CN112545482A - 用于创建医疗工作流程的路线图的方法和系统 - Google Patents

用于创建医疗工作流程的路线图的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112545482A
CN112545482A CN202010999673.8A CN202010999673A CN112545482A CN 112545482 A CN112545482 A CN 112545482A CN 202010999673 A CN202010999673 A CN 202010999673A CN 112545482 A CN112545482 A CN 112545482A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pilot tone
state
organ
image
dimensional image
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.)
Pending
Application number
CN202010999673.8A
Other languages
English (en)
Inventor
R.施耐德
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.)
Siemens Healthcare GmbH
Original Assignee
Siemens Healthcare GmbH
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 Siemens Healthcare GmbH filed Critical Siemens Healthcare GmbH
Publication of CN112545482A publication Critical patent/CN112545482A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7285Specific aspects of physiological measurement analysis for synchronising or triggering a physiological measurement or image acquisition with a physiological event or waveform, e.g. an ECG signal
    • A61B5/7289Retrospective gating, i.e. associating measured signals or images with a physiological event after the actual measurement or image acquisition, e.g. by simultaneously recording an additional physiological signal during the measurement or image acquisition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055Detecting, 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
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/20ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features 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
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features 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
    • A61B5/004Features 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
    • A61B5/0044Features 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 heart
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/28Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
    • G01R33/285Invasive instruments, e.g. catheters or biopsy needles, specially adapted for tracking, guiding or visualization by NMR
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/543Control 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
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608Data 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
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • G01R33/56308Characterization of motion or flow; Dynamic imaging
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/567Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution gated by physiological signals, i.e. synchronization of acquired MR data with periodical motion of an object of interest, e.g. monitoring or triggering system for cardiac or respiratory gating
    • G01R33/5676Gating or triggering based on an MR signal, e.g. involving one or more navigator echoes for motion monitoring and correction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10088Magnetic resonance imaging [MRI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30061Lung

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

本发明描述了一种用于创建医疗工作流程的路线图的方法,包括以下步骤:‑提供多维图像数据集(M),该多维图像数据集(M)包括与表征运动器官的运动状态的多个状态维度(D1,D2)相结合的预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),‑从连续导频音(PT)信号采集中提供测量的导频音数据(PD),‑基于测量的导频音数据(PD),为每个状态维度(D1,D2)确定坐标(C1,C2),‑基于每个状态维度(D1,D2)的确定坐标(C1,C2)的数量,选择多维图像数据集(M)的图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)。本发明还描述了相应的系统、用于创建多维图像数据集的方法、这种多维图像数据集、控制设备和磁共振成像系统。

