CN108024757B - 在核磁共振成像中确定偏转角的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种计算偏转角的系统和方法被提供。该技术包括选择初始条件，提供计算偏转角的函数，计算偏转角，评价偏转角，和通过调整函数不断重复偏转角的计算，直到获得所需的偏转角调度。

Description

在核磁共振成像中确定偏转角的系统和方法
技术领域
本披露一般涉及磁共振成像，尤其涉及一种确定适用于磁共振成像的回波链脉冲序列的偏转角调度(schedule)的系统和方法。
背景技术
磁共振成像(MRI)系统可以通过利用强大的磁场和射频(RF)技术来诊断和治疗医学病状。当感兴趣对象暴露于磁场(主磁场B0)时，对象中的单核自旋体趋向于与磁场B0对准，但仍以拉莫尔频率进动。对象可以包括任何物质、组织、器官、感兴趣物体或身体等等，或其任意组合。对象中的核自旋体的整体运动可以简化为净磁化量(M)，为多个单核自旋体总和的平均数。第二磁场(射频磁场，磁场B1)应用于M，使得M进动离开磁场B0。由于M扫过MRI系统中的RF线圈，因此感应电流产生。感应电流可以被称为磁共振(MR)信号。在成像期间，根据梯度磁场，给予MR信号不同相位编码和不同频率编码。因此，可以通过二维或三维傅立叶变换重建图像。
自旋回波是一种用于在应用一个激发RF脉冲和一定数量的重聚焦RF脉冲时生成一系列回波的效应。一组所生成的回波被称为回波链。一个回波链中所获得的回波的数量被称为回波链长度(ETL)。典型的回波链通过应用一个90°激发RF脉冲和一系列180°重聚焦RF脉冲而生成。然而，由于因高频RF脉冲引起的功率沉积或比吸收率(SAR)，物体或身体(例如，组织)的温度可能上升至某一程度而可引起组织损伤，和/或可使重建图像模糊或具有其他伪影。应用可变偏转角可以减少功率沉积，并且可以减少图像采集时间。术语“偏转角”可以指净磁化向量M因射频脉冲而相对于主磁场B0进行的旋转。因此，希望研发一种用于确定、改进或优化适用于MRI的偏转角调度的系统和方法。
发明内容
本披露的第一方面，提供了一种磁共振成像系统。在一些实施例中，所述磁共振成像系统可以包括MRI扫描仪，控制单元，以及处理单元。所述处理单元可以被配置或用于选择与回波链第一期相相关的初始条件。所述初始条件可以包括第一偏转角，第二偏转角，和第一特征参数的初始值。提供与所述回波链的第一期相相对应的第一函数。所述第一函数可以与，例如，所述第一偏转角，所述第二偏转角，和/或所述第一特征参数相关。与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角可以根据所述第一函数被确定。所述第一期相的一个或多个偏转角可以根据第一标准被评价(assess)。如果没有符合所述第一标准，所处处理单元可以通过调整，例如，所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数，以及重复确定一个或多个偏转角和评价所述一个或多个偏转角。所述第一函数可以提供与MRI的所述回波链的所述第一期相相对应的偏转角调度。所述控制单元被配置或用于根据所述偏转角调度控制所述MRI扫描仪。
本披露的第二方面，提供了一种方法。所述方法可以包括以下操作中的一个或多个。与回波链第一期相相关的初始条件被选择或设定。所述与回波链第一期相相关的初始条件可以包括第一偏转角，第二偏转角，和第一特征参数的初始值，可以被选择。提供与所述回波链的第一期相相对应的第一函数。所述第一函数可以与，例如，所述第一偏转角，所述第二偏转角，和/或所述第一特征参数相关。与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角可以根据所述第一函数被确定。所述第一期相的一个或多个偏转角可以根据第一标准被评价。如果没有符合所述第一标准，所处第一函数可以通过调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个而被校正，以及一个或多个偏转角被重复确定和评价。所述第一函数可以提供与MRI的所述回波链的所述第一期相相对应的偏转角调度。
在一些实施例中，所述第一函数可以包括自旋回波数的函数。
在一些实施例中，所述第一函数可以包括布洛赫函数，拓展相位图(EPG)算法，多项式函数，线性函数，三角函数，反三角函数，指数函数，冥函数，或对数函数。
在一些实施例中，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角可以包括据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及根据所述第一标准，评价所述第一信号演化。所述计算可以包括，使用布洛赫函数或EPG算法。在一些实施例中，所述第一标准可以包括第一阈值。所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角可以包括，确定在第一信号演化中的最大信号是否等于或大于所述第一阈值。
在一些实施例中，与所述第一期相相对应的参考信号调度可以被提供。所述参考信号调度可以对应于具有每个回波的预期信号强度的回波链。所述参考信号调度可以是以是针对一个或多个回波的信号强度的松散限制。所述参考信号调度可以指定一个所需信号强度，但不指定相应回波(对应于指定强度的信号的回波)如何或何时出现在回波链中。所述参考信号调度可以包括对一个或多个回波链中各期相的趋势的限制。在一些实施例中，所述参考信号调度可以与组织的T1或T2有关，使用与核磁共振成像的所述回波链的所述第一期相相对应的所述偏转角调度对所述组织进行成像。在一些实施例中，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角可以包括根据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及比较所述第一信号演化和所述参考信号调度。所述第一标准可以与第一信号演化和参考信号调度之间的差异有关。在一些实施例中，所述第一标准可以包括用于信号演化和参考信号调度之间比较的一个或多个公式。所述公式可以基于L1标准、L2标准、标准差等或其任何组合。
在一些实施例中，在一个回波链中期相数和每个期相中的回波数是根据参考信号调度的特征，一种规则，或随机决定的。
在一些实施例中，所述调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个可以包括，使用递归，二分法，穷尽搜索，贪婪算法，分治法，动态编程算法，迭代算法，分支定界算法，回溯算法，或类似的，或其任何组合。
在一些实施例中，与回波链第二期相相关的初始条件可以被选择或设定。所述初始条件可以包括第三偏转角，第四偏转角，和第二特征参数的初始值。提供与所述第二期相相对应的第二函数。所述第二函数可以与，例如，所述第三偏转角，所述第四偏转角，和/或所述第二特征参数相关。与所述第二期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角可以根据所述第二函数被计算。所述第二期相的一个或多个偏转角可以根据第二标准被评价。如果没有符合所述第二标准，所述第二函数可以通过调整，例如，所述第三偏转角，所述第四偏转角，或所述第二特征参数被校正，以及重复计算一个或多个偏转角和评价所述一个或多个偏转角。所述第二函数可以提供与核磁共振成像的所述回波链的所述第二期相相对应的偏转角调度。与所述第一期相有关的一个或多个特征可以用于所述第二期相的偏转角调度的确定。
在一些实施例中，所述第三偏转角可以与所述第二偏转角的初始值或所述调整后的第二偏转角相同。
在一些实施例中，所述与第一期相或第二期相相关的初始条件可以包括回波链持续时间，回波链长度，期相数，第一期相中的回波数中至少一个，或类似的，或其组合。所述期相数可以是1、2、3，或更多。
在一些实施例中，所述核磁共振成像可以包括T1加权成像，T2加权成像，质子密度加权成像，或类似的，或其组合。
在一些实施例中，一种自动或半自动模式可以被提供，基于，例如，，被保存的或从历史或之前成像步骤中获取的或通过外部资源设定的信息(或指被选择的信息)来执行以上操作中的一个或多个。
本申请的一部分附加特性可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的检查或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本披露的特性可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
在示例性实施例方面对本披露进行进一步描述。参考图示来详细描述这些示例性实施例。这些实施例是非限制性的示例性实施例，在图示的几个视图中类似的元件符号表示类似的结构，并且其中：
根据本披露的一些实施例，图1为描绘了磁共振成像(MRI)系统的框图；
根据本披露的一些实施例，图2为描绘了MRI系统的框图；
根据本披露的一些实施例，图3为示出了用于MRI的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图4为示出了磁共振成像过程中的示例性T1弛豫和示例性T2弛豫的图；
根据本披露的一些实施例，图5为示出了用于磁共振成像的示例性回波链的图；
根据本披露的一些实施例，图6为示出了处理单元的框图；
根据本披露的一些实施例，图7为示出了计算模块的框图；
根据本披露的一些实施例，图8为示出了用于确定偏转角调度的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图9为示出了用于确定偏转角调度的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图10为示出了用于MRI的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图11为描绘了计算模块的框图；
根据本披露的一些实施例，图12为示出了用于确定偏转角调度的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图13为示出了用于确定偏转角调度的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图14为示出了用于MRI的过程的流程图；
根据本披露的一些实施例，图15A-15C示出了示例性回波链；
根据本披露的一些实施例，图16A和图16B示出了偏转角调度和相应的信号演化；
根据本披露的一些实施例，图17A和图17B示出了偏转角调度和相应的信号演化；以及
根据本披露的一些实施例，图18A-18D示出了使用偏转角调度(包括可变偏转角)获得的示例性MR图像。
具体实施方式
在以下详细描述中，以实例方式阐述许多特定细节，以便提供对相关披露的彻底理解。然而，对本领域技术人员应该显而易见的是，本披露可以在没有这样的细节的情况下实施。为了避免不必要地模糊本披露的各方面，已经以较高级别(没有细节)描述了已知方法、程序、系统、部件和/或电路。对所披露的实施例的各种修改对于本领域技术人员将是显而易见的，并且在不脱离本披露的精神和范围的情况下，本文定义的一般原理可以应用于其他实施例和应用。因此，本披露不限于所示的实施例，而是符合与权利要求一致的最广范围。
将理解，本文中使用的术语“系统”、“单元”、“模块”以及“区块”是以升序区别不同等级的不同构件、元件、部件、区段或组件的一种方法。然而，如果可以实现相同目的，这些术语可以是由其他表达替换。
将理解的是，除非另外明确指明，否则当提及单元、模块或区块在另一个单元、模块或区块之“上”、“与其连接”、或“与其联结”是指直接在另一个单元、模块或区块之上、与其连接或与其联结，或者可以存在中间单元、模块或区块。如本文中所使用，术语“和/或”包括相关所列项中一个或多个或其任意及所有组合。
本文中使用的术语只出于描述特定实例和实施例的目的，不用于限制。如本文中所使用，单数形式“一”、“一种”和“所述”同样可以用于包括复数形式，除非上下文明确指示。将进一步理解的是，在本说明书中使用时，术语包括(include)和/或包含(comprising)指定存在整数、装置、行为、所陈述的特征、步骤、元素、操作和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他整数、装置、行为、特征、步骤、元素、构件和/或其组合。
根据本披露的一些实施例，图1为磁共振成像系统的框图。如图所示，MRI系统100可以包括一个MRI扫描仪110、一个控制单元120、一个处理单元130以及一个显示单元140。MRI扫描仪110可以包括一个磁体单元111和一个射频(RF)单元112。磁体单元111可以包括一个主磁场产生器和/或一个梯度磁场产生器(图1中未示)。主磁场产生器可以被配置或用于在MRI过程期间产生静电磁场B0。主磁体可以具有多种类型，包括，例如，永磁体、超导电磁体、电阻电磁体等。梯度磁场产生器可以被配置或用于在x、y以及z方向上生成针对主磁体磁场B0的磁场梯度。梯度磁场可以被配置或用于编码位于MRI扫描仪110的对象的空间信息。RF单元112可以包括RF传输线圈和/或接收线圈。这些RF线圈可以被配置或用于将RF信号传输至感兴趣对象或从感兴趣对象接收RF信号。在一些实施例中，可以根据一个或多个特定条件，确定或改变磁体单元111和/或RF单元112的功能、尺寸、类型、几何特征、位置、量和/或大小。例如，根据功能和尺寸差异，可以将RF线圈分类为体线圈和局部线圈。在本披露的一些实施例中，体线圈可以包括鸟笼线圈、横向电磁线圈、表面线圈、鞍形线圈等。在本披露的一些实施例中，局部线圈可以包括鸟笼线圈、螺管线圈、鞍形线圈、柔性线圈等。
