CN105848578B - 磁共振成像设备和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种磁共振成像(MRI)设备和方法。所述MRI设备包括：数据获得器，按照非均匀间隔对从射频(RF)多线圈中包括的多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据；图像处理器，通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据，由此恢复混叠伪像被减少的MR图像。

Description

磁共振成像设备和方法
技术领域
本发明的一个或更多个实施例涉及一种磁共振成像(MRI)设备和方法，更具体地，涉及一种对由射频(RF)多线圈获得的多条K空间数据执行欠采样以获得MR图像的MRI设备和方法。
背景技术
磁共振成像(MRI)设备是一种通过磁场来拍摄对象的设备。除了示出骨头之外，MRI设备还能够以期望的角度三维地示出腰椎间盘、关节以及神经韧带。这些设备由此被广泛用于对疾病的准确诊断。
MRI设备获得磁共振(MR)信号，将获得的MR信号重构为图像并输出该图像。具体地讲，MRI设备通过使用射频(RF)线圈、永久磁体以及梯度线圈来获得MR信号。
具体地讲，通过使用用于产生RF信号的脉冲序列，MRI设备通过RF多线圈对对象施加RF信号，并对响应于施加的RF信号而产生的MR信号执行采样以恢复MR图像。
目前，大约使用一个小时来捕获MR图像。一般而言，MRI设备被实现为细长的筒(在下文中被称为MRI筒)。因此，将被拍摄以获得MR图像的患者进入MRI筒，并且在拍摄的同时不应该移动。鉴于此，难以捕获危重患者或幽闭症患者的MR图像，此外，即使是对一般患者而言，拍摄时间变得更长，使得无聊且不便。
因此，需要一种用于缩短MR图像的捕获时间的图像处理设备和方法。
一种不对K空间图像的所有线的MR信号执行采样而是执行用于按照K空间图像的一些线的间隔对MR信号执行采样的欠采样并对欠采样的K空间数据进行校准以对最终MR图像执行成像的方法可被用于缩短MR图像的捕获时间。
具体地讲，作为基于k空间的成像方法的示例的通用自校准并行采集(GRAPPA)方法执行自校准以计算空间相关系数或卷积核系数，并通过使用计算出的空间相关系数来估计未测量的信号，其中，卷积核系数是校准信号和与该校准信号邻近的测量出的源信号之间的空间互相关值。
详细地讲，GRAPPA方法通过使用作为欠采样的数据的测量出的信号以及另外获得的自校准信号(ACS)线数据，按通道恢复未获得的k空间线。
在通过执行自校准来恢复k空间数据的过程中，当图像信号的数据被破坏或者空间互相关值由于噪声而被改变时，最终获得的MR图像的混叠伪像和被放大的噪声出现。
因此，需要提供一种减少混叠伪像的数量，并通过去除放大的噪声来恢复质量被提高的MR图像的成像方法和设备。
然而，由于折衷，难以满足用于减少捕获MR图像所花费的时间并提高恢复的MR图像的质量的所有上述要求。
发明内容
技术问题
在通过执行校准来恢复k空间数据的过程中，当图像信号的数据被破坏或者空间互相关值由于噪声而被改变时，最终获得的MR图像的混叠伪像和被放大的噪声出现。
因此，需要提供一种减少混叠伪像的数量，并通过去除放大的噪声来恢复质量被提高的MR图像的成像方法和设备。
然而，由于折衷，难以满足用于减少捕获MR图像所花费的时间并提高恢复的MR图像的质量的所有上述要求。
解决方案
本发明的一个或更多个实施例包括一种提高恢复的MR图像的质量的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种防止图像的质量由于混叠伪像而被降低，由此提高恢复的MR图像的质量的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种通过欠采样获得K空间数据，由此快速获得MR图像的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种甚至在不使用另外的校准信号或不使用线圈灵敏度图的情况下快速获得质量被提高的MR图像的MRI设备和方法，其中，所述另外的校准信号是从K空间的部分区域获得的并在GRAPPA技术中被使用，所述线圈灵敏度图具有另外的线圈信息并在空间谐波并行采集(SMASH)技术中被使用。
另外的方面将在以下描述中被部分阐述，还有部分从描述中将是清楚的，或者可通过本实施例的实践而被得知。
有益效果
根据本发明的一个或更多个实施例，所述MRI设备和方法提高了恢复的MR图像的质量。更详细地讲，通过经由按照非均匀欠采样间隔执行的欠采样来获得K空间数据，所述MRI设备和方法防止图像质量由于混叠伪像而被降低，由此提高恢复的MR图像的质量。
此外，根据本发明的一个或更多个实施例，所述MRI设备和方法通过欠采样获得K空间数据，由此快速获得MR图像。此外，所述MRI设备和方法甚至在不使用GRAPPA技术中所使用的另外的校准信号或不使用具有另外的线圈信息并在SMASH技术中被使用的线圈灵敏度图的情况下快速获得质量被提高的MR图像。
此外，根据本发明的一个实施例或另一实施例的MRI设备和用于该MRI设备的成像方法以块为单位对K空间进行欠采样，由此在与K空间的整个区域相应的低频域和高频域中恢复图像方面有优势。
附图说明
这些和/或其它方面从结合附图对实施例的以下描述中将变得清楚并更易于理解，其中，在附图中：
图1是示出一般MRI系统的示意图；
图2是示出根据本发明的实施例的MRI设备的示图；
图3a和图3b是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备的操作的示图；
图4a是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备的操作的示图；
图4b是用于描述加权矩阵的示图；
图5是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备的操作的另一示图；
图6是根据本发明的实施例的MR成像方法的流程图；
图7是根据本发明的另一实施例的MR成像方法的流程图；
图8是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的图像；
图9是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的图像；
图10是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的经过提高的质量的图像；
图11是用于描述根据本发明的另一实施例的MRI设备的示图；
图12是用于描述在根据本发明的另一实施例的MRI设备中获得空间相关系数的操作的示图。
最佳实施方式
本发明的一个或更多个实施例包括一种提高恢复的MR图像的质量的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种防止图像质量由于混叠伪像而被降低，由此提高恢复的MR图像的质量的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种通过欠采样获得K空间数据，由此快速获得MR图像的MRI设备和方法。
本发明的一个或更多个实施例包括一种甚至在不使用另外的校准信号或不使用线圈灵敏度图情况下快速获得质量被提高的MR图像的MRI设备和方法，其中，所述另外的校准信号是从K空间的部分区域获得的并在GRAPPA技术中被使用，所述线圈灵敏度图具有另外的线圈信息并在空间谐波并行采集(SMASH)技术中被使用。
另外的方面将在以下描述中被部分阐述，还有部分从描述中将是清楚的，或者可通过本实施例的实践而被得知。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种磁共振成像(MRI)设备包括：数据获得器，按照非均匀间隔对从射频(RF)多线圈中包括的多个通道线圈分别接收的磁共振(MR)信号执行欠采样，以获得多条线数据；图像处理器，通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
数据获得器可在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔来对MR信号执行欠采样。
数据获得器可将与一个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对所述多个块中的每个块的相应MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式在所述多个块中可以是相同的。
所述多个块可包括相同的欠采样间隔模式。
通过使用获得多条线数据之间的关系，图像处理器可恢复未获得的多条线数据，并且通过使用恢复的多条线数据和获得的多条线数据中的至少一条线数据，图像处理器可恢复与所述一个通道线圈相应的K空间数据。
图像处理器可将获得的多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据，当参考线数据与获得的多条线数据中的至少两条线数据之间的空间距离具有第一关系时，图像处理器可通过使用所述第一关系来恢复未获得的多条线数据。
图像处理器可对与获得的多条线数据中的至少两条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复，并对与恢复的多条线数据中的至少一条线数据以及获得的多条线数据中的至少一条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复。
通过使用获得的多条线数据中的至少两条线数据和参考线数据，图像处理器可计算与所述第一关系相应的空间相关系数，并且通过使用所述空间相关系数，图像处理器可恢复未获得的线数据。
