CN108027412A - 场不变定量磁共振特征标志 - Google Patents

Abstract

公开一种确定生物样品的不变磁共振(MR)特征标志的系统。在操作期间，所述系统基于与多次扫描中的体素相关联的MR信号与模拟MR信号之间的差而确定生物样品中的所述体素的磁共振(MR)模型。在多次MR扫描期间并且基于扫描指令而通过所述系统中的MR扫描仪测量或捕获所述MR信号，并且使用所述MR模型和所述扫描指令来生成用于所述生物样品的所述模拟MR信号。此外，所述系统基于所述差而以迭代方式修改所述MR扫描中的所述扫描指令(包含磁场强度和/或脉冲序列)，直到实现收敛准则为止。接着，所述系统将所述生物样品的标识符和所述生物样品的与所述MR模型相关联的磁场强度不变MR特征标志存储在存储器中。

Description

场不变定量磁共振特征标志

技术领域

所描述实施例大体上涉及磁共振(MR)，更具体来说涉及基于例如磁共振成像(MRI)、磁共振波谱成像(MRSI)和/或磁共振指纹识别(MRF)等一种或多种医学共振技术而表征组织。

背景技术

磁共振或MR(其通常被称作‘核磁共振’或NMR)是磁场中的原子核吸收并重新发射电磁辐射的物理现象。举例来说，可在所施加的外部磁场中部分地定位(align)(或极化)核自旋。这些核自旋可在一种类型的原子核的旋磁比与外部磁场的量值或强度的乘积给定的角频率(有时被称作‘拉莫尔(Larmor)频率’)下围绕外部磁场的方向进动或旋转。通过将扰动施加到极化的核自旋，可暂时改变核自旋的极化，所述扰动例如脉冲宽度对应于角频率并且与外部磁场的方向成直角或垂直于所述方向的一个或多个射频(RF)脉冲(并且，更一般来说，电磁脉冲)等。核自旋所引起的动态响应(例如随时间变化的总磁化强度)可提供关于样品的物理和材料属性的大量信息。

在医学上，已经广泛地使用MR以非侵入方式确定不同类型的组织的解剖结构和/或化学组成物。举例来说，在磁共振成像(MRI)中，使用核自旋(例如质子或同位素¹H)的进动的角频率与外部磁场的量值的相关性来确定解剖结构的图像。确切地说，通过将非均匀或空间变化的磁场施加到患者，通常使用¹H自旋的进动所引起的角频率变化在空间上定位¹H自旋对体素的测得的动态响应，所述体素可用以生成患者的内部解剖结构的图像。替代地，在磁共振波谱成像(MRSI)中，通常使用除¹H之外的其它原子核的测得的动态响应来生成患者的不同类型的组织和内部解剖结构的化学组成物或形态的图像。

通常，使用例如MRI或MRSI等现有MR技术来测量有限的一组物理或材料属性。此外，这些MR技术通常提供对这些属性的定性或‘加权’测量。确切地说，MR信号强度本身很少是定量的。相反，MR信号的分析通常涉及波谱峰值、空间位置或不同时间点的相对比较。

近来，研究人员已经使用MR来同步地测量多个参数并提供对样品属性的定量测量。确切地说，在磁共振指纹识别(MRF)中，通常使用伪随机脉冲序列来获取来自不同材料或组织的信号以确定唯一信号或‘指纹’(例如与时间相关的磁化强度或MR轨迹)，而非使用重复、连续的数据获取来表征感兴趣的单独参数，所述信号或‘指纹’是所研究的多个材料属性的函数。原则上，可使用图案辨识技术将定量多参数指纹匹配成预定义状态(例如存在特定疾病)，并且可改进测量准确度。

因为MR技术的空间分辨率通常取决于磁场梯度的量值，所以正在努力例如使用超导体来增大磁场强度。然而，使用较大磁场强度通常增大了MR扫描仪的大小和成本。

另外，由于扫描仪之间的测量变化，甚至以及由同一扫描仪执行的重复测量之间的测量变化，执行可靠或可再现定量MR测量已被证明是困难的。因此，尽管在医学上广泛使用MR，但此强大测量技术的真正潜能仍未实现，这可能令医疗保健提供者感到沮丧，并且可能不利地影响患者结果。

发明内容

一些实施例涉及一种确定不变MR特征标志的系统。此系统基于与体素相关联的MR信号与模拟MR信号的差而确定生物样品中三维(3D)位置处的体素的磁共振(MR)模型。确切地说，在由MR扫描仪执行的生物样品中的一种或多种类型的原子核的多次MR扫描期间(例如在执行生物样品的磁共振指纹识别或MRF时)基于扫描指令而捕获MR信号，并且使用MR模型和扫描指令来生成用于生物样品的模拟MR信号。应注意，扫描指令的例子至少包含或指定被施加到生物样品的磁场强度和脉冲序列，并且系统基于差而以迭代方式修改MR扫描中的扫描指令(包含磁场强度和/或脉冲序列)，直到实现收敛准则为止。接着，系统将生物样品的标识符和与MR模型相关联并且描述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的不变MR特征标志存储在存储器中。

应注意，标识符可唯一地识别生物样品。此外，系统可生成标识符。替代地，系统可接收标识符。举例来说，系统可包含样品信息读取器，所述样品信息读取器提供或测量指定标识符的信息。

此外，系统可包含测量装置，所述测量装置测量生物样品的物理属性。确切地说，测量装置可提供指定测得的物理属性的物理属性信息。系统可将物理属性信息以及标识符和不变MR特征标志存储在存储器中。举例来说，物理属性可包含：生物样品的重量；生物样品的一个或多个尺寸；生物样品的阻抗；和/或生物样品的图像。应注意，测量装置可包含：成像传感器；比例尺；阻抗分析器；激光成像系统；和/或显微镜。

另外，MR扫描仪可包含孔直径介于1与10cm之间的孔型MR扫描仪。孔型MR扫描仪可封闭在由表面限定的腔室中，在系统的操作期间，所述腔室填充有惰性气体或具有小于大气压的压力。替代地，生物样品可封闭在器皿中，所述器皿填充有惰性气体或具有小于大气压的压力。

在一些实施例中，在将所确定的不变MR特征标志存储在存储器中之前，系统对所述不变MR特征标志进行加密。

此外，生物样品可以是福尔马林固定-石蜡包埋的，并且系统可基于MR模型而将不变MR特征标志变换成体内样品的所估计不变MR特征标志。替代地，生物样品可包含体内样品。

此外，系统可：将所确定的不变MR特征标志与一个或多个预定不变MR特征标志进行比较(或可将根据或基于所确定的不变MR特征标志而计算的MR指纹与一个或多个预定MR指纹进行比较)；基于所述比较而确定生物样品的分类；以及将所确定的分类以及标识符和不变MR特征标志存储在存储器中。

另外，系统可：对生物样品执行额外MR测量；以及可将额外MR测量的结果以及标识符和不变MR特征标志存储在存储器中。举例来说，额外MR测量可包含：磁共振温度测量(MRT)、磁共振波谱(MRS)、磁共振成像(MRI)、磁场弛豫和/或磁共振弹性成像(MRE)。

另一实施例提供一种供与系统一起使用的计算机程序产品。此计算机程序产品包含用于由系统执行的前述操作中的至少一些的指令。

另一实施例提供一种使用MR扫描仪来确定生物样品的不变MR特征标志的方法。此方法包含由系统执行的前述操作中的至少一些。

另一实施例提供一种在MR扫描期间收集额外信息的第二系统(其可与系统不同或相同)，所述额外信息包含：来自生物样品的MR信号；所施加的非理想脉冲序列；以及测得的噪声。此信息可例如通过训练MR模型来促成MR扫描和生物样品的准确模拟。

另一实施例提供一种供与第二系统一起使用的计算机程序产品。此计算机程序产品包含用于由第二系统执行的前述操作中的至少一些的指令。

另一实施例提供一种使用第二系统来执行MR扫描的方法。此方法包含由第二系统执行的前述操作中的至少一些。

仅仅出于说明一些示范性实施例的目的而提供此发明内容，以便提供对本文中所描述的主题的一些方面的基本理解。因此，将了解，上文所描述的特征仅为实例，且不应解释为以任何方式缩小本文中所描述的主题的范围或精神。本文中所描述的主题的其它特征、方面和优点将从以下具体实施方式、附图说明和权利要求书变得显而易见。

附图说明

图1是说明根据本公开的实施例的具有确定生物样品的不变MR特征标志的磁共振(MR)扫描仪的系统的框图。

图2是根据本公开的实施例的图1的系统中的MR扫描仪的框图。

图3是说明根据本公开的实施例的MR模型的确定的图式。

图4是说明根据本公开的实施例的依据时间变化的一组MR信号的图式。

图5 4是说明根据本公开的实施例的模拟MR信号和图4中的依据时间变化的所述组MR信号的图式。

图6是说明根据本公开的实施例的用于图4中的所述组MR信号的所确定MR模型参数的图式。

图7是说明识别根据本公开的实施例的图4中的所述组MR信号中的不同类型的组织的图式。

图8是说明识别根据本公开的实施例的与组织类型相关联的MR信号的图式。

图9是说明根据本公开的实施例的指定对磁场强度的表面的响应的一组MR信号的图式。

图10是说明根据本公开的实施例的用于确定不变MR特征标志的方法的流程图。

图11是说明根据本公开的实施例的图1中的系统中的组件之间的通信的图式。

图12是说明根据本公开的实施例的图1的系统中的电子装置的框图。

图13是说明根据本公开的实施例的由图7的电子装置使用的数据结构的图式。

应注意，相同参考标号贯穿附图指代对应部分。此外，同一部分的多个例子由通过破折号与例子编号分开的共同前缀表示。

具体实施方式

公开一种确定生物样品的不变磁共振(MR)特征标志的系统。在操作期间，系统基于与多次扫描中的体素相关联的MR信号与模拟MR信号之间的差而确定生物样品中的体素的磁共振(MR)模型。在多次MR扫描期间(例如在执行磁共振指纹识别或MRF时)并且基于扫描指令而通过系统中的MR扫描仪测量或捕获MR信号，并且使用MR模型和扫描指令来生成用于生物样品的模拟MR信号。此外，系统基于差而以迭代方式修改MR扫描中的扫描指令(至少包含磁场强度、脉冲序列、MR技术、生物样品中的感兴趣区域、体素大小和/或原子核类型)，直到实现收敛准则为止。接着，系统将生物样品的标识符和与MR模型(例如MR模型中的参数)相关联并且描述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的不变MR特征标志存储在存储器中。

通过确定不变MR特征标志，此表征技术可以允许在同一MR扫描仪或不同MR扫描仪中对生物样品执行定量准确的MR扫描。此定量能力可改进MR扫描的准确度和/或减少其扫描时间。因此，表征技术可显著降低MR扫描的成本，并且可用MR扫描来减少患者的沮丧感(并且因此可增大患者的满意度)。

此外，不变MR特征标志可促成对生物样品的改变的纵向分析，和/或聚集对多个MR指纹(其在不同MR扫描器中获取到)的分析。因此，表征技术可改进对MR指纹的分析并改进患者结果。

另外，不变MR特征标志可用以定量地表征MR扫描仪(例如磁场变化或空间不均匀性、检测器噪声，等等)，并且可用以在特定MR扫描仪中进行MR扫描期间预测MR信号。这些能力可以允许使用具有较小和/或不太均匀的磁场的MR扫描仪，这可减小MR扫描仪的大小并降低其成本。

在以下论述中，表征技术可结合多种MR技术使用，所述MR技术包含：磁共振成像(MRI)、磁共振波谱(MRS)、磁共振波谱成像(MRSI)、MRF、磁共振弹性成像(MRE)、磁共振温度测量(MRT)、磁场弛豫和/或另一MR技术(例如功能性MRI、代谢成像、分子成像、血流成像，等等)。

确切地说，‘MRI’应理解为包含基于一种类型的核自旋(例如质子或同位素¹H)的动态响应而在例如非均匀或空间变化的外部磁场(例如具有明确定义的空间梯度的外部磁场)的磁场存在下生成样品中的内部结构的图像(例如2D切片)或映图(例如生物样品中的解剖结构，例如组织样品或患者)。此外，‘磁共振波谱’或‘MR波谱’应理解为包含基于多种类型的核自旋(不是¹H或除¹H之外)的动态响应而在例如均匀外部磁场的磁场存在下确定样品(例如生物样品)的化学组成物或形态。此外，‘MRSI’应理解为包含使用MR波谱而在例如非均匀或空间变化的外部磁场的磁场存在下生成样品中的内部结构和/或化学组成物或形态的图像或映图。

另外，‘MRF’应理解为包含通过使用伪随机脉冲序列从样品中的不同材料获取表示动态或时间相关的磁化强度或MR轨迹的信号来对样品的属性进行定量测量。一般来说，样品的所得唯一‘指纹’是所研究的多个材料属性的函数。举例来说，MRF可提供以下的高质量定量映图：自旋-晶格弛豫时间T₁(其在核自旋磁化向量的分量弛豫以与外部磁场的方向平行时为与信号强度损耗相关联的时间常数)、自旋-自旋弛豫时间T₂(其在核自旋磁化向量的分量垂直于外部磁场的方向弛豫期间为与信号展宽相关联的时间常数)、质子密度(并且更一般来说，一种或多种类型的原子核的密度)和弥散(例如弥散张量的分量)。

应注意，‘磁场弛豫’(例如添加了磁场扫掠的B₀弛豫)可涉及在不同磁场强度下获取MR图像。可在运行中或动态地执行这些测量(与在特定磁场强度下执行测量并且随后在读出期间循环回到标称磁场强度，即准静态磁场强度成对比)。举例来说，可使用未调谐的射频(RF)线圈或磁力计来执行测量，使得可在显著较少的时间内执行不同磁场强度下的测量。

此外，在以下论述中，‘MRE’应理解为包含：通过经由样品发送机械波(例如剪切波)而使用MRI测量样品的刚度；获取剪切波的传播图像，以及处理剪切波的图像以产生样品刚度的定量映射(有时被称作‘弹性图(elastogram)’)。此外，‘MRT’应理解为包含使用MRI来测量样品的温度改变的映图。

在以下论述中，应注意，生物样品可包含来自动物或人的组织样品(即，动物或人的一部分)。举例来说，可能先前已经从动物或人去除了组织样品。在一些实施例中，组织样品是病变样品，例如活组织检查样品。因此，组织样品可以是福尔马林固定-石蜡包埋的。然而，在其它实施例中，生物样品可在动物或人中(即，体内样品)，和/或表征技术涉及全身扫描。此外，表征技术还可应用于广泛多种不同材料的无生命(即，非生物)样品。此外，虽然表征技术可与广泛多种MR技术一起使用，但在以下论述中，MRF用作说明性实例。

现在描述系统的实施例。此系统可使用MRF(其有时被称作‘定量MRF’或QMR-X)的变化来确定组织样品的磁场不变的MR指纹(有时被称作‘磁场不变MR特征标志’或‘不变MR特征标志’。系统还可测量额外信息，例如与组织样品相关联的诊断信息或元数据，包含：重量、大小/尺寸、一个或多个光学图像、一个或多个红外图像、阻抗/水合测量、一种或多种额外MR技术、人口统计信息和/或家族病史。此外，系统可将数据结构中的组织样品的不变MR特征标志、额外信息和/或标识符(例如组织样品的唯一标识符，例如标签信息)编目录或编索引到来自多个组织样品的不变MR特征标志的大数据结构或知识库(有时被称作‘生物库(biovault)’)中以供后续使用。应注意，系统可筛选有症状和/或无症状的生物样品。(在一些实施例中，生物样品不仅仅是健康或不健康的。举例来说特定不变MR特征标志可在某些情况下，例如针对特定的人是健康的，但在另一情况下可能是不健康的。)因此，系统可用以表征健康组织，以及疾病或病变。

图1呈现说明系统100的实例的框图。此系统包含：MR扫描仪110和计算机系统114。如下文参看图12进一步描述，计算机系统114可包含：联网子系统(例如接口电路116)、处理子系统(例如处理器118)和存储子系统(例如存储器120)。在系统100的操作期间，技术员或MR操作者可使用样品信息读取器(SIR)122来扫描输入关于组织样品112的信息，以从与组织样品112相关联的标签提取信息(例如标识符，其可以是唯一标识符)。举例来说，样品信息读取器122可获取组织样品标签的图像，并且可使用光学字符辨识技术来提取信息。更一般来说，应注意，样品信息读取器122可包含：激光成像系统、光学成像系统(例如CCD或CMOS成像传感器，或光学相机)、红外成像系统、条码扫描仪、RFID读取器、QR码读取器、近场通信系统和/或无线通信系统。

替代地，技术员或MR操作者可经由与计算机系统114相关联的用户接口输入关于组织样品112的信息。应注意，所提取和/或所输入的信息可包含：组织样品112的唯一标识符，受试者(或患者)标识符、受试者年龄、受试者性别、组织样品112所取自的器官、组织类型、获取组织样品112/对其采样的日期、获取组织样品112的程序、获取组织样品112的医生或从业者、去除组织样品112的时间和位置、组织样品112的类型(例如福尔马林固定-石蜡包埋或FFPE，或非FFPE)、活组织检查或诊断(如果可用)，等等。

接着，技术员或MR操作者可将组织样品112放置在MR扫描仪110中，并且可例如通过按下物理按钮或激活与计算机系统114相关联的用户接口中的虚拟图标来发起对不变MR特征标志(其可涉及MRF、MRT、MRE、MRS、磁场弛豫，等等)的确定和/或其它测量。应注意，相同组织样品(并且更一般来说，相同材料)在同一MR扫描仪或不同MR扫描器中测得的不同数据集中可具有不同MR信号(例如不同信号强度和/或频率)。一般来说，此类测量间变化取决于许多因素，包含：MR扫描仪110的特定例子、MR扫描仪110的类型或型号、MR扫描仪110的设定、扫描指令(例如施加到组织样品112的磁场强度和脉冲序列、MR技术、组织样品112中的感兴趣区域、一种或多种体素大小和/或原子核类型)、MR扫描仪110中的检测器，等等。

在系统100中通过使用表征技术确定组织样品112的不变MR特征标志来解决这些挑战，所述不变MR特征标志独立于磁场强度(以及因此磁场不均匀性)的变化(或对所述变化的敏感度显著减小)。此不变MR特征标志可包含在组织样品112的MR指纹的信息中发现或对应于所述信息的信息(例如T₁、T₂、原子核密度、弥散、速度/流量、温度和磁化率的高质量定量映图)。此外，可针对测量间变化(包含在一个MR扫描仪与另一MR扫描仪之间出现的变化)校正不变MR特征标志。替代地，不变MR特征标志可包含校正测量间变化和/或允许针对特定测量条件生成MR指纹的版本的信息，例如：特定MR扫描仪、MR扫描仪的特定型号、扫描指令、特定检测器，等等。因此，不变MR特征标志可结合特定MR扫描仪的特性(例如此特定MR扫描仪的型号、扫描指令、检测器、特定MR扫描仪的噪声特性、特定MR扫描仪的磁场不均匀性)使用以生成MR指纹的版本，如同通过特定MR扫描仪测得的一样。应注意，特定MR扫描仪的噪声特性可取决于所使用的脉冲序列。

在一些实施例中，不变MR特征标志包含组织样品112中的体素的MR模型中的参数。因为MR模型中的每个体素可包含关于某些化学特征标志和原子核的体积密度的多维数据，所以系统100可基于对组织样品112所源于的身体区域或组织样品112的来源的感知而确定组织样品112的不变MR特征标志。此外，当从组织样品112收集MR信号时，系统100可使用关于组织样品112的此信息或知识来进一步优化扫描指令(并且更一般来说，在MRF期间的条件)。举例来说，可由计算机系统114使用关于组织样品112的所提取和/或所输入信息以及存储在存储器120中的基于唯一标识符而访问的额外信息(例如基于唯一标识符而链接或查询的医疗记录或病历)来确定扫描指令(例如不同脉冲序列和/或不同磁场强度，例如一系列磁场强度，包含0T、6.5mT、1.5T、3T、4.7T、9.4T和/或15T、MR技术、组织样品112中的感兴趣区域、体素大小和/或原子核类型)、待执行的其它测量，并且更一般来说，扫描或分析计划。一般来说，扫描指令可指定多于单个磁场强度值。举例来说，扫描指令可提供或指定描述磁场将如何随时间且在空间上改变的函数，或指定可用以确定组织样品112的不变MR特征标志的‘表面’的多个函数。如下文参看图2进一步描述，在一些实施例中，物理地和/或虚拟地操控磁场以实现指定表面。确切地说，磁场可依据时间变化而旋转，或在具有生成磁场的物理地分开的环形磁体的实施例中，可通过以下操作来改变磁场：改变环形磁体之间的物理距离，改变一个环形磁体相对于另一环形磁体的定向，沿着z轴移动环形磁体，等等。

此外，如下文进一步描述，应注意，其它测量可包含：阻抗测量、光学成像、组织样品112的尺寸的扫描、对组织样品112称重，和/或可包含在表征技术中的其它测试。举例来说，MR扫描仪110中被凝胶覆盖的台可用以测量组织样品112的阻抗和/或组织样品112的重量。在一些实施例中，其它测量以非破坏性方式(例如使用电磁或机械波)探测组织样品112。然而，在其它实施例中，使用破坏性测试或永久地修改组织样品112的测试。这可以允许综合疗法，或甚至在一些实施例中允许能够收集较多信息。因此，表征技术可包含非破坏性和/或破坏性测量技术，以及例如以下的疗法：质子束疗法、放射疗法、磁性引导的纳米颗粒，等等。

另外，可使用MR扫描仪110的预定表征来确定扫描指令。替代地，如果尚未表征MR扫描仪110，那么系统100可在确定不变MR特征标志之前表征并存储MR扫描仪110的特性，使得可在表征技术期间使用MR扫描仪110的特性，以便确定扫描指令。举例来说，在操作期间，计算机系统114可基于对体模的扫描而表征MR扫描仪110。

应注意，MR扫描仪110的预定表征可包含对MR扫描仪110的磁场的不均匀性的映射或确定(因为不均匀性可取决于磁场强度，所以可在不同磁场强度下执行测量)。预定表征还可包含环境、地理和/或其它参数。举例来说，由系统100中的脉冲发生器生成的RF脉冲可在一个MR扫描仪与另一MR扫描仪之间变化，且可依据时间变化而变化，这是因为组件的性能可取决于例如以下的参数：负载、温度、MR线圈配置、放大器、湿度、磁暴和/或地理位置。因此，除MR信号之外，还可例如使用RF脉冲发生器与MR扫描仪110中的RF(传输)线圈之间的信号分配器来测量RF脉冲。在一些实施例中，使用测试线圈来测量由RF线圈产生的磁场。应注意，因为特定脉冲序列可对应于特定体素大小，所以在表征MR扫描仪110时和/或在确定扫描指令时可使用对应于不同体素大小的不同脉冲序列。

如下文参看图3进一步描述，可使用与MR扫描仪110相关联的测量和所记录信号来生成MR扫描仪110的MR模型，所述MR模型使用布洛赫(Bloch)方程、全刘维尔(Liouvillian)计算或另一模拟技术来准确地预测在一系列参数(T₁、T₂、质子密度、偏共振、环境、位置、温度、脉冲序列，等等)上具有已知属性的体模的MR信号演进或响应。以此方式，MR模型可表征MR扫描仪110。

可使用MR扫描仪110的预定表征将通用不变MR特征标志变换成与例如MR扫描仪110的特定MR扫描仪相关联的机器特定不变MR特征标志。机器特定不变MR特征标志可结合磁场和脉冲序列使用以在特定MR扫描仪中进行任意MR扫描期间预测MR信号。相似地，可使用不同MR扫描器的预定表征以从一个机器特定不变MR特征标志转换成另一机器特定不变MR特征标志。

在一些实施例中，MR扫描仪110的预定表征包含从MR扫描仪110中的电子件或与MR扫描仪110相关联的电子件测得的环境噪声。在后续MR扫描或模拟期间，数字滤波器可使用测得的噪声(或描述测得噪声的统计参数)来改进测得的MR信号和/或计算出的MR模型的质量。此外，各种测量可与外部参考时钟同步或同步成生物时间周期(例如呼吸周期、心跳周期、身体运动的基本周期，等等)，以实现后续同步平均或额外信号处理。

此外，在表征技术期间，计算机系统114可基于经由网络132接收的扫描指令的例子而使用MR扫描仪110重复地执行对组织样品112中的不同材料(例如不同类型的原子核)的MR扫描。应注意，可伪随机地获取不同材料的MR扫描。举例来说，可基于由计算机系统114中的电路或软件实施的随机或伪随机数发生器提供的随机或伪随机数而选择组织样品112中的特定材料的MR扫描。替代地，可针对扫描指令的每个例子系统地扫描组织样品112中的不同材料。

此外，可使用在特定MR扫描期间获取或捕获的MR信号来修改或适应组织样品112中的体素的MR模型。举例来说，如先前所提及且如下文参看图3进一步描述，计算机系统114可基于与一次或多次MR扫描中的体素相关联的MR信号与模拟MR信号(其可使用MR模型、扫描指令的例子和任选地MR扫描仪110的特性来生成)之间的差(或差向量)而确定MR模型(例如MR模型中的参数)。应注意，可基于先验的计算信息对差向量加权以减小误差，例如以获得最小差向量或横越一组加权模拟MR信号(其可被预先计算)测得的最小差向量。在一些实施例中，使用一个或多个MR信号和模拟MR信号(其各自与共同磁场强度相关联或被校正成共同磁场强度)的点积或内积、一个或多个MR信号与模拟MR信号之间的余弦相似度、波谱分析和/或另一比较技术来确定差向量。

接着，可基于其余差(或其余差向量)而修改扫描指令，即，可确定扫描指令(包含将施加到组织样品112的一个或多个磁场强度和一个或多个脉冲序列、MR技术、组织样品112中的感兴趣区域、体素大小和/或原子核类型)的新例子。可以迭代方式重复这些操作，直到实现收敛准则为止。举例来说，收敛准则可包含：MR信号与模拟MR信号之间的差小于预定义值(例如0.1、1、3、5或10％)，和/或扫描指令的改变小于预定义值。

现在进一步更详细地描述表征技术中的操作。图2呈现MR扫描仪110的实例的框图。此MR扫描仪可包含磁体210、磁屏蔽件212、样品座214、样品座咬合架(SHA)216、磁场梯度脉冲发生器(MGPG)218、磁场梯度放大器(MGA)220、磁场梯度线圈222、RF脉冲发生器(RFPG)226、RF源(RFS)224、RF放大器(RFA)228、RF线圈230、RF接收放大器(RFRA)232、RF检测器(RFD)234、数字转换器236(例如模数转换器)、环境调节器242和接口电路244。(应注意，图2中未展示到环境调节器242和接口电路244的机械连接和电连接。)这些组件中的至少一些可经由接口电路244、网络132(图1)和接口电路116(图1)联接到计算机系统114，计算机系统114可控制MR扫描仪110的操作。下文简要描述MR扫描仪110中的组件。

应注意，MR扫描仪110可以是闭孔或开孔系统。确切地说，磁体210(在图2中的横截面图中由磁体210-1和210-2的部分说明)可以是闭孔或开孔的。举例来说，磁体210的孔直径238可在1与10cm之间或在5与30cm之间。开孔系统可使用通过间隙分离的两个板生成磁场，且组织样品112可暴露于所述板之间的磁场(并且组织样品中的原子核可通过所述磁场极化)。替代地，闭孔系统可具有环形的磁体210，组织样品112可移动通过环面中心的孔(因此，使用强场或高场来极化组织样品112中的原子核)。此外，磁体210的定向可以是水平的(其有时被称作‘水平孔’)，使得组织样品112水平地移动通过磁场，但也可竖直地定向。一般来说，MR扫描仪110可在各种位置中，包含在不同角度、定向和视角下(例如通过调整样品座咬合架216)扫描组织样品112。(因此，当对个体或动物执行MR扫描时，MR扫描仪110可以允许在受试者站立、坐着或躺下时进行测量。)应注意，具有较小孔直径238的实施例可以允许MR扫描仪110为便携式的。

取决于MR技术，磁体210的磁场强度B₀可以是低场的(例如具有小于0.1T的峰值磁场强度，例如低至0.001T或甚至0T的磁场强度的电磁体)，强场的(例如具有大约0.5T的峰值磁场强度的铁磁体)或高场的(例如具有大于大约0.5T的峰值磁场强度的超导磁体)。一般来说，可使用广泛多种磁体和磁配置。在具有超导体的实施例中，可使用低温流体来冷却磁体210，所述低温流体例如液态氦或填充有液氮或被冷冻的周围杜瓦瓶中的液态氦。然而，在其它实施例中，磁体210在室温或接近室温下运行。此外，磁体210可以是模块化的，例如各自具有0.5T的峰值磁场强度且可被添加、去除或移动以产生不同磁场量值和配置的一组超导环。

磁体210可以产生可物理地和/或虚拟地(经由梯度场和/或脉冲序列)改变的磁场。此能力可以允许主要外部磁场缓慢旋转，使得可在低磁场强度下执行MRS。此额外自由度可提供更多方式以扰动组织样品112中的磁矩，从而获得可降低不变MR特征标志计算的复杂度的信息。应注意，移动或改变磁体210的定向可涉及：作为扫描计划的部分而将环形磁体对移动成较靠近或较远离z轴；使磁体210相对于正被编索引的空间体积而旋转；改变磁体210相对于正被编索引的体积的z轴的定向/定位，等等。此外，‘物理地’可意指磁体210的物理移动，而‘虚拟地’可指示使用梯度场和/或脉冲序列(例如所谓的‘自旋锁技术’)来实现相同结果，而不物理地改变磁体210的定向。一般来说，这些技术可独立于彼此使用，或所述技术中的两种或多于两种可彼此结合使用。

磁体210还可用于(有意地)动态地变化磁场不均匀性。举例来说，通过使匀场线圈物理地旋转和/或通过施加特定脉冲序列，可修改磁场不均匀性。此外，通过在不同空间点处引入特定种类的磁场不均匀性，MR扫描仪110可区分极为接近的某些种类的组织。

磁屏蔽件212可包含钢板或硅钢金属片。此磁屏蔽件可放置成完全围绕房间，从而完全覆盖墙壁、地板和天花板，以便使房间外部的磁场强度衰减到低于5高斯(或0.5mT)。此外，可使用特殊的门和门框密封件来进一步减少从房间‘漏’出的磁场。此外，磁体210可包含屏蔽件(例如电流与主要超导绕组的电流相反的第二组超导绕组)以便减少边缘磁场。举例来说，与磁体210距四米距离处的磁场强度可以是0.5mT。此配置可减少磁屏蔽件212的量，或可完全消除对磁屏蔽件212的需要。

在一些实施例中，磁屏蔽件212可提供腔室240(由磁屏蔽件212的表面限定)，并且可任选地密封此腔室，使得组织样品112在小于大气压下(即，真空腔室)或含有可被预极化以改进MR成像质量的惰性气体(例如氙气)。(更一般来说，可使用固体、液体或气体造影剂来改进MR成像质量。)确切地说，可使用环境调节器242来降低腔室240中的压力，所述环境调节器242例如受计算机系统114控制的气阀和真空泵。替代地，环境调节器242可包含选择性地允许(在计算机系统114控制下)惰性气体流入腔室240中的气阀和储气罐。然而，在其它实施例中，腔室240由样品座214的表面限定或由所述表面提供。

应注意，磁场梯度脉冲发生器218可提供梯度脉冲。这些梯度脉冲可由磁场梯度放大器220放大到适合于驱动磁场梯度线圈222的电平。应注意，可由计算机系统114经由接口电路116(图1)、网络132(图1)和接口电路244控制磁场梯度脉冲发生器218和磁场梯度放大器220。举例来说，计算机系统114可指定由磁场梯度脉冲发生器218提供的磁脉冲的类型和形状，且可指定磁场梯度放大器220的放大或增益。

此外，磁场梯度线圈222可沿着x轴、y轴和z轴(在右手笛卡尔坐标系中)产生梯度磁场的形状和振幅。磁场梯度线圈222通常在室温下运作，且可在磁场B₀中产生空间梯度。举例来说，在水平孔系统中，可使用反亥姆霍兹线圈来实现磁场B₀沿着z轴或z方向(即，平行于磁体210的孔的对称轴)的梯度，其中将每个线圈中的电流添加到磁场B₀或从磁场B₀减去以实现梯度。此外，可使用具有‘图8’形状的一对线圈(其沿着其相应的轴形成梯度)来生成或形成沿着x轴和y轴的梯度。

在一些实施例中，磁场梯度线圈222具有100mT/m的梯度，且具有150T/m/s的快速切换时间(或转换速率)，这可实现3D成像中0.7mm的切片厚度和0.1mm的体素分辨率。然而，通过使用高频率(例如高于大致100kHz的频率)，可使用高于当前美国转换速率限制200T/m/s的转换速率。如果磁体210产生较大磁场强度(例如7T)，那么可实现60μm的等距体素分辨率。

此外，RF脉冲发生器226可基于由RF源224输出的载波而生成RF脉冲(例如具有基于原子核的目标类型和磁场强度B₀的所要基频的正弦波或RF脉冲)，并且RF放大器228可将RF脉冲的功率增大到足够强以驱动RF线圈230(例如将功率从毫瓦增大到千瓦)。RF线圈230可产生基于脉冲序列而使组织样品112中的类型的原子核的净磁化强度旋转的磁场B₁。应注意，可由计算机系统114经由接口电路116(图1)、网络132(图1)和接口电路244控制RF脉冲发生器226、RF源224和RF放大器228。举例来说，计算机系统114可指定由RF脉冲发生器226输出的脉冲的类型或形状、由RF源224提供的载波频率或脉冲的频率和/或RF放大器228的放大或增益。

在一些实施例中，RF脉冲发生器226将载波或RF脉冲塑形成变迹正弦脉冲，所述变迹正弦脉冲可使会不利地影响测量和/或后续信号处理(例如傅里叶变换)的不连续部分平滑。变迹正弦脉冲可激励原子核的自旋状态，并且这些激发自旋状态可衰变并释放在获取期间捕获的RF能量的脉冲。一般来说，在表征技术期间可使用广泛多种脉冲序列。举例来说，脉冲序列可包含例如以下的MR技术或可与其相关联：涡轮场回波(TFE)、快速场回波(FFE)、易感性加权成像(SWE)、短时反转恢复(STIR)或短T₁反转恢复(用于脂肪组织的一种类型的抑制技术，其中反转时间TI等于T₁·ln(2)，使得脂肪的MR信号为零)，快速自旋回波(TSE)、快速低角度激发或FLASH(一种类型的自旋回波序列，其中较大顶端角度提供较多T₁加权的图像，且较小顶端角度提供较多T₂加权的图像)、体积内插脑部检查(VIBE)、磁脉冲快速梯度回波(MP RAGE)、流体衰减反转恢复(FLAIR)、例如敏感度编码(SENSE)的并行成像技术，或另一脉冲序列。应注意，SENSE可涉及：生成线圈敏感度映图，获取部分k空间MR数据，重建来自RF线圈230中的每一个的部分视野图像，以及使用矩阵反转来组合所述部分视野图像。此外，脉冲序列可包含第二代和第三代并行成像技术或可与其相关联，所述第二代和第三代并行成像技术例如GRAPPA、Auto-Smash或VD-SMASH，所述技术是使用k空间欠采样来加速MRI脉冲序列的成像技术，并且获取额外的线提供了一种形式的校准，这是因为可根据测量来确定横越RF线圈230的MR信号的系数。此外，脉冲序列可被设计或选择成独立于硬件或MR扫描仪。举例来说，脉冲序列可被设计或选择成消除噪声并放大感兴趣的特定参数(其有时被称作‘量子泵浦’)。(可在NMR或MRI中使用这些脉冲序列从而以与机器无关的方式量化某些参数)。如下文所描述，可使用量子泵浦来替代伪随机脉冲序列。

因此，一般来说，脉冲序列可包含：现有脉冲序列(当可获得MR扫描仪的属性的准确测量和模拟以使得可确定不变MR特征标志时)；伪随机脉冲序列(其还可涉及噪声的准确测量和模拟，但伪随机性质可有助于在每个空间点处产生较多的独特布洛赫轨道；和/或量子泵浦(其可至少部分地消除与MR扫描仪相关噪声，并且因此，可简化或降低用以确定不变MR特征标志的模拟的所需准确度)。

RF线圈230还可在xy平面中进动时检测横向磁化强度。一般来说，RF线圈230中的给定RF线圈可仅传输RF信号，仅接收RF信号，或可传输并接收RF信号。此外，RF线圈230可定向成使得磁场B₁垂直于磁场B₀。此外，可例如通过调整电容器或电感器，或改变其电容或电感(例如通过使用匹配和调谐电容器)将RF线圈230调谐成拉莫尔频率(例如在磁场B₀处被成像或测量的一种类型的原子核的共振频率)。应注意，RF线圈230可包含：Alderman-Grant线圈、鸟笼(其可用于体积测量)、蝶形线圈、圆拱谐振器、重力梯度仪、植入式线圈、由内向外/Schlumberger线圈、血管内线圈、梯形线圈、利兹(Litz)线圈、环隙(loop-gap)共振器线圈、铁氧体棒(loop-stick)线圈、曲折线线圈、小鼠线圈、多匝电磁铁线圈、相控阵线圈、相控阵体线圈、螺线管(ribbonator)线圈、鞍形线圈、涡流线圈、单匝电磁铁线圈(其可用于肢体测量)、螺旋形线圈、表面线圈(其可用于接纳主体或体积信号，这是因为其对于邻近于线圈的组织和样品具有良好信噪比)、超导线圈、传输线线圈、截去尖端的螺旋形线圈、3轴线圈，和/或宽带RF线圈(其可用以同步地激励多个波谱)。

在一些实施例中，RF线圈230中的一个或多个包含热成像传感器，所述热成像传感器可包含前视红外(FLIR)传感器。一个或多个热成像传感器可以是模块化地附接的(例如在同心壳中卡在一起，卡在添加物上，用互锁接口组装，等等)，且可经由无线或有线通信与彼此通信。此外，在一些实施例中，可由执行扫描计划的计算机系统114上的软件控制的表面线圈允许在分析组织样品112时实时地开启和关闭某些模态或MR技术。举例来说，此方法可以允许对异常或将从组织样品112或周围区域获取的热图像执行MRE。在这些实施例中，RF线圈230可建构成包含多个传感器和数据收集设备以促成专用异常检测。因此，可使用以下来优化RF线圈230以供并行收集数据：MRF、MRT、MRS、MRE、两个或多于两个原子核(例如¹H、²³Na、³¹P、¹³C、¹⁹F、³⁹K、⁴³Ca，等等)的多核成像、弥散张量成像、N沟道扫描、磁场弛豫，等等。

在一些实施例中，MR扫描仪110包含除RF线圈230之外或并非RF线圈230的非电感感测技术，例如磁力计、超导量子干涉装置，等等。应注意，非电感式传感器可实现由磁体210生成的磁场的扫掠，而不需要将RF线圈230调谐成对应于磁场强度的不同频率。

可由RF接收放大器232放大由RF线圈230接收的RF信号，并且可使用RF检测器234来检测所述RF信号。确切地说，RF检测器234可捕获RF信号或将RF信号解调到基带。举例来说，RF检测器234可测量呈最简单形式的MR信号，例如激发自旋状态的无电感衰变，但有可能接收许多较复杂的脉冲序列。计算机系统114可经由接口电路116(图1)、网络132(图1)和接口电路244控制RF检测器234。举例来说，计算机系统114可指定应捕获哪些MR(或RF)信号。

应注意，RF检测器234可以是线性模拟检测器、正交模拟检测器或外差接收器。线性模拟检测器可沿着坐标空间中的一个向量(例如沿着x轴或y轴的磁化强度)捕获MR信号，并且正交模拟检测器可沿着坐标空间中的两个向量(例如沿着x轴和y轴的磁化强度)同步地捕获MR信号。在一些实施例中，线性模拟检测器包含双平衡混频器，且正交模拟检测器包含一对双平衡混频器、一对滤波器、一对放大器和90o移相器。

此外，数字转换器236可使RF检测器234所接收的MR信号数字化。举例来说，数字转换器236可使用1MHz采样频率。虽然这样可以对MR信号进行过采样，但可以使用数字滤波(例如通过频域中的带通滤波器倍增来使用的滤波，或使用时域中的辛格函数的卷积)来捕获所要频率并去除较高频率信号。在过程中，待由计算机系统114处理和存储的数据量可减小到更易管理的程度。然而，一般来说，可使用比奈奎斯特频率大两倍的多种采样频率。举例来说，可存在每MR信号至多1000个样品，使得可实现至少500Hz的频率分辨率。计算机系统114可经由接口电路116(图1)、网络132(图1)和接口电路244控制数字转换器236。确切地说，计算机系统114可指定数字转换器236所使用的采样速率和/或滤波器设置。

在数字化之后，计算机系统114(图1)可执行多种数字信号处理(例如滤波、图像处理，等等)、噪声消除和变换技术(例如离散傅里叶变换、Z变换、离散余弦变换、数据压缩，等等)。一般来说，可在时域和/或频域中指定MR信号。因此，在一些实施例中，MR信号表示在k空间中。

在一个实施例中，在线圈组内或恰好在线圈组之外使来自RF线圈230的读数数字化，并将所述读数无线地传输到计算机系统114以避免杂乱的电缆缠结，并且不会在感兴趣频率中产生相当大的RF噪声。举例来说，可在低于或高于组织样品112中的目标原子核的拉莫尔频率的频率下将数据传输到计算机系统114，这可以允许对数据进行滤波以排除噪声伪影。此外，在一些实施例中，RF线圈230被调谐以接收一个或多个频率。举例来说，取决于所要的波谱，可使用宽带接收器线圈或可使用基于软件或硬件的调谐器来自动地调谐RF检测器234中的至少一个，以从所要原子核或分子接收一个或多个频率。(然而，如先前所提及，在其它实施例中使用未调谐的接收器，例如磁力计。)另外，在使用并行成像技术的实施例中，组织样品112上的表面线圈的不同部分与同时或同步地捕获不同波谱并行地运行。

应注意，当组织样品112移动通过磁场并通过MR扫描仪110进行测量时，样品座214可支撑组织样品112。此外，如先前所提及，样品座咬合架216可按需要铰接或移动样品座214，以相对于由磁体210和磁场梯度线圈222生成的磁场对组织样品112定位。确切地说，当基于经由接口电路116(图1)、网络132(图1)和接口电路244从计算机系统114接收的指令而通过MR扫描仪110测量组织样品112时，样品座咬合架216可使组织样品112进行2D或3D旋转。此外，如先前所提及，样品座214可封闭在腔室240中，或可以是封闭腔室，所述封闭腔室包含密封腔室，所述密封腔室可使用真空泵抽空至较低的压力，或可充满惰性气体。在一些实施例中，因为环境条件可对组织样品112有影响，所以样品座214包含传感器，所述传感器测量房间内部、含有样品座214的腔室240内部或样品座214内部的温度、湿度、压力、另一环境条件，等等。

在一些实施例中，样品座214包含管(或器皿)，并且样品座咬合架216包含一个或多个空气喷口。这些空气喷口可用以操控组织样品112的位置。举例来说，管可由玻璃(例如光学清晰或透明的玻璃)、特氟龙(其在其它电磁辐射频率下可以是透明的)，或另一合适材料制成。此外，管可包含其外表面上的特征(例如纹理、翼片或其它特征)，所述特征实现使用到电动机或机器人臂的夹持或互锁接口将组织样品112铰接或操控到不同位置中，进而允许系统100(图1)在编索引或样品测量过程期间重新定向组织样品112。

此外，管可插入到多轴磁体中，所述多轴磁体例如田纳西州橡树岭的Cryomagnetics公司所提供的多轴磁体。接着，系统100(图1)可从多个方向、角度、视角和定位探测或测量组织样品112而不需要围绕孔236的多个传感器。举例来说，可使组织样品112旋转，并且单相机、CCD或CMOS传感器可捕获组织样品112的多个照片，使得可捕获组织样品112中的一些或全部，进而降低系统100的成本和复杂度，并且改进可靠性。此外，管可提供处于真空下或填充有惰性预极化气体以增大分辨率的腔室。在一些实施例中，使用低成本且便携的芯片级装置(例如微流控芯片)来产生极化或磁化气体，使得可检测到微弱的MR信号。举例来说，如先前所提及，极化氙可用作造影剂以增强例如人肺的MRI中的图像。可通过与用圆偏振光照明的铷原子碰撞而在芯片中产生极化氙原子。接着，极化氙可从芯片中流出，并且可被引导到管或腔室240中。

返回参看图1，计算机系统114可发指令给一个或多个任选的测量装置124以对组织样品112执行其它测量，从而获得指定组织样品112的测得物理属性的物理属性信息，所述物理属性信息可用以确定组织样品112的诊断分类和/或可包含在与组织样品112相关联的元数据中。举例来说，一个或多个任选的测量装置124可包含：确定组织样品112的重量的医学分级标准；测量组织样品112的一个或多个尺寸的测量装置(例如：激光成像系统、光学成像系统、红外成像系统和/或波谱系统)；可选择性地照明组织样品112的光源和在一个或多个视角、定向或照明条件下获取或测量组织样品112的一个或多个光学图像的具有照相机功能的显微镜；和/或在DC或AC频率下对组织样品112的阻抗执行多引线测量的生物电阻抗分析器(且其可对应于组织样品112的水合，且因此可用以确定或计算组织样品112或组织样品112所取自的受试者的水合)。替代地，可直接地测量会影响组织样品112的水合或水合程度，并且因此可直接地测量不变MR特征标志。在一些实施例中，对组织样品112进行的其它测量包含：细胞学、基因测序(例如对基因组中的一些或全部DNA进行测序、RNA测序或转录组学、基因表达，等等)、蛋白质分析或蛋白质组研究(例如使用质谱法、液相色谱法和/或NMR)、脂类组学(并且更一般来说，代谢组学(microbolomics))、计算机断层扫描、电子自旋共振(其可用以测量自由基)、x射线成像、超声成像(例如超声波)、光声成像、红外成像或红外波谱、其它非破坏性测量(例如雷达或毫米波扫描)、受试者的活动数据(例如使用可佩戴电子装置的数据捕获)、由组织样品112中的纳米颗粒执行的测量、在组织样品112(或个体)的任意位置处以非破坏性方式或通过抽取血液样品(例如使用微流体)测得的流体(例如血液)的化学组成物，等等。替代地，计算机系统114可访问这些其它测量中的一些或全部的数据，所述数据基于组织样品112的唯一标识符而存储在远程数据结构中。

应注意，可使用组织样品112的重量和尺寸来计算其密度。此外，一个或多个任选的测量装置124可获取单独细胞的图像以用于检查和病变识别。此外，在以下时间对组织样品112称重的情况下，医学分级标准可提供关于组织样品112的化学组成物和水合程度的信息：紧靠在切除后、在切除之后的数月、在FFPE工艺之前及之后，和/或在MR扫描(或其它成像操作)之前及之后。在一些实施例中，在电磁波谱的不同部分中测量组织样品112可以允许校正易感性伪影，所述易感性伪影可能在光学或红外扫描中未展示，但可能在某些无线电扫描中出现。

在一些实施例中，系统100包含任选的波发生器126，所述波发生器126由计算机系统114经由接口电路116控制。此任选的波发生器可生成在MRE期间施加到组织样品112以测量组织样品112的刚度的超声波(并且更一般来说，机械波)。举例来说，任选的发生器126可在MR扫描仪110的孔236(图2)的一端或两端处生成波，或可使用波导在MR扫描仪110的孔236(图2)两端中的一端处引导波，使得组织样品112接收超声波。在一些实施例中，超声波包含剪切波。MR扫描仪110可通过组织样品112获取剪切波的定量MR指纹或传播图像，且可处理剪切波的图像以产生组织刚度的定量映射。

如果组织样品112是福尔马林固定-石蜡包埋的，那么在确定不变MR特征标志之后，计算机系统114可变换所确定的不变MR特征标志，使得其近似体内组织(即，无福尔马林或石蜡)。举例来说，在体素接体素基础上，计算机系统114可从所确定的不变MR特征标志减去福尔马林或石蜡的预定义或预定不变MR特征标志以生成所估计不变MR特征标志。替代地，计算机系统114可在体素接体素基础上针对福尔马林或石蜡校正MR模型中的参数以生成所估计不变MR特征标志。在一些实施例中，使用部分体积技术来减去组织样品112的边界处的石蜡或蜡的贡献或影响。确切地说，计算机系统114可确定给定体素的多少百分比是石蜡，并且可去除或减去不变MR特征标志或用以计算机不变MR特征标志的MR信号的所述加权部分。

此外，计算机系统114可将原始数据(例如来自生物样品的MR信号、所施加的非理想脉冲序列和测得的噪声)、不变MR特征标志和/或其它测量存储在生物库中，例如存储在存储器120(其可本地和/或远程地定位，例如在云端存档装置中)中。一般来说，存储在生物库中的测得信息可以是充分覆盖的，以允许基于扫描指令而训练MR模型并且因此允许确定不变MR特征标志。因此，所存储的信息可包含测量管线中不同点(例如在放大器之前，在放大器之后，等等)、环境条件、地理位置等等处的不同输出信号。所存储的信息可例如通过训练MR模型来促成MR扫描和组织样品的准确模拟。

所存储的信息可包含唯一标识符或由计算机系统114生成的新的唯一标识符或可与所述唯一标识符相关联，所述唯一标识符促成生物库的后续识别以及搜索或查询。因此，如果稍后接着重新测量组织样品112，那么计算机系统114可存储结果或差异性结果(例如不变MR特征标志的任何改变)，使得还可使用从最后测量之后的改变来进行搜索。此外，当测量组织样品112时，所存储的信息可包含关于时间、位置和/或系统参数的信息(例如指定或识别MR扫描仪110的信息)。应注意，可对所存储的信息进行加密。举例来说，可使用基于与唯一标识符相关联的加密密钥的对称或非对称加密。

在一些实施例中，计算机系统114任选地将组织样品112的不变MR特征标志与可能先前已经针对组织样品112或另一组织样品而确定的一个或多个其它不变MR特征标志进行比较。(替代地，计算机系统114可以任选地将根据或基于所确定的不变MR特征标志的MR指纹与一个或多个预定MR指纹进行比较。)基于此比较，计算机系统114可以任选地确定组织112的分类，所述分类可连同唯一标识符存储在生物库中，或可与唯一标识符相关联。应注意，所确定或所选的分类是分类误差或最低匹配误差的机率可能最低。此外，如果存在具有相似估计分类误差(例如基于预定监督学习模型)的多个可能或候选的分类，那么可基于先验信息而确定给定体素的分类，这可有助于减小给定体素的分类误差，所述先验信息例如附近体素的分级或这些相邻分类的组合(例如线性组合)。

随时间追踪标签或分类和结果的能力可以允许系统采用不变MR特征标志并查找已知的关于其的信息，例如：发现其的频率、在哪些器官中、其是否已被标注为不良或良好、其在哪些情况下被标注为不良或良好，等等。以此方式，关于MR特征标志的元数据可随时间变得更加丰富。举例来说，可每六个月对个体(或来自个体的组织样品)进行编索引。如果在这些编索引操作中的一个操作期间出现癌症，那么此MR特征标志可标注为‘不良’。但个体的所述同一区域中的历史MR特征标志的分类如何？是否有可能在癌前期作出癌症诊断？系统可基于多个组织样品而发现足够的证据：早期MR特征标志是癌症的早期指示，并且存在通过MR的路径-特征标志空间是此随时间演进的病变所特有的。因此，生物库可以允许此类纵向和交叉式受试者分析识别此类路径，可在后续分类和诊断中使用所述分析。

此外，通过针对特定受试者纵向地比较和/或在生物库内的所有受试者之间进行比较，系统能够解决问题并辅助识别病变，而不需要使用确定性机器学习或监督学习模型。举例来说，系统能够区别地识别包埋在组织样品或生物样品中的外物(例如螺钉、销钉、关节置换物，等等)的存在，即使生物库不包含或不具有关于所述外物的先前知识也是如此。确切地说，可基于所引起的磁场畸变而检测铁磁性材料，并且不变MR特征标志可包含对此磁场畸变的校正。

在一些实施例中，生物库能够将不变MR特征标志聚集在其它生物库中的相关组织样品上，而其它生物库不会共享关于其组织样品的其它信息。这可允许对筒仓式(siloed)或隔离式生物库中的组织样品执行全局分析。

在测量组织样品112之后，系统100可使用任选的真空封口机128来真空封闭并密封组织样品112，从而为档案存储作准备。此外，在一些实施例中，在测量之后，对组织样品112进行福尔马林固定-石蜡包埋。此外，物理或电子标签可通过任选的贴标签机130附接到组织样品112或与组织样品112相关联以促成后续识别。物理或电子标签中的信息可包含在表征技术开始时输入和/或提取的信息。在一些实施例中，在进行测量之后破坏组织样品112。

虽然前述论述说明了使用系统100对组织样品112进行扫描或编索引，但在其它实施例中，可使用系统100对来自同一人或动物或来自不同的人或动物的多个组织样品进行扫描或编索引。这些扫描可在时间上部分或完全地重叠(即，可至少部分同时或同步地进行)以增大吞吐量。

此外，虽然前述论述说明了技术员或MR操作者使用系统100，但在其它实施例中，系统100是高度自动的，使得可将组织样品112装载到MR扫描仪110中，可执行MR测量和/或其它测量，可确定不变MR特征标志，可将信息存储在生物库中，可去除组织样品112，并且可在人的操作极少或不操作的情况下针对一个或多个额外组织样品重复这些操作。

我们现在进一步描述不变MR特征标志的确定。图3呈现说明MR模型的确定的实例的图式。MR模型可以是组织样品中的体素的3D模型，并且可包含用于每个体素的布洛赫方程中的参数。确切地说，在准静态磁场B₀沿着z轴的情况下，布洛赫方程为

并且

其中γ是旋磁比，指示向量叉积，并且是组织样品中的一种类型的原子核所经受的磁场。布洛赫方程中的参数可包含T₁、T₂、一种类型的原子核的密度、弥散、速度/流量、温度和磁化率。应注意，对于每个体素，针对不同类型的原子核可存在不同参数。此外，应注意，布洛赫方程是组织样品中的所述类型的原子核的磁矩对时变磁场的动态响应的半经典、宏观估算。举例来说，在1mm³体素中可存在67M细胞。

原则上，用于组织样品的布洛赫方程中的参数的解空间可以是欠定的，即，相比于存在用以指定或限制参数的观测值的情况下，可存在显著较多的待确定参数。因此，表征技术可利用额外信息来限制或减少问题的维度。举例来说，可使用例如计算机断层扫描、x射线、超声波等其它成像技术来确定组织样品的解剖结构的方面。此外，可从MR模型排除看起来不像目标类型的组织(例如心脏组织)(即，相比于目标类型的组织具有非常不同的MR信号)的组织。替代或另外地，例如通过使用等高线图(例如三次样条)以界定存在显著差异的区域(或指定区域的边界)，基于先前扫描(例如异常或改变)而显著偏离预期MR信号的组织可变成MR模型的焦点。替代或另外地，可使用一个或多个水平集函数来表示测得的MR信号与模拟MR信号之间的误差，并且可基于对应于阈值的平面与一个或多个水平集函数的相交而确定误差超出阈值的区域的边界。另外，通过使用不同脉冲序列和/或不同MR技术在不同磁场强度B₀下执行扫描(这可向伪随机脉冲序列提供相似信息)，可减小参数与观测值的比率，进而简化MR模型的确定。

举例来说，如果组织样品包含一个体素，那么可存在4到10个需要针对特定类型的组织确定的MR模型参数(其指定一个不变MR特征标志)。如果体素包含M种类型的组织，那么可存在4M到10M个需要针对特定类型的组织确定的MR模型参数(其指定M个不变MR特征标志)。随着体素的数目增加，这似乎是个严峻的问题。

然而，因为不同类型的原子核具有不同的拉莫尔频率，所以可根据测得的MR信号确定所述类型的原子核的空间分布和所述原子核的局部浓度。接着，可按比例缩放用于组织样品(或人体)的预定义解剖模板以及MR模型的相关联初始参数以匹配所述类型的原子核的空间分布和所述原子核的局部浓度。

接着，对于一种类型的组织(例如特定器官)，当体素的大小逐渐地减小(并且因此，体素的数目增加)时，可以迭代方式细化MR模型参数。可使用MR模型通过测得的MR信号与模拟MR信号之间的误差来驱动此分析。随着时间推移，训练期间的焦点将在误差大于收敛准则的剩余区域上。举例来说，可基于在一个磁场强度下测得的MR信号而训练MR模型中的参数，且接着可基于在另一磁场强度下对MR模型进行的预测而确定误差。此外，应注意，最初MR模型可假定在不同体素之间不存在贡献或交互。然而，随着误差和体素大小减小，随后在训练MR模型时可包含此类贡献和/或交互。

为了促成此拟合或计算方法，表征技术可确定‘表面特征标志’，与1D特征标志成对比。举例来说，通过在多个磁场强度下或在已知磁场干扰(例如旋转)存在下使用测量，可将一组MR轨道确定为可用以确定不变MR特征标志的‘指纹’。应注意，每个MR轨迹可由磁场函数而非固定磁场强度定义。

在示范性实施例中，用以确定MR模型的模拟可以是顶点/体素中心。通过使用在每个顶点处运行的物理模型(例如基于布洛赫方程的模型)，系统可将脉冲序列或干扰‘施加’到正被扫描的组织样品的物理模型。举例来说，可将消息散播到描述关于物理定律的干扰的顶点。顶点中的每一个可计算其预测的状态改变和所得的力和能量，所述力和能量接着作为消息转送到关于从顶点输出的力和能量的邻近顶点。当所有顶点都已生成消息时，消息已被转发到邻近顶点，并且系统的状态已更新，计算中的时间间隔可以是完整的。可使此方法泛化，使得将消息推广到长度为N(其中N是整数)的非循环路径，所述消息从顶点向外辐射以改进模拟的准确度。

一旦状态已更新，计算技术就可在新的计算状态上运行并接着与测得的状态进行比较。误差可以是预测状态与测得状态之间的差。当应用计算技术时，系统可确定如何以使全局误差减小或最小化的方式最优地将当前状态指派到每个顶点。接着，系统可为系统选择一组新的扰动，并且可将这些扰动作为新的消息散播到顶点，以及对正被扫描的受试者物理地执行此干扰。以此方式，系统可在表征技术期间提供实时或近实时的分析和反馈。

因此，可通过使测得的MR信号与基于MR模型、MR扫描仪的特性(例如磁场不均匀性)和用以获取测得的MR信号的扫描指令而生成的模拟MR信号之间的误差或差最小化来‘解析’基于测得的MR信号而确定MR模型参数的逆问题。在一些实施例中，使用一种或多种计算技术来解析逆问题，所述计算技术包含：最小二乘技术、凸二次极小化技术、最陡下降技术、拟牛顿技术、单工技术、Levenberg-Marquardt技术、模拟退火、基因技术、基于图的技术、另一优化技术和/或卡尔曼(Kalman)滤波(或线性二次估计)。

应注意，可使用动态编程来解析逆问题。确切地说，可划分问题并由多个计算机例如在云端计算系统中并行地执行所述问题。举例来说，特定线程可尝试解析特定扫描指令的逆问题。可组合(例如使用线性叠加)由计算机(或处理器)生成的多个可能的参数解以确定使用一个或多个计算技术加以最小化的误差度量。

此外，如先前所描述，可以迭代方式通过以下操作来解析逆问题：首先尝试使用粗略的体素大小来发现MR模型的合适参数(例如使MR信号与模拟MR信号之间的误差最小化的参数)，并且接着逐步地发现体素大小较小的合适参数。应注意，可基于正被扫描的一种类型的原子核的旋磁比而确定在此迭代程序中使用的最终体素大小。还可基于对生物库进行的或基于MR扫描计划而形成当前硬件配置和/或硬件限制的‘查询’的种类而确定体素大小。此外，还可以选择体素大小或位置，使得体素被均匀地分成一组亚体素，或使得存在具有预览体素大小的一定量的重叠以有效地‘过采样；重叠区域且可能进一步定位MR信号所源于的位置。如下文进一步描述，此最后的技术可以类似于在一个或多个维度上使整个梯度系统位移距离dx，所述距离dx小于体素的特性长度(例如体素的长度、宽度或高度)。在一些实施例中，MR模型的体素大小小于MR扫描中所使用的体素大小(即，MR模型可使用超分辩率技术)。

另外，MR模型可包含动力学模拟，例如与以下相关联的运动：呼吸、心跳、血流、机械运动，等等。(因此，在布洛赫方程中可存在额外的项以用于弥散、磁共振温度测量、波谱、弹性成像，等等。因此，MR模型可基于Bloch-Torrey方程等等。)举例来说，当体素含有具有流动通过其中(例如在静脉中)的流体的空间时，可通过建立正被扫描以考虑不变MR特征标志的计算的组织样品(或受试者)的流动方向和速度量值的映图来模拟液体的流动。此外，当扫描人类受试者或动物时，MR模型可包含静止运动(例如与呼吸、心跳等等相关联的运动)。如先前所提及，为了促成MR模型的计算，可使测得的MR信号和/或其它时间测量与或相对于参考时钟或生物时间周期同步。

MR模型可用以预测组织样品将如何对特定扫描指令作出响应。确切地说，MR模型可用以针对具有特定特性的特定MR扫描仪并针对特定扫描指令模拟或估计MR信号。可例如基于MR扫描仪的特定特性和特定扫描指令而使用所述不同的不变MR特征标志(其基于MR模型)来确定表示或投影(即，MR信号)，特别是上下文。

因此，MR模型可以允许系统100(图1)执行主动学习。确切地说，可基于由学习系统或学习引擎(其可实施在图1中的计算机系统114中)生成的‘查询’而以迭代方式拟合或确定MR模型。确切地说，由学习引擎生成的查询可包含基于MR模型中的参数的置信区间的不同磁场强度B₀、不同电磁脉冲序列和/或不同超声波脉冲序列。因此，学习引擎可响应于这些查询而使用测得的MR信号以确定MR模型中的未知参数和/或准确度较差的参数(例如大于0.1％、1％、5％或10％的置信区间)。更一般来说，由系统100(图1)执行的适应性学习可基于广泛多种测量，例如光学/红外波谱、x射线、计算机断层扫描、质子束、光声、超声波，等等。

虽然前述论述使用了布洛赫方程作为说明性实例，但在其它实施例中，使用全刘维尔计算(例如两个或多于两个元件之间的交互的刘维尔超级矩阵)或另一模拟技术。应注意，可在等于在MR扫描期间获取的MR信号的尼奎斯特频率或比所述尼奎斯特频率高两倍的速率下对使用MR模型计算或预测的MR信号进行采样。

在示范性实施例中，计算机系统114(图1)首先估算MR模型中的参数并基于此初始MR模型而计算测得的MR信号与模拟MR信号之间的误差(或差向量)。应注意，当对应于特定扫描指令的线程的逆问题有多个候选参数解(具有相似误差)时，计算机系统114(图1)可保留所述候选项(即，在计算中，此时可以不识别唯一参数解)。替代地，如果在所要误差范围(例如小于50％、25％、10％、5％或1％)内不存在唯一参数解，那么可保留最佳(误差最小的)参数解。另外，当在所要误差范围内不存在参数解时，计算机系统114(图1)可修改扫描指令。

此外，计算机系统114(图1)可沿着组织样品中的参数解表面计算一阶导数和二阶导数。(为了促成导数的计算，应注意，可使用一个或多个水平集函数来表示参数。)可识别沿着一阶导数为零的线的一组体素。可使用三次样条来拟合此组体素，其中体素位置与三次样条之间的误差最小。可在参数解空间中的所有边界处重复此拟合操作。此外，可确定由三次样条定义的边界内的最大连续表面，且可重复参数解计算以确定在先前连续表面内的新的连续表面。此通用框架可使体素内体积中的误差最小化，进而基于MR模型而改进MR信号与模拟MR信号之间的一致。

*

现在描述如何确定多种类型的组织的分布的实施例。使用MRF作为说明，针对不同类型的组织dj(其中j＝1到n)定义测量时间采样的MR轨道(或向量)的字典D_mrf，使得体素的测得的MR信号y_obv可表达为

其中α_j是归一化权重(即，)，且ε是误差(即，ε＝(y_j,α_j)，其中j＝1到n。此可定义体素内线性方程问题。通用体素间问题可将体素集合(例如具有27个体素的立方体)模型化为图表G。如图3中所示，所述集合中的每个体素相对于八个邻近体素可具有26个边缘。逆问题的参数解可定义为使误差最小化的一。

考虑两个邻近体素u和v的情况。需要在u和v两者处解析体素内线性方程U_y和V_y。存在数个可能的结果。第一，U_y和V_y可具有唯一参数解(其中‘唯一参数解’可被最佳拟合成现有MR模型，即，具有小于收敛准则的误差或差向量)，并且可完成分析。替代地，U_y可具有唯一参数解，但V_y不具有唯一参数解。U_y的参数解有可能对V_y强加约束，使得V_y具有单个参数解，在此情况下可完成分析。然而，U_y和V_y都可不具有唯一参数解，在此情况下组合方程组(即，有效地增大体素大小)可得到唯一参数解。此外，U_y和V_y都可不具有任何参数解，在此情况下，无法在无进一步约束的情况下解析体素内问题。

在最后一种情况下，有可能考虑邻近体素w，即，串联体素u、v和w，其中需要在u、v和w处解析对应体素内线性方程U_y、V_y和W_y。应注意，体素内线性方程V_y和W_y相比于先前的情况有所减小。当体素内线性方程相比于先前的情况未减小时，可以递归方式应用此配对操作，直到体素内线性方程相比于先前的情况有所减小为止，且接着可如先前所描述而解析体素内线性方程。

一般来说，此计算技术可同构于拟合3D表面(或体积)以使误差最小化的问题。这方面的一个挑战在于，假定所有邻近体积对于使误差最小化的参数解α_j具有相同的影响。

误差最小化可最初假定不存在体素间贡献(即，体素是独立的)。随后，可包含体素间贡献。确切地说，考虑到邻近体素体积，存在两种不同的类别。共享表面的体积和仅共享1D边缘的体积。可通过在相对坐标系的中心处对体素u处的误差贡献加权来改进最小化函数。如果对误差的影响与r^-2(其中r是体素的中心点之间的距离)成比例并且在权重中假定1mm各向同性体素，那么具有体素间贡献的最小化或拟合问题可表达为

其中对k求和是针对共享共同表面的邻近体素(即，(-1,0,0)、(1,0,0)、(0,-1,0)、(0,1,0)、(0,0,-1)和(0,0,1))，并且对l求和是针对共享共同边缘的邻近体素的其余部分。分析中的假定是：最难以拟合或确定参数解的位置在不同组织之间的不连续部分或界面处。因此，在表征技术期间，计算机系统114(图1)可首先解析这些位置且接着可解析其余位置。

替代地，因为来自相邻体素的磁贡献与r²成比例，所以在最小化问题中从主要或中心体素的中心给定具有半径R的球体的情况下，可基于球体膨胀成邻近体素的体积的程度(并且因此基于其体素间贡献的所估计强度)而对周围体素加权。举例来说，可存在需要指派的三个不同权重，包含：用于共享2D表面的体素的权重、用于共享1D线的体素的权重和用于共享0D点的体素的权重。因为在每个体素内可能不存在均匀的组织分布，所以可动态地调整权重以使每个体素内部的不同种类的分布模型化，以便发现使误差最小化的分布。此可提供针对不同类型的组织识别单个体素内的多个MR特征标志的能力。应注意，随着计算功率增大，预测模型的准确度可增大，并且可修改用以解析最小化问题(以及因此逆问题)的计算技术。

因此，在体素的不变MR特征标志取决于周围或相邻体素的不变MR特征标志的实施例中，可使用二阶或N阶效应来计算体素的不变MR特征标志。举例来说，如果存在N个一阶不变MR特征标志(其中N是整数)，那么可存在多达N！/(N-27)！个二阶不变MR特征标志(在所有体素彼此交互的情况下)。在一些实施例中，使用局部性来简化逆问题。以此方式，可通过并入邻近体素中的不变MR特征标志影响主要(中心)或一阶体素中的不变MR特征标志的方式来生成不变MR特征标志。

在一些实施例中，使用抖动技术相对于身体中的多种类型的组织的分布解决体素的任意位置。确切地说，由于任意体素放置或当前体素大小，在体素中可存在两种或多于两种类型的组织。这可显著改变此体素的MR模型参数。这可表明所述体素需要多于一个不变MR特征标志。如先前所描述，为了确认此情况，体素可位移距离dx(其是体素长度、宽度或高度的一部分)，且可再次确定MR模型参数。在过程中，可确定组织分布。因此，此方法可有效地增大分析的空间分辨率而不改变体素大小。

图4到9概述了确定准确地预测MR信号及其在生物库中的用途的一个或多个MR模型的参数的前述论述。确切地说，图4呈现依据时间变化的一组MR信号，可使用特定脉冲序列和所施加的磁场在不同类型的组织的MR扫描期间获取所述组MR信号。接着，如图5中所展示，对于特定MR模型参数，可确定依据时间变化的模拟MR信号。可用不同类型的组织的测得的MR信号中的每一个来计算此模拟MR信号的余弦相似度。

此外，图6说明不同类型的组织的所确定MR模型参数。接着，如图7中所展示，可基于MR模型参数与不同类型的组织的已知(先前确定的)MR模型参数的比较而识别不同类型的组织。举例来说，如图8中所展示，基于余弦相似度，MR信号可被识别为特定类型的组织(在此实例中为健康的心脏组织)或与其相关联。

最后，如图9中所展示，在不同磁场强度下获取的MR信号或轨道可组合成指定对磁场强度的表面的响应的一组MR信号。此响应可用以确定一个或多个不变MR特征标志。

现在进一步描述方法。图10呈现说明用于确定生物样品的不变MR特征标志的方法1000的实例，所述方法1000可由例如系统100(图1)的系统执行。在操作期间，系统可基于与体素相关联的MR信号与模拟MR信号之间的差而确定生物样品中3D位置处的体素的MR模型。确切地说，系统可向MR扫描仪提供扫描指令以捕获生物样品中的一种或多种类型的原子核的MR信号(操作1010)，其中MR信号与生物样品中3D位置处的体素相关联，且扫描指令包含被施加到生物样品的磁场强度和脉冲序列。

接着，系统从MR扫描仪接收MR信号(操作1012)。此外，系统基于MR信号和扫描指令而确定生物样品中的体素的MR模型(操作1014)，其中确定MR模型涉及：基于MR模型和扫描指令而生成用于生物样品的模拟MR信号(操作1016)，以及将模拟MR信号与MR信号进行比较以确定差向量(操作1018)。

接着，系统基于差向量而以迭代方式修改扫描指令(操作1020)，并重复提供(操作1010)、接收(操作1012)和确定(操作1014)，直到实现收敛准则(操作1022)为止，其中修改的扫描指令包含磁场强度和脉冲序列中的至少一个的改变。

此外，系统将生物样品的标识符和生物样品的与MR模型相关联并且描述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的不变MR特征标志存储在存储器中(操作1024)。

在一些实施例中，系统任选地执行一个或多个额外操作(操作1026)。举例来说，系统可：将不变MR特征标志与一个或多个预定不变MR特征标志进行比较；基于所述比较而确定生物样品的分类；以及将所确定的分类以及标识符和不变MR特征标志存储在存储器中。

图11中进一步说明分类技术的实施例，图11呈现说明系统100(图1)中的组件之间的通信的图式。确切地说，计算机系统114中的处理器118可从样品信息读取器122接收样品信息1110。作为响应，处理器118可基于样品信息1110中的唯一标识符而访问存储器120中关于组织样品112(图1和2)的预定义或预定信息1112。处理器118可基于此信息而确定初始扫描计划1114(或扫描指令)，包含：一种或多种MR技术、组织样品112(图1和2)中的一个或多个感兴趣区域、一种或多种类型的原子核、一个或多个脉冲序列和/或一个或多个磁场强度。

接着，处理器118可基于初始扫描计划1114而经由接口电路116发指令给MR扫描仪110以执行一次或多次扫描1116。接着，MR扫描仪110将MR信号1118提供到计算机系统114。在接收到MR信号1118之后，接口电路116将MR信号1118提供到处理器118。处理器118可将MR信号1118与初始模拟MR信号1124进行比较以计算差向量1126。举例来说，处理器118可基于唯一标识符而访问存储器120中的一个或多个预定不变MR特征标志1120和/或一个或多个MR模型1122，并且处理器118可基于初始扫描计划1114、MR扫描仪110的特性、一个或多个预定不变MR特征标志1122和/或一个或多个MR模型1124而生成初始模拟MR信号1124。

此外，处理器118可基于差向量1126而确定组织样品112(图1和2)中3D位置处的体素的MR模型1128中的参数。此外，处理器118可计算MR信号1118与模拟MR信号1130之间的剩余差向量1132，所述模拟MR信号1130是使用所得MR模型1128和初始扫描计划1114来生成的。处理器118可基于剩余差向量1132而修改初始扫描计划1114以获得扫描计划1134。

如果未实现收敛准则1136，那么处理器118可基于扫描计划1134而经由接口电路116发指令给MR扫描仪110以执行一次或多次扫描1138，并且可重复表征技术中的操作。此外，当实现收敛准则1136时，处理器118可执行一个或多个额外操作1140，例如确定组织样品112(图1和2)的分类和/或基于MR模型的最终版本而确定组织样品112(图1和2)的不变MR特征标志。举例来说，不变MR特征标志可包含MR模型的最终版本中的参数和额外信息，所述额外信息允许基于不变MR特征标志而生成MR信号。接着，处理器118可将信息存储在存储器120中，所述信息例如唯一标识符、不变MR特征标志、其它量测结果和/或关于组织样品112(图1和2)的信息(例如元数据)。

在前述方法中的一个或多个的一些实施例中，可存在额外或较少操作。此外，可以改变操作的次序，和/或两个或多于两个操作可以组合成单个操作。

应注意，在一些实施例中，使用表征技术来动态地扫描、捕获和处理组织样品的与一种或多种MR技术相关联的MR信号。举例来说，一种或多种MR技术可用以连续或并行地执行软组织测量、形态学研究、化学位移测量、磁化传递测量、MRS、一种或多种类型的原子核的测量、奥弗豪泽(Overhauser)测量和/或功能成像。另外，可对组织样品执行额外测量。随后，可聚集可具有高空间和波谱分辨率且可并入MRF中的信息的所得不变MR特征标志或可对其编索引并搜索以便于多种医疗信息服务。在以下论述中，特定的健康(或无症状或未患病)和患病(或有症状)组织样品的编索引定量分布被用作说明性实例。

在一些实施例中，初始扫描1114计划包含使用低磁场的MR扫描或不包含磁场MR扫描(例如仅包含RF)，或不是MR的测量，例如合成孔径雷达(SAR)，以扫描组织样品112(图1和2)中的铁磁性或材料(例如金属板、销钉、弹片、其它金属体或异物)或扫描身体(在体内执行MR扫描的情况下)。替代或另外地，初始扫描可使用电子自旋共振。对顺磁材料的初始扫描可改进使用MR扫描时系统的安全性。此可适用于患者的医疗记录不包含关于外物的信息的情况，外物是新的或未知的(例如留在伤口中或被切除的组织中的炮弹碎片)，或适用于有误差的情况。确切地说，此‘安全扫描’可防止损伤组织样品112(图1和2)或防止患者受伤，并且可防止系统损坏。另外，可在初始扫描1114期间估计任何铁磁性或顺磁性材料的大小，并且可估计用于在MR扫描期间使用的安全磁场强度。相反，如果组织样品112(图1和2)或患者不含任何铁磁性或顺磁性材料，那么可在一个或多个后续MR扫描期间使用一个或多个较高磁场强度。

一般来说，医院中的大多数未患病组织样品由专科医生(例如病理学家)评估并接着被破坏。然而，政府法规和法律通常要求在可破坏某些病变样品之前将其存储特定时间量。目前不存在大的标准化数据集，其含有常规地有症状和无症状的组织样品以供比较和改进医学诊断，并且允许研究人员对照历史样品测量的存档比较新组织样品。

可定量地对编索引的组织样品进行表征和归一化，使得其数字表示可上传到服务，在所述服务中，分析技术可实时或近实时地将样品与含有众多先前编索引的体外和体内组织样品(包含新鲜或‘湿润’的组织样品、冷冻样品、福尔马林固定-石蜡包埋的样品，等等)的巨大数据结构(例如生物库，其有时被称作‘病变特性知识基地’)进行定量比较。此能力可要求表征技术对于正被编索引的所述类型的样品、所使用的MR扫描仪以及用以对组织样品编索引的脉冲序列和磁场量值(或磁场强度)很大程度上不变。举例来说，数据结构可包含可用以针对任意扫描条件(例如任意磁场B₀和任意脉冲序列)生成MR指纹的不变MR特征标志，且可将所生成的MR指纹与测得的MR指纹进行比较。

产生此数据结构可通过允许对健康与不健康组织之间的差异分类或允许识别先前尚未被分类的其它异常组织来帮助检测体内的病变组织。此能力可有助于确定组织样品中可能需要更详细地扫描检测到的异常的部分。举例来说，分析技术(例如监督学习技术，例如支持向量机、分类树和回归树、逻辑回归、线性回归、非线性回归、神经网络、贝叶斯(Bayesian)技术，等等)可基于数据结构中的先前测量和分类以及在当前扫描中测得的MR信号的特征而将异常分类为健康或不健康的组织。替代或另外地，可将图像提供给专门研究所述类型的组织或检测到的异常的放射学家或病理学家，并且放射学家或病理学家可确认分析或可对组织样品分类。

以此方式，可对来自活组织检查的组织样品编索引而无论其是良性还是非良性的，并且可确定已知健康的组织(例如在白名单上的组织)和已知异常的组织(例如在黑名单上的组织)，并且可对灰色区中的未知组织(例如在灰名单上的组织)分类。可标记未知组织以使用其它MR技术、额外相关活组织检查、放射学家或病理学家复查和/或使用另一分析技术进行检查。

应注意，可使用不变MR特征标志来改进在个体基础上对异常的检测。确切地说，在一个体中正常的情况可能略微不同于在另一个体中正常的情况，并且反映‘正常’的各种阴影或灰度的组织样品的集群可有助于对组织分类。(因此，在一些实施例中，表征技术可包含无监督学习技术，例如群集，以对相似组织样品分组或分类，从而促成分类。)此外，应注意，可关于每个组织样品捕获的数据量可比一个病理学家或放射学家或者甚至放射学家和病理学家的团队所处理的数据量大得多。可使用数据结构中的不变MR特征标志来补偿或消除此限制或约束。

在一些实施例中，将来自组织样品的先前扫描的不变MR特征标志(或相关或相似的组织样品)用作目标以与组织样品的当前扫描期间的MR信号比较。举例来说，可使用先前不变MR特征标志基于MR扫描仪的特性和/或扫描指令而从当前扫描中的组织样品中的体素生成估计MR信号。确切地说，先前不变MR特征标志可包含或可指定MR模型中的参数，所述先前不变MR特征标志可结合MR扫描仪的特性和/或扫描指令使用，以生成估计MR信号。随后，可将估计MR信号用作目标以与当前扫描中的MR信号比较。这可允许快速识别具有非预期改变的区或区域，这可以允许识别组织样品中可能需要更详细地扫描检测到的异常和/或可能需要测量不同参数的部分(即，这可以允许动态地更新扫描计划)。此能力可以例如通过允许以下操作来允许更高效(即，更快)且更准确地扫描组织样品：允许在组织样品的不同部分或区域中使用不同扫描指令、不同MR技术和/或不同体素大小(例如在不太感兴趣的区域中使用较大的体素大小，且在需要更详细扫描的区域中使用较小的体素大小)。

在一些实施例中，表征技术使用所谓的‘广度优先索引’作为一种形式的压缩感知。确切地说，系统可花费较多时间来扫描组织样品的感兴趣或动态部分并使其模型化，且可避免为不迅速改变的部分花费时间。应注意，可基于实时搜集的信息和/或基于关于正被扫描的组织样品的历史信息而确定‘感兴趣的’区域。此类广度优先索引可采用推理或电感技术，例如基于各种化学物种或各种类型的原子核的所估计丰度(其可使用化学位移或MRS来确定)而进行过采样和/或改变体素大小。

后接用以确定梗塞种类的MRS的流量-速度映射/模型化说明了此类广度优先或动态索引。确切地说，MR模型中的流量参数的分析可以允许识别阻塞。可确定梗塞在血管(例如动脉或静脉)中的位置，而不基于血流速度的改变或MR模型中指示血压或血液湍流增大的参数而直接地测量流量。此外，基于伯努利定律，可在不直接地对血小板或血栓成像的情况下推断血管变窄。接着，通过在所识别区域中执行MRS以观察根据血小板堆积所预期的化学特征标志是否已经增大，可增大此确定的准确度。)

应注意，为了使用先前不变MR特征标志来生成估计MR信号，可使用配准技术将组织样品与已知空间位置处的参考标记对准或与先前不变MR特征标志中的体素对准。此配准技术可使用全局或局部定位系统来确定组织样品相对于MR扫描仪的位置的改变。替代或另外地，可在组织样品的虚拟配准期间使用先前不变MR特征标志。举例来说，可使用先前不变MR特征标志来生成体素集合的估计MR信号。可使给定体素集合中的估计MR信号平均化，且可将体素集合中的所得平均MR信号与在当前扫描期间测得的MR信号进行比较以确定静态(或动态)偏移向量。举例来说，体素集合中的平均MR信号(例如组织样品的3、6、12或24个区域或部分中的平均MR信号)的位置可与当前扫描中的体素集合中的MR信号相关(在2D或3D上)。此偏移向量可用以在后续比较或分析期间将MR信号与估计MR信号对准。在一些实施例中，基于拉莫尔频率和预定空间不均匀性的变化或MR扫描仪的磁场的变化而计算组织样品的配准或偏移向量。

在一些实施例中，配准技术涉及

检测节点/体素配置中的边缘。由于解剖结构在不同组织样品和受试者中的可变性，可以将小的数据变化变换成更通用的坐标，以实现分析并将结果推广到群体。一般来说，变换可以是一对一且可逆的，并且可保持适用于识别和诊断学的属性，例如：曲线、表面、纹理和/或其它特征。举例来说，特征可被限制为微分同胚变换(例如具有平滑逆的平滑可逆变换)或经由微分同胚的测地流计算的变形度量映射。在一些实施例中，使用表面之间的微分同胚变换来计算多维结构的改变(例如依据时间变化)。

此外，基于MR信号与模拟MR信号之间的与一个或多个不变MR特征标志相关联的匹配集合而计算的微分同胚变换的线性组合(或不变MR特征标志的线性组合)可基于先验估计信息(例如运动、变形、解剖结构的变化、磁场、环境条件，等等)而提供空间偏移校正。这些空间偏移校正可用作监督学习配准引擎中的加权分量。举例来说，可将追踪横越一组畸变相位的一组点的一组微分同胚速度场(通过规律呼吸期间的肺部移动、心跳运动期间的心脏或收缩或膨胀期间的肌肉产生)施加到身体中对应于区域中的所述组点(例如在心脏或肺部中或周围的一组体素)的区域。

因此，表征技术可以允许医院和研究机构以可搜索方式对其许多或甚至所有组织样品编目录或编索引，并且可以允许以高效方式收集编索引的有症状和无症状组织样品的大数据结构(即，表征技术可缩放成大量组织样品)以提供临床上相关的结果。

举例来说，当在组织样品中识别感兴趣区域(由操作者或技术员手动地识别和/或基于与此组织样品的先前不变MR特征标志的估计MR信号的比较而自动地识别)时，可基于感兴趣区域中的组织参数对照其它组织样品的所存储不变MR特征标志和/或具有相似区域的临床研究自动地执行搜索。这些搜索可以是表面相似的案例和结果，以及分析对组织样品的测量的放射学家作出的已知诊断。

在一些实施例中，数据结构包含一组基于研究的病变统计定义、临床定义、先前组织样品扫描和/或统计关联或先前病变案例的病变风险评分。可针对来自特定病变的特定受试者的特定组织样品计算病变风险评分，所述病变风险评分包含但不限于受试者具有特定病变或有发展成特定病变的风险的统计概率。此外，病变风险评分可存储在基于不变MR特征标志的查找表中。替代地，病变风险评分可存储在基于MR信号、MR波谱和/或MR指纹的查找表中，MR信号、MR波谱和/或MR指纹各自可以是例如用于具有特定特性和特定扫描指令的特定MR扫描仪的特定上下文中的不变MR特征标志的表示或投影。此外，不变MR特征标志可链接到特定病变和疾病，如同根据已知良好和已知不良组织样品的扫描、阴性和阳性结果活组织检查、围绕特定或异常区域执行的较高特定性扫描、放射学家反馈等等所确定的一样。可由技术员、研究人员、医生、期刊和/或其它源手动地更新数据结构。替代或另外地，可用额外组织样品信息和/或使用爬行检测器自动地更新数据结构，所述爬行检测器分析科学出版物并自动地提取或刮去研究结果并将其转译或集成为病变风险评分。

此外，在一些实施例中，基于组织样品的在不同时间获取的多个不变MR特征标志，数据结构包含身体或身体的一部分随时间(例如在数周、数月或数年内，或在手术期间)的一维或多维活动图形。

虽然前述论述说明了在表征技术中使用MR技术，但此方法可推广到测量系统，所述测量系统能够使用广泛多种测量技术(包含对组织样品执行的一个或多个其它测量)实时地使材料物理地模型化并测量材料。一般来说，此测量系统可使用机械和/或电磁波的组合以‘扰动’正被扫描的体积，以便关于体积将如何对这些扰动作出响应而评估预测的正确性。这还包含测量系统模拟自身和测量系统所位于的环境的任何部分的能力，所述能力可影响预测模型的正确性，测量系统尝试生成所述预测模型以描述正被扫描的体积。

此表征的结果可以是正被扫描的体积的(4+N)D(在每个空间点处有三个空间维度、一个时间维度和N个测量维度)定量模型。在正被扫描的材料是生物组织的实施例中，测量系统有时被称作‘生物信息测量系统’或‘生物信息扫描仪’。因此，表征技术可涉及不是MRI的MR技术，或可包含MRI。应注意，(4+N)D定量模型可投影到全(4+N)D空间的任意子集上，所述子集包含2D或3D图像。

现在进一步描述执行表征技术中的操作中的至少一些的电子装置。图12呈现说明系统100(图1)中的电子装置1200的实例的框图，所述电子装置1200例如计算机系统114(图1)或系统100(图1)中的计算机控制的组件中的另一个。此电子装置包含处理子系统1210、存储器子系统1212和联网子系统1214。处理子系统1210可包含被配置成执行计算操作并控制系统100(图1)中的组件的一个或多个装置。举例来说，处理子系统1210可包含一个或多个微处理器、专用集成电路(ASIC)、微控制器、可编程逻辑装置和/或一个或多个数字信号处理器(DSP)。

存储器子系统1212可包含用于存储用于处理子系统1210和联网子系统1214的数据和/或指令的一个或多个装置。举例来说，存储器子系统1212可包含动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)和/或其它类型的存储器。在一些实施例中，存储器子系统1212中用于处理子系统1210的指令包含一个或多个程序模块1224或指令集，可由处理子系统1210在操作环境(例如操作系统1222)中执行所述指令集。应注意，一个或多个计算机程序可构成计算机程序机制或程序模块(即，软件)。此外，存储器子系统1212中的各种模块中的指令可按以下语言实施：高级程序语言、面向对象的编程语言和/或汇编或机器语言。此外，编程语言可被编译或解译成，例如可配置或被配置成(其在此论述中可互换使用)由处理子系统1210执行。

另外，存储器子系统1212可包含用于控制对存储器的存取的机制。在一些实施例中，存储器子系统1212包含存储器层次，所述存储器层次包括联接到电子装置1200中的存储器的一个或多个高速缓冲存储器。在这些实施例中的一些中，高速缓冲存储器中的一个或多个位于处理子系统1210中。

在一些实施例中，存储器子系统1212联接到一个或多个大容量存储装置(未图示)。举例来说，存储器子系统1212可联接到磁盘或光盘驱动器、固态驱动器或另一类型的大容量存储装置。在这些实施例中，存储器子系统1212可被电子装置1200用作常用数据的快速存取存储装置，而大容量存储装置用以存储不太常用的数据。

在一些实施例中，存储器子系统1212包含远程定位的存档装置。此存档装置可以是大容量网络附加大容量存储装置，例如：网络附接存储装置(NAS)、外部硬盘驱动器、存储服务器、服务器集群、云存储供应商、云计算供应商、磁带备份系统、医疗记录存档服务和/或另一类型的存档装置。此外，处理子系统1210可经由应用软件编程接口与存档装置交互以存储和/或存取来自存档装置的信息。

图13中展示(本地和/或远程地)存储在存储器子系统1212中的数据的实例，图13呈现说明由电子装置1200(图12)使用的数据结构1300的实例。此数据结构可包含：组织样品1308-1的标识符1310-1、标签信息1312(例如受试者年龄、性别、组织样品1308-1所采样自的器官、获取组织样品1308-1的程序、去除组织样品1308-1的时间和位置、样品的类型、活组织检查结果和诊断(如果已经进行)和/或任何其它合适的样品信息)、获取数据时的时间戳1314、所接收的MR信号1316(并且更一般来说，原始数据)、MR捕获和模型参数1318(包含体素大小、速度、共振频率、T₁和T₂弛豫时间、信号处理技术、RF脉冲技术、磁场梯度强度、可变磁场B₀、脉冲序列，等等)、元数据1320(例如表征组织样品1308-1的信息、人口统计信息、病史，等等)、环境条件1322(例如测量组织样品1308-1的房间或腔室中的温度、湿度和/或压力)、所确定的不变MR特征标志1324、组织样品1308-1的物理属性的一个或多个额外测量1326(例如样品属性，例如重量、样品尺寸、图像，等等)，和/或根据或响应于MR信号1316而生成的变换数据1328(例如所估计不变MR特征标志)。应注意，数据结构1300可包含用于不同扫描指令的多个条目。

在一个实施例中，使用区块链或相似的密码哈希技术对数据结构1300中的数据进行加密，以检测记录的未授权修改或损坏。此外，在存储数据之前可使数据匿名化，使得受试者的标识是匿名的，除非受试者给予访问或公布受试者标识的权限或授权。

返回参看图12，联网子系统1214可包含被配置成联接到有线、光学和/或无线网络并在所述网络上通信(即，以执行网络操作，并且更一般来说，执行通信)的一个或多个装置，包含：控制逻辑1216、接口电路1218、一个或多个天线1220和/或输入/输出(I/O)端口1228。(虽然图12包含一个或多个天线1220，但在一些实施例中，电子装置1200包含一个或多个节点1208，例如衬垫，所述节点1208可联接到一个或多个天线1220。因此，电子装置1200可包含或可不包含一个或多个天线1220。)举例来说，联网子系统1214可包含蓝牙(Bluetooth)联网系统(其可包含低功耗蓝牙、BLE或蓝牙LE)、蜂窝式联网系统(例如3G/4G网络，例如UMTS、LTE，等等)、通用串行总线(USB)联网系统、基于IEEE 802.11中所描述的标准的联网系统(例如Wi-Fi联网系统)、以太网系统和/或另一联网系统。

此外，联网子系统1214可包含处理器、控制器、无线电装置/天线、插座/插头和/或用于联接到每个支持的联网系统、在所述系统上通信并处理所述系统的数据和事件的其它装置。应注意，用于联接到每个网络系统的网络、在所述网络上通信并处理所述网络上的数据和事件的机制有时统称为网络子系统1214的‘网络接口’。此外，在一些实施例中，系统100(图1)中的组件之间的‘网络’还不存在。因此，电子装置1200可使用联网子系统1214中的机制来执行组件之间的简单无线通信，例如传输广告帧或信标帧和/或扫描由其它组件传输的广告帧。

在电子装置1200内，可使用一个或多个例如总线1226的互连件联接处理子系统1210、存储器子系统1212、联网子系统1214。这些互连件可包含子系统可用以在彼此间传达命令和数据的电、光学和/或电光连接件。尽管为了清楚起见仅展示了一个总线1226，但不同实施例可包含子系统间不同数目或配置的电、光学和/或电光连接件。

电子装置1200可(或可以)包含在广泛多种电子装置中。举例来说，电子装置1200可包含在以下装置中：平板计算机、智能手机、便携式计算装置、测试设备、数字信号处理器、计算装置集群、笔记本电脑、台式计算机、服务器、小型笔记本电脑/上网本和/或另一计算装置。

尽管使用了特定组件来描述电子装置1200，但在替代实施例中，电子装置1200中可存在不同组件和/或子系统。举例来说，电子装置1200可包含一个或多个额外处理子系统、存储器子系统和/或联网子系统。另外，电子装置1200中可能不存在子系统中的一个或多个。此外，在一些实施例中，电子装置1200可包含图12中未展示的一个或多个额外子系统。

尽管图12中展示了分开的子系统，但在一些实施例中，给定子系统或组件中的一些或全部可集成到电子装置1200中的其它子系统或组件中的一个或多个中。举例来说，在一些实施例中，一个或多个程序模块1224包含在操作系统1222中。在一些实施例中，给定子系统中的组件包含在不同子系统中。此外，在一些实施例中，电子装置1200位于单个地理位置处，或遍布多个不同地理位置。

此外，可使用模拟和/或数字电路的任何组合来实施电子装置1200中的电路和组件，所述模拟和/或数字电路包含：双极性、PMOS和/或NMOS栅极或晶体管。此外，这些实施例中的信号可包含具有大致离散的值的数字信号和/或具有连续值的模拟信号。另外，组件和电路可以是单端的或差分的，并且电源可以是单极性或双极性的。

集成电路可实施联网子系统1214(例如无线电装置)的功能性中的一些或全部，并且更一般来说，可实施电子装置1200的功能性中的一些或全部。此外，集成电路可包含硬件和/或软件机制，所述硬件和/或软件机制用于从电子装置1200传输无线信号并从系统100(图1)中的其它组件和/或从系统100(图1)之外的电子装置接收电子装置1200处的信号。除本文中所描述的机制以外，无线电通常为所属领域中已知的，且因此不对其详细描述。一般来说，联网子系统1214和/或集成电路可包含任何数目的无线电装置。应注意，多无线电实施例中的无线电装置以与单无线电实施例中所描述的无线电装置相似的方式起作用。

虽然先前实施例中的操作中的一些是在硬件或软件中实施的，但一般来说，可在广泛多种配置和架构中实施先前实施例中的操作。因此，可在硬件、软件或这两者中执行先前实施例中的操作中的一些或全部。

另外，在存在较少组件、较多组件的先前实施例中的一些中，改变组件的位置和/或组合两个或多于两个组件。

在前述描述中，我们提及‘一些实施例’。应注意，‘一些实施例’描述所有可能实施例的子集，但并不始终指定实施例的同一子集。

前述描述意图使所属领域的技术人员能够制作并使用本公开，并且在特定应用及其要求的上下文中提供所述前述描述。此外，已经仅出于说明和描述的目的呈现出本公开的实施例的前述描述。这些描述并不意图为详尽的或将本公开限制于所公开的形式。因此，所属领域的从业者将容易明白许多修改和变化，并且在不脱离本公开的精神和范围的情况下，本文中所定义的一般原理可以应用于其它实施例和应用。另外，先前实施例的论述并不意图限制本公开。因此，本公开不意图限于所示的实施例，而是被赋予与本文中所公开的原理和特征一致的最广范围。

Claims (20)

1.一种用以确定生物样品的不变磁共振(MR)特征标志的系统，包括：

MR扫描仪，所述MR扫描仪在所述系统的操作期间执行对所述生物样品的MR扫描；

接口电路，所述接口电路电联接到所述MR扫描仪，其中，在所述系统的操作期间，所述接口电路向所述MR扫描仪传达信息；

处理器，所述处理器电联接到所述MR扫描仪；以及

存储器，所述存储器电联接到所述处理器，所述存储器存储程序模块，其中，在所述系统的操作期间，所述处理器执行所述程序模块以执行对所述生物样品的所述MR扫描，所述程序模块包含：

用于将扫描指令提供到所述MR扫描仪以捕获所述生物样品中的一种或多种类型的原子核的MR信号的指令，其中所述MR信号与所述生物样品中三维(3D)位置处的体素相关联，且其中所述扫描指令至少包含被施加到所述生物样品的磁场强度和脉冲序列；以及

用于从所述MR扫描仪接收所述MR信号的指令；

用于基于所述MR信号和所述扫描指令而确定所述生物样品中的所述体素的MR模型的指令，其中确定所述MR模型涉及：

基于所述MR模型和所述扫描指令而生成用于所述生物样品的模拟MR信号，以及

将所述模拟MR信号与所述MR信号进行比较以确定差向量；

用于基于所述差向量而以迭代方式修改所述扫描指令，并重复所述提供、所述接收和所述确定直到实现收敛准则的指令，其中所述修改的扫描指令包含对所述磁场强度和所述脉冲序列中的至少一个的改变；以及

用于将所述生物样品的标识符，和所述生物样品的与所述MR模型相关联并且描述所述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的所述不变MR特征标志存储在所述存储器中的指令。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述标识符唯一地识别所述生物样品。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述程序模块包含用于生成所述标识符的指令。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统进一步包括电联接到所述接口电路的样品信息读取器；且

其中所述程序模块包含用于从所述样品信息读取器接收指定所述标识符的信息的指令。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统进一步包括电联接到所述接口电路的测量装置，在操作期间，所述测量装置测量所述生物样品的物理属性；

其中所述程序模块进一步包括：

用于从所述测量装置接收指定所述测得的物理属性的物理属性信息的指令；以及

用于将所述物理属性信息以及所述标识符和所述不变MR特征标志存储在所述存储器中的指令。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述物理属性包含以下中的一个：所述生物样品的重量；所述生物样品的一个或多个尺寸；所述生物样品的阻抗；以及所述生物样品的图像。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述测量装置包含以下中的一个：成像传感器；比例尺；阻抗分析器；激光成像系统；以及显微镜。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述MR扫描仪包含孔直径介于1与10cm之间的孔型MR扫描仪。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述MR扫描仪包含孔型MR扫描仪，所述孔型MR扫描仪封闭在由表面限定的腔室中，在所述系统的操作期间，所述腔室填充有惰性气体。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述MR扫描仪包含孔型MR扫描仪，所述孔型MR扫描仪封闭在由表面限定的腔室中，在所述系统的操作期间，所述腔室具有小于大气压的压力。

11.根据权利要求1所述的系统，其中所述生物样品封闭在器皿中，所述器皿填充有惰性气体。

12.根据权利要求1所述的系统，其中所述生物样品封闭在器皿中，所述器皿具有小于大气压的压力。

13.根据权利要求1所述的系统，其中所述程序模块进一步包括用于在将所述所确定的不变MR特征标志存储在所述存储器中之前对所述所确定的不变MR特征标志进行加密的指令。

14.根据权利要求1所述的系统，其中所述生物样品是经福尔马林固定-石蜡包埋的；且

其中所述程序模块进一步包括用于基于所述MR模型而将所述不变MR特征标志变换成体内样品的所估计不变MR特征标志的指令。

15.根据权利要求1所述的系统，其中所述生物样品包含体内样品。

16.根据权利要求1所述的系统，其中所述程序模块进一步包括：

用于将所述不变MR特征标志与一个或多个预定不变MR特征标志进行比较的指令；

用于基于所述比较而确定所述生物样品的分类的指令；以及

用于将所述所确定的分类以及所述标识符和所述不变MR特征标志存储在所述存储器中的指令。

17.根据权利要求1所述的系统，其中所述程序模块进一步包括：

用于对所述生物样品执行额外MR测量的指令；以及

用于将所述额外MR测量的结果以及所述标识符和所述不变MR特征标志存储在所述存储器中的指令。

18.根据权利要求14所述的系统，其中所述额外MR测量包含以下中的一个：MR温度测量(MRT)、MR波谱(MRS)、MR成像(MRI)、磁场弛豫和MR弹性成像(MRE)。

19.一种供结合磁共振(MR)扫描仪使用的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，和嵌入其中的用以确定生物样品的磁共振(MR)特征标志的计算机程序机制，所述计算机程序机制包含：

用于将扫描指令提供到所述MR扫描仪以捕获所述生物样品中的一种或多种类型的原子核的MR信号的指令，其中所述MR信号与所述生物样品中三维(3D)位置处的体素相关联，且其中所述扫描指令至少包含被施加到所述生物样品的磁场强度和脉冲序列；以及

用于从所述MR扫描仪接收所述MR信号的指令；

用于基于所述MR信号和所述扫描指令而确定所述生物样品中的所述体素的MR模型的指令，其中确定所述MR模型涉及：

基于所述MR模型和所述扫描指令而生成用于所述生物样品的模拟MR信号，以及

将所述模拟MR信号与所述MR信号进行比较以确定差向量；

用于基于所述差向量而以迭代方式修改所述扫描指令，并重复所述提供、所述接收和所述确定直到实现收敛准则的指令，其中所述修改的扫描指令包含对所述磁场强度和所述脉冲序列中的至少一个的改变；以及

用于将所述生物样品的标识符，和所述生物样品的与所述MR模型相关联并且描述所述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的所述不变MR特征标志存储在存储器中的指令。

20.一种使用MR扫描仪来确定生物样品的磁共振(MR)特征标志的计算机实施的方法，所述方法包括：

将扫描指令提供到所述MR扫描仪以捕获所述生物样品中的一种或多种类型的原子核的MR信号，其中所述MR信号与所述生物样品中三维(3D)位置处的体素相关联，且其中所述扫描指令至少包含被施加到所述生物样品的磁场强度和脉冲序列；以及

从所述MR扫描仪接收所述MR信号；

基于所述MR信号和所述扫描指令而确定所述生物样品中的所述体素的MR模型，其中确定所述MR模型涉及：

基于所述MR模型和所述扫描指令而生成用于所述生物样品的模拟MR信号，以及

将所述模拟MR信号与所述MR信号进行比较以确定差向量；

基于所述差向量而以迭代方式修改所述扫描指令，并重复所述提供、所述接收和所述确定直到实现收敛准则，其中所述修改的扫描指令包含对所述磁场强度和所述脉冲序列中的至少一个的改变；以及

将所述生物样品的标识符，和所述生物样品的与所述MR模型相关联并且描述所述生物样品在任意磁场强度下的动态MR响应的所述不变MR特征标志存储在存储器中。