控制单元120可以控制MRI扫描仪110的磁体单元111和/或RF单元112、处理单元130和/或显示单元140。控制单元120可以从MRI扫描仪110、处理单元130和/或显示单元140接收信息或将信息发送至上述组件。根据本披露的一些实施例，控制单元120可以接收来自例如用户提供的显示单元140的命令，并且调节磁体单元111和/或RF单元112以根据所接收命令拍摄感兴趣对象的图像。处理单元130可以被配置或用于处理从不同单元接收的不同种类的信息。
出于进一步理解本披露，以下给出了几个实例，但是这些实例并不限制本披露的范围。例如，在一些实施例中，处理单元130可以处理从RF单元112接收的MR信号，并且根据这些信号生成一个或多个MR图像并将图像传送至显示单元140。在一些实施例中，处理单元130可以处理用户或操作者通过显示单元140输入的数据，并且将数据转换成特定命令并将命令提供给控制单元120。显示单元140可以被配置或用于接收输入信息和/或显示输出信息。输入和/或输出信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像、语音等等，或其任意组合。例如，用户或操作者可以输入一些初始参数或条件以开始扫描。再例如，可以从外部资源(如软盘、硬盘、无线终端等等，或其任意组合)导入一些信息。
应该注意的是，提供上述关于MRI系统100的描述仅仅用于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的指示下做出多种变体和修改。例如，可以根据特定实施场景，更改或改变MRI系统100的组件和/或功能。仅作为示例，可以将一些其他组件添加至MRI系统100，如患者定位单元、梯度放大器单元和其他装置或单元。注意，MRI系统可以是一个传统的或单模态医疗系统，或是一个多模态系统，包括，例如，正子发射断层摄影-磁共振成像(PET-MRI)系统、计算机断层扫描-磁共振成像(CT-MRI)系统、远程医疗MRI系统等。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图2为MRI系统100的框图。如图所示，主磁场和匀场线圈201可以被配置或用于生成一个可以应用于暴露于磁场内部的物体的主磁场。主磁场和匀场线圈201还可以被配置或用于控制所生成主磁场的均质性。梯度线圈202可以位于主磁场和匀场线圈201内部。梯度线圈202可以生成第二磁场或被称为梯度磁场。梯度线圈202可以使主磁场和匀场线圈201生成的主磁场失真，使得物体的质子的磁定向可以根据其在梯度磁场内的位置而变化。梯度线圈202可以包括X线圈、Y线圈和/或Z线圈(图中未示出)。在一些实施例中，可以根据圆形(麦克斯韦)线圈设计Z线圈，同时可以根据鞍形(格雷)线圈配置设计X线圈和Y线圈。三组线圈可以被配置或用于生成用于位置编码的三个不同磁场。梯度线圈202可以被配置或用于允许MR信号的空间编码以用于图像构建。梯度线圈202可以与X梯度放大器204、Y梯度放大器205或Z梯度放大器206中的一个或多个连接。三个放大器中的一个或多个可以与一个波形发生器216连接。波形发生器216可以被配置或用于生成应用于X梯度放大器204、Y梯度放大器204和/或Z梯度放大器204的梯度波形。放大器可以被配置或用于放大波形。放大的波形可以应用于梯度线圈202中的其中一个线圈，以分别在X轴、Y轴、Z轴生成磁场。梯度线圈202可以用于闭孔MRI扫描仪或开孔MRI扫描仪。在一些情形下，可以使梯度线圈202的所有三组线圈通电，从而可以生成三个梯度磁场。在本披露的一些实施例中，可以使X线圈和Y线圈通电，以在X方向和Y方向上生成梯度磁场。
RF(射频)线圈203可以被配置或用于生成第三磁场，所述第三磁场用于生成MR信号以用于图像构建。在一些情形下，RF线圈203可以包括一个传输线圈和一个接收线圈。在一些实施例中，RF线圈203可以与RF电子元件209连接，RF电子元件209可以被配置或用作一个或多个功能为波形传输器和/或波形接收器的集成电路(IC)。RF电子元件209可以与RF放大器207和模数转换器(ADC)208连接。波形发生器216可以生成RF信号。RF信号可以首先被RF放大器207放大，被RF电子元件209处理并且应用于RF线圈203，以生成除例如主磁场和匀场线圈201和梯度线圈202生成的磁场之外的第三磁场。在本披露的一些实施例中，波形发生器201可以定期地或不定期地生成一系列RF波形。例如，波形发生器216可以生成偏转角为90°的一个激发RF脉冲以及偏转角为180°的多个重聚焦RF脉冲。注意，激发RF脉冲可以具有除了90°之外的偏转角，例如范围为0°至180°的任何大小的偏转角。出于说明的目的，在本披露的别处提及偏转角为90°的激发RF脉冲，但不用于限制本披露的范围。
如本披露中别处所描述，重聚焦RF脉冲的偏转角可以是除了180°之外的一个值。此外，波形发生器216可以定期地或不定期地生成一系列RF波形。例如，波形发生器216可以生成偏转角为90°的一个激发RF脉冲以及偏转角相同或偏转角不同的多个重聚焦RF脉冲。激发RF脉冲的偏转角同样可以变化。激发RF脉冲可以用于生成第三磁场，并且通过应用一个或多个重聚焦RF脉冲，可以生成一个或多个MR信号。例如，可以生成具有多个回波的一个回波链。回波链长度(ETL)可以是固定的或可变的。例如，对于待成像的相同组织，ETL可以是固定的。对于不同组织，ETL可以是可变的。此外，甚至对于相同组织，ETL可以是可变的。回波链可以由RF线圈203的接收线圈接收。然后，回波链可以发送至RF电子元件209并传输至ADC 208以用于数字化。回波链可以在电子元件209中被解调并过滤。随后，回波链可以由图像处理器211(例如借助CPU 213)处理以生成一个或多个图像。控制台214可以通过链路与CPU 213通信并允许一个或多个操作者控制图像显示器212上图像的产生和/或显示。控制台214可以包括一个输入装置、一个控制面板(图中未示出)等。输入装置可以是键盘、触摸屏、鼠标、远程控制器等等，或其任意组合。
CPU 213可以被配置或用于控制波形发生器216中波形的产生，以及图像处理器211中图像的产生。CPU 213可以是中央处理器(CPU)、应用专用集成电路(ASIC)、应用专用指令集处理器(ASIP)、图形处理器(GPU)、物理处理器(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、ARM等等，或其任意组合。
数据存储器215可以被配置或用于存储所接收的MR信号。当完成MRI扫描时，获得所扫描物体(例如，组织或身体或特定部分)的所有数据。可以通过，不限于，CPU 213、图像处理器211等等，或其任意组合来执行数据的傅立叶变换。在完成变换之后，可以生成一个或多个所需图像。图像可以存储于数据存储器215。图像可以进一步传送至图像显示器212以进行显示。匀场控制器210可以用于控制主磁场和匀场线圈201生成的主磁场的均质性。
在本披露的一些实施例中，可以根据本披露别处描述的一个或多个标准，获得一个改良的或优化的偏转角调度。偏转角调度可以包括重聚焦RF脉冲的一组偏转角。偏转角的计算可以通过CPU 213执行。重聚焦RF脉冲可以被分成一定数量的期相。各期相可以包括一个或多个重聚焦RF脉冲。可以根据一个或多个公式或函数，计算各期相的重聚焦RF脉冲的偏转角。可以根据所计算的重聚焦RF脉冲的偏转角，产生信号演化。
应该注意的是，提供上述关于MRI系统的描述仅仅用于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的指示下做出多种变体和修改。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图3描绘了可以执行的MR扫描的流程图。在步骤301，可以选择一个或多个协议。协议可以用于待成像的一个或多个组织、疾病和/或临床场景。协议可以包含一定数量的在不同平面中定向且具有不同参数的脉冲序列。脉冲序列可以包括自旋回波序列、梯度回波序列、扩散序列、反转恢复序列等等，或其任意组合。例如，自旋回波序列可以包括快速自旋回波(FSE)、涡轮自旋回波(TSE)、弛豫增强快速采集(RARE)、半傅立叶采集单次涡轮自旋回波(HASTE)、涡轮梯度自旋回波(TGSE)等等，或其任意组合。当要进行MR扫描时，操作者可以选择用于所述扫描的协议。例如，对于颅骨扫描，操作者可以选择称为“常规成年大脑(Routine Adult Brain)”、“MR血管造影韦利斯氏环(MR AngiogramCircle of Willis)”以及其他的协议中的任一个。以上描述的这些协议或其他协议可以存储于图2描述的数据存储器215中或其他存储器装置(例如，可由MR系统100存取的外部存储器装置或服务器)中。
可以在步骤302中设置参数。参数可以通过控制台214经由可以显示在，例如，图2中指定的图像显示器212上的用户界面来设置。参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)等等，或其任意组合。
根据本披露的一些实施例，术语“期相”可以指对应于根据一些原理划分的一个回波链的一系列偏转角(或一个偏转角调度)的段、区段、部分或片段。期相的数量和/或各期相中回波的数量可以取决于特定条件。在一些实施例中，根据考虑因素，回波链可以分成几个期相，所述考虑因素包括，例如，参考信号调度、所需信号演化等。仅作为示例，不管其值为何或其趋势如何不同(例如，首先指数衰减，然后基本上平坦，最后再指数衰减)，回波链的参考信号调度可以分成三段，则回波链可以相应地分成三个期相。在一些实施例中，参考信号调度可能缺乏将其分成不同期相的明显特征。例如，只需要注意一个或几个与感兴趣合成信号相关的特定回波。例如，需要对应于两个回波的信号符合一个或多个阈值；回波链可以属于单个期相，使得感兴趣的两个回波位于相同期相；回波链可以分成两个或两个以上期相，并且感兴趣的两个回波可以位于相同期相或不同期相。在一些实施例中，可能完全不存在参考信号调度，可以根据，例如，随机划分、均等划分、某一规则等等，或其任意组合，确定期相数量和/或各期相中的回波数量。某一规则可以包括等差数列、几何数列、柯西数列、法里数列、外观数列等等或其变体或其组合。
应该注意的是，上述实施例出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。根据本披露的精神，期相的数量和长度的确定可以是可变的、可改变的或可调整的。例如，一个回波链中期相的数量可以是一个、两个、三个或更多个，或等于回波的数量。在一些实施例中，几个回波可以位于一个期相，其余回波属于一个或多个其他期相或没有指定一个期相。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
可以在步骤303中执行针对MR扫描的准备。准备可以包括将物体(例如，感兴趣对象的所选择部分)置于扫描区域内、设置扫描范围、调节和匹配的均等线圈、调整中心频率、调整传输器衰减增益、调整信号接收衰减增益、设置指令周期等等，或其任意组合。
感兴趣对象的所选择部分可以在步骤304中被扫描。扫描可以包括定位扫描、用于并行成像的校准扫描、自动预扫描等等，或其任意组合。例如，定位扫描可以产生具有低分辨率和大视野(FOV)的定位图像。此类定位图像可以用于随后步骤中。在这个步骤中，一个或多个脉冲序列(包括，例如，一个激发RF脉冲和一系列重聚焦RF脉冲)可以应用于所选择部分。重聚焦RF脉冲的偏转角可以是固定的或可变的。在本披露的一些实施例中，偏转角不在步骤302中手动设置。取而代之的是，可以自动计算偏转角，并且可以针对偏转角计算执行优化程序直到实现所需信号演化。
可以在步骤305中接收所生成的MR信号。步骤305可以由图2所描述的RF线圈203执行。MR信号可以对应于一个或多个回波链等等。应该注意的是，可以重复步骤305和步骤306直到获得足以生成图像的数据或生成图像。可以对MR信号执行一项或多项操作以产生所选择部分的图像。操作可以包括傅立叶变换(FT)、频率编码、相位编码等等，或其任意组合。例如，傅立叶变换可以是快速傅立叶变换(FFT)、二维FT、三维FT等等，或其任意组合。在步骤306，可以产生所选择部分的一个或多个图像。图像可以显示于例如图像显示器212(展示于图2)，或其他显示装置(例如，外部显示装置)。
应该注意的是，提供以上描述的流程图仅出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以根据本披露做出多种变体和修改。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。例如，步骤301步骤302和步骤303可以以除了图3所描述之外的顺序依次执行。或者，步骤301、步骤302和步骤303可以同时执行。
MRI为使用强大主磁场对准对象(或其部分)中的核自旋体的非侵入成像技术。当对象暴露于磁场(主磁场B0)时，所述对象中的核自旋趋体向于与磁场B0对准，但仍以拉莫尔频率进动。经受磁场B0的对象中的核自旋体的整体运动可以简化为净磁化量(M)，为多个单核自旋体总和的平均数。净磁化量M可以划分成一个纵向分量(沿着Z轴，与磁场B0对准)以及一个横向分量(在XY平面内)。通过主磁场B0的效应，M可以构成宏观角度下的纵向磁化向量。第二磁场(RF磁场，磁场B1)可以应用于M，使得拉莫尔频率振动并使得M进动离开磁场B0方向。在因射频引起的激发期间，可以减少纵向磁化，并且可能出现横向磁化。仅作为示例，如果应用偏转角为90°的一个激发RF脉冲，当关闭RF传输器时，不再存在纵向磁化，只存在横向磁化。横向磁化可以感应RF接收线圈中的电流信号，所述感应电流可以称为MR信号。
