CN107045115A - 基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 - Google Patents
基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107045115A CN107045115A CN201710309395.7A CN201710309395A CN107045115A CN 107045115 A CN107045115 A CN 107045115A CN 201710309395 A CN201710309395 A CN 201710309395A CN 107045115 A CN107045115 A CN 107045115A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msub
- echo
- gradient
- signal
- 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
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
基于双回波的单扫描定量磁共振T2*成像方法，涉及磁共振成像，用两个相同偏转角的小角度激发脉冲，并在第一个激发脉冲后加一段演化时间，产生两个演化时间不同的回波，使得两个回波具有不同的横向弛豫时间，在每个激发脉冲后加一个散相梯度实现两个回波信号在信号空间中心偏移。这两个回波信号来自同一个成像切片，因此可以利用两个回波信号之间的先验知识：两者的结构类似和联合边缘的稀疏性来分离这两个回波信号，并利用合适的稀疏变换配合相应的分离算法对这两个回波信号进行分离。最后对分离得到的两个信号进行T2*计算得到定量T2*图像。
Description
技术领域
本发明涉及磁共振成像，尤其是涉及基于双回波的单扫描定量磁共振T2*成像方法。
背景技术
T2*成像作为核磁共振定量成像的一种，提供了用于以非入侵的方式分析正常和病态活体组织的对比机制，通过T2*弛豫的测量可以得到组织的铁含量。[1,2]T2*弛豫的测量目前已应用于核磁共振功能成像(function magnetic resonance imaging,fMRI)，如脑部氧摄取和静脉血容量的测量和脑部疾病的诊断。[3,4]T2*成像需要获取一系列对比加权的图像，通过两个以上不同回波时间的T2*加权像，才可计算T2*，这需要多次扫描才能实现。多次扫描不仅会使T2*成像容易受到运动的影响，也会使测量的时间较长造成序列难以捕捉较快的T2*变化。[5]现有的缩小采样时间的方法，主要是通过限制FOV，并行成像和部分傅里叶重建等方法，在某种程度上最小化T2*的检测时间，使之在时间上符合传统傅里叶的多扫描MRI方法的要求。但是，多次激发的磁共振参数成像方法在获取阶段仍然需要耗费数秒的时间。1977年,英国的诺丁汉(Nottingham)大学物理系Petter Mansfield博士与他的同伴I.L Pykett提出的平面回波成像(echo-planar imaging，EPI)，可以作为单扫描快速成像方法用于T2*成像，但也至少需要两次的EPI采样才能得到T2*图。之后，单扫描的多回波的EPI[6]的成像方法被提出，此方法通过将一系列对比加权图像的获取包含在一次扫描中所获得的多个回波中，这种方法被用于T2*定量成像。然而这种方法存在局限性，一个是这种方法需要延长回波链，必然导致增加获取的时间与信号的衰减；另一方面这种方法的实现与常规EPI方法相比是以延长重复时间(TR)为代价的，这就可能需要牺牲所得回波图像的空间分辨率。此外，尽管有不同的快速定量成像方法相继被提出，包括梯度自旋回波序列，但是这些方法都是用多次激发序列来进行定量成像，这样不仅效果不够好，成像效率并没有较大的提升。
参考文献：
[1]J.C.Wood,C.Enriquez,N.Ghugre,J.M.Tyzka,S.Carson,M.D.Nelson,etal.,MRI R2and R2n mapping accurately estimates hepatic iron concentration intransfusion-dependent thalassemia and sickle cell disease patients,Blood 106(2005)1460–1465.
[2]J.C.Wood,M.Otto-Duessel,M.Aguilar,H.Nick,M.D.Nelson,T.D.Coates,etal.,Cardiac iron determines cardiac T2n,T2,and T1in the Gerbil model ofiron cardiomyopathy,Circulation112(2005)535–543.
[3]Langkammer.C.,Krebs.N.,Goessler.W.,Scheurer,E.,Ebner,F.,Yen,K.,Fazekas,F.,Ropele,S.,2010.Quantitative MR imaging of brain iron:a postmortemvalidation study.Radiology257,455–462.
[4]Ulrike Steffen Volz,Elke Hattingen,Ralf Deichmann.An improvedmethod for retrospectivemotion correction in quantitative T2*mapping.NeuroImage 92(2014)106–119.
[5]Magerkurth,J.,Volz,S.,Wagner,M.,Jurcoane,A.,Anti,S.,Seiler,A.,Hattingen,E.,Deichmann,R.,2011.Quantitative T2*mapping based onmulti-slicemultiple gradient echo FLASH imaging:retrospective correction for subjectmotion effects.Magn.Reson.Med.66,989–997.
[6]Daigo Kuroiwa,Takayuki Obata Hiroshi Kawaguchi,Joonas Autio,MasayaHirano,Ichio Aoki,Iwao Kanno,Jeff Kershaw.Signal contributions to heavilydiffusion-weighted functional magnetic resonance imaging investigated withmulti-SE-EPI acquisitions.NeuroImage 98(2014)258–265.
发明内容
本发明所要解决的主要技术问题是提供在一次扫描的情况下，获得双回波信号，然后利用分离算法对两个重叠的信号进行分离，最后进行T2*计算，就能获得与常规单扫描EPI序列所需要的获取时间和分辨率相当的基于双回波的单扫描定量磁共振T2*成像方法。
本发明包括以下步骤：
1)在磁共振成像仪操作台上，打开成像仪中相应的操作软件，首先对成像物体进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率和频率校正；
2)导入事先编译好的T2*-OLED成像序列：根据具体的实验情况，设置脉冲序列的各个参数；
所述T2*-OLED成像序列的结构依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距δTE(其中包含了移位梯度)、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、采样回波链；
两个小角度激发脉冲结合频率维(x方向)的两个移位梯度Gro1和Gro2和相位维(y方向)的两个移位梯度Gpe1和Gpe2，使两个回波在k空间的中心产生偏移，两个小角度激发脉冲都与层选方向(z方向)的层选梯度Gss相结合进行层选；第二个小角度激发脉冲前后分别施加回波延时，其中δTE的长度为两个激发脉冲时间间隔；
所述采样回波链是由分别作用在x，y方向的梯度链组成；x方向的梯度链由一系列正负梯度构成；y方向的梯度链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成；
在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加重聚梯度，频率维的重聚梯度的面积是Gro梯度面积的一半，方向与Gro相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面积的一半，方向与尖峰梯度相反；
3)执行步骤2)设置好的所述T2*-OLED成像序列，进行数据采样；数据采样完成后，得到两个回波信号，最后用数据处理方法分离两个回波信号。
4)对步骤3)得到的两个回波信号进行分析，并对回波信号磁化矢量演化进行理论推导，在采样期，横向磁化矢量M+表达式如下：
通过实验发现，当α＝45°时，两个回波信号的强度都相对较高， 由上式可知实际上有三个被不同相位调制的回波信号，三个不同的调制相位分别是θ2、(θ1+θ2)和(θ2-θ1)。上式中调制相位为θ2的信号是由第二个激发脉冲产生的，而调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号是由第一个激发脉冲产生的；然而要分离出这三个信号相对单扫描获取的信号来说是非常复杂的，调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号的回波中心位置是不一样的，且调制相位为(θ1+θ2)的信号强度相对调制相位为(θ2-θ1)的信号来说比较小，因此调制相位为(θ1+θ2)的信号可以通过简单的处理而被忽略。
5)对步骤4)得到的两个调制相位为θ2和(θ2-θ1)回波信号用分离算法进行分离，根据傅里叶变换理论，两个回波信号在图像域的线性相位是不一样的，但是它们是来自同一个图像层。利用两者的图像结构相似的先验信息可以对两个回波信号进行联合重建。分离用的重建算法如下：
其中x1，x2分别是从第一个和第二个回波信号中重建出来的图像；是尺度因子，x10，x20分别是第一个和第二个回波信号的初始图像；λ1，λ2和λ3分别是拉格朗日乘数法可调整约束权重；▽是梯度算子。第一项是保真项，第二项和第三项是对第一幅和第二幅图像的稀疏性约束，最后一项是两幅图像轮廓相似性约束，这两幅图像有如下关系：
