CN108697370A - 利用mra图像来获取用于确认灌流特性的附加图像的方法及系统 - Google Patents

利用mra图像来获取用于确认灌流特性的附加图像的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108697370A
CN108697370A CN201680082604.2A CN201680082604A CN108697370A CN 108697370 A CN108697370 A CN 108697370A CN 201680082604 A CN201680082604 A CN 201680082604A CN 108697370 A CN108697370 A CN 108697370A
Authority
CN
China
Prior art keywords
frame
target image
image frame
time
perfusion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201680082604.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108697370B (zh
Inventor
韩蕊智
金应烨
丁俊荣
卢煐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jia Quan Institution Of Higher Education Industry And School Cooperation
Lucky Medical Financial Group Of Medical Treatment Legal Person
Original Assignee
Jia Quan Institution Of Higher Education Industry And School Cooperation
Lucky Medical Financial Group Of Medical Treatment Legal Person
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jia Quan Institution Of Higher Education Industry And School Cooperation, Lucky Medical Financial Group Of Medical Treatment Legal Person filed Critical Jia Quan Institution Of Higher Education Industry And School Cooperation
Publication of CN108697370A publication Critical patent/CN108697370A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108697370B publication Critical patent/CN108697370B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • G01R33/5635—Angiography, e.g. contrast-enhanced angiography [CE-MRA] or time-of-flight angiography [TOF-MRA]

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)

Abstract

本发明公开一种利用对比增强MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的方法及系统。根据本发明的一实施例，所述方法包括：步骤S10：使用MRI设备来获取关于受试者的由多个图像帧构成的MRA图像；步骤S20：在所述多个图像帧中确定至少一个目标图像帧；步骤S30：在所述多个图像帧中确定与所述至少一个目标图像帧对应的至少一个基准图像帧；步骤S40：通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而计算至少一个差异数据；以及步骤S50：基于各个差异数据获取关于所述受试者的感兴趣部位的至少一个横截面图像。

Description

利用MRA图像来获取用于确认灌流特性的附加图像的方法及 系统
技术领域
本发明涉及一种能够从关于受试者的MRA图像中获取可确认关于受试者的特定感兴趣部位的灌流特性的至少一个附加图像的方法及系统。
背景技术
如果疑似急性缺血性脑梗塞的患者来到医院，则为了排除脑出血而首先实施计算机断层扫描(computed tomography，CT)或磁共振成像(Magnetic resonance imaging，MRI)。就急性缺血性脑梗塞的诊断灵敏度而言，由于利用MRI的扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)比CT更灵敏，因此如果条件允许则与CT相比优选实施MRI。MRI依次获取梯度回波成像(gradient-recalled echo imaging)、DWI、FLAIR(fluid attenuatedinversion recovery，液体衰减反转恢复)、MR血管造影(MRA，MR angiography)、动态磁敏感加权灌注加权成像(dynamic susceptibility-weighted perfusion-weightedimaging)。就脑梗塞而言，应立即作出诊断并进行治疗，才能更多地救活脑细胞。因此，需要尽可能快速取得图像，但由于前述提及的成像方法中的MRA消耗较多的时间，因此近年来为了缩短时间，处于利用能够更快速取得的对比增强MRA来代替该MRA的倾向。在该情况下，为了取得灌注(perfusion)图像，在已使用造影剂的状况下再次使用造影剂，需要更多的时间及费用，对于无法好好地排出造影剂的患者(肾功能降低)而言附加使用的造影剂有可能会对人体带来危害。根据最近研究结果，由于对急性脑梗塞患者中的作为颈动脉脑血栓切除术对象的患者越尽可能快地实施该切除术则预后有可能会越好，因此在实施颈动脉血栓切除术之前必须对急性脑梗塞患者进行颈动脉及脑动脉血管成像。作为选择成为治疗对象的患者群的因素最重要的是脑梗塞部位，利用血管图像的侧支循环评价也非常重要。已知在评价该侧支循环时传统的颈动脉血管造影术最准确，但该颈动脉血管造影术为侵入式成像方法，具有与非侵入式成像方法相比在获取图像时花费长时间的较大缺点。最近，作为能够完善该颈动脉血管造影术的方法，具有能够利用灌流图像的源图像(source image)来评价侧支循环的研究。但是，该图像具有无法看到血管的缺点。虽然动态对比增强MRA在进行侧支循环评价时提供某种程度信息，但与利用灌流图像的侧支循环评价方法相比无法提供截面图像，因此具有准确度降低的缺点。因此，有必要开发如下的技术：该技术能够获取动态对比增强MRA的同时，利用该图像来重组截面图像并评价侧支循环。
(专利文献1)：日本授权专利第5,325,795号(2013年10月23日)
(专利文献2)：日本专利公开第1997-024047号(1997年01月28日)
(专利文献3)：日本授权专利第4,266,574号(2009年05月20日)
发明内容
技术问题
因此，本发明提供一种能够从对比增强MRA图像中获取可识别感兴趣部位的灌流特性的至少一个附加图像的方法及系统。
技术方案
为此，本发明提供一种利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的方法，包括：步骤S10：使用MRI设备来获取关于受试者的由多个图像帧构成的MRA图像；步骤S20：在所述多个图像帧中确定至少一个目标图像帧；步骤S30：在所述多个图像帧中确定与所述至少一个目标图像帧对应的至少一个基准图像帧；步骤S40：通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而获取至少一个差异数据；以及步骤S50：基于各个差异数据获取关于所述受试者的感兴趣部位的至少一个横截面图像。
所述至少一个目标图像帧可包含与动脉峰值时刻对应的第一目标图像帧、与静脉峰值时刻对应的第二目标图像帧、以及与所述动脉峰值时刻和所述静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的第三目标图像帧中的至少一者。
所述方法可进一步包括：步骤S11：选择与所述受试者的感兴趣部位相关联的动脉中的任意点，并且获取关于所述MRA图像内的与所选择的点对应的第一体素的第一时间-强度曲线；以及步骤S12：选择与所述受试者的感兴趣部位相关联的静脉中的任意点，并且获取关于所述MRA图像内的与所选择的点对应的第二体素的第二时间-强度曲线，此时，可以基于所述第一时间-强度曲线确定所述第一目标图像帧，基于所述第二时间-强度曲线确定所述第二目标图像帧，基于所述第一时间-强度曲线和所述第二时间-强度曲线确定所述第三目标图像帧中。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第一目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，可以将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第一目标图像帧。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第二目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，可以将与所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第二目标图像帧。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第三目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，可以将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻和所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的图像帧确定为所述第三目标图像帧。
在所述步骤S30中，可以将除所述第一目标图像帧、所述第二目标图像帧及所述第三目标图像帧以外的剩余图像帧中的任一图像帧确定为所述基准图像帧。
在所述步骤S30中，可以将所述第一时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧或所述第二时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧确定为所述基准图像帧。
在所述步骤S10中，可通过对比-增强(contrast-enhanced)方式来获取所述MRA图像。
所述感兴趣部位可以是所述受试者的脑(brain)。
本发明还提供一种利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，包括：MRI设备，其用于提供由多个图像帧构成的关于受试者的MRA图像；以及微处理器，其用于在所述多个图像帧中确定至少一个目标图像帧和至少一个基准图像帧，通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而算出至少一个差异数据，并且基于各个差异数据获取关于所述受试者的感兴趣部位的至少一个横截面图像。
所述系统可进一步包括：显示部，用于显示通过所述微处理器获取的所述至少一个横截面图像。
所述至少一个目标图像帧可包含与动脉峰值时刻对应的第一目标图像帧、与静脉峰值时刻对应的第二目标图像帧、以及与所述动脉峰值时刻和所述静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的第三目标图像帧中的至少一者。
所述微处理器可计算关于所述MRA图像内的与选自与所述感兴趣部位相关联的动脉的任意点对应的第一体素的第一时间-强度曲线以及关于所述MRA图像内的与选自与所述感兴趣部位相关联的静脉的任意点对应的第二体素的第二时间-强度曲线，并且基于所述第一时间-强度曲线确定所述第一目标图像帧，基于所述第二时间-强度曲线确定所述第二目标图像帧，基于所述第一时间-强度曲线及所述第二时间-强度曲线确定所述第三目标图像帧。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第一目标图像帧的情况下，所述微处理器可以将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第一目标图像帧。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第二目标图像帧的情况下，所述微处理器可以将与所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第二目标图像帧。
在所述至少一个目标图像帧包含所述第三目标图像帧的情况下，所述微处理器可以将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻和所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的图像帧确定为所述第三目标图像帧。
所述微处理器可以将除所述第一目标图像帧、所述第二目标图像帧及所述第三目标图像帧以外的剩余图像帧中的任一图像帧确定为所述基准图像帧。
所述微处理器可以将所述第一时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧或所述第二时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧确定为所述基准图像帧。
附图说明
图1是表示根据本发明来获取用于确认灌流的截面图像的方法的一实施例的流程图。
图2是表示根据本发明来获取用于确认灌流的截面图像的系统的一实施例的框图。
图3是表示MRA图像的一例的图。
图4是表示根据本发明获取的第一及第二时间-强度曲线的例的图。
图5是用于比较本发明和现有技术的图，图5的(a)是通过现有技术获取的灌流图像的例，图5的(b)是通过本发明获取的关于感兴趣部位的横截面图像的例。
具体实施方式
下面，参照附图对本发明的实施例进行更具体说明。
图1是表示根据本发明来获取用于确认灌流的截面图像的方法的一实施例的流程图，图2是表示根据本发明来获取用于确认灌流的截面图像的系统的一实施例的框图，图3是表示MRA图像的一例的图，图4是表示根据本发明获取的第一及第二时间-强度曲线的例的图，图5是用于比较本发明和现有技术的图，图5的(a)是通过现有技术获取的灌流图像的例，图5的(b)是通过本发明获取的关于感兴趣部位的横截面图像的例。
为了利用受试者的MRA图像来确认关于受试者的感兴趣部位的灌流，且为了获取该感兴趣部位的横截面图像，应用图1的实施例所涉及的方法和图2的实施例所涉及的系统。
下面，虽然说明为通过图2的系统来实现图1的方法，但用于实现图1的方法的系统不必限于图2的系统。
作为例，受试者的感兴趣部位可以是受试者的脑(brain)。但是，受试者的感兴趣部位不必限于脑，本发明同样也可以应用到获取用于确认关于其他身体部位的灌流的附加图像的过程中。
图1的实施例所涉及的方法S100包括：步骤S10，用于获取关于受试者的MRA图像；步骤S20，用于确定至少一个目标图像帧；步骤S30，用于确定至少一个基准图像帧；步骤S40，用于计算至少一个差异数据；以及步骤S50，用于获取关于感兴趣部位的至少一个横截面图像。
此外，图1的方法S100可进一步包括：步骤S11，用于获取第一时间-强度曲线；以及步骤S12，用于获取第二时间-强度曲线。
对上述步骤进行具体说明则如下所述。
在步骤S10中获取关于受试者的MRA图像。MRA图像为用于观察受试者的血管状态的图像，从心脏向全身扩展的主动脉及主静脉为其观察对象。MRA图像可通过使用设置于图2的系统100的MRI设备110来获取，并且获取到的MRA图像可存储在设置于图2的系统100的存储器120中。
如图3所示，MRA图像由在已确定的时间周期性地拍摄到的多个图像帧构成。虽然在图3中二维图示了各个图像帧，但实际上各个图像帧的数据为关于受试者的三维数据。虽然在图3中图示了总计20个图像帧F10～F20，但可根据拍摄时间及帧周期以多种方式变更构成MRA图像的图像帧的个数。
优选通过对比-增强(contrast-enhanced)方式来获取这种MRA图像。在此，对比-增强方式是指为了提高图像的对比度而应用对比剂(contrast media)的方式。
在步骤S20中，从多个图像帧F01～F20中确定至少一个目标图像帧。在此，至少一个目标图像帧可包含与动脉峰值时刻对应的第一目标图像帧、与静脉峰值时刻对应的第二目标图像帧、以及与所述动脉峰值时刻和所述静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的第三目标图像帧中的至少一者。
如此，在至少一个目标图像帧包含第一目标图像帧、第二目标图像帧及第三目标图像帧中的至少一者的情况下，在步骤S20之前可执行步骤S11及S12。如前述，步骤S11为获取第一时间-强度曲线的步骤，步骤S12为获取第二时间-强度曲线的步骤。
具体而言，如果在步骤S11中，用户利用在步骤S10中获取的MRA图像来选择与受试者的感兴趣部位(例如，脑)相关联的动脉的任一点，则微处理器130计算关于MRA图像内的与所选择的点对应的体素(第一体素)的第一时间-强度曲线。用户可利用如鼠标或键盘等的用户接口140来选择该任意点。
并且，如果在步骤S12中，用户利用在步骤S10中获取的MRA图像来选择与感兴趣部位(例如，脑)相关联的静脉的任意点，则微处理器130计算关于MRA图像内的与所选择的点对应的体素(第二体素)的第二时间-强度曲线。用户可利用如鼠标或键盘等的用户接口140来选择该任意点。
图4的(a)中图示了第一时间-强度曲线的例，图4的(b)中图示了第二时间-强度曲线的例。在各曲线中，X轴表示时间，Y轴表示信号的强度。并且，在各曲线的X轴中示出与前述的20个图像帧F01～F20对应的时刻T01～T20。
作为例，在第一时间-强度曲线中示于第七时刻T07的信号强度为与所选择的动脉点对应的第一体素的第七图像帧F07上的信号强度。作为其他例，在第二时间-强度曲线中示于第11时刻T11的信号强度为与所选择的静脉点对应的第二体素的第11图像帧F11上的信号强度。在各个第一及第二时间-强度曲线中，信号强度随时间变化，这是因为经过与第一体素及第二体素对应的血管点的血流量随心脏搏动发生变化。
在步骤S20中，可以基于第一时间-强度曲线确定第一目标图像帧(与动脉峰值时刻对应的图像帧)，可以基于第二时间-强度曲线确定第二目标图像帧(与静脉峰值时刻对应的图像帧)，可以基于第一时间-强度曲线及第二时间-强度曲线确定第三目标图像帧(与动脉峰值时刻和静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的图像帧)。
假设如图4的(a)所示，在第一时间-强度曲线中在第九时刻T9具有最大强度，在第三时刻T03具有最小强度，如图4的(b)所示，在第二时间-强度曲线中在第13时刻T13具有最大强度，在第二时刻T02具有最小强度的情况。
在这种情况下，与第九时刻T9对应的第九图像帧F9可被确定为第一目标图像帧，与第13时刻T13对应的图像帧F13被确定为第二目标图像帧，与动脉峰值时刻T9和静脉峰值时刻T13之间的中间时刻T11对应的图像帧F11被确定为第三目标图像帧。
在步骤S30中，从多个图像帧F01～F20中确定与所述至少一个目标图像帧对应的至少一个基准图像帧。此时，优选从在多个图像帧F01～F20中去除至少一个目标图像帧后的剩余图像帧中确定至少一个基准图像帧。
在前述的步骤S20中确定多个目标图像帧的情况下，也可以针对各个目标图像帧确定单独的基准图像帧，还可以针对多个目标图像帧确定通用的基准图像帧。
作为例，在步骤S20中利用前述的第一时间-强度曲线及第二时间-强度曲线来确定前述的第一目标图像帧F9、第二目标图像帧F13及第三目标图像帧F11的情况下，在步骤S30中也可以对第一目标图像帧F9、第二目标图像帧F13及第三目标图像帧F11中的每一者确定单独的基准图像帧，还可以对第一目标图像帧F9、第二目标图像帧F13及第三目标图像帧F11确定通用的基准图像帧。
作为例，在图4的(a)的第一时间-强度曲线中与表示最小强度的第三时刻T03对应的第三图像帧F03可被确定为针对第一目标图像帧F09的基准图像帧，在图4的(b)的第二时间-强度曲线中与表示最小强度的第二时刻T02对应的第二图像帧F02可被确定为针对第二目标图像帧F13的基准图像帧，作为针对第三目标图像帧F11的基准图像帧可确定该第三图像帧F03和该第二图像帧F02中的任一者。
作为备选方案，在应用通用的基准图像帧的情况下，也可以将所述第三图像帧F03和所述第二图像帧F02中的任一者确定为通用的基准图像帧。
在基于前述的第一时间-强度曲线及第二时间-强度曲线执行步骤S30的情况下，可通过微处理器130自动执行步骤S30。
在步骤S40中，通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而算出至少一个差异数据。可通过所述系统100的微处理器130来执行步骤S40。
如前述，各个图像帧为三维数据。换言之，各个图像帧相当于三维排列的多个体素的集合。因此，在步骤S40中获取的差异数据也为由许多体素构成的三维数据。
作为例，在步骤S20中确定前述的第一目标图像帧F9、第二目标图像帧F13及第三目标图像帧F11，并且在步骤S30中确定与各个目标图像帧F9、F13、F11对应的基准图像帧的情况下，在步骤S40中可通过从各个目标图像帧F9、F13、F11的数据中减去对应的基准图像帧的数据而获取三个差异数据(第一差异数据、第二差异数据及第三差异数据)。
在步骤S50中基于步骤S40中的各个差异数据获取关于受试者的感兴趣部位(例如，脑)的至少一个横截面图像(附加图像)。
可通过所述系统100的微处理器130来执行步骤S50，可通过所述系统100的显示部150来显示在步骤S50中获取的横截面图像。
如前述，在步骤S40中获取的差异数据也为由许多体素构成的三维数据。因此，在步骤S50中可以对感兴趣部位获取一个以上的横截面图像。
可以特别有效地应用在步骤S50中获取的横截面图像以确认感兴趣部位的灌流。在此，确认灌流是指确认是否通过毛细血管向感兴趣部位顺畅地供给血液。换言之，确认灌流是确认感兴趣部位是否存在因不充分的血液供给带来的坏死候选区域。
在图5的(a)中图示了根据现有技术通过伴随使用造影剂的CT拍摄获取的灌流图像(perfusion images)的例，在图5的(b)中图示了在步骤S50中获取的附加横截面图像的例。在图5的(a)及图5的(b)中，感兴趣部位共同地为脑。
更具体而言，在图5的(a)中配置在左侧、中央及右侧的横截面图像分别为通过现有的CT拍摄获取的动脉相(arterial phase)灌流图像、静脉相(venous phase)灌流图像及毛细血管相(capillary phase)灌流图像。
另外，在图5的(b)中配置在左侧、中央及右侧的横截面图像分别是从在步骤S40获取的第一差异数据、第二差异数据及第三差异数据中获取的图像，如前述说明的那样，分别基于第一目标图像帧(与动脉峰值时刻对应)、第二目标图像帧(与静脉峰值时刻对应)及第三目标图像帧(与动脉峰值和静脉峰值的中间时刻对应)算出第一差异数据、第二差异数据及第三差异数据。
如果查看图5的(a)的左侧的动脉相灌流图像及右侧的毛细血管相灌流图像，则可知左脑部位比右脑部位相对暗，由此可确认对左脑部位的血液供给不顺畅。并且，查看图5的(a)的中央的静脉相灌流图像，则可知左脑部位呈现特别暗的区域A，该区域A为预测为脑梗塞部位的区域。
查看图5的(b)的左侧的横截面图像及右侧的横截面图像，则同样可知左脑部位比右脑部位相对暗。因此，通过图5的(b)的左侧及右侧图像，同样也可以确认对左脑部位的血液供给不顺畅。并且，查看图5的(b)的中央的横截面图像，则可知左脑部位呈现特别暗的区域B。因此，通过图5的(b)的右侧图像，同样也可以获知脑梗塞部位的位置。
在此，可知如应用本发明获取的图5的(b)的图像那样的附加图像能够充分应用于获得关于感兴趣部位的灌流特性。
因此，根据本发明，无需为了获得关于感兴趣部位的灌流特性，执行伴随加入其他造影剂的附加拍摄(例如，CT拍摄)。
因此，不仅诊断脑梗塞等疾病的过程有可能会进一步简单且低廉，而且由于造影剂加入次数的减少而能够大幅缓解随加入造影剂产生的患者的痛苦、不便感及副作用。
以上，虽然参照本发明的优选实施例进行了说明，但本领域技术人员能够理解在不脱离所附的权利要求书中记载的本发明的思想及领域的范围内可以以多种方式修改及变更本发明。

Claims (20)

1.一种利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，包括：
步骤S10：使用MRI设备来获取关于受试者的由多个图像帧构成的MRA图像；
步骤S20：在所述多个图像帧中确定至少一个目标图像帧；
步骤S30：在所述多个图像帧中确定与所述至少一个目标图像帧对应的至少一个基准图像帧；
步骤S40：通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而获取至少一个差异数据；以及
步骤S50：基于各个差异数据获取关于所述受试者的感兴趣部位的至少一个横截面图像。
2.根据权利要求1所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
所述至少一个目标图像帧包含与动脉峰值时刻对应的第一目标图像帧、与静脉峰值时刻对应的第二目标图像帧、以及与所述动脉峰值时刻和所述静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的第三目标图像帧中的至少一者。
3.根据权利要求2所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，还包括：
步骤S11：选择与所述受试者的感兴趣部位相关联的动脉中的任意点，并且获取关于所述MRA图像内的与所选择的点对应的第一体素的第一时间-强度曲线；以及
步骤S12：选择与所述受试者的感兴趣部位相关联的静脉中的任意点，并且获取关于所述MRA图像内的与所选择的点对应的第二体素的第二时间-强度曲线，
其中，基于所述第一时间-强度曲线确定所述第一目标图像帧及所述第三目标图像帧中的至少一者，
基于所述第二时间-强度曲线确定所述第二目标图像帧及所述第三目标图像帧中的至少一者。
4.根据权利要求3所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第一目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第一目标图像帧。
5.根据权利要求3所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第二目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，将与所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第二目标图像帧。
6.根据权利要求3所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第三目标图像帧的情况下，在所述步骤S20中，将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻和所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的图像帧确定为所述第三目标图像帧。
7.根据权利要求3所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述步骤S30中，将除所述第一目标图像帧、所述第二目标图像帧及所述第三目标图像帧以外的剩余图像帧中的任一图像帧确定为所述基准图像帧。
8.根据权利要求7所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述步骤S30中，将所述第一时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧或所述第二时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧确定为所述基准图像帧。
9.根据权利要求1所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
在所述步骤S10中，通过对比-增强(contrast-enhanced)方式来获取所述MRA图像。
10.根据权利要求1所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的截面图像的方法，其中，
所述感兴趣部位为所述受试者的脑。
11.一种利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，包括：
MRI设备，其用于提供由多个图像帧构成的关于受试者的MRA图像；以及
微处理器，其用于在所述多个图像帧中确定至少一个目标图像帧和至少一个基准图像帧，通过从各个目标图像帧的数据中减去对应的基准图像帧的数据而算出至少一个差异数据，并且基于各个差异数据获取关于所述受试者的感兴趣部位的至少一个横截面图像。
12.根据权利要求11所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，还包括：
显示部，其用于显示通过所述微处理器获取的所述至少一个横截面图像。
13.根据权利要求11所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
所述至少一个目标图像帧包含与动脉峰值时刻对应的第一目标图像帧、与静脉峰值时刻对应的第二目标图像帧、以及与所述动脉峰值时刻和所述静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的第三目标图像帧中的至少一者。
14.根据权利要求13所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
所述微处理器计算关于所述MRA图像内的与选自与所述感兴趣部位相关联的动脉的任意点对应的第一体素的第一时间-强度曲线以及关于所述MRA图像内的与选自与所述感兴趣部位相关联的静脉的任意点对应的第二体素的第二时间-强度曲线，并且基于所述第一时间-强度曲线确定所述第一目标图像帧，基于所述第二时间-强度曲线确定所述第二目标图像帧，基于所述第一时间-强度曲线及所述第二时间-强度曲线确定所述第三目标图像帧。
15.根据权利要求14所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第一目标图像帧的情况下，
所述微处理器将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第一目标图像帧。
16.根据权利要求14所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第二目标图像帧的情况下，
所述微处理器将与所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻对应的图像帧确定为所述第二目标图像帧。
17.根据权利要求14所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
在所述至少一个目标图像帧包含所述第三目标图像帧的情况下，
所述微处理器将与所述第一时间-强度曲线中的表示最大强度的动脉峰值时刻和所述第二时间-强度曲线中的表示最大强度的静脉峰值时刻之间的中间时刻对应的图像帧确定为所述第三目标图像帧。
18.根据权利要求14所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
所述微处理器将除所述第一目标图像帧、所述第二目标图像帧及所述第三目标图像帧以外的剩余图像帧中的任一图像帧确定为所述基准图像帧。
19.根据权利要求18所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
所述微处理器将所述第一时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧或所述第二时间-强度曲线中的表示最小强度的图像帧确定为所述基准图像帧。
20.根据权利要求11所述的利用MRA图像来获取用于确认灌流的附加图像的系统，其中，
通过对比-增强(contrast-enhanced)方式来获取所述MRA图像。
CN201680082604.2A 2015-12-24 2016-11-16 利用mra图像的方法及系统 Active CN108697370B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2015-0186801 2015-12-24
KR1020150186801A KR101744424B1 (ko) 2015-12-24 2015-12-24 Mra 영상을 이용하여 관류 특성 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템
PCT/KR2016/013191 WO2017111315A1 (ko) 2015-12-24 2016-11-16 Mra 영상을 이용하여 관류 특성 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108697370A true CN108697370A (zh) 2018-10-23
CN108697370B CN108697370B (zh) 2022-06-03

Family

ID=59090741

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680082604.2A Active CN108697370B (zh) 2015-12-24 2016-11-16 利用mra图像的方法及系统

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP3395245A4 (zh)
KR (1) KR101744424B1 (zh)
CN (1) CN108697370B (zh)
WO (1) WO2017111315A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101885998B1 (ko) * 2017-06-16 2018-08-06 가톨릭대학교 산학협력단 4차원 mra의 영상 정보 후처리를 통한 다중시기 곁순환 영상, 관류 영상 방법 및 의료 장치 시스템

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11151224A (ja) * 1997-09-25 1999-06-08 Siemens Medical Syst Inc 血管造影図の撮影装置
US6377835B1 (en) * 2000-08-30 2002-04-23 Siemens Aktiengesellschaft Method for separating arteries and veins in 3D MR angiographic images using correlation analysis
US20020107443A1 (en) * 2001-02-07 2002-08-08 Stefancik Robert M. Magnetic resonance angiography data
US20050033159A1 (en) * 2000-03-30 2005-02-10 Mistretta Charles A. Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
CN1681438A (zh) * 2002-09-12 2005-10-12 株式会社日立医药 血流动态分析设备及方法和图像诊断设备
US20080081987A1 (en) * 2006-09-06 2008-04-03 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging apparatus and image processing apparatus
CN101912262A (zh) * 2010-07-22 2010-12-15 中国科学院深圳先进技术研究院 磁共振成像定量参数计算方法及系统
JP2011167333A (ja) * 2010-02-18 2011-09-01 Hitachi Medical Corp 磁気共鳴画像解析装置および磁気共鳴画像解析方法
CN102370484A (zh) * 2010-08-23 2012-03-14 株式会社东芝 磁共振成像装置以及磁共振成像方法
JP2012196536A (ja) * 2006-09-06 2012-10-18 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3683945B2 (ja) 1995-07-13 2005-08-17 株式会社東芝 超音波診断装置
US5881728A (en) * 1996-07-26 1999-03-16 Wisconsin Alumni Research Foundation Digital subtraction magnetic resonance angiography with image artifact suppression
JP4266574B2 (ja) 2002-06-07 2009-05-20 株式会社日立メディコ 磁気共鳴イメージング装置
BRPI0721412A2 (pt) 2007-01-02 2014-02-25 Wisconsin Alumni Res Found Métodos para produzir uma imagem aprimorada de contraste de um indivíduo posicionado no campo de visão de um sistema de formação de imagem por ressonância magnética, e para reconstruir uma imagem angiográfica por ressonância magnética aprimorada de contraste com um sistema de formação de imagem por ressonância magnética
US8918159B2 (en) * 2012-04-18 2014-12-23 Mayo Foundation For Medical Education And Research System and method for improved accelerated magnetic resonance imaging using ROI masking
KR101472709B1 (ko) * 2014-04-25 2014-12-16 박영근 정밀 검사 정보를 포함하는 건강 검진 방법

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11151224A (ja) * 1997-09-25 1999-06-08 Siemens Medical Syst Inc 血管造影図の撮影装置
US20050033159A1 (en) * 2000-03-30 2005-02-10 Mistretta Charles A. Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
US6377835B1 (en) * 2000-08-30 2002-04-23 Siemens Aktiengesellschaft Method for separating arteries and veins in 3D MR angiographic images using correlation analysis
US20020107443A1 (en) * 2001-02-07 2002-08-08 Stefancik Robert M. Magnetic resonance angiography data
CN1681438A (zh) * 2002-09-12 2005-10-12 株式会社日立医药 血流动态分析设备及方法和图像诊断设备
US20080081987A1 (en) * 2006-09-06 2008-04-03 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging apparatus and image processing apparatus
JP2012196536A (ja) * 2006-09-06 2012-10-18 Toshiba Corp 磁気共鳴イメージング装置
JP2011167333A (ja) * 2010-02-18 2011-09-01 Hitachi Medical Corp 磁気共鳴画像解析装置および磁気共鳴画像解析方法
CN101912262A (zh) * 2010-07-22 2010-12-15 中国科学院深圳先进技术研究院 磁共振成像定量参数计算方法及系统
CN102370484A (zh) * 2010-08-23 2012-03-14 株式会社东芝 磁共振成像装置以及磁共振成像方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHRISTIAN FINK ET AL: "Regional Lung Perfusion: Assessment with Partially Parallel Three-dimensional MR Imaging", 《RADIOLOGY》 *
MICHAEL BOCK: "Separation of arteries and veins in 3D MR angiography using correlation analysis", 《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》 *
马晓晖 等: "三维动态增强磁共振血管造影颈动脉两种峰值测定方法比较", 《河北医药》 *

Also Published As

Publication number Publication date
KR101744424B1 (ko) 2017-06-08
CN108697370B (zh) 2022-06-03
EP3395245A1 (en) 2018-10-31
EP3395245A4 (en) 2019-08-14
WO2017111315A1 (ko) 2017-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7090546B2 (ja) 灌流デジタルサブトラクション血管造影
US20110150309A1 (en) Method and system for managing imaging data, and associated devices and compounds
JP5801316B2 (ja) 副側血流評価
Kunst et al. Ischemic stroke
JP4589114B2 (ja) 画像データ情報の表示
JP6133794B2 (ja) かん流比較及び定量化のためのデータの動的正規化
JP6240319B2 (ja) 側副循環の画像化及び評価のための新しい磁気共鳴画像法
JP2011139891A (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP2012523260A (ja) 動的造影強化イメージング研究のための妥当な基準曲線
JP2006500099A5 (zh)
US10213178B2 (en) Calculation of perfusion parameters in medical imaging
EP1644900B1 (en) Non-invasive quantitative myocardial perfusion assessment
Jerosch-Herold et al. Time delay for arrival of MR contrast agent in collateral-dependent myocardium
Versluis et al. Magnetic resonance imaging-derived arterial peak flow in peripheral arterial disease: towards a standardized measurement
US20150282779A1 (en) Treating an Ischemic Stroke
CN108697370A (zh) 利用mra图像来获取用于确认灌流特性的附加图像的方法及系统
Kamran et al. C-arm flat detector computed tomography parenchymal blood volume imaging: the nature of parenchymal blood volume parameter and the feasibility of parenchymal blood volume imaging in aneurysmal subarachnoid haemorrhage patients
Vidarsson et al. Quantitative permeability magnetic resonance imaging in acute ischemic stroke: how long do we need to scan?
Michoux et al. Parametric and quantitative analysis of MR renographic curves for assessing the functional behaviour of the kidney
Crean Technical considerations for ACHD imaging
Bock et al. Optimal processing to derive static PC-MRA from time-resolved 3D PC-MRI data
KR101944854B1 (ko) 선택적 컴퓨터 단층촬영을 이용한 혈류 모델링 방법 및 그 장치
Yıldırım et al. Comparison of contrast-enhanced magnetic resonance angiography and digital subtraction angiography in the evaluation of renal artery stenosis and detecting of accessory and polar arteries
Van Den Berg Utility of noncontrast-enhanced MRA in patients with critical limb ischemia
Kubik et al. Magnetic Resonance quantification of myocardial perfusion reserve using Fermi function model: comparison to visual qualification

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant