CN112540333A - 操控磁共振设备的方法、磁共振设备和数据载体 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于操控磁共振设备来记录检查对象的检查区域的图像数据的方法，所述方法包括下述方法步骤：‑提供至少一个第一控制序列，‑根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备，其中检测所述检查对象的第一数据，‑关于特性对所述第一数据进行分析，其中产生结果，‑基于所述结果选择下述两个选项之一：选中另外的控制序列，或者中止操控所述磁共振设备。

Description

操控磁共振设备的方法、磁共振设备和数据载体
技术领域
本发明涉及用于操控磁共振设备来记录检查对象的检查区域的图像数据的方法、磁共振设备、计算机程序产品以及电子可读数据载体。
背景技术
在磁共振设备中通常将检查对象尤其是患者的要检查的身体借助于主磁场暴露于例如1.5或3或7特斯拉的相对强的主磁场。附加地，借助于梯度线圈单元施加梯度脉冲。然后，经由射频天线单元，借助于合适的天线装置发出高频的射频脉冲，例如激发脉冲，这引起：通过这些射频脉冲共振激发的特定的原子的核自旋相对于主磁场的磁力线倾斜限定的翻转角。在核自旋弛豫时放射射频信号，即所谓的磁共振信号，所述射频信号借助于合适的射频天线接收并且然后被进一步处理。最终能够从这样获取的原始数据中重建期望的图像数据。
因此，对于特定的测量，发出特定的控制序列，也称为脉冲序列，其由在沿着不同的空间方向的不同的梯度轴线上的一系列射频脉冲，例如激发脉冲和重聚焦脉冲以及与此适配地要相协调地发出的梯度脉冲构成。在时间上与此适配地设定读取窗口，所述读取窗口预设下述时间段，在所述时间段中检测到感应的磁共振信号。主磁场与梯度脉冲、射频脉冲的产生和受控的相互作用，即一个控制序列或多个控制序列的输出，能够被称为操控所述磁共振设备。
检查区域是检查对象的空间上的部分区域，在操控所述磁共振设备时从所述部分区域中产生图像数据。为了借助磁共振设备检查和/或创建检查对象尤其是患者的诊断，典型地以不同的对比度和/或空间取向产生检查区域的图像数据。控制序列典型地预设关于操控磁共振设备来产生具有对比度的图像数据的规则。对比度确定第一组织与第二组织相比的可见性。特定的对比度能够表征特定的组织特性。因此，为了创建检查对象的诊断，需要根据不同的控制序列来操控所述磁共振设备。这些不同的控制序列典型地在时间次序和/或梯度脉冲的、射频脉冲的数量和/或用于接收所述磁共振信号的时间点方面不同。不同的控制序列能够通过给检查对象施用造影剂来进行区分。不同的控制序列能够借助另外的参数来进行区分。
在检查的过程中所需的图像数据的对比度和相应地要使用的控制序列典型地与关于疾病方面的怀疑和/或期待的诊断和/或检查对象的检查目的有关。存在下述检查，所述检查要求借助十个或更多个控制序列来操控所述磁共振设备。
常规上，要使用的控制序列根据检查的类型和/或要检查的器官作为组来预设。组典型地适配为，使得诊断是可行的。所述组，尤其是控制序列的类型、顺序和精确参数由放射科医师和/或特定的磁共振设备的用户一次性选择或适配。除了检查的类型和/或要检查的器官之外，所述组还能够与特定的成像策略相关。成像策略例如能够表征检查对象的呼吸能力和/或静止能力和/或整个检查的最大持续时间。因此能够为不合作和/或无法屏住呼吸的患者选择运动鲁棒性的成像策略。
发明内容
本发明所基于的目的是，提出一种用于操控磁共振设备的特别灵活的且自适应的方法。所述目的通过实施例的特征来实现。有利的设计方案在后续说明中描述。
根据本发明的用于操控磁共振设备来记录检查对象的检查区域的图像数据的方法提出以下方法步骤：
-提供至少一个第一控制序列，
-根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备，其中检测检查对象的第一数据，
-关于特性方面对第一数据进行分析，其中生成结果，
-基于所述结果选择以下两个选项之一：选中另外的控制序列或中止对磁共振设备的操控。
根据本发明的方法典型在操控单元中执行。提供至少一个第一控制序列典型地经由操控单元所包括的输入端来进行。控制序列优选是自包含的射频脉冲和梯度脉冲的序列，借助于所述序列获取检查区域的原始数据，所述原始数据可重建为图像数据，其中所述图像数据对检查区域进行成像。根据控制序列对磁共振设备进行操控包括借助于磁共振设备施加由控制序列提供的射频脉冲和梯度脉冲的序列。
所述第一数据能够是原始数据。原始数据例如是存在于k空间中的数据。所述第一数据能够是图像数据。所述第一数据能够是预处理的和/或后处理的图像数据。所述第一数据典型包括在k空间中和/或在图像空间中的空间分辨信号强度。
关于特性方面对第一数据进行分析典型包括：检查第一数据是否具有所述特性，和/或从第一数据中提取该特性。所述分析例如能够包括：将第一数据与参考数据配准和/或分割检查区域的部分区域。所述分析能够包括统计学评估，尤其是基于第一数据确定平均值、偏差和/或创建直方图。所述结果典型地是二进制值或定量值。所述结果例如能够说明：第一数据是否和/或以何种程度具有所述特性。关于特性方面对第一数据进行分析典型在下述时间点进行，在该时间点，所述检查对象被设置在基本上不变的位置中，在根据至少一个第一控制序列操控磁共振设备期间，所述检查对象具有该位置。
基于所述结果，根据本发明的方法提供由两种选项构成的选择。在选中另外的控制序列的情况下，优选在随后的方法步骤中根据另外的控制序列操控所述磁共振设备。
在选中另外的控制序列的情况下，也能够选择两个或更多个另外的控制序列，根据这两个或更多个控制序列，在检查过程中操控所述磁共振。选中另外的控制序列优选包括根据另外的控制序列操控磁共振设备，其中检测检查对象的其它数据，优选在检查区域内的其它数据。
另一控制序列能够对应于至少一个第一控制序列中的一个控制序列。如果第一数据的质量低于阈值，则这例如会是这种情况。另外的控制序列能够与至少一个第一控制序列不同。选中另外的控制序列能够包括从包括多个控制序列的列表中选择另外的控制序列。选中和/或选择典型基于结果和/或特性和/或至少一个第一控制序列进行，根据所述结果和/或特性和/或至少一个第一控制序列，预先操控所述磁共振设备。所述另外的控制序列能够选择为，使得在操控磁共振设备时借助于所述另外的控制序列要产生的另外的数据产生对于诊断疾病而言重要的对比度，能够根据结果指示和/或排除所述疾病。
在所述磁共振设备的操控中止时，停止记录检查对象，尤其是检查对象的检查区域的数据。在磁共振设备的操控中止时，中断和/或停止借助磁共振设备对检查对象的检查典型地至少一小时，优选至少一天，特别优选至少一周。操控磁共振设备来记录另外的检查对象的图像数据典型地在中止操控磁共振设备之后进行。在中止对所述磁共振设备的操控的情况下，能够基于第一数据创建诊断。
根据本发明的方法典型在检查所述检查对象的过程中进行。检查的特征在于，所述检查对象在检查持续时间期间不离开设置有磁共振设备的房间。检查的特征能够在于，所述检查对象的位置在检查持续时间期间不发生改变。
所述方法能够实现对磁共振设备的操控进行自适应调整。基于所述结果和/或第一数据，能够结束对磁共振设备的操控或根据另一控制序列继续进行。因此，能够根据特性和/或结果来决定：是否例如需要另外的数据。能够根据特性和/或结果来决定：需要哪些另外的数据。灵活选择其它控制序列能够实现对磁共振设备的有效操控。尤其，能够基于对第一数据的了解对于潜在疾病个性化地记录另外的数据，其中能够基于之前的了解来选择另外的数据的类型和/或数量。另外的控制序列的可能的选择能够实现：根据检查区域，与需要相关地对检查对象进行详细诊断和/或在操控磁共振设备时的循序渐进的过程。也能够基于在检测第一数据时检查对象的协作能力来个体地记录另外的数据。因此，如果所述检查对象由于移动而对第一数据有负面影响，那么另外的控制序列例如能够对应于第一控制序列。然而，在这种情况下，也能够选择与第一控制序列相比更加患者友好的、例如更短的另外的控制序列。