其中分别是第一幅和第二幅图像的线性相位位移；x0是原始信号，是由包含第一个和第二个回波信号的原始信号进行傅里叶逆变换得到的。通过迭代算法求解上述式子就可以得到分离后的第一个和第二个回波信号产生的图像。
6)步骤5)分离出来的图像进行T2*成像计算。一般对于单扫描的T2*成像方法来说，只需要两幅不同回波时间值图像就足够了，因为TE2-TE1＝δ+δTET2*的值直接通过T2*弛豫方程求得：
其中是校正因子，加入全变分(Total Variation,TV)外推法来增强图像的分辨率，而且设定了一个阈值，当得到的数值低于阈值时会被认为噪声而忽略，同样当计算出的T2*值过大时也是不合理的，也会被省略，最后通过T2*成像计算得到了具有较好分辨率的高品质的T2*图像。
本发明用两个相同偏转角的小角度激发脉冲，并在第一个激发脉冲后加一段演化时间，产生两个演化时间不同的回波，使得两个回波具有不同的横向弛豫时间(TE)，在每个激发脉冲后加一个散相梯度实现两个回波信号在信号空间(k空间)中心偏移。这两个回波信号来自同一个成像切片，因此可以利用两个回波信号之间的先验知识：两者的结构类似和联合边缘的稀疏性来分离这两个回波信号，并利用合适的稀疏变换配合相应的分离算法对这两个回波信号进行分离。最后对分离得到的两个信号进行T2*计算得到定量T2*图像。传统的T2*成像需要至少两幅不同TE值的图像，需要至少两次扫描才能实现。利用这个方法获得了单次扫描的定量T2*成像，并且得到的T2*图像质量能够与常规的利用多回波快速小角度激发成像(Fast low angle shot imaging，FLASH)序列得到的T2*图像质量相当，且T2*-OLED采集到的数据能很好的抵抗运动造成的伪影。
附图说明
图1是本发明中T2*-OLED成像序列结构图；在图1中，T1为纵向弛豫时间；T2为横向弛豫时间T2*为受磁场不均匀影响后的横向弛豫时间；α为激发脉冲翻转角度；Gd为矢量，扩散梯度；Gro1为矢量，频率维第一个移位梯度；Gro2为矢量，频率维第二个移位梯度；Gpe1为矢量，相位维第一个移位梯度，持续时间与Gro1相同；Gpe2为矢量，相位维第二个移位梯度，持续时间与Gro2相同；G1为矢量，频率维第一个移位梯度和相位维第一个移位梯度的矢量和；G2为矢量，频率维第二个移位梯度和相位维第二个移位梯度的矢量和；δTE为两个激发脉冲之间的时间间隔；δ为两个扩散梯度之间的时间间隔；Gss为层选脉冲；Gro为矢量，频率维采样梯度；Gpe为矢量，相位维采样梯度；Npe为相位维采样点数；TE1为第一个回波时间长度；TE2为第二个回波时间长度；Ecoh1为第一个回波信号的中心位置；Echo2为第二个回波信号的中心位置；θ1为G1对回波信号产生的相位偏移；θ2为G2对回波信号产生的相位偏移；δ1为Gro1的持续时间；δ2为Gro2的持续时间；γ为磁旋比；r为矢量，产生信号的点的空间位移。
图2展示了T2*-OLED成像序列的人脑实验的结果对比图，其中：
(a)是用自旋回波序列(Spin Echo,SE)序列采的人脑的解剖结构图，其中的五个用红色圆圈标出的区域是感兴趣区域(region of interest，ROI)，分别用数字1～5编号；
(b)是用T2*-OLED采的原始的幅值图；
(c)是T2*-OLED人脑数据的原始信号空间图；
(d)是用FLASH序列人脑没有运动下采集的参考T2*图；
(e)是用T2*-OLED在人脑没有运动下采集的T2*图像；
(f～o)是用T2*-OLED在人脑左右晃动下采集的T2*图像，与图2中的(e)进行对比说明T2*-OLED对运动的抵抗能力。
具体实施方式
下文结合附图及具体实施方式，对本发明做进一步说明：
本发明具体实施过程中的各个步骤如下：
(1)在磁共振成像仪操作台上，打开成像仪中相应的操作软件，首先对成像物体进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率和频率校正；
(2)导入事先编译好的T2*-OLED成像序列：根据具体的实验情况，设置脉冲序列的各个参数；
所述T2*-OLED序列的结构如图1依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距δTE(其中包含了移位梯度)、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、采样回波链；
两个小角度激发脉冲结合频率维(x方向)的两个移位梯度Gro1和Gro2和相位维(y方向)的两个移位梯度Gpe1和Gpe2，使两个回波在k空间的中心产生偏移，两个小角度激发脉冲都与层选方向(z方向)的层选梯度Gss相结合进行层选；第二个小角度激发脉冲前后分别施加回波延时，其中δTE的长度为两个激发脉冲时间间隔；
采样回波链是由分别作用在x，y方向的梯度链组成；x方向的梯度链由一系列正负梯度构成；y方向的梯度链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成；
在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加了重聚梯度，频率维的重聚梯度的面积是Gro梯度面积的一半，方向与Gro相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面积的一半，方向与尖峰梯度相反；
(3)执行步骤(2)设置好的所述T2*-OLED序列，进行数据采样；数据采样完成后，得到两个回波信号，最后用数据处理方法分离两个回波信号。
(4)对步骤(3)得到的两个回波信号进行分析，并对回波信号磁化矢量演化进行理论推导。在采样期，横向磁化矢量M+表达式如下：
通过实验发现，当α＝45°时两个回波信号的强度都相对较高，由上式可知实际上有三个被不同相位调制的回波信号，三个不同的调制相位分别是θ2、(θ1+θ2)和(θ2-θ1)。上式中调制相位为θ2的信号是由第二个激发脉冲产生的，而调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号是由第一个激发脉冲产生的；然而要分离出这三个信号相对单扫描获取的信号来说是非常复杂的，调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号的回波中心位置是不一样的，且调制相位为(θ1+θ2)的信号强度相对调制相位为(θ2-θ1)的信号来说比较小，因此调制相位为(θ1+θ2)的信号可以通过简单的处理而被忽略。
(6)对步骤(5)得到的两个调制相位为θ2和(θ2-θ1)回波信号用分离算法进行分离，根据傅里叶变换理论，两个回波信号在图像域的线性相位是不一样的，但是它们是来自同一个图像层。利用两者的图像结构相似的先验信息可以对两个回波信号进行联合重建。分离用的重建算法如下：
其中x1，x2分别是从第一个和第二个回波信号中重建出来的图像；是尺度因子，x10，x20分别是第一个和第二个回波信号的初始图像；λ1，λ2和λ3分别是拉格朗日乘数法可调整约束权重；▽是梯度算子。第一项是保真项，第二项和第三项是对第一幅和第二幅图像的稀疏性约束，最后一项是两幅图像轮廓相似性约束。这两幅图像有如下关系：
其中分别是第一幅和第二幅图像的线性相位位移；x0是原始信号，是由包含第一个和第二个回波信号的原始信号进行傅里叶逆变换得到的。通过迭代算法求解上述式子就可以得到分离后的第一个和第二个回波信号产生的图像。
(7)步骤(6)分离出来的图像进行T2*成像计算。一般对于单扫描的T2*成像方法来说，只需要两幅不同回波时间值图像就足够了，因为TE2-TE1＝δ+δTET2*的值直接通过T2*弛豫方程求得：
其中是校正因子。这里我们加入了全变分(Total Variation,TV)外推法来增强图像的分辨率，而且我们设定了一个阈值，当得到的数值低于阈值时会被认为噪声而忽略，同样当计算出的T2*值过大时也是不合理的，也会被省略。最后通过T2*成像计算得到了具有较好分辨率的高品质的T2*图像。实施例：
用基于重叠回波的单扫描定量磁共振T2*成像方法进行了人脑实验，用来验证本发明的可行性。实验是在人体核磁共振3T成像仪下进行的。T2*-OLED采到的T2*图用FLASH序列采到的T2*图作为参考。
实验步骤：
1、设定成像范围(FOV)大小，成像视野FOV为22cm×22cm；
2、计算序列参数，本实施例的试验参数设置如下：
T2*-OLED序列：45°激发脉冲的激发时间为2ms，激发脉冲时间间隔13ms，第一个回波时间28.4ms，第二个回波时间57.8ms，x方向采样点数Nx为128，y方向采样点数Ny为128，采样带宽sw为每个采样点1002Hz。
FLASH序列，15°激发脉冲激发时间为2ms，采集是个回波数据，激发脉冲时间间隔为13ms。FLASH最短回波时间为5.66ms，回波时间增量为7.1ms。x方向采样点数Nx为128，y方向采样点数Ny为128，采样带宽sw为每个采样点1002Hz。
3、构造脉冲序列；
4、添加序列文件进行采样。
5、利用上诉的分离算法对重叠的两个回波信号进行分离，这里的分离算法我们将正则化参数分别设置为λ1＝0.1，λ2＝0.1，λ3＝0.2。重建出来T2*的图像如图2，(a)是用自旋回波序列(Spin Echo,SE)序列采的人脑的解剖结构图，其中的五个用红色圆圈标出的区域是感兴趣区域(region of interest，ROI)，分别用数字1～5编号。(b)是用T2*-OLED采的原始的幅值图，图中斜条纹是双回波信号重叠在一起造成的(c)是T2*-OLED人脑数据的原始信号空间图，可以看到该信号空间有两个回波中心。(d)是用FLASH序列人脑没有运动下采集的参考T2*图。(e)是用T2*-OLED在人脑没有运动下采集的T2*图像。对图2中的(e)的五个感兴趣区域的T2*值进行定量统计，即对每个感兴趣区域的T2*值求平均，得到表1。
表1
表1中T2*-OLED的T2*值与FLASH序列采到的T2*值一致，说明了用T2*-OLED采集数据的正确性。(f～o)是用T2*-OLED在人脑左右晃动下采集的T2*图像，与图2(e)进行对比说明T2*-OLED对运动的抵抗能力。T2*-OLED的到的人脑T2*图的部分T2*较大的区域出现值的突变，这是因为T2*大的区域信号衰减大，信号低于阈值的区域被认定为噪声区域不参与T2*计算被强制置为0，这是重建算法还不够完善的地方。但是T2*-OLED的总体效果还是很好的，可以正确的反映T2*值。由此可以证明，T2*-OLED成像方法，可以在一次激发的情况下，得到重叠的回波信号，利用相应的分离算法进行分离，减少了获取时间，提高了图像的空间分辨率。
Claims (1)
1.基于双回波的单扫描定量磁共振T2*成像方法，其特征在于包括以下步骤：
1)在磁共振成像仪操作台上，打开成像仪中相应的操作软件，首先对成像物体进行感兴趣区域定位，然后进行调谐、匀场、功率和频率校正；
2)导入事先编译好的T2*-OLED成像序列：根据具体的实验情况，设置脉冲序列的各个参数；
所述T2*-OLED成像序列的结构依次为：翻转角为α的激发脉冲、脉冲间距δTE、翻转角为α的激发脉冲、移位梯度、采样回波链；
两个小角度激发脉冲结合频率维的两个移位梯度Gro1和Gro2和相位维的两个移位梯度Gpe1和Gpe2，使两个回波在k空间的中心产生偏移，两个小角度激发脉冲都与层选方向的层选梯度Gss相结合进行层选；第二个小角度激发脉冲前后分别施加回波延时，其中δTE的长度为两个激发脉冲时间间隔；
所述采样回波链是由分别作用在x，y方向的梯度链组成；x方向的梯度链由一系列正负梯度构成；y方向的梯度链是由一系列大小相等的尖峰梯度构成；
在采样回波链之前，频率和相位方向分别施加重聚梯度，频率维的重聚梯度的面积是Gro梯度面积的一半，方向与Gro相反；相位维的重聚梯度的面积是所述所有尖峰梯度面积的一半，方向与尖峰梯度相反；
3)执行步骤2)设置好的所述T2*-OLED成像序列，进行数据采样；数据采样完成后，得到两个回波信号，最后用数据处理方法分离两个回波信号；
4)对步骤3)得到的两个回波信号进行分析，并对回波信号磁化矢量演化进行理论推导，在采样期，横向磁化矢量M+表达式如下：
<mrow>
<msub>
<mi>M</mi>
<mo>+</mo>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>sin</mi>
<mi>&alpha;</mi>
<mfenced open = "{" close = "}">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mi>i</mi>
<mo>*</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>TE</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>/</mo>
<mi>T</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</mrow>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>cos</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>i&theta;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>TE</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>/</mo>
<mi>T</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
</mrow>
</msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<mi>cos</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</msup>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>cos</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</msup>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
通过实验发现，当α＝45°时，两个回波信号的强度都相对较高， 由上式可知实际上有三个被不同相位调制的回波信号，三个不同的调制相位分别是θ2、(θ1+θ2)和(θ2-θ1)；上式中调制相位为θ2的信号是由第二个激发脉冲产生的，而调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号是由第一个激发脉冲产生的；然而要分离出这三个信号相对单扫描获取的信号来说是非常复杂的，调制相位为(θ1+θ2)和(θ2-θ1)的信号的回波中心位置是不一样的，且调制相位为(θ1+θ2)的信号强度相对调制相位为(θ2-θ1)的信号来说比较小，因此调制相位为(θ1+θ2)的信号可以通过简单的处理而被忽略；
5)对步骤4)得到的两个调制相位为θ2和(θ2-θ1)回波信号用分离算法进行分离，根据傅里叶变换理论，两个回波信号在图像域的线性相位是不一样的，但是它们是来自同一个图像层；利用两者的图像结构相似的先验信息可以对两个回波信号进行联合重建；分离用的重建算法如下：
<mrow>
<mo>{</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>}</mo>
<mo>=</mo>
<munder>
<mi>argmin</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
</munder>
<mo>&lsqb;</mo>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>10</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<msubsup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<mo>&dtri;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<msub>
<mo>|</mo>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<mo>&dtri;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<msub>
<mo>|</mo>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<mo>&dtri;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&beta;x</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mo>|</mo>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
1
其中x1，x2分别是从第一个和第二个回波信号中重建出来的图像；是尺度因子，x10，x20分别是第一个和第二个回波信号的初始图像；λ1，λ2和λ3分别是拉格朗日乘数法可调整约束权重；是梯度算子；第一项是保真项，第二项和第三项是对第一幅和第二幅图像的稀疏性约束，最后一项是两幅图像轮廓相似性约束，这两幅图像有如下关系：
其中分别是第一幅和第二幅图像的线性相位位移；x0是原始信号，是由包含第一个和第二个回波信号的原始信号进行傅里叶逆变换得到的；通过迭代算法求解上述式子就可以得到分离后的第一个和第二个回波信号产生的图像；
6)步骤5)分离出来的图像进行T2*成像计算，对于单扫描的T2*成像方法来说，只需要两幅不同回波时间值图像就足够了，因为TE2-TE1＝δ+δTET2*的值直接通过T2*弛豫方程求得：
<mrow>
<mi>T</mi>
<mn>2</mn>
<mo>*</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>r</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&delta;</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mrow>
<mi>T</mi>
<mi>E</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>/</mo>
<mi>l</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&mu;</mi>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>s</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>r</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>s</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>r</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中是校正因子，加入全变分(Total Variation,TV)外推法来增强图像的分辨率，而且设定了一个阈值，当得到的数值低于阈值时会被认为噪声而忽略，同样当计算出的T2*值过大时也是不合理的，也会被省略，最后通过T2*成像计算得到了具有较好分辨率的高品质的T2*图像。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710309395.7A CN107045115A (zh) | 2017-05-04 | 2017-05-04 | 基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710309395.7A CN107045115A (zh) | 2017-05-04 | 2017-05-04 | 基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107045115A true CN107045115A (zh) | 2017-08-15 |
Family
ID=59547086
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710309395.7A Pending CN107045115A (zh) | 2017-05-04 | 2017-05-04 | 基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107045115A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107728088A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-02-23 | 北京青檬艾柯科技有限公司 | 一种新型快速核磁共振t1成像方法 |
| CN107861080A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-03-30 | 北京大学 | 一种动态测量氧摄取率的方法 |
| CN108226835A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-06-29 | 厦门大学 | 基于分段激发的多回波多层时空编码磁共振成像方法 |
| CN108294753A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-07-20 | 上海东软医疗科技有限公司 | 磁共振定量信息图的获取方法和装置 |
| CN108663644A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-10-16 | 厦门大学 | 基于残差网络重建的单扫描定量磁共振t2*成像方法 |
| CN109100669A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-28 | 厦门大学 | 基于重叠回波的单扫描同步磁共振扩散及t2成像方法 |
| WO2020034675A1 (zh) * | 2018-08-14 | 2020-02-20 | 清华大学 | 定量心肌磁共振成像方法、设备及存储介质 |
| WO2020034674A1 (zh) * | 2018-08-14 | 2020-02-20 | 清华大学 | 定量心肌磁共振成像方法、设备及存储介质 |
| CN113391250A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-14 | 清华大学 | 组织属性的多参数定量测试系统及其方法 |
| CN113805133A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-17 | 上海交通大学 | 一种减少图像失真的磁共振平面回波成像方法 |
