CN111033290A - 傅里叶空间中的磁共振指纹识别 - Google Patents

傅里叶空间中的磁共振指纹识别 Download PDF

Info

Publication number
CN111033290A
CN111033290A CN201880055815.6A CN201880055815A CN111033290A CN 111033290 A CN111033290 A CN 111033290A CN 201880055815 A CN201880055815 A CN 201880055815A CN 111033290 A CN111033290 A CN 111033290A
Authority
CN
China
Prior art keywords
magnetic resonance
mrf
map
voxels
fourier transformed
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
Application number
CN201880055815.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111033290B (zh
Inventor
K·佐默
T·E·阿姆托尔
J·J·迈内克
P·柯肯
M·I·多内瓦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips NV
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips NV filed Critical Koninklijke Philips NV
Publication of CN111033290A publication Critical patent/CN111033290A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111033290B publication Critical patent/CN111033290B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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
    • G01R33/50—NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
    • 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
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/543—Control of the operation of the MR system, e.g. setting of acquisition parameters prior to or during MR data acquisition, dynamic shimming, use of one or more scout images for scan plane prescription
    • 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
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • 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
    • G01R33/561—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reduction of the scanning time, i.e. fast acquiring systems, e.g. using echo-planar pulse sequences
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • A61B2576/026—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the brain
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • A61B5/0042—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part for the brain
    • 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
    • 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
    • G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
    • G01R33/5659—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities caused by a distortion of the RF magnetic field, e.g. spatial inhomogeneities of the RF magnetic field
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

本发明涉及一种磁共振成像系统(100、400)，包括用于存储机器可执行指令(140)和MRF脉冲序列命令(142)的存储器(134)。所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据(144)。所述存储器还包含经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典(150)。所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对至少一个固有性质(152)的条目。所述磁共振成像系统还包括用于控制所述磁共振成像系统的处理器(130)。对所述机器可执行指令的执行使所述处理器：通过利用所述MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集(200)描述感兴趣区域(109)的MRF磁共振数据(144)，其中，所述感兴趣区域被划分成体素；使用所述MRF磁共振数据来构建(202)针对所述体素中的每个体素的MRF信号(146)；通过对针对所述体素中的每个体素的所述MRF信号进行傅里叶变换来构建(204)经傅里叶变换的MRF信号(148)；并且使用所述经傅里叶变换的MRF信号和所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定(206)针对所述体素中的每个体素的所述至少一个固有性质。在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号被截取到预定数量的项。

Description

傅里叶空间中的磁共振指纹识别
技术领域
本发明涉及磁共振成像，具体地涉及磁共振指纹识别技术。
背景技术
磁共振指纹识别(MRF)是在时间上分布的多个RF脉冲被应用使得它们使来自不同材料或组织的信号对测量到的磁共振(MR)信号具有独特贡献的技术。来自一组物质或固定数量的物质的预先计算的信号贡献的有限词典与测量到的MR信号进行比较。这能够例如用来确定诸如T1、T2和B1+值的固有性质。在其他范例中，预先计算的信号的词典与测量到的信号之间的比较能够用来确定单个体素内的材料成分。例如，如果已知体素仅包含水、脂肪和肌肉组织，则仅需考虑来自这三种材料的贡献，并且体素内组分匹配能够用来准确地确定体素的成分。在Ma等人的期刊文章“Magnetic Resonance Fingerprinting”(Nature，第495卷，第187至193页,doi:10.1038/nature11971)中介绍了磁共振指纹识别技术。
发明内容
本发明在独立权利要求中提供了一种磁共振成像系统、一种计算机程序产品以及一种方法。在从属权利要求中给出了实施例。
Ma等人的Nature文章介绍了磁共振指纹识别的基本思想和用于描述该技术的术语，例如词典。在本发明中，磁共振指纹识别使用已经被傅里叶变换并且将其匹配到也已经被傅里叶变换的磁共振指纹识别词典的磁共振指纹识别信号来执行。这可以具有使得磁共振指纹识别能够使用更高程度的欠采样被执行并且由此实现对MRF协议的加速的优点。由于欠采样的程度被增加，MRF信号中将会存在增加数量的伪影，该伪影作为噪声或高时频振荡出现在信号中。实施例可以通过将经时间傅里叶变换的MRF信号匹配到经傅里叶变换的MRF词典来提供排除欠采样伪影的改善的手段。在该匹配过程期间，时频域中的经傅里叶变换的MRF信号的项的数量被限制到预定数量的项。高频采样伪影被有效地滤除，并且仅MRF信号的低频行为用于匹配。
在一个方面中，本发明提供了一种磁共振成像系统，包括用于存储机器可执行指令并且用于存储MRF脉冲序列命令的存储器。MRF是磁共振指纹识别的首字母缩略词。MRF脉冲序列命令是针对特定脉冲序列命令的标签。如本文中使用的脉冲序列命令包含能够直接用于根据能够由处理器转换成这样的指令的磁共振成像协议或数据控制磁共振成像系统的指令。例如，脉冲序列命令通常被布置为一系列时序图。用于表示或存储时序图的这种信息或数据可以用来生成脉冲序列命令。所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据。所述存储器还包含傅里叶变换磁共振指纹识别词典。傅里叶变换磁共振指纹识别词典是已经被时间傅里叶变换成频谱分布的磁共振指纹识别词典；所述傅里叶变换是沿着MRF信号演变的时间进展的。
所述傅里叶变换磁共振指纹识别词典包括针对至少一个固有性质的条目。如本文中使用的固有性质包含可以使用随着位置的方位而改变的磁共振成像来确定的任何性质。范例包括各种类型的组织或材料的浓度或相对浓度。其他范例可以是磁场的值，诸如T1值、T2值、B0或B1+或B1–场。
所述磁共振成像系统还包括用于控制所述磁共振成像系统的处理器。对所述机器可执行指令的执行使所述处理器通过利用所述MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集描述感兴趣区域的MRF磁共振数据。所述感兴趣区域被划分成体素。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述MRF磁共振数据来构建针对所述体素中的每个体素的MRF信号，即随着时间进展而沿着图像参数(诸如翻转角)的(例如伪随机)变化的信号演变。当磁共振指纹识别被执行时，存在脉冲重复中的每个中的各种参数被改变的一系列脉冲序列命令。针对这些脉冲重复中的每个，采集图像。所述MRF信号是针对被获取作为序列的这些系列图像中的每个的体素的值。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过对针对所述体素中的每个体素的MRF信号进行傅里叶变换来构建经傅里叶变换的MRF信号。所述体素中的每个体素具有被构建的MRF信号。然后，该信号被傅里叶变换。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述经傅里叶变换的MRF信号和所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定针对所述体素中的每个体素的所述至少一个固有性质。在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号被截取到预定数量的项。
在该实施例中，MRF信号和磁共振指纹识别词典两者都被傅里叶变换，并且利用经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的词典来执行匹配。这可以具有以下优点：即使当数据是高度欠采样的时或如果存在初始噪声，它也使得准确的磁共振指纹识别能够被执行。在时频域中将时间经傅里叶变换的MRF信号截取到预定数量的项也可以是有益的，因为它减少了由于欠采样的高频噪声或伪影的影响。该程序可以实现提供改善的准确性和/或一致性的MRF指纹识别。
在另一实施例中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过利用针对离散体素中的每个体素的布洛赫方程将预定物质中的每个建模为单个自旋来计算磁共振指纹识别词典。在计算磁共振指纹识别词典之后，经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典通过对磁共振指纹识别词典中的条目进行傅里叶变换来计算。例如，在离散体素中的每个中，假设的自旋能够使用布洛赫方程和使用MRF脉冲序列指令对磁共振系统的模拟来建模。在采样时间中的每个采样时间处的计算的磁共振数据然后是针对被建模的特定类型的自旋的磁共振指纹识别词典。这对于测量区仅被划分成单个体素的情况将特别好地起作用。它也适用于不存在用于空间编码的梯度磁场的情况。例如，磁共振系统可以是用于对样品进行化学分析的所谓的NMR系统。在一些范例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典的所述条目能够被截取到所述预定数量的项。
在另一实施例中，所述方法还包括通过利用针对离散体素中的每个的布洛赫方程将预定物质中的每个建模为5个自旋与1个自旋之间来计算磁共振指纹识别词典。在计算磁共振指纹识别词典之后，经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典通过对磁共振指纹识别词典中的条目进行傅里叶变换来计算。在一些范例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典的所述条目能够被截取到所述预定数量的项。
在另一实施例中，所述方法还包括通过利用针对离散体素中的每个的布洛赫方程建模预定物质中的每个来计算磁共振指纹识别词典。在计算磁共振指纹识别词典之后，经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典通过对磁共振指纹识别词典中的条目进行傅里叶变换来计算。在一些范例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典的所述条目能够被截取到所述预定数量的项。
在另一实施例中，所述至少一个固有性质包括组合的T1和T2值。也就是说，所述磁共振指纹识别词典被构建，并且具有针对T1和T2值的矩阵的条目。对所述至少一个固有性质的确定包括使用所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中的组合的T1和T2值的矩阵以及所述经傅里叶变换的MRF信号来确定针对所述体素中的每个体素的组合的T1和T2值。该实施例可以是有益的，因为仅仅获取T1和T2值就能够构建MRF信号的准确表示。
在另一实施例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对T1和T2值的所述矩阵中的每个的模型经傅里叶变换的MRF信号。所述方法还包括通过计算所述组合的T1和T2值的所述模型经傅里叶变换的MRF信号与所述经傅里叶变换的MRF信号之间的针对每个体素的缩放因子来构建质子密度图。该实施例可以是有益的，因为当MRF磁共振数据是欠采样的或高度欠采样的时，它提供构建质子密度图的高效手段。
