型至少包括具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量、由于场不均匀性引起的第一相位、以及由于涡流效应引起的第二相位。方法包括对多个图像点借助双极多回波MR测量序列采集MR数据，其中所述多回波MR测量序列对于每个图像点在至少三个回波时间对于MR数据的MR信号的读出交替地使用正的和负的读出梯度场。方法还包括，基于MR数据：至少部分地数值地确定对于每个图像点具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量，以及第一相位和第二相位。
例如场不均匀性可以表示所属的MR设备的基本磁场的局部变化。典型地值得努力的可以是，基本磁场不具有或仅具有小的局部变化，例如以实现对于核自旋的均匀的共振条件，其与基于基本磁场的位置不具有或仅具有小的依赖关系。然而通常由于技术限制，场不均匀性的存在不能完全被排除。涡流效应例如可以在接通梯度场的情况下出现。涡流效应可以具有与梯度场的取向的依赖关系：例如涡流效应根据梯度场的方向的不同可以取定性的和/或定量的其他值。
例如MR测量可以涉及脂肪分量作为第一谱分量并且涉及水分量作为第二谱分量。此外例如可以考虑硅作为另外的谱分量。这些例子不是限制性的。
典型地，至少三个回波时间可以关于在MR信号和入射的高频(HF)激励脉冲之间的时间段来确定。在MR测量序列的范围内然后可以先后形成三个或多个回波，其相应于在回波时间的MR信号。
双极多回波MR测量序列特别地可以是梯度回波序列。在双极梯度回波序列中典型地使用两个先后跟随的在相反的方向上取向的梯度场，例如沿着所谓的读出方向的读出梯度场。例如沿着作为正的定义的读出方向取向的读出梯度场可以称为正的或偶数的读出梯度场。此外沿着负的读出方向，即与正的读出方向相反取向的读出梯度场可以称为负的或奇数的读出梯度场。通过交替的偶数和奇数的读出梯度场可以进行横向磁化的去相位和然后的重聚相位。例如特别地与单极梯度回波序列相比，在所述单极梯度回波序列中其中采集MR信号的所有的读出梯度场典型地沿着在相同的方向上的读出方向取向，由此可以实现用于采集MR数据的所需总时间(测量时间)缩短。
例如可以的是，读出梯度场在时域和/或在位置空间中是矩形的或梯形的。例如还可以的是，读出梯度场的时间中点在时间上重合或处于三个回波时间的至少一个的附近。
与此相关地，例如可以的是，至少三个回波时间分别具有对相邻的回波时间的相同距离，也就是等距地布置。换言之，至少三个回波时间可以按照固定的和相同的时间格栅布置。例如至少三个回波时间可以分别是第一回波时间的整数倍。
例如第一相位和第二相位可以不是对于每个图像点分开地被确定，而是例如对于多个相邻的图像点相同地被确定。但是也可以的是，第一相位和第二相位对于每个图像点分开地被确定。至少两个谱分量可以对于每个图像点单独地被确定。
原则上可以的是，相对于解析的技术限制纯数值的确定。例如可以在纯数值确定的范围内执行优化；优化例如可以包括迭代的技术，例如关于从预先给出的谱模型值导出的等式的解。在本情况中数值的确定也可以包括一个或多个解析的计算步骤。
对于每个图像点具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量以及第一相位和第二相位的至少部分的数值确定，可以被划分为多个步骤。例如可以首先确定第一相位并且然后确定第二相位并且然后可以对于每个图像点与至少两个谱分量一起确定弛豫率。至少部分的数值确定的其他顺序也是可以的。例如可以首先确定第二相位并且然后确定第一相位或者也可以的是，首先同时确定第一和第二相位，例如在共同的数值优化的范围内，并且然后确定对于每个图像点具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量。如上所述，至少部分的数值确定不是特别限制于应用的方法和顺序。只要至少部分的数值确定由多个步骤组成，则多个步骤的每个可以分别单独由数值技术或解析技术或混合地由数值和解析技术组成。
通过考虑由于涡流效应引起的第二相位，特别是结合双极多回波MR测量序列，可以实现一方面至少两个谱分量的特别精确的确定和另一方面特别短的测量时间的效果。这基于如下认识，即，涡流效应典型地示出与读出梯度场的方向的依赖关系。通过在谱模型中分开地设置由于涡流效应引起的第二相位可以在确定至少两个谱分量时考虑与读出梯度场的方向的该依赖关系，从而所述至少两个谱分量在结果中不通过该依赖关系产生错误或仅微小地产生错误。由此特别可以的是，使用双极梯度回波MR测量序列，这减小了测量时间，特别是与使用单极梯度回波MR测量序列的情况相比。
例如方法还可以包括提供对于检查对象的至少两个谱分量的每一个的MR图像。于是可以在简单的实施方式中例如提供对于检查对象的脂肪分量的脂肪MR图像和对于检查对象的水分量的水MR图像。例如可以的是，基于提供的MR图像，执行后面的临床诊断。
作为其他效果可以实现，提供的MR图像具有相对小的信号噪声或以特别高的精度反映了各自的谱分量。这样特别地可以进行例如脂肪含量或水含量的可靠的量化。
例如预先给出的谱模型可以对于在正的读出梯度场的情况下被读出的MR数据的这样的MR信号包括第二相位的正的前因子(Vorfaktor)。例如预先给出的谱模型可以对于在负的读出梯度场的情况下被读出的MR数据的这样的MR信号包括第二相位的负的前因子。
例如正的和负的读出梯度场可以相同，然而具有方向相反的振幅。通过对于正的读出梯度场设置正的前因子以及对于负的读出梯度场设置负的前因子，可以进行至少两个谱分量等的特别简单的、至少部分的数值确定。可以基于如下认识，即，涡流效应对核自旋的相位的影响定性地对于正的和负的读出梯度场是相同的，然而定量地通过正的以及负的前因子区别。
方法例如还可以包括与MR数据相比分辨率更低的计算格栅的确定，其中计算格栅的每个格栅点包括MR数据的预先给出的数量的相邻图像点。第一相位和第二相位的至少部分地数值确定可以基于至少一个等式，该等式考虑了，第一相位和/或第二相位在计算格栅的一个格栅点内部是恒定的。
例如计算格栅的确定还可以包括根据用户输入和/或磁共振设备的机器参数确定由一个格栅点所包括的、MR数据的预定数量的相邻图像点。
MR数据的分辨率可以通过MR数据的图像点的大小来确定，例如，作为每个单位面积的图像点的数量。即相应地，计算格栅的分辨率可以例如通过格栅点的大小来确定。
