CN106796273A - 具有增强的骨可视化的磁共振成像 - Google Patents
具有增强的骨可视化的磁共振成像 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106796273A CN106796273A CN201580053055.1A CN201580053055A CN106796273A CN 106796273 A CN106796273 A CN 106796273A CN 201580053055 A CN201580053055 A CN 201580053055A CN 106796273 A CN106796273 A CN 106796273A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bone
- data collection
- echo
- radial direction
- mri
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/4816—NMR imaging of samples with ultrashort relaxation times such as solid samples, e.g. MRI using ultrashort TE [UTE], single point imaging, constant time imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/4818—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space
- G01R33/4824—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space using a non-Cartesian trajectory
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/50—NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
- G01R33/56536—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to magnetic susceptibility variations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20224—Image subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30008—Bone
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/428—Real-time
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
公开了一种用于骨成像的系统。提供了用于处理回波MRI数据集的处理单元。处理单元配置为根据径向采样方案向复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到采样方案的径向采样线,采样方案的径向采样线在由回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中,相位斜坡基于一个等式。提供了组合单元,组合单元用于将MRI数据集与骨增强图像数据集组合以获得背景抑制图像数据集。
Description
技术领域
本发明涉及磁共振成像。更具体地,本发明涉及骨成像。
背景技术
在医疗保健中,磁共振成像(MRI)的主要应用是软组织类型的成像,诸如脑白质、脑灰质和器官。对于三维骨成像,计算机断层扫描(CT)仍然是黄金标准。已经进行了从MRI数据来检测和分割骨结构的尝试。例如,WO 2007/044527公开了一种方法,其包括:使用来自MRI图像的暗骨边界强度信息来检测和分割骨边界;使用分割的骨边界构建骨的模型并使用骨的模型来检测骨病;以及检测分割的图像区内的骨病。WO 2013/001399公开了包括骨图像数据的超短回波时间图像数据。WO 2013/001399也公开了使得能够以极小的自由感应衰减值对组织(诸如腱或骨)进行成像的超短回波时间;以及包括磁共振数据的骨图像数据,其包含描述骨在受试者体内的位置和定位的自由感应衰减数据。
WO 2013/001399公开了包括磁共振成像系统和计算机系统的医疗装置的示例。
然而,能够基于MRI提供改进的骨可视化将是有价值的。
发明内容
根据第一方面,本发明提供了一种使用磁共振成像的骨成像系统。该系统包括用于处理回波MRI数据集的处理单元,其中,回波MRI数据集根据回波时间和径向采样方案来生成,其中,至少对k空间的中心以径向方式进行采样,其中,回波时间大于或等于骨的预定T2值,并且其中,回波MRI数据集包括复数数据;
其中,处理单元配置为根据径向采样方案向复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线,所述采样方案的径向采样线在由回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中相位斜坡基于等式:
其中,H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数,其中,处理单元配置为用正k值和负k值来应用H(k)。
系统还可以包括组合单元,组合单元用于将生成的MRI数据集与骨增强图像数据集组合以获得背景抑制图像数据集。组合单元可使用例如比较技术和/或磁化率引起的现象来帮助去除非骨结构。
根据本发明的另一个方面,提供了一种使用磁共振成像的骨成像方法。该方法包括:
处理回波MRI数据集,其中,回波MRI数据集是根据回波时间和径向采样方案生成的,其中,至少对k空间中心以径向方式进行采样,其中,回波时间大于或等于骨的预定T2值,并且其中,回波MRI数据集包括复数数据;
其中,处理单元包括根据径向采样方案向复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线,所述采样方案的径向采样线在由回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中,相位斜坡基于等式:
其中,H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数,其中用正k值和负k值来应用H(k)。
根据本发明的另一个方面,提供了一种包括计算机可读指令的计算机程序产品。指令在由控制单元执行时,使得控制单元控制处理回波MRI数据集,其中,回波MRI数据集是根据回波时间和径向采样方案生成的,其中,至少对k空间中心以径向方式进行采样,其中,回波时间大于或等于骨的预定T2值,并且其中,所述回波MRI数据集包括复数数据;其中,处理包括根据径向采样方案向复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线,所述采样方案的径向采样线在由回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中,相位斜坡基于等式:
其中,H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数,其中,用正k值和负k值来应用H(k)。
本领域技术人员将理解,上述特征可能以认为有用的任何方式组合。此外,关于系统所描述的修改和改变同样可应用于所述方法以及应用于所述计算机程序产品,并且关于方法所描述的修改和改变同样可以应用于系统和计算机程序产品。
附图说明
在下文中,将参照附图通过示例来阐明本发明的各方面。附图是示意性的,并且可以不按比例绘制。
图1A是描绘皮质骨的CT图像。
图1B是描绘皮质骨的MRI图像。
图2A示出关节的CT图像。
图2B示出关节的MRI图像。
图3是示出获取方案的图。
图4是用于骨成像的系统的框图。
图5是骨成像方法的流程图。
图6示出了获取装置的框图。
具体实施方式
在下文中,更详细地描述各方面以使技术人员能够实施本发明。然而,本文提供的细节仅作为示例给出,并且决不意图限制本发明的范围。
根据第一示例,骨成像的系统包括:输入单元,其用于接收根据径向采样方案以及大于或等于骨T2值的回波时间的回波MRI数据集,其中,MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及处理单元,其用于通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集以获得骨增强图像数据集,其中相位斜坡被应用到采样方案的径向采样线上关于由回波时间所限定的原点的正位置和负位置。
相位斜坡尤其影响具有骨组织的图像数据区。通过应用相位斜坡,增强了图像数据集中的骨组织的信号强度。采样方案和回波时间允许捕获指示骨组织的区。
例如,回波时间可以局部促进信号衰减。
根据另一个示例,本发明提供一种使用磁共振成像的骨成像的系统,所述系统包括:获取装置,其用于根据径向采样方案和大于或等于骨T2值的回波时间来生成回波MRI数据集,其中MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及处理单元,其用于通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集以获得骨增强图像数据集。
相位斜坡影响图像数据的具有骨组织的区。通过应用相位斜坡,增强了图像数据集中的骨组织的信号强度。采样方案和回波时间帮助捕获指示骨组织的位置。
系统还可包括组合单元,其用于将生成的MRI数据集与骨增强图像数据集组合以获得背景抑制图像数据集。组合单元可以使用例如比较技术和/或磁化率引起的现象来帮助去除非骨结构。
获取装置可配置为根据回波时间(TE)针对特定梯度设置来对k空间的原点的两侧上的数据进行采样。这允许相对高的信噪比(SNR)和快速的数据收集。此外,获取装置可允许对单个k线的有效且快速的数据处理以促进滑动窗处理和图像重建。
获取装置可配置为在从射频(RF)脉冲到回波时间(TE)的时间间隔的至少一部分期间以及在从回波时间(TE)向前的时间间隔的至少一部分期间针对特定的梯度设置对数据进行采样。这允许有效地获取用于骨组织增强的相关数据和/或相对快速地执行获取,并且能够对单个k线进行有效且快速的数据处理以促进滑动窗图像重建。
获取装置可配置为在采样点处执行采样,其中,至少一些采样点关于由回波时间(TE)限定的时间点对称地布置。这进一步促进了相位斜坡的处理。例如,获取装置可配置为在关于由回波时间(TE)限定的时间点基本上对称分布的采样点处执行采样。
获取装置可配置为根据静态主磁场强度和回波时间生成MRI数据集,所述回波时间在骨T2值与对应于静态主磁场强度的水脂同相时间点之间的范围内。这种回波时间是足够长的以促进骨中的T2信号衰减。此外,这种回波时间允许在经过回波时间之前和之后对相关数据进行采样,并且使得能够对单个k线进行有效且快速的数据处理以促进滑动窗图像重建。
获取装置可配置为使用频率编码来获取在k空间的中心周围的区中的数据点,其中数据点沿着与k空间中心相交的线布置。例如,可以在逐行基础上对每行上的点进行采样,但是替代的序列也是可能的。例如,可能以螺旋顺序或使用玫瑰样采样模式对点进行采样。
组合单元可以包括减法单元,其用于基于由获取装置生成的MRI数据集和骨增强图像数据集来执行减法。例如,可减去原始MRI数据(在应用相位斜坡之前)和骨增强图像数据集(在应用相位斜坡之后)。这种减法增强了两个数据集之间的差异。由于两个数据集之间的主要差异是增强的骨可视化,这种处理进一步增强骨结构。
系统可包括第一重建单元,其用于重建骨增强图像数据集以在空间域中获得骨增强图像数据集。在重建过程中可以应用傅立叶变换。空间域中的数据集促进可视化。
另外或可选地,系统可以包括第二重建单元,其用于重建背景抑制图像数据集以在空间域中获得重建的背景抑制图像数据集。这促进了可视化。第一重建单元和第二重建单元可以是相同的重建单元。在特定示例中,第一重建单元与第二重建单元之间的唯一差异是向重建单元的输入部提供的数据集。
相位斜坡可以基于等式
其中,H(k)表示在复数径向频率域中用坐标k表示的相位斜坡,k表示空间频率,并且x0表示图像空间中的位移。例如,图像空间中的这种位移基本上等于n·dpix,其中,n是将移位的像素的数量(此参数可以与皮质骨厚度相关)并且dpix是根据图像分辨率的像素尺寸。在具体示例中,函数f是恒等函数:f(k)=k。然而,这不是限制。例如,f(k)可以是任何k域中的k的任何函数(例如,f(k)=a(b·k+c)d+e,其中a、b、c、d、e是常数)。优选地,f(k)是单调递增函数。
处理单元可配置为用正k值和负k值应用H(k)。
例如,k=γ/2π·G·t,其中,γ是旋磁比,t是针对正t值和负t值根据回波时间对k空间的中心进行编码的时间,并且G是读取梯度。注意,G可以是常数或可以取决于t。
根据另一个示例,提供了一种使用磁共振成像的骨成像方法。方法包括:
根据径向采样方案和大于或等于骨T2值的回波时间来生成回波MRI数据集,其中MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及
通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集,以获得骨增强图像数据集。
根据另一个示例,提供了一种包括计算机可读指令的计算机程序产品。指令在由控制单元执行时致使控制单元
控制获取装置来根据径向采样方案和大于或等于骨T2值的回波时间生成回波MRI数据集,其中,MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及
控制处理单元通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集以获得骨增强图像数据集。
例如,一种使用MRI的骨成像的方法可包括:根据径向采样方案和大于或等于骨T2值的回波时间来生成回波MRI数据集,其中,MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集以获得骨增强图像数据集。
图1A示出了包括皮质骨的对象的CT图像。图1B示出了图1A中所示的相同对象的MRI图像。图2A示出了包括关节的对象的多个正交CT图像。图2B示出了图2A中所示的相同对象的对应的MRI图像。已经使用本文提出的获取方案以及骨增强技术和背景抑制技术来获取和处理图1B和图2B的MRI图像。可以看到,在CT图像中可见的骨结构在MRI图像中也是可见的,具有惊人的质量。
本发明的实施方式可以提供使用磁共振成像来识别受试者体内的不同组织类型的装置。实施方式可通过使用脉冲序列来实现这一点,所述脉冲序列包括使用径向采样方案(径向频率编码)来获取梯度回波MRI的命令。在本文件的上下文中,术语“径向采样方案”包括以径向方式对k空间的由回波时间限定的中心进行采样的任何采样方案,从而提供以任何其他轨迹朝向k空间周边延伸的自由,包括螺旋采样、玫瑰花样采样等。更具体地,径向采样方案包含沿着与k空间的中心点相交的线布置的采样点。可以在几毫秒的时间尺度上获取梯度回波数据。可以为获取选择较短的但足够长的时间尺度,以允许来自皮质骨的信号在限定的回波时间内基本上弛豫。这样,可以在获取方案中利用皮质骨具有短T2的事实。k空间的至少中心的径向频率编码可用于引起径向对称磁化率和化学位移伪像(当存在时)。在这种情况中,可以执行径向采样和螺旋采样两者。在径向频率编码的情况下,磁化率或化学位移的差异所引起的非共振效应可对称地分布在k空间中(在每个频率编码的k空间线的方向上),这可有利于结构和对象的准确定位。
径向采样方案的另一个示例是螺旋桨/叶片采样。
回波MRI是本领域本身已知的技术,并且可以实现为例如自旋回波MRI或梯度回波MRI。在以下描述中,将使用梯度回波MRI的示例来解释概念,尽管本文公开的技术不限于梯度回波MRI,但可以使用其他回波MRI序列来应用。回波MRI获取方案包括在RF激励脉冲(t'=0)之后但在回波时间(TE)之前应用磁场梯度,这引起自旋移相;随后应用第二梯度,这继而使自旋重相位(rephase)并且随后生成回波,这就是为什么协议被称为回波MRI。根据定义,回波时间与回波的形成一致。如本领域本身已知的,对自由感应衰减进行采样可能意味着在使梯度重相位和信号采样之前不使用移相梯度。