图像处理器可按照预定顺序依次恢复所述多个块中的每个块中所包括的未获得的多条线数据。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的多个非均匀欠采样模式在所述多个块中可以是不同的。
所述多个块可被划分为多个组，并且所述多个组可包括不同的欠采样间隔模式。
所述多个块可包括至少一个第一块和至少一个第二块，并且所述第一块和所述第二块可包括不同的欠采样间隔模式。
所述第一块可包括获取的多条线数据中的比所述第二块更多或更少的线数据。
所述多个块可包括至少一个第一块、至少一个第二块以及至少一个第三块，所述第二块可包括获取的多条线数据中的比所述第一块更少的线数据，所述第三块可包括获取的多条线数据中的比所述第一块更多的线数据。
所述第三块可被布置为比所述第一块和所述第二块更接近K空间的中心线。
图像处理器可对恢复的多条K空间数据执行空间变换以按通道产生多个MR图像，并通过按通道使用所述多个MR图像获得最终MR图像。
图像处理器可对恢复的多条K空间数据执行傅里叶逆变换以按通道产生多个MR图像。
图像处理器可按通道计算所述多个MR图像的平方和或复数和以产生最终MR图像。
所述多个块的数量以及所述多个块中的每个块的尺寸可以是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式可以是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种磁共振成像(MRI)设备包括：数据获得器，在与射频(RF)多线圈中包括的多个通道线圈中的一个线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的磁共振(MR)信号执行欠采样，以获得多条线数据；图像处理器，基于通过使用在K空间的中心区域获得的多条线数据中的至少一条线数据以及在K空间的外围区域中获得的多条线数据中的至少一条线数据而计算出的空间相关系数来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
数据获得器可将K空间划分为多个块，并将布置在K空间的中心区域的第一块设置为校准块。
数据获得器可对校准块中的所有线执行采样以获得多条校准线数据，数据获得器可按照第一间隔执行欠采样以获得整个K空间中的多条第一线数据，并且数据获得器可对至少一条第二线另外执行采样以进一步获得布置在K空间的外围区域中的第二块中的至少一条第二线数据。
图像处理器可通过使用所述多条校准线数据、所述多条第一线数据以及所述至少一条第二线数据来获得空间相关系数。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种磁共振成像(MRI)设备包括：数据获得器，在与射频(RF)多线圈中包括的多个通道线圈中的每个线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的磁共振(MR)信号执行欠采样，以获得多条线数据；图像处理器，通过使用通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据之间的关系来恢复与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的完整K空间数据。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种使用射频(RF)多线圈的MR成像方法，其中，所述RF多线圈包括多个通道线圈，所述方法包括：按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的磁共振(MR)信号执行欠采样，以获得多条线数据；通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
获得多条线数据的步骤可包括：在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔来对MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
获得多条线数据的步骤可包括：将与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对所述多个块中的每个块的相应MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式在所述多个块中可以是相同的。
恢复多条K空间数据的步骤可包括：通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复未获得的多条线数据，并且通过使用恢复的多条线数据和获得的多条线数据中的至少一条线数据来恢复与所述一个通道线圈相应的K空间数据。
恢复多条K空间数据的步骤可包括：将获得的多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据；当参考线数据与获得的多条线数据中的至少两条线数据之间的空间距离具有第一关系时，通过使用所述第一关系来恢复未获得的多条线数据。
恢复未获得的多条线数据的步骤可包括：对与获得的多条线数据中的至少两条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复；并对与恢复的多条线数据以及获得的多条线数据中的至少一条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复。
恢复未获得的多条线数据的步骤可包括：通过使用获得的多条线数据中的至少两条线数据和参考线数据，计算与所述第一关系相应的空间相关系数；并通过使用所述空间相关系数来恢复未获得的线数据。
恢复未获得的多条线数据的步骤可包括：按照预定顺序依次恢复所述多个块中的每个块中包括的未获得的多条线数据。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的多个非均匀欠采样模式在所述多个块中可以是不同的。
所述多个块可包括至少一个第一块和至少一个第二块，并且所述第一块和所述第二块可包括不同的欠采样间隔模式。
所述第一块可包括获取的多条线数据中的比所述第二块更多或更少的线数据。
所述多个块可包括至少一个第一块、至少一个第二块以及至少一个第三块，并且所述第一块、所述第二块以及所述第三块可包括不同的欠采样间隔模式。
所述第二块可包括获得的多条线数据中的比所述第一块更少的线数据，所述第三块可包括获的多条线数据中的比所述第一块更多的线数据。
所述第三块可被布置为比所述第一块和所述第二块更接近K空间的中心线。
所述方法还可包括：对恢复的多条K空间数据执行空间变换以按通道产生多个MR图像；并通过按通道使用所述多个MR图像获得最终MR图像。
产生多个MR图像的步骤可包括：对恢复的多条K空间数据执行傅里叶逆变换以按通道产生多个MR图像。
获得最终MR图像的步骤可包括：按通道计算所述多个MR图像的平方和或复数和以产生最终MR图像。
所述多个块的数量以及所述多个块中的每个块的尺寸可以是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。
基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式可以是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种通过使用射频(RF)多线圈来获取磁共振(MR)图像的方法，其中，所述RF多线圈包括多个通道线圈，所述方法包括：在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据；通过使用通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据之间的关系来恢复与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的完整K空间数据。
根据本发明的一个或更多个实施例，一种通过使用射频(RF)多线圈来获取磁共振(MR)图像的方法，其中，所述RF多线圈包括多个通道线圈，所述方法包括：在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据；基于通过使用在K空间的中心区域获得的多条线数据中的至少一条线数据以及在K空间的外围区域中获得的多条线数据中的至少一条线数据而计算出的空间相关系数来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
具体实施方式
本申请要求于2013年10月23日在韩国知识产权局提交的第10-2013-0126726号韩国专利申请以及于2014年10月22日在韩国知识产权局提交的第10-2014-0143408号韩国专利申请的权益，所述申请的公开通过引用而被全部合并于此。
现在将更详细参照附图中示出其示例的实施例，其中，相同的标号始终表示相同的元件。就此而言，本实施例可具有不同形式，并且不应被解释为限于这里阐述的描述。因此，以下通过参照附图仅仅描述实施例以解释本描述的各个方面。诸如…中至少一个的表述在出现在一列元素之后时，修饰整列元素，而不是修饰该列中的单个元素。
现在将更详细参照附图中示出其示例的实施例，其中，相同的标号始终表示相同的元件。就此而言，本实施例可具有不同形式，并且不应被解释为限于这里阐述的描述。因此，以下通过参照附图仅仅描述实施例以解释本描述的各个方面。诸如…中至少一个的表述在出现在一列元素之后时，修饰整列元素，而不是修饰该列中的单个元素。
