CN110998350A - 用于计算质子密度脂肪分数的mri方法 - Google Patents
用于计算质子密度脂肪分数的mri方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110998350A CN110998350A CN201880047712.5A CN201880047712A CN110998350A CN 110998350 A CN110998350 A CN 110998350A CN 201880047712 A CN201880047712 A CN 201880047712A CN 110998350 A CN110998350 A CN 110998350A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fat
- signal
- roi
- pdff
- water
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 76
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 claims abstract description 57
- 238000011002 quantification Methods 0.000 claims abstract description 18
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 claims abstract description 17
- RGCLLPNLLBQHPF-HJWRWDBZSA-N phosphamidon Chemical compound CCN(CC)C(=O)C(\Cl)=C(/C)OP(=O)(OC)OC RGCLLPNLLBQHPF-HJWRWDBZSA-N 0.000 claims description 40
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 26
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 23
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 10
- 239000007983 Tris buffer Substances 0.000 claims description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 28
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 13
- 208000008338 non-alcoholic fatty liver disease Diseases 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 6
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 238000012317 liver biopsy Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 3
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 2
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 2
- 230000002440 hepatic effect Effects 0.000 description 2
- 125000003473 lipid group Chemical group 0.000 description 2
- 210000005228 liver tissue Anatomy 0.000 description 2
- 206010053219 non-alcoholic steatohepatitis Diseases 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 230000007863 steatosis Effects 0.000 description 2
- 231100000240 steatosis hepatitis Toxicity 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 208000001145 Metabolic Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 201000000690 abdominal obesity-metabolic syndrome Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001476 alcoholic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000012984 biological imaging Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007882 cirrhosis Effects 0.000 description 1
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 206010073071 hepatocellular carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 231100000844 hepatocellular carcinoma Toxicity 0.000 description 1
- 210000003494 hepatocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000007918 intramuscular administration Methods 0.000 description 1
- 208000019423 liver disease Diseases 0.000 description 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000001819 mass spectrum Methods 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 210000002027 skeletal muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G01R33/483—NMR imaging systems with selection of signals or spectra from particular regions of the volume, e.g. in vivo spectroscopy
- G01R33/485—NMR imaging systems with selection of signals or spectra from particular regions of the volume, e.g. in vivo spectroscopy based on chemical shift information [CSI] or spectroscopic imaging, e.g. to acquire the spatial distributions of metabolites
-
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4869—Determining body composition
- A61B5/4872—Body fat
-
- 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
- G01R33/4828—Resolving the MR signals of different chemical species, e.g. water-fat 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
- G01R33/50—NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences
-
- 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
- G01R33/5602—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by filtering or weighting based on different relaxation times within the sample, e.g. T1 weighting using an inversion pulse
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于感兴趣区域(ROI)中的脂肪参考脂质定量并使用参考组织的确定来从水和脂肪分离的磁共振成像MRI计算质子密度脂肪分数PDFF的方法。该方法包括确定以下内容的步骤:F.βf/R,其中F是由MRI提供的ROI中的脂肪信号,βf是提供参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值之间的比率的函数;并且R是脂肪信号和水信号之和在强度标度上的表示,其中脂肪信号和水信号中的每一个的饱和度等于参考组织中脂肪的饱和度。
Description
技术领域
本公开涉及基于脂肪参考脂质定量(fat-referenced lipid quantification)的质子密度脂肪分数(PDFF)磁共振成像(MRI)的计算。
背景
非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)——一系列以脂肪变性为特征的疾病——与代谢综合征、糖尿病和肥胖症相关(Ekstedt等人,2006年;Ertle等人,2011年),并可导致晚期纤维化、肝硬化和肝细胞癌(Ekstedt等人,2006年;Wattacheril等人,2012年)。非酒精性脂肪肝炎(nonalcoholic steatohepatitis)——一种更严重的NAFLD形式——现在是发达国家中肝病的最常见的单一原因(Sanyal,2011年;Misra等人,2009),并与高发病率和死亡率相关联。患有NAFLD的患者的肝细胞脂肪的评估和分级通常需要肝脏活检和组织学。然而,由于肝脏活检是一个昂贵、侵入性且痛苦的过程,对采样可变性敏感(Hubscher,2006年;Wieckowska等人,2008年),所以包括磁共振波谱(MRS)和MRI的成像模式经常被用来确定质子密度脂肪分数(PDFF)。PDFF-MRS是一种用于肝脏脂肪含量的定量的非侵入性且精确的方法,但由于其费用和对特定专业知识的依赖性,在临床实践中实施已证明是困难的。此外,该方法仅给出肝脏脂肪含量的局部估计(Reeder等人,2010年)。多回波MRI确定的PDFF成像提供肝脏脂肪的非局部、定量、标准化的测量结果,该测量结果可重现并与MRS(Noureddin,2013年;Kamg 2011年)、肝脏活检(Tang等人,2013年)和离体测量(Bannas等人,2015年)密切相关。
基于异相和同相图像的采集的使用两点Dixon(2PD)技术的传统定量脂肪分数分析已被证明可用于评估肝脏脂肪(Dixon,1984年;Glover,1991年;Qayyum等人,2005年;Pilleul等人,2005年;Reeder等人,2005年;Reeder和Sirlin,2010年)。2PD相对于多回波Dixon的缺点在于,T2*必须在单独的实验中确定。但是,本质上,双回波和多回波Dixon共享有影响MRI信号强度的相同的混杂因素,包括T2*衰减、肝脏脂肪的光谱复杂性和T1-饱和度偏差(Reeder等人,2011年;Chebrolu等人,2010年)。虽然前三个因素可以通过信号建模来减少,但是通常使用低翻转角(flip angle)来避免T1-饱和度偏差,这是因为交替的长重复时间会导致不可行的屏气时间。然而,低翻转角与低信噪比(SNR)相关联,导致肝脏PDFF成像灵敏度降低(Johnson等人,2014年)。这使得图像体素尺寸、屏气长度和SNR之间的权衡变得复杂。此外,随着SNR降低,适当的线圈定位变得更加重要,尤其是在肥胖患者中,这使得该技术的临床转换更加困难。
通过增加翻转角,从而将采集转换到T1-饱和度状态,体素尺寸、屏气长度和期望水平的SNR之间的权衡变得不那么关键(Kühn等人,2014年)。然而,T1加权会导致测量信号的偏差,除非进行校正(Fleysher等人,2009年)。正如Kuhn及同事所证明的那样,使用更复杂的实验自适应地测量和补偿T1偏差是可能的(Kühn等人,2014年)。如果脂肪和水组织的T1值被很好地表征,那么将这种校正应用于三维(3D)采集是简单的。然而,MR脉冲序列实现方式的具体特征以及水和脂肪的T1的定量不确定性可能影响信号方程的有效性,并导致残余T1偏差。
脂肪参考脂质定量允许在T1-加权的Dixon成像中进行脂肪定量,并且最初由Hu和他同事以及Dahlqvist Leinhard和他的同事提出(Hu和Nayak,2008年;DahlqvistLeinhard等人,2008年)。这种定量方法使用纯脂肪组织中的脂质信号校准水和脂肪图像的观察信号强度。这将Dixon图像转换成通用强度等级(common intensity scale),其中脂肪图像中的值1对应于100%的脂肪组织浓度。Peterson等人已经证明了T1加权的不变性(Peterson等人,2016年)。在该研究中,使用脂肪参考技术的肌内脂肪组织定量相对于传统的低翻转角PDFF估计进行了验证,其中两种方法之间具有非常高的一致性。最近,Andersson及同事进一步验证了在全身成像中在1.5T和3.0T处的脂肪参考技术,用于骨骼肌和肝脏组织中的偏场(bias field)估计(Andersson等人,2015年)。此外,Heba和同事确定了,用于使用MRS作为参考来估计肝脏PDFF的基于幅度的MRI的准确性在使用不同数量的回波时没有变化,并且不受可能的基于受试者的混杂因素的影响(Heba等人,2016年)。
概述
如上所讨论,需要一种用于计算例如肝脏的PDFF的框架。本发明的目的是根据所附独立权利要求,提供用于基于T1-加权的两点和多点Dixon成像的PDFF的计算的这种框架。本发明的实施例由所附独立权利要求提供。因此,本发明提供了使用脂肪参考Dixon成像、或者经由使用脂肪信号和水信号之间的饱和度比率进行校正,或者通过直接使用脂肪参考后获得的脂肪估计,来精确估计器官PDFF的技术。这特别对于肝脏PDFF的估计以用于诊断和治疗如上所讨论的疾病是相关的。
通过计算PDFF,可以意味着在根据本发明的方法中,脂肪和水图像的重建可能或者可能不会针对由于脂质谱(lipid spectrum)或重建的特性引起的光谱色散效应和/或T2*效应进行校正。
被配置为执行PDFF计算的PDFF计算装置可以由包括必要的计算机可执行程序的计算机构成,并且被提供有必要输入以进行计算。
本发明及其实施例提供了,可以在T1-加权的脂肪和水分离成像中使用基于脂肪参考的脂肪定量的所提出的框架来实现精确的质子密度脂肪分数(PDFF)估计。本发明提供了使用简单重建而没有多光谱脂质模型的两点Dixon(2PD)磁共振成像(MRI)可以用于使用固定T2*校正的精确肝脏PDFF估计。这可以通过考虑肝脏水信号的单独的T2*值来进一步改善。但这也适用于人体的其他器官。
与2PD脂肪分数技术相比,脂肪参考定量技术显示出在2PD PDFF计算中对T2*效应的低得多的灵敏度。这种对T2*弛豫的降低的灵敏度是因为脂肪参考计算在分母中不包括水信号而实现的。
本发明提供了可以使用建议的方法使用T1饱和度校正的10PD采集来精确估计PDFF。利用本发明可以实现在满足严格的质量控制的数据集中以不同序列、以不同屏气和以不同采集线圈获取的对于肝脏PDFF的±1.41%和在包括所有数据集的分析中的±1.44%的一致性的极限,这低于使用其他现有技术实现方式通常观察到的一致性极限。
使用本发明的发现可以与Heba及同事的最近的研究发现相比较,在他们对患有非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)的506个成人的回顾性分析中,使用未增强的3.0T MRI、使用肝右叶磁共振波谱(MRS)作为参考来估计肝脏PDFF(Heba等人,2016年)。在这个之前的研究中,PDFF MRI的发现与磁共振波谱(MRS)非常一致,其中具有波谱校正但没有T2*校正的基于脂肪分数测量的双回波方法的精确度最低(Heba等人2016年)。
本发明提供了一种替代方法来补偿由肝脏脂质谱造成的影响。基于所获取的数据来校正脂质谱通常是一个复杂的过程,特别是因为分析还涉及脂质T2*和水T2*弛豫的估计(Qayyum等人,2005年;Reeder等人2011年;Hu等人2011年)。这里,关于脂质谱模型的细节没有做出假设。使用本文所述的方法,唯一的基本假设是同相和反相成像针对脂肪和水产生高度特异性的对比,并且脂质谱对观察到的脂质信号的影响在参考脂肪组织和在肝脏组织中都是相似的。
根据本发明的第一方面,提供了一种基于感兴趣区域(ROI)中的脂肪参考脂质定量且使用参考组织的确定,来从水W和脂肪F分离的磁共振成像MRI计算质子密度脂肪分数PDFF的方法。该方法包括将PDFF确定为下式的步骤:
其中
F是由MRI提供的在ROI中的脂肪信号,
βf是提供参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值之间的比率的函数;和
R是脂肪信号和水信号之和在强度标度上的表示,其中脂肪信号和水信号中每一个的饱和度等于参考组织中脂肪的饱和度。
该方法可以被描述为包括由MRI提供的在ROI中的脂肪信号乘以βf,βf是提供参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值之间的比率的函数,其中其乘积除以R,R是脂肪和水之和在强度标度上的信号强度的表示,其中脂肪和水以饱和度水平来进行饱和,该饱和度水平仅影响从参考组织外推的脂肪信号。
在一个实施例中,该方法还可包括确定参考组织中脂肪信号的T1饱和度值的步骤。可选地,这种确定是预先进行的,并且该方法可以包括接收参考组织中脂肪信号的T1饱和度值的步骤。此外,在一个实施例中,该方法可以包括确定ROI中的脂肪信号的T1饱和度值以用于在确定PDFF时的βf的步骤,或者可选地,该方法可以包括接收ROI中的脂肪信号的这种T1饱和度值的步骤。
在一个实施例中,该方法可以包括接收如上定义的R值用于确定PDFF的步骤。可选地,该方法可以包括接收用于确定R的输入的步骤,以及基于所述输入确定R的步骤。
在一个实施例中,R可以提供Fref和PDFFref之间的份额(quota),使得该方法包括将PDFF确定为下式的步骤:
其中
Fref是参考组织中的脂肪信号;和
PDFFref是由参考组织的单独的实验或由预定常数提供的参考组织的PDFF。
根据该实施例的方法还可以被描述将F和作为参考组织中的脂肪信号的Fref之间的份额乘以βf和PDFFref,PDFFref是由参考组织的单独的实验或由预定常数提供的参考组织的PDFF。在一个实施例中,可以在该方法的步骤中接收PDFFref和Fref的值以用于确定PDFF。
在另一个实施例中,假设βf=1,参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值可以相等。
在另外的实施例中,可以从脂肪参考两点Dixon采集中确定PDFF,而无需对T2*弛豫效应的先前校正,并且参考组织中的水信号Wref可以是低的,使得当Wref乘以所得的T2*弛豫效应时的所得值提供了ROI中的水信号等于ROI中观察到的水信号W2PD的近似,W2PD是利用两点Dixon采集对来自ROI中的MRI的水信号的重建,从而将PDFF确定为
其中
F2PD是在ROI中的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集对来自ROI中的MRI的脂肪信号的重建;
Tip是同相(IP)分量的回波时间的常数,该同相(IP)分量包括来自ROI中的MRI的水信号和脂肪信号的水加脂肪信号;
T2*w是源自两点Dixon分析的ROI中的水的T2*弛豫效应;
Top是异相(OP)分量的回波时间的常数,该异相(OP)分量包括来自ROI中的MRI的水信号和脂肪信号之间的差异;和
F2PD,ref是参考组织的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集对来自参考组织中的MRI的脂肪信号的重建。在一个实施例中,该方法可以包括接收F2PD和F2PD,ref信号值以用于PDFF确定的步骤。在一个实施例中,该方法可以包括接收Top和Tip时间值以用于PDFF确定的步骤。在一个实施例中,该方法可以包括接收T2*W值以用于PDFF确定的步骤。
在一个实施例中,T2*弛豫效应值可以在单独的实验中确定。
在另一个实施例中,T2*弛豫效应值可以基于总体平均值设置为常数。
在另外的实施例中,βf可以是和的份额(quota),其中,α是MRI采集中的有效翻转角,TR是重复时间,T1f,ref是用于参考组织中脂肪信号的T1值,并且T1f,ROI是对于ROI中的脂肪信号的T1值。在一个实施例中,该方法可以包括接收TR、T1f,ref和T1f,ROI值以用于PDFF确定的步骤。
在另一个实施例中,Fref可以被确定为参考组织中脂肪信号的加权插值。此外,为了在参考组织中提供脂肪信号的这种加权插值,可以使用如在“Romu T、Borga M、Dahlqvist Leinhard O.MANA-multiscale adaptive normalized averaging.In:Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging:FromNano to Macro,Chicago,IL,USA,2011.第361-364页中提出的方法。
在一个实施例中,R可以被定义为F·βf+W·βw,并且其中假设βf=1,参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值相等,提供包括如下确定PDFF的步骤的方法
其中
W是由MRI提供的ROI中的水信号;和
βW是提供参考组织中脂肪信号的T1饱和度值和ROI中水信号的T1饱和度值之间的比率的函数。在一个实施例中,该方法可以进一步包括确定参考组织中脂肪信号的T1饱和度值的步骤。可选地,这种确定是预先进行的,并且该方法可以包括接收参考组织中脂肪信号的T1饱和度值的步骤。此外,在一个实施例中,该方法可以包括确定ROI中的脂肪信号的T1饱和度值的步骤,以用于在确定PDFF时的βW。可选地,这种确定是预先进行的,并且该方法可以包括接收ROI中的脂肪信号的T1饱和度值的步骤。
在另外的实施例中,βW可以在单独的实验中通过如下确定来确定
其中,PDFFex是在单独的实验中测量的质子密度脂肪分数。在单独的实验中测量的PDFFex可以优选地,但不是必须地,在与PDFF计算相同的受试者中进行,在PDFF计算中将使用待确定的βW。
在又一实施例中,PDFF可以由单独的两点Dixon实验提供。确定βW的方程然后可以通过确定下式来提供
根据本发明的第二方面,提供了质子密度脂肪分数PDFF计算装置,其中该计算装置包括接收器和处理器。接收器可以被配置成接收水W和脂肪F分离的磁共振成像MRI。处理器可以被配置为基于接收到的水和脂肪分离的MRI、和基于感兴趣区域(ROI)中的脂肪参考脂质定量、并且使用参考组织的确定,将PDFF确定为
其中
F是由MRI提供的ROI中的脂肪信号,
βf是提供参考组织中和ROI中的脂肪信号的T1饱和度值之间的比率的函数;和
R是脂肪信号和水信号之和在强度标度上的表示,其中脂肪信号和水信号中每一个的饱和度等于参考组织中脂肪的饱和度。接收器和处理器还可以被配置成接收实体并根据上述实施例中任一个来执行确定。如图3所示,PDFF计算装置10可以从MRI源20接收输入。MRI源20可以提供关于ROI和参考组织的水和脂肪分离的MR数据。PDFF计算装置10可以是被配置为执行根据以上实施例中任一个的计算的计算机。
附图简述
在下文中,将参考附图更详细地描述本发明,在附图中:
图1示出了根据本发明的实施例的方法的示意性框图;
图2示出了根据本发明的实施例的方法的示意性框图;以及
图3示出了根据本发明的实施例的PDFF计算装置的示意性框图。
实施例的描述
根据本发明的优选实施例,将在下文中更全面地描述本发明。然而,本发明可以以许多不同形式进行实施,且不应被解释为被限制于本文中所阐述的实施例;更确切地说,这些实施例是为了本公开内容彻底和完整而提供,且将向本领域技术人员完全传达本发明的范围。
信号模型
在考虑T2*和脂质谱效应后的扰相梯度回波(spoiled gradient echo)水-脂肪分离的图像重建中,水(W)和脂肪(F)信号可以由以下方程表示:
和
其中,Wunsat和Funsat是不饱和的水信号和脂肪信号,而sw和sf是水饱和因子和脂肪饱和因子,它们取决于局部翻转角α、重复时间TR和组织依赖度T1值以及对于水和脂肪的T1w和T1f。请注意,α的确切值未知,因为它取决于预扫描性能且取决于射频脉冲轮廓的特性。
为了量化组织的脂肪含量,不饱和Funsat是不够的,因为除了脂肪质子的数量之外,它还取决于一系列未知的因素。质子密度脂肪分数(PDFF)是一种定量脂肪含量技术,其对这些未知因素不变。在PDFF成像中,Funsat使用不饱和的同相信号参考进行校准,IPunsat=Funsat+Wunsat,例如,PDFF定义为:
因为乘法因子在Funsat和IPunsat中是相同的,所以PDFF是MRI可见脂肪质子相对于MRI可见脂肪质子和水质子之和的分数。此外,由于PDFF基于不饱和MRI信号,因此采集参数必须例如通过选择低翻转角被设置成使得sw≈sf。可选地,需要收集额外的图像来确定Sw和Sf之间的比率。
可选的定量技术是脂肪参考MRI,其中F使用脂肪信号Fref来校准(Romu等人,2011年;Dahlqvist Leinhard等人,2008年)。优点在于,假定Fref受到与F相同的Sf的影响,则这种测量对于水和脂肪饱和度是不变的。然而,脂肪参考信号对应于测量点中相对于参考中脂肪质子的数量的脂肪质子的数量,因此与PDFF不相同。为了将脂肪参考信号转换为PDFF,假设存在同相参考R,其用脂肪饱和度因子Sf,R饱和,例如:
R=IPunsatsf,R [方程4]
然后,PDFF方程可表示为:
其中,因子
校正测量的脂肪信号和参考之间的饱和度差异。还要注意,如果R的饱和度与脂肪信号的饱和度相似,那么βf≈1。
将脂肪参考信号与PDFF关联
在脂肪参考脂质定量中,从受试者内的纯脂肪组织的区域获取信号参考,并在整个图像体积上插值(Romu等人,2011年;Dahlqvist Leinhard等人,2008年)。为了将脂肪参考信号转换成PDFF,让Fref代表参考组织的脂肪信号,并将R的饱和度设置为Fref的饱和度水平,即Sf,ref=Sf,R。因此,参考组织的PDFF等于频率Fref·R-1,所以因此,描述测量点中的PDFF的方程5可以被重新表述为(见图1和图2):
方程7的结果在于脂肪参考分析中的校准脂肪信号可以通过调整脂肪参考组织中的PDFF和脂肪饱和度相对于参考的任何差异而转换成PDFF。此外,如果脂肪饱和度与参考相似,那么脂肪参考PDFF可以计算为:
调整两点Dixon(2PD)成像中出现的效应
在2PD分析中,在OP图像的相位敏感重建之后,使用脂肪和水图像分量的简单重建,观察到的脂肪信号由下式给出
利用使用两点Dixon成像估计的相应信号,求解方程8中的PDFF,给出
在T1-饱和的Dixon成像中的PDFF的定量
可以使用用于在T1-饱和的Dixon成像中进行PDFF定量的两种不同的实现方式。
实现方式1.在对T2 *弛豫和脂肪组织水浓度的效应进行校正情况下的脂肪参考的Dixon成像
实现方式2.基于脂肪参考的Dixon成像的具有T1-饱和校正的水参考的T2 *-校正的Dixon成像
如果已知脂肪和水之间的饱和度比率βw=sf/sw,则针对T2 *和光谱色散效应校正的、来自T1-饱和的Dixon采集的PDFF由下式给出
饱和度比率βw然后可以基于单独的PDFF实验(诸如,脂肪参考的PDFF2PD)通过最小化关于βw的以下表达式来确定,
这最小化了在水参考的采集中的PDFF和来自脂肪参考的T2 *-校正的2PD采集中的PDFF2PD之间的观察到的差异。
图3示出了从MRI源20接收输入的PDFF计算装置10,该输入是水和脂肪分离的MR成像。PDFF计算装置10包括接收器12和处理器14。接收器被配置为从MRI源20接收输入。处理器被配置成根据如上所述的方法来确定PDFF。接收器12还可以接收参考组织的PDFF形式的输入,以供处理器在确定中使用。
参考文献
Addeman BT、Kutty S、Perkins TG、Soliman AS、Wiens CN、McCurdy CM、BeatonMD、Hegele RA、McKenzie CA的Validation of volumetric and single-slice MRIadipose analysis using a novel fully automated segmentation method,J MagnReson Imaging 2015;41:233-241.
Andersson T、Romu T、Karlsson A、Norén B、Forsgren M、Smedby O、KechagiasS、Almer S、Lundberg P、Borga M、Dahlqvist Leinhard O的Consistent intensityinhomogeneity correction in water-fat MRI,J Magn Reson Imaging2015;42(2):468-476.
Bannas P、Kramer H、Hernando D、Agni R、Cunningham AM、Mandal R、MotosugiU、Sharma SD1、Munoz del Rio A、Fernandez L、Reeder SB的Quantitative magneticresonance imaging of hepatic steatosis:Validation in ex vivo human livers,Hepatology 2015;62(5):1444-55.
Borga M、Thomas EL、Romu T、Rosander J、Fitzpatrick J、Dahlqvist LeinhardO、Bell JD的Validation of a fast method for quantification of intra-abdominaland subcutaneous adipose tissue for large-scale human studies,NMR Biomed2015;28(12):1747-53.
Chebrolu W、Hines CDG、Yu H、Pineda AR、Shimakawa A、McKenzie C、SamsonovA、Brittain JH、Reeder SB的Independent Estimation of T2*for Water and Fat forImproved Accuracy of Fat Quantification,Mag Reson Med2010;63(4):849-857.
Cowin GJ、Jonsson JR、Bauer JD、Ash S、Ali A、Osland EJ、Purdie DM、CloustonAD、Powell EE、Galloway GJ的Magnetic resonance imaging and spectroscopy formonitoring liver steatosis,J Magn Reson Imaging2008;28(4):937-945.
Dahlqvist Leinhard O、Johansson A、Rydell J、SmedbyNystrom F、LundbergP、Borga M的Quantitative abdominal fat estimation using MRI,IEEE 19thInternational Conference on Pattern Recognition 2008;19:1-4.
Dahlqvist Leinhard O、N、Kihlberg J、SandstromP、Brismar TB、Smedby O、Lundberg P的Quantifying differences in hepatic uptake of the liverspecific contrast agents Gd-EOB-DTPAand Gd-BOPTA:a pilot study,Eur Radiol2012;22(3):642-53.
Dixon W的Simple proton spectroscopic imaging,Radiology1984;153:189-194.
Eksted M、Franzen LE、Mathiesen UL、Thorelius L、Holmqvist M、Bodemar G、Kechaglas S的Long-term follow-up of patients with NAFLD and elevated liverenzymes,Hepatology 2006;44(4):865-873.
Erlingsson S、Herard S、Dahlqvist O、T、T、Borga M、NystromFH、Group FFS的Men develop more intraabdominal obesity and signs of themetabolic syndrome after hyperalimentation than women,Metabolism2009;58:995-1001.
Ertle J、Dechene A、Sowa JP、Penndorf V、Herzer K、Kar G、Schlaak JF、GerkenG、Syn WK、Canbay A的Non-alcoholic fatty liver disease progresses tohepatocellular carcinoma in the absence of apparent cirrhosis,Int J Cancer2011;128(10):2436-2443.
Ganna A、Ingelsson E的5-year mortality predictors in 498,103UK Biobankparticipants:a prospective population-based study,Lancet2015;386:533-40.
Glover GH的Multipoint Dixon technique for water and fat proton andsusceptibility imaging,J Magn Reson Imaging 1991:1:521-530.
Heba ER、Desai A、Zand KA、Hamilton G、Wolfson T、Schlein AN、Gamst A、Loomba R、Sirlin CB、Middleton MS的Accuracy and the effect of possible subject-based confounders of magnitude-based MRI for estimating hepatic protondensity fat fraction inadults,using MR spectroscopy as reference,J Magn ResonImaging.2016;43(2):398-406.
Hu HH、Nayak KS的Quantification of absolute fat mass using an adiposetissue reference signal model,J Magn Reson Imaging 2008;28:1483-1491.
Hu HH、Nayak KS的Change in the Proton T1 of Fat and Water in Mixture,Magn Reson Med 2010;63(2):494-501.
Hu HH、Li Y、Nagy TR、Goran Ml、Nayak KS的Quantification of Absolute FatMass by Magnetic Resonance Imaging:a Validation Study against ChemicalAnalysis,Int J Body Compos Res 2011;9(3):111-122.
Hubscher SG的Histological assessment of non-alcoholic fatty liverdisease,Histopathology 2006;49(5):450-165.
Karlsson A、Rosander J、Romu T、Tallberg J、A、Borga M、DahlqvistLeinhard O的Automatic and quantitative assessment of regional muscle volumeby multi-atlas segmentation using whole-body water-fat MRI,J Magn ResonImaging 2015;41(6):1558-1569.
KimH、Taksali SE、Dufour S、Befroy D、Goodman TR、Falk Petersen K、ShulmanGl、Caprio S、Constable RT的Comparative MR study of hepatic fat quantificationusing single-voxel proton spectroscopy,two-point Dixon and three-point IDEAL,Magn Reson Med 2008;59(3):521-527.
Kuhn JP、Berthold F、Mayerle J、H、Reeder SB、Rathmann W、Lerch MM、Hosten N、Hegenscheid K、Meffert PJ的Pancreatic Steatosis Demonstrated at MRImaging in the General Population:Clinical Relevance,Radiology 2015;276(1):129-36.
Ludwig UA、Klausmann F、Baumann S、Honal M、JB、D、DeibertP、Büchert M的Whole-body MRI-based fat quantification:a comparison to airdisplacement plethysmography,J Magn Reson Imaging2014;40:1437-1444.
Misra VL、Khashab M、Chalasani N的Nonalcoholic fatty liver disease andcardiovascular risk,Curr Gastroenterol Rep 2009;11(1):50-55.
O'Regan DP、Callaghan MF、Wylezinska-Arridge M、Fitzpatrick J、NaoumovaRP、Hajnal JV、Schmitz SA的Liver fat content and T2*:simultaneous measurementby using breath-hold multiecho MR imaging at3.0T-feasibility,Radiology 2008;247:550-557.
Palmer LJ的UK Biobank:bank on it,Lancet 2007;369:1980-1982.
Peterson P、S的Simultaneous quantification of fat content andfatty acid composition using MR imaging,Magn Reson Med 2013;69:688-697.
Peterson P、Svensson J、S的Relaxation effects inMRI-basedquantification of fat content and fatty acid composition,Magn Reson Med.2014;72(5):1320-9.
Pilleul F、Chave G、Dumortier J、Scoazec JY、Valette PJ的Fattyinfiltration of the liver,Detection and grading using dual T1 gradient echosequences on clinical MR system,Gastroenterol Clin Biol2005;29(11):1143-1147.
QayyumA、Goh JS、Kakar S、Yeh BM、Merriman RB、Coakley FV的Accuracy ofliver fat quantification at MR imaging:comparison of out-of-phase gradient-echo and fat-saturated fast spin-echo techniques-initial experience,Radiology2005;237(2):507-511.
Reeder SB、Pineda AR、Wen Z、Shimakawa A、Yu H、Brittain JH、Gold GE、Beaulieu CH、Pelc NJ的Iterative decomposition of water and fat with echoasymmetry and least-squares estimation(IDEAL):application with fast spin-echoimaging,Magn Reson Med 2005;54:636-644
Reeder SB、Sirlin CB的Quantification of liver fat with magneticresonance imaging,Magn Reson Imaging Clin N Am 2010;18(3):337-357.
Reeder SB、Cruite I、Hamilton G、Sirlin CB的Quantitative assessment ofliver fat with magnetic resonance imaging and spectroscopy,J Magn ResonImaging 2011;34(4):729-749.
Romu T、Borga M、Dahlqvist Leinhard O的MANA-multiscale adaptivenormalized averaging,In:Proceedings of the IEEE International Symposium onBiomedical Imaging:FromNano to Macro,Chicago,IL,USA,2011,pp361-364.
Romu T、Elander L、Leinhard OD、Lidell ME、Betz MJ、Persson A、S、Borga M的Characterization of brown adipose tissue by water-fat separatedmagnetic resonance imaging,J Magn Reson Imaging2015;42(6):1639-45
Rydell J、Knutsson H、Pettersson J、Johansson A、G、Dahlqvist O、Lundberg P、F、Borga M的Phase sensitive reconstruction for water/fatseparation in MR imaging using inverse gradient,Med Image Comput ComputAssist lnterv 2007;10(Pt1):210-8.
Sanyal AJ的NASH:a global health problem.Hepatol Res.2011;41(7):670-674.
Sharma P、Altbach M、Galons J-P、Kalb B、Martin DR的Measurement of liverfat fraction and iron with MRI and MR spectroscopy techniques,Diagn IntervRadiol 2014;20(1):17-26.
Tang A、Tan J、Sun M、Hamilton G、Bydder M、Wolfson T、Gamst AC、MiddletonM、Brunt EM、Loomba R、Lavine JE、Schwimmer JB、Sirlin CB的Nonalcoholic FattyLiver Disease:MR Imaging of Liver Proton Density Fat Fraction to AssessHepatic Steatosis,Radiology 2013;267(2):422-431.
Wattacheril J、Chalasani N的Nonalcoholic fatty liver disease(NAFLD):isit really a serious condition?Hepatology 2012;56(4):1580-1584.
Wieckowska A、Feldstein AE的Diagnosis of nonalcoholic fatty liverdisease:invasive versus noninvasive,Semin Liver Dis 2008;28(4):386-395.
Wurslin C、Machann J、Rempp H、Claussen C、Yang B、Schick F的Topographymapping of whole body adipose tissue using a fully automated and standardizedprocedure,J Magn Reson Imaging 2010;31:430-439.
Yokoo T、Bydder M、Hamilton G、Middleton MS、Gamst AC、Wolfson T、HassaneinT、Patton HM、Lavine JE、Schwimmer JB、Sirlin CB的Nonalcoholic fatty liverdisease:diagnostic and fat-grading accuracy of low-flip-angle multiechogradient-recalled-echo MR imaging at 1.5T,Radiology 2009;251(1):67-76.
在附图和说明书中,公开了本发明的优选实施例和示例,并且尽管采用了特定的术语,但是它们仅在一般和描述性意义上使用,而不是为了限制的目的,本发明的范围在所附的权利要求中被阐述。
Claims (22)
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,假设βf=1,所述参考组织中和所述ROI中的脂肪信号的T1饱和度值相等。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,从脂肪参考两点Dixon采集中确定PDFF,而无需对T2 *弛豫效应的先前校正,并且其中,所述参考组织中的水信号Wref低,使得当Wref乘以所得的T2 *弛豫效应时的所得值提供所述ROI中的水信号等于所述ROI中观察到的水信号W2PD的近似,W2PD是利用两点Dixon采集对来自所述ROI中的MRI的水信号的重建,从而提供被计算为下式的PDFF
其中
F2PD是在所述ROI中的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集的对来自所述ROI中的MRI的脂肪信号的重建;
Tip是同相(IP)分量的回波时间的常数,所述同相(IP)分量包括来自所述ROI中的MRI的水信号和脂肪信号的水加脂肪信号;
Top是异相(OP)分量的回波时间的常数,所述异相(OP)分量包括来自所述ROI中的MRI的水信号和脂肪信号之间的差异;和
F2PD,ref是所述参考组织的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集对来自所述参考组织中的MRI的脂肪信号的重建。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,T2 *弛豫效应值在单独的实验中确定。
6.根据权利要求4所述的方法,其中,T2 *弛豫效应值基于总体平均值被设置为常数。
8.根据权利要求2-7中任一项所述的方法,其中,所述Fref被确定为所述参考组织中的脂肪信号的加权插值。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,PDFFex由单独的两点Dixon实验提供。
14.根据权利要求12或13所述的装置,其中,假设βf=1,所述参考组织中和所述ROI中的脂肪信号的T1饱和度值相等。
15.根据权利要求13或14所述的装置,其中,所述处理器被配置为从脂肪参考两点Dixon采集中确定PDFF,而无需对T2 *弛豫效应的先前校正,并且其中,所述参考组织中的水信号Wref低,使得当Wref乘以所得的T2 *弛豫效应时的所得值提供所述ROI中的水信号等于所述ROI中观察到的水信号W2PD的近似,W2PD是利用两点Dixon采集对来自所述ROI中的MRI的水信号的重建,从而提供将由所述处理器确定为下式的PDFF
其中
F2PD是在所述ROI中的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集对来自所述ROI中的MRI的脂肪信号的重建;
Tip是同相(IP)分量的回波时间的常数,所述同相(IP)分量包括来自所述ROI中的MRI的水信号和脂肪信号的水加脂肪信号;
Top是异相(OP)分量的回波时间的常数,所述异相(OP)分量包括来自所述ROI中的MRI的水信号和脂肪信号之间的差异;和
F2PD,ref是所述参考组织的观察到的脂肪信号,其是使用两点Dixon采集对来自所述参考组织中的MRI的脂肪信号的重建。
16.根据权利要求15所述的装置,其中,T2 *弛豫效应值在单独的实验中确定。
17.根据权利要求15所述的装置,其中,T2 *弛豫效应值基于总体平均值被设置为常数。
19.根据权利要求13-18中任一项所述的装置,其中,所述Fref被确定为所述参考组织中脂肪信号的加权插值。
22.根据权利要求21所述的装置,其中,PDFFex由单独的两点Dixon实验提供。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP17181641.6A EP3432018A1 (en) | 2017-07-17 | 2017-07-17 | Mri method for calculating a t2*-corrected proton density fat fraction |
EP17181641.6 | 2017-07-17 | ||
PCT/EP2018/054488 WO2019015810A1 (en) | 2017-07-17 | 2018-02-23 | MRI PROCESS FOR CALCULATING A PROTON-DENSITY GREASE FRACTION |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110998350A true CN110998350A (zh) | 2020-04-10 |
CN110998350B CN110998350B (zh) | 2022-11-08 |
Family
ID=59363018
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880047712.5A Active CN110998350B (zh) | 2017-07-17 | 2018-02-23 | 用于以mri计算质子密度脂肪分数的方法和装置 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11486948B2 (zh) |
EP (1) | EP3432018A1 (zh) |
JP (1) | JP7047057B2 (zh) |
KR (1) | KR102348974B1 (zh) |
CN (1) | CN110998350B (zh) |
AU (1) | AU2018304409B2 (zh) |
CA (1) | CA3069611A1 (zh) |
WO (1) | WO2019015810A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110780247A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-11 | 无锡鸣石峻致医疗科技有限公司 | 一种基于磁共振原理的器官脂肪无创定量检测方法 |
CN112834969A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-25 | 江苏珂玛麒生物科技有限公司 | 兔、猴肝脏水/脂肪分离mri成像的方法、计算方法 |
WO2023108325A1 (zh) * | 2021-12-13 | 2023-06-22 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 脂肪定量成像方法、装置、设备及其存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101401723A (zh) * | 2007-10-04 | 2009-04-08 | 株式会社东芝 | Mri装置 |
CN101708123A (zh) * | 2009-10-28 | 2010-05-19 | 上海理工大学 | 肝纤维化分级研究的磁共振弹性成像检测系统及其方法 |
CN102727201A (zh) * | 2011-04-13 | 2012-10-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 磁共振系统及其水脂分离成像方法、装置 |
CN104345289A (zh) * | 2013-08-08 | 2015-02-11 | 西门子公司 | 用于确定水的t1 时间和脂肪的t1 时间的方法和磁共振设备 |
RU2544387C1 (ru) * | 2013-12-24 | 2015-03-20 | Общество с ограниченной ответственностью "С.П. ГЕЛПИК" | Способ разделения изображений воды и жира в магнитно-резонансной томографии |
CN105796065A (zh) * | 2014-12-29 | 2016-07-27 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于水脂分离的无参考温度测量方法及系统 |
US20160245890A1 (en) * | 2015-02-19 | 2016-08-25 | Kevin M. Johnson | System and Method for Controlling Motion Effects in Magnetic Resonance Imaging (MRI) Images |
WO2017117094A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | Wisconsin Alumni Research Foundation | System and method for assessing tissue properties using chemical-shift-encoded magnetic resonance imaging |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5701476B2 (ja) | 2008-08-26 | 2015-04-15 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 脂肪定量装置、磁気共鳴イメージングシステム、および脂肪定量方法 |
US8488859B2 (en) | 2009-10-28 | 2013-07-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for fat fraction quantification in magnetic resonance imaging |
US9194925B2 (en) | 2012-11-05 | 2015-11-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Fat and iron quantification using a multi-step adaptive fitting approach with multi-echo magnetic resonance imaging |
ES2914613T3 (es) | 2014-04-25 | 2022-06-14 | Amra Medical Ab | Cuantificación de la concentración de agua en tejido magro |
-
2017
- 2017-07-17 EP EP17181641.6A patent/EP3432018A1/en active Pending
-
2018
- 2018-02-23 CA CA3069611A patent/CA3069611A1/en active Pending
- 2018-02-23 US US16/631,741 patent/US11486948B2/en active Active
- 2018-02-23 AU AU2018304409A patent/AU2018304409B2/en active Active
- 2018-02-23 KR KR1020207003680A patent/KR102348974B1/ko active IP Right Grant
- 2018-02-23 JP JP2020502163A patent/JP7047057B2/ja active Active
- 2018-02-23 CN CN201880047712.5A patent/CN110998350B/zh active Active
- 2018-02-23 WO PCT/EP2018/054488 patent/WO2019015810A1/en active Application Filing
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101401723A (zh) * | 2007-10-04 | 2009-04-08 | 株式会社东芝 | Mri装置 |
CN101708123A (zh) * | 2009-10-28 | 2010-05-19 | 上海理工大学 | 肝纤维化分级研究的磁共振弹性成像检测系统及其方法 |
CN102727201A (zh) * | 2011-04-13 | 2012-10-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 磁共振系统及其水脂分离成像方法、装置 |
CN104345289A (zh) * | 2013-08-08 | 2015-02-11 | 西门子公司 | 用于确定水的t1 时间和脂肪的t1 时间的方法和磁共振设备 |
RU2544387C1 (ru) * | 2013-12-24 | 2015-03-20 | Общество с ограниченной ответственностью "С.П. ГЕЛПИК" | Способ разделения изображений воды и жира в магнитно-резонансной томографии |
CN105796065A (zh) * | 2014-12-29 | 2016-07-27 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于水脂分离的无参考温度测量方法及系统 |
US20160245890A1 (en) * | 2015-02-19 | 2016-08-25 | Kevin M. Johnson | System and Method for Controlling Motion Effects in Magnetic Resonance Imaging (MRI) Images |
WO2017117094A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | Wisconsin Alumni Research Foundation | System and method for assessing tissue properties using chemical-shift-encoded magnetic resonance imaging |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
叶俊钊 等: "非酒精性脂肪性肝病的影像学评估", 《临床肝胆病杂志》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110780247A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-11 | 无锡鸣石峻致医疗科技有限公司 | 一种基于磁共振原理的器官脂肪无创定量检测方法 |
CN110780247B (zh) * | 2019-11-12 | 2021-02-12 | 无锡鸣石峻致医疗科技有限公司 | 一种基于磁共振原理的器官脂肪无创定量检测方法 |
CN112834969A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-25 | 江苏珂玛麒生物科技有限公司 | 兔、猴肝脏水/脂肪分离mri成像的方法、计算方法 |
WO2023108325A1 (zh) * | 2021-12-13 | 2023-06-22 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 脂肪定量成像方法、装置、设备及其存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20200026977A (ko) | 2020-03-11 |
EP3432018A1 (en) | 2019-01-23 |
CN110998350B (zh) | 2022-11-08 |
US20200174090A1 (en) | 2020-06-04 |
KR102348974B1 (ko) | 2022-01-07 |
US11486948B2 (en) | 2022-11-01 |
JP7047057B2 (ja) | 2022-04-04 |
AU2018304409B2 (en) | 2023-11-16 |
WO2019015810A1 (en) | 2019-01-24 |
JP2020527409A (ja) | 2020-09-10 |
AU2018304409A1 (en) | 2020-02-27 |
CA3069611A1 (en) | 2019-01-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Eggers et al. | Chemical shift encoding‐based water–fat separation methods | |
Jaubert et al. | Multi‐parametric liver tissue characterization using MR fingerprinting: simultaneous T1, T2, T2*, and fat fraction mapping | |
Borga et al. | Reproducibility and repeatability of MRI‐based body composition analysis | |
Huwart et al. | MR elastography of liver fibrosis: preliminary results comparing spin-echo and echo-planar imaging | |
US10261152B2 (en) | System and method for confounder-corrected T1 measures using MRI | |
Nehrke et al. | Prospective correction of affine motion for arbitrary MR sequences on a clinical scanner | |
Lai et al. | A respiratory self‐gating technique with 3D‐translation compensation for free‐breathing whole‐heart coronary MRA | |
CN110998350B (zh) | 用于以mri计算质子密度脂肪分数的方法和装置 | |
Mastropietro et al. | Triggered intravoxel incoherent motion MRI for the assessment of calf muscle perfusion during isometric intermittent exercise | |
Moghari et al. | Subject‐specific estimation of respiratory navigator tracking factor for free‐breathing cardiovascular MR | |
Wang et al. | Free‐breathing multitasking multi‐echo MRI for whole‐liver water‐specific T1, proton density fat fraction, and quantification | |
US20170315198A1 (en) | Quantitative magnetic resonance imaging relaxometry with suppression of blood signal | |
Yuan et al. | A fast volumetric 4D-MRI with sub-second frame rate for abdominal motion monitoring and characterization in MRI-guided radiotherapy | |
US20220179023A1 (en) | System and Method for Free-Breathing Quantitative Multiparametric MRI | |
Zhou et al. | Dual‐excitation flip‐angle simultaneous cine and T 1 mapping using spiral acquisition with respiratory and cardiac self‐gating | |
US20100054570A1 (en) | Motion corrected multinuclear magnetic resonance imaging | |
Qu et al. | Magnetic resonance quantitative susceptibility mapping in the evaluation of hepatic fibrosis in chronic liver disease: a feasibility study | |
Mackowiak et al. | Motion‐resolved fat‐fraction mapping with whole‐heart free‐running multiecho GRE and pilot tone | |
US20230095599A1 (en) | System and method for controlling concomitant gradient phase errors in chemical-shift encoded imaging | |
Starekova et al. | Improved free-breathing liver fat and iron quantification using a 2D chemical shift–encoded MRI with flip angle modulation and motion-corrected averaging | |
Lyu et al. | Free-breathing simultaneous native myocardial T1, T2 and T1ρ mapping with Cartesian acquisition and dictionary matching | |
Hagio et al. | T2 mapping of the heart with a double-inversion radial fast spin-echo method with indirect echo compensation | |
Xie et al. | Comparing the clinical utility of single-shot echo-planar imaging and readout-segmented echo-planar imaging in diffusion-weighted imaging of the liver at 3 tesla | |
Daudé et al. | Trajectory correction enables free-running chemical shift encoded imaging for accurate cardiac proton-density fat fraction quantification at 3 T | |
Shih et al. | Free-breathing MRI techniques for fat and R2* quantification in the liver |
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 |