CN1897874A - 相位展开演化方法和利用该方法的磁共振成像设备 - Google Patents

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Abstract

在根据本发明的相位展开演化方法中，反复应用首先对相位数据分组(S1)，进行针对各组的相位展开演化(S2)，随后进行目标组的合并(S3)的各个步骤。随着展开演化处理的进行，组增加，并且关于组间的相差的信息增大。从而，往往是展开演化的失败原因的相位数据的影响逐渐降低，获得与常规方法相比，具有更高稳健性的结果。另外，曾经经历展开演化的组作为通过合并产生的新组继续经历展开演化。从而，即使相位曾经被确定，该组也经历多次展开演化，以便使相位与其它组的相位相符。从而，能够防止展开演化的失败的连续发生。与常规方法相比，展开演化的失败被减少，展开演化的稳定性被增大。

Description

相位展开演化方法和利用该方法的磁共振成像设备
技术领域
本发明涉及使多个相位数据的相位分别经历展开演化以便在2π的范围中，从而确定相位的相位展开演化方法，以及涉及在MRI(磁共振成像)设备中的数据处理中创建相图时应用的技术。
背景技术
众所周知，在MRI设备中，为了进行匀场(shimming)处理以便校正磁场的不均匀分量，创建表示由磁场的不均匀性引起的相位的波动量的分布的相图。这种情况下，必须进行相位展开演化(unwrappingevolution)，以计算通过展开在2π范围中的相位计算的相位的真实值+2nπ(n为整数)。
作为相位展开演化的常规例子，在文献“Radiology 1994；192：555-561”中描述了一种方法。该文献中描述的方法是重复确定在某一点的相位数据的相位，参考这之后确定的相位数据的相位，并对其值还未被确定的任意一个相位数据应用展开演化，以确定相位的步骤的方法。换句话说，该方法的特征在于在附近的相位数据间，相位变化不剧烈的前提下，进行存在于其相位被确定的数据附近的未确定相位数据的真实相位的估计。
但是实际上，可能存在与其周围的数据相比，具有急剧相位变化的数据，例如位于组织边界的相位数据或者包括噪声的相位数据。当按照上述方法处理这样的相位数据时，由于参考附近的确定数据进行相位展开演化，因此真实相位很可能被错误估计。另外，由于在假定确定的相位数据的相位正确的情况下进行处理，因此如果展开演化失败一次，从而在真实相位仍然被错误估计的时候确定相位，那么在参考错误估计的相位数据的后续展开演化中，会连续发生真实值的错误估计。
图1表示了当存在与其周围的数据相比，具有急剧相位变化的数据，例如位于组织的边界的相位数据，或者包括噪声的相位数据时，由于常规的相位展开演化方法中噪声的影响，展开演化失败的例子。
从该例子可看出，在常规方法中，由于参考附近的确定数据对相位数据应用相位展开演化，真实的相位很可能被错误估计。另外，由于在假定相位数据的确定相位正确的情况下进行处理，因此如果展开演化失败一次，并在真实相位仍然被错误估计的时候确定相位，那么在参考错误估计的相位数据的后续展开演化中，会连续发生真实值的错误估计。这样，在常规方法中，由于顺序进行相位展开演化，以便在相应数据间匹配相位，因此有当只存在如上所述的与其周围的数据相比，具有急剧相位变化的一个数据时，在较宽的范围中发生相位展开演化的失败的问题。
从而，为了最终降低这样的数据造成的影响，在JP-A-2002-306445中提出一种在分段区域间进行相位展开演化，以便在多个相位数据间匹配相位，而不是逐一对数据应用相位展开演化的方法。
但是，在该文献中描述的方法以在各个区域间进行相位展开演化之前，在相应区域中进行相位展开演化为前提，并且根本没有提及如何进行分段区域内的展开演化。从而，推测和上述顺序相位展开演化方法中的那些问题相同的问题未被解决，在各个分段区域内仍然存在这些问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够抑制其真实值会被错误估计的相位数据的影响，并进行稳健且高度稳定的相位展开演化的相位展开演化方法，和能够利用该方法创建理想的相图，恰当地校正磁场的非均匀分量的磁共振成像设备。
根据本发明的相位展开演化方法是使目标区域中的多个相位数据的相位分别经历展开演化，以便确定相位的相位展开演化方法，所述相位展开演化方法包括：按照预定的条件对相位数据分组的第一步骤；和在第一步骤中分组的至少两个组间匹配相位的第二步骤，其中，在第二步骤中，经历分组的任意组中的所有相位数据的相位被移动预定量，并以组为单位进行展开演化，随后在该组和其它组间匹配相位。
根据本发明的磁共振成像设备是以校正磁场的非均匀分量为目的进行匀场处理的设备，所述磁共振成像设备包括：按照预定条件对表示由磁场的非均匀性引起的相位波动量的分布的相图的相位数据分组的分组装置；和在分组装置分组的至少两个组间匹配相位的相位匹配装置，其中相位匹配装置把经历分组的任意组中的所有相位数据的相位移动预定量，并以组为单位进行展开演化，随后在该组和其它组间匹配相位。
附图说明
图1是波形图，作为应用根据本发明的相位展开演化方法的一个例子，表示当存在与其周围的数据相比具有急剧相位变化的数据时，由于常规相位展开演化方法中噪声的影响，展开演化失败的情况。
图2是表示根据本发明的相位展开演化方法的一个实施例中的过程的流程的流程图。
图3解释根据图2中所示方法的针对各组的一对一相位展开演化处理。
图4解释图3中经历展开演化后的各组的合并。
图5解释根据图2中所示方法的针对各组的一对多展开演化处理。
图6解释本发明的相位展开演化处理的一个具体例子。
图7表示根据实施例的MRI设备的基本构造。
图8解释图7中所示的MRI设备中的计算匀场值的“空间不同局部区域”。
图9表示正交于图7中所示的MRI设备中的切片区域#1-#3的Y-Z平面的磁场分布。
图10解释计算图7中所示的MRI设备中的每个切片区域的0阶分量和1阶分量的匀场值的方法。
图11表示其中在图7中所示的MRI设备中的脉冲序列上，对于每个切片区域偏移量都不同的状态。
图12表示图7中所示的MRI设备中的切片区域的匀场值与脉冲序列间的对应关系。
图13表示校正前的磁场分布和图7中所示的MRI设备中的X2+Y2匀磁线圈和局部区域的脉冲序列间的对应关系。
具体实施方式
下面参考附图说明本发明的实施例。
本发明提出的相位展开演化方法一般来说由如图2中所示的三个步骤组成。第一步骤是在进行相位展开演化处理之前，进行相位数据的分组的步骤S1。第二步骤是以经历分组的各组中的两个或更多的任意组为目标进行相位展开演化，以便在各组间匹配相位的步骤S2。第三步骤是合并经过展开演化的部分组或全部组的步骤S3。
下面说明该方法的处理顺序。首先，进行相位数据的分组。随后，反复应用进行如上所述的针对各组的相位展开演化，随后进行目标组的合并的步骤S1-S3，直到在判断步骤S4中，结束条件被满足为止。
下面分别说明粗分的三个步骤。
首先，说明对相位数据分组的步骤。将说明确定其归属组还未被确定的相位数据是否应被包括在某一组中的规则。
(1)如果属于某一组的相位数据和其归属组还未被确定的相位数据间的相差在某一阈值内，那么未归属的数据被包括在该相同组中。如果相差超过阈值，那么未归属的数据被包括在另一组中。
(1-1)作为最小条件，阈值被设为小于180°的值，180°通常被用作指示如果数据间的差异大于该值，那么发生了相位展开的指标。当阈值较小时，更细微地进行分组。例如，最好把阈值设为30-90°。但是不必说，如果上述最小条件被满足，那么阈值并不局限于此。归属确定的相位数据(对其计算与未归属的相位数据的相差)最好是位于未归属的数据附近的数据。例如，在二维和三维空间中，在四个方向上与未归属的数据相邻或者倾斜地与未归属的数据相邻的数据被设为对其计算相差的数据。
(1-2)在上面的(1-1)中，预先设置确定各组是否相同的阈值，对其计算相差的数据局限于在未归属的数据周围的数据。下面描述不同于此的分组的一个例子。作为对其计算与未归属的相位数据的相差的数据，并不仅在附近，而是在任何位置的数据，例如位于各组的重心的相位数据和未归属的相位数据一起被设定为用于相差计算的一对相位数据。这种情况下，阈值可按照和(1-1)相同的方式被固定为某一值并被使用。但是，更有效的是使用按照这两个数据间的距离加权的值作为阈值。还存在一种不使用相差作为指标的方法。作为该方法的一个例子，还可在归属组数据和未归属组数据间画出按照相位的值拟合的近似直线，并采用如果在把未归属组数据包括在该近似直线的端部的前后，近似公式的斜度的波动等于或小于某一值，那么把该数据包括在同一组中，如果所述波动大于该值，那么把该数据包括在不同的组中的条件。
(2)对于其归属组还未被确定的相位数据的分组，在(1)中使一个归属确定的相位数据与该相位数据相联系。但是，作为不同于(1)的一种方法，可采用如果某一组的相位数据的平均值和未归属的相位数据的相位间的差异在某一阈值之内，那么把该数据包括在同一组中，如果所述差异在所述阈值之外，那么把该数据包括在不同的组中的条件。和(1)中一样，这种情况下的阈值自然被设为小于180°的值。但是，更好的是把该阈值设定成小于(1)中认为可取的阈值，例如，把该阈值设为30°或者更小。作为某一组的相位数据的平均值，可计算属于该组的所有相位数据的平均值。另一方面，例如通过把相位数据局限于位于未归属的相位数据附近的数据，可计算某一组的一部分的相位数据的平均值。
(3)作为另一种方法，如果未归属的相位数据被包括在某一组中，那么可采用如果在未归属的相位数据被包括在该组中之前和之后，该组中的相位数据的相位方差(variance)的波动在某一范围，例如10％之内，那么把该未归属的相位数据包括在该组中的条件。这种情况下，和(2)中一样，可在整个组中设定其中计算方差的范围，或者通过把相位数据局限于在未归属的相位数据附近的数据，可利用该组的一部分的相位数据计算方差。
作为实际的分组过程的一个例子，首先，由于不存在其归属组被确定的相位数据，因此通过把任意位置中的相位数据设为起点，并向位于起点的相位数据给予第一组ID开始该过程。随后，关于二维空间和三维空间中在四个方向上与起点相邻，或者倾斜地与起点的相位数据相邻的未归属数据，利用条件(1)-(3)任意之一，确定未归属的相位数据是否属于位于起点的同一组。之后，利用条件(1)-(3)任意之一，进行与按照相同方式确定其归属组的任意一个相位数据相邻的未归属的相位数据的分组。重复上述工作，直到所有相位数据的组被确定为止。
注意，设定起点的位置和分组的进行顺序并未特别指定。例如，中心的相位数据可被设为起点，以螺旋地追踪相位数据，或者位于端部的相位数据可被设为起点，以便逐行地沿轴向方向追踪相位数据。但是，进行分组的顺序必须被设定，以避免分组中相位数据的遗漏。