本发明的多个优点、特征和方面从以下阐述的参照附图对实施例的描述将变得清楚。然而，本发明可以以许多不同的形式实现，并且不应被解释为限于这里所阐述的实施例。而是，提供这些实施例使得本公开将是彻底且完整的，并且将本发明的范围充分传达给本领域的技术人员。
在此使用的术语将被简短描述，并且本发明将被详细描述。
在本发明中使用的术语在考虑本发明的功能的情况下被选为目前被广泛使用的通用术语，但可根据本领域技术人员的意图、常规实践或新技术的引入而被更改。此外，如果存在由申请人在特定情况下任意选择的术语，则其含义将在本发明的相应描述部分中被详细描述。因此，所述术语应在本说明书的整体内容而不是每个术语的简单名称的基础上被定义。
在以下本公开中，当描述一者包括(或包含)或者当描述一者包括(或包含、或具有)一些元件时，应该理解，它可仅包括(或包含、或具有)这些元件，或者在没有特定限定的情况下它可包括(或包含、或具有)其它元件。如在此使用的，术语“模块”表示(但不限于)执行特定任务的软件元件或硬件元件，诸如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。模块可被优选地配置为驻留于可寻址存储介质中，并可被配置为在一个或更多个处理器上被运行。因此，通过示例的方式，模块可包括组件(诸如软件组件、面向对象的软件组件、类组件和任务组件)、进程、函数、属性、程序、子程序、程序代码段、驱动器、固件、微代码、电路、数据、数据库、数据结构、表、数组和变量。针对组件和模块提供的功能可被组合为更少的组件和模块，或者可被分离为另外的组件和模块。
现在将参照附图详细描述能够被本领域技术人员容易实现的本发明的示例性实施例。在附图中，为了简洁，与本发明的描述无关的部分将被省略。
在此使用的术语“图像”可表示由离散图像元素(例如，二维(2D)图像中的像素和三维(3D)图像中的像素)构成的多维数据。例如，图像可包括由X射线设备、计算机断层扫描(CT)设备、磁共振成像(MRI)设备、超声设备或其它医学图像拍摄设备获得的对象的医学图像。
此外，在此使用的术语“对象”可包括人、动物或者是人的一部分或动物的一部分。例如，对象可包括器官(诸如肝脏、心脏、子宫、大脑、乳房或腹部等)或血管。此外，术语“对象”可包括体模。体模表示具有与有机体的密度以及有效原子序数非常接近的体积的材料，并可包括具有与人体相似的性质的球形体模。
此外，在此使用的术语“用户”是医学专家，并且可以是医生、护士、医学实验室技术专家、医学图像专家等，或者可以是修理医疗设备的技术人员。然而，用户不限于此。
此外，在此使用的词语“MRI图像”表示通过使用核磁共振原理而获得的对象的图像。
此外，在此使用的术语“脉冲序列”表示在MRI设备中重复施加的连续信号。脉冲序列可包括射频(RF)脉冲的时间参数，例如，重复时间(TR)和回波时间(TE)。
MRI系统是一种响应于施加的RF信号来表现磁共振(MR)信号的强度的设备。MR信号以对比的方式在具有特定强度的磁场中被产生，因此对象的断层部分的图像可被获得。例如，对象位于强磁场中。当仅使经受特定静磁场的特定原子核(例如，氢原子核等)共振的RF信号被射向对象并被随后停止时，MR信号从所述特定原子核被发出。在这种情况下，MRI系统接收MR信号以获得MR图像。MR信号表示从对象发出的RF信号。可考虑对象的特定原子(例如，氢等)的密度、弛豫时间T1、弛豫时间T2和血流来确定MR信号的等级。
MRI系统与其它成像设备相比具有不同的特性。与根据检测硬件的方向获得图像的成像设备(诸如CT设备)不同，MRI系统可获得面向任意点的二维(2D)图像或三维(3D)体积图像。此外，与CT设备、X射线设备、正电子发射断层(PET)设备和SPECT设备不同，MRI系统可在不使对象暴露在危险的辐射中的情况下获得具有高软组织的图像，并由此可获得需要清楚描述异常组织的神经系统图像、血管内图像、肌肉骨骼图像和肿瘤图像。
图1是示出一般MRI系统的示意图。参照图1，一般MRI系统可包括台架20、信号数据获得器30、监视器40、系统控制器50和操作单元60。
台架20防止或限制由主磁体22、梯度线圈24和/或射频(RF)线圈26产生的电磁波向外发出。在台架20的腔中产成静态电磁场和梯度磁场，向对象10发射RF信号，并且使用RF线圈26从对象10接收MR信号。
可沿台架20的特定方向布置主磁体22、梯度线圈24和RF线圈26。所述特定方向可包括同轴圆柱方向。对象10可位于能够沿圆筒的水平轴被插入圆筒的台体28上。
主磁体22产生用于沿给定方向将对象10的原子核的磁偶极矩对齐的静磁场。由于由主磁体22产生的静磁场变得更强并且更加均匀的，因此获得更精确且准确的对象10的MR图像。
梯度线圈24包括用于在彼此正交的X轴方向、Y轴方向和Z轴方向分别产生梯度磁场的X线圈、Y线圈和Z线圈。梯度线圈24可针对对象10的每个部分诱导不同共振频率，并提供对象10的每个部分的位置信息。
RF线圈26可向作为对象10的患者发射RF信号并接收从患者发出的MR信号。具体地讲，RF线圈26可向患者朝着执行旋进运动的原子核发送频率与旋进运动的频率相同的RF信号，停止发送RF信号，并接收从患者发出的MR信号。
例如，为了使特定原子核从低能级激发到高能级，RF线圈26可产生具有与特定原子核的类型相应的RF的电磁波信号(例如，RF信号)，并将该电磁波信号施加到对象10。当由RF线圈26产生的电磁波信号被施加到所述特定原子核时，所述特定原子核可从低能级被激发到高能级。随后，当由RF线圈26产生的电磁波信号消失时，被施加了电磁波的所述特定原子核的能级可从高能级改变到低能级，并且具有拉莫频率(Lamor frequency)的电磁波可被发出。RF线圈26可接收从对象10的内部原子核发出的电磁波信号。
RF线圈26可被实现为一个RF发送/接收线圈，其中，所述RF发送/接收线圈具有产生目标在于原子核的类型的RF电磁波的功能以及接收从原子核发出的电磁波的功能。可选择地，RF线圈26可包括具有产生目标在于原子核的类型的RF电磁波的功能的发送RF线圈和具有接收从原子核发出的电磁波的功能的接收RF线圈。
此外，RF线圈26可被固定到台架20，或可被可拆卸地附接到台架20。可附接/可拆卸的RF线圈26依据对象的诊断部位而可包括针对对象的某些部位的多个RF线圈，包括头部RF线圈、胸部RF线圈、腿部RF线圈、颈部RF线圈、肩部RF线圈、腕部RF线圈和脚踝RF线圈。
此外，RF线圈26可以以有线/无线方式与外部装置通信，并还可基于通信频带来执行双调谐通信。
此外，RF线圈26根据线圈的形状和结构可以包括笼式线圈、表面线圈和TEM线圈。
此外，RF线圈26根据RF信号发送/接收方法可包括发送专用线圈、接收专用线圈以及发送/接收线圈。
此外，RF线圈26可包括各种通道(诸如16通道、32通道、72通道和144通道)的RF线圈。
在下文中，作为示例，将描述RF线圈26是RF多线圈的情况，其中，所述RF多线圈包括分别与多个通道(即，第一至第N通道)相应的N个线圈。这里，RF多线圈可被称为多通道RF线圈。
台架20还可包括布置在台架20外部的显示器29和布置在台架20内部的显示器。用户可通过使用分别布置在台架20外部和布置在台架20内部的显示器来提供特定信息。
信号数据获得器30可根据特定MR顺序控制在台架20内(即，在腔中)产成的梯度磁场，并控制RF信号和MR信号的发送/接收。
信号数据获得器30可包括梯度放大器32、发送/接收切换器34、RF发送单元36和RF数据获得单元38。
梯度放大器32根据梯度磁场控制单元54的控制，可驱动包括在台架20中的梯度线圈24，并可将用于产生梯度磁场的脉冲信号供应给梯度线圈24。通过控制从梯度放大器32供应给梯度线圈24的脉冲信号，X轴、Y轴和Z轴方向的梯度磁场可被同步。
RF发送单元36和RF数据获得单元38可驱动RF线圈26。RF发送单元36可将具有拉莫频率的RF脉冲供应给RF线圈26，RF数据获得单元38可接收由RF线圈26接收到的MR信号。
发送/接收切换器34可调整RF信号和MR信号中的每个信号的发送/接收方向。例如，在发送模式下，发送/接收切换器34可使将向对象10发射的RF信号传递到RF线圈26，在接收模式下，发送/接收切换器34可使通过RF线圈26从对象10接收的MR信号传递到RF数据获得器38。发送/接收切换器34可由来自RF控制单元56的控制信号控制。
监视器40可监视或控制台架20或包括在台架20中的元件。监视器40可包括系统监视单元42、对象监视单元44、台体控制单元46和显示控制单元48。
系统监视单元42可监视或控制静磁场的状态、梯度磁场的状态、RF信号的状态、RF线圈的状态、台体的状态、测量对象的身体信息的元件的状态、供电状态、热交换器的状态、压缩机的状态等。
对象监视单元44监视对象10的状态。具体地讲，对象监视单元44可包括用于观察对象10的移动或位置的相机、用于分析对象10的呼吸的呼吸分析器、用于测量对象10的心电图(ECG)的ECG测量器或用于测量对象10的体温的体温测量器。
台体控制单元46控制对象10所位于的台体28的移动。台体控制单元46可根据系统控制器50的顺序控制来控制台体28的移动。例如，在捕获对象的运动图像的过程中，台体控制单元46可根据系统控制器50的顺序控制来连续地或间断地移动台体28，因此可按照在比台架20的视场(FOV)更大的视场拍摄对象10。
显示控制单元48控制分别布置在台架20外部的显示器和布置在台架20内部的显示器。具体地讲，显示控制单元48可打开或关闭布置在台架20外部的显示器和布置在台架20内部的显示器，或者可控制由每个显示器显示的屏幕。此外，当扬声器被布置在台架20内部或外部时，显示控制单元48可打开或关闭扬声器或扬声器输出的声音。
系统控制器50可包括顺序控制单元52，其中，顺序控制单元52控制在台架20中产成的信号的顺序的处理或控制将在台架20中产生的信号的顺序。系统控制器50还可包括用于控制台架20和安装在台架20上的元件的台架控制单元58。
