CN109143135B - 在梯度运动传感成像用途中校正梯度不均匀性的方法 - Google Patents

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Abstract

本披露提供一种用于校正由磁共振成像(MRI)系统梯度线圈梯度场分布中非线性引起的误差之方法和系统。该方法包括使用梯度线圈计算机模型在成像空间内的每个体素处获取非线性张量;使用所述非线性张量来校正运动传感编码;以及使用所述校正的运动传感编码来生成经校正图像。

Description

在梯度运动传感成像用途中校正梯度不均匀性的方法
技术领域:
本披露一般涉及运动传感磁共振(MR)成像,并更具体地涉及校正对从梯度线圈非线性引起的MR成像误差。
背景技术:
在磁共振成像过程中产生的信号强度可以通过各种机制来进行编码,以便转换为空间图像。例如,梯度线圈(高功率电磁铁)可用来编码空间信息。空间编码是从梯度线圈产生的线性变化磁场来实现,其具有位于成像体积中的位置,而扫描图像是放置在该成像体积之中。在真实情况之下,由梯度线圈产生的场轮廓偏离纯线性关系。此偏值取决于图像内的空间位置。
此梯度线圈非线性会导致各类MR成像中的误差,这些成像包括扩散加权,相位对比或体内素不相干运动(IVIM)成像。梯度场不均匀性经常导致运动传感编码(motionsensitive encoding)方向和数值的空间相关误差。当梯度线圈非对称时,如当使用扩散加权成像对大脑成像时,这种梯度线圈非线性可会是特别严重。
为了校正这些误差,梯度线圈组的非线性张量通常基于逐个像体素计算。因此在计算非线性张量时必须知道由每个梯度线圈产生的磁场的梯度。梯度线圈磁场通常是通过实验或球谐波展开近似值确定。然后,场梯度可从数值或分析方式计算。
可是,从实验中得到所述梯度线圈的磁场可能会有问题,因为(1)图像的体素离散化导致离散的畸变映射图,而不是理想中的连续性的映射图,而(2)在此畸变映射图中也包含从主磁体的序列特异B0不均匀性畸变。
此场的梯度也不能理想地使用数值方式计算,因为在决定梯度时必须使用较高的分辨率抽样场。并且在每个方向须要至少采样两个点来计算场梯度差异。这可会增加处理时间。
特别,球谐函数代表场和解析计算场梯度可在非对称梯度线圈上构成问题,其可用于脑卒成像。对于非对称梯度线圈,为了准确地表示场所需要的谐波项的数目实质上增加了。因此,这些线圈通常是不容易使用球谐函数来表达或表示的。
发明内容
根据一个实例方面,本发明提供了一种校正由磁共振成像(MRI)系统中梯度线圈梯度场分布中非线性引起的误差之方法。该方法包括:构建梯度线圈的计算机模型,所述计算机模型代表所述梯度线圈的导线的布置图案,使用所述梯度线圈的计算机模型获取在成像空间内的每个体素处的非线性张量,使用所述非线性张量来校正运动传感编码,以及使用所述校正的运动传感编码来生成经校正的图像。
根据另一个实例方面,本发明提供了一种校正由磁共振成像(MRI)系统中梯度线圈梯度场分布中非线性引起的误差之系统。该系统包括:接收器,其用于接收来自成像体积的信号,和处理器,其耦合到所述接收器。所述处理器被配置来:构建梯度线圈的计算机模型,所述计算机模型代表所述梯度线圈的导线的布置图案,使用系统的所述梯度线圈的计算机模型获取在成像空间内的每个体素处的非线性张量,使用所述非线性张量来校正运动传感编码,以及使用所述校正的运动传感编码来生成经校正的图像。
附图说明
以下描述提供本披露的示例实施例。此描述提及以下附图:
图1是根据示例实施例的磁共振成像(MRI)系统框图;
图2(a)和2(b)示出由梯度线圈产生,沿着一个空间维度的示例磁场剖面图;
图3示出根据实施例的方法流程图,该方法用于校正在图1的系统中之误差;以及
图4示出横向梯度线圈的导线布置方式的示例性计算机模型。
具体实施例
传统的磁共振成像(MRI)系统代表一种成像模式,其主要用途是从物体中质子(如氢原子)磁共振(MR)信号来构建图像。在医学MRI中,典型关注信号是来自水分和脂肪(主要含氢的组织成分)的MR信号。
参照图1,根据示例实施方式磁共振成像(MRI)系统的框图(100)示出。此在100所描述的MRI系统示例性实施方式纯粹是在于显示的用意,并且包括附加、减少、与或变换组件的可能性。
