CN105607020A - 用于生成磁共振图像的方法以及用于该方法的磁共振设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于生成磁共振图像的方法，具有以下步骤：提供具有以非笛卡尔形式记录的数据点的原始数据组，将记录的数据点网格化到笛卡尔点阵上，以形成转换数据点，其中转换数据点的在至少k空间方向上的数量选择为，使得视场缩小，以及转换数据点傅立叶转换为在至少一个方向上具有比原始数据组更小的视场的磁共振图像。此外本发明涉及一种磁共振设备，利用其能实施前述的方法。

Description

用于生成磁共振图像的方法以及用于该方法的磁共振设备

技术领域

本发明涉及用于生成磁共振图像的方法以及用于该方法的磁共振设备。

背景技术

在磁共振断层摄影时，记录多个空间上编码的单个信号，以便由此生成图像。在此需要多个所谓的后期处理步骤，此外也需要傅立叶转换。

在此，所记录的信号视为在所谓的k空间中的点。在此，在多种成像顺序中常见的是，逐行地获得k空间点来作为所谓的k空间行。但是也可行的是，单个地记录k空间点，直至以图像显示出对直角的、对称的点阵的全部点进行了采样。这种数据记录类型称为笛卡尔采样或记录。

特别地，这种作法在对k空间进行逐点采样时具有以下的缺点，即其是耗时的。因此还公知的是，螺旋形地或径向地对k空间进行采样。在此，在k空间的中央区域中获得了比在边缘区域中更高的信息密度。但是，中央的k空间行确定了图像对比度，并且更靠外的k空间行确定了分辨率、即更细微的结构。以这种方式和方法，通过在k空间的更靠外的区域中的信息损耗换取记录的加速。

为了能够将螺旋形的或径向的k空间数据傅立叶转换为能观察的图像数据组，特别地在应用已加速的傅立叶转换FFT的情况下必需的是，将k空间数据转化至笛卡尔点阵中。该过程称为网格化或再网格化。在网格化时根据以下的公式得到笛卡尔式k空间点：

$M_{cart}(x,y)=\{\[(M*S*W)\⊗C\]*R\}{\⊗}^{-1}C$

在此“M”是k空间的磁化度(Magenetisierung)，“S”是记录坐标，“W”是加权函数，“C”是卷积函数，并且“R”是笛卡尔点阵。

此时，最终通过将相邻的所记录的数据点加权和插值，得到笛卡尔式k空间的数据。

加权函数确定了所测量的k空间数据如何流入所计算的数据中，以便由此对变化的采样密度进行补偿。加权函数例如可以从采样坐标“S”和卷积函数“C”中得到，见JacksonJI等著“SelectionofconvolutionfunctionforFourierInversionusinggridding.”IEEETransMedImaging1991；10：473-480：

$W=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}=\frac{1}{S\⊗C}$

相反，为了插值而利用窗口函数进行卷积。已知的窗口函数是汉明窗口(Hamming-Window)。其这样选择，即笛卡尔点阵一方面不具有空隙以及另一方面也不考虑距离太远的数据点。

笛卡尔点阵在二维的情况下定义为：

$R(x,y)=\underset{i}{\Σ}\underset{j}{\Σ}\mathrm{\δ}(x-i,y-j)$

由此产生投影：

M_cart(x，y)＝M_conv(x，y)·R(x，y)

在完成了网格化的全部步骤之后，得到了k空间，其具有计算出的或转换出的笛卡尔数据点来替代径向或螺旋形分布的数据点。然后，这些笛卡尔数据点可以利用已知的后期处理步骤继续处理，如基线校正(baselinecorrection)，零填充(zerofilling)，FFT等。

为了避免混叠假影在此必需的是，如下地设置视场(FieldofView(FoV))，以检测整个待检查的对象。否则会出现皱褶(Einfaltung)。由此强制地记录比必需的更多的数据，因为通常仅仅对于检查对象的有限区域感兴趣。这些多余的数据必须一起处理，直至生成图像。显然此时，在图像中为了显示而能够选择区域。这些也称为感兴趣区域或ROI。在三维数据的情况中，这些区域称作感兴趣体积或VOI。

为了优化数据的记录已知的是，单独地为每个空间方向确定FoV和k空间数据点的数量。此外，读取方向通常设置在最长的空间延伸的方向上，以便使记录时间最小化。例如在长度上延伸的检查对象中能够如此实现，即k空间行位于最长延伸的方向上。

