CN111007447A

CN111007447A - 错误检测运动的检测

Info

Publication number: CN111007447A
Application number: CN201910939911.3A
Authority: CN
Inventors: M.泽勒
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2018-10-04
Filing date: 2019-09-30
Publication date: 2020-04-14
Also published as: EP3633401A1; US20200110145A1

Abstract

本发明涉及用于在MR成像过程期间检测受检查对象的错误检测运动的方法，在MR成像过程中检测来自受检查对象的第一部分的MR信号以便生成第一部分的MR图像，所述方法包括：在MR信号检测期间检测受检查对象的第一运动信号，在MR信号检测期间检测受检查对象的第二运动信号，将第一运动信号与第二运动信号关联以便将MR信号检测期间受检查对象的第一部分的实际运动与错误检测运动分离，其中受检查对象的第一部分未在移动，但是不同于受检查对象的第一部分的第二部分正在移动，其中两个运动信号中的实际和错误检测运动的存在是不同的，对生成的MR信号执行运动补偿，其中在检测到的MR信号中基本上仅校正受检查对象的实际运动而不校正错误检测运动。

Description

错误检测运动的检测

技术领域

本申请涉及一种用于在MR成像过程期间检测受检查对象的错误检测运动的方法、一种配置成校正错误检测运动的运动收集模块、一种包括程序代码的计算机程序以及一种计算机可读数据存储介质。

背景技术

磁共振成像是一种成像模态，其允许高分辨率生成受检查对象(例如人)的图像。在MR图像采集期间的运动，例如受检查对象的呼吸运动会导致伪影，例如在生成图像中被称为重影，模糊和/或强度损失的类型。用于减少由于呼吸运动而引起的伪影的许多技术是已知的，例如在US 20160245888 A1，US 20170160367 A1或US 20170160364 A1中公开。

还可以使用外部传感器(例如气动套囊)或基于由监视被检查人的相机生成的图像信号的信号处理来检测受检查人的呼吸。基于相机的运动校正识别相机生成的图像中的运动并尝试校正图像中的运动。这些基于相机的运动校正技术可以依赖于具有莫尔图案的标记的检测，所述标记安装在认为应当校正其头部运动的被检查人的鼻子的顶部，其中图案受到错误检测运动的影响。该错误检测运动具有以下效果：基于采集MR信号生成的生成运动补偿MR图像的图像质量通常不如没有任何运动校正的采集。

该效果的根本原因似乎是双重的：

a)被检查人由于粘在鼻子上的标记而感到烦躁，并且因此在头部不动并保持静止时轻微移动鼻子，例如鼻涕。

b)在呼吸过程中患者吸气或呼气期间鼻涕(即鼻子本身)轻微移动。

由于相机检测到鼻子标记的运动并假定该运动是刚性的，因此对于整个头部错误地校正了采集的原始数据。然而，不仅仅在标记附接到用户的鼻子或头部的情况下发生该问题。同样在没有标记的其他运动校正技术中，被检查人的头部被监视，并且通过该人的脸的检测图像的后处理，当被检查的头部本身根本未移动时可以检测吸气或呼气期间鼻子或任何其他部位的移动。

因此，需要克服上述问题并且能够在MR信号的采集期间将受检查对象的错误检测运动与受检查对象的实际真实运动区分开。

发明内容

独立权利要求的特征满足该需要。在从属权利要求中描述了本发明的其他方面。

根据第一方面，提供一种用于在MR成像过程期间检测受检查对象的错误检测运动的方法，在所述MR成像过程中检测来自受检查对象的第一部分的MR信号以便生成第一部分的MR图像。在MR信号检测期间检测受检查对象的第一运动信号，其中第一运动信号与MR信号源自受检查对象中的位置无关。此外，在MR信号检测期间检测受检查对象的第二运动信号，并且第二运动信号与MR信号源自受检查对象中的位置无关。然后将第一运动信号与第二运动信号关联以便将MR信号检测期间受检查对象的第一部分的实际运动与错误检测运动分离，其中受检查对象的第一部分未在移动，但是不同于受检查对象的第一部分的第二部分正在移动，其中两个运动信号中的实际和错误检测运动的存在是不同的。此外，对生成的MR图像执行运动补偿，其中在检测到的MR信号中基本上仅校正受检查对象的实际运动而不校正错误检测运动。

通过检测与MR信号来自受检查对象的哪个部分无关的两个运动信号，可以在实际或真实运动和错误检测运动之间进行区分，所述错误检测运动发生在受检查对象的一部分中，但未发生在MR图像的大部分从其生成的对象的部分中。由于第一运动信号和第二运动信号使得在两个信号中都可能存在错误检测运动，而实际运动可能仅在两个信号中的一个中存在，因此可以在这两个不同的运动之间进行区分。在另一实施例中，两个运动信号中的一个携带或包括错误检测运动和实际运动(因此两个运动信号)，而两个运动信号中的另一个携带错误检测运动或实际运动。因此，可以将实际运动与错误检测运动分离。尤其可以在MR头部扫描期间检测到的运动信号中消除来自呼吸运动的信号影响，使得仅检测剩余运动(真实运动或实际运动)，其可以用于在生成的MR图像中执行运动补偿。

优选地，检测到的第一运动信号和检测到的第二运动信号与用于生成MR图像的MR信号的采集无关。检测到的第一运动信号和第二运动信号可以在受检查对象(患者)的整个检查期间检测，并且运动信号的信号检测与认为要校正的成像序列是否当前正在运行或者用于先前测量的调节数据，定位器数据或成像数据被采集还是当前仅指示被检查人而根本未采集任何数据的事实无关地进行。对于要校正的MR图像未检测到MR信号的所有这些时段可以用于学习和连续更新在第二运动信号和第一运动信号之间生成的关联模式。当检测到第一和第二运动信号时，并且如果两个运动信号之间不存在解析或经验关系(其对于不同的图像采集是恒定的)，可以引入学习阶段，在所述学习阶段中学习两个信号之间的关系并且允许将错误检测运动与实际或真实运动分离。该学习可以在开始待校正的图像的图像采集之前连续发生。

第一运动信号和第二运动信号可以是从配置成检测受检查对象的不同信号的两个不同传感器检测的信号。举例来说，检测第一运动信号或第二运动信号中的一个可以包括用相机采集受检查对象的图片数据并对采集的图片数据进行后处理。第一运动信号或第二运动信号的检测还可以包括从配置成检测受检查对象的呼吸运动的传感器(例如呼吸传感器，如呼吸带等)采集传感器数据。

此外，为了检测第一运动信号或第二运动信号，可以检测由导频音发射器发射的导频音信号，其中在用于检测MR信号的至少一个接收线圈的不同线圈通道中检测该导频音信号。该导频音信号在至少一个接收线圈可检测的第一频率范围内，但是在用于生成MR图像的MR信号在其中存在并被检测的第二频率范围之外。通过对不同线圈通道的导频音信号进行后处理，可以识别错误检测运动和实际运动。

举例来说，第一运动信号包含呼吸曲线作为与例如在鼻子处发生的错误检测运动关联的替代物(surrogate)。来自导频音的源自线圈信号通道的第二信号在一个通道中包括(鼻子的)错误检测运动，而其他通道仅包含真实运动。

当使用导频音信号时，将第一运动信号与第二运动信号关联可以意味着检测是否在至少一个接收线圈的不同通道中检测到导频音信号的变化。当在至少一个接收线圈的所有通道中检测到导频音信号的变化时，然后可以在第一运动信号或第二运动信号中检测实际运动。当仅在一个或几个而不是所有通道上检测到变化时，可以推断存在变化的通道中的信号变化是由于错误检测运动引起的。

在该情况下，当在至少一个接收线圈的所有部分中检测到导频音信号的相同变化时，可以将导频音信号中的实际运动检测为第一运动信号。然后错误检测运动存在于另一运动信号(第二运动信号)中，而不存在于第一运动信号中。导频音可以是可由MR系统生成的信号，或者可以是由添加到接收线圈或MR系统附近任何其他适当位置的发射器生成的信号。导频音具有不同于信号并且在用于激发受检查对象的自旋的频率范围之外的频率。然而，导频音信号由受检查对象调制，并且可以由接收线圈检测，并且如果一个接收线圈或多个接收线圈的所有部分都检测到导频音信号的相同变化，则可以推断受检查对象总体上已移动。如果仅受检查对象的单个部分(例如鼻子或嘴巴)在移动，则不会在接收线圈的所有通道中检测到导频音信号的变化。

受检查对象可以是头部，并且运动补偿可以包括MR信号检测期间发生的刚性头部移动的补偿。这里，头部移动可以包括6个自由度，即三个平移坐标和三个旋转坐标。

错误检测运动可以是由于在第一和第二运动信号中都存在的鼻子的一部分的呼吸引起的移动，其中实际运动信号仅在第一和第二运动信号中的一个中存在。因此呼吸引起的移动可以通过关联两个运动信号来检测并且可以去除以便仅基于头部的实际刚性移动来执行运动补偿。

此外，提供了一种配置成校正受检查对象的错误检测运动的相应运动校正模块，其可以包括存储器和至少一个处理单元，存储器包含可由至少一个处理单元执行的指令。运动校正模块可操作以如上所述或如下面进一步详细所述起作用。

根据另一方面，提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括将由运动校正模块的至少一个处理单元执行的程序代码，其中程序代码的执行使至少一个处理单元执行如上所述或如下面进一步详细所述的方法。

另外，提供了一种用编程指令编码的非暂时性计算机可读数据存储介质，其中将数据存储介质装载到如上所述的运动校正模块中，其中编程指令的执行使至少一个运动校正模块执行如上所述或如下面进一步详细所述的方法。

应当理解，上述特征和下面将要说明的特征不仅可以以指示的相应组合使用，而且以其他组合单独使用而不脱离本发明的范围。除非另外明确地提及，否则以下描述的上述方面和实施例的特征可以以其他组合彼此组合。

附图说明

当结合附图阅读以下详细描述时，本申请的前述和附加特征和效果将变得显而易见，在附图中相同的附图标记指代相同的元件。

图1示出了包括运动校正模块的MR系统的示意图，所述运动校正模块配置成在受检查对象的错误检测运动和实际运动之间进行区分。

图2示出了图1的系统的一部分的更详细示意图，其中在接收线圈的不同通道中检测到的导频音信号用于将错误检测运动与实际运动区分。

图3示出了由在图1的MR系统中使用的运动校正模块执行的方法的流程图的示例性示意图。

图4示出了运动校正模块的示例性示意性架构图，所述运动校正模块配置成在MR信号采集期间检测对象的错误检测运动。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本发明的实施例。应当理解，以下实施例的描述不应被视为限制性的。本发明的范围不旨在由下文描述的实施例或由附图限制，附图仅是示例性的。

附图应被认为是示意性表示，并且附图中示出的元件不必按比例示出。而是，各种元件表示为使得它们的功能和一般目的对于本领域技术人员而言是显而易见的。在附图中示出并且在下文中描述的功能块，装置，物理或功能单元的部件之间的任何连接或联接可以通过间接连接或联接来实现。可以通过有线或无线连接建立部件之间的联接。功能块可以以硬件，软件，固件或其组合来实现。

在下文中，将更详细地解释如何在受检查对象中检测错误检测运动的过程，其中从受检查对象检测MR信号。下文描述的思想尤其允许在影响MR信号检测的实际运动和基本上不影响生成的MR图像的被检测MR信号的受检查对象的一部分的运动之间进行区分。

图1示出了MR系统1的示意图，所述MR系统包括生成极化场B0的磁体10。躺在台11上的受检查对象12移动到MR系统1的中心，在该处可以通过接收线圈2来检测RF激励后的MR信号，所述接收线圈可以包括不同的线圈部分，其中每个线圈部分与对应的检测通道关联。通过施加RF脉冲和磁场梯度，激发对象12中的核自旋，特别是位于接收线圈2中的部分中的核自旋，并且检测由机械化感应的电流。如何生成MR图像和如何使用RF脉冲序列和磁场梯度序列检测MR信号的方式在本领域中是已知的，因此省略其详细说明。

MR系统包括用于控制MR系统的控制模块13。控制模块13包括用于控制和切换磁场梯度的梯度控制单元14，用于控制和生成用于成像序列的RF脉冲的RF控制单元15。提供了图像序列控制单元16，其控制施加的RF脉冲和磁场梯度的序列，并且因此控制梯度控制单元14和RF控制单元15。在存储器17中，用于操作MR系统的计算机程序和生成MR图像所需的成像序列可以与生成的MR图像一起存储。生成的MR图像可以显示在显示器18上，其中提供输入单元19以供MR系统的用户使用以控制MR系统的功能。处理单元20可以协调图1中所示的不同功能单元的操作，并且可以包括一个或多个处理器，所述处理器可以执行存储在存储器17中的指令。存储器包括将由处理单元20或由运动校正模块100执行的程序代码，所述运动校正模块100配置成校正生成的MR图像中的运动引起的伪影。运动校正模块100特别地配置成在受检查对象(人)12的实际运动和错误检测运动之间进行区分，所述错误检测运动是被检查对象的一部分的运动，然而所述部分不是主要显示在生成的MR图像中并从其检测MR信号的部分。此外，在图1中，示出了相机8，其配置成受检查对象采集图片数据。生成的图片数据可以以一定频率采集，使得可以在生成的图片帧中检测受检查对象的一部分的移动。举例来说，生成的图片帧的帧速率可以在每秒1至50帧之间。

图片数据可以由处理单元20或由运动校正模块100进行后处理，以便在检测MR信号的时间段期间检测人12的运动。基于采集的图片数据，可以生成第一运动信号，所述第一运动信号描述图像获取期间人12的运动。

RF控制单元15还可以配置成用作配置成生成由MR系统通过体线圈(未示出)或通过指示线圈2发射的导频音的单元。该导频音信号在用于检测MR信号的频率范围之外，但仍在接收线圈可以检测的频率范围内。在DE102015203385 A1中公开了关于导频音信号的生成和检测的更多细节。该导频音和在受检查对象移动时发生的导频音的变化可以用于生成第二运动信号，所述第二运动信号从在接收线圈2的不同线圈通道中检测到的导频音信号推导，如将结合图2更详细地解释。

确定运动信号的另一种选择是基于呼吸传感器，例如气动套囊。为了清楚起见，该呼吸传感器未在图中示出。

因此，该系统使用设置在MR系统10中的至少两个不同的传感器来区分受检查对象的实际运动和错误检测运动。这两个运动信号与检测到的MR信号无关，尤其与检测到的MR信号的位置无关。这两个传感器是不主要用于生成MR图像的传感器。上面讨论了运动传感器的三种不同选择，然而应当理解，可以使用其他传感器(例如雷达传感器)来确定受检查对象的任何部分的移动或运动。这些传感器生成的运动信号中的至少两个将用于区分实际运动和错误检测运动。

结合图2，示出了具有不同线圈通道2a、2b和2c的接收线圈2。在每个线圈通道中，检测独立的MR图像信号，并且患者12的呼吸可能导致导致图2中所示的鼻涕12a的移动。标记(未显示)可以安装在鼻子的顶部上以便改善运动的检测，然而不必设置标记，原因是还可以通过对图像进行后处理并通过检测患者的移动来单独从采集的图片数据检测运动。

在下文中公开了如何将头部的实际移动与仅在鼻子的一部分中发生的移动区分的几种选择，所述移动将由上述运动传感器检测，然而基本上不会对头部，尤其是头部的内部部分的生成MR图像产生影响。

首先，可以使用由呼吸传感器，导频音发送器或呼吸带检测到的呼吸信号来确定并掩盖由基本上不存在于生成的MR图像中的脸的一部分(例如鼻子)的移动而导致的周期性检测到的运动轨迹。在该情况下，可以获得呼吸信号曲线(第一运动信号)并获得x，y，z，并且使用相机8检测相应的旋转角(第二运动信号)。另外，可以在学习阶段将每个坐标与呼吸信号曲线关联并存储相似性模式。在几个呼吸周期中，呼吸信号与每个坐标关联。当关联系数在呼吸周期的几个时间段内相似时，可以将其用作并存储为相应坐标的参考系数。随后在MR信号采集期间，确定连续确定的关联系数。如果它们与参考系数相差很大，则可以推断呼吸对运动信号没有影响，并且因此不进行运动校正。在几个呼吸周期上平均的运动信号可以用于生成具有低噪声分量的模拟差信号，其可以用于从错误检测的运动信号减去。如果需要，可以通过动态确定的缩放系数来缩放模拟差信号。可以将关联性非常低的坐标从处理排除。因此，由相机检测的每个坐标可以在成像序列期间与呼吸信号曲线关联，并且可以将关联系数与先前存储的关联系数进行比较。如果关联性高和/或与在可选学习阶段中计算出的相似性模式可比，则可以从相机坐标去除由于呼吸运动引起的信号部分，并且仅校正剩余部分。如上所述，在两个运动信号中都会存在错误检测运动，而在这两个信号的仅一个会存在实际运动。

通常，可以使用两个运动信号之间的任何类型的关联，该关联可以是任何类型的关联，并且可以包括将运动信号中的一个与另一个相减，两个信号的商等。

作为替代，代替使用呼吸传感器，可以使用在图2所示的所有不同线圈元件2a、2b和2c中检测的导频音。由不同的线圈段检测的导频音用于确定在所有线圈段2a、2b或2c中还是仅在靠近鼻子的一些线圈段中检测由相机检测的运动轨迹。举例来说，如果在所有线圈段中都检测到运动，则可以推断正发生头部的刚性运动，其应当被校正。然而，如果主信号影响仅在一个或一些线圈段(例如，图2中所示的线圈段2b)中发生，则可以推断该运动主要是由于鼻子的一部分的运动引起的。错误检测运动不应当用于校正整个头部的运动，原因是与未经运动补偿的图像相比，这将导致图像质量下降的运动校正图像。

在该实现方式中，可以从每个线圈段2a、2a和2c检测导频音信号。此外，从相机数据推导平移和旋转坐标。此外，可以从线圈信号直接确定x，y，z和相应的旋转角，或者可以将每个线圈元件与相机坐标直接关联。在这里可以直接关联坐标。在高关联性的情况下，相机信号得到信任并完全校正。在低关联性的情况下，跳过校正直到获得高关联性。作为替代，可以将来自相机的运动信号与来自相应线圈段的信号关联。如果所有通道中的关联性相似，则进行校正，因为这意味着发生了刚性头部移动。如果仅在靠近鼻子或嘴巴的通道段中关联性较高，可以跳过校正直到再次获得一致关联性。

错误检测运动的另一原因是待检查人将手移动到待检查身体的一部分例如用于抓挠，然而待成像患者的部分并未真正移动。

使用如上所述的不同运动信号的优点在于，它们在整个患者检查期间都接收数据并且与认为要校正的成像序列当前是否在运行或是否采集另一测量的调节数据，定位器数据或成像数据或是否根本未采集数据无关地工作。

运动信号的检测和修改可以例如通过阈值化，机器学习或深度学习方法来执行。由MR系统先前采集的患者的数据和结果的反馈可以用于进一步改善结果。在深度学习方法中，可以从现有数据集推导用于运动校正的校正模式。此外，存在用于评估图像质量的方法。运动校正效果良好的运动信号图可以用作学习方法的适当训练数据。获得较差的运动校正质量的曲线用作“不良”训练数据。作为自动评估图像的替代，有可能用户在测量之后将数据集标记为良好或适当训练数据或不良训练数据。此外，如果重复进行MR图像检测，则可以推断出先前的数据集是不良数据集。

图3总结了由图1所示的运动校正模块100执行的上述的一些主要步骤。在步骤S31中，当检测对象12的MR信号时检测对象12的第一运动信号。如上所述，该第一运动信号与检测MR信号的位置无关，其中第一运动信号可以是从采集的图片数据推导出的信号，可以是来自诸如呼吸带的呼吸传感器的信号，或者可以是从检测到的导频音信号推导的信号。在步骤S32中，检测也与所采集的MR图像无关的第二运动信号。结合步骤S31，讨论了运动信号的三种不同选择。如果在步骤S31中使用这些信号中的一个，则在步骤S32中使用剩余选择的另一信号来检测也与MR信号的采集无关的的第二运动信号。在步骤S33中，使第一运动信号和第二运动信号关联，以便区分在生成的MR图像中实际示出的对象12的一部分和对生成的MR图像基本没有影响的对象的一部分的运动。由于在两个运动信号中实际和错误检测运动信号的存在不同，因此分离是可能的。然后将实际运动与错误检测运动分离，可以执行运动补偿，步骤S34，其中仅对实际运动进行补偿。

图4示出了图1中所示的运动校正模块100的示意性架构图。运动校正模块100可以是设置在控制模块13中的单独的实体，或者可以实现为图1中所示的处理单元20的一部分。如果实现为单独的实体，则运动校正模块100包括接口或输入/输出110，其用于从相机接收第一运动信号，第二运动信号和图片数据，或者从MR系统接收任何其他数据，或者从MR系统外部接收数据。接口110还用于将数据传输到其他实体，例如关于实际运动和错误检测运动之间的区分的信息。实体还包括处理单元120，其负责如上所述的运动校正模块的操作。处理单元可以包括一个或多个处理器，其用于执行存储在存储器130中的指令，其中存储器130可以是上述存储器17的一部分，或者可以是单独的存储器。存储器可以包括只读存储器，随机存取存储器，大容量存储器，硬盘等。存储器还可以包括将由处理单元120执行的合适的程序代码以实现涉及运动校正模块的上述功能。

综上所述，利用了包含到MR系统中的不同传感器，其中将两个运动传感器的数据关联以改善基于传感器的运动校正的结果。通常，运动补偿图像的图像质量得到改善，使得为结果提供更多的置信度。

Claims

1.一种用于在MR成像过程期间检测受检查对象的错误检测运动的方法，在所述MR成像过程中检测来自受检查对象的第一部分的MR信号以便生成所述第一部分的MR图像，所述方法包括：

-在MR信号检测期间检测受检查对象的第一运动信号，其中所述第一运动信号与MR信号源自受检查对象中的位置无关，

-在MR信号检测期间检测受检查对象的第二运动信号，其中所述第二运动信号与MR信号源自受检查对象中的位置无关，

-将所述第一运动信号与所述第二运动信号关联以便将MR信号检测期间受检查对象的第一部分的实际运动与错误检测运动分离，其中受检查对象的第一部分未在移动，但是不同于受检查对象的第一部分的第二部分正在移动，其中两个运动信号中的实际和错误检测运动的存在是不同的，

-对生成的MR图像执行运动补偿，其中在检测到的MR信号中基本上仅校正受检查对象的实际运动而不校正错误检测运动。

2.根据权利要求1所述的方法，其中检测到的第一运动信号和检测到的第二运动信号与用于生成MR图像的MR信号的采集无关。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述第一运动信号和所述第二运动信号是从配置成检测受检查对象的不同信号的两个不同传感器检测的信号。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中检测所述第一运动信号和所述第二运动信号中的一个包括用相机采集受检查对象的图片数据，以及对采集的图片数据进行后处理。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中检测所述第一运动信号和所述第二运动信号中的一个包括从配置成检测受检查对象的呼吸运动的传感器采集传感器数据。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中检测所述第一运动信号和所述第二运动信号中的一个包括：

-检测由导频音发射器发射的导频音信号，其中所述导频音信号在用于检测MR信号的至少一个接收线圈的不同线圈通道中检测，并且在所述至少一个接收线圈可检测的第一频率范围内，但是在受检查对象的MR信号在其中存在的第二频率范围之外，以及

-对所述不同线圈通道的所述导频音信号进行后处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其中将所述第一运动信号与所述第二运动信号关联包括检测是否在所述至少一个接收线圈的不同通道中检测到所述导频音信号的变化，其中当在所述至少一个接收线圈的所有部分中检测到所述导频音信号的变化时，在所述第一运动信号或所述第二运动信号中检测到实际运动。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中当在所述至少一个接收线圈的所有通道中检测到所述导频音信号的相同变化时，将所述导频音信号中的实际运动检测为第一运动信号，其中错误检测运动存在于所述第二运动信号中，而不存在于所述第一运动信号中。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中基于在所述至少一个接收线圈的至少一个通道中而不是在所有通道中存在所述导频音信号的变化的事实，确定错误检测运动。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中检测所述第一和第二运动信号，使得所述两个运动信号中的一个包括实际运动和错误检测运动，而所述两个运动信号中的另一个包括实际运动或错误检测运动。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述受检查对象是头部，并且执行运动补偿包括补偿在MR信号检测期间发生的刚性头部移动。

12.根据权利要求11所述的方法，其中错误检测运动是由于所述第一和第二运动信号中都存在的鼻子的一部分的呼吸引起的移动，其中实际运动仅存在于所述第一和第二运动信号中的一个中，其中去除呼吸引起的移动以便仅基于头部的实际刚性移动来执行运动补偿。

13.一种运动校正模块，所述运动校正模块配置成在MR成像过程期间校正受检查对象的错误检测运动，在所述MR成像过程中检测来自受检查对象的第一部分的MR信号以便生成所述第一部分的MR图像，所述运动校正模块包括存储器和至少一个处理单元，所述存储器包含可由所述至少一个处理单元执行的指令，其中所述运动校正模块可操作以：

14.根据权利要求13所述的运动校正模块，其还可操作以执行根据权利要求2至12中任一项所述的方法。

15.一种计算机程序，其包括将由运动校正模块的至少一个处理单元(120、220、320)执行的程序代码，其中所述程序代码的执行使所述至少一个处理单元执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。

16.一种用编程指令编码的非暂时性计算机可读数据存储介质，所述数据存储介质装载到MR系统的运动校正模块(100)中，其中所述编程指令的执行使所述至少一个运动校正模块执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。