CN110736948A - 用于生成用于mr成像触发的ecg参考数据的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明题为“用于生成用于MR成像触发的ECG参考数据的系统和方法”。本发明公开了一种生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法，所述方法包括在将患者移动到MRI设备的孔中之前从所述患者获得初始ECG数据集，其中所述初始ECG数据集包括至少两个通道的ECG数据。识别R峰的初始集并确定初始R峰极性和初始R‑R间隔。一旦所述患者处于所述MRI设备的所述孔中，就从所述患者获得参考ECG数据集。基于所述初始R峰极性和所述初始R‑R间隔，在所述参考ECG数据集中识别R峰的参考集，并且基于R峰的所述参考集生成R峰参考数据。然后使用所述R峰参考数据触发来自对象的MR图像数据的采集。

Description

用于生成用于MR成像触发的ECG参考数据的系统和方法
背景技术
本发明整体涉及磁共振(MR)成像，并且更特别地，涉及用于生成用于MR图像触发的ECG参考数据的系统和方法。
磁共振(MR)成像通常用于获得患者的内部生理信息，包括用于心脏成像的信息。在心脏成像中，通常希望获得可变周期中特定点(诸如可变周期的峰)处的图像，以分析在该峰期间的行为。门控是表征用于成像的器官的不同属性的一种选项。最常见的门控技术包括心脏、呼吸和外周脉冲门控，并且这些类型的门控在许多医疗应用中具有跨诊断模态的用途，所述诊断模态为诸如CT、MR、X射线、超声波和正电子发射断层显像(PET)。例如，心脏门控是心脏成像的一个必要组成部分，同时使用诸如CT和MR的成像模态来最小化与运动相关的伪影。
在MR成像中，当诸如人体组织的物质受到均匀磁场(极化场B0)时，组织中自旋的各个磁矩试图与该极化场对准，但是以它们特性的拉莫尔频率以随机顺序围绕该极化场进动。如果物质或组织受到处于x-y平面内且接近拉莫尔频率的磁场(激励场B1)，则净对准力矩或“纵向磁化”Mz可以被旋转或“倾斜”到x-y平面中，以产生净横向磁矩Mt。在激励信号B1终止之后，由激励自旋发射信号，并且该信号可以被接收和处理以形成图像。
当利用这些信号产生图像时，采用磁场梯度(Gx、Gy和Gz)。典型地，待成像区域由一系列测量周期扫描，其中这些梯度根据所使用的特定定位方法而变化。接收到的NMR信号的结果集被数字化和处理以使用重建技术重建图像。
磁共振成像是一种诊断成像技术，通常用于审查、识别和诊断扫描对象(例如，医疗患者)中的病理或异常。例如，心脏区域的MR图像通常被保健专业人员用来诊断医疗状况。心脏区域的传统MR评估通常依赖于MR数据的重复心脏门控采集，以便减少由于呼吸和/或循环生理功能引起的心脏区域的连续移动所导致的图像退化。
为了实现MR数据的心脏门控采集，已经开发了依赖于运动周期中特定点的检测作为触发以在运动周期的大致相同阶段重复采集数据的系统。心电图(ECG)通常用于监测心动周期并识别ECG波形内的特定峰，通常是R峰。通过识别R峰的出现，这些系统推断出Q峰和S峰与R峰相关联，并且从而识别出QRS复合波的出现。然后，QRS复合波的识别被用作触发从待成像的对象采集MR数据的点。
然而，R峰可能通常被与MR环境相关联的强噪声失真或模糊。例如，尖峰可能由RF脉冲或梯度脉冲在ECG波形内诱发，并且可能被误识别为R峰。因此，这样的系统可能将尖峰推断为QRS复合波的R脉冲并误触发成像。此外，诸如室性早搏(PVC)的异常患者病症可能会妨碍R峰的检测。因此，许多识别系统可能引起成像过早触发或不能完全触发，从而降低图像质量并延长扫描持续时间。
发明内容
提供本发明内容是为了介绍将在下面的具体实施方式中进一步描述的一系列概念。本发明内容不旨在识别要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在用于帮助限制要求保护的主题的范围。
在一个实施方案中，一种生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法，包括在将患者移动到MRI设备的孔中之前，从患者获得初始ECG数据集，其中初始ECG数据集包括至少两个通道的ECG数据。识别R峰的初始集，以及初始R峰特性。一旦患者处于MRI设备的孔中，就从患者获得参考ECG数据集。在参考ECG数据集中基于初始R峰特性识别R峰的参考集，并且基于R峰的参考集生成R峰参考数据。然后使用R峰参考数据触发来自对象的MR图像数据的采集。
在一个实施方案中，一种用于生成用于利用MRI设备采集MR图像数据的ECG参考数据的系统，该MRI设备具有核心和可移动以将患者移入和移出核心的工作台，该系统包括：ECG采集系统，其被配置为从患者获得至少两个通道的ECG数据；以及R峰检测模块，其可在处理器上执行并被配置为从患者获得初始ECG数据集和参考ECG数据集两者，以便生成用于触发MR图像数据采集的R峰参考数据。R峰检测模块被配置为在将患者移动到MRI设备的孔中之前，从工作台上的患者获得初始ECG数据集，其中初始ECG数据集包括至少两个通道的ECG数据。R峰的初始集被识别，并且为初始ECG数据集中的至少两个通道的ECG数据中的至少一个确定初始R峰特性。一旦患者处于MRI设备的孔中，就从患者获得参考ECG数据集，其中参考ECG数据集还包括至少两个通道的ECG数据。在参考ECG数据集中，基于初始R峰特性来识别R峰的参考集。然后基于R峰的参考集生成R峰参考数据，其中R峰参考数据被格式化以用于触发MR数据采集。
从以下结合附图的描述中，本发明的各种其他特征、目的和优点将变得显而易见。
附图说明
附图示出目前设想的执行本公开的最佳模式。在附图中：
图1是根据本公开的一个实施方案的示例性MRI系统的示意图。
图2A至2C示出根据本公开的实施方案的用于获得ECG数据的患者上的示例性ECG电极布置。
图3是示出用于生成用于触发MR图像数据采集的R峰参考数据的处理流程的框图。
图4是示出包括两个通道的ECG数据的示例性ECG数据集的曲线图。
图5是举例说明生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法的一个实施方案的流程图。
图6A和图6B是举例说明生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法或其部分的另外的示例性实施方案的流程图。
图7和图8A至8B是举例说明生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法或其部分的另外的实施方案的流程图。
具体实施方式
准确的ECG R峰参考对于在MR扫描期间可靠地检测心脏触发以克服梯度、RF、体线圈开关干扰并获得良好的图像质量(IQ)至关重要。获得准确的ECG R峰参考的困难部分地是由于与患者的潜在疾病相关的ECG波形特性的变化，所述潜在疾病为诸如心房颤动(AF)、室性早搏(PVC)、束支传导阻滞(BBB)、心房和心室肥大。除了R峰检测的生理障碍之外，由于磁流体动力学(MHD)效应、梯度、RF和体线圈开关干扰以及工作台运动和患者运动引起的干扰也会影响ECG信号并引入干扰，这种干扰降低信噪比(SNR)并使R峰检测更加困难。ECG波形中的这种干扰影响MR图像触发的准确性并最终降低MR图像的图像质量。
现有技术的R峰检测方法是不必要的麻烦，并且给R峰检测引入误差和不一致性，因为它们需要操作者手动控制ECG参考数据采集。手动控制用于R峰检测的ECG参考数据采集可能是有问题的和麻烦的，因为这增加了操作者工作流程的额外负担，并且可能执行得不够充分或不够优化，诸如由于操作者错误或临床医生缺乏监督，以充分避免由于扫描、工作台运动、患者运动等引起的过度干扰。
此外，现有的R峰检测方法和系统提供次优的R峰参考数据，其没有考虑由MRI系统引起的对ECG数据的一致失真效应，包括MHD效应。在孔内测量的ECG数据尽管受到伪影的严重影响，但与基于孔外测量的ECG数据产生的ECG数据相比，可以提供更好的R峰参考数据。这是因为孔内的R峰参考数据考虑了由MRI系统引起的ECG波形上的某些失真，包括考虑了由成像环境中的强磁场引起的MHD的失真效应。这些效应存在于参考ECG数据和扫描期间测量的ECG数据中，并且从而你考虑R峰参考数据中的失真效应改善了扫描期间基于ECG的图像触发的R峰检测准确性。
本文公开的生成用于MR图像数据采集的ECG参考数据的方法和系统改善了R峰检测的准确性，并且自动生成可靠的R峰参考数据。由于消除了ECG R峰参考数据采集过程的手动启动和审查，临床工作流程得以改善。此外，由于考虑了MHD效应，自动生成的R峰参考数据的可靠性增加。因此，显著减少了由于不正确的ECG触发而导致的图像质量差的问题。
当患者处于MRI设备的工作台上但在MRI设备的孔外时，所公开的系统获得包括至少两个通道的ECG数据的初始ECG数据集。因此，在将患者移动到MRI设备的孔中之前采集了初始ECG数据集。一旦患者被定位在MRI设备的孔内，就从患者采集第二ECG数据集，即参考ECG数据集，其中参考ECG数据集优选地在完成工作台移动之后并在开始MRI扫描之前获得。因此，由于MRI设备的工作台和患者运动以及其他运动引起的干扰被最小化。然而，一旦患者被定位在孔内，通过采集参考ECG数据集，可以在参考数据中考虑MR环境对ECG波形的一致效应，包括MHD效应。在孔中获得的参考ECG数据集将包含比在孔外获得的初始数据集显著更多的噪声，并且R峰检测将更加困难。为了解决这个问题，从初始ECG数据集获得的信息被用来帮助用于参考ECG数据集的R峰检测。优选地为初始ECG数据集的每个通道确定初始R峰特性，诸如初始R峰极性和初始R-R间隔。然后，R峰检测算法利用从初始数据集学习的信息来改善用于参考ECG数据集的R峰检测。初始R峰特性信息用于每个对应通道的噪声更大的参考ECG数据集中的R峰检测。因此，改善了R峰检测，并且实现了准确和可靠的R峰参考数据的生成，以用于触发MR图像数据的采集。下面提供示例性实施方案的另外的细节和解释。
