CN113242980A - 射频阵列的调整 - Google Patents

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Abstract

射频(RF)系统包括天线元件的RF阵列、用于调谐天线元件阻抗的调节装置和用于获取RF阵列的图像信息的相机系统。提供分析模块以从图像信息导出操作设置，例如天线元件的阻抗的谐振调谐设置、解耦和阻抗匹配。图像信息还表示RF阵列的实际阻抗和谐振特性。根据图像信息可以导出适当的阻抗设置，这些设置是使RF阵列谐振的调谐参数。

Description

射频阵列的调整
技术领域
本发明涉及具有天线元件的RF阵列的射频(RF)系统。RF系统操作以发送和/或接收射频信号。RF系统可以在磁共振检查系统中被采用以发射RF脉冲，例如激励脉冲、重聚焦脉冲或反转脉冲，并接收可响应于发射的RF脉冲的磁共振信号。RF阵列包括用于发射RF场和/或拾取磁共振信号的通量的多个天线元件。天线元件可以专门设计用于发射RF场或接收RF信号。天线元件也可以在发射和接收模式中交替操作。为了在MR共振(拉莫尔)频带中有效地发射RF场或接收磁共振信号，需要将RF阵列调谐到共振。这种调谐是通过调整各个天线元件的局部阻抗来实现的。调整的一种方式可以是调整个体天线元件中的电容或电感。
背景技术
根据美国专利申请US2017/0371012已知一种具有天线元件的RF阵列的射频(RF)系统，其展示了一种用于在磁共振检查系统中使用的多通道射频(RF)接收/发射系统。所述多通道射频发射/接收系统包括调谐/匹配电路，用于根据前向功率和反射功率的比较来调整射频线圈元件的调谐和阻抗匹配设置。
发明内容
本发明的目的是提供一种具有天线元件的RF阵列的RF系统，其更容易调整操作电磁设置。
该目的通过本发明的RF系统实现，所述RF系统包括：
天线元件的RF阵列，
调谐天线元件阻抗的调节装置，
用于采集RF阵列图像信息的相机系统，以及
分析模块，其用于根据图像信息来导出天线元件阻抗的操作设置。
相机系统采集RF阵列的图像信息，这些信息表示个体天线元件相对于彼此的定位和定向的方式。因为个体天线元件的局部阻抗是预先确定的，所以图像信息也表示了RF阵列的实际阻抗和谐振属性。因此，可以从图像信息导出适当的操作电磁设置。这些操作电磁设置可以包括天线元件的谐振调谐、解耦或阻抗匹配设置。可以导出阻抗设置，其是使RF阵列谐振(在其发射模式或在其接收模式)的调谐参数。因此，本发明实现了将RF阵列调谐到谐振，即使RF阵列可能变形。这种调谐相对简单，因为它不需要用户交互来调整天线元件的各个阻抗。本发明特别有利于柔性RF阵列的谐振调谐。这种柔性RF阵列可以体现为“毯子”，可以舒适地包裹在待检查患者的身体上或周围。谐振调谐可能在很大程度上取决于如何将柔性RF阵列放置在要检查的患者身体(的一部分)之上或周围。当柔性RF阵列位于待检查患者的身体上方或周围时，谐振调谐的准确调整无需(大量的)用户交互，增加了磁共振成像检查协议的更有效工作流程。此外，考虑到柔性RF阵列的几何变形，可以准确地进行阻抗匹配和(解)耦合。
本发明可以在接收器天线元件的RF阵列以及发射天线元件的RF阵列中实现。对于发射天线元件或接收器天线元件，可以根据图像信息来导出相应的操作设置，例如谐振调谐设置、阻抗匹配和(解)耦合。值得注意的是，RF阵列可以具有一组可以分别以接收模式和发射模式驱动的物理天线元件。对于接收模式和发射模式，可以从图像信息中导出适当的操作设置。
简而言之，射频(RF)系统包括天线元件的RF阵列、用于调谐天线元件阻抗的调节装置和用于采集RF阵列的图像信息的相机系统。提供分析模块以从图像信息导出操作设置，例如天线元件的阻抗的谐振调谐设置、解耦和阻抗匹配。图像信息还表示RF阵列的实际阻抗和谐振特性。根据图像信息可以导出适当的阻抗设置，这些设置是使RF阵列谐振的调谐参数。
将参考从属权利要求中限定的实施例来进一步详细说明本发明的这些和其他方面。
在本发明的RF系统的一个示例中，分析模块被配置为根据图像信息来计算RF阵列的实际几何形状并导出操作设置，包括天线元件阻抗的谐振调谐设置，其依赖于计算RF阵列的实际几何形状。RF阵列的实际几何形状与该几何形状的天线元件阻抗的谐振调谐设置直接相关。因此，可以根据实际几何形状来快速准确地导出适当的阻抗设置。此外，可以根据图像信息计算或识别实际几何形状，而无需太多计算工作。其他操作设置，例如解耦和阻抗匹配设置，可以从计算出的RF阵列的实际几何形状导出。解耦设置可以涉及单独天线元件之间的(解)耦合以及将功率传送到天线元件的各个组或从天线元件的相应组传送数据的信号信道之间的解耦(通常称为“前置放大器解耦”)。
在本发明的RF系统的另一个示例中，分析模块包括训练的神经网络，所述训练的神经网络被训练以根据图像信息或根据计算的RF阵列的实际几何形状来导出谐振调谐设置。可以对训练的网络进行训练以根据计算出的RF阵列的实际几何形状来导出解耦和阻抗匹配设置。神经网络的操作不需要太多(甚至不需要任何)用户交互。这样的训练的神经网络或机器学习模块以很小的延迟返回准确的适当操作设置，例如谐振阻抗设置、解耦和阻抗匹配设置。
在本发明的RF系统的另一示例中，分析模块被配置为接收关于天线元件之间的相互电磁耦合以及关于天线元件与负载之间的电磁耦合的信息。训练的神经网络被训练以导出RF阵列的额外去耦设置，以补偿相互电磁耦合和/或到负载的电磁耦合。在一种实施方式中，分析模块可以被配置为从图像信息导出天线元件之间的相互耦合以及天线元件与负载(例如，待检查的患者)之间的耦合。例如，天线元件之间以及各个天线元件与负载之间的相互距离可以根据图像信息来导出。从这些距离和电磁特性以及负载的电磁敏感性和介电方面，可以计算天线元件之间的耦合以及天线元件到负载的耦合。额外的解耦设置可能与变压器和共享电容器的调整有关，这些变压器和共享电容器被提供于个体天线元件之间以调整相互(解)耦合。实现RF阵列中的单个天线元件解耦的方法本身是根据ISMRM-2007摘要“Decoupling of a multi-channel transmit/receive coil array via impedanceinversion”(第1020页)中已知的。还可以从提供用于感测局部阻抗的传感器采集关于相互耦合和耦合到负载的信息。相互耦合和耦合到负载的补偿可以借助于所谓的“阵列噪声匹配”来完成，这主要意味着不是将元件精确调谐到谐振，而是以受控方式使得耦合元件的组合谐振被控制。
在本发明的RF系统的另一个示例中，相机系统包括深度感测相机组件。在这个例子中，相机系统的输出数据表示了RF阵列的体积方面。值得注意的是，RF阵列中天线元件的局部三维相对方向和位置相互影响会影响互阻抗。体积图像信息包括这样的三维关系。因此，从天线元件之间的三维关系的这种体积图像信息中导出操作电磁设置，包括谐振调谐设置。根据图像信息还可以导出对互耦合的调整。互耦合可以由在两个或更多天线元件之间电路化的本地变压器、电容器或电感形成。调整这些变压器、电容器和电感引起调整这些互耦合。此外，解耦设置和阻抗匹配设置可以根据图像信息来导出。
此外，根据图像信息，还可以导出RF阵列与负载之间的几何关系，例如可以导出RF阵列与负载之间的取向和距离。根据RF阵列与负载之间的这些几何关系，可以计算RF阵列和负载之间的相互电磁耦合。当调整诸如谐振调谐、阻抗匹配和RF阵列的(去)耦合之类的操作设置时，可以考虑这种计算出的电磁耦合。
在本发明的RF系统的另一个示例中，对比度增强图案被设置在RF阵列上。由于这种对比度增强模式，更容易从图像信息中提取RF阵列的形状。导出几何形状可能更可靠，因为几何形状更容易识别。
当在具有柔性RF阵列的RF系统中实施本发明时，可以获得非常好的结果。这种柔性RF阵列的形状可以像毯子一样，可以包裹或紧贴在待检查患者的身体上。一方面，柔性阵列可以被精确地成形以在其阵列上具有近距离以适合患者的身体，另一方面，RF阵列可以达到多种形状。本发明的RF系统能够考虑RF阵列的这些非常多的实际形状以设置操作电磁设置，例如谐振调谐设置。当柔性阵列在柔性阵列的区域上靠近患者身体布置时，以良好的信噪比采集磁共振信号。
在本发明的RF系统的另一个示例中，分析模块被提供有模式识别功能以识别RF阵列的实际形状中的尖锐形状转变(皱纹、尖点等)。发现天线元件之间的阻抗可能单独取决于尖锐过渡处的形状，例如尖点皱纹等。在这种情况下，导出的几何形状在计算中可能固有地平滑，并且不能充分获得准确的急剧过渡。对操作者的警告可以通知操作者谐振设置可能被依赖。此外，分析模块可以在检测到尖点或皱纹等时提示操作者在患者身体上重新布置(柔性)RF阵列。
本发明还涉及一种训练神经网络以关联操作性电磁设置的方法，包括天线元件的谐振调谐设置。训练包括将柔性RF阵列塑造成一种几何形状。对于这种几何形状，测量RF阵列的散射矩阵。各个天线元件的谐振调谐设置是通过调整谐振调谐设置来获得的，使得施加到RF阵列的RF信号的反射变得最小。对于RF阵列的多个几何形状重复该过程。以此方式，训练神经网络以根据观察到的RF阵列的实际几何形状识别谐振调谐设置。通过定义在临床实践中似乎有可能发生的相对少量的合理的变形，可以提高训练的效率。以此方式，可以训练神经网络以从相对较小的预选合理变形训练集识别共振调谐设置。此外，可以从实际几何形状中识别阻抗匹配和去耦设置等操作设置，并将其包含在库中。基于该库，训练神经网络识别针对RF阵列的任意实际几何形状的适当的操作设置，例如谐振调谐设置、阻抗匹配设置和/或(解)耦合。
附图说明
参考下文描述的实施例并参考附图，将阐明本发明的这些和其它方面，其中，
图1示出了本发明的RF系统的示意表示；
图2示出了由本发明的RF系统的相机系统制作的深度图像的示例；并且
图3示出了表示通过本发明的方法训练神经网络的示例的流程图。
具体实施方式
图1示出了本发明的RF系统的示意表示。RF系统包括RF阵列10，其被示出为包括大量(例如32×64)天线元件的柔性阵列10。柔性阵列10可以以许多不同的方式弯曲或成形，以便例如包裹或围绕负载50，例如待检查的患者。调节装置20包括用于调整操作设置的电子电路，例如通过设置个体天线元件的电容和/或电感来调谐/匹配/解耦天线元件。为此，调节装置通过控制总线21的方式被耦合到RF阵列。调节装置用于调节天线元件的局部阻抗，例如通过调节电容，例如通过天线元件的pin二极管或电感来调节电容。此外，调节装置可以调节天线元件之间的互阻抗以及天线元件与负载50的耦合。
提供相机系统30以对RF阵列10以及任选地与负载50一起成像。相机系统可以包括3D相机、两个或更多个2D相机，或者提供单个2D相机以从不同位置和/或取向对RF阵列10成像。因此，相机系统产生携带图像信息的图像信号，所述图像信息表示RF阵列10的深度图像，并且优选地还有负载50的深度图像。图像处理单元42被提供在分析模块50中。图像处理单元从来自相机系统的图像信号导出RF阵列10的几何形状。图像处理单元还可以导出天线元件与负载之间的局部距离。几何形状被馈送到包含在分析模块40中的神经网络41。根据几何形状，神经网络导出或识别操作设置，例如用于RF阵列10的谐振调谐设置。这些谐振调谐应用于调谐装置20以控制天线元件阻抗的调整。为此，调节装置20通过控制总线21而被耦合到RF阵列。
RF系统还包括一个或多个传感器11以测量RF阵列10到负载50的局部距离。还可以提供传感器11来测量(一些)单独天线元件的局部互阻抗、RF阵列中的局部电流、局部阻抗或局部信号传输强度。来自传感器11的测量数据被施加到分析模块40的算术单元43。分析模块根据测量数据来计算RF阵列的阻抗分布。阻抗分布被应用于神经网络以导出操作设置，例如谐振调谐设置。这些谐振调谐设置被应用于调谐装置以控制RF阵列的操作设置。
图2示出了由本发明的RF系统的相机系统制作的深度图像的示例。
深度图像示出了负载50是仰卧位待检查的患者。变形的RF阵列12也被示出为包裹在患者胸部的前柔性RF阵列。
图3示出了表示通过本发明的方法训练神经网络的示例的流程图。训练开始于从临床合理的变形的预定集合中选择(Sel def)合理的变形。接下来，RF阵列被实际成形(ShRFa)为选定的可能形状。在这种可能形状中时，RF信号被馈送到RF阵列，并通过(多通道)网络分析仪测量(SM)其散射矩阵。然后，操作设置，特别是RF阵列的各个天线元件的谐振调谐设置被改变，同时保持RF阵列的几何形状并且使得反射的RF信号变得最小(Minref)。这导致针对选定的合理形状对RF阵列进行谐振调谐。对许多预先确定的可能形状重复此过程。此迭代产生一个表示操作设置的库，例如与设置的合理几何形状有关的共振调谐设置。此外，阻抗匹配和解耦设置等操作设置可以从实际几何形状中识别并包含在库中。在这个库的基础上，神经网络被训练来识别正确的操作设置，例如谐振调谐设置、阻抗匹配设置和/或RF阵列的任意实际几何形状的(解)耦合。

Claims (9)

1.一种射频(RF)系统，包括：
天线元件的RF阵列，
调节装置，其用于调谐所述天线元件的阻抗，
相机系统，其用于采集所述RF阵列的图像信息，以及
分析模块，其用于：
根据所述图像信息来导出所述天线元件的阻抗的操作设置，其中，
所述分析模块被配置为根据所述图像信息来计算所述RF阵列的实际形状，并且
根据计算出的RF阵列的实际几何形状来导出所述天线元件的阻抗的操作设置。
2.根据前述权利要求中的任一项所述的RF系统，其中，所述分析模块包括训练的神经网络，所述训练的神经网络被训练为根据所述图像信息或所述计算出的RF阵列的实际几何形状来导出所述操作设置。
3.根据权利要求2所述的RF系统，其中：
所述分析模块被配置为接收关于天线元件之间的相互电磁耦合以及关于所述天线元件与负载之间的电磁耦合的信息，并且
所述训练的神经网络被训练为导出所述RF阵列的额外解耦设置，以补偿相互电磁耦合和/或与负载的电磁耦合。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的RF系统，其中，所述相机系统包括深度感测相机组件。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的RF系统，其中，对比增强图案被设置在所述RF阵列上。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的RF系统，其中，所述RF阵列是柔性阵列。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的RF系统，其中，所述分析模块被提供有图案识别功能，所述图案识别功能用于识别所述RF阵列的实际形状中的尖锐形状转变(皱纹、尖点等)。
8.一种用于训练神经网络以将RF阵列的天线元件的阻抗的操作设置与所述RF阵列的图像信息或计算出的RF阵列的实际几何形状相关联的方法，包括以下步骤：
将所述RF阵列成形为多个相应的几何形状；
针对几何形状的相应集合中的每个，测量所述阵列的散射矩阵，特别是通过网络分析器来测量所述阵列的散射矩阵，并且调谐RF天线元件的阻抗以实现最小的信号反射。
9.根据权利要求8所述的用于训练神经网络的方法，其中，预先选择所述多个相应的几何形状以对应于临床使用中的合理的变形。
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