通常，为检查预设一组限定的控制序列。根据本发明的方法能够实现对所述组进行个别调整，在检查期间也进行个别调整。根据本发明的方法能够实现：根据来自已经记录的第一数据的知识来个体地选择用于操控磁共振设备的控制序列。对选项的选择能够实现对用于检查对象的相关的控制序列进行个体和自适应的组合，所述控制序列在检查过程中使用。由此能够省去不必要的控制序列并且在需要时能够专门选择至少一个相关的另外的控制序列。由此能够改进诊断和/或减少检查的持续时间。这能够实现节约成本并且改进患者舒适度。
所述方法的一个实施形式提出，所述方法包括提供经训练的函数和/或神经网络，并且利用经训练的函数来分析第一数据。
神经网络和/或经训练的函数优选关于至少一种特性方面预先受过训练。优选地，对于检查区域预先训练神经网络和/或经训练的函数，其中考虑对于该检查区域重要的至少一个特性，优选多个特性。例如，神经网络和/或经训练的函数能够构成为用于，辅助对第一数据关于运动和/或磁化伪影和/或病变的存在方面作为特性进行分析。
优选地，根据多个医学图像数据关于特性和/或结果方面预先训练神经网络和/或经训练的函数。多个医学图像数据优选至少部分地包括由检查区域包括的结构。多个医学图像数据优选源自多个检查对象。为了计算机辅助的诊断和/或计算机辅助的识别，优选针对由检查区域至少部分包括的结构，优选预先训练神经网络和/或经训练的函数。
神经网络和/或经训练的函数能够构成为用于从第一数据中提取特性。这例如能够包括：将结构分割。神经网络和/或经训练的函数优选构成为用于，在中止操控所述磁共振设备时典型在考虑特性和结果的情况下基于第一数据来创建诊断。神经网络和/或经训练的函数优选构成为用于，在选中另外的控制序列和中止操控所述磁共振设备之间执行选出。神经网络和/或经训练的函数优选构成为用于，在选择选中另外的控制序列的情况下，执行另外的控制序列的实施形式。
根据该实施形式，神经网络和/或经训练的函数构成为用于，产生结果。所述神经网络和/或经训练的函数优选构成为用于，经由输出端提供结果。所述神经网络和/或经训练的函数典型由操控单元或操控单元所包括的处理器单元应用。
该实施形式能够实现特别精确地分析第一数据，因为神经网络和/或经训练的函数以多个这种结果和/或数据为基础。该实施形式能够实现关于所述特性对第一数据进行特别客观的分析。此外，该实施形式能够实现关于多个特性对第一数据同时进行分析。这种分析典型优于放射科医师的视觉识别。这一方面能够实现基于第一数据进行更好的诊断。另一方面，在需要时能够稳健地选择另外的控制序列。
该方法的一个实施形式提出，该选择包括自动地预选两个选项之一和通过用户确认所述预选。
如果预选包括选中另外的控制序列作为所选的选项，那么所述预选优选也包括选中另外的控制序列，该另外的控制序列能够提供给用户用于确认。所述用户典型是经医学技术培训的专家或放射科医师。
该实施形式能够实现通过用户对磁共振设备的操纵改进。尤其，所述实施形式能够实现通过用户影响对磁共振设备的操控。所述用户能够定期确认和接受预选。在被用户接受之后，典型根据另外的控制序列操控磁共振设备或者结束检查。所述用户能够通过该实施形式对选项根据情况做出反应。例如能够考虑检查对象的愿望，和/或外部影响，如借助磁共振设备对另一检查对象进行紧急检查，会影响用户的确认。因此，所述用户是特别灵活的。
该方法的一个实施形式提出，所述特性包括以下特征中的至少一个：
-伪影，
-磁化伪影，
-病变，特别是局灶性病变，
-囊肿，
-血管瘤，
-结构的大小，
-结构的纹理，
-在根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备期间检查对象的运动，
-第一数据的质量，
-异常。
囊肿和血管瘤是肝脏病变的示例。在操控所述磁共振设备期间检查对象的运动和磁化率是伪影原因的示例。
病变典型是形态异常的一个示例。异常能够涉及检查区域的形态和/或功能和/或第一数据的质量。
典型关于上述特征中的至少一个特征对第一数据进行分析。根据第一数据的类型，能够关于上述特征之一进行分析。如果所述第一数据包括图像数据，和/或所述分析包括将第一数据重建为图像数据，因此所述分析能够包括分割、配准和/或图像处理。在此，能够对结构，如例如器官、病变、囊肿和/或血管瘤进行辨识和/或分割。在该结构内，在基于所述结构内的图像数据的信号强度进行分析的过程中，能够确定所述结构的纹理。同样，能够确定结构的大小，例如体积，和/或结构的形状。
这种特性能够作为对于异常和/或特定的疾病的指示。基于这种认知，能够在操控的过程中选择另外的控制序列，以确认异常和/或疾病。
同样，第一数据能够指示伪影，尤其是磁化伪影和/或检查对象的运动。在此，在需要时能够选择至少一个控制序列作为另外的控制序列并且重复。磁化伪影典型是由于例如通过组织中磁化率变化引发的静磁场的局部变化而造成的图像数据中信号的局部消除。所述分析典型包括：关于两个或更多个特性对第一数据进行分析。
所述实施形式能够实现根据不同的特征动态地调整一组控制序列。所提及的特征能够实现多种应用领域和辨识不同的疾病。由此，该方法的实施形式可以特别灵活地应用于不同的问题。同样，对于许多诊断能够减少检查的持续时间和/或能够避免施用造影剂。因为造影剂对检查对象有副作用，因此能够降低所述检查的风险。同样，能够通过借助另外的控制序列记录另外的数据来改进在检查过程中记录的数据的质量。
所述方法的一个实施形式提出，所述结果包括特性的存在和/或将表征所述特性的值与参考值进行比较。表征特性和/或参考值的值典型是定量值。
所述参考值典型是对特性固定预设的值。所述参考值例如能够是特性的阈值。所述参考值能够基于多个检查对象的特性。所述参考值能够是对所述特性经验上确定的值，借助该值能够表征疾病的存在。如果所述结果包括表征所述特性的值与参考值的比较，那么超过或低于阈值能够指示疾病和/或诊断。所述结果能够是生物标记或替代标记。
基于这种结果，能够特别好地确定另一种方式，即能够特别好地在两个选项之间做出决定。尤其，选中另外的控制序列能够特别精确地与通过结果指示的疾病和/或诊断相协调。由此，所述检查能够个性化地进行，并且能够有效地利用检查时间。
所述方法的一个实施形式提出，所述结果包括磁化伪影的存在，并且在选择时选中另外的控制序列来减少金属伪影。
磁化伪影例如可能因金属植入物，如例如人工髋关节引发。存在能够有效地补偿这种磁化伪影的控制序列。这种控制序列的示例是VAT，具有HF脉冲的高带宽的自旋回波序列，SEMAC和MAVRIC。由于其持续时间，所述控制序列典型不使用在常规的控制序列组中。该实施形式能够实现对第一数据的质量损害进行自动和动态的调整，并且能够选择合适的另外的控制序列来改进质量。
所述方法的一个实施形式提出，所述结果包括存在高于阈值的运动，并且在选择时选中对运动不敏感的控制序列。
对运动不敏感的控制序列典型是关于检查对象的运动具有鲁棒性的控制序列，尤其产生很大程度上与检查对象的运动无关的数据。在记录第一数据期间也已经能够产生所述结果。该实施形式能够实现对下述检查对象的检查进行调整，对于这些检查对象，运动少的或平稳的定位是成问题的。
所述方法的一个实施形式提出，所述检查区域是前列腺，在根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T2加权的控制序列和弥散加权的控制序列来操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括T2加权的数据和弥散加权的数据。
