CN118112474A - Mri系统、使用mri系统对被检体进行成像的方法及存储介质 - Google Patents
Mri系统、使用mri系统对被检体进行成像的方法及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118112474A CN118112474A CN202410133857.4A CN202410133857A CN118112474A CN 118112474 A CN118112474 A CN 118112474A CN 202410133857 A CN202410133857 A CN 202410133857A CN 118112474 A CN118112474 A CN 118112474A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- pulse sequence
- mri system
- determining
- imaging
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 174
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 131
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 claims abstract description 274
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 claims abstract description 245
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 claims abstract description 67
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 91
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 29
- 238000002597 diffusion-weighted imaging Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 18
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 17
- 230000005415 magnetization Effects 0.000 claims description 13
- 238000000264 spin echo pulse sequence Methods 0.000 claims description 6
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims description 4
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 30
- 230000004044 response Effects 0.000 description 23
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 16
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 6
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 6
- 125000004429 atom Chemical group 0.000 description 5
- 239000003302 ferromagnetic material Substances 0.000 description 5
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 5
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 4
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 4
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 3
- 230000005294 ferromagnetic effect Effects 0.000 description 3
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000003071 parasitic effect Effects 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000002075 inversion recovery Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 201000006474 Brain Ischemia Diseases 0.000 description 1
- 206010008120 Cerebral ischaemia Diseases 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 101150084989 Speg gene Proteins 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000031018 biological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 206010008118 cerebral infarction Diseases 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000002610 neuroimaging Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- 238000013442 quality metrics Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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
- G01R33/54—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
-
- 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
- G01R33/4818—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space
- G01R33/4824—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space using a non-Cartesian trajectory
- G01R33/4826—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space using a non-Cartesian trajectory in three dimensions
-
- 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
-
- 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
- G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
- G01R33/56509—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to motion, displacement or flow, e.g. gradient moment nulling
-
- 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
- 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
- G01R33/56518—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to eddy currents, e.g. caused by switching of the gradient magnetic field
-
- 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
- G01R33/56563—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities caused by a distortion of the main magnetic field B0, e.g. temporal variation of the magnitude or spatial inhomogeneity of B0
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
本发明涉及一种MRI系统、使用MRI系统对被检体进行成像的方法及存储介质。另外,本文提供了用于确定是否扩展由磁共振成像(MRI)系统进行的扫描的系统和方法。根据一些实施例,提供了一种用于使用MRI系统来对被检体进行成像的方法,该方法包括:通过使MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;在完成根据第一脉冲序列获得数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一些的附加数据;确定要用于获得附加数据的第二脉冲序列;以及在完成根据第一脉冲序列获得数据之后,通过使MRI系统根据第二脉冲序列进行操作来获得附加数据。
Description
(本申请是申请日为2022年1月24日、申请号为2022800257884、发明名称为“用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法”的申请的分案申请。)
技术领域
本公开涉及用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法。
背景技术
磁共振成像为许多应用提供了重要的成像模式,并且广泛应用于临床和研究环境中以产生人体内部的图像。MRI基于检测磁共振(MR)信号,这些MR信号是原子响应于由所施加的电磁场引起的状态变化而发射的电磁波。例如,核磁共振(NMR)技术涉及检测在正被成像的对象中的原子(例如,人体组织中的原子)的核自旋的重新对准或弛豫时从受激原子的核所发射的MR信号。可以对检测到的MR信号进行处理以产生图像,这些图像使得在医学应用的背景下能够对体内的内部结构和/或生物过程进行调查以用于诊断、治疗和/或研究目的。
发明内容
一些实施例提供了一种用于使用磁共振成像系统即MRI系统对被检体进行成像的方法,所述MRI系统包括多个磁性组件,所述多个磁性组件包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈,所述方法包括:通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
一些实施例提供了一种磁共振成像系统即MRI系统,用于对被检体进行成像,所述MRI系统包括:多个磁性组件,其包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈;以及至少一个控制器,其被配置为:通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
一些实施例提供了一种系统,其包括:至少一个计算机硬件处理器;以及至少一个非暂态计算机可读存储介质,其编码有可执行指令,所述可执行指令在由所述至少一个计算机硬件处理器执行时,使得所述至少一个计算机硬件处理器进行用于使用磁共振成像系统即MRI系统对被检体进行成像的方法,所述MRI系统包括多个磁性组件,所述多个磁性组件包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈,所述方法包括:通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
一些实施例提供了至少一个非暂态计算机可读存储介质,其编码有可执行指令,所述可执行指令在由至少一个计算机硬件处理器执行时,使得所述至少一个计算机硬件处理器进行用于使用磁共振成像系统即MRI系统对被检体进行成像的方法,所述MRI系统包括多个磁性组件,所述多个磁性组件包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈,所述方法包括:同C1通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
附图说明
将参考以下附图描述所公开的技术的各个方面和实施例。应理解,这些图不必一定按比例绘制。为了清楚起见,不是每个组成部分都可以在每个附图中进行标记。
图1A例示根据本文所述的技术的一些实施例的磁共振成像系统的示例组件。
图1B例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于确定为扩展磁共振成像的示例系统。
图2A至图2C例示根据本文所述的技术的一些实施例的在初始获取和扩展获取期间的示例脉冲序列的示意图。
图3例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于确定为扩展磁共振成像的示例处理。
图4A至图4B例示根据本文所述的技术的一些实施例的具有空间编码的导航脉冲的示例脉冲序列。
图5A例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于检测运动的示例传感器。
图5B例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于检测噪声的MRI系统的示例性组件。
图6A至图6C例示根据本文所述的技术的一些实施例的利用和不利用本文所述的动态重新扫描技术所获取到的示例图像。
图7例示根据本文所述的技术的一些实施例的示例计算机系统的框图。
具体实施方式
介绍
本文所述的技术的各方面涉及用于动态地扩展由磁共振成像系统进行的成像的系统和方法。根据一些实施例,提供了用于确定是否扩展由MRI系统进行的成像的技术。根据一些实施例,还提供了用于确定如何进行扩展成像(例如,确定要用于进行扩展成像的脉冲序列)的技术。
在获取磁共振成像数据期间,可能发生使根据所获取到的MR数据所生成的图像的质量下降的一个或多于一个处理。例如,正被成像的患者、进行成像的MRI系统的组件、以及/或者外围装备的运动可能产生在所生成的图像中出现的伪影。可能发生使MR图像质量下降的一个或多于一个其他处理,诸如磁场漂移、不断变化的磁滞、未补偿的涡电流和/或垫片、以及/或者噪声(例如,由MRI系统外部的任何(一个或多于一个)装置生成的外部RF干扰、由MRI系统的在其成像区域之外的任何(一个或多于一个)组件生成的内部RF干扰、以及由MRI系统的接收电路系统生成的噪声)等。不良图像质量可能降低所获取到的MR图像例如在诊断和/或处置患者时的有用性。另外,特别是对于在低场区中操作的磁共振成像系统,即使没有发生这样的伪影,数据的信噪比(SNR)也可能低。
传统技术通过尝试通过在数据获取之后处理MR数据以对MR图像中的伪影进行校正来考虑伪影。例如,对MR数据进行后处理可以包括:将一个或多于一个算法应用于所收集到的数据以对(例如,由于运动、外部RF干扰、内部RF干扰、噪声等而引起的)伪影的存在进行校正。作为另一示例,可以简单地丢弃受到一个或多于一个伪影影响的MR数据。然而,丢弃不良MR数据经常导致生成MR图像所根据的数据集不完整,这显著降低了如此得到的图像的质量和医学相关性。另外,后处理算法可能不能完全地或准确地对在数据获取期间存在的所有错误源进行校正,并且可能将它们自己的伪影引入到MR图像中,这不仅使图像质量下降,而且可能使如此得到的MR图像在医学上不太相关或者甚至不可用。
发明人开发了用于检测并考虑可能使图像质量下降的错误源的改进了的技术。特别地,发明人开发了如下的技术,这些技术用于动态地检测由于错误源而具有不良质量的MR数据,并且动态地扩展由MRI系统进行的成像以获取可以替换先前获取到的数据的附加数据。例如,作为本文所述的一个或多于一个错误源的结果的不良质量数据可以用在重新扫描期间获取到的附加数据来替换。附加地或可替代地,发明人所开发的技术可用于动态地确定何时增强所收集到的MR数据(即使该MR数据具有可接受的质量)以增加所收集到的整个数据集合的信噪比和/或优化任何其他合适的数据质量度量可能是有益的。这样的技术得到在不会在MR数据集中产生间隙的情况下对不良质量MR数据的改进了的校正,并且高效地增加SNR和/或扩展为收集数据集所采样的k空间位置的集合。
本文所述的技术的一些实施例涉及:检测不良质量数据,并且确定是否通过获取附加MR数据以替换不良质量数据来对导致不良质量的数据的一个或多于一个错误源进行校正。本文描述了用于检测导致不良质量数据的错误源的各种技术。在一些实施例中,用于确定是否获取附加MR数据的技术涉及相对于其他错误源来对该错误源和/或不良质量数据进行加权以确定校正不良质量数据的优先级。
本文所述的用于确定是否以及如何扩展成像的技术可以例如在根据第一脉冲序列获得数据的初始时间段期间动态地进行。特别地,可以在完成MR数据的初始集合的获取之前确定为应进行用以获取附加MR数据的进一步扫描。然后,可以在获取到MR数据的初始集合之后获取附加MR数据,并且可以将附加数据添加到MR数据的初始集合。可以以被设计为维持MR信号的稳态的方式进行附加MR数据的获取。在一些实施例中,可以进行附加MR数据的获取以对由一个或多于一个错误源(诸如运动等)引起的伪影进行校正。
如本文所述,在一些实施例中,确定为扩展成像可以是动态地进行的。在(与完全基于在开始MRI系统的操作之前可用的数据和/或信息相反)基于根据脉冲序列在MRI系统的操作期间获得的(例如,直接采集的、根据直接采集的数据所推导出的)数据和/或信息进行确定的情况下,该确定可以是动态的。例如,动态地确定是否扩展成像可以基于在利用MRI系统的成像期间获得的数据来进行。作为另一示例,动态地确定是否扩展成像可以基于由一个或多于一个传感器(例如,患者移动传感器、噪声传感器、干扰传感器等)在MRI系统的操作期间获得的数据来进行。各个这样的传感器可以是MRI系统的一部分或者在MRI系统的外部。传感器可以(直接地或间接地)通信地耦接到MRI系统和/或另一计算装置,该另一计算装置可参与进行与是否扩展由MRI系统进行的成像有关的确定。
因此,本文所述的技术的各方面涉及用于确定是否扩展由MRI系统进行的扫描的系统和方法。一些实施例提供了用于使用MRI系统对被检体进行成像的技术,该MRI系统包括包含至少一个梯度线圈和至少一个射频(RF)线圈的多个磁性组件,该方法包括:(1)通过使MRI系统根据第一脉冲序列(例如,扩散加权成像(DWI)脉冲序列、自旋回波脉冲序列)进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据(例如,空间频率数据);(2)在完成根据第一脉冲序列获得数据之前,确定为收集附加数据以增强和/或替换所获得的数据中的至少一些;(3)确定要用于获得附加数据(例如,附加空间频率数据)的第二脉冲序列;以及(4)在完成根据第一脉冲序列获得数据之后,通过使MRI系统根据第二脉冲序列进行操作来获得附加数据。
在一些实施例中,第一脉冲序列包括预编程数量的脉冲重复周期,以及其中,完成根据第一脉冲序列获得数据包括:完成使MRI系统根据第一脉冲序列的参数操作了预编程数量的脉冲重复周期。
在一些实施例中,确定为收集附加数据是通过确定为根据第一脉冲序列所获得的数据的第一子集受到一个或多于一个伪影影响所进行的;以及确定要用于获得附加数据的第二脉冲序列包括:至少部分地基于用于获得数据的第一子集的第一脉冲序列的参数来确定第二脉冲序列的参数。确定为数据的第一子集受到一个或多于一个伪影影响可以是使用指示在收集数据的第一子集期间被检体移动的信息来进行的。在这样的实施例中,该方法还可以包括:获得指示在收集数据的第一子集期间被检体移动的信息。例如,指示在收集数据的第一子集期间被检体移动的信息可以由被配置为检测被检体的运动的至少一个传感器(例如,一个或多于一个RF传感器、光学传感器、陀螺仪和/或加速度计)获得。
在一些实施例中,获得指示在收集数据的第一子集期间被检体移动的信息包括:通过处理根据第一脉冲序列所收集到的数据来确定为被检体移动。在这样的实施例中,第一脉冲序列可以包含导航RF脉冲,并且通过处理数据来确定为被检体移动可以包括:通过处理响应于导航RF脉冲所检测到的MR信号来确定为被检体移动。处理响应于导航RF脉冲所检测到的MR信号可以包括:确定响应于导航RF脉冲所检测到的MR信号的幅度。在一些实施例中,处理响应于导航RF脉冲所检测的MR信号可以包括:确定响应于导航RF脉冲所检测到的MR信号的幅度与响应于导航RF脉冲所检测到的MR信号的平均幅度的偏差。
在一些实施例中,确定为数据的第一子集受到一个或多于一个伪影影响是使用如下信息进行的,该信息指示以下项中的一个或多于一个的存在:由MRI系统外部的一个或多于一个装置生成的外部RF干扰、由MRI系统的在MRI系统的成像区域之外的一个或多于一个组件生成的内部RF干扰、以及/或者由MRI系统的接收电路系统生成的噪声。
在这样的实施例中,该方法还可以包括:使用一个或多于一个传感器(例如,位于MRI系统的成像区域之外且被配置为检测外部RF干扰的至少一个RF线圈)获得指示数据的第一子集受到由MRI系统外部的一个或多于一个装置所生成的外部RF干扰影响的信息。
在一些实施例中,确定为收集附加数据包括:使用根据第一脉冲序列所收集到的数据来计算MR图像质量的度量(例如,信噪比(SNR)的度量);以及在MR图像质量的度量低于指定阈值和/或在指定范围之外的情况下,确定为收集附加数据。在一些实施例中,数据的第一子集包括使用第一空间编码所获得的至少一个第一磁共振信号;获得附加数据是使用第一空间编码进行的以获得至少一个第二磁共振信号;以及该方法还包括:对至少一个第一磁共振信号和至少一个第二磁共振信号求平均以增加在第一空间编码时获得的数据的SNR。
在一些实施例中,确定为收集附加数据包括:确定为收集与第一脉冲序列未采样的一个或多于一个k空间坐标相对应的附加数据。
在一些实施例中,确定第二脉冲序列的参数包括:使用用于获得数据的第一子集的第一脉冲序列的参数,来确定要作为第二脉冲序列的一部分而生成的一个或多于一个RF脉冲和/或梯度波形的初始参数集合;以及调整初始参数集合以对MRI系统的操作期间的涡电流的存在进行补偿。在一些实施例中,调整初始参数集合以对MRI系统的操作期间的涡电流的存在进行补偿包括:使用根据第二脉冲序列生成且与目标梯度场相关联的梯度波形的特性的非线性函数来校正该梯度波形,以获得校正梯度波形;以及使MRI系统根据第二脉冲序列进行操作包括:使MRI系统根据校正梯度波形进行操作以生成目标梯度场。
在一些实施例中,确定第二脉冲序列的参数包括:使用用于获得数据的第一子集的第一脉冲序列的参数,来确定要在第二脉冲序列的一部分处生成的一个或多于一个RF脉冲和/或梯度波形的初始参数集合;以及调整初始参数集以对MRI系统中的磁滞效应进行补偿。调整初始参数集合以对MRI系统中的磁滞效应进行补偿可以包括:基于第一脉冲序列以及由至少一个梯度线圈的操作引起的MRI系统的感应磁化的磁滞模型,来确定校正脉冲序列以控制至少一个梯度线圈;以及使MRI系统根据第二脉冲序列进行操作可以包括:使用校正脉冲序列来控制至少一个梯度线圈,以生成用于对患者进行成像的一个或多于一个梯度脉冲。
在一些实施例中,在根据第一脉冲序列获得数据期间,可以重复至少一次确定为收集附加数据以增强和/或替换所获得的数据中的至少一些。
在一些实施例中,该方法还包括:(1)在完成根据第二脉冲序列获得附加数据之前,确定为收集用以增强和/或替换根据第二脉冲序列所获得的数据中的至少一些的附加数据;(2)确定要用于获得用以增强和/或替换根据第二脉冲序列所获得的数据中的至少一些的附加数据的第三脉冲序列;以及(3)在完成根据第二脉冲序列获得附加数据之后,通过使MRI系统根据第三脉冲序列进行操作来获得该附加数据。
在一些实施例中,确定为收集附加数据以增强和/或替换所获得的数据中的至少一个是至少部分地基于根据第一脉冲序列获得数据所花费的时间与用于进行成像的分配时间之间的差。
根据本文所述的技术的一些方面,提供了一种磁共振成像系统即MRI系统,用于对被检体进行成像,该MRI系统包括:多个磁性组件,其包括至少一个梯度线圈和至少一个射频线圈即至少一个RF线圈;以及至少一个控制器,其被配置为:(1)通过使MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;(2)在完成根据第一脉冲序列获得数据之前,确定为收集附加数据以增强和/或替换所获得的数据中的至少一些;(3)确定要用于获得附加数据的第二脉冲序列;以及(4)在完成根据第一脉冲序列获得数据之后,通过使MRI系统根据第二脉冲序列进行操作来获得附加数据。
以下进一步说明上述的方面和实施例以及附加的方面和实施例。这些方面和/或实施例可以单独使用、全部一起使用、或者以任何组合使用,因为该技术在该方面不受限制。
(2)示例磁共振成像系统
图1A例示可以用于进行本文所述的用于动态地扩展成像的技术的至少一些或全部的MRI系统的示例性组件。在图1A的例示性示例中,MRI系统100包括计算装置104、控制器106、脉冲序列储存库108、电力管理系统110和磁性组件120。应当理解,MRI系统100是例示性的,并且除图1A中例示的组件之外或者代替图1中例示的组件,MRI系统可以具有任何合适类型的一个或多于一个其他组件。然而,MRI系统通常将包括这些高级组件,尽管特定MRI系统的这些组件的实现可能不同。可以根据本文所述的技术的一些实施例而使用的MRI系统的示例在2017年6月30日提交且标题为“Low-Field Magnetic Resonance ImagingMethods and Apparatus”的美国专利号10,627,464(其通过引用而被全部并入本文)中进行了说明。
如图1A所示,磁性组件120包括B0磁体122、垫片124、射频(RF)发射和接收线圈126、以及梯度线圈128。B0磁体122可用于生成主磁场B0。B0磁体122可以是可以生成期望的主磁场B0的任何合适类型或组合的磁性组件。在一些实施例中,B0磁体122可以是一个或多于一个永磁体、一个或多于一个电磁体、一个或多于一个超导磁体、或者包括一个或多于一个永磁体和一个或多于一个电磁体和/或一个或多于一个超导磁体的混合磁体。在一些实施例中,B0磁体122可被配置为生成具有小于或等于0.2T或者在从50mT到0.1T的范围内的场强的B0磁场。
例如,在一些实施例中,B0磁体122可以包括第一B0磁体和第二B0磁体,该第一B0磁体和第二B0磁体各自包括围绕共同中心以同心环布置的永磁体块。第一B0磁体和第二B0磁体可以以双平面配置布置,使得成像区域位于第一B0磁体和第二B0磁体之间。在一些实施例中,第一B0磁体和第二B0磁体可以各自耦接到铁磁轭并由铁磁轭支撑,该铁磁轭被配置为捕获和引导来自第一B0磁体和第二B0磁体的磁通量。
梯度线圈128可以被布置成提供梯度场,并且例如可以被布置为在B0场中在三个基本上正交的方向(X、Y和Z)上生成梯度。梯度线圈128可被配置为通过系统地改变B0场(由B0磁体122和/或垫片124生成的B0场)来对所发射的MR信号进行编码,以根据频率或相位来对接收到的MR信号的空间位置进行编码。例如,梯度线圈128可被配置为根据沿着特定方向的空间位置的线性函数来改变频率或相位,尽管也可以通过使用非线性梯度线圈来提供更复杂的空间编码分布。在一些实施例中,例如,如在2015年9月4日提交的代理人案号为O0354.70000US01且标题为“LOW FIELD MAGNETIC RESONANCE IMAGING METHODS ANDAPPARATUS”的美国专利号9,817,093(其通过引用而被全部并入文本)中所述,可以使用层压板(例如,印刷电路板)来实现梯度线圈128。
通过分别使用发射和接收线圈(通常称为射频(RF)线圈)激发并检测所发射的MR信号来进行MRI。发射/接收线圈可以包括用于发射和接收的单独线圈、用于发射和/或接收的多个线圈、或者用于发射和接收的相同线圈。因而,发射/接收组件可以包括用于发射的一个或多于一个线圈、用于接收的一个或多于一个线圈、以及/或者用于发射和接收的一个或多于一个线圈。发射/接收线圈通常也被称为Tx/Rx或Tx/Rx线圈,以一般地指代MRI系统的发射和接收磁性组件的各种配置。这些术语在本文中可互换使用。在图1A中,RF发射和接收线圈126包括可以用于生成RF脉冲以感应振荡磁场B1的一个或多于一个发射线圈。(一个或多于一个)发射线圈可被配置为生成任何合适类型的RF脉冲。
电力管理系统110包括用以向MRI系统100的一个或多于一个组件提供操作电力的电子器件。例如,电力管理系统110可以包括一个或多于一个电源、能量储存装置、梯度电力组件、发射线圈组件、和/或提供合适的操作电力以使MRI系统100的组件通电并进行操作所需的任何其他合适的电力电子器件。如图1A所示,电力管理系统110包括电源系统112、(一个或多于一个)电力组件114、发射/接收电路系统116和热管理组件118(例如,用于超导磁体的低温冷却装备、用于电磁体的水冷却装备)。
电源系统112包括用以向MRI系统100的磁性组件120提供操作电力的电子器件。电源系统112的电子器件可以例如向一个或多于一个梯度线圈(例如,梯度线圈128)提供操作电力以生成一个或多于一个梯度磁场来提供MR信号的空间编码。另外,电源系统112的电子器件可以向一个或多于一个RF线圈(例如,RF发射和接收线圈126)提供操作电力,以生成一个或多于一个RF信号和/或从被检体接收一个或多于一个RF信号。例如,电源系统112可以包括被配置为从干线电力向MRI系统和/或能量储存装置提供电力的电源。在一些实施例中,电源可以是被配置为将来自干线电力的AC电力转换成DC电力以供MRI系统使用的AC到DC电源。在一些实施例中,能量储存装置可以是电池、电容器、超级电容器、飞轮、或者可以双向地接收(例如,储存)来自干线电力的电力并将向MRI系统供给电力的任何其他合适的能量储存设备中的任一个。另外,电源系统112可以包括包含如下组件的附加电力电子器件,这些组件包含但不限于电力转换器、开关、总线、驱动器和用于向MRI系统供给电力的任何其他合适的电子器件。
(一个或多于一个)放大器114可以包括:一个或多于一个RF接收(Rx)前置放大器,其放大由一个或多于一个RF接收线圈(例如,线圈126)检测到的MR信号;一个或多于一个RF发射(Tx)电力组件,其被配置为向一个或多于一个RF发射线圈(例如,线圈126)提供电力;一个或多于一个梯度电力组件,其被配置为向一个或多于一个梯度线圈(例如,梯度线圈128)提供电力;以及一个或多于一个匀场电力组件,其被配置为向一个或多于一个垫片(例如,垫片124)提供电力。在一些实施例中,垫片可以使用永磁体、电磁体(例如,线圈)和/或其组合来实现。发射/接收电路系统116可以用于选择RF发射线圈还是RF接收线圈正被操作。
如图1A所示,MRI系统100包括具有向电力管理系统110发送指令和从电力管理系统110接收信息的控制电子器件的控制器106(也称为控制台)。控制器106可被配置为实现一个或多于一个脉冲序列,该一个或多于一个脉冲序列用于确定发送到电力管理系统110以按期望序列(例如,用于操作RF发射和接收线圈126的参数、用于操作梯度线圈128的参数等)操作磁性组件120的指令。
脉冲序列一般描述发射/接收线圈和梯度线圈操作以准备被检体的磁化并获取如此得到的MR数据的顺序和定时。例如,脉冲序列可以指示发射脉冲、梯度脉冲、以及接收线圈获取MR数据的获取时间的顺序和持续时间。
脉冲序列可被组织成一系列周期。例如,脉冲序列可以包括预编程数量的脉冲重复周期,并且应用脉冲序列可以包括:使MRI系统根据脉冲序列的参数操作了预编程数量的脉冲重复周期。在各周期中,脉冲序列可以包括用于生成RF脉冲的参数(例如,识别发射持续时间、波形、振幅、相位等的参数)、用于生成梯度场的参数(例如,识别发射持续时间、波形、振幅、相位等的参数)、控制何时生成RF和/或梯度脉冲以及/或者何时(一个或多于一个)接收线圈被配置为检测由被检体生成的MR信号的定时参数、等等。在一些实施例中,如本文所述,脉冲序列可以包括指定一个或多于一个导航RF脉冲的参数。
脉冲序列的示例包括零回波时间(ZTE)脉冲序列、平衡稳态自由进动(bSSFP)脉冲序列、梯度回波脉冲序列、反转恢复脉冲序列、扩散加权成像(DWI)脉冲序列、自旋回波脉冲序列(其包括传统自旋回波(CSE)脉冲序列、快速自旋回波(FSE)脉冲序列、涡轮自旋回波(TSE)脉冲序列和/或任何多自旋回波脉冲序列(诸如扩散加权自旋回波脉冲序列等))、反转恢复自旋回波脉冲序列、动脉自旋标记脉冲序列、Overhauser成像脉冲序列等,这些脉冲序列的各方面在2015年11月11日提交的代理人案号为O0354.70002US01且标题为“PULSESEQUENCES FOR LOW FIELD MAGNETIC RESONANCE”的美国专利号10,591,561(其通过引用而被全部并入本文)中进行了说明。
如图1A所示,控制器106还与被编程为处理接收到的MR数据的计算装置104交互。例如,计算装置104可以使用任何合适的(一个或多于一个)图像重建处理来处理接收到的MR数据以生成一个或多于一个MR图像。控制器106可以向计算装置104提供与一个或多于一个脉冲序列有关的信息,以用于由计算装置处理数据。例如,控制器106可以向计算装置104提供与一个或多于一个脉冲序列有关的信息,并且计算装置可以至少部分地基于所提供的信息来进行图像重建处理。
计算装置104可以是被配置为处理所获取到的MR数据并生成正被成像的被检体的一个或多于一个图像的任何电子装置。在一些实施例中,计算装置104可以位于与MRI系统100相同的房间中和/或耦接到MRI系统100。在一些实施例中,计算装置104可以是固定电子装置,诸如台式计算机、服务器、机架式计算机、或者可被配置为处理MR数据并生成正被成像的被检体的一个或多于一个图像的任何其他合适的固定电子装置。可替代地,计算装置104可以是便携式装置,诸如智能电话、个人数字助理、膝上型计算机、平板计算机、或者可被配置为处理MR数据并生成正被成像的被检体的一个或多于一个图像的任何其他便携式装置。在一些实施例中,计算装置104可以包括任何合适类型的多个计算装置,因为本文提供的公开内容的方面在该方面不受限制。
系统100还可以包括一个或多于一个外部传感器162。如本文进一步所述,一个或多于一个外部传感器可以辅助检测使图像质量下降的一个或多于一个错误源(例如,运动、噪声)。由一个或多于一个外部传感器162获得的信息可用于根据处理300确定是否扩展成像。在一些实施例中,控制器106可被配置为从一个或多于一个外部传感器接收信息。在一些实施例中,系统100的控制器106可被配置为控制一个或多于一个外部传感器162的操作。本文进一步说明用于获得与一个或多于一个错误源有关的信息的一个或多于一个外部传感器的示例。
(3)用于确定是否扩展成像的系统和方法
如本文所述,发明人已经开发了用于动态地扩展由磁共振成像系统进行的成像的系统和方法。例如,在一些实例中,可能希望扩展由MRI系统进行的成像,以便增强由MRI系统获取到的数据和/或替换由MRI系统获取的具有不良质量的数据。
特别地,一个或多于一个错误源(诸如(被成像的患者、MRI系统组件和/或外围组件的)运动、磁场漂移、不断变化的磁滞、未补偿的涡电流和/或垫片、以及噪声等)可能影响由MRI系统获取到的数据,这导致在根据受影响的MR数据所生成的MR图像中出现伪影。在一些实例中,由于一个或多于一个错误源而导致的图像质量的下降可能很小,使得可以通过对数据进行后处理、丢弃受影响的数据、或者不采取任何行动来适当地校正该下降。然而,在一些实例中,在用于进行成像的附加时间可用和/或图像劣化特别严重的情况下,可能希望通过扩展由MRI系统进行的成像来增强和/或替换所获取到的MR数据。
图1B例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于确定为扩展磁共振成像的示例系统150。例如,系统150可以用于进行本文中例如关于图3所述的示例处理300的全部或一部分。在一些实施例中,系统150形成MRI系统(例如,本文所述的MRI系统100)的一部分。在一些实施例中,系统150在MRI系统的外部,但与MRI系统进行通信以进行本文所述的示例处理300。
如图1B所示,示例系统150包括用户接口152。用户接口152可以使得用户能够观看本文所述的动态重新扫描技术的各方面和/或例如经由图1A所示的计算装置104上的显示提供与进行这样的技术有关的输入。例如,用户接口152可以使得用户能够选择要由MRI系统进行的成像的类型(例如,扩散加权成像等)。在一些实施例中,用户接口152可以经由与用户接口152进行通信的显示器来显示根据由MRI系统获取到的MR数据所生成的图像。用户接口152可以使得用户能够发起利用MRI系统的成像。
控制器106可被配置为控制示例系统150的各方面,例如以进行示例处理300的至少一部分。在一些实施例中,控制器106可被配置为控制例如如关于图1A所述的MRI系统的一个或多于一个操作。
控制器106可以使用软件、硬件或其组合来实现。例如,控制器106可以包括可在任何合适的处理器或处理器集合上执行的软件代码。当以硬件实现时,控制器106可以包括处理器、经由一个或多于一个现场可编程门阵列实现的电路系统、以及/或者专用集成电路等。
控制器106可被配置为进行一个或多于一个功能。例如,控制器106包括序列编译器154。如本文所述,序列编译器154可被配置为存储与MRI系统状态(其中获得了MR数据)相关的信息。例如,如本文进一步所述,序列编译器154可以存储与为对涡电流和/或磁滞进行校正所应用的校正相关的信息。在一些实施例中,由序列编译器154存储的MRI系统状态信息可用于获得附加MR数据以确保在获得附加MR数据的同时维持MRI系统状态。例如,与MRI系统状态有关的信息可以表示在所识别出的时间点之前在由MRI系统生成的任何RF脉冲和/或梯度场的时间点处对MRI系统的影响。与MRI状态有关的信息可以包括用于捕获先前生成的梯度磁场对系统的影响(诸如磁滞(例如,MRI系统的组件的感应磁化)和/或涡电流(例如,由于导致生成辅助磁场的快速变化的梯度磁场而引起的MRI系统组件中的感应电流)等)的信息。可以使用序列编译器154所存储的信息来确保根据第一脉冲序列所获得的数据和根据第二脉冲序列所获得的数据之间的平滑转变。
控制器106还包括图像重建组件158。图像重建组件158可被配置为基于由MRI系统获取到的MR数据来生成图像。在一些实施例中,如本文所述,可以例如针对一个或多于一个错误源评估由图像重建组件158生成的MR图像,以确定是否扩展由MRI系统进行的成像。
例如,可以通过应用不同的计算工具以进行处理管道的不同任务来进行图像重建。处理管道可以涉及对由MRI系统获取到的MR数据进行各种预处理、重建和后处理任务。预处理任务可以包括对数据进行排序和筛选、针对运动对数据进行校正、以及抑制数据中的RF伪影(例如,由MRI系统外部的任何(一个或多于一个)装置生成的外部RF干扰、由MRI系统的在其成像区域之外的任何(一个或多于一个)组件生成的内部RF干扰、以及由MRI系统的接收电路系统生成的噪声)。在预处理之后,管道可以涉及使用线性方法(例如,网格化、主成分分析(PCA)、敏感性编码(SENSE)、广义自校准部分并行获取(GRAPPA))或非线性方法(例如,压缩感测、深度学习)来根据预处理后的数据重建MR图像。接着,可以对如此得到的图像进行后处理以进行回顾性运动校正、伪影去除、去噪、强度校正和/或图像增强。在一些实施例中,处理管道的一个或多于一个任务可以由用于处理MRI数据以生成患者的MR图像的统一深度学习处理管道进行。统一深度学习处理管道可以包括使用多个神经网络来进行不同的管道任务,诸如从输入的MR数据中去除伪影(例如,干扰、噪声、损坏的读出线)、根据输入的MR数据重建图像、组合根据由不同RF线圈收集到的数据所生成的MR图像、将MR图像集合彼此对准以对患者运动进行补偿、组合对准后的MR图像集合以增加图像信噪比(SNR)、对不均匀的强度变化进行校正等。在2019年7月29日提交的标题为“Deep LearningTechniques For Magnetic Resonance Image Reconstruction”的美国专利公开号2020/0033431(其通过引用而被全部并入本文)中描述了这样的图像重建技术的附加方面。
控制器106还包括MR成像扩展控件160。特别地,如本文所述,从图像重建组件158、一个或多于一个外部传感器162和/或一个或多于一个其他源获得的信息(例如,患者运动的(一个或多于一个)度量、SNR、所采样的k空间的量、图像质量的度量等)可用于确定是否扩展由MRI系统进行的成像。MR成像扩展控件160可以基于该信息(例如,根据本文所述的处理300)来确定是否扩展成像。在一些实施例中,控制器106(例如,MR成像扩展控件160和/或序列编译器154)可以(例如,通过确定要应用的脉冲序列,这可以包括确定脉冲序列的参数,诸如波形、振幅、持续时间、相位等)确定如何获取附加数据,并且控制器106可被配置为使MRI系统根据所确定的脉冲序列操作以获得附加数据。
在获取MR数据(这可以包括扩展成像以一次或多于一次获取附加MR数据)之后,可以生成最终图像。在一些实施例中,图像重建组件158可以通过用通过扩展成像所获得的附加数据增强和/或替换不良质量MR数据来针对MR数据中的一个或多于一个错误源进行校正。因此,最终图像164可以是高质量的,基本上没有由影响MR数据获取的一个或多于一个错误源产生的任何伪影。最终图像164可以在各种情境中(例如,在治疗和/或诊断患者时和/或在研究设置中)使用。
图2A至图2C例示根据本文所述的技术的一些实施例的在初始获取和扩展获取期间的示例脉冲序列的示意图。例如,如由图2A中的灰色阴影框所示,标记了多个重复周期(TR)以(例如,根据本文所述的技术)进行重新获取。如本文所述,用以针对所标记的TR获取数据的确定可以是基于检测到在根据第一脉冲序列获取数据期间发生的一个或多于一个错误源、以及/或者检测到由一个或多于一个错误源引起的(一个或多于一个)伪影。例如,图2A指示:患者运动影响了在TR 1、TR 10和TR 12期间获得的数据的质量,并且RF干扰影响了在TR 4期间获得的数据的质量。
在一些实施例中,确定为扩展成像可以是动态地进行的。例如,确定为扩展成像以获取附加数据来增强和/或替换在TR 1处获得的受影响数据可以是在TR 1之后但在第一脉冲序列结束之前进行的,并且该确定可以使用在TR1处获得的受影响数据来进行。同样,确定为扩展成像以获取附加数据来增强和/或替换在TR 4、TR 10和TR 12处获得的受影响数据可以是使用在TR 4、TR 10和TR 12处获得的受影响数据在第一脉冲序列结束之前进行的。
如图2A所示,可以应用第二脉冲序列以针对受影响的TR获得附加数据。第二脉冲序列可以级联在第一脉冲序列的末尾,使得进行TR的连续重复。
图2B是在初始获取和扩展获取期间的示例脉冲序列的另一示意图。图2B例示图2A的扩展,其中根据第二脉冲序列所获得的用以替换和/或增强根据第一脉冲序列所获得的数据的数据受到错误源(例如,患者运动)的影响。可以在第二脉冲序列完成之前,进行用以通过应用第三脉冲序列以获得进一步的附加数据来增强和/或替换在TR 4处根据第二脉冲序列所获得的数据而进一步扩展成像的确定。在一些实施例中,该确定可以由如图1A和1B所示的MRI系统例如使用控制器106来进行。这样,可以重复地动态扩展成像,直到满足停止条件(例如,分配时间、获取到例如可接受的数据集)为止。
图2C是在初始获取和扩展获取期间的示例脉冲序列的另一示意图。特别地,图2C例示没有错误源影响根据第一脉冲序列所获得的数据。然而,在第一脉冲序列完成之后,仍可以进行用以通过根据第二脉冲序列获得附加数据来扩展成像的确定。特别地,可以确定为:用以进行成像的分配时间中的附加时间可用,并且有利地使用该附加时间来获得附加数据以增强根据第一脉冲序列所获得的数据(例如,进一步增加所获取到的数据的SNR和/或对k空间中的先前未被采样的附加位置进行采样)。
图3例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于确定是否扩展磁共振成像的示例处理300。图3所示的处理300从动作302开始,在该动作302处,由MRI系统根据第一脉冲序列获得数据(例如,空间频率数据)。如本文(例如,关于图1A和本文提供的附随说明)所述,MRI系统可以包括至少一个射频(RF)线圈,用于通过利用至少一个RF线圈根据第一脉冲序列发射一个或多于一个RF脉冲并利用至少一个RF线圈接收MR信号(其是由正被成像的患者响应于根据第一脉冲序列发射的一个或多于一个RF脉冲而发射的),来根据第一脉冲序列获得数据。第一脉冲序列可以是任何合适的MR脉冲序列(其示例在本文中提供)。
在动作304处,可以确定是否应获得附加数据(例如,空间频率数据)。特别地,动作304处的确定可以是在完成动作302处根据第一脉冲序列获得数据之前动态地进行的。如本文所述,在一些实施例中,可能希望获得附加MR数据以替换根据第一脉冲序列所获得的不良质量数据。在一些实施例中,可能希望增强根据第一脉冲序列所获得的数据以增加SNR和/或对k空间中的未根据第一脉冲序列采样的附加位置进行采样。本文例如在第(4)(iv)子节中的用于确定是否扩展成像的技术中进一步说明与动态地确定是否收集附加数据有关的技术的各方面。
例如,动作304可以包括:(i)分析由MRI系统收集到的数据(例如,响应于RF导航脉冲的MR信号、由耦接到MRI系统的一个或多于一个传感器获得的数据、重建数据和/或MR数据本身),以确定为在根据第一脉冲序列获取MR数据期间患者移动;以及(ii)确定为运动达到使所收集到的数据不可用于(或不希望用于或次优用于)形成MRI图像的程度。响应于确定为运动使MR数据不可用,MRI系统可以确定为应替换在患者运动期间收集到的数据,并且可以确定为收集附加数据以替换该数据。
作为另一示例,在一些实施例中,动作304可以包括:(i)分析由MRI系统收集到的数据(例如,由耦接到MRI系统的一个或多于一个传感器获得的数据、重建数据和/或MR数据本身),以确定为在获取根据第一脉冲序列所获得的MRI数据期间,在MRI系统的环境中存在干扰;以及(ii)确定为干扰达到使所收集到的数据不可用于(或不希望用于或次优用于)形成MRI图像的程度。响应于确定为干扰使MR数据不可用,MRI系统可以确定为应替换在干扰期间收集到的数据,并且可以确定为收集附加数据以替换该数据。
作为又一示例,在一些实施例中,动作304可以包括:(i)分析由MRI系统收集到的数据(例如,由耦接到MRI系统的一个或多于一个传感器获得的数据、重建数据和/或MR数据本身)和/或被分配用于进行成像的剩余时间,以确定为可以增强根据第一脉冲序列所获得的MR数据;以及(ii)确定为应获取附加MR数据以增强根据第一脉冲序列所获得的MR数据(例如,增加SNR、对k空间中的附加位置进行采样等)。
如果在动作304处确定为将不收集附加数据,则处理300可以在完成根据第一脉冲序列获得数据之后结束。如果在动作304处确定为收集附加数据,则处理300可以通过“是”分支进入动作306。
在动作306处,确定供在获得附加数据时使用的第二脉冲序列。例如,如本文(例如,在描述用于确定如何获取附加MR数据的技术的第(5)节中)所述,第二脉冲序列可以被设计为维持MR信号的稳态。第二脉冲序列可被设计为获得k空间中的特定位置处的数据(例如,尚未获得数据的位置、先前获取到的数据具有不良质量且应被增强或替换的位置)。在一些实施例中,如本文所述,第二脉冲序列可被设计为针对由一个或多于一个错误源(例如,运动、噪声)(其导致根据第一脉冲序列所获得的数据具有不良质量)引起的伪影进行校正。在动作306处确定用于获得附加数据的第二脉冲序列例如可以在完成动作302处根据第一脉冲序列获得数据之前动态地进行。
随后,处理300可以进入动作308,在该动作308处,根据在动作306确定的第二脉冲序列来获得附加数据。例如,MRI系统的至少一个RF线圈可用于根据在动作306确定的第二脉冲序列来发射一个或多于一个RF脉冲,并且至少一个RF线圈可以接收响应于根据第二脉冲序列发射的一个或多于一个RF脉冲而从患者发射的MR信号。第二脉冲序列的脉冲可以级联在第一脉冲序列的末尾。如本文所述,在动作308处根据第二脉冲序列获得的附加数据可用于增强和/或替换在动作302处根据第一脉冲序列获得的数据。
处理300可以从动作308返回到动作304,在该动作304处,在完成动作308处根据第二脉冲序列获得附加数据之前,确定是否收集附加空间频率数据。因此,可以重复处理300,直到确定为不需要收集附加数据并且处理300可以结束为止。
因而,处理300提供了用于动态地确定为扩展由MRI系统进行的成像的方法。在处理300中的动作304处确定为扩展成像以及进一步地在动作306处确定如何进行扩展成像特别地是在完成获得根据第一脉冲序列所获得的数据之前动态地进行的。然而,根据第二脉冲序列所获得的附加数据是在完成根据第一脉冲序列所获得的数据的获得之后获得的,并且第二脉冲序列的一个或多于一个脉冲级联在第一脉冲序列的末尾。发明人已认识到,在进行成像的同时动态地确定是否以及如何扩展成像的这种技术是有益的,因为确定是否以及如何收集附加数据可以在根据第一脉冲序列获得数据的同时进行。特别地,在进行MRI时,正被成像的被检体的氢质子在一段时间(被定义为重复时间或“TR”)激发和驰豫。可以高效地利用第一脉冲序列的重复时间,来同样进行用于确定是否以及如何获得附加数据的动作304至306。
(4)用于检测一个或多于一个错误源的技术
如本文所述,用于扩展由MRI系统进行的成像的技术可以包括确定是否根据补充脉冲序列获得附加数据。在一些实施例中,是否扩展成像的确定可以至少部分地基于在被分配用于进行成像的时间中剩余的时间量。在一些实施例中,如本文所述,该确定可以是基于一个或多于一个错误源对MR数据的影响。例如,一个或多于一个错误源(诸如(正被成像的患者、MRI系统的一个或多于一个组件、一个或多于一个外围组件等的)运动、磁场漂移、不断变化的磁滞、未补偿的涡电流和/或垫片、以及/或者噪声等)可能使图像质量下降,使得获取附加MR数据以增强和/或替换劣化的数据将是有益的。因而,可以对可能使图像质量下降的一个或多于一个错误源进行表征,并且可以使用这样的表征来确定是否扩展成像。
本文说明了用于检测和/或表征影响MR图像质量的一个或多于一个错误源的各种技术。本文所述的技术可以以任何组合使用。用于检测和/或表征一个或多于一个错误源的技术例如可以在根据第一脉冲序列获取数据期间动态地进行。
(i)用于检测运动的技术
如本文所述,患者、MRI系统组件和/或MRI系统外部的一个或多于一个组件的运动可能是在MR图像中产生伪影的错误源。以下说明用于检测并表征运动的示例技术。
(a)导航脉冲
在一些实施例中,使用从由MRI系统发射的一个或多于一个导航脉冲获得的MR信号来检测并表征一个或多于一个错误源。导航脉冲是用于获得与正被成像的患者的移动有关的信息的附加RF脉冲。
图4A至图4B例示根据本文所述的技术的一些实施例的具有空间编码的导航脉冲的示例脉冲序列。特别地,图4A例示基于自旋回波的扩散加权成像(DWI)序列的一个重复时间(TR)中的导航脉冲。在图4A中,在标记为“G_read”的读出梯度轴上示出DWI脉冲。
如图4A所示,第一导航块(在图4A中用框勾画出)具有利用一维读出梯度获取到的两个自旋回波。在一些实施例中,导航脉冲仅包括单个导航脉冲获取。在诸如图4A所示的实施例等的其他实施例中,使用多个导航脉冲,这在将进行奇数回波和偶数回波的单独处理的情况下可能是有益的。如图4A所示,首先勾画出的两个导航回波脉冲是紧接在发射DWI脉冲之后且紧接在获取到MR数据之前获取到的。图4A进一步例示在回波链末尾处的第二导航块(在图4A中用框勾画出)。第二导航块可用于频率漂移校正。
图4B例示具有空间编码的导航脉冲的DWI序列的另一示例。图4B所示的导航脉冲是在根据DWI序列发射RF脉冲之后发射的以获得图像重建所使用的MR数据。如本文所述,响应于导航脉冲而接收到的MR信号可以被重建为可用于跟踪移动的低分辨率图像。
如本文所述,响应于一个或多于一个导航脉冲而获得的MR信号提供患者运动的指标。例如,响应于一个或多于一个导航脉冲而获得的MR信号可以指示患者是否已在什么方向上平移或旋转了多少量。特别地,测量响应于一个或多于一个导航脉冲而获得的MR信号的相移,这允许监测正在成像的患者解剖结构的移动。因而,导航脉冲可以与由至少一个RF线圈发射的RF脉冲交错,以获得MR数据,从而获得与患者在成像期间如何移动有关的信息。如本文所述,使用导航脉冲所获得的运动信息可用于确定是否扩展成像以增强和/或替换受患者运动影响的MR数据。可以使用任何合适类型的导航脉冲,例如,自旋回波(SE)脉冲、梯度回波(GRE)脉冲等。
(b)用于检测运动的传感器
在一些实施例中,可以实现用于测量正被成像的患者、MRI系统的组件和/或一个或多于一个外围组件的运动(其各自可能导致根据所获取到的MR数据所生成的图像的质量下降)的一个或多于一个传感器。用于测量运动的一个或多于一个传感器可以耦接到患者、MRI系统和/或一个或多于一个外围组件。该一个或多于一个传感器可以获得与运动有关的信息(例如,平移和/或旋转的幅度和/或方向),该信息可用于确定是否扩展由MRI系统进行的成像。
图5A例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于检测运动的示例传感器。如图5A所示,提供了用于测量运动的传感器5080。如图5A所示,传感器5080耦接到被配置用于进行患者的头部的MR成像的MR头盔5030。因而,传感器5080可以检测MR头盔5030的运动。在一些实施例中,MR头盔5030耦接到MRI系统,因而传感器5080可以通过检测MR头盔5030的运动来检测MRI系统的运动。在一些实施例中,MR头盔5030耦接到患者并且可以独立于MRI系统而移动,因而传感器5080可以通过检测MR头盔5030的运动来检测患者的运动。
在一些实施例中,用于测量运动的一个或多于一个传感器可以包括一个或多于一个惯性传感器,诸如加速度计和/或陀螺仪等。在一些实施例中,用于测量运动的一个或多于一个传感器包括压力传感器。在一些实施例中,用于测量运动的一个或多于一个传感器包括一个或多于一个光学传感器(例如,一个或多于一个照相机)。
在一些实施例中,用于测量运动的一个或多于一个传感器包括至少一个RF传感器。例如,发明人已理解到,在存在被检体(例如,患者)的情况下,由于传感器和被检体之间的寄生电容,传感器(例如,诸如RF天线等的RF传感器)的共振频率可能改变。例如,传感器的共振频率可以随着传感器和患者之间的距离减小而减小。因此,可以使用被配置为与患者电容耦接的至少一个传感器来检测患者在MR成像过程期间的位置和/或运动。
在一些实施例中,使用RF传感器检测患者位置和/或运动可以通过监测来自传感器的以设置频率的反射功率而不是检测传感器的共振频率的变化来进行。设置频率可以是基于传感器的共振频率确定的,并且被设置为使得传感器的灵敏度增加的频率(例如,设置为使得反射曲线具有最大斜率的频率)。
因而,在一些实施例中,MRI系统可以包括至少一个传感器(例如,一个或多于一个RF天线,例如,一个或多于一个环形天线、蝶形天线、偶极天线、或者被配置为以期望的共振频率共振的任何其他RF天线),该至少一个传感器被配置为在MR成像期间电容地耦接到患者。在一些实施例中,RF传感器可以具有在100MHz和250MHz之间的共振频率。在一些实施例中,当患者保持位于MRI系统内时,装置可被配置为利用至少一个射频(RF)信号驱动至少一个传感器并测量来自该至少一个传感器的反射信号值。反射信号值可以是响应于至少一个RF信号而由至少一个传感器反射的信号的特性。例如,反射信号值可以是电压。在一些实施例中,根据低于阈值反射系数值的反射信号值所计算出的反射系数可以指示患者的运动。阈值反射系数值可以是基于先前测量到的反射系数值确定的(例如,阈值反射系数值可以是先前测量到的反射系数值加上和/或减去指示噪声的百分比值)。因此,通过使用装置所获得的反射信号值和/或反射系数可用于确定患者是否移动。
在一些实施例中,校准过程可用于增加传感器对患者的寄生电容的灵敏度。传感器可以在由具有与传感器的共振频率不同的(例如,在传感器的共振频率的5%内的)频率的至少一个RF信号驱动时对寄生电容最灵敏。在一些实施例中,对传感器进行校准可以包括:利用频率随时间变化的校准RF信号来驱动传感器;识别传感器的共振频率;以及将要用于驱动传感器的驱动频率设置为传感器的共振频率或在其所识别的共振频率的5%内。如本文所述,驱动频率可被设置为使得传感器的灵敏度增加的频率(例如,设置为使得反射曲线具有最大斜率的频率)。
(ii)用于检测干扰的技术
如本文所述,MRI系统在成像期间可能容易受到导致MR数据中的伪影的多个错误源(诸如由MRI系统外部的一个或多于一个装置生成的外部RF干扰、由MRI系统的在其成像区域之外的一个或多于一个组件生成的内部RF干扰、以及/或者由MRI系统的接收电路系统生成的噪声等)影响。在各种环境中(例如,急诊室、ICU、救护车、医生办公室等)以及在存在各种其他装置(例如,医疗装备、智能电话、电视等)的情况下部署在屏蔽室(例如,拉法第笼)之外的低场MRI系统可能特别容易受到RF干扰影响。如本文所述,RF干扰还可以包括由MRI系统的位于其成像区域之外的一个或多于一个组件(例如,电源、梯度线圈、梯度线圈放大器、RF放大器等)生成的内部RF干扰。
因而,在一些实施例中,一个或多于一个传感器可用于测量由MRI系统的一个或多于一个组件和/或MRI系统外部的一个或多于一个组件生成的干扰(例如,噪声)(其各自可能导致根据获取到的MR数据所生成的图像的质量下降)。根据本文所述的技术,由本文所述的一个或多于一个传感器获得的噪声的度量可用于确定是否扩展由MRI系统进行的成像。
例如,图5B例示根据本文所述的技术的一些实施例的用于检测噪声的MRI系统的示例性组件。例如,发射/接收系统500可以形成本文所述的MRI系统的发射/接收装备的至少一部分。发射/接收系统500被配置为检测从正被成像的被检体504的受激原子发射的MR信号,并且表征环境中的噪声。
如图5B所示,发射/接收系统500包括初级RF接收线圈502,初级RF接收线圈502被配置为响应于激励脉冲序列来测量被检体504发射的MR信号。激励脉冲序列可以是由初级RF接收线圈502和/或由一个或多于一个其他发射RF线圈产生的,该一个或多于一个其他发射RF线圈布置成最接近被检体504并且被配置为在被操作时产生合适的MR脉冲序列。初级接收线圈502可以是单个线圈或者可以是多个线圈,在后者情况下,这多个线圈可用于进行并行MRI。调谐电路系统508便于初级接收线圈502的操作,并且由(一个或多于一个)RF线圈502检测的信号被提供到获取系统510,该获取系统510可以放大所检测到的信号,将所检测到的信号数字化,以及/或者进行任何其他合适类型的处理。
发射/接收系统500还包括(一个或多于一个)辅助传感器506,其可以包括被配置为检测或以其他方式测量环境中的噪声源和/或由MRI系统本身产生的环境噪声的任何数量或类型的(一个或多于一个)传感器。根据本文所述的技术,由(一个或多于一个)辅助传感器506测量到的噪声可被表征并用于确定是否扩展成像。在获取系统510处理由(一个或多于一个)RF线圈502和(一个或多于一个)辅助传感器506检测到的信号之后,获取系统510可以将处理后的信号提供到MRI系统的一个或多于一个其他组件以进行进一步处理(例如,用于形成被检体504的一个或多于一个MRI图像)。
在一些实施例中,(一个或多于一个)辅助传感器506可以包括一个或多于一个辅助线圈506,一个或多于一个辅助线圈506被配置为测量来自MRI系统正在操作的环境中的一个或多于一个噪声源的噪声。在一些情况下,(一个或多于一个)辅助RF线圈506可以被构造为对环境噪声比对由线圈本身产生的任何噪声实质上更灵敏。例如,辅助RF线圈506可以具有足够大的孔径和/或匝数,使得辅助线圈对来自环境的噪声比对由辅助线圈本身产生的噪声更灵敏。在一些实施例中,(一个或多于一个)辅助RF线圈506与(一个或多于一个)初级RF线圈502相比可以具有更大的孔径和/或更多的匝数。然而,(一个或多于一个)辅助RF线圈506在这方面可以与初级RF线圈相同和/或在其他方面可以不同于(一个或多于一个)初级RF线圈502,因为本文所述的技术不限于线圈的任何特定选择。例如,在一些实施例中,如以下进一步详细论述的,使用不同类型的辅助传感器来代替RF线圈型传感器。
在图5B的例示性实施例中,(一个或多于一个)辅助RF线圈506的位置与初级RF线圈502的位置分开一定距离。可以选择该距离,使得(一个或多于一个)辅助线圈506离样本504足够远以避免感测到由样本在成像期间发射的MR信号,但在其他情况下被布置得尽可能靠近初级RF线圈502,使得(一个或多于一个)辅助线圈506检测到与(一个或多于一个)初级线圈502所检测到的噪声类似的噪声。以这种方式,由(一个或多于一个)辅助线圈506测量到的来自一个或多于一个噪声源的噪声可以表示由(一个或多于一个)初级线圈502检测到的噪声。应当理解,(一个或多于一个)辅助线圈506无需是RF线圈,而是可以是能够检测或测量可能影响MRI系统的性能的环境中的噪声的任何类型的传感器,因为本文所述的技术不限于与任何特定类型的传感器一起使用。
根据一些实施例,(一个或多于一个)辅助传感器506可以包括一个或多于一个辅助传感器506,一个或多于一个辅助传感器506被配置为通过将(一个或多于一个)传感器耦接到MRI系统的一个或多于一个组件来测量噪声。例如,辅助传感器506可以包括耦接到MRI系统的一个或多于一个组件或以其他方式被布置为检测MRI系统所产生的噪声的一个或多于一个传感器。如上所述,电力线缆经常是如下的噪声源,该噪声源可对MRI系统的操作产生负面影响,并且特别地可以产生由一个或多于一个初级线圈检测到的噪声。根据一些实施例,(一个或多于一个)辅助传感器506包括(例如,电容地或电感地)耦接到系统的一个或多于一个电力线缆以检测从电力线缆所产生的噪声的一个或多于一个传感器。
用于测量噪声的一个或多于一个传感器的附加方面在2015年9月4日提交的代理人案号为O0354.70001US01且标题为“NOISE SUPPRESSION METHODS AND APPARATUS”的美国专利号9,547,057(其通过引用而被全部并入本文)中进行了进一步说明。
(iii)使用重建数据的技术
在一些实施例中,由MRI系统获得的MR数据本身可用于检测和/或表征一个或多于一个错误源。例如,在一些实施例中,可以查看MR数据以确定一个或多于一个错误源是否有可能影响了利用MRI系统的数据获取。例如,在一些实施例中,可以根据由MRI系统获得的MR数据来生成一个或多于一个MR图像。可以(例如,由MRI系统的控制器106、由外部控制器、由用户等)分析所生成的图像,以确定一个或多于一个错误源是否有可能影响了利用MRI系统的数据获取。MR数据和/或所生成的MR图像可以揭示所获取到的数据中的一些数据与MR数据的其他部分不一致,这指示存在由一个或多于一个错误源引起的伪影。在一些实施例中,MR数据和/或所生成的数据可以例示MR数据中的尖峰和/或超过数,其可以指示存在由一个或多于一个错误源引起的伪影。因而,可以使用经由数据的一个或多于一个错误源的检测和/或表征来确定是否扩展成像。
(iv)用于确定是否扩展成像的技术
在如本文所述检测和/或表征一个或多于一个错误源之后,所获得的信息可用于(例如,通过确定为利用MRI系统根据补充脉冲序列获得附加数据)确定是否扩展成像。例如,如本文所述,在一些实例中,MR图像质量可能下降到如下的程度:有必要重新获取MR数据以用通过扩展成像所获取到的MR数据来增强和/或替换受影响的数据。在一些实施例中,将k空间中的获取到不良质量数据的位置存储在系统存储器中,并且扩展成像可以包括在k空间中的所存储的位置处获得MR数据以获得用以替换和/或增强不良质量数据的MR数据。
因而,表征一个或多于一个错误源的信息可以指示k空间中的应获取附加数据的位置。如本文所述,一些错误源可能足够小,使得从这些错误源产生的伪影可以通过后处理、丢弃少量数据、以及/或者不采取进一步动作来解决,而其他错误源具有相当大的大小,使得有必要扩展成像以获取附加数据。为了确定何时有必要扩展成像,可以考虑根据本文所述的技术所获得的表征一个或多于一个错误源的信息。
表征错误源的信息可以包括错误源(例如,噪声、患者运动等)的经验度量。在一些实施例中,可以(例如,通过确定度量是否大于阈值、大于或等于阈值等)将错误源的度量与阈值进行比较。当错误源的度量超过阈值时,可以确定为针对k空间中的错误源的度量超过阈值的位置获取附加数据。
例如,如本文所述,响应于发射一个或多于一个导航脉冲所获得的MR信号可用于表征患者运动。在一些实施例中,可以将响应于在k空间中的位置处发射一个或多于一个导航脉冲所获得的MR信号的幅度与阈值幅度值进行比较,以确定MR信号的幅度是否超过阈值。可以在扩展成像期间获取k空间中的响应于一个或多于一个导航脉冲获得MR信号的位置处的附加数据。在一些实施例中,可以对k空间中的MR信号幅度超过阈值的所有位置进行重采样和替换。在一些实施例中,可以仅对k空间中的MR信号幅度超过阈值的位置中的一部分(例如,k空间中的MR信号幅度最高的位置,例如,在前20%的百分比)进行重采样和替换。
在一些实施例中,确定是否收集附加数据可以是基于响应于一个或多于一个导航脉冲而在k空间中的位置处获得的MR信号的幅度和/或相位与平均MR信号幅度和/或相位的偏差。例如,可以对k空间中的MR信号幅度和/或相位与平均MR信号幅度和/或相位偏差了超过阈值的量的位置进行重采样,并用新获取到的成像数据替换。在一些实施例中,可以对k空间中的在幅度和/或相位方面的MR信号偏差超过阈值的所有位置进行重采样和替换。在一些实施例中,可以仅对k空间中的在幅度和/或相位方面的MR信号偏差超过阈值的位置中的一部分(例如,k空间中的MR信号偏差最高的位置,例如,在前20%)进行重采样和替换。
在一些实施例中,当存在可用于进行成像的附加时间时,系统可以确定为获得附加数据。例如,在一些实施例中,可以提供被分配用于图像获取的时间。根据第一脉冲序列获得数据可以仅消耗所分配时间的一部分,使得用于获得附加数据的附加时间是可用的,并且在这种情况下,系统可以基于确定为在用于成像的分配时间中剩余附加时间来确定为获取附加数据。
在一些实施例中,可以获取附加数据,直到获取到k空间中的所有位置的数据为止。这样,关于是否获得附加数据的确定可以是基于在k空间中是否存在尚未采样的任何位置。在一些实施例中,可以获取附加数据,直到达到目标信噪比为止。这样,关于是否获得附加数据的确定可以是基于SNR的当前度量是否大于或等于目标值。在一些实施例中,可以获取附加数据以增强先前获取到的MR数据,直到基于MR数据所生成的图像中的背景伪影被抑制得低于阈值为止。这样,关于是否获得附加数据的确定可以是基于根据获取到的MR数据所生成的图像中的背景伪影是否小于阈值。
如本文所述,可以分配有限的时间量来进行成像。在一些实施例中,确定是否获取附加数据以增强和/或替换受一个或多于一个错误源影响的MR数据可以涉及优先针对k空间中的受到一个或多于一个错误源的不利影响最大的位置获得附加数据。如本文所述,在一些实施例中,确定是否针对k空间中的受一个或多于一个错误源影响的位置获取附加数据可以包括将错误源(例如,噪声、运动)的度量与阈值进行比较。在一些实施例中,阈值可以基于已获取到的错误源的度量来确定。例如,阈值可以基于先前获取到的错误度量的直方图(例如,通过选择超过先前获取到的错误度量的百分比的阈值)来选择。阈值可以动态地适应所获取到的k空间中的位置处的一个或多于一个错误源的各新度量。
(5)用于确定如何获取附加数据的技术
如本文所述,在确定为应获取附加数据之后,可以确定用于获得附加数据的补充脉冲序列。因而,根据本文所述的技术的一些实施例,提供了用于确定如何获取附加数据的技术。
例如,可以按任何顺序进行进一步的扫描。在一些实施例中,可能希望在k空间的中心区域附近的位置处开始第二脉冲序列、并且随后对远离k空间的中心区域的位置进行采样。
例如,可以根据生成的采样路径来获得附加数据。可以使用任何合适的采样路径,该采样路径例如包括笛卡尔采样路径或非笛卡尔采样路径(例如,螺旋、径向、Lissajous(利萨如)、径向Lissajous)。示例采样路径的附加方面在2020年10月23日提交的标题为“ARTEFACT REDUCTION IN MAGNETIC RESONANCE IMAGING”的美国专利申请号17/078660(其通过引用而被全部并入本文)中进行了说明。
在一些实施例中,例如,在根据第一脉冲序列所获得的数据受到患者运动影响的情况下,在k空间中的受影响位置处根据第二脉冲序列获得的数据可以通过例如旋转成像梯度以匹配患者的相对于MRI系统的新朝向、以及/或者通过应用相位偏移和/或相移以补偿患者的平移运动,来对运动进行补偿。
例如,根据第一脉冲序列在MR成像期间收集到的MR数据可用于确定与被检体的运动相对应的变换,进而该变换可用于调整用于被检体的后续成像的脉冲序列。在一些实施例中,可以通过改变要由MRI系统的梯度线圈生成的梯度波形以及/或者改变MRI系统的(一个或多于一个)RF线圈的发射/接收频率和/或相位来调整脉冲序列。
因此,在一些实施例中,本文所述的用于动态地扩展由MRI系统进行的成像的技术可以包括:(1)通过使MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得数据;(2)使用利用该数据所获得的第一图像和利用第二数据所获得的第二图像来确定变换(例如,包括旋转和/或平移的刚性变换);(3)使用所确定的变换来确定要由MRI系统应用的第二脉冲序列;以及(4)根据第二脉冲序列获得附加数据。
在一些实施例中,附加数据可以是将由第一脉冲序列采样的k空间坐标的数据,但这些样本现在将通过使用第二脉冲序列在经运动校正的坐标系中收集。附加地或可替代地,由于本文所述的技术的各方面在该方面不受限制,因此附加数据可以包括收集新k空间坐标处的数据。
在一些实施例中,第一脉冲序列包括梯度波形,校正第一脉冲序列包括通过使用所确定的变换来根据梯度波形确定校正梯度波形,并且根据第二脉冲序列获得附加数据包括使MRI系统根据校正梯度波形进行操作。在一些实施例中,变换包括旋转,并且确定校正梯度波形包括将旋转应用于梯度波形。在一些实施例中,变换包括平移,并且校正脉冲序列包括改变至少一个RF线圈的发射频率和/或至少一个RF线圈的接收相位。
在一些实施例中,根据第一脉冲序列所获得的数据可以包括当在成像期间被检体处于第一位置时获得的数据的第一子集、以及当在成像期间被检体处于第二位置时获得的数据的第二子集。在一些实施例中,可以丢弃在被检体的运动期间收集到的数据。
在一些实施例中,可以基于指示被检体正在移动的一个或多于一个时间的附加信息来识别的数据第一子集和第二子集。该附加信息可以由被配置为检测和/或跟踪正被成像的被检体的运动的一个或多于一个传感器获得。
在检测到被检体之后,确定指示被检体在第一位置和第二位置之间的运动的变换。在一些实施例中,该变换可以根据数据的第一子集和第二子集来确定。例如,在一些实施例中,该变换可以通过以下来确定:(1)分别根据数据的第一子集(例如,(k1,b1))和数据的第二子集(例如,(k2,b2))生成第一图像和第二图像(例如,x1,x2);以及根据第一图像和第二图像估计变换T。第一图像和第二图像可以是使用任何合适的(一个或多于一个)重建技术根据数据的第一空间子集和第二空间子集生成的。
可以任何合适的方式根据第一图像和第二图像估计变换。例如,在一些实施例中,变换可以是包括旋转R矩阵和平移向量t的刚性变换,使得:
x2=Rx1+t,
并且估计变换可以包括根据图像x1和x2中的数据来估计R和t的值(例如,假定6自由度),使得在度量标准的合适选择(相关性、均方误差、l1范数、正则范数等)下尽可能接近地满足上式。然而,应当理解,在一些实施例中,由于本文所述的技术的各方面在该方面不受限制,因此变换不需要局限于刚性变换,并且可以是任何其他合适类型的变换。
可以通过使用所确定的变换来针对被检体的运动确定和校正用于被检体的扩展成像的第二脉冲序列。例如,在一些实施例中,脉冲序列包括梯度波形,并且校正脉冲序列包括确定校正梯度波形。在一些实施例中,变换包括旋转,并且确定校正梯度波形包括将旋转应用于梯度波形。在一些实施例中,变换包括平移,以及其中,校正脉冲序列包括改变至少一个RF线圈的发射频率和/或至少一个RF线圈的接收相位。这样的计算的各方面在J.Maclaren、M.Herbst、O.Speck和M.Zaitsev,“Prospective motion correction inbrain imaging:A review”,Magnetic Resonance in Medicine,Volume 69,Issue 23,March 1,2013,pp.621-636(其通过引用而被全部并入本文)中进行了说明。
发明人已认识到,在获得附加MR数据时,在整个MR数据获取中存储与MRI系统状态有关的信息(其可用于确保获得附加数据和在第一脉冲序列结束时获得数据之间的平滑过渡)是有益的。例如,如本文所述,与MRI系统状态有关的信息可以表示在所识别的时间点之前由MRI系统生成的任何RF脉冲和/或梯度场的时间点处对MRI系统的影响。与MRI状态有关的信息可以包括用于捕获先前生成的梯度磁场对系统的影响(诸如磁滞(例如,MRI系统的组件的感应磁化)和/或涡电流(例如,由于导致生成辅助磁场的快速变化的梯度磁场而引起的MRI系统组件中的感应电流)等)的信息。可以使用由MRI系统存储的与MRI系统状态有关的信息来确保根据第一脉冲序列所获得的数据和根据第二脉冲序列所获得的数据之间的平滑过渡。
例如,MRI系统状态可以包括可用于计算针对磁滞的校正的信息,并且在从第一脉冲序列向第二脉冲序列的转变期间可以维持连续成像状态。用于针对磁滞进行校正的示例技术在2019年11月15日提交的标题为“CORRECTING FOR HYSTERESIS IN MAGNETICRESONANCE IMAGING”的美国专利申请号16/684,976(其通过引用而被全部并入文本)中进行了说明。
特别地,由于铁磁材料中的感应磁化而引起的磁滞效应降低了SNR以及/或者引起了低场MRI系统中的成像错误。MRI系统的许多组件和关联的周围环境由易受MRI系统的一个或多于一个电磁体所感应出的磁化影响的铁磁材料构成或者包括这些铁磁材料。当各种组件的铁磁材料被磁化时,如此产生的磁场影响MRI系统的成像区域中的磁场(包括B0场、线性梯度场和更高阶项)。在高场MRI系统中,由于这些场的幅度相对于MRI系统的磁体的高场强度而言较小,因而可以忽略由系统的各种组件的铁磁材料的感应磁化产生的磁场。然而,在低场MRI系统中应设法解决磁滞效应以增加SNR。
例如,如本文所述,MRI系统包括用于低场MRI系统的成像区域中的梯度磁场的一个或多于一个梯度线圈。梯度脉冲序列用于控制由梯度线圈生成的磁场,使得成像区域中的磁场根据时间而变化。由(一个或多于一个)梯度线圈生成的动态磁场在永磁体板、铁磁轭和由铁磁材料制成的MRI系统的其他组件中感应磁化。感应磁化是除了由(一个或多于一个)梯度线圈产生的磁场之外还在成像区域中产生磁场的磁滞效应。因此,成像区域中存在的实际磁场不再由(一个或多于一个)梯度线圈精确地控制,而是由(一个或多于一个)梯度线圈生成的磁场与由感应磁化生成的磁场(以及由诸如B0磁体等的MRI系统的其他磁体产生的磁场)的总和。不对成像区域中的磁场进行精确控制降低了SNR以及如此得到的MRI图像的质量。
可以在使用MRI系统对患者成像之前测量在MRI系统中感应出的磁滞效应。进而,测量结果可用于创建磁滞效应的磁滞模型,该磁滞模型可用于在后续成像期间对这些效应进行补偿。例如,磁滞模型可用于修改目标脉冲序列以确定校正脉冲序列,从而控制MRI系统的电磁体(例如,梯度线圈)来在MRI系统的成像区域中产生期望的磁场强度。由于在确定用于控制电磁体的脉冲序列时考虑了磁滞效应,因此在一些实施例中,期望的磁场强度可以反映MRI系统的感应磁化和由受校正脉冲序列控制的电磁体所产生的磁场的贡献度。
可以使用磁滞模型(例如,Presaich模型)来捕获MRI系统中的感应磁化的程度。该模型可用于对MRI系统进行校正。可以在使用MRI系统之前(例如,通过使用所获得的校准数据估计模型的参数)对该模型进行校准。
因此,在一些实施例中,MRI系统状态包括磁滞校正,并且MRI系统被配置为调整第一脉冲序列的参数集合以对磁滞效应进行补偿。调整第一脉冲序列的参数集合可以包括:确定针对第一脉冲序列中的第一TR的第一校正,并且使用该第一校正来确定使用MRI系统的至少一个梯度线圈所要生成的第一梯度波形。例如,可以根据本文所述的技术确定为应获取第一TR的附加数据以针对该第一TR增强和/或替换根据第一脉冲序列所获取到的MR数据。因此,MRI系统可被配置为:确定针对第二脉冲序列中的第一TR的第二校正,并且使用该第二校正来确定使用MRI系统的至少一个梯度线圈所要生成的第二梯度波形。第二校正以及由此第二梯度波形可以不同于第一校正。
在一些实施例中,MRI系统状态包括针对涡电流的补偿。涡电流补偿和伪影减轻可以至少部分地通过校正由MRI系统生成的梯度场来实现。梯度场涡电流补偿共同地用在具有非屏蔽、部分屏蔽或不完全屏蔽的梯度线圈的MRI系统中,以对MRI系统的梯度线圈周围的金属或其他导电结构的响应进行校正。强烈依赖于涡电流校正的一个应用是扩散加权成像(DWI),其中紧挨在应用较小的成像梯度之前应用强扩散梯度。可以从涡电流校正受益的附加应用是扩散加权稳态自由进动(DW-SSFP)成像和快速自旋回波(FSE)成像。
传统的涡电流校正方法假定MRI系统对梯度场脉冲的线性响应,并且因而应用单个校正滤波器来(例如,通过进行多指数卷积)预强调整个梯度波形,并使用如此所得的预强调波形来生成目标梯度场。因此,这种传统技术在不考虑梯度波形的任何特性(例如,其振幅、压摆率、形状等)的情况下将单个校正滤波器应用到整个梯度波形。
传统的涡电流校正方法将梯度场和如此产生的涡电流之间的关系建模为线性时不变系统。改进了的涡电流校正方法可以将梯度场和如此产生的涡电流之间的关系建模为时变系统,并且通过将非线性缩放函数(即,在梯度波形的(一个或多于一个)特性方面是非线性的)应用于梯度波形来实现涡电流校正以抵消该时变系统对从梯度波形所生成的梯度场的影响。
因而,在一些实施例中,使用MRI系统的成像可以包括用于使用非线性方法来减轻和/或补偿梯度场感应的涡电流的影响的方法,其中:(1)使用梯度波形的特性的非线性函数来校正梯度波形以获得校正梯度波形;以及(2)使用校正梯度波形来生成目标梯度场。在无这样的校正的情况下,(例如,使用未校正的梯度波形来生成)所生成的梯度场将由于涡电流的存在而导致了与目标梯度场不同的梯度场。
如本文所述,在一些实施例中,可以获得附加数据以替换不良质量MR数据。在一些实施例中,作为代替,附加数据可以用于增强先前获取到的数据。例如,附加数据可以在先前获取到的k空间中的位置处获取,但现在可以以避免和/或抑制噪声的方式获取。在一些实施例中,可以以与先前获取到的数据相同的空间编码来执行附加数据,并且可以将附加数据与先前获取到的数据求平均以增加SNR。在一些实施例中,可以在先前未采样的k空间中的位置处获取附加数据,以确保对k空间的区域中的所有位置的完整采样。
(6)结果
图6A至图6C例示根据本文所述的技术的一些实施例的利用和不利用本文所述的动态重新扫描技术所获取到的示例图像。例如,图6A例示在成像的时间段期间从体模获取到的MR图像,其中:(1)在图像610中示出无运动,(2)在图像620中示出无重新扫描的运动,以及(3)在图像630中示出通过重新扫描替换受运动影响的MR数据的运动。如图像630所示,作为重新扫描技术的结果,减少了由运动引起的信号丢失和运动伪影。
图6B例示从脑部的DWI扫描获取到的MR图像。图6B所示的图像640例示在不进行本文所述的重新扫描技术的情况下获取到的MR数据,而图像650例示在进行了本文所述的重新扫描技术的情况下获取到的MR数据。与图6A所示的图像630一样,图6B所示的图像650例示作为进行本文所述的重新扫描技术的结果的减少了的信号丢失和运动伪影。
图6C例示在轻微运动期间从脑部的DWI扫描获取到的MR数据。图像660例示根据在运动期间获取到的MR数据所生成的MR图像,其中通过丢弃不良质量数据来进行运动补偿。图像670例示根据在运动期间获取到的MR数据所生成的MR图像,其中通过获取附加数据以替换k空间中的MR数据因运动而劣化的位置来进行运动补偿。图像660中的箭头例示通过进行重新扫描技术减少了信号丢失和运动伪影的区域。
如图6A至图6C所示,扩展成像以获得附加数据来增强和/或替换不良质量MR数据,这改进了根据MR数据所生成的MR图像的质量。改进了的MR图像可以帮助改进基于所获取到的MR图像的患者的诊断和/或治疗。与传统方法相比,本文所述的重新扫描技术得到改进了的错误校正。例如,重新扫描技术不是简单地丢弃导致MR数据集中的间隙的不良质量数据,而是获取附加MR数据以增强或替换不良质量MR数据。此外,本文所述的技术在无需中断摄像期间的TR的稳定重复的情况下扩展成像,这降低了通过停止和重新开始成像或通过延长根据第一脉冲序列所进行的成像的长度而可能另外发生的更剧烈患者运动的风险。本文所述的重新扫描技术进一步能够解决不能单独通过MR数据的后处理而完全解决的图像伪影。
本文所述的技术可以应用于任何类型的脉冲序列。在一些实施例中,如本文所述,本文所述的用于扩展成像的技术可以应用于DWI脉冲序列。DWI使用水分子的扩散来生成MR图像中的对比度。DWI脉冲序列在某些方向上使用强扩散梯度以检测在这些方向上扩散的粒子。由于水的流动性由热扰动驱动并且高度依赖于其细胞环境,因此DWI背后的假设是发现可能指示(早期)病理变化。扩散成像在例如肿瘤表征和检测脑缺血等的应用中特别有用。在低磁场处,DWI序列的SNR特别低。尽管针对该特定成像应用、可以对重复获取求平均以增加SNR,但与标准高场协议相比,这导致更长的获取时间(例如,>5分钟)。增加的获取时间导致将运动伪影引入到图像中,并且由于DWI序列使用大的扩散梯度,因此成像期间的患者运动的影响加剧。
本文所述的技术可以用在二维成像应用中。本文所述的技术可以用于三维成像应用。
如本文所述,本文所述的技术可以进一步与用于校正MR数据获取中的一个或多于一个错误源的一个或多于一个其他技术组合。在一些实施例中,本文所述的技术可以与用于避免和/或抑制一个或多于一个错误源(例如,噪声)的技术组合。
(7)计算系统示例
图7示出可用于实现本文所述的技术的实施例的示例计算机系统700的框图。计算装置700可以包括一个或多于一个计算机硬件处理器702和非暂态计算机可读存储介质(例如,存储器704以及一个或多于一个非易失性存储装置706)。(一个或多于一个)处理器702可以控制向(1)存储器704和(2)(一个或多于一个)非易失性存储装置706写入数据以及从这两者读取数据。为了进行本文所述的任何功能,(一个或多于一个)处理器702可以执行一个或多于一个非暂态计算机可读存储介质(例如,存储器704)(其可以用作存储供由(一个或多于一个)处理器702执行的处理器可执行指令的非暂态计算机可读存储介质)中所存储的一个或多于一个处理器可执行指令。
(8)替代方案和范围
因而,在描述了本公开中所阐述的技术的若干方面和实施例之后,应当理解,本领域技术人员将容易想到各种改变、修改和改进。这种改变、修改和改进意在处于本文所述的技术的精神和范围内。例如,本领域普通技术人员将容易设想出用于进行功能以及/或者获得结果和/或本文所述的一个或多于一个优点的各种其他方式和/或结构,并且这样的变型和/或修改各自被视为在本文所述的实施例的范围内。本领域技术人员将认识到或能够仅使用常规实验来确定本文所述的具体实施例的许多等效物。因此,应当理解,前述实施例仅以示例的方式呈现,并且在所附权利要求书及其等效物的范围内,除具体描述外,本发明的实施例可以以其他方式实施。另外,如果本文所述的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法并非相互不一致,则两个或多于两个这样的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法的任何组合包括在本公开的范围内。
上述实施例可以以多个方式中的任何方式实现。本公开的涉及处理或方法的性能的一个或多于一个方面和实施例可以利用装置(例如,计算机、处理器或其他装置)可执行的程序指令来进行处理或方法,或者控制处理或方法的性能。在这方面,各种发明概念可被体现为用一个或多于一个程序编码的计算机可读存储介质(或多个计算机可读存储介质)(例如,计算机存储器、一个或多于一个软盘、紧凑盘、光盘、磁带、闪速存储器、现场可编程门阵列或其他半导体装置中的电路配置、或其他有形计算机存储介质),该一个或多于一个程序在一个或多于一个计算机或其他处理器上执行时,进行用于实现上述的各种实施例中的一个或多于一个实施例的方法。一个或多于一个计算机可读介质可以是可运输的,使得存储在该一个或多于一个计算机可读介质上的一个或多于一个程序可以被加载到一个或多于一个不同的计算机或其他处理器上,以实现上述方面中的各种方面。在一些实施例中,计算机可读介质可以是非暂态介质。
本文所使用的术语“程序”或“软件”在一般意义上是指任何类型的计算机代码或计算机可执行指令集,其可以被采用以对计算机或其他处理器进行编程,从而实现如上所述的各种方面。另外,应当理解,根据一方面,在执行时进行本公开的方法的一个或多于一个计算机程序,无需驻留在单个计算机或处理器上,而是可以以模块化的方式分布在多个不同的计算机或处理器之间,以实现本公开的各种方面。
计算机可执行指令可以采用多个形式,诸如由一个或多于一个计算机或者其他装置执行的程序模块等。一般地,程序模块包括用于进行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。通常,程序模块的功能可以根据期望在各种实施例中进行组合或分布。
另外,数据结构可以以任何合适的形式存储在计算机可读介质中。为了简化例示,数据结构可能被示出为具有通过数据结构中的位置而相关的字段。同样,这种关系可以通过为字段分配具有计算机可读介质中的用于传送字段之间的关系的位置的存储部来实现。然而,可以使用任何合适的机制来建立数据结构的字段中的信息之间的关系,这些机制包括通过使用用于建立数据元素之间的关系的指针、标签或其他机制。
本技术的上述实施例可以以多个方式中的任意方式来实现。例如,这些实施例可以使用硬件、软件或其组合来实现。当在软件中实现时,软件代码可以在任何合适的处理器或处理器集合上执行,无论是设置在单个计算机中还是分布在多个计算机之间。应当理解,进行上述功能的任何组件或组件集合一般可以被认为是控制以上所述的功能的控制器。控制器可以以多个方式(诸如利用专用硬件、或者利用使用微代码或软件进行编程以进行上述功能的通用硬件(例如,一个或多于一个处理器)等)来实现,并且可以在控制器与系统的多个组件相对应时以组合的方式来实现。
此外,应当理解,作为非限制性示例,计算机可以以诸如机架型计算机、台式计算机、膝上型计算机或平板计算机等的多个形式中的任何形式体现。另外,计算机可以嵌入在装置中,该装置一般不被视为计算机,而是具有适当的处理能力,该装置包括个人数字助理(PDA)、智能电话或任何其他合适的便携式或固定的电子装置。
另外,计算机可以具有一个或多于一个输入和输出装置。这些装置可以用于呈现用户接口等。可以用于提供用户接口的输出装置的示例包括:用于输出的可视呈现的打印机或显示屏以及用于输出的可听呈现的扬声器或其他声音生成装置。可以用于用户接口的输入装置的示例包括:键盘和诸如鼠标、触摸板和数字化平板等的指点装置。作为另一示例,计算机可以通过语音识别或以其他可听格式来接收输入信息。
这种计算机可以通过任何合适形式的一个或多于一个网络(包括局域网或广域网,诸如企业网和智能网(IN)或因特网等)互连。这种网络可以基于任何合适的技术,并且可以根据任何合适的协议来操作,并且可以包括无线网络、有线网络或光纤网络。
另外,如所描述的,一些方面可被体现为一个或多于一个方法。作为方法的一部分而进行的动作可以以任何合适的方式排序。因此,即使在例示性实施例中被示为顺序动作,也可以构造以与所例示不同的顺序进行动作的实施例,这可以包括同时进行一些动作。
如本文所定义和使用的所有定义应被理解为对字典定义、通过引用并入的文献中的定义和/或所定义术语的通常含义进行控制。
除非明确相反指示,否则如在说明书和权利要求书中,本文所使用的不定冠词“a”和“an”应被理解为意味着“至少一个”。
如在说明书和权利要求书中本文所使用的,短语“和/或”应被理解为是指这样结合的元素(即,在一些情况下结合呈现并在其他情况下分离呈现的元素)中的“任一者或这两者”。利用“和/或”列出的多个元素应当以相同的方式解释,即,这样结合的元素中的“一个或多于一个”。除了由“和/或”从句具体标识的元素外,可以可选地存在其他元素,无论与这些具体标识的元素相关还是不相关。因而,作为非限制性示例,对“A和/或B”的引用在与诸如“包括”等的开放式语言结合使用时,在一个实施例中,可以仅指代A(可选地包括除了B以外的元素);在另一实施例中,可以仅指代B(可选地包括除了A以外的元素);在又一实施例中,可以指代A和B这两者(可选地包括其他元素);等等。
如在说明书和权利要求书中本文所使用的,短语“至少一个”在引用一个或多于一个元素的列表时,应被理解为意味着从元素列表的元素中的任何一个或多于一个元素中选择的至少一个元素,但没有必要一定包括元素列表内具体列出的各个和每个元素中的至少一个元素,并且不排除元素列表中的元素的任何组合。该定义还允许,可以可选择地存在除短语“至少一个”所指代的元素列表内具体标识的元素之外的元素,无论与具体标识的元素是相关还是不相关。因而,作为非限制性示例,“A和B中的至少一个”(或等效地“A或B中的至少一个”、或等效地“A和/或B中的至少一个”)在一个实施例中可以是指可选地包括多于一个的至少一个A,而不存在B(并且可选地包括除了B以外的元素);在另一实施例中可以是指可选地包括多于一个的至少一个B,而不存在A(并且可选地包括除了A以外的元素);在又一实施例中,可以是指可选地包括多于一个的至少一个A以及可选地包括多于一个的至少一个B(并且可选地包括其他元素);等等。
此外,本文使用的措辞和术语是为了说明的目的,而不应被视为限制。本文中“包括”、“包含”或“具有”、“含有”、“涉及””及其变形等的使用旨在涵盖此后列出的项及其等效物以及附加项。
在权利要求中以及在上面的说明书中,诸如“包含”、“包括”、“携带”、“具有”、“含有”、“涉及”、“持有”和“构成”等的所有过渡性短语应被理解为是开放式的,即意味着包括但不限于。只有过渡性短语“由…组成”和“大致由…组成”应分别为封闭或半封闭的过渡性短语。
术语“基本上”、“大约”和“约”在一些实施例中可用于表示在目标值的±20%内,在一些实施例中可用于表示在目标值的±10%内,在一些实施例中可用于表示在目标值的±5%内,在一些实施例中可用于表示在目标值的±2%内。术语“大约”和“约”可以包括目标值。
在权利要求书中使用诸如“第一”、“第二”、“第三”等的顺序术语来修饰权利要求元素本身,这并不意味着一个权利要求元素相对于另一权利要求元素的任何优先级、优先或顺序、或者进行方法的动作的时间顺序,而是这些顺序术语仅被用作标签,以将具有某名称的一个权利要求元素与具有相同名称(但为了使用顺序术语)的另一个元素区分开,以区分这些权利要求元素。
相关申请的交叉引用
本申请要求2021年2月2日提交的标题为“SYSTEMS AND METHODS FORDYNAMICALLY EXTENDING MAGNETIC RESONANCE IMAGING OF A SUBJECT”的美国临时专利申请序列号63/144,727的权益,其通过引用而被全部并入本文。
Claims (20)
1.一种用于使用磁共振成像系统即MRI系统对被检体进行成像的方法,所述MRI系统包括多个磁性组件,所述多个磁性组件包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈,所述方法包括:
通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;
确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一脉冲序列包括预编程数量的脉冲重复周期,以及
其中,完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据包括:完成使所述MRI系统根据所述第一脉冲序列的参数操作了所述预编程数量的脉冲重复周期。
3.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,所述第一脉冲序列是扩散加权成像脉冲序列即DWI脉冲序列和自旋回波脉冲序列其中之一。
4.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,
确定为收集所述附加数据是通过确定为根据所述第一脉冲序列所获得的数据的第一子集受到一个或多于一个伪影的影响所进行的;以及
确定要用于获得所述附加数据的所述第二脉冲序列包括:至少部分地基于用于获得所述数据的所述第一子集的所述第一脉冲序列的参数来确定所述第二脉冲序列的参数。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,确定为数据的所述第一子集受到所述一个或多于一个伪影的影响是使用用于指示在收集数据的所述第一子集期间被检体移动的信息来进行的。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:获得用于指示在收集数据的所述第一子集期间被检体移动的信息,其中获得用于指示被检体移动的信息是使用被配置为检测被检体的运动的至少一个传感器进行的。
7.根据权利要求5所述的方法,还包括:获得用于指示在收集数据的所述第一子集期间被检体移动的信息,其中获得用于指示在收集数据的所述第一子集期间被检体移动的信息包括:通过对根据所述第一脉冲序列所收集到的数据进行处理,确定为被检体移动。
8.根据权利要求4所述的方法,其中,确定为数据的所述第一子集受到所述一个或多于一个伪影的影响是使用用于指示存在以下项中的一个或多于一个的信息来进行的:由所述MRI系统外部的一个或多于一个装置生成的外部RF干扰、由所述MRI系统的在所述MRI系统的成像区域之外的一个或多于一个组件生成的内部RF干扰、以及/或者由所述MRI系统的接收电路系统生成的噪声。
9.根据权利要求8所述的方法,还包括:使用一个或多于一个传感器来获得用于指示数据的所述第一子集受到由所述MRI系统外部的一个或多于一个装置生成的外部RF干扰的影响的信息,其中所述一个或多于一个传感器包括位于所述MRI系统的所述成像区域之外且被配置为检测外部RF干扰的至少一个RF线圈。
10.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,确定为收集所述附加数据包括:
使用根据所述第一脉冲序列所收集到的数据来计算MR图像质量的度量;以及
在所述MR图像质量的度量低于指定阈值和/或在指定范围之外的情况下,确定为收集所述附加数据。
11.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,确定为收集所述附加数据包括:确定为收集与所述第一脉冲序列未采样的一个或多于一个k空间坐标相对应的附加数据。
12.根据权利要求4所述的方法,其中,确定所述第二脉冲序列的参数包括:
使用用于获得所述数据的所述第一子集的所述第一脉冲序列的参数,来确定要作为所述第二脉冲序列的一部分而生成的一个或多于一个RF脉冲和/或梯度波形的初始参数集合;以及
调整所述初始参数集合以对所述MRI系统的操作期间的涡电流的存在进行补偿。
13.根据权利要求12所述的方法,其中,调整所述初始参数集合以对所述MRI系统的操作期间的涡电流的存在进行补偿包括:
使用根据所述第二脉冲序列生成且与目标梯度场相关联的梯度波形的特性的非线性函数来校正所述梯度波形,以获得校正梯度波形;以及
使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作包括:使所述MRI系统根据所述校正梯度波形进行操作以生成所述目标梯度场。
14.根据权利要求4所述的方法,其中,确定所述第二脉冲序列的参数包括:
使用用于获得所述数据的所述第一子集的所述第一脉冲序列的参数,来确定要作为所述第二脉冲序列的一部分而生成的一个或多于一个RF脉冲和/或梯度波形的初始参数集合;以及
调整所述初始参数集合以对所述MRI系统中的磁滞效应进行补偿。
15.根据权利要求14所述的方法,其中,调整所述初始参数集合以对所述MRI系统中的磁滞效应进行补偿包括:
基于所述第一脉冲序列以及由所述至少一个梯度线圈的操作引起的所述MRI系统的感应磁化的磁滞模型,来确定校正脉冲序列以控制所述至少一个梯度线圈;以及
使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作包括:使用所述校正脉冲序列来控制所述至少一个梯度线圈,以生成用于对患者进行成像的一个或多于一个梯度脉冲。
16.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,在根据所述第一脉冲序列获得所述数据期间,将如下操作重复至少一次:确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据。
17.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,还包括:
在完成根据所述第二脉冲序列获得附加数据之前,确定为收集用以增强和/或替换根据所述第二脉冲序列所获得的附加数据中的至少一部分附加数据的附加数据;
确定第三脉冲序列,所述第三脉冲序列要用于获得用以增强和/或替换根据所述第二脉冲序列所获得的附加数据中的至少一部分附加数据的附加数据;以及
在完成根据所述第二脉冲序列获得所述附加数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第三脉冲序列进行操作来获得该附加数据。
18.根据权利要求1或任意其他前述权利要求所述的方法,其中,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据是至少部分地基于根据所述第一脉冲序列获得所述数据所花费的时间与用于进行成像的分配时间之间的差。
19.一种磁共振成像系统即MRI系统,用于对被检体进行成像,所述MRI系统包括:
多个磁性组件,其包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈;以及
至少一个控制器,其被配置为:
通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;
确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
20.至少一个非暂态计算机可读存储介质,其编码有可执行指令,所述可执行指令在由至少一个计算机硬件处理器执行时,使得所述至少一个计算机硬件处理器进行用于使用磁共振成像系统即MRI系统对被检体进行成像的方法,所述MRI系统包括多个磁性组件,所述多个磁性组件包括至少一个梯度线圈以及至少一个射频线圈即至少一个RF线圈,所述方法包括:
通过使所述MRI系统根据第一脉冲序列进行操作来获得用于生成被检体的至少一个磁共振图像的数据;
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之前,确定为收集用以增强和/或替换所获得的数据中的至少一部分数据的附加数据;
确定要用于获得所述附加数据的第二脉冲序列;以及
在完成根据所述第一脉冲序列获得所述数据之后,通过使所述MRI系统根据所述第二脉冲序列进行操作来获得所述附加数据。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US202163144727P | 2021-02-02 | 2021-02-02 | |
US63/144,727 | 2021-02-02 | ||
PCT/US2022/013502 WO2022169626A1 (en) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | Systems and methods for dynamically extending magnetic resonance imaging of a subject |
CN202280025788.4A CN117099009A (zh) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | 用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202280025788.4A Division CN117099009A (zh) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | 用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN118112474A true CN118112474A (zh) | 2024-05-31 |
Family
ID=80447831
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410133857.4A Pending CN118112474A (zh) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | Mri系统、使用mri系统对被检体进行成像的方法及存储介质 |
CN202280025788.4A Pending CN117099009A (zh) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | 用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202280025788.4A Pending CN117099009A (zh) | 2021-02-02 | 2022-01-24 | 用于动态地扩展被检体的磁共振成像的系统和方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11740309B2 (zh) |
EP (1) | EP4288790A1 (zh) |
CN (2) | CN118112474A (zh) |
WO (1) | WO2022169626A1 (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4049054A1 (en) | 2019-10-25 | 2022-08-31 | Hyperfine Operations, Inc. | Systems and methods for detecting patient motion during magnetic resonance imaging |
US11740309B2 (en) * | 2021-02-02 | 2023-08-29 | Hyperfine Operations, Inc. | Systems and methods for dynamically extending magnetic resonance imaging of a subject |
EP4321891A1 (en) * | 2022-08-11 | 2024-02-14 | Koninklijke Philips N.V. | Two-stage denoising for magnetic resonance imaging |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7196519B2 (en) | 2000-07-28 | 2007-03-27 | Fonar Corporation | Stand-up vertical field MRI apparatus |
US7064547B1 (en) | 2004-06-21 | 2006-06-20 | General Electric Company | Method and apparatus of M/r imaging with coil calibration data acquisition |
US8406849B2 (en) | 2006-03-31 | 2013-03-26 | University Of Utah Research Foundation | Systems and methods for magnetic resonance imaging |
US8126230B2 (en) | 2006-04-20 | 2012-02-28 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method of motion correction for dynamic volume alignment without timing restrictions |
US8649579B2 (en) * | 2010-06-17 | 2014-02-11 | Mark A. Griswold | Motion artifact removal |
US20150005618A1 (en) | 2011-01-04 | 2015-01-01 | Children's Hospital Medical Center | MRI Transfer Station |
US9116219B1 (en) | 2011-10-21 | 2015-08-25 | Stc.Unm | System and methods for improved real time functional magnetic resonance imaging |
US9714992B2 (en) | 2014-01-23 | 2017-07-25 | Shahin Pourrahimi | Versatile superconducting magnet for extremities magnetic resonance imaging |
EP2915478B1 (en) * | 2014-03-05 | 2022-06-29 | Siemens Healthcare GmbH | Method for automatic calibration of motion detection techniques in medical imaging systems |
JP6674645B2 (ja) | 2014-09-05 | 2020-04-01 | ハイパーファイン リサーチ,インコーポレイテッド | 低磁場磁気共鳴撮像方法及び装置 |
DE102014219782A1 (de) | 2014-09-30 | 2016-03-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Betrieb eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts mit einer Mehrzahl an Teilsystemen |
WO2016077438A2 (en) | 2014-11-11 | 2016-05-19 | Hyperfine Research, Inc. | Pulse sequences for low field magnetic resonance |
US10413253B2 (en) | 2014-11-21 | 2019-09-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing medical image |
US20170016972A1 (en) | 2015-07-13 | 2017-01-19 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Fast Prospective Motion Correction For MR Imaging |
US10627464B2 (en) | 2016-11-22 | 2020-04-21 | Hyperfine Research, Inc. | Low-field magnetic resonance imaging methods and apparatus |
EP3376246B1 (de) | 2017-03-14 | 2023-04-26 | Siemens Healthcare GmbH | Beschleunigtes erzeugen einer serie von magnetresonanzbildern mit simultaner magnetresonanz-mehrschichtbildgebung |
JP7191105B2 (ja) * | 2017-12-18 | 2022-12-16 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 運動補償磁気共鳴イメージング |
EP3781959A1 (en) | 2018-04-20 | 2021-02-24 | Hyperfine Research, Inc. | Deployable guard for portable magnetic resonance imaging devices |
CA3107326A1 (en) | 2018-07-30 | 2020-02-06 | Hyperfine Research, Inc. | Deep learning techniques for magnetic resonance image reconstruction |
CA3117901A1 (en) * | 2018-10-26 | 2020-04-30 | Aspect Imaging Ltd. | Systems and methods for mri motion correction during mri image acquisition |
EP3696561A1 (en) | 2019-02-14 | 2020-08-19 | Koninklijke Philips N.V. | Switchable impedance matching for noise-based motion detection in magnetic resonance imaging |
US11567156B2 (en) * | 2019-05-08 | 2023-01-31 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Systems and methods for magnetic resonance imaging |
US11486953B2 (en) * | 2020-09-03 | 2022-11-01 | Siemens Healthcare Gmbh | Phase estimation for retrospective motion correction |
US11740309B2 (en) * | 2021-02-02 | 2023-08-29 | Hyperfine Operations, Inc. | Systems and methods for dynamically extending magnetic resonance imaging of a subject |
JP2024518941A (ja) | 2021-05-05 | 2024-05-08 | ニューロ42 インコーポレイテッド | 神経介入磁気共鳴撮像装置 |
US20240168105A1 (en) | 2022-11-19 | 2024-05-23 | Neuro42 Inc. | System and method for removing electromagnetic interference from low-field magnetic resonance images |
-
2022
- 2022-01-24 US US17/582,738 patent/US11740309B2/en active Active
- 2022-01-24 CN CN202410133857.4A patent/CN118112474A/zh active Pending
- 2022-01-24 WO PCT/US2022/013502 patent/WO2022169626A1/en active Application Filing
- 2022-01-24 CN CN202280025788.4A patent/CN117099009A/zh active Pending
- 2022-01-24 EP EP22704127.4A patent/EP4288790A1/en not_active Withdrawn
-
2023
- 2023-06-30 US US18/346,131 patent/US12099105B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230366963A1 (en) | 2023-11-16 |
WO2022169626A1 (en) | 2022-08-11 |
US20220244334A1 (en) | 2022-08-04 |
CN117099009A (zh) | 2023-11-21 |
US12099105B2 (en) | 2024-09-24 |
US11740309B2 (en) | 2023-08-29 |
EP4288790A1 (en) | 2023-12-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20230324489A1 (en) | Eddy current mitigation systems and methods | |
CN107110930B (zh) | 噪声抑制方法和设备 | |
CN106999092B (zh) | 用于低场磁共振的脉冲序列 | |
US11740309B2 (en) | Systems and methods for dynamically extending magnetic resonance imaging of a subject | |
KR102294011B1 (ko) | MRI(Magnetic Resonance Imaging)의 무선주파수 코일에서 송신과 수신 클락 사이의 비동기 시간 오프셋에 관한 오차를 보정하는 방법 | |
US8768034B2 (en) | Motion compensated MR imaging system | |
US8290566B2 (en) | Magnetic resonance imaging apparatus and image generating method | |
WO2012077543A1 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置及びコントラスト強調画像取得方法 | |
JP2012245350A (ja) | 拡散強調エコープラナー撮像法において高次渦電流に誘発された歪みを予測補正するためのシステムおよび方法 | |
US12105175B2 (en) | Artefact reduction in magnetic resonance imaging | |
WO2021108216A1 (en) | Techniques for noise suppression in an environment of a magnetic resonance imaging system | |
US20150168521A1 (en) | Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method | |
US20240125879A1 (en) | Systems and methods for performing magnetic resonance imaging with reduced operator interaction | |
US20210208227A1 (en) | Reconstruction of mr image data | |
WO2023244980A1 (en) | Electromagnetic interference suppression techniques for magnetic resonance imaging | |
US20100130849A1 (en) | System and method for patient motion compensation during magnetic resonance scans | |
US11698432B2 (en) | Magnetic resonance imaging system, and main magnetic field correction method therefor and storage medium | |
US20220230318A1 (en) | Non-respiratory body movement detection in respiratory triggering | |
CN111090067A (zh) | 用于在磁共振成像中对k空间数据进行采样的方法和系统 |
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 |