DE4218563A1

DE4218563A1 - Biomedizinische, magnetismus abbildende vorrichtung und verfahren

Info

Publication number: DE4218563A1
Application number: DE4218563A
Authority: DE
Inventors: Roman Basil Kuc; James Joseph Szinger; Takehiko Hayashi; Takao Goto; Yoshiyasu Nakashima; Takaki Shimura; Kenji Kawabe
Original assignee: Fujitsu Ltd; Yale University
Current assignee: Fujitsu Ltd; Yale University
Priority date: 1991-08-09
Filing date: 1992-06-05
Publication date: 1993-02-11
Anticipated expiration: 2012-06-06
Also published as: JPH05197767A; CA2075609C; DE4218563C2; JP3231847B2; US5594849A; CA2075609A1

Description

1. Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft eine bilderzeugende Vorrichtung und ein Verfahren zur Darstellung vergrößerter Bilder von Bereichen mit vermuteten Stromquellen, wobei die Bereiche nacheinander ausgewählt werden, um die Position eines aktiven Gebietes innerhalb eines lebenden Körpers zu lokalisieren, wobei eine biomedizinische, Magnetismus messende Vorrichtung angewendet wird, einschließlich eines hochempfindlichen Sensors für ein Magnetfeld, z. B. eines SQUID ("Superconducting Quantum Interference Device") zur Messung eines Magnetfeldes, welches von einem lebenden Körper erzeugt wird.

2. Beschreibung des Standes der Technik

Mit den jüngsten Fortschritten in der Supraleit-Technik wurden in der letzten Zeit in medizinisch-diagnostischen hochempfindlichen biomedizinischen Geräten zur Messung des Magnetismus, SQUID verwendende Vorrichtungen angewandt. Derartige Geräte, die auch als Biomagnetometer bezeichnet werden, und die Verfahren SQUID CT (SQUID Computertomographie), MSI ("magnetic source imaging"), BMI ("biomagnetic imaging"), MEG (Magnetoenzephalographie) und MCG (Magnetokardiographie) arbeiten wie nachfolgend beschrieben. Elektrische Quellen innerhalb eines lebenden Körpers erzeugen ein schwaches Magnetfeld. Man nimmt daher an, daß eine Umkehrbestimmung (engl. "inverse estimation" oder "inverse problem") eines aktiven Gebietes innerhalb eines lebenden Körpers durch Messung der Verteilung dieses Magnetfeldes für die Diagnose einer kranken Region innerhalb eines lebenden Körpers brauchbar ist. Der Ausdruck Umkehrbestimmung bezieht sich auf einen Algorithmus, mit dem aus einem gemessenen Magnetfeld der Ort und/oder die Verteilung der elektrischen Quellen innerhalb des Körpers abgeschätzt oder bestimmt werden. Die Position einer ein Magnetfeld erzeugenden Stromquelle wird bestimmt, um Herzkrankheiten und Gehirnfunktionskrankheiten vom gemessenen Magnetfeld zu analysieren. Zu diesem Zweck wird ein Stromdipol als Modell für eine biologische Quelle verwendet, wobei der Stromdipol innerhalb eines homogenen Leiters mittels eines Rechenmodells angenommen wird. Ein Stromdipol ist ein kurzes Stromsegment, welches verwendet wird, um einen transienten Stromfluß innerhalb eines kleinen Gebietes zu veranschaulichen. Die Umkehr-Problem-Näherung wird angewandt, um jene Stromverteilung zu ermitteln, für die das errechnete Magnetfeld gleich dem gemessenen Magnetfeld wird. Gemäß dieser Methode wird ein Algorithmus angewandt, um den angenommenen Wert des Stromdipols an jene Stelle zu bewegen, für die sich das korrespondierende, errechnete Magnetfeld dem gemessenen Magnetfeld annähert. Der angewendete Algorithmus basiert auf der Methode der kleinsten Fehlerquadrate (siehe unten Gleichung (5)).

Die oben beschriebenen Biomagnetometer dürfen nicht mit MRI ("magnetic resonance imaging") verwechselt werden, welches lediglich die Konfiguration einer Struktur erkennt. Demgegenüber ist der Gegenstand der Erfindung darauf gerichtet, den funktionellen Zustand eines Organs durch Erkennen der Stromwege im Körper, und zwar insbesondere im Gehirn (sogenannter Neuromagnetismus) und im Herzen (sogenannter Kardiomagnetismus), zu ermitteln. Die Größenordnung der Magnetfelder, welche durch einen solchen Stromfluß im lebenden Körper erzeugt werden, beträgt beim neuromagnetischen Feld ungefähr 10^-14 Tesla, während das kardiomagnetische Feld 10^-12 Tesla beträgt. Das Magnetfeld wird gemessen, um die Stromamplitude und die Position des äquivalenten Stromdipols zu ermitteln.

Biomagnetometer sind Stand der Technik. Die Firma Biotechnology Incorporated (BTi) beispielsweise stellt ein Neuromagnetometer her, welches ein SQUID verwendet. Andere Biomagnetometer werden von Siemens und von der kanadischen CTF gebaut.

Bei Geräten nach dem Stand der Technik zur Messung des biomedizinischen Magnetismus (Fig. 18) wird beispielsweise ein homogenes, semi-infinites Leitermodell des Torso verwendet, um die Stromquelle im Herzen abzuschätzen (S1). Als Modell für den Kopf kann eine homogene oder vielschichtige, konzentrische Leitersphäre verwendet werden. Als nächstes werden die Parameter der Stromdipole für das Herzmodell geschätzt (S2) und das Magnetfeld B_c, basierend auf diesen geschätzten Dipolen, berechnet (S3). Das Magnetfeld des Herzens im lebenden Körper wird gemessen (S4) und die gemessenen Daten B_m in den Computer eingegeben (S5). Jener Stromdipol, welcher eine Zielfunktion minimiert, die gleich ist dem Quadrat der Differenz zwischen dem gemessenen und dem errechneten Magnetfeld, wird als vermutliche Position der Stromquelle angesehen (oben auch als Umkehrbestimmung oder inverses Problem bezeichnet). Es wird also der gemessene Wert B_m mit dem errechneten Wert B_c verglichen (S6), und falls das Fehlerquadrat ein Minimum erreicht (S7), wird die Verteilung der Stromdipole angezeigt (S8). Ist der Fehler groß (S7), werden die Parameter der Testdipole geändert (S9) und das Magnetfeld B_c auf Basis der neu gesetzten Satzes Dipole erneut berechnet (S3).

Die oben beschriebene Methode zur Bestimmung der Amplituden und Positionen der Stromdipole wird auf verschiedenen Gebieten, einschließlich der oben beschriebenen Geräte zur Bestimmung des biomedizinischen Magnetismus, angewendet und auf anderen Gebieten, wo eine Bestimmung von Stromdipolen gewünscht wird. Der Methode sind jedoch gewisse Probleme eigen. Lokale Minima der Fehlerquadrate zwischen den gemessenen und den errechneten Magnetfeldern können zu unrichtigen Lösungen für die Dipolparameter führen. Die Beseitigung dieses Problems erfordert eine lange Rechenzeit, um die Stromquelle genau zu lokalisieren, da das Rechenverfahren nicht innerhalb einer endlichen Zeit zu der richtigen Lösung (d. h. dem globalen Minimum der Objektfunktion der Umkehrbestimmung) konvergiert.

