RU2019104619A - Корректируемая магнитно-резонансная томография со сжатым восприятием - Google Patents
Корректируемая магнитно-резонансная томография со сжатым восприятием Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019104619A RU2019104619A RU2019104619A RU2019104619A RU2019104619A RU 2019104619 A RU2019104619 A RU 2019104619A RU 2019104619 A RU2019104619 A RU 2019104619A RU 2019104619 A RU2019104619 A RU 2019104619A RU 2019104619 A RU2019104619 A RU 2019104619A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- magnetic resonance
- data
- measured
- resonance imaging
- imaging system
- Prior art date
Links
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
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
- G01R33/56509—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to motion, displacement or flow, e.g. gradient moment nulling
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/4818—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/561—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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Claims (37)
1. Система (100) магнитно-резонансной томографии для получения измеренных магнитно-резонансных данных (164) субъекта (118) из зоны (109) визуализации, содержащая:
- память (150) для хранения машиноисполняемых команд (160) и для хранения команд (162) последовательностей импульсов для получения измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием; и
- процессор (144) для управления системой магнитно-резонансной томографии, причем исполнение машиноисполняемых команд заставляет процессор:
- управлять (200) системой магнитно-резонансной томографии с помощью команд последовательностей импульсов для получения измеренных магнитно-резонансных данных, причем измеренные магнитно-резонансные данные получаются в качестве измеренных частей (164) данных, причем каждая из измеренных частей данных получается в течение некоторого периода времени;
- реконструировать (202) промежуточное магнитно-резонансное изображение (168) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием;
- вычислять (204) прогнозируемую часть (170) данных для каждой из измеренных частей данных с использованием промежуточного магнитно-резонансного изображения;
- вычислять (206) остаток (172) для каждой из измеренных частей данных с использованием прогнозируемой части данных;
- идентифицировать (208) одну или более из измеренных частей данных как части (176) данных выбросов, если остаток больше заданного порога; и
- реконструировать (210) скорректированное магнитно-резонансное изображение (178) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием, и причем упомянутая одна или более частей данных выбросов исключаются из реконструкции скорректированного магнитно-резонансного изображения.
2. Система магнитно-резонансной томографии по п. 1, причем протокол магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием является протоколом магнитно-резонансной томографии с параллельной визуализацией, причем система магнитно-резонансной томографии содержит антенну (114) магнитно-резонансной томографии с множественными антенными элементами (115) для получения измеренных магнитно-резонансных данных, причем в течение этого периода времени измеренные магнитно-резонансные данные получаются от каждого из упомянутых множественных антенных элементов в качестве целостной измеренной части данных, и причем остаток вычисляется для каждого из упомянутых множественных антенных элементов в течение этого периода времени.
3. Система магнитно-резонансной томографии по п. 2, причем остаток вычисляется для каждой из упомянутых множественных антенн отдельно, причем если остаток для одной из упомянутых множественных антенн больше заданного порога, то целостная измеренная часть данных идентифицируется как одна из частей данных выбросов.
4. Система магнитно-резонансной томографии по п. 2, причем остаток является средним значением по всем упомянутым множественным антеннам, причем если остаток больше заданного порога, то целостная измеренная часть данных идентифицируется как одна из частей данных выбросов.
5. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем данные k-пространства, полученные согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием в течение конкретного периода времени, максимально распространяются в k-пространстве с использованием функции распределения.
6. Система магнитно-резонансной томографии по п. 5, причем промежуточное магнитно-резонансное изображение повторно реконструируется при получении одной или более измеренных частей данных, причем прогнозируемая часть данных повторно вычисляется при получении упомянутой одной или более измеренных частей данных, причем остаток повторно вычисляется при получении упомянутой одной или более измеренных частей данных, и причем измеренная часть данных повторно идентифицируется как одна из частей данных выбросов, если остаток больше заданного порога, при получении упомянутой одной или более измеренных частей данных.
7. Система магнитно-резонансной томографии по п. 6, причем разрешение промежуточного магнитно-резонансного изображения изменяется при получении возросшего числа измеренных магнитно-резонансных данных.
8. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем исполнение машиноисполняемых команд заставляет процессор повторно получать измеренную часть данных, если она идентифицирована как одна из частей данных выбросов.
9. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем остаток вычисляется с использованием статистической меры для сравнения каждой из измеренных частей данных с прогнозируемой частью данных.
10. Система магнитно-резонансной томографии по п. 9, причем статистическая мера взвешивает отдельные измерения k-пространства согласно их местоположению в k-пространстве.
11. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем исполнение машиноисполняемых команд дополнительно заставляет процессор реконструировать по меньшей мере одно магнитно-резонансное изображение выброса с использованием упомянутой одной или более частей данных выбросов согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием.
12. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем исполнение машиноисполняемых команд дополнительно заставляет процессор:
- устанавливать (504) скорректированное магнитно-резонансное изображение в качестве промежуточного магнитно-резонансного изображения; и
- повторять вычисление прогнозируемой части, идентификацию упомянутой одной или более частей данных выбросов и реконструкцию скорректированного магнитно-резонансного изображения.
13. Система магнитно-резонансной томографии по любому из предшествующих пунктов, причем каждый из отсчетов измеренных частей данных имеет уникальную структуру выборки k-пространства.
14. Компьютерный программный продукт, содержащий машиноисполняемые команды (160) для исполнения процессором (144), управляющим системой (104) магнитно-резонансной томографии, причем система магнитно-резонансной томографии выполнена с возможностью получать измеренные магнитно-резонансные данные (164) субъекта (118) из зоны (108) визуализации, причем исполнение машиноисполняемых команд заставляет процессор:
- управлять (200) системой магнитно-резонансной томографии с помощью команд (162) последовательностей импульсов для получения измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием, причем измеренные магнитно-резонансные данные получаются в качестве измеренных частей (164) данных, причем каждая из измеренных частей данных получается в течение некоторого периода времени;
- реконструировать (202) промежуточное магнитно-резонансное изображение (168) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием;
- вычислять (204) прогнозируемую часть (170) данных для каждой из измеренных частей данных с использованием промежуточного магнитно-резонансного изображения;
- вычислять (206) остаток (172) для каждой из измеренных частей данных с использованием прогнозируемой части данных;
- идентифицировать (208) одну или более из измеренных частей данных как части (176) данных выбросов, если остаток больше заданного порога; и
- реконструировать (210) скорректированное магнитно-резонансное изображение (178) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием, и причем упомянутая одна или более частей данных выбросов исключается из реконструкции скорректированного магнитно-резонансного изображения.
15. Способ управления системой (100) магнитно-резонансной томографии, причем система магнитно-резонансной томографии выполнена с возможностью получать измеренные магнитно-резонансные данные (164) субъекта (118) из зоны (108) визуализации, причем способ содержит этапы, на которых:
- управляют (200) системой магнитно-резонансной томографии с помощью команд (162) последовательностей импульсов для получения измеренных магнитно-резонансных данных, причем команды последовательностей импульсов выполнены с возможностью получать измеренные магнитно-резонансные данные согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием, причем измеренные магнитно-резонансные данные получают в качестве измеренных частей (164) данных, причем каждую из измеренных частей данных получают в течение некоторого периода времени;
- реконструируют (202) промежуточное магнитно-резонансное изображение (168) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием;
- вычисляют (204) прогнозируемую часть (170) данных для каждой из измеренных частей данных с использованием промежуточного магнитно-резонансного изображения;
- вычисляют (206) остаток (172) для каждой из измеренных частей данных с использованием прогнозируемой части данных;
