CN104825156B - 出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的动态消除 - Google Patents

出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的动态消除 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种方法，包括当使用初始磁共振成像(MRI)序列对患者进行成像时，从所述患者接收心电图(ECG)信号的初始集。该方法包括在由所述初始MRI序列产生的ECG信号的初始集中识别初始噪声、和根据所述初始噪声的频率分量来表征所述初始噪声。该方法还包括生成限定所述初始MRI序列的参数与所述频率分量之间的关系、通过将所述关系应用于后续MRI序列的所述参数来计算滤波器、以及应用所计算的滤波器以降低当使用所述后续MRI序列对所述患者进行成像时从所述患者接收的ECG信号的另一集中的噪声。

Description

出现在心电图信号中的磁共振成像测序噪声的动态消除
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“Analog Cancellation of MRI SequencingNoise 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)过程期间检测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，并测量随核驰豫回到平衡而由核发射的共振射频信号。
在MRI过程中，可能需要评估被放置在由所述过程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监视可提高过程的功效。
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描述了一种用于改善从经历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，所述检测器系统从被扫描的患者接收ECG信号并产生所述选通信号。所述选通信号是在所述ECG信号中的检测峰值满足R波标准集时产生的。
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且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限定。
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的身体的位置的系统，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获取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前面紧接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。
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了一种方法，包括：
当使用初始磁共振成像(MRI)序列对患者进行成像时，从所述患者接收心电图(ECG)信号的初始集；
识别由所述初始MRI序列产生的ECG信号的所述初始集中的初始噪声；
根据所述初始噪声的频率分量来表征所述初始噪声；
生成限定所述初始MRI序列的参数与所述频率分量之间的关系；
通过将所述关系应用于后续MRI序列的所述参数来计算滤波器；以及
应用所计算的滤波器以降低当使用所述后续MRI序列对所述患者进行成像时从所述患者接收的ECG信号的另一集中的噪声。
在本发明所公开的一个实施例中，识别所述初始噪声包括在对所述患者进行成像之前生成ECG信号的参考集、以及将ECG信号的所述初始集与所述参考集进行比较。
在本发明所公开的另一个实施例中，表征所述初始噪声包括对所述初始噪声执行傅里叶变换。
在本发明所公开的另一个实施例中，限定所述初始MRI序列的所述参数包括描述所述初始MRI序列的电压和磁场脉冲的变量。通常，生成所述关系包括当使用所述初始MRI序列时改变所述变量的值、以及将所述值的变化与所述频率分量的振幅的变化进行比较。
在一个可供选择的实施例中，所述初始MRI序列和所述后续MRI序列包括具有共同参数的共同MRI序列。通常，所述共同参数包括描述所述共同MRI序列的电压和磁场脉冲的变量，且所述变量具有针对所述初始MRI序列和所述后续MRI序列的不同的值。
在另一个可供选择的实施例中，计算所述滤波器包括根据所述频率分量的期望振幅来计算期望噪声，并且应用所计算的滤波器包括从与ECG信号的另一集相关联的对应频率的振幅减去所述期望振幅。
所述ECG信号可包括从位于所述患者内的探头采集的内部ECG信号。另选地或除此之外，所述ECG信号可包括从所述患者的皮肤采集的外部ECG信号。
所述初始MRI序列和所述后续MRI序列可包括多个共同阶段，且生成所述关系可包括生成限定所述初始MRI序列的所选择阶段的参数与所述频率分量之间的相位关系，并且计算所述滤波器可包括通过将所述相位关系应用于所述后续MRI序列的所选择阶段的所述参数来计算所述滤波器。
在另一个可供选择的实施例中，ECG信号的初始集在连接到所述患者的多个ECG引线上生成，并且识别所述初始噪声包括对所述多个引线上的信号进行求和。