Description

用于创建医疗工作流程的路线图的方法和系统
技术领域
本发明描述了一种用于创建医疗工作流程的(动态)路线图(roadmap)的方法和系统,尤其是在磁共振成像(“magnetic resonance imaging,MRI”)技术领域中创建医疗工作流程的(动态)路线图。
背景技术
MRI系统用于医学检查,通过激发在强基本磁场中排列的核自旋来记录(成像)检查对象的数据。从该激发态到具有较少能量的状态的自旋的进动或弛豫,产生作为响应的经由RF天线接收的交变磁场(“RF信号”)。RF频率强烈依赖于基本磁场。
根据用于记录的脉冲序列,MRI系统的测量需要几毫秒到几秒的时间。虽然较长的记录时间通常导致最小的噪声伪影,但是运动伪影的影响随着测量的持续时间而增加。尽管大多数患者试图保持静止,以便避免运动伪影,但是存在患者的不可避免的不能停止的运动,诸如呼吸或心跳。
此外,在介入(intervention)期间,由于不同的对比度,可能出现在记录的图像上不能同时看到本发明所需的相应器官和设备的情况。
典型的EP工作流程包括所谓的3D“路线图”,它是贯穿整个过程的核心组成部分。更准确地说,路线图是器官(例如,整个心脏)的3D采集,其用于覆盖(overlay)设备(例如,内窥镜或导管)的当前位置,该设备相对于器官(例如,心脏)被主动跟踪,以通过根据当前设备位置从3D体积中重新格式化2D切片来引导操作者,并且能够分割器官(例如,心脏的四个腔室),用于进一步的后处理和可视化选项。3D数据集在整个工作流程之前采集一次,并且用于规划和指导流程。
显然,由于呼吸和心动周期使心脏连续运动,因此该路线图只能提供有限的准确性。因此,被跟踪设备相对于路线图存在动态失配,这在例如瞄准1mm大小的小病灶时是至关重要的。
到目前为止,实时运动解析路线图(live motion resolved roadmap)的问题当前没有得到解决,并且应用通常是基于具有所有已知的局限性的静态3D路线图来开发的。
早期的工作是致力于将输入的图像数据进行2D-3D配准到路线图中(Xu,Robert,and Graham A.Wright."GPU accelerated dynamic respiratory motion modelcorrection for MRI-guided cardiac interventions."Computer methods andprograms in biomedicine136(2016):31-43)。然而,潜在的图像配准方法必须是非刚性的,并且能够实时处理许多不同的对比度。很难获得计算工作量和鲁棒性。
发明内容
本发明的目的是改进已知的系统、设备和方法,并提供用于(快速)创建医疗工作流程的(动态)路线图的解决方案,优选地,是为了特别是在MRI的技术领域,提供工作流程的实时运动解析路线图。
该目的通过根据权利要求1的方法、根据权利要求7的系统、根据权利要求10的用于创建多维图像数据集的方法、根据权利要求11的多维图像数据集、根据权利要求12的控制设备以及根据权利要求13的磁共振成像系统来实现。
本发明提出了一种基于导频音技术(例如参见Schroeder,Lea,et al."A novelmethod for contact-free cardiac synchronization using the pilot tonenavigator."Proceedings of the 24th Annual Meeting of ISMRM,Singapore.2016)和高维数据集的组合的解决方案,用于提供实时运动解析路线图。
根据本发明的方法可以用于在MRI的技术领域中为工作流程创建(动态)路线图。路线图显示患者的某个区域的实际状态,并可用于在该区域定位医疗设备或简单地显示该区域。路线图通常包括该区域的实际图像,其中该图像不必被实际记录(至少部分记录),但是仍然代表该区域的实际情况。
该方法包括以下步骤,其中该方法优选用于对患者进行检查或对患者进行介入的过程中:
-提供多维图像数据集,该多维图像数据集包括与表征运动器官的运动状态的多个状态维度相结合的预定义器官的多个图像,
-提供来自连续导频音信号采集中的测量的导频音数据,
-基于测量的导频音数据确定每个状态维度的坐标,
-基于每个状态维度的确定的坐标的数量,选择多维图像数据集的图像。
选择的图像可以显示在显示单元上和/或以电子形式在处理器的输出端可用,例如作为数据文件。
关于提供多维图像数据集的步骤,应当注意,多维图像数据集包括多个(特别是重建的)2D或3D图像。这些图像优选地是MR图像,但是也可以是或包括其他图像,诸如CT图像、超声图像或模拟图像。多维图像数据集中的图像与特别是时间样(time-like)的多个其他维度(“状态维度”)的坐标相连接。
这些状态维度表示运动器官的运动状态,并包括明确的坐标(definitecoordinate),即该运动器官的某些运动状态。运动状态可以由(例如,测量的导频音信号的)时间点、时间间隔或信号形状来表征。应该注意的是,运动器官不必与预定义器官相同或不同。因此,在预定义器官是心脏的情况下,一个状态维度表征心脏本身的运动是有利的,然而,其中另一个状态维度可以表征肺的运动。在这种情况下,预定义的器官是肝脏,没有必要将肝脏视为运动器官。通常,优选地,运动器官是心脏(心动周期)和/或肺(呼吸周期)。也可以包括肠运动,然而,其中交变的运动周期优选以状态维度为特征,诸如呼吸周期或心动周期。状态维度的数量尤其是一个或两个,但也可以是三个或更多。特别是在躯干区域,优选的是,2D图像或3D图像与呼吸周期和/或心动周期的状态的至少一个状态维度相结合。
数据集中的状态维度的坐标可以通过记录的导频音信号的曲线来实现。然后坐标是该曲线上的点或者该曲线的时间间隔的区间(bin)的值。该曲线可以是测量的导频音信号的分离部分。然而,坐标也可以被定义为表征曲线的一部分(例如心跳曲线)的时间延迟或曲线的部分(用于模式匹配)。然而,在交变运动的情况下,将坐标定义为一个周期的相位值或百分比值也是优选的。例如,心动周期或呼吸周期是交变运动。将这种曲线的一个周期上的特殊点被预定义为“开始”时,该周期的所有其他点都可以通过运行相位的2π或周期的0%到100%来达到。因此,坐标本身可以是相位或“百分比”的简单值,并且测量的信号可以与曲线的一个周期的模型曲线进行比较(例如通过模式匹配)。
优选地,多维图像数据集是5D数据集,5D数据集包括结合有心动周期状态(第一状态维度)和呼吸周期状态(第二状态维度)的3D图像。
已经介绍了5D全心脏采集,其以心脏和呼吸运动解析的方式提供高分辨率空间分辨率(例如,参见Feng,Li,et al."5D whole-heart sparse MRI."Magnetic resonance inmedicine 79.2(2018):826-838)。该技术提供了如何在MRI中获得5D数据的基本信息。
关于提供来自连续导频音信号采集中的测量的导频音数据的步骤,必须注意的是,测量的导频音数据与患者对从源施加到患者的连续(恒定)导频音信号的响应相关。导频音数据可以通过在MRI采集期间或之外施加连续导频音信号时测量患者的导频音信号来提供。利用该导频音信号,每个独立于维度、采集方案或对比度的采集可以与唯一的指纹相关联,该指纹随后可以用于匹配不同采集中的生理状态。在MRI的技术领域中,导频音信号的应用是已知的,其中“音”(tone)不是指可听声波,而是从源(例如线圈)施加的连续RF信号。
施加连续导频音信号的位置通常是任意的,因为在MRI系统中,它可以在整个检查室中进行测量。然而,为了获得最佳结果,优选的是将连续的导频音信号施加到将被检查的器官区域或应该进行介入的区域。
如果模型曲线用于随后的确定坐标的步骤,则为了匹配模型曲线,优选对测量的导频音数据(或分离的导频音数据)进行校准或配准。例如,测量的导频音数据的分离的心跳曲线的最大值不一定必须与ECG曲线的最大值一致,然而,导频音数据的曲线的点仍然链接到模型曲线的点。优选地,测量的导频音数据与用于确定状态维度的坐标的模型曲线的相关性在确定该坐标之前被定义。
关于基于测量的导频音数据确定每个状态维度的坐标的步骤,必须注意,测量的导频音数据包括关于器官(例如心脏或肺)的运动状态的信息。由于器官的运动状态是状态维度上的坐标(见上文描述),所以测量的导频音信号可以将状态维度上的区域和测量的导频音信号上的时间点定义为状态维度的离散坐标。在存在两个或更多个状态维度的情况下,测量的导频音信号可以识别两个/所有状态维度上的坐标,因为由于特征行为,例如通过快速傅立叶变换或拟合和减去预定义的曲线形状,运动可以从单个曲线(测量的导频音信号)分离。因此,在躯干中,由呼吸周期引起的运动可以与由心动周期引起的运动分离,并且呼吸周期和心动周期的状态可以在给定的时间点定义,结果一方面可以识别呼吸的状态维度上的坐标,另一方面可以识别心脏的状态维度上的坐标。
此后,由于坐标是已知的,并且多维图像数据集中的图像与单独的坐标相结合,所以基于每个状态维度的确定的坐标的数量来选择多维图像数据集中的图像是容易的。
因此,本发明可以将(MR)图像采集与连续导频音信号采集相结合,这可以提供关于呼吸和心动周期的实时数据,而无需将任何附加的传感器附接到患者身上。利用所使用的导频音信号,每个独立于维度、采集方案或对比度的采集可以被链接到唯一的指纹,该指纹随后可以被用于在不同采集中匹配生理状态。
根据本发明的用于创建医疗工作流程的路线图的系统包括以下组件:
-包括多维图像数据集的数据库,该多维图像数据集包括与表征运动器官的运动状态的多个状态维度相结合的预定义器官的多个图像,
-数据接口,被设计用于接收来自连续导频音信号采集中的测量的导频音数据,
-确定单元,被设计为基于测量的导频音数据来确定每个状态维度的坐标,
-选择单元,被设计为基于每个状态维度的坐标数量来选择多维图像数据集的图像。
根据本发明的用于创建多维图像数据集的方法被设计用于根据本发明的方法和/或根据本发明的系统,包括以下步骤:
-提供预定义器官的多个图像,该多个图像显示在运动器官的不同运动状态下的预定义器官。关于预定义器官和运动器官,应该注意的是,这取决于预定义器官的性质、它是否也被认为是运动器官。如果预定义的器官是心脏,一个状态维度应该也将心脏识别为运动器官。在预定义的器官是肝脏的情况下,没有必要将其视为运动器官。运动器官优选地是心脏或肺。可以监测一个单独的运动器官,也可以监测两个、三个或更多个运动器官,其中分离代表状态维度的两个或更多个运动器官的影响是有利的。
-为预定义器官的每个图像确定一个或多个运动器官的运动状态。这样做是为了在多维图像数据集内正确地布置预定义器官的图像,因为运动状态是多维图像数据集中状态维度的坐标。
-将每个图片存储在多维图像数据集中,其中每个图片与确定的运动状态(即多维图像数据集中的坐标)相关联。
在这样的多维图像数据集中,对于一个或多个运动器官的许多可能的运动状态,预定义器官的变化形状以多个图片的形式被描绘。
根据本发明的多维图像数据集被设计用于根据本发明的方法和/或根据本发明的系统,并且特别是用根据本发明的方法制造。多维图像数据集包括显示预定义器官处于运动器官(或两个或更多个运动器官)的不同运动状态的预定义器官的多个图像,其中每个图片与一个或多个运动器官的离散运动状态相关联。
根据本发明的用于控制磁共振成像系统的控制设备包括根据本发明的系统(上述两个系统中的至少一个)和/或被设计成执行根据本发明的方法(上述两个方法中的至少一个)。控制设备可以包括用于控制磁共振成像系统的组件的附加单元或设备,例如用于测量序列控制的序列控制单元、存储器、产生、放大和发送RF脉冲的射频发送设备、梯度系统接口、采集磁共振信号的射频接收设备和/或重建磁共振图像数据的重建单元。
根据本发明的磁共振成像系统包括根据本发明的控制设备,或者至少被设计成执行根据本发明的方法(上述两种方法中的至少一种)。
上述系统或控制设备的一些单元或模块可以完全或部分实现为运行在系统或控制设备的处理器上的软件模块。主要以软件模块形式的实现可以具有这样的优点,即已经安装在现有系统上的应用可以被更新,而具有安装和运行本申请的这些单元的相对较小的负担。本发明的目的还通过具有计算机程序的计算机程序产品来实现,该计算机程序可直接加载到系统的设备或磁共振成像系统的控制设备的存储器中,并且该计算机程序产品包括程序单元,当该程序由控制设备或系统执行时,该程序单元执行本发明方法的步骤。除了计算机程序之外,这种计算机程序产品还可以包括其他部分,诸如文档和/或附加组件,以及硬件组件,诸如硬件密钥(加密狗等),以便于访问软件。
诸如记忆棒、硬盘或其他可传输或永久安装的载体的计算机可读介质可用于传输和/或存储计算机程序产品的可执行部分,使得这些可被控制设备、MPSU或系统的处理器单元读取。处理器单元可以包括一个或多个微处理器或其等同物。
从属权利要求给出了本发明的特别有利的实施例和特征,如以下描述中所揭示的。不同权利要求类别的特征可以适当地组合,以给出本文没有描述的进一步的实施例。
关于优选方法,与连续导频音信号采集并行(即,同时)执行图像采集。该图像采集优选地是磁共振(MR)图像采集,并且应当被优化以显示用于介入(例如,利用导管或内窥镜的医疗手术)的设备。
优选地,测量的导频音数据用于将采集的(MR)图像与多维图像数据集的相应图像进行匹配。如上所述,这可以通过从多维图像数据集中选择与患者的实际运动状态(例如心动周期和呼吸周期)相匹配的预定义器官的图像来实现。图像采集优选地被设计成使得可以在患者体内跟踪设备。
有利的是将MR图像与从多维图像数据集中选择的图像的坐标配准,以便显示设备相对于器官的正确位置。
应当注意,测量的导频音数据是指该数据是测量的导频音信号的数字表示(或导频音信号的分离子信号)的测量的导频音信号。音可以说测量的导频音信号是曲线(例如包络曲线),并且导频音数据是该曲线的数字表示。
在这方面,应该注意的是,特别是在MRI的领域中,最适于描绘器官的对比度通常不是用于描绘设备(例如体内的导管或内窥镜)的对比度。因此,在介入期间显示设备的MR图像通常不适合正确显示该设备周围的器官或区域。因为MRI通常需要不可忽视的时间量,所以优选呈现与显示设备的图片对齐的其他显示器官的图像。这可以通过根据本发明的方法来实现,因为在与连续导频音信号(即导频音数据)的测量并行的、显示相应设备的操作期间获取图像。如上所述,导频音数据可用于从多维图像数据集中选择图片(其应包括执行操作的患者的图像)。这些图像以正确的位置和形状描绘(或更好地模拟)各个器官,而不管运动(例如心脏或肺的运动),因为为每个运动状态选择了正确的图片。
根据优选方法,导频音数据的测量与图像采集的中心k空间区域(k-spaceregion)的测量相关联。可选地或附加地,优选地,在为每个状态维度确定坐标的过程中,使用在中心k空间区域测量的导频音数据。该信息优选地仅局限于中心k空间区域,因为它们构成了图像信息的大部分。
根据优选方法,在导频音信号采集过程中,存储对应于预定义时间段的测量的导频音信号(即导频音数据)的间隔。关于呼吸和心脏活动,这些时间段通常比呼吸周期或心动周期短。优选地,每个状态维度的坐标优选地通过存储的间隔与根据状态维度的坐标的模式的模式匹配来确定。
根据优选方法,分析测量的导频音数据(即,测量的导频音信号)以确定测量的导频音数据的预定义点相对于代表性运动点的时间延迟,以便标记器官的运动状态。优选地,确定的时间延迟的最小距离被用于将采集的图像与多维图像数据集的相应图像进行匹配。进一步优选的是,代表性生理心脏状态由相对于最后导频音心脏信号最大值或最小值的时间延迟(ΔtC)来标记,和/或代表性生理呼吸状态由相对于最后导频音呼吸信号最大值或最小值的时间延迟(ΔtR)来标记。这尤其是通过获取中央k空间线来执行。如果每个2D或3D图像多次采集k空间中心(例如螺旋输出(spiral out)),则优选的是获取平均延迟。该选项依赖于心脏和呼吸PT信号的最大检测准确度。还优选使用两个或多个时间延迟(根据曲线上不同的表征点)。
根据优选方法,对于关于预定义器官的检查或介入,多维图像数据集包括处于不同运动状态的该预定义器官的多个图像,这些图像结合有表征心脏和/或肺的运动状态的多个状态维度,其中测量的导频音数据表示心动周期和/或呼吸周期,并且其中基于一个或多个确定的坐标从表示处于运动状态的器官形状的多维图像数据集中选择器官的图像。用于这种5D采集的指纹(如果预定义图像是3D图像并且心脏和肺都被监测)将优选地包含许多导频音信号(数据)片段的群组或者每个3D数据子集的一组延迟(如上所述)。由于测量的导频音信号,每个随后的采集将包括相应的指纹,然后该指纹可用于匹配多维图像数据集的理想3D子集,用于提供动态路线图。
关于上述实施例,在记录测量的导频音信号的样本的情况下,优选地,对于多维图像数据集的每个3D子集(图像)(将其添加到数据集或确定坐标),将为相关k空间区域的所有导频音信号片段计算信号曲线的平方差之和。可以应用跨导频音信号片段之间的计算差异进行的特定加权,以强调与中心k空间区域相关联的导频音信号片段的贡献。可以利用关系度量来确定相似性,而不是导频音信号片段之间的平方差之和。
一般而言,关于记录的导频音信号的模式匹配,应当注意,多维图像数据集应当包括每个坐标的参考曲线,以便于模式匹配。
关于上面的实施例,在记录了测量的导频音信号的时间延迟的情况下,优选地,使用确定的延迟(ΔtR,ΔtC)的最小距离来将采集的图像与5D路线图数据的相应3D子集相匹配。
一般而言,关于记录的导频音信号的时间延迟,应当注意,多维图像数据集应当包括每个坐标的时间延迟,以便于时间延迟的匹配。
根据优选方法,确定导频音数据的两次测量之间的时间差,并将其用于优化确定坐标的步骤。每个周期,例如心动周期或呼吸周期,具有确定的持续时间。根据实际患者的情况,可能会快一点或慢一点,但在现实情况下,至少在短时间内,这种周期的某些区域是无法“到达”的。因此,在第一导频音数据(已经确定了哪个坐标)之后不久采集的第二导频音数据应该能够定位在第一坐标之后的状态维度(这里表示周期)上的相应坐标处。如果运动周期更快或更慢,这个坐标可能会有一点变化,但不会很大。因此,优选地,通过从代表第一导频音数据确定的坐标开始,测量到采集第二导频音数据的时间差,确定相应运动周期的曲线的时间间隔和/或在测量的时间差中可以达到的相应状态维度的坐标间隔,特别是通过涉及加速和/或减速周期的预定义阈值,基于确定的间隔确定新的坐标,来实现优化。该实施例的积极效果是计算时间和精度的优化,尤其是如果涉及模式匹配的话。
优选的系统包括磁共振扫描仪或设计成控制磁共振扫描仪的数据接口,其中该系统优选设计成并行于导频音信号采集来控制磁共振扫描仪的图像采集。附加地或替代地,优选的系统包括导频音生成器或的控制导频音生成器的导频音控制单元,其中该系统优选地被设计成并行于导频音信号采集来控制磁共振扫描仪的图像采集。
优选的系统包括匹配单元,该匹配单元被设计成基于测量的导频音信号将采集的图像与多维图像数据集的相应图像进行匹配。
本发明的优点是可以实时地(通过连续的导频音记录和匹配)、或者通过由通过导频音信号的任意k空间中心读出采集触发的、来从高维数据集中动态地表示路线图。此外,静态3D数据集的动态路线图校正可以通过将来自导频音信号的当前呼吸状态与横向校正因子进行匹配来实时实现。
本发明与提供代表性呼吸和心脏导频音信号状态的任何类型的图像读出策略兼容,并且不依赖于任何特定的图像对比度。此外,根据本发明的方法对于由例如采集策略;运动伪影;易感性伪影等引起的潜在图像失真是鲁棒的,并且该方法与非触发和非门控采集兼容,即,不包含其他呼吸或ECG信号。代替选择相应的路线图,可以基于所示3D路线图和当前最佳匹配路线图的变形差异,将校正变形场应用于输入的成像数据。此外,本发明不需要将任何额外的传感器附接到患者,这具有很大的优势,尤其是在需要许多其他监测设备的介入中。
附图说明
从以下结合附图考虑的详细描述中,本发明的其他目的和特征将变得显而易见。然而,应当理解,附图仅仅是为了说明的目的而设计的,而不是作为对本发明的限制的定义。
图1显示了简化的MRI系统,其具有根据本发明实施例的系统的示例。
图2显示了根据本发明的优选方法的过程流程的框图。
图3显示了多维图像数据集的示例。
图4概述了数据的采集示例。
图5概述了确定两个状态维度的坐标和创建路线图的示例。
在图表中,相同的数字表示完全相同的对象。图表中的对象不一定按比例绘制。
具体实施方式
图1显示了磁共振成像系统1(“MRI系统”)的示意图。MRI系统1包括具有检查空间3或患者通道的实际磁共振扫描仪2,患者或检查人员被放置在从动床8上的检查空间3或患者通道中,实际检查对象位于患者或检查人员体内。
磁共振扫描仪2通常配备有基本场磁体系统4、梯度系统6以及RF发送天线系统5和RF接收天线系统7。在所示的示例性实施例中,RF发送天线系统5是永久安装在磁共振扫描仪2中的全身(whole-body)线圈,与之相对,RF接收天线系统7被形成为布置在患者或测试对象上的多个局部线圈。然而,原则上,全身线圈也可以用作RF接收天线系统,并且局部线圈可以分别切换到不同的操作模式。
在这个示例中,根据本发明,RF接收天线系统7用于测量导频音信号PS(例如图4)。在对象O的下方,定位有用于发射连续导频音PT的生成器线圈20。
基本磁场磁体系统4被设计成可以记录感兴趣区域(“RoI”)。这里,它以典型的方式设计,使得它在患者的纵向方向上,即沿着在z方向上行进的磁共振扫描仪2的纵轴,产生基本磁场。梯度系统6通常包括单独可控的梯度线圈,以便能够在x方向、y方向或z方向上彼此独立地切换(激活)梯度。
这里示出的MRI系统1是具有患者通道的全身系统,患者可以被完全引入患者通道。然而,原则上,本发明也可以用于其他MRI系统,例如具有横向开放的C形外壳,以及仅可以定位一个身体部位的较小磁共振扫描仪。
此外,MRI系统1具有用于控制MRI系统1的中央控制设备13。该中央控制设备13包括用于测量顺序控制的顺序控制单元14。利用该序列控制单元14,可以根据选择的脉冲序列或者分别根据一系列多个脉冲序列来控制射频脉冲(RF脉冲)和梯度脉冲的序列,以在测量时段(measurement session)内采集RoI的磁共振图像。例如,这样的一系列脉冲序列可以在测量或控制协议P中预先确定。用于不同测量或测量时段的不同控制协议P通常存储在存储器19中,并且可以由操作者选择(并且可能根据需要修改),然后用于实现测量。
为了输出脉冲序列的各个RF脉冲,中央控制设备13具有射频发送设备15,该射频发送设备15生成和放大RF脉冲,并经由合适的接口(未详细示出)将它们馈送到RF发送天线系统5中。为了控制梯度系统6的梯度线圈,控制设备13具有梯度系统接口16。序列控制单元14以合适的方式与射频发送设备15和梯度系统接口16通信,以发射脉冲序列。
此外,控制设备13具有射频接收设备17(同样以合适的方式与序列控制单元14通信),以便采集用于单独测量的磁共振信号(即原始数据),通过射频接收设备17在脉冲序列的范围内以协调的方式从RF接收天线系统7接收磁共振信号。
重建单元18接收采集的原始数据,并从中重建用于测量的磁共振图像数据。这种重建通常是基于在相应的测量或控制协议中指定的参数来执行的。例如,图像数据然后可以存储在存储器19中。
中央控制设备13的操作可以经由具有输入单元10和显示单元9的终端11来进行,因此整个MRI系统1也可以经由该终端由操作者来操作。还可以在显示单元9上显示MR图像,并且可以通过输入单元(可能与显示单元9相结合)来规划和开始测量,并且特别地,可以用如上所述的合适系列脉冲序列来选择(并且可能修改)合适的控制协议。
控制设备13包括系统12,该系统12被设计成执行根据本发明的方法。该系统12包括以下组件,这些组件可能部分地表现为软件模块:
-数据库21,包括多维图像数据集,该多维图像数据集包括与表征器官运动状态的多个状态维度相结合的器官的多个图像。作为数据库的存储空间,也可以使用存储器19。
-数据接口22,被设计用于从连续导频音信号采集中接收测量的导频音数据。该数据接口22也可以用于接收用重建单元18重建的图像数据。
-确定单元23,被设计为基于测量的导频音信号PS为每个状态维度D1、D2(参见例如图3)确定坐标C1、C2。
-选择单元24,被设计为基于针对每个状态维度D1、D2确定的坐标C1、C2,来选择多维图像数据集M的图像A11、A12、A13、A21、A22、A31
-匹配单元25,被设计为基于测量的导频音信号PS将采集的图像B与多维图像数据集M的对应图像A31(例如,参见图5)进行匹配。采集的图像B已经用磁共振扫描仪2并行于导频音信号PS的测量进行了测量。
根据本发明的MRI系统1,特别是控制设备13,可以具有多个附加组件,这里没有详细示出,但是典型地存在于这样的系统中,例如网络接口,以便将整个系统与网络连接,并且能够分别交换原始数据和/或图像数据或者参数图,但是也可以交换附加数据(例如患者相关数据或控制协议)。
图2示出了根据本发明的优选方法的过程流程的框图。该过程流程的几个步骤在图3至图5中详细示出。假设该方法是在患者的检查期间执行。
在步骤I中,提供多维图像数据集M,特别是在数据库21中(例如参见图1)。该多维图像数据集M包括患者器官(被检查的器官)的、与表征器官运动状态的多个状态维度D1、D2(例如一个状态维度D2属于心脏的运动状态,并且一个状态维度D1属于肺的运动状态)相结合的多个图像A11、A12、A13、A21、A22、A31
在步骤II中,提供来自连续导频音信号采集中的测量的导频音数据。这是通过测量作为患者对HF线圈施加的连续导频音信号的响应的导频音信号来完成的。
在步骤II中,基于测量的导频音数据PD,为每个状态维度D1、D2确定坐标C1、C2。图5进一步解释了这一步骤。
在步骤III中,基于每个状态维度D1、D2的坐标C1、C2的确定的数量来选择多维图像数据集M的图像A31
在步骤IV中,利用MRI系统(例如,如图1所示)并行于连续导频音信号采集来执行图像采集。在该示例中,获取的图像B是3D图片(或一叠2D图片),其中对比度被选择为使得设备D(例如,导管或内窥镜)可以非常准确地重建。
在步骤V中,测量的导频音信号PS用于将设备的采集的图像B与相应的多维图像数据集M的图像A31相匹配。
图3示出了包括器官的多个图像A11、A12、A13、A21、A22、A31的多维图像数据集M的示例,其中这些图像A11、A12、A13、A21、A22、A31与两个状态维度D1、D2相结合。一个状态维度D1表征肺的呼吸周期的运动状态,另一个状态维度D2表征心动周期的运动状态。图像A11、A12、A13、A21、A22、A31示出了在呼吸周期和心动周期的运动状态的许多可能组合期间应该在多个状态下检查的器官O,其中每个图像A11、A12、A13、A21、A22、A31与每个状态维度D1、D2的特殊坐标C1、C2(见图5)相连接,该坐标适合于获取图像A11、A12、A13、A21、A22、A31的运动状态。
为了更好的理解,具有图片显示了呼吸周期在较上方的状态维度D1,其中箭头显示了实际的运动状态。在左侧,心动周期也是如此。立体框(多维图像数据集M)内的每个虚线框应该代表状态维度的一组2D坐标。每个坐标都与显示器官处于非常特殊的运动状态的特殊的(3D)图像A11、A12、A13、A21、A22、A31相连接。多维图像数据集M包含的不同运动状态组合的图像A11、A12、A13、A21、A22、A31越多,路线图就越准确。
图4概述了数据的采集示例。在上述动作路线中,连续导频音信号PT被施加到患者,例如几MHz的频率。该连续导频音信号PT在患者体内产生可测量的(改变的)导频音信号作为响应。在左上方的箭头之后,示出了测量的导频音信号PS,其中应当注意,这里示出的曲线是测量的导频音信号PS的幅度上的曲线(包络曲线)。当所施加的导频音信号具有大约几MHz的频率时,测量的曲线的峰值以1Hz以下的频率交变,其中该曲线的采样在连续导频音信号的所施加频率的范围内。在测量的导频音信号PS的所示曲线中,呼吸周期和心动周期被组合监测。
为了找到状态维度D1、D2的坐标C1、C2,从测量的导频音信号PS中分离呼吸周期和心动周期的贡献是有利的。这在右上方示出,其中分离的信号的数据在这里是导频音数据PD。分离可以例如通过快速傅立叶变换或者通过拟合曲线(例如对于呼吸周期)并且从测量的导频音信号PS中减去拟合的曲线(以获得心动周期的曲线)来实现。
在后面的动作路线中,从患者身上获取(实际的)图像B,其中该图像被优化以显示在检查或介入期间在患者体内的设备D,这里是例如导管。关于该图像B的k空间k,众所周知,中心k线包括图像的最重要信息。因此,在这个示例中,记录了在图像B的中心k线过程中测得的导频音信号PS的部分被标记(箭头),其中这个标记也被传送到导频音数据PD。
图5概述了确定两个状态维度D1、D2的坐标C1、C2并创建路线图的示例。如上所述,测量的导频音信号PS被分离成涉及呼吸周期的数据和涉及心动周期的数据,以形成导频音数据PD。虚线框示出了采集MR图像B的中心k线的时间(例如参见图4),其中虚线标记了虚线框的中心,以及以此定义的时间点。
现在,将导频音数据中的每条曲线与相应状态维度D1、D2的相应曲线进行比较。该示例显示了两种可能的技术。
与呼吸周期相关的曲线以虚线周围的时间间隔记录。通过使用模式匹配,将记录的部分与表示状态维度的参考曲线的部分进行比较(参见多维图像数据集M的上方的曲线)。确定虚线位于一个状态维度D1的明确的坐标C1的位置(虚线圆圈)。
关于心动周期的曲线是通过记录到心动周期的表征点(这里是QRS复合波的中心或R峰)的时间距离Δt来定义的。通过将该时间距离Δt与相对于另一个状态维度D2存储的时间距离进行比较(参见多维图像数据集M的左侧部分旁边的曲线的箭头)。确定虚线位于一个状态维度D2的明确的坐标C2的位置(虚线圆圈)。
多维图像数据集M的图像A31用确定的坐标C1、C2来定义,并被选择用于路线图。这里,图像A31显示在图1所示的MRI系统1的计算机的监视器9上。
结合本方法,特别是根据图4,设备D现在也可以显示在监视器9上。因此,解决了器官在显示设备D的图像上通常不是最佳可见的问题,并且通过使用多维图像数据集M,可以相对于设备D以良好的关系显示器官,而没有关于呼吸或心跳的任何误差。
尽管本发明已经以优选实施例及其变型的形式公开,但是应当理解,在不脱离本发明的范围的情况下,可以对其进行许多附加的修改和变型。为了清楚起见,应当理解,在本申请中使用的“一个”或“一”不排除多个,并且“包括”不排除其他步骤或元件。提到“单元”或“设备”并不排除使用一个以上的单元或设备。

Claims (15)

1.一种用于创建医疗工作流程的路线图的方法,包括以下步骤:
-提供多维图像数据集(M),所述多维图像数据集(M)包括与表征运动器官的运动状态的多个状态维度(D1,D2)相结合的预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),
-提供来自连续导频音(PT)信号采集中的测量的导频音数据(PD),
-基于测量的导频音数据(PD),为每个状态维度(D1,D2)确定坐标(C1,C2),
-基于每个状态维度(D1,D2)的确定的坐标(C1,C2)的数量,选择多维图像数据集(M)的图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,并行于连续导频音(PT)信号采集,执行图像采集,
其中优选地,测量的导频音数据(PD)用于将采集的图像(B)与多维图像数据集(M)的相应预定义图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)相匹配,
其中所述图像采集优选地被设计成使得设备(D)能够在患者体内被跟踪。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,导频音数据(PD)的测量与所述图像采集的中心k空间区域的测量相关联,和/或其中在为每个状态维度(D1,D2)确定坐标(C1,C2)的过程中,使用在所述中心k空间区域测量的导频音数据(PD)。
4.根据前述权利要求之一所述的方法,其中,在导频音信号采集的过程中存储对应于预定义时间段的测量的导频音数据(PD)的间隔,其中,每个状态维度(D1,D2)的坐标(C1,C2)优选地通过将存储的间隔与根据状态维度(D1,D2)的坐标(C1,C2)的模式进行模式匹配来确定,
其中优选地,测量导频音数据的两次采集之间的时间差,并将其用于优化坐标的确定。
5.根据前述权利要求之一所述的方法,其中,分析测量的导频音数据(PD)以确定测量的导频音数据(PD)的预定义点相对于代表性运动点的时间延迟(Δt),以便标记预定义器官(O)的运动状态,
其中优选地,确定的时间延迟(Δt)的最小距离用于将采集的图像(B)与多维图像数据集(M)的相应图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)相匹配,
其中优选地,代表性生理心脏状态由相对于最后导频音心脏信号最大值或最小值的时间延迟(Δt)来标记,和/或代表性生理呼吸状态由相对于最后导频音呼吸信号最大值或最小值的时间延迟(Δt)来标记。
6.根据前述权利要求之一所述的方法,其中,对于关于预定义器官(O)的检查或介入,多维图像数据集(M)包括处于不同运动状态的该预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),所述多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)与表征作为运动器官的心脏和/或肺的运动状态的多个状态维度(D1,D2)相结合,其中,测量的导频音数据(PD)表示心动周期和/或呼吸周期,其中,基于一个或多个确定的坐标(C1,C2),从表示处于运动状态的预定义器官(O)的形状的多维图像数据集(M)中选择预定义器官的图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)。
7.一种用于创建医疗工作流程的路线图的系统(12),包括:
-数据库(21),包括多维图像数据集(M),所述多维图像数据集(M)包括与表征运动器官的运动状态的多个状态维度(D1,D2)相结合的预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),
-数据接口(22),被设计用于从连续导频音(PT)信号采集接收测量的导频音数据(PD),
-确定单元(23),被设计为基于测量的导频音数据(PD)来确定每个状态维度(D1,D2)的坐标(C1,C2),
-选择单元(24),被设计为基于每个状态维度(D1,D2)的坐标(C1,C2)的确定的数量来选择多维图像数据集(M)的图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)。
8.根据权利要求7所述的系统,包括磁共振扫描仪(1)或设计成控制磁共振扫描仪(1)的数据接口,其中,系统(12)优选设计成并行于导频音信号采集来控制磁共振扫描仪(1)的图像采集
和/或
系统(12)包括导频音生成器(20)或控制导频音生成器(20)的导频音控制单元,其中,系统(12)优选地被设计成并行于导频音信号采集来控制磁共振扫描仪(1)的图像采集。
9.根据权利要求7或8所述的系统,其中,所述系统优选地包括匹配单元(25),匹配单元(25)被设计为基于测量的导频音信号(PS)将采集的图像(B)与多维图像数据集(M)的相应图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)进行匹配。
10.一种用于创建多维图像数据集(M)的方法,多维图像数据集(M)被设计用于根据权利要求1至6之一的方法和/或根据权利要求7至9之一的系统,所述方法包括以下步骤:
-提供预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)示出了处于运动器官的不同运动状态的预定义器官(O),
-为预定器官(O)的每个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)确定所述运动器官的运动状态,
-将每个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)存储在多维图像数据集(M)中,其中,每个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)与确定的运动状态相关联。
11.一种多维图像数据集(M),所述多维图像数据集(M)被设计用于根据权利要求1至6之一的方法和/或根据权利要求7至9之一的系统(12),特别是用根据权利要求10的方法制造的多维图像数据集(M),多维图像数据集(M)包括预定义器官(O)的多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31),多个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)示出了处于运动器官的不同运动状态的预定义器官(O),其中,每个图像(A11,A12,A13,A21,A22,A31)与所述运动器官的离散的运动状态相关联。
12.一种用于控制磁共振成像系统(1)的控制设备(13),包括根据权利要求7至9之一的系统(12)和/或被设计成执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法,和/或包括根据权利要求11的多维图像数据集和/或被设计成执行根据权利要求10所述的方法。
13.一种磁共振成像系统,包括根据权利要求12所述的控制设备(13)。
14.一种包括计算机程序的计算机程序产品,所述计算机程序可直接加载到用于磁共振成像系统的系统(12)或控制设备(13)中,所述计算机程序产品包括用于当所述计算机程序由系统(12)或控制设备(13)执行时用于执行根据权利要求1至6和权利要求10中任一项所述的方法的步骤的程序单元。
15.一种其上存储有程序单元的计算机可读介质,当所述程序单元由计算机单元执行时,所述程序单元可由所述计算机单元读取和执行,以便执行根据权利要求1至6和权利要求10中任一项所述的方法的步骤。
CN202010999673.8A 2019-09-25 2020-09-22 用于创建医疗工作流程的路线图的方法和系统 Pending CN112545482A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19199567.9A EP3799060A1 (en) 2019-09-25 2019-09-25 Method and system for creating a roadmap for a medical workflow
EP19199567.9 2019-09-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112545482A true CN112545482A (zh) 2021-03-26

Family

ID=68158879

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010999673.8A Pending CN112545482A (zh) 2019-09-25 2020-09-22 用于创建医疗工作流程的路线图的方法和系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11751818B2 (zh)
EP (1) EP3799060A1 (zh)
CN (1) CN112545482A (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102018220351A1 (de) * 2018-11-27 2020-05-28 Siemens Healthcare Gmbh Pilotton-Kennzeichnung
US11836921B2 (en) * 2019-10-28 2023-12-05 Ai4Medimaging—Medical Solutions, S.A. Artificial-intelligence-based global cardiac motion classification
EP3816933B1 (en) * 2019-10-28 2021-09-08 AI4Medimaging - Medical Solutions, S.A. Artificial intelligence based cardiac motion classification
DE102020210208A1 (de) * 2020-08-12 2022-02-17 Siemens Healthcare Gmbh Feststellen einer Position eines in einen Körper eingeführten Gegenstands

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090182224A1 (en) * 1999-05-18 2009-07-16 Mediguide Ltd. Method and apparatus for invasive device tracking using organ timing signal generated from MPS sensors
US20090192385A1 (en) * 2008-01-25 2009-07-30 Oliver Meissner Method and system for virtual roadmap imaging
US20170258360A1 (en) * 2016-03-10 2017-09-14 Ralf Kartäusch MR Imaging with Optimized Imaging Workflow
CN107209240A (zh) * 2015-01-30 2017-09-26 皇家飞利浦有限公司 针对后续磁共振成像的自动扫描规划
CN108109184A (zh) * 2016-11-25 2018-06-01 西门子保健有限责任公司 依据生理信号确定磁共振图像数据的方法和系统
CN108369262A (zh) * 2015-11-05 2018-08-03 皇家飞利浦有限公司 基于无线信号自动定位射频线圈的mri系统及其操作方法
EP3413076A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-12 Siemens Healthcare GmbH Mri involving the generation of a physiological motion signal using a pilot tone navigator
US20180353140A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-13 Siemens Healthcare Gmbh Generating a movement signal of a part of the human or animal body
US20180353139A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-13 Siemens Healthcare Gmbh Method for generating a medical data set of a moving body part
EP3470866A1 (en) * 2017-10-16 2019-04-17 Koninklijke Philips N.V. Motion signal resolved magnetic resonance imaging
US20190250236A1 (en) * 2018-02-12 2019-08-15 Siemens Healthcare Gmbh Operating a magnetic resonance device
US20200375463A1 (en) * 2017-03-24 2020-12-03 Oxford University Innovation Limited Methods for extracting subject motion from multi-transmit electrical coupling in imaging of the subject

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5388749B2 (ja) * 2009-08-11 2014-01-15 株式会社東芝 磁気共鳴イメージング装置
US9138165B2 (en) * 2012-02-22 2015-09-22 Veran Medical Technologies, Inc. Systems, methods and devices for forming respiratory-gated point cloud for four dimensional soft tissue navigation
DE102015224162B4 (de) * 2015-12-03 2017-11-30 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung einer eine Bewegung in einem zumindest teilweise bewegten Untersuchungsbereich beschreibenden Bewegungsinformation und Magnetresonanzeinrichtung

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090182224A1 (en) * 1999-05-18 2009-07-16 Mediguide Ltd. Method and apparatus for invasive device tracking using organ timing signal generated from MPS sensors
US20090192385A1 (en) * 2008-01-25 2009-07-30 Oliver Meissner Method and system for virtual roadmap imaging
CN107209240A (zh) * 2015-01-30 2017-09-26 皇家飞利浦有限公司 针对后续磁共振成像的自动扫描规划
CN108369262A (zh) * 2015-11-05 2018-08-03 皇家飞利浦有限公司 基于无线信号自动定位射频线圈的mri系统及其操作方法
US20170258360A1 (en) * 2016-03-10 2017-09-14 Ralf Kartäusch MR Imaging with Optimized Imaging Workflow
CN108109184A (zh) * 2016-11-25 2018-06-01 西门子保健有限责任公司 依据生理信号确定磁共振图像数据的方法和系统
US20200375463A1 (en) * 2017-03-24 2020-12-03 Oxford University Innovation Limited Methods for extracting subject motion from multi-transmit electrical coupling in imaging of the subject
EP3413076A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-12 Siemens Healthcare GmbH Mri involving the generation of a physiological motion signal using a pilot tone navigator
US20180353140A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-13 Siemens Healthcare Gmbh Generating a movement signal of a part of the human or animal body
US20180353139A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-13 Siemens Healthcare Gmbh Method for generating a medical data set of a moving body part
EP3470866A1 (en) * 2017-10-16 2019-04-17 Koninklijke Philips N.V. Motion signal resolved magnetic resonance imaging
US20190250236A1 (en) * 2018-02-12 2019-08-15 Siemens Healthcare Gmbh Operating a magnetic resonance device

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JENS WETZL ET.AL.: "Feasibility Study: Free-Breathing 3-D CINE Imaging with Respiratory Gating Based on Pilot Tone Navigation", 31 December 2016 (2016-12-31) *
LEA SCHROEDER ET AL.: "A Novel Method for Contact-Free Cardiac Synchronization Using the Pilot Tone Navigator", COMPUTER SCIENCE, ENGINEERING, MEDICINE, 31 December 2016 (2016-12-31) *
LI FENG ET AL.: "5D Whole-Heart Sparse MRI", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, 31 December 2018 (2018-12-31) *

Also Published As

Publication number Publication date
US11751818B2 (en) 2023-09-12
US20210085260A1 (en) 2021-03-25
EP3799060A1 (en) 2021-03-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9271661B2 (en) Method for free-breathing magnetic resonance imaging using iterative image-based respiratory motion correction
JP5198859B2 (ja) 位相マッピングと、位相基準として用いる基準媒体が関係するmri温度測定
US11751818B2 (en) Method and system for creating a roadmap for a medical workflow
EP0488496B1 (en) Noninvasive myocardial motion analysis using phase contrast MRI maps of myocardial velocity
US10794979B2 (en) Removal of image artifacts in sense-MRI
CN106233154A (zh) 使用预脉冲和导航器的具有运动校正的磁共振成像
US10371779B2 (en) Apparatus and method for magnetic resonance imaging with high spatial temporal resolutions
US10191132B2 (en) Method and apparatus for multi-slice imaging of T2-relaxation time
US20170160366A1 (en) System and method for magnetic resonance i maging with prospective motion control
US10739420B2 (en) Motion-robust transmit radio frequency field mapping in magnetic resonance imaging using interleaved bloch-siegert shifting
US8995738B2 (en) System and method for magnetic resonance imaging parametric mapping using confidence maps
US10459055B2 (en) System and method for reduced field of view MR fingerprinting for parametric mapping
US10429479B2 (en) Rapid measurement of perfusion using optimized magnetic resonance fingerprinting
US11131733B2 (en) System and method for magnetic resonance fingerprinting with non-locally sequential sampling of k-space
US11163029B2 (en) MRI system with improved navigator
US11266324B2 (en) System and methods for fast multi-contrast magnetic resonance imaging
US11079448B2 (en) System and method for proton density mapping and receiver bias correction using magnetic resonance fingerprinting (MRF)
US8952693B2 (en) Method for principal frequency magnetic resonance elastography inversion
US10401459B2 (en) Systems and methods for imaging vascular calcifications with magnetic resonance imaging
US20190120921A1 (en) Blind Source Separation in Magnetic Resonance Fingerprinting
US20180064342A1 (en) System and method for enhanced magnetic resonance imaging of tissue
CN108363027B (zh) 采集心脏的诊断测量数据和检查心脏的方法及磁共振设备
WO2021183989A1 (en) Free-breathing abdominal magnetic resonance fingerprinting using a pilot tone navigator

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