例如,可以利用短回波时间而不是超短回波时间来执行梯度回波获取。后者只在对自由感应衰减进行采样时并且不在对梯度回波进行采样时获得。与梯度回波相关的短回波时间以及与自由感应衰减(FID)采样相关的超短回波时间成像是本领域中已知的概念。例如,与FID的采样相关的这种超短回波时间低于骨T2值,而通常与梯度回波采样相关的短回波时间高于骨T2值。此外,可以采用径向频率编码。
可能的适应包括但不限于:使用(部分)脂肪抑制(具有反转恢复的光谱预饱和:SPIR,光谱衰减反转恢复:SPAIR)、选择性激发、长T2抑制、使用平衡的获取方案和/或在获取中并入FID或多个回波。此外,使用例如在MRI团体中众所周知的方法来分析相位数据以调查磁化率(定量磁化率映射(QSM)、到偶极场上的投影(PDF)、用于相位数据的精细谐波伪像减少(SHARP)等)对于将空气、其他组织类型或装置与骨骼区分开可以是有益的。
图3示出了可以结合本文所述的实施方式使用的MRI获取方案。在此示意图中,为了简单起见仅示出了一个频率编码轴,由Gread表示。方案包含射频(RF)脉冲、在某一方向上穿过k空间以到达k空间中的采样间隔的开始点的移相梯度、以及具有相反极性的重相位(rephasing)梯度,重相位梯度构成刚好在获取间隔(AQ)开始之前导通的读取梯度(Gread)。时间参数t'在RF脉冲的时间处为零。时间参数t=t'-TE在回波时间(TE)处为零。获取间隔(AQ)包括在由回波时间(TE)限定的时间点之前和之后采样的采样点,即t可以是正和负的,表示例如全梯度回波或部分梯度回波。因此,获取间隔(AQ)在回波时间(TE)的两侧延伸。
图3的回波MRI获取方案可例如通过以下进一步描述:在RF激励脉冲(t'=0)之后但在回波时间(TE)之前应用磁场梯度301,这引起自旋移相;随后应用第二磁场梯度302,这继而使自旋重相位并且随后生成回波。在梯度回波成像的情况下,与磁场梯度301相比,第二磁场梯度302具有异号(如图3中Gread图所示)。根据定义,回波时间与回波的形成重合,在梯度回波的情况下,这在所展现的磁场梯度的总梯度面积等于零时发生。这里,对于t'=TE,
本文所阐述的技术可允许生成骨增强图像。例如,如下文将详细描述的,可以使用相位斜坡来生成骨增强图像。本文所阐述的技术还可以允许生成选择性地描绘具有正反差的骨结构的图像。例如在背景抑制之后,可以从骨增强图像生成这种图像。
图4示出了用于使用磁共振成像(MRI)的骨成像的系统的框图。系统可以完全在MRI成像装置内实现。可选地,配置为处理由成像装置生成的数据的处理部件也可实现为独立的软件,或者在单独的处理装置中或在工作站上实现。获取装置1用于获取MRI数据集2。在此上下文中,数据集可以是在单一重复中获得的单线(径向、螺旋或任何其他形状)的k空间点、或包含k空间的在多个方向上的多个线的完整数据集。在本公开的其他地方详细提供了用于数据获取的获取方案的示例。MRI装置生成可被提供到图像增强单元3的输入单元4的MRI数据集2。图像增强单元3可包括输入单元4、处理单元6和/或组合单元8。然而,图像增强单元3不限于此。在特定示例中,数据集可以仅由在单一重复中获得单个径向线的k空间点组成,以促进高效处理并且允许滑动窗重建方法。例如,输入单元可以是MRI装置的内部部件或软件模块、或可操作为与MRI装置通信的装置的接口。任选地,输入单元可配置为执行检查以验证MRI数据集是否是根据受支持的协议获取,并且如果不满足此条件则拒绝数据集。输入单元4将所接收到的MRI数据集2、MRI数据集2'提供到处理单元6。如本公开中其他地方更详细地解释的,此处理单元配置为应用相位斜坡以增强数据集中的骨结构。可以任选地将由处理所得的骨增强数据集7提供到重建单元11。
任选地,将骨增强数据集7和原始MRI数据集2'提供到组合单元8。组合单元8将两个数据集2'、7组合以创建背景抑制数据集10。例如,组合单元8执行比较操作、乘法操作或其他类型的操作以增强两个数据集2'、7之间的差异。例如,组合单元借助于减法单元9从骨增强数据集7减去MRI数据集2'(或反之亦然)。因此,组合单元创建背景抑制数据集10。任选地,将背景抑制数据集提供到重建单元11。例如,可通过图像增强单元3针对k空间的每个径向线单独执行这种处理。这样,在获取其余的k线的同时可开始处理已经获得的k线,从而有助于实时处理。
重建单元11对提供给它的MRI数据集执行重建。这种重建可能以本领域中已知的方式来执行。重构单元11可配置为对数据执行傅里叶逆变换,以将其从频域变换到空间域。因此,重建单元11从输入的数据集(例如,原始MRI数据集2'、骨增强数据集7或背景抑制数据集)产生重建的图像数据集12。其他类型的数据集也可以由重建单元11重建。重建单元11可针对待处理的不同类型的数据集而使用不同的重建参数和/或不同的重建算法。重建的图像12可以在显示单元13上显示和/或由存储单元14存储。存储单元14可以例如将数据集存储在医疗保健信息系统中。
图5示出了图像处理方法的流程图。该方法可在计算机软件中实现。在步骤51中,控制MRI装置以使用径向获取方案来执行MRI获取。将所获取的数据集转发到处理单元。然后,处理单元接收回波MRI数据集,回波MRI数据集是根据径向采样方案和大于或等于骨T2值的回波时间获取的。MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据。在步骤52中,处理单元通过根据径向采样方案对复数数据应用相位斜坡来处理MRI数据集,从而创建骨增强图像数据集。可以将相位斜坡应用到采样方案的径向采样线上关于由回波时间限定的原点的正位置和负位置。在步骤53中,确定骨增强图像数据集是否应与所接收到的MRI数据集组合。如果否,则在步骤55中执行另一个功能,诸如存储数据、和/或重建数据和显示数据。可以存储频域数据或重建的空间域数据中的任一者或两者。
如果确定骨增强图像数据集应当与所接收到的MRI数据集组合,则在步骤54中,将骨增强图像数据集与所接收到的MRI数据集组合。接下来,在步骤55中,执行另一个功能,诸如存储数据、和/或重建数据和显示数据。可以存储频域数据或重建的空间域数据中的任一者或两者。
注意,所示的流程图仅呈现简化的流程。在实施方式中,处理步骤以更复杂的顺序执行。
在下文中,将描述更详细的实施方式。将理解的是,在这些详细的实施方式中描述的特征仅被理解为示例,并且不限制本发明的范围。
在第一步骤中,可以使用具有短回波时间但不是超短回波时间的径向采样方案来执行梯度回波MRI获取。该梯度回波可以是平衡的、长T2抑制的和/或脂肪抑制的,但这不是限制。回波可以是全回波或部分回波。
例如,适当的获取类型可包括3D酷什球(kooshball)获取、3D径向星形堆栈获取或2D单片径向获取。作为径向k空间采样的替代,也可以执行螺旋采样,只要在每个轮廓中以径向方式对k空间的中心进行采样。
回波时间(TE)优选不是超短的,以使骨结构能够由于骨的低T2和/或T2*弛豫参数而用低信号选择性地描绘。例如,回波时间至少与皮质骨T2值一样长。例如,回波时间至多与水脂同相时间点一样长,这取决于扫描器的场强。可以保存复数数据(实数和虚数)以保留与化学位移和磁化率两者有关的信息。例如,针对特定k线而获取的数据由作为k坐标的函数的s(k)表示。
可以处理所获取的复数MRI数据s(k)。例如,尽管这不是限制,但是可以单独处理每个k线。可以将相位斜坡应用到每个k线。例如,通过将每个k线与相位斜坡相乘,将图像空间中的全局变换引入到数据,可以针对每个获取的读出线(径向轮廓或螺旋轮廓)处理所获取的数据s(k)。图像空间中的这种全局转化对应于k空间中的线性相位斜坡。因此,操作可以在k空间或图像空间中执行,但是在大多数情况下k空间中的操作是明显更有效的。这种处理过程在本文中被称为“骨增强过程”。例如,可以在图像重建之前执行这种骨增强过程。通过在k空间中执行操作,来使用傅立叶变换原理,根据傅立叶变换原理,与频域中的线性相位的乘法引起空间域中的全局位移。使用骨增强数据(基本上包括所有经处理的k线),可以构建骨增强图像,其称为骨增强重建图像Senh。
为了生成选择性地描绘骨结构的图像,可以将S(k)与Senh(k)组合。可用于将这些数据集组合的一个示例性技术是借助于可能在归一化步骤之后的减法操作。可以在图像重建之前对单独的k线执行组合操作。然而,这不是限制。由这种组合得到的图像在本文中被称为背景抑制图像数据集(Sbs(k))。