分组条件可被始终固定为条件(1)-(3)中的相同条件，或者可在处理的中间被自由改变。但是，在属于某一组的相位数据的数目较小时，最好使用(1)中的条件(1-1)。
上面解释了利用相位数据的相位进行分组的方法。作为分组的另一例子，可根据绝对值，而不是相位数据的相位进行如上所述的相同分组。此外，作为不利用关于相位数据的信息的完全不同的分组的一个例子，相位数据可被分类成任意形状，例如在二维空间的情况下分类成矩形，在三维空间的情况下分类成长方体。
在进行相位数据的分组时，并不总是必须进行以首先获得的相位数据本身为目标的分组。可以经历某一处理的相位数据为目标进行分组。作为处理的内容，可以想象的是进行任意滤波处理，比如差分滤波或平滑滤波，进行任意算术运算，或者按照阈值处理事先从相位数据中排除具有较低信号值的相位数据，例如背景。
下面将参考例子说明组的合并。首先，假定按照相位数据的分组，形成五个组A、B、C、D和E。两个或者更多的任意组A和B被选为展开演化的目标，以进行展开演化，以便在这两个组间匹配相位。
之后，组A和B被合并成新的组F。此时，剩余的组是四个组C、D、E和F。按照相同的方式，可按次序以两个或更多的任意组，例如C、D和E为目标进行展开演化，以便在各组间匹配相位，从而合并各组。这种情况下，作为各组的合并，每次可合并这三个组C、D和E，或者可以只合并这些组中的一部分，例如C和E。
假定两个组D和E被合并成一个新组G，此时剩余的组是C、F和G。随后，以组C、F和G为目标进行展开演化，这三个组被合并成组H。此时，相位数据的组只是H。按照这种方式提出的相位展开演化处理结束。
注意在本例中，结束反复进行展开演化和合并的条件是剩余一个组。但是，所述条件并不局限于此。可任意设定结束条件。例如，展开演化和合并的重复次数，组的数目，组的边界的数目，合并结束时相位的方差等被设为指标。确定选为相位展开演化处理的目标的组的条件也可被任意设定。作为选择目标组的条件的一个例子，按照组ID(在上面描述的例子中，A、B等)，归属的相位数据的数目，相邻组的数目等确定优先权，具有最高优先权的一组和在该组附近的各组被选为目标，或者所有目标组或各组中具有最小相差和方差的组的组合被选为一个目标。
最后，说明针对各组的相位展开演化处理和各组的合并。在下面的说明中，为了便于说明，假定在二维平面上只存在四个相位数据“a”-“d”，如图3中所示，并且相位数据被分成两组，如该图中所示。
按照根据目标组的相位计算的估计值，进行依据该方法的相位展开演化处理。由根据相位计算的估计值满足的条件不受特别限制。在下面的说明中，将参考所述条件的几个例子说明相位展开演化。
(A)位于组的边界附近的相位数据间的相差的平均值被设定为估计值。各组中的相位数据的相位被移动2nπ，以使估计值最小化。
对其计算相差的数据的组合的数目按照边界的邻域被如何设定而改变。但是，组合的数目并不特别受限。例如在图3中，就边界的四个方向上的4-邻居来说，计算组A和B之间的相差的组合是“a”和“b”，以及“a”和“c”的两对组合。就包括倾斜方向的8-邻居来说，计算组A和B之间的相差的组合是向4-邻居的组合中添加“a”和“d”得到的三对组合。
但是，即使使相差的平均值最小化的“n”被确定，如果一组被移动2nπ+C(C为任意值)，另一组被移动C，那么使相差的平均值最小化的移位量具有等于无限组合的值，取决于设定C的方式。从而，假定移位量为C＝0，即，不进行一组的相移。“n”的符号不同，并且“n”的值改变，取决于组A和B中的哪一个被相移。于是，必须根据在合并的说明中描述的组的优选权的等级，确定仅仅对其移动相位的组。
在下面的描述中，通过假定组B的相位数据的相位被移动，以使与A的平均相差最小化，并且计算相差的组合被设定为4-邻居组合，继续进行说明。
当相位数据p的相位为p时，组B和A之间的估计值αBA被表示成如下所示：
αBA＝((b-a)+(c-a))/2
这种情况下，按照下面的表达式计算“n”。
n＝-int((int(αBA/π)+sign(αBA))/2)                  (1)
注意int(x)表示通过忽略x的小数点后的数字而获得的整数部分。当x为负数时，sign(x)的值为-1，其它情况下为1。当计算“n”时，2nπ被加入到属于组B的所有相位数据的相位(b，c和d)中，以更新b，c和d的值。组B与A合并成具有如图4中所示的四个相位数据“a”-“d”的新组C。
(B)属于某一组的一部分或者全部相位数据的相位的平均值的差异被设为估计值。该组中的相位数据的相位被移动2nπ，以使估计值最小化。
这和(A)相同，除了图3中的例子中的αBA＝(b+c+d)/3-a之外。在该表达式之外，利用所有相位数据计算组B的相位的平均值。但是，与其利用所有的相位数据，倒不如例如通过把相位数据局限于4-邻居以把估计值计算为αBA＝(b+d)/2-a，平均值可以是一部分相位数据的平均值。
(C)目标组的一部分或者全部相位数据的方差被设为估计值。组中的相位数据的相位被移动2nπ，以使估计值最小化。
这准确地意味着代替在(B)中移动相位以降低平均值的差异，移动相位以使方差最小化。在图3的例子中，其中目标组为A和B，对其计算方差的相位数据可以是所有相位数据(从“a”到“d”的四个相位数据)。可以只利用一部分数据，例如在4邻居中邻近的数据(除“d”外的三个数据)进行计算。
如图3中所示，说明了涉及组的一对一合并的展开演化。当三个或者更多的组被合并成一个组时这同样适用。例如，只必须确定每组的相移量，使得根据相位获得的估计值，比如相位的差值，平均值或方差满足某一条件。
下面说明通过把目标局限于一部分的目标组，对三个或更多的组应用合并的方法。为了便于说明，如图5中所示，假定四个相位数据被合并成三个组。
考虑移动组A的相位数据以合并相位数据与B或C。这种情况下，对于合并的每种组合计算多个估计值。当假定如上所述的方法(A)被用作计算估计值的方法，并且计算相差的边界是8-邻居时，估计值αAB和αAc被计算为αAB＝a-b和αAc＝((a-c)+(a-d))/2。对具有关于合并目的地的每个候选者获得的估计值中的最佳值的一组计算“n”。组A的数据的相位被移动和合并。
关于确定最佳组的估计值的条件不受特别限制。例如，具有估计值的最小绝对值的组可被设为合并目的地。计算估计值的方法可以是如上所述的任意方法。例如，通过其中相位的平均值或方差被最小化的组合的展开演化，可实现合并。
(具体例子)
1.相位数据的采集的结果
为了便于说明，假定如图6(a)中所示，获得由二维平面上的3个相位数据×3个相位数据组成的总共9个相位数据。注意图中所示的值是相应数据中的相位的值的表示。值的单位为度。将利用图6(a)中所示的具有在-180～180°的范围中展开的相位的相位数据作为例子，解释在本发明中提出的相位展开演化处理。
2.相位数据的分组
在对获得的相位数据应用展开演化之前，首先，进行相位数据的分组。在对相位数据分组中，假定采用当比较在数据的四个方向上，4-邻居中彼此相邻的数据的相位时，如果相位的差异在90°内，那么数据属于同一组，如果所述差异超过90°，那么数据属于不同的组的规则(在上面的(1-1)中记录的规则)。作为按照该规则进行分组的结果，如图6(b)中所示，相位数据被分成4个组A、B、C和D。
3.以组为单位的相位展开演化
下面通过假定例如应用下述规则，说明在相位数据的分组结束之后，进行以组为单位的相位展开演化。
当以某一组为目标进行相位展开演化时，在与四个方向上的4-邻居中的目标组相邻的组中，进行把目标组的所有数据的相位移动2nπ，以使位于边界的相位数据的相差最小化的展开演化，随后合并目标组和相邻的组。
每进行一次展开演化就进行组的一对一合并，直到各组被合并成一个组为止。
当在四个方向上的4-邻居中存在与相位展开演化的目标组相邻的多个组时，通过进行相位展开演化，使目标组与具有位于边界的相位数据的相差的最小平均值的组合并。
4.展开演化的目标组的指定
首先，指定展开演化的目标组。目标组的指定顺序未被特别规定。例如，如图6(c)中，组D被指定为目标组。
5.多组目标组
作为4-邻居中与目标组D相邻的合并目的地的候选者的各组，存在两个组B和C，如图6(d)中所示。如上所述，存在每次进行展开演化时，仅进行各组的一对一合并的规则。从而，当存在合并的组合的多个候选者(多组目标组)时，为相应各组的目标组“D和B”及“D和C”计算估计值。利用一组具有最佳估计值的目标组进行组的合并。
6.每组目标组的估计值的计算
首先，对于每组目标组计算当目标组经历展开演化时的相移量。
当在一组目标组1由图6(e)中所示的D和B组成的情况下进行相差计算时，由于(140-(-150))/1＝290，因此根据等式(1)，“n”被计算为-1。于是，作为展开演化的结果，目标组的数据被移动-2π，即-360°。从而，目标组的数据的相位为140-360＝-220°。类似地，当在关于由图6(f)中所示的D和C组成的一组目标组2进行展开演化的情况下进行计算时，目标组的数据的相位也为-220°。
在上面确定的规则中，利用在对每组目标组进行展开演化之后的边界数据的平均相差作为估计值，对于具有较小估计值的一对进行一对一合并。从而，对于各组目标组中的每一组如下计算估计值。
就目标组1来说，|-220-(-150)|/1＝70
就目标组2来说，|-220-(-140)|/1＝80
于是，具有较小估计值的组B被选为目标组D的合并目的地。
7.组的合并
当组D经历相位展开演化并与组B合并时存在的各组相位数据是三个组(A、B和C)，如图6(g)中所示。在上面描述的规则中，结束条件是反复应用以组为单位的展开演化，直到各组被合并成一个组为止。从而，再次指定一个目标组，以继续相同的处理。从而，以组C作为目标组继续进行说明。
8.以组为单位的相位展开演化的反复应用
如图6(h)和6(i)中所示，对于目标组来说，存在两组目标组。由于由C和A组成的一组目标组3中的边界数据的平均相差为((-140)-140)+((-80)-160))/2＝-260，根据上面的等式(1)，“n”被计算为1。于是，在该组目标组3中，通过目标组C的展开演化的数据的移位量为+360°。另一方面，由于在由C和B组成的一组目标组4中的平均相差为((-140)-(-220))/1＝80，“n”被计算为0。于是，在该组目标组4中，通过目标组C的展开演化的相移量为0。换句话说，目标组C的数据不波动。当在相位展开演化之后，在每组目标组中进行估计值的计算时，就目标组3来说，|(220-140)+(280-160)|/2＝100，就目标组4来说，|(-140)-(-220)|/1＝80。从而，目标组4最佳。于是，此时合并组C与组B。
9.应用提出的方法的最终结果
此时，这两个组(A和B)仍然存在，如图6(j)中所示。由于处理的应用结束条件未被满足，因此以例如组B为目标组进一步继续处理。由于此时一组目标组只是一对B和A，处理并不通过计算估计值来选择一组目标组。当组B经历展开演化并与组A合并时，只剩余一个组。从而结束本发明中提出的方法的应用。
图6(k)表示以组为单位进行相位展开演化而最终获得的相图。
注意，在上面的说明中，在处理中，分组的条件，形成用于计算相差的一对相位数据的方式，以组为单位的相位展开演化处理的结束条件等始终相同。但是，所述条件只是一个例子。条件并不局限于该条件，可以采用任意条件。还可在处理的中间改变条件。
上面的说明是本发明中的过程的说明。从所述说明可看出，在本发明中，随着展开演化处理的进行，组增加，并且关于组间的相差的信息增大。从而，往往是展开演化的失败原因的相位数据的影响逐渐降低，与常规的方法相比，稳健性变得较高，获得更正确的结果。另外，曾经经历展开演化的组作为通过合并产生的新组继续经历展开演化。从而，即使相位曾经被确定，该组也经历多次展开演化，以便使相位与其它组的相位相符。从而，能够防止展开演化的失败的连续发生。与常规方法相比，展开演化的失败被减少，展开演化的稳定性被增大。
注意，在上面的说明中，为了便于说明，相位展开演化被局限于相位数据只存在于二维空间上的情况。但是，对于相位数据存在于三维空间上的情况来说，这同样适用。这种情况下，只是沿三维方向演化被看作边界的邻域的相位数据。
该方法可同时应用于所有的相位数据。另一方面，在以把相位数据分成一些区域，独立在相应区域中应用该方法，随后在较大的区域中应用该方法的方式扩展该方法的应用区域时，可逐步地应用该方法。例如，还可首先以二维平面为单位独立应用该方法，在二维平面形状中匹配相位之后，各个二维平面的相位数据被合并成一组，此时对三维空间应用该方法。这种情况下，每个阶段的相位展开演化中使用的估计值可以一直相同，或者可按照步骤而改变。
通过上述方法的应用，相位数据间的相位被匹配。但是，可能几个偏移量仍被加入到作为一个整体的相位的值中。一些情况下，可以想象的是只匹配相位不是目的，相位具有一定的含义，最好通过把总的相位数据移动一定的量调整偏移量，以便把相位用作随处理而定的适当值。这种情况下，可以想象的是在应用该方法前后，比较一些估计值，比如相位的平均值，总的相位被移动以使估计值最小化。
作为另一例子，可以想象的是当对数据处理，比如MRI设备中的匀场应用本发明时，中心频率被独立计算，在应用该方法之后，相位被移动该中心频率。
下面说明应用本发明的MRI设备的一个实施例。
图7是本实施例中的MRI设备的基本构造图。在具有圆柱形内部空间，使得能够容纳患者P的台架20中，设置静磁场磁体1，XYZ轴梯度磁场线圈2，RF线圈3和多通道型匀磁线圈(shim coil)15。静磁场磁体1(它是普通的导电磁体或者超导磁体)被构成为能够接收从静磁场控制设备4供给的电流，并且通常沿圆柱体中的Z轴形成静磁场。XYZ轴梯度磁场线圈2包括接收从对应于X、Y和Z轴的梯度磁场电源7、8和9供给的电流，并产生X、Y和Z轴的梯度磁场，以便任意确定某一成像截面或区域并给出磁共振信号的空间位置信息的三组线圈。可以收集其中三个方向上的所有磁场强度线性变化的区域中的磁共振信号。当磁共振信号被收集时，在患者P被放置在床13的顶板上时，随着顶板的滑动，使患者P进入成像区中。
RF线圈3是向患者发射RF脉冲(也称为高频磁场或者旋转磁场)，并接收来自患者的磁共振信号的线圈。代替按照这种方式把RF线圈3既用于发射又用于接收，可单独设置发射线圈和接收线圈。发射器5是向RF线圈提供与为目标原子核特有的拉莫尔频率对应的高频脉冲，以使目标原子核的自旋处于激发态的装置。接收器6具有通过RF线圈3接收在激发的自旋松弛的过程中发射的高频磁共振信号，放大磁共振信号，对磁共振信号进行正交相位检测，以及使磁共振信号经历模/数变换的功能。
计算机系统11捕获由接收器6数字化的磁共振信号，并使磁共振信号经历二维傅里叶变换(2DFT)，从而重新构成磁共振图像。该图像被显示在显示单元12上。定序器10控制发射器5，接收器6，X、Y和Z轴的梯度磁场电源7、8和9的操作计时，并执行用于确定匀场值的脉冲序列和用于成像的脉冲序列。
在本实施例中，既使用匀磁线圈形成的匀场，又使用通过向梯度磁场给予一定的偏移量执行的称为FUC方法(场均匀性校正方法)的匀场。FUC方法是通过在梯度磁场Gx、Gy和Gz上叠加偏移量，直接校正静磁场的一阶非均匀分量的方法。在本实施例中，FUC方法被用于使得能够间接地校正较高阶，即二阶非均匀分量。实现间接校正的原理是采用确定匀场值的方法。后面说明该原理的细节。
多通道型匀磁线圈15包括校正未被FUC方法直接和间接校正，并且具有待校正的静磁场的不同非均匀磁场分量的高阶非均匀磁场分量的多个匀磁线圈。一般来说，准备13通道或18通道的匀磁线圈。在本实施例中，如同FUC方法中一样，能够间接校正除了分别由每个匀磁线圈间接校正的非均匀分量之外的分量。匀磁线圈电源16被构造成能够向多通道型匀磁线圈15的多个匀磁线圈中的每一个单独供给电流(匀磁电流)。
匀磁控制器14捕获由接收器6数字化的磁共振信号，根据磁共振信号计算空间磁场分布，并根据磁场分布计算每个分量的匀场值。随后，在按照收集数据的局部区域的移动改变匀场值的时候，匀磁控制器14把将由多通道型匀磁线圈15校正的非均匀分量的匀场值提供给匀磁线圈电源16。匀磁线圈电源16把对应于匀场值的匀磁电流提供给与之对应的匀磁线圈。
匀磁控制器14把一阶非均匀分量的匀场值设为偏移值，并在按照收集数据的局部区域的移动改变偏移值的时候，把偏移值提供给定序器10。定序器10把偏移值加入到标准值中，并把增加值提供给梯度磁场电源7、8和9。梯度磁场电源7、8和9向XYZ轴梯度磁场线圈2提供与增加值对应的梯度磁场电流。从而，一阶分量被匀磁。匀磁控制器14按照与0阶分量对应的匀场值调整接收器6中的正交相位检测的基准频率，即，共振频率的移动，从而使0阶分量匀磁。
下面说明确定匀场值的方法的一个例子。
匀场意味着校正非均匀的磁场分量，以便尽可能地提高目标区域中的静磁场的均匀性。作为计算匀场值的方法，存在下述方法。
(1)在不叠加梯度磁场的情况下，从目标区域获得磁共振信号，并利用磁共振信号的最长的信号衰减时间常数，计算匀磁电流值。
(2)在不叠加梯度磁场的情况下，从目标区域获得磁共振信号，对磁共振信号进行傅里叶变换，通过使磁共振信号的变换数据的频带最小化，计算匀磁电流值。
(3)把磁场分布空间计算成相图，演化(解析)设为匀场目标的每个磁场分量的磁场分布，计算为获得稳定每个磁场分量的磁场分布的磁场强度而需要的匀磁电流值。
上述方法中最佳的方法是方法(3)。在本实施例中采用方法(3)。在该方法中，例如，认为厚度3毫米的极薄切片区域是所关心的目标，切片方向是最一般的Z方向，当只根据这样薄的一个切片区域中的磁场分布计算表示Z方向上的非均匀性的分量z1、z3、z5等时，担心精度的降低。在本实施例中，通过根据宽大的区域，即全部多个切片区域的磁场分布计算分量，解决了这种担心。
在本实施例中，在校正静磁场中的非均匀分量时，对每个空间不同的局部区域计算匀场值，并利用对每个局部区域不同的匀场值校正静磁场的非均匀分量。例如，在多切片方法中，计算覆盖多个切片区域的整个区域的磁场分布，即，阶数高于待校正的静磁场的n阶项(在FUC方法中n＝1)的非均匀分量的磁场分布(FUC方法中的2阶磁场)，磁场分布的形状由n阶等式(FUC中的线性等式)近似，获得基于所述n阶等式的每个磁场分量的匀场值。注意空间不同的局部区域意味着图8(a)中所示的任意横截面和由图8(b)中所示的多切片方法获得的切片区域。
下面在多切片方法也被作为例子的情况下，具体说明确定0阶分量和1阶分量的匀场值的方法。
图9表示在与切片区域#1-#3垂直的Y-Z平面上的磁场分布。一般来说，利用方法(1)-(3)中的任意一种方法计算覆盖切片区域#1-#3的整个区域的平均1阶分量，并通过对所有切片区域#1-#3使用相同的匀场值(偏移值)进行校正。但是，在本实施例中，对每个切片区域计算1阶分量的匀场值，对每个切片区域使用不同的匀场值，以便对梯度磁场给予偏移量。
图10(a)中表示了Z轴方向上的磁场分布。磁场分布“b”表示类似于抛物线的曲线。在整个切片区域#1-#3中，观察到磁场分布“b”具有2阶或者更高阶的强度分布。对于每个切片区域#1-#3，磁场分布由如下述等式(1)、(2)和(3)中指示的线性等式线性近似。
切片区域#1；C1＝c11(Z)+c10+b0          (1)
切片区域#2；C2＝c21(Z)+c20+b0          (2)
切片区域#3；C3＝c31(Z)+c30+b0          (3)
于是，切片区域#1的0阶分量的匀场值被给出为-c10，切片区域#1的1阶分量的匀场值被给出为-c11，切片区域#2的0阶分量的匀场值被给出为-c20，切片区域#2的1阶分量的匀场值被给出为-c21，切片区域#3的0阶分量的匀场值被给出为-c30，切片区域#3的1阶分量的匀场值被给出为-c31。
通过按照1阶分量的匀场值，对梯度磁场给予偏移量，实现对1阶分量的匀场。通过按照0阶分量的匀场值，调整接收器6中的正交相位检测的基准频率，实现对0阶分量的匀场，即基准频率的移动。
从而，如图10(b)中所示，看出校正后的磁场分布被近似为相应切片区域的标准磁场强度b0，均匀性的精度被改进。显然匀场不仅适用于在FUC方法中，可对其直接应用匀场的1阶分量，而且还按照近似方式适用于2阶分量。
作为一个例子，图11中表示了其中和场回波方法一起使用多切片方法的情况下的脉冲序列。图12中表示了脉冲序列的执行与匀场值的使用之间的时间序列的对应性。根据对每个切片区域#1-#3计算的匀场值，对每个切片区域#1-#3改变梯度磁场的偏移量。
图13(a)中表示了校正前的2阶磁场分布(为了便于说明，只表示了XY的2阶磁场分布)。如图13(b)中所示，看出在局部区域R1和R2上，X2+Y2型的磁场分布的分量是不同的。由于R1表示凹陷形状，X2+Y2分量λ1为负。由于R2表示凸起形状，X2+Y2分量λ2为正。于是，按照局部区域R1中的-λ1给出给予X2+Y2匀磁线圈的匀场值，按照R2中的-λ2给出给予X2+Y2匀磁线圈的匀场值。
在按照上述构造的MRI设备中，当校正静磁场的非均匀分量时，对每个空间不同的局部区域计算匀场值，并根据相应的匀场值对每个局部区域校正静磁场的非均匀分量。按照该方法，对每个空间不同的局部区域，比如多切片方法中的切片计算匀场值，并根据相应的匀场值对每个局部区域校正静磁场的非均匀分量。从而，静磁场的均匀性被改进，校正的效果扩展到阶数比直接被校正计算的匀场值的非均匀分量更高的分量。能够以更高的精度进行静磁场的非均匀性的校正。这使得即使在需要高的磁场均匀性的成像中，比如回波平面成像(EPI)，波谱(MRS)，波谱成像(MRSI)，水脂肪分离和脂肪控制中，也能够获得人为因素较少的满意图像。
当非均匀静磁场的1阶分量被校正梯度磁场的偏移量时，对空间不同的局部区域计算偏移值，并根据相应的偏移值对每个局部区域校正非均匀静磁场的1阶分量。根据该方法，对每个空间不同的局部区域，比如多切片方法中的切片计算偏移值，并根据相应的偏移值对每个局部区域校正非均匀静磁场的1阶分量。从而，静磁场的均匀性被改进，校正的效果扩展到等于或高于第二阶的阶数。能够以更高的精度进行静磁场的非均匀性的校正。这使得即使在需要高的磁场均匀性的成像中，比如回波平面成像(EPI)，波谱(MRS)，波谱成像(MRSI)，水脂肪分离和脂肪控制中，也能够获得人为因素较少的满意图像。此外，仅仅通过计算每个局部区域的偏移值的软件变化，就能够应付该效果。
在这样的MRI设备中，当在校正磁场的非均匀分量的匀场处理中创建相图时，进行相位展开演化。
在相位展开演化中，在常规方法中，如图1中所示，当存在与其周围的数据相比，具有急剧相位变化的数据，例如位于组织的边界的相位数据，或者包括噪声的相位数据时，由于噪声的影响，展开演化很可能失败。从而，在匀场处理中的相图创建时，应用根据本发明的相位展开演化方法。
当应用根据本发明的相位展开演化方法时，进行按照预定的条件对通过匀磁而获得的相位数据分组的分组操作，以便在至少两组间匹配相位。这种情况下，在经过分组的任意组中的所有相位数据的相位被移动预定量，并以组为单位进行展开演化时，使相位与其它组的相位匹配。为了匹配相位，事先关于每个组单独计算中心频率，相位被移动所述中心频率。
通过进行上面所述的处理，在匀场处理中的相图创建时，即使存在与其周围数据相比，具有急剧相位变化的数据，也能够可靠地进行展开演化，并且显著减少由噪声的影响导致的失败。
由于随着展开演化处理的进行，组增加，并且关于组间的相差的信息增大，从而能够显著降低往往导致展开演化的失败的相位数据的影响。从而与常规的方法相比，稳健性较高。另外，曾经经历展开演化的组作为通过合并产生的新组继续经历展开演化。从而，即使相位曾经被确定，该组也经历多次展开演化，以便使相位与其它组的相位相符。从而，能够防止展开演化的失败的连续发生。与常规方法相比，展开演化的失败被减少，展开演化的稳定性被增大。
注意假定根据本发明的展开演化方法包括在进行展开演化方法之后，确定相位的额外处理的执行。
本发明并不局限于实施例本身。在实现本发明的阶段，可通过修改组件来具体体现本发明，而不会脱离本发明的精神。可按照实施例中公开的多个组件的恰当组合，形成各种发明。例如，可从实施例中描述的所有组件中除去几个组件。此外，可恰当地组合在不同的实施例中使用的组件。
工业可应用性
在MRI(磁共振成像)设备中的数据处理中，在创建相图时应用根据本发明的展开演化方法。

Claims (28)

1、一种使目标区域中的多个相位数据的相位分别经历展开演化、以便确定相位的相位展开演化方法，所述相位展开演化方法包括：
按照预定的条件对相位数据分组的第一步骤；和
在第一步骤中分组的至少两个组间匹配相位的第二步骤，
其中，在第二步骤中，经历分组的任意组中的所有相位数据的相位被移动预定量，并以组为单位进行展开演化，随后在该组和其它组间匹配相位。
2、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，还包括通过合并在第二步骤中经过展开演化的一组目标组中的任意数目的组，重新产生一个组的第三步骤。
3、按照权利要求2所述的相位展开演化方法，其中在第三步骤中，判断是否存在包括按照第二步骤中的处理以组为单位经历展开演化的至少一个特定组的各组中的组的多个候选组合，当存在多个候选组合时，对所述各组的每个组计算基于相应组间的相位的估计值，并针对一组具有最佳估计值的组，以组为单位进行展开演化，随后，合并所述一组具有最佳估计值的组中的任意数目的组，重新产生一个组。
4、按照权利要求2所述的相位展开演化方法，其中相位展开演化方法包括反复执行第三步骤中的组的合并和第二步骤中以组为单位的展开演化的例程。
5、按照权利要求4所述的相位展开演化方法，其中目标区域被分成多个区域，独立地对每个分割区域进行第1-第3步骤中的相位展开演化，某一区域被逐渐放大，以执行相位展开演化。
6、按照权利要求3所述的相位展开演化方法，其中相位展开演化之后的相位数据的相位被移动，使得根据相位展开演化前后的相位数据的相位计算的估计值的波动被最优化。
7、按照权利要求6所述的相位展开演化方法，其中在执行相位展开演化之后，相位数据的相位被移动单独计算的某一值。
8、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，其中作为相位数据的分组条件，如果根据任意相位数据的相位计算的估计值等于或小于某一阈值，那么该相位数据被看作属于同一组。
9、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，其中作为相位数据的分组条件，如果根据某一组中的相位数据的相位计算的估计值和其归属组未被确定的相位数据的相位之间的差异等于或小于某一阈值，那么该相位数据被认为属于同一组。
10、按照权利要求8或9所述的相位展开演化方法，其中所述阈值在30-90°的范围内。
11、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，其中作为相位数据的分组条件，当根据某一组的相位数据的相位计算估计值时，如果当其归属组未被确定的相位数据被加入到该组中时发生的估计值的波动在某一阈值之内，那么该相位数据被认为属于同一组。
12、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，其中作为相位数据的分组条件，相位数据被分类成任意形状。
13、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，其中作为相位数据的分组条件，任意组合和应用第一条件：如果根据任意相位数据的相位计算的估计值在某一阈值内，那么该相位数据属于同一组；第二条件：如果根据某一组中的相位数据的相位计算的估计值和其归属组未被确定的相位数据的相位之间的差异在某一阈值内，那么该相位数据属于同一组；第三条件：当根据某一组的相位数据的相位计算估计值时，如果当其归属组未被确定的相位数据被加入到该组中时发生的估计值的波动在某一阈值之内，那么该相位数据属于同一组；和第四条件：相位数据被分类成任意形状中的任何至少多个条件。
14、按照权利要求1所述的相位展开演化方法，还包括把经历第一步骤中的分组和第二步骤中的相位匹配的相位数据的相位移动某一值的第四步骤。
15、一种以校正磁场的非均匀分量为目的进行匀场处理的磁共振成像设备，所述磁共振成像设备包括：
按照预定条件对表示由磁场的非均匀性引起的相位波动量的分布的相图的相位数据分组的分组装置；和
在分组装置分组的至少两个组间匹配相位的相位匹配装置，
其中相位匹配装置把经历分组的任意组中的所有相位数据的相位移动预定量，并以组为单位进行展开演化，随后在该组和其它组间匹配相位。
16、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，还包括通过合并由相位匹配装置进行展开演化的一组目标组中的任意数目的组，重新产生一个组的组合并装置。
17、按照权利要求16所述的磁共振成像设备，其中组合并装置判断是否存在包括按照相位调整装置的处理，以组为单位经历展开演化的至少一个特定组的各组中的组的多个候选组合，当存在多个候选组合时，根据各组的每个组的相应组间的相位，计算估计值，并针对一组具有最佳估计值的组进行展开演化，随后，合并所述一组具有最佳估计值的组中的任意数目的组，重新产生一个组。
18、按照权利要求16所述的磁共振成像设备，其中磁共振成像设备包括反复执行组合并装置的组的合并和相位匹配装置的以组为单位的展开演化的例程。
19、按照权利要求16所述的磁共振成像设备，其中磁共振成像设备把目标区域分成多个区域，独立地对每个分割区域进行分组装置、相位匹配装置和组合并装置的相位展开演化，并逐渐放大某一区域以执行相位展开演化。
20、按照权利要求17所述的磁共振成像设备，其中相位匹配装置移动相位展开演化之后的相位数据的相位，使得根据相位展开演化前后的相位数据的相位计算的估计值的波动被最优化。
21、按照权利要求20所述的磁共振成像设备，其中在执行相位展开演化之后，相位匹配装置把相位数据的相位移动单独计算的某一值。
22、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，其中作为相位数据的分组条件，如果根据任意相位数据的相位计算的估计值等于或小于某一阈值，那么分组装置认为该相位数据属于同一组。
23、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，其中作为相位数据的分组条件，如果根据某一组中的相位数据的相位计算的估计值和其归属组未被确定的相位数据的相位之间的差异等于或小于某一阈值，那么分组装置认为该相位数据属于同一组。
24、按照权利要求22或23所述的磁共振成像设备，其中所述阈值在30-90°的范围内。
25、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，其中作为相位数据的分组条件，当根据某一组的相位数据的相位计算估计值时，如果当其归属组未被确定的相位数据被加入到该组中时发生的估计值的波动在某一阈值之内，那么分组装置认为该相位数据属于同一组。
26、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，其中作为相位数据的分组条件，分组装置把相位数据被分类成任意形状。
27、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，其中作为分组装置中相位数据的分组条件，任意组合和应用第一条件：如果根据任意相位数据的相位计算的估计值在某一阈值内，那么该相位数据被认为属于同一组；第二条件：如果根据某一组中的相位数据的相位计算的估计值和其归属组未被确定的相位数据的相位之间的差异在某一阈值内，那么该相位数据被认为属于同一组；第三条件：当根据某一组的相位数据的相位计算估计值时，如果当其归属组未被确定的相位数据被加入到该组中时发生的估计值的波动在某一阈值之内，那么该相位数据被认为属于同一组；和第四条件：相位数据被分类成任意形状中的任何至少多个条件。
28、按照权利要求15所述的磁共振成像设备，还包括把经历分组装置的分组和相位匹配装置的相位匹配的相位数据的相位移动某一值的移相动装置。
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