- идентифицируют (208) одну или более из измеренных частей данных как части (176) данных выбросов, если остаток больше заданного порога; и
- реконструируют (210) скорректированное магнитно-резонансное изображение (178) с использованием измеренных магнитно-резонансных данных согласно протоколу магнитно-резонансной томографии со сжатым восприятием, и причем упомянутую одну или более частей данных выбросов исключают из реконструкции скорректированного магнитно-резонансного изображения.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP16180581 | 2016-07-21 | ||
| EP16180581.7 | 2016-07-21 | ||
| PCT/EP2017/067866 WO2018015298A1 (en) | 2016-07-21 | 2017-07-14 | Motion-corrected compressed sensing magnetic resonance imaging |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2019104619A true RU2019104619A (ru) | 2020-08-21 |
Family
ID=56507473
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2019104619A RU2019104619A (ru) | 2016-07-21 | 2017-07-14 | Корректируемая магнитно-резонансная томография со сжатым восприятием |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10698064B2 (ru) |
| EP (1) | EP3500869B1 (ru) |
| JP (1) | JP6932181B2 (ru) |
| CN (1) | CN109477878B (ru) |
| RU (1) | RU2019104619A (ru) |
| WO (1) | WO2018015298A1 (ru) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3543725A1 (en) * | 2018-03-22 | 2019-09-25 | Koninklijke Philips N.V. | Self-navigation in three-dimensional magnetic resonance imaging |
| CN109040757B (zh) * | 2018-07-20 | 2020-11-10 | 西安交通大学 | 一种压缩感知多层残差图像编码方法 |
| JP7221681B2 (ja) * | 2018-12-28 | 2023-02-14 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像再構成方法、再構成装置、及び磁気共鳴イメージング装置 |
| US10950014B2 (en) | 2019-03-01 | 2021-03-16 | Canon Medical Systems Corporation | Method and apparatus for adaptive compressed sensing (CS) to correct motion artifacts in magnetic resonance imaging (MRI) |
| EP3719525A1 (en) * | 2019-04-01 | 2020-10-07 | Koninklijke Philips N.V. | Correction of magnetic resonance images using simulated magnetic resonance images |
| US10806370B1 (en) * | 2019-04-25 | 2020-10-20 | General Electric Company | MRI system and method for detection and correction of patient motion |
| US11280868B2 (en) * | 2019-06-19 | 2022-03-22 | GE Precision Healthcare LLC | Image enhancement with variable number of excitation (NEX) acquisitions accelerated using compressed sensing |
| EP3824814A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-26 | Koninklijke Philips N.V. | Assessment of measured tomographic data |
Family Cites Families (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ATE528733T1 (de) * | 2007-12-20 | 2011-10-15 | Wisconsin Alumni Res Found | Verfahren für dynamische eingeschränkte bildrekonstruktion mit vorhergehendem bild |
| US8472688B2 (en) * | 2008-04-17 | 2013-06-25 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Method for image reconstruction employing sparsity-constrained iterative correction |
| WO2009134820A2 (en) * | 2008-04-28 | 2009-11-05 | Cornell University | Tool for accurate quantification in molecular mri |
| CN110659443A (zh) * | 2010-06-11 | 2020-01-07 | Abb瑞士股份有限公司 | 检测状态估计网络模型数据误差 |
| US10073160B2 (en) | 2011-04-21 | 2018-09-11 | Koninklijke Philips N.V. | Magnetic resonance imaging of object in motion |
| US8768034B2 (en) * | 2012-03-20 | 2014-07-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Motion compensated MR imaging system |
| US9921285B2 (en) | 2012-04-19 | 2018-03-20 | New York University | System, method and computer-accessible medium for highly-accelerated dynamic magnetic resonance imaging using golden-angle radial sampling and compressed sensing |
| EP2728371B1 (en) * | 2012-11-02 | 2022-07-27 | Universitätsklinikum Freiburg | Segmented 3D Cartesian MR data acquisition using a randomized sampling pattern for compressed sensing image reconstruction |
| US9797974B2 (en) | 2013-01-30 | 2017-10-24 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Nonrigid motion correction in 3D using autofocusing with localized linear translations |
| CN103424420A (zh) * | 2013-01-31 | 2013-12-04 | 上海理工大学 | 一种基于拟合的核磁共振信号处理方法 |
| US9476712B2 (en) | 2013-07-31 | 2016-10-25 | Honeywell International Inc. | MEMS device mechanism enhancement for robust operation through severe shock and acceleration |
| EP3080635A1 (en) * | 2013-12-10 | 2016-10-19 | Koninklijke Philips N.V. | Calculating mri rf coil sensitivities using interpolation into an enlarged field of view |
| US10191133B2 (en) | 2013-12-12 | 2019-01-29 | Koninklijke Philips N.V | MR imaging using multi-echo segmented k-space acquisition |
| JP6494986B2 (ja) | 2014-01-16 | 2019-04-03 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置 |
| JP6072723B2 (ja) * | 2014-04-21 | 2017-02-01 | 株式会社日立製作所 | 磁気共鳴イメージング装置、及び画像撮像方法 |
| US9770223B2 (en) * | 2014-09-09 | 2017-09-26 | Wisconsin Alumni Research Foundation | System and method for accelerated, time-resolved imaging |
| US9846214B2 (en) * | 2014-12-29 | 2017-12-19 | Toshiba Medical Systems Corporation | Magnetic resonance image reconstruction for undersampled data acquisitions |
| CN105005012B (zh) * | 2015-06-05 | 2017-09-26 | 北京大学 | 基于压缩感知的腹部器官动态对比增强磁共振成像方法 |
| US10310047B2 (en) * | 2016-04-21 | 2019-06-04 | University Of Virginia Patent Foundation | Systems and methods for free-breathing cine DENSE MRI using self-navigation |
| JP6545887B2 (ja) * | 2017-11-24 | 2019-07-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用データ処理装置、磁気共鳴イメージング装置及び学習済みモデル生成方法 |
-
2017
- 2017-07-14 JP JP2019502637A patent/JP6932181B2/ja active Active
- 2017-07-14 CN CN201780045151.0A patent/CN109477878B/zh active Active
- 2017-07-14 US US16/317,592 patent/US10698064B2/en active Active
- 2017-07-14 EP EP17737301.6A patent/EP3500869B1/en active Active
- 2017-07-14 RU RU2019104619A patent/RU2019104619A/ru not_active Application Discontinuation
- 2017-07-14 WO PCT/EP2017/067866 patent/WO2018015298A1/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109477878A (zh) | 2019-03-15 |
| JP2019530486A (ja) | 2019-10-24 |
| CN109477878B (zh) | 2021-08-24 |
| EP3500869A1 (en) | 2019-06-26 |
| US10698064B2 (en) | 2020-06-30 |
| EP3500869B1 (en) | 2021-02-24 |
| JP6932181B2 (ja) | 2021-09-08 |
| BR112019001002A2 (pt) | 2019-05-14 |
| WO2018015298A1 (en) | 2018-01-25 |
| US20190242965A1 (en) | 2019-08-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2019104619A (ru) | Корректируемая магнитно-резонансная томография со сжатым восприятием | |
| ATLAS Collaboration atlas. secretariat@ cern. ch et al. | Luminosity determination in pp collisions at s=7 TeV using the ATLAS detector at the LHC | |
| RU2015128281A (ru) | Мониторинг пациентов для пациентов в подостром состоянии на основании состояния активности и положения тела | |
| JP2017515532A5 (ru) | ||
| WO2014160701A3 (en) | Mri with repeated k-t -sub-sampling and artifact minimization allowing for free breathing abdominal mri | |
| US20160349342A1 (en) | Systems and methods for acceleration magnetic resonance fingerprinting | |
| JP2016536045A5 (ru) | ||
| GB2521789A (en) | Metal resistant MR imaging reference scan | |
| JP2011110433A5 (ru) | ||
| JP2016516502A5 (ru) | ||
| WO2012049634A1 (en) | Mr data acquisition using physiological monitoring | |
| JP2014166271A5 (ru) | ||
| RU2017120478A (ru) | Магнитно-резонансный метод пальцевых отпечатков | |
| CN105769197A (zh) | 用于拍摄磁共振图像数据组的方法和磁共振设备 | |
| JP2019530486A5 (ru) | ||
| JP2017506101A5 (ru) | ||
| Contijoch et al. | User-initialized active contour segmentation and golden-angle real-time cardiovascular magnetic resonance enable accurate assessment of LV function in patients with sinus rhythm and arrhythmias | |
| Motaal et al. | Accelerated high‐frame‐rate mouse heart cine‐MRI using compressed sensing reconstruction | |
| JP2016531630A5 (ru) | ||
| JP2013215569A5 (ru) | ||
| RU2016116785A (ru) | Система и способ для определения патологии перфузии миокарда | |
| RU2016141324A (ru) | Магнитно-резонансная визуализация по технологии propeller | |
| RU2017115944A (ru) | Мр (магнитно-резонансная) томография методом propeller c подавлением артефактов | |
| RU2012132467A (ru) | Система измерения и способ измерения отклонений по массе соответствующих разделенных частей тела и система и способ их использования | |
| RU2020111530A (ru) | Управляемая потоком данных коррекция фазозависимых артефактов в системе магнитно-резонансной томографии |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA93 | Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination) |
Effective date: 20200715 |