Wie oben erläutert, erfordert die Methode der kleinsten Fehlerquadrate zur Lösung eines solchen nicht-linearen Systems wiederholte Berechnung. Um eine derartige wiederholte Berechnung zu vermeiden, wurde vorgeschlagen, die Position der Stromdipole auf Gitterpunkten zu fixieren, um dadurch das Problem linear zu machen. Derartige Methoden werden z. B. beschrieben in Jeffs et al., "An Evaluation of Methods for Neuromagnetic Image Reconstruction", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. BME-34, No. 9, September 1987, pp. 713-723; Smith et al., "Linear Estimation Theory Applied to the Reconstruction of a 3-D Vector Current Distribution", Applied Optics, Vol. 29, No. 5 (1990), pp. 658-667; und Sarvas, "Basic Mathematical and Electromagnetic Concepts of the Biomagnetic Inverse Problem", 1989, Phys. Med. Bio. 32, Seiten 11-22; durch diese Zitate wird der Inhalt aller dieser Veröffentlichungen in die vorliegende Beschreibung aufgenommen. Dann kann eine Methode für die Lösung gemäß den kleinsten Quadraten formuliert werden, indem das gemessene Magnetfeld auf die Intensität des Stromdipols unter Verwendung eines linearen Gleichungssystems bezogen wird. Um das mit Aufnehmer- oder Sensorspulen gemessene Magnetfeld und die Amplitude des Stromdipols auf jedem Gitterpunkt mit einem linearen Gleichungssystem auszudrücken, wird die Verteilung der Stromdipole auf einem Satz fester Gitterpunkte definiert. Die Amplituden in drei Richtungen von n Stromdipolen sind durch (q_1x, q_1y, q_1z) . . . (q_nx, q_ny, q_zn), die Positionen der korrespondierenden Gitterpunkte durch (x₁′, y₁′, z₁′) . . . (x_n′, y_n′, z_n′), die Amplituden in drei Richtungen des durch m Sensorspulen bei m Punkten gemessenen Magnetfeldes durch (b_1x, b_1y, b_1z) . . . (b_mx, b_my, b_mz) und die Positionen der korrespondierenden Sensorspulen durch (x₁, y₁, z₁) . . . (x_m, y_m, ) definiert und der Stromdipol-Vektor Q={q₁, q₂, . . . q_n} und der gemessene Magnetfeld-Vektor B_m=(b₁, b₂, . . . b_m)^T. Basierend auf dem Gesetz von Biot-Savart kann das lineare Gleichungssystem B=AQ gelöst werden, wobei die Koeffizientenmatrix A gegeben ist durch:

Darüberhinaus können die Elemente der Gleichung B_m=AQ wie folgt ausgedrückt werden:

Gemäß dem Gesetz von Biot-Savart können die Elemente jeder Koeffizientenmatrix hier mit den folgenden Ausdrücken erhalten werden:

Die Gleichung B_m = AQ ist eine lineare Gleichung, welche durch die Positionen der Stromdipole und der Sensorspulen bestimmt wird. Die Werte Q der Stromdipole können daher durch Lösen dieser Gleichung erhalten werden, wenn die Zahl der Messungen m gleich ist der Zahl der Unbekannten n. Wenn die Koeffizientenmatrix eine nichtsinguläre Matrix ist, existiert die inverse Matrix A^-1, und eine Stromdipolverteilung Q kann direkt aus

Q = A^-1B_m (4)

erhalten werden.

Falls jedoch die Koeffizientenmatrix A singulär oder falls n <m ist, kann die inverse Matrix nicht erhalten werden und eine eindeutige Lösung existiert nicht. In diesem Fall wird jedoch das Produkt A^TA der Koeffizientenmatrix A und der transponierten Matrix A^T eine quadratische Matrix und A^TA kann invertiert werden, wenn die Spaltenvektoren von A unabhängig sind. In diesem Fall kann die Lösung nach den kleinsten Quadraten _c erhalten werden, wobei _c den Ausdruck

minimiert, der die Summe der Quadrate der Differenzen der gemessenen Werte B_m und der errechneten Werte B_c=A_c darstellt und wobei _c gegeben ist durch die Normalgleichung

_c = (A^TA)^-1A^TB_m (6)

wie von Strang, "Linear Algebra and Its Applications", 1980, New York; ACADEMIC PRESS, INC. beschrieben; durch dieses Zitat wird der Inhalt der Veröffentlichung in die vorliegende Beschreibung aufgenommen. In Gleichung (5) gemäß der Methode der kleinsten Fehlerquadrate definiert der Parameter ß die Testdipol-Position x′, y′, und z′ und -Stärke q_x, q_y und q_x. Gleichung (6) bezieht sich auf die Formel, welche ein Fall der Lösung gemäß der kleinsten Fehlerquadrate ist, wenn Einzelwertzerlegung angewendet wird. Die oben verwendeten Bezeichnungen "Umkehrbestimmung", "inverse Abschätzung" und "inverses Problem" basieren somit auf der Lösung nach den kleinsten Quadraten von Gleichung (5).

Wenn weiters die Matrix A singulär ist, wobei die Spaltenvektoren der Matrix A nicht unabhängig sind (d. h., Rang (A) < n), existiert keine inverse Matrix von A^TA und eine eindeutige Lösung kann daher nicht erhalten werden. In diesem Fall kann die Einzelwertzerlegung angewendet werden.

Gemäß der Einzelwertzerlegung kann eine gewünschte (m x n) Matrix A zerlegt werden in

A = UλV^T (7)

mit der (m x n) Orthogonalmatrix U, der (m x n) Diagonalmatrix λ und der (n x n) Orthogonalmatrix V. λ ist eine Diagonalmatrix, wobei die Elemente oder Einzelwerte λ_i (i = 1, 2 . . . m) die Quadratwurzeln der Eigenwerte von und A^TA sind, welche an der Diagonalen in absteigender Reihenfolge angeordnet sind und wobei U und V Eigenvektoren von AA^T bzw. A^TA sind, wie in Forsythe et al., "Computer Methods for Mathematical Computations, Prentice-Hall, New Jersey, (1978) beschrieben; deren Inhalt hiermit in die vorliegende Beschreibung aufgenommen wird.

In diesem Fall kann die minimum-normierte Lösung der kleinsten Quadrate ⁺ von obiger Gleichung (4) aus der folgenden Gleichung für die verallgemeinerte inverse Matrix

⁺ = Vλ⁺U^TB_m = A⁺B_m (8)

erhalten werden.

Hier ist λ⁺ eine Diagonalmatrix, deren Element

λ⁺_i = 1/λ_i (9)

ist, wenn λ_i nicht gleich 0 ist, λ õ_i=0 wenn λ_i=0. A⁺ ist eine pseudoinverse Matrix, wobei die inverse Matrix A^-1 auf eine willkürliche (m x n) Matrix von einer (n x n) quadratischen Matrix erweitert wird.

Mit einer verallgemeinerten inversen Matrixmethode, welche Normalgleichungen verwendet, und einer Methode, welche Einzelwertzerlegung verwendet, kann die Dichteverteilung von vielen Stromdipolen erhalten werden, weil ein Multi-Dipolmodell angenommen wird. Ist in diesem Fall die inverse Matrix unter Verwendung der Normalgleichungen oder der Einzelwertzerlegung einmal erhalten, kann die Dichteverteilung der Stromquellen Q einfach durch Multiplizieren der Meßwerte B_m mit entweder dem Koeffizienten A⁺, wie in Gleichung (8), oder mit (A^TA)^-1 A^T, wie in Gleichung (6), erhalten werden. Die Verteilung der Stromdipole kann dann schneller erhalten werden als mit der Iterationsmethode zur Lösung des nicht linearen Systems der kleinsten Quadrate, gemäß welcher die Position durch Bewegen der Stromdipole geschätzt wird.

Zur Darstellung der Beziehung zwischen der Magnetfeldstärke und den Stromdipolpositionen mit einem linearen Gleichungssystem und um eine verallgemeinerte inverse Matrix aus den Normalgleichungen zu erhalten, ist eine Methode bekannt, gemäß der das Gebiet mit höherer Stromdipolstärke - basierend auf der Erstschätzung - geteilt wird; siehe Okada et al., "Current Density Imaging as a Method of Visualizing Neuronal Activity of the Brain", Society for Neuroscience Abstracts, 509.16:1241 (1990); durch dieses Zitat wird der Inhalt der Veröffentlichung in die vorliegende Beschreibung aufgenommen. Nach dieser Methode kann jedoch die Stromdipolauflösung verbessert werden, während Gitterpunkte, die im peripheren Gebiet existieren, aufgegeben werden; aber da sich die Anzahl der Gitterpunkte der Stromdipolpositionen durch die Teilung in Unterabschnitte erhöht, limitiert der Einfluß der begrenzten Zahl von Sensorspulen die Auflösung. Dazu kommt noch, daß Okada′s Methode eine Stromdipolebene (Quellenebene) annimmt, die parallel zur Meßebene liegt, und eine anpassungsfähige Methode zur Verteilung der Gitterpunkte, sowie ein Anzeigeverfahren dafür, nicht beschreibt.

Wie oben beschrieben, muß die Anzahl der Sensoren m gleich oder größer sein als die Anzahl der Stromdipole n, um die Stärkenverteilung der Stromdipole durch Lösen der kleinsten Quadrate eines derartigen linearen Gleichungssystems zu erhalten. Es wird daher eine große Anzahl von Sensorspulen und SQUID Magnetometern zur Messung der Magnetfeldintensität benötigt, um die Position von Stromdipolen mit einer Genauigkeit von einigen Millimetern, wie sie für die medizinische Diagnose gefordert wird, zu schätzen. Es war weiters bis heute nicht möglich, eine Vorrichtung zu bauen, die die Bewegung von Dipolquellen in Echtzeit darstellt.

Zusammenfassung der Erfindung

Die vorliegende Erfindung stellt sich zur Aufgabe, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Abbildung des biomedizinischen Magnetismus zur Verfügung zu stellen, um die Verteilung von Stromquellen mit hoher Auflösung und gewünschter Vergrößerung bildhaft darzustellen, wobei eine vergleichsweise kleinere Anzahl von Sensorspulen verwendet wird, als sie für eine äquivalente Auflösung über das gesamte, interessierende Gebiet benötigt wird.

Es ist eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine biomedizinische, Magnetismus abbildende Vorrichtung zur Verfügung zu stellen, welche die Verteilung der Stromquellen aus der Lösung eines linearen Gleichungssystems nach der Methode der kleinsten Quadrate erhält, wobei zur Schätzung der Stromquellen Normalgleichungen und Einzelwertzerlegung verwendet werden sollen.

Darüberhinaus stellt sich die Erfindung zur Aufgabe, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Darstellung medizinischer, bilderzeugender Daten zur Verfügung zu stellen, welche MRI- und biomagnetische, bilderzeugende Daten (BMI- oder MSI-Daten) enthalten.

Das Verfahren und die Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber dem Stand der Technik. Derzeit erhältliche Geräte zur Abbildung des Biomagnetismus können insbesondere nur einen einzigen Dipol anzeigen. Obwohl multiple Dipole diskutiert werden, ist man der Meinung, daß Vorrichtungen zur Anzeige multipler Dipole viele Sensorspulen erfordern würden, um eine akzeptable Auflösung erzielen zu können. Die vorliegende Erfindung überwindet diese Unzukömmlichkeiten, indem sie ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Abbildung des Biomagnetismus zur Verfügung stellt, welche ein wünschenswert vergrößertes Bild multipler Dipole darstellen können, obwohl nur eine relativ kleine Anzahl von Sensorspulen verwendet wird.

Diese Vorteile werden zusammen mit weiteren Vorteilen aus der folgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen zusammen mit den zugehörigen Zeichnungen offenkundig, wobei durchgehend gleiche Bezugszeichen gleiche Teile bezeichnen.

Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Die Fig. 1(a), 1(b) und 1(c) sind Diagramme zur Erläuterung des Prinzips der vorliegenden Erfindung, wobei ein Stromdipolgitter für eine besondere Stromquellenverteilung Schritt für Schritt in der Größe reduziert wird;

Fig. 2 ist ein schematisches Diagramm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;

Fig. 3 ist ein Blockdiagramm, das Einzelheiten des Signalprozessors 8, der Steuereinheit 9 und der Anzeigevorrichtung 10 von Fig. 2 zeigt;

Fig. 4 ist ein Flußdiagramm zur Beschreibung der Arbeitsweise der in Fig. 2 gezeigten Schaltanordnung;

Fig. 5(a), 5(b) und 5(c) sind Diagramme von Beispielen zur Rekonstruierung eines zweidimensionalen Dipolgitters gemäß der vorliegenden Erfindung;

Fig. 6(a), 6(b) und 6(c) sind grafische Darstellungen, die das Ergebnis der Rekonstruktion aus den Fig. 5(a), 5(b) bzw. 5(c) zeigen;

Fig. 7(a) und 7(b) sind Diagramme, die Rekonstruktionsbeispiele gemäß der vorliegenden Erfindung zeigen, worin einer der Stromdipole zwischen Gitterpunkten sitzt;

Fig. 8(a), 8(b) und 8(c) sind grafische Darstellungen, die die Ergebnisse der Rekonstruktion nach den Fig. 7(a) und 7(b) zeigen;

Fig. 9(a) und 9(b) sind Diagramme, die die Verwendung eines dreidimensionalen Gitters gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulichen;

Fig. 10(a), 10(b) und 10(c) sind Diagramme gemäß der vorliegenden Erfindung, die die Verwendung eines Gitters mit Polarkoordinaten illustrieren, sowie eines Gitters, das dem Gehirn nachgeformt ist und eines Gitters, das dem Herz nachgeformt ist;

Fig. 11 ist ein Diagramm, das ein Anzeigegerät mit zwei Bildschirmen gemäß der vorliegenden Erfindung darstellt;

Fig. 12 ist ein Diagramm, das ein Anzeigegerät mit vier getrennten Anzeigeflächen zeigt, die jeweils einen anderen Auflösungsgrad besitzen;

Fig. 13 ist ein Diagramm, das ein Anzeigegerät mit mehrfachen Bildschirmen zur Abbildung verschiedener Ebenen eines Körpers darstellt, wobei die Tiefe jener Ebene, die angezeigt werden soll, ausgewählt werden kann;

Fig. 14 ist ein Diagramm, das ein Anzeigegerät mit einem Primärschirm und einem zweiten Schirm darstellt, um mehrere Ausschnitte des Primärschirmes zu verschiedenen Zeiten selektiv anzuzeigen, zur Simulierung der Bewegung der Stromdipole innerhalb des Körpers;

Fig. 15 ist ein Blockdiagramm zur erfindungsgemäßen Darstellung eines Systems zur Überlagerung eines MRI-Bildes und eines biomagnetischen oder MSI-Bildes auf einem einzigen Bildschirm (CRT);

Fig. 16 ist ein Flußdiagramm zur Beschreibung der Arbeitsweise der erfindungsgemäßen Schaltanordnung von Fig. 15;

Fig. 17 ist ein Blockdiagramm eines alternativen Systems zur Überlagerung eines MSI-Bildes auf ein MRI-Bild, das eine Hardware-Version der in Fig. 15 gezeigten Schaltung ist; und

Fig. 18 ist ein Flußdiagramm zur Beschreibung der Arbeitsweise eines herkömmlichen biomagnetischen Anzeigegerätes.

Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen

Wie in Fig. 1(a) gezeigt, wird gemäß vorliegender Erfindung ein Stromdipolgitter 1 zuerst näherungsweise oder grob eingestellt, um die gesamte Region zu umfassen, in welcher wahrscheinlich zwei oder mehrere Stromdipole 2 existieren. Eine verallgemeinerte, pseudo-inverse Matrix A⁺ wird durch die Normalgleichungen oder durch Einzelwertzerlegung der Gleichungen (6) und (8) erhalten, und die Rekonstruktion der Stromdipole _c wird durch Multiplizieren dieser Matrix mit dem gemessenen Magnetfeld B_m für die Erstschätzung der Verteilung der Stromquellen vorgenommen. Wie in Fig. 1(b) gezeigt, wird als nächstes das geschätzte Stromdipolgitter 1 zu einem reduzierten geschätzten Stromdipolgitter 1′ verkleinert, welches den aktiven Bereich der rekonstruierten Stromquellen oder Dipole 2 umfaßt, um die Stromdipolposition besser zu lokalisieren. Wie in Fig. 1(c) illustriert, wird das verkleinerte Stromdipolgitter 1′ weiter verkleinert, um zu einem zweimal verkleinerten geschätzten Stromdipolgitter 1′′ zu gelangen, welches den aktiven Bereich der rekonstruierten Stromquellen umfaßt.

Diese Vorgangsweise verbessert die Schätzgenauigkeit für die Stromdipolposition weiter.

Wie oben ausgeführt, kann die Umkehrbestimmung mit höherer Auflösung bei kleinerer Anzahl von Sensorspulen realisiert werden, indem das zunächst angenommene Stromdipolnetz 1 allmählich so verkleinert wird, daß es immer das aktive Gebiet der Stromquelle umfaßt, während gleichzeitig die Zahl der Punkte der möglichen Stromdipole (Gitterpunkte) konstant gehalten wird. Dadurch wird die Zahl der Gitterpunkte pro Flächeneinheit vergrößert und die Auflösung verbessert. Um die gewünschte Auflösung zu erzielen, kann das Dipolgitter sooft wie notwendig verkleinert werden.