通常，识别所述初始噪声包括使用在对所述患者进行成像之前采集的参考ECG信号来识别所述初始噪声。
另选地或除此之外，识别所述初始噪声包括在所述患者的成像期间识别所述初始噪声。
此外另选地或除此之外，识别所述初始噪声包括使用来自耦合到所述患者的固定电极的ECG信号来识别所述初始噪声。
根据本发明的一个实施例，还提供了一种设备，包括：
一个或多个电极，所述电极被配置成从患者采集心电图(ECG)信号的初始集；和
处理器，所述处理器被配置成：
当使用初始磁共振成像(MRI)序列对所述患者进行成像时，从所述患者接收心电图(ECG)信号的初始集；
识别由所述初始MRI序列产生的ECG信号的初始集中的初始噪声；
根据所述初始噪声的频率分量来表征所述初始噪声；
生成限定所述初始MRI序列的参数与所述频率分量之间的关系；
通过将所述关系应用于后续MRI序列的所述参数来计算滤波器；以及
应用所计算的滤波器以降低当使用所述后续MRI序列对所述患者进行成像时从所述患者接收的ECG信号的另一集中的噪声。
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动态消除出现在心电图(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电压对比时间集的关系曲线图和磁场对比时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI过程期间生成的MRI信号序列；
图3是根据本发明的一个实施例的可供选择的电压对比时间集的关系曲线图和磁场对比时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI过程期间生成的MRI信号序列；
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提供了一种在对患者执行磁共振成像(MRI)过程时所操作的噪声消除系统。在所述MRI过程期间，从所述患者接收使用心脏内电极和/或皮肤电极所采集的心电图(ECG)信号。所述MRI过程将噪声注入到所采集的ECG信号中，且所述系统降低或消除这种噪声。
通常，在所述系统的训练区段中，处理器存储在不执行所述MRI过程时生成的ECG信号的参考集。然后，在执行所选择的MRI序列时采集ECG信号，且所述处理器使用所述参考集来识别所注入的噪声。所述处理器根据所述噪声的频率分量来表征所述噪声，并且生成限定所选择MRI序列的所述频率分量和参数和与所述参数相关联的变量之间的关系。通常，表征所述噪声，且通过依次操作所述MRI序列中的每一个并且识别每个不同序列的所述噪声，来针对多个不同的MRI序列生成各自的关系。
在所述系统的操作区段中，所述处理器针对在过程期间所使用的给定MRI序列选择所述关系，并且从所述关系计算出噪声滤波器以供在对所述患者应用所述给定MRI序列时使用。将所述滤波器应用于在应用所述给定MRI序列期间所接收的所述ECG信号，以便降低或甚至消除所接收的所述ECG信号中的噪声。
通过根据频率分量来表征所述噪声，并使这些频率分量与特定MRI序列的参数相关，本发明各实施例能够针对在MRI过程期间所使用的每个不同的MRI序列生成各自不同的噪声。
虽然本发明的一些实施例可针对完整的MRI序列生成噪声滤波器，但其它实施例可针对给定MRI序列的单独的各个阶段生成各自不同的噪声滤波器。
细节描述
现在参见图1，图1是根据本发明的一个实施例用于动态消除出现在心电图(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所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所采集的内部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所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，以使得探头的远侧端部34进入体腔，所述体腔在本文中假定为心腔，从该心腔采集内部ECG信号。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、6,172,499、6,177,792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，扫描仪还包括发射/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，随着组织核弛豫至其平衡状态，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)：
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。