从图1示出,此显示的MRI系统100包括一个数据处理系统105。此数据处理系统105通常可以包括一个或多个输出仪器,如显示器,一个或多个输入设备例如键盘和鼠标,及连接到有易失和持久性组件存储器的一个或多个处理器。此数据处理系统105还可包括一个或多个界面,其适应与用于执行扫描的MRI系统100的硬件组件作通信及数据交换。
接续图1,此范例MRI系统100亦包括一个主场磁铁110。该主场磁铁110可由一个如永久的、超导体的、或电阻性的磁铁去实现。其他类型的磁铁,包括适合MRI系统100使用的混合型磁铁是想到的。此主场磁铁110可被操作而产生一个实质均匀主磁场,而此磁场具有磁场强度B0以及沿一个轴的方向。此主力磁场为用作产生一个图像体积,其中所要求的物体中的原子核心如处于水分和脂肪中的氢质子处于对齐磁场排列作扫描准备。在某实践过程中,如这个实践范例中,一个与数据处理系统105沟通的主场磁铁操纵单元115可作控制主场磁铁110之用。
此MRI系统100还包括梯度线圈120对沿着主磁场的空间信息进行编码,所述空间信息如沿着三个垂直梯度轴的空间信息。梯度线圈120的大小和配置可以令其产生一个可受控制而且均匀的线性梯度。例如,可以设计在主场磁铁110内的三对正交载运电流的主线圈去产生所期望的线性梯度磁场。如在本实施例所示,梯度线圈120至少包括一个非对称梯度线圈122。
在某实施方案中,此梯度线圈120可被护罩并且可包括外层护罩线圈,其可产生一个反向磁场而抵消由主梯度线圈产生的梯度磁场,而作成一个主护罩线圈对。在这种线圈对中,其「主」线圈可负责产生梯度场,而其「护罩」可负责减小在某一体积(如成像体积)外的主线圈杂散场。此梯度线圈120的主及护罩线圈可串联连接。
而且,对于任何给定的梯度轴,可以有二层线圈,其一起形成一个被护罩的梯度线圈。此被护罩的梯度线圈120可减少能导致扫描图像中伪影之涡流和其它干扰。由于涡流主要流过MRI系统100的导电部件,并且由成像体积外面的磁场引起的,所以减少由梯度线圈120产生的边缘场可减小干扰。因此,此主护罩线圈对的形状与大小、导体的导线之布置方式与大小、及电流之幅度与波形进行选择,以促成一个在于梯度线圈120外部,而强度接近零的净磁场。如对于圆柱形磁体,所述两个线圈可以由同心圆柱体的形式设置,而对于垂直的磁场磁体,所述两个线圈可以以同轴盘设置。
此梯度线圈120的导电组件,不论被护罩的或未被护罩的,并包括主线圈及护罩线圈,可以包括一个电导体(如铜,铝等)。当此梯度线圈120之端子受一个电压差施加时,其内部电连接可使电流在预想的路径上流动。在三个梯度轴,用于主梯度线圈和梯度护罩线圈的三个梯度轴的导电部件可通过物理分离和/或非导电屏障而隔离。
由此梯度线圈120产生的磁场,不论组合产生或按顺序产生,可以叠加在主磁场上,以使得在成像体积内之物体受选择性空间激发。除了允许空间激发之外,此梯度线圈120可将空间特定的频率与相位信息附加到成像体积内放置的原子核,从而允由所得MR信号重建成有用图像。一个梯度线圈操纵单元125与其数据处理系统105互相通信,以用来操作此梯度线圈120。
在某些MRI系统100之实施方案中,有可能带有额外电磁线圈(未示出),如匀场线圈(传统上但不限于产生二阶或更高的球谐函数的磁场分布)或一个均匀场偏置线圈或任何其他校正电磁铁。为执行有效的匀场过程(纠正当不同物体放置在系统之内或周围时引入的磁场失真),此纠正电磁铁,如匀场线圈,具有用来提供磁场的一种电流,而令主磁场更均匀。举例,由这些线圈产生的磁场可助于纠正主磁场中的不均匀性,所述不均匀性是由于主场磁铁110中的不完善处、或外部铁磁物体的存在、或由于成像区域内物质的磁化率之差、或任何其他静态或时变的现象而引起。
此MRI系统100还包括射频(RF)线圈130。此RF线圈130用于建立具有强度B1的RF磁场,以其激发原子核或「旋转」。此RF线圈130亦可检测从被成像对象内「弛豫」旋转时发出的信号。因此,此RF线圈130可以是分开的发射和接收线圈之形式,或可有组合的发射和接收线圈形式,带有一个切换器在发射和接收模式之间切换。