| US12033246B2 (en) | 2019-11-06 | 2024-07-09 | Xiamen University | Method and system for simultaneous quantitative multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102177441A (zh) * | 2008-10-13 | 2011-09-07 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于t2*对比的流动不敏感磁化准备脉冲 |
| CN103885017A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-25 | 厦门大学 | 基于单扫描正交时空编码磁共振成像的图像畸变校正方法 |
| CN105232045A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-01-13 | 厦门大学 | 基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法 |
| CN105232046A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-01-13 | 厦门大学 | 一种基于重叠回波的单扫描定量磁共振t2成像方法 |
-
2017
- 2017-05-04 CN CN201710309395.7A patent/CN107045115A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102177441A (zh) * | 2008-10-13 | 2011-09-07 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于t2*对比的流动不敏感磁化准备脉冲 |
| CN103885017A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-25 | 厦门大学 | 基于单扫描正交时空编码磁共振成像的图像畸变校正方法 |
| CN105232045A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-01-13 | 厦门大学 | 基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法 |
| CN105232046A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-01-13 | 厦门大学 | 一种基于重叠回波的单扫描定量磁共振t2成像方法 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107728088B (zh) * | 2017-09-23 | 2019-09-17 | 北京青檬艾柯科技有限公司 | 一种快速核磁共振t1成像方法 |
| CN107728088A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-02-23 | 北京青檬艾柯科技有限公司 | 一种新型快速核磁共振t1成像方法 |
| CN107861080A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-03-30 | 北京大学 | 一种动态测量氧摄取率的方法 |
| CN107861080B (zh) * | 2017-10-25 | 2019-11-29 | 北京大学 | 一种动态测量氧摄取率的方法 |
| CN108226835A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-06-29 | 厦门大学 | 基于分段激发的多回波多层时空编码磁共振成像方法 |
| CN108226835B (zh) * | 2017-12-31 | 2020-01-14 | 厦门大学 | 基于分段激发的多回波多层时空编码磁共振成像方法 |
| CN108294753A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-07-20 | 上海东软医疗科技有限公司 | 磁共振定量信息图的获取方法和装置 |
| CN108663644A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-10-16 | 厦门大学 | 基于残差网络重建的单扫描定量磁共振t2*成像方法 |
| CN109100669A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-28 | 厦门大学 | 基于重叠回波的单扫描同步磁共振扩散及t2成像方法 |
| WO2020034675A1 (zh) * | 2018-08-14 | 2020-02-20 | 清华大学 | 定量心肌磁共振成像方法、设备及存储介质 |
| WO2020034674A1 (zh) * | 2018-08-14 | 2020-02-20 | 清华大学 | 定量心肌磁共振成像方法、设备及存储介质 |
| US12033246B2 (en) | 2019-11-06 | 2024-07-09 | Xiamen University | Method and system for simultaneous quantitative multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) |
| CN113391250A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-14 | 清华大学 | 组织属性的多参数定量测试系统及其方法 |
| CN113805133A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-17 | 上海交通大学 | 一种减少图像失真的磁共振平面回波成像方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107045115A (zh) | 基于双回波的单扫描定量磁共振t2*成像方法 | |
| CN105232045B (zh) | 基于双回波的单扫描定量磁共振扩散成像方法 | |
| Ferreira et al. | Cardiovascular magnetic resonance artefacts | |
| CN104068859B (zh) | 用于确定多个磁共振图像的方法和磁共振设备 | |
| US9770186B2 (en) | Systems and methods for magnetic resonance imaging | |
| JP5591493B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
| CN108663644B (zh) | 基于残差网络重建的单扫描定量磁共振t2*成像方法 | |
| Dong et al. | Echo planar time‐resolved imaging with subspace reconstruction and optimized spatiotemporal encoding | |
| Bammer et al. | New methods in diffusion-weighted and diffusion tensor imaging | |
| US7102352B2 (en) | Method and system for image artifact reduction using nearest-neighbor phase correction for echo planar imaging | |
| EP2414861A1 (en) | Magnetic resonance imaging with improved imaging contrast | |
| CN109100669A (zh) | 基于重叠回波的单扫描同步磁共振扩散及t2成像方法 | |
| CN106772167A (zh) | 核磁共振成像方法及装置 | |
| US10809334B2 (en) | Nuclear magnetic resonance spectroscopy | |
| US20240329175A1 (en) | Dynamic pulmonary magnetic resonance imaging method | |
| Skaare et al. | EPI-based pulse sequences for diffusion tensor MRI | |
| Lee et al. | Robust multishot diffusion‐weighted imaging of the abdomen with region‐based shot rejection | |
| Serrai et al. | Acquisition time reduction in magnetic resonance spectroscopic imaging using discrete wavelet encoding | |
| US20190254596A1 (en) | Method for generating a magnetic resonance image dataset, computer program product, data medium, and magnetic resonance system | |
| Jerosch-Herold | Techniques for MR myocardial perfusion imaging | |
| Guo et al. | Sorted Golden-step phase encoding: an improved Golden-step imaging technique for cardiac and respiratory self-gated cine cardiovascular magnetic resonance imaging | |
| US20230366965A1 (en) | Highly Accelerated Sub-Millimeter Resolution 3D GRASE with Controlled T2 Blurring in T2-Weighted Functional MRI at 7 Tesla | |
| Pipe | Non-EPI pulse sequences for Diffusion MRI | |
| Ibrahim et al. | 1 Image Acquisition Sequences | |
| Arefeen | Combining Computational Techniques With Physics for Applications in Accelerated MRI |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170815 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |