JP2021090725A - 並列伝送mriのパルスシーケンスを設計する方法、及びこのようなパルスシーケンスを使用して並列伝送mriを実行する方法 - Google Patents
並列伝送mriのパルスシーケンスを設計する方法、及びこのようなパルスシーケンスを使用して並列伝送mriを実行する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021090725A JP2021090725A JP2020183475A JP2020183475A JP2021090725A JP 2021090725 A JP2021090725 A JP 2021090725A JP 2020183475 A JP2020183475 A JP 2020183475A JP 2020183475 A JP2020183475 A JP 2020183475A JP 2021090725 A JP2021090725 A JP 2021090725A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- radio frequency
- magnetic field
- magnetic resonance
- resonance imaging
- map
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 42
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 38
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 claims description 46
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 45
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 41
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 15
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 10
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 9
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 9
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 8
- 230000005415 magnetization Effects 0.000 description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 6
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 4
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 239000013643 reference control Substances 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 2
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 101001096365 Homo sapiens Replication factor C subunit 2 Proteins 0.000 description 1
- 101001096355 Homo sapiens Replication factor C subunit 3 Proteins 0.000 description 1
- 101000582404 Homo sapiens Replication factor C subunit 4 Proteins 0.000 description 1
- 101000582412 Homo sapiens Replication factor C subunit 5 Proteins 0.000 description 1
- 102100037851 Replication factor C subunit 2 Human genes 0.000 description 1
- 102100037855 Replication factor C subunit 3 Human genes 0.000 description 1
- 102100030542 Replication factor C subunit 4 Human genes 0.000 description 1
- 102100030541 Replication factor C subunit 5 Human genes 0.000 description 1
- 206010070834 Sensitisation Diseases 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000013535 dynamic contrast enhanced MRI Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000008313 sensitization Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/546—Interface between the MR system and the user, e.g. for controlling the operation of the MR system or for the design of pulse sequences
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/446—Multifrequency selective RF pulses, e.g. multinuclear acquisition mode
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/28—Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
- G01R33/32—Excitation or detection systems, e.g. using radio frequency signals
- G01R33/36—Electrical details, e.g. matching or coupling of the coil to the receiver
- G01R33/3628—Tuning/matching of the transmit/receive coil
- G01R33/3635—Multi-frequency operation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/28—Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
- G01R33/32—Excitation or detection systems, e.g. using radio frequency signals
- G01R33/36—Electrical details, e.g. matching or coupling of the coil to the receiver
- G01R33/3642—Mutual coupling or decoupling of multiple coils, e.g. decoupling of a receive coil from a transmission coil, or intentional coupling of RF coils, e.g. for RF magnetic field amplification
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/28—Details of apparatus provided for in groups G01R33/44 - G01R33/64
- G01R33/38—Systems for generation, homogenisation or stabilisation of the main or gradient magnetic field
- G01R33/385—Systems for generation, homogenisation or stabilisation of the main or gradient magnetic field using gradient magnetic field coils
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/443—Assessment of an electric or a magnetic field, e.g. spatial mapping, determination of a B0 drift or dosimetry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/483—NMR imaging systems with selection of signals or spectra from particular regions of the volume, e.g. in vivo spectroscopy
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/561—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reduction of the scanning time, i.e. fast acquiring systems, e.g. using echo-planar pulse sequences
- G01R33/5611—Parallel magnetic resonance imaging, e.g. sensitivity encoding [SENSE], simultaneous acquisition of spatial harmonics [SMASH], unaliasing by Fourier encoding of the overlaps using the temporal dimension [UNFOLD], k-t-broad-use linear acquisition speed-up technique [k-t-BLAST], k-t-SENSE