在另一实施例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典还包括针对预定物质集合的条目。所述预定物质例如可以是不同的材料或组织类型。特定预定物质的局部量因此作为固有性质。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用针对所述预定物质集合的所述条目和所述经傅里叶变换的MRF信号来计算针对所述体素中的每个体素的体素内组分映射。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过使用所述体素内组分映射缩放所述质子密度图来计算总水含量图。该实施例可以是有益的，因为它提供确定总水含量图的准确手段。
磁共振指纹识别词典中的条目包含针对特定固有性质的测量到的或计算上建模的MRF信号。
在另一实施例中，所述预定物质包括脂肪。计算所述体素内组分映射包括确定脂肪映射。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述脂肪映射来校正所述总水含量图。该实施例可以是有益的，因为它防止脂肪或脂肪组织被错误地解读为是水组织或含有许多水的组织。这可以在校正总水含量图方面是非常有用的。
在另一实施例中，所述预定物质包括脑脊液。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器至少部分地通过识别所述体素内组分映射中的所述脑脊液的分数在预定阈值之上的体素来识别CSF体素。对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用所述CSF体素确定的缩放因子来执行的。在该实施例中，如果体素被识别为包含在某一阈值之上的全部或CSF流体，那么体素内部的材料的成分能够被准确地确定。全部或大部分填充有CSF流体的这些体素的水含量然后能够用来缩放和校正总水含量图。
在另一实施例中，所述预定物质包括脑脊液。针对这些体素的所述体素内组分映射通过使所述经傅里叶变换的MRF信号与针对所述预定物质集合的条目的内积最大化来计算。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器至少部分地通过识别具有在预定阈值之上的所述经傅里叶变换的MRF信号与所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中的针对所述脑脊液的所述条目之间的所述内积的体素来识别CSF体素。对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用所述CSF体素确定的缩放因子来执行的。
该实施例可以是有益的，因为当使用内积方法来执行词典匹配时，被指示为最可能是该体素的成分的组分仍然可能具有差的匹配。例如，脑脊液的流动可以损坏磁共振指纹识别信号。该信号可以足以正确地将体素的含量识别为全部或大部分是CSF流体，但是对于缩放总水含量图将有用的值可能不是足够准确的。通过将CSF体素的识别限制到具有在预定阈值之上的内积的体素，否则将不会被捕捉的所有种类的额外误差都被自动挑选出，并且总水含量图的质量可以极大地改善。
在另一实施例中，所述磁共振成像系统包括具有预定水浓度的样品。例如，所述样品可以是被放置在所述表面上或邻近所述对象的其他材料的水瓶或容器。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器识别所述体素内组分映射中的包含所述样品的体素。对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用包含所述样品的体素确定的缩放因子来执行的。
在另一实施例中，所述预定物质包括灰质。所述预定物质包括白质。对所述机器可执行指令的执行使所述处理器通过识别所述体素内组分映射中的在预定灰质浓度之上的体素来计算GM或灰质掩模。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过识别所述体素内组分映射中的在预定白质浓度之上的体素来计算WM或白质掩模。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过将减少通过所述GM掩模和WM掩模识别的体素的信号变化的函数拟合到所述质子密度图来利用偏置场校正所述质子密度图。所述函数到所述质子密度图的拟合相当于确定所述偏置场。该实施例可以是有益的，因为它可以提供校正偏置场的优良手段。
在另一实施例中，所述预定物质包括脑脊液。所述预定物质包括灰质。所述预定物质包括白质。对所述机器可执行指令的执行使所述处理器通过识别所述体素内组分映射中的在预定灰质浓度之上的体素来计算GM掩模。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过识别所述体素内组分映射中的在预定白质浓度之上的体素来计算WM掩模。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述浓度映射来计算伪质子密度图。所述伪质子密度图通过根据所述体素内组分映射汇集特定体素的所有成分来构建。这然后能够用来推测或计算质子密度图。这是伪质子密度图。
对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过将减少通过所述GM掩模和所述WM掩模识别的体素的信号变化的函数拟合到所述伪质子密度图来利用偏置场校正所述质子密度图。在该实施例中，伪质子密度图利用浓度采样来制作质子密度的映射。浓度映射也能够用来识别基本上填充有灰质或白质的体素。特定个体中的灰质和白质的成分应当是非常一致的。由于该原因，通过GM掩模和WM掩模识别的体素能够用来通过使GM掩模和WM掩模的体素的密度或信号变化在某些范围内来计算相当于偏置场的校正。
在另一实施例中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器识别所述体素内组分映射中的具有在针对预定物质中的任何一个的预定阈值之上的浓度的填充的体素。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器至少部分地通过规范化填充的体素的体素内组分映射来构建B1-图。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述B1映射来校正所述质子密度图。这可以提供计算偏置场的备选手段。
在另一实施例中，所述存储器还包含用于根据B1+映射磁共振成像协议来采集B1+映射磁共振数据的B1+映射脉冲序列命令。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过利用所述B1+映射脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集所述B1+映射磁共振数据令。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器根据B1+映射磁共振成像协议使用所述B1+映射磁共振数据来构建B1+映射。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述B1+映射来校正所述质子密度图。在该实施例中，额外的脉冲序列用来明确地测量所述B1+映射。这可以是有益的，因为它可以在校正质子密度图方面是有用的。
在另一实施例中，所述至少一个固有性质包括B1+值。在该实施例中，所述B1+值被编码到所述磁共振指纹识别词典中。对所述机器可执行指令的所述执行使所述处理器使用所述MRF磁共振数据和所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来重建B1+图。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述B1+映射来校正所述质子密度图。
在另一实施例中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于使用根据正弦分布顺序地改变的翻转角来采集MRF磁共振数据。
在另一实施例中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于利用k空间中的螺旋轨迹来采集MRF磁共振数据。该实施例可以是有益的，因为使用具有高欠采样的螺旋轨迹和针对不同TR的不同欠采样导致图像系列中沿着时间方向的非相干(类噪声)欠采样伪影。这些非相干伪影能够通过将所述经傅里叶变换的MRF信号截取到预定数量的初始项来滤除。
在另一实施例中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于对所述MRF磁共振数据进行欠采样。
在另一实施例中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于以高欠采样因子对所述MRF磁共振数据进行欠采样。
在另一实施例中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典还包括针对预定物质集合的条目。对所述至少一个固有性质的确定包括使用针对所述预定物质集合的所述条目和所述经傅里叶变换的MRF信号来计算针对所述体素中的每个体素的体素内组分映射。该实施例可以是有益的，因为即使当在MRF协议期间存在非常高的欠采样时，它也可以提供计算体素内组分映射的高效手段。
在另一方面中，本发明提供了一种操作磁共振成像系统的方法。所述方法包括通过利用MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集描述感兴趣区域的MRF磁共振数据。所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据。所述感兴趣区域被划分成体素。所述方法还包括使用所述MRF磁共振数据来构建针对所述体素中的每个体素的MRF信号。所述方法还包括通过对针对所述体素中的每个体素的MRF信号进行傅里叶变换来构建经傅里叶变换的MRF信号。所述方法还包括使用所述经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定针对所述体素中的每个体素的至少一个固有性质。所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对所述至少一个固有性质的条目。在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号通过预定数量的项被截取。之前已经讨论了该实施例的优点。
在另一方面中，本发明提供了一种计算机程序产品，包括用于由控制磁共振成像系统的处理器执行的机器可执行指令。对所述指令的执行使所述处理器通过利用MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集描述感兴趣区域的MRF磁共振数据。所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据。所述感兴趣区域被划分成体素。对所述指令的执行还使所述处理器使用所述MRF磁共振数据来构建针对所述体素中的每个体素的MRF信号。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过对针对所述体素中的每个体素的MRF信号进行傅里叶变换来构建经傅里叶变换的MRF信号。对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定针对所述体素中的每个体素的至少一个固有性质。所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对所述至少一个固有性质的条目。在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号被截取到预定数量的项。之前已经讨论了该实施例的优点。
应理解，只要组合的实施例不相互排斥，就可以组合本发明的前述实施例中的一个或多个。
如本领域技术人员将认识到的，本发明的各个方面可以被实现为一种装置、方法或计算机程序产品。相应地，本发明的各个方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)或组合软件和硬件方面的实施例的形式，这些在本文中全部可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，本发明的各个方面可以采取实现在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，所述一个或多个计算机可读介质具有实现在其上的计算机可执行代码。
可以利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。所述计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。如在本文中使用的“计算机可读存储介质”涵盖可以存储可由计算设备的处理器执行的指令的任何有形存储介质。所述计算机可读存储介质可以被称为计算机可读非瞬态存储介质。所述计算机可读存储介质也可以被称为有形计算机可读介质。在一些实施例中，计算机可读存储介质还可以能够存储能够由所述计算设备的处理器访问的数据。计算机可读存储介质的范例包括但不限于：软盘、磁性硬盘驱动器、固态硬盘、闪速存储器、USB拇指驱动器、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、光盘、磁光盘以及处理器的寄存器文件。光盘的范例包括压缩光盘(CD)和数字多用光盘(DVD)，例如CD-ROM、CD-RW、CD-R、DVD-ROM、DVD-RW或DVD-R盘。术语计算机可读存储介质还指代能够由所述计算机设备经由网络或通信链路访问的各种类型的记录介质。例如，可以通过调制解调器、通过因特网或通过局域网络来检索数据。实现在计算机可读介质上的计算机可执行代码可以使用任何适当的介质来传输，所述介质包括但不限于无线、有线线路、光纤线缆、RF等或上述各项的任何合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括具有实现在其中的例如在基带内或者作为载波的部分的计算机可执行代码的传播数据信号。这样的传播信号可以采取以下各种形式中的任一种，包括但不限于，电磁的、光学的、或者它们的任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是这样的任何计算机可读介质：其不是计算机可读存储介质并且能够传递、传播或传输用于由指令运行系统、装置或设备使用或者与其结合使用的程序。
“计算机存储器”或“存储器”是计算机可读存储介质的范例。计算机存储器是处理器可直接访问的任何存储器。“计算机存储设备”或“存储设备”是计算机可读存储介质的另一范例。计算机存储设备是任何非易失性计算机可读存储介质。在一些实施例中，计算机存储设备也可以是计算机存储器或反之亦然。
如本文中所使用的“处理器”涵盖能够运行程序或机器可执行指令或计算机可执行代码的电子部件。对包括“处理器”的计算设备的引用应当被解读为可能包含超过一个处理器或处理核。所述处理器例如可以是多核处理器。处理器还可以是指单个计算机系统之内或者被分布在多个计算机系统之中的处理器的集合。术语计算设备也应该被解释为可能指的是计算设备的集合或网络，每个计算设备包括一个或多个处理器。所述计算机可执行代码可以由多个处理器运行，所述多个处理器可以处在相同的计算设备内或者甚至可以跨多个计算设备分布。
计算机可执行代码可以包括令处理器执行本发明的方面的机器可执行指令或程序。用于执行针对本发明的各个方面的操作的计算机可执行代码可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写并且被编译为机器可执行指令，所述编程语言包括诸如Java、Smalltalk、C++等的面向对象的编程语言以及诸如C编程语言或类似编程语言的常规过程编程语言。在一些实例中，所述计算机可执行代码可以采取高级语言的形式或者预编译的形式并且结合在运行中生成所述机器可执行指令的解释器来使用。
所述计算机可执行代码可以作为独立软件包全部地在所述用户的计算机上、部分地在用户的计算机上、部分地在用户的计算机上并且部分地在远程计算机上、或者全部地在远程计算机或服务器上运行。在后者情形下，所述远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机，或者可以(例如，使用因特网服务提供商通过因特网)对外部计算机做出连接。
本发明的各个方面参考根据本发明的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图图示和/或框图来描述。将理解，流程图、图示和/或框图的每个框或框的部分能够在适用时通过计算机可执行代码的形式的计算机程序指令来实施。还应理解，当不相互排斥时，不同流程图、图示和/或框图中的框的组合可以被组合。这些计算机程序指令可以被提供到通用计算机、专用计算机的处理器或者其他可编程数据处理装置以产生机器，使得经由计算机的处理器或其他可编程数据处理装置运行的指令创建用于实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的模块。
这些计算机程序指令还可以被存储在计算机可读介质中，其能够引导计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备以特定的方式工作，使得被存储在所述计算机可读介质中的所述指令产生包括实施在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的指令的一款制品。
所述计算机程序指令还可以被加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上以令一系列操作步骤在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行以产生计算机实施的过程，使得在计算机或其他可编程装置上运行的指令提供用于实施在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的过程。
如在本文中所使用的“用户接口”是允许用户或操作者与计算机或计算机系统进行交互的接口。“用户接口”也可以被称为“人机接口设备”。用户接口可以向操作者提供信息或数据，和/或从操作者接收信息或数据。用户接口可以使得来自操作者的输入能够被计算机接收，并且可以将来自计算机的输出提供给用户。换言之，用户接口可以允许操作者控制或操纵计算机，并且所述接口可以允许计算机指示操作者的控制或操纵的效果。数据或信息在显示器或图形用户接口上的显示是向操作者提供信息的范例。通过键盘、鼠标、跟踪球、触摸板、指点杆、图形输入板、操纵杆、游戏板、网络摄像头、头戴件、踏板、有线手套、远程控制以及加速度计对数据的接收全部是实现从操作者接收信息或数据的用户接口部件的范例。
如在本文中所使用的“硬件接口”涵盖使得计算机系统的处理器能够与外部计算设备和/或装置进行交互或者对其进行控制的接口。硬件接口可以允许处理器将控制信号或指令发送到外部计算设备和/或装置。硬件接口也可以使得处理器能够与外部计算设备和/或装置交换数据。硬件接口的范例包括但不限于：通用串行总线、IEEE 1394端口、并行端口、IEEE 1284端口、串行端口、RS-232端口、IEEE-488端口、蓝牙连接、无线局域网连接、TCP/IP连接、以太网连接、控制电压接口、MIDI接口、模拟输入接口和数字输入接口。
如本文中所使用的“显示器”或“显示设备”涵盖适于显示图像或数据的输出设备或用户接口。显示器可以输出视觉、音频和或触觉数据。显示器的范例包括但不限于：计算机监视器、电视屏幕、触摸屏、触觉电子显示器、盲文屏幕、阴极射线管(CRT)、存储管、双稳态显示器、电子纸、向量显示器、平板显示器、真空荧光显示器(VF)、发光二极管(LED)显示器、电致发光显示器(ELD)、等离子显示面板(PDP)、液晶显示器(LCD)、有机发光二极管显示器(OLED)、投影仪和头戴式显示器。
磁共振(MR)数据在本文中被定义为在磁共振成像扫描期间使用磁共振装置的天线对由原子自旋发射的射频信号记录的测量结果。MRF磁共振数据是磁共振数据。磁共振数据是医学成像数据的范例。磁共振成像(MRI)图像或MR图像在本文中被定义为包含在磁共振成像数据内的解剖数据的经重建的二维或三维可视化。这种可视化能够使用计算机来执行。
附图说明
在下文中，将仅通过范例并且参考附图描述本发明的优选实施例，在附图中：
图1图示了磁共振成像系统的范例；
图2图示了操作图1的磁共振成像系统的方法的范例；
图3图示了操作图1的磁共振成像系统的方法的又一范例；
图4图示了磁共振成像系统的又一范例；
图5图示了测量到的MRF信号和MRF词典条目的范例；
图6示出了图5的MRF信号的傅里叶变换；
图7示出了使用MRF协议制作的质子密度图；以及
图8示出了根据本文中的范例使用与用来构建图7的质子密度图的数据相同的数据制作的质子密度图。
附图标记列表
100 磁共振成像系统
104 磁体
106 磁体的膛
108 成像区
109 感兴趣区域
110 磁场梯度线圈
112 磁场梯度线圈电源
114 射频线圈
116 收发器
118 对象
120 对象支撑物
126 计算机系统
128 硬件接口
130 处理器
132 用户接口
134 计算机存储器
140 机器可执行指令
142 MRF脉冲序列命令
144 MRF磁共振数据
146 MRF信号
148 经傅里叶变换的MRF信号
150 经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典
152 固有性质映射
154 T1和T2映射
156 质子密度图
158 总水含量图
160 体素内含量映射
200 通过利用MRF脉冲序列命令控制磁共振成像系统来采集描述感兴趣区域的MRF磁共振数据，其中，所述感兴趣区域被划分成体素
202 使用MRF磁共振数据来构建针对体素中的每个体素的MRF信号
204 通过对针对体素中的每个体素的MRF信号进行傅里叶变换来构建经傅里叶变换的MRF信号
206 使用经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定针对体素中的每个体素的至少一个固有性质
300 通过计算组合的T1和T2值的建模的经傅里叶变换的MRF信号与经傅里叶变换的MRF信号之间的针对每个体素的缩放因子来构建质子密度图
302 使用针对预定物质集合的条目和经傅里叶变换的MRF信号来计算针对体素中的每个体素的体素内组分映射
304 通过使用体素内组分映射缩放质子密度图来计算总水含量图
400 磁共振成像系统
402 具有已知水含量的样品
404 水含量缩放因子
500 MRF词典条目
600 混叠伪影
602 用于傅里叶项的切断
604 被排除的傅里叶项
700 质子密度图
具体实施方式
这些附图中的类似编号的元件是等价元件或执行相同功能。如果功能是等价的，则将没有必要在后面的附图中讨论先前已经讨论过的元件。
图1示出了具有磁体104的磁共振成像系统100的范例。磁体104是具有通过其的膛106的超导圆柱形磁体。不同类型的磁体的使用也是可能的，例如，使用分裂式圆柱形磁体和所谓的开放式磁体两者也是可能的。分裂式圆柱形磁体类似于标准的圆柱形磁体，除了低温恒温器已经分成两个区段以允许接近所述磁体的等平面，这样的磁体可以例如与带电粒子束治疗相结合使用。开放式磁体具有两个磁体区段，一个在另一个上方，它们之间具有足够大的空间以接收对象：两个区段区域的布置类似于亥姆霍兹线圈的布置。开放式磁体是受欢迎的，因为对象受较少的约束。在圆柱形磁体的低温恒温器内部有超导线圈的集合。在圆柱形磁体104的膛106内，存在磁场足够强且均匀以执行磁共振成像的成像区108。感兴趣区域109被示出在成像区108内。对象118被示为由对象支撑物120支撑，使得对象118的至少一部分在成像区108和感兴趣区域109内。
在磁体的膛106内还有磁场梯度线圈110的集合，其用于采集初步磁共振数据，以在磁体104的成像区108内对磁自旋进行空间编码。磁场梯度线圈110连接到磁场梯度线圈电源112。磁场梯度线圈110旨在为代表性的。通常，磁场梯度线圈110包含用于在三个正交空间方向上空间地编码的三组分离的线圈。磁场梯度电源将电流供应到磁场梯度线圈。供应到磁场梯度线圈110的电流根据时间来控制并且可以是斜变的或脉冲的。
与成像区108相邻的是射频线圈114，所述射频线圈用于操纵成像区108内的磁自旋的取向，并且用于接收来自也在成像区108内的自旋的无线电发射。射频天线可以包含多个线圈元件。射频天线也可以称为通道或天线。射频线圈114连接到射频收发器116。射频线圈114和射频收发器116可以由单独的发送线圈和接收线圈以及单独的发射器和接收器替代。应理解，射频线圈114和射频收发器116是代表性的。射频线圈114旨在还表示专用的发送天线和专用的接收天线。同样，收发器116也可以表示单独的发射器和接收器。射频线圈114也可以具有多个接收/发射元件，并且射频收发器116可以具有多个接收/发射通道。例如，如果并行成像技术(诸如SENSE)被执行，则射频线圈114将具有多个线圈元件。
在该范例中，对象118被定位为使得对象的头部区域在感兴趣区域109内。在其他范例中，对象118的身体的其他部分可以被定位在感兴趣区域109中。
收发器116和梯度控制器112被示为被连接到计算机系统126的硬件接口128。计算机系统还包括处理器130，所述处理器与硬件系统128、存储器134和用户接口132通信。存储器134可以是处理器130可访问的存储器的任意组合。这可以包括诸如主存储器、高速缓冲存储器以及非易失性存储器(诸如闪速RAM、硬盘驱动器或其他存储设备)之类。在一些范例中，存储器130可以被认为是非瞬态计算机可读介质。
计算机存储器134被示为包含机器可执行指令140，其使得处理器130能够控制磁共振成像系统100。计算机存储器134被还示为包含MRF脉冲序列命令142。MRF脉冲序列命令142包含使得处理器能够控制磁共振成像系统100使得它能够采集MRF磁共振数据144的指令130。一旦处理器130已经使用了磁共振成像系统100来采集MRF磁共振数据144，处理器130就可以根据磁共振数据144来计算MRF信号146。磁共振数据144是可以被构建成个体图像的一系列数据。针对特定体素的数据以一系列方式被布置以构建MRF信号146。
计算机存储器134被还示为包含经傅里叶变换的MRF信号。经傅里叶变换的MRF信号148是MRF信号146的傅里叶变换。经傅里叶变换的MRF信号148然后也可以在这时被截取到预定数量的初始项。计算机存储器134被还示为包含经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150。经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150可以是已经被傅里叶变换的磁共振指纹识别词典。这实现了经傅里叶变换的MRF信号148与经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150中的经傅里叶变换的条目的直接匹配。
计算机存储器134被还示为包含通过将经傅里叶变换的MRF信号148匹配到经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150获得的固有性质映射152。计算机存储器134被示为可选地包含组合的T1和T2映射154。条目可以针对经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来构建以形成针对组合的T1和T2值的矩阵。组合的T1和T2映射154是能够被映射的一种类型的固有性质152的范例。计算机存储器134还被示为可选地包含通过将T1和T2映射154缩放到经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中的条目来构建的质子密度图156。例如，经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括用于针对T1和T2值矩阵中的每个的变换的MRF信号的模型。
质子密度然后通过确定组合的T1和T2值的模型傅里叶变换信号与经傅里叶变换的MRF信号之间的针对每个体素的缩放因子来计算。计算机存储器134还被示为可选地包含根据一范例使用质子密度图156和又一缩放因子计算的总水含量图158。总水含量图158可以使用若干不同手段来进行缩放。在图1中，对象118的头部区域被检查。使用固有性质映射152，脑脊液的区域可以被识别，并且用来提供将质子密度图156缩放成总水含量图158的缩放因子。这仅仅是范例和这样做的若干方式中的一种。计算机存储器134被还示为可选地包含体素内含量映射160。体素内含量映射160是识别体素中的每个体素的材料含量的映射。例如，它可以识别如水、脂肪、或甚至组织类型或病理组织类型的此类事物。这可以通过在经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中具有针对预定物质集合的条目来执行。体素内含量映射160是固有性质映射152的又一范例。
图2示出了图示操作图1的磁共振成像系统100的方法的流程图。首先，在步骤100中，处理器130使用MRF脉冲序列命令142控制磁共振成像系统100来采集MRF磁共振数据144。这针对感兴趣区域109来执行。感兴趣区域109被划分成体素。
接下来，在步骤202中，处理器130根据磁共振数据144来构建MRF信号146。接下来，在步骤204中，经傅里叶变换的MRF信号148通过将MRF信号146时间傅里叶变换成该MRF信号的频谱来构建。在该步骤处，经傅里叶变换的MRF信号148可以被截取到预定数量的初始傅里叶时频分量。最后，在步骤206中，至少一个固有性质映射152通过使用经傅里叶变换的MRF信号148和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150确定针对体素中的每个体素的至少一个固有性质来构建。这可以以多种不同的方式被执行，但是通常通过找到经傅里叶变换的MRF信号148与经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150中的计算的或经验地测量的MRF信号的条目之间的内积来执行。匹配通过优化或最大化内积来执行。
图3示出了图示操作图1的磁共振成像系统100的方法的又一范例的流程图。在图3中图示的方法类似于在图2中图示的方法。步骤200-206被再次执行。在该范例中，在步骤206中，固有性质映射152实际上是T1和T2组合的映射154。在执行步骤206之后，该方法前进到步骤300。在步骤300中，该方法还包括通过计算MRF指纹识别词典中的组合的T1和T2值的模型经傅里叶变换的信号与经傅里叶变换的信号148之间的针对每个体素的缩放因子来构建质子密度图156。接下来，在步骤302中，对机器可执行指令的执行还使处理器130使用经傅里叶变换的MRF词典中的针对预定物质集合的条目和经傅里叶变换的MRF信号148来计算针对体素中的每个体素的体素内组分映射160。最后，在步骤304中，处理器130通过使用体素内组分映射160缩放质子密度图156来计算总水含量图158。如之前提到的，这可以以多种不同方式被执行。由于在该范例中对象118的头部在感兴趣区域109内，所以脑脊液能够位于体素内含量映射160中，并且用来将质子密度图156准确地缩放到总水含量图158。
图4图示了与图1中的磁共振成像系统100类似的磁共振成像系统400的又一范例。在该范例中，对象118已经被定位为使得感兴趣区域109包含对象118的腹部。为了构建总水含量图，那么脑部中的脑脊液的映射不能被使用。能够看出，已经存在样品402，其中已知水含量已经被放置在对象118的表面上的感兴趣区域109内。体素内含量映射160然后将包含通过样品402表示的区域。这能够用来使用样品402的已知水含量创建水含量缩放因子404。水含量缩放因子404然后能够用来将质子密度图156直接缩放到总水含量图158。
图5将MRF信号146与磁共振指纹识别词典条目500进行比较。在该范例中，MRF信号146是高度欠采样的，并且能够看出存在许多高频振荡。相比之下，MRF词典条目500是极其平滑的。将MRF信号146匹配到词典条目500会是可能的；然而，质量会由于混叠伪影而是不可靠的或不一致的。图6图示了针对MRF信号146的经傅里叶变换的MRF信号148。能够看出，存在大量的混叠伪影600。被标记了602的线是阈值或切断，其用来确定用于截取经傅里叶变换的MRF信号148的预定数量的项604的位置。
通过箭头606指示的项从经傅里叶变换的MRF信号148与经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典150之间的匹配中排除。被标记了604的区域中的项是一致的，并且表示磁共振指纹的工作做得极好。混叠伪影600被排除，并且因此对经傅里叶变换的MRF信号148与经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典之间的匹配没有显著的影响。
图7示出了由螺旋MRF采集产生并且使用复数匹配分析的质子密度图700。由于高度欠采样因子的伪影被转移到质子密度图700内。
图8示出了使用其中MRF信号和MRF指纹识别词典在匹配之前都被变换到傅里叶空间内的方法从相同的磁共振指纹识别数据集获得的具有减少的伪影的质子密度图156。在图8中，被映射的固有性质是组合的T1和T2值。质子密度图通过计算磁共振指纹识别词典的模型经傅里叶变换的MRF信号与经傅里叶变换的MRF信号之间的针对每个体素的缩放因子来计算。能够看出，图8的质子密度图156远优于图7的质子密度图700。图8的质子密度图156清楚地示出了对象的脑部的解剖结构，而图7中的质子密度图700高度失真并且在临床上没有用。
尽管已经在附图和前面的描述中详细说明和描述了本发明，但这样的说明和描述被认为是说明性或示范性的而非限制性的；本发明不限于公开的实施例。
本领域技术人员通过研究附图、说明书和权利要求书，在实践要求保护的本发明时能够理解和实现所公开实施例的其他变型。在权利要求书中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以满足权利要求中记载的若干项目的功能。在互不相同的从属权利要求中记载特定元件并不指示不能有利地使用这些元件的组合。计算机程序可以存储和/或分布在适当的介质上，所述介质例如是与其他硬件一起供应或作为其他硬件一部分供应的光学存储介质或固态介质，但计算机程序也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线的远程通信系统。权利要求书中的任何附图标记都不得被解释为对范围的限制。

Claims (15)

1.一种磁共振成像系统(100、400)，包括：
存储器(134)，其用于存储机器可执行指令(140)和MRF脉冲序列命令(142)，其中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据(144)，其中，所述存储器还包含经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典(150)，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对至少一个固有性质(152)的条目；
处理器(130)，其用于控制所述磁共振成像系统；
其中，对所述机器可执行指令的执行使所述处理器：
通过利用所述MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集(200)描述感兴趣区域(109)的MRF磁共振数据(144)，其中，所述感兴趣区域被划分成体素；
使用所述MRF磁共振数据来构建(202)针对所述体素中的每个体素的MRF信号(146)；
通过将所述MRF信号时间傅里叶变换成针对所述体素中的每个体素的所述MRF信号的时频谱分布来构建(204)经傅里叶变换的MRF信号(148)；并且
使用所述经傅里叶变换的MRF信号和所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来确定(206)针对所述体素中的每个体素的所述至少一个固有性质，其中，在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号在所述时频域中被截取到预定数量的项。
2.根据权利要求1所述的磁共振成像系统，其中，所述至少一个固有性质包括组合的T1和T2值，其中，确定所述至少一个固有性质包括使用所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中的组合的T1和T2值的矩阵以及所述经傅里叶变换的MRF信号来确定针对所述体素中的每个体素的组合的T1和T2值。
3.根据权利要求2所述的磁共振成像系统，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对T1和T2值的所述矩阵中的每个的建模的经傅里叶变换的MRF信号，其中，所述方法还包括通过计算所述组合的T1和T2值的所述建模的经傅里叶变换的MRF信号与所述经傅里叶变换的MRF信号之间的针对每个体素的缩放因子来构建(300)质子密度图(156)。
4.根据权利要求3所述的磁共振成像系统，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典还包括针对预定物质集合的条目，其中，对所述机器可执行指令的执行使所述处理器使用针对所述预定物质集合的所述条目和所述经傅里叶变换的MRF信号来计算(302)针对所述体素中的每个体素的体素内组分映射(160)，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器通过使用所述体素内组分映射缩放所述质子密度图来计算(304)总水含量图(158)。
5.根据权利要求4所述的磁共振成像系统，其中，所述预定物质包括脂肪，其中，计算所述体素内组分映射包括确定脂肪图映射，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器使用所述脂肪映射来校正所述总水含量图。
6.根据权利要求4或5所述的磁共振成像系统，其中，所述预定物质包括脑脊液，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器至少部分地通过识别所述体素内组分映射中的所述脑脊液的分数在预定阈值之上的体素来识别CSF体素，其中，对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用所述CSF体素确定的缩放因子来执行的。
7.根据权利要求4或5所述的磁共振成像系统，其中，所述预定物质包括脑脊液，其中，针对所述体素中的每个体素的所述体素内组分映射通过使所述经傅里叶变换的MRF信号与针对所述预定物质集合的条目的内积最大化来计算，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器至少部分地通过识别所述经傅里叶变换的MRF信号与所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典中的针对所述脑脊液的所述条目之间的所述内积在预定阈值之上的体素来识别CSF体素，其中，对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用所述CSF体素确定的缩放因子来执行的。
8.根据权利要求4或5所述的磁共振成像系统，其中，所述磁共振成像系统包括具有预定水浓度的样品，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器识别所述体素内组分映射中的包含所述样品的体素，其中，对所述质子密度图到所述总水含量图的所述缩放是使用利用包含所述样品的体素确定的缩放因子来执行的。
9.根据权利要求4或5中的任一项所述的磁共振成像系统，其中，所述预定物质包括灰质，其中，所述预定物质包括白质，其中，对所述机器可执行指令的执行使所述处理器：
通过识别成分映射中的在预定灰质浓度之上的体素来计算GM掩模；
通过识别所述体素内组分映射中的在预定白质浓度之上的体素来计算WM掩模；以及
通过将减少通过所述GM掩模和所述WM掩模识别的体素的信号变化的函数拟合到所述质子密度图来利用偏置场校正所述质子密度图。
10.根据权利要求4或5中的任一项所述的磁共振成像系统，其中，所述预定物质包括脑脊液，其中，所述预定物质包括灰质，其中，所述预定物质包括白质，其中，对所述机器可执行指令的执行使所述处理器：
通过识别成分映射中的在预定灰质浓度之上的体素来计算GM掩模；
通过识别所述体素内组分映射中的在预定白质浓度之上的体素来计算WM掩模；
使用浓度映射来计算伪质子密度图；并且
通过将减少通过所述GM掩模和所述WM掩模识别的体素的信号变化的函数拟合到所述伪质子密度图来利用偏置场校正所述质子密度图。
11.根据权利要求2至9中的任一项所述的医学成像系统，其中，所述存储器还包含用于根据B1+映射磁共振成像协议来采集B1+映射磁共振数据的B1+映射脉冲序列命令，其中，对所述机器可执行指令的执行还使所述处理器：
通过利用所述B1+映射脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集所述B1+映射磁共振数据；
根据B1+映射磁共振成像协议使用所述B1+映射磁共振数据来构建B1+映射；并且
使用所述B1+映射来校正所述质子密度图。
12.根据权利要求2至9中的任一项所述的医学成像系统，其中，所述至少一个固有性质包括B1+值，其中，对所述机器可执行指令的所述执行使所述处理器：
使用所述MRF磁共振数据和所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典来重建B1+图；并且
使用所述B1+映射来校正所述质子密度图。
13.根据权利要求1或2所述的磁共振成像系统，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典还包括针对预定物质集合的条目，其中，确定所述至少一个固有性质包括使用针对所述预定物质集合的所述条目和所述经傅里叶变换的MRF信号来计算针对所述体素中的每个体素的体素内组分映射(160)。
14.一种操作磁共振成像系统(100、400)的方法，其中，所述方法包括：
通过利用MRF脉冲序列命令(142)控制所述磁共振成像系统来采集(200)描述感兴趣区域(109)的MRF磁共振数据(144)，其中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据，其中，所述感兴趣区域被划分成体素；
使用所述MRF磁共振数据来构建(202)针对所述体素中的每个体素的MRF信号(146)；
通过将所述MRF信号时间傅里叶变换成针对所述体素中的每个体素的所述MRF信号的时频谱分布来构建(204)经傅里叶变换的MRF信号(148)；以及
使用所述经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典(150)来确定(206)针对所述体素中的每个体素的至少一个固有性质(152)，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对所述至少一个固有性质的条目，其中，在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号在所述时频域中被截取到预定数量的项。
15.一种计算机程序产品，包括用于由控制磁共振成像系统(100、400)的处理器执行的机器可执行指令(140)，其中，对所述指令的执行使所述处理器：
通过利用MRF脉冲序列命令(142)控制所述磁共振成像系统来采集(200)描述感兴趣区域(109)的MRF磁共振数据(144)，其中，所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集MRF磁共振数据，其中，所述感兴趣区域被划分成体素；
使用所述MRF磁共振数据来构建(202)针对所述体素中的每个体素的MRF信号(146)；
通过将所述MRF信号时间傅里叶变换成针对所述体素中的每个体素的所述MRF信号的时频谱分布来构建(204)经傅里叶变换的MRF信号(148)；并且
使用所述经傅里叶变换的MRF信号和经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典(150)来确定(206)针对所述体素中的每个体素的至少一个固有性质(152)，其中，所述经傅里叶变换的磁共振指纹识别词典包括针对所述至少一个固有性质的条目，其中，在确定所述至少一个固有性质之前，所述经傅里叶变换的MRF信号在所述时频域中被截取到预定数量的项。
CN201880055815.6A 2017-07-04 2018-07-03 傅里叶空间中的磁共振指纹识别 Active CN111033290B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17179547.9 2017-07-04
EP17179547.9A EP3425416A1 (en) 2017-07-04 2017-07-04 Magnetic resonance fingerprinting in fourier space
PCT/EP2018/068006 WO2019007993A1 (en) 2017-07-04 2018-07-03 MAGNETIC RESONANCE FINGERPRINTING IN A FOURIER SPACE

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111033290A true CN111033290A (zh) 2020-04-17
CN111033290B CN111033290B (zh) 2022-08-02

Family

ID=59296729

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880055815.6A Active CN111033290B (zh) 2017-07-04 2018-07-03 傅里叶空间中的磁共振指纹识别

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11085985B2 (zh)
EP (1) EP3425416A1 (zh)
JP (1) JP6941193B2 (zh)
CN (1) CN111033290B (zh)
DE (1) DE112018003466T5 (zh)
GB (1) GB2579148B (zh)
WO (1) WO2019007993A1 (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150346300A1 (en) * 2014-05-28 2015-12-03 Case Western Reserve University Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) With Simultaneous Multivolume Acquisition
CN105229701A (zh) * 2013-05-23 2016-01-06 爱克发医疗保健公司 定义感兴趣区域的方法
US20160187438A1 (en) * 2014-12-29 2016-06-30 General Electric Company Method and apparatus for using b1 map to correct intensity of magnetic resonance images
CN105869192A (zh) * 2016-03-28 2016-08-17 浙江大学 一种基于滑动窗的磁共振指纹识别重建技术
US20160282430A1 (en) * 2015-03-24 2016-09-29 Case Western Reserve University Rapid Quantitative Abdominal Imaging With Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF)
US20160291107A1 (en) * 2015-04-02 2016-10-06 The General Hospital Corporation 3D Balanced EPI Magnetic Resonance Fingerprinting

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7254500B2 (en) * 2003-03-31 2007-08-07 The Salk Institute For Biological Studies Monitoring and representing complex signals
US9869739B2 (en) 2012-10-15 2018-01-16 Case Wetern Reserve University Heteronuclear nuclear magnetic resonance fingerprinting
US20140180146A1 (en) * 2012-12-21 2014-06-26 Olea Medical System and method for quantification and display of collateral circulation in organs
US9977107B2 (en) * 2013-04-03 2018-05-22 Siemens Healthcare Gmbh Atlas-free brain tissue segmentation method using a single T1-weighted MRI acquisition
US9964616B2 (en) * 2014-05-30 2018-05-08 Case Western Reserve University Fast group matching for magnetic resonance fingerprinting reconstruction
US10379189B2 (en) * 2014-07-28 2019-08-13 Case Western Reserve University Simultaneous magnetic resonance angiography and perfusion with nuclear magnetic resonance fingerprinting
DE102014215956B4 (de) * 2014-08-12 2024-10-10 Siemens Healthineers Ag Verfahren zum Magnetresonanz-Fingerprinting
DE102014217284A1 (de) * 2014-08-29 2016-03-03 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zu einer Magnetresonanz-Untersuchung eines Untersuchungsobjekts
DE102015203938A1 (de) * 2015-03-05 2016-09-08 Siemens Healthcare Gmbh Aufnahme und Auswertung von Magnetresonanzsignalen einer funktionellen Magnetresonanz-Untersuchung
US10145917B2 (en) 2015-03-27 2018-12-04 Case Western Reserve University Multi-component voxel separation using magnetic resonance fingerprinting with compartment exchange
US10209334B2 (en) * 2015-04-08 2019-02-19 The General Hospital Corporation System and method for controlling partial volume effects in magnetic resonance fingerprinting
US10194829B2 (en) * 2015-07-07 2019-02-05 Q Bio, Inc. Fast scanning based on magnetic resonance history
DE102015220078B4 (de) * 2015-10-15 2018-11-15 Siemens Healthcare Gmbh Erstellung von reduzierten Signalverläufen für eine Magnetresonanz-Fingerprinting-Untersuchung eines Untersuchungsobjekts
US9633455B1 (en) * 2015-12-10 2017-04-25 Siemens Healthcare Gmbh Dictionary-free MR parameter inference for fingerprinting reconstruction
US10222441B2 (en) * 2016-04-03 2019-03-05 Q Bio, Inc. Tensor field mapping
US10359486B2 (en) * 2016-04-03 2019-07-23 Q Bio, Inc. Rapid determination of a relaxation time
US10492710B2 (en) * 2016-05-06 2019-12-03 Case Western Reserve University System and method for spectroscopic magnetic resonance fingerprinting

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105229701A (zh) * 2013-05-23 2016-01-06 爱克发医疗保健公司 定义感兴趣区域的方法
US20150346300A1 (en) * 2014-05-28 2015-12-03 Case Western Reserve University Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) With Simultaneous Multivolume Acquisition
US20160187438A1 (en) * 2014-12-29 2016-06-30 General Electric Company Method and apparatus for using b1 map to correct intensity of magnetic resonance images
US20160282430A1 (en) * 2015-03-24 2016-09-29 Case Western Reserve University Rapid Quantitative Abdominal Imaging With Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF)
US20160291107A1 (en) * 2015-04-02 2016-10-06 The General Hospital Corporation 3D Balanced EPI Magnetic Resonance Fingerprinting
CN105869192A (zh) * 2016-03-28 2016-08-17 浙江大学 一种基于滑动窗的磁共振指纹识别重建技术

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAN MA: "Magnetic resonance fingerprinting", 《NATURE》 *
李欣蓓: "磁共振指纹技术：通过MRI获得标准化影像生物标志物的新方法", 《影像诊断与介入放射学》 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20200166596A1 (en) 2020-05-28
JP6941193B2 (ja) 2021-09-29
GB2579148B (en) 2022-06-08
CN111033290B (zh) 2022-08-02
GB2579148A (en) 2020-06-10
GB202001355D0 (en) 2020-03-18
US11085985B2 (en) 2021-08-10
DE112018003466T5 (de) 2020-03-19
JP2020525157A (ja) 2020-08-27
WO2019007993A1 (en) 2019-01-10
EP3425416A1 (en) 2019-01-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10321845B2 (en) Magnetic resonance fingerprinting in slices along a one-dimensional extension
CN110476075B (zh) 针对解剖区域的磁共振指纹识别词典的选择
RU2693837C2 (ru) Магнитно-резонансный метод пальцевых отпечатков
EP3555651B1 (en) Multi-state magnetic resonance fingerprinting
CN109791186B (zh) 对磁共振指纹期间的b0偏共振场的直接测量
CN110573897B (zh) 亚体素分辨率磁共振指纹成像
CN112204411B (zh) Cest磁共振成像中的运动检测
WO2018091360A1 (en) Intensity corrected magnetic resonance images
US11953571B2 (en) Quantatative magnetic resonance imaging in the presence of fat
CN111033290B (zh) 傅里叶空间中的磁共振指纹识别
CN110114685B (zh) 使用最大似然重建的对心脏的t1映射
EP4306983A1 (en) Making anatomical measurements using magnetic resonance imaging

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