CN110346741A - 使用多个脉冲序列类型的磁共振指纹的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了使用多个脉冲序列类型的磁共振指纹的系统和方法。一种用于执行磁共振指纹的方法,包括:使用至少两个脉冲序列类型来获取多个MR图像数据集,该多个MR图像数据集代表感兴趣区域中的图像要素的信号演化;将多个MR图像数据集与信号演化字典进行比较,从而识别MR图像数据集的至少一个参数;以及生成指示MR图像数据集的至少一个参数的报告。

Description

使用多个脉冲序列类型的磁共振指纹的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请基于2018年4月6日提交的标题为“Method For Generating A MagneticResonance Data Set,Computer Program Product,Data Carrier and MagneticResonance System(用于生成磁共振数据集的方法、计算机产品、数据载体以及磁共振系统)”序列号为62/653,737的美国申请,要求其优先权并且将其内容全部通过引用并入于此。
技术领域
本发明涉及使用多个脉冲序列类型的磁共振指纹的系统和方法。
背景技术
使用核磁共振(“NMR”)表征组织种类可以包括识别共振种类(resonant species)的不同性质(例如,T1自旋-晶格弛豫、T2自旋-自旋弛豫、质子密度)。使用NMR信号也能够识别出其他性质,如组织类型和属性的超位置等其他性质。这些性质以及其他性质可以同时使用磁共振指纹(“MRF”)来识别,其作为示例,如D.Ma等人在“Magnetic ResonanceFingerprinting(磁共振指纹)”,Nature,2013;495(7440):187-192所述。
常规的磁共振成像(“MRI”)脉冲序列包括重复的类似准备阶段、等待阶段和获取阶段,这些重复的类似阶段连续地生成可以从其生成图像的信号。准备阶段确定何时可以获取信号并确定所获取信号的性质。例如,第一脉冲序列可以在第一回波时间(“TE”)生成T1加权信号,而第二脉冲序列可以在第二TE生成T2加权信号。这些常规的脉冲序列通常提供定性结果,其中利用突出特定参数(例如,T1弛豫、T2弛豫)的各种加权或对比来获取数据。
当生成磁共振(“MR”)图像时,它们可以由解释特定疾病特征的定性图像的放射科医师和/或外科医生观察。放射科医师可以检查在多个成像平面中获取的多种图像类型(例如,T1加权、T2加权)以进行诊断。放射科医师或检查定性图像的其他个人可能需要特殊技能以能够评估从一个会话到另一个会话,从一个机器到另一个机器,以及从机器配置到机器配置的变化。
与常规MRI不同,MRF采用一系列变化的序列块,这些序列块同时在应用射频(“RF”)的不同共振种类(例如,组织)中生成不同的信号演变。然而,来自不同共振组织的信号将是不同的并且可以使用MRF来区分。可以在一段时间内收集不同的信号以识别体积的信号演变。然后可以通过将信号演变与已知信号演变进行比较来表征体积中的共振种类。表征共振种类可以包括识别材料或组织类型,或者可以包括识别与共振类型相关的MR参数。“已知的”演变可以是,例如,根据物理原理和/或先前获得的演变而计算的模拟演变。可以将大量已知演进存储在字典中。
MRF通常使用一系列变化的序列块来执行单脉冲序列类型。在变化的序列块中的至少两个变化序列块之间改变一个或多个采集参数。Ma等人使用的序列的缺点在于,长螺旋读出意味着重复时间TR存在下限,导致伪像。
期望的是提供一种减少伪像并且具有高信噪比的用于磁共振指纹的系统和方法。
发明内容
一种用于执行磁共振指纹的方法,包括:使用至少两个脉冲序列类型来获取多个MR图像数据集,该多个MR图像数据集代表感兴趣区域中的图像要素的信号演化;将多个MR图像数据集与信号演化字典进行比较,从而识别MR图像数据集的至少一个参数;以及生成指示MR图像数据集的至少一个参数的报告。
磁共振成像(MRI)系统包括:磁体系统,其用于生成围绕对象的至少一部分的极化磁场;磁梯度系统,其包括多个磁梯度线圈,该多个磁梯度线圈用于将至少一个磁梯度场施加到计划磁场;以及射频(RF)系统,其用于向对象施加RF场并且使用线圈阵列从该对象接收磁共振信号。MRI系统还包括计算机系统,该计算机系统被编程执行:使用至少两个脉冲序列类型来获取多个MR图像数据集,该多个MR图像数据集代表感兴趣区域中的图像要素的信号演化;将多个MR图像数据集与信号演化字典进行比较,从而识别MR图像数据集的至少一个参数;以及生成指示MR图像数据集的至少一个参数的报告。
附图说明
此后将参照附图描述本发明,其中相同的附图标记表示相同的要素。
图1是根据实施例的示例MRI系统的示意图;
图2示出根据实施例的磁共振指纹的方法;
图3示出根据实施例的示例FLASH脉冲序列;
图4示出根据实施例的示例FISP脉冲序列;
图5示出根据实施例的示例TrueFISP脉冲序列;
图6示出根据实施例的用于使用两个或更多个脉冲序列类型获取多个图像数据集的方法;
图7示出根据实施例的使用多个脉冲序列类型的示例获取方法;
图8示出根据实施例的使用FISP脉冲序列获取的示例磁共振数据集;
图9示出根据实施例的使用TrueFISP脉冲序列获取的示例磁共振数据集;
图10示出根据实施例的使用FLASH脉冲序列获取的示例磁共振数据集。
具体实施方式
磁共振指纹(“MRF”)是一种便于基于被成像的对象或物体的随机或伪随机测量结果而对组织或其他材料特性进行映射的技术。特别地,MRF可以概念化为采用在施加RF的不同“共振种类”中同时产生不同的信号演变的一系列变化的“序列块”。如本文所使用的,术语“共振种类”是指可以使用NMR使其共振的材料,例如水、脂肪、骨骼、肌肉、软组织等。举例来说,当射频(“RF”)能量施加到具有骨骼和肌肉组织的体积时,骨骼和肌肉组织都将产生核磁共振(“NMR”)信号;然而,“骨骼信号”代表第一共振种类,“肌肉信号”代表第二共振种类,因此两个信号将是不同的。可以在一段时间内同时收集来自不同物种的这些不同信号,以收集该体积的整体“信号演变”。
可以通过从一个重复时间(“TR”)周期到下一个重复时间(“TR”)周期改变获取参数来实现在MRF技术中获得的测量结果,这产生具有不同对比度的信号的时间序列。可以改变的获取参数的例子包括翻转角(“FA”)、RF脉冲相位、TR、回波时间(“TE”)和采样模式,例如通过修改一个或多个读出编码梯度。获取参数以随机方式、伪随机方式或导致来自不同材料或组织的信号在空间上不相干、在时间上不相干或在空间和时间上都不相干的其他方式而变化。例如,在一些情况下,获取参数可以根据另外导致来自不同材料或组织的信号在空间上不相干、在时间上不相干或在空间和时间上都不相干的非随机或非伪随机模式而变化。
从如上所述可以是随机的或伪随机的或者可以包含来自不同材料或组织的在空间上不相干、在时间上不相干或在空间和时间上都不相干的信号的这些测量结果,可以设计MRF过程以映射各种参数中的任何一个。可以映射的这些参数的例子可以包括但不限于纵向弛豫时间(T1)、横向弛豫时间(T2)、主或静磁场图(B0)和质子密度(ρ)。MRF总体描述在美国专利第8,723,518号和公开的美国专利申请第2015/0301141号中,它们中的每一个通过引用整体并入本文。
将利用MRF技术获取的数据与已经针对来自磁共振信号模型的不同获取参数生成的信号模型或模板(例如,基于布洛赫方程的物理模拟)的词典进行比较。该比较允许估计物理参数,例如上面提到的那些。作为例子,可以使用任何合适的匹配或图案识别技术来执行所获取的信号与词典的比较。给定体素中的组织或其他材料的参数估计为提供最佳信号模板匹配的值。例如,所获取的数据与词典的比较可导致从最佳对应于观察到的信号演变的词典中选择信号矢量,该信号矢量可构成信号矢量的加权组合。所选择的信号矢量包括多个不同定量参数的值,这些值可从所选择的信号矢量中提取出来并用于生成相关定量参数图。
存储的信号和从参考信号演变得出的信息可以与潜在的非常大的数据空间相关联。信号演变的数据空间可以部分描述为:
其中,SE是信号演变;NS是自旋的数量;NA是序列块的数量;NRF是序列块中的RF脉冲的数量;α是翻转角;φ是相位角;Ri(α)是由于非共振引起的旋转;是由RF差异引起的旋转;R(G)是由磁场梯度引起的旋转;T1是纵向或自旋-晶格的弛豫时间;T2是横向或自旋-自旋的弛豫时间;D是扩散弛豫;Ei(T1,T2,D)是由于弛豫差异引起的信号衰减;并且M0是在放置在主磁场中时自旋对齐成默认或自然对齐中的磁化。
虽然提供Ei(T1,T2,D)作为例子,但是在不同的情况下,衰减项Ei(T1,T2,D)也可以包括附加项Ei(T1,T2,D,...),或者可以包括更少的项,例如通过不包括扩散弛豫,作为Ei(T1,T2)或Ei(T1,T2,...)。此外,“j”个的总和可以由“j”个的积来代替。词典可以存储由下式(2)描述的信号,
Si=RiEi(Si-1) (2);
其中,S0是默认的或平衡的磁化强度;Si是表示在第i个获取块期间的磁化强度的不同分量的矢量Mx、My和Mz;Ri是在第i个获取块期间发生的旋转效果的组合;并且Ei是针对第i个获取块在不同状态下改变磁化量的效果的组合。在这种情况下,第i个获取块处的信号是先前的获取块(即第(i-1)个获取块)处的信号的函数。附加地或替代地,词典可以存储作为当前弛豫和旋转效果以及先前获取值的函数的信号。附加地或替代地,词典可以存储信号,使得体素具有多个共振种类或自旋,并且对于体素内的每个自旋,效果可以是不同的。更进一步地,词典可以存储信号,使得体素可以具有多个共振种类或自旋,并且对于体素内的自旋,效果可以不同,因此信号可以是效果和先前获取块的函数。
因此,在MRF中,针对每个像素生成唯一的信号时间进程(timecourse)。该时间进程基于诸如T1或T2的生理组织特性以及诸如翻转角(FA)和重复时间(TR)的获取参数而发展。因此,该信号时间进程可以被称为信号演变,并且每个像素可以与词典中的条目匹配,该词典是使用一系列可能的组织特性值和控制信号演变的量子物理学知识来计算的可能的信号演变或时间进程的集合。在将测得的信号演变/时间进程与特定词典条目匹配时,可以识别对应于该词典条目的组织特性。MRF中的基本标准是保持空间不相干以帮助分离由于欠采样而混合的信号。换言之,来自不同位置的信号应该彼此不同,以便在混淆时能够将它们分开。
为了实现该处理,可以使用磁共振成像(MRI)系统或核磁共振(NMR)系统。图1示出了可用于执行磁共振指纹(magnetic resonance fingerprinting)的MRI系统100的例子。另外,MRI系统100可用于实现本文所述的方法。MRI系统100包括操作者工作站102,操作者工作站102可包括显示器104、一个或多个输入装置106(例如,键盘、鼠标)和处理器108。处理器108可包括运行商业上可获得的操作系统的商业上可获得的可编程机器。操作员工作站102提供便于将扫描参数输入MRI系统100的操作员界面。操作者工作站102可以联接至不同的服务器,例如包括脉冲序列服务器110、数据获取服务器112、数据处理服务器114和数据存储服务器116。操作者工作站102和服务器110、112、114和116可以通过通信系统140连接,通信系统140可以包括有线或无线的网络连接。
脉冲序列服务器110响应于由操作者工作站102提供的操作梯度系统118和射频(“RF”)系统120的指令而起作用。产生用于执行规定扫描的梯度波形并将其应用于梯度系统118,然后梯度系统118激励组件122中的梯度线圈以产生磁场梯度Gx、Gy和Gz,这些磁场梯度用于对磁共振信号进行空间编码。梯度线圈组件122形成包括极化磁体126和全身RF线圈128的磁体组件124的一部分。
RF波形由RF系统120施加于RF线圈128或单独的局部线圈,以执行规定的磁共振脉冲序列。由RF线圈128或单独的局部线圈检测到的响应磁共振信号由RF系统120接收。响应的磁共振信号可以在由脉冲序列服务器110产生的命令的方向上被放大、解调、过滤和数字化。RF系统120包括用于产生在MRI脉冲序列中使用的各种RF脉冲的RF发射器。RF发射器响应来自脉冲序列服务器110的规定的扫描和方向,以产生所需的频率、相位和脉冲幅度波形的RF脉冲。产生的RF脉冲可以施加于全身RF线圈128或一个或多个局部线圈或线圈阵列。
RF系统120还包括一个或多个RF接收通道。RF接收通道包括RF前置放大器和检测器,RF前置放大器放大由与其连接的线圈128接收到的磁共振信号,检测器检测并数字化接收到的磁共振信号的I和Q正交分量。因此,接收到的磁共振信号的幅度可以在采样点处通过I和Q分量的平方和的平方根来确定:
并且还可以根据以下关系确定接收到的磁共振信号的相位:
脉冲序列服务器110可以从生理获取控制器130接收患者数据。举例来说,生理获取控制器130可以接收来自连接至患者的多个不同的传感器的信号,包括来自电极的心电图(“ECG”)信号或来自呼吸风箱或其他呼吸监测装置的呼吸信号。脉冲序列服务器110可以使用这些信号来使扫描的性能与受试者的心跳或呼吸同步或“门控(gate)”。
脉冲序列服务器110还可以连接至扫描室接口电路132,该扫描室接口电路132接收来自与磁体系统和患者的状况相关联的各种传感器的信号。通过扫描室接口电路132,患者定位系统134可以接收命令以在扫描期间将患者移动到期望的位置。
由RF系统120产生的数字化磁共振信号样本由数据获取服务器112接收。数据获取服务器112响应于从操作者工作站102下载的指令而操作以接收实时的磁共振数据并提供缓冲存储,使得不会因数据超限运行(overrun)而丢失数据。在一些扫描中,数据获取服务器112将获取的磁共振数据传递至数据处理器服务器114。在需要从获取的磁共振数据得出的信息来控制扫描的进一步性能的扫描中,数据获取服务器112可以被编程,以产生这样的信息并将其传送至脉冲序列服务器110。例如,在预扫描期间,可以获取磁共振数据,并将该磁共振数据用于校准由脉冲序列服务器110执行的脉冲序列。作为另一个例子,可以获取导航信号,并将该导航信号用于调整RF系统120或梯度系统118的操作参数,或者用于控制对k空间采样的视图顺序。在又一个例子中,数据获取服务器112还可以处理用于在磁共振血管造影(“MRA”)扫描中检测造影剂的到达的磁共振信号。例如,数据获取服务器112可以获取磁共振数据并实时处理它以产生用于控制扫描的信息。
数据处理服务器114从数据获取服务器112接收磁共振数据,并根据操作者工作站102提供的指令处理磁共振数据。例如,这种处理可以包括通过对原始k空间数据执行傅里叶变换而重建二维或三维图像、执行其他图像重建算法(例如,迭代或反投影重建算法)、将滤波器应用于原始k空间数据或重建的图像、生成功能磁共振图像或计算运动或流动图像。
由数据处理服务器114重建的图像被传送回操作者工作站102以进行存储。实时图像可以存储在数据库存储高速缓冲存储器中,可以将实时图像从数据库存储高速缓冲存储器输出到操作员显示器102或显示器136。批量模式图像或选择的实时图像可以存储在盘存储器138上的主机数据库中。当这些图像已被重建并传送到存储器时,数据处理服务器114可以通知操作者工作站102上的数据存储服务器116。操作者工作站102可以由操作者用来存档图像,产生电影或通过网络将图像发送到其他设施。
MRI系统100还可以包括一个或多个联网工作站142。例如,联网工作站142可以包括显示器144、一个或多个输入装置146(例如,键盘、鼠标)和处理器148。联网工作站142可以位于与操作者工作站102相同的设施内,或者位于不同的设施中,例如不同的医疗机构或诊所。
联网工作站142可以通过通信系统140获得对数据处理服务器114或数据存储服务器116的远程访问。因此,多个联网工作站142可以访问数据处理服务器114和数据存储服务器116。以这种方式,可以在数据处理服务器114或数据存储服务器116与联网工作站142之间交换磁共振数据、重建的图像或其他数据,使得数据或图像可以由联网工作站142远程处理。
如上所述,对于常规的MRF,可以使用一系列变化的序列块来执行脉冲序列,以从感兴趣的区域引出来自每个图像元素(例如,像素或体素)的MR信号(和信号演变)。本公开提供了使用多个脉冲序列类型来获取多个图像(或MR)数据集的系统和方法。图像(或MR)数据集表示感兴趣区域中的每个图像元素的信号演变。在一个实施方式中,使用两种脉冲序列类型。在另一个实施方式中,可以使用多于两种脉冲序列类型(例如,N种脉冲序列类型,其中N是大于2的整数)。通过在获取中使用两种或更多种脉冲序列类型,信号演变可以通过用于获取多个图像(或MR)数据集的脉冲序列的变化来获得特征分布。所使用的每种脉冲序列类型可以不同地影响信号演变,因此有助于可以区分所获取的信号演变的更多参数。因此,所产生的信号演变根据所使用的脉冲序列和要为所获取的信号演变确定的定量参数而表现出变化。另外,可以同时获得MR数据的参数并且具有更少的伪像。在实施方式中,这里描述的方法允许在一次测量中确定B0和B1
图2示出了根据实施方式的用于磁共振指纹的方法。在框206处,使用至少两种脉冲序列类型从对象的感兴趣区域中的组织获取多个图像(或MR)数据集(例如,一系列信号演变)。例如,可以使用以上关于图1描述的MRI系统100来获取图像(或MR)数据集。脉冲序列类型可以包括但不限于采用稳态自由进动的快速成像(FISP)、FLASH、TrueFISP、梯度回波、EPI、自旋回波、TSE(涡轮自旋回波(Turbo Spin Echo))等。在各自实施方式中,在重复时间TR中获取整个图像(或MR)数据集。因此,在这样的实施方式中,使用单发射(single-shot)脉冲序列,该单发射脉冲序列可以使用单个射频脉冲来获取完整的图像数据集。
图3示出了根据实施方式的示例性FLASH脉冲序列。在图3中,根据惯例,FLASH脉冲序列图311的梯度轴线使用用于读出方向的GR、用于相位编码方向的GP和用于切片选择方向的GS标记。ACQ表示射频脉冲和获取窗口的轴线。FLASH脉冲序列仅使用纵向磁化。FLASH测量序列311是一种单发射序列,因为单个射频脉冲312足以获得完整的图像数据集。FLASH脉冲序列311是基于梯度回波并包含具有小于90°的翻转角的射频脉冲312的序列。可以通过回波时间TE来调整T2*对比度,并且可以通过重复时间TR来调整T1对比度。射频脉冲312通常具有4°~30°之间的翻转角,用于加权测量。
为了使用射频脉冲312仅激励一个切片,与射频脉冲312同时在切片选择方向GS上施加切片选择梯度313。切片重新定相(rephasing)梯度314紧跟在切片选择梯度313之后,以校正切片选择梯度对横向平面中的磁化的去相位效应。在相位编码方向GP上使用相位编码梯度315。相位编码梯度315以振荡方式施加,读出方向GR上的读出梯度316也是如此。在优选的实施方式中,以螺旋图案对k空间进行采样。在其他实施方式中,可以执行笛卡尔或径向采样以对k空间进行采样。因此可以获取MR信号317。图3右侧的第二射频脉冲312示出了在没有暂停的情况下获取第一图像数据集之后开始第二图像数据集的激励和获取。如下面更详细地说明的那样,第二射频脉冲312可以具有与第一射频脉冲312不同的翻转角。另外,可以改变相位以实现相位循环。并行成像可用于减少SNR问题,因为在这种情况下获得较少的k空间数据,这意味着可以减少重复时间TR
图4示出了根据一个实施方式的示例FISP脉冲序列。在图4中,根据惯例,FISP脉冲序列图418的梯度轴被标识,其中GR表示读出方向,GP表示相位编码方向,Gs表示切片选择方向。ACQ表示用于射频脉冲和获取窗口的轴线。FISP脉冲序列418在稳定状态下使用纵向和横向磁化。FISP测量序列418是单发序列类型,并且仅一个射频脉冲419用于获取完整的图像数据集。在FISP脉冲序列418中,至少一个磁矩没有被平衡。
为了使用射频脉冲419激发恰好一个切片,在射频脉冲419的同时在切片选择方向Gs上应用切片选择梯度413。切片重新定相梯度414紧随在切片选择梯度413之后,以校正在横向平面中的磁化切片选择梯度。在相位编码方向Gp上使用相位编码梯度415。如同在读出方向GR上施加读出梯度416那样,相位编码梯度415以振荡方式施加。在优选的实施方式中,k-空间以螺旋图案被样本化。在其他的实施方式中,可以进行笛卡尔或者辐射状取样以对k-空间取样。因此,可以获得MR信号417。FISP脉冲序列418也可以包括相位倒回梯度421。这保证了在相位方向上的梯度矩的总和在一个重复时间TR期间等于零。在切片方向Gs上,梯度矩的总和在一个重复时间TR期间不等于零。梯度在在读出方向GR上被平衡化,但这不是必须的。因此在读出方向GR上的梯度总和在一个重复时间期间也可以不等于0。在一个实施方式中,获取了螺旋轨迹,并且因为各个梯度矩总是在一个重复时间期间具有相同的变量,所以合力矩总是相同的。由射频脉冲420开始第二图像数据集的获取。这优选具有与上述射频脉冲419相同的相位,但是具有不同的翻转角。
图5示出了根据一个实施方式的TrueFISP脉冲序列。在图5中,TrueFISP脉冲序列图的梯度轴522被标识,根据惯例,其中GR用于表示读出方向,GP用于表示相位编码方向并且Gs用于表示切片选择方向。ACQ表示用于射频脉冲和获取窗口的轴线。在稳定状态下TrueFISP使用纵向和横向磁化。TrueFISP测量序列522是单发序列类型,并且单个射频脉冲519足以获得完整的数据集。如在本文中所使用的,将TrueFISP理解为意指在重复时间TR之后所有的力矩总和为零的序列设计。
为了使用射频脉冲519激发仅一个切片,在应用射频脉冲519的同时,在切片选择方向Gs上应用切片选择梯度513。在切片选择梯度513之后紧随着切片重新定相梯度514,以校正在横向平面上的磁化切片选择梯度的移相效果。在相位编码方向GP上使用相位编码梯度515。如同在读出方向GR上施加读出梯度516那样,以振荡形式施加相位编码梯度515。在优选的实施方式中,k-空间以螺旋样式被取样。在其他的实施方式中,可以进行笛卡尔或者辐射状取样以对k-空间取样。因此可以获得MR信号517。FISP脉冲序列418也可以包括相位倒回梯度521。TrueFISP测量序列522也包含读出倒回梯度523以及切片移相梯度524。TrueFISP测量序列522由此在一个重复时间TR期间被“完全平衡化”,即,在一个重复时间TR期间的梯度矩的总和在所有方向上都等于零。由射频脉冲信号520开始第二图像数据集的获取。在TrueFISP测量序列522中,射频脉冲519和520的翻转角的大小可以不同。如下文进一步所述,TrueFISP测量序列522可以包括相位周期。例如,可以使用90°相位周期。在此示例中,第一射频脉冲519具有相位第二射频脉冲520具有相位第三射频脉冲(未显示)具有相位第四射频脉冲(未显示)具有相位第五射频脉冲(未显示)具有相位第六射频脉冲(未显示)具有相位等等。在另一个示例中,可以使用180°相位周期。在此示例中,代替90°的步进,180°相位周期以180°的步进跳跃。在另一个示例中,可以使用270°相位周期。在此示例中,270°相位周期以270°的步进跳跃。
回到图2,如同在框206中所提到的那样,使用至少两个脉冲序列类型来获取多个图像(或MR)数据集。在一个实施方式中,每个脉冲序列在获取的不同阶段被施加。图6示出了根据一个实施方式的用于使用两个或者更多个脉冲序列类型获取多个数据(或MR)数据集的方法。在框602,使用第一脉冲序列类型来获取第一阶段中的多个图像数据集。在框604,使用第二脉冲序列类型来获取第二阶段中的多个图像数据集。在一个实施方式中,至少一个阶段使用TrueFISP脉冲序列来获取数据,并且至少一个阶段使用FLASH序列来获取数据。在另一实施方式中,至少一个阶段使用FISP序列来获取数据。FISP序列再次不同于FLASH或TrueFISP地影响信号演化,并且因此有助于能够区分更多的参数。
在一个实施方式中,在第一阶段使用的脉冲序列类型的至少一个获取参数在第一阶段的多个图像数据集获取期间变化。此外,在第二阶段使用的脉冲序列类型的至少一个获取参数在第二阶段的多个图像数据集获取期间变化。在另一个实施方式中,由一个阶段的特定的脉冲序列获取的至少一些图像数据集具有某些同样的获取参数,例如,相同的FoV,相同的定向,相同数量的k-空间测量点,等等。虽然在数学上调整分辨率,但是这总是导致不精确。在一个实施方式中,为了编码要被确定的定量参数,在至少一个脉冲序列中变化(以及影响MR信号)的单独的获取参数是翻转角。因此,在该实施方式中,重复时间TR和回波时间TE都不变化。换言之,为了编码要被确定的参数,在此实施方式中,翻转角α是不同于组合的重复时间TR、回波时间TE和翻转角α的单独的定量参数。这特别适用于FLASH和/或TrueFISP脉冲序列。在一个实施方式中,翻转角可以是在除了FISP脉冲序列之外的所有脉冲序列中变化的单独的获取参数。在另一个实施方式中,翻转角和回波时间TE可以在至少两个脉冲序列中的至少一个中变化。在一个实施方式中,翻转角和回波时间TE对于FISP脉冲序列变化的唯一的获取参数。换言之,对于FISP脉冲序列,为了编码要被确定的参数,翻转角α和回波时间TE可以是不同于组合的重复时间TR、回波时间TE和翻转角α的单独的定量参数。
在一个实施方式中,在一个阶段期间实施的脉冲序列中的翻转角可以在全部多个图像数据集中遵循预定的分布。在此实施方式中,翻转角因此不以伪随机的方式变化,而是使用策略进行变化。在一个实施方式中,翻转角可以遵循正态分布。因此,以没有翻转角开始。翻转角增加到最大值并且继而再次下降。在一个实施方式中,分布呈现为半个正弦曲线,特别是正半个正弦曲线。它比正态分布更加大坡度地上升,并且具有在最大区域中更宽的平稳期。在另一个实施方式中,该分布被呈现为(半个正弦)2曲线,特别是正的曲线。它甚至比正弦曲线更加大坡度地上升。在一个阶段可以具有至少一个翻转角分布。特别是,在一个实施方式中,在至少一个阶段具有一个翻转角分布。在另外的实施方式中,在一个阶段可以具有两个翻转角分布。在使用FLASH脉冲序列获取图像数据集的阶段中有利地遵循正态分布。在一个实施方式中,在使用FISP或TrueFISP脉冲序列获取图像数据集的阶段中,翻转角可以遵循正态分布。
在另一个实施方式中,射频脉冲的相位可以在至少一个脉冲序列中变化。射频脉冲的相位是获取参数并且在使用相位周期时变化。射频脉冲的相位是可以改变的参数,以补偿设备缺陷,或者是本质上属于脉冲序列的参数。这样的获取的参数即使在MR数据的参数没有被定量时也是变化的。然而,相位周期(下文进一步讨论)可以是除了另外的采集参数之外变化的另外的参数。
在一个实施方式中,在至少一个阶段,TrueFISP序列可以包括至少一个相位周期。相位周期被理解为意指用于特定的射频脉冲或所有的射频脉冲的预定的一系列阶段。这可以是不依赖于翻转角的变量。在示例中,相位周期是180°相位周期。然后在TrueFISP序列中的射频脉冲的相位从x至–x或者从y至–y交替并且返回。在另外的示例中,相位周期可以被设计为90°相位周期。然后,相位可以例如从x至y至–x至–y变化,并且然后从一开始再次变化。在另一示例中,相位周期可以被设计为是270°相位周期。在此示例中,一个相位周期优选在每个分布中使用。因此,对于翻转角的三个分布,也可以使用三个不同的相位周期。在一个实施方式中,对于更多个分布,也可以使用更多个相位周期。在一个实施方式中,可以在具有TrueFISP序的一个阶段使用两个相位周期。180°相位周期可以用作一个相位周期并且90°相位周期可以用作另一个相位周期。在一个实施方式中,180°相位周期可以用作第一相位周期。可以改变周期引入的伪象,例如“黑带”的位置,或者通过改变相位周期避免所述伪象。
在一个实施方式中,以FISP序列使用预定相位。无论FISP序列何时开始都优选使用相同的相位。在另一个实施方式中,当使用FLASH序列时可以采用RF损扰(spoiling)。RF损扰指的是使用防止潜在的T2-加权的磁化的相位周期。此附加的相位可以优选等于117°或者其倍数。在此情况下,待使用的相位从先前相位通过增加117°的倍数来获得。该第一相位可以选择为具有任意值并且不必是117°的倍数。作为一倍,117°也当做倍数。
在一个实施方式中,在本文所述的方法中重复时间TR保持恒定。对于笛卡尔采样,具有用于恒定TR的结果的几个实施方式。在第一实施方式中,TR在图像数据集中保持恒定,并且对于相同的脉冲序列的重复运行可以进行改变,并且尤其是在脉冲序列被改变时。在另外的实施方式中,用于相同的脉冲序列的重复运行的重复时间TR是恒定的。例如,在一个阶段中的所有FLASH序列用相同的重复时间TR获取。然而,当切换到另一个脉冲序列类型时,例如,TrueFISP序列时,重复时间TR可以改变,反之亦然。TR也可以在再次使用FLASH的后来的阶段中不同。在第三实施方式中,重复时间TR在整个测量信号获取(即,对于每个阶段和每个脉冲序列类型)期间是恒定的。在使用螺旋采样的实施方式中,其中完整的图像数据集在一个射频脉冲后被获取,重复时间TR可以在每个阶段或者在所有阶段保持恒定。如上所述,信号演化通过改变测量序列获得了特性轮廓,而不是通过恒定改变多个测量参数。
第一脉冲序列类型和第二脉冲序列类型可以使用例如k-空间的螺旋采样、笛卡尔采样或者辐射状采样中的一个。在一个实施方式中,k-空间的螺旋采样可以用于至少一个使用的脉冲序列类型。在另一实施方式中,螺旋k-空间采样可以用于所有脉冲序列类型以及用于所有获得的图像数据集。通过螺旋采样,完整的图像(或MR)数据集可以在每个射频脉冲之后获得。在对每个脉冲序列类型使用螺旋采样的一个实施方式中,序列的不同在于应用于重复时间TR的梯度。在此实施方式中,重复时间TR的定义是通常的定义,即,在一系列射频脉冲和信号中的两个相应的接连点之间的时间。在此实施方式中,相位周期然后遍布于多个图像数据集,并不是如同用于成段的K-空间采样的情况下,遍及多个k-空间排。在另一个实施方式中,并行成像可以用于使用每个脉冲类型来获取图像数据集。在k-空间获取中甚至可以使用更大的子采样。
在一个实施方式中个,至少两个接连的图像数据集的螺旋轨迹可以被旋转或者转向或者以其他方式在获取切片中改变,而不更改k-空间点的分辨率和/或k-空间点的数量。然后,可能的子采样伪象变得不相干并且不影响匹配(在下文描述)。在一个实施方式中,优选针对至少一个脉冲序列类型在不是稳定状态下获取图像数据集。例如,多于一半图像数据集可以在没有稳定状态下获取。在另一个示例中,多于75%的图像数据集可以在没有稳定状态下获取。在另一个实施方式中,所有图像数据集可以可以在没有稳定状态下获取。在至少一个脉冲序列类型是FLASH并且至少一个脉冲序列类型是TrueFISP的实施方式中,通过成段的k-空间采样,至少图像数据集的大部分在稳定状态下获取。在一个实施方式中,通过获取具有使用4°的翻转角的FLASH序列的第一个图像数据集,并且通过获取具有使用6°的翻转角的FLASH序列的下一个图像数据集,稳定状态可以被实施为例如用于FLASH序列。单发采样对于螺旋采样是可行的。在一个实施方式中,用于接连的射频脉冲的翻转角的改变,并且因此也在重复时间TR上的改变足以避免稳定状态。
在一个实施方式中,每个阶段的多个图像数据集使用每个序列紧接地获取。例如,多个TrueFISP图像数据集可以紧接着获取并且之后多个FLASH图像数据集可以紧接着获取。一些图像数据集优选一个紧接一个地被测量。换言之,最终的磁化可以通过随后的序列被调整。在本公开的方法中,产生了根据脉冲序列和要确定的定量参数展现变化的信号演变。这些变化在存在测量脉冲时较小,因为获得的MR信号然后相比前面进行的阶段更加依赖于初始磁化M0。在一个实施方式中,在一个阶段的所有的图像集一个紧接着一个地被测量。原则上,在两个阶段之间存在任意长度的停顿。在一个实施方式中,所有脉冲序列或图像数据集,即,甚至存在脉冲序列改变或者阶段改变时,一个紧接一个地被测量。例如,对于相对较短的TR,具有较大翻转角的FLASH可以被用于获得图像数据集。虽然这已经提供了关于T1的信息,如果具有较小翻转角的FLASH的随后测量,与在磁化由于停顿返回到M0时相比,以在先FLASH结束时的磁化开始,则该关于T1的信息被改进。此外,包括停顿的测量不再构成信号演化,而是仅仅是单独的测量点。
在一个实施方式中,至少10个图像数据集使用每个序列被获取。在一个实施方式中,每个阶段获取至少10个图像数据集。在一个实施方式中,如下文讨论的那样,其中成系列的三个脉冲序列类型总共重复三次,获得至少90个图像数据集。相比传统的参数图,这是在信号演化中的相当大数量的采样点,其中,在传统的参数图中由于时间原因经常仅仅存在六至十个采样点。
参考图6,在框606处,如果获取包括另一个脉冲序列类型,则在框608处使用接下来的脉冲序列类型来得到多个图像(或MR)数据集。可使用N个脉冲序列类型来获取,其中N是整数值。在一个实施方式中,使用三个脉冲序列类型。例如,可以在三个连续的阶段中使用FISP序列、TrueFISP序列以及FLASH序列。因此,首先得到多个FISP图像数据集,其中原则上在假设使用相同的脉冲序列完成的情况下可以在一个阶段中得到任何数量的图像数据集。然而,这不意味着该序列的所有的采集参数必须在一个阶段中保持一致。例如,为了防止稳定状态,可以使用一个以上的采集参数的变量。在一个实施方式中,翻转角是变化的。接下来是使用TrueFISP序列得到一个以上的图像数据集的阶段,然后是使用FLASH序列得到一个以上的图像数据集的阶段。
一旦所有脉冲序列类型(N个)都已经被应用或者如果在框606处的获取不包括另一个脉冲序列类型,则在框610处确定是否完成获取。如果没有完成获取,则可以重复一系列的两个以上的脉冲序列。因此,如果没有完成获取,则步骤回到框602并且再次连续地使用N个脉冲序列类型来得到多个图像数据集。一系列的脉冲序列(例如,一系列的FISP序列、TrueFISP序列和FLASH序列)在本文中称为块。所描述的系列、即块可以有利地重复至少一次。因此块至少被执行两次。在一个实施方式中,系列被执行三次。如果在框610处完成了获取,则可以在框612处将得到的MRF数据存储在诸如MRI系统(例如,图1的MRI系统100)或其他计算机系统的存储器或数据存储部中。
图7示出了使用根据实施方式的多个脉冲序列类型的获取方法的例子。图7示意性地示出了用于得到多个图像(或M)数据集的示例性获取方法。在图7中,得到的图像数据集的数量标示在轴线726上,并且不同的变量标示在轴线727上。°表示的翻转角被标示为从原点处的0°到轴线点728处的90°的第一变量。轴线276从图像数据集1延伸至图像数据集3100。3000个图像数据集分布于十一个阶段729、730、731、732、733、734、735、736、737、738和739中。
在第一阶段729中,曲线740表示在FISP测量序列418中的获取期间所使用的、200个图像数据集的翻转角。如图4所述那样,在应用具有特定翻转角的射频脉冲之后得到完整的图像数据集,并且随后应用具有下一个翻转角的下一个射频脉冲且得到另一个图像数据集。因此图7在阶段729中示出了翻转角分布,其对应于半正弦平方曲线。最大翻转角大小为24°并且使用了恒定相位。线741仅通过举例的方式表示第100个图像数据集。对应的翻转角是曲线740的最大翻转角。
在第二阶段730中,根据图5使用TrueFISP序列522得到400个图像数据集。在这种情况下使用了曲线742和743给出的翻转角。这些翻转角对于曲线742达到45°,并且对于曲线743达到72°。再次针对阶段30,在翻转角处仅通过举例的方式示出针对第400个图像数据集的线44。此处翻转角等于1°。阶段730的特定特征是使用两个不同的相位周期。在穿过曲线742的翻转角时使用00相位周期,即,没有相位周期,并且在穿过曲线743时使用180°相位周期。00相位周期表示固定相位。
在后续阶段731中,在曲线745中示出了用于使用FLASH序列311(在图3中示出)得到的450个图像数据集的翻转角。这些翻转角比FISP和TrueFISP序列中的更小并且达到6°。这些翻转角也具有正弦平方分布。除了改变翻转角之外,在重复运行FLASH序列期间应用了用于实现RF扰相的相位周期。在这种情况下,如已经描述的那样,相位被增加了117°的倍数。一系列的测量序列311、418和522一起形成块745。块745在图7中总共使用了三次。仅基于测量序列的类型而不是图像数据集的数量或翻转角曲线来限定块745。
在阶段732中,再次使用FISP序列418(在图4中示出)得到200个图像数据集。如阶段729中那样,相位是恒定的但是最大翻转角等于45°。这取决于曲线746。后续在阶段733中使用TrueFISP序列522(在图5中示出)得到200个图像数据集。在这种情况下,使用90°的相位周期,并且最大翻转角等于50°。翻转角标示于曲线747上。如阶段731中那样,接下来在阶段734中使用FLASH序列获取约450个图像数据集。曲线748示出具有14°的最大值的正弦平方分布。阶段735中的曲线749达到72°并且示出了用于三次使用FISP序列418的射频脉冲419的翻转角。在这次运行中相位再次恒定。在根据图5使用TrueFISP序列522获取另外的200个图像数据集期间采用270°的相位周期。在阶段36中,标示在曲线750中的翻转角达到65°。
接下来在阶段737中使用根据图3的FLASH序列311得到约450个图像数据集。曲线751表示最大值为20°的翻转角变量,其依然具有正弦平方分布。在最后的阶段378中包括两个曲线752和753,其用于使用FISP序列得到图像数据集。这两个曲线再次表现出翻转角变量。如在前面的阶段中那样,针对FISP测量序列418使用恒定相位。
在一个实施方式中,不考虑图像的特定数量和各自的最大翻转角,可以在所有阶段中使用具有正弦平方分布的翻转角变量。如上所述,也可以在一个阶段中得到更少的图像数据集,然而,在一个实施方式中,在一个阶段中得到至少10个图像数据集。
图8示出了使用根据实施方式的FISP脉冲序列得到的图像(或MR)数据集855的例子。图9示出了使用根据实施方式的TrueFISP脉冲序列得到的图像(或MR)数据集856的例子。图10示出了使用根据实施方式的FLUSH脉冲序列得到的图像(或MR)数据集857的例子。图像数据集855、856和857是在根据图7的过程中获得的3000个图像数据集的例子。所需的后处理是完全公知的。图像数据集855、856和857各自描绘出经受检查的区域858。使用测量序列418(在图4中示出)得到图像数据集855,使用TrueFISP测量序列522(在图5中示出)得到图像数据集856,并且使用FLASH序列311(在图3中示出)得到图像数据集857。在每种情况下,翻转角是图7中示出的从曲线740到753的可能的翻转角中的一个。然而,信号还取决于每种情况中所经历的历史。所得到的原始数据可通过非均匀傅里叶变换转变为图像数据集。这可能受到伪像(artifact)限制,但是足够用于匹配。
针对每个图像元素执行用于确定定量参数(在下文中进一步描述)的分析。仅通过举例的方式表示图像元素859。对于所有图像数据集855、856和857,使用处于相同位置的图像元素、即图像元素859来获得信号演变。针对图像数据集中其他图像元素中的每一个确定和分析信号演变。仅存在噪声信号的区域860例如可以使用阈值来识别并且被消除,以使分析时间最小化。
回到图2,在框202处得到的多个图像(或MR)数据集在框204处被存储并且与信号演变字典(例如,模拟信号演变)进行比较,以将所得到的信号演变与存储在字典中的信号演变进行匹配。可以通过多种方式来执行图像数据集(例如,信号演变)与字典的比较,例如,使用图案匹配、模板匹配或其他匹配算法。在一个实施方式中,对每个像素的标准化测量时间进程与标准化字典的所有条目之间的内积进行计算,并且采用对应于内积的最大值的字典条目来表示与所得到的信号演变最接近的信号演变。在框206处,基于框204处的比较和匹配来确定MR数据的一个以上的参数。例如,要被确定的参数可包括纵向弛豫时间(T1)、横向弛豫时间(T2)、主磁场或静磁场(B0)、发射场B1、质子密度(PD)和ADC。在一个实施方式中,可通过至少一个信号演变确定B0值、T1值和T2值。在一个实施方式中,因此能够在一次测量中确定B0和B1。在一个实施方式中,可以通过至少一个信号演变确定经受检查的对象的至少一个参数。在框208处,可以产生表示对象的关注区域中的组织的至少一个经识别的参数的报告。例如,该报告可包括至少一个参数的定量表示。例如,该报告可包括图像或图谱、文字或基于度量的报告、声音报告等等。该报告可提供给显示器(例如,图1中示出的显示器104、136或144)。
用于磁共振指纹提取以及使用根据上述方法的两个以上的脉冲序列类型得到多个图像数据集的计算机可执行指令可存储为计算机可读介质的形式。计算机可读介质包括通过用于存储信息(例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术实现的易失性、非易失性、可移除以及不可移除的介质。计算机可读介质包括但不限于随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存或其他存储器技术、光盘ROM(CD-ROM)、数字易失性磁盘(DVD)或其他光学存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其他磁性存储设备,或可以用于存储所需指令并且可通过系统(例如,计算机)访问、包括通过互联网或其他计算机网络形式访问的任何其他介质。
已经根据一个以上的优选实施方式描述了本发明,并且应理解的是除了明文记载的这些,多种等同物、替代物、变型以及修改也是可行的并且处于本发明的范围内。

Claims (21)

1.一种用于执行磁共振指纹提取的方法,其包括:
使用至少两个脉冲序列类型获取多个MR图像数据集,所述多个MR图像数据表示图像元素在感兴趣区域中的信号演变;
将所述多个MR图像数据集与信号演变字典进行比较,以识别所述MR图像数据集的至少一个参数;以及
产生表示所述MR图像数据集的所述至少一个参数的报告。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是FISP脉冲序列。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是TrueFISP脉冲序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是FLASH脉冲序列。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,使用至少两个脉冲序列类型获取多个MR图像数据集包括:
在第一阶段期间使用第一脉冲序列类型获取多个第一MR图像数据集;以及
在第二阶段期间使用第二脉冲序列类型获取多个第二MR图像数据集。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述第一脉冲序列类型是TrueFISP脉冲序列并且所述第二脉冲序列类型是FLASH脉冲序列。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,使用至少两个脉冲序列类型获取多个MR图像数据集还包括在第三阶段期间使用第三脉冲序列类型获取多个第三MR图像数据集。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述第一脉冲序列类型是FISP脉冲序列,所述第二脉冲序列类型是TrueFISP脉冲序列,并且所述第三脉冲序列类型是FLASH脉冲序列。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述第一阶段、所述第二阶段和所述第三阶段是连续的阶段。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个中,翻转角在获取所述多个MR图像数据集期间变化。
11.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个中,相位周期在获取所述多个MR图像数据集期间变化。
12.根据权利要求8所述的方法,其中,一系列的FISP脉冲序列、TrueFISP脉冲序列和FLASH脉冲序列至少重复一次。
13.一种磁共振指纹成像(MRI)系统,其包括:
磁体系统,其被构造为围绕对象的至少一部分产生极化磁场;
磁梯度系统,其包括多个磁梯度线圈,所述磁梯度线圈被构造为向所述极化磁场施加至少一个磁梯度场;
射频(RF)系统,其被构造为向所述对象施加RF场并且使用线圈阵列从所述对象接收磁共振信号;以及
计算机系统,其被编程为用于:
使用至少两个脉冲序列类型获取多个MR图像数据集,所述多个MR图像数据集表示图像要素在感兴趣区域中的信号演变;
将所述多个MR图像数据集与信号演变字典进行比较,以识别所述MR图像数据集的至少一个参数;以及
产生表示所述MR图像数据集的所述至少一个参数的报告。
14.根据权利要求13所述的系统,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是FISP脉冲序列。
15.根据权利要求13所述的系统,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是TrueFISP脉冲序列。
16.根据权利要求13所述的系统,其中,所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个是FLASH脉冲序列。
17.根据权利要求13所述的系统,其中,所述计算机系统还被编程为用于:
在第一阶段期间使用第一脉冲序列类型获取多个第一MR图像数据集;以及
在第二阶段期间使用第二脉冲序列类型获取多个第二MR图像数据集。
18.根据权利要求17所述的系统,其中,所述计算机系统还被编程为用于在第三阶段期间使用第三脉冲序列类型获取多个第三MR图像数据集。
19.根据权利要求13所述的系统,其中,在所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个中,翻转角在获取所述多个MR图像数据集期间变化。
20.根据权利要求13所述的系统,其中,在所述至少两个脉冲序列类型中的至少一个中,相位周期在获取所述多个MR图像数据集期间变化。
21.根据权利要求18所述的系统,其中,第一脉冲序列类型是FISP脉冲序列,第二脉冲序列类型是TrueFISP脉冲序列,并且第三脉冲序列类型是FLASH脉冲序列。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111537931A (zh) * 2020-04-28 2020-08-14 深圳先进技术研究院 快速磁共振多参数成像方法和装置
WO2021098690A1 (zh) * 2019-11-21 2021-05-27 深圳先进技术研究院 定量磁共振成像参数确定方法、装置、设备及存储介质
CN114076911A (zh) * 2020-08-11 2022-02-22 上海联影医疗科技股份有限公司 磁共振成像的方法及系统

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102018209584A1 (de) * 2018-06-14 2019-12-19 Siemens Healthcare Gmbh Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren
EP3588121B1 (en) 2018-06-21 2022-09-14 Siemens Healthcare GmbH Magnetic resonance fingerprinting method
EP3629048A1 (de) 2018-09-27 2020-04-01 Siemens Healthcare GmbH Niederfeld-magnetresonanz-fingerprinting
EP3828581B8 (de) 2019-11-28 2024-02-21 Siemens Healthineers AG Verfahren zur erzeugung wenigstens eines bilddatensatzes und eines referenzbilddatensatzes, computerprogrammprodukt sowie magnetresonanzanlage

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130265047A1 (en) * 2011-03-18 2013-10-10 Case Western Reserve University Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Fingerprinting
US20150346300A1 (en) * 2014-05-28 2015-12-03 Case Western Reserve University Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) With Simultaneous Multivolume Acquisition
US20160131729A1 (en) * 2014-11-11 2016-05-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for quantifying properties of an object through magnetic resonance imaging (mri)
US20160349339A1 (en) * 2015-05-29 2016-12-01 Case Western Reserve University System and method for magnetic resonance fingerprinting at high field strengths
CN107209236A (zh) * 2015-02-02 2017-09-26 皇家飞利浦有限公司 用于确定mr系统的性能退化的mr指纹识别
US20170319098A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Case Western Reserve University System and method for spectroscopic magnetic resonance fingerprinting
CN107430178A (zh) * 2015-02-23 2017-12-01 圣纳普医疗(巴巴多斯)公司 相差弛豫增强磁共振成像之系统及方法
CN107533121A (zh) * 2015-04-14 2018-01-02 皇家飞利浦有限公司 具有对主磁场中的不均匀性的降低的敏感度的磁共振指纹

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8723518B2 (en) * 2011-03-18 2014-05-13 Nicole SEIBERLICH Nuclear magnetic resonance (NMR) fingerprinting
US10261154B2 (en) 2014-04-21 2019-04-16 Case Western Reserve University Nuclear magnetic resonance (NMR) fingerprinting tissue classification and image segmentation
US10422845B2 (en) * 2014-10-24 2019-09-24 The General Hospital Corporation Systems and methods for steady-state magnetic resonance fingerprinting
US10761171B2 (en) * 2015-06-22 2020-09-01 Case Western Reserve University Systems and methods for free-breathing three-dimensional magnetic resonance fingerprinting
JP6956509B2 (ja) * 2017-04-21 2021-11-02 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置
EP3550318A1 (de) * 2018-04-06 2019-10-09 Siemens Healthcare GmbH Verfahren zur erzeugung einer b0-karte mittels eines magnetresonanz-fingerabdruckverfahrens

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130265047A1 (en) * 2011-03-18 2013-10-10 Case Western Reserve University Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Fingerprinting
US20150346300A1 (en) * 2014-05-28 2015-12-03 Case Western Reserve University Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) With Simultaneous Multivolume Acquisition
US20160131729A1 (en) * 2014-11-11 2016-05-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for quantifying properties of an object through magnetic resonance imaging (mri)
CN107209236A (zh) * 2015-02-02 2017-09-26 皇家飞利浦有限公司 用于确定mr系统的性能退化的mr指纹识别
CN107430178A (zh) * 2015-02-23 2017-12-01 圣纳普医疗(巴巴多斯)公司 相差弛豫增强磁共振成像之系统及方法
CN107533121A (zh) * 2015-04-14 2018-01-02 皇家飞利浦有限公司 具有对主磁场中的不均匀性的降低的敏感度的磁共振指纹
US20160349339A1 (en) * 2015-05-29 2016-12-01 Case Western Reserve University System and method for magnetic resonance fingerprinting at high field strengths
US20170319098A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Case Western Reserve University System and method for spectroscopic magnetic resonance fingerprinting

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021098690A1 (zh) * 2019-11-21 2021-05-27 深圳先进技术研究院 定量磁共振成像参数确定方法、装置、设备及存储介质
CN111537931A (zh) * 2020-04-28 2020-08-14 深圳先进技术研究院 快速磁共振多参数成像方法和装置
CN111537931B (zh) * 2020-04-28 2022-05-17 深圳先进技术研究院 快速磁共振多参数成像方法和装置
CN114076911A (zh) * 2020-08-11 2022-02-22 上海联影医疗科技股份有限公司 磁共振成像的方法及系统
CN114076911B (zh) * 2020-08-11 2023-07-14 上海联影医疗科技股份有限公司 磁共振成像的方法及系统

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