- G01R33/5612—Parallel RF transmission, i.e. RF pulse transmission using a plurality of independent transmission channels
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
- G01R33/5659—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities caused by a distortion of the RF magnetic field, e.g. spatial inhomogeneities of the RF magnetic field
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
【課題】並列伝送MRIのパルスシーケンスを設計する方法、及び並列伝送MRIを実行する方法を提供する。【解決手段】a)複数の対象の1つ1つに対し、線形の調整変換を推定し、MRI装置のそれぞれの送信チャネルによって生成されたRF磁場の振幅マップをそれぞれの標準化されたマップに変換するステップと、b)対象固有の核スピンのフリップ角の分布と、対象全体にわたって平均した目標分布との間の相違を最小化するRF波形を決定するステップであって、フリップ角の分布に対応する対象固有の分布がRF磁場の重畳を適用することによって実現され、それぞれが、RF波形のうちの1つによって記述される時間的プロファイル、及び対象に対して決定されたそれぞれの標準化されたマップによって記述される空間的振幅分布を有するステップと、を含む方法。このようなパルスシーケンスを使用して、並列伝送MRIを実行するための方法及び装置。【選択図】図1A
Description
本発明は、並列伝送磁気共鳴イメージングのパルスシーケンスを設計する方法、及びこのようなシーケンスを使用して並列伝送磁気共鳴イメージングを実行する方法に関する。パルスシーケンスは、1つ又は複数の無線周波数(RF)波形若しくはパルス、及び少なくとも1つの磁場傾斜波形を含み、核スピンの方向付けに起因する静磁場に浸されたサンプルの核磁化の操作を可能とする。
高磁場磁気共鳴イメージング(MRI)は、それが提供する高い信号対雑音比(SNR)のおかげで、臨床ルーチンでの有用性が証明されており、より精細な時間的及び/又は空間的分解能が可能になっている。しかしながら、高磁場につきもののいくつかの問題が、世界中の病院での高磁場(3T〜7T)スキャナの普及を依然として妨げている。これらの中には、RF波長が撮像領域に近づくか、又は撮像領域よりも小さくなると発生する「B1アーチファクト」がある([1])。このような場合、送信無線周波数「B1 +」磁場は関心領域内で不均質になり、核磁化フリップ角の不均質な分布をもたらす。これは陰影領域の出現及びコントラストの低下につながり、病変の隠蔽により、又は造影剤注入シーケンスにおける観測増感比の変化により診断に影響を及ぼし得る。3Tでは、このアーチクファクトは腹部撮像において特に重大な結果をはらんでおり、超高磁場(UHF−7T以上)での脳の撮像では大いに問題になる。
パッシブRFシミングは、B1不均質性を補償するために誘電パッドの使用を伴う([2])。その有効性は、なぜか限定的である。
アクティブRFシミングは、核スピンを励起するために並列伝送(pTx)、すなわち、複数のRFコイルを利用する。2種類の主要なアクティブRFシミング技法、すなわち、静的及び動的シミングが存在する。
静的アクティブRFシミングでは、複数の無線周波数RFコイル素子はすべて、B1磁場を均質化するように最適化された、異なる複素重みを有する同じRFパルスを伝送する[3]。3Tでの腹部撮像の場合、この技法は、大抵の患者には満足の行くものであるが、約10〜20%の事例で十分に均質な励起を提供できず、容認できない。もっと高い磁場値の場合、静的アクティブRFシミングは通常満足の行くものではない。
動的RFシミング[4]は、複数のRFコイルを使用して、通常は複素時変包絡線によって定義される、種々の時間的波形を有するそれぞれのRFパルスを同時に伝送することからなる。この技法は、静的シミングよりも優れた均一性の実現を可能にするが、その複雑性のために本質的に研究ツールになっている。
参照文献[5]は、3Tで腹部を非選択的に励起するための臨床ルーチンでのkT点[6]動的RFシミングの優位性を実証している。
重み付け係数(静的シミング)又はRF波形(動的シミング)の最適化は、少なくとも各送信チャネルからのB1 +マップの測定からなる較正を必要とする。その上に、最適な動的RFシミングの場合、RFパルスの計算の前にオフレゾナンス周波数△f0マップ(脂肪組織のような化学シフトが存在しない場合に静的磁場不均質性△B0マップに対応する)も必要である。これらの計算は時間がかかる。例えば、2チャネルの3Tスキャナの場合、全較正プロセスは、ほぼ2分、すなわち、B1 +マッピングに30秒、△f0マッピングに15秒、パルス設計自体に5秒(静的RFシミング)から60秒(kT点)続く場合がある。これは、チャネルの数が増えるとさらに悪化する。
[7]で紹介されている「ユニバーサルなパルス」は、較正不要の動的RFシミングを可能にする。すなわち、各対象に固有のパルスを設計する代わりに、対象の母集団の較正データを使用して対象間の変動性にロバストなパルスを一度だけ作成する。ユニバーサルなパルスは、多種多様なシーケンス及び量み付け、並びに種々の基礎となるパルス設計を用いて、7Tで、脳で成功裏に実施された。
しかしながら、ユニバーサル性により個々の均質性が損なわれる。ユニバーサルなパルスは、たとえ大半の対象には容認可能な結果を提供するとしても、相当数の事例において十分に均質な励起を提供できない。
[8]で提案されている妥協的解決策は、撮像対象の種々のグループに合わせて調整した種々の「セミユニバーサル」なパルスを計算することからなる。より正確には、[8]によれば、対象の集合を形態的特徴−例えば、脳の撮像の場合には頭部のサイズ−に従って複数の群にグループ分けし、群ごとに「セミユニバーサル」なパルスシーケンスを設計する。次に、同じ形態的特徴を使用して、追加の対象に最も適したパルスシーケンスを選択する。このアプローチの欠点は、経験的根拠に基づいて群が形成され、撮像対象の種類分けに使用される特徴の妥当性の保証がないことである。
この欠点を克服するために、[9]は、「スマートパルス」と呼ばれる方法を開示しており、この方法では、対象の母集団がクラスタに分けられ、1つの疑似ユニバーサルなパルスシーケンスがクラスタごとに設計されている。次に、機械学習アルゴリズムにより新たな対象を分類して、少なくとも形態的特徴に基づいてそれぞれの対象にとって可能な限り最良なパルスを割り当てる。[8]の「セミユニバーサル」なアプローチとは対照的に、このクラスタは、どこか恣意的な形態的特徴に基づいて経験的に定義されるのではなく、クラスタ化アルゴリズムを使用して系統的に定義される。
1.Bernstein MA,Huston J,Ward HA.Imaging artifacts at 3.0T.J Magn Reson Imaging.2006;24(4):735−746.doi:10.1002/jmri.20698
2.Franklin Kendra M.,Dale Brian M.,Merkle Elmar M.Improvement in B1−inhomogeneity artifacts in the abdomen at 3T MR imaging using a radiofrequency cushion.J Magn Reson Imaging.2008;27(6):1443−1447.doi:10.1002/jmri.21164
3.J.V.Hajnal,S.J.Malik,D.J.Larkman,D.O’Regan,K.Nehrke,U.Katscher,I.Graesslin,and P.Boernert,Initial Experience with RF shimming at 3T using a whole body 8 channel RF system,in Proceedings of the 16th Annual Meeting of ISMRM,Toronto,Ontario,Canada,2008.p.496.
4.Katscher U,Boernert P,Leussler C,van den Brink JS.Transmit SENSE.Magn Reson Med.2003;49(1):144−150.doi:10.1002/mrm.10353
5.Tomi−Tricot R,Gras V,Mauconduit F,et al.B1 artifact reduction in abdominal DCE−MRI using kT−points:First clinical assessment of dynamic RF shimming at 3T.J Magn Reson Imaging.:n/a−n/a.doi:10.1002/jmri.25908
6.Cloos MA,Boulant N,Luong M,et al.kT−points:Short three−dimensional tailored RF pulses for flip−angle homogenization over an extended volume.Magnetic Resonance in Medicine 67:72−80(2012).
7.Gras V,Vignaud A,Amadon A,Bihan DL,Boulant N.Universal pulses:A new concept for calibration−free parallel transmission.Magn Reson Med.2017;77(2):635−643.doi:10.1002/mrm.26148
9.Raphael Tomi−Tricot,Vincent Gras,Bertrand Thirion,Franck Mauconduit,Nicolas Boulant,et al..SmartPulse,a Machine Learning Approach for Calibration−Free Dynamic RF Shimming:Preliminary Study in a Clinical Environment.Magnetic Resonance in Medicine,Wiley,2019,Magn Reson Med.,82,pp.2016−2031.