Fig. 2 ist ein schematisches Diagramm einer bevorzugten Ausführung der Erfindung, welche ein biomedizinisches Gerät zur Messung des Magnetismus darstellt, um - basierend auf dem gemessenen Magnetfeld des Herzens oder einer anderen stromerzeugenden Quelle - die Position der Stromquellen oder Dipole 2 innerhalb eines Gebiets mit elektrischer Aktivität 2′ zu schätzen. Gemäß vorliegender Erfindung wird ein Magnetfeld, welches durch Stromquellen in einem lebenden Körper 3 hervorgerufen wird, durch Sensorspulen 4 unter Erzeugung magnetischer Signale erfaßt, die dann durch SQUID-Magnetometer 5 in proportionale elektrische Signale oder Fühlersignale 7 umgewandelt werden. Die Sensorspulen 4 und SQUID-Magnetometer 5 bilden zusammen eine Sensoreinheit 6. Die proportionalen elektrischen Ausgangssignale 7 der SQUID-Magnetometer 5 werden von einem Signalprozessor 8 verarbeitet, der die proportionalen elektrischen Signale 7 durch Anwendung der Umkehrbestimmung verarbeitet und Anzeigedaten als Ausgangssignale liefert. Eine Steuereinheit 9 nimmt die Anzeigedaten auf und liefert ein Ausgangssignal, das zum Ansteuern des Anzeigegerätes 10 verwendet wird.

Wie im Blockdiagramm der Fig. 3 dargestellt, werden die proportionalen elektrischen Signale 7 der SQUID-Magnetometer 5 von einem Multiplexer (MUX) 11 im Zeitteilbetrieb vervielfacht. Jedes Signal 7 wird dann in ein digitales Signal durch einen Analog/Digitalumsetzer (A/D) 12 umgewandelt und der Wert jedes Kanals in der Folge einem Puffer 13 übertragen. Die Werte der Koeffizienten der Matrix A (Gleichung (1)), die von der Form und vom Abstand der Sensorspulen 4 und von der anfänglichen Gitterpunktanordnung bestimmt werden, werden vorübergehend in einem Speicher 13′ gespeichert und - basierend auf diesen gespeicherten Werten - die verallgemeinerte inverse Matrix A⁺ durch Normalgleichungen oder Einzelwertzerlegung der Gleichungen (6) und (8) in einem Rechenwerk (RW) 14 berechnet, wobei die Ergebnisse im Speicher 13′ gespeichert werden. In der bevorzugten Ausführungsform ist die Recheneinheit 14 ein digitaler Signalprozessor der Serie TMS 320. Ein Software-Paket, das zur Einzelwertzerlegung verwendet werden kann und das die Gleichungen (6) und (8) ausführt, ist die sogenannte EISPACK-Software, welche vom National Energy Software Center in Argonne, Illinois und IMSL in Houston, Texas vertrieben wird. Die allgemeine Verwendung von Normalgleichungen und Einzelwertzerlegung wird in Golub (Golub et al., "Singular Value Decomposition and Least Squares Solutions", Numer. Math, 14, Seiten 403-420 (1970)) beschrieben; durch dieses Zitat wird der Inhalt der Veröffentlichung in die vorliegende Beschreibung aufgenommen.

Die Recheneinheit 14 wandelt die geschätzte Stromdipolverteilung in Bilddaten um, basierend auf den Werten, die durch Umkehrbestimmung aus den magnetischen Messungen erhalten werden, und diese Daten werden in der Folge in einem grafischen Puffer 15 im Steuergerät 9 gespeichert. Ein CRT-Steuergerät 16 steuert den Betrieb des CRT 10, um die Bilddaten anzuzeigen. Die gesamte Arbeitsweise des Rechenwerkes 14, des grafischen Puffers 15 und des CRT-Steuergerätes 16 wird von einem übergeordneten CPU 18 gesteuert. Jede grafische Standard-Software kann als Steuereinheit 9 in Kombination mit einem kompatiblen CRT 10 verwendet werden. Zusätzlich zur Anzeige der Position der Dipole ist das CRT 10 auch in der Lage, die Amplitude oder Stärke der Dipole anzuzeigen, u.zw. durch Abwandlungen in der Größe, in der Farbe, im Farbton, in der Helligkeit oder in der dreidimensionalen Darstellung.

Fig. 4 ist ein Flußdiagramm zur Beschreibung der Arbeitsweise der Schaltung von Fig. 3, inklusive des Algorithmus für die Umkehrbestimmung. Um das interessierende Gebiet abzudecken, wird eine Gitterbreite und ein Gebiet zur Schätzung der Stromdipole festgelegt (S20). Basierend auf den Positionen der Sensorspulen 4 und der Dipolgitterpunkte wird die Koeffizientenmatrix berechnet (S21). Dann wird das Magnetfeld gemessen (S22a) und eine verallgemeinerte inverse Matrix A⁺ aus den Normalgleichungen oder der Einzelwertzerlegung der Gleichungen (6) und (8) erhalten (S22b). Durch Multiplizieren der magnetischen Feldverteilung B_m, welche in Schritt S22a gemessen wird, mit der inversen Matrix A⁺ wird eine Erstverteilung ₀ erhalten. Wenn das Gitterintervall oder die Abstände nicht die gewünschte Auflösung erreichen (S24), werden die Breite und das Gebiet des Gitters verändert (i.e. verkleinert), basierend auf dem zu Beginn geschätzten Wert ₀ (S25). Die Schritte S21-S25 werden bis zur theoretisch begrenzten Auflösung wiederholt, oder bis die gewünschte Genauigkeit erzielt wird. Die Verteilung ₀ der Stromdipole, die schlußendlich erhalten wird, wird auf dem Anzeigegerät 10 dargestellt (S26), um die Position und die Stärke der multiplen Dipole zu zeigen.

Die Fig. 5(a), 5(b), 5(c), 6(a), 6(b) und 6(c) zeigen die Arbeitsweise einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, wobei das Stromdipolgitter 1 in Form einer Ebene angenommen wird und wobei die Stromquellen normal zur Ebene (y-Komponente) durch Einzelwertzerlegung bestimmt werden. Im Falle die Sensoren oder Sensorspulen 4 linear angeordnet sind und die Normale (z-Komponente) des Magnetfeldes für die Positionsschätzung für zwei oder mehrere Stromdipole auf dem Gitter 1, wie in Fig. 5(a) gezeigt, messen, kann ein rekonstruiertes Bild 20 eines Paares von unaufgelösten Stromdipolen 19, wie in Fig. 6(a) gezeigt, erhalten werden, indem die Schätzung der Stromquellenposition mit einer annähernden oder groben Breite für eine Fläche vorgenommen wird, in der Stromdipole existieren könnten. Fig. 6(a) ist eine grafische Anzeige, um die Position und die Amplitude der Stromdipole 19 besser sichtbar zu machen. Ein rekonstruiertes Bild 20′ von zwei getrennten Stromdipolen 19, wie in Fig. 6(b) gezeigt, kann - wie in Fig. 5 gezeigt - durch Schätzen der Stromdipolposition mit einem Gitter 1′, welches die halbe Gitterbreite für die gemessenen Daten besitzt, erhalten werden. Wie in Fig. 5(c) gezeigt, kann darüberhinaus ein rekonstruiertes Bild 20′′ mit doppelter Auflösung, wie in Fig. 6(c) gezeigt, erhalten werden, indem die Breite des geschätzten Stromdipolgitters auf die Hälfte des in Fig. 5(b) gezeigten verringert wird.

In den Fig. 5(a)-5(c) gibt die x-Achse die horizontale Richtung an, während die z-Achse die vertikale Richtung und die y-Achse die Tiefe in das Papier angibt. Der angenommene Gitterabstand wird darüberhinaus der Reihe nach von 10 mm (5(a)), 5 mm (5(b)) auf 2,5 mm (5(c)) verringert und die Positionen der Stromdipole 19 werden auf (0,005, 0,0, 0,01) und (-0,005, 0,00, 0,01) festgelegt, wobei die Mittelposition der Sensoren 4 als Ursprung angenommen wird. Die Sensoren 4 werden so angeordnet, daß 128 Sensoren innerhalb einer Gesamtbreite von 80 mm in gleichen Abständen angeordnet werden. Darüberhinaus wird die Anzahl der Stromdipolgitterpunkte auf 64 Punkte (8×8) fixiert, obwohl die Anzahl gemäß den Umständen des Einzelfalles variiert werden kann.

Gemäß den Fig. 5(a), 5(b) und 5(c) existieren Stromdipole 19 auf den Gitterpunkten des angenommenen Gitters 1. Wenn jedoch ein Stromdipol, wie in Fig. 7(a) gezeigt, nicht auf einem Gitterpunkt existiert und wenn die Rekonstruktion unter Verwendung aller Einzelwerte

λ = (λ₁, λ₂, . . ., λ_r) (10)

bis zum Rang R der Koeffizientenmatrix A durchgeführt wird, wird der Einfluß des Stromdipols 19, der nicht auf dem Gitter vorhanden ist, groß, wie in der grafischen Anzeige der Rekonstruktion in Fig. 8(a) gezeigt. Diese Rekonstruktion enthält Artefakte, weil dem Modell nicht entsprochen wird. Die Rekonstruktion wird daher durch Aufsummieren der größeren Einzelwerte sequentiell von 1 bis K gemäß folgender Beziehung

durchgeführt, worin v_i und u_i die Spalten von V bzw. U der Gleichung (8) darstellen und worin B_m ein gemessener Wert ist. Wie in Fig. 8(b) gezeigt, kann ein rekonstruiertes Bild 120′, welches zwar in der Auflösung zu wünschen übrig läßt, aber hinsichtlich von Quellen, die nicht an Punkten lokalisiert sind, weniger empfindlich ist, erhalten werden, indem eine kleinere Zahl von Einzelwerten verwendet wird. Die Zahl der verwendeten Einzelwerte sollte ausreichend sein, um einen gut definierten Peak in der Rekonstruktion anzuzeigen. Ein rekonstruiertes Bild 120′′ mit einem Gitter mit feinerer Auflösung, wie in Fig. 8(c) gezeigt, kann durch Verkleinerung des Gitterbereichs, wie in Fig. 7(b) gezeigt, erhalten werden, indem der Abstand des angenommenen Gitters 1 in der Richtung der beobachteten Verteilung des aus Fig. 8(b) bekannten Stromdipols verringert wird. Dementsprechend (1) wird in der Erstschätzung, wo ein grobes Gitter 1 (Fig. 7(a)) verwendet wird, eine kleine Zahl von Einzelwerten für die Rekonstruktion verwendet, um Artefakte zu vermeiden, welche von Dipolen außerhalb des Gitters verursacht werden. Die Wahrscheinlichkeit, daß ein Stromdipol auf einem Gitterpunkt existiert, ist für grobe Gitter gering. Die Schätzung wird mit grober Auflösung unter der Bedingung durchgeführt, daß ein Element, welches außerhalb des Gitters existiert, einen kleinen Beitrag zum gemessenen Magnetfeld bringt und daß die ungefähre Position des Stromdipols durch Lokalisierung des Maximum-Peaks in der Rekonstruktion geschätzt wird. Die Schätzung kann mit höherer Genauigkeit auf einem kleineren Gitter 1′ vorgenommen werden (2), während die Auflösung des geschätzten Stromdipols durch Rekonstruieren über eine Region mit kleinerer Größe durchgeführt wird. Die für eine vorgegebene Gittergröße aufsummierte Zahl geeigneter Einzelwerte kann durch Rekonstruktion bestimmt werden, während die Zahl der Einzelwerte vergrößert wird, bis in der Rekonstruktion ein gut definierter Peak beobachtet wird. Dieser Peak wird in der Nähe der Stromaktivität existieren und gibt den ungefähren Ort für die nächste Stufe der Vergrößerung an. So wie die Anzahl der Vergrößerungsstufen steigt, werden die Artefakte in der Rekonstruktion weniger durch Modellfehler (Quellen außerhalb des Gitters) hervorgerufen, als durch Fehler im gemessenen Magnetfeld. Bei diesen späten Vergrößerungsstufen wird die Zahl der Einzelwerte durch das Verhältnis von Signalleistung zu Meßfehlerleistung limitiert. Dieses Verhältnis definiert einen Schwellenwert. Einzelwerte unterhalb des Schwellenwertes können für die Rekonstruktion nicht verwendet werden. Das Vergrößerungsverfahren ist dann beendet, wenn keine weitere Verbesserung in der Lokalisierung oder in der Auflösung zu beobachten ist, was festgestellt werden kann, indem man die Anzahl der Einzelwerte, die in der Vergrößerungsstufe verlorengehen, notiert. Im Falle des planaren Gitters z. B. kann keine Verbesserung in der vergrößerten Rekonstruktion erzielt werden, wenn ein Vergrößerungsfaktor von 2 pro linearer Dimension eine Verringerung von 4 in der Anzahl der Einzelwerte über dem Schwellenwert verursacht. Wenn multiple Quellen existieren, endet das Vergrößerungsverfahren mit jenem minimalen Gittergebiet, welches alle multiplen Quellen einschließt.

In Fig. 1 wird das geschätzte Gitter von Stromdipolen in einer Ebene eingestellt. Die Auflösung kann jedoch durch Verkleinern des angenommenen Stromdipolgitters in Richtung des aktiven Gebietes 2′ einer Stromquelle verbessert werden, während die Position für eine dreidimensionale Verteilung durch Bildung einer dreidimensionalen würfeligen Gestalt für das angenommene Gitter 100 der Stromdipole geschätzt wird, wie in den Fig. 9(a) und 9(b) gezeigt.

Des weiteren ist es im Fall, daß man die Schätzungspunkte für die Stromquelle einstellt, nicht notwendig, Gitterpunkte zu erfassen, an denen Stromquellen nicht existieren können. Statt dessen kann das Gitter der Form des zu schätzenden Gebietes angepaßt werden. Im Falle eines runden Materials können die Schätzungspunkte beispielsweise auf einem Gitter 101 mit Polarkoordinaten, wie gezeigt in Fig. 10(a), gesetzt werden. Im Falle eines Gehirnes kann eine für eine Diagnose nützliche Information erhalten werden, indem man ein Gitter 102 bestimmt, welches Gitterpunkte entsprechend der Form der Peripherie des Gehirnes, wie in Fig. 10(b) gezeigt, besitzt. Im Falle des Herzens kann eine Lösung mit kleinerem Fehler erhalten werden, indem man ein Gitter 103 mit Gitterpunkten setzt, um jene Regionen des Herzens zu meiden, wo ein Leitungssystem nicht existiert, wie eine Arterie oder eine Vene (Fig. 10(c)). Daher bezieht sich der Begriff Gitter, wie er in dieser Patentanmeldung verwendet wird, auf einen beliebigen definierten Satz von Gitterpunkten in einem Gebiet (zweidimensional oder dreidimensional). Um die spezifisch geformten Gitter wie die Gitter 102 und 103 festzulegen, können MRI ("magnetic resonance imaging"), US ("diagnostic ultrasound imaging") oder X-RAY CT ("X-ray computed tomography") verwendet werden, um jene spezifischen Gitterpunkte zu bestimmen, die am geeignetsten sind, hohe Genauigkeit zu erzielen. Darüberhinaus kann es wünschenswert sein, die Position der Sensoren 4 in Abhängigkeit von der gewählten Gitteranordnung in einer nicht linearen Anordnung, wie einem Bogen oder Kreis, zu positionieren.

Es gibt eine Anzahl von Möglichkeiten, die Ergebnisse der bilderzeugenden, biomagnetischen Verfahren für diagnostische Zwecke gemäß vorliegender Erfindung darzustellen. Fig. 11 zeigt beispielsweise eine Anzeige 10 eines Anzeigegerätes 21 mit einem ersten und einem zweiten Bildschirm 22 und 23 zur Darstellung eines nicht vergrößerten und eines vergrößerten Bildes der Stromdipole, wobei die Bilder durch Umkehrbestimmung erhalten werden. Basierend auf der Umkehrbestimmung kann ein gewünschtes Gebiet 24 auf dem Schirm 22 ausgewählt werden, um vergrößert auf Bildschirm 23 angezeigt zu werden. Das gewünschte Gebiet 24 kann ausgewählt werden, indem man Eckpunkte 25 und 26 auf Schirm 22 unter Verwendung eines Eingabegerätes, wie eine Tastatur oder eine Maus, bestimmt. Die Bildschirme 22 und 23 können für diagnostische Zwecke verwendet werden, um die Position und die Stärke der Stromdipole zu sehen. Die beispielhafte Anzeige in Fig. 11 zeigt einen Teil eines Herzens und veranschaulicht die Stromdipole 19 in der Mittelwand des Herzens. Basierend auf dieser Anzeige ist es einem Arzt möglich, festzustellen, ob die elektrische Aktivität im Herzen normal ist. Wenn beispielsweise die Auflösung der ausgewählten Fläche 24 auf Schirm 22 vergrößert wird, könnte ein Arzt in die Lage versetzt werden, einen Dipol 19′ besser zu sehen, welcher entlang der Kante der Mittelwand des Herzens lokalisiert ist und eine Störung im Herzen bedeuten kann.

Bei einer anderen, erfindungsgemäßen Anzeigeart wird ein Einfachbildschirm 122 in eine Mehrzahl von Anzeigeflächen geteilt, wie in Fig. 12 gezeigt. Die geteilten Flächen sind der Reihe nach mit 122a, 122b, 122c und 122d bezeichnet und können stufenweise vergrößerte Darstellungen anzeigen. Darüberhinaus kann, wenn ein Stromdipol 19a außerhalb des ausgewählten Bereiches existiert, wie in der Anzeigefläche 122c dargestellt, ein Stromdipol 19b innerhalb des Bildes unter der Bedingung bestimmt werden, daß der Stromdipol 19a, welcher außerhalb des ausgewählten Gebietes existiert, einen kleineren Einfluß aufweist. Im besonderen kann das Magnetfeld B_out, welches von einem Stromdipol in der Region außerhalb des Rahmens begrenzt wird, errechnet werden, indem man das Gesetz nach Biot-Savart benützt, und zwar als Vorstufe für die nächste Umkehrbestimmung. Als nächstes wird die Umkehrbestimmung ausgeführt, indem die folgende Gleichung zur Subtraktion des äußeren Magnetfeldes vom gemessenen Magnetfeld B_m verwendet wird:

B_in = B_m - B_out (12)

wobei B_in in der Folge in der Umkehrbestimmung verwendet wird.

Wenn weiters eine dreidimensionale Stromdipol-Verteilung ermittelt werden soll, können planare Abschnitte, die vertikal aufeinander stehen, an benachbarten Schirmen 29, wie in Fig. 13 gezeigt, dargestellt werden. Ein gewünschter Querschnitt innerhalb der dreidimensionalen Verteilung kann weiters gebildet werden, indem ein Anzeigestab 31 vorgesehen wird, welcher in der Höhe innerhalb eines Rechteckes 30 verändert werden kann, entsprechend der Tiefe der zur Anzeige ausgewählten Ebene bei einem gewünschten dreidimensionalen Abschnitt. Eine für die Diagnose geeignete Schätzung kann durch Bezeichnung eines gewünschten Gebietes durchgeführt werden, indem das Bild 24 (wie oben bei Fig. 12 beschrieben) innerhalb der Schirme 29 verwendet und die Rekonstruktion vorgenommen wird, um vergrößerte Darstellungen auf den unteren Schirmen 29′ zu bekommen.

Wenn verschiedene vergrößerte Ergebnisse zu verschiedenen Zeiten für verschiedene ausgewählte Gebiete 24 angezeigt werden sollen, kann die CRT 10 in die Bildschirme 32 und 33 geteilt werden, wobei der Schirm 32 ein durch Röntgenstrahlen oder Ultraschall erzeugtes Bild anzeigt, oder ein MRI-Bild eines Körpers und wobei verschiedene Bilder 24a, 24b, 24c und 24d zur vergrößerten Ansicht identifiziert werden, um die Lage des Rekonstruktionsgitters auf dem MRI- oder tomografischen Bild zu zeigen. Auf dem Schirm 32 werden keine Dipole angezeigt. Statt dessen entsprechen die Dipolanzeigeflächen 33a-33d jeweils den Bildern 24a-24d und werden zu einer Anfangszeit t₁ angezeigt. Zu einer bestimmten Zeit t₂ (z. B. 10 sec. danach) wird dann ein neuer Satz von Anzeigeflächen 33a′-33d′ erzeugt, gefolgt von einem zusätzlichen Satz von Anzeigen zu einer Zeit t₃ auf den Anzeigeflächen 33a′-33d′. Diese Art des Anzeigens kann verwendet werden, um zeitliche Änderungen in der Stärke oder in der Position von Stromquellen oder Dipolen besser zu erkennen.

Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung können Bilder, welche durch MRI ("magnetic resonance imaging") und BMI oder MSI ("biomagnetic imaging) erzeugt werden, zu einem diagnostischen Hilfsmittel überlagert werden. Dabei werden Bilddaten, welche Hauptkonturen oder Merkmale eines MRI-Bildes zeigen, ausgewählt und biomagnetische Bilddaten, welche in der oben beschriebenen Art erzeugt werden, verwendet, um ein Bild zu erzeugen, das mit dem ausgewählten Teil des MRI-Bildes überlagert ist.

Fig. 15 ist ein Blockdiagramm einer Ausführungsform eines Bildüberlagerungssystems, das verwendet werden kann, MSI- und MRI-Bilder zu überlagern. Gemäß Fig. 15 wird ein Eingabegerät 150, wie eine Maus, verwendet, um einen Teil eines Bildes, welches vergrößert dargestellt werden soll (d. h. ähnlich zur Fläche 24 in Fig. 11), auszuwählen. Eine Festplatte 152 speichert Daten, welche über das Eingabegerät eingegeben werden. Ein MRI und MSI Datenlesegerät 154 wird verwendet, um die grafischen, von einem MRI stammenden Daten zu lesen, und auch MSI Daten, welche beispielsweise vom Signalprozessor 8 in Fig. 2 ausgegeben werden. Das Datenlesegerät 154 kann Teil eines Lokalbereichsnetzes sein, oder ein anderer Teil eines Dateneingabegerätes, wie ein Bandlesegerät. Eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) 154 steuert die Arbeitsvorgänge des Bildüberlagerungssystems von Fig. 15. Ein Speicher 158 speichert ein Programm zur Durchführung der Bildüberlagerung. Ein grafischer Speicher 160 speichert die MRI- und MSI-Daten. Ein CRT Steuergerät 162 empfängt die grafischen Daten, die von der CPU 156 verarbeitet werden und liefert Daten für eine überlagerte Anzeige auf einem CRT 164. Durch Anwendung des Systems nach Fig. 15 können überlappende Schaubilder eines MRI-Bildes und eines Stromquellenbildes, welches durch biomagnetisches Abbilden gewonnen wurde, auf einer einzigen Anzeige abgebildet werden. Darüberhinaus können Teile des Schaubildes für eine höhere Auflösung, wie oben bei den Fig. 11-14 beschrieben, ausgewählt werden. In der bevorzugten Ausführungsform ist das System von Fig. 15 ein Computer mit einer Software für die multiple Fenstertechnik, wie die X WINDOW Software vom MIT.

Fig. 16 ist ein Flußdiagramm, welches die Arbeitsweise des Systems von Fig. 15 zeigt. Bezugnehmend auf Fig. 16 werden MRI-Bilddaten zuerst gelesen (S30), worauf die Konturentnahme vorgenommen wird, um eine Kontur des MRI-Bildes basierend auf einem Konzentrationsschwellenwert auszuwählen (S32). Dadurch können nur Hauptkonturen oder Merkmale des MRI-Bildes zur Anzeige ausgewählt werden. Als nächstes wird die Bild-Interpolation durchgeführt, um zwischen den entnommenen Daten, abhängig vom ausgewählten Gebiet, welches auf solchen Daten basiert, Punkte zu interpolieren bzw. einzufügen (S33). Diese Bild-Interpolation ist ähnlich jener, die in der Ultraschall-Diagnostik verwendet wird, um Daten in ausgewählte Gebiete einzufügen. Als nächstes wird das Magnetfeld des Körpers gemessen (S34) und die Rekonstruktion durchgeführt, um Bilddaten zu erzeugen, um die Positionen der Stromquellen durch Umkehrbestimmung, basierend auf den gemessenen Magnetfelddaten B_m, anzuzeigen (S35). MSI-Bilddaten werden erzeugt, um die Intensität basierend auf Helligkeit oder Farbton zu veranschaulichen (S36). Die MSI-Bilddaten, welche gemäß Schritt S 36 und die MRI-Bilddaten, welche gemäß Schritt S 33 erhalten werden, werden kombiniert (S37) und am Bildschirm 164 angezeigt (S38). Auf diese Weise kann ein überlappendes Bild, welches ein MRI-Bild und einen geschätzten Stromdipol oder ein MSI-Bild kombiniert, gleichzeitig angezeigt werden. Wenn weiters eine höhere Auflösung gewünscht wird, kann das Gittergebiet verändert (S39) und die inverse Matrix A erneut berechnet werden (S40), um eine neue Anzeige mit höherer Auflösung zu erhalten. Es soll erwähnt werden, daß es notwendig ist, das auf den entnommenen Daten basierende Bild für das MRI-Bild wieder zu interpolieren, wenn das Gittergebiet verändert wird (S33).

Fig. 17 stellt eine alternative Hardware-Ausführung dar, mit der das Verfahren, welches in Fig. 16 dargestellt ist, durchgeführt werden kann. Bezugnehmend auf Fig. 17 liefert eine Schaltanordnung 234 zur Messung des Magnetfeldes Meßdaten, die durch eine Schaltung zur Umkehrbestimmung oder zur Rekonstruktion 235 in eine Stromdipoldichteverteilung umgewandelt werden. Eine Schaltung 236 zur Erzeugung von Bilddaten wandelt die Stromdipoldichteverteilung in ein Kontrastbild um, das an die bildkombinierenden Schaltungen 251 und 253 geliefert wird. In der Zwischenzeit werden die Koordinaten (x1, y1), (x2, y2) eines vergrößerten Gebietes oder Bildes (ähnlich zu Bild 24) von den Zählern 239 und 240 erhalten, die mit der Position eines Cursors auf dem Bild synchronisiert sind, welcher mit einem Eingabegerät 238, wie einer Maus, gesteuert wird. Die Ausgangssignale der Zähler 239 und 240 werden einer Schaltung 237 zur Matrixinvertierung, welche die Rekonstruktionsschaltung 235 steuert, übermittelt, und einer Schaltung 241 zur Vergrößerung von Koeffizienten, welche einen Vergrößerungskoeffizienten "a" an einen Multiplikator 243 liefert. Ein MRI-Bildlesegerät 245 liefert MRI-Bilddaten der Schaltung 246 zur Konturentnahme, welche ausgewählte MRI-Bilddaten entnimmt und die ausgewählten MRI-Bilddaten an einen Bilddatengenerator 247 liefert. Ein Zähler 242 wird verwendet, um eine Adresse zu erzeugen, welche zur Bild-Interpolation und zur Adressierung eines Bildspeichers 248 verwendet wird. Zusätzlich liefert der Zähler 242 ein Ausgangssignal, um die Ausgangssignale des Bilddatengenerators 247 zu steuern. Auch der Zähler 242 liefert ein Ausgangssignal an den Multiplikator 243, der den Vergrößerungskoeffizienten "a" mit den Werten von Zähler 242 multipliziert, um wiederum einen Abweichungswert einem Addierer 244 zu übermitteln. Das Ausgangssignal des Adder 244 wird verwendet, um den Bildspeicher 250 zu adressieren, um die Adresse des vergrößerten Bildes im Bildspeicher 250 zu identifizieren. Die adressierten Bilddaten des Bildspeichers 248 werden dem Bildspeicher 250 über eine Interpolationschaltung 249 geschickt, welche in ein freies Bilddatengebiet, das durch die Vergrößerung entsteht, Interpolationsdaten, die in der Interpolationschaltung 249 erzeugt werden, einfügt. Die Konturdaten werden von der Schaltung 246 zur Konturentnahme entnommen, bevor die MRI-Daten in den Bildspeicher 248 gelangen, um den Unterschied der Bilder zwischen den jeweiligen Geweben und Bildern, abhängig von der Kombination der Kontraständerungen im Stromdipol, darzulegen. Ein vergrößertes Bild, welches im Bildspeicher 250 gespeichert ist, und nicht vergrößerte Bilddaten aus dem Bildspeicher 248 werden an die Schaltungen 251 und 253 zur Bildkombinierung geschickt, um Bilddaten zu erzeugen, die die Verteilung des MRI-Bildes im Augenblick der Vergrößerung anzeigen. Diese Bilddaten werden mit jenen Bilddaten, die aus dem Bilddatengenerator 236 stammen, in den Schaltungen 251 und 253 zur Bildkombinierung kombiniert, die kombinierten Bilder in den Bild- bzw. grafischen Speichern 252 und 254 gespeichert und gleichzeitig auf dem Schirm des Anzeigegerätes 255 angezeigt. Auf diese Weise kann der Stromdipol geschätzt werden, während das gewünschte Gebiet vergrößert ist.

Um die Arbeitsweise der gegenständlichen Erfindung zu veranschaulichen, wurden Simulierungen unter Verwendung eines 8×8 Gitters (128 Unbekannte) durchgeführt, welches senkrecht auf ein planares, quadratisches Feld mit 256 Sensoren steht, wobei die Sensoren die z-Komponente des Magnetfeldes messen. Die Simulierungen wurden durchgeführt, indem entweder ein einfacher, willkürlich plazierter Dipol zum Testen der Lokalisierungsgenauigkeit verwendet wurde, oder ein Paar von Dipolen mit willkürlich gewählter Position, Abstand und Orientierung, um das Auflösungsvermögen des Verfahrens zu erforschen. Die magnetischen Messwerte wurden im Gesetz nach Biot-Savart verwendet und eine Zufallszahl den Messungen hinzuaddiert, um die Auswirkungen eines vorgegebenen Signal/Rausch-Verhältnisses zu simulieren. In den Fällen, in denen ein Gebiet mit Aktivität innerhalb der rekonstruierten Region beobachtet wurde, wurde das 64 elementige Gitter auf 25% verkleinert, was einer 50%igen Verkleinerung in jeder Dimension entspricht und derart verschoben, daß das Maximum der beobachteten Rekonstruktion in die Nähe des Zentrums des verkleinerten Gittergebietes fiel. Daraufhin wurde die Rekonstruktion unter Verwendung der neuen Gitterpunkte wiederholt. Das Verfahren war zu Ende, sobald keine weitere Verbesserung in der Auflösung erzielt wurde. Die Ergebnisse, die mit dem einfachen Dipol erhalten wurden, wobei sowohl simulierte als auch reale Daten verwendet wurden, wurden mit jenem Verfahren zur Dipol-Lokalisierung verglichen, welches den Marquardt-Algorithmus verwendet, der von Reklaitis et al., in Engineering Optimization, Methods and Applications, John Wiley & Sons, New York (1983), beschrieben wird; durch dieses Zitat wird der Inhalt der Veröffentlichung in die vorliegende Beschreibung aufgenommen. In den in vitro Dipol-Experimenten wurde ein einfacher, 2 cm langer Dipol konstruiert und mit einem Spitzenstrom von 50 mA belegt, um Q = 10^-3 A-m zu erzeugen. Der einfache Dipol wurde an verschiedenen Stellen in einer Salzlösung innerhalb eines würfelförmigen Behälters plaziert. Der magnetische Feldfluß normal zur Oberfläche des Behälters wurde mit einer Spule gemessen, welche einen Durchmesser von 1 cm und 100 Windungen aufwies, was zur Simulierung eines Feldes mit 15×15 Sensoren (225 Sensoren) umgesetzt wurde. Die Spule wurde an einen Vorverstärker angeschlossen, welcher einen Biomation 8100 A/D Konverter speiste. Es wurden verschiedene Rauschpegel in den Messungen erhalten, indem die geeignete Anzahl von Signalen zeitlich gemittelt wurden. Diese Meßwerte wurden von demselben Programm verarbeitet, das auch für die Simulationen verwendet wurde. Die Empfindlichkeiten dieser Methode werden in Hinsicht auf das Signal/Rausch-Verhältnis in den Messungen und auf die Tiefe der Dipole unter der Sensorebene angegeben. Die Ergebnisse mit dem einfachen Dipol, die nach dem System der vorliegenden Erfindung erhalten wurden, waren mit jenen vergleichbar, die unter Verwendung des Marquardt-Algorithmus erhalten wurden. Die Lokalisierungsgenauigkeit nahm mit zunehmender Tiefe des Dipols oder mit abnehmendem Signal/Rausch-Verhältnis ab.

Wie vorher ausgeführt, kann gemäß vorliegender Erfindung die Position von Stromquellen aus einem Magnetfeld, welches im lebenden Körper erzeugt wird, mit hoher Genauigkeit bestimmt werden, wobei eine kleinere Anzahl von Sensorspulen verwendet wird. Darüberhinaus erlaubt die "Zoom"-Technik der vorliegenden Erfindung, daß ein gewünschtes Gebiet herangeholt und auf dem Anzeigeschirm vergrößert wird. Die vorliegende Erfindung ist daher brauchbar, um die Positionen von Krankheitsregionen zu bestimmen, die durch Störung der Gehirnfunktionen, durch Myokardinfarkt oder unregelmäßigen Puls erzeugt werden und ermöglicht eine signifikante Verbesserung auf dem Gebiet der Geräte zur Messung des biomedizinischen Magnetismus. Darüberhinaus können die Methode und die Vorrichtung der vorliegenden Erfindung auf jedem Gebiet angewendet werden, in dem es erwünscht ist, Stromquellen abzubilden, die sich innerhalb eines speziellen lebenden Körpers, Gegenstandes oder Materials befinden.

Das Vorangegangene beschreibt die bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter der Annahme, daß das Wesentliche der vorliegenden Erfindung veranschaulicht wird. Da der Fachmann zahlreiche Abwandlungen und Änderungen erkennen wird, ist es nicht wünschenswert, die Erfindung auf die genaue Konstruktion und auf die genauen Anwendungen, wie sie beschrieben und gezeigt wurden, zu beschränken und dementsprechend fallen alle passenden Modifikationen und Äquivalente in den Schutzbereich der beigefügten Patentansprüche.

Claims

1. Verfahren zur Abbildung von Stromquellen, die sich innerhalb eines Subjekts oder Körpers befinden, umfassend die folgenden Schritte:

a) Definieren eines Gitters, welches sich über eine erste Region erstreckt und eine Mehrzahl von Gitterpunkten besitzt;
b) Messen eines Magnetfeldes, welches von Stromquellen erzeugt wird, die innerhalb eines Teiles des Körpers, welcher dem definierten Gitter entspricht, angeordnet sind;
c) Bestimmen einer Verteilung von Stromquellen auf dem definierten Gitter, basierend auf dem gemessenen Magnetfeld; und
d) Modifizieren des definierten Gitters derart, daß es sich über eine zweite Region erstreckt, welche kleiner ist als die erste Region, um die Auflösung der auf dem Gitter verteilten Stromquellen zu verbessern.

2. Verfahren nach Anspruch 1, welches weiter folgenden Schritt umfaßt:

e) Erzeugen einer ersten Anzeige, welche die Verteilung der Stromquellen, die im Schritt (c) bestimmt werden, darstellt und einer zweiten Anzeige, die die Verteilung der Stromquellen basierend auf dem modifizierten Gitter, welches im Schritt (d) erhalten wird, darstellt.

3. Verfahren nach Anspruch 1, welches weiter folgenden Schritt umfaßt:

e) Erzeugen einer Anzeige, welche die Verteilung der im Schritt (d) bestimmten Stromquellen darstellt.

4. Verfahren nach Anspruch 3, worin Schritt (e) die Erzeugung einer Anzeige mit einer Hauptanzeigefläche und einer Mehrzahl von vergrößerten Anzeigeflächen zur vergrößerten Darstellung ausgewählter Teile der Hauptanzeigefläche umfaßt.

5. Verfahren nach Anspruch 3, worin Schritt (e) das Vorsehen einer Anzeige umfaßt, die Anzeigeflächen zur Darstellung von aufeinander vertikal stehenden Ausschnitten des Subjekts und zur Angabe der Tiefe des anzuzeigenden Ausschnittes aufweist.

6. Verfahren nach Anspruch 3, worin Schritt (e) das Erzeugen einer Hauptanzeigefläche umfaßt, um ein Bild des Körpers darzustellen und das Erzeugen einer Mehrzahl von vergrößerten Anzeigeflächen, die selektiv betrieben werden, um ausgewählte Teile der Hauptanzeigefläche zu verschiedenen Zeiten darzustellen.

7. Verfahren nach Anspruch 1, worin Schritt (a) das Definieren eines Gitters in Form eines Gehirnes umfaßt.

8. Verfahren nach Anspruch 1, worin Schritt (a) das Definieren eines Gitters in Form eines Herzens umfaßt.

9. Verfahren nach Anspruch 8, worin das herzförmige Gitter vorbestimmte Regionen einschließt, in denen es keine Gitterpunkte gibt, wobei die vorbestimmten Regionen Regionen entsprechen, in denen keine elektrische Aktivität zu erwarten ist.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9, welches weiter die Wiederholung der Schritte (b), (c) und (d) umfaßt, bis die Auflösung der auf dem definierten Gitter verteilten Stromquellen ein bestimmtes Ausmaß erreicht.

11. Verfahren nach Anspruch 10, worin Schritt (a) das Definieren eines Gitters in Form eines Gehirnes umfaßt.

12. Verfahren nach Anspruch 10, worin Schritt (a) das Definieren eines Gitters in Form eines Herzens umfaßt.

13. Verfahren nach Anspruch 3, welches weiter ein Wiederholen der Schritte (b), (c) und (d) umfaßt, bis die Auflösung der auf dem definierten Gitter verteilten Stromquellen ein bestimmtes Ausmaß erreicht.

14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-13, worin Schritt (c) das Ausführen der Einzelwertzerlegung umfaßt, wobei ausgewählte Einzelwerte verwendet werden.

15. Verfahren zur Anzeige bilderzeugender, medizinischer Daten, mit folgenden Schritten:

a) Vorsehen von biomedizinischen, magnetischen Bilddaten;
b) Vorsehen anderer medizinischer Bilddaten als biomedizinischer, magnetischer Bilddaten; dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren die folgenden Schritte umfaßt:
c) Auswählen von Bildkonturdaten aus den medizinischen Bilddaten; und
d) Erzeugen einer Anzeige durch Überlagerung des biomedizinischen Magnetismus-Bildes auf das ausgewählte Konturbild.

16. Verfahren nach Anspruch 15, worin in Schritt (b) MRI-Bilddaten vorgesehen werden.

17. Verfahren nach Anspruch 15 oder 16, worin Schritt (a) folgende Teilschritte umfaßt:

a1) Definieren eines Gitters, welches sich über eine erste Region erstreckt und eine Mehrzahl von Gitterpunkten besitzt;
a2) Messen eines Magnetfeldes, welches von Stromquellen erzeugt wird, die innerhalb eines Teiles eines Körpers, welcher dem definierten Gitter entspricht, angeordnet sind;
a3) Bestimmen einer Verteilung von Stromquellen auf dem definierten Gitter, basierend auf dem gemessenen Magnetfeld; und
a4) Modifizieren des definierten Gitters derart, daß es sich über eine zweite Region erstreckt, welche kleiner ist als die erste Region, um die Auflösung der auf dem Gitter verteilten Stromquellen zu erhöhen.

18. Verfahren nach Anspruch 17, worin Teilschritt (a3) eine Einzelwertzerlegung unter Verwendung von ausgewählten Einzelwerten umfaßt.

19. Vorrichtung zur biomedizinischen Abbildung eines Magnetismus, um Stromquellen innerhalb eines Subjekts abzubilden, mit:
einer Sensoreinheit zum Erfassen eines Magnetfeldes, welches durch Stromquellen erzeugt wird, die innerhalb des Körpers liegen, und um Sensorsignale zu erhalten, welche dem erfaßten Magnetfeld entsprechen;
Mitteln um ein Gitter zu definieren, das sich über eine erste Region erstreckt und eine Mehrzahl von Gitterpunkten besitzt, um die Sensorsignale zu verarbeiten, um die Verteilung der Stromquellen auf dem definierten Gitter zu bestimmen, dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zur Definition eines Gitters Mittel zur Modifizierung des definierten Gitters derart, daß es sich über eine zweite Region erstreckt, die kleiner ist als die erste Region und zur Bestimmung der Verteilung der Stromquellen auf dem modifizierten Gitter umfaßt; und
Anzeigemittel zur Darstellung der Verteilung der Stromquellen auf dem definierten Gitter und der Verteilung der Stromquellen auf dem modifizierten Gitter.

20. Vorrichtung zur biomedizinischen Abbildung des Magnetismus nach Anspruch 19, worin die Sensoreinheit umfaßt:
eine Mehrzahl von Sensorspulen; und
eine Mehrzahl von SQUID Magnetometern, die mit den Sensorspulen entsprechend verbunden sind, um Sensorsignale zu liefern, welche dem aufgespürten Magnetfeld entsprechen.