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信号和对采集内部ECG信号的探头的跟踪由ECG处理器58分析和控制。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参考信号和跟踪生成内部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，所述计算机用软件来编程以执行本文所描述的功能。例如，可经网络将软件以电子形式下载到处理器60，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电压(V)对比时间(t)第一集的关系曲线图和磁场(B)对比时间(t)的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI过程期间生成的MRI信号的序列70。第一电压对比时间的关系曲线图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。
第二磁场对比时间的关系曲线图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。第三磁场对比时间的关系曲线图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。
第二电压对比时间的关系曲线图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大约30ms。整个序列的典型时间可为大约40ms。然而，实际时间可大于或小于这些值。
在MRI过程期间，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。在序列70每次重复时，可改变限定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过程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电压对比时间第二集的关系曲线图和磁场对比时间的关系曲线图，其示意性地示出了在MRI过程期间生成的MRI信号的序列100。关于序列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过程中的自旋回波序列。
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限定MRI序列的阶段。例如，可将图2的MRI序列的所选择阶段限定为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限定为第二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限定任何MRI序列。因此，参见电压对比时间的关系曲线图72和112，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。参见磁场对比时间的关系曲线图76、80、和84、以及曲线图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、以及磁场脉冲相对于曲线图72和112中的一个RF脉冲或多个RF脉冲以及相对于彼此的定时。
更具体地，可大体上根据参数集来表征每个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的参数集被写成{S}m。
例如，图2所示的MRI序列m＝1可具有参数集{S}1＝{PRF、PGss、PGpe、PGfe、P信号}，所述集的要素中的每一个要素表示电压或磁场脉冲。{}相比之下，图3所示的MRI序列m＝2具有参数集{S}2＝{PRF1、PRF2、PGss、PGpe、PGfe1、PGfe2、P信号}。
针对任何给定的MRI序列m，存在对所述集中的参数中的每一个参数的另外更详细的表征。因此，参见m＝1的电压对比时间的关系曲线图72，根据起始序列的RF脉冲的电压的变量频率f、相位φ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因此可表示为有序4元组集，其可被写成方程式(2)：
其中集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可表示为有序变量对集，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：
以及
其中f1、φ1、A1是m＝2的第一脉冲的时间t处的频率、相位和振幅变量，并且
F2、φ2、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，参见场对比时间的关系曲线图124，参数PGfe1、PGfe2可由以下方程式表示：
FGfe1≡{(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根据针对每个MRI序列m依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的过程期间，处理器如参见图4的流程图所解释复检{S}m的参数和变量。
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。所述流程分为两个区段：训练区段202和操作区段204。对所述流程的说明假定使用单一处理器60来实施所述流程的适当步骤。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接收所采集的ECG信号，并存储所述信号的所选择群组作为信号的参考集。