当骨增强过程应用于k空间中时,其可直接应用至径向轮廓(或k线)以逐行地在k空间中建立骨增强图像和背景抑制(bs)图像:
sbs(k)=senh(k)-C1·s(k) [等式1]
与
(对于f(k)=k)[等式2]
其中k=γ/2π·G·t并且γ表示旋磁比,t(t=t'-TE)表示由回波时间(TE)限定的对k空间的中心进行编码的时间,t'表示从RF脉冲的中心测量的时间,G表示读取梯度,n表示待移位的像素的数量(此参数可以与皮质骨厚度有关),并且dpix表示根据图像分辨率的像素尺寸。在此示例中,函数f(k)=k,但是这可以不同。等式1和等式2的结果是整个径向轮廓的单个线性相位斜坡。参数CI可以用于控制背景抑制的量。虽然此参数可以变化,但是在1与2之间并且包括1和2的值可以提供良好的结果。
注意,在上述等式中,k表示k空间坐标,并且s(k)表示k空间中的信号。傅里叶变换可以用于将k空间中的数据变换成空间图像。这种傅立叶变换通常用作MRI中的重建步骤。
参数G和dpix可以由获取协议确定。参数n是可以由用户选择的参数,以用某种方式控制骨增强。可以依据待成像的皮质骨的尺寸来选择此参数。例如,如果待增强的骨是1像素厚,则此参数可最佳地被设置为1。在一些情况下,使用不同n值的多个重建可组合以获得最佳骨增强。例如,这可能是颅骨的情况,皮质骨在颅骨中比在许多其他骨中厚得多。
优选地,允许在等式2的指数-iγ·G·t·n·dpix中的参数t变为负和正,同时保持读取梯度G恒定。这允许在单一重复中扫描包括负k值和正k值的整个k线。这与参数t仅为正的中心向外采样形成对比。在中心向外采样中,原则上可通过在包括具有异号(或相反方向)的读取梯度G值的两个独立的重复中使用两次获取,来连续地扫描k线的两侧。
虽然为了清楚地解释本发明而在本文中描述了径向采样方案,但这不是限制。基于本公开,可以使用例如本领域已知的数学变换来设计实现相同或相似结果的其他方式。只要以径向方式(例如螺旋、玫瑰、叶片)对k空间的中心进行采样并且将k空间的中心虚拟地变换成径向网格以执行所描述的处理,此类变换可例如允许使用不同的轨迹来执行获取。此外,k空间中的相位斜坡可由相位斜坡的经傅里叶变换的变形代替,使得可以在空间域中执行对应的操作。在本文中,重要的是认识到从相位斜坡的虚部不能被忽略的意义上来说,相位斜坡是非平凡的复杂实体。例如,也可以在k空间或在空间域中执行通过例如减法将骨增强图像与原始图像组合的背景抑制。此外,这种组合甚至可编码到滤波器中。
作为梯度回波的替代,可以使用其他扫描技术。例如,可以使用自旋回波序列。
除了可用于诊断目的和疾病检测的皮质骨的可视化之外,本方法可以用于生成表示组织的电子密度的相对估计的图像。方法不一定从皮质骨本身获得MR信号。相反,方法利用骨的两个组织参数:1)其T2弛豫参数低,2)其与周围软组织(诸如水和脂肪)的磁化率差异。
为了金属物体的可视化,已经在以下中提出了方法:“使用具有非共振接收的3D中心向外径向采样的小顺磁性对象的高度局域化的正对比(Highly Localized PositiveContrast of Small Paramagnetic Objects Using 3D Center-Out Radial SamplingWith Off-Resonance Reception)”Seevinck PR,Magn Res Med、2011年6月;65(l):146-56.doi:10.1002/mrm.22594;“具有用于有效和准确定位点状和伸长的顺磁结构的非共振重建的中心向外径向采样(Center-Out Radial Sampling With Off-ResonantReconstruction for Efficient and Accurate Localization of Punctate andElongated Paramagnetic Structures)”De Leeuw H,Magn Res Med,2013年6月;69(6):1611-22.doi:10.1002/mrm.24416;以及“用于单级HDR近程治疗的Ir-192源的准确和快速跟踪以及位置验证的双平面共RAS OR技术(A dual-plane co-RAS OR technique foraccurate and rapid tracking and position verification of an Ir-192source forsingle fraction HDR brachytherapy)”De Leeuw等人,Phys Med Biol.2013年11月7日;58(21):7829-39.doi:10.1088/0031-9155/58/21/7829。
这些方法与本文公开的骨增强方法不同。其中,所公开的方法利用了与超短回波时间(UTE)采样组合的中心向外采样。本文公开的用于骨增强成像的方法在回波时间的两侧对梯度回波进行采样,并利用适应于皮质骨T2弛豫时间的回波时间以及全部或部分k线(具有正k值和负k值)的采样。
缺少对超短回波时间的需要可以减少MR扫描器所需的复杂性,在组织类型之间的对比度生成方面提供更多的灵活性,促进2D成像,减少由设备产生的噪声,可以减少对极高编码梯度的需要,并且因此可以减少外周神经刺激量并且增强与临床标准的兼容性。此外,由于单次获取足以生成骨增强图像和/或背景抑制图像,所以节省了时间和资源。
应注意,“具有用于有效和准确定位点状和伸长的顺磁结构的非共振重建的中心向外径向采样”De Leeuw H,in Magnetic Resonance in Medicine,2013年6月;69(6):1611-22,doi:10.1002/mrm.24416公开了用于定位顺磁结构的方法。本文公开的方法和系统与所述现有技术至少因为以下而不同。首先,可以针对骨组织的特定T2来优化成像参数,而用于使金属物体可视化的方法利用了与局域感应场不均匀性相关的低T2*,并且通常旨在具有尽可能短的回波时间。第二,为了获得骨增强图像而进行的处理与所述现有技术的不同之处在于以下事实:单相位斜坡应用在原点(k=0)两侧上延伸的k空间线上,而在现有技术的金属可视化的情况下,具有相反极性的两个不同的相位斜坡用于在k空间的原点两侧上延伸的线上的k空间数据,这导致不同的结果。
因为一旦已经获取了第一k线并且在获取剩余k线期间处理就可以开始,所以可以对每个k线分别执行数据的处理以实现骨可视化,从而加速所述过程。这还促进使用例如滑动窗和/或压缩感测重建方法的实时成像。
后处理技术还使得能够在获取已经完成之后微调重建参数。
技术还能够同时描绘骨结构、软组织和诸如装置的金属物体。此外,技术可用于使水脂肪区、以及气袋和组织空气界面(例如,在皮肤处)可视化。水脂同相回波时间可以用于抑制水脂区,并且脂肪抑制可以用于防止脂肪和水脂界面以高信号呈现在骨增强图像中。本领域已知的其他抑制技术可用于按需抑制任何结构类型。
可在重建过程期间变化或与在成像过程期间进行的选择有关的以下参数可以用于控制骨增强图像的生成:
·场强,其可能影响最佳获取设置,因为场强影响磁化率和化学位移相关的方面。
·采样带宽,其可能取决于读出的梯度强度和采样密度,可以用水脂位移(water-fat shift)(wfs)表示。
·骨结构按照mm并且相对于Bo的几何形状(例如,厚度、取向)。
·骨的磁化率(-11.3ppm),与水(-9ppm)和脂肪(-8.3ppm)相比。
骨增强过程使用傅立叶变换原理。傅立叶变换原理可应用于穿过k空间的中心的每个k线。通过在频域(k空间)中乘以exp(-i2πkxo),可以实现空间域(图像空间)中等于xo的位移。
数学上,空间域中与函数的卷积
h(x)=δ(x-x0)
对应于频域中与函数的乘积
H(k)的斜坡斜率由x0确定。参数x0可以与骨(低信号)的尺寸相关。H(k)表示在复数径向频域中用坐标k表示的相位斜坡,k表示空间频率,x0表示图像空间中等于n·dpix的移位,其中,n是将移位的像素的数量(此参数可以与皮质骨厚度相关),并且dpix是根据图像分辨率的像素尺寸。通常,函数f(k)=k,但可替代地f(k)可以是在任何k域中的k的任何函数,(例如f(k)=a(b·k+c)d+e,其中a、b、c、d、e是常数)。
处理单元可配置为应用具有正k值和负k值的H(k)。
