CN107049316A - 用于联合轨迹和用于自动校准图像重建的并行磁共振成像优化的系统和方法 - Google Patents

用于联合轨迹和用于自动校准图像重建的并行磁共振成像优化的系统和方法 Download PDF

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Abstract

描述了当利用磁共振成像(“MRI”)系统采集数据时实现的用于估计实际k空间轨迹、同时根据所采集的数据联合地重建图像的系统和方法。优化目标函数，目标函数考虑到实际k空间轨迹和设计的k空间轨迹之间的偏差，同时还考虑到目标图像。为了减小优化的计算负担，能够实现与k空间轨迹偏差和目标图像相关联的参数的降阶模型。

Description

用于联合轨迹和用于自动校准图像重建的并行磁共振成像优 化的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年10月1日提交的、并且标题为“用于联合轨迹和用于自动校准图像重建的并行磁共振成像优化的系统和方法”(“SYSTEMS AND METHODS FOR JOINTTRAJECTORY AND PARALLEL MAGNETIC RESONANCE IMAGING OPTIMIZATION FOR AUTO-CALIBRATED IMAGE RECONSTRUCTION”)的美国临时专利申请62/235,738的优先权。
关于联邦政府资助研究的声明
本发明在国家卫生研究院授予的EB017337、EB015896、EB012107、MH093765下通过政府支持做出。政府在本发明中具有某些权利。
技术领域
本发明的领域是用于磁共振成像(“MRI”)的系统和方法。更具体而言，本发明涉及用于根据利用MRI系统采集的数据来重建图像的系统和方法。
背景技术
许多快速成像MRI技术依赖k空间的有效遍历，包括螺旋成像、回波平面成像(“EPI”)、和波形-CAIPI。然而，由于硬件设计中的实际限制，这些轨迹通常会偏离由脉冲序列设计指定的理论路径。为了解释这些轨迹误差，研究人员利用广泛的测量来表征并校正这些偏差。例如，导航器能够连续采集以考虑到EPI扫描中交替线之间的相位误差。对于诸如螺旋成像和波形-CAIPI的方法，能够执行整个预扫描测量以映射k空间轨迹。这些技术可能时效低下并且在许多情形中需要针对不同的协议进行重复，这就需要映射不同的轨迹。
因而，仍然需要提供一种用于实现针对MRI的快速成像技术的方法，其不受到与采集导航器数据相关联的扫描时间或者固定轨迹映射的有限功能的限 制。
发明内容
本发明通过提供一种根据利用磁共振成像(“MRI”)系统采集的数据来重建图像、同时联合地估计用于采样数据的实际k空间轨迹的方法而克服了前述缺陷。通过使用实现所设计的k空间轨迹的脉冲序列，将利用MRI系统采集的数据提供给计算机系统。通过优化目标函数，计算机系统根据这一数据来重建图像，其中目标函数还联合地估计当采集数据时采样的实际k空间轨迹并且重建图像。目标函数包括描述实际k空间轨迹和所设计的k空间轨迹之间的偏差的至少一项。
本发明的前述和其他方面将通过下面的描述呈现。在描述中，参考形成本发明一部分的附图；并且其中以图解本发明优选实施方式的方式示出。然而这些实施方式并非必然表示本发明的整个范围；并因此参考权利要求书并且于此用于解释本发明的范围。
附图说明
图1是阐释用于联合地估计实际k空间轨迹和从利用磁共振成像(“MRI”)系统采集的数据来重建目标图像的示例方法的各步骤的流程图。
图2示出点分布函数(“PSF”)的用途，以解释通过使用波形-CAIPI方法(左)中的正弦梯度而创建的相位。通过预扫描确定的PSF通常拟合为对应于切片(或相位编码)位置(右)的线性趋势。示出了需要准确确定的少数参数(傅里叶基准项的缩放比例)。
图3是示出当操纵用于描绘波形-CAIPI PSF的傅里叶系数时，RMSE跨有限数量的体素的变化的绘图。
