CN104825155A - 出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的模拟消除 - Google Patents

出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的模拟消除 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种方法，包括当使用初始磁共振成像(MRI)序列来对患者进行成像时，响应于所述初始MRI序列使用邻近所述患者放置的参考传感器来生成初始MRI参考信号。所述方法还包括通过锁定到所述初始MRI参考信号来识别将在从所述患者接收的心电图(ECG)信号中生成的噪声，以及计算可编程校正，该可编程校正将被应用于所述ECG信号以降低所述噪声。所述方法还包括应用所述可编程校正以降低当使用后续MRI序列来对所述患者进行成像时以及当锁定到响应于所述后续MRI序列使用所述参考传感器生成的后续MRI参考信号时从所述患者接收的所述ECG信号中的噪声。

Description

出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的模拟消除
相关专利申请的交叉引用
本申请与同一日期提交的名称为“Dynamic Cancellation of MRI Sequencing Noise Appearing in an ECG Signal”的美国专利申请相关，所述专利受让给本发明的受让人，并且以引用的方式并入本文。
技术领域
本发明大体涉及心电图(ECG)信号，并且具体地，涉及在磁共振成像(MRI)手术期间检测ECG信号。
背景技术
磁共振成像(MRI)是一种使患者的组织，尤其是软组织视觉化的极其强大的技术。该技术依靠从核(通常为氢核)的平衡状态激发核，并测量随着核弛豫回到平衡而由核发射的共振射频信号。
在MRI手术中，可能需要评估被放置在由手术生成的快速变化的磁场中的患者的心脏状况。监视心电图(ECG)信号是患者的心脏状况的良好指示器，以使得ECG监视可提高手术的疗效。
颁予Fischer的美国专利6,873,869描述了一种获得位于动荡的电磁环境中的患者的ECG信号的方法，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。所述信号(包括增加的噪声)在心脏区域附近被恢复为由形成第一测量回路的一部分的两个电极传送的信号所产生的差分信号。
颁予Tsitlik等人的美国专利5,217,010描述了一种据称能够在MRI系统中安全地操作的用于监视患者或使患者起搏的装置，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。所述装置声称使用独特的射频过滤和屏蔽来使因MRI中所产生的高频射频信号而产生的引线上的电压衰减。
颁予Brosovich等人的美国专利申请2004/0225210描述了一种据称能够将电极耦合到单独的装置的引线集组件，所述专利的公开内容以引用的 方式并入本文。所述组件包括两个引线。状况感测引线以两个导电路径为特征，每个导电路径均可连接到一个电极以从其输送生物电信号，并且能够具有因电磁发射而在其中感生的第一噪声信号。噪声拾取引线也以两个导电路径为特征，每个导电路径能够具有因电磁发射而在其中感生的第二噪声信号。
颁予Brosovich等人的美国专利7,039,455描述了一种用于改善从经历MRI的患者获得的ECG信号的质量的设备，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。所述设备包括差分放大器、前置滤波器、信号限制器电路和具有一体化的低通滤波器的中间放大器的构造。
颁予Cohen的美国专利7,286,871描述了一种减少对在重复干扰污染存在下所记录的电信号的污染的方法，所述电信号被数字化，所述数字化以定时信号开始，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。分析多个数字化电信号，并且使所述电信号相对于所述定时信号同步，以获得从所述数字化电信号中减去的估计污染信号。
颁予Moore的美国专利4,991,580描述了一种用于提高从经历MRI的患者获得的ECG信号的质量的方法，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。所述方法包括将具有MRI感生噪声信号的ECG信号传导到具有预选最大转换率的转换率限制器(SRL)电路的输入。所述SRL电路的输出连接到低通滤波器电路。
颁予Kreger等人的美国专利6,070,097描述了一种用于生成用于心脏MRI的选通信号的方法，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。MRI系统包括检测器系统，所述系统从被扫描的患者接收ECG信号并且产生所述选通信号。所述选通信号是在所述ECG信号中的检测峰值满足一组R波标准时产生的。
颁予Uutela Kimmo的欧洲专利1,872,715描述了一种由动荡的电磁环境生成并被收集起来的表征生物信号伪影的统计特性的参考数据，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。在所述动荡的电磁环境中测量所述患者的生物信号的多个通道。使用所述参考数据来检测所述多个通道中的伪影并且得到参数以用于所述多个通道的线性组合。通过对所述多个通道的期望信号样本应用线性组合来获得精致的生物信号，所述线性组合由所得到的参数定义。
颁予Schweitzer等人的PCT申请WO/2012/170119描述了一种用于在MRI扫描序列期间跟踪导管电极相对于患者身体的位置的系统，所述系统包括缓解逻辑，所述缓解逻辑被配置成识别在潜在噪声感生条件期间进行且因此易受噪声损坏的一个或多个阻抗测量，所述专利的公开内容以引用的方式并入本文。所述缓解逻辑被配置成以从紧接着前面的采集周期获取的先前获得的阻抗测量来替换潜在损坏阻抗测量。
由Prabhakar Rajiah所著的题为“Cardiac MRI：Part 2，Pericardial Diseases”的论文(2011年10月发表在the American Journal of Roentgenology第4期第197卷中)描述了MRI在心脏手术中的使用。
以引用方式并入本专利申请的文献将被视为本专利申请的整体部分，但是，如果这些并入的文献中定义任何术语的方式与本说明书中明确或隐含地给出的定义相冲突，则应只考虑本说明书中的定义。
发明内容
本发明的一个实施例提供一种方法，包括：
当使用初始磁共振成像(MRI)序列来对患者进行成像时，响应于所述初始MRI序列使用邻近所述患者放置的参考传感器来生成初始MRI参考信号；
通过锁定到所述初始MRI参考信号来识别将在从所述患者接收的心电图(ECG)信号中生成的噪声；
计算可编程校正，该可编程校正将被应用于所述ECG信号以降低所述噪声；以及
应用所述可编程校正以降低当使用后续MRI序列来对所述患者进行成像时以及当锁定到响应于所述后续MRI序列使用所述参考传感器生成的后续MRI参考信号时从所述患者接收的所述ECG信号中的噪声。
通常，所述方法包括将所述参考传感器放置成不拾取所述ECG信号。
在本发明所公开的一个实施例中，所述参考传感器包括天线。
在本发明所公开的另一个实施例中，所述可编程校正包括一组频率依赖增益。
在本发明所公开的另一个实施例中，识别所述噪声包括分析从耦合到所述患者的固定电极生成的所述ECG信号。
在一个可供选择的实施例中，识别所述噪声包括比较当未使用MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号以及当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号。
在另一个可供选择的实施例中，识别所述噪声包括对当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号进行求和。通常，对所述ECG信号进行求和包括对从耦合到所述患者的固定电极生成的所述ECG信号进行求和。
根据本发明的一个实施例，还提供了一种设备，包括：
参考传感器，所述传感器邻近患者放置，并且被配置成当使用初始磁共振成像(MRI)序列对所述患者进行成像时响应于所述初始MRI序列来生成初始MRI参考信号；和
处理器，所述处理器被配置成：
通过锁定到所述初始MRI参考信号来识别将在从所述患者接收的心电图(ECG)信号中生成的噪声，
计算可编程校正，该可编程校正将被应用于所述ECG信号以降低所述噪声，以及
应用所述可编程校正以降低当使用后续MRI序列来对所述患者进行成像时以及当锁定到响应于所述后续MRI序列使用所述参考传感器生成的后续MRI参考信号时从所述患者接收的所述ECG信号中的噪声。
结合附图，通过以下对实施例的详细说明，将更全面地理解本发明，其中：
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例用于模拟消除出现在心电图(ECG)信号中的磁共振成像(MRI)噪声的系统的示意性图解；
图2是根据本发明的一个实施例的一组电压与时间的关系曲线图和磁场与时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI手术期间生成的MRI信号的序列；
图3是根据本发明的一个实施例的一组电压与时间的关系曲线图和磁场与时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI手术期间生成的MRI信号的序列；
图4是根据本发明的一个实施例在实施图1的系统时所执行的步骤的流程图；
图5是根据本发明的一个可供选择的实施例在实施图1的系统时所执行的步骤的流程图；并且
图6是根据本发明的另一个可供选择的实施例在实施图1的系统时所执行的步骤的流程图。
具体实施方式
综述
本发明的一个实施例降低在通过MRI序列来对患者进行成像时从患者接收的心电图(ECG)信号中拾取的磁共振成像(MRI)噪声。为了降低噪声，邻近患者定位能够检测来自MRI扫描仪的MRI辐射的传感器，通常为天线。所述传感器通常被定位成使得其不从患者拾取ECG信号，但使得其产生支持处理器降低MRI噪声的被用作MRI参考信号的信号。
在一些实施例中，首先检测噪声，并使用训练阶段来表征噪声。训练阶段之后是其中应用在训练阶段中生成的校正因子的操作阶段。
在训练阶段中，首先在MRI序列不操作时记录来自患者的ECG信号。这些信号被用作ECG参考信号。然后启动MRI序列，从而生成上文所述的MRI参考信号，并且将MRI噪声引入到ECG信号中。处理器使用MRI参考信号来锁定到ECG信号，并且将参比ECG信号与在被锁定时生成的那些信号进行比较。使用比较，处理器生成校正因子，通常为可应用于ECG信号以降低MRI噪声的一组频率依赖增益。
可针对不同类型的MRI序列和针对定义每种类型的序列的参数的变型生成各自的校正因子。
在操作阶段中，当锁定到序列启动期间生成的MRI参考信号时，对在后续MRI序列期间生成的后续ECG信号应用校正因子。通常，可从MRI参考信号识别序列类型以及定义序列的参数。
在本发明的可供选择的实施例中，不存在训练阶段。而是，检测所引入的MRI噪声，并且在操作阶段期间使用类似于上文所述的那些方法的方法来降低所引入的MRI噪声。所述检测和降低可使用迭代以“动态”方式执行以改善对所注入的MRI噪声的检测和降低。
详细描述
现在参见图1，图1是根据本发明的一个实施例用于模拟消除出现在心电图(ECG)信号中的磁共振成像(MRI)测序噪声的系统20的示意性图解。系统20包括MRI扫描仪22、如导管之类的探头24、以及控制台26。探头24可用于使用所述探头的远侧端部34中的一个或多个电极32在患者30的心脏28的腔中采集ECG信号。由电极32采集的信号在本文中被称为内部ECG信号。在一些实施例中，探头24可用于另外的目的，例如用于执行心脏消融。作为另外一种选择，以必要的变更，可以将探头24用于心脏或其他身体器官中的其他治疗和/或诊断功能。由电极32采集的内部ECG信号通常通过探头24中的导体和/或光纤传送到其中可分析所述信号的控制台26。
除了使用探头24来采集内部ECG信号以外，系统20通常还从患者30的皮肤采集ECG信号，通常通过将充当电极的多个导电贴片36放置在患者的皮肤上来采集ECG信号。由贴片36采集的信号在本文中被称为外部ECG信号。外部ECG信号通过缆线38输送到分析所述信号的控制台26。根据分析所得到的结果可在显示器40上呈现给系统20的操作者42。
操作者42(通常为心脏病专家)将探头24插穿过患者30的血管系统，以使得所述探头的远侧端部34进入体腔，所述体腔在本文中假定为从那里采集内部ECG信号的心腔。通常，通过所属领域中已知的方法来跟踪探头的远侧端部。磁性位置跟踪技术在例如美国专利5,391,199、5,443,489、6,788,967、6,690,963、5,558,091、6,172,4996,177,792中有所描述，它们的公开内容以引用方式并入本文中。基于阻抗的位置跟踪技术在例如美国专利5,983,126、6,456,864和5,944,022中有所描述，这些专利的公开内容也以引用方式并入本文。
MRI扫描仪22包括磁场线圈50，所述磁场线圈包括场梯度线圈，所述磁场线圈和场梯度线圈一起生成空间移变的磁场B(x，y，z)。空间移变的磁场为扫描仪中生成的射频(RF)信号提供了空间定位。此外，扫描仪包括发 射/接收线圈52。在发射模式中，线圈52向患者30辐射RF脉冲能量，RF脉冲的能量与患者组织的核自旋相互作用并从而重新调整离开其平衡位置的核的磁矩。在接收模式中，随着组织核弛豫到其平衡状态，线圈52检测从患者组织接收的RF信号。给定区域内的核的弛豫生成的信号频率即拉莫尔频率，通过核的回磁比γ给定的比例常数与该区域的磁场成正比。因此，对于氢核，应用方程式(1)：
f ( x , y , z ) = γ 2 π · B ( x , y , z ) - - - ( 1 )
其中f(x，y，z)是点(x，y，z)的氢核弛豫所辐射的频率，
B(x，y，z)是在该点处的磁场，并
等于大约42.6MHz·T-1。
系统20还包括MRI参考传感器54，所述参考传感器通常为天线，且在本文中也可被称作天线54。天线54响应于扫描仪22的操作而通过从线圈50和52拾取MRI辐射来生成信号。天线54通过缆线55(通常为同轴缆线)连接到控制台26。如稍后所述，系统20使用天线信号(通常在其被传送穿过隔离差分放大器(未示出)之后)作为MRI参考信号。虽然传感器54通常为天线，但本发明的范围包括能够通过拾取MRI辐射来生成信号的任何类型的传感器，诸如半导体传感器。
在一些实施例中，扫描仪22由扫描仪处理器56操作，且上文所述的ECG参考信号和MRI参考信号由ECG处理器58分析。处理器58通常还跟踪采集内部ECG信号的探头。为简明起见，在本文说明中，假定控制台26中的单个处理器60操作系统20，且所属领域的普通技术人员将能够在多于一个处理器操作所述系统的情况下修改所述说明。
因此，除了分析上文所提及的ECG参考信号和MRI参考信号和跟踪采集内部ECG信号的探头以外，处理器60还通过下述方式来操作扫描仪22：使用电路来控制线圈50，包括形成所需磁场梯度，以及使用其它电路来操作发射/接收线圈52。
处理器60通常包括通用计算机，所述通用计算机用软件来编程以执行本文描述的功能。例如，可经网络将软件以电子形式下载到处理器60中， 或者可将软件装在非临时性有形介质上，诸如光学的、磁的或电子的存储介质。作为另外一种选择，可以通过专用或可编程数字硬件组件，或利用硬件和软件元件的组合来执行处理器60的一些或全部功能。
图2是根据本发明的一个实施例的第一组电压(V)与时间(t)的关系曲线图和磁场(B)与时间(t)的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI手术期间生成的MRI信号的序列70。第一电压与时间的关系曲线图72示出了在序列70开始时发射的由线圈52生成的发射RF脉冲74。发射RF脉冲长度通常为2ms左右，但其可大于或小于此值。环绕第一磁场与时间的关系曲线图76所示的发射RF脉冲的是由线圈50生成的切片选择梯度(Gss)磁场脉冲。切片选择梯度场识别要由扫描仪22成像的患者30中的感兴趣的体积。
第二磁场与时间的关系曲线图80示出了选择感兴趣的体积内点的垂直位置的相位编码梯度(Gpe)场脉冲。第三磁场与时间的关系曲线图84示出了选择感兴趣的体积内点的水平位置的频率编码梯度(Gfe)场脉冲。
第二电压与时间的关系曲线图88示出了与响应于发射RF脉冲而由线圈52接收的数据采集信号对应的接收RF脉冲90。
介于RF发射脉冲的中心与RF接收脉冲的中心之间的典型时间可为约30ms。整个序列的典型时间可为约40ms。然而，实际时间可大于或小于这些值。
在MRI手术期间，由序列70所示的RF脉冲和磁场设置的序列可通常以约为1s的重复率重复。在每次重复序列70时，可改变定义磁场脉冲的变量中的一个或多个变量，通常使得可扫描患者36的不同区域。在某些情况下，随着序列70重复，可改变RF发射脉冲74的变量，诸如其振幅、频率或相位。
序列70示出了通常用于MRI手术中的被称为梯度回波序列的一种类型的MRI序列。
图3是根据本发明的一个实施例的第二组电压与时间的关系曲线图和磁场与时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI手术期间生成的MRI信号的序列100。至于序列70，序列100包括发射和接收电压对比时间的关系曲线图110和112、以及三个磁场对比时间的关系曲线图120、122和124。如曲线图所示，序列100使用两个RF发射脉冲和两个磁场Gfe脉冲 (与序列70的一个RF脉冲和一个Gfe脉冲形成对比)。序列100示出了通常还可用于MRI手术中的自旋回波序列。
图2和图3示出了可用于本发明各实施例中的两种类型的MRI序列。关于这些序列和其它可能序列的变型对于所属领域的普通技术人员而言将是显而易见的，且所有这些序列均假定处于本发明的范围内。在以下说明中，使用标识符“m”来标记每种类型的MRI序列，且以举例的方式，由图2所示的MRI序列假定具有标识符m＝1，且由图3所示的MRI序列假定具有标识符m＝2。
图2和图3还示出了每个MRI序列均由对应于针对所述序列生成的不同脉冲的多个阶段构成。可根据一个脉冲、多个脉冲和/或一个脉冲的若干部分来定义MRI序列的阶段。例如，可将图2的MRI序列的所选择阶段定义为Gpe脉冲的持续时间；对于图3的MRI序列，可将另一个所选择阶段定义为第二Gfe脉冲的第一半部的持续时间。
一般而言，可根据描述在图2和图3中用曲线图表示的脉冲中的每一个脉冲的变量来定义任何MRI序列。因此，参见电压与时间的关系曲线图72和110，变量包括：起始序列的RF脉冲的电压的频率、相位和振幅；这些变量的值随着时间的变化；任何后续RF脉冲的变量；和后续RF脉冲相对于初始RF脉冲的定时。参见磁场与时间的关系曲线图76、80、和84、和曲线图120、122、和124，变量包括描述磁场脉冲的形状的那些变量，即，场在其随时间而变化时的振幅、和磁场脉冲相对于曲线图72和112中的一个RF脉冲或多个RF脉冲和相对于彼此的定时。
更具体地，可大体上根据一组参数来表征每个MRI序列m，每个参数对应于所述序列的脉冲之一。在以下说明中，MRI序列m的这组参数被写成{S}m。
例如，图2所示的MRI序列m＝1可具有一组参数{S}1＝{PRF、PGss、PGpe、PGfe、P信号}，这组要素中的每一个表示电压或磁场脉冲。相比之下，图3所示的MRI序列m＝2具有一组参数{S}2＝{PRF1、PRF2、PGss、PGpe、PGfe1、PGfe2、P信号}。
针对任何给定MRI序列m，存在对这组中的参数中的每一个的另外更详细的表征。因此，参见m＝1的电压与时间的关系曲线图72，根据起始序列的RF脉冲的电压的变量频率f、相位和振幅A、和这些变量的值随着 时间t的变化来表征参数PRF。PRF因此可表示为一组有序4元组，其可被写成方程式(2)：
其中组的下标为序列的标识符m。
相似地，参见m＝1的磁场Gss与时间的关系曲线图76，根据时间t处的可变磁场B来表征参数PGss，以使得PGss可表示为一组有序变量对，其可被写成方程式(3)：
PGss≡{(B，t)}1      (3) 
参见m＝2的电压对比时间的关系曲线图110，参数PRF1和PRF2可由以下方程式表示：
和
其中f1、□1、A1是m＝2的第一脉冲的时间t处的频率、相位和振幅变量，且
f2、□2、A2是m＝2的第二脉冲的时间t处的频率、相位和振幅变量。
作为另一个例子，参见场与时间的关系曲线图124，参数PGfe1、PGfe2可由以下方程式表示：
PGfe1≡{(B1，t)}2      (6) 
以及
PGfe2≡{(B2，t)}2       (7) 
其中B1和B2是时间t处的第一Gfe脉冲和第二Gfe脉冲的场变量。
在操作扫描仪22之前，操作者42使用处理器60以针对每个MRI序列m根据其参数和与每个参数相关联(以上文所述的广泛和更详细的方式)的变量来存储{S}m。在其中操作扫描仪22的手术期间，处理器如下文参照图4的流程图所解释复检{S}m的参数和变量。定义{S)m的参数和变量的值的特定数值集在下文中被称作{S}mp，其中p为表示数值的指数。
图4是根据本发明的一个实施例在实施系统20时所执行的步骤的流程图200。所述流程图分为两个区段：训练阶段或区段202和操作阶段或区段204。对所述流程图的说明假定使用单一处理器60来实施所述流程图的适当步骤。如果系统20包括扫描仪处理器56和ECG处理器58，则所述流程图步骤可假定为由ECG处理器58使用来自扫描仪处理器56的关于MRI序列m的定时和身份和关于所述序列的数值p的通信来实施。
在训练阶段的初始步骤210中，操作者42将贴片36附接到患者30，并且将探头24插入到患者的心脏28中。在扫描仪22不操作时，贴片36采集外部ECG信号，且探头24的一个电极或多个电极采集内部ECG信号。处理器60接收采集的ECG信号，并存储所述信号的所选择群组作为参考信号集。
通常，所述参考信号集包括来自相对于患者30相对固定的电极的信号。例如，所述参考信号集可来自贴片36。在一些实施例中，探头24可为固定的，例如，如果其被用作心脏28中的内部参比探头的话，在此种情况下，其它活动探头(图1中未示出)可插入到心脏28中。如果探头24为固定的，则来自其一个电极或多个电极的信号可用作ECG参考信号。在一些实施例中，所述参比集可包括贴片信号子集，诸如来自贴片的信号中的一个所选择信号、和/或来自探头24的电极的信号子集，如果所述探头固定。
在天线设置步骤212中，通常在患者的遮盖物上方，邻近患者30定位天线54。天线的位置和取向被选择成使得不存在天线对由患者生成的ECG信号的拾取。例如，可将天线定位在患者的腹部区域上方。
在表征步骤214中，处理器存储要在操作系统20中使用的不同MRI序列的参数和变量。换句话讲，处理器存储要在手术中使用的m的每个值的集{S}m。一旦参数和变量已存储，则处理器选择用以操作扫描仪的MRI序列m、和所述序列的数值集{S}mp。
在记录步骤216中，使用所选择MRI序列来操作扫描仪22，且处理器从贴片36并且从探头24的电极采集并记录在扫描仪操作时生成的ECG信号。所记录的ECG信号被选择成与在步骤210中存储的参考信号一致，即，在与所述参考信号相同的引线上。所记录的ECG信号包括特别是因扫描仪操作而被注入到输送信号的引线中的噪声。扫描仪操作通常是针对序列的许多个扫描，但对此并无要求，且所述操作可针对序列的单个扫描。
此外，在采集并记录ECG信号时，和在操作扫描仪22时，在步骤216中，处理器还采集并记录在传感器54中生成的信号(MRI参考信号)。
在校正确定步骤218中，将步骤216的所记录的ECG信号与在步骤210中所存储的参比ECG信号集比较，同时锁定到MRI参考信号。根据比较，处理器确定待应用于所记录的ECG信号以使得所得ECG信号邻近参考信号的校正因子。所述校正因子通常为一组增益{G}所述增益为频率相依的，且由处理器应用于所记录的ECG信号，但在一些实施例中，所述校正因子可为单一值增益。针对每个MRI序列m，且针对与所述m序列相关联的数值集{S}mp，存在一组增益值。
使用测试的P值，处理器通常通过内插和/或外插来生成要针对任何序列m和针对序列内的任何数值p应用的校正因子的表达式，{G}mp，如由方程式(8)给出。
{G}mp＝{(Gi，fi}mp      (8) 
其中Gi为以频率fi应用的增益，并且其中i是所述频率的标识符。
应当理解，{G}mp表示降低由MRI序列m针对具有指数p的序列数值生成的噪声所需的所述组增益和相关的频率。
通常，如由箭头220所示，对于m的给定值，步骤218针对p的不同值重复多次，以使得可更准确地确定方程式(8)中的具体增益Gi和频率fi的值。重复还实现一系列p值。
在决策步骤222中，处理器检查是否已测试所有MRI序列，即，是否已生成方程式(8)中的m的所有值的增益。如果序列有剩余，则流程图进行到步骤224以选择另一个MRI序列，并随后回到步骤216。如果已分析所有序列，则调校区段202结束且操作区段204开始。
在操作区段的第一步骤230中，处理器识别所使用的MRI序列m。处理器还确定针对所述序列使用的{S}mp的具体数值。对m和{S}mp的识别可通过来自扫描仪22的通信来进行。作为另外一种选择或另外，处理器可分析由传感器54拾取的MRI参考信号的特性，以便识别m和相关的数值。
在操作区段的最终步骤232中，处理器根据方程式(8)来计算校正因子，即，要应用的增益。处理器然后将所计算的增益应用于在MRI序列操作时从贴片36和从探头24的电极接收的所有ECG信号，以便降低信号中的MRI噪声。处理器通过锁定到在传感器54中生成的MRI参考信号来确定MRI序列的操作。
上文对流程图200的说明假定考虑到整个MRI序列m，并且将由方程式(8)给出的增益应用于在整个序列操作时采集的ECG信号。所属领域的普通技术人员将能够针对在ECG信号中形成来自MRI序列m的一个或多个阶段的噪声并且要单独地降低每个阶段的噪声的情况以必要的变更来修改所述说明。在这种情况下，可使用方程式(8)来计算要在每个单独的阶段期间应用的增益，并且可在流程图的调校区段和操作区段两者中根据在传感器54中生成的MRI参考信号和/或通过来自扫描仪22的通信来识别单独的阶段。
对流程图200的说明也已假定使用调校区段202之后是操作区段204来实施例系统20。然而，在本发明的可供选择的实施例中，不存在对单独的调校区段的要求，且在这些实施例中，“动态”执行对系统20的调校。下文参见图5和图6所述的流程图300和400的步骤例示如何可在对患者执行MRI手术期间实施系统20，而无需单独的调校区段。
图5是根据本发明的一个可供选择的实施例在实施系统20时所执行的步骤的流程图300。第一、第二和第三步骤310、312和314基本上如针对分别存储通常从固定电极得到的参比ECG信号、定位天线54和存储MRI序列特性的流程图200的步骤210、212和214所述。记录步骤316与步骤 216大体相同。然而，通常ECG记录是针对少数MRI扫描，或针对单个扫描。
校正确定步骤318也与步骤218大体相同。因此，处理器通常根据由方程式(8)给出的增益来确定校正因子，所述增益待应用于所记录的ECG信号以使得所得ECG信号邻近ECG参考信号。
流程图然后进行到最终步骤320。
通常，如由其中操作扫描仪以进行另一个扫描的迭代步骤322所示，迭代步骤316和318。随着迭代继续，处理器能够改善从方程式(8)得到和在步骤318中生成的增益的精度。
最终步骤320与最终步骤232基本上相同，处理器将在步骤318中得到的增益应用于所有ECG信号，同时锁定到MRI参考信号。 
图6是根据本发明的另一个可供选择的实施例在实施系统20时所执行的步骤的流程图400。第一、第二和第三步骤410、412和414与步骤210、212和214大体相同，不同的是在步骤410中不存在对在扫描仪不操作时采集ECG信号的要求，且不存在对参比ECG信号的存储。
记录步骤416与步骤216基本上相同。通常，所记录的ECG信号是来自贴片36和/或探头24的固定电极的那些信号。至于步骤216，在步骤416中，处理器还采集并记录在传感器54中生成的信号(MRI参考信号)。
在校正确定步骤418中，处理器当锁定到MRI参考信号时对来自贴片或固定电极的所记录的ECG信号进行求和。求和信号为处理器提供对由MRI序列的操作生成的噪声的估计。处理器使用噪声估计来生成校正因子，即由方程式(8)表示的一组增益，所述校正因子将被应用于ECG信号以便降低信号中的MRI噪声。
流程图然后进行到最终步骤420。
通常，如由其中操作扫描仪以进行另一个扫描的迭代步骤422所示，迭代步骤416和418。随着迭代继续，处理器能够改善从方程式(8)得到和在步骤418中生成的增益的精度。
最终步骤420与最终步骤232基本上相同，处理器将在步骤418中得到的增益应用于所有ECG信号，同时锁定到MRI参考信号。 
在两个单独的处理器56和58操作且ECG处理器58用于实施流程图200、300或400的步骤的情况下，扫描仪处理器56可通知ECG处理器58 有关与任何给定MRI序列相关联的适当实体，诸如序列的身份、序列的开始时间和/或结束时间、和序列的各阶段的开始时间和/或结束时间。
流程图300和400描述用于在不首先具有调校区段的情况下操作系统20的两种不同的方法。应当理解，可组合针对这两个流程图所述的用于估计由MRI扫描引入到ECG信号中的噪声的方法。这样一种组合可导致与应用所述流程图中的仅一个的过程相比对感生MRI噪声的更快和/或更精确的识别。
因此应意识到，上述实施例均以举例方式举出，并且本发明不受上文特别显示和描述的内容限制。相反，本发明的范围包括上文所述各种特征的组合和子组合以及其变型和修改，所属领域技术人员在阅读上述说明时将会想到所述变型和修改，并且所述变型和修改并未在现有技术中公开。

Claims (16)

1.一种方法，包括：
当使用初始磁共振成像(MRI)序列来对患者进行成像时，响应于所述初始MRI序列使用邻近所述患者放置的参考传感器来生成初始MRI参考信号；
通过锁定到所述初始MRI参考信号来识别将在从所述患者接收的心电图(ECG)信号中生成的噪声；
计算可编程校正，所述可编程校正将被应用于所述ECG信号以降低所述噪声；以及
应用所述可编程校正以降低当使用后续MRI序列来对所述患者进行成像时以及当锁定到响应于所述后续MRI序列使用所述参考传感器生成的后续MRI参考信号时从所述患者接收的所述ECG信号中的噪声。
2.根据权利要求1所述的方法，包括将所述参考传感器放置成不拾取所述ECG信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述参考传感器包括天线。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述可编程校正包括一组频率依赖增益。
5.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述噪声包括分析从耦合到所述患者的固定电极生成的所述ECG信号。
6.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述噪声包括比较当未使用MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号以及当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号。
7.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述噪声包括对当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号进行求和。
8.根据权利要求7所述的方法，其中对所述ECG信号进行求和包括对从耦合到所述患者的固定电极生成的所述ECG信号进行求和。
9.一种设备，包括：
参考传感器，所述参考传感器邻近患者放置，并且被配置成当使用初始磁共振成像(MRI)序列对所述患者进行成像时响应于所述初始MRI序列来生成初始MRI参考信号；和
处理器，所述处理器被配置成：
通过锁定到所述初始MRI参考信号来识别将在从所述患者接收的心电图(ECG)信号中生成的噪声，
计算可编程校正，所述可编程校正将被应用于所述ECG信号以降低所述噪声，以及
应用所述可编程校正以降低当使用后续MRI序列来对所述患者进行成像时以及当锁定到响应于所述后续MRI序列使用所述参考传感器生成的后续MRI参考信号时从所述患者接收的所述ECG信号中的噪声。
10.根据权利要求9所述的设备，其中所述参考传感器被放置成不拾取所述ECG信号。
11.根据权利要求9所述的设备，其中所述参考传感器包括天线。
12.根据权利要求9所述的设备，其中所述可编程校正包括一组频率依赖增益。
13.根据权利要求9所述的设备，包括耦合到所述患者的固定电极，并且其中识别所述噪声包括分析从所述固定电极生成的所述ECG信号。
14.根据权利要求9所述的设备，其中识别所述噪声包括比较当未使用MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号以及当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号。
15.根据权利要求9所述的设备，其中识别所述噪声包括对当使用所述初始MRI序列来对所述患者进行成像时从所述患者接收的所述ECG信号进行求和。
16.根据权利要求15所述的设备，包括耦合到所述患者的固定电极，并且其中对所述ECG信号进行求和包括对从所述固定电极生成的所述ECG信号进行求和。
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