在具有90°激发RF脉冲的RF激发关闭之后，横向磁化可能衰减。注意，激发RF脉冲可以具有除了90°之外的偏转角，例如范围为0°至180°的任何大小的偏转角。出于说明的目的，在本披露的别处提及偏转角为90°的激发RF脉冲，但不用于限制本披露的范围。在一些实施例中，衰减可以通过指数曲线(由图4所示的T2-弛豫示出)近似。T2-弛豫(自旋-自旋弛豫)可能归因于脱离出期相(或称为“失相”)的自旋。由于至少一些核自旋体可以一起移动，其磁场可以相互作用，并且可以引起其进动率的改变。由于这些相互作用是任意且暂时的，因此其可能引起期相累积损耗并导致横向磁化衰减。T2可以定义为横向磁化降至1/e或图4中其最大值的约37％所需的时间。T1-弛豫(自旋-晶格弛豫)可能由核自旋体及其周围的晶格之间的能量交换而引起，在能量交换期间自旋体从高能状态变为热平衡状态。如图4所示，T1可以定义为纵向磁化达到(1-1/e)或其最大值的约63％所需的时间。同时，纵向磁化可以以近似指数形式恢复，其可以称为图4所示的T1-弛豫。应该注意的是，对于不同对象(例如，组织)，即使经受相同磁场，其T1和/或T2通常相互不同。例如，在1.5T的磁场强度情况下，大脑的白质、灰质和脑脊液(CSF)的T1分别约为350-500毫秒、400-600毫秒、3000-4000毫秒。还应当注意的是，对于相同磁场下相同对象的相同组织，T1和T2可以彼此不同。例如，在1.5T的磁场强度的情况下，大脑的白质的T1可以为约350-500毫秒，而该大脑的白质的T2可以为约90-100毫秒，比T1短。不论是否存在T1-弛豫，T2-弛豫都可以存在。一些处理可能产生或影响T2-弛豫，但不影响T1-弛豫。T1-弛豫可以慢于T2-弛豫。T1值可以长于或等于相应的T2值。
T2-弛豫可以用于生成可以用于使对象成像的MR信号。基于自旋回波的方法可以用于MRI系统以延长T2弛豫时间。术语“自旋回波”或“自旋回波序列”一般是指在应用，例如，两个RF脉冲、一个激发RF脉冲和一个重聚焦RF脉冲之后形成的一个回波或几个回波。自旋回波和/或自旋回波序列包括单自旋回波、多回波自旋回波序列、快速自旋回波(FSE，或涡轮自旋回波，TSE)序列等。在单自旋回波的一些实施例中，90°激发RF脉冲可以使自旋体旋转到横向平面。然后，重聚焦RF脉冲可以旋转自旋体。重聚焦RF脉冲可以用于减少或防止由主磁场的非均匀性而引起的失相并维持真实的T2-弛豫。单自旋回波可以在T2-弛豫过程期间生成一个MR信号(例如，一个回波)。MR信号可以用于生成图像。多自旋回波序列的一些实施例可以说明如下：在获得第一回波之后，在下一个重复时间(TR)之前可能存在间隔。通过应用另一个重聚焦RF脉冲，另一个回波可以出现且被检测到(具有相同相位编码)，从而构建另一个图像。另一图像可以具有不同对比度，并且可以用于特征化某些病变。多自旋回波可以通过使用交替扫描方式构建对象的相同位置上的几个片层的几个图像，但不增加整体采集时间。术语“重复时间”或“TR”可以指应用两个连续激发RF脉冲之间的时间。术语“片层”这里可以指由空间激发RF脉冲的激发的平坦区域。
根据本披露的一些实施例，图5为适用于基于磁共振成像的快速自旋回波的示例性偏转角调度的图。根据快速自旋回波技术，在检测到第一回波之后，在激发RF脉冲与相同TR内的最后重聚焦RF脉冲之间的时间间隔内，检测到可以包括一个或多个回波的回波链填充相同片层中的k空间线。因为多个回波可以在一个TR内被检测到，所以所需的重复次数可以更少，可以更快填充k空间并且可以减少片层采集时间。这可以通过应用几个180°重聚焦RF脉冲以获得一个回波链而实现。如本披露中别处所描述，重聚焦RF脉冲的偏转角可以是除了180°之外的一个值。在应用各回波之后，可以取消相位编码并且可以将一个不同的相位编码应用于下一个回波。相同TR内接收到的回波的数量被称为回波链长度(ETL)。回波链长度(ETL)可以1、2、3或大于3。在一些实施例中，使用偏转角为180°的重聚焦RF脉冲，可以显著提高成像期间的比吸收率(SAR)并且这期间的T2衰减可以是显著的。在此条件下，可能需要将ETL设置较短，例如不大于30。在一些实施例中，使用具有可变偏转角的重聚焦RF脉冲，ETL可以较长，例如大于30。ETL可以为几百或更高。仍如图5所示，在多自旋回波的一些实施例中，回波时间(TE)是指激发RF脉冲中点与自旋回波产生中点之间的时间。如本文中所使用，“中点”可以指当对应于一个脉冲(例如，激发RF脉冲、重聚焦RF脉冲)的回波的强度达到如图5所示的最大值时。对于一个多回波链，回波时间可以表示为TE1、TE2等。在快速自旋回波的一些实施例中，当对应于中心k空间线的回波为可以确定图像对比度的回波时，激发RF脉冲的中点与对应于中心k空间的回波的中点之间的时间称为有效回波时间(有效TE，或TEeff)。
在根据本披露的一些实施例中，不同对象(例如，不同组织)之间的特征(例如，T1值、T2值和/或质子密度(或自旋体密度))的差异在磁共振成像中可以提供展示解剖学结构和/或病理学变化的基础。几个加权成像类型可以用于强调上述特征并构建特定图像。示例性成像类型可以包括T1加权成像(T1WI)、T2加权成像(T2WI)、质子密度加权成像(PDWI)等等，或其任意组合。例如，在T1加权成像中，强调不同对象的纵向弛豫中的差异，但可以不强调或弱化其他特征的效应(例如，横向弛豫中的差异)。T1加权成像可以具有较短TE和TR时间。再例如，T2加权成像利用对象的横向弛豫，并且不强调或弱化其他特征，例如，纵向弛豫。T2加权成像可能需要较短TE和TR时间。还例如，质子密度加权成像可以反映不同对象的质子(以水或大分子等形式)浓度。
应该注意的是，提供上述关于自旋回波序列的描述仅仅用于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本披露的指示做出多种变形或修改。例如，重聚焦RF脉冲的偏转角可以是除了180°之外的一个值；其可以为选自0-180°的任何适当值。再例如，可以在不脱离本披露的范围的情况下，根据变体或改变或选择TR或ETL。
根据本披露的一些实施例，图6为示出了处理单元130的框图。图1所示的处理单元130可以被配置或用于在成像程序之前、期间或之后处理信息。注意，处理单元130的构造可以具有一些其他变体，并且提供图6出于说明的目的。处理单元130可以包括一个CPU。CPU可以是中央处理器(CPU)、应用专用集成电路(ASIC)、应用专用指令集处理器(ASIP)、图形处理器(GPU)、物理处理器(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、ARM等等，或其任意组合。如图6所示，处理单元130可以包括一个计算模块601、一个图像处理引擎602以及一个存储模块603。
计算模块601可以用于计算从控制单元120和/或显示单元140接收的不同种类的信息。来自控制单元120的信息可以包括关于MRI扫描仪110、磁体单元111、患者位置(例如，MRI系统内)、RF单元112等的信息，或其任意组合的信息。在一些实施例中，信息可以是患者位置、主磁体强度和/或梯度磁体强度、射频期相和/或振幅等等。来自显示单元140的信息可以包括来自用户和/或其他外部资源的信息。来自用户的示例性信息可以包括关于以下的参数：图像对比度和/或比、感兴趣对象(例如，待成像组织的类型等)、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(例如，自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)等等，或其任意组合。
图像处理引擎602可以被配置或用于处理数据，如从感兴趣对象获得的磁共振(MR)信号，并将数据重建成MR图像。图像处理引擎602可以包括或不包括图像重建区块。图像处理引擎602可以空间解码由磁场空间编码的磁共振信号。可以确定信号的强度或大小以及其他特性，如期相数量、弛豫时间(T1或T2)、磁转移等等。图像处理引擎602可以使用不同种类的成像重建技术以用于图像重建程序。图像重建技术可以包括傅立叶重建、约束图像重建、与MRI并行的正则化图像重建等等，或其变体或其组合。
存储模块603可以被配置或用于存储可以被计算模块601和/或图像处理引擎602使用的信息。信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像和一些其他信息。提供这些实例出于说明的目的，不用于限制本披露的范围。存储在存储模块603中的算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。
应该注意的是，上述关于处理单元的描述仅仅出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本披露的指示做出多种变形或修改。例如，可以更改或改变处理单元的组件和/或功能。在一些实施例中，计算模块601和图像处理引擎602可以共享一个存储模块603。而在一些实施例中，计算模块601和图像处理引擎602可以分别具有其自己的存储区块。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图7为示出了计算模块601的框图。注意，计算模块601的构造可以具有一些其他变体，并且提供图7出于说明的目的。参考图7，计算模块601可以包括一个预处理区块701、一个计算区块702以及一个评价区块(assessment block)703。预处理区块701可以被配置或用于执行一些操作，如系统初始化和/或参数预设置。计算区块702可以被配置或用于根据来自预处理区块701的初始或预设置信息计算信息。信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像和一些其他信息。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。评价区块703可以被配置或用于确定来自计算区块702的信息是否符合一些要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，如本披露中别处所描述，一个偏转角调度的不同期相中的要求、标准、阈值或规范可以是不同的。
一个偏转角调度可以对应于一个单自旋回波、多偏转回波、快速自旋回波等等。在此情形下，预处理区块701可以被配置或用于预设置关于偏转角确定的一些因子或参数。参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(例如，自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)等等，或其任意组合。
计算区块702可以包括或实施于装置，以使用不同函数和/或算法，根据预处理区块701中预设置的初始信息来计算偏转角序列。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。算法可以执行于软件或程序，如通用数学软件。示例性软件或程序可以包括Matlab、Maple、Mathematica、MathCad、和/或基于python的numpy/scipy/sympy。
评价区块703可以评价计算区块702计算的偏转角是否符合一个要求、标准、阈值或规范。如果偏转角符合所述要求、标准、阈值或规范，则其可以被存储或输出以便进一步处理或将来使用。如果偏转角不符合所述要求、标准、阈值或规范，则MRI系统可以返回至预处理区块701和/或计算区块702，并且重复所述操作直到符合，例如，评价区块703确定的要求、标准、阈值或规范。注意，如本披露中别处所描述，一个偏转角调度的不同期相中的要求、标准、阈值或规范可以是不同的。
应该注意的是，上述实施例是示例性的且不用于限制，其他实施例还包括在查阅本披露之后将对本领域技术人员变得显而易见的实施例。例如，可以更改或改变计算模块601的组件和/或功能。在一些实施例中，另外组件(如存储区块、接口区块、传输区块等)同样可以添加到计算模块601。然而，这些变体或修改不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图8为示出了用于偏转角确定过程的流程图。在步骤801，可以设置或处理用于计算偏转角调度的参数。在本披露的一些实施例中，参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(例如，自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的一个期相)的函数等等，或其任意组合。
一系列MR信号的期相(例如，参考信号调度、信号演化等)可以指示MR信号的趋势。例如，一个MR信号可以是由重聚焦RF脉冲产生的一个或多个回波链。仅作为示例，一个回波链可以分成三个期相，并且在各期相中，MR信号可以具有不同于其他两个期相之一或之二的趋势。例如，一个期相中MR信号的趋势基本上为稳态，表明该期相中的信号不会显著改变。或者，可以独立于对应于回波链的MR信号的趋势而选择期相。因此，期相可以用于指示将重聚焦RF脉冲的偏转角划分成几组或几个期相。如果回波链包括多个期相，则用于不同期相的一些参数可以不同，或用于不同期相的一些参数可以相同。仅作为示例，用于一个对象的相同组织的回波链的不同期相的T1或T2值可以相同。再例如，用于一个对象的相同组织的回波链的不同期相的函数可以不同。