图4描绘了利用整个预扫描方法和优化的PSF在等中心点处的体模重建对比(左、中)。在右面板中描绘了来自健康志愿者的使用优化PSF和临床相关FOV平移和旋转的活体图像。
图5示出示例磁共振成像(MRI)系统。
具体实施方式
本文描述了当利用磁共振成像(“MRI”)系统采集数据时执行的用于估计 实际k空间轨迹、同时根据所采集的数据来联合地重建图像的系统和方法。如上文提到的，硬件设计中的实际限制通常导致在数据采集中实现的实际k空间轨迹偏离由脉冲序列设计指定的理论路径。通过提供一种联合k空间轨迹估计和用于自动校准图像重建的平行成像优化，本文描述的系统和方法解决了这一问题。
在一个方面，本文描述的系统和方法实现用于估计k空间轨迹和重建图像的降阶模型，其考虑到紧凑联合优化模型的模式。例如，在EPI相位校正误差的情形中，仅需要确定偶数和奇数k空间线之间的小的相位偏移。在螺旋成像的情形中，首先通过低阶多项式或其他平滑渐变函数来描述这些轨迹(即，少数多项式系数将成为优化参数)。从图2中能够看出的是，为了精确表征波形-CAIPI轨迹，仅需要确定少数傅里叶系数。
为了减少图像重建参数的数量，使用许多平行成像模式的可拆分(或者接近可拆分)结构。在波形-CAIPI或均匀欠采样的情形中，小子集的体素的重建本身就是可拆分的。在随机欠采样(例如，正如压缩感知中使用的)或螺旋成像的情形中，存在模糊函数的强度处的位点，这允许低秩建模能够用于逼近整体效应时体素子集的选择性重建。
通过联合估计实际k空间轨迹，对于快速成像方法而言，不需要昂贵的预扫描和导航器。对于诸如美国专利No.8,981,776中描述的波形-CAIPI方法的成像方法，其全部内容通过引用合并于此，本文描述的联合优化能够实现与基于非实际的全部预扫描测量的重建类似的图像质量。利用标准供应商计算资源，本文执行的降阶建模还能够允许有效的最优化。
如上所述，联合优化用于发现最优模型参数，其描述实际k空间轨迹以及通过平行成像模式重建的相应图像。为了确保鲁棒性重建，本文实现的最优化同时考虑了k空间轨迹建模参数和图像的质量。
举例而言，在传统的SENSE平行成像中，能够求解下面的最小化问题，其考虑到k空间轨迹误差：
其中F(t)是傅里叶运算符，其利用相对于k空间的映射描述了k空间轨迹，它是调节参数t的函数；Ci是平行接收通道；x是待重建的图像；而ki是采集的k空间数据。
存在许多非线性最小平方术能够用于求解由公式(1)描述的联合问题，包括Levenberg-Marquardt算法、信任区、随机遗传算法、模拟退火、以及贪心线搜索。当参数的数量增长时，这些算法能够在计算上具有抑制性；因而，为了解决这一增长的计算负担，能够实现变量t和x的降阶模型。
现参照图1，流程图示为描述用于联合地估计实际k空间轨迹并根据采集的数据来重建图像、同时沿实际k空间轨迹采样k空间的示例方法的各步骤。将利用MRI系统采集的数据提供给计算机系统，用于处理和图像重建，如步骤102处所示。在一个示例中，通过从数据存储器中检索先前采集的数据，将采集的数据提供给计算机系统。在另一示例中，通过MRI系统采集数据，将数据提供给计算机系统。无论如何，所采集的数据包括在沿特定k空间轨迹采样k空间的同时采样的数据。能够实现的K空间轨迹的一个示例是上文提到的波形-CAIPI k空间轨迹。
接下来用公式表示目标函数，如步骤104处所示。目标函数包括一项或多项，其考虑到实际k空间轨迹相对于由用于采集步骤102处提供的数据的脉冲序列指定的k空间轨迹的偏差。目标函数还包括一项或多项，其对应于根据所提供的数据重建的目标图像。作为一个示例，目标函数能够包括下列函数：
其中，F(t)利用k空间映射描述了k空间轨迹，它是调节参数t的函数；Ci是射频(“RF”)接收线圈阵列中的第i条平行接收通道；x是待重建的图像；而ki是第i条接收通道采集的k空间数据。
随后，在步骤104处优化用公式表示的目标函数，以联合估计用于采集所提供的数据的实际k空间轨迹并重建目标图像，如步骤106处所示。优选地，优化实现参数t和x的降阶模型，以改善优化问题的计算效率。
作为一个示例，考虑波形-CAIPI脉冲序列，其通常利用预扫描从而确定由正弦梯度施加的相位。图2示意了使用预扫描来生成点扩散函数(“PSF”)，以表示全梯度回波(“GRE”)扫描和采用波形-CAIPI梯度的同一扫描之间所观察到的相位差异。重要的是注意到，所观察的PSF将取决于许多协议参数，并且相关联的预扫描需要基于这些协议参数的变化而重复。随后，在该实例中通 常基于与切片(或相位编码)位置相关联的线性趋势来拟合所测量的PSF。从图2中能够看出的是，仅需要少数傅里叶系数来精确捕获波形-CAIPI PSF。在1mm等分辨率、256×192×120mm3图像矩阵、以及R＝3×3加速度的临床相关协议的情形中，参数t可从1536×192×120＝35,389,440个可能的参数(即，在典型的六倍过采样FOV中针对每个k空间位置的一个参数)减小至仅14个独立的自由度。
因而，为了允许参数的有效优化，能够实现平行成像重建的模型降阶。例如，在波形-CAIPI的情形中，能够分析仅小子集的体素的重建质量。这一操作的计算工作量远小于完整的平行图像重建，从而促进了k空间轨迹参数的有效优化。类似的模型降阶技术能够应用于利用其它k空间轨迹的成像应用，例如螺旋成像和回波平面成像(“EPI”)。
图3示出了当操纵用于描述波形-CAIPI的傅里叶系数时，平行成像RMSE跨20,736个体素的变化。局部最小值出现在理论值附近。此外，RMSE中的偏差极为平滑，这使得有效优化达到了最小值。
作为本文描述的技术的精度和计算效率的示范，能够实现贪吃“射击”方法，其通过黄金分割搜索来顺序地最优化每个变量。能够进行该方法的数次传递，从而求解正在最优化的变量之间的相关性。图4示出了3T MRI系统上等中心点处成像的均匀脑部体模的结果。本文描述的联合优化达到16.15％的平均RMSE，其低于完整预扫描方法(其为16.19％RMSE)。图4还示出了利用FOV的标准平移(约30mm)和旋转(约25度)的来自健康志愿者的活体结果。
对于这些情形，仅利用标准供应商计算硬件上的三个CPU核，在一分钟内自动确定PSF。通过使用其他并行计算资源(通常可从现代扫描器上获得)，能够预期的是，该计算时间仅仅是典型的平行成像重建所需时间的一小部分。
现在特别参照图5，示意了磁共振成像(“MRI”)系统500的示例。MRI系统500包括操作者工作站502，其通常包括显示屏504；一个或多个输入设备506，例如键盘和鼠标；以及处理器508。处理器508可包括运行市售操作系统的市售可编程机器。操作者工作站502提供操作者界面，其使得扫描命令能够输入到MRI系统500中。通常，操作者工作站502可耦接至四个服务器：脉冲序列服务器510；数据采集服务器512；数据处理服务器514；以及数据存储服务器516。操作者工作站502与每个服务器510、512、514和516连接以 彼此通信。例如，服务器510、512、514和516可通过通信系统540连接，通信系统540可包括任意合适的网络连接，不论是有线、无线、或者两者的组合。作为一个示例，通信系统540可包括专有或专用网络，以及开放网络，例如因特网。
脉冲序列服务器510响应于从操作者工作站502下载的指令而动作，以操作梯度系统518和射频(“RF”)系统520。产生执行前述扫描所必需的梯度波形并施加至梯度系统518，其激励组件522中的梯度线圈以产生磁场梯度Gx、Gy和Gz，它们用于位置编码磁共振信号。梯度线圈组件522构成磁体组件524的一部分，磁体组件524包括偏振磁体526和全身RF线圈528。
RF系统520将RF波形施加至RF线圈528，或者单独的局部线圈(图5中未示出)，从而执行前述的磁共振脉冲序列。RF系统520接收由RF线圈528或单独的局部线圈(图5中未示出)检测到的响应的磁共振信号，其中在由脉冲序列服务器510产生的命令的指引下，它们被放大、解调、滤波、以及数字化。RF系统520包括RF发射器，用于产生用于MRI脉冲序列的多种RF脉冲。RF发射器响应于来自脉冲序列服务器510的扫描命令和方向，以产生期望的频率、相位和脉冲幅度波形的RF脉冲。生成的RF脉冲可施加至全身RF线圈528或者一个或多个局部线圈或线圈阵列(图5中未示出)。
RF系统520还包括一个或多个RF接收器通道。每个RF接收器通道包括RF前置放大器，其放大由其连接的线圈528接收的磁共振信号，以及探测器，其探测并数字化所接收的磁共振信号的I和Q正交分量。因此，通过I和Q分量的平方和的平方根，可确定任意采样点处所接收的磁共振信号的幅度：
并且所接收的磁共振信号的相位还可根据下面的关系式来确定：
脉冲序列服务器510还可选地接收来自生理采集控制器530的患者数据。举例来说，生理采集控制器530可接收来自连接至患者的多个不同传感器的信号，例如来自电极的心电图(“ECG”)信号，或者来自呼吸波纹管或其他呼吸监测设备的呼吸信号。这些信号通常被脉冲序列服务器510用于同步或“门控”扫描性能与对象的心跳或呼吸。
脉冲序列服务器510还连接至扫描室接口电路532，其接收来自与患者状况和磁场系统相关联的各个传感器的信号。还通过扫描室接口电路532，患者定位系统534接收命令以在扫描期间将患者移动至期望位置。
数据采集服务器512接收由RF系统520产生的数字化磁共振信号采样。数据采集服务器512操作以响应从操作者工作站502下载的指令，以接收实时磁共振数据并提供缓存，从而没有数据由于数据溢出而丢失。在一些扫描中，数据采集服务器512仅仅将采集的磁共振数据传递至数据处理器服务器514。然而，在需要从所采集的磁共振数据导出的信息以控制扫描的更多性能的扫描中，数据采集服务器512被编程为产生这一信息并将其传送至脉冲序列服务器510。例如，在预扫描期间，采集磁共振数据并用于校准由脉冲序列服务器510执行的脉冲序列。作为另一示例，需要采集导航器信号并用于调节RF系统520或梯度系统518的操作参数，或者用于控制k空间被采样的观察顺序。而在又一示例中，数据采集服务器512还可用于处理磁共振信号，其用于检测磁共振血管造影术(“MRA”)扫描中造影剂的到达。举例来说，数据采集服务器512采集磁共振数据并对它进行实时处理以产生用于控制扫描的信息。
数据处理服务器514接收来自数据采集服务器512的磁共振数据并根据从操作者工作站502下载的指令对其进行处理。这一处理例如可包括以下的一种或多种：通过执行原始k空间数据的傅里叶变换来重建二维或三维图像；执行其他图像重建算法：例如迭代或后向投射重建算法；对原始k空间数据或重建图像使用滤波器；生成功能磁共振图像；计算移动或流动图像；等等。
由数据处理服务器514重建的图像可回输至存储它们的操作者工作站502。实时图像存储在数据库存储器缓存(图5中未示出)中，它们可由此输出至操作者显示屏502或靠近磁体组件524的供主治医师使用的显示屏536。批处理模式图像或选定的实时图形存储在盘片存储器538上的主数据库中。当这些图像已被重建并传输至存储器时，数据处理服务器514通知操作者工作站502上的数据存储服务器516。操作者工作站502可由操作者使用以获得图像、产生胶片、或者通过网络向其他机构发送图像。
MRI系统500还可包括一个或多个网络工作站542。举例来说，网络工作站542可包括显示屏544；一个或多个输入设备546，例如键盘和鼠标；以及处理器548。网络工作站542可与操作者工作站502处于同一机构，或者处于 不同机构，例如不同的医疗保健机构或诊所。
不论与操作者工作站502处于同一机构还是处于不同机构，网络工作站542能够经由通信系统540获得对于数据处理服务器514或数据存储服务器516的远程访问。因此，多个网络工作站542能够访问数据处理服务器514或数据存储服务器516。以此方式，磁共振数据、重建图像、或其他数据能够在数据处理服务器514或数据存储服务器516与网络工作站542之间交换，从而使数据或图像能够由网络工作站542远程处理。该数据可以任意合适的格式例如根据传输控制协议(TCP)、网络协议(IP)、或其他已知或合适的协议进行交换。
本发明已经根据一个或多个优选实施方式进行了描述，而应当理解的是，除了明确陈述的那些以外，许多等同物、替代方案、变化、和修改都是可能的，并且处于本发明的范围内。