参考图1，示出了根据一个实施方案的示例性MRI系统100的示意图。MRI系统100的操作由操作者工作站110控制，操作者工作站110包括输入设备114、控制面板116和显示器118。输入设备114可以是操纵杆、键盘、鼠标、轨迹球、触摸激活屏、语音控制或任何类似或等效的输入设备。控制面板116可以包括键盘、触摸激活屏、语音控制、按钮、滑块或任何类似或等效的控制设备。操作者工作站110耦接到计算机系统120并与之通信，计算机系统120使得操作者能够控制显示器118上图像的产生和观看。计算机系统120包括经由电和/或数据连接122彼此通信的多个部件。计算机系统连接122可以是直接有线连接、光纤连接、无线通信链路等。计算机系统120的部件包括中央处理单元(CPU)124、存储器126和图像处理器128，存储器126可以包括用于存储图像数据的帧缓冲器。在替代实施方案中，图像处理器128可以由在CPU 124中实现的图像处理功能来替换。计算机系统120可以连接到档案媒体设备、永久或备份存储器存储或网络。计算机系统120耦接到单独的MRI系统控制器130并与之通信。
MRI系统控制器130包括经由电和/或数据连接132彼此通信的一组部件。MRI系统控制器连接132可以是直接有线连接、光纤连接、无线通信链路等。MRI系统控制器130的部件包括CPU 131、脉冲发生器133、收发器135、存储器137和阵列处理器139，脉冲发生器133耦接到操作者工作站110并与之通信。在替代实施方案中，脉冲发生器133可以集成到MRI系统100的共振组件140中。MRI系统控制器130耦接到操作者工作站110并从操作者工作站110接收命令，以指示在MRI扫描期间要执行的MRI扫描序列。MRI系统控制器130还耦接到梯度驱动器系统150并与之通信，梯度驱动器系统150耦接到梯度线圈组件142，以在MRI扫描期间产生磁场梯度。
脉冲发生器133还可以接收来自生理采集控制器155的数据，生理采集控制器155接收来自多个不同传感器的信号，这些传感器连接到接受MRI扫描的对象或患者170，所述信号包括来自附接到患者170的电极的心电图(ECG)信号。并且最后，脉冲发生器133耦接到扫描室接口系统145并与之通信，扫描室接口系统145从与共振组件140的状态相关联的各种传感器接收信号。扫描室接口系统145还耦接到患者定位系统147并与之通信，患者定位系统147发送和接收信号以控制工作台171的移动。工作台171是可控的，以将患者移入和移出孔146并将患者移动到孔146内的期望位置，以进行MRI扫描。
MRI系统控制器130向梯度驱动器系统150提供梯度波形，该梯度驱动器系统150包括GX放大器、GY放大器和GZ放大器等。每个GX、GY和GZ梯度放大器激励梯度线圈组件142中的对应梯度线圈，以产生用于在MRI扫描期间对MR信号进行空间编码的磁场梯度。梯度线圈组件142包括在共振组件140内，该共振组件140还包括具有超导线圈144的超导磁体，该超导线圈144在操作中提供贯穿孔146的均匀纵向磁场B0，或者由共振组件140包围的开放圆柱形成像体积。共振组件140还包括RF体线圈148，其在操作中提供横向磁场B1，该磁场B1大体垂直于贯穿孔146的B0。共振组件140还可以包括RF表面线圈149，用于对接受MRI扫描的患者的不同解剖结构成像。RF体线圈148和RF表面线圈149可以被配置为在发射和接收模式、发射模式或接收模式下操作。
接受MRI扫描的对象或患者170可以定位在共振组件140的孔146内。MRI系统控制器130中的收发器135产生由RF放大器162放大的RF激励脉冲并通过发射/接收开关(T/R开关)164提供给RF体线圈148和RF表面线圈149。
如上所述，RF体线圈148和RF表面线圈149可以用于发射RF激励脉冲和/或接收来自接受MRI扫描的患者的所得MR信号。由接受MRI扫描的患者内的受激核发出的所得MR信号可以被RF体线圈148或RF表面线圈149感测和接收并通过T/R开关164发送回前置放大器166。放大的MR信号在收发器135的接收器部分中被解调、滤波和数字化。T/R开关164由来自脉冲发生器133的信号控制，以在发射模式期间将RF放大器162电连接到RF体线圈148，并且在接收模式期间将前置放大器166连接到RF体线圈148。T/R开关164还可以使得RF表面线圈149能够用于发射模式或接收模式。由RF体线圈148感测和接收的所得MR信号被收发器135数字化并被传送到MRI系统控制器130中的存储器137。
当对应于接收的MR信号的原始k空间数据阵列已经被采集并临时存储在存储器137中，直到数据随后被变换以创建图像时，MR扫描完成。对于每个要重建的图像，该原始k空间数据被重新布置成单独的k空间数据阵列，并且这些单独的k空间数据阵列中的每一个被输入到阵列处理器139，该阵列处理器139操作以将数据傅立叶变换成图像数据的阵列。
阵列处理器139使用已知的变换方法，最常见的是傅立叶变换，以从接收的MR信号创建图像。这些图像被传送到计算机系统120，在那里它们被存储在存储器126中。响应于从操作者工作站110接收到的命令，图像数据可以存档在长期存储装置中，或者可以由图像处理器128进一步处理并传送到操作者工作站110以在显示器118上呈现。在各种实施方案中，计算机系统120和MRI系统控制器130的部件可以在相同计算机系统或多个计算机系统上实现。
参考图2A至2C，示出了根据本公开的实施方案的用于获得ECG数据的患者上的示例性ECG电极布置。ECG数据被采集并提供给生理采集控制器155，供系统100使用。图2A至2C描绘了用于获得两个通道的ECG数据的患者上的电极180的示例性布置。虽然各种导联配置是可能的，并且在本公开的范围内，但是示出了提供两个ECG导联X和Y的电极180的三种示例性布置，这两个导联提供两个通道的ECG数据。图2A提供了配置成横向组的四个电极180的示例性电极布置，ECG电极180形成水平导联布置102x和竖直导联布置102y，每个导联生成相应的通道X和Y的ECG数据。图2B提供了水平导联布置102x和竖直导联布置102y的类似输出，但是仅利用三个电极，而不是如图2A所示的四个。在图2B的实施方案中，水平导联装置102x与竖直导联布置102y共享电极。图2C举例说明了包括三个电极的第三导联布置，其中导联布置102x和102y均水平延伸，但是延伸不同的距离，并且从而捕获穿过心脏的不同向量。ECG电极180连接到ECG接收器181，该ECG接收器181将获得的ECG电势传送到生理采集控制器155用于处理，包括R峰参考数据生成和R峰检测。在各种实施方案中，在电极180和ECG接收器181之间的连接可以通过任何已知的手段，包括传统的有线连接或无线传输。
图3是示出用于基于诸如经由图2A至2C中举例说明的电极布置采集的两个通道的ECG数据触发MR数据采集的处理流程的框图。处理流程的第一部分包括收集和提供两个ECG数据集(包括经由第一ECG通道202和第二ECG通道204)，以及经由各自处理一个通道的预处理器212和214预处理每个ECG数据集。预处理可以包括例如滤波和/或放大步骤。例如，预处理可以包括应用高通滤波器(例如，1赫兹高通滤波器)和低通滤波器(例如，35赫兹低通滤波器)。在其他实施方案中，可以调整滤波频率和/或执行不同的滤波步骤，以便响应于特定环境中的噪声。例如，生理采集控制器155可以在初始化阶段用于ECG数据集的采集和预处理。
ECG数据集随后由R峰检测器200处理，以检测R峰并生成R峰参考数据。R峰检测器200可以是软件(例如，一组计算机可执行指令)、硬件、固件或它们的任何组合，用于处理ECG数据以检测R峰并生成用于在心脏门控中使用的R峰参考数据，即用于触发MR数据采集。在图1的实施方案中，R峰检测器200被实现为生理采集控制器155的一部分。在其他实施方案中，R峰检测器200可以在系统100中的其他地方实现，并且可以分布在系统100的多个计算和/或控制方面或元件上。R峰检测器200执行R峰检测步骤和参考数据生成，并且可以包括一个或多个子部件，包括例如R峰检测和分类器222和224、组合R峰检测和分类器的输出的决策组合器230、以及相应地生成适当的R峰参考数据的R峰参考数据发生器232。此外，在系统100中包括触发发生器240，其生成用于MR图像数据采集的触发。
识别导出波形内的QRS复合波并相应地生成参考数据的处理流程被用于处理在将患者移动到孔中之前从患者获得的初始ECG数据集和一旦患者定位在孔中获得的参考ECG数据集。如将参照随后的附图更详细地举例说明的那样，初始ECG数据集被处理，以便生成初始R峰参考数据并相应地生成初始触发。初始触发虽然没有被用作图像触发，但是仍然可以显示在显示器118上，以向临床医生指示系统100正在正常运行，并且迄今为止可以基于正在收集的初始ECG数据获得足够的参考数据。例如，这信号表示电极已充分附接到患者上。初始峰参考数据也被存储并用于参考ECG数据集的后续处理，该参考ECG数据集是一旦患者被定位在孔146内就采集的数据集。即，R峰分类器222和224被配置为在处理参考ECG数据集时利用初始R峰参考数据。
根据用于触发MR图像数据采集的系统100配置，可以不同地格式化R峰参考数据，以提供相关和可用格式的R峰数据。例如，在心电向量图(VCG)中，R峰参考数据提供了用于图像触发的形态学模板。VCG是一种用于心脏门控的已知技术，美国专利7,738,943中描述了其一个示例，该专利全文据此以引用方式并入。在这样的实施方案中，用于VCG的R峰参考数据可以是以R峰为中心并对应于R峰的一组短时间序列数据样本。
图4提供了示例性ECG数据集，其可以是初始ECG数据集或参考ECG数据集。在该示例中，ECG数据集是两个通道的ECG数据的4.5秒片段。ECG数据集或数据段被处理，以便识别ECG数据的每个通道X和Y中的R峰集合。在该示例中，每个R峰集合190a、190b包括四个峰。已经执行了相位调整，使得R峰集合190a和190b是时间相关的。在各种实施方案中，可以采集和处理ECG数据的连续移动时间窗口。优选地，ECG数据的时间窗口足够长，以包括三个或更多个QRS复合波或心跳。在该示例中，利用4.5秒的时间窗口，该时间窗口每500毫秒一次地持续更新。在其他实施方案中，ECG时间窗口可以缩短到例如4秒，或者延长到5秒或更多。在每个时间窗口中，ECG数据被处理以确定是否可以充分检测到R峰，诸如以阈值置信水平或者准确性的似然率检测到至少三个R峰。