根据定义,等式k=γ/2π·G·t可以成立,其中γ是旋磁比,t是针对正t值和负t值根据回波时间的对k空间的中心进行编码的时间,并且G是读取梯度。注意,在所述示例中G是常数,但实际上可以取决于t。
在一个实施方式中,本方法直接应用到2D或3D中。作为应用到分别用于每个k线的1D中的替代,所述方法可以应用于完整2D图像或3D数据集的一个变换中。为此,可以制造2D或3D复数滤波器,其包含k空间中的一系列1D相位斜坡的效应。在另一个实施方式中,这在图像域中通过用2D或3D复数滤波器对复数图像数据进行卷积来完成,2D或3D复数滤波器通过对复数2D或3D k空间滤波器进行傅立叶变换来获得。
当获取回波MRI数据集时,回波时间(TE)可以被选择为大于待被可视化的骨T2,因为这样骨信号大部分已经消失。也就是说,对于TE≈T2,e-TE/T2≈e-1≈0.37。在皮质骨的情况下,回波时间可以被选择为大于在待被可视化的皮质骨中出现的T2值,例如,此T2时间可以是0.2毫秒,并且然后选择大于0.2毫秒的回波时间。
图6示出了获取装置1的示例。获取装置可以包括磁共振成像系统601和计算机系统602。磁共振成像系统601具有磁体603。示出的为圆柱形磁体,但是也可以使用本领域本身已知的其他形状,诸如开放磁体。磁体可以是超导磁体,例如具有液氦冷却的低温恒温器的磁体,其中低温恒温器具有超导线圈。可选地,可以使用永久磁体或电阻磁体。成像区605位于圆柱形磁体603的孔604内。由成像区605内的磁体603生成的磁场是足够强并且足够均匀的,以允许执行磁共振成像。
磁共振成像系统601还包括磁场梯度线圈606,其被示出在磁体603的孔604内。梯度线圈606用于促进空间编码,这使得能够获取空间相关的磁共振成像数据。梯度线圈606允许对磁体603的成像区域605内的磁自旋进行空间编码。梯度线圈606由电源608控制。梯度线圈606可以包括单独的线圈组,以在三个正交的空间方向(未示出)上进行空间编码。电源608向磁场线圈提供电流,并且可以被控制成根据特定获取序列提供作为时间的函数的特定电流。
磁共振成像系统还包括发射/接收线圈607,其可以具有天线功能。发射/接收线圈607配置为通过发射射频(RF)脉冲来影响成像区域605内的磁自旋的取向。发射/接收线圈607还接收由成像区605内的自旋生成的无线电信号。发射/接收线圈607可以任选地包含多个线圈元件(未示出)。发射/接收线圈607连接到RF收发器609。
可选地,可以提供单独的接收器和发射器。另外,在可选的实施方式中,可以提供独立的发射线圈和接收线圈。
磁场梯度线圈电源608和收发器609连接到计算机系统602的接口610。计算机系统602还包括处理器611。如本领域本身已知的,处理器可以例如通过使用半导体技术的集成电路来实现。也可以采用处理器的可选实现方式。处理器611连接到存储器612。存储器612可以使用任何可用的计算机存储器技术来实现,其中,计算机存储器技术诸如半导体技术、易失性存储器、非易失性存储器、磁存储介质或其组合。存储器612可以包含可用于控制磁共振成像系统601(特别是通过电源608的梯度线圈606和通过收发器609的发射/接收线圈607)的脉冲序列(例如,如图3所示的脉冲序列)的表达。存储器还配置为存储一个或多个MRI数据集,特别是回波MRI数据集。通常,处理器610配置为存储通过收发器609和存储器612中的接口610从发射/接收线圈接收到的信号。
存储器612还包含控制获取装置1的操作的计算机可执行指令。首先,存储器612包含获取模块,以控制磁共振成像系统601的操作以及所接收到的数据在存储器612中的存储。
参照图4,在具体实现方式中,存储器612还可包含使得处理器611执行处理单元6、组合单元8和/或重建单元11的功能的指令。此外,存储器612可配置为存储MRI数据集2和/或MRI数据集2'、骨增强数据集7、背景抑制数据集10和/或重建的图像12。应当理解,用于处理数据的处理单元不必在相同的计算机系统602中实现。在数据处理的任何阶段,可以使用例如已知的网络技术将数据发射到另一计算机系统(未示出),并且可以在另一计算机系统上执行剩余的处理步骤。为此,另一计算机系统可以具有类似于上述处理器和存储器的处理器和存储器,并且存储器可以存储相关单元或多个相关单元(6、8、12)的指令。此外,输入单元可以在另一个计算机系统上实现以便控制接收和存储来自计算机系统602的数据。这样,增强单元3可以例如在独立的计算机系统上实现。
参照图4和图5,注意,在具体的实际实现方式中,xo的相关值可以在-1cm至+1cm的范围内。
再次参照图4和图5,注意,在具体的实际实现方式中,TE的相关值可以被选择为大于0.2毫秒或0.3毫秒。这里,0.2毫秒或0.3毫秒可以被认为是皮层骨T2的代表值。例如,TE的值可以选择为小于或等于对应于静态主磁场的水脂同相时间点。例如,如本领域中已知的,此同相时间点在3特斯拉的主磁场下可以是约2.3毫秒,并且在1.5特斯拉的主磁场下可以是约4.6毫秒。
在下文中以条款的形式描述了一些方面。
条款1.一种使用磁共振成像的骨成像系统,包括:
输入单元,用于接收根据径向采样方案以及大于或等于骨T2值的回波时间的回波MRI数据集,其中,所述MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及
处理单元,用于通过根据所述径向采样方案对所述复数数据应用相位斜坡来处理所述MRI数据集,以获得骨增强图像数据集,其中,所述相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线上相对于由所述回波时间限定的原点的正位置和负位置。
条款2.根据条款1所述的系统,还包括
组合单元,用于将所生成的MRI数据集与所述骨增强图像数据集组合以获得背景抑制图像数据集。
条款3.根据条款1所述的系统,还包括获取装置,所述获取装置用于根据所述径向采样方案和大于或等于所述皮质骨T2值的所述回波时间来生成所述回波MRI数据集,其中,所述MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据。
条款4.根据条款3所述的系统,其中,所述获取装置配置为基于所述回波时间(TE)针对特定编码梯度设置来对k空间的原点两侧上的数据进行采样。
条款5.根据条款3所述的系统,其中,所述获取装置配置为针对特定编码梯度设置在从射频(RF)脉冲到所述回波时间(TE)的时间间隔的至少一部分期间以及在从所述回波时间(TE)向前的时间间隔的至少一部分期间对数据进行采样。
条款6.根据条款5所述的系统,其中,所述获取装置配置为在采样点处执行所述采样,其中,所述采样点中的至少一些关于由所述回波时间(TE)限定的时间点对称地布置。
条款7.根据条款3所述的系统,其中,所述获取装置配置为根据所述静态主磁场强度以及大于或等于骨T2值并且小于或等于与静态主磁场对应的水脂同相时间点的回波时间来生成所述MRI数据集。
条款8.根据条款3所述的系统,其中,所述获取装置配置为使用频率编码来获取在k空间的中心周围的区中的数据点,其中,所述数据点沿着与所述k空间的中心相交的线布置。
条款9.根据条款2所述的系统,其中,所述组合单元包括减法单元,所述减法单元用于基于所生成的MRI数据集和所述骨增强图像数据集来执行减法。
条款10.根据条款1所述的系统,还包括重建单元,所述重建单元用于重建所述骨增强图像数据集以在空间域中获得骨增强图像数据集。
条款11.根据条款2或9所述的系统,还包括重建单元,所述重建单元用于重建所述背景抑制图像数据集以在空间域中获得重建背景抑制图像数据集。
条款12.根据条款1所述的系统,其中,所述相位斜坡基于等式:
其中H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数。
其中,所述处理单元配置为应用具有正k值和负k值的H(k)。
条款13.根据条款12所述的系统,其中,k=γ/2π·G·t,其中,γ是旋磁比,t是针对正t值和负t值根据所述回波时间的对k空间的中心进行编码的时间,并且G是读取梯度。
条款14.一种使用磁共振成像的骨成像方法,包括:
接收根据径向采样方案以及大于或等于骨T2值的回波时间的回波MRI数据集,其中,所述MRI数据集包括指示化学位移和磁化率的复数数据;以及