在本披露的一些实施例中，回波链的期相可以具有其自己的条件，包括：初始参数(例如，起始偏转角、结束偏转角等)，函数(例如，用于计算期相的偏转角的函数等)，算法(例如，用于偏转角优化的算法)，参考信号调度(例如，连续信号演化、一组不连续参考信号、一个期相中的目标RMS(均方根)、平均值等等，或其任意组合)，信号演化选择标准，等等，或其任意组合。在一些实施例中，各回波链可以具有两个或两个以上期相。不同期相的条件可以相同或不同。在一些实施例中，不同期相的偏转角对合成MR信号的影响可以相同或不同。例如，根据属于特定期相的偏转角的重聚焦RF脉冲获得对应于一个回波的一个MR信号，并且特定期相的偏转角可能比另一个期相的偏转角对合成MR信号的影响更大。不同期相的偏转角可以被顺序地、随机地、同时地处理。在一些实施例中，具有更高影响的期相可以看作优先期相。非优先期相可能具有更少或无限制，并且可以按需要调整以确保优先期相达到其或其相应条件。为了更清楚地说明本披露，在下文中与示例性上下文有关的偏转角确定的一些示例性实施例被给出，在所述示例性上下文中，一个回波链中存在三个期相并且对应于中间期相的一个或多个回波获得MR信号。在此示例性上下文中，可以自由地改变第一期相和最后期相的参数，而中间期相的参数需要符合某些标准。示例性标准可以是选择期相的偏转角调度，使得合成MR信号足够接近参考信号调度。关于此的更多描述可以参见于本披露别处。
应该注意的是，上述实施例出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。根据本披露的精神，实施例可以是可变的、可改变的或可调整的。例如，不同期相中的偏转角确定可以根据相同函数或不同函数，所述函数选自例如：布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。再例如，可以给予期相和/或期相的条件或参数不同权重。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
在步骤802中，可以确定重调焦RF信号的一个或多个偏转角。在本披露的一些实施例中，可以根据，例如，函数、一个期相中的初始条件(包括起始偏转角、结束偏转角)等等，或其任意组合来确定偏转角。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
在步骤803，可以执行评价以确定是否获得一个或多个所需偏转角。评价可以根据对应于步骤802中确定的偏转角的一个或多个信号。例如，可以根据与偏转角的关系来确定信号。所述关系可以通过，例如，布洛赫函数、EPG算法等等，或其任意组合来描述。评价可以根据信号演化与参考信号调度之间的比较，信号演化基于步骤802中确定的偏转角以及所提及的关系而产生。信号演化可以包括一个或多个信号。
应该注意的是，在根据本披露的一些实施例中，信号演化和参考信号调度分别可以对应于一个或多个回波链，并且一个回波链可以分成一个或多个期相。信号演化可以是由具有步骤802中确定的偏转角的一个或多个重聚焦RF脉冲产生的一个或多个回波链。参考信号调度可以对应于每个回波具有预期信号强度的一个或多个回波链。或者，参考信号调度可以是针对一个或多个回波的信号强度的松散限制，例如针对一个回波链的各期相的起始回波的信号强度和结束回波的信号强度、一个回波链的各期相的结束回波、回波链中第n个回波等等，或其任意组合。又例如，参考信号调度指定一个所需信号强度，但不指定相应回波(对应于指定强度的信号的回波)如何或何时出现在回波链中。在一些实施例中，参考信号调度可以包括对一个或多个回波链中各期相的趋势的限制。趋势可以是增加、降低、稳态等等。应该注意的是，趋势限制可以应用于一个或多个回波链中任何数量的期相。
在一些实施例中，不提供参考信号调度。例如，可以确定几个偏转角调度，根据合成信号演化选择其中之一。可以根据与偏转角调度的关系，确定合成信号演化。所述关系可以通过，例如，布洛赫函数、EPG算法等等，或其任意组合来描述。在一些实施例中，选择与所需信号演化相关的偏转角调度。信号演化可以包括一个或多个信号。所需信号演化可以是具有所需强度的信号、具有所需趋势的信号演化或其一部分(或一个期相)等等，或其任意组合。例如，所需趋势可以是信号演化基本上平坦的一部分、以某一速率或以高于或低于阈值的速率变化的信号演化或其一部分。在一些实施例中，可以选择可以引起在合成信号中两个或两个以上组织(例如，在扫描或图像获取中同时被扫描的组织)之间所需对比度的偏转角调度。仅作为示例，当扫描对象的大脑时，可以同时扫描灰质、白质和CSF，并且可以选择可以提供合成信号中这些组织之间的所需对比度的偏转角调度。在一些实施例中，可以选择可以引起具有所需质量的MR图像的偏转角调度。图像质量可以根据图像对比度、分辨率、均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、伪影等等，或其任意组合来评价。
应该注意的是，提供以上描述的流程图仅出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的引导下做出一定量的变体和修改。这些变体不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图9为示出了用于确定偏转角调度的示例性过程的流程图。在步骤901，可以执行初始化。在本披露的一些实施例中，初始化可以包括设置初始条件，包括，例如，一个或多个参数。示例性参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的一个期相)的函数、参考信号调度等等，或其任意组合。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
初始化中提供的偏转角调度的函数可以包括待确定的一个或多个因子或参数。在一些实施例中，可以根据关于图8讨论的评价来确定所述因子或参数。如上所述，评价可以根据对应于偏转角调度的合成信号演化。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个或多个合成信号是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个区段(例如，期相或一部分)是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据几个合成信号演化的比较。在一些实施例中，评价可以根据合成信号演化与参考信号调度之间的比较。
在一些实施例中，待确定的一个或多个因子或参数可以包括起始偏转角、结束偏转角以及特征参数。在一些实施例中，待确定的一个或多个因子或参数可以包括多于一个结束特征参数。出于说明的目的，在假设一个特征参数的例示性实施例的情况下提供以下描述。应该理解的是，此不用于将本披露的范围限制于一个特征参数的示例性实施例。初始条件可以包括关于至少一个因子或参数的信息。仅作为示例，可以在初始条件中设置用于偏转角调度的一个期相的起始偏转角、结束偏转角以及特征参数，并且可以根据初始条件和函数确定或推算一部分期相或整个期相的其余偏转角。如本文中所使用，用于偏转角调度的期相的起始偏转角可以指对应于MR信号的期相(例如，参考信号调度、回波链)的起始点的偏转角；用于偏转角调度的相同期相的结束偏转角可以指对应于MR信号的期相(例如，参考信号调度、回波链)的结束点的偏转角。在一些实施例中，初始条件可以包括起始偏转角和/或结束偏转角的范围，并且起始偏转角和结束偏转角的大小可以限于所述范围。起始偏转角和结束偏转角的限制可以有利于减少运动伪影。当需要运动成像(例如，在血管造影术中)时，大的偏转角可以用于捕获流动或移动对象(例如，流动或移动组织)的图像。这可以通过将所述范围的下限设置得较高来实现。当无需运动成像(例如，在脑成像中)时，小的偏转角可以用于减少或排除运动伪影。这可以通过将所述范围的下限设置得较低来实现。限制所述范围的上限可以减少例如SAR。
在本披露的一些实施例中(例如，在颈椎成像中)，可以将回波链的最大偏转角设置至低于120°。当可变偏转角应用于快速自旋回波成像时，来自流动CSF的信号可能较低，可以减少其对观察脊骨组织的干扰。
在本披露的一些实施例中(例如，在膝关节成像中)，可以将回波链的最大偏转角设置至低于120°。当可变偏转角应用于快速自旋回波成像时，由于血管搏动引起的运动伪影减少，因此可以减少来自血管的信号。
在本披露的一些实施例中(例如，在腹部成像中)，肝脏的成像可能受呼吸运动干扰。可以通过将最小偏转角设置成大于80°来减少此类干扰。
鉴于SAR可以随着偏转角的增加而增加，可以控制偏转角调度或其期相的最大偏转角以限制或减小最大SAR。仅作为示例，在髋关节成像中，SAR较高。因此，可以预定义最大偏转角(例如，140°)以限制SAR。
应理解的是，参考信号调度以及信号演化可以是一个或多个回波链，各回波链可以包括一个或多个回波，各回波链可以分成一个或多个期相。例如，信号演化可以是由具有步骤903中确定的偏转角的一个或多个重聚焦RF脉冲产生的一个或多个回波链。参考信号调度可以是每个回波具有预期信号强度的一个或多个回波链。或者，参考信号调度可以是针对一个或多个特定回波的信号强度的松散限制，例如针对一个回波链的各期相的起始回波的信号强度和结束回波的信号强度、一个回波链的各期相的结束回波的信号强度、回波链中第n个回波等等，或其任意组合。又例如，参考信号调度指定一个所需信号强度，但不指定相应回波(对应于指定强度的信号的回波)如何或何时出现在回波链中。应该注意的是，限制可以是对任何数量的回波的信号强度限制。在替代性实施例中，参考信号调度不指定任何回波的信号强度；取而代之的是，参考信号调度可以指定回波链中一个或多个期相的趋势。趋势可以是增加、降低、稳态等等。应该注意的是，趋势限制可以应用于一个或多个回波链中任何数量的期相。仍在一些实施例中，不提供参考信号调度。在此环境下，一组所需偏转角可以选自多信号演化。参见本披露别处的相关描述。
在一些实施例中，可以通过用户选择或定义参考信号调度。在一些实施例中，可以通过MRI系统根据用户提供的信息选择参考信号调度。示例性信息可以包括待执行的实际成像、待成像的对象、对象的T1、对象的T2、所需对象的质子密度等等，或其任意组合。例如，参考信号调度(例如，一个回波链)可以分成1个期相、2个期相、3个期相、4个期相或理论上任何数量的期相。如果参考信号调度包括多个期相，则用于所述多个期相的至少两个期相的函数可以由起始偏转角、结束偏转角和特征参数中的至少一个的差异不同地指示。在一些实施例中，对于两个相邻期相(一个在另一前)，前一期相的结束偏转角可以与所述前一期相之后的期相的起始偏转角相同。参见，例如，图15A-15C。用于至少两个期相的函数可以呈相同形式。例如，用于至少两个期相的函数可以呈以下形式：布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
在步骤902，MRI系统可以执行参数选择。步骤902中的参数可以不同于步骤901中描述的参数。在本披露的一些实施例中，期相的数量可以用于指示一个回波链是如何划分的。在一些实施例中，对于两个相邻期相(一个在另一前)，前一期相的结束偏转角可以用作所述前一期相之后的期相的起始偏转角。用于偏转角确定的函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
在步骤903，可以执行偏转角的计算。计算可以基于包括步骤901中描述的函数在内的参数。在步骤903中，可以生成一组偏转角。
在本披露的一些实施例中，回波链可以分成一个或多个期相。在一个期相中，重聚焦RF脉冲的偏转角可以根据，例如，指数函数而变化。仅作为示例，假设N为回波链长度(ETL)，α0为期相的起始偏转角，αN-1为该期相的结束偏转角，一个期相中的偏转角可以使用以下函数描述：如果αN-1≥α0，则期相的其余偏转角可以通过以下确定：
Figure BDA0001577919260000241
如果α0>αN-1，则期相的其余偏转角可以通过以下确定：
Figure BDA0001577919260000242
其中n＝0、1、……、N-1。
P为特征参数。在一些实施例中，P可以控制或影响一个期相中起始点和结束点周围的偏转角改变速率。P可以是大于1的实数。一个期相的P可以不同于另一个期相的P。
在本披露的一些实施例中，回波链可以分成一个或多个期相。在一个期相中，重聚焦RF脉冲的偏转角可以根据，例如，线性函数而变化。仅作为示例，假设N为回波链长度(ETL)，α0为期相的起始偏转角，αN-1为该期相的结束偏转角，一个期相中偏转角可以使用以下函数描述：
Figure BDA0001577919260000243
其中n＝0、1、……、N-1。
在本披露的一些实施例中，回波链可以分成一个或多个期相。在各期相中，重聚焦RF脉冲的偏转角可以根据，例如，多项式函数而变化。仅作为示例，假设N为回波链长度(ETL)，α0为期相的起始偏转角，αN-1为该期相的结束偏转角，一个期相中偏转角可以使用以下函数描述：
Figure BDA0001577919260000251
其中n＝0、1、……、N-1。P＝[P1，P2，0，PK]为特征参数的向量。在一些实施例中，K可以是小于10的整数。可以选择P1，P2，…，PK，使得偏转角调度可以单调递增或单调递减，并且符合标准：
Figure BDA0001577919260000252
在步骤904，可以根据步骤903中确定的偏转角，计算信号演化(例如，回波链)。在本披露的一些实施例中，偏转角与信号演化之间的关系可以根据，例如，布洛赫函数、EPG算法等等，或其任意组合来描述。在一些实施例中，信号演化计算可以根据待经受MRI程序的所需组织的T1和T2来进行。或者，无论组织的弛豫时间如何，也可以进行计算。
在步骤905，根据与所确定的偏转角调度相对应的合成信号演化，可以进行偏转角调度的评价。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个或多个合成信号是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个区段(例如，期相或一部分)是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据几个合成信号演化的比较。在一些实施例中，评价可以根据合成信号演化与参考信号调度之间的比较而进行。参见本披露别处的进一步描述，例如关于图8的相关描述。
仅作为示例，基于一个或多个标准，评价可以根据步骤904中获得的信号演化与参考信号调度之间的比较而进行。示例性标准可以是L1标准、L2标准、标准差等。
在本披露的一些实施例中，L1标准的形式可以描述于下文，假设S(n)为步骤904中所确定的回波n的信号值，Sexp(n)为回波n的期望信号强度(参考信号)，N为回波链长度(ETL)：
d＝∑n|S(n)-Sexp(n)|， (公式6)
其中n＝0、1、……、N-1。
在本披露的一些实施例中，L2标准的形式可以描述于下文，假设S(n)为步骤904中所确定的回波n的信号值，Sexp(n)为回波n的期望信号值(参考信号)，N为回波链长度(ETL)：
d＝∑n|S(n)-Sexp(n)|2， (公式7)
其中n＝0、1、……、N-1。
在本披露的一些实施例中，比较可以基于下述公式，假设E为常数，其值为Sexp(n)的预期信号或平均值：
Figure BDA0001577919260000261
其中n＝0、1、……、N-1。
在本披露的一些实施例中，比较可以基于以下公式表达的方差，假设E为常数，其值为Sexp(n)的预期信号或平均值：
Figure BDA0001577919260000262
其中n＝0、1、……、N-1。
在本披露的一些实施例中，比较公式可以由标准差表达，假设E为常数，其值为Sexp(n)的预期信号或平均值：
Figure BDA0001577919260000263
其中n＝0、1、……、N-1。
在一些实施例中，一个或多个几个回波的信号强度是所需或指定的，评价或比较可以根据步骤904中确定的信号值以及相应回波所需或指定的信号强度。
注意，上述用于评价或比较的示例性公式仅仅用于说明，并不用于限制本披露的范围。比较公式的一些变体、变形或修改对于本领域的技术人员是显而易见的。例如，评价或比较可以根据均方误差、均方根误差等。再例如，回波可以被加权且系数可以添加到比较公式。
应该注意的是，评价(不管是否使用参考信号调度，或使用特定形式的参考信号调度)可以在各期相中连续或同时执行。在步骤905中，如果符合标准，则可以结束偏转角的计算。否则，可以通过重复步骤902-904来计算新一组偏转角。迭代次数可以固定的或可变的。在一些情形下，迭代次数可以是自适应的。可以通过调整参数计算新一组偏转角，所述参数包括，例如，公式1和公式2中所描述的各期相的起始偏转角α0、结束偏转角αN-1和特征参数P。MRI系统可以调整三个参数中的任一个，或三个参数中的任两个或所有三个参数以计算新一组偏转角。应该进一步注意的是，参数可以在步骤902中被调整。仅作为示例，包括，例如，起始偏转角、结束偏转角、特征参数P在内的参数可以使用算法来调整。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。在一些实施例中，在各期相中，起始偏转角α0可以是所述期相中的最大偏转角，结束偏转角αN-1可以是所述期相中的最小偏转角，反之亦然。最小偏转角可以是减少伪影的范围，而最大偏转角可以是减少SAR的范围。
根据本披露的一些实施例，图10为示出了用于MR成像的示例性过程的流程图。在步骤1001，可以执行初始化。在本披露的一些实施例中，初始化可以包括设置初始条件，包括，例如，一个或多个参数。参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、一个偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的一个期相)的函数、参考信号调度等等，或其任意组合。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
初始化中提供的偏转角调度的函数可以包括待确定的一个或多个因子或参数。在一些实施例中，可以根据关于图8讨论的评价来确定所述因子或参数。如上所述，评价可以根据对应于偏转角调度的合成信号演化。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个或多个合成信号是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个区段(例如，期相或一部分)是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据几个合成信号演化的比较。在一些实施例中，评价可以根据合成信号演化与参考信号调度之间的比较。
在一些实施例中，待确定的一个或多个因子或参数可以包括起始偏转角、结束偏转角以及特征参数。在一些实施例中，待确定的一个或多个因子或参数可以包括多于一个结束特征参数。出于说明的目的，在假设一个特征参数的例示性实施例的情况下提供以下描述。应该理解的是，此不用于将本披露的范围限制于一个特征参数的示例性实施例。初始条件可以包括关于至少一个因子或参数的信息。仅作为示例，可以在初始条件中设置用于偏转角调度的一个期相的起始偏转角、结束偏转角以及特征参数，并且可以根据初始条件和函数确定或推算一部分期相或整个期相的其余偏转角。如本文中所使用，用于偏转角调度的期相的起始偏转角可以指对应于MR信号的期相(例如，参考信号调度、回波链)的起始点的偏转角；用于偏转角调度的相同期相的结束偏转角可以指对应于MR信号的期相(例如，参考信号调度、回波链)的结束点的偏转角。在一些实施例中，初始条件可以包括起始偏转角和/或结束偏转角的范围，并且起始偏转角和结束偏转角的大小可以限于所述范围。起始偏转角和结束偏转角的限制可以有利于减少运动伪影。当需要运动成像(例如，在血管造影术中)时，大的偏转角可以用于捕获流动或移动对象(例如，流动或移动组织)的图像。这可以通过将所述范围的下限设置得较高来实现。当无需运动成像(例如，在脑成像中)时，小的偏转角可以用于减少或排除运动伪影。这可以通过将所述范围的下限设置得较低来实现。限制所述范围的上限可以减少例如SAR。
MRI系统可以根据步骤1001中设置的参数执行步骤1002中的参数选择。应该注意的是，在一些情形下，TR、TE、T1和T2可以在步骤1002中设置。在本披露的一些实施例中，期相的数量可以用于指示一个回波链是如何划分的。例如，回波链可以分成1个期相、2个期相、3个期相、4个期相或理论上任何数量的期相。用于偏转角确定的函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
在步骤1003，可以执行偏转角的计算。计算可以基于步骤1002中描述的参数。在步骤1003中，可以生成一组偏转角。
在步骤1004，可以根据步骤1003中计算的偏转角，计算信号演化(例如，回波链)。在本披露的一些实施例中，偏转角与信号演化之间的关系可以根据，例如，布洛赫函数、EPG算法等等，或其任意组合来描述。在一些实施例中，信号演化计算可以根据待进行MRI程序的所需组织的T1和T2来进行。或者，无论组织的弛豫时间如何，也可以进行计算。
如上所述，根据与所确定的偏转角调度相对应的合成信号演化，可以进行偏转角调度的评价。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个或多个合成信号是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个区段(例如，期相或一部分)是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据几个合成信号演化的比较。在一些实施例中，评价可以根据合成信号演化与参考信号调度之间的比较而进行。参见本披露别处的进一步描述，例如关于图8的相关描述。
仅作为示例，基于一个或多个标准，评价可以根据步骤1004中获得的信号演化与参考信号调度之间的比较而进行。示例性标准可以是L1标准、L2标准、标准差等。
应该注意的是，评价(不管是否使用参考信号调度，或使用特定形式的参考信号调度)可以在各期相中连续或同时执行。如果步骤1005中符合标准，则可以结束偏转角的计算。否则，可以通过重复步骤1002-1004来计算新一组偏转角。迭代次数可以固定的或可变的。在一些情形下，迭代次数可以是自适应的。应该注意的是，在根据本披露的一些实施例中，如果步骤1005中不符合标准，则MRI系统可以返回至步骤1002和1003并通过调整公式1和公式2中所描述的各期相的三个参数(起始偏转角α0、结束偏转角αN-1和特征参数P)计算新一组偏转角。MRI系统可以调整三个参数中的任一个，或三个参数中的任两个或所有三个参数以计算新一组偏转角。应该进一步注意的是，参数可以在步骤1002中被调整。仅作为示例，包括，例如，起始偏转角、结束偏转角、特征参数P在内的参数可以使用算法来调整。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。应该进一步注意的是，在各期相中，起始偏转角α0可以是所述期相中的最大偏转角，结束偏转角αN-1可以是所述期相中的最小偏转角，反之亦然。最小偏转角可以是减少伪影的范围，而最大偏转角可以是减少SAR的范围。
在确定一组最佳或适合的偏转角之后，MRI系统可以执行成像。MRI系统可以根据一组最佳或适合的偏转角，在步骤1006中生成重聚焦RF脉冲。在步骤1007，可以检测一个或多个回波链。在一些实施例中，ETL可以是固定的或可变的。在一些实施例中，ETL可以是自适应的。一个或多个回波链可以用于填充k空间。可以基于图像对比度来选择填充k空间的中心线的回波。在一些实施例中，任何期相(例如，回波链的稳态)可以用于填充k空间的中心线。应该注意的是，任何数量的期相可以用于填充k空间的中心线，不管其是否是连续的或不连续的。应该进一步注意的是，任何数量的回波(例如，具有最大差异的两个回波)可以用于填充k空间的中心线。在步骤1008，可以产生一个或多个感兴趣选择部分的一个或多个图像。
本领域技术人员应该理解的是，本披露可以根据多种变体和修改在本披露的教示内容之下实践。变体和修改可以在无流程图描述的特定细节的情况下实践。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的精神。例如，步骤1001和步骤1002可以以任何顺序连续执行，或可以同时执行。此外，步骤1001和步骤1002可以合并成一个步骤，步骤1006和步骤1007可以合并成一个步骤。
在本披露的一些实施例中，可以修改或可以自动和/或半自动地操作系统、单元、模块、引擎或区块。在手动模式的示例性实施例中，可以与上述实施例相同的精神执行操作或过程。在自动和/或半自动模式的示例性实施例中，可以自动或半自动地执行的操作包括用于偏转角确定的过程、信息选择或维护等。示例性过程包括自初始化、自动选择参数、自动计算偏转角调度、自动计算信号调度、自动评价所计算的偏转角调度、自动计算和保存所需信息等等，或其任意组合。示例性信息包括程序、软件、算法、函数、参数、数据、本文、数字、图像等等或任意组合。可以被自动或半自动操作的过程和/或信息的创建、维护、更新或删除可以由例如操作者外部资源预加载，或可以通过基于一个或多个MRI系统执行的先前操作的、或基于特定成像处理的自学习或反复试验或其他手段来获得。在一些实施例中，系统可以是在手动模式、自动模式以及半自动模式之间转换。这三个模式可以向用户提供不同的选择，并且允许适当等级的用户参与成像过程。仅作为示例，可以允许具有第一等级访问权限的用户提供一组信息，基于所述信息，MRI系统从MRI系统中预加载的偏转角调度库中选择一个偏转角调度。再例如，具有第二等级访问权限的用户可以请求用于特定成像的适合的偏转角调度的个性化确定。又例如，具有第三等级访问权限的用户可以更新存储于MRI系统或可由MRI系统访问的偏转角调度库。
在本披露的一些实施例中，对于一个种类的感兴趣对象(例如，组织、身体等)，预定模式或偏转角调度的库可以保存于磁体共振成像系统中，用户可以从该成像系统中选择针对特定成像过程的调度。示例性对象包括脑、脑干、五官、颈部、脊柱、心脏、乳房、肌肉、骨骼、关节、软组织、肝脏、胰脏、胆管等等，或其任意组合。这些预定模式可以由外部操作者，或由先前成像过程期间的自学习预加载。预定模式可以携带信息，包括关于特定对象的程序、软件、算法、函数、参数、数据、本文、数字、图像等等或任意组合。示例性参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(T1加权成像、T2加权成像或质子密度加权成像)、T1、T2、自旋回波类型(自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、一个偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的期相)的函数、参考信号调度等等或其任意组合。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。当来自相同或不同身体的相同或类似组织待成像时，可以提供预定模式，因此可以跳过用于确定偏转角调度的过程。整个或部分预定模式可以应用于新的成像过程。例如，在一些实施例中，关于预定模式的所有信息(例如程序、软件、算法、函数、参数、数据、本文、数字、图像等等或任意组合)可以用于特定成像过程。在一些实施例中，关于预定模式的一些信息(例如程序、软件、算法、函数、参数、数据、本文、数字、图像等等或任意组合)可以用于特定成像过程。