通常，所述信号的参考集包括来自相对于患者30相对固定的电极的信号。例如，所述信号的参考集可来自贴片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中的内部参考探头的话，在这种情况下，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，所述参考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，如果所述探头是固定的。
在表征步骤212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，处理器存储要在所述过程中使用的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。
在记录步骤214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中所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信号包括特别是由于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。
在噪声隔离步骤216中，将步骤214的所记录的ECG信号与在步骤210中存储的ECG信号的参考集进行比较。使用比较，处理器60隔离所生成的噪声信号。然后，处理器根据频率来表征所生成的噪声，通常通过对所述噪声信号应用傅里叶变换，从而得到所述噪声信号的频率和相关的频率振幅集。
由MRI序列m生成的噪声的所述频率和相关的频率振幅集在本文中由符号{N}m表示，其可被写成：
{N}m≡{(fi，Ai)}m (8)
其中Ai为频率fi的振幅，且i为所述频率的标识符。
在关系形成步骤218中，处理器生成在步骤216中得到的所述集{N}m与在步骤212中存储的所述集{S}m之间的关系。所述关系通常是针对所分析的所选择MRI序列通过改变{S}m的参数中的每一个参数的变量中的一个或多个变量而生成，如由流程图中的箭头220所表示。特定变量的变型向处理器提供关于所述变量对步骤216的频率集中的每个频率的影响的信息。
所生成的关系可由以下方程式表示：
{N}m＝[M]m·{S}m (9)
其中[M]m是使ECG信号上的噪声与MRI序列m相关的矩阵。
在决策步骤222中，处理器检查是否所有MRI序列均已被分析过。如果序列仍有剩余，则所述流程进行到步骤224以选择另一个MRI序列，并随后回到步骤214。如果所有序列均已被分析过，则训练区段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所使用的{S}m的具体数值。所述数值在本文中被称为{Sp}m，下标p指示数值。
在噪声预测步骤232中，使用步骤230的数值来确定ECG信号上所期望噪声的数值{Np}m。所述确定使用根据以下方程式来自步骤218的矩阵[M]m：
{Np}m＝[M]m·{(Sp}m (10)
从方程式(8)，{Np}m可被写成：
{Np}m≡{(fp，Ap)}m (11)
方程式(11)将在MRI序列m操作时采集的ECG信号上的期望噪声表示为有序频率和频率振幅对集。
在流程图的最终滤波步骤234中，使用由方程式(11)表示的期望噪声作为所有所采集的ECG信号的噪声滤波器。所述滤波通过下述方式来执行：对从贴片36和探头24的电极接收的ECG信号中的每一个信号执行傅里叶变换，并且针对各自信号的每个频率fp减去如由方程式(11)所给定的Ap的值。然后对减法的结果执行逆傅里叶变换，以重新生成已从其移除噪声的ECG信号。
上文对流程图200的说明假定考虑到完整的MRI序列m，并且使用由方程式(11)给定的噪声滤波器{Np}m对在所述完整的序列操作时所采集的ECG信号进行滤波。以必要的变更，可在分析序列m的一个或多个阶段的情况下修改对所述流程的说明，在这种情况下，可计算出单独的噪声滤波器并将其应用于在每个阶段期间所采集的ECG信号的各自部分。
因此，对于序列m的给定阶段f而言，针对所述MRI序列的阶段的参数集可被写成{S}mf。在噪声隔离步骤216中，由此生成的阶段f的噪声的频率和相关的频率振幅集的方程式可由符号{N}mf来表示，其可被写成：
{N}mf≡{(fi，Ai)}mf (12)
在步骤218中生成的阶段f的关系则可被写成：
{N}mf＝[M]mf·{S}mf (13)
其中[M]mf是使在阶段f期间存在于ECG信号上的噪声与MRI序列m的阶段f的参数相关的矩阵。
在步骤232中计算出的噪声滤波器可被写成：
{Np}mf＝[M]mf·{(Sp}mf (14)
以及
{Np}mf≡{(fp，Ap)}mf (15)
在步骤234中，使用由方程式(15)所表示的期望噪声作为在阶段f期间所采集的ECG信号的一部分的噪声滤波器。所述滤波可以基本上相同于上文针对完整的MRI序列m所述的方式执行，即，通过变换ECG信号的相关部分，减去如由方程式(15)所给定的Ap的值，并接着执行逆傅里叶变换，以重新生成其中噪声已被移除的ECG信号的所述部分。
对流程图200的说明已假定使用训练区段202之后是操作区段204来实施系统20。然而，在本发明的可供选择的实施例中，不存在对单独的训练区段的要求，且在这些实施例中，“动态”执行对系统20的训练。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过程期间实施系统20，而无需单独的训练区段。