换言之，计算格栅的一个格栅点可以表示如下的区域，在所述区域内部，第一相位和/或第二相位分别假定是恒定的，即，具有固定的值。换言之也就是计算格栅的一个格栅点的数量级与如下的长度标尺相关，在所述长度标尺上假定，第一相位和/或第二相位不具有明显的改变。换言之和一般地表达可以假定，第一相位和/或第二相位是按照部分地(stückweise)恒定的。这基于如下认识，即，场不均匀性和涡流效应典型地在位置中不如例如至少两个谱分量强地变化(具有更小的位置依赖关系)。
特别地可以在对于第一相位和/或第二相位求解的范围内已经可以考虑，它们是按照部分地恒定的。这一点特别地可以与不同的已知的参考实现相区别。因为在不同的已知的参考实现中场不均匀性和涡流效应的更小的位置依赖关系典型地在找到第一相位和第二相位之后才被考虑：典型地，与此相关采用的数值优化提供对于第一相位和第二相位的多个候选结果，例如对于MR数据的每个图像点；从这多个候选结果中然后可以在假定场不均匀性和涡流效应的更小的位置依赖关系的条件下选择一个值作为第一相位和第二相位的解，例如在所谓的区域增长技术(Region-Growing-Technik)的范围内。也就是换言之数值优化可以以相对高的位置分辨率进行，其中不考虑或仅有限地考虑场不均匀性和涡流效应的更小的位置依赖关系，只有然后在从多个候选结果中找出实际的物理相关的解的情况下才考虑场不均匀性和涡流效应的更小的位置依赖关系。
例如格栅点可以是正方形的或矩形的，即，沿着不同的空间方向包括MR数据的不同数量的图像点；这样可以考虑对于不同的空间方向具有不同强的位置依赖关系的各种未知数的复杂影响。纯示例性地，计算格栅的一个格栅点可以具有MR数据的2x2或2x4或6x6或20x20或100x50个图像点。也可以的是，计算格栅的格栅点的大小在不同的位置是不同的。这样可以例如考虑场不均匀性和涡流效应的更复杂的位置依赖关系。
如上所述可以在相对较早的时刻在至少部分数值确定第一相位和第二相位的情况下就考虑，第一相位和/或第二相位具有相对小的位置依赖关系，也就是例如在计算格栅的一个格栅点内部是恒定的。例如也就是在执行数值优化的时刻就可以考虑，第一相位和/或第二相位具有比MR数据本身更小的位置依赖关系。由此可以实现相对有效和计算量少的数值优化的效果，特别是与参考实现相比，在所述参考实现中只有在数值优化之后，例如在所谓的区域增长技术的范围内在找到候选结果之后，才考虑，第一相位和/或第二相位按照部分是恒定的。
此外由此可以实现第一谱分量和第二谱分量的特别精确的确定的效果。这一点可以通过如下实现，即，通过假定第一相位和/或第二相位在一个格栅点的范围内是按照部分地恒定的，实现相位图的更高的信噪比并且作为结果也实现在此基础上然后计算的谱分量的更高的信噪比。
至少部分数值确定可以包括以下步骤：执行第一数值优化，其确定第一相位；根据确定的第一相位将采集的MR数据从第一相位的影响中净化；执行第二数值优化，其确定第二相位；根据确定的第二相位将采集的MR数据从第二相位的影响中净化。
一般地，第一和第二数值优化可以基于任意的、专业人员公知的优化技术进行。例如优化可以是卡方优化(Chi-Quadrat-Optimierung)或Lp范数优化(Lp-Norm-Optimierung)。优化问题例如可以通过马夸特莱文博格(Marquardt-Levenberg)方法求解。
采集的MR数据的净化例如可以意味着：例如通过计算地消除(Herausrechnen)影响或通过校正采集的MR数据，降低第一相位以及第二相位的影响。例如在已知第一相位和/或第二相位的情况下可以的是，如下地校正采集的MR数据，即，场不均匀性和/或涡流效应在净化之后对MR数据不具有或仅还具有小的影响。
例如可以的是，第一数值优化和采集的MR数据从第一相位的影响的相应净化在第二数值优化之前进行；但是也可以的是，首先执行第二数值优化和采集的MR数据从第二相位的影响的相应净化并且然后进行第一数值优化和相应的净化。
换言之，也就是至少部分地数值确定可以逐级或逐部分地执行，然而以基本上可变的顺序。由此可以实现在第一和第二谱分量的确定中更高精度的效果。同时所需的计算容量可以相对小。
例如可以的是，第一数值优化基于第一等式进行，该第一等式考虑了，第一相位和/或第二相位在计算格栅的一个格栅点内部是恒定的。替换地或附加地，可以的是，第二数值优化基于第二等式进行，该第二等式考虑了，第一相位和/或第二相位在计算格栅的一个格栅点内部是恒定的。这样例如可以实现第一和/或第二数值优化的相对小计算量的执行。
第一数值优化的执行可以分别提供对于一个图像点的多个候选结果。第一优化可以分别包括对于MR数据的多个图像点执行区域增长技术，以便对于每个图像点从多个候选结果中选择一个值作为结果。替换地或附加地，第二数值优化的执行可以分别提供对于一个图像点的多个候选结果，其中第二优化可以分别包括对于MR数据的多个图像点执行区域增长技术，以便对于每个图像点从多个候选结果中选择一个值作为结果。
一般地，区域增长技术可以考虑对于MR数据的相邻图像点的数值优化的结果，即，对于分别相邻的图像点从初始的图像点出发对于相邻图像点选择第一相位和/或第二相位。相应的技术对于专业人员是基本上公知的，例如从H.Yu et al.“Field mapestimation with a region growing scheme for iterative 3-point water-fat-decomposition”in Mag.Reson.Met.54(2005),1032-1039中公知。由此在此不需要关于区域增长技术解释其他细节。
通过执行区域增长技术可以确保从多个候选结果中可靠并精确找到实际上物理相关的解。由此可以进一步提高在至少两个谱分量的确定中的精度。
例如可以的是，第一数值优化所基于的等式和/或第二数值优化所基于的等式不具有与至少两个谱分量的至少一个的显性依赖关系。例如等式可以不具有与至少两个谱分量的每一个的依赖关系。
由此可以的是，在第一数值优化的执行和/或在第二数值优化的执行中固有地考虑至少两个谱分量。由此可以实现，在第一和/或第二数值优化的执行的范围内不降低或仅稍微降低第一和/或第二谱分量的确定的精度。特别地可以不必要的是，在第一和/或第二数值优化的执行的范围内考虑对于至少两个谱分量的近似或其他数值假定。
例如，第一数值优化所基于的等式可以通过两个谱分量的复数值的权重的变量投影(Variablen-Projektion)来描述。例如，第二数值优化所基于的等式可以通过两个谱分量的实值的权重的变量投影来描述。
但是也可以的是，第一数值优化所基于的等式以及第二数值优化所基于的等式都基于实值的或复数值的权重的变量投影。