Claims (12)

1.一种用于根据利用磁共振成像(MRI)系统采集的数据来重建图像、同时联合地估计用于采样所述数据的实际k空间轨迹的方法，所述方法包括以下步骤：
(a)将通过使用实现设计的k空间轨迹的脉冲序列利用MRI系统采集的数据提供给计算机系统；
(b)通过使用所述计算机系统根据步骤(a)中提供的所述数据来重建图像以优化目标函数，所述目标函数联合地重建图像以及估计当采集步骤(a)中提供的数据时所采样的实际k空间轨迹，其中所述目标函数包括描述所述实际k空间轨迹和所述设计的k空间轨迹之间的偏差的至少一项。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述目标函数基于调节参数对所述实际k空间轨迹和所述设计的k空间轨迹之间的偏差进行建模。
3.如权利要求2所述的方法，其中优化所述目标函数包括形成针对所述调节参数和所述图像的降阶模型。
4.如权利要求3所述的方法，其中针对所述图像的降阶模型包括在重建所述图像的同时估计跨所述图像中的体素的子集的重建质量。
5.如权利要求3所述的方法，其中针对所述调节参数的降阶模型包括在估计当采集步骤(a)中提供的数据时所采样的所述实际k空间轨迹的同时减少待估计的调节参数的数量。
6.如权利要求2所述的方法，其中所述设计的k空间轨迹是回波平面成像(EPI)轨迹，并且所述调节参数包括相位偏移。
7.如权利要求4所述的方法，其中所述相位偏移是在所述EPI轨迹中的偶数和奇数k空间线之间确定的相位偏移。
8.如权利要求2所述的方法，其中所述设计的k空间轨迹是螺旋轨迹，并且所述调节参数包括多项式系数。
9.如权利要求2所述的方法，其中所述调节参数包括傅里叶系数。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述目标函数为：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>k</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msub> </mrow>
其中，F(t)是利用相对于k空间的映射来描述所述实际k空间轨迹的函数，它是调节参数t的函数；Ci是N个射频(“RF”)接收线圈的阵列中的第i条接收通道；x是待重建的图像；而ki是第i条接收通道所采集的数据。
11.如权利要求10所述的方法，其中优化所述目标函数包括形成针对所述调节参数t和所述图像x的降阶模型。
12.如权利要求1所述的方法，其中步骤(a)包括通过利用所述设计的k空间轨迹作为输入，利用所述MRI系统来采集所述数据。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019153658A1 (zh) * 2018-02-08 2019-08-15 深圳先进技术研究院 一种Wave-CAIPI磁共振成像参数的解析优化方法、装置及介质

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10557908B2 (en) * 2017-04-06 2020-02-11 University Of Virginia Patent Foundation Magnetic field monitoring of spiral echo train imaging
KR102259846B1 (ko) * 2018-07-03 2021-06-03 가천대학교 산학협력단 자기공명 영상장치의 기계 학습 기반의 경사자계 오차 보정 시스템 및 방법
DE102020205667A1 (de) * 2020-05-05 2021-11-11 Siemens Healthcare Gmbh Rekonstruktion von mr-bildern mittels wave-caipi
US11486954B2 (en) * 2020-08-24 2022-11-01 Siemens Healthcare Gmbh Systems and methods for extending reconstructions to non-uniform k-space sampling

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0349976A2 (en) * 1988-07-06 1990-01-10 Hitachi, Ltd. Image reconstruction method in NMR imaging
JPH09299345A (ja) * 1996-05-09 1997-11-25 Ge Yokogawa Medical Syst Ltd 拡散強調イメージング方法およびｍｒｉ装置
US6411089B1 (en) * 2000-11-22 2002-06-25 Philips Medical Systems (Cleveland), Inc. Two-dimensional phase-conjugate symmetry reconstruction for 3d spin-warp, echo-planar and echo-volume magnetic resonance imaging
US20090069664A1 (en) * 2007-09-07 2009-03-12 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for determining time-optimal gradient waveforms
CN102264291A (zh) * 2008-12-26 2011-11-30 株式会社日立医疗器械 磁共振成像装置及读出梯度磁场误差修正方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040064033A1 (en) * 2002-05-14 2004-04-01 Brian Dale System and method for reconstructing k-space data
US7888935B1 (en) * 2007-02-23 2011-02-15 University Of Virginia Patent Foundation K-space trajectory estimation in spiral MRI system and related method thereof
US8154289B2 (en) 2008-04-11 2012-04-10 The General Hospital Corporation Method for joint sparsity-enforced k-space trajectory and radiofrequency pulse design
EP2372383B1 (en) * 2010-03-24 2015-12-16 Bruker BioSpin MRI GmbH Design of a gradient waveform for a k-space trajectory with an upper frequency limit due to MRI gradient hardware
US8981776B2 (en) 2011-04-22 2015-03-17 The General Hospital Corporation Method for magnetic resonance imaging with controlled aliasing
US9165353B2 (en) 2011-09-01 2015-10-20 The General Hosptial Corporation System and method for joint degradation estimation and image reconstruction in magnetic resonance imaging
US9417306B2 (en) * 2012-04-12 2016-08-16 Case Western Reserve University Magnetic resonance trajectory correcting with GRAPPA operator gridding
DE102013221347B4 (de) 2013-10-21 2015-04-30 Siemens Aktiengesellschaft Ermittlung einer Magnetresonanz-Pulssequenz unter Verwendung einer Kombination von verschiedenen Trajektorienverlaufs-Funktionen unter Berücksichtigung eines Trajektorien-Fehlermodells

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0349976A2 (en) * 1988-07-06 1990-01-10 Hitachi, Ltd. Image reconstruction method in NMR imaging
JPH09299345A (ja) * 1996-05-09 1997-11-25 Ge Yokogawa Medical Syst Ltd 拡散強調イメージング方法およびｍｒｉ装置
US6411089B1 (en) * 2000-11-22 2002-06-25 Philips Medical Systems (Cleveland), Inc. Two-dimensional phase-conjugate symmetry reconstruction for 3d spin-warp, echo-planar and echo-volume magnetic resonance imaging
US20090069664A1 (en) * 2007-09-07 2009-03-12 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for determining time-optimal gradient waveforms
CN102264291A (zh) * 2008-12-26 2011-11-30 株式会社日立医疗器械 磁共振成像装置及读出梯度磁场误差修正方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019153658A1 (zh) * 2018-02-08 2019-08-15 深圳先进技术研究院 一种Wave-CAIPI磁共振成像参数的解析优化方法、装置及介质

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