在螺旋形轨迹中也已知的是，各向异性地涉及FoV，参见KingK所著的“SpiralScanningwithAnisotropicFieldofView”，MRM，39:448–456，1989。在此，k空间轨迹应该匹配于对象的几何形状。这种做法对于极化的(Scheffler和Hennig著，“ReducedCircularField-of-ViewImaging”，MRM，40，474–480，1988)和径向的轨迹(Larson等著，“AnisotropicField-of-ViewsinRadialImaging”，IEEETransMedImaging，27(1)，47–57，1991)而言是已知的。

在所有这些方法中，记录效率的改善仅仅取决于，检查对象具有主方向以及因而视场的匹配是可行的。然而与之前一样也需要，在全部激励区域中记录完整的检查对象，在此否则出现褶皱。这特别是在更大的数据组中和介入式的手术中是有问题的，因为这减缓了图像重建。而在所有记录方法中不可行的是，利用小的耗费进行这些优化。

发明内容

因此本申请的目的在于，实现一种用于生成图像数据组的方法，该图像数据组由具有非笛卡尔式数据点的原始数据组构成，该方法相对于现有技术有所加速。

该目的通过用于生成磁共振图像的方法来实现，具有以下的步骤：

提供具有非笛卡尔式记录的数据点的原始数据组，

将记录的数据点网格化到笛卡尔点阵上，以形成转换数据点，其中

在至少一个k空间方向上如下地选择转换数据点的数量，以使得视场缩小，以及

转换数据点傅立叶转换为在至少一个方向上具有比原始数据组更小的视场的磁共振图像。

本发明的核心在于，对非笛卡尔式的原始数据组的处理由此加速，即在网格化时在k空间的至少一个方向上减少数据点或者行的数量。通常，螺旋形轨迹在全部的k空间方向上小于或最多等于由其计算出的笛卡尔点阵的大小。因为螺旋的数据点不是均匀分布的，所以无法简单给定在一个方向上的数据点数量。

因此直接应用由此获得的结果，以便描述该计算。

在由非笛卡尔坐标计算出的笛卡尔坐标中，k空间从最小值延伸至最大值：

-k_{max,笛卡尔}(x)≤k(x)≤k_{max,非笛卡尔}(x)

-k_{max,笛卡尔}(y)≤k(y)≤k_{max,非笛卡尔}(y)

以及在3D记录时附加地

-k_{max,笛卡尔}(z)≤k(z)≤k_{max,非笛卡尔}(z)。

分辨率分别与最大的k数值相关地进行定义：

$\mathrm{\Δ}x=\frac{1}{k_{max}\left(x\right)}\·$

这也适用于y方向和z方向。

视场，简称FoV，其给定了记录区域的延伸，其在笛卡尔k空间中通过k空间行的间距来定义：

${\mathrm{FoV}}_{x,y,z}=\frac{1}{{\mathrm{\Δk}}_{x,y,z}}\·$

因此，通过k空间的行的数量或者间距给定了在一个方向上的数据点数量，这也确定了FoV。

所记录的原始数据组也具有视场，其中，视场不能普遍适用地给定，因为有多个非笛卡尔式的记录策略(Aufnahmestrategien)。

在该位置处再次确定，在本申请中，k空间行的减少应该导致更小的FoV以及不导致分辨率减少，因为k_max至少基本上保持不变并且仅仅k空间行的间距变大。

但是，一方面对于多个采样模式而言可以给定螺旋形轨迹或径向轨迹。另一方面也能够对非笛卡尔式的k空间进行傅立叶转换并且引用由此获得的图像，以便在图像空间中确定FoV。

因此与现有技术相比，为了加速图像获得不是在记录顺序上而是在经对所记录的数据的处理上进行改变。

用于笛卡尔式k空间的FoV的上述定义分别适用于x，y和z方向。相应地，k空间行的间距在一个方向上、即x和/或y和/或z方向上的变大分别导致FoV在相同方向上的缩小。因此，所描述的方法的直接结果是，由非笛卡尔式的原始数据组算出的笛卡尔点阵的k空间的FoV比根据现有技术的FoV更小。在更大的FoV时记录的测量信号融入到笛卡尔形式的点阵的k空间点的或k空间行的计算中。

有利地，转换数据点的数量能够在存在着过采样(Oversampling)的至少一个方向上缩小，其中。奈奎斯特定理(Nyquist-Therorem)设定阈值，低于该阈值时存在采样过疏(Undersampling)。如果为了实现预定的分辨率而在一个方向上记录多于所需要的数量的数据点，那么存在过采样。

分辨率通过最大的k值来定义。这不会由于所描述的做法改变，因为仅仅改变k空间行的间距而不改变最大值。

优选地，在k_max保持不变的情况下，转换数据点的数量或者是FoV在读取方向上缩小。在观察方向上得到了没有时间损耗的过采样，因而在这个k空间方向上优选地实现了k空间数据的减少。读取方向也称为读出方向。

附加地或替换地，转换数据点的数量在相位方向上缩小。同样附加地或替换地，转换数据点的数量在层方向上缩小。尽管在这些方向上发生分辨率变差。但是对于一定的情况而言这是可容忍的，例如在介入的手术的情况下所达到的图像分辨率就已经足够了。当出于其他的原因需要记录此时自身高分辨率并且应当高分辨的数据组时，例如因为为了减缓的但是高分辨的示出而需要这种数据组时，对数据组的数据进行一次更快和更低分辨的处理，以及一次更慢和高分辨地处理。在第一种情况下应用根据本发明的方法。

优选地，利用线圈阵列生成所提供的原始数据组。利用线圈阵列能减少记录时间。

有利地可以应用螺旋形采样的原始数据组。在螺旋轨迹上进行k空间的采样是非笛卡尔式采样的已知的形式。其具有这样的优点，即能够以多种形式设计螺旋形状以及由此是非常灵活的。

替换地，能够应用径向采样的原始数据组。这意味着，存在于原始数据组中的数据径向地在k空间上分布。以这种方式对k空间进行采样是已知的。

优选地，与原始数据组的数据点的数量相比，转换数据点的数量以标准数量的比例缩小。这由此出发，测量的和转换的k空间数据的最大k值根据现有技术基本上是不变的，因此这应当确保了以易于操作的比例减少。特别是可以应用1：2ⁿ的比例，其中n是自然数。

优选地，与原始数据组的数据点的数量相比，转换数据点的数量能够至少在一个方向上减半。这适用于这样的情况，即k空间的边界、也就是最大的k值在已知的情况下是相同的。替换地可行的是，与原始数据组的所记录的数据点的数量相比，转换数据点的数量转换为最大可能的数量2n，其中2ⁿ<k_{max，非笛卡尔}。如果由非笛卡尔式的原始数据组直至在一个空间方向上生成具有512个数据点的笛卡尔式数据组，那么现在，在笛卡尔式数据组中有256数据点。通过使数据点减半还能应用FFT，也完全充分利用了两倍的过采样。由此能将重建时间最小化。

为了自动地使转换数据点减少重要的是，自动地识别，在哪个方向上数据能够减少以及由此能够减少FoV。为此能够设想多种可行性。

一方面，在至少一个方向上的缩小倍数根据对由原始数据组的多个k空间行构成的子数据组的傅立叶变换来计算。因此，建立并评估了一类缩略文件(Thumbnail)。在此，在至少一个方向上的缩小倍数根据在该方向上的投影计算。在投影中，图像点的信号强度在一个方向上相加。有利地在此使用中央的k空间行。

替换地，在至少一个方向上的缩小倍数能够根据校准测量计算。在校准测量中，最终也涉及投影测量，总之无需重新使用原始数据组。

虽然不仅校准测量而且还有建立缩略文件也引起计算耗费。然而例如在对同一检查区域进行重复记录时，该耗费仅仅进行一次并且因而几乎不起作用。

进一步替换地，在至少一个方向上的缩小倍数能够根据由数据组的唯一的k空间行构成的数据组在转换数据点处或所测量的数据点处的傅立叶转换测定。如果首先转换由转换的k空间点构成的中央的k空间行，那么这可以用于生成投影。也能应用测量的k空间点。例如能在k空间的径向采样时，也在x和y方向上对行进行采样。此时不需要附加的校准测量，因为已经存在数据。

基于本发明的目的也由磁共振设备来实现。磁共振设备包括至少一个线圈和控制装置。磁共振设备特点在于，控制装置设计用于执行例如所描述的方法。

在此，前述方法在控制设备中的执行可以作为软件或也作为(固定有线的)硬件而实现。

根据本发明的磁共振设备的其他有利的设计方案与根据本发明的方法的相应的设计方案一致。为了避免不必要的重复由此参阅相应的方法特征和其优点。

附图说明

本发明的其他的优点、特征和特点从以下的本发明的有利的设计方案的描述中得出。

附图示出：

图1是磁共振设备，

图2是第一k空间图，

图3是第一磁共振图像，

图4是第二k空间图，

图5是第三k空间图，

图6是第四k空间图，

图7是第二磁共振图像，

图8是用于生成磁共振图像的流程图，以及

图9是对围绕检查对象的边界范围的测定。

具体实施方式

图1示出磁共振设备1。其包括构造为体线圈的高频线圈2和线圈阵列3和控制装置8，线圈阵列具有线圈4，5，6和7。体线圈、如线圈2用于激励磁化。相反，线圈阵列3设置用于读取测量信号。线圈阵列3的线圈4，5，6和7同时读出测量信号。替代线圈阵列3也可以使用单个线圈作为探测线圈。

在具有大于10T的场强和具有从40mm至200mm的孔的高场仪器中，对线圈也进行扩展，线圈同时是激励和探测线圈。利用其也能够执行下面还要描述的方法。

用于执行的前提条件仅仅是梯度线圈9，10和11，但是其必须存在于每个X光断层摄影仪器处。梯度线圈9，10和11在三个方向上生成梯度场。这些方向称为a，b和c。为了生成在记录序列中使用的、位于读取方向、相位方向和层方向上的梯度，叠加这些梯度场。也就是说，在序列中使用的梯度分别根据其来自这些梯度的在方向a，b和c上的位置单独或以任意组合地组合。

梯度线圈9，10和11或者是利用其生成的场众所周知地对于位置代码而言是必需的。通过梯度线圈9，10和11中的一个梯度线圈的至少一个通电值(Bstromungswert)的重复变化对k空间进行采样。

图2示出笛卡尔采样的二维k空间的k空间图。在轴12上绘出k_x，在轴13上绘出k_y。k空间包括在k_x方向上的多个行，其中在这个视图中k_x方向是读取方向。

k空间行、例如k空间行14，15和16，分别具有多个k空间点17。在此通常使用2ⁿ个具有2ⁿ个k空间点17的k空间行，例如分别为128。这形成了具有128²个点的点阵。k空间行总体上也称为原始数据组18。在这种情况下，原始数据组18仅仅由所测量的数据点构成。k空间点17作为原始数据组18的数据点能够单个地或逐行地来记录。

图3示意性示出从图2重建的图像19，其以横截面示出病人的腹部空间20。

图4示出k空间，其利用螺旋轨迹21来采样。k空间点22位于该螺旋轨迹21上。为了示出最大k值的比例，来自图2的笛卡尔采样的k空间虚线地处于下方。在轴12和13的方向上所达到的最大k值是可比较的，当然采样密度越小，k值相应地越大。k空间点22也是所捕获的数据点。k空间点22的全体称为原始数据组23。

图5示出径向采样的k空间。分别记录的径向轨迹24具有k空间点25。在该采样模式中，采样密度在k空间中的中央中高于在边缘区域中。k空间点25的全体称为原始数据组26。在此，径向轨迹24除转动以外利用相同的参数来记录，由此获得的原始数据组因此是二次幂的。

此外，还有用于k空间的其他的非笛卡尔采样模式。已知有之形采样(Zig-Zag-Abtasten)，其特别地用于线圈阵列中，参阅Breuer等著“Zigzagsamplingforimprovedparallelimaging”，MRM，60(2)，474-478，2008。在本申请的意义中所有以下采样模式是非笛卡尔式，其使网格化成为必要，即转换到笛卡尔点阵上以便能将数据利用快速傅立叶转换FFT进行傅立叶转换。

图6示出在执行所描述的方法时获得的笛卡尔式的k空间或原始数据组27。因此，k空间的数据点也是例如由原始数据组23或26算出或转换出的k空间点28。如果在x方向上应用缩小倍数，那么仅仅得到一半数量的k空间行。在这种网格化中，加权的和卷积的数据不转换至点阵R(x，y)上，而是转换至点阵R(a_x*x，a_y*y)上，其中a_x＝0.5以及a_y＝1。在此，最大的k_x值没有改变，而仅仅使间距△k_x变大。

相应地，由图6中示出的原始数据组27重建的、在图7中示出的图像29在读取方向上缩小。

图8示出用于生成磁共振图像的方法的流程图。

在步骤S1中，提供具有非笛卡尔记录的数据点22或25的原始数据组23或26。这可以通过前述的记录或从存储器中调用来实现。k空间点22或25的所记录的信号M_s在此通过磁化度M和记录位置S的乘积给出：

M_s(x,y)＝M·S(x,y)

数据点的网格化随后在步骤S2至S5中实现。

在步骤S2中，加权的信号M_w借助于加权函数W从所记录的信号M_s确定：

M_w(x,y)＝M_s(x,y)·W(x,y)＝M·S(x,y)·W(x,y)

通过加权函数W可以校正变化着的采样密度。在该加权中，数值仅仅在记录位置处改变，其余的k空间至此是空的。

为了在空位置处填充k空间，在步骤S3中执行利用卷积函数C的卷积：

$M_c(x,y)=M_w(x,y)\&CircleTimes;C(x,y)$

作为卷积函数可以应用如前所述的汉明窗口(Hamming-Window)。

在下面的步骤S4中，已卷积的信号与点阵或点阵函数R(x，y)相乘，其中视场(FoV)与所记录的信号Ms相比缩小。这通过扩大k空间行的间距来实现：

$M_{cart}(x,y)=M_c(x,y)\&CircleTimes;R({\mathrm{\&alpha;}}_x\&CenterDot;x,{\mathrm{\&alpha;}}_y\&CenterDot;y)$

在此选择倍数α_x和α_y<1中的至少一个，以使得k空间行的间距变大。

在步骤S5中能执行后处理步骤，例如基线校正或零填充，这在于步骤S6中实现使转换的数据点28形成磁共振图像29的傅立叶转换之前进行。

图9示出了利用对于检查对象31而言的边界范围30求出缩小倍数的可行性。在此，在x和y方向上记录并傅立叶转换两个k空间行32和33，由此获得信号走向34和35。由信号走向34和35此时能够获得例如高于信号阈值的边界范围30。这两个k空间行32和33的记录仅仅需要几毫秒以及用于全部测量，而其无需移动检查对象31。是否应用边界范围31最终是不重要的，但是其代表了应示出的部分。

然后根据边界范围30可以确定减小倍数α_x和α_y。

在对如图4中示出的k空间进行径向采样时，大多数自动地获得k空间行32和33，因而附加的测量不是必需的。

在对k空间进行其他类型的采样时，信号走向34和35也可以通过检查对象31在磁共振图像29中的在读取方向上和相位方向上、或者是在x和y方向上的投影来获得。因此，开始也必须计算出笛卡尔式的k空间，在该空间中k空间行间距不变大。

即使说明书大部分仅仅描述了二维的数据组，当然也可行的是，所描述的方法以三维来执行。

Claims (15)

1.一种用于生成磁共振图像(29)的方法，具有以下的步骤：

提供具有非笛卡尔式记录的数据点(22，25)的原始数据组(23，26)，

将记录的所述数据点网格化到笛卡尔点阵上，以形成转换数据点(28)，其中

在至少一个k空间方向(x，y)上将所述转换数据点(28)的数量选择为，使得视场(FoV)缩小，以及

将所述转换数据点(28)傅立叶转换为在至少一个方向上具有比所述原始数据组(23，26)更小的视场的磁共振图像(29)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换数据点(28)的数量在至少一个存在着过采样的方向上缩小。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述转换数据点(28)的数量在读取方向上缩小。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述转换数据点(28)的数量在相位方向上缩小。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述转换数据点(28)的数量在层方向上缩小。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，利用线圈阵列(3)生成所提供的所述原始数据组(23，26)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在螺旋轨迹上进行对所述原始数据组(23)的k空间的采样。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，径向地进行所述原始数据组(26)的k空间的采样。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述转换数据组(28)的数量与记录的所述数据点(22，25)的数量相比缩小到标准数量的比例上。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述转换数据点(28)的数量与所述原始数据组的所述数据点的数量相比减半。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据由所述原始数据组的多个k空间行构成的数据组的傅立叶转换，求出在至少一个方向上的缩小倍数(α_x，α_y)。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在至少一个方向上的所述缩小倍数(α_x，α_y)根据在该方向上的投影来求出。

13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在至少一个方向上的所述缩小倍数(α_x，α_y)根据校准测量来求出。

14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在至少一个方向上的所述缩小倍数(α_x，α_y)根据由所述数据组的唯一的k空间行构成的数据组在转换数据点处的傅立叶转换来求出。

15.一种具有至少两个梯度线圈(9，10，11)和一个控制装置(8)的磁共振设备(1)，其特征在于，所述控制装置设计用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。