图5举例说明了这种生成ECG参考数据的方法的一个实施方案，包括R峰检测。在所描绘的示例中，在步骤302，患者被定位在孔外的工作台上，并且在步骤304，ECG电极被放置在患者身上。例如，根据图2A至2C的示例，可以在患者上放置三个或四个电极。在步骤306获得初始ECG数据集，并且在步骤308基于初始数据集确定初始R峰特性，包括初始R峰极性和初始R-R间隔。这种极性和R-R间隔的确定是基于在初始ECG数据集内检测到的R峰的初始集来进行的。可以执行步骤310来确定是否采集了足够的初始ECG数据。例如，如果不能对ECG数据的至少两个可用通道中的每一个进行初始R峰极性和初始R-R间隔确定，则可以生成警报。例如，如果电极180中的一个或多个不良地放置在患者身上，则可以生成警报以建议临床医生替换电极，使得可以获得足够的初始ECG数据集，其中可以为ECG数据的两个通道中的每一个确定初始R峰极性和初始R-R间隔信息。另选地或另外地，用于确定是否已经采集到足够的ECG数据的分析可能需要采集至少阈值数量的R峰、阈值数量的R峰集合、或识别有效的R峰集合的ECG数据的阈值持续时间。
一旦采集了足够的初始ECG数据，患者就被移入孔中。在某些示例中，R峰检测器200被配置为自动确定何时采集到足够的初始ECG数据，并且一旦初始采集完成，就与患者定位系统147交互以自动将患者移动到孔中。即，移动MRI设备的工作台171以将患者定位在孔146内。一旦定位完成，并且如在步骤314所确定的，工作台不再移动(诸如经由由患者定位系统147提供的信息)，在步骤316获得参考ECG数据集。因此，一旦患者定位完成，并且在开始MR扫描之前，可以采集参考ECG数据集，并且从而将避免来自移动工作台171的马达的干扰。分析每个参考ECG数据集以检测R峰，在步骤318，将R峰与初始R峰极性和初始R-R间隔进行比较。在步骤320，基于在参考ECG数据集中识别的R峰生成R峰参考数据。
因此，R峰参考数据考虑了MRI设备对ECG波形的干扰，包括考虑了磁场对ECG波形的MHD效应。此外，R峰参考数据考虑了正在获得的ECG波形内的患者疾病特性以及对ECG波形的任何其他一致的情境效应(例如，由于患者位置)。另外，参考ECG数据集中的R峰检测考虑了ECG数据的每个相应的通道中预期的极性和相对幅度以及斜率，这是基于初始ECG数据集确定的。在下文描述的某些实施方案中，方法还可以包括在R峰检测不可靠的情况下的数据的通道拒绝，从而依赖于剩余的一个或多个可靠通道，并从参考数据中消除不可靠的R峰检测信息。另外，在多于一个通道的ECG数据被用于R峰参考数据的情况下，可以应用相位调整来对准每个通道中的峰，以在R峰参考数据中利用的所有通道的ECG数据上提供一致的信息。然后，在步骤322，利用R峰参考数据生成触发，该触发被实现用于触发来自对象的MR数据的采集，这种采集根据MR成像领域中的已知方法来执行。
图6A和图6B描绘了处理ECG数据集以生成R峰参考数据的示例性方法，其中图6A描绘了用于从初始ECG数据集(在初始步骤402a和403a提供)生成初始R峰参考数据(即，R峰参考数据A)的步骤，并且图6B描绘了用于基于当患者定位在孔146内时从患者采集的参考ECG数据集(在初始步骤402b和403b提供)生成最终R峰参考数据(即，R峰参考数据B)的对应方法步骤。在两种示例性方法中，预处理每个双通道ECG数据集(步骤404a-b和405a-b)并识别每个通道X和Y中的候选峰(步骤406a-b和407a-b)。例如，候选峰可以通过识别符合特定阈值标准(诸如幅度和斜率)的相对最小值和最大值来识别。例如，可以为每个通道识别正候选峰集合和负候选峰集合，其中每个候选峰具有阈值幅度范围内的相对幅度和阈值斜率范围内的斜率。
在步骤408a-411a，执行分析以确定对于每个通道X和Y，正和负候选峰集合中的每一个表示实际的R峰的组的似然率(例如，如下所述的组合似然率)。在步骤412a-413a为每个通道X和Y选择在负候选峰和正候选峰之间具有较大似然率的一个候选峰，并且将所选择的R峰集合的似然率与阈值似然率值(例如，阈值组合似然率)进行比较。如果似然率值小于阈值，则候选峰集合在该通道中被拒绝。如果似然率超过阈值，则确认该R峰集合并为ECG数据的相应的通道生成R峰参考数据，包括关于R峰的特征信息(例如幅度、斜率和R-R间隔，以及R峰的极性)。
在步骤414a和415a，为每个通道X和Y生成R峰信息(例如，特征集和极性)，这将在下面详细讨论。
如果没有一个通道被拒绝，则在步骤416a-418a，来自两个通道的数据可以被关联成初始R峰参考数据的集合。这包括调整通道数据中的一个或多个的相位，使得每个通道中表示的R峰对准。由于电极的放置，在数据通道中的特征之间可能存在相位差，例如，相位差可以在0到30毫秒之间的任何位置。在步骤416a进行适当的相位调整，并且在步骤418a输出R峰参考数据集A。如果其中一个通道被拒绝，则在步骤418a选择另一个通道作为R峰参考数据集A并输出。执行步骤420a以基于R峰参考数据A生成触发。根据系统使用的触发逻辑，R峰参考数据以不同的格式提供。例如，如上所述，在VCG系统中，R峰参考数据可以是以R峰为中心的一组短时间序列数据样本。
图6B描绘了用于ECG数据的参考集的对应R峰检测方法，除了图6B中用于处理ECG数据的参考集的步骤包括基于初始R峰参考数据的特性诸如初始R峰极性和初始R-R间隔的分析之外，该方法与用于ECG数据的初始集的图6A中描绘的方法步骤平行。具体而言，步骤412b和413b基于具有较大似然率的集合是否具有与初始极性相同的极性以及与初始R-R间隔相似的R-R间隔，为每个通道X和Y选择或拒绝R峰的参考集。如果这些条件中的任何一个不是真的，则该通道的R峰的参考集将被拒绝。例如，可以基于初始R-R间隔来设置阈值间隔范围，并且如果峰到峰间隔不落在该阈值间隔范围内，则可以拒绝所选择的R峰集合。在某些示例中，可以将所选择的R峰数据的峰到峰间隔各自与阈值进行比较，或者可以确定平均峰到峰间隔值并将其与阈值进行比较。
图7和图8A至8B描绘了根据本公开的用于生成ECG参考数据的方法300或其部分的另外的实施方案。图7描绘了可以跨ECG数据的每个通道并针对初始ECG数据集和参考ECG数据集中的每一个执行的R峰检测和似然率计算的步骤。图8A描绘了可以被执行的示例性步骤，用于选择R峰的初始集并基于初始ECG数据集生成初始参考ECG数据。图8B描绘了用于基于初始参考数据的特性(诸如初始R峰极性和初始R-R间隔)选择R峰的参考集并相应地生成最终R峰参考数据的示例性方法步骤。
在图7中，在步骤500接收相应的通道的ECG数据，或者是X或者是Y。相应的通道的ECG数据集根据所描绘的步骤进行处理。根据所描述的一组步骤，单独处理每个通道的ECG数据；然而，为了简洁和清楚起见，这些步骤在图中仅示出一次。对于每个通道X和Y中的ECG数据的每个时间段，在步骤502识别相对幅度的最大值(也称为相对最大值)，并且在步骤503识别相对幅度的最小值(也称为相对最小值)。这些值是在ECG数据的运行时间段中识别的局部最大值和最小值。在局部最大值处，一阶导数为0，并且二阶导数为负。在局部最小值，一阶导数为0，并且二阶导数为正。在一个示例性实施方案中，分析数据集中每个值两侧的16毫秒窗口，以识别其中的任何相对最大值或最小值。
对于每个识别的相对最大点和最小点，在步骤504和505确定特征向量。特征向量由描述相对最大值或最小值的值组成。在一个实施方案中，特征向量包括左相对幅度、右相对幅度、左斜率和右斜率。左和右是指在时间上向前和向后到达峰位置。左相对幅度和右相对幅度可以定义为从峰到相应的左拐点和右拐点的距离，归一化为每单位1毫伏。左斜率和右斜率可以定义为峰点与左拐点和右拐点之间的斜率，使用启发式单位斜率(heuristicunit slope)归一化。在步骤506和507，将特征向量中的值与对应阈值进行比较。在某些实施方案中，阈值是基于来自多个不同患者的数据来确定的。用于计算阈值的患者数据可以优选地包括跨越多种人口统计学特征的患者，并且表示多种心脏病症及其ECG表现。此外，用于计算阈值的多患者数据优选地表示受磁场强度范围影响的ECG数据，所述磁场强度包括但不限于1.5特斯拉、3特斯拉和7特斯拉。因此，阈值可以有效地解释可能出现在经受心脏MRI的患者中的各种病症和心脏疾病表现。在步骤508，正候选峰集合被识别为具有在步骤506确定的阈值范围内的特征向量的那些相对最大值。类似地，在步骤509，负候选峰集合被识别为具有在步骤507确定的阈值范围内的特征向量的那些相对最小值。执行步骤510和511以确定在正候选峰集合和负候选峰集合中的每一个中是否识别出至少三个峰。如果在步骤510没有识别出至少三个正峰，则在步骤520拒绝该正候选峰集合。如果在步骤511没有检测到至少三个负峰，则在步骤520拒绝该负候选峰集合。
然后对剩余的正候选峰集合和负候选峰集合中的每一个进行似然性分析。在步骤512，为正候选峰集合中的每个候选峰计算似然率值，其中似然率值表示每个候选峰是实际R峰的似然率。类似地，在步骤513，为每个负候选峰计算似然率值。在一个实施方案中，似然性分析假设每个候选峰的特征向量是独立分量的高斯随机过程，其中特定候选峰表示单个R峰的似然率的单调函数可以表示为：
Figure BDA0002124090580000131
其中mi是均值，并且σi是每个分量的方差，这些分量包括：x1，其等于左相对幅度；x2，其等于右相对幅度；x3，其等于左斜率；和x4，其等于右斜率。也可以代替利用似然率的这种单调函数的逼近，如：
似然率S＝min(left_amp,right_amp)+min(left_slope,right_slope)
其中min算子用于选择在左幅度和右幅度之间的最坏情况(即，使用较小的值来表示幅度特征)以及最小左斜率和右斜率，并且其中已经使用启发式单位斜率相对于单位幅度毫伏调整了均值和方差标度。
然后可以计算组合似然率，该组合似然率表示候选峰的相关集合(无论是正集合还是负集合)表示实际的R峰的组的似然率。然后可以基于每个候选峰的似然率来逼近组合似然率。这候选峰集合表示实际的R峰的组的组合似然率与跨多个候选峰的每个特征的方差成反比。在某些实施方案中，还可以确定在似然率计算中考虑的所选择的R峰集合之间的峰到峰间隔(步骤514和515)，为每个峰的特征向量添加第五特征，其中x5＝峰到峰间隔。然后，在步骤516和517，可以将每个通道的组合似然率近似为：
其中σi表示跨五个(N＝1-5)候选峰的特征xi的方差的逼近，并且0.2是权重因子。方差σi的逼近可以定义为：
σi＝((max(xi)-min(xi))/mean(xi))/(numPeaks-1)
因此，跨候选峰的特征分量的变化是相对于特征分量xi的均值的，该均值是相对于峰数减1而言平均的。
然后执行步骤来选择R峰集合，如果分析初始ECG数据集(图8A)，则该R峰集合可以是R峰的初始集，或者如果分析参考ECG数据集(图8B)，则该R峰集合可以是R峰的参考集。如图8A的步骤522所示，基于哪个候选峰集合具有更大的组合似然率，将该R峰集合选择为正候选峰集合或负候选峰集合。然后在步骤524，将所选择的集合的组合似然率与阈值组合似然率进行比较。在某些实施方案中，阈值组合似然率可以基于上述用于确定特征向量阈值的多患者数据集合来预定。如果组合似然率未达到或超过阈值，则在步骤520拒绝该R峰集合。假设达到或超过阈值，则在步骤526生成初始R峰参考数据。还为每个通道X和Y生成初始R峰极性和初始R-R间隔。然后初始值被用于处理参考ECG数据集，如图8B所举例说明。
如图8B所示(该图举例说明了用于从参考ECG数据集中选择R峰的参考集的方法步骤)，在步骤532选择具有较大组合似然率的集合。执行步骤534以确定所选择的集合的极性是否与对应通道X或Y的初始R峰极性匹配。如果极性不匹配，则在步骤520拒绝所选择的参考集。然后在步骤536，将所选择的R峰的参考集的组合似然率与阈值组合似然率进行比较，并且如果组合似然率小于阈值，则拒绝R峰的参考集。然后，将R峰的参考集的峰到峰间隔与对应通道的初始R-R间隔数据进行比较，以在步骤538确定峰到峰间隔是否在初始R-R间隔的阈值范围内。如果否，则拒绝R峰的参考集。如果在步骤534-538的所有资格分析都是肯定的，则在步骤540基于R峰的参考集生成参考ECG数据。还应该认识到，如果选择了多个通道的R峰数据，则进行相位调整，并且在步骤526和540生成的相关R峰参考数据中包括两个所选择的通道的R峰。
该书面描述使用示例来公开本发明，包括最佳模式，并且还使得本领域技术人员能够执行和使用本发明。本发明的专利范围由权利要求书限定，并且可包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例具有与权利要求书的字面语言没有不同的结构元件，或者如果它们包括与权利要求书的字面语言无实质差别的等效结构元件，则这些其他示例旨在在权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.一种生成用于利用磁共振成像(MRI)设备进行磁共振(MR)图像数据采集的ECG参考数据的方法，所述方法包括：
在将患者移动到所述MRI设备的孔中之前，从所述MRI设备的工作台上的所述患者获得初始ECG数据集，其中所述初始ECG数据集包括至少两个通道的ECG数据；
识别所述初始ECG数据集中的R峰的初始集并确定所述初始ECG数据集的所述至少两个通道中的至少一个的初始R峰特性；
一旦所述患者被定位在所述孔中，就从所述患者获得参考ECG数据集，其中所述参考ECG数据集包括所述至少两个通道的ECG数据；
基于所述初始R峰特性识别所述参考ECG数据集中的R峰的参考集；
基于R峰的所述参考集生成R峰参考数据；以及
使用所述R峰参考数据触发来自所述患者的MR图像数据的采集。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
识别所述初始ECG数据集的所述至少两个通道中的每一个中的候选峰集合；
从所述初始ECG数据集中的所述候选峰集合中识别R峰的所述初始集；
识别所述参考ECG数据集的所述至少两个通道中的每一个中的候选峰集合；以及
从所述参考ECG数据集中的所述候选峰集合中识别R峰的所述参考集。
3.根据权利要求2所述的方法，其中识别每个候选峰集合包括识别每个通道的ECG数据中的相对最大值和相对最小值并将每个相对最大值和相对最小值与一个或多个阈值进行比较。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
将每个通道的正候选峰集合识别为三个或更多个相对最大值，其具有在阈值幅度范围内的相对幅度和在阈值斜率范围内的斜率中的至少一个；
将每个通道的负候选峰集合识别为三个或更多个相对最小值，其具有在所述阈值幅度范围内的相对幅度和在所述阈值斜率范围内的斜率中的至少一个；以及
将所述R峰集合识别为所述正候选峰集合或所述负候选峰集合。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括计算所述正候选峰集合表示实际的R峰的组的组合似然率和所述负候选峰集合表示所述实际的R峰的组的组合似然率；以及
其中将所述R峰集合识别为所述正候选峰集合或所述负候选峰集合包括选择具有最大组合似然率的集合。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括如果所述组合似然率小于阈值组合似然率，则拒绝所述正候选峰集合或所述负候选峰集合。
7.根据权利要求5所述的方法，还包括：
计算对于所述正候选峰集合中的每个候选峰和所述负候选峰集合中的每个候选峰来说每个相应的候选峰表示实际R峰的似然率；
其中每个候选峰表示实际R峰的所述似然率基于所述候选峰的相对幅度和所述候选峰的斜率中的至少一个；以及
基于相应的正候选峰集合或负候选峰集合中的所述候选峰的所述似然率计算每个组合似然率。
8.根据权利要求5所述的方法，还包括：
确定在所述候选峰中每一个之间的峰到峰间隔；以及
进一步基于相应的正候选峰集合或负候选峰集合中的所述峰到峰间隔计算每个组合似然率。
9.根据权利要求5所述的方法，其中每个组合似然率是基于所述候选峰的相对幅度、所述候选峰的斜率和相应的正候选峰集合或负候选峰集合中的所述候选峰的峰到峰间隔中的至少一个的方差来计算的。
10.根据权利要求2所述的方法，还包括为每个候选峰生成特征向量，其中所述特征向量包括所述相应的候选峰的左相对幅度、右相对幅度、左斜率和右斜率。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
将每个特征向量的所述左相对幅度、所述右相对幅度、所述左斜率和所述右斜率与阈值的对应集合进行比较；以及
基于所述比较识别正候选峰集合和负候选峰集合。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述R峰特性包括初始R峰极性和初始R-R间隔；以及
其中基于所述初始ECG数据集中所述对应通道的所述初始R峰极性和所述初始R-R间隔，在所述参考ECG数据集中的ECG数据的所述至少两个通道中的每一个中识别R峰的所述参考集。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括：
确定在所述初始ECG数据集的所述至少两个通道中的一个中没有可识别的R峰的初始集；以及
忽略所述参考ECG数据集中的所述对应通道，并且仅基于所述参考ECG数据集中的一个或多个剩余的通道来生成所述R峰参考数据。
14.一种MRI设备，所述MRI设备包括：
孔；
工作台，所述工作台被配置为支撑患者并可移动以将所述患者移入和移出所述孔；以及
控制器，所述控制器被配置为：
在将所述患者移动到所述MRI设备的所述孔中之前，从所述MRI设备的工作台上的所述患者获得由ECG采集系统采集的初始ECG数据集，其中所述初始ECG数据集包括至少两个通道的ECG数据；
识别所述初始ECG数据集中的R峰的初始集，并且确定所述初始ECG数据集的所述至少两个通道中的至少一个的初始R峰特性；
一旦所述患者处于所述MRI设备的所述孔中，就从所述患者获得由所述ECG采集系统采集的参考ECG数据集，其中所述参考ECG数据集包括所述至少两个通道的ECG数据；
基于所述初始R峰特性识别所述参考ECG数据集中的R峰的参考集；以及
基于R峰的所述参考集生成R峰参考数据，其中所述R峰参考数据被格式化以用于触发MR图像数据采集。
15.根据权利要求14所述的MRI设备，还包括：
识别所述初始ECG数据集的所述至少两个通道中的每一个中的候选峰集合；
从所述初始ECG数据集中的所述候选峰集合中识别所述初始ECG数据中的R峰的所述初始集；
识别所述参考ECG数据集的所述至少两个通道中的每一个中的候选峰集合；以及
从所述参考ECG数据集中的所述候选峰集合中识别所述参考ECG数据中的R峰的所述参考集。
16.根据权利要求14所述的MRI设备，其中所述R峰检测模块还被配置为通过识别每个通道的ECG数据中的相对最大值和相对最小值并将每个相对最大值和相对最小值与一个或多个阈值进行比较来识别每个候选峰集合。
17.根据权利要求16所述的MRI设备，其中所述R峰检测模块还被配置为：
将每个通道的正候选峰集合识别为三个或更多个正候选峰，其具有在阈值幅度范围内的相对幅度和在阈值斜率范围内的斜率中的至少一个；
将每个通道的负候选峰集合识别为三个或更多个负候选峰，其具有在所述阈值幅度范围内的相对幅度和在所述阈值斜率范围内的斜率中的至少一个；以及
将所述R峰集合识别为所述正候选峰集合或所述负候选峰集合。
18.根据权利要求17所述的MRI设备，其中所述R峰检测模块还被配置为：
计算所述正R峰集合表示实际的R峰的组的组合似然率和所述负R峰集合表示所述实际的R峰的组的组合似然率；以及
选择具有最大组合似然率的所述正候选峰集合或所述负候选峰集合作为所述R峰集合。
19.根据权利要求18所述的MRI设备，其中所述R峰检测模块还被配置为：
如果所述组合似然率小于阈值组合似然率，则拒绝所述正候选峰集合或所述负候选峰集合；
其中每个组合似然率是基于所述候选峰的相对幅度、所述候选峰的斜率和相应的正候选峰集合或负候选峰集合中的所述候选峰的峰到峰间隔中的至少一个的方差来计算的。
20.根据权利要求14所述的MRI设备，还包括：
患者定位系统，所述患者定位系统控制所述MRI设备的所述工作台的移动；
其中所述R峰检测模块还被配置为利用来自所述患者定位系统的关于所述工作台的移动的输入，在用于将所述患者定位在所述孔内的所述工作台的移动之前自动获得所述初始ECG数据集，并且在用于将所述患者定位在所述孔内的所述工作台的移动完成之后和开始MR扫描之前自动获得所述参考ECG数据集。
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