顺序控制单元52可包括用于控制梯度放大器32的梯度磁场控制单元54以及用于控制RF发送单元36、RF数据获得单元38以及发送/接收切换器34的RF控制单元56。顺序控制单元52可根据从操作单元60接收到的脉冲序列来控制梯度放大器32、RF发送单元36、RF数据获得单元38以及发送/接收切换器34。这里，脉冲序列包括用于控制梯度放大器32、RF发送单元36、RF数据获得单元38以及发送/接收切换器34所必要的所有信息，例如，脉冲序列可包括关于施加到梯度线圈24的脉冲信号的强度、施加时间和施加时序的信息。
操作单元60可向系统控制器50提供脉冲序列信息，并同时控制MRI设备的总体操作。
操作单元60可包括用于处理从RF数据获得单元38接收的MR信号的图像处理单元62、输出单元64和输入单元66。
图像处理单元62可处理从RF数据获得单元38接收到的MR信号以产生作为对象10的MRI图像数据的MRI图像。
图像处理单元62可对由RF数据获得单元38接收到的MR信号执行各种信号处理操作(诸如放大、频率变换、相位检测、低频放大和滤波)。
例如，图像处理单元62可在k空间中排列数字数据，并对数字数据执行2D或3D傅里叶变换以将数字数据重构为图像数据。
此外，依据情况，图像处理单元62可对图像数据执行合成处理或差运算处理。合成处理可包括对像素的加法处理和最大强度投影(MIP)处理。此外，图像处理单元62除了可将重构的图像数据存储在存储器(未示出)或外部服务器(未示出)中以外，还可将执行了合成处理或差运算处理的图像数据存储在存储器(未示出)或外部服务器(未示出)中。
此外，图像处理单元62可并行地对MR信号执行各种信号处理。例如，图像处理单元62可并行地对由多通道RF线圈接收的多个MR信号执行信号处理，以将所述多个MR信号重构为图像数据。
输出单元64可将由图像处理单元62产生的图像数据或重构的图像数据输出给用户。此外，除了MRI图像以外，输出单元64还可输出(用户操纵MRI设备所必需的)信息，诸如用户界面(UI)、用户信息或对象信息。输出单元64可包括扬声器、打印机、CRT显示器、LCD、PDP、OLED显示器、FED、LED显示器、VFD、DLP显示器、PFD、3D显示器、透明显示器等，并可包括本领域技术人员公知范围内的各种输出装置。
用户可通过使用输入单元66输入对象信息、参数信息、扫描条件、脉冲序列、关于图像合成或差运算的信息等。输入单元66可包括键盘、鼠标、轨迹球、语音识别器、手势识别器、触摸板、触摸屏等，并可包括本领域技术人员公知范围内的各种输入装置。
图1将信号数据获得器30、监视器40、系统控制器50和操作单元60示出为单独的元件。然而，本领域技术人员已知的是：由信号数据获得器30、监视器40、系统控制器50和操作单元60执行的各个功能可由不同元件执行。例如，在以上已描述了图像处理单元62将由RF数据获得单元38接收的MR信号转换为数字信号，但从MR信号到数字信号的转换可由RF数据获得器38或RF线圈26直接执行。
台架20、信号数据获得器30、监视器40、系统控制器50和操作单元60可以以有线/无线方式彼此连接。当它们按有线方式被连接时，还可提供用于在它们之间同步时钟的元件。台架20、信号数据获得器30、监视器40、系统控制器50和操作单元60之间的通信可使用高速数字接口(诸如低压差分信号(LVDS))、异步串行通信(诸如通用异步收发器(UART))、低延迟网络协议(诸如同步串行通信或can局域网(CAN))或光通信，并可使用本领域技术人员公知范围内的各种通信方案。
图2是示出根据本发明的实施例的MRI设备200的示图。
参照图2，根据本发明的实施例的MRI设备200包括数据获得器210和图像处理器230。此外，MRI设备200可通过有线/无线方式被连接到台架中所包括的RF多线圈205，并且数据获得器210可接收由RF多线圈205所感测的MR信号。在图2中，RF多线圈205对应于图1的RF线圈26。此外，数据获得器210可被连接到图1的RF数据获得单元38，并可从RF数据获得单元38接收MR信号。
MRI设备200是通过使用由RF多线圈205中所包括的多个通道线圈获得的MR信号对MR图像执行成像的设备。
RF多线圈205包括多个通道线圈。详细地讲，RF多线圈205包括第一通道线圈至第n通道线圈，并且所述n个通道线圈中的每个通道线圈接收作为RF信号的MR信号。
详细地讲，RF多线圈205向对象施加RF信号以激发对象的核自旋。然后，通过施加的RF信号，对象的核自旋转变为高能状态，并随后返回到原始能量状态以向外部发出剩余能量。此时，从核自旋发出的能量是作为RF信号的MR信号，并且RF多线圈205可感测发出的MR信号以将感测的MR信号发送到数据获得器210。
也就是说，数据获得器210接收由包括多个通道线圈的RF多线圈205获得的MR信号。
例如，数据获得器210将从包括在RF多线圈205中的n个通道线圈分别接收的MR信号排列在K空间中以产生n条原始数据。详细地讲，所述原始数据可以是通过在K空间中排列MR信号而产生的信号，并且可以是欠采样的K空间数据，其中，所述MR信号是从RF多线圈205中包括的通道线圈分别接收的RF信号。这里，K空间是空间频域，并且是由与频率编码相应的Kx轴以及与相位编码相应的Ky轴形成的。
此外，数据获得器210可将从RF多线圈205接收的MR信号传送到图像处理器230。在这种情况下，图像处理器230可将从数据获得器210传送的MR信号排列在K空间中以产生欠采样的K空间数据。详细地讲，数据获得器210可对与RF多线圈205中包括的多个通道线圈分别相应的MR信号执行欠采样以产生与所述多个通道线圈分别相应的多条欠采样的K空间数据。
例如，当RF多线圈205包括n个通道线圈时，数据获得器210可接收与n个通道线圈相应的n个MR信号集合，以产生n条欠采样的K空间数据。
将对数据获得器210从RF多线圈205接收MR信号并对MR信号执行欠采样以产生欠采样的K空间数据的操作进行以下描述。
数据获得器210按照非均匀间隔对从多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得与多个通道线圈分别相应的欠采样的K空间数据。这里，欠采样的K空间数据包括获得的多条线数据。也就是说，数据获得器210可按照非均匀间隔对从多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据。此外，欠采样的K空间数据是对于按通道对MR图像成像不完整的图像数据。
图像处理器230通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复与多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。此外，图像处理器230可通过使用恢复的多条K空间数据产生最终MR数据。
现在在下面将参照图3至图5详细描述数据获得器210和图像处理器230的详细操作。
此外，MRI设备200可通过有线方式/无线方式连接到显示单元250。显示单元250可包括在图1的输出单元64中，或者可被单独提供。此外，显示单元250可包括在MRI设备200中。显示单元250可显示由图像处理器230产生的最终MR图像，以便用户可视地识别最终MR图像。
图3a和图3b是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备200的操作的示图。
数据获得器210按照非均匀间隔对从多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以产生与所述多个通道线圈分别相应的多条欠采样的K空间数据。详细地讲，数据获得器210在与多个通道线圈中的每个通道线圈相应的K空间中全面地执行欠采样，以产生欠采样的K空间数据。详细地讲，由于欠采样在K空间中被全面执行，因此在高频域以及作为K空间的中心区域的低频域中执行采样。因此，由于欠采样在K空间中被全面执行，因此MRI设备200在与K空间的整个区域相应的低频域和高频域中恢复图像的操作方面具有优势。
在图3a和图3b中，通过对从一个通道线圈接收的MR信号执行采样而产生的欠采样的K空间数据被示出为示例。
详细地讲，图3a示出欠采样的K空间数据310的示例。图3b示出欠采样的K空间数据360的另一示例。
参照图3a，数据获得器210按照非均匀间隔对接收的MR信号执行欠采样。也就是说，在用于获得比K空间数据的数据线的总数更少的线数据的欠采样中，通过欠采样获得的线数据的间隔是非均匀的。例如，在获得分辨率为256×256的K空间数据的过程中，数据获得器210不对所有的256条线执行采样，而是仅对某些条线数据执行采样。这里，在分辨率为256×256的K空间数据中，线的数量可以是沿Ky方向布置的256条线。此外，数据获得器210按照获得的线的非均匀间隔执行采样。在图3a中，通过采样获得的数据被示出为圆形(例如，311)，未被采样的数据被示出为虚线(例如，312)。
详细地讲，在K空间数据310中，通过采样获得的线可基于从与一个通道线圈相应的一条K空间数据310中所包括的块的编号b、块尺寸N以及加速因子(AF)选择的至少一项来确定。这里，块尺寸表示包括在K数据310中所包括的一个块(例如，330)中的数据线的数量。块的编号表示布置在K空间数据310中的块的顺序。例如，在视场(FOV)的尺寸为256×256的K空间数据中，当包括在一个块330中的线的数量是9时，包括在K空间数据310中的块的数量是29(256/9＝28.44)。此外，在图3中，在K空间数据310中，第一个布置的块330中的块的编号是1，并且第二个布置的块350中的块的编号是2。
例如，通过采样获得的线可基于以下等式(1)来确定。
[等式1]
第一个获得的线索引：1+N×(b-1)
第二个获得的线索引：1+AF+N×(b-1)
第三个获得的线索引：1+AF×2+N×(b-1)