本発明は、例えば、[4]〜[6]のような、セッション固有のパルス工学を必要とせずに、はるかに単純な較正プロセスだけで、目標励起パターンへの忠実度に関して「スマートパルス」アプローチよりも優れた性能を提供するパルス設計方法を提供することを目指している。
本発明は、実際の
プロファイルのセッション(すなわち、MRI対象)依存性、すなわち、TX(送信)チャネルの散乱行列の仮想変動の結果としてそれを見ることを説明するための種々のアプローチに基づく。
によって、1つの「参照」対象で測定された
プロファイルを表示しているので、このアプローチは、調整変換と呼ばれる線形変換の存在を前提としており、これは、画像化された物体内のすべての位置rに対して
であるような、次元Nc×Nc(Ncは送信チャネルの数)の、複素のいわゆる調整行列Lで表すことができる。Lが位置rに依存しないことを前提としているので、このモデルは本質的に大域的であることに留意することが重要である。現実には、サンプルの電磁特性、及びTXチャネルと身体との間の電磁結合に複雑に依存するTX磁場分布は、この単純な規則に厳密に従うのではない。それでもなお、実験的には、適切な基準に従って、例えば、ムーア−ペンローズの疑似逆行列計算によって最良の候補行列を推定することがやはり可能である。
ここで、調整変換(行列)の計算は対象固有の
マップを本質的に使用するため、どうやら
の較正ステップを避けて通れないということに言及することが重要である。ただし、疑似逆行列計算は、次元Nc×M(Mは空間位置の数を表示する)の空間から、はるかに小さい次元Nc×Nc(実際にはNc≪M)の空間に投影する。この演算は、位置のサブサンプルさえ取得されれば、影響を受けない傾向があることになる。したがって、調整行列は、完全な
マッピングに必要とされるよりもはるかに小さい測定値の集合から推定することができる。
本発明者らは、いくつかの異なる個体にわたって測定された標準化されたTX磁場分布の共分散行列が、実際の物理的なTX磁場の共分散行列と比較して、実質的に減少することを実験的に検証した。言いかえれば、調整変換により、仮想空間内のTX磁場分布のマッピングが可能になり、共鳴TX磁場の対象間変動性が低減される。
本発明の基礎にある考え方は、ここでは、実際の物理的なTX磁場ではなく標準化された磁場を複数の対象に使用して「ユニバーサルな」パルスシーケンスを設計することである。対象にpTX MRIを実行しなければならない場合、対象の調整変換を推定するために簡易な較正方法が使用され、この対象に適したパルスシーケンスは、次に、対象の逆の調整変換を「ユニバーサルな」シーケンスに適用することによって計算される。特段の記載がない限り、(逆)調整変換により、標準化された磁場から導出されたユニバーサルなシーケンスの「カスタマイズ」が可能になる。
そこで本発明の目的は、並列伝送磁気共鳴イメージングのパルスシーケンスであって、少なくとも磁場傾斜波形、及び無線周波数波形の集合であって、それぞれが、並列伝送磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルに関連付けされている前記無線周波数波形の集合を含む前記パルスシーケンスを設計するコンピュータ実装方法であって、
a)複数の磁気共鳴イメージングの対象の1つ1つに対し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、対象の身体部分を含む関心領域内に磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す第1の費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
b)対象固有の核スピンのフリップ角の分布と、前記複数の磁気共鳴イメージングの対象全体にわたって平均した目標分布との間の相違を表す第2の費用関数を最小化するようなやり方で、少なくとも前記無線周波数波形を決定するステップであって、フリップ角の分布に対応する対象固有の分布が、磁場傾斜波形及び無線周波数磁場の重畳を適用することによって実現され、前記無線周波数磁場がそれぞれ、前記無線周波数波形のうちの1つによって記述される時間的プロファイル、及び対象に対して決定されたそれぞれの標準化されたマップによって記述される空間的振幅分布を有するステップと、
を含む方法である。
a)複数の磁気共鳴イメージングの対象の1つ1つに対し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、対象の身体部分を含む関心領域内に磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す第1の費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
b)対象固有の核スピンのフリップ角の分布と、前記複数の磁気共鳴イメージングの対象全体にわたって平均した目標分布との間の相違を表す第2の費用関数を最小化するようなやり方で、少なくとも前記無線周波数波形を決定するステップであって、フリップ角の分布に対応する対象固有の分布が、磁場傾斜波形及び無線周波数磁場の重畳を適用することによって実現され、前記無線周波数磁場がそれぞれ、前記無線周波数波形のうちの1つによって記述される時間的プロファイル、及び対象に対して決定されたそれぞれの標準化されたマップによって記述される空間的振幅分布を有するステップと、
を含む方法である。
本発明の別の目的は、傾斜コイルの集合、複数の送信チャネル、及び複数の受信チャネルを含む並列伝送磁気共鳴イメージング装置を使用して、対象の並列伝送磁気共鳴イメージングを実行する方法であって、
i)対象の身体部分を含む関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するために、装置の受信チャネルを使用するステップと、
ii)前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって関心領域内に生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
iii)調整変換を逆にし、逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形の集合を計算するステップと、
iv)磁場傾斜波形を傾斜コイルに適用しながら、各対象固有の無線周波数波形をそれぞれの送信チャネルに適用し、受信チャネルを使用して並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するステップと、
を含む方法である。
i)対象の身体部分を含む関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するために、装置の受信チャネルを使用するステップと、
ii)前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって関心領域内に生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
iii)調整変換を逆にし、逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形の集合を計算するステップと、
iv)磁場傾斜波形を傾斜コイルに適用しながら、各対象固有の無線周波数波形をそれぞれの送信チャネルに適用し、受信チャネルを使用して並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するステップと、
を含む方法である。
本発明のさらに別の目的は、傾斜コイルの集合、複数の送信チャネル、複数の受信チャネル、及びデータ処理装置を含む並列伝送磁気共鳴イメージング装置であって、
−所定の参照無線周波数波形の集合、及び磁場傾斜波形を定義するデータを格納するメモリデバイスをさらに含むことと、
−データ処理装置が、
−受信チャネルを駆動して、対象の身体部分を含む関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するようにプログラム又は構成され、
−前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するようにプログラム又は構成されるとともに、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれ、
−調整変換を逆にし、逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形の集合を計算するようにプログラム又は構成され、且つ、
−送信チャネルを駆動して、それぞれの対象固有の無線周波数波形を再生し、傾斜コイルが磁場傾斜波形を再生し、受信コイルが並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するようにプログラム又は構成されることと、
を特徴とする並列伝送磁気共鳴イメージング装置である。