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。第一步骤310和第二步骤312基本上如针对分别存储参考ECG信号和MRI序列特性的流程图200的步骤210和212所述。记录步骤314与步骤214大体相同，但通常ECG记录是针对少量的MRI扫描，或针对单个扫描。
噪声隔离步骤316与步骤216大体相同，其使用来自步骤310的ECG参考信号来隔离在步骤314中所记录的ECG信号中的MRI噪声。
关系形成步骤318也与步骤218大体相同，以使得处理器生成在步骤316中得到的噪声频率与在步骤312中存储的MRI特性之间的关系。所生成的关系由上面的方程式(9)给出，并给出对矩阵[M]m的估计。
所述流程然后随着对矩阵[M]m的估计进行到噪声预测步骤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所指示，迭代步骤314、316和318。随着迭代继续，处理器能够改善在步骤318中生成的矩阵[M]m的精度。
噪声预测步骤320与步骤232大体相同，处理器使用在步骤318中得到的对[M]m的估计以根据方程式(10)和(11)来计算ECG信号上的期望噪声。
最终滤波步骤324与步骤234基本上相同，处理器从全部ECG信号减去所述期望噪声(来自步骤320)，以便生成已从其移除噪声的ECG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。第一步骤410和第二步骤412与步骤210和212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，且不存在对参考ECG信号的存储。
记录步骤414与步骤214大体相同。通常，所记录的ECG信号是来自包括贴片36和/或探头24的固定电极在内的多个引线的那些信号。
在噪声识别步骤416中，对所述多个引线上的信号进行求和。求和信号使处理器70能够估计由MRI扫描生成的噪声信号。如上文针对步骤216所述，处理器表征所生成的噪声，从而作出对如由方程式(8)所给定的{N}m的估计。
关系形成步骤418与步骤218大体相同，以使得处理器生成在步骤416中得到的对{N}m的估计与在步骤312中存储的MRI特性之间的关系。所生成的关系由上面的方程式(9)给出，并给出对矩阵[M]m的估计。
所述流程然后随着对矩阵[M]m的估计而进行到噪声预测步骤420。
通常，如由其中操作扫描仪以进行更多个扫描的迭代步骤422所指示，迭代步骤414、416和418。随着迭代继续，处理器能够改善在步骤418中生成的对矩阵[M]m的估计的精度。
噪声预测步骤420与步骤232大体相同，处理器使用在步骤418中得到的对矩阵[M]m的估计以根据方程式(10)和(11)来计算ECG信号上的期望噪声。
最终滤波步骤424与步骤234基本上相同，处理器从全部ECG信号减去所述期望噪声(在骤420中生成)，以便生成已从其移除噪声的ECG信号。
在操作两个单独的处理器56和58，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、以及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训练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，所属领域的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 (30)

1.一种用于在磁共振成像（MRI）过程期间降低心电图（ECG）信号中的噪声的方法，包括：
当使用初始磁共振成像（MRI）序列对患者进行成像时，从所述患者接收心电图（ECG）信号的初始集；
识别由所述初始MRI序列产生的ECG信号的所述初始集中的初始噪声；
根据所述初始噪声的频率分量来表征所述初始噪声；
生成限定所述初始MRI序列的参数与所述频率分量之间的关系；
通过将所述关系应用于后续MRI序列的所述参数来计算滤波器；以及
应用所计算的滤波器以降低当使用所述后续MRI序列对所述患者进行成像时从所述患者接收的ECG信号的另一集中的噪声。
2.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述初始噪声包括在对所述患者进行成像之前生成ECG信号的参考集、以及将ECG信号的所述初始集与所述参考集进行比较。
3.根据权利要求1所述的方法，其中表征所述初始噪声包括对所述初始噪声执行傅里叶变换。
4.根据权利要求1所述的方法，其中限定所述初始MRI序列的所述参数包括描述所述初始MRI序列的电压和磁场脉冲的变量。