第四个获得的线索引：2+AF×2+N×(b-1)
第五个获得的线索引：2+AF×3+N×(b-1)
例如，包括在K空间数据310中的第一块330将被描述为示例。在这种情况下，AF值是2，块尺寸N是9，并且块的编号b是1。因此，当AF 2、块尺寸9以及块的编号1被带入等式(1)时，
第一个获得的线索引：1+9×(1-1)＝1，
第二个获得的线索引：1+2+9×(1-1)＝3，
第三个获得的线索引：1+2×2+9×(1-1)＝5，
第四个获得的线索引：2+2×2+9×(1-1)＝6，
第五个获得的线索引：2+2×3+9×(1-1)＝8
因此，参照图3a，当K空间数据在第一块330中具有针对Ky轴的256条线时，数据获得器210可获得第1、3、5、6和8条线的信号值，并且可不获得第2、4、7和9条线的信号值。详细地讲，在由数据获得器210执行欠采样的过程中，第1条线、第3条线和第5条线的采样间隔是两条线的间隔，第5条线和第6条线的采样间隔是一条线的间隔，并且第6条线、第8条线、第10条线、第12条线和第14条线的采样间隔是两条线的间隔。因此，欠采样间隔不均匀。
此外，数据获得器210可将与一个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对划分出的多个块执行欠采样以获得多条线数据。
参照图3，在获得与一个通道线圈相应的K空间数据的过程中，数据获得器210可将与一个通道线圈相应的K空间划分为多个块(例如，第一块330和第二块350)，并可对所述多个块(即，第一块330和第二块350)同时执行采样。
例如，如图3中所示，当一个块包括九条线时，在获得包括256条线的K空间数据的过程中，数据获得器210可将与所述一个通道线圈相应的K空间划分为29个块，并针对每个块执行欠采样以获得多条线数据。详细地讲。在获得包括256条线的K空间数据的过程中，当K空间被划分为29个块时，一个块可包括9条线数据，四(256-9×28)条线数据会剩余到作为最后一块的第29块中，并且数据获得器210可对所有剩余的四条线数据执行采样。
此外，划分出的多个块可具有作为相同欠采样间隔模式的非均匀欠采样模式。并且，所述相同欠采样间隔模式是非均匀间隔模式。在图3中，多个块具有相同的模式的情况被示出为示例。详细地讲，由于第一块330和第二块350具有相同的采样间隔模式，因此从第一块330和第二块350中的每个块的第一条线、第三条线、第五条线、第六条线和第八条线分别获得多条数据，并且不从第一块330和第二块350中的每个块的第二条线、第四条线、第七条线和第九条线获得多条数据。在图3中，数据未被获得的线被示出为虚线。
此外，数据获得器210在与RF多线圈205中包括的多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔执行欠采样。也就是说，数据获得器210全面执行欠采样以获得多条线数据。
此外，可向包括在K空间数据310中的多个块应用相同的非均匀欠采样模式，或者可向包括在K空间数据310中的块分别应用不同的非均匀欠采样模式。此外，不同的非均匀欠采样模式可被分别应用于包括在K空间数据310中的多个块中所包括的至少一个块。
图像处理器230可通过使用获得的多条线数据之间的关系来恢复未获得的多条线数据，并通过使用恢复的多条线数据和获得的多条线数据中的至少一条来恢复与特定通道线圈相应的K空间数据。
在图3a中示出的示例中，图像处理器230可从第一块330和第二块350中的每个块的第一条线、第三条线、第五条线、第六条线和第八条线获得数据，并通过使用基于获得的多条线数据之间的空间距离的关系来恢复未获得的多条线数据。详细地讲，图像处理器230可通过使用基于获得的多条线数据中的至少两条线数据之间的空间距离的关系来恢复未获得的多条线数据。
详细地讲，图像处理器230可将获得的多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据，并且当参考线数据与获得的多条线数据中的至少两条线数据之间的空间距离具有第一关系时，图像处理器230可通过使用所述第一关系来恢复未获得的多条线数据。
参照图3a，图像处理器230可将第一块330中获得的多条线数据中的第六条线数据设置为参考线数据。参照图3的部分321，第六条线数据(是参考线数据)与第一、第三、第五和第八条线数据(获得的其它线数据)之间的空间距离分别具有五条线的间隔、三条线的间隔、一条线的间隔和两条线的间隔。图像处理器230可将参考线数据与获得的多条线数据之间的关系定义为间隔关系“5、3、1和2”。这里，获得的多条线数据中的一条线数据可被设置为参考线数据。
此外，包括在一条K空间数据(例如，图3a的310)中的块的数量和尺寸可基于从以下项选择的至少一项而被改变：RF多线圈205的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。详细地讲。RF多线圈205的尺寸和类型可与RF多线圈205的硬件类型相应。此外，将被拍摄的对象的部位可基于身体部位(诸如头部、颈部、胃部、背部和脚踝)而被分类。例如，用于拍摄头部的RF多线圈205可具有圆顶形状。作为另一示例，用于拍摄胃部或腿部的RF多线圈205可具有圆筒形状。作为另一示例，用于拍摄背部的RF多线圈205可具有平板形状。
详细地讲，包括在K空间数据310中的块的数量和尺寸可基于由RF多线圈205拍摄的身体部位(诸如头部、颈部、胃部、背部或脚踝)或RF多线圈205的形状(诸如圆顶形状、圆筒形状或平板形状)而被改变。此外，包括在K空间数据310中的块的数量和每个块的尺寸可被设置为经过实验优化的值。
此外，包括在所述一条K空间数据310中的块中的非均匀欠采样模式的形状可基于从以下项选择的至少一项而被改变：RF多线圈205的硬件类型和将被拍摄的对象的部位。详细地讲。非均匀欠采样模式的形状可基于由RF多线圈205拍摄的身体部位(诸如头部、颈部、胃部、背部和脚踝)或RF线圈205的形状(诸如圆顶形状、圆柱筒状或平板形状)而被改变。此外，非均匀欠采样模式的形状可被设置为经过实验优化的值。
此外，包括在一条K空间数据(例如，图3a的310)中的块的数量和尺寸可由用户设置。此外，包括在所述一条K空间数据310中的块中的非均匀欠采样模式的形状可由用户设置。
此外，图像处理器230可通过使用参考线数据和获得的多条线数据中的至少两条线数据来计算与第一关系相应的空间相关系数。此外，图像处理器230可通过使用所述空间相关系数来恢复未获得的多条线数据。
现在将参照图4a详细描述计算空间相关系数并恢复未获得的线数据的处理。
图4a是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备的操作的示图。图4a(a)是用于描述空间相关系数的计算的示图。图4a(b)是用于描述未获得的线数据的估计的示图。
参照图4a(a)，在矩阵运算中，左项410由包括在获得的多条线数据中的信号值组成，右项420由包括在参考线数据中的信号值组成。Kc表示空间相关系数。
详细地讲，空间相关系数是测量的与特定值邻近的信号值之间的空间互相关值。可通过对邻近信号以及空间相关系数执行矩阵运算来计算要估计的目标信号值。
参照图4a(a)，左项410由包括在作为从第一块330测量的信号值的第一条线数据、第三条线数据、第五条线数据和第八条线数据中的信号值组成，右项420由包括在第一块330中所包括的第六条线数据(参考线数据)中所包括的信号值组成。因此，由于左项410和右项420包括获得的多条线数据的信号值，因此可通过图4a(a)中示出的矩阵逆运算来获得空间相关系数Kc。
详细地讲，为了获得如上所述的空间相关系数Kc，数据获得器210根据非均匀欠采样模式按线圈获得K空间数据(例如，图3a的310)。通过使用获得的线数据来执行图4a(a)中示出的算术运算的逆运算。因此，通过执行所述逆运算获得空间相关系数Kc。
图像处理器230可通过使用空间相关系数Kc来获得未获得的线数据。详细地讲，当空间相关系数Kc被获得时，图像处理器230可对空间相关系数Kc和与未获得的线数据具有第一关系的线数据的信号值执行矩阵乘法运算，以估计未获得的线数据。如以上参照图3a和图3b所描述的，可针对每个块执行通过使用空间相关系数Kc恢复未获得的线数据的操作。
参照图4a(b)，在矩阵运算中，左项430由包括在与未获得的线数据具有第一关系的多条线数据中的信号值组成，右项440由包括在要估计的未获得的线数据中的信号值组成。Kc表示空间相关系数。这里，Kc可被称为加权矩阵W。
此外，可通过各种方法来获得或执行以上参照图4a(a)和图4a(b)描述的Kc和矩阵逆运算。详细地讲，所述Kc和矩阵逆运算在由Mario Bertero&Patrizia Boccacci发表的论文“Introduction to inverse problems in imaging”以及由Albert Tarantola发表的论文“Inverse problems theory and methods for model parameter estimation”中被公开，因此，不提供它们的详细描述。
在下文中，将参照图4B详细描述加权矩阵W。
如上所述，当Kc被称为加权矩阵W时，加权矩阵W由块组g、线圈编号j、加速因子r、线圈的数量Nc等确定。
参照图4b(a)，用于计算以上参照图4a(a)描述的空间相关系数Kc的等式被示出。详细地讲，图4b(a)中示出的等式是可用于计算空间相关系数Kc的等式的示例。
参照图4b(a)中示出的等式，左项450、右项470和加权矩阵460分别与图4a(a)中示出的矩阵运算的右项420、所述矩阵运算的左项410和空间相关系数Kc相应。
图4b(b)是用于描述图4b(b)中示出的等式中使用的因子的示图。
参照图4b(b)，g表示块组。当与一个通道线圈相应的K空间数据(例如，图3a的310)被划分为多个块时，块(例如，330)可以是块组。当如图3a中所示，K空间数据310具有256×256的尺寸，并且一个块为九条线时，块的数量是29，因此，g可具有值1至29。j表示线圈编号，当RF多线圈205包括多个线圈时，j表示包括在RF多线圈205中的线圈的编号。B标识块尺寸。详细地讲，在图3a中，块尺寸可具有值9。n表示组中的块编号，并表示包括在与一个线圈相应的所述一条K空间数据310中的特定块的块编号。详细地讲，被第一个排列在K空间数据310中的块300的块编号可以是1，并且第二个排列的块350的块编号可以是2。Nc表示RF多线圈205中包括的线圈的数量。Nb表示与当前块邻近的块的数量。详细地讲，K空间数据310中被布置为与当前块(例如，350)邻近的块的数量可以是K空间数据中除了当前块350以外的其它块的数量的28。Nr表示被布置在K空间中沿Kx方向布置的频率编码数据中被选择的点的右侧的数据的数量，Nl表示被布置在所述被选择的点的左侧的数据的数量。r表示加速因子。M(b，r)表示b块中的加速因子具有r值的非均匀欠采样模式。
详细地讲，Sg，j表示K空间数据(例如，图3a的310)中的特定块中的一个被选择的点处的信号值，Sg，c表示从所述特定块中的其它点获得的信号值。Wg，j，r表示被应用于块的加权矩阵，并表示上述空间相关系数Kc。
图4b(c)是示出加权矩阵的示图。
加权矩阵490可通过执行以上参照图4b(b)描述的等式的逆运算来获得。详细地讲，通过执行以上参照图4b(b)描述的等式的逆运算而被计算出的加权矩阵460是以上参照图4b描述的加权矩阵490。
参照图3a的部分323，当空间相关系数Kc被获得时，图像处理器230可将信号值(包括在作为与未获得的第四条线的线数据具有第一关系(即，与要估计的未获得的第四条线的线数据具有间隔关系“5、3、1和2”)的多条线数据的第255条线数据360、第一条线数据、第三条线数据和第六条线数据中)带入矩阵运算的左项430，并将左项430与空间相关系数Kc相乘以计算作为未获得的第四条线的线数据的信号值的右项440的值。图像处理器230可将未获得的线数据恢复为计算出的右项440的值。在下文中，乘法操作可以是以上参照图4a描述的矩阵之间的乘法运算。
未获得的线数据可针对每个块被恢复。
详细地讲，针对多个块可同时恢复数据。例如，图像处理器230可计算应用于恢复第一块220的数据的操作的空间相关系数，并计算应用于恢复第二块350的数据的操作的空间相关系数。此外，当未获得的第一块330的第四条线的线数据正被恢复时，未获得的第十三条线(即，第二块350的第四条线)的线数据可被恢复。
此外，可针对多个块中的每个块分别恢复数据。例如，图像处理器230可计算应用于恢复第一块330的数据的操作的空间相关系数，以便恢复第一块330的数据，然后可计算应用于恢复第二块350的数据的操作的空间相关系数，以便恢复第二块350的数据。
此外，图像处理器230可通过将恢复的线数据用作获得的线数据来估计未获得的多条线数据。
为了将恢复第二块350的数据的操作描述为示例，当通过使用如部分363中的所获得的多条线数据恢复了未获得的第十三条线的线数据时，图像处理器230可通过使用恢复的第13条线数据以及作为获得的多条线数据的第6条线数据、第8条线数据以及第10条线数据来恢复第11条线数据(即，第二块350的第二条线的数据)。
也就是说，参照部分365，可通过使用作为与要恢复的第11条线数据具有第一关系的多条线数据的第6条线数据、第8条线数据、第10条线数据以及第13条线数据来恢复第11条线数据。
详细地讲，图像处理器230可将包括在部分365中示出的第6条线数据、第8条线数据、第10条线数据以及第13条线数据中的信号值带入左项430，并将左项430与空间相关系数Kc相乘以计算包括在第11条线数据中的信号值。此外，图像处理器230可通过使用计算出的信号值来恢复第11条线数据。此外，恢复的第11条线数据可被随后用于恢复第18条线数据。
此外，图像处理器230可按照预定顺序依次恢复包括在每个块中的未获得的多条线数据。详细地讲，图像处理器230开始首先恢复包括与要恢复的未获得的线数据具有第一关系的多条线数据的所有信号值的未获得的线数据。
在图3a中示出的示例中，对第一块的恢复可按照第4条线数据、第2条线数据、第9条线数据和第7条线数据的顺序来执行。
在图3a中示出的示例中，当与一个通道线圈相应的K空间数据包括256条线并且一个块包括9条线数据时，在按块并行恢复未获得的线数据的过程中，图像处理器230可计算用于恢复每个块的未获得的线数据的空间相关系数，然后按照如下顺序来恢复未获得的线数据：
第一个恢复的未获得的线数据：4、13、22、31、......、256
第二个恢复的未获得的线数据：2、11、20、29、......、254
第三个恢复的未获得的线数据：9、18、27、36、......、252
第三个恢复的未获得的线数据：7、16、25、34、......、250
详细地讲，参照图3a，在第一块330中，未获得的线数据可按照第4条线、第2条线、第9条线和第7条线的顺序来恢复。
如上所述，图像处理器230可通过使用经由按照非均匀间隔执行采样而获得的多条线数据之间的关系来估计所有未获得的线数据。因此，图像处理器230可按通道线圈来获得作为全采样(full-sampled)K空间数据的被恢复的多条K空间数据。
此外，如上所述，从一个块获得的多条线可基于从以下项选择的至少一项来确定：包括在K空间数据310中的块的编号b、块尺寸b以及AF。因此，可通过调整从包括在K空间数据310中的块的编号b、块尺寸b以及AF选择的至少一项来调整获得的线数据或非均匀采样模式。
作为另一示例，假设AF值是3，块尺寸N是13并且块的编号b是1。因此，当AF 3、块尺寸13以及块编号1被带入等式(1)时，
第一个获得的线索引：1+13×(1-1)＝1，
第二个获得的线索引：1+3+13×(1-1)＝4，
第三个获得的线索引：1+3×2+13×(1-1)＝7，
第四个获得的线索引：2+3×2+13×(1-1)＝8，
第五个获得的线索引：2+3×3+13×(1-1)＝11
因此，参照图3b，当K空间数据在Ky轴上具有256条线时，在第一块370中，第1、4、7、8、和11条线的信号值被获得，并且第2、3、5、6、9和11条线的信号值可不被获得。详细地讲，在由数据获得器210执行欠采样的过程中，第1条线、第4条线和第7条线的采样间隔是3条线的间隔、第7条线和第8条线的采样间隔是1条线的间隔，并且第11条线、第14条线、第17条线和第20条线的采样间隔是3条线的间隔，由此欠采样间隔非均匀。
详细地讲，参照图3b，由于第一块370和第二块380具有相同的采样间隔模式，因此在块的第一条线、第四条线、第七条线、第八条线和第十一条线中获得了数据，且在所述块的第二条线、第三条线、第五条线、第六条线、第九条线和第十条线中未获得数据。在图3b中，数据未被获得的线被示出为虚线。
参照图3b，按照与图3a的方法相同的方法，图像处理器230可将第一块370中获得的多条线数据之中的第八条线数据设置为参考线数据。参照图3b的部分371，第八条线数据(即，参考线数据)与第一条线数据、第四条线数据、第七条线数据和第十一条线数据(即，获得的其它线数据)之间的空间距离具有7条线的间隔、4条线的间隔、1条线的间隔和3条线的间隔。图像处理器230可将参考线数据与获得的多条线数据之间的关系定义为间隔关系(7、4、1、3)。这里，获得的多条线数据之一可被设置为参考线数据。
此外，按照与图3a的方法相同的方法，图像处理器230可恢复未获得的线数据。
图5是用于描述根据本发明的实施例的MRI设备的操作的另一示图。
参照图5，当RF多线圈205包括n个通道线圈COIL 1至COIL N时，图像处理器230可从与所述n个通道线圈COIL 1至COIL N分别对应的n条欠采样的K空间数据510至520恢复未获得的线数据。因此，图像处理器230可获得与所述n个通道线圈COIL 1至COIL N分别对应的n条恢复的K空间数据515至525。
此外，图像处理器可230对与多个个通道线圈COIL 1至COIL N分别相应的多条恢复的K空间数据515至525执行空间变换，以按通道产生多个MR图像517至527，并通过按通道使用多个MR图像517至527获得最终MR图像550。
详细地讲，图像处理器230可对恢复的K空间数据515至525执行傅里叶逆变换(IFT)或快速傅里叶逆变换(IFFT)以将恢复的K空间数据515至525从频域变换到空间域。图像处理器230可计算经过快速傅里叶逆变换的n个MR图像517至527的平方和或复数和，以获得最终MR图像550。
此外，图像处理器230可将多个块划分为特定数量的组，并针对划分出的组来设置不同的非均匀欠采样间隔模式。
此外，图像处理器230可使与一个通道线圈相应的K空间被划分出的多个块具有不同的非均匀欠采样间隔模式。
例如，图像处理器230可将K空间数据划分为多个块，区分至少一个第一块和至少一个第二块，并设置不同的欠采样间隔模式以便所述第一块和第二块具有不同的欠采样间隔模式。详细地讲，第一块可被设置为具有使第一块包括比第二块的获得的线数据更多或更少的获得的线数据的欠采样间隔模式。
作为详细示例，当K空间被划分为二十八个块以便一个块包括九条线时，如图3a中示出的示例，与其它块的欠采样间隔模式相比，图像处理器230可更加密集地设置布置在K空间的中心部分的第十四块和第十五块的欠采样间隔模式。
作为另一示例，图像处理器230可将K空间划分为多个块，区分至少一个第一块、至少一个第二块以及至少一个第三块，并设置不同的欠采样间隔模式以便所述第一块至所述第三块具有不同的欠采样间隔模式。作为详细示例，第二块可被设置为具有使第二块包括比第一块的获得的线数据更少的获得的线数据的欠采样间隔模式，第三块可被设置为具有使第三块包括比第一块的获得的线数据更多的获得的线数据的欠采样间隔模式。在这种情况下，第三块可以是比第一块或第二块布置得更接近K空间的中心线的块。并且，与第一块相比，第二块可以是布置在K空间的边缘部分的块。