一般地，专业人员公知变量投影，例如从G.H.Golub和V.Pereyra的文章“Thedifferentiation of pseudoinverses and nonlinear least squares problems whosevariables separate”in SIAM J.Numer.Anal.10(1973),413–432公知。由此在这里不需要示出关于变量投影的其他细节。
至少谱分量的复数值的权重例如可以考虑实部和虚部的范围内的振幅和相位。由此通过使用复数值的权重可以的是，考虑在至少两个谱分量之间的相对相位。
也可以的是，第二数值优化所基于的等式还包括在第一回波时间的相位。当第二数值优化所基于的等式考虑至少两个谱分量的实值的权重时这一点特别地然后可以是值得努力的。于是可以关于在第一回波时间的相位考虑在至少两个谱分量之间的相对相位。
通过考虑相对相位例如可以考虑在入射HF激励脉冲的范围内的各种激励效应。
例如第一数值优化所基于的等式可以不具有与第二相位的显性依赖关系。例如第二数值优化所基于的等式可以不具有与第一相位的显性依赖关系和不具有隐性依赖关系。
例如通过在第一数值优化所基于的等式中计算地消除第二相位可以实现，等式不具有与第二相位的显性依赖关系。此外例如通过将采集的MR数据从第一相位的影响中净化根据确定的第一相位可以实现，第二数值优化所基于的等式既不具有与第一相位的显性的也不具有隐性依赖关系，因为其影响事先已经被计算地消除。
如果例如第二数值优化在第一数值优化之前被执行，则可以的是，第二数值优化所基于的等式不具有与第一相位的显性依赖关系并且第一数值优化所基于的等式不具有与第二相位的显性依赖关系和不具有隐性依赖关系。
通过从分别第一相位和/或第二相位计算地消除和/或净化采集的MR数据可以实现，第一和第二数值优化的执行固有地考虑了其影响。由此可以进一步提高在至少两个谱分量的确定中的精度。
此外可以的是，第一数值优化所基于的等式假定对于至少两个谱分量的弛豫率，该弛豫率等于零。替换地或附加地可以的是，第二数值优化所基于的等式假定对于至少两个谱分量的弛豫率，该弛豫率等于零。
换言之，也就是在对于每个图像点具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量的确定的准备阶段中，可以将弛豫率简单化假定为零。在其中确定弛豫率和/或至少两个谱分量本身的下面步骤中，可以取消该假定。由此可以同时进行至少两个谱分量以及弛豫率的精确确定，而可以限制所需的计算容量，特别是在用于确定第一和第二相位的数值优化的执行的范围内。
前面主要描述了关于第一相位和/或第二相位的确定的技术。以下主要解释涉及至少两个谱分量以及所属的弛豫率的确定的技术。
可以的是，具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量的确定包括以下步骤：执行数值优化，其确定至少两个谱分量的弛豫率；和根据确定的弛豫率解析地计算至少两个谱分量。
可以的是，用于确定至少两个谱分量的弛豫率的数值优化的执行对于一个图像点提供多个候选结果，其中分别基于该数值优化所基于的等式的导数，选择多个候选结果的一个。替换地或附加地，可以的是，应用区域增长技术用于选择多个候选结果的一个。
可以的是，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式不具有与第一相位和/或第二相位的依赖关系。与第一相位和/或第二相位的依赖关系可以通过第一相位和/或第二相位的前面的数值确定和第一相位和/或第二相位对MR数据的影响的净化来消除。
例如确定至少两个谱分量的弛豫率的数值优化的执行可以基于与第一相位和/或第二相位不具有显性依赖关系和不具有隐性依赖关系的等式。例如与第一相位和/或第二相位的显性依赖关系和隐性依赖关系可以通过从第一相位和/或第二相位的影响中净化采集的MR数据来消除。相应地可以通过从用于确定至少两个谱分量的弛豫率的数值优化所基于的等式中计算地消除第一相位和/或第二相位来实现，该等式不具有与第一相位和/或第二相位的隐性依赖关系。由此可以实现至少两个谱分量的特别精确确定，因为第一相位和/或第二相位的影响在用于确定弛豫率的数值优化的执行的范围内不必被近似。
例如可以的是，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式不具有与至少两个谱分量的显性依赖关系。可以的是，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式通过两个谱分量的权重的变量投影来描述。
按照另一个方面，本发明涉及一种MR设备，其被构造为用于在至少三个回波时间借助多点迪克松技术对检查对象的至少两个谱分量进行MR测量。MR设备包括接收单元和计算单元。接收单元被构造为，对于多个图像点借助双极多回波MR测量序列采集MR数据。多回波MR测量序列对于每个图像点在至少三个回波时间对于MR数据的MR信号的读出交替地使用正的和负的读出梯度场。计算单元被构造为，基于MR数据，至少部分地数值地确定对于每个图像点具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量，以及第一相位和第二相位。
按照目前讨论的方面的MR设备可以被构造为，用于执行按照本发明的其他方面的方法。
对于这样的MR设备，可以实现与对于按照本发明的其他方面的方法可以实现的那些效应类似的效果。
前面示出的特征和后面描述的特征不仅可以按照相应明确示出的组合使用，而且也可以按照其他组合或单独地使用，而不脱离本发明的保护范围。
附图说明
上面描述的本发明的特征、特点和优点以及如何实现它们的方式，通过结合以下对实施例的描述将变得更加清楚和明显，结合附图详细解释所述实施例。
图1示出了MR设备的示意图。
图2示出了梯度回波MR测量序列，在所述梯度回波MR测量序列情况下分别在第一回波时间、在第二回波时间和在第三回波时间双极地采集作为MR数据的三个MR信号。
图3示出了在第一回波时间的相位。
图4示出了在第二回波时间的相位。
图5示意性示出了MR数据的图像点、计算格栅的格栅点和对于不同的图像点的第一和第二谱分量。
图6示出了对于两个图像点的数值优化。
图7示出了按照不同的实施方式的方法的流程图。
图8示出了流程图，该流程图示出了对于图7的流程图的细节。
具体实施方式
以下参考附图结合优选实施方式详细解释本发明。在附图中相同的附图标记表示相同或相似的元件。以下参考附图对实施方式的描述不应当理解为限制性的。附图仅仅是示意性的。
