DE112015005479T5

DE112015005479T5 - Verfahren und System zur verbesserten Klassifizierung von Bestandsmaterialien

Info

Publication number: DE112015005479T5
Application number: DE112015005479.0T
Authority: DE
Inventors: Kevin Koch; Sudhanya Chatterjee; Florian Wiesinger; Sheshadri Thiruvenkadam; Rakesh Mullick; Dattesh Shanbhag
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2014-12-04
Filing date: 2015-12-02
Publication date: 2017-08-17
Also published as: CN106999091B; WO2016089976A1; CN106999091A; GB201708226D0; JP6599989B2; JP2018500970A; GB2547838A; GB2547838B; US20170371010A1; US10436858B2

Abstract

Es sind ein Bildgebungssystem und -verfahren offenbart. Ein MR-Bild und eine gemessene B0-Feldkarte eines Zielvolumens in einem Objekt werden rekonstruiert, wobei das MR-Bild einen oder mehrere helle und/oder dunkle Bereiche enthält. Es werden ein oder mehrere unterscheidbare Bestandsmaterialien identifiziert, die den hellen Bereichen entsprechen. Jeder dunkle Bereich wird iterativ als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien gekennzeichnet. Es werden Suszeptibilitätswerte zugewiesen, die jedem unterscheidbaren und iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandmaterial entsprechen. Basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten wird iterativ eine simulierte B0-Feldkarte erzeugt. Es wird eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen den gemessenen und simulierten B0-Feldkarten ermittelt. In den dunklen Bereichen werden basierend auf der Ähnlichkeitsmetrik Bestandsmaterialien identifiziert, um zugehörige Suszeptibilitätswerte zu ermitteln. Die MR-Bildgebungsdaten werden basierend auf den zugewiesenen und ermittelten Suszeptibilitätswerten korrigiert. Basierend auf den korrigierten MR-Bildgebungsdaten wird eine diagnostische Beurteilung des Zielvolumens bereitgestellt.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung beansprucht Priorität der indischen Patentanmeldung Nummer 6113/CHE/2014 , eingereicht am 4. Dezember 2014, deren Gesamtheit hierin durch Bezugnahme aufgenommen wird.
HINTERGRUND
Ausführungsformen der vorliegenden Beschreibung betreffen allgemein diagnostische Bildgebung und insbesondere Verfahren und Systeme zur verbesserten Klassifizierung von Bestandsmaterialien in einem Magnetresonanz(MR)-Bild.
Magnetresonanz(MR)-Bildgebung liefert qualitativ hochwertige Bilder mit exzellentem Weichgewebekontrast zur Verwendung bei der Diagnose und/oder Behandlung eines Patienten. Insbesondere kann MR-Bildgebung in Verbindung mit einer oder mehreren anderen Bildgebungsmodalitäten verwendet werden, um ergänzende diagnostische Informationen zur Verwendung bei der detaillierteren Untersuchung biochemischer Prozesse zu liefern. Eine MR-Bildgebung kann beispielsweise verwendet werden, um die durch ein Positronenemissionstomographie(PET)-System gebotenen molekularen Informationen zur Verfolgung von Biomarkern mit höherer Sensitivität zu ergänzen.
PET-Bildgebung bringt typischerweise Photon-Elektron-Wechselwirkungen mit sich, die eine Abschwächung von emittierten Photonen zur Folge haben können, die wiederum zu einer verschlechterten Bildqualität und einer ungenauen PET-Quantifizierung führt. Die Verwendung von MR-Bildgebungsdaten unterstützt bei der Korrektur von PET-Abschwächungswerten und liefert somit genauere klinische Informationen. Die PET-Abschwächungswerte können insbesondere unter Verwendung von MR-Bildgebungsdaten korrigiert werden, die in entsprechenden Bestandsmaterialien, wie etwa spezifische Gewebe, Luft, Fett, Wasser, Knochen, Metall, und/oder andere Materialien, genau klassifiziert werden.
Herkömmliche MR-Bildgebung erzeugt positive Antwortsignale mit verschiedenen Signalintensitäten oder Helligkeiten für Abschnitte eines abgebildeten Bereichs, der Weichgewebe, Wasser und/oder Fett enthält. Beispielsweise können Antwortsignale, die vom Lebergewebe empfangen werden, eine besondere Signalintensität aufweisen, die sich von einer Signalintensität von Antwortsignalen, die vom Bauchgewebe empfangen werden, unterscheidet. Eine Differenz der Signalintensitäten kann somit verwendet werden, um Bestandsmaterialien in dem abgebildeten Bereich unterscheidbar zu klassifizieren.
Herkömmliche MR-Bildgebung versagt jedoch darin, Antwortsignale mit solch unterscheidbaren Signalintensitäten zu erzeugen, wenn Bereiche, die frei von Wasser oder Fettmolekülen sind, abgebildet werden. Herkömmliche MR-Bildgebungsimpulssequenzen erzeugen beispielsweise nicht unterscheidbare dunkle Signale, wenn Bereiche abgebildet werden, die Luft, Knochen und/oder Metall enthalten, selbst wenn diese Bestandsmaterialien deutlich verschiedene Abschwächungswerte aufweisen. Außerdem kann eine MR-Bildgebung von Bereichen in der Nähe von Metallobjekten, z.B. Herzschrittmachern oder Zahnfüllungen, eine übermäßige Erwärmung und/oder Bildartefakte aufgrund von großen Suszeptibilitätsabweichungen zwischen Metall und umgebendem Gewebe hervorrufen. Insbesondere kann die Gegenwart von Metallen in einem abgebildeten Bereich signifikante Resonanzfrequenzänderungen während einer MR-Bildgebung verursachen, was erheblichen Signalverlust, Fehler bei der Fettunterdrückung, geometrische Verzerrung und helle Pile-Up-(lokale Signalvermehrungs-)Artefakte zur Folge hat.
Bestimmte herkömmliche MR-Bildgebungssysteme stellen dementsprechend Klassifikationsverfahren bereit, die basierend auf Unterschieden bei der Signalintensität, Relaxivität, chemischen Verschiebungen und/oder Bildgradienteninformationen versuchen, Luft enthaltende Bereiche von Knochenstrukturen und Metall zu unterscheiden. Bestimmte andere Klassifikationsverfahren beinhalten eine Magnetfeldzuordnung um Metallimplantate herum unter Verwendung einer asymmetrischen Spin-Echo-MR-Bildgebungssequenz, ultrakurzer Echo-Zeitsequenz (UTE) und/oder Null-Echo-Zeit(ZTE)-MR-Bildgebungsimpulssequenzen, um Mehrdeutigkeit zwischen verschieden Bestandsmaterialien aufzulösen.
Jedoch versagen sogar solche herkömmliche Klassifikationsverfahren darin, Ungenauigkeiten in ermittelten diagnostischen Informationen abzuschwächen, die von großen Signalverlusten herrühren, welche durch die Gegenwart von Metallobjekten in dem abgebildeten Bereich verursacht werden. Insbesondere verfälschen magnetische Suszeptibilitätsartefakte, die aufgrund der Gegenwart von Metall, zum Beispiel in den Zahnfüllungen oder in Hüftgelenkimplantaten, auftreten, die diagnostischen Informationen, die von MR-Bildern abgeleitet werden. Die verfälschten MR-Bildinformationen versagen darin, bei genauer und effizienter Klassifikation von abgebildeten Bereichen in und/oder in der Nähe von Luft, Knochen und/oder Metall zu unterstützen. Die ineffiziente Klassifikation schließt wiederum die Verwendung der MR-Bildinformationen für eine genaue Schätzung von PET-Abschwächungswerten und/oder jegliche andere biochemische Untersuchung aus. Magnetische Suszeptibilitätsartefakte machen somit herkömmliche MR-Bildgebung für vielfältige klinischen Anwendungen ungeeignet.
KURZBESCHFEIBUNG
Gemäß bestimmten Aspekten der vorliegenden Beschreibung wird ein Verfahren zur Abbildung eines Objekts vorgestellt. Das Verfahren enthält ein Rekonstruieren eines MR-Bildes und einer gemessen B0-Feldkarte, die einem Zielvolumen in einem Objekt entsprechen, unter Verwendung von MR-Bildgebungsdaten, die von dem Zielvolumen akquiriert werden, wobei das MR-Bild einen oder mehrere helle Bereiche und/oder einen oder mehrere dunkle Bereiche enthält. Das Verfahren enthält ferner ein Identifizieren eines oder mehrerer unterscheidbarer Bestandsmaterialien, die jedem von dem einen oder den mehreren hellen Bereichen in dem MR-Bild entsprechen. Außerdem enthält das Verfahren ein iteratives Kennzeichnen jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem MR-Bild als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien. Außerdem enthält das Verfahren ein Zuweisen von Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen. Das Verfahren enthält ferner ein iteratives Erzeugen einer simulierten B0-Feldkarte basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen. Ferner enthält das Verfahren ein Bestimmen einer Ähnlichkeitsmetrik zwischen der gemessenen B0-Feldkarte und der simulierten B0-Feldkarte während jeder Iteration. Außerdem enthält das Verfahren ein Identifizieren des einen oder der mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen basierend auf der ermittelten Ähnlichkeitsmetrik, um zugehörige Suszeptibilitätswerte zu bestimmen. Darüber hinaus enthält das Verfahren ein Korrigieren der MR-Bildgebungsdaten basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und den ermittelten Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, die in dem MR-Bild identifiziert werden. Außerdem enthält das Verfahren ein Bestimmen einer diagnostischen Beurteilung des Zielvolumens basierend auf den korrigierten MR-Bildgebungsdaten.
Gemäß bestimmten weiteren Aspekten der vorliegenden Beschreibung ist ein Bildgebungssystem offenbart, das eingerichtet ist, um ein Objekt abzubilden. Das System enthält einen Scanner, der eingerichtet ist, um ein Zielvolumen des Objekts zu scannen, um zugehörige MR-Bildgebungsdaten zu akquirieren. Ferner enthält das System ein Verarbeitungssubsystem, das mit dem Scanner wirkverbunden ist, wobei das Verarbeitungssubsystem eingerichtet ist, um ein MR-Bild und eine gemessene B0-Feldkarte, die dem Zielvolumen entsprechen, unter Verwendung der MR-Bildgebungsdaten zu rekonstruieren, wobei das MR-Bild einen oder mehrere helle Bereiche und/oder einen oder mehrere dunkle Bereiche enthält. Darüber hinaus ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um ein oder mehrere unterscheidbare Bestandsmaterialien, die jedem von dem einen oder den mehreren hellen Bereichen in dem MR-Bild entsprechen, zu identifizieren. Außerdem ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um jeden von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem MR-Bild als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien iterativ zu kennzeichnen. Darüber hinaus ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um Suszeptibilitätswerte zuzuweisen, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen. Das Verarbeitungssubsystem ist auch eingerichtet, um basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, eine simulierte B0-Feldkarte iterativ zu erzeugen. Ferner ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen der gemessen B0-Feldkarte und der simulierten B0-Feldkarte während jeder Iteration zu bestimmen. Darüber hinaus ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um ein oder mehrere Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen basierend auf der ermittelten Ähnlichkeitsmetrik zu identifizieren, um zugehörige Suszeptibilitätswerte zu ermitteln. Außerdem ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, um die MR-Bildgebungsdaten basierend auf zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und den ermitteln Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, die in dem MR-Bild identifiziert werden, zu korrigieren. Ferner ist das Verarbeitungssubsystem eingerichtet, eine diagnostische Beurteilung des Zielvolumens basierend auf den korrigierten Magnetresonanzbildgebungsdaten zu bestimmen.