−所定の参照無線周波数波形の集合、及び磁場傾斜波形を定義するデータを格納するメモリデバイスをさらに含むことと、
−データ処理装置が、
−受信チャネルを駆動して、対象の身体部分を含む関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するようにプログラム又は構成され、
−前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換を推定し、関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するようにプログラム又は構成されるとともに、調整変換が、対象の標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれ、
−調整変換を逆にし、逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形の集合を計算するようにプログラム又は構成され、且つ、
−送信チャネルを駆動して、それぞれの対象固有の無線周波数波形を再生し、傾斜コイルが磁場傾斜波形を再生し、受信コイルが並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するようにプログラム又は構成されることと、
を特徴とする並列伝送磁気共鳴イメージング装置である。
本発明の追加の特徴及び利点は、添付図面を参照しながら行われる以下の説明から明確になるであろう。
並列伝送磁気共鳴イメージング装置は、独立して駆動される送信チャネルを実装しているNc>1個のRFコイル(又はレゾネータ)のアレイを含んでいる。アレイは円筒形である場合が多く、MRI対象の身体部分(例えば、頭部)を挿入することが可能な領域を包囲する。
図1Aは、本発明の一実施形態によるパルスシーケンスを設計するための方法の種々のステップを示す。
RF磁場の空間分布は、アレイの幾何学形状の関数であるだけでなく、身体部分の存在によっても影響を受けること、したがってMRI対象に左右されることを想起することが重要である。所与の実現、したがって、対象の制御磁場ベクトルは、いくつかの既知の技法を使用して測定することが可能である。例えば、[10]を参照されたい。
特定のMRI対象に対応する制御磁場ω1の所与の実現の場合−Rは、ω1(r)が既知である位置rの集合を指定する。制御磁場の分布は通常MR(磁気共鳴)撮像によって得られるので、実際には、Rは空間内に制限されている(空気中にMR信号がなく、
の再構築が信頼できない領域が存在する)ことが一般的である。
制御磁場の分布
は、Ω1(R)によって表されるNc×Mの複素行列として便宜的に表すことができ、
ここで
は、Rに含まれている位置の数である。より正確には、
は、n=1...Nで、n番目のMRI対象の制御磁場を表す。Ω1,refは、「参照制御磁場」を示し、参照として見なされる1つの特定の実現(すなわち特定のMRI対象)の制御磁場分布として定義される。
ここで
N>1(典型的には少なくとも10、また典型的には数十)の対象に参照対象を加えて測定された制御磁場が、図1Aで図示されているように、本発明の1つの実施形態によるパルス設計方法の入力データを構成する。
本発明のいくつかの実施形態では、制御磁場の一部又は全部が、実際の対象又は仮想の対象の解剖学的構造を考慮した完全電磁気シミュレーションを実行することによって計算することができる。
Rrefは、参照制御磁場が定義される領域を表示するものとする。L(n)は、次式を満たすNc×Ncの複素行列(調整変換、又は行列)を表示するものとする。
式中、|| ||2は、L2ノルムである。数式(1)の意味するところは、L(n)がn番目の対象の制御磁場分布を、両方の磁場が定義されている空間領域で参照制御磁場に近似して変換し、この近似が、最小2乗誤差の最小化という意味で最良である、ということである。他の費用関数を「最適な」変換を定義する基準として使用してもよいが、平均2乗誤差は、数学的観点から見て特に好都合である。実際、数式(1)の解は、Ω1に(Ω1,ref(R∩Rref))†で示されるΩ1,ref(R∩Rref)のムーア−ペンローズ疑似逆行列を右乗算することによって簡単に得られる。
制御磁場及び標準化された制御磁場のいずれもが、それらの2次統計値によって定義されたガウスの法則に従った確率変数であると仮定する。ω1(r)〜N(μ(r),C(r))及び
なお、上付きの(n)は、不明瞭にならずに可能である場合には、省略される。(参照対象を除く)対象の数NがNcよりもはるかに大きい(少なくとも10倍)場合、制御磁場の2次統計値は、以下の式ように計算することができる(式中、「*」は、エルミート共役(Hermitian conjugation)を表す)。
類似の数式により、標準化された制御磁場の2次統計値(「標準化された制御統計値」)の計算が可能になる。
Nが十分に大きくない場合、Ledoit−Wolf推定を分散行列に使用してもよい。
次に、標準化された制御磁場の集合−又は単に対応する標準化された制御統計値−を使用して、やはり設計方法への入力として提供される目標制御関数fに従って、パルスシーケンス(もっと単純な用語「パルス」もまた使用される)の統計的にロバストな設計(SRD:statistically robust design)を実行する。
特定のSRDアプローチについて説明する前に、いくつかの基本的な理論的結果を想起することは有用である。
スピン励起パルスシーケンス(又は単に「パルス」)は、時間離散化無線周波数(RF)波形の集合
(ボルト)及び磁場傾斜(MFG)波形の集合
(T/m)で構成される。これらの波形の持続時間はTで表示されている。以下では、我々は、陽子の磁気回転比で乗算されたMFG波形もまた利用する。
H(t)=2πγG(t) (6)
H(t)=2πγG(t) (6)
励起の間の弛緩及びオフレゾナンス(これは、T≪T1,2及びオフレゾナンス
を前提とする)を無視すると、パルスの適用の間の磁化の進化を決定する数式
(平衡磁化(0 0 M0)t)が、ブロッホの方程式(Bloch’s equation)により与えられる。すなわち、
ここで、
及び
がそれぞれ、zの実数部及び虚数部を表示する場合、
である。
MRIでは、概して、すべての位置に対して同時に完璧に条件を満たすことができないので、この問題は通常、以下の形のメトリックを最小化することによって解決される。
式中、Rdesignは、関心領域(例えば、脳に対応する)を表示し、この領域の外側の任意の点は、この性能メトリックでは無視される。
制御磁場ω1(r)が確率的である場合、
もまた確率的であり、パルス最適化は、いわゆる「統計的にロバストな設計」(SRD)の問題に書き直すことが可能である。このアプローチでは、公差と呼ばれる新たな設計パラメータ0≦θ≦1、及び誤差レベル△が、以下のように定義される。
Δ(P,0)=min{Δ≧0;Πp(Δ,r)≦θ∀r∈Rdesign} (14)
式中、ΠP(△,r)は、
が△を超える確率を表示する。
Δ(P,0)=min{Δ≧0;Πp(Δ,r)≦θ∀r∈Rdesign} (14)
式中、ΠP(△,r)は、
実際には、△(P,θ)の計算は難しく、したがって、問題(14)は、最適条件が上記問題の最適条件に近いと仮定される、より扱い易い最適化問題へと単純化される。例えば、(14)、(15)を参照されたい。
我々は、制御磁場ω1(r)の統計的分布が平均値μ(r)及び共分散C(r)を有するガウスであると仮定したので、すべての位置rに対して、数式17の項<FAP(r)−FAt>2は、μ(r)及びC(r)の関数である。したがって、数式(17)の興味深い特徴は、最適化には制御磁場を完全に知っている必要はなく、図1Aに図示されているように、2次統計値だけが必要であるということである。制御磁場ω1の統計的分布を考慮に入れたパルス工学上の問題
のこのような「緩和された(relaxed)」形の解法が、ω1の統計値に基づいて設計されていると言われている。
通常、所望の制御目的関数fは、核スピンのフリップ角の目標分布FAtを表す。常にではないが、ほとんどの場合、この目標分布は、関心領域(例えば、対象の脳)全体にわたって一定のフリップ角に対応する。
わかり易くするために、パルスのエネルギー上の制約も、MFGスルーレート上の制約も、ここでは考慮に入れていない。しかしながら、これらの制約は、数式(16)のパルス工学上の問題を制約付き最適化問題で置き換えることにより、パルス工学上の問題にはっきりと加えることができる。
Γ(P)≦0を前提とする。
ここで、
は、物理的に実現可能なパルスを返すために観察する必要があるすべての制約(Nconstr)を含んでいるベクトルである。
ここで、
数式(16)が「緩和された」最適化問題の単なる1つの例であることを理解されたい。種々の形の問題、さらには真のSRD最適化問題(16)でさえ、本発明の種々の実施形態に適用することができ、場合によっては、制御磁場をより深く知ることが必要とされることになる。
その上に、本発明の種々の実施形態によれば、RF波形U及び傾斜波形Hの両方を最適化することができ、又はRF波形だけを最適化することができ、傾斜波形は事前に定義されている。
本発明と先行技術とを区別する極めて重要な特徴は、「物理的」磁場
ではなく標準化された制御磁場
(又はそれらの2次統計値)を使用して、統計的にロバストなパルス設計を行うことが可能であるという観察に由来する。緩和された形のSRD最適化問題(16)の例では、これは
を
で置き換えることと等価である。このような設計の結果は「標準化された」パルス
と呼ばれる。
MRI対象を標準化されたパルスに直接露出しても、期待する結果、すなわち、目標とほぼ一致するスピンフリップ角の分布は得られないであろう。しかしながら、調整行列が「L」である対象の、
であるような修正済スピン励起パルス
を考えてみることにする。
特段の記載がない限り、P’のRF成分は、対象の逆調整行列を右乗算することによって修正される。以下のことを観察することができる。
したがって、
すなわち、ω1に及ぼすP’の作用は、標準化された磁場
に及ぼすPの作用と等しい。修正済パルスは、標準化されたパルス及び対象固有の(逆)調整行列から計算され、次に、期待する結果、すなわち、目標とほぼ一致するスピンフリップ角の分布を提供する。
対象にスピン励起を実行するためには、次に、その調整行列の推定量
を計算し、次に、推定された調整行列の逆を標準化されたパルスに、(むしろ、そのRF成分に)適用して、対象に固有の、且つ、標準化されたパルス設計段階の間に定義された目的に合致する修正済パルスを得ることが必要である。これは図1Bに図示されており、
は、UL−1と等価である。
上記で論じたように、数式1により与えられた最小2乗問題は大部分が重複決定されるとすると、推定量
は、サブサンプルが取得された制御磁場Ω1(F(R))すなわち、
から十分満足に推定することができ、式中、FはRの位置を削除するサブサンプリング演算子である。したがって、
の計算は、対象固有の最適なパルスの計算よりもはるかに効率的である。
ここで、図2A〜図6によって図示されている特定の数値的な例を用いて、本発明によって提供される利点を論じることにする
MRIデータは、SC72全身傾斜挿入(200mT/m/ms及び70mT/m最大傾斜スルーレート、並びに最大傾斜振幅)を装備した、並列伝送対応の全身シーメンス7Tシステム(Siemens Healthineers,Erlangen,ドイツ)で取得された。並列伝送システムは、8つの送信機(1チャネル当たり1kWのピーク電力)で構成された。測定は、8Tx−32RxのNovaヘッドコイル(Nova Medical,Wilmington,MA,米国)を用いて行われた。データは、別々の成人の対象(年齢=40±20歳)に対して測定されたN=36個の
マップの集合からなる。
図2A及び図2Bでは、Nova TXアレイ用の制御磁場の2次統計値(平均:図2A;共分散:図2B)が、脳を通る1つの軸方向のスライスについて表示されている。平均制御磁場μは、このように、1つ1つがそれぞれ1つのTXチャネルに対応する8つの軸方向の画像を生じさせる。
P←A及びR→Lは、対象の前←後の方向及び右→左の方向を識別する。
図3A及び図3Bは、同じ軸方向のスライスについての、標準化された磁場統計値の縮小された統計値
及び
を表示する(平均:図3A;共分散:図3B)。図2A/2B及び図3A/3Bの目視比較は、標準化手順が制御磁場ベクトルの共分散を効率的に縮小することを明白に示している。
上記で説明したように、対象の調整行列は、縮小されたデータの集合を使用して計算することができる。数式(23)のサブサンプリング演算子Fに特に適した選択は、撮像されたスライスの集合体(撮像されたスライスの数を表示するNs)の部分集合を選択する演算子である。1≦m≦Nsの場合、Fnは、最適化領域(この例では、脳の容積)及び
全体にわたってm個の均等に分布したスライスを保持する演算を表示する。
図4A及び図4Bには、m=40(L40,図4A)及びm=3(L3,図4B)の36個の調整行列(対象ごとに1つの、単位行列である第1の対象の投影行列)が、示されている。行列の実数部及び虚数部は、水平方向に連結され、8x8の単位行列I8がどの行列からも減算されて、視覚化を容易にする。視覚的には、L3(3スライスだけが使用される)とL40(全スライスが使用される)との間の差はほとんどない。我々は、
(2−ノルム)が、すべての場合(対象2〜36)に20%未満であることを発見した。これは、実質的に縮小されたデータセット(40スライスのうちの3スライス)が調整行列の十分満足の行く推定を可能にすることを実証している。
2つの調整行列間の大きさの差|L3−L40|が図4Cに示されている。
図5は、1≦m≦40の場合のd(Lm,L40)値のプロットである。m≧3の場合,d(Lm,L40)<0.2であることが見てわかる。しかしながらm<3の場合、推定は分散し始める。これは、3スライスTX磁場マッピングプロトコルなら、投影行列を正しく推定するのに十分満足であることを裏付ける。しかしながら、例えば、中央のスライスだけを採用するなら、不十分であろう(一部の対象ではd(Lm,L40)>0.5)。
上記で説明したSRDアプローチに従って設計されたNova TXアレイのユニバーサルなkT点パルス([6])を最適化して、脳全体にわたって均一な10°のフリップ角励起を作り出した。こうした目的のために、計画空間Rdesignを以下のように定義した。
式中、
は対象#nの脳の領域を表示し、
は、
の特性関数である。
設計のために、スピンは、頭部全体にわたってどこでもオンレゾナントである(ω0=0)と仮定された。最適化は、フリップ角(最初にzに沿って磁化がz軸からどれだけ傾いているかによって測定)分布
に関して行われた。
わかり易くするために、パルスのエネルギー上の制約も、MFGスルーレート上の制約も、ここでは考慮に入れなかった。しかしながら、問題の解が求められたら、サブパルス及びMFGブリップ持続時間を場合によっては増加させることによって、すべてのハードウェア上の(ピークRF電力、平均RF電力、若しくはMFGスルーレート制限)制約、又は安全上の(特定の吸収率)制約を満たすように解を適合させることができる。この数値的適用では、kT点の数は、5に設定され、k空間内のそれらの位置は、上記で説明したSRDアプローチによって決定された。
統計的にロバストな解は、数式(16)(「緩和された」SRD)を使用して、入力統計値としての自然制御磁場統計値(μ、C)及び縮小された制御磁場統計値
を用いて、数値的に計算された。自然磁場の2次統計値(μ、C)を使用して計算された解は、[7]に開示されている方法に対応するので、以下では「ユニバーサルなパルス:Universal Pulse」UPと呼ぶことにする。標準化された磁場の2次統計値
を使用して計算された解は、以下では「標準化されたユニバーサルなパルス:Standardized Universal Pulses」SUPと呼ぶことにする。
UP、SUPの性能分析は、対象(36のシミュレーション)ごとにフリップ角分布をシミュレートすることと、目標からの後者の正規化2乗平均(NRMS:Normalized Root Mean Square)偏差、−これは以下でフリップ角NRMS制御誤差(FA−NRMSE)と呼ばれる−を計算することと、で構成された。ここで、どの制御磁場の実現にも(すなわち、どの対象にも)、5つのパルスが試験され、5つのパルスは、i)PUP、ii)PSUP/L40、iii)PSUP/L3、iv)PST、及びv)
であり、ここで、L40及びL3は、全(40)スライス及び3スライスに基づいてそれぞれ計算された対象固有の投影行列である。
FA−NRMSE分析の結果が図6に提示されており、パルスの種類ごとに、エラーバーは最低及び最高のNRMSEを識別し、中間の水平なバーは中間値であり、四角い枠に対象の75%が含まれている。プロットは、5−kT点のUPでは平均で8%に等しいFA−NRMSEを表示し、これに対して、等価な5−kT点のSUPでは約5%、すなわちほぼ最高のUP性能を表示している。SUPの最適な調整
又は3スライスだけのSUPの調整
は、FA−NRMSEに関しては非常に遜色のない性能(対象全体にわたって平均でそれぞれ5.5%及び5.7%)を生み出すことが観察され、図5に報告されている分析を裏付けている。対象に合わせて調整したパルスはFA−NRMSEを返し、全スライスをパルス設計に使用した場合(ST)、平均で2.3%に等しく、3スライスだけを使用した場合(ST3)、8.4%に増加した。
結論として、本発明の方法(SUPパルス)は、対象固有の調整変換を決定するために必要な較正がかなり単純で(例えば、3スライスMRIだけを使用する)ありながら、ユニバーサルなパルス(UP)アプローチよりも優れた均一性を提供する。対象に合わせて調整した(ST)パルスは、さらに優れた均一性を実現するが、それには、はるかに厳重な較正が必要である(ST3の例で行われたように、較正ステップの複雑性を低減しようとすると、容認できない結果を生み出す)。
較正ステップは、MR撮像以外の測定値からユーザの逆調整変換を導出することによって、さらに単純化してもよい。例えば、MRIスキャナの複数の受信チャネルの測定された雑音共分散行列は、スキャナ内の対象の身体部分によって影響を受ける。次に、機械学習アルゴリズムを使用して、騒音測定値から逆調整マトリクスを推定してもよい。いくつかの異なる種類の測定値(例えば、MR及び雑音)を組み合わせてもまたよい。
ユーザのバイオメトリクス及び/又はアナグラフ的データ(例えば、頭部のサイズ、性別、年齢...)もまた、調整変換を推定するために、測定値と組み合わせて考慮に入れてもよい。
図7は、本発明の実施に適した並列伝送MRI装置(又はスキャナ)を大幅に単純化して表したものである。参照符号Mは、図7の場合には水平方向である「長手」方向zに沿って方向付けされた、強力な(例えば、3T又さらには7Tの)静的磁場B0を生成するための磁石を示す。この磁石は、対象(典型的には人間)又はその身体部分(例えば、頭部)の挿入を可能にするように円筒形であり、且つ、中空である。傾斜コイル(参照符号GC)と呼ばれる追加の磁石は、主磁石Mの外側に設けられ、且つ、3つの直交空間次元に沿った強度傾斜を示しつつ緩やかに変化する磁場を生成する低速の(すなわち、無線周波数ではない)波形(傾斜波形)を駆動することができる。図では、単一の空間次元に沿った傾斜の生成を可能にする1対の傾斜コイルだけが表されている。複数の無線周波数コイル素子が主コイルMの内容積の周辺に配列されており、図7の例には、これらのうちの8個、すなわち、RFC1、RFC2、RFC3、RFC4、RFC5、RFC6、RFC7、RFC8がある。これらのコイル素子は、それぞれの送信チャネルの一部であり、増幅器など図に表されていないデバイスもまた含み、コンピュータによって独立して駆動されて、概して、(ラーモア周波数において)同じ搬送周波数と、複素包絡線によって定義され得る種々の経時変化する振幅及び位相と、を有するそれぞれのRFパルス(RF波形)を放射する。磁気共鳴信号を検出するための受信チャネル(図に表されていない)もまた提供される。
コンピュータは傾斜コイルGCもまた駆動して、傾斜波形を生成する。(不均質な)RF磁場B1 +は、RFコイル素子により生成される。RFコイル素子により形成された集合体は、(RF)コイル又はアレイと呼ばれることがある。
本発明によれば、スキャナの各送信チャネルにつき1つのRF波形及び傾斜波形を含む「標準化された」パルスシーケンスの複素包絡線は、コンピュータCPがアクセスを有するメモリデバイスDBに格納される。その上に、コンピュータCPは、スキャナを駆動して、RFアレイによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するように、対象固有の調整行列を推定するために前記測定の結果を使用し、標準化されたパルスに前記調整行列(又は、むしろ、その逆調整行列)を適用して対象固有の修正済パルスを計算し、RFコイル及び傾斜コイルを駆動して修正済パルスの波形を再生するように、プログラムされている。
参照文献
1.Bernstein MA,Huston J,Ward HA.Imaging artifacts at 3.0T.J Magn Reson Imaging.2006;24(4):735−746.doi:10.1002/jmri.20698
2.Franklin Kendra M.,Dale Brian M.,Merkle Elmar M.Improvement in B1−inhomogeneity artifacts in the abdomen at 3T MR imaging using a radiofrequency cushion.J Magn Reson Imaging.2008;27(6):1443−1447.doi:10.1002/jmri.21164
3.J.V.Hajnal,S.J.Malik,D.J.Larkman,D.O’Regan,K.Nehrke,U.Katscher,I.Graesslin,and P.Boernert,Initial Experience with RF shimming at 3T using a whole body 8 channel RF system,in Proceedings of the 16th Annual Meeting of ISMRM,Toronto,Ontario,Canada,2008.p.496.
4.Katscher U,Boernert P,Leussler C,van den Brink JS.Transmit SENSE.Magn Reson Med.2003;49(1):144−150.doi:10.1002/mrm.10353
5.Tomi−Tricot R,Gras V,Mauconduit F,et al.B1 artifact reduction in abdominal DCE−MRI using kT−points:First clinical assessment of dynamic RF shimming at 3T.J Magn Reson Imaging.:n/a−n/a.doi:10.1002/jmri.25908
6.Cloos MA,Boulant N,Luong M,et al.kT−points:Short three−dimensional tailored RF pulses for flip−angle homogenization over an extended volume.Magnetic Resonance in Medicine 67:72−80(2012).
7.Gras V,Vignaud A,Amadon A,Bihan DL,Boulant N.Universal pulses:A new concept for calibration−free parallel transmission.Magn Reson Med.2017;77(2):635−643.doi:10.1002/mrm.26148
8.国際公開第2017/060142号パンフレット
9.Raphael Tomi−Tricot,Vincent Gras,Bertrand Thirion,Franck Mauconduit,Nicolas Boulant,et al..SmartPulse,a Machine Learning Approach for Calibration−Free Dynamic RF Shimming:Preliminary Study in a Clinical Environment.Magnetic Resonance in Medicine,Wiley,2019,Magn Reson Med.,82,pp.2016−2031.
10.Brunheim et al.,“Fast and accurate multi−channel mapping based on the TIAMO technique for 7T UHF body MRI,’’Magnetic Resonance in Medicine,vol.79,no.5,pp.2652−2664,2018.
11.P.Alotto,C.Magele,W.Renhart,A.Weber,and G.Steiner,“Robust target functions in electromagnetic design,’’COMPEL,vol.22,no.3,pp.549−560,Sep.2003.
12.G.Steiner,D.Watzenig,C.Magele,and U.Baumgartner,“Statistical robust design using the unscented transformation,’’COMPEL−The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering,vol.24,no.2,pp.606−619,Jun.2005.
13.H.−P.Fautz,M.H.Vogel,P.Gross,A.Kerr,and Y.Zhu,“B1 mapping of coil arrays for parallel transmission,’’In Proceedings of the 16th Annual Meeting of ISMRM,p.1247,2008.
14.D.O.Brunner and K.P.Pruessmann,“B1+ interferometry for the calibration of RF transmitter arrays,’’Magn Reson Med,vol.61,no.6,pp.1480−1488,2009.
15.A.Amadon,M.A.Cloos,N.Boulant,M.−F.Hang,C.J.Wiggins,and H.−P.Fautz,“Validation of a very fast B1−mapping sequence for parallel transmission on a human brain at 7T,’’In Proceedings of the 20th Annual Meeting of ISMRM,p.3358,2012.
1.Bernstein MA,Huston J,Ward HA.Imaging artifacts at 3.0T.J Magn Reson Imaging.2006;24(4):735−746.doi:10.1002/jmri.20698
2.Franklin Kendra M.,Dale Brian M.,Merkle Elmar M.Improvement in B1−inhomogeneity artifacts in the abdomen at 3T MR imaging using a radiofrequency cushion.J Magn Reson Imaging.2008;27(6):1443−1447.doi:10.1002/jmri.21164
3.J.V.Hajnal,S.J.Malik,D.J.Larkman,D.O’Regan,K.Nehrke,U.Katscher,I.Graesslin,and P.Boernert,Initial Experience with RF shimming at 3T using a whole body 8 channel RF system,in Proceedings of the 16th Annual Meeting of ISMRM,Toronto,Ontario,Canada,2008.p.496.
4.Katscher U,Boernert P,Leussler C,van den Brink JS.Transmit SENSE.Magn Reson Med.2003;49(1):144−150.doi:10.1002/mrm.10353
5.Tomi−Tricot R,Gras V,Mauconduit F,et al.B1 artifact reduction in abdominal DCE−MRI using kT−points:First clinical assessment of dynamic RF shimming at 3T.J Magn Reson Imaging.:n/a−n/a.doi:10.1002/jmri.25908
6.Cloos MA,Boulant N,Luong M,et al.kT−points:Short three−dimensional tailored RF pulses for flip−angle homogenization over an extended volume.Magnetic Resonance in Medicine 67:72−80(2012).
7.Gras V,Vignaud A,Amadon A,Bihan DL,Boulant N.Universal pulses:A new concept for calibration−free parallel transmission.Magn Reson Med.2017;77(2):635−643.doi:10.1002/mrm.26148
8.国際公開第2017/060142号パンフレット
9.Raphael Tomi−Tricot,Vincent Gras,Bertrand Thirion,Franck Mauconduit,Nicolas Boulant,et al..SmartPulse,a Machine Learning Approach for Calibration−Free Dynamic RF Shimming:Preliminary Study in a Clinical Environment.Magnetic Resonance in Medicine,Wiley,2019,Magn Reson Med.,82,pp.2016−2031.
10.Brunheim et al.,“Fast and accurate multi−channel mapping based on the TIAMO technique for 7T UHF body MRI,’’Magnetic Resonance in Medicine,vol.79,no.5,pp.2652−2664,2018.
11.P.Alotto,C.Magele,W.Renhart,A.Weber,and G.Steiner,“Robust target functions in electromagnetic design,’’COMPEL,vol.22,no.3,pp.549−560,Sep.2003.
12.G.Steiner,D.Watzenig,C.Magele,and U.Baumgartner,“Statistical robust design using the unscented transformation,’’COMPEL−The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering,vol.24,no.2,pp.606−619,Jun.2005.
13.H.−P.Fautz,M.H.Vogel,P.Gross,A.Kerr,and Y.Zhu,“B1 mapping of coil arrays for parallel transmission,’’In Proceedings of the 16th Annual Meeting of ISMRM,p.1247,2008.
14.D.O.Brunner and K.P.Pruessmann,“B1+ interferometry for the calibration of RF transmitter arrays,’’Magn Reson Med,vol.61,no.6,pp.1480−1488,2009.
15.A.Amadon,M.A.Cloos,N.Boulant,M.−F.Hang,C.J.Wiggins,and H.−P.Fautz,“Validation of a very fast B1−mapping sequence for parallel transmission on a human brain at 7T,’’In Proceedings of the 20th Annual Meeting of ISMRM,p.3358,2012.
CP データ処理装置
DB メモリデバイス
GC 傾斜コイル
H 磁場傾斜波形
L 調整変換
P パルスシーケンス
P’ 対象固有の無線周波数波形
RFC1〜RFC8 送信チャネル
U 無線周波数波形
Ω1 (1)−Ω1 (1) 振幅マップ
DB メモリデバイス
GC 傾斜コイル
H 磁場傾斜波形
L 調整変換
P パルスシーケンス
P’ 対象固有の無線周波数波形
RFC1〜RFC8 送信チャネル
U 無線周波数波形
Ω1 (1)−Ω1 (1) 振幅マップ
Claims (12)
- 並列伝送磁気共鳴イメージングのパルスシーケンス(P)であって、少なくとも磁場傾斜波形(H)、及び無線周波数波形(U)の集合であって、それぞれが、並列伝送磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネル(RFC1〜RFC8)に関連付けされている前記無線周波数波形の集合を含む前記パルスシーケンスを設計するコンピュータ実装方法であって、
a)複数の磁気共鳴イメージングの対象の1つ1つに対し、調整変換(L)と呼ばれる線形変換を推定し、前記対象の身体部分を含む関心領域内に前記磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の振幅マップ(Ω1 (1)−Ω1 (1))を、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、前記調整変換が、前記対象の前記標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す第1の費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
b)対象固有の核スピンのフリップ角の分布と、前記複数の磁気共鳴イメージングの対象全体にわたって平均した目標分布との間の相違を表す第2の費用関数を最小化するようなやり方で、少なくとも前記無線周波数波形(U)を決定するステップであって、前記フリップ角の分布に対応する前記対象固有の分布が、磁場傾斜波形及び無線周波数磁場の重畳を適用することによって実現され、前記無線周波数磁場がそれぞれ、前記無線周波数波形のうちの1つによって記述される時間的プロファイル、及び前記対象に対して決定されたそれぞれの標準化されたマップによって記述される空間的振幅分布を有するステップと、
を含む方法。 - ステップb)が、前記第2の費用関数を最小化するように前記磁場傾斜波形(H)を決定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記磁気共鳴イメージング装置を使用して、前記振幅マップの全部又は一部を取得する事前ステップであって、前記取得された振幅マップが、前記調整変換を推定するために使用される事前ステップをさらに含む、請求項1又は2に記載の方法。
- コンピュータを使用して電磁気シミュレーションを実行することによって前記振幅マップの全部又は一部を計算する事前ステップであって、前記シミュレートされた振幅マップが、前記調整変換を推定するために使用される事前ステップをさらに含む、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記並列伝送磁気共鳴イメージング装置の複数の受信チャネルの雑音共分散行列を測定する事前ステップであって、前記測定された雑音共分散行列が、前記調整変換を推定するために使用される事前ステップをさらに含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- ステップa)が前記標準化されたマップの2次統計値を計算するステップをさらに含み、ステップb)が、前記2次統計値から少なくとも前記無線周波数波形を決定するステップを含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記目標分布が関心領域全体にわたって均質である、請求項1〜6のいずれ一項に記載の方法。
- 傾斜コイル(GC)の集合、複数の送信チャネル(RFC1〜RFC8)、及び複数の受信チャネルを含む並列伝送磁気共鳴イメージング装置を使用して、対象の並列伝送磁気共鳴イメージングを実行する方法であって、
i)前記対象の身体部分を含む関心領域内にそれぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するために、前記装置の前記受信チャネルを使用するステップと、
ii)前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換(L)を推定し、前記磁気共鳴イメージング装置のそれぞれの送信チャネルによって前記関心領域内に生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するステップであって、前記調整変換が、前記対象の前記標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれるステップと、
iii)前記調整変換を逆にし、前記逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形(P’)の集合を計算するステップと、
iv)磁場傾斜波形を前記傾斜コイルに適用しながら、各対象固有の無線周波数波形をそれぞれの送信チャネルに適用し、前記受信チャネルを使用して並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するステップと、
を含む方法。 - 前記所定の参照無線周波数波形の集合が、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法を使用して得られた請求項8に記載の方法。
- ステップi)が、ステップiv)の間に取得された前記受信並列伝送磁気共鳴画像信号の空間的分解能よりも低い空間的分解能で前記無線周波数磁場の振幅マップを取得するステップを含む、請求項8又は9に記載の方法。
- ステップi)が、前記受信チャネルの雑音共分散行列を測定するステップを含む、請求項8〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 傾斜コイル(GC)の集合、複数の送信チャネル(RFC1〜RFC8)、複数の受信チャネル、及びデータ処理装置(CP)を含む並列伝送磁気共鳴イメージング装置において、
−所定の参照無線周波数波形の集合、及び磁場傾斜波形を定義するデータを格納するメモリデバイス(DB)をさらに含むことと、
−前記データ処理装置が、
−前記受信チャネルを駆動して、前記対象の身体部分を含む関心領域内に前記それぞれの送信チャネルによって生成された無線周波数磁場の空間分布を表す測定を実行するようにプログラム又は構成され、
−前記測定の結果を使用し、調整変換と呼ばれる線形変換(L)を推定し、それぞれの送信チャネルによって前記関心領域内に生成された無線周波数磁場の振幅マップを、それぞれの標準化されたマップに変換するようにプログラム又は構成されるとともに、前記調整変換が、前記対象の前記標準化されたマップと、参照対象のそれぞれの参照振幅マップとの間の平均差を表す費用関数を最小化するようなやり方で選ばれ、
−前記調整変換を逆にし、前記逆にした調整変換を所定の参照無線周波数波形の集合に適用することによって、対象固有の無線周波数波形の集合を計算するようにプログラム又は構成され、且つ、
−前記送信チャネルを駆動して、それぞれの対象固有の無線周波数波形を再生し、前記傾斜コイルが磁場傾斜波形を再生し、前記受信コイルが並列伝送磁気共鳴画像信号を受信するようにプログラム又は構成されることと、
を特徴とする並列伝送磁気共鳴イメージング装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP19306589.3A EP3832336B1 (en) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | A method of designing a pulse sequence for parallel-transmission mri, and a method of performing parallel-transmission mri using such a pulse sequence |
EP19306589 | 2019-12-06 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021090725A true JP2021090725A (ja) | 2021-06-17 |
Family
ID=69005655
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020183475A Pending JP2021090725A (ja) | 2019-12-06 | 2020-11-02 | 並列伝送mriのパルスシーケンスを設計する方法、及びこのようなパルスシーケンスを使用して並列伝送mriを実行する方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11262427B2 (ja) |
EP (1) | EP3832336B1 (ja) |
JP (1) | JP2021090725A (ja) |
KR (1) | KR20210071843A (ja) |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3153874A1 (en) | 2015-10-06 | 2017-04-12 | Commissariat À L'Énergie Atomique Et Aux Énergies Alternatives | A method of designing pulse sequences for parallel-transmission magnetic resonance imaging, and a method of performing magnetic resonance imaging using such sequences |
EP3594710B1 (en) * | 2018-07-09 | 2024-04-17 | Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives | A computer-implemented method of building a database of pulse sequences for magnetic resonance imaging, and a method of performing magnetic resonance imaging using such a database |
-
2019
- 2019-12-06 EP EP19306589.3A patent/EP3832336B1/en active Active
-
2020
- 2020-11-02 JP JP2020183475A patent/JP2021090725A/ja active Pending
- 2020-12-02 KR KR1020200166811A patent/KR20210071843A/ko active Search and Examination
- 2020-12-03 US US17/110,598 patent/US11262427B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3832336B1 (en) | 2021-11-17 |
KR20210071843A (ko) | 2021-06-16 |
US20210173031A1 (en) | 2021-06-10 |
US11262427B2 (en) | 2022-03-01 |
EP3832336A1 (en) | 2021-06-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5731373B2 (ja) | 患者の安全性、及び走査性能の改良のためのリアルタイム性の局所的及び大域的なsar推定 | |
US10031201B2 (en) | Method and apparatus for magnetic resonance imaging | |
Sbrizzi et al. | Fast design of local N‐gram‐specific absorption rate–optimized radiofrequency pulses for parallel transmit systems | |
JP7317589B2 (ja) | 磁気共鳴映像法のパルスシーケンスのデータベースを構築するコンピュータ実施方法およびかかるデータベースを使用して磁気共鳴映像法を行う方法 | |
US20130141092A1 (en) | Method of optimizing magnetic resonance scanning parameters | |
US20070038072A1 (en) | Method and device for determination of coefficients of a magnetic resonance diffusion tensor | |
JP2013526361A (ja) | 複合rfパルスを用いたスライス選択型のmriのbl‐不均一性を補正するための方法および装置 | |
US20180252788A1 (en) | A method of designing pulse sequences for parallel-transmission magnetic resonance imaging, and a method of performing magnetic resonance imaging using such sequences | |
Han et al. | Free‐breathing 3D cardiac T1 mapping with transmit B1 correction at 3T | |
EP3542176A1 (en) | Intensity corrected magnetic resonance images | |
Zheng et al. | Improved large tip angle parallel transmission pulse design through a perturbation analysis of the bloch equation | |
US11061097B2 (en) | Data driven correction of phase depending artefacts in a magnetic resonance imaging system | |
US11754651B2 (en) | Patient-model-based determination of a stimulation of a magnetic resonance imaging | |
JP2021090725A (ja) | 並列伝送mriのパルスシーケンスを設計する方法、及びこのようなパルスシーケンスを使用して並列伝送mriを実行する方法 | |
US10393843B2 (en) | Method and apparatus for accelerated acquisition of magnetic resonance data | |
US10557909B2 (en) | Method and magnetic resonance tomography apparatus for diffusion imaging | |
Riemenschneider et al. | Targeted partial reconstruction for real‐time fMRI with arbitrary trajectories | |
Schmidt et al. | Universal modes: Calibration‐free time‐interleaved acquisition of modes | |
EP4170372A1 (en) | Magnetic resonance imaging with machine-learning based shim settings | |
US20240164737A1 (en) | Image reconstruction incorporating maxwell fields and gradient impulse response function distortion | |
Tyshchenko et al. | What can we gain from subpopulation universal pulses? A simulation‐based study | |
WO2023034044A1 (en) | Dynamic distortion correction for mri using fid navigators | |
Tong | Applications of parallel radiofrequency transmission to ultra-high-field magnetic resonance imaging | |
WO2021247857A1 (en) | System and methods for ultra-fast multi-dimensional diffusion-relaxation mri using time-division multiplexing sequences | |
Filos et al. | Parallel transmission MRI |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20231024 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240424 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240514 |