此RF线圈130可实现为表面线圈,其通常为纯粹接收线圈,和/或体积线圈,其可当为接收和发送线圈。此RF线圈130能与主场磁铁110之孔穴一体化。备选地,此RF线圈130可以设于靠近扫描对象(例如头部)的位置,其并且可具有类似这对象的形状,例如一个紧密贴合的头盔。一个与数据处理系统105通信的射频线圈操纵单元135可用于在发射方面或接收方面控制射频线圈130的操作。
如图1所示,数据处理系统105还包括校正子系统150,其用于校正由MRI系统100中梯度线圈120梯度场分布中非线性引起的误差。校正子系统150包括校正处理器154,其耦合到接收RF线圈130和存储器156。校正处理器154被配置以获收在成像体积内每个体素处的非线性张量,其从存储器156检索非线性张量和/或从MRI系统100的梯度线圈120的计算机模型确定非线性张量,找出非线性张量,并使用此非线性张量校正运动传感编码,然后使用此校正的运动传感编码从来自RF频线圈130的信号生成校正图像。校正处理器154可以配置为通过执行存储在存储器中的指令来执行上述应用。校正子系统150可不一定是数据处理系统105的单独部件,因为在数据处理系统105中通用处理器可以与在数据处理系统105中的通用存储器结合来执行上述程序。校正子系统150的使用法将在以下进一步详细讨论。
为以传统的方式从MRI系统100获得图像,一组或多组RF脉冲和梯度波形(统称为「脉冲序列」)会在数据处理系统105处选择。此数据处理系统105将所选择的脉冲序列信息传递给其RF控制单元135与其梯度控制单元125,其共同为提供执行扫描的序列脉冲产生相关的波形和定时。
通常,由梯度线圈120产生的梯度场分布包括与线性场的分布的偏差。作为说明性示例,如图2(a)所示,当通过梯度线圈120沿着X轴施加一个梯度场时,沿着x轴分布的主磁场之理想强度(在210显示)是完全理想地线性并具有Gx的斜率,这是梯度线圈120沿着X轴产生的期望梯度。然而,如图2(b)中220所示,此磁场强度的真正实际分布从期望梯度Gx偏离。在图2(b)中,此理想梯度Gx在230用虚线表示。梯度场分布与线性分布的偏差通常会导致获取图像的空间翘曲与或导致重大的伪影。
根据本披露的一个方面,由梯度场分布中的非线性引起的误差可以通过调整波形的参数校正。现在参考图3,一种校正非线性误差的方法总体地在300指示。在一些示例中,方法300可至少局部使用MRI系统100操作,如图1所示。另外,以下方法300的讨论可带来对系统100的进一步理解。然而,应该理解是,系统100和方法300可变换,并且其操作不需要与本文联系彼此描述的完全相同,而此变换是在附加的权利要求书范围之内。
为了校正由梯度非线性引起的误差,在302使用梯度线圈120的计算机模型获取成像体积内的每个体素处的非线性张量。此非线性张量可通过从存储器156中检索已预先计算的非线性张量来获取,如304所示,或实时地预先找到此非线性张量,即是在成像过程之前或之中,如306所示。
为了找到非线性张量,一个梯度线圈120的计算机模型会在308创建。此模型代表在此梯度线圈120中呈现的单元,如在所述MRI系统100中呈现的线圈的导线的布置图案(wire pattern),如包括导线的连接。例如,此模型可以包括主线圈以及护罩线圈(变体中)的导电单元。通常,基于计算机建模技术,此模型的构造尽可能准确代表所述梯度线圈120。一个示例模型是基于单元阵列,即是,电磁体被模拟为一组小电流单元,其在一起连接时形成电磁体的导线的布置图案。此单元阵列模型可包括所述梯度线圈120的连接路径,以及在此梯度线圈120中任何其他载流导线。一个梯度线圈120的完整空间表示可基于单元阵列模型来构建。此单元阵列模型可包括例如导电单元阵列,其表示梯度线圈120的导线的布置图案。图4示出横向梯度线圈的示例导线的布置图案的一半。每个<*>表示梯度场将被计算的空间中的一个点。
接续300方法,磁场梯度会基于所述模型在310计算。根据一个实施方式,其分析方程形式可以采取以下等式:
Figure GDA0003455798610000051
Figure GDA0003455798610000061
Figure GDA0003455798610000062
其中x',y'与z'表示梯度线圈的导线的布置图案的电流单元的位置,并且dx',dy'与dz'表示形成导电路径的单元的长度。I代表以安培(A)表示的导线中的电流,μ0代表自由空间的磁导率,而r表示导线的半径。
上述等式可用于计算成像体积中每个体素处的磁场梯度。或者,所述其中与成像体积内体素的不连续样本相对应的磁场梯度可以被计算出来,然后存储在存储器156内低分辨率三维阵列之中。这所存储的三维阵列可稍后被内场,以获得在每个体素处的磁场梯度。为另外选择,同一梯度线圈的所存储和内插的阵列的线性组合可以被结合起来以获得该梯度线圈在每个体素处的磁场梯度。多个梯度线圈的存储及内插阵列的线性组合也可以一同使用以获得多个梯度线圈一起使用时,多个梯度线圈的成像体积内每个体素处的磁场梯度。
因此,对于在这成像体积内的不同体素,所述成像体积内的梯度场可预先计算、实时计算、或从此两个步骤的组合中获取。本方法的一个特点是可用于计算对称及非对称梯度线圈的梯度场。这特别有助于脑卒成像或患者头部成像,其中扩散成像需要实时地计算。
当场梯度在特定体素位置已知时,所述非线性张量可在312从相应此体素处的磁场梯度计算。所述计算通常使用以下等式:
G(r)=L(r)G0
其中L(r)是所述非线性张量,G0是所需的磁场梯度,而G(r)是计算出来的磁场梯度。
此后,所述非线性张量可直接在316来用于校正运动传感编码,和/或可在314存储在存储器156中,以便在304时的另时检索。
当所述非线性张量已获取之后,无论是通过检索或计算或其组合,使用此非线性张量在316校正运动传感编码。所有类型的运动传感编码方式可在方法300中想到,包括扩散成像及速度编码成像。因此,在316处的校正可包括使用非线性张量计算校正b值、计算校正的梯度矩、或导出校正的扩散张量。
运动传感编码,尤其是扩散编码,将梯度相关编码封装在以下运动传感编码b值的已知表达式之中:
b=γ2(G0·r)2δ2(Δ–δ/3)
其中G0是所施加的梯度场的期望幅度,δ是在时隔Δ分开的梯度脉冲的持续期,而γ是旋磁比。
所述非线性张量校正可以在位置r以任何已知的方法进行。当所述非线性张量校正在位置r进行后,此校正的梯度幅度Gcorr会被得到,使得校正后的b值可使用类似以下的表达式来计算:
b=γ2(Gcorr·r)2δ2(Δ–δ/3)
校正的扩散张量也会类似地来计算。通常,扩散张量是在计算扩散张量前基于不同应用的梯度方向r和梯度G上的许多个MR测量来计算。上述的校正b值是在计算标准扩散张量之前获取,以获取校正的扩散张量。
然后,计算或导出来的校正参数(即运动传感编码)是在318由校正处理器154使用,以根据从成像体积接收的信号生成校正图像。
如果在316计算校正的b值或导出校正的扩散张量时,被校正的扩散加权图像或扩散张量图像序列则可以在318生成。
扩散加权成像是一种机制,其中图像对比度可根据「表观扩散率」-即水分随机位移-来产生。扩散加权成像是一种广泛使用的磁性成像方式,其利用组织中水分子扩散在磁共振图像中产生对比。
如在MR成像理解,所施加的磁场会影响水分子中质子的自旋相位。通过采用两个扩散梯度脉冲的相加,射频脉冲依赖于运动而定,或者是「扩散加权」。所述第一梯度脉冲改变每个质子相移一个量,该量与水分子相对于梯度的空间位置成比例或取决于水分子相对于梯度的空间位置。如果水分子在第一和第二脉冲的施加之间没有移动,所述第二脉冲(与此第一脉冲相等并且实际效应相反)则该将相移逆转。如果水分子在施加第一和第二梯度脉冲之间有移动,完全的重新定相(rephasing)则不可能发生,导致来自此空间位置的信号损失。信号损失量与水分分子的运动程度成正比。信号损失也与水分分子的优先扩散方向成比例。
如扩散梯度施加在至少6个非共线方向上,扩散张量(或3×3矩阵),其描述扩散各向异性,则可以在每个体素获得。
所述获取的扩散信号可被组织并存储在一个被称为q空间的临时矩阵之中。一个其对应于q空间中的扩散加权图像会从施加单独脉冲梯度序列提供。使用傅里叶变换,以将来自q空间的生MR成像数据转换成展示扩散概率密度函数的可视图像。
以此方式,校正的扩散加权图像或扩散张量图像序列可利用校正的b值或校正扩散张量通过傅里叶变换从q空间数据生成。傅里叶变换的大小是由q空间阵列大小来决定。
或者,梯度矩(gradient moment)可在316计算,以用于速度编码。
MR数据可利用时变梯度,如常用的双极梯度波形,来进行速度编码。在此用途,MR信号相位是感应于施加梯度波形的第一矩。通常,速度编码信号取决于:
∫G(t)t dt
应用非线性张量会在每个空间位置取得被校正的梯度值Gcorr(如以上所述),使得校正后的速度编码计算应基于下式推导出:
∫Gcorr(t)t dt
VENC是一个操作员指定的混叠速度参数,其特定于任何一种施加速度编码,以用于相位对比MR成像及相位对比MR血管造影。VENC反映在关注血管内很可能达到的最高速度。改变速度编码参数VENC调整双极梯度的强度,以便所选的最大速度对应于数据中的180°相移。
在相位差图像中,体素值会与血液速度成比例,所述血液速度之最大范围是由速度编码参数决定。可执行额外的扫描以来感知在其他方向或以其他速度的流动。使用适当的速度编码梯度流动或运动,两个具有相匹配的采集参数但不同速度相关信号相位的数据集可使用相关相位效应来测量。此流动或运动的速度可从所述两个所产生的相位图像之差别来定量评估。
以这种方式,当梯度矩在316计算时,校正的速度编码成像序列则可根据来自成像体积获取的信号由修正处理器154在318生成。
虽然本披露的一些实施例或方面可以在全功能计算机和计算机系统中实现,但其他实施例或方面可能够以各种形式作为计算产品分配,并且能够被应用于真正实现所述分配,不论便用特定类型的机器或计算机可读媒体。
此披露有至少一些方面可至少局部在软件上体现。即是,有一些在此披露的技术和方法可在在计算机系统或其他数据处理系统中执行,其响应于所述处理器(如微处理器)执行存储器中(如ROM、易失性RAM、非易失性存储器、高速缓存或远程存储设备)包含的指令序列。
计算机可读存储媒体可用于存储软件和数据,其当从数据处理系统执行时,此系统会执行本披露的各种方法或技术。所述可执行软件和数据可存储在各种不同的媒体,包括如ROM,易失性RAM,非易失性存储器与或高速缓存。所述软件与或数据部分可以存储在上述任何一个存储设备之中。
例如,计算机可读存储媒体可包括但不限于可记录型和不可记录型媒体,如易失性和非易失性存储器设备、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存设备、软盘与其它可移动磁盘、磁盘存储媒体、光学存储媒体(如光盘(CD)及数字多功能盘(DVD)等)等。所述指令可用于电力、光学、声音、或其他形式传播的信号,如载波、红外信号、数字信号等,来体现在数字和模拟通信链路中上。此存储媒体可是互联网云,或计算机可读存储媒体,如盘体。
此外,至少一些在本文中描述的方法可以能被分配在一个计算机程序产品之中,所述产品包括一个计算机可读媒体,其承载由一个或多个处理器执行的计算机可用指令,以执行所述描述方法的各方面。所述媒体可以各种方式提供,例如,但不限于,一个或多个磁盘、光盘、磁带、芯片、USB密钥、外部硬盘驱动器、有线传输、卫星传输、互联网传输或下载、磁和电子存储媒体、数字和模拟信号、及类似方式。所述计算机可用指令也可在各种形式存在,包括编译及非编译代码。
至少一些在本文中描述的单元可通过软件或软件和硬件组合来实现。所述系统单元可以从高级过程式语言,如面向对象编程法,或脚本语言而编写。所述程序代码可相应用C、C++、J++、或任何其他合适的编程语言来编写,并且可包括模块或类,其对于对向对象编程领域之技术人员而言是有所熟悉的。至少一些通过硬件实现的所述系统单元可以需要时使用汇编语言、机器语言、或固件来编写。在以上任一种情况下,所述程序代码可以存储在存储媒体上或计算机可读媒体上,其可从通用或专用可编程计算设备读取,所述设备具有处理器、操作系统、以及相关的硬件及软件,其必要用来实现至少一个在本文描述的实施例功能。当由所计述算设备读取时,所计程序代码将此计算设备配置在一个重新、特定、及预定义的方式进行操作,以便执行至少一个在本文中描述的方法。
虽然在本文所描述的教导是为说明目的结合各种不同的实施例,但此并不意图将所述教导局限于所述实施例中。反而,在本文所描述及图示的教导亦涵盖各种替代、修改、以及等同物,其一般范围在不背离所述实施例的情况之下在所附权利要求书之中确定。除了程序本身必需或固有的程度之外,本披露的步骤、方法阶段、或过程的是没有意图或暗示的特定次序来描述的。在许多情况下,运过程步骤的次序可以改变,而不改变所述方法目的、效果、或输入。

Claims (18)

1.一种校正由磁共振成像(MRI)系统中梯度线圈梯度场分布中非线性引起的误差之方法,其包括:
构建梯度线圈的计算机模型,所述计算机模型代表所述梯度线圈的导线的布置图案;
使用所述梯度线圈的计算机模型获取在成像空间内的每个体素处的非线性张量;
使用所述非线性张量来校正运动传感编码;以及
使用所述校正的运动传感编码来生成经校正的图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述非线性张量是根据每个对应体素处的磁场梯度计算。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述磁场梯度是利用所述计算机模型使用以下等式计算:
Figure FDA0003428459940000011
Figure FDA0003428459940000012
Figure FDA0003428459940000013
其中x',y'和z'代表梯度线圈的导线的布置图案的电流单元的位置,并且dx',dy'和dz'代表形成导电路径的单元的长度,I代表以安培(A)表示的导线中的电流,μ0代表自由空间的磁导率,r表示导线的半径。
4.根据权利要求3所述的方法,其中在每个体素处的磁场梯度是在采集图像时实时地计算。
5.根据权利要求3所述的方法,还包括将计算的磁场梯度存储在一个低分辨率三维阵列中,其中所述低分辨率三维阵列包括对应在成像空间内体素的不连续抽样的所计算的磁场梯度。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括内插所存储三维阵列以获取在每个体素处的磁场梯度。
7.根据权利要求6所述的方法,其中所述MRI系统包括多个梯度线圈,并且所述计算机模型是所述多个梯度线圈的单元阵列模型,所述单元阵列模型包括一组单元,该组单元连接在一起以形成所述多个梯度线圈的导电路径的空间表示。
8.根据权利要求1所述的方法,其中获得所述非线性张量包括从所述MRI系统的存储器中检索所述非线性张量。
9.根据权利要求1所述的方法,其中校正所述运动传感编码包括使用所述非线性张量来计算经校正的b值,其中经校正的b值按下式定义:
b=γ2(Gcorr·r)2δ2(Δ–δ/3)
Gcorr为校正的梯度幅度,r是进行非线性张量校正的位置,δ是在时隔Δ分开的梯度脉冲的持续期,γ是旋磁比。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,所生成的校正图像是一个校正的扩散加权图像。
11.根据权利要求1所述的方法,其中校正所述运动传感编码包括使用所述非线性张量导出经校正的扩散张量。
12.根据权利要求11所述的方法,其中所生成的校正图像是一个经校正扩散张量的成像序列。
13.根据权利要求1所述的方法,其中校正所述运动传感编码包括计算校正的梯度矩。
14.根据权利要求13所述的方法,其中所生成的校正的图像是一个校正的速度编码成像序列。
15.根据权利要求1所述的方法,其中所述梯度线圈是一个非对称梯度线圈。
16.一种校正由磁共振成像(MRI)系统中梯度线圈梯度场分布中非线性引起的误差之系统,其包括:
接收器,其用于接收来自成像体积的信号;
处理器,其耦合到所述接收器并被配置来:
构建梯度线圈的计算机模型,所述计算机模型代表所述梯度线圈的导线的布置图案;
使用系统的所述梯度线圈的计算机模型获取在成像空间内的每个体素处的非线性张量;
使用所述非线性张量来校正运动传感编码;以及
使用所述校正的运动传感编码来生成经校正的图像。
17.根据权利要求16所述的系统,还包括一个用于存储每个体素处的非线性张量以供所述处理器检索的存储器。
18.根据权利要求16所述的系统,其中所述梯度线圈是一个非对称梯度线圈。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11202583B2 (en) * 2019-02-07 2021-12-21 Yale University Magnetic resonance gradient accessory providing tailored gradients for diffusion encoding
SE543292C2 (en) * 2019-04-26 2020-11-17 Cr Dev Ab A method of performing diffusion weighted magnetic resonance measurements
CN110889897B (zh) * 2019-11-21 2021-04-06 厦门大学 一种体素内不相干运动磁共振成像参数重建方法及系统
CN113608188B (zh) * 2021-06-21 2023-12-29 西安空间无线电技术研究所 一种基于天基tdm-mimo雷达空间碎片的测角方法及系统
CN114675221A (zh) * 2022-03-15 2022-06-28 武汉联影生命科学仪器有限公司 磁共振梯度校正补偿因子的确定方法、校正方法和装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0542414A1 (en) * 1991-11-14 1993-05-19 Picker International, Inc. Method of measuring ventricular volumes
CN101228456A (zh) * 2005-07-25 2008-07-23 西门子公司 对磁共振设备所记录的失真校正后的2d或3d重建图像进行处理的方法
CN101496061A (zh) * 2006-07-31 2009-07-29 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于对图像数据集进行基于尺度可视化的方法、装置和计算机可读介质
CN101681508A (zh) * 2007-05-11 2010-03-24 国家健康与医学研究院 一种用于分析对象的脑图像的方法、用于分析该图像的计算机程序产品以及用于实施该方法的设备
CN101975935A (zh) * 2010-09-03 2011-02-16 杭州电子科技大学 一种基于部分回波压缩感知的快速磁共振成像方法
CN102144923A (zh) * 2010-02-04 2011-08-10 西门子公司 用于减小扩散成像中的失真的方法和磁共振设备
CN102509123A (zh) * 2011-12-01 2012-06-20 中国科学院自动化研究所 一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法
CN103181763A (zh) * 2011-12-29 2013-07-03 上海联影医疗科技有限公司 磁共振成像变形的自适应矫正方法
CN106997034A (zh) * 2017-04-25 2017-08-01 清华大学 基于以高斯模型为实例整合重建的磁共振扩散成像方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002041024A1 (en) 2000-11-14 2002-05-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Magnetic resonance imaging with gradient field non-linearity correction
US6969991B2 (en) 2002-12-11 2005-11-29 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Correction of the effect of spatial gradient field distortions in diffusion-weighted imaging
EP2102675B1 (en) 2006-12-11 2013-05-15 Koninklijke Philips Electronics N.V. Segmentation of magnetic resonance diffusion data
US20090143668A1 (en) * 2007-12-04 2009-06-04 Harms Steven E Enhancement of mri image contrast by combining pre- and post-contrast raw and phase spoiled image data
US7902825B2 (en) * 2008-05-19 2011-03-08 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Motion corrected tensor magnetic resonance imaging
JP5619448B2 (ja) 2009-08-20 2014-11-05 株式会社東芝 磁気共鳴イメージング装置
US9606209B2 (en) * 2011-08-26 2017-03-28 Kineticor, Inc. Methods, systems, and devices for intra-scan motion correction
US9851426B2 (en) 2012-05-04 2017-12-26 The Regents Of The University Of Michigan Error analysis and correction of MRI ADC measurements for gradient nonlinearity
JP6499774B2 (ja) 2015-04-27 2019-04-10 シナプティヴ メディカル (バルバドス) インコーポレイテッドSynaptive Medical (Barbados) Inc. 核磁気共鳴画像法における画像ひずみを補正するためのシステム及び方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0542414A1 (en) * 1991-11-14 1993-05-19 Picker International, Inc. Method of measuring ventricular volumes
CN101228456A (zh) * 2005-07-25 2008-07-23 西门子公司 对磁共振设备所记录的失真校正后的2d或3d重建图像进行处理的方法
CN101496061A (zh) * 2006-07-31 2009-07-29 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于对图像数据集进行基于尺度可视化的方法、装置和计算机可读介质
CN101681508A (zh) * 2007-05-11 2010-03-24 国家健康与医学研究院 一种用于分析对象的脑图像的方法、用于分析该图像的计算机程序产品以及用于实施该方法的设备
CN102144923A (zh) * 2010-02-04 2011-08-10 西门子公司 用于减小扩散成像中的失真的方法和磁共振设备
CN101975935A (zh) * 2010-09-03 2011-02-16 杭州电子科技大学 一种基于部分回波压缩感知的快速磁共振成像方法
CN102509123A (zh) * 2011-12-01 2012-06-20 中国科学院自动化研究所 一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法
CN103181763A (zh) * 2011-12-29 2013-07-03 上海联影医疗科技有限公司 磁共振成像变形的自适应矫正方法
CN106997034A (zh) * 2017-04-25 2017-08-01 清华大学 基于以高斯模型为实例整合重建的磁共振扩散成像方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
永磁微型磁共振成像仪的梯度线圈与图像质量;侯淑莲,等;《波普学杂志》;20121231;第29卷(第4期);第508-520页 *

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