[发明专利]MRI图像的多维迭代相位循环重构有效

专利信息
申请号: 201180048742.6 申请日: 2011-10-03
公开(公告)号: CN103124517A 公开(公告)日: 2013-05-29
发明(设计)人: 陈南圭;A.V.阿夫拉姆;A.W.宋;张仲柯 申请(专利权)人: 杜克大学
主分类号: A61B5/055 分类号: A61B5/055;G06T5/00
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 徐小会;王忠忠
地址: 美国北卡*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: mri 图像 多维 相位 循环
【说明书】:

相关申请

本申请要求2010年10月7日提交的美国临时申请序号61/390728以及2010年11月30日提交的美国临时申请序号61/418134的权益和优先权,通过引用将其内容结合于此,好像在本文中全面叙述一样。

背景技术

MRI中的混叠伪影(源自尼奎斯特伪影或者扫描内运动诱导相位误差等等)极大地降低了临床MRI数据的质量。例如,众所周知,与回波平面成像(EPI)中的相反的频率编码梯度极性对应的k维空间(k-space)轨迹的不一致性引起尼奎斯特伪影。传统技术常常仅校正沿频率编码方向的相位误差(即,1D校正),这可能仍然留下明显的残留伪影,特别是对于倾斜平面EPI或者在交叉项涡流存在的情况下。与1D校正相比,二维(2D)相位校正方法在抑制尼奎斯特伪影方面能够更加有效。但是,现有2D校正方法能够要求额外的参考扫描,和/或可能一般不适用于不同成像协议。此外,认为采用2D相位校正的EPI重构易受到参考扫描中的误差的放大。另外,分段扩散加权成像(例如分段扩散加权EPI、分段扩散加权螺旋成像、分段扩散快速自旋回波成像等等)中的扫描内运动诱导的成像域相位误差引起所获取数据中的严重混叠伪影。此外,大尺度运动可引起分段MRI获取(例如分段EPI、分段螺旋成像等等)中的k维空间相位误差,从而在重构图像中产生混叠伪影。

具有或不具有并行成像范式的其它MRI脉冲序列/图像获取类型也能够易受到尼奎斯特和/或运动诱导的伪影和/或其它类型的混叠伪影的影响。

发明内容

本发明的实施例提供采用改进的多维相位校正技术的方法和系统。

本发明的实施例提供采用改进的多维迭代相位循环技术的用于减少混叠伪影(例如尼奎斯特伪影、运动诱导的伪影等等)的方法和系统。

首先,通过使用多维(例如2D或3D)重构框架来循环相位误差的不同可能值,从相同的(原始)数据集来生成一系列图像。其次,使用基于分类和S形加权信号中的诸如背景能量(或者潜在的熵或者另一个可检测图像信号参数)之类的预定参数的标准根据第一步骤所生成的图像来识别具有最低伪影等级的图像。

新方法在无需获取附加参考扫描和后续误差放大的情况下去除单次激发和分段EPI中的尼奎斯特幻影方面是有效的。

虽然方法可特别适合于单次激发和分段EPI,但是方法能够与其它脉冲序列一起使用,包括例如梯度和自旋回波成像“GRASE”(由Koichi Oshio和David Feinberg提出,参见例如美国专利No.5270654,通过引用将其内容结合于此,好像本文中全面叙述一样)、螺旋成像、扩散加权成像“DWI”(通常用于中风成像)快速自旋回波成像等。对于DWI,校正方法能够执行以用于去除段间运动伪影。

本发明的相位循环重构数学框架能够应用于抑制图像域多维相位误差(例如EPI中的尼奎斯特伪影、DWI中的运动诱导的相位误差等等)或者k维空间相位误差(例如由于大扫描的扫描内运动引起)。

本发明的方法能够应用于非并行或并行MRI脉冲序列,从而解决源自不同源的混叠伪影。

系统和/或方法还可用于重构所取得的图像数据,以便从先前所获取MRI图像中去除伪影,因为不需要附加参考扫描。

方法能够使用3D相位校正来执行,而且并不局限于2D相位校正。

方法能够与单通道接收器或者多通道并行成像技术一起使用。

具体实施例针对用于生成具有减少的混叠伪影(例如尼奎斯特和/或运动诱导的图像伪影等等)的MRI图像的方法。方法包括:(a) 通过迭代地循环至少两个维度的相位梯度的不同估计值,使用从患者MRI图像数据集所得到的患者(人类或动物)图像数据电子地重构一系列图像;以及(b) 从所重构图像中电子地选择图像作为具有最低伪影等级。

电子重构步骤能够包括:对于相应图像片(slice),使用沿频率编码方向的不同的可能的相位梯度值来生成第一系列图像以及使用沿相位编码方向的相位梯度的不同的可能值来生成第二系列图像。

该方法可选地还可包括:(i) 生成与重构的第一和第二系列图像关联的1D图像信号分布(profile);以及(ii) 将1D图像信号分布乘以相应的S形函数加权。电子地选择步骤因而能够使用S形加权信号来执行,以便识别相位误差模式。

在一些实施例中,1D图像信号分布表示重构图像中的背景能量。

重构步骤能够在无需获取参考扫描或者无需用户输入的情况下执行,以便识别图像中的背景区域。

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