ZEICHNUNGEN
Diese und andere Merkmale und Aspekte von Ausführungsformen der vorliegenden Beschreibung werden besser verstanden, wenn die folgende detaillierte Beschreibung unter Bezugnahme der beigefügten Zeichnungen gelesen wird, in denen gleiche Zeichen in allen Zeichnungen gleiche Teile darstellen, worin:
1 eine schematische Darstellung eines beispielhaften Bildgebungssystems gemäß Aspekten der vorliegenden Beschreibung ist;
2 ein Ablaufdiagramm ist, das ein beispielhaftes Verfahren zur MR-Bildgebung gemäß Aspekten der vorliegenden Beschreibung veranschaulicht;
3A ein wassergefülltes Phantom ist, das mehrere luftgefüllte Fläschchen und ein Metallobjekt enthält;
3B und 3C beispielhafte MR-Bilder veranschaulichen, die dem wassergefüllten Phantom der 3A entsprechen; und
4A, 4B, 4C und 4D beispielhafte Bilder eines Zielvolumens veranschaulichen, die unter Verwendung eines herkömmlichen MR-Bildgebungsverfahrens und einer ultrakurzen Echoimpulssequenz gemäß Aspekten der vorliegenden Beschreibung erzeugt wurden.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung stellt ein System und Verfahren zur genauen Klassifizierung von Bestandsmaterialien in einem Zielvolumen eines Objekts vor. Insbesondere ermöglichen hierin beschriebene Ausführungsformen eine genaue Identifizierung von Bestandsmaterialien, die herkömmlicherweise unter Verwendung herkömmlicher Magnetresonanzbildgebung (MR-Bildgebung) nicht unterscheidbar sind. Insbesondere stellen Ausführungsformen des vorliegenden Systems und Verfahrens einen verbesserten MR-Bildgebung-Arbeitsablauf bereit, um einen durch Metall verursachten Signalverlust von einem Signalverlust zu unterscheiden, der durch Luft und/oder Knochen verursacht wird, und lokalisieren und/oder identifizieren dadurch mit größerer Genauigkeit Metallobjekte, die sich in dem Zielvolumen befinden.
Gemäß bestimmten Aspekten der vorliegenden Beschreibung können Bereiche, die Metallobjekte enthalten, von Luft und/oder Knochen unterschieden werden, indem eine Kombination von Betrags- und Phasenbildern verwendet wird, die aus akquirierten MR-Bildgebungsdaten und/oder B0-Feldkarten erhalten werden. Es sei darauf hingewiesen, dass eine B0-Feldkarte einer Karte von Off-Resonanzfrequenzen entspricht, die aufgrund einer Inhomogenität in einem polarisierenden Magnetfeld B0 (nachstehend als B0-Feld bezeichnet) erzeugt werden. Typischerweise wird die Inhomogenität in dem B0-Feld aufgrund der Gegenwart von Materialien mit verschieden magnetischen Suszeptibilitäten nahe dem B0-Feld verursacht. Eine solche Inhomogenität kann signifikante Suszeptibilitätsartefakte in resultierenden MR-Bildern hervorrufen. Es ist deshalb erwünscht, eine genaue B0-Feldkarte zu bestimmen, die für eine tatsächliche Verteilung von Bestandsmaterialien in einem abgebildeten Bereich repräsentativ ist, um die Suszeptibilitätsartefakte zu kompensieren.
Ausführungsformen des vorliegenden Systems und Verfahrens unterstützen bei der Bestimmung der tatsächlichen Verteilung von Bestandsmaterialien durch einen Vergleich von gemessenen und simulierten B0-Feldkarten, die dem abgebildeten Bereich entsprechen. Wie hierin verwendet, kann der Begriff „gemessenes B0-Feld“ verwendet werden, um sich auf eine graphische Darstellung von Off-Resonanzfrequenzen zu beziehen, die durch eine tatsächliche Verteilung von Bestandsmaterialien in einem MR-Bild, das einem Zielvolumen entspricht und aus akquirierten MR-Bildgebungsdaten bestimmt wird, erzeugt werden. Ferner kann der Begriff „simuliertes B0-Feld“ verwendet werden, um sich auf eine graphische Darstellung von Off-Resonanzfrequenzen zu beziehen, die durch eine angenommene Verteilung von Bestandsmaterialien insbesondere in dunklen oder ungewissen Bereichen in dem MR-Bild, das dem Zielvolumen entspricht, erzeugt werden.
Somit kann in bestimmten Ausführungsformen die gemessene B0-Feldkarte aus den akquirierten MR-Bildgebungsdaten erzeugt werden. Ferner kann die simulierte B0-Feldkarte durch iteratives Kennzeichnen der ungewissen Bereiche in dem MR-Bild als Luft, Knochen, verschiede Arten von Metallen und/oder beliebige andere Bestandsmaterialien erzeugt werden. Die B0-Feldkarte kann iterativ simuliert werden, bis die simulierte B0-Feldkarte im Wesentlichen mit der gemessenen B0-Feldkarte übereinstimmt und dadurch die tatsächliche Verteilung von Bestandsmaterialien in den ungewissen Bereichen in dem MR-Bild geliefert wird. Die tatsächliche Verteilung der Bestandsmaterialien ermöglicht eine genaue Lokalisierung und Identifizierung von Bestandsmaterialien, wie z.B. Luft, Knochen, verschiedener Metallarten und/oder anderer Implantate, in dem Zielvolumen.
Insbesondere kann eine genaue Identifizierung der Bestandsmaterialien bei der Bestimmung zugehöriger Suszeptibilitätswerte unterstützen, um eine genaue Kompensation von suszeptibilitätsbezogenen Artefakten in einem endgültigen MR-Bild zu ermöglichen. Außerdem kann eine genaue Identifizierung und Lokalisierung von Metallarten bei einer automatischen Auswahl von spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen unterstützen, die für hochauflösende Bildgebung von Geweben in der Nähe von Metallobjekten optimiert sind. Eine automatische Auswahl der spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen ermöglicht in einem nachfolgenden Bildgebungsschritt eine bessere Abgrenzung von Gewebe um die Metallobjekte herum unabhängig vom Können und/oder von der Erfahrung eines Bedieners eines Bildgebungssystems. Außerdem kann eine genaue Identifizierung von Metallarten bei einer verbesserten Schätzung von PET-Abschwächungswerten für die Verwendung bei einer effizienten klinischen Beurteilung eines Patienten unterstützen.
Obwohl die folgende Beschreibung Ausführungsformen betreffend eine Klassifikation von Bestandsmaterialien für eine genauere Schätzung von PET-Abschwächungswerten vorstellt, wird eine Verwendung von Ausführungsformen der vorliegenden Systeme und Verfahren in verschiedenen anderen Bildgebungsanwendungen ebenfalls in Erwägung gezogen. Die vorliegenden Systeme und Verfahren können beispielsweise verwendet werden, um diagnostische Informationen zu ergänzen, die durch andere Bildgebungsmodalitäten, wie z.B. ein Einzelphotonen-Emissionscomputertomographie(SPECT)-System, ein Ultraschallbildgebungssystem, ein hybrides MR-PET-System und/oder ein hybrides MR-SPECT System, akquiriert werden. Eine beispielhafte Umgebung, die sich zur Umsetzung verschiedener Implementierungen des vorliegenden Systems eignet, ist in den folgenden Abschnitten bezugnehmend auf 1 beschrieben.
1 veranschaulicht ein beispielhaftes MR-Bildgebungssystem 100 zur verbesserten Abbildung eines Objektes. Insbesondere kann das System 100 eingerichtet sein, um Bestandsmaterialien in einem Zielvolumen des Objektes für die Reduktion von suszeptibilitätsbezogenen Bildgebungsartefakten genau zu identifizieren und dadurch bei der Erzeugung qualitativ hochwertiger diagnostischer Bilder und klinischer Informationen zu unterstützen.
In bestimmten Ausführungsformen können die qualitativ hochwertigen diagnostischen Bilder und klinischen Informationen verwendet werden, um diagnostische Informationen, die von einer oder mehreren anderen Bildgebungsmodalitäten, wie z.B. einem PET-System 101 empfangen werden, für die Verwendung zur effizienteren klinischer Beurteilung des Zielvolumens zu ergänzen. Dementsprechend kann das System 100 in einer Ausführungsform mit dem PET-System 101 kommunikationsmäßig verbunden sein. Obwohl 1 lediglich das PET-System 101 zeigt, kann das System 100 in bestimmten Ausführungsformen mit anderen Bildgebungsmodalitäten, wie z.B. einem SPECT-Bildgebungssystem und/oder einem Ultraschallbildgebungssystem, kommunikationsmäßig verbunden sein. Alternativ kann das System 100 als ein hybrides Bildgebungssystem, wie z.B. ein MR-PET-System, ein MR-SPECT System und/oder ein MR-Ultraschallsystem, implementiert sein, das eingerichtet ist, um eine verbesserte Abbildung des Objekts zu ermöglichen.
Insbesondere kann das MR-Bildgebungssystem 100 in einer Ausführungsform einen Scanner 102, eine Systemsteuervorrichtung 104 und eine Bedienerschnittstelle 106 für eine Bildgebung des Zielvolumens enthalten. Das Zielvolumen kann zum Beispiel interessierendes biologisches Gewebe und/oder ein zu beurteilendes nicht biologisches Objekt enthalten. Wenn er für medizinische diagnostische Bildgebung verwendet wird, kann der Scanner 102 ferner einen Patiententunnel 108 enthalten, in dem ein Tisch 110 angeordnet werden kann. In einer Ausführungsform kann der Tisch 110 in dem Patiententunnel 108 derart angeordnet werden, dass das Zielvolumen eines Patienten 112 an einem (nicht gezeigten) Isozentrum eines Magneten positioniert ist, der dem Scanner 102 entspricht.
Ferner kann der Scanner 102 in bestimmten Ausführungsformen auch eine Reihe von zugehörigen Spulen zur Abbildung des Patienten 112 enthalten. In einer Ausführungsform kann der Scanner 102 zum Beispiel eine primäre Magnetspule 114 enthalten, die über eine Stromversorgung 116 zur Erzeugung eines primären Magnetfelds, das im Wesentlichen mit dem Patiententunnel 108 ausgerichtet ist, erregt wird. Der Scanner 102 kann ferner eine Reihe von Gradientenspulen 118, 120 und 122 enthalten, die in einer Spulenanordnung für die Erzeugung genau gesteuerter Magnetfelder gruppiert sind, deren Stärke über ein designiertes Sichtfeld des Scanners 102 variieren kann.
Außerdem kann der Scanner 102 in einer Ausführungsform auch eine Hochfrequenz(HF)-Spule 124 enthalten, die eingerichtet ist, um HF-Impulse für die Anregung eines gyromagnetischen Materials, das typischerweise im Gewebe des Patienten 112 gebunden ist, zu erzeugen. In bestimmten Ausführungsformen kann die HF-Spule 124 auch als eine Empfangsspule dienen. Dementsprechend kann die HF-Spule 124 für das Aufnehmen von Emissionen von dem gyromagnetischen Material bzw. für die Anwendung von HF-Anregungsimpulsen mit dem Sende-Empfangs-Schaltkreis 126 im passiven und/oder aktiven Modus wirkverbunden sein.