通过根据所述径向采样方案对所述复数数据应用相位斜坡来处理所述MRI数据集,以获得骨增强图像数据集,其中,所述相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线上关于由所述回波时间限定的原点的正位置和负位置。
条款15.一种计算机程序产品,包括用于使得计算机系统执行根据条款14所述的方法的计算机可读指令。
本发明的一些或所有方面可以适合于以软件特别是计算机程序产品的形式实现。这种计算机程序产品可以包括其上存储有软件的存储介质,诸如存储器。此外,计算机程序可以由传输介质(诸如光纤电缆或空气)所传输的信号(诸如光纤信号或电磁信号)表示。计算机程序可以部分地或完全地具有适于由计算机系统执行的源代码、对象代码或伪代码的形式。例如,代码可以由一个或多个处理器直接执行。
本文所述的示例和实施方式用于说明本发明而非限制本发明。本领域技术人员将能够在不脱离权利要求的范围的情况下设计出可选的实施方式。权利要求中的括号中的附图标记不应被解释为限制权利要求的范围。在权利要求或说明书中描述为独立实体的项目可以实现为结合所描述的项目的特征的单个硬件项目或软件项目。
Claims (13)
1.一种使用磁共振成像的骨成像系统,包括:
处理单元,用于处理回波MRI数据集,其中,所述回波数据集是根据回波时间和径向采样方案生成的,在所述径向采样方案中,至少对k空间的中心以径向方式进行采样,其中,所述回波时间大于或等于骨的预定T2值,并且其中,所述回波MRI数据集包括复数数据;
其中,所述处理单元配置为根据所述径向采样方案向所述复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线,所述采样方案的径向采样线在由所述回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中,所述相位斜坡基于等式:
其中,H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的所述相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数,其中,所述处理单元配置为用正k值和负k值来应用H(k)。
2.根据权利要求1所述的系统,还包括
组合单元,用于将所述MRI数据集与所述骨增强图像数据集组合以获得背景抑制图像数据集。
3.根据权利要求2所述的系统,其中,所述组合单元包括减法单元,所述减法单元用于基于所述MRI数据集和所述骨增强图像数据集来执行减法。
4.根据权利要求1所述的系统,还包括获取装置,所述获取装置用于通过执行MRI获取方案根据所述回波时间和所述径向采样方案来生成所述回波MRI数据集,其中,所述获取装置配置为对所述k空间的原点的两侧上的数据进行采样,其中,所述k空间的所述原点基于所述回波时间(TE)。
5.根据权利要求4所述的系统,其中,所述获取装置配置为针对特定编码梯度设置在从射频(RF)脉冲到所述回波时间(TE)的时间间隔的至少一部分期间以及在从所述回波时间(TE)向前的时间间隔的至少一部分期间对数据进行采样。
6.根据权利要求4所述的系统,其中,所述获取装置配置为在采样点处执行所述采样,其中,所述采样点中的至少一些关于由所述回波时间(TE)限定的时间点对称地布置。
7.根据权利要求4所述的系统,其中,所述获取装置配置为根据静态主磁场强度以及大于或等于骨T2值并且小于或等于与静态主磁场对应的水脂同相时间点的回波时间来生成所述MRI数据集。
8.根据权利要求4所述的系统,其中,所述获取装置配置为使用频率编码来获取在所述k空间的中心周围的区中的数据点,其中,所述数据点沿着与所述k空间的所述中心相交的线布置。
9.根据权利要求1所述的系统,还包括重建单元,所述重建单元用于重建所述骨增强图像数据集,以获得在空间域中的骨增强图像数据集。
10.根据权利要求2或3所述的系统,还包括重建单元,所述重建单元用于重建所述背景抑制图像数据集,以获得在空间域中的重建背景抑制图像数据集。
11.根据权利要求1所述的系统,其中,k=γ/2π·G·t,其中γ是旋磁比,t是针对正t值和负t值的根据所述回波时间对所述k空间的中心进行编码的时间,并且G是读取梯度。
12.一种使用磁共振成像的骨成像方法,包括:
处理回波MRI数据集,其中,所述回波MRI数据集是根据回波时间和径向采样方案生成的,在所述径向采样方案中,至少对k空间的中心以径向方式进行采样,其中,所述回波时间大于或等于骨的预定T2值,并且其中,所述回波MRI数据集包括复数数据;
其中,所述处理包括根据所述径向采样方案向所述复数数据的径向采样线应用相位斜坡以获得骨增强图像数据集,其中,单相位斜坡被应用到所述采样方案的径向采样线,所述采样方案的径向采样线在由所述回波时间限定的原点的两侧上延伸,并且其中,所述相位斜坡基于等式:
其中,H(k)是在复数径向频域中用坐标k表示的所述相位斜坡,并且x0表示图像空间中的位移,并且f(k)是k的单调递增函数,其中,用正k值和负k值来应用H(k)。
13.一种计算机程序产品,包括用于使得计算机系统执行根据权利要求12所述的方法的计算机可读指令。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP14187359.6 | 2014-10-01 | ||
EP14187359 | 2014-10-01 | ||
PCT/EP2015/072745 WO2016050938A1 (en) | 2014-10-01 | 2015-10-01 | Magnetic resonance imaging with enhanced bone visualization |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106796273A true CN106796273A (zh) | 2017-05-31 |
Family
ID=51690830
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580053055.1A Pending CN106796273A (zh) | 2014-10-01 | 2015-10-01 | 具有增强的骨可视化的磁共振成像 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10748309B2 (zh) |
EP (1) | EP3201643B1 (zh) |
JP (1) | JP2017529963A (zh) |
CN (1) | CN106796273A (zh) |
CA (1) | CA2961991A1 (zh) |
WO (1) | WO2016050938A1 (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190310332A1 (en) * | 2016-06-16 | 2019-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | Magnetic field gradient coil assembly with integrated modulator and switch unit |
WO2019079323A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | California Institute Of Technology | UNDERGROUND IMAGING OF DIELECTRIC STRUCTURES AND EMPTYES BY NARROW-BAND ELECTROMAGNETIC RESONANT DIFFUSION |
JP2021532875A (ja) | 2018-07-30 | 2021-12-02 | ハイパーファイン,インコーポレイテッド | 磁気共鳴画像再構成のための深層学習技術 |
JP2021534852A (ja) | 2018-08-15 | 2021-12-16 | ハイパーファイン,インコーポレイテッド | 磁気共鳴画像においてアーティファクトを抑制するためのディープラーニング技術 |