在本披露的一些实施例中，可以根据参考信号调度、MR图像的质量等等，或其任意组合，确定优选参数或信息。例如，当偏转角调度的信号演化根据参考信号调度或所需图像质量，被评价为适合或令人满意的时，用于确定偏转角调度的一个或多个参数或信息(包括，例如，程序、软件、算法、函数等)可以被分类为优选的。优选参数或信息可以保存为参考以便将来使用。再例如，根据参考了参考信号调度的评价，偏转角调度可以引起令人满意的信号演化(例如，根据偏转角调度与信号演化之间的关系计算的信号演化)，不令人满意的质量的实际MR图像、用于确定偏转角调度的一个或多个参数或信息(包括，例如，程序、软件、算法、函数等)可以分类为非优选的或可以从库中删除或移除，或不保存在库中。
根据本披露的一些实施例，图11为示出了计算模块601的框图。注意计算模块的构造或组件可以具有一些其他变体，提供图11用于说明的目的。参考图11，计算模块601可以包括一个预处理区块701、一个计算区块702、一个评价区块703以及一个存储区块1101。预处理区块701可以被配置或用于执行一些操作，如系统初始化和/或参数预设置。计算区块702可以被配置或用于根据来自预处理区块701的初始或预设置信息确定一些信息。信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像、语音等等，或其任意组合。用于偏转角确定的函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。算法可以执行于软件或程序，如通用数学软件。示例性软件或程序可以包括Matlab、Maple、Mathematica、MathCad、和/或基于python的numpy/scipy/sympy。评价区块703可以被配置或用于确定来自计算区块702的信息是否符合一些要求、规则、标准、阈值或规范。注意，如本披露中别处所描述，一个偏转角调度的不同期相中的要求、标准、阈值或规范可以不同。存储区块1101可以被配置或用于存储，例如，如本披露中别处所描述的优选参数或信息。在一些实施例中，一个或多个参数或信息是否为优选的评价可以通过评价区块703执行。存储于存储区块1101的示例性优选参数或信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像和来自预处理区块701、计算区块702和/或评价区块的其他信息。在MR成像过程期间，如果计算模块601设置为自动或半自动模式，则存储区块1101中的优选参数或信息可以自动或半自动地导出至计算模块601中的其他区块。通过使用自先前计算或成像处理获得的优选参数或信息，自动或半自动模式可以减轻计算模块601的负担。优选参数或信息可以定期或不定期地更新或优化。
如图11所示，预处理区块701可以被配置或用于预设置关于偏转角确定的一些因子或参数。因子或参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像或质子密度加权成像)、T1、T2、自旋回波类型(例如，自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)等等，或其任意组合。
计算区块702可以包括或实施于装置，以通过不同函数和/或算法，根据预处理区块701中预设置的初始信息来计算偏转角序列。示例性函数或算法可以包括布洛赫函数、EPG算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数、递归函数、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。函数或算法可以执行于软件或程序，如通用数学软件。示例性软件或程序可以包括Matlab、Maple、Mathematica、MathCad、和/或基于python的numpy/scipy/sympy。
评价区块703可以评价计算区块702确定的偏转角是否符合一个要求、标准、阈值或规范。如果偏转角符合所述要求、标准、阈值或规范，则其可以被存储或输出以便进一步处理或将来使用。如果偏转角不符合所述要求、标准、阈值或规范，则MRI系统可以返回至预处理区块701和/或计算区块702，并且重复所述操作直到符合例如评价区块703确定的要求、标准、阈值或规范。应该注意的是，如本披露中别处所描述，一个偏转角调度的不同期相中的要求、标准、阈值或规范可以是不同的。
还应当注意的是，在此实施例中，如果确定模块601设置为自动或半自动模式，则预处理区块701、计算区块702以及评价区块703可以导入并利用存储于存储区块1101中的优选参数或信息。
如果新对象在MRI系统中成像，则可以根据图8-10的流程图进行偏转角计算。在图8-10中的偏转角计算期间，生成适合结果的初始条件或信息可以存储于存储区块1101中。例如，初始条件或信息可以包括优选初始偏转角、优选参考信号调度、优选算法、优选标准、优选ETL、优选偏转角调度、用于计算偏转角调度的优选函数等等，或其任意组合。此类优选初始信息可以存储于存储区块1101中。当相同或类似对象待成像时，计算模块601可以任选地参考优选参数或信息。
应该注意的是，这些实施例只是示例性的且不用于限制，进一步实施例还包括在查阅本披露之后将对本领域技术人员变得显而易见的一些变体。例如，可以更改或改变计算模块601的组件和/或功能。在一些实施例中，存储区块1101可以放置于计算模块601外部，或集成入存储模块603。然而，这些变体或修改不会脱离本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图12为示出了用于偏转角确定的过程的流程图。在步骤1201，可以设置或处理用于计算偏转角调度的参数。在设置或处理参数之前，MRI系统可以评价是否已在所述系统中对相同或类似对象执行过成像或关于相同或类似对象的记录是否可用。当系统确定已对相同或类似对象执行过成像时，可以选择关于先前成像或记录的预定模式。在本披露的一些实施例中，参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(例如，自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的一个期相)的函数等等，或其任意组合。
在一些实施例中，回波链可以分成一个或多个期相。参见，例如，关于图8的相关描述。在本披露的一些实施例中，回波链的各期相可以具有其自己的条件，包括：初始参数(例如，起始偏转角、结束偏转角等)，函数(例如，用于计算期相的偏转角的函数等)，算法(例如，用于偏转角优化的算法)，参考信号调度(例如，连续信号演化、各组不连续参考信号、一个期相中的目标(均方根(RMS)、平均值等等，或其任意组合)，信号演化选择标准；等等，或其任意组合。在一些实施例中，各回波链可以具有两个或两个以上期相。不同期相的条件可以相同或不同。在一些实施例中，不同期相的偏转角对合成MR信号的影响可以相同或不同。例如，根据属于特定期相的偏转角的重聚焦RF脉冲获得对应于一个回波的一个MR信号，并且特定期相的偏转角可能比另一个期相的偏转角对合成MR信号的影响更大。不同期相的偏转角可以被顺序地、随机地、同时地处理。在一些实施例中，具有更高影响的期相可以看作优先期相。非优先期相可能具有更少或无限制，并且可以按需要调整以确保优先期相达到其或其相应条件。
应该注意的是，上述实施例出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。根据本披露的精神，实施例可以是可变的、可改变的或可调整的。例如，不同期相中的偏转角确定可以根据相同函数或不同函数，所述函数选自例如：布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。再例如，可以给予期相和/或期相的条件或参数不同权重。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
可以在步骤1202中确定重调焦RF信号的一个或多个偏转角。在本披露的一些实施例中，可以基于，例如，根据本披露中别处所描述的优选函数的函数来确定偏转角。参见，例如，关于图10的相关描述。可以确定初始条件，包括，例如，一个期相中的起始偏转角、结束偏转角以及一组偏转角。MRI系统可以评价是否获得了一组所需偏转角。评价可以基于信号演化与有利参考信号调度之间的比较，而信号演化可以基于步骤1203中确定的偏转角确定。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个或多个合成信号是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据合成演化的一个区段(例如，期相或一部分)是否符合要求、标准、阈值或规范。在一些实施例中，评价可以根据几个合成信号演化的比较。在一些实施例中，评价可以根据合成信号演化与参考信号调度之间的比较(例如，优选公式)。参见本披露别处关于评价的相关描述。在步骤1204，用于确定图12中一组优化的偏转角的参数或信息可以被保存以更新存储区块1101。需要存储的参数或信息可以包括程序、软件、算法、数据、本文、数字、图像、语音等等，或其任意组合。
应该注意的是，提供以上描述的流程图仅出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的引导下做出一定量的变体和修改。例如，计算模块601可以选自关于图8-10描述的自动模式、半自动模式或手动模式。
根据本披露的一些实施例，图13为示出了用于确定偏转角调度的示例性过程的流程图。在步骤1301，可以自动或半自动地执行初始化。在本披露的一些实施例中，初始化可以包括设置初始条件，包括，例如，一个或多个参数。参数可以包括图像对比度和/或比、感兴趣对象、层厚、成像类型(例如，T1加权成像、T2加权成像、质子密度加权成像等)、T1、T2、自旋回波类型(自旋回波、快速自旋回波(FSE)、快速恢复序列FSE、单次激发序列FSE、梯度回波、稳态旋进快速成像等等)、一个偏转角值、采集时间(TA)、回波时间(TE)、重复时间(TR)、回波链长度(ETL)、期相数量、激励次数(NEX)、反转时间、带宽(例如，RF接收器带宽、RF传输器带宽等)、用于描述偏转角调度或其部分(例如，整个偏转角调度的一个期相)的函数、参考信号调度等等，或其任意组合。函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
根据存储于例如存储区块1101中的优选参数，MRI系统可以在步骤1302中执行参数选择。步骤1302中的参数可以不同于步骤1301中描述的参数。在本披露的一些实施例中，参数可以包括但不限于期相数量、起始偏转角、结束偏转角、偏转角确定函数、宗量、参考信号调度等等，或其任意组合。期相的数量可以用于指示一个回波链是如何划分的。在一些实施例中，对于两个相邻期相(一个在另一前)，前一期相的结束偏转角可以用作所述前一期相之后的期相的起始偏转角。用于偏转角确定的函数可以包括布洛赫函数、拓展相位图(EPG)算法、多项式函数、线性函数、三角函数、反三角函数、指数函数、幂函数、对数函数等等，或其任意组合。
在步骤1303，可以执行偏转角的计算。在步骤1303中，可以生成一组偏转角。在步骤1304，基于，例如，EPG算法和/或布洛赫函数，可以根据步骤1303中确定的偏转角来计算信号演化。在步骤1305，如本披露中别处所描述，根据与所确定的偏转角调度相对应的合成信号演化，可以进行偏转角调度的评价。如果步骤1305中符合标准，则可以结束偏转角计算。否则，可以通过重复步骤1302-1304来计算新一组偏转角。迭代次数可以固定的或可变的。在一些情形下，迭代次数可以是自适应的。可以通过调整参数计算新一组偏转角，所述参数包括，例如，公式1和公式2中所描述的各期相的起始偏转角α0、结束偏转角αN-1和特征参数P。MRI系统可以调整三个参数中的任一个，或三个参数中的任两个或所有三个参数以计算新一组偏转角。可以在步骤1502中调整参数。仅作为示例，包括，例如，起始偏转角、结束偏转角、特征参数P在内的参数可以使用算法来调整。示例性算法可以包括递归、二分法、穷尽搜索(或盲目搜索)、贪婪算法、分治法、动态编程算法、迭代算法、分支定界算法、回溯算法等等，或其任意组合。
应该注意的是，提供以上描述的流程图仅出于说明的目的，并不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的引导下做出一定量的变体和修改。
根据本披露的一些实施例，图14示出了用于MR成像过程。可以根据所需图像质量确定偏转角调度。步骤1301-1305与如上文关于图13所述的相同。
符合标准的一组优化或适合的偏转角可以用于生成重聚焦RF脉冲和MR图像。在步骤1401，可以评价图像质量。图像质量可以包括图像对比度、图像分辨率、均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、伪影等等，或其组合。如果一组优化的偏转角产生的图像符合质量要求、规则、标准、阈值或规范，则相应一组优化的偏转角和用于确定偏转角的参数或信息可以在步骤1402保存于，例如，存储区块1101中。如果图像不符合质量要求、规则、标准、阈值或规范，则可以调整用于确定偏转角的参数或信息以确定新一组优化的偏转角，直到获得适合质量的MR图像。