附图是本发明的不同实施方式的示意性表示。在附图中示出的元件不一定按照比例示出。而是在附图中不同地示出的元件这样反映，即，其功能和一般目的是专业人员理解的。在附图中示出的在功能单元和元件之间的连接和耦合也可以作为间接的连接或耦合来实现。连接或耦合可以是有线连接地或无线地实现。功能单元可以作为硬件，软件或硬件和软件的组合来实现。
以下示出用于能够从MR数据中至少确定第一谱分量和第二谱分量的技术。例如第一谱分量可以表示脂肪含量，以下简称脂肪，并且第二谱分量可以表示水含量，以下简称水。但是一般地，任意的自旋种类可以作为第一和第二谱分量考察，也就是例如硅等。
MR数据借助多点迪克松技术采集，也就是包括在不同回波时间的至少三个MR信号。此外使用谱分量模型，其除了脂肪分量和水分量之外还考虑由于场不均匀性引起的第一相位、以及由于涡流效应引起的第二相位。典型地，在谱模型中考虑的脂肪分量和水分量的权重假定是实值的，但是也可以的是，权重假定是复数值的。
在图像点x中的信号De(x)可以通过以下谱模型来建模：
其中e表示在不同的回波时间TE,e的MR信号，W(x)相应于水分量的权重，F(x)相应于脂肪分量的权重并且和是对于水分量和脂肪分量的弛豫常数。此外Ω(x)表示第一相位，Φ(x)表示第一回波时间的相位并且ΦEC(x)表示第二相位。对于第二相位的前因子αe或者为+1或者为-1，取决于读出梯度场的取向。以下当αe＝+1时将读出梯度场的方向利用偶数表示并且当αe＝-1时将相反的方向表示为奇数。此外de和ce表示对于每个MR信号的预先给出的相位系数，其分别表示水分量和脂肪分量的相位演变。对于水，在以下假定de＝1，而可以计算ce。可以预先给出de和ce。
一般地可以复数值地选择权重W和F，其中在这样的情况中在第一回波时间的相位Φ(x)等于零。但是也可以的是，假定W和F是实值的，其中在这样的情况中在第一回波时间的相位Φ(x)可以被表示为直接在激励之后被外插的相位。
上面讨论的谱模型也可以表示为
D＝φAv, (2)
其中
并且Ne表示回波的数量。
在简单的实施方式中可以在卡方优化的范围内优化以下等式：
x2＝||φAv-D||2， (4)
例如这可以对于每个图像点单独进行。但是在这样的情况中在解中可能出现不唯一性。基本问题是，通过等式(4)描述的问题具有在Ω和ΦEC中的不同局部最小值。特别地，当回波时间是等距的时，通过等式(4)描述的问题是周期性的。在这样的情况中，由于考虑的谱模型的噪声和不完美性，全局最小值可能与实际上物理情况不一致。
由此假定，场不均匀性具有比较小的位置依赖关系，即，第一相位Ω(x)在位置中比较少地变化。该信息可以用于，确定等式(4)的解。对于涡流效应可以相应地假定。在目前讨论的方案中这一点例如通过假定第一相位和/或第二相位是按照部分地恒定的而被考虑。
换言之，也就是预先给出的谱模型按照等式(1)-(3)至少包括具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量F、W、由于场不均匀性引起的第一相位Ω、由于涡流效应引起的第二相位ΦEC。
如上所述，相应于等式1的谱模型也可以直接对于与脂肪和水不同的其他种类设置，但是为简单起见在以下为了更好解释的目的仅关于水和脂肪。
以下解释如下技术，该技术基于谱模型，即基于等式1-3，可以确定第一和第二谱分量W(x)、F(x)。但是首先参考图1解释对于MR测量可以采用的基本的MR设备。
在图1中示出MR设备100，其被构造为用于执行相应的按照本发明的技术、方法和步骤。MR设备100具有磁体110，其定义了管111。磁体110可以产生平行于其纵轴的基本磁场。基本磁场可以具有不均匀性，也就是与额定值的局部偏差。检查对象，在此是受检人员101，可以在卧榻102上被移动到磁体110中。MR设备100还具有用于产生梯度场的梯度系统140，其用于MR成像和用于对采集的原始数据进行位置编码。典型地，梯度系统140包括至少三个可单独控制的并且互相明确定义地定位的梯度线圈141。梯度线圈141允许，沿着确定的空间方向(梯度轴)应用并且接通梯度场。通过接通梯度场会引起涡流效应，其产生局部的磁场。梯度场例如可以用于层选择、用于频率编码(在读出方向上)和用于相位编码。由此可以实现原始数据的位置编码。分别平行于层选择梯度场、相位编码梯度场和读出梯度场的空间方向，不一定必须符合机器坐标系。而是它们可以例如关于k空间轨迹定义，所述k空间轨迹又可以基于各自的MR测量序列的确定的要求来确定和/或可以基于受检人员101的解剖特征来确定。
为了激励在基本磁场中产生的极化或核自旋的对齐或在纵向方向上的磁化，设置HF脉冲装置121，其可以将振幅调制的HF激励脉冲入射到受检人员101中。由此可以产生横向磁化。为了产生这样的HF激励脉冲，将HF发送单元131经由HF开关130与HF线圈装置121相连。HF发送单元131可以包括HF发生器和HF振幅调制单元。HF激励脉冲可以将横向磁化1d层选择性地或2D/3D位置选择性地或全局地从静止位置中倾斜。
此外HF接收单元132经由HF开关130与HF线圈装置121耦合。通过HF接收单元132可以将例如通过感应耦合到HF线圈装置121中的、弛豫的横向磁化的MR信号，作为MR数据采集。
一般地可以对于借助HF发送单元131入射HF激励脉冲和对于借助HF接收单元132采集MR数据使用分离的HF线圈装置121。例如可以对于HF脉冲的入射使用体积线圈121并且对于原始数据的采集使用由HF线圈的阵列组成的表面线圈(未示出)。例如用于原始数据的采集的表面线圈可以由32个单HF线圈组成并且由此对于部分平行成像(ppa成像，英语：partial parallel acquisition)可以是特别合适的。相应的技术是专业人员公知的，从而在此不必详细解释。
MR设备100还具有操作单元150，其例如可以包括显示器、键盘、鼠标等。借助操作单元150可以采集用户输入并且实现向用户的输出。例如可以借助操作单元150通过用户和/或自动和/或远程控制地设置MR设备的单个操作模式或操作参数。
此外MR设备100还具有计算单元160。计算单元160例如可以被构造为，执行在脂肪分量和水分量的确定的范围内的各种计算运算。计算单元160例如还可以被构造为执行数值优化和/或执行解析的计算步骤和/或将第一和/或第二相位的影响从MR数据中消除和/或利用傅里叶变换处理MR数据。
在图2中示出了三点迪克松梯度回波MR测量序列5。示出了高频10、梯度场组件11，以及读出通道12。首先入射HF激励脉冲15。然后接通读出梯度场16，其形成在第一回波时间21、第二回波时间22和第三回波时间23的三个梯度回波。通过图形地通过在读出通道12上的测量块表示的模拟数字转换，获得MR数据25，也就是对于每个回波时间21、22、23获得一个MR信号。回波时间21、22、23关于HF激励脉冲15的所谓的等延迟时刻(Iso-Delay-Zeitpunkt)定义，所述等延迟时刻例如处于具有SINC振幅包络线的HF激励脉冲的中心附近。回波时间21、22、23的其他定义是可能的并且在此不必详细讨论。
图2是简化图，因为没有示出为了MR数据25的图像点的完整的位置编码而典型所需的至少一个层选择梯度场和相位编码梯度场。但是MR数据25是分辨地对于不同的图像点(在图2中通过格栅示出)获得的，从而典型地也采用用于位置编码的其他梯度场。
在多点迪克松MR测量序列的范围内也可以在多于三个回波时间21、22、23采集MR信号。这一点例如可以通过连续应用交替的读出梯度场16-1、16-2、16-3进行。
HF激励脉冲15将磁化从其沿着纵向方向的静止位置偏转，从而产生所谓的横向分量。典型地，在x-y平面中示出横向分量(参见图3和图4)。在图3中示出了在第一回波时间21的水分量35和脂肪分量36的相位。特别地，在图3中示出了如下情形，在该情形中MR测量序列5被调整到水分量35。如从图3可见，水分量35具有相对于作为参考而定义的沿着x轴的零梯度位置的相位Φ。由于在水分量35和脂肪分量36之间的频率偏移，脂肪分量36具有与水分量35不同的另一个相位。
图4中示出了在第二回波时间22时的水分量35和脂肪分量36的相位。此时水分量35具有相对于作为参考相位定义的沿着x轴的的零梯度位置的相位偏移。即相位演变表示在第一和第二回波时间21、22之间附加地采集的相位，其例如归因于场不均匀性和/或涡流效应。即相位演变由第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)综合而成。
如上面关于等式1-4解释的，用于确定水分量35和脂肪分量36的谱模型可以对于MR数据25的每个图像点30被使用，参见图5。该确定可以至少部分地数值地进行。在该确定的数值的子步骤的范围中例如可以进行数值优化，参见等式4。此时可以的是，例如用于确定第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)的数值优化所基于的等式不具有与水分量35和脂肪分量36的显性依赖关系。
替换地或附加地，第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)可以假定为在确定的区域内部是恒定的。这一点在图5中示出。在图5中以虚线示出了计算格栅的格栅点40。此外在图5中以实线示出了MR数据25的图像点30。如从图5可见，这样确定计算格栅，即，其与MR数据25相比分辨率更低，即，格栅点40大于图像点30。每个格栅点40包括MR数据25的预先给出数量的相邻的图像点30；在图5的情况中，在正方形格栅点40的情况下一个格栅点包括16个图像点30。例如在确定计算格栅的范围中，由一个格栅点40包括的、MR数据25的相邻的图像点30的数量取决于用户输入和/取决于MR设备100的机器参数来确定。
水分量35和脂肪分量36在图5中纯示意性仅对于MR数据25的几个图像点30示出。但是一般地可以的是，对于MR数据25的所有图像点30确定水分量35和脂肪分量36，例如分别单独地确定。
以下示出如下技术，在所述技术中在数值优化的范围内假定，第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)分别在计算格栅的一个格栅点40的内部是恒定的。即第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)也可以称为按部分是恒定的。这样可以特别简单地实现，确定水分量35和脂肪分量36。
在图5的例子中格栅点40对于第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)具有相同的大小。但是一般地可以的是，第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)在不同的区域内部假定是按照部分是恒定的。换言之，对于第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)可以使用具有不同的格栅点40的不同的计算格栅。
从等式(4)出发可以如下表达：
其中U＝Nχ×Ny×Nz表示计算格栅并且U表示一个格栅点40。
例如可以的是，在第一数值优化的范围内确定第一相位Ω(x)，然后将采集的MR数据从现在确定的第一相位Ω(x)的影响中净化。然后可以在第二数值优化的范围内确定第二相位ΦEC(x)并且可以将采集的MR数据从现在确定的第二相位的影响中净化。
与此相关地例如可以的是，第一数值优化所基于的等式不具有与水分量35和脂肪分量36的显性依赖关系。相应地可以的是，第二数值优化所基于的等式不具有与水分量35和脂肪分量36的显性依赖关系。例如该显性依赖关系可以从谱模型或从公式(5)出发，关于水分量35和脂肪分量36，借助变量投影来消除。这样的变量投影原则上可以不取决于，水分量35的和脂肪分量36的权重W、F是假定为复数值的还是实值的。例如可以的是，第一数值优化所基于的等式通过水分量35的和脂肪分量36的复数值的权重W、F的变量投影来描述。在假定复数值的权重W、F的条件下的该变量投影在以下解释。
等式(5)是在v(x)中半双线性的。在v(x)中包含的参数可以作为Φ和A的函数被确定。得到等式(5)的最小值是
v(x)＝(ATA)-1ATφTD(x)， (6)
将等式(6)插入到等式(5)中得到：
其中
PPT＝A(ATA)-1AT, (8)
通过等式(8)定义的矩阵是秩为2的正的埃尔米特矩阵(Hermetische Matrix)并且具有等于1的特征值。这意味着，按照等式(8)的该矩阵是投影并且对于应用的技术符合变量投影的名称。矩阵P不是唯一的，两列仅需由A的图像的一个正交基形成。一个可能的选择是P＝U，其中U是单个的值分解的部分A＝UΣVT。以下成立：P＝(p1,p2)。
也可以的是，第一数值优化所基于的等式不具有与第二相位ΦEC(x)的显性依赖关系。这一点特别地是可以的，因为也可以解析地处理第二相位ΦEC的优化。为此将MR信号划分为偶数的MR信号，对于其成立αe＝1，和奇数的MR信号，对于其成立αe＝-1。利用该区别得到：
那里解释了：Ψe＝eiΩTe。等式(9)的该表示法可以被简化。为此将MR信号这样转换，使得下标e首先包括偶数的MR信号并且然后包括奇数的MR信号。与此相关地可以被描述：
其中E表示偶数的MR信号并且O表示奇数的MR信号。矩阵M是埃尔米特矩阵并且可以对于计算格栅的每个格栅点40分别被计算一次。在该表示法中获得
等式11对于被最小化。由此以下等式在第一数值优化的范围内可以被求解：
该等式不具有与第二相位ΦEC(x)的显性依赖关系。该等式(12)也不具有与水分量35的和脂肪分量36的权重W、F的显性依赖关系。
通过基于等式(12)执行数值优化可以确定第一相位Ω(x)。例如第一数值优化可以分别提供对于一个图像点30的多个候选结果。特别地在这样的情况中第一数值优化的执行还可以包括区域增长技术的执行。这一点在图6中示出。
在图6中示出了如下情形，在所述情形中第一数值优化的执行对于图像点30-1、30-2分别提供两个候选结果(图6中利用星示出)。在图6的情形中这些图像点30-1、30-2是直接相邻的。第一数值优化还可以包括对于MR数据25的多个图像点30-1、30-2执行区域增长技术。这样可以对于每个图像点30-1、30-2从多个候选结果中选择一个值作为第一相位Ω(x)。例如可以在对于图像点30-2将第一相位Ω(x)的更小的值识别为实际上物理相关的解之后对于图像点30-1也将第一相位Ω(x)的更小的值识别为实际上物理相关的解(在图6中分别通过箭头和垂直的虚线示出)。原则上专业人员公知结合在迪克松技术中的优化与从多个候选结果中寻找相关的解相关的区域增长技术，从而在此不需详细解释。
前面描述了主要关于第一数值优化的执行的技术。直接可以的是，也关于第二相位ΦEC(x)的确定应用相应的技术。
例如可以，例如基于等式5，执行既关于第一相位Ω(x)又关于第二相位ΦEC(x)的同时的数值优化。也可以的是，从等式5出发，计算地消除第一相位Ω(x)并且这样获得与等式12类似的等式，其不具有与第一相位Ω(x)的显性依赖关系。该等式然后可以在用于确定第二相位ΦEC(x)的数值优化的范围内被求解。
在上面描述的其中首先在第一数值优化中确定第一相位Ω(x)并且然后在第二数值优化的范围中确定第二相位ΦEC(x)的两级的方案的范围中，但是可以进行水分量35和脂肪分量36的特别简单且精确的确定。在这样的情况中，第二数值优化所基于的等式可以特别地既不具有与第一相位Ω(x)的隐性依赖关系也不具有显性依赖关系。这是因为通过第一相位描述的场不均匀性的影响在执行第二数值优化之前可以从MR数据中被计算地消除，也就是可以净化MR数据。
此外，第二数值优化所基于的等式可以不具有与水分量35和脂肪分量36的隐性依赖关系。特别地，水分量35和脂肪分量36的权重W、F可以假定为实值的。
第二数值优化所基于的等式可以通过两个谱分量35、36的实值的权重W、F的变量投影来描述。这一点在以下示出。从等式(4)出发可以在假定v(x)是实值的条件下相同地考虑以下等式：
x2＝||Av-φTD||2, (13)
该等式(13)是在水分量和脂肪分量中的双线性的。由此可以消除水分量和脂肪分量。这被表示为变量投影。为此可以将矩阵A＝AR+iAI划分为实部和虚部，其中并且这得出
从中得到：
矩阵BR是实值的、对称的并且具有带有特征值1的秩2，即，表示到通过列(AR,AI)T张开的空间上的投影。由此可以描述：其中矢量是实值的和互相正交的。利用的定义uj＝wRj+iwIj，获得：
根据等式(7)和(16)的比较可以示出在方案之间的区别，在所述方案中水分量35和脂肪分量36的权重W、F假定是实值的或复数值的。一方面在等式(7)中不需要确定实部(参见等式(16))；另一方面特征矢量uj可以取决于虚部Ai是不同的。
基于水分量35和脂肪分量36的权重W、F的假定的上面描述的方案典型地可以或者消除第一相位Ω(x)或者消除第二相位ΦEC(x)。但是此外要考虑在第一回波时间的相位Φ，以便也考虑在激励之后在水分量35和脂肪分量36之间的相对相位偏移。
前面的技术基于以下描述的认识：典型地，第一相位Ω(x)的确定主要不取决于涡流的影响，特别地当选择按照等式(12)的方案时。另一方面借助按照等式(12)的方案获得的第二相位ΦEC(x)通常是不耐久(belastbar)的或仅有限耐久的，即具有大的不确定性。由此值得努力的可以是，在第一优化的执行的范围内与不具有与第二相位ΦEC(x)的显性依赖关系的等式一起考虑对于水分量35和脂肪分量36的复数值的权重W、F，而在第二优化的执行的范围内考虑从水分量35和脂肪分量36的实值的权重W、F出发的并且不具有与第一相位Ω(x)的隐性和显性依赖关系的等式。
上面描述的认识，即，第一相位Ω(x)的确定与第二相位ΦEC(x)不具有或仅具有小的依赖关系，可以基于如下事实被激发，即，对于如下情形，在所述情形中水分量35和脂肪分量36具有相似的数量级，水分量35和脂肪分量36的相位不具有该数量级，这一点在按照等式(7)的具有水分量35和脂肪分量36的复数值的权重W、F的方案中可以对由于涡流效应引起的第二相位ΦEC(x)的确定具有强烈影响。
从该认识出发，等式(16)可以被如下变形，即，第一相位Ω(x)假定为给定的，即按照前面的确定，并且仅执行关于第二相位ΦEC(x)的优化。在该情况中获得：
在对在第一回波时间21的相位中的优化之后获得：
该等式不具有与第一回波时间21的相位Φ和水分量35和脂肪分量36的权重W、F的显性依赖关系。等式(18)可以用作第二数值优化的基础。第二数值优化又可以提供对于MR数据25的一个图像点30的多个候选结果。第二优化的执行还可以包括对于MR数据的多个图像点30执行区域增长技术，并且对于每个图像点30从多个结果候选中选择一个值作为结果。
上面描述了用于确定第一相位和第二相位的第一和第二数值优化的执行。这样可以确定第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)。在确定了第一相位和第二相位之后，也就是可以向用户提供场不均匀性的场图和/或涡流效应的场图。在执行用于确定第二相位ΦEC(x)的第二数值优化之前可以对MR数据25净化掉第一相位Ω(x)的影响。但是替换地也可以的是，将前面确定的第一相位Ω(x)作为在执行第二数值优化时的输入参数来考虑。例如也可以的是，如上面已经提到的，首先执行用于确定第二相位ΦEC(x)的第二数值优化，例如通过为此考虑的等式不具有与第一相位Ω(x)的显性依赖关系，如例如在等式(17)中那样的情况。相应地然后可以净化掉第二相位ΦEC(x)对MR数据25的影响或者将第二相位ΦEC(x)作为在执行用于确定第一相位Ω(x)的第一数值优化时的输入参数来考虑。
一般地可以的是，在第一数值优化的范围内和/或在第二数值优化的范围内将水分量35的弛豫率和脂肪分量36的弛豫率假定为零。由此第一和第二数值优化可以在不进一步考虑弛豫率的条件下进行，这简化了确定。
在已经确定了第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)之后，可以补偿对MR数据25的影响并且然后可以假定：Ω(x)＝1和Φ(x)＝1。然后可以计算水分量35和脂肪分量36的弛豫常数，即从如下出发：
在那里仅PPT是取决于弛豫常数的。然后可以的是，在确定水分量35和脂肪分量36的弛豫率的数值优化的执行的范围内考虑等式(19)。然后可以在考虑前面确定的弛豫率的条件下进行水分量35和脂肪分量36的解析的计算。
在前面关于等式(19)描述的情况中用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式不具有与第一相位Ω(x)和/或第二相位ΦEC(x)的依赖关系。第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)的依赖关系已经通过第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)的前面的数值确定和第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)对MR数据25的影响中净化来消除。
此外上面描述的方案不具有与水分量35和脂肪分量36的该显性依赖关系，在所述方案中用于确定弛豫率的数值优化基于等式(19)。与水分量35和脂肪分量36的显性依赖关系已经通过水分量35和脂肪分量36的权重W、F的变量投影被消除。
在用于确定弛豫率的等式(19)的上面描述的评估之后导数可以是所关注的：
其中R是数值的变量。对于等式(20)的情况示出P和其导数dP/dR的比较简单的选择。如果(等式20a)，通过革兰施密特正交化(Gram-Schmidt-Orthonormalisierung)和相应的导数
p1＝a1/|a1|
p2＝b2/|b2|
获得图像空间A的正交基。
以这种方式可以计算该基和在格栅上的其导数并且据此确定最好的局部最小值。这样可以从用于确定水分量35和脂肪分量36的弛豫率的数值优化所提供的多个候选结果中选择物理相关的解。
此外例如可以基于等式(21)或通过变量反投影解析地计算水分量35和脂肪分量36。
例如可以在弛豫率的已知的值的情况下通过
v(x)＝(ATA)-1ATD(x), (22)
对于复数值的权重W、F计算水分量35和脂肪分量36。
对于水分量35和脂肪分量36的实值的权重W、F获得
于是得到脂肪分量：
因为仅取整个表达式的幅值而不是对于权重W、F分开地确定幅值，所以可以获得特别好的信噪比。
在图7中示出了按照本发明的不同方面的方法的流程图。方法在步骤S1开始。首先在步骤S2中借助双极多回波MR测量序列5采集MR数据25(参见图2)。特别地可以应用双极梯度回波MR测量序列，其中交替地在相反的方向应用读出梯度场16-1、16-2、16-3。由此可以对于每个图像点30采集在至少三个回波时间21、22、23的MR信号。例如回波时间21、22、23可以等距地间隔。
然后在步骤S3中进行至少两个谱分量和第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)的确定。在步骤S3中的确定至少部分地数值地、例如通过一个或多个数值优化进行。然而在步骤S2的范围内的确定也可以具有解析的计算步骤。
例如可以在特别简单的实施方式中进行在用于确定水分量35、脂肪分量36、第一相位Ω(x)和第二相位ΦEC(x)的唯一一个数值优化的范围中的上述等式(4)和(5)。然而也可以的是，在步骤S3的范围内进行多个步骤，其中分别单独地确定该上面提到的变量之一。
然后在步骤S4(可选的步骤)中对于至少两个谱分量35、36提供分别一个MR图像。替换地或附加地，可以的是，基于确定的第一相位Ω(x)提供场不均匀性的场图。替换地或附加地，可以的是，基于确定的第二相位ΦEC(x)提供涡流效应的场图。方法在步骤S5结束。
在图8中示出了流程图，该流程图示出了前面描述的步骤S3的细节。于是可以在步骤S3的范围内进行在图8中给出的步骤T1-T6的执行。
首先在步骤T1中进行第一数值优化的执行，其确定由于场不均匀性引起的第一相位Ω(x)。步骤T1基于等式，该等式不具有与至少两个谱分量35、36的显性依赖关系并且也不具有与第二相位ΦEC(x)的显性依赖关系。于是在步骤T1中的数值优化例如可以基于等式(12)进行。
然后可以在步骤T2(可选的步骤)中进行MR数据25从第一相位Ω(x)的影响中净化。在执行步骤T2之后采集的MR数据与第一相位Ω(x)不具有或仅具有小的隐性依赖关系和显性依赖关系。这意味着，基本场的场不均匀性对MR数据25的影响被抑制。
然后在步骤T3中进行第二数值优化的执行，其确定第二相位ΦEC(x)。第二数值优化的执行基于等式，该等式不具有与至少两个谱分量35、36的显性依赖关系并且也不具有与第一相位Ω(x)的依赖关系。例如步骤T3可以基于等式(18)。
步骤T3中的第二数值优化的执行所基于的等式可以通过关于水分量35和脂肪分量36的假定为实值的权重W、F的变量投影来进行。在权重W、F假定是实值的情况中可以附加地考虑在第一回波时间21的相位Φ。可以的是，步骤T3中的数值优化所基于的等式不具有与在第一回波时间21的相位Φ的显性依赖关系。这例如可以通过从根据变量投影从谱模型出发获得的等式中计算地消除在第一回波时间的相位Φ来进行(参见等式17和等式18)。
然后在步骤T4中进行采集的MR数据25从第二相位ΦEC(x)的影响中净化。步骤T4和T2可以具有相应的技术。
在步骤T5中进行用于确定至少两个谱分量35、36的弛豫率的数值优化的执行。步骤T5的数值优化所基于的等式又可以不具有与至少两个谱分量35、36的显性依赖关系。例如显性依赖关系又可以通过变量投影从谱模型出发被消除，例如在假定水分量35和脂肪分量36的实值的权重W、F的条件下。例如步骤T5可以利用等式(19)进行。
在步骤T6中进行至少两个谱分量的解析的确定。
当然可以将本发明的前面描述的实施方式和方面的特征互相组合。特别地可以将这些特征不仅按照描述的组合，而且也可以按照其他组合或单独地使用，而不脱离本发明的范围。
Claims (15)
1.一种用于在至少三个回波时间(21，22，23)从磁共振数据并且借助多点迪克松技术对检查对象的至少两个谱分量(35，36)进行确定的方法，
其中，多点迪克松技术的预先给出的谱模型至少包括：具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量(35，36)、由于场不均匀性引起的第一相位(Ω)、以及由于涡流效应引起的第二相位(ΦEC)，
其中，所述方法包括以下步骤：
-对多个图像点(30，30-1，30-2)借助双极多回波磁共振测量序列(5)采集磁共振数据(25)，其中，所述多回波磁共振测量序列(5)对于每个图像点(30，30-1，30-2)在至少三个回波时间(21，22，23)对于磁共振数据(25)的磁共振信号的读出交替地使用正的和负的读出梯度场(16-1，16-2，16-3)，
-基于所述磁共振数据(25)：至少部分地数值地确定对于每个图像点(30，30-1，30-2)具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量(35，36)，以及第一相位(Ω)和第二相位(ΦEC)。
2.根据权利要求1所述的方法，
其中，所述预先给出的谱模型对于在正的读出梯度场(16-1，16-2，16-3)的情况下被读出的磁共振数据(25)的这样的磁共振信号包括第二相位(ΦEC)的正的前因子(αe)，
其中，所述预先给出的谱模型对于在负的读出梯度场(16-1，16-2，16-3)的情况下被读出的磁共振数据(25)的这样的磁共振信号包括第二相位(ΦEC)的负的前因子(αe)。
3.根据权利要求1所述的方法，其还包括以下步骤：
-确定与磁共振数据(25)相比分辨率更低的计算格栅，其中，计算格栅的每个格栅点(40)包括磁共振数据(25)的预先给出的数量的相邻的图像点(30，30-1，30-2)，
其中，所述第一相位(Ω)和第二相位(ΦEC)的至少部分地数值地确定基于至少一个等式，所述至少一个等式考虑了，所述第一相位(Ω)和/或第二相位(ΦEC)在计算格栅的一个格栅点(40)内部是恒定的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，至少部分数值地确定还包括以下步骤：
-执行第一数值优化，其确定第一相位(Ω)，
-根据确定的第一相位(Ω)从采集的磁共振数据(25)中消除第一相位(Ω)的影响，
-执行第二数值优化，其确定第二相位(ΦEC)，
-根据确定的第二相位(ΦEC)从采集的磁共振数据(25)中消除第二相位(ΦEC)的影响。
5.根据权利要求4所述的方法，
其中，第一数值优化的执行分别提供对于一个图像点(30，30-1，30-2)的多个候选结果，
其中，所述第一数值优化分别包括对于磁共振数据(25)的多个图像点(30，30-1，30-2)执行区域增长技术，以便对于每个图像点(30，30-1，30-2)从多个候选结果中选择一个值作为结果，
和/或
其中，所述第二数值优化的执行分别提供对于一个图像点(30，30-1，30-2)的多个候选结果，
其中，所述第二数值优化分别包括对于磁共振数据(25)的多个图像点(30，30-1，30-2)执行区域增长技术，以便对于每个图像点(30，30-1，30-2)从多个候选结果中选择一个值作为结果。
6.根据权利要求4所述的方法，
其中，所述第一数值优化所基于的等式和/或所述第二数值优化所基于的等式不具有与至少两个谱分量(35，36)中的至少一个的显性依赖关系。
7.根据权利要求6所述的方法，
其中，所述第一数值优化所基于的等式通过两个谱分量的复数值的权重的变量投影来描述，
其中，所述第二数值优化所基于的等式通过两个谱分量的实值的权重的变量投影来描述。
8.根据权利要求6所述的方法，
其中，所述第二数值优化所基于的等式还包括在第一回波时间(21)的相位。
9.根据权利要求4至8中任一项所述的方法，
其中，所述第一数值优化所基于的等式不具有与第二相位(ΦEC)的显性依赖关系，
其中，所述第二数值优化所基于的等式不具有与第一相位(Ω)的显性依赖关系。
10.根据权利要求4至8中任一项所述的方法，
其中，所述第一数值优化所基于的等式假定对于至少两个谱分量的弛豫率，该弛豫率等于零。
11.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，
其中，具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量(35，36)的确定包括以下步骤：
-执行数值优化，其确定至少两个谱分量的弛豫率，
-根据确定的弛豫率解析地计算所述至少两个谱分量(35，36)。
12.根据权利要求11所述的方法，
其中，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式不具有与第一相位(Ω)和/或第二相位(ΦEC)的依赖关系，
其中，通过数值地确定第一相位(Ω)和/或第二相位(ΦEC)的前面的数值确定以及通过消除第一相位(Ω)和/或第二相位(ΦEC)对磁共振数据(25)的影响，来消除与第一相位(Ω)和/或第二相位(ΦEC)的依赖关系。
13.根据权利要求11所述的方法，
其中，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式不具有与至少两个谱分量(35，36)的显性依赖关系，
其中，用于确定弛豫率的数值优化所基于的等式通过所述两个谱分量的权重的变量投影来描述。
14.一种磁共振设备(100)，其被构造为用于在至少三个回波时间(21，22，23)从磁共振数据并且借助多点迪克松技术对检查对象的至少两个谱分量(35，36)进行确定，
其中，所述磁共振设备(100)包括：
-接收单元(132)，其被构造为，对于多个图像点(30，30-1，30-2)借助双极多回波磁共振测量序列(5)采集磁共振数据(25)，其中所述多回波磁共振测量序列(5)对于每个图像点(30，30-1，30-2)在至少三个回波时间(21，22，23)对于磁共振数据(25)的磁共振信号的读出交替地使用正的和负的读出梯度场(16-1，16-2，16-3)，
-计算单元(460)，其被构造为，基于磁共振数据(25)，至少部分地数值地确定对于每个图像点(30，30-1，30-2)具有分别所属的弛豫率的至少两个谱分量(35，36)，以及第一相位(Ω)和第二相位(ΦEC)。
15.根据权利要求14所述的磁共振设备(100)，所述磁共振设备(100)还被构造为，用于执行按照权利要求1至13中任一项所述的方法。
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