5.根据权利要求4所述的方法，其中生成所述关系包括当使用所述初始MRI序列时改变所述变量的值、以及将所述变量的值的变化与所述频率分量的振幅的变化进行比较。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述初始MRI序列和所述后续MRI序列包括具有共同参数的共同MRI序列。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述共同参数包括描述所述共同MRI序列的电压和磁场脉冲的变量，并且其中所述变量具有针对所述初始MRI序列和所述后续MRI序列的不同的值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述滤波器包括根据所述频率分量的期望振幅来计算期望噪声，并且其中应用所计算的滤波器包括从与ECG信号的所述另一集相关联的对应频率的振幅减去所述期望振幅。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述ECG信号包括从位于所述患者内的探头采集的内部ECG信号。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述ECG信号包括从所述患者的皮肤采集的外部ECG信号。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述初始MRI序列和所述后续MRI序列包括多个共同阶段，并且其中生成所述关系包括生成限定所述初始MRI序列的所选择阶段的参数与所述频率分量之间的相位关系，并且其中计算所述滤波器包括通过将所述相位关系应用于所述后续MRI序列的所选择阶段的所述参数来计算所述滤波器。
12.根据权利要求1所述的方法，其中ECG信号的所述初始集在连接到所述患者的多个ECG引线上生成，并且其中识别所述初始噪声包括对所述多个引线上的信号进行求和。
13.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述初始噪声包括使用在对所述患者进行成像之前采集的参考ECG信号来识别所述初始噪声。
14.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述初始噪声包括在所述患者的成像期间识别所述初始噪声。
15.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述初始噪声包括使用来自耦合到所述患者的固定电极的ECG信号来识别所述初始噪声。
16. 一种用于在磁共振成像（MRI）过程期间降低心电图（ECG）信号中的噪声的设备，包括：
一个或多个电极，所述一个或多个电极被配置成从患者采集心电图（ECG）信号的初始集；和
处理器，所述处理器被配置成：
当使用初始磁共振成像（MRI）序列对所述患者进行成像时，从所述患者接收所述心电图（ECG）信号的初始集；
识别由所述初始MRI序列产生的ECG信号的所述初始集中的初始噪声；
根据所述初始噪声的频率分量来表征所述初始噪声；
生成限定所述初始MRI序列的参数与所述频率分量之间的关系；
通过将所述关系应用于后续MRI序列的所述参数来计算滤波器；以及
应用所计算的滤波器以降低当使用所述后续MRI序列对所述患者进行成像时从所述患者接收的ECG信号的另一集中的噪声。
17.根据权利要求16所述的设备，其中识别所述初始噪声包括在对所述患者进行成像之前生成ECG信号的参考集、以及将ECG信号的所述初始集与所述参考集进行比较。
18.根据权利要求16所述的设备，其中表征所述初始噪声包括对所述初始噪声执行傅里叶变换。
19.根据权利要求16所述的设备，其中限定所述初始MRI序列的所述参数包括描述所述初始MRI序列的电压和磁场脉冲的变量。
20.根据权利要求19所述的设备，其中生成所述关系包括当使用所述初始MRI序列时改变所述变量的值、以及将所述变量的值的变化与所述频率分量的振幅的变化进行比较。
21.根据权利要求16所述的设备，其中所述初始MRI序列和所述后续MRI序列包括具有共同参数的共同MRI序列。
22.根据权利要求21所述的设备，其中所述共同参数包括描述所述共同MRI序列的电压和磁场脉冲的变量，并且其中所述变量具有针对所述初始MRI序列和所述后续MRI序列的不同的值。
23.根据权利要求16所述的设备，其中计算所述滤波器包括根据所述频率分量的期望振幅来计算期望噪声，并且其中应用所计算的滤波器包括从与ECG信号的所述另一集相关联的对应频率的振幅减去所述期望振幅。
24.根据权利要求16所述的设备，其中所述一个或多个电极位于所述患者内，并且其中所述ECG信号包括从所述一个或多个电极采集的内部ECG信号。
25.根据权利要求16所述的设备，其中所述一个或多个电极位于所述患者的皮肤上，并且其中所述ECG信号包括从所述一个或多个电极采集的外部ECG信号。
26.根据权利要求16所述的设备，其中所述初始MRI序列和所述后续MRI序列包括多个共同阶段，并且其中生成所述关系包括生成限定所述初始MRI序列的所选择阶段的参数与所述频率分量之间的相位关系，并且其中计算所述滤波器包括通过将所述相位关系应用于所述后续MRI序列的所选择阶段的所述参数来计算所述滤波器。
27.根据权利要求16所述的设备，包括被配置成采集ECG信号所述初始集的多个ECG引线，并且其中识别所述初始噪声包括对所述多个ECG引线上的信号进行求和。
28.根据权利要求16所述的设备，其中识别所述初始噪声包括使用在对所述患者进行成像之前采集的参考ECG信号来识别所述初始噪声。
29.根据权利要求16所述的设备，其中识别所述初始噪声包括在所述患者的成像期间识别所述初始噪声。
30.根据权利要求16所述的设备，其中所述一个或多个电极包括耦合到所述患者的固定电极，并且其中识别所述初始噪声包括使用来自所述固定电极的ECG信号来识别所述初始噪声。
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