根据本披露的一些实施例，图15A-15C示出了三个示例性回波链。图15A中示出的回波链总共具有一个期相。在一些实施例中，偏转角调度可以使用公式1或公式2描述。仅作为示例，关于公式1和公式2，特征参数P的初始值可以设置为N，即回波链长度(ETL)。起始偏转角和结束偏转角的初始条件可以是随机分配的，或分别分配所需值(例如，所需最大和最小偏转角)。一旦指定特征参数P、起始偏转角和结束偏转角，可以执行其余偏转角的计算直到得到优化的一组偏转角。优化的一组偏转角可以根据本披露别处描述的过程来确定。参见，例如，图8-10和图12-14及其描述。图15A中示出的示例性回波链可以用于生成T1加权MR图像。
参考图15B，回波链被分成2个期相。在一些实施例中，偏转角调度的各期相可以使用公式1和公式2描述。仅作为示例，关于公式1和公式2，期相1的特征参数P的初始值可以设置为N/3，而期相2的特征参数P的初始值可以设置为N。期相1中回波数量可以设置为N/2，而期相2中回波数量同样可以设置为N/2。各期相的起始偏转角和结束偏转角可以是随机分配的，或分别分配所需值(例如，所需最大和最小偏转角)。一组优化的偏转角可以根据本披露别处描述的过程来确定。参见，例如，图8-10和图12-14及其描述。图15B中示出的示例性回波链可以用于生成质子密度加权MR图像。
参考图15C，整个回波链被分成三个期相。在一些实施例中，偏转角调度的各期相可以使用公式1和公式2描述。仅作为示例，关于公式1和公式2，期相1的特征参数P的初始值可以设置为N/3，并且期相2的特征参数P的初始值以及期相3的特征参数P的初始值可以设置为N。期相1中回波数量可以设置为N/10，期相2中回波数量可以设置为N/2.5，期相3中回波数量可以设置为N/2。用于各期相的起始偏转角和结束偏转角的初始条件可以是随机分配的，或分别分配所需值(例如，所需最大和最小偏转角)。优化的一组偏转角可以基于根据本披露别处描述的过程来确定。参见，例如，图8-10和图12-14及其描述。图15C中示出的示例性回波链可以用于生成T2加权MR图像。
仅作为示例，关于特定组织(例如，1.5T磁场中的灰质)的弛豫时间(T1＝960ms，T2＝100ms)，整个回波链可以分成三个期相。参考信号调度可以包括以下特征中的至少一个：(a)在期相2中，信号处于拟稳态并且具有可能的最大强度；(b)基于(a)，在期相3中，信号在信号结束时达到最大强度；(c)对期相1无要求。期相1的特征参数P的初始值可以设置为ETL/10，期相2的特征参数P的初始值以及期相3的特征参数P的初始值可以设置为ETL。为了确定优化的一组偏转角，用于4个偏转角的初始条件可以随机设置或设置为所需值。仅作为示例，期相1的结束偏转角和期相2的起始偏转角可以相同；期相2的结束偏转角和期相3的起始偏转角可以相同。优化的一组偏转角可以基于根据本披露别处描述的过程来确定。参见，例如，图8-10和图12-14及其描述。
根据本披露的一些实施例，图16A和16B示出了偏转角调度和信号演化。图16A示出了偏转角调度，而图16B示出了根据图16A中的偏转角调度获得的相应信号演化。根据图15C中示出的实施例计算偏转角，并且将ETL设置为16。如图16B所示，稳态(回波5与回波10之间)中信号强度可以达到0.65。
根据本披露的一些实施例，图17A和17B示出了偏转角调度和信号演化。图17A示出了偏转角调度，而同时图17B示出了根据偏转角调度计算的关于灰质、白质和CSF的三个示例性信号演化。图17A中示出的偏转角对应于图15C中示出的实施例，ETL设置为100。如图17B所示，稳态中灰质的信号强度可以达到0.22。
实例
提供以下实例出于说明目的，不用于限制本披露的范围。
根据本披露的一些实施例，图18A-18D示出了使用偏转角调度(包括可变偏转角)获得的示例性MR图像。回波链的长度设置为220，回波链分成三个期相。期相1、期相2、期相3中回波数量分别为28、88和104。期相1、期相2和期相3的特征参数P的初始值分别为22、220和220。对期相1和期相3的信号无限制。对期相2中信号的限制为：期相2的信号稳定变化且其强度尽可能大。根据上述限制，一组优化的偏转角被确定且用于构建图18A-18D所示的几组3D脑部图像。分辨率为0.9mm×0.9mm×0.9mm。3D脑部图像还可以重建于任何平面或方向上，使得可以精确定位微小病变。图18A为具有最大强度投影(MIP)的3D脑部图像的示例性重建。图18B-18D分别为3D脑部图像的示例性重建的冠状面、矢状面以及横截面视图。图示中可以看到大脑的各种细节。
应该注意的是，提供关于三个实施例的上述描述用于理解本披露的目的，不用于限制本披露的范围。对于本领域的技术人员来说，可以在本披露的指示下做出多种变体和修改。然而，这些变体和修改不会脱离本披露的范围。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员能够在阅读此详细披露之后理解，前述详细披露只用于通过实例说明，而非限制性的。虽然本文中并没有明确说明，本领域技术人员可能会进行各种修正、改进和修改。这些修正、改进和修改有本披露提议，并且仍属于本披露的示例性实施例的精神和范围。
而且，使用某些术语描述本披露的实施例。例如，术语“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指关于所述实施例描述的特定特征、结构或特征包括于本披露的至少一个实施例中。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同部分两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本披露的一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本披露的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。相应地，本披露的各方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由可以所有一般在本文中称为“区块”、“模块”、“引擎”、“组件”或“系统”的硬件和软件组合执行。此外，本披露的各方面可能呈于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序代码。
计算机可读信号介质可以包括一个内含有计算机程序代码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播信号可以呈多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或其任何合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。包含于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、石英光纤电缆、RF等等、或任何上述介质的适合组合。
本披露各方面操作所需的计算机程序代码可以用一种或多种程序的任意组合语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如“C”语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。所述程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过使用互联网服务供应商的互联网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定所主张过程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种实例讨论了一些目前认为有用的本披露实施例，但应当理解的是，此类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合所披露实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然上文描述的多种组件的实施可以包含在硬件装置中，但也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动装置上安装所描述的系统。
类似地，应当注意的是，为了简化本披露以帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本披露实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，这种披露方法并不意味着所主张对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

Claims (25)

1.一种核磁共振成像(MRI)系统包括：MRI扫描仪，控制单元，以及处理单元，
所述处理单元执行的操作包括：
a)选择与回波链第一期相相关的初始条件，所述初始条件包括第一偏转角，第二偏转角，和第一特征参数的初始值；
b)提供与所述回波链的第一期相相对应的第一函数，所述第一函数与所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个相关；
c)根据所述第一函数，确定与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角；
d)根据第一标准，评价所述第一期相的一个或多个偏转角；
e)如果没有符合所述第一标准，
通过调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个，校正所述第一函数，以及重复步骤(c)和(d)；
其中，所述第一函数提供与MRI的所述回波链的所述第一期相相对应的偏转角调度；以及
所述控制单元根据所述偏转角调度控制所述MRI扫描仪。
2.权利要求1所述的MRI系统，所述第一函数包括自旋回波数的函数。
3.权利要求2所述的MRI系统，所述第一函数包括布洛赫函数，拓展相位图(EPG)算法，多项式函数，线性函数，三角函数，反三角函数，指数函数，冥函数，或对数函数。
4.权利要求1所述的MRI系统，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括：
根据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及
根据所述第一标准，评价所述第一信号演化。
5.权利要求4所述的MRI系统，
所述第一标准包括第一阈值，以及
所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括，确定在第一信号演化中的最大信号是否等于或大于所述第一阈值。
6.权利要求5所述的MRI系统，所述确定所述信号演化包括，使用布洛赫函数或EPG算法。
7.权利要求1所述的MRI系统，所述处理单元进一步执行：
(f)提供与所述第一期相相对应的参考信号调度，所述参考信号调度包括与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个参考信号。
8.权利要求7所述的MRI系统，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括：
根据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及
比较所述第一信号演化和所述参考信号调度。
9.权利要求7所述的MRI系统，所述参考信号调度与组织的T1或T2有关，使用与核磁共振成像的所述回波链的所述第一期相相对应的所述偏转角调度对所述组织进行成像。
10.权利要求1所述的MRI系统，所述核磁共振成像包括T1加权成像，T2加权成像，或质子密度加权成像。
11.权利要求1所述的MRI系统，所述调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个包括，使用递归，二分法，穷尽搜索，贪婪算法，分治法，动态编程算法，迭代算法，分支定界算法，回溯算法。
12.权利要求1或7所述的MRI系统，所述处理单元进一步执行：
g)选择与回波链第二期相相关的初始条件，所述初始条件包括第三偏转角，第四偏转角，和第二特征参数的初始值；
h)提供与所述第二期相相对应的第二函数，所述第二函数与所述第三偏转角，所述第四偏转角，或所述第二特征参数中的至少一个相关；
i)根据所述第二函数，确定与所述第二期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角；
j)根据第二标准，评价所述第二期相的一个或多个偏转角；
k)如果没有符合所述第二标准，
通过调整所述第三偏转角，所述第四偏转角，或所述第二特征参数中的至少一个，校正所述第二函数，以及
重复步骤(i)和(j)；
其中，所述第二函数提供与核磁共振成像的所述回波链的所述第二期相相对应的偏转角调度。
13.权利要求12所述的MRI系统，所述第三偏转角与所述第二偏转角的初始值或所述调整后的第二偏转角相同。
14.权利要求1所述的MRI系统，所述与第一期相相关的初始条件包括回波链持续时间，回波链长度，期相数，第一期相中的回波数中至少一个。
15.一种方法，包括：
a)选择与回波链第一期相相关的初始条件，所述初始条件包括第一偏转角，第二偏转角，和第一特征参数的初始值；
b)提供与所述回波链的第一期相相对应的第一函数，所述第一函数与所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个相关；
c)根据所述第一函数，确定与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角；
d)根据第一标准，评价所述第一期相的一个或多个偏转角；
e)如果没有符合所述第一标准，
通过调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个，校正所述第一函数，以及
重复步骤(c)和(d)；
其中，所述第一函数提供与MRI的所述回波链的所述第一期相相对应的偏转角调度
16.权利要求15所述方法，所述第一函数包括布洛赫函数，拓展期相图(EPG)算法，多项式函数，线性函数，三角函数，反三角函数，指数函数，冥函数，或对数函数。
17.权利要求1所述的方法，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括：根据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及
根据所述第一标准，评价所述第一信号演化。
18.权利要求17所述的方法，所述确定所述第一信号演化包括，使用布洛赫函数或EPG算法。
19.权利要求17所述的方法，
所述第一标准包括第一阈值，以及
所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括，确定在第一信号演化中的最大信号是否等于或大于所述第一阈值。
20.权利要求15所述的方法，进一步包括：
(f)提供与所述第一期相相对应的参考信号调度，所述参考信号调度包括与所述第一期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个参考信号。
21.权利要求20所述的方法，所述评价所述第一期相的一个或多个偏转角包括：根据所述第一期相的一个或多个偏转角，计算第一信号演化；以及
比较所述第一信号演化和所述参考信号调度。
22.权利要求15所述的方法，所述核磁共振成像包括T1加权成像，T2加权成像，或质子密度加权成像。
23.权利要求15所述的方法，所述调整所述第一偏转角，所述第二偏转角，或所述第一特征参数中的至少一个包括，使用递归，二分法，穷尽搜索，贪婪算法，分治法，动态编程算法，迭代算法，分支定界算法，回溯算法。
24.权利要求15或20所述的方法，进一步包括：
g)选择与回波链第二期相相关的初始条件，所述初始条件包括第三偏转角，第四偏转角，和第二特征参数的初始值；
h)提供与所述第二期相相对应的第二函数，所述第二函数与所述第三偏转角，所述第四偏转角，或所述第二特征参数中的至少一个相关；
i)根据所述第二函数，确定与所述第二期相的一个或多个自旋回波相对应的一个或多个偏转角；
j)根据第二标准，评价所述第二期相的一个或多个偏转角；
k)如果没有符合所述第二标准，
通过调整所述第三偏转角，所述第四偏转角，或所述第二特征参数中的至少一个，校正所述第二函数，以及
重复步骤(i)和(j)；
其中，所述第二函数提供与核磁共振成像的所述回波链的所述第二期相相对应的偏转角调度。
25.权利要求15所述的方法，所述与第一期相相关的初始条件包括回波链持续时间，回波链长度，期相数，第一期相中的回波数中至少一个。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2933650A1 (en) * 2014-04-17 2015-10-21 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Use of an optimal control algorithm for the design of MRI refocusing pulses with phase-free rotation axis
WO2017031638A1 (en) * 2015-08-21 2017-03-02 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for flip angle determination in magnetic resonance imaging
CA3062191A1 (en) * 2017-06-07 2018-12-13 Trustees Of Boston University Apparatus for improving magnetic resonance imaging
US10956827B2 (en) * 2017-06-14 2021-03-23 Washington University Methods of constructing and designing RF pulses and exciting or inverting two-level systems
CN107638179B (zh) * 2017-08-28 2020-09-04 上海联影医疗科技有限公司 磁共振翻转角的计算方法、系统和计算机可读存储介质
EP3701278A4 (en) * 2017-10-24 2021-08-18 University of Cincinnati MAGNETIC RESONANCE IMAGING METHOD AND SYSTEM WITH OPTIMAL VARIABLES FLIP ANGLES
EP3745153A1 (en) * 2019-05-28 2020-12-02 Koninklijke Philips N.V. A method for motion artifact detection
US11219384B2 (en) 2019-10-08 2022-01-11 Trustees Of Boston University Nonlinear and smart metamaterials useful to change resonance frequencies
EP3805775B1 (en) * 2019-10-09 2022-09-14 Siemens Healthcare GmbH Selection of rotation angle for reduced field of view imaging
EP3879293A1 (en) * 2020-03-11 2021-09-15 Siemens Healthcare GmbH Interleaved execution of mri measurement sequences
US20230139038A1 (en) * 2020-03-18 2023-05-04 Northshore University Healthsystem System and method for t1 relaxation enhanced steady-state mri

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1022576A1 (en) * 1999-01-22 2000-07-26 General Electric Company Method for optimizing fat suppression using the chemical shift selective MR imaging technique
EP1136836A2 (en) * 2000-03-21 2001-09-26 Dmitriy A. Yablonskiy T2 contrast in magnetic resonance imaging with gradient echoes
CN103126677A (zh) * 2011-11-30 2013-06-05 Ge医疗系统环球技术有限公司 磁共振设备
CN103561645A (zh) * 2011-06-09 2014-02-05 株式会社日立医疗器械 磁共振成像装置以及翻转角决定方法
JP2015008903A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 磁気共鳴装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5245282A (en) 1991-06-28 1993-09-14 University Of Virginia Alumni Patents Foundation Three-dimensional magnetic resonance imaging
USRE44644E1 (en) 2000-12-21 2013-12-17 University Of Virginia Patent Foundation Method and apparatus for spin-echo-train MR imaging using prescribed signal evolutions
US8406849B2 (en) 2006-03-31 2013-03-26 University Of Utah Research Foundation Systems and methods for magnetic resonance imaging
US7705596B2 (en) * 2007-05-18 2010-04-27 The Trustees Of The University Of Pennsylvania System and method for minimizing MRI-imaging artifacts
US8228060B2 (en) 2007-06-25 2012-07-24 General Electric Company Method and apparatus for generating a flip angle schedule for a spin echo train pulse sequence
DE102007036564B4 (de) 2007-08-03 2009-07-09 Siemens Ag Verfahren zur gewebespezifischen Optimierung von Bildgebungsparametern
US7705597B2 (en) 2008-08-20 2010-04-27 Siemens Aktiengesellschaft Magnetic resonance method and apparatus for generating different weighted images from the same magnetic resonance echo signal evolution
JP5960134B2 (ja) * 2011-06-09 2016-08-02 株式会社日立製作所 磁気共鳴イメージング装置及びフリップ角決定方法
US9097781B2 (en) 2012-04-12 2015-08-04 Mark Griswold Nuclear magnetic resonance (NMR) fingerprinting with parallel transmission
US9360545B2 (en) 2012-06-26 2016-06-07 Siemens Aktiengesellschaft Magnetic resonance system and operating method for flow artifact reduction in slab selective space imaging
US10353035B2 (en) 2015-07-23 2019-07-16 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for magnetic resonance imaging reconstruction using novel k-space sampling sequences
WO2017031638A1 (en) 2015-08-21 2017-03-02 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for flip angle determination in magnetic resonance imaging

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1022576A1 (en) * 1999-01-22 2000-07-26 General Electric Company Method for optimizing fat suppression using the chemical shift selective MR imaging technique
EP1136836A2 (en) * 2000-03-21 2001-09-26 Dmitriy A. Yablonskiy T2 contrast in magnetic resonance imaging with gradient echoes
CN103561645A (zh) * 2011-06-09 2014-02-05 株式会社日立医疗器械 磁共振成像装置以及翻转角决定方法
CN103126677A (zh) * 2011-11-30 2013-06-05 Ge医疗系统环球技术有限公司 磁共振设备
JP2015008903A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 磁気共鳴装置

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