T2加权的数据和弥散加权的数据典型是图像数据。在前列腺的情况下，借助于至少一个第一控制序列产生的T2加权的数据和/或弥散加权的数据典型能够指示肿瘤的存在。尤其，对包括检查区域即前列腺的T2加权的数据和弥散加权的数据的第一数据的分析，能够关于特性，尤其关于肿瘤的存在对T2加权的数据和弥散加权的数据进行组合式评估。根据该实施形式的第一数据典型足以排除肿瘤的存在。
如果所述结果例如包括能够排除病变和/或肿瘤，那么在选择时优选中止对磁共振设备的操控。
同样，尤其基于T2加权的数据的结果能够包括：在检查区域内存在直径大于10mm，尤其大于15mm的病变。在该情况下，能够在选择时中止对磁共振设备的操控。根据另外的控制序列，尤其是灌注加权的控制序列获取的另外的数据可能不会提供关于病变的任何另外的重要信息。
如果在该实施形式之后中止对磁共振设备的操控，那么尤其能够放弃对于灌注加权的控制序列可能需要的造影剂的施用。同样，能够缩短检查的持续时间。
因此，该实施形式能够实现关于前列腺疾病的有说服力的基础，尤其在根据T2加权的控制序列和弥散加权的控制序列来操控磁共振设备之后早期实现。该有说服力的基础尤其能够通过对选项的专门选择来实现检查的有效的进一步过程。该方法的这种实施形式特别好地适合于预防性健康检查，在所述预防性健康检查时能够首先放弃造影剂的施用。典型只有在阳性检查结果的情况下才启动另外的控制序列。
该方法的一个实施形式提出，所述结果包括病变的存在，并且在选择时，选中灌注加权的控制序列作为另外的控制序列。
灌注加权的控制序列典型是动态的造影剂灌注序列，并且基于对穿过感兴趣的组织的造影剂通道的测量。在选中灌注加权的控制序列之后，优选根据灌注加权的控制序列来操控所述磁共振设备，其中产生包括灌注加权的数据的另外的数据。
在存在病变的情况下，尤其在前列腺的过渡区或外周区内存在病变的情况下，和/或在存在直径小于15mm，尤其小于10mm的病变的情况下，灌注加权的数据通常对于病变的分类是重要的。尤其，能够根据T2加权的数据以及弥散加权的数据和灌注加权的数据来确定PI-RADS分类。根据T2加权的数据和弥散加权的数据能够确定PI-RADS值，所述PI-RADS值能够根据灌注加权的数据精确化。因此，在前列腺的外周区内存在病变的情况下，例如能够根据病变的灌注加权的数据来区分为3和4的PI-RADS值。
根据PI-RADS分类能够特别精确地表征前列腺肿瘤，并且能够实现放弃活检。根据灌注加权的数据，所述病变能够被表征为恶性或良性。
所述实施形式能够实现节约地和个别地使用灌注加权的控制序列，所述控制序列包括给检查对象施用造影剂。
所述方法的一个实施形式提出，所述检查区域是肝脏，在根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T1加权的控制序列和T2加权的控制序列操控所述磁共振设备，而不对所述检查对象施用造影剂，并且所述第一数据包括T1加权的数据和T2加权的数据。
T1加权的数据和T2加权的数据典型是图像数据。在肝脏的情况下，根据至少一个第一控制序列产生的T2加权的数据和/或弥散加权的数据典型能够指示存在囊肿和/或血管瘤。尤其，对检查区域即肝脏的包括T1加权的数据和T2加权的数据的第一数据进行分析能够实现关于特性尤其是关于囊肿和/或血管瘤的存在对T1加权的数据和T2加权的数据进行组合式评估。根据该实施形式的第一数据典型足以识别或排除囊肿和/或血管瘤的存在。
如果所述结果例如包括在检查区域中存在囊肿和/或血管瘤，则在选择时优选中止操控磁共振设备。根据另外的控制序列尤其是在使用造影剂的情况下根据另外的控制序列，例如分别在有造影剂情况下根据T1加权的控制序列和/或T2加权的控制序列和/或弥散加权的控制序列和/或灌注加权的控制序列获取的另外的数据，在这种情况下，并不提供关于囊肿和/或血管瘤的任何另外的相关信息。在至少一个第一控制序列的过程中在无造影剂的情况下根据T1加权的控制序列和T2加权的控制序列的缩短的检查足以探测和/或诊断囊肿和/或血管瘤。
因此，该实施形式能够实现关于肝脏疾病的有说服力的基础，尤其在根据T1加权的控制序列和T2加权的控制序列在不施用造影剂的情况下操控磁共振设备之后早期实现。该有说服力的基础尤其能够通过对选项的专门选择来实现检查的高效的进一步过程。尤其，仅在需要诊断时才给检查对象施用造影剂。
在肝脏的情况下，根据至少一个第一控制序列产生的T1加权的数据典型能够指示存在血色素沉着症，即弥漫性肝病。然后，能够选择将Dixon VIBE控制序列选中作为另外的控制序列的选项，并且另外的数据能够包括具有DIXON对比度的图像数据。第一控制序列也能够包括Dixon VIBE控制序列，并且第一数据能够包括具有DIXON对比度的图像数据。根据具有DIXON对比度的图像数据，肝脏的脂肪份额能够指示肝脏中的弥散性脂肪沉积。根据一个实施形式，能够执行另外的控制序列对肝脏中的脂肪和/或铁份额进行量化。
所述方法的一个实施形式提出，在选择时，选中下述控制序列中的至少一个作为另外的控制序列：
-波谱控制序列；
-弹性成像控制序列；
-弥散加权的控制序列；
-在对检查对象施用造影剂的情况下T1加权的控制序列。
波谱控制序列能够实现对检查区域的化学物质的分析。弹性成像控制序列能够实现确定器官的弹性。弥散加权的控制序列能够实现显示水分子在检查区域内的弥散运动。T2加权的控制序列能够实现显示下述检查区域，在所述检查区域中尤其要显示的组织的T2驰豫时间确定对比度。在借助于T2加权的控制序列产生的图像数据中，静止的液体典型显现高信号(hyperintens)。
T1加权的控制序列能够实现显示下述检查区域，在所述检查区域中尤其要显示的组织的T1驰豫时间确定对比度。在借助于T1加权的控制序列产生的图像数据中，脂肪典型显现高信号。如果附加地给检查对象施用造影剂，通常以静脉注射方式施用，那么所述对比度根据所使用的造影剂和控制序列的权重而变化。
在该实施形式中提到的可行的另外的控制序列能够根据检查区域来实现，根据需要执行对检查对象的诊断和/或在操控所述磁共振设备时循序渐进的过程。
如果检查区域包括肝脏并且如果第一数据包括在未给检查对象施用造影剂的情况下T1加权的数据和T2加权的数据，那么在选中所提及的控制序列中的至少一个作为另外的控制序列时，能够特别好地表征肝脏。这能够实现辨识多种疾病。通过在选中另外的控制序列时考虑所述结果，能够基于T1加权的数据和T2加权的数据通过另外的控制序列来验证对疾病的指示。尤其，根据波谱控制序列产生的另外的数据能够指示检查区域中的脂肪份额和/或铁份额。根据弹性成像控制序列产生的另外的数据能够指示肝脏的硬度，尤其是纤维化。
所述方法的一个实施形式提出，所述检查区域是女性乳房，在根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据灌注加权的控制序列操控所述磁共振设备，所述第一数据包括灌注加权的数据，所述结果包括病变的存在，并且在选择时选中T2加权的控制序列。
灌注加权的数据典型是图像数据。在乳房的情况下，根据至少一个第一控制序列产生的灌注加权的数据典型能够指示病变的存在。尤其能够关于特性，尤其关于病变的存在对包括检查区域即乳房的灌注加权的数据的第一数据进行分析。根据该实施形式的第一数据典型足以识别或排除病变的存在。
如果所述结果例如包括在检查区域中不存在病变，那么在选择时优选中止对磁共振设备的操控。
如果所述结果例如包括在检查区域中存在病变，那么在选择时优选选中下述控制序列中的至少一个作为另外的控制序列：
-T2加权的控制序列，无需给检查对象施用造影剂；
-T2加权的控制序列，在给检查对象施用造影剂的情况下；
-弹性成像控制序列；
-弥散加权的控制序列。
在乳房中存在病变的情况下，T2加权的数据典型对于病变的分类是重要的。因此，该实施形式能够实现关于乳房中的病变进行早期有说服力的诊断。因此，例如能够基于第一数据得出关于存在病变的结论，并且在需要表征的情况下能够相应地选择另外的控制序列。这能够实现缩短的检查持续时间并且可靠的诊断。
所述方法的一个实施形式提出，所述检查区域是女性乳房，在根据至少一个第一控制序列操控磁共振设备时，根据T1加权的控制序列操控所述磁共振设备，所述第一数据包括T1加权的数据，所述结果包括存在病变，并且在选择时选中另外的T1加权的控制序列。所述另外的T1加权的控制序列优选在动态相位和/或空间分辨率和/或信噪比方面与所述T1加权的控制序列不同，其中由所述另外的T1加权的控制序列产生的图像数据具有比第一数据更高的质量。
此外，本发明基于一种磁共振设备，所述磁共振设备具有包括操控单元的控制单元。所述操控单元构成为用于，执行根据本发明的用于操控所述磁共振设备的方法。
为此，所述操控单元典型具有输入端、处理器单元和输出端。能够经由输入端给操控单元提供至少一个第一控制序列和/或经训练的函数和/或神经网络和/或另外的控制序列。在所述方法中需要的其他函数、算法或参数能够经由输入端提供给操控单元。根据本发明的方法的一个实施形式的特性和/或结果和/或另外的控制序列和/或关于中止操控所述磁共振设备的信息和/或另外的结果能够经由输出端提供。所述操控单元能够集成到所述磁共振设备中。所述操控单元也能够与所述磁共振设备分开安装。所述操控单元能够与所述磁共振设备连接。
根据本发明的磁共振设备的实施形式与根据本发明的方法的实施形式类似地构成。所述磁共振设备能够具有另外的控制部件，所述控制部件对于执行根据本发明的方法是必要的和/或有利的。所述磁共振设备也能够构成为用于，发送控制信号和/或接收和/或处理控制信号，以便执行根据本发明的方法。优选的是，所述操控单元是根据本发明的磁共振设备的控制单元的一部分。在所述操控单元的存储单元上能够存储有计算机程序和另外的软件，借助于所述计算机程序和另外的软件，所述操控单元的处理器单元自动控制和/或执行根据本发明的方法的方法流程。
根据本发明的计算机程序产品能够直接加载在可编程的操控单元的存储单元中并且具有程序代码机构，以便当在操控单元中执行计算机程序产品时，执行根据本发明的方法。由此能够快速、可相同重复地和鲁棒性地执行根据本发明的方法。所述计算机程序产品配置为，使得所述计算机程序产品能够借助于操控单元执行本发明的方法步骤。在此，所述操控单元必须分别具有前体条件，如例如相应的主存储器、相应的显卡或相应的逻辑单元，使得能够高效地执行相应的方法步骤。所述计算机程序产品例如存储在电子可读介质上，或者保存在网络或服务器上，从该处能够将所述计算机程序产品加载到本地操控单元的处理器中，所述处理器能够与磁共振设备直接连接或者构成为磁共振设备的一部分。此外，所述计算机程序产品的控制信息能够存储在电子可读数据载体上。所述电子可读数据载体的控制信息能够设计为，使得当在磁共振设备的操控单元中使用所述数据载体时，所述数据载体能够执行根据本发明的方法。电子可读数据载体的示例是DVD、磁带或USB棒，在其上存储有电子可读的控制信息，尤其是软件。如果从数据载体读取所述控制信息(软件)并且将其存储到磁共振设备的控制单元和/或操控单元中，那么能够执行上述方法的所有根据本发明的实施形式。
此外，本发明涉及一种保存有程序的电子可读数据载体，所述程序设置用于，执行用于操控所述磁共振设备的方法。
根据本发明的磁共振设备的、根据本发明的计算机程序产品的和根据本发明的电子可读数据载体的优点基本上对应于根据本发明的用于操控磁共振设备的方法的优点，所述优点在上文中详细描述。在此提到的特征、优点或替选的实施形式同样也能够转用于其它要求保护的主题，反之亦然。
附图说明
从下面描述的实施例中以及根据附图得出本发明的其它优点、特征和细节。
附图示出：
图1示出根据本发明的磁共振设备的示意图；
图2示出根据本发明的方法的第一实施形式的流程图；和
图3示出根据本发明的方法的第二实施形式的流程图。
具体实施形式
图1以示意图示出用于执行根据本发明的方法的磁共振设备11。所述磁共振设备11包括检测器单元，所述检测器单元由磁体单元13形成，所述检测器单元具有主磁体17，以用于产生强的且尤其恒定的主磁场18。此外，所述磁共振设备11具有柱形的患者容纳区域14，以用于容纳患者15，其中所述患者容纳区域14沿环周方向被磁体单元13柱形地环绕。所述患者15能够借助于磁共振设备11的患者支撑装置16被推入患者容纳区域14中。为此，所述患者支撑装置16具有检查床，所述检查床可移动地设置在所述磁共振设备11内。
所述磁体单元13还具有梯度线圈单元19，所述梯度线圈单元19用于在成像期间的位置编码。所述梯度线圈单元19借助于梯度控制单元28来操控。此外，所述磁体单元13具有射频天线单元20和射频天线控制单元29，所述射频天线单元在所示出情况下构成为固定地集成到所述磁共振设备11中的体线圈，所述射频天线控制单元用于激发在由主磁体17产生的主磁场18中出现的极化。所述射频天线单元20由射频天线控制单元29操控并且将高频的射频脉冲入射到基本上由患者容纳区域14形成的检查空间中。
为了控制主磁体17、梯度控制单元28和射频天线控制单元29，所述磁共振设备11具有控制单元24。所述控制单元24集中控制所述磁共振设备11，如例如执行控制序列。此外，所述控制单元24包括未详细示出的重建单元，以用于重建在磁共振检查期间检测到的医学图像数据。所述磁共振设备11具有显示单元25。控制信息，如例如控制参数以及重建的图像数据能够在显示单元25上，例如在至少一个监视器上为用户显示。此外，所述磁共振设备11具有输入单元26，借助于所述输入单元，在测量过程期间能够由用户输入信息和/或控制参数。所述控制单元24能够包括梯度控制单元28和/或射频天线控制单元29和/或显示单元25和/或输入单元26。
所述控制单元24还包括操控单元33。所述操控单元33还设计为用于，执行用于操控磁共振设备11的方法。为此，所述操控单元33具有能够直接加载在所述操控单元33的未详细示出的存储单元中的计算机程序和/或软件，其具有程序机构，以便当计算机程序和/或软件在所述操控单元33中执行时，执行用于操控所述磁共振设备11的方法。为此，所述操控单元33具有未详细示出的处理器，所述处理器设计为用于执行计算机程序和/或软件。替选于此，所述计算机程序和/或软件也能够存储在与控制单元24和/或操控单元33分开构成的电子可读数据载体21上，其中由操控单元33对电子可读数据载体21的数据访问能够经由数据网络进行。
所述显示单元25尤其构成为用于，基于所述结果显示由操控单元33自动确定的预选。所述输入单元26构成为用于，使得用户能够确认和/或拒绝预选。
所示出的磁共振设备11当然能够包括其他部件，所述磁共振设备11通常具有所述其他部件。磁共振设备11的一般运行方式对于本领域技术人员也是已知的，使得放弃对其他部件的详细描述。因此，所述磁共振设备11与操控单元33一起设计为用于执行根据本发明的方法。
用于操控所述磁共振设备11的方法也能够以计算机程序产品的形式存在，当所述计算机程序产品在操控单元33上执行时，所述计算机程序产品在操控单元33上实施该方法。同样，能够存在电子可读数据载体21，其具有存储于其上的电子可读的控制信息，所述电子可读的控制信息包括至少一个刚刚描述的这种计算机程序产品并且设计为，在数据载体21使用在磁共振设备11的操控单元33中时，所述垫子可读的控制信息执行所描述的方法。
图2示出根据本发明的方法的第一实施形式的流程图。根据本发明的用于操控磁共振设备11来记录检查对象15的检查区域的图像数据的方法从方法步骤110开始：提供至少一个第一控制序列。方法步骤120提出，根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备11，其中检测检查对象的第一数据。在后续的方法步骤130中，关于特性对第一数据进行分析，其中产生结果。基于所述结果，在方法步骤140中选择以下两个选项之一：选中另外的控制序列，根据该另外的控制序列操控所述磁共振设备11，或者结束对磁共振设备11的操控。随后执行所选择的选项，即在方法步骤150中根据另外的控制序列操控所述磁共振设备11，或者在方法步骤160中中止操控所述磁共振设备11。
图3示出根据本发明的方法的第二实施形式的流程图。该实施形式与在图2中示出的实施形式的区别在于方法步骤111、141和142。所述方法步骤111和140是可选的并且彼此独立，因此能够相应地省去或者在图2中示出的变型方案中使用。
方法步骤111提出：提供经训练的函数和/或神经网络。在方法步骤130中，在分析所述第一数据时使用经训练的函数和/或神经网络。可选地，方法步骤140能够包括在方法步骤141中自动预选两个选项之一，并且在方法步骤142中由用户确认所述预选。
尽管通过优选的实施例详细地图解说明和描述了本发明，但是本发明并不受所公开的示例所限制，并且本领域技术人员能够从中得出其它变型方案，而不会脱离本发明的保护范围。
实施形式
1.实施形式
用于操控磁共振设备来记录检查对象的检查区域的图像数据的方法包括下述方法步骤：
-提供至少一个第一控制序列，
-根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备，其中检测所述检查对象的第一数据，
-关于特性对所述第一数据进行分析，其中产生结果，
-基于所述结果选择下述两个选项之一：
选中另外的控制序列，
或者
中止操控所述磁共振设备。
2.根据实施形式1的方法的实施形式，其中所述方法包括：提供经训练的神经网络，并且利用所述经训练的神经网络分析所述第一数据。
3.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中在选中另外的控制序列的情况下在后续的方法步骤中根据所述另外的控制序列操控所述磁共振设备。
4.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述选择包括自动地预选两个选项之一和由用户确认所述预选。
5.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述特性包括下述特征中的至少一个：
-伪影，
-磁化伪影，
-病变，
-囊肿，
-血管瘤，
-结构的大小，
-结构的纹理，
-在根据至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备期间检查对象的运动，
-第一数据的质量，
-异常。
6.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述结果包括：存在所述特性和/或将表征所述特性的值与参考值进行比较。
7.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述结果包括存在磁化伪影，并且在选择时选中另外的控制序列来减少金属伪影。
8.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述结果包括存在高于阈值的运动，并且在选择时选中对运动不敏感的控制序列。
9.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，其中所述检查区域是前列腺。
10.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式9所述的方法的实施形式，
其中在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T2加权的控制序列和弥散加权的控制序列操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括T2加权的数据和弥散加权的数据。
11.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式9或10所述的方法的实施形式，
其中所述结果包括存在病变，并且在选择时选中灌注加权的控制序列作为另外的控制序列。
12.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式9或10所述的方法的实施形式，
其中所述结果包括存在病变，并且在选择时中止操控所述磁共振设备。
13.根据实施形式1至8中任一项所述的方法的实施形式，其中所述检查区域是肝脏。
14.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式13所述的方法的实施形式，
其中在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T1加权的控制序列和T2加权的控制序列在不给所述检查对象施用造影剂的情况下操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括T1加权的数据和T2加权的数据。
15.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式14所述的方法的实施形式，
其中所述结果包括存在囊肿和/或血管瘤，并且在选择时中止操控所述磁共振设备。
16.根据实施形式14所述的方法的实施形式，其中在选择时选中下述控制序列中的至少一个作为另外的控制序列：
-波谱控制序列；
-弹性成像控制序列；
-弥散加权的控制序列；
-在给检查对象施用造影剂的情况下T1加权的控制序列。
17.根据实施形式1至8中任一项所述的方法的实施形式，其中所述检查区域是女性乳房。
18.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式17所述的方法的实施形式，
其中在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据灌注加权的控制序列操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括灌注加权的数据。
19.根据上述实施形式中任一项所述的方法的实施形式，尤其是根据实施形式17或18所述的方法的实施形式，
其中所述结果包括存在病变，并且在选择时选中T2加权的控制序列。

Claims (15)

1.一种用于操控磁共振设备来记录检查对象的检查区域的图像数据的方法，所述方法包括下述方法步骤：
-提供至少一个第一控制序列，
-根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备，其中检测所述检查对象的第一数据，
-关于特性对所述第一数据进行分析，其中产生结果，
-基于所述结果选择下述两个选项之一：
选中另外的控制序列，
或者
中止操控所述磁共振设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法包括提供经训练的函数和/或神经网络，并且利用所述经训练的函数和/或所述神经网络分析所述第一数据。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述选择包括自动地预选两个选项之一和由用户确认所述预选。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，
其中所述特性包括下述特征中的至少一个：
-伪影，
-磁化伪影，
-病变，
-囊肿，
-血管瘤，
-结构的大小，
-结构的纹理，
-在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备期间所述检查对象的运动，
-所述第一数据的质量，
-异常。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述结果包括：存在所述特性和/或将表征所述特性的值与参考值进行比较。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述结果包括存在磁化伪影，并且在选择时选中另外的控制序列来减少金属伪影。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述结果包括存在高于阈值的运动，并且在选择时选中对运动不敏感的控制序列。
8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述检查区域是前列腺，在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T2加权的控制序列和弥散加权的控制序列操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括T2加权的数据和弥散加权的数据。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述结果包括存在病变，并且在选择时选中灌注加权的控制序列作为另外的控制序列。
10.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述检查区域是肝脏，在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据T1加权的控制序列和T2加权的控制序列在不给所述检查对象施用造影剂的情况下操控所述磁共振设备，并且所述第一数据包括T1加权的数据和T2加权的数据。
11.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在选择时选中下述控制序列中的至少一个作为另外的控制序列：
-波谱控制序列；
-弹性成像控制序列；
-弥散加权的控制序列；
-在给检查对象施用造影剂的情况下T1加权的控制序列。
12.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述检查区域是女性乳房，在根据所述至少一个第一控制序列操控所述磁共振设备时，根据灌注加权的控制序列操控所述磁共振设备，
所述第一数据包括灌注加权的数据，
所述结果包括存在病变，
并且在选择时选中T2加权的控制序列。
13.一种磁共振设备，所述磁共振设备具有包括操控单元的控制单元，所述操控单元设计为用于，执行根据上述权利要求中任一项所述的用于操控所述磁共振设备的方法。
14.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括程序并且能够直接加载在可编程的操控单元的存储器中，所述计算机程序具有程序机构，以便当所述程序在所述控制单元中执行时，执行根据权利要求1至12中任一项所述的用于操控磁共振设备的方法。
15.一种电子可读数据载体，在所述电子可读数据载体上存储有程序，所述程序设计为，使得在所述数据载体使用在操控单元中时，所述程序执行根据权利要求1至12中任一项所述的用于操控磁共振设备的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220110580A1 (en) * 2020-10-09 2022-04-14 Massachusetts Institute Of Technology Methods and systems for assessment of liver fibrosis and steatosis

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006034334A2 (en) * 2004-09-21 2006-03-30 University Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education Peptide analogs capable of enhancing stimulation of a glioma-specific ctl response
US20070052417A1 (en) * 2005-09-02 2007-03-08 Toshiba America Mri, Inc. Method and apparatus for diffusion magnetic resonance imaging with the effects of eddy currents compensated
US20080319302A1 (en) * 2007-06-22 2008-12-25 Heiko Meyer Magnetic resonance device and method for perfusion determination
US20100013475A1 (en) * 2008-07-17 2010-01-21 Tokunori Kimura Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
CN101647698A (zh) * 2008-08-11 2010-02-17 美国西门子医疗解决公司 用于产生灌注图像的磁共振方法和装置
CN101836861A (zh) * 2009-03-19 2010-09-22 西门子公司 用于控制磁共振设备中磁共振测量过程的方法和装置
US20120003160A1 (en) * 2007-06-29 2012-01-05 Amag Pharmaceuticals, Inc. Macrophage-Enhanced MRI (MEMRI) in a Single Imaging Session
US20120052080A1 (en) * 2004-09-21 2012-03-01 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education Interleukin-13 receptor alpha 2 peptide-based brain cancer vaccines
DE102011006151A1 (de) * 2011-03-25 2012-09-27 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Einrichtung zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz
CN105455812A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 西门子公司 具有多个子系统的医学成像检查设备的运行
CN105455813A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 西门子公司 具有多个子系统的医学成像检查设备的运行
US20170131376A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-11 Toshiba Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
DE102016207641A1 (de) * 2016-05-03 2017-11-09 Siemens Healthcare Gmbh Parallele Magnetresonanz-Akquisitionstechnik
US20170356973A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-14 Toshiba Medical Systems Corporation Quiet mri with spin echo (se) or fast spin echo (fse)
SG10201808490RA (en) * 2014-05-30 2018-11-29 Osteotronix Medical Pte Ltd Mri method using prism acquisition with motion correction for fine structure data analysis
CN109959886A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 西门子保健有限责任公司 用于确定磁共振成像装置的成像质量信息的方法、装置

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6824777B1 (en) * 1992-10-09 2004-11-30 Licentia Ltd. Flt4 (VEGFR-3) as a target for tumor imaging and anti-tumor therapy
DE102006055084A1 (de) * 2006-11-21 2008-06-05 Siemens Ag Diffusionsbildgebung mit Spin-Echo-Sequenzen
US8452065B2 (en) * 2009-03-11 2013-05-28 Fred S. Azar System for detecting malignant lymph nodes using an MR imaging device
US10564241B2 (en) * 2012-01-17 2020-02-18 Regents Of The University Of Minnesota Steering resonance along a trajectory
DE102012204434B3 (de) * 2012-03-20 2013-07-11 Siemens Aktiengesellschaft Mehrschicht-MRI-Anregung mit simultaner Refokussierung aller angeregten Schichten
JP6411117B2 (ja) * 2013-07-31 2018-10-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置及び超音波診断装置
US20190183561A1 (en) * 2013-08-02 2019-06-20 Immunsys, Inc. In situ therapeutic cancer vaccine creation system and method
DE102014218653A1 (de) * 2014-09-17 2016-03-17 Siemens Aktiengesellschaft Prospektive Bewegungskorrektur
US9474495B2 (en) * 2014-12-22 2016-10-25 General Electric Company System and method for joint estimation of attenuation and activity information
FR3036189B1 (fr) * 2015-05-13 2018-07-27 Universite Paris-Sud Procede et dispositif d'imagerie par resonance magnetique
US10194829B2 (en) * 2015-07-07 2019-02-05 Q Bio, Inc. Fast scanning based on magnetic resonance history
US10145926B2 (en) * 2015-11-30 2018-12-04 Siemens Healthcare Gmbh Phase-cycled steady-state free precession imaging
EP3386982A1 (en) 2015-12-11 2018-10-17 The Wockhardt Limited 7-oxo-6-(sulfooxy)-1,6-diazabicyclo[3.2.1]octane-2-carboxamide containing compounds and their use in treating bacterial infections
US10488484B2 (en) * 2016-01-28 2019-11-26 Canon Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging method
US10901060B2 (en) * 2016-03-01 2021-01-26 Canon Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
DE102016204198B4 (de) * 2016-03-15 2018-06-07 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Erzeugung von MR-Bildern mit prospektiver Bewegungskorrektur und teilvolumenspezifischer Gewichtung der Bildinformation
WO2019104096A1 (en) * 2017-11-22 2019-05-31 General Electric Company Multi-modal computer-aided diagnosis systems and methods for prostate cancer
DE102017221830A1 (de) * 2017-12-04 2019-06-06 Siemens Healthcare Gmbh Charakterisierung eines Störkörpers innerhalb eines Untersuchungsobjektes anhand eines medizinischen Bilddatensatzes
DE102017222359B4 (de) * 2017-12-11 2021-01-28 Siemens Healthcare Gmbh Automatische Bestimmung von Korrekturfaktoren für eine Magnetresonanzanlage
US10852379B2 (en) * 2018-06-07 2020-12-01 Siemens Healthcare Gmbh Artifact reduction by image-to-image network in magnetic resonance imaging
DE102018209359A1 (de) * 2018-06-12 2019-12-12 Siemens Healthcare Gmbh Bestimmung eines Merkmals charakterisierend ein beabsichtigtes Anhalten einer Atmung
JP7292840B2 (ja) * 2018-09-05 2023-06-19 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置
US11073584B2 (en) * 2018-09-06 2021-07-27 Canon Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging apparatus
JP7123767B2 (ja) * 2018-11-20 2022-08-23 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴撮像装置
US20210219862A1 (en) * 2020-01-19 2021-07-22 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Synthetically Trained Neural Network for MRI Tag Tracking

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006034334A2 (en) * 2004-09-21 2006-03-30 University Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education Peptide analogs capable of enhancing stimulation of a glioma-specific ctl response
US20120052080A1 (en) * 2004-09-21 2012-03-01 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education Interleukin-13 receptor alpha 2 peptide-based brain cancer vaccines
US20070052417A1 (en) * 2005-09-02 2007-03-08 Toshiba America Mri, Inc. Method and apparatus for diffusion magnetic resonance imaging with the effects of eddy currents compensated
US20080319302A1 (en) * 2007-06-22 2008-12-25 Heiko Meyer Magnetic resonance device and method for perfusion determination
US20120003160A1 (en) * 2007-06-29 2012-01-05 Amag Pharmaceuticals, Inc. Macrophage-Enhanced MRI (MEMRI) in a Single Imaging Session
US20100013475A1 (en) * 2008-07-17 2010-01-21 Tokunori Kimura Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
CN101647698A (zh) * 2008-08-11 2010-02-17 美国西门子医疗解决公司 用于产生灌注图像的磁共振方法和装置
CN101836861A (zh) * 2009-03-19 2010-09-22 西门子公司 用于控制磁共振设备中磁共振测量过程的方法和装置
DE102011006151A1 (de) * 2011-03-25 2012-09-27 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Einrichtung zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz
US20120268130A1 (en) * 2011-03-25 2012-10-25 Hans-Peter Fautz Method and device for determining a magnetic resonance system activation sequence
SG10201808490RA (en) * 2014-05-30 2018-11-29 Osteotronix Medical Pte Ltd Mri method using prism acquisition with motion correction for fine structure data analysis
CN105455812A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 西门子公司 具有多个子系统的医学成像检查设备的运行
CN105455813A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 西门子公司 具有多个子系统的医学成像检查设备的运行
US20170131376A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-11 Toshiba Medical Systems Corporation Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
DE102016207641A1 (de) * 2016-05-03 2017-11-09 Siemens Healthcare Gmbh Parallele Magnetresonanz-Akquisitionstechnik
US20170356973A1 (en) * 2016-06-13 2017-12-14 Toshiba Medical Systems Corporation Quiet mri with spin echo (se) or fast spin echo (fse)
CN109959886A (zh) * 2017-12-22 2019-07-02 西门子保健有限责任公司 用于确定磁共振成像装置的成像质量信息的方法、装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SCHMID等: "《Imaging of patellar cartilage with a 2D multiple-echo data image combination sequence》", 《AMERICAN JOURNAL OF ROENTGENOLOGY》, 30 June 2005 (2005-06-30) *
吕柄江;赵小杰;姚力;高家红;: "实时功能磁共振成像及其应用", 科学通报, no. 02, 20 January 2014 (2014-01-20) *
赵智勇等: "《弥散频谱成像的研究进展》", 《磁共振成像》, 31 July 2016 (2016-07-31) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112540333B (zh) 2024-05-31
US11959987B2 (en) 2024-04-16
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US20210088614A1 (en) 2021-03-25

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