例如，当K空间被划分为二十八个块以便一个块包括九条线时，如图3a中示出的示例，与作为其它块的第三块至第十三块以及第十六块至第二十六块的欠采样间隔模式相比，图像处理器230可更加密集地设置布置在K空间的中心部分的第十四块和第十五块的欠采样间隔模式。此外，与作为其它块的第三块至第十三块以及第十六块至第二十六块的欠采样间隔模式相比，图像处理器230可不太密集地设置布置在K空间的边缘部分的第二十七块和第二十八块的欠采样间隔模式。
此外，图像处理器230可将K空间划分为多个块，并可更加密集地设置更接近K空间的中心线的块的欠采样间隔模式。例如，当K空间包括256条线数据时，中心线是第128条线。在这种情况下，与其它块的欠采样间隔模式相比，图像处理器230可更加密集地设置邻近第128条线的块的欠采样间隔模式。
K空间的中心部分是低频域。当通过密集设置包括在K空间的低频域的块的欠采样间隔模式而使采样的线数据的数量增加时，获得清楚的MR图像，由此提高最终MR图像的质量。
此外，K空间的外围部分是高频域。当通过不太密集地设置包括在K空间的高频域的块的欠采样间隔模式而使采样的线数据的数量降低时，在MR图像质量没有大幅降低的情况下MR图像的获得时间被缩短。
如上所述，数据获得器210在整个K空间中按照非均匀间隔对从包括在RF多线圈205中的多个通道线圈分别接收的MR信号进行欠采样，以获得多条线数据。详细地讲，参照图3，在K空间数据310中根据非均匀欠采样模式获得多条线数据。
图像处理器230通过使用通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据之间的关系来恢复与多个通道线圈中的每个通道线圈相应的完整K空间数据。详细地讲，参照图3至图5，图像处理器230可通过使用在获得的多条线数据之间的基于获得的多条线数据之间的空间距离的关系来获得空间相关系数Kc，并通过使用获得的空间相关系数Kc来恢复与每个通道线圈相应的完整K空间数据(例如，515至525)。
图6是根据本发明的实施例的MR成像方法600的流程图。根据本发明的实施例的对MR图像进行成像的方法600可由以上参照图1至图5描述的根据本发明的实施例的MRI设备200来执行，因此，不再重复针对图1提供的相同描述。
参照图6，在操作610，根据本发明的实施例的对MR图像进行成像的方法600按照非均匀间隔对从包括在RF多线圈205中的多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据。可由数据获得器210执行操作610。
在操作620，方法600通过使用在操作610获得的多条线数据之间的关系来恢复与多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。可由MRI设备200的图像处理器230执行操作620。
此外，MR图像成像方法600可被如下执行。
详细地讲，在操作S610，数据获得器210在整个K空间中按照非均匀间隔对从包括在RF多线圈205中的多个通道线圈分别接收的MR信号进行欠采样。详细地讲，参照图3，在K空间数据310中根据非均匀欠采样模式获得多条线数据。
此外，在操作620，图像处理器230通过使用在通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据之间的关系来恢复与多个通道线圈中的每个通道线圈相应的完整K空间数据。详细地讲，参照图3至图5，图像处理器230可通过使用在获得的多条线数据之间的基于获得的多条线数据之间的空间距离的关系来获得空间相关系数Kc，并通过使用获得的空间相关系数kc来恢复与每个通道线圈相应的完整K空间数据(例如，515和525)。
图7是根据本发明的另一实施例的MR成像方法700的流程图。根据本发明的另一实施例的对MR图像进行成像的方法700可由以上参照图1至图5描述的根据本发明的实施例的MRI设备200来执行。此外，图7的操作710和720分别与图6的操作610和620相应。因此，不再重复针对图1提供的相同描述。
参照图7，在操作710，方法700将与RF多线圈205中包括的多个通道线圈中的每个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对从均包括多个通道线圈的多个块分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据。可由数据获得器210执行操作710。
这里，如图3a中所示，所述多个块可具有相同的非均匀欠采样间隔模式。此外，所述多个块可被划分为可被设置为具有不同的欠采样间隔模式的特定数量的组。此外，所述多个块可具有不同的欠采样间隔模式。
在操作720，方法700通过使用在操作710获得的多条线数据之间的关系来恢复与多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。可由图像处理器230执行操作720。
详细地讲，方法700可通过使用在操作710获得的多条线数据之间的关系来恢复未获得的多条线数据，并通过使用恢复的多条线数据和获得的多条线数据中的至少一条线数据来恢复与通道线圈相应的K空间数据。
详细地讲，在操作720，方法700将(在操作710获得的)多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据。当参考线数据与获得的多条线数据中的至少两条线数据之间的空间距离具有第一关系时，方法700可通过使用第一关系来恢复未获得的多条线数据。
在操作720，已参照图3a和图4a在上面详细描述了恢复未获得的线数据的过程，因此，不再重复针对图3a和图4a提供的相同描述。
在操作730，方法700通过使用(在操作720恢复的)未获得的多条线数据和在操作710获得的多条线数据中的至少一条线数据来恢复与通道线圈相应的K空间数据。可通过图像处理器230执行操作730。
随后，在操作740，方法700对与多个通道线圈分别相应的已恢复的多条K空间数据执行空间变换，以按通道产生多个MR图像。操作740可由图像处理器230执行。详细地讲，方法700可对与多个通道线圈分别相应的多条K空间数据执行傅里叶逆变换，以按通道产生多个MR图像。
在操作750，方法700通过使用在操作740获得的按通道的多个MR图像来获得最终MR图像。操作740可由图像处理器230来执行。详细地讲，方法700可按通道计算多个MR图像的平方和或复数和，以产生最终MR图像。
图8是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的图像。
参照图8，混叠伪像在从按照非均匀间隔执行了欠采样的K空间数据产生的最终MR图像中被散布和显示。
图9是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的示图。
详细地讲，图9是通过对由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法获得的最终MR图像执行图像增强处理而获得的图像。
MRI设备可恢复欠采样的K空间数据以产生恢复的K空间数据，并通过使用恢复的K空间数据来产生最终MR图像。随后，MRI设备可执行图像增强处理(包括降噪处理、边缘增强处理和对比度增强处理)以提高最终MR图像的质量。
当混叠伪像被散布并显示在MR图像中时，通过后续的图像增强处理从MR图像消除了混叠伪像，由此使混叠伪像最小化。
图10是用于描述由根据本发明的实施例或另一实施例的MRI设备和MR成像方法产生的MR图像的经过提高的质量的示图。
图10的区域1010示出通过针对每个块设置相同的欠采样间隔模式而获得的最终MR图像1012和欠采样的K空间数据1011。
图10的区域1020示出通过不太密集地设置包括在K空间的外部区域中的至少一个块的欠采样间隔模式而获得的最终MR图像1022和欠采样的K空间数据1021。
图10的区域1030示出通过更加密集地设置布置在K空间的中心区域中的块的欠采样间隔模式而获得的最终MR图像1032和欠采样的K空间数据1031。
图10的区域1040示出通过更加密集地设置布置在K空间的中心区域中的四个块的欠采样间隔模式而获得的最终MR图像1042和欠采样的K空间数据1041。
对图10的最终MR图像1012、1022、1032和1042进行对比，最终MR图像中存在的混叠伪像通过比布置在其它域中的块的欠采样间隔模式更密集地设置布置在K空间的低频域中的块的欠采样间隔模式而被更大地减少。
此外，在K空间数据中，通过调整欠采样间隔模式被更密集地设置的区域或块的尺寸，图像质量可被调整。例如，通过增加欠采样间隔模式被更密集地设置的区域或块的尺寸，图像质量被更大地增强。此外，通过减小欠采样间隔模式被更密集地设置的区域或块的尺寸，图像质量被降低。通过依据将被拍摄的对象的部位来不同地设置非均匀欠采样模式，图像质量可被调整。此外，在调整图像质量的过程中，针对将被拍摄的对象的每个部位获得经过实验优化的非均匀欠采样间隔模式，由此增强了图像质量。
图11是用于描述根据本发明的另一实施例的MRI设备200的示图。
在MRI设备200中，数据获得器210在与通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔对从包括在RF多线圈205中的多个通道线圈分别获得的MR图像执行欠采样，以获得多条线数据。
图像处理器230可基于通过使用在K空间的中心区域获得多条线数据中的至少一条线数据以及在K空间的外围区域中获得的多条线数据中的至少一条线数据计算出的空间相关系数，恢复与多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
参照图11，数据获得器210可在与通道线圈相应的K空间中按照非均匀间隔执行欠采样以获得K空间数据1110。如所示，当中心区域1120和外围区域1130及1140被设置为具有不同的欠采样间隔时，通过按照总体非均匀间隔执行欠采样来获得被欠采样的K空间数据1110。
数据获得器210可将K空间划分为多个块，并将布置在K空间的中心区域中的第一块设置为校准块。详细地讲，数据获得器210可将相对于K空间的中心线包括n条线的第一块1120设置为校准块1120。例如，当K空间包括256条线时，中心线是第128条线，并且作为示例，图11示出校准块1120包括与作为中心线的第128条线邻近布置的五条线的情况。
此外，例如，图11示出K空间被划分为三个块的情况。然而，K空间可被划分为可被设置具有不同的欠采样间隔模式的三个或更多个块。
数据获得器210可对校准块1120中的所有线执行采样以获得多条校准线数据。数据获得器210可按照第一间隔执行欠采样以在K空间中获得多条第一线数据，并可对至少一条第二线另外执行采样以进一步获得布置在K空间的外围区域中的第二块1130和1140中的至少一条第二线数据。例如，图11示出当与通道线圈相应的K空间被划分为多个块，并且布置在K空间的中心区域的块与布置在K空间的除中心区域以外的区域中的块有区别时的情况。也就是说，布置在K空间的中心区域的块1120和布置在K空间的除中心区域以外的区域中的第二块1130和1140可被包括在与通道线圈相应的K空间中。
详细地讲，数据获得器210可对第126至130条线(即，包括在校准块1120中的所有线)执行采样以获得多条校准线数据。数据获得器210可按照三条线的间隔对K空间执行欠采样，即，针对第一条线、第四条线、第七条线、第3n+1条线中的每条线执行MR信号的欠采样以获得多条第一线数据。数据获得器210可对第三条线或第八条线(即，包括在K空间的外围区域1130和1140中的至少一条线)另外执行欠采样，以获得多条第二线数据1151和1152。
图像处理器230可通过使用所述多条校准线数据、所述多条第一线数据以及所述至少一条第二线数据来获得空间相关系数。
详细地讲，在图11的示例中，图像处理器230可通过使用包括在块1120中的多条线数据(校准线数据)、(通过对第一条线、第四条线、第七条线、第3n+1条线中的每条线执行MR信号的欠采样而获得的)多条第一线数据、以及通过对包括在K空间的外围区域1130和1140中的第三条线或第八条线另外执行欠采样而获得的多条第二线数据1151和1152。图像处理器230可通过使用获得的空间相关系数来执行校准，以恢复K空间中未获得的多条线数据。
图12是用于描述在根据本发明的另一实施例的MRI设备中获得空间相关系数的操作的示图。
在获得用于执行校准的空间相关系数的过程中，图像处理器230可使用与图4b相似的矩阵运算，该矩阵运算的左项1210由欠采样的K空间数据中的获得的多条线数据的信号值组成。该矩阵运算的右项1230由欠采样的K空间数据中的校准块中所包括的校准线的信号值组成。
此外，该矩阵运算的左项1210可由通过对K空间总体执行欠采样而获得的多条线数据的信号值1221以及在K空间的外围区域中获得的多条线数据中的至少一条线数据的信号值1222组成。右项1230可由校准块1120中获得的多条校准线数据的信号值1231组成。图像处理器230可执行图12中示出的矩阵运算的逆运算以计算空间相关系数Kc。
通过使用计算出的空间相关系数Kc，图像处理器230可将K空间中的未获得的多条线数据恢复为恢复得到的多条线数据。
如上所述，根据本发明的一个或更多个实施例，MRI设备和方法提高了恢复的MR图像的质量。更详细地讲，通过经由按照非均匀欠采样间隔执行的欠采样获得K空间数据，所述MRI设备和方法可防止图像质量由于混叠伪像而被降低，由此提高恢复的MR图像的质量。
此外，根据本发明的一个或更多个实施例，MRI设备和方法通过欠采样获得K空间数据，由此快速获得MR图像。此外，MRI设备和方法甚至是在不使用GPAPPA技术中使用的另外的校准信号或不使用具有另外的线圈信息并在SMASH技术中被使用的线圈灵敏度图的情况下快速获得质量被提高的MR图像。
此外，根据本发明的一个实施例或另一实施例的MRI设备以及针对该MRI设备的成像方法以块为单位对K空间进行采样，由此在与K空间的整个区域相应的低频域和高频域中恢复图像方面有优势。
上述实施例可被编写为计算机程序，并可在使用计算机可读记录介质运行程序的通用数字计算机中实现。
计算机可读记录介质的示例包括磁存储介质(例如，ROM、软盘、硬盘等)和光学记录介质(例如，CD-ROM或DVD)。
应该理解，这里描述的示例性实施例应仅被视为描述性的意义而不是为了限制的目的。每个实施例内的特征或方面的描述通常应被视为可用于其它实施例中的其它类似特征或方面。
尽管已参照附图描述了本发明的一个或更多个实施例，但是本领域中的普通技术人员将理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可在其中进行形式和细节上的各种改变。

Claims (15)

1.一种磁共振成像(MRI)设备，包括：
数据获得器，按照非均匀间隔对从射频(RF)多线圈中包括的多个通道线圈分别接收的磁共振(MR)信号执行欠采样，以获得多条线数据；
图像处理器，将获得的多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据，通过使用基于获得的多条线数据中的至少两条线数据与参考线数据之间的空间距离的关系来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
2.如权利要求1所述的MRI设备，其中，数据获得器在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔来对MR信号执行欠采样。
3.如权利要求1所述的MRI设备，其中，数据获得器将与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对所述多个块中的每个块的相应MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
4.如权利要求3所述的MRI设备，其中，基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式在所述多个块中是相同的。
5.如权利要求3所述的MRI设备，其中，
通过使用获得的多条线数据之间的关系，图像处理器恢复未获得的多条线数据，
通过使用恢复的多条线数据和获得的多条线数据中的至少一条线数据，图像处理器恢复与一个通道线圈相应的K空间数据。
6.如权利要求5所述的MRI设备，其中，
当获得的多条线数据中的至少两条线数据与参考线数据之间的空间距离具有第一关系时，图像处理器通过使用所述第一关系来恢复未获得的多条线数据，
其中，图像处理器对与获得的多条线数据中的至少两条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复，并对与恢复的多条线数据中的至少一条线数据以及获得的多条线数据中的至少一条线数据具有所述第一关系的未获得的线数据进行恢复。
7.如权利要求6所述的MRI设备，其中，
通过使用获得的多条线数据中的所述至少两条线数据和参考线数据，图像处理器计算与所述第一关系相应的空间相关系数，并且通过使用所述空间相关系数，图像处理器恢复未获得的线数据。
8.如权利要求5所述的MRI设备，其中，图像处理器按照预定顺序依次恢复所述多个块中的每个块中所包括的未获得的多条线数据。
9.如权利要求3所述的MRI设备，其中，多个非均匀欠采样模式在所述多个块中是不同的，其中，所述多个非均匀欠采样模式是基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据来产生的。
10.如权利要求1所述的MRI设备，其中，图像处理器对恢复的多条K空间数据执行傅里叶逆变换以按通道产生多个MR图像，并按通道计算所述多个MR图像的平方和或复数和以产生最终MR图像。
11.如权利要求1所述的MRI设备，其中，所述多个块的数量以及所述多个块中的每个块的尺寸是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被成像的对象的部位。
12.如权利要求3所述的MRI设备，其中，基于通过按照非均匀间隔执行欠采样而获得的多条线数据所产生的非均匀欠采样模式是基于从以下项中选择的至少一项而被设置的：RF多线圈的硬件类型和将被成像的对象的部位。
13.一种使用包括多个通道线圈的射频(RF)多线圈的磁共振(MR)成像方法，所述方法包括：
按照非均匀间隔对从所述多个通道线圈分别接收的MR信号执行欠采样，以获得多条线数据；
将获得的多条线数据中的一条线数据设置为参考线数据；
通过使用获得的多条线数据中的至少两条线数据与参考线数据之间的空间距离的关系来恢复与所述多个通道线圈分别相应的多条K空间数据。
14.如权利要求13所述的方法，其中，获得多条线数据的步骤包括：在与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的整个K空间中按照非均匀间隔来对MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
15.如权利要求13所述的方法，其中，获得多条线数据的步骤包括：将与所述多个通道线圈中的每个通道线圈相应的K空间划分为多个块，并按照非均匀间隔对所述多个块中的每个块的相应MR信号执行欠采样，以获得所述多条线数据。
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