In bestimmten Ausführungsformen, kann die Systemsteuervorrichtung 104 eingerichtet sein, um einen Betrieb der MR-Spulen 118, 120, 122 und 124 zur Erzeugung der gewünschten Magnetfelder und/oder zur Anwendung der HF-Anregungsimpulse zu steuern. Dementsprechend kann die Systemsteuervorrichtung 104 in einer Ausführungsform einen Impulssequenzgenerator 128, eine Zeitgeberschaltung 130 und ein Verarbeitungssubsystem 132 enthalten. Das Verarbeitungssubsystem 132 kann eingerichtet sein, um bildgebende Gradientenwellenformen und HF-Impulssequenzen zur Verwendung während einer MR-Bildgebungssequenz zu erzeugen und/oder zu steuern. In einer Ausführungsform kann der Impulssequenzgenerator 128 eingerichtet sein, um T1-gewichtete, T2-gewichtete, T2*-gewichtete, suszeptibilitätsgewichtete, protonendichtegewichtete, fettselektive, wasserselektive, und/oder Dixon-Impulssequenzen für die Akquirierung gewünschter MR-Bildgebungsdaten zu erzeugen. Insbesondere kann der Impulssequenzgenerator 128 eingerichtet sein, um geeignete Impulssequenzen für die Akquirierung struktureller MR-Bildgebungsinformationen und/oder zur Ermöglichung der Erzeugung einer B0-Feldkarte basierend auf MR-Bildgebungssignalen, die als Reaktion auf die erzeugten Impulssequenzen empfangen werden, zu erzeugen.
Ferner kann die Systemsteuervorrichtung 104 in bestimmten Ausführungsformen eine Verstärkerschaltung 134 und eine Schnittstellenschaltung 136 enthalten, die eingerichtet sind, um den Impulssequenzgenerator 128 und die Spulen des Scanners 102 zu steuern und/oder eine Schnittstellenverbindung zwischen diesen zu schaffen. Die Verstärkerschaltung 134 und/oder die Schnittstellenschaltung 136 kann/können beispielsweise eingerichtet sein, um die HF-Spule 124 anzutreiben und die zugehörigen MR-Bildgebungs-Antwortsignale für eine weitere Verarbeitung zu verstärken. Die verstärkten Antwortsignale können wiederum zu dem Verarbeitungssubsystem 132 für die Bestimmung von Informationen zur Verwendung in einer Bildrekonstruktion übertragen werden. Zu diesem Zweck kann das Verarbeitungssubsystem 132 zum Beispiel eine oder mehrere anwendungsspezifische Prozessoren, graphische Verarbeitungseinheiten (GPUs), digitale Signalprozessoren (DSPs), Mikrocomputer, Mikrocontroller, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) und/oder im Feld programmierbarer Gatter-Anordnungen (FPGAs) enthalten.
In bestimmten Ausführungsformen kann das Verarbeitungssubsystem 132 eingerichtet sein, um die Antwortsignale zu verarbeiten, die durch angeregte Patientenkerne als Reaktion auf die MR-Bildgebungs-Impulssequenzen erzeugt werden. Das Verarbeitungssubsystem 132 kann insbesondere eingerichtet sein, um die Antwortsignale für die Bestimmung von Informationen zur Verwendung bei der Bildrekonstruktion zu demodulieren, zu filtern und/oder zu digitalisieren. Außerdem kann das Verarbeitungssubsystem 132 eingerichtet sein, um die digitalisierten Informationen zu einer Bildverarbeitungseinheit 138 zu übertragen, um eine Rekonstruktion gewünschter Bilder des Zielvolumens in dem Patienten 112 zu ermöglichen.
Wenn jedoch, wie vorstehend erwähnt, Bildgebungsbereiche Bereiche, wie z.B. Luft-Knochen-Verbindungen, Metalle, Keramik und/oder Silikonimplantate, enthalten, können die MR-Bildgebungs-Antwortsignale keine unterscheidbaren Signalintensitäten für eine genaue Identifizierung dieser Bestandsmaterialien in resultierenden MR-Bildern liefern. Eine MR-Bildgebung von Bereichen nahe von Metallimplantaten, wie z.B. Herzschrittmachern oder Zahnfüllungen, kann beispielsweise eine übermäßige Erwärmung und/oder Bildartefakte hervorrufen. Die Metallimplantate können insbesondere signifikante Resonanzfrequenzänderungen während einer MR-Bildgebung aufgrund von großen Suszeptibilitätsabweichungen zwischen dem Metall und einem umgebenden Gewebe verursachen. Eine Bildgebung in und um die Bereiche, die Metallimplantate enthalten, kann somit zu suszeptibilitätsbezogenen Bildgebungsartefakten, wie z.B. erheblichem Signalverlust, einem Ausfall der Fettunterdrückung, geometrischer Verzerrung und hellen Pile-Up-Artefakten, führen. MR-Bilder von Zielbereichen, die Metallimplantate enthalten, können deshalb keine genauen diagnostischen Informationen zum Beispiel zur Verwendung bei der Abschwächungskorrektur von PET-Daten, die durch das PET-System 101 akquiriert werden, und/oder für bestimmte andere klinische Beurteilungen liefern.
Dementsprechend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um die digitalisierten Informationen, die den akquirierten MR-Bildgebungs-Antwortsignalen entsprechen, zu verarbeiten, um suszeptibilitätsbezogene Bildgebungsartefakte in einem resultierenden MR-Bild zu reduzieren. Zu diesem Zweck kann die Bildverarbeitungseinheit 138 zum Beispiel einen oder mehrere anwendungsspezifische Prozessoren, GPUs, DSPs, Mikrocomputer, Mikrocontroller, ASICs und/oder FPGAs enthalten. Obwohl 1 die Bildverarbeitungseinheit 138 als eine unabhängige Komponente zeigt, kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen als ein Softwaremodul und/oder ein Hardwaremodul zur Verwendung bei einer verbesserten Rekonstruktion von klinisch nützlichen MR-Bildern in das Verarbeitungssubsystem 132 integriert sein.
Insbesondere kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um Bereiche, die Metallobjekte enthalten, unter Verwendung einer Kombination von Betrags- und Phasenbildern, die von akquirierten MR-Bildgebungsdaten und B0-Feldkarten erhalten werden, von Luft und/oder Knochenbereichen zu unterscheiden. Zu diesem Zweck kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um helle und dunkle Bereiche in einem MR-Bild, das unter Verwendung von MR-Bildgebungs-Phasendaten rekonstruiert wird, zu klassifizieren. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um die hellen Bereiche in dem MR-Bild als dem Weichgewebe entsprechend und dunkle Bereiche in dem MR-Bild als Luft, Knochen, und/oder Metall entsprechend zu klassifizieren.
Als ein Beispiel kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um die hellen und dunklen Bereiche unter Verwendung von Bildsegmentierungstechniken, wie z.B. Phasenfeldern, aktiven Konturen, niveaumengen- und/oder schwellenwertbasierter Klassifikation, zu klassifizieren. In einem weiteren Beispiel kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um eine Organstratifikation und/oder eine Organkontextidentifikation zu verwenden, um Bereiche in dem MR-Bild zu klassifizieren, die Luft, Knochen und/oder Metall enthalten. Ferner kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um die Phasendaten zu filtern, die einem bestimmten Bereich in dem MR-Bild entsprechen, um genauer festzustellen, ob der Bereich zu einem diamagnetischen Material oder einem paramagnetischen Material gehört.
Außerdem kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um eine gemessene B0-Feldkarte basierend auf MR-Bildgebungsdaten zu erzeugen, die unter Verwendung einer Multi-Echo-Impulssequenz akquiriert werden. Insbesondere kann die gemessene B0-Feldkarte basierend auf den strukturellen MR-Bildgebungsinformationen und/oder MR-Bildgebungssignalen erzeugt werden, die als Reaktion auf eine Field-Mapping Impulssequenz, wie z.B. die Dixon-Impulssequenz, empfangen werden. Wie vorstehend erwähnt, entspricht eine B0-Feldkarte einer Karte von Off-Resonanzfrequenzen, die aufgrund von Inhomogenität in einem B0-Feld erzeugt werden. Typischerweise wird die Inhomogenität in dem B0-Feld aufgrund der Gegenwart von Materialien mit verschiedenen magnetischen Suszeptibilitäten in der Nähe des B0-Feldes verursacht. Dementsprechend kann die gemessene B0-Feldkarte für eine Verteilung magnetischer Suszeptibilitäten in dem Zielvolumen, die einer zugehörigen Verteilung der Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen entsprechen, kennzeichnend sein.
Obwohl die Bestandsmaterialien in hellen Bereichen eines MR-Bildes, die dem Zielvolumen entsprechen, basierend auf den MR Signalen unterscheidbar identifiziert werden können, kann die Verteilung der Bestandsmaterialien in einem oder mehreren dunklen Bereichen des MR-Bildes ungewiss bleiben. Somit kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um jedes der Bestandsmaterialien sowohl in den hellen als auch in den dunklen Bereichen des MR-Bildes genau zu identifizieren und/oder zu lokalisieren. Die die identifizierten Bestandsmaterialien betreffenden Informationen, die jedem der hellen und dunklen Bereiche entsprichen, können dann für die Kompensation entsprechender Suszeptibilitätsartefakte, die durch die gemessene B0-Feldkarte dargestellt werden, verwendet werden.
Insbesondere kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um unterscheidbare Bestandsmaterialien, die den hellen Bereichen in dem MR-Bild entsprechen, zu identifizieren. Wie hierin verwendet, kann der Begriff „unterscheidbare Bestandsmaterialien“ verwendet werden, um sich auf die Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen zu beziehen, die MR-Antwortsignale liefern, welche in dem MR-Bild basierend auf unterscheidbaren Intensitäten und/oder anderen bekannten MR-Bildgebungs-Verarbeitungsverfahren unterscheidbar identifiziert werden können. Außerdem kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um den unterscheidbaren Bestandsmaterialien zugehörige Suszeptibilitätswerte zuzuweisen, die den hellen Bereichen des MR-Bildes entsprechen. In einer Ausführungsform kann die Bildverarbeitungseinheit 138 zum Beispiel eingerichtet sein, um eine oder mehrere Nachschlagetabellen für die Bestimmung und Zuweisung der Suszeptibilitätswerte, die jedem der unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, zu verwenden. Zu diesem Zweck können die Nachschlagetabellen Korrelationen zwischen verschiedenen Arten von Bestandsmaterialien und bekannten Suszeptibilitätswerten enthalten, um die unterscheidbaren Bestandsmaterialien, die den hellen Bereichen des MR-Bildes entsprechen, zu identifizieren und zu kennzeichnen.
Wie jedoch vorstehend erwähnt ist, können die mehrdeutigen Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen gegebenenfalls keine unterscheidbaren MR-Bildgebungs-Antwortsignale liefern, und sie werden somit in dem MR-Bild als dunkle Bereiche visualisiert. Wie hierin verwendet, kann der Begriff „mehrdeutige Bestandsmaterialien“ verwendet werden, um sich auf die Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen zu beziehen, die frei von Wassermolekülen sind, wodurch sie nicht unterscheidbare MR-Antwortsignale liefern, welche nicht leicht in dem MR-Bild identifiziert werden können. Dementsprechend können diese mehrdeutigen Bestandsmaterialien in bestimmten Ausführungsformen durch eine Analyse der dunklen Bereiche in dem MR-Bild unter Verwendung einer iterativen Identifizierungstechnik identifiziert werden.
Insbesondere kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um jeden der dunklen und/oder unbekannten Bereiche in dem MR-Bild in aufeinanderfolgenden Iterationen der iterativen Identifizierungstechnik iterativ als Luft, Knochen, verschiedene Arten von Metallen und/oder beliebige andere mehrdeutige Bestandsmaterialien zu kennzeichnen. Insbesondere kann in einer Ausführungsform die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um Kennzeichnungen für den einen oder die mehreren dunklen Bereiche zufällig aus einer gespeicherten Liste mehrdeutiger Bestandsmaterialien iterativ auszuwählen. Die gespeicherte Liste mehrdeutiger Bestandsmaterialien kann beispielsweise Luft, Knochen und/oder andere Materialien enthalten, die für eine Verwendung innerhalb eines Patientenkörpers geeignet sind. In einer alternativen Ausführungsform können die Kennzeichnungen jedoch während jeder der aufeinanderfolgenden Iterationen basierend auf A-priori-Informationen, wie z.B. einer Patientenhistorie und/oder einer Bedienereingabe, ausgewählt werden.
Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um eine Anfangsannahme zu treffen, wenn sie die dunklen Bereiche iterativ kennzeichnet. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um die Anfangsannahme basierend auf den A-priori-Informationen, vorprogrammierten Systemeinstellungen, Bildgebungsanforderungen und/oder Benutzereingaben zu treffen. Wenn beispielsweise das Zielvolumen abgebildet wird, kann das Vorhandensein von sogar kleinen Metallobjekten ein signifikantes Ausblühen in einem resultierenden MR-Bild zur Folge haben, wobei ein darauffolgender Scan unter Verwendung spezialisierter Impulssequenzen durchgeführt werden kann, um die dunklen Bereiche optimal abzubilden. In einer Ausführungsform kann die Bildverarbeitungseinheit 138 dementsprechend eingerichtet sein, um eine anfängliche Beurteilung der dunklen Bereiche vorzunehmen, um festzustellen, ob irgendwelche der dunklen Bereiche ein Metallobjekt enthalten. Insbesondere kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um eine Art und/oder Größe des Metallobjekts zu identifizieren.
Zu diesem Zweck kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um ein oder mehrere Referenz-Templates, wie z.B. ein Dipolmuster, die für eine bestimmte Art und/oder Größe eines Metalls charakteristisch sind, einzusetzen. In einer Ausführungsform können die Dipolmuster, die für verschiedene Arten und/oder Größen von Metallen charakteristisch sind, als eine Liste gespeichert sein. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann eingerichtet sein, um den einen oder die mehreren dunklen Bereiche in dem MR-Bild mit den gespeicherten Dipolmustern zu vergleichen und/oder ein Dipolmuster, das in einem dunklen Bereich beobachtet wird, an eines der Referenz-Templates unter Verwendung von starren, affinen oder nicht starren Transformationen anzupassen. In bestimmten Ausführungsformen kann der Vergleich beispielsweise an dem gesamten 3D-Volumen und/oder auf einer schichtweisen Basis durchgeführt werden. Anschließend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um die Art und/oder die Größe eines Metalls, das in einem oder mehreren der dunklen Bereiche vorhanden ist, basierend auf dem Vergleich zu identifizieren.
Metallobjekte, z.B. Zahnimplantate, erscheinen typischerweise als dunkle Bereiche, die in einem MR-Bild von Knochen und Luft nicht unterscheidbar sind. Dementsprechend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um MR-Phasenbilder, die aus den akquirierten MR-Bildgebungsdaten ermittelt wurden, für die Unterscheidung zwischen Knochen, Luft und dem Metallobjekt zu verwenden. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um die MR-Phasenbilder zum Beispiel mittels Tiefpassfilterung zu vorverarbeiten, um jeglichen Beitrag einer globalen Phase zu entfernen, währen lokale Suszeptibilitätsphasenänderungen beibehalten werden. Ein Beibehalten von lediglich lokalen Suszeptibilitätswerten verbessert eine Unterscheidung zwischen Knochen, Luft und dem Metallobjekt in den MR-Phasenbildern.
Wegen eines Unterschieds bei den Materialeigenschaften von Luft und dem Metallobjekt in Gegenwart eines B0-Magnetfeldes, ruft jede(s) von der Luft und dem Metallobjekt insbesondere eine andere Veränderung in dem B0-Magnetfeld hervor. Dementsprechend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um die Änderung in dem B0-Magnetfeld an unterschiedlichen räumlichen Orten, die verschiedenen Bereichen des vorverarbeiteten MR-Phasenbildes entsprechen, zu ermitteln. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um die Änderung in dem B0-Magnetfeld zu bestimmen, um zwischen Luft und dem Metallobjekt in dem vorverarbeiteten MR-Phasenbild zu unterscheiden und zugehörige Suszeptibilitätswerte zu bestimmen.
In einer Ausführungsform kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um die iterative Identifizierung und zugehörige Bestimmung von Suszeptibilitätswerten für den einen oder die mehreren dunklen Bereiche als ein inverses Problem zu modellieren. Beispielsweise dort, wo ein ausgewählter dunkler Bereich das Metallobjekt enthält, kann die Änderung in dem B0-Magnetfeld einer Magnetisierung entsprechen, die dadurch induziert wird, dass sich das Metallobjekt im vorhandenen externen Magnetfeld befindet. Die induzierte Magnetisierung kann zum Beispiel als ein inverses Problem unter Verwendung der Gleichung (1) dargestellt werden: M^→ = χH^→ (1) wobei M^→ der induzierten Magnetisierung entspricht, die aus dem vorverarbeiteten MR-Phasenbild ermittelt wird, H^→ der Magnetisierung aufgrund des angewandten B0-Magnetfelds entspricht, und χ einer Suszeptibilitätsmatrix entspricht, wobei sich jedes Element der Suszeptibilitätsmatrix χ auf eine ermittelte Suszeptibilität in der Änderungsrichtung in einem lokalen Magnetfeld bezüglich eines angewandten B0-Magnetfeldes bezieht.
Bei gegebenen Werten der induzierten Magnetisierung M^→ und der Magnetisierung aufgrund des angewandten B0-Magnetfeldes H^→, kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in einer Ausführungsform eingerichtet sein, um die Berechnung der Matrix χ als ein inverses Problem zu modellieren. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um eine Signatur der magnetischen Suszeptibilität in einem ausgewählten dunklen Bereich basierend auf einer ermittelten Lösung des inversen Problems, das in der Gleichung (1) definiert ist, zu bestimmen. In bestimmten Ausführungsformen kann die ermittelte Signatur der magnetischen Suszeptibilität verwendet werden, um zwischen Luft und dem Metallobjekt in dem Zielvolumen zu unterscheiden. Insbesondere kann die Signatur der magnetischen Suszeptibilität verwendet werden, um ein spezifisches Metallobjekt, das in dem ausgewählten dunklen Bereich vorhanden ist, zu identifizieren.
Anschließend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um einen Suszeptibilitätswert, der dem identifizierten Metall entspricht, dem ausgewählten dunklen Bereich zuzuweisen. In ähnlicher Weise können in weiteren Iterationen eine oder mehrere andere Kennzeichen und zugehörige Suszeptibilitätswerte auch dem einen oder den mehreren der anderen dunklen Bereiche zugewiesen werden.
In einer Ausführungsform ergeben die Suszeptibilitätswerte, die den hellen und dunklen Bereichen in dem MR-Bild zugewiesen werden, eine angenommene Suszeptibilitätsverteilung, die dem Zielvolumen für eine bestimmte Iteration des iterativen Identifizierungsverfahrens entspricht. Gemäß bestimmten Aspekten der vorliegenden Beschreibung kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um basierend auf der angenommenen Suszeptibilitätsverteilung eine simulierte B0-Feldkarte iterativ zu erzeugen. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann beispielsweise eingerichtet sein, um unter Verwendung einer schichtweisen Fourier-Bereichstransformation die angenommene Suszeptibilitätsverteilung in die simulierte B0-Feldkarte umzuwandeln. Alternativ kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um unter Verwendung eines iterativen Finite-Elemente-Verfahrens, eines Finite-Differenz-Verfahrens, eines störungstheoretischen Approximationsverfahrens und/oder irgendeinen anderen geeigneten Verfahrens die angenommene Suszeptibilitätsverteilung in die simulierte B0-Feldkarte umzuwandeln.
Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um basierend auf der angenommenen Suszeptibilitätsverteilung die B0-Feldkarte iterativ zu simulieren, bis die simulierte B0-Feldkarte, die einer bestimmten Iteration entspricht, im Wesentlichen mit der gemessenen B0-Feldkarte übereinstimmt. In einer Ausführungsform kann zum Beispiel eine Ähnlichkeitsmetrik, wie z.B. eine normierte Korrelation oder ein semantisches Ähnlichkeitsensemble, verwendet werden, um die gemessene B0-Feldkarte mit der simulierten B0-Feldkarte zu korrelieren. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann insbesondere eingerichtet sein, um die simulierte B0-Feldkarte, die die beste oder die engste Übereinstimmung mit der gemessenen B0-Feldkarte aufweist, basierend auf der Ähnlichkeitsmetrik zu identifizieren. Die simulierte B0-Feldkarte kann dann verwendet werden, um die tatsächliche Verteilung der Bestandsmaterialien in den dunklen Bereichen des MR-Bildes zu lokalisieren und zu identifizieren. Insbesondere können in bestimmten Ausführungsformen Informationen, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien, welche in einem dunklen Bereich identifiziert werden, entsprechen, verwendet werden, um unter Verwendung eines registrierten anatomischen Atlas beispielsweise für andere dunkle Bereiche in der Nähe Kennzeichen zu interpolieren.
Wie vorstehend beschrieben, kann eine genaue Identifizierung der Bestandsmaterialien beim Bestimmen zugehöriger Suszeptibilitätswerte unterstützen, um eine genaue Kompensation von suszeptibilitätsbezogenen Artefakten in einem endgültigen MR-Bild zu ermöglichen. Außerdem kann eine genaue Identifizierung und Lokalisierung von Metallarten bei einer automatischen Auswahl von spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, die für hochauflösende Bildgebung von Gewebe in der Nähe von Metallobjekten optimiert sind, unterstützen. Beispielsweise können solche spezialisierten Sequenzen eine MAVRIC (multi-acquisition with variable resonance image combination; Kombination von Mehrfachakquisition mit variablem Resonanzbild)-Impulssequenz und/oder eine SEMAC (slice-encoding metal artifact correction, Schichtkodier-Metallartefaktkorrektur)-Impulssequenz enthalten.
In einer Ausführungsform können die spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen in einem nachfolgenden Bildgebungsschritt eine bessere Abgrenzung von Gewebe um Metallobjekte herum unabhängig von der Kenntnis und/oder der Erfahrung eines Bedieners ermöglichen. Die Verwendung der MAVRIC-Impulssequenz kann beispielsweise eine genauere Lokalisierung von metallbezogenen Artefakten in einem MR-Bild ermöglichen. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um auf die lokalisierten metallbezogenen Artefakte in dem MR-Bild ein Segmentierungsverfahren anzuwenden, um Metallbereiche genau zu identifizieren und zugehörige Größen zu schätzen. Außerdem kann die Verwendung der MAVRIC-Impulssequenz beim Messen einer genaueren B0-Feldkarte unterstützen, die wiederum eine Klassifikation der spezifischen Metallarten durch einen Vergleich der gemessenen B0-Feldkarte mit einer simulierten B0-Feldkarte, wie hierin beschrieben, ermöglichen kann. Ein solches Vergleich kann schnell eine genaue Identifizierung von spezifischen Arten von Metallen erlauben, da Metalle, die für den Einsatz in den Körper eines Patienten geeignet sind, in ihrer Anzahl begrenzt sind. Eine genaue Identifizierung von Metallarten und Größen kann wiederum eine genaue MR-Bildrekonstruktion und/oder eine genaue PET-Abschwächungskorrektur ermöglichen.
Obwohl bestimmte Ausführungsformen des Systems 100 eine automatische Auswahl von Impulssequenzen ermöglichen können, kann das System 100 in bestimmten anderen Ausführungsformen eingerichtet sein, um einem Arzt 140 zu ermöglichen, eine geeignete Impulssequenz für eine Abbildung von Bereichen nahe einem Metallimplantat auszuwählen. Zu diesem Zweck kann die Bedienerschnittstelle 106 ferner eine oder mehrere Eingabevorrichtungen 142 enthalten, die mit dem MR-Bildgebungssystem 100 und/oder dem PET-System 101 über eine Kommunikationsverbindung 144, z.B. eine Busplatine oder ein Internet, wirkverbunden sind. Die Eingabevorrichtungen 142 können zum Beispiel eine Tastatur, eine Maus, einen Trackball, einen Joystick, einen durch Berührung aktivierbaren Bildschirm, eine Lichtwand, ein Steuerpanel und eine Audioeingabevorrichtung, z.B. ein Mikrophon, enthalten, die mit einer zugehörigem Spracherkennungsschaltung verbunden ist. In einer Ausführungsform können die Eingabevorrichtungen 142 ferner eine interaktive graphische Benutzerschnittstelle (GUI) enthalten, die dem Arzt 140 ermöglichen kann, eine gewünschte Ansicht des Metallimplantats und/oder des Zielvolumens in demselben oder einem nachfolgenden Scan auszuwählen. Die Eingabevorrichtungen 142 können dem Arzt 140 auch ermöglichen, aus einem Bild abgeleitete klinische Informationen, z.B. Gewebeeigenschaften für eine Beurteilung und/oder fortlaufende Beobachtung eines pathologischen Zustands des Patienten 112, anzufordern.
In bestimmten Ausführungsformen kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um die angeforderten Informationen aus den genau rekonstruierten MR-Bildern und/oder PET-Bildern zu bestimmen. Ferner kann die Bildverarbeitungseinheit 138 eingerichtet sein, um dem Arzt 140 die angeforderten Informationen in Echtzeit durch eine oder mehrere Ausgabevorrichtungen 146 bereitzustellen. In bestimmten Ausführungsformen können die Ausgabevorrichtungen 146 beispielsweise eine Anzeige 148, einen Drucker 150 und/oder eine Audioausgabevorrichtung 152 enthalten.
In einer Ausführungsform kann die Anzeige 148 in eine tragbare Brille integriert sein oder kann an der Decke oder einem Wagen befestigt sein, um dem Arzt 140 zu ermöglichen, die rekonstruierten MR- und/oder PET-Bilder und andere medizinisch relevante Informationen während einer Bildgebung zu beobachten. Dementsprechend kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um die angeforderten Informationen für den Arzt 140 als einen visuellen Bericht auf die Anzeige 148 und/oder den Drucker 150 zu übertragen. Die Bildverarbeitungseinheit 138 kann alternativ eingerichtet sein, um die angeforderten Informationen dem Arzt 140 akustisch über die Audioausgabevorrichtung 152 zu übermitteln.
Außerdem kann die Bildverarbeitungseinheit 138 in bestimmten Ausführungsformen eingerichtet sein, um die angeforderten Informationen in einer Speicherablage 154 zu speichern. Die Speicherablage 154 kann eingerichtet sein, um spezialisierte MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, ermittelte Ähnlichkeitsmetriken, Nachschlagetabellen, die gespeicherte Korrelationen zwischen Arten von Bestandsmaterialien und bekannten Suszeptibilitätswerten enthalten, akquirierte MR-Bildgebungs- und PET-Daten und/oder rekonstruierte MR- und PET-Bilder zu speichern. Die Speicherablage 154 kann dementsprechend in bestimmten Ausführungsformen Vorrichtungen, wie z.B. ein Festplattenlaufwerk, ein Diskettenlaufwerk, ein Compact Disk-Read/Write (CD-R/W)-Laufwerk, ein Digital Versatile Disc (DVD)-Laufwerk, ein Flash-Laufwerk und/oder ein Festkörperspeichergerät, enthalten.
Es sei darauf hingewiesen, dass in der in 1 gezeigten Ausführungsform die Eingabevorrichtungen 142, die Ausgabevorrichtungen 146 und die Speicherablage 154 als Teil des MR-Bildgebungssystems 100 veranschaulicht sind. In einer alternativen Ausführungsform können die Eingabevorrichtungen 142, die Ausgabevorrichtungen 146 und/oder die Speicherablage 154 jedoch sowohl mit dem MR-Bildgebungssystem 100 als auch mit dem PET-System 101 kommunikationsmäßig verbunden sein. In einer solchen Ausführungsform kann eine gemeinsame Nutzung der Eingabevorrichtungen 142, der Ausgabevorrichtungen 146 und/oder der Speicherablage 154 bei einer Einsparung von Standfläche und/oder einer Vereinfachung eines Bildgebungsarbeitsablaufs für das Erzeugen genauer diagnostischer Informationen unterstützen.
Ausführungsformen des vorliegenden Systems 100 erlauben somit eine robuste und reproduzierbare Klassifikation von Bestandsmaterialien, wie z.B. Luft, Knochen und/oder Metall, die in herkömmlicher Weise in einem MR-Bild nicht unterscheidbar sind. Eine genaue Identifizierung der Bestandsmaterialien kann insbesondere bei einer Bestimmung zugehöriger Suszeptibilitätswerte unterstützen, um eine genaue Kompensation von suszeptibilitätsbezogenen Artefakten in einem endgültigen MR-Bild zu ermöglichen. Darüber hinaus kann eine genaue Identifizierung und Lokalisierung von Metallarten bei einer automatischen Auswahl von spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, die für hochauflösende Bildgebung von Gewebe in der Nähe von Metallobjekten optimiert sind, unterstützen. Insbesondere ermöglicht eine automatische Auswahl der spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen eine bessere Abgrenzung von Gewebe um Metallobjekte herum in einem nachfolgenden Bildgebungsschritt unabhängig von den Fähigkeiten und/oder der Erfahrung eines Bedieners.
Außerdem können genaue Informationen, die Orten und Metallobjektarten in dem Zielvolumen entsprechen, verwendet werden, um Patienteninformationen, die von anderen Bildgebungssystemen und/oder Informationsspeichersystemen abgeleitet werden, für eine detaillierte Beurteilung des Zielvolumens zu ergänzen. Genaue Informationen, die beispielsweise Orten und Arten der Metallobjekte entsprechen, können beispielsweise bei einer genaueren Schätzung von PET-Abschwächungswerten selbst in Bereichen nahe an den Metallobjekten unterstützen und dadurch eine effizientere biomolekulare Beurteilung eines Patienten ermöglichen. Eine beispielhafte Ausführungsform eines Verfahrens zur MR-Bildgebung zur Verwendung in einer genauen Klassifizierung verschiedener Bestandsmaterialien gemäß bestimmten Aspekten der vorliegenden Beschreibung ist unter Bezug auf 2 nachstehend in größeren Einzelheiten beschrieben.
2 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm 200, das ein beispielhaftes Verfahren zur MR-Bildgebung veranschaulicht. In der vorliegenden Beschreibung können Ausführungsformen des beispielhaften Verfahrens in einem allgemeinen Kontext von auf einem Computersystem oder einem Prozessor computerausführbaren Anweisungen beschrieben werden. Computerausführbare Anweisungen können allgemein Routinen, Programme, Objekte, Komponenten, Datenstrukturen, Prozeduren, Module, Funktionen und dergleichen enthalten, die bestimmte Funktionen durchführen oder bestimmte abstrakte Datentypen implementieren.
Außerdem können Ausführungsformen des beispielhaften Verfahrens auch in einer verteilten Computerumgebung umgesetzt werden, in der Optimierungsfunktionen durch entfernte Verarbeitungsvorrichtungen, die durch ein drahtgebundenes und/oder ein drahtloses Kommunikationsnetzwerk verbunden sind, durchgeführt werden. In der verteilten Computerumgebung können die computerausführbaren Anweisungen sowohl in lokalen als auch in entfernten Computerspeichermedien, einschließlich Arbeitsspeichervorrichtungen, angeordnet sein.
Ferner ist in 2 das beispielhafte Verfahren als eine Sammlung von Blöcken in einem logischen Ablaufdiagramm veranschaulicht, das die Operationen darstellt, die in Hardware, Software oder deren Kombinationen implementiert sein können. Die verschiedenen Operationen sind in den Blöcken gezeigt, um die Funktionen zu veranschaulichen, die zum Beispiel während der Schritte der Rekonstruktion eines Magnetresonanzbildes und einer gemessenen B0-Feldkarte, eines genauen Identifizierens eines oder mehrerer mehrdeutiger Bestandsmaterialien und/oder einer Bestimmung einer diagnostischen Beurteilung des Zielvolumens in dem beispielhaften Verfahren durchgeführt werden. In dem Kontext von Software stellen die Blöcke Computeranweisungen dar, welche, wenn sie durch ein oder mehrere Verarbeitungssubsysteme ausgeführt werden, die angegebenen Operationen durchführen.
Die Reihenfolge, in der das beispielhafte Verfahren beschrieben ist, soll nicht als eine Einschränkung interpretiert werden, und es kann eine beliebige Anzahl der beschriebenen Blöcke in beliebiger Reihenfolge kombiniert werden, um das hierin offenbarte beispielhafte Verfahren oder ein äquivalentes alternatives Verfahren zu implementieren. Außerdem können bestimmte Blöcke aus dem beispielhaften Verfahren weggelassen oder durch zusätzliche Blöcke mit zusätzlichen Funktionalitäten ergänzt werden, ohne vom Wesen und Schutzumfang des hier beschriebenen Gegenstands abzuweichen. Zum Zwecke der Beschreibung wird das beispielhafte Verfahren bezugnehmend auf die Elemente der 1 beschrieben.
Ausführungsformen des vorliegenden Verfahrens können eine genaue Identifizierung von Bestandsmaterialien ermöglichen, die unter Verwendung herkömmlicher MR-Bildgebung herkömmlicherweise nicht unterscheidbar sind. Das Verfahren beginnt im Schritt 202, in dem MR-Bildgebungsdaten empfangen werden, die von einem Zielvolumen eines Objektes unter Verwendung einer oder mehrerer MR-Bildgebungs-Impulssequenzen akquiriert werden. Die MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, die zur Akquirierung der MR-Bildgebungsdaten verwendet werden, können zum Beispiel eine Spin-Echo-MR-Bildgebungssequenz, eine Multi-Echo-MR-Akquisitionssequenz und/oder eine Gradienten-Echo-MR-Bildgebungssequenz enthalten. Außerdem kann das Zielvolumen zum Beispiel biologisches Gewebe, wie z.B. kardiales Gewebe oder Lebergewebe, eines Patienten, enthalten. Alternativ kann das Zielvolumen einem Teil eines nicht biologischen Objektes, wie z.B. von Rohren, die aus synthetischen Polymeren hergestellt sind, entsprechen. Der Einfachheit wegen wird das vorliegende Verfahren hierin bezugnehmend auf eine medizinische diagnostische Bildgebungsanwendung für eine Bildgebung des Zielvolumens des Objekts beschrieben.
Anschließend kann im Schritt 204 ein MR-Bild und eine gemessene B0-Feldkarte, die dem Zielvolumen entsprechen, unter Verwendung der akquirierten MR-Bildgebungsdaten rekonstruiert werden. Das MR-Bild kann zum Beispiel einen oder mehrere helle Bereiche, die einem oder mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und/oder einen oder mehrere dunkle Bereiche, die einem oder mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen entsprechen, enthalten.
In einer Ausführungsform kann das gewünschte MR-Bild des Zielvolumens unter Verwendung von MR-Bildgebungsdaten, die unter Verwendung einer Spin-Echo-Impulssequenz, einer Ultrakurz-Echo(UTE)-Impulssequenz und/oder einer Gradienten-Echo-Impulssequenz akquiriert werden, rekonstruiert werden. Außerdem kann in bestimmten Ausführungsformen eine B0-Feldkarte, die dem Zielvolumen entspricht, unter Verwendung einer oder mehrerer MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, die durch einen Arzt speziell ausgewählt werden können, rekonstruiert werden. In einer Ausführungsform kann die gemessene B0-Feldkarte beispielsweise unter Verwendung von MR-Bildgebungsdaten, die unter Verwendung einer Multi-Echo-Akquisitionssequenz akquiriert werden, rekonstruiert werden. In einer alternativen Ausführungsform können jedoch sowohl das MR-Bild als auch die gemessene B0-Feldkarte unter Verwendung der MR-Bildgebungsdaten erzeugt werden, die unter Verwendung derselben MR-Bildgebungs-Impulssequenz, zum Beispiel der Spin-Echo Impulssequenz, akquiriert werden. Es ist zu beachten, dass das MR-Bild und die gemessene B0-Feldkarte für ein oder mehrere unterscheidbare und/oder mehrdeutige Bestandsmaterialien, die in dem Zielvolumen vorhanden sind, repräsentativ sein können.
Dementsprechend können im Schritt 206 ein oder mehrere unterscheidbare Bestandsmaterialien, die jedem von dem einen oder den mehreren hellen Bereichen in dem MR-Bild entsprechen, identifiziert werden. Wie vorstehend beschrieben, können die hellen Bereiche in dem MR-Bild bestimmte unterscheidbare Bestandsmaterialien enthalten, wie z.B. Weichgewebe, Wasser und/oder Fett, die Wassermoleküle enthalten. Eine Abbildung des Zielvolumens, das solche unterscheidbaren Bestandsmaterialien enthält, erzeugt MR-Bildgebungs-Antwortsignale mit verschieden Signalintensitäten und/oder Helligkeit und kann deshalb in dem MR-Bild leicht visualisiert werden.
Die Antwortsignale, die beispielsweise vom kardialen Gewebe empfangen werden, können eine bestimmte Signalintensität aufweisen, die sich von einer Signalintensität von Antwortsignalen, die vom Lungengewebe empfangen werden, unterscheidet. Die verschiedenen Signalintensitäten können verwendet werden, um Bestandsmaterialien in dem abgebildeten Bereich unterscheidbar zu klassifizieren. Insbesondere können die unterscheidbaren Bestandsmaterialien in dem MR-Bild in einer Ausführungsform unter Verwendung von Bildsegmentierungsverfahren, z.B. Phasenfeldern, aktiven Konturen, Niveaumengen und/oder einer schwellenwertbasierten Klassifikation, identifiziert werden. In bestimmten anderen Ausführungsformen können die unterscheidbaren Bestandsmaterialien in dem MR-Bild unter Verwendung von Cluster-Analyse, Atlas-Abgleich und/oder anderer geeigneter maschineller lernbasierter Verfahren identifiziert werden.
Wie vorstehend beschrieben, können die dunklen Bereiche in dem MR-Bild bestimmten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, die keine MR-Antwortsignale als Reaktion auf die MR-Bildgebungs-Impulssequenz liefern. Da viele der mehrdeutigen Bestandsmaterialien ähnlich nicht unterscheidbare und/oder dunkle MR-Bildgebungs-Antwortsignale liefern können, können diese mehrdeutigen Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen unter Verwendung herkömmlicher MR-Bildgebungs-Verarbeitung gegebenenfalls nicht identifiziert werden. Dementsprechend können in einer Ausführungsform die dunklen Bereiche anfänglich basierend auf zugehörigen Formen klassifiziert werden, um zu bestimmen, ob sie zu einem unterscheidbaren Muster passen. Alternativ kann die Klassifikation der dunklen Bereiche als ein inverses Problem modelliert und gelöst werden.
Im Schritt 208 kann der eine oder können die mehreren dunklen Bereiche in dem MR-Bild ferner iterativ mit einem oder mehreren Dipolmuster-Templates, die einem oder mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, verglichen werden. In einer Ausführungsform entsprechen die Dipolmuster-Templates magnetischen Suszeptibilitätsmustern, die für verschiedene Arten und/oder Größen von Metallobjekten charakteristisch sind. Dementsprechend sind die Dipolmuster, die verschiedenen Arten und Größen von Metallobjekten entsprechen, unterscheidbar, und sie werden während einer MR-Bildgebung effektiv visualisiert. Beispielsweise zeigen 3A, 3B und 3C beispielhafte MR-Bilder, die ein Dipolmuster visualisieren, das ein Metallobjekt aufweist.
Insbesondere entspricht 3A einem wassergefüllten Phantom 300, das vier luftgefüllte Fläschchen 302 und ein kleines Eisenoxidpartikel 304 enthält. Ferner veranschaulicht 3B ein MR-Bild 306, das dem wassergefüllten Phantom 300 nach 3A entspricht. Wie in 3B gezeigt, kann ein Dipolmuster 308, das das Eisenoxidpartikel 304 zeigt, entlang einer B0-Richtung, die einem koronalen Schnitt für einen auf dem Rücken liegenden Patienten entspricht, unterscheidbar visualisiert werden. Außerdem veranschaulicht 3C eine vergrößerte Ansicht 310 des in 3B gezeigten Wasserphantoms 306 für eine verbesserte Visualisierung des Dipolmusters 308 von 3B. Wie in 3C gezeigt, ruft sogar das kleine Eisenoxidpartikel 304 nach 3A ein signifikantes und unterscheidbares Dipolmuster 308 in einem resultierenden MR-Bild hervor.
Erneut bezugnehmend auf 2 kann der Vergleich der dunklen Bereiche mit bekannten Dipolmustern dementsprechend einen Hinweis darauf liefern, ob ein Metallobjekt in einem oder mehreren der dunklen Bereiche vorhanden ist. Außerdem kann der Vergleich auch eine Identifizierung einer wahrscheinlichen Lage, Art und/oder Größe eines Metallobjektes in den dunklen Bereichen ermöglichen.
In einer Ausführungsform kann der Vergleich eine Lokalisierung der Dipolmuster in den dunklen Bereichen unter Verwendung eines skaleninvarianten Musterabgleichsverfahrens beinhalten. In alternativen Ausführungsformen können andere Referenz-Templates, die charakteristischen Mustern entsprechen, die anderen mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, verwendet werden. Die charakteristischen Muster können in den dunklen Bereichen unter Verwendung des skaleninvarianten Musterabgleichsverfahrens identifiziert werden.
Anschließend kann im Schritt 210 jeder von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem MR-Bild basierend auf dem im Schritt 208 durchgeführten Vergleich als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien gekennzeichnet werden. In bestimmten Ausführungsformen können die dunklen Bereiche in dem MR-Bild, wie bezugnehmend auf Schritt 208 beschrieben, vorverarbeitet werden, um eine wahrscheinlichere Kennzeichnung für jeden dunklen Bereich zu bestimmen. Außerdem kann eine Organstratifikation und/oder eine organkontextbasierte Identifizierung verwendet werden, um die dunklen Bereiche, welche Luft, Knochen und/oder Metall enthalten können, zu beurteilen. In dem MR-Bild kann der eine dunkle Bereich oder können die mehreren dunklen Bereiche dann basierend auf einer Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines mehrdeutigen Bestandmaterials, das basierend auf der Vorverarbeitung bestimmt wird, iterativ gekennzeichnet werden. In einer anfänglichen Iteration, wenn beispielsweise der Kopfbereich abgebildet wird, können die iterativen Kennzeichen ausgewählten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechende Kennzeichen enthalten, welche typischerweise in Zahnspangen und/oder Kopfnähten und ihren zugehörigen Größen gefunden werden können. In folgenden Iterationen können die dunklen Bereiche mit anderen geeigneten Größen und/oder Arten der ausgewählten mehrdeutigen Bestandsmaterialien neu gekennzeichnet werden.
Alternativ können die dunklen Bereiche in bestimmten Ausführungsformen unter Verwendung eines iterativen Identifizierungsverfahrens gekennzeichnet werden. Beispielsweise können während aufeinanderfolgender Iterationen des iterativen Identifizierungsverfahrens einem oder mehreren der dunklen Bereiche Kennzeichen zufällig zugewiesen werden, die aus einer vorprogrammierten oder vorbestimmten Liste mehrdeutiger Bestandsmaterialien ausgewählt werden. Die Liste kann zum Beispiel mehrdeutige Bestandsmaterialien, wie z.B. Luft, Knochen und/oder ein oder mehrere Metalle, die ferromagnetische Materialien enthalten, Titanlegierungen oder Zahnimplantate, enthalten, die zur Verwendung innerhalb eines Patientenkörpers geeignet sind.
Anschließend können im Schritt 212 Suszeptibilitätswerte, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und jedem von dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten dunklen Bereichen entsprechen, zugewiesen werden. In einer Ausführungsform können zum Beispiel die Suszeptibilitätswerte, die den unterscheidbaren und mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, unter Verwendung von Nachschlagetabellen, die in einem zugehörigen Speichergerät, z.B. der Speicherablage 154 nach 1, gespeichert werden, bestimmt werden. Die Nachschlagetabellen können eine oder mehrere Korrelationen zwischen verschiedenen Bestandsmaterialien und ihren zugehörigen Suszeptibilitätswerten speichern und können somit verwendet werden, um geeignete Zuweisungen zu jedem der hellen und dunklen Bereiche in dem MR-Bild zu machen.
Ferner kann im Schritt 214 eine simulierte B0-Feldkarte basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, erzeugt werden. Beispielsweise können in einer Ausführungsform die Suszeptibilitätswerte, die für jedes der unterscheidbaren Bestandsmaterialien in den hellen Bereichen und für die mehrdeutigen Bestandsmaterialien ermittelt werden, von denen angenommen wird, dass sie während einer bestimmten Iteration in den dunklen Bereichen vorhanden sind, verwendet werden, um eine Suszeptibilitätsverteilungskarte zu erzeugen, die dem MR-Bild entspricht. Die Suszeptibilitätsverteilungskarte kann dann verwendet werden, um eine Position, Größe und/oder Verteilung der verschiedenen Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen zu bestimmen.7
Insbesondere kann die Suszeptibilitätsverteilungskarte in einer Ausführungsform verwendet werden, um die simulierte B0-Feldkarte, die der angenommenen Verteilung von verschiedenen Arten und/oder Größen der mehrdeutigen Bestandsmaterialien in dem Zielvolumen entspricht, zu erzeugen. In einem Beispiel kann die simulierte B0-Feldkarte unter Verwendung einer schichtweisen Fourier-Bereichstransformation, eines iterativen Finite-Elemente-Verfahrens, eines Finite-Differenz-Verfahrens, eines störungstheoretischen Approximationsverfahrens und/oder beliebiger anderer geeigneter Verfahren aus der Suszeptibilitätsverteilungskarte erzeugt werden.
Außerdem kann im Schritt 216 eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen der gemessenen B0-Feldkarte und der simulierten B0-Feldkarte während jeder Iteration ermittelt werden. In einer Ausführungsform können die gemessene B0-Feldkarte und die simulierte B0-Feldkarte, die während jeder Iteration erzeugt werden, unter Verwendung einer Ähnlichkeitsmetrik, wie z.B. einer normierten Korrelation oder eines semantischen Ähnlichkeitsensembles, korreliert werden. Die Ähnlichkeitsmetrik kann eingesetzt werden, um die iterativ simulierte B0-Feldkarte zu identifizieren, die die beste Korrelation aufweist und/oder die nächste Übereinstimmung mit der gemessenen B0-Feldkarte ist.
Im Schritt 218 kann das eine oder können die mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen ferner basierend auf der Ähnlichkeitsmetrik, die im Schritt 216 ermittelt wird, identifiziert werden, und es können zugehörige Suszeptibilitätswerte ermittelt werden. Insbesondere kann die angenommene Verteilung der verschiedenen Arten und/oder Größen der mehrdeutigen Bestandsmaterialien in der simulierten B0-Feldkarte, die die beste Korrelation mit der gemessenen B0-Feldkarte aufweist, verwendet werden, um eine Art und/oder eine Größe des einen oder der mehreren von den mehrdeutigen Bestandsmaterialien zu identifizieren, die in den dunklen Bereichen des MR-Bildes tatsächlich vorhanden sind. Außerdem können die zugehörigen Suszeptibilitätswerte unter Verwendung einer Nachschlagetabelle, die gespeicherte Korrelationen zwischen verschieden Arten von Bestandsmaterialien und bekannten Suszeptibilitätswerten enthält, ermittelt werden.
In bestimmten Ausführungsformen können das eine oder die mehreren Bestandsmaterialien in einem ausgewählten dunklen Bereich und zugehörige Suszeptibilitätswerte basierend auf dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien identifiziert werden, die in dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen benachbart zu dem ausgewählten dunklen Bereich und/oder unter Verwendung eines anatomischen Atlasses identifiziert werden. In bestimmten anderen Ausführungsformen kann das iterative Kennzeichnen und zugehöriges Ermitteln genauer Suszeptibilitätswerte für den einen oder die mehreren hellen und/oder dunklen Bereiche ferner verfeinert und als ein inverses Problem modelliert werden. Das Lösen des inversen Problems unterstützt bei der Bestimmung einer Signatur der magnetischen Suszeptibilität, die einem ausgewählten hellen oder dunklen Bereich in dem MR-Bild entspricht. Die ermittelte Signatur der magnetischen Suszeptibilität ermöglicht wiederum eine verbesserte Unterscheidung zwischen herkömmlicherweise nicht unterscheidbaren Bereichen, wie z.B. Bereichen, die Luft und Metallimplantate enthalten, in dem MR-Bild.
Insbesondere ermöglicht eine genaue Identifizierung der dunklen Bereiche eine Rekonstruktion verbesserter MR-Bilder, während sie auch bei der Optimierung der Bildgebungsparameter für einen nachfolgenden Scan des Zielvolumens unterstützt. Beispielsweise können in bestimmten Ausführungsformen, bei denen ermittelt wird, dass das Zielvolumen ein Metallobjekt enthält, die akquirierten MR-Bildgebungsdaten, die den Bereichen entsprechen, welche sich nahe an dem Metallobjekt sind, erhebliche Verfälschungen enthalten. Dementsprechend kann nach einer Erfassung der Gegenwart eines Metallimplantates in einem oder mehreren der dunklen Bereiche ein MR-Bildgebungssystem eingerichtet sein, um eine automatische Auswahl von spezialisierten MR-Bildgebungs-Impulssequenzen, wie z.B. MAVRIC und/oder SEMAC, für einen nachfolgenden Scan des Zielvolumens zu ermöglichen.
Typischerweise ermöglichen die spezialisierten Impulssequenzen eine hochauflösende Bildgebung von Gewebe in der Nähe von Metallobjekten unabhängig von Fähigkeiten und/oder von der Erfahrung eines Bedieners. Die Verwendung von spezialisierten Impulssequenzen kann dementsprechend eine verbesserte Lokalisierung des Metallobjektes in dem MR-Bild und Schätzung einer zugehörigen Größe ermöglichen. Außerdem kann die Verwendung der spezialisierten Impulssequenz bei der Messung einer genaueren B0-Feldkarte unterstützen, die, wie bezugnehmend auf Schritte 208–218 beschrieben, wiederum eine Klassifikation von spezifischen Metallarten durch einen Vergleich der gemessenen B0-Feldkarte mit der simulierten B0-Feldkarte ermöglichen kann. Ein solcher Vergleich kann eine schnelle und genaue Identifizierung von spezifischen Metallarten erlauben, da die Anzahl von Metallen, die geeignet sind, um in einen Patientenkörper eingesetzt zu werden, beschränkt ist.
Im Allgemeinen können die Metallobjekte Feldinhomogenitäten hervorrufen, die Off-Resonanzfrequenzen an jedem Voxel erzeugen, was wiederum zur Unschärfe und/oder Verzerrung in den resultierenden MR-Bildgebungsbildern führt. Eine genaue Identifizierung einer Art und einer Größe des Metallobjektes kann somit bei der Korrektur der Feldinhomogenitäten in den MR-Bildern unterstützen. Außerdem kann eine genaue Identifizierung einer Art und einer Größe des Metallobjekts eine genaue MR-Bild-Rekonstruktion und/oder eine genaue PET-Abschwächungskorrektur ermöglichen.
Dementsprechend können im Schritt 220 die akquirierten MR-Bildgebungsdaten basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und den ermittelten Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, welche in dem MR-Bild identifiziert werden, korrigiert werden. Wie vorstehend erwähnt, können genaue Suszeptibilitätswerte für jedes der identifizierten Bestandsmaterialien unter Verwendung von Nachschlagetabellen oder anderen gespeicherten Korrelationen ermittelt werden. Die auf diese Weise ermittelten genauen Suszeptibilitätswerte können dann verwendet werden, um suszeptibilitätsbezogene Verfälschungen in den akquirierten MR-Bildgebungsdaten zu korrigieren.
Ferner kann im Schritt 222 eine diagnostische Beurteilung des Zielvolumens basierend auf den korrigierten MR-Bildgebungsdaten bereitgestellt werden. Insbesondere können die korrigierten MR-Bildgebungsdaten für eine genaue MR-Bildrekonstruktion des Zielvolumens trotz der Gegenwart von paramagnetischen und/oder diamagnetischen Materialien, wie z.B. von Metallen, in dem Zielvolumen verwendet werden. Außerdem können in bestimmten Ausführungsformen die korrigierten MR-Bildgebungsdaten verwendet werden, um diagnostische Informationen, wie z.B. PET-Abschwächungswerte, die unter Verwendung von anderen Bildgebungsmodalitäten, wie z.B. des PET-Systems 101 nach 1, ermittelt werden, zu ergänzen und/oder zu korrigieren. Die Verfügbarkeit eines genauen MR-Bildes und/oder von PET-Abschwächungswerten kann wiederum genaue klinische Informationen liefern, um einen pathologischen Zustand des Patienten zu beurteilen, ohne zusätzlicher MR-Bildgebungs- und/oder PET-Akquisitionen zu bedürfen. Ausführungsformen des vorliegenden Verfahrens ermöglichen somit eine robuste und reproduzierbare Klassifikation von Bestandsmaterialien, wie z.B. Luft, Knochen und/oder Metall, in einem MR-Bild, die herkömmlicherweise nicht unterscheidbar sind.
4A, 4B, 4C und 4D zeigen Beispiele herkömmlicher MR-Bilder, die einem Zielvolumen entsprechen. Das Zielvolumen entspricht zum Beispiel einem nahe des Felsenbeins eines Schläfenbeins gelegenen Sinusbereich, der pneumatisch ist und somit oft falsche positive MR-Antwortsignale erzeugt, die auf Luft hinweisen. Außerdem kann das Zielvolumen eine Zahnprothese 408 enthalten, die die MR-Bilder, die dem Zielvolumen entsprechen, weiter verfälschen kann.
Insbesondere kann 4A einem betragsbasierten MR-Bild 400 entsprechen, das einem Zielvolumen entspricht, das unter Verwendung von üblichen Lang-Echo-Zeitimpulssequenzen (von zum Beispiel ungefähr 2,3 Millisekunden (ms)) erzeugt wird. In ähnlicher Weise kann 4B einem betragsbasierten MR-Bild 402 entsprechen, welches dem Zielvolumen entspricht, das unter Verwendung von Null-Echo-Zeit(ZTE)-Impulssequenzen erzeugt wird. Ferner können 4C und 4D MR-Phasenbildern 404 bzw. 406 entsprechen, die unter Verwendung einer herkömmlichen Lang-Echo-Zeit-Impulssequenz bzw. einer ZTE-Impulssequenz erzeugt werden.
Wie aus den Darstellungen der 4A und 4C ersichtlich, hat die Abbildung des Zielvolumens unter Verwendung herkömmlicher Impulssequenzen einen Signalverlust und eine Verfälschung/Verzerrung aufgrund der Gegenwart der Zahnprothese 408 in dem Zielvolumen zur Folge. Der Signalverlust und die Verfälschung bewirken wiederum, dass die resultierenden MR-Bilder 400 und 404, die in den 4A und 4C gezeigt sind, eine nicht unterscheidbare Visualisierung des Sinusbereichs enthalten. Ferner kann, wie in den 4B und 4D gezeigt ist, die Abbildung des Zielvolumens unter Verwendung von ZTE-Impulssequenzen eine Im Vergleich zu den herkömmlichen Lang-Echo-Impulssequenzen geringfügig bessere Lokalisierung der Zahnprothese 408 ermöglichen.
Außerdem kann die Verwendung der ZTE-Impulssequenzen auch eine sanfte Hintergrundphase ergeben, um eine texturbasierte Analyse der in den 4B und 4D gezeigten MR-Bilder 402 und 406 zu ermöglichen. In der in 4D gezeigten Ausführungsform kann die texturbasierte Analyse bei der Unterscheidung der Zahnprothese 408 von einem Lufteinschluss 410 in dem Zielvolumen unterstützen. Die Verwendung der Ausführungsformen des vorliegenden Verfahrens kann eine effizientere Visualisierung der morphologischen Strukturen, z.B. des Sinusbereichs, über eine genaue Identifizierung einer Position, Art und/oder Größe eines Implantates, wie z.B. der Zahnprothese 408, ermöglichen.
Ausführungsformen des vorliegenden Systems und Verfahrens ermöglichen somit eine genaue Identifizierung von herkömmlicherweise nicht unterscheidbaren Bestandsmaterialien in einem MR-Bild. Insbesondere stellen die hierin beschriebenen Ausführungsformen einen verbesserten MR-Bildgebungs-Arbeitsablauf, um einen durch ein Metall hervorgerufenen Signalverlust von einem Signalverlust, der durch Luft und/oder Knochen verursacht wird, zu unterscheiden, wodurch Metallobjekte mit größerer Genauigkeit lokalisiert und/oder identifiziert werden. Der verbesserte MR-Bildgebungs-Arbeitsablauf ermöglicht eine automatische Auswahl spezialisierter MR-Bildgebungssequenzen für eine bessere Visualisierung von herkömmlicherweise verfälschten Bereichen. Insbesondere kann die Verwendung der spezialisierten Impulssequenzen eine genaue Lokalisierung und Schätzung einer Größe und Art eines Implantats oder eines eine Verfälschung verursachenden Objekts unabhängig von den Fähigkeiten oder der Erfahrung eines Bedieners ermöglichen. Die genaue Positionierungs-, Größen und Artinformationen können wiederum für eine genaue Korrektur einer resultierenden suszeptibilitätsbezogenen Verfälschung in den akquirierten MR-Bildgebungsdaten verwendet werden. Die korrigierten Werte können dann vorteilhafterweise genutzt werden, um eine besser informierte klinische Beurteilung des Patienten zu ermöglichen.
Es sei darauf hingewiesen, dass die vorstehenden Beispiele, Demonstrationen und Prozessschritte, die durch bestimmte Komponenten der vorliegenden Systeme, zum Beispiel durch die Systemsteuervorrichtung 104, das Verarbeitungssubsystem 132 und die Bildverarbeitungseinheit 138 nach 1, durchgeführt werden können, durch geeigneten Code auf einem prozessorbasierten System implementiert sein können. Zu diesem Zweck kann das prozessorbasierte System zum Beispiel einen Allgemeinzweck- oder einen Spezialzweckcomputer enthalten. Es kann ferner darauf hingewiesen werden, dass verschiedene Implementierungen der vorliegenden Beschreibung einige oder alle der Schritte, die herein beschrieben sind, in anderen Reihenfolgen oder im Wesentlichen gleichzeitig durchführen können.
Außerdem können die Funktionen in vielfältigen Programmiersprachen, einschließlich, aber nicht darauf beschränkt, in Ruby, Hypertext Preprocessor (PHP), Perl, Delphi, Python, C, C++ oder Java, implementiert sein. Ein derartiger Code kann einem oder mehreren greifbaren maschinenlesbaren Medien gespeichert oder für das Speichern darauf angepasst sein, wie z.B. auf Datenspeicherchips, lokalen oder entfernten Festplatten, optischen Disks (d.h. CDs oder DVDs), Festkörperlaufwerken oder anderen Medien, auf die durch das prozessorbasierte System zugegriffen werden kann, um den gespeicherten Code auszuführen.
Obwohl spezielle Merkmale von verschiedenen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Offenbarung in einigen Zeichnungen gezeigt und/oder in Bezug auf einige Zeichnungen beschrieben sind und in anderen bzw. in Bezug auf andere nicht, ist dies nur der Einfachheit wegen. Es soll verstanden werden, dass die beschriebenen Merkmale, Strukturen und/oder Eigenschaften in einer beliebigen geeigneten Weise in verschiedenen Ausführungsformen kombiniert und/oder austauschbar verwendet werden können, um zum Beispiel weitere Anordnungen und MR-Bildgebungsverfahren zu schaffen.
Obwohl lediglich bestimmte Merkmale der vorliegenden Offenbarung hierin veranschaulicht und beschrieben sind, werden einem Fachmann auf dem Gebiet viele Modifikationen und Änderungen einfallen. Es soll deshalb verstanden werden, dass die beigefügten Ansprüche all solche Modifikationen und Änderungen umfassen sollen, wie sie in den wahren Rahmen der Erfindung fallen.

Claims

Verfahren zur Abbildung eines Objektes, das aufweist: Rekonstruieren eines Magnetresonanzbildes und einer gemessenen B0-Feldkarte, die einem Zielvolumen in dem Objekt entsprechen, unter Verwendung von Magnetresonanzbildgebungsdaten, die von dem Zielvolumen akquiriert werden, wobei das Magnetresonanzbild einen oder mehrere helle Bereiche, einen oder mehrere dunkle Bereiche oder eine Kombination von diesen aufweist; Identifizieren eines oder mehrerer unterscheidbarer Bestandsmaterialien, die jedem von dem einen oder den mehreren hellen Bereichen in dem Magnetresonanzbild entsprechen; iteratives Kennzeichnen jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem Magnetresonanzbild als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien; Zuweisen von Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen; iteratives Erzeugen einer simulierten B0-Feldkarte basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen; Bestimmen einer Ähnlichkeitsmetrik zwischen der gemessenen B0-Feldkarte und der simulierten B0-Feldkarte während jeder Iteration; Identifizieren des einen oder der mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen basierend auf der ermittelten Ähnlichkeitsmetrik, um zugehörige Suszeptibilitätswerte zu ermitteln; Korrigieren der Magnetresonanzbildgebungsdaten basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und den ermittelten Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, die in dem Magnetresonanzbild identifiziert werden; und Bestimmen einer diagnostischen Beurteilung des Zielvolumens basierend auf den korrigierten Magnetresonanzbildgebungsdaten.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Rekonstruieren des Magnetresonanzbildes und der gemessenen B0-Feldkarte aufweist: Erzeugen des Magnetresonanzbildes unter Verwendung einer oder mehrerer Spin-Echo-Bildgebungsimpulssequenzen, einer oder mehrerer Gradienten-Echo-Sequenzen oder einer Kombination von diesen; und Erzeugen der gemessenen B0-Feldkarte unter Verwendung einer oder mehrerer Mehrfach-Echo-Akquisitionsimpulssequenzen.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Identifizieren des einen oder der mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien ein Verarbeiten des Magnetresonanzbildes mittels Bildsegmentierung, Organstratifikation, Organkontextidentifikation, phasenfelderbasierter Klassifikation, auf aktiven Konturen basierender Klassifikation, niveaumengenbasierter Klassifikation, schwellenwertbasierter Klassifikation oder Kombinationen von diesen aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das iterative Kennzeichnen jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen ein Bereitstellen einer anfänglichen Beurteilung des einen oder der mehreren dunklen Bereiche basierend auf einem iterativen Vergleich zugehöriger Formen mit einem oder mehreren Dipolmuster-Templates, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien zugeordnet sind, aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 4, wobei das iterative Vergleichen der zugehörigen Formen mit dem einen oder den mehreren Dipolmuster-Templates ein Abgleichen der zugehörigen Formen des einen oder der mehreren dunklen Bereiche mit dem einen oder den mehreren Dipolmuster-Templates unter Verwendung einer starren Transformation, einer affinen Transformation, einer nicht starren Transformation oder Kombination von diesen aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 4, das ferner ein Aufnehmen des einen oder der mehreren Dipolmuster-Templates, die dem einen oder den mehreren Metallobjekten entsprechen, einer oder mehreren Größen, die dem einen oder den mehreren Metallobjekten entsprechen, oder einer Kombination von diesen aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das iterative Kennzeichnen jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem Magnetresonanzbild ein Kennzeichnen des einen oder der mehreren dunklen Bereiche in dem Magnetresonanzbild mit einem oder mehreren Arten, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, einer oder mehreren Größen, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, oder einer Kombination von diesen aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das iterative Kennzeichnen jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem Magnetresonanzbild ein iteratives Auswählen des einen oder der mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien aus mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Zuweisen der Suszeptibilitätswerte, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, ein Verwenden einer Nachschlagetabelle aufweist und wobei die Nachschlagetabelle gespeicherte Korrelationen zwischen dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien, dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien oder einer Kombination von diesen und zugehörigen Suszeptibilitätswerten aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, das ferner ein Modellieren des iterativen Kennzeichnens jedes von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen und Zuweisen von Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, als ein inverses Problem aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 10, das ferner aufweist: Erzeugen eines oder mehrerer Magnetresonanzphasenbilder aus den Magnetresonanzbildgebungsdaten, dem Magnetresonanzbild oder einer Kombination von diesen; Vorverarbeiten des einen oder der mehreren Magnetresonanzphasenbilder, um einen entsprechenden Beitrag globaler Phaseninformationen zu entfernen, während lokale Suszeptibilitäts-Phasenänderungen beibehalten werden; und Berechnen einer Suszeptibilitätsmatrix, wobei jedes Element in der Suszeptibilitätsmatrix einer ermittelten Suszeptibilität in einer Änderungsrichtung in einem lokalen Magnetfeld entspricht, das eine Magnetisierung in dem Zielvolumen bezüglich eines extern angewandten B0-Magnetfelds induziert; und Bestimmen einer Lösung des inversen Problems basierend auf der induzierten Magnetisierung, die aus dem einen oder den mehreren vorverarbeiteten Magnetresonanzphasenbildern bestimmt wird, einer Magnetisierung, die durch das extern angewandte B0-Magnetfeld verursacht wird, und der berechneten Suszeptibilitätsmatrix.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das iterative Erzeugen der simulierten B0-Feldkarte basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten aufweist: Erzeugen einer Suszeptibilitätsverteilungskarte, die dem Magnetresonanzbild entspricht, basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen; und Erzeugen der simulierten B0-Feldkarte aus der Suszeptibilitätsverteilungskarte unter Verwendung einer schichtweisen Fourier-Bereichstransformation.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Ähnlichkeitsmetrik eine normierte Korrelation, ein semantisches Ähnlichkeitsensemble oder eine Kombination von diesen umfasst.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Identifizieren des einen oder der mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereiche aufweist: Lokalisieren eines Metallobjekts, das sich in dem Zielvolumen befindet; und Bestimmen einer oder mehrerer von einer Größe und einer Art des lokalisierten Metallobjektes.
Verfahren gemäß Anspruch 14, das ferner ein automatisches Initiieren spezialisierter Bildgebungsimpulssequenzen aufweist, um den einen oder die mehreren dunklen Bereiche in dem Zielvolumen in der Nähe des Metallobjektes abzubilden.
Verfahren gemäß Anspruch 1, das ferner ein Identifizieren eines oder mehrerer Bestandsmaterialien in wenigstens einem dunklen Bereich aufweist, der aus dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen basierend auf dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien ausgewählt wird, die in dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen benachbart zu dem wenigstens einen ausgewählten dunklen Bereich identifiziert werden.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei das Identifizieren des einen oder der mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien ein Identifizieren einer/eines oder mehrerer von Luft, Knochen und einem Metallobjekt in dem Zielvolumen aufweist.
Bildgebungssystem, das eingerichtet ist, um ein Objekt abzubilden, das aufweist: einen Scanner, der eingerichtet ist, um ein Zielvolumen des Objektes zu scannen, um zugehörige Magnetresonanzbildgebungsdaten zu akquirieren; ein Verarbeitungssubsystem, das mit dem Scanner wirkverbunden ist, wobei das Verarbeitungssubsystem eingerichtet ist, um: ein Magnetresonanzbild und eine gemessene B0-Feldkarte, die dem Zielvolumen entsprechen, unter Verwendung der Magnetresonanzbildgebungsdaten zu rekonstruieren, wobei das Magnetresonanzbild einen oder mehrere helle Bereiche, einen oder mehrere dunkle Bereiche oder eine Kombination von diesen umfasst; ein oder mehrere unterscheidbare Bestandsmaterialien, die jedem von dem einen oder den mehreren hellen Bereichen in dem Magnetresonanzbild entsprechen, zu identifizieren; jeden von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen in dem Magnetresonanzbild als ein oder mehrere mehrdeutige Bestandsmaterialien iterativ zu kennzeichnen; Suszeptibilitätswerte, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, zuzuweisen; eine simulierte B0-Feldkarte basierend auf den zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die jedem von dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien und dem einen oder den mehreren iterativ gekennzeichneten mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, iterativ zu erzeugen; eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen der gemessen B0-Feldkarte und der simulierten B0-Feldkarte während jeder Iteration zu bestimmen; ein oder mehrere Bestandsmaterialien in jedem von dem einen oder den mehreren dunklen Bereichen basierend auf der ermittelten Ähnlichkeitsmetrik zu identifizieren, um zugehörige Suszeptibilitätswerte zu ermitteln; die Magnetresonanzbildgebungsdaten basierend auf zugewiesenen Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren unterscheidbaren Bestandsmaterialien entsprechen, und auf den ermittelten Suszeptibilitätswerten, die dem einen oder den mehreren mehrdeutigen Bestandsmaterialien entsprechen, die in dem Magnetresonanzbild identifiziert werden, zu korrigieren; und eine diagnostische Beurteilung des Zielvolumens basierend auf den korrigierten Magnetresonanzbildgebungsdaten zu bestimmen.
System gemäß Anspruch 18, wobei das System ein Magnetresonanz-Bildgebungssystem, ein hybrides Magnetresonanz-Positronen-Emissions-Tomographiesystem, ein hybrides Magnetresonanz-Computertomographiesystem, ein hybrides Magnetresonanz-Ultraschallsystem, oder ein hybrides Magnetresonanz-Röntgensystem ist.