JP2022526718A (ja) | 2019-03-14 | 2022-05-26 | ハイパーファイン,インコーポレイテッド | 空間周波数データから磁気共鳴画像を生成するための深層学習技術 |
CN112754459A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-07 | 上海交通大学 | 骨骼组织定量成像方法、系统、介质及终端 |
KR102698030B1 (ko) | 2021-11-25 | 2024-08-21 | 연세대학교 산학협력단 | 골조직 변화 확인 방법, 이를 위한 프로그램 및 장치 |
US20230236272A1 (en) * | 2022-01-27 | 2023-07-27 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Deep learning-based water-fat separation from dual-echo chemical shift encoded imaging |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070255129A1 (en) * | 2006-04-13 | 2007-11-01 | Jiang Du | Magnetic Resonance Imaging (MRI) Using Ultra Short Echo Times and Spiral Sampling in K-Space |
US20080258727A1 (en) * | 2007-03-22 | 2008-10-23 | Yongxian Qian | Method for producing a magnetic resonance image using an ultra-short echo time |
CN102713658A (zh) * | 2010-01-22 | 2012-10-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 磁化率梯度绘图 |
CN103505212A (zh) * | 2012-06-19 | 2014-01-15 | 三星电子株式会社 | 共振成像装置及其弥散加权图像获得方法 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7474097B2 (en) | 2003-09-08 | 2009-01-06 | The Regents Of The University Of California | Magnetic resonance imaging with ultra short echo times |
US7920730B2 (en) | 2005-10-07 | 2011-04-05 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automatic bone detection in MRI images |
US9341691B2 (en) * | 2008-11-12 | 2016-05-17 | Regents Of The University Of Minnesota | Short TE 3D radial sampling sequence for MRI |
EP2221627A1 (en) | 2009-02-20 | 2010-08-25 | IBBT vzw | Method and assembly for correcting a relaxation map for medical imaging applications |
US8339137B2 (en) * | 2010-01-18 | 2012-12-25 | Griswold Mark A | Non-cartesian under-sampled multi-echo MRI |
US8774482B2 (en) | 2010-05-20 | 2014-07-08 | Siemens Aktiengesellschaft | Generating pseudo-CT image volumes from ultra-short echo time MR |
US9504851B2 (en) | 2011-06-27 | 2016-11-29 | Koninklijke Philips N.V. | Magnetic resonance imaging of bone tissue |
US8588498B2 (en) | 2011-09-30 | 2013-11-19 | General Electric Company | System and method for segmenting bones on MR images |
CN105980875B (zh) * | 2013-10-08 | 2019-03-08 | 皇家飞利浦有限公司 | 经校正的多切片磁共振成像 |
US9918639B2 (en) * | 2013-11-07 | 2018-03-20 | Siemens Healthcard GmbH | Magnetic resonance imaging with asymmetric radial sampling and compressed-sensing reconstruction |
US10706592B2 (en) * | 2014-01-06 | 2020-07-07 | Cedars-Sinai Medical Center | Systems and methods for myocardial perfusion MRI without the need for ECG gating and additional systems and methods for improved cardiac imaging |
RU2016134896A (ru) * | 2014-01-28 | 2018-03-12 | Конинклейке Филипс Н.В. | МР ТОМОГРАФИЯ С НУЛЕВЫМ ВРЕМЕНЕМ ЗАДЕРЖКИ ЭХО-СИГНАЛА С ДИСКРЕТИЗАЦИЕЙ ЦЕНТРА k-ПРОСТРАНСТВА |
US9618593B2 (en) * | 2014-03-18 | 2017-04-11 | Siemens Healthcare Gmbh | Phase enhanced UTE with improved fat suppression |
DE102015107347A1 (de) * | 2015-05-11 | 2016-11-17 | Universitätsspital Basel | Ein magnetresonanztomographie-verfahren mit asymmetrischer radialer akquisition von k-raum-daten |
JP6357594B1 (ja) * | 2015-06-08 | 2018-07-11 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 可変密度サンプリング方式mri |
US11079455B2 (en) * | 2016-04-20 | 2021-08-03 | Oxford University Innovation Limited | Combined angiography and perfusion using radial imaging and arterial spin labeling |
WO2017196878A1 (en) * | 2016-05-09 | 2017-11-16 | The Regents Of The University Of California | Systems and methods for ultrashort echo time magnetization transfer (ute-mt) imaging and signal modeling |
-
2015
- 2015-10-01 CA CA2961991A patent/CA2961991A1/en not_active Abandoned
- 2015-10-01 CN CN201580053055.1A patent/CN106796273A/zh active Pending
- 2015-10-01 EP EP15771628.3A patent/EP3201643B1/en active Active
- 2015-10-01 JP JP2017518245A patent/JP2017529963A/ja active Pending
- 2015-10-01 US US15/516,418 patent/US10748309B2/en active Active
- 2015-10-01 WO PCT/EP2015/072745 patent/WO2016050938A1/en active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070255129A1 (en) * | 2006-04-13 | 2007-11-01 | Jiang Du | Magnetic Resonance Imaging (MRI) Using Ultra Short Echo Times and Spiral Sampling in K-Space |
US20080258727A1 (en) * | 2007-03-22 | 2008-10-23 | Yongxian Qian | Method for producing a magnetic resonance image using an ultra-short echo time |
CN102713658A (zh) * | 2010-01-22 | 2012-10-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 磁化率梯度绘图 |
CN103505212A (zh) * | 2012-06-19 | 2014-01-15 | 三星电子株式会社 | 共振成像装置及其弥散加权图像获得方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ETHAN K.BRODSKY: "Generalized k-space decomposition with chemical shift correction for non-Cartesian water-fat imaging", 《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2961991A1 (en) | 2016-04-07 |
US20180232913A1 (en) | 2018-08-16 |
EP3201643A1 (en) | 2017-08-09 |
US10748309B2 (en) | 2020-08-18 |
JP2017529963A (ja) | 2017-10-12 |
WO2016050938A1 (en) | 2016-04-07 |
EP3201643B1 (en) | 2021-01-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yousaf et al. | Advances in MRI methodology | |
CN106796273A (zh) | 具有增强的骨可视化的磁共振成像 | |
Huang et al. | Body MR imaging: artifacts, k-space, and solutions | |
JP3512482B2 (ja) | 磁気共鳴映像装置 | |
CN107072592B (zh) | 磁共振成像装置以及定量性磁化率匹配方法 | |
JP5394374B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置及び血管画像取得方法 | |
US20130335080A1 (en) | Resonance imaging apparatus and diffusion weighted image acquiring method thereof | |
US10429466B2 (en) | MRI apparatus, image processing apparatus, and image processing method | |
US10203387B2 (en) | MR imaging with enhanced susceptibility contrast | |
US8587305B2 (en) | System and method for fat suppression in chemical shift based water-fat separated MR imaging | |
US10302726B2 (en) | Image reconstruction for MRI using multiplexed sensitivity encoding | |
CN110174632A (zh) | 磁共振成像方法、装置、成像设备及磁共振成像系统 | |
JP3699963B2 (ja) | 磁気共鳴映像装置 | |
JP2022512458A (ja) | 歪み補正を伴うepi mr画像 | |
Netreba et al. | Correlation reconstructed spine and time relaxation spatial distribution of atomic systems in MRI | |
US20120268122A1 (en) | System and method for quantifying mr data acquired during a ute sequence | |
US11763429B2 (en) | Deep learning based medical system and method for image acquisition | |
Haukipuro | 3D geometric correction in 2D multi-slice acquired MR images used in radiation therapy planning | |
Zijlstra | Knowledge-based acceleration of MRI for metal object localization | |
Queirós | Computational methods for fmri image processing and analysis | |
Valkovic et al. | Method for geometric distortion correction in fMRI based on three echo planar phase images | |
FERNANDES | MULTICHANNEL DENOISING STRATEGIES FOR ULTRAFAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING | |
Wang | Robust Fat and Fluid Suppression in MR Imaging: Technical Developments and Advanced Clinical Applications | |
Cichocka | Functional magnetic resonance imaging of a brain-example results of examination | |
Faraji-Dana | Comprehensive Head Motion Correction for Functional Magnetic Resonance Imaging |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170531 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |