[发明专利]用于多状态磁共振指纹识别的磁共振成像系统、方法和计算机可读介质有效

专利信息
申请号: 201780077164.6 申请日: 2017-12-06
公开(公告)号: CN110073232B 公开(公告)日: 2022-08-16
发明(设计)人: K·佐默;M·I·多内瓦;T·E·阿姆托尔;P·柯肯;J·J·迈内克 申请(专利权)人: 皇家飞利浦有限公司
主分类号: G01R33/50 分类号: G01R33/50;G01R33/54
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 李光颖;王英
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 状态 磁共振 指纹识别 成像 系统 方法 计算机 可读 介质
【说明书】:

本发明提供一种磁共振成像系统(100),用于采集测量区域(108)内的来自对象(118)的磁共振数据(142)。所述磁共振成像系统(100)包括:用于控制所述磁共振成像系统(100)的处理器(130)和存储机器可执行指令(150、152、154)、脉冲序列命令(140)和字典(144)的存储器(136)。脉冲序列命令(140)被配置用于控制所述磁共振成像系统(100)以每个重复时间采集多个稳态自由进动(SSFP)状态的所述磁共振数据(142)。脉冲序列命令(140)还被配置用于控制磁共振成像系统(100)以根据磁共振指纹识别协议采集所述多个稳态自由进动(SSFP)状态的所述磁共振数据(142)。所述字典(144)包括多个组织参数集。每个组织参数集被分配有针对多个SSFP状态预先计算的信号演变数据。

技术领域

本发明涉及磁共振成像,具体地,涉及磁共振指纹识别。

背景技术

磁共振指纹识别(MRF)是这样一种技术,其中,施加随时间分布的多个RF脉冲,使得它们使来自不同类型组织的信号对所测量的磁共振 (MR)信号具有独一无二的贡献。将来自识别组织的具体类型或组成的一组或固定数量的组织参数的预计算信号贡献的有限字典与所测量的MR信号进行比较,并且能够在单个体素内确定识别引起所测量的MR信号的组织的类型或组成的参数。例如,如果已知体素仅包含水、脂肪和肌肉组织,则仅需要考虑识别这三种材料及其组成的组织参数的贡献,并且仅需要少量RF脉冲来准确地确定体素的组织的组成的参数。

磁共振指纹识别技术在Ma等人的期刊文章“Magnetic ResonanceFingerprinting”(Nature,2013年,第495卷,第187至193页)中进行了介绍。磁性指纹识别技术还在美国专利申请US 2013/0271132 A1和US 2013/0265047 A1中进行了描述。

发明内容

本发明在独立权利要求中提供一种磁共振成像系统、计算机程序产品和方法。在从属权利要求中给出了实施例。

磁共振(MR)数据在本文中定义为,在磁共振成像扫描期间使用磁共振装置的天线所记录的由原子自旋发射的射频信号的测量值。磁共振数据是医学图像数据的范例。磁共振成像(MRI)图像在本文中定义为,包含在磁共振成像数据内的重建的二维或三维可视化的解剖数据。能够使用计算机来执行这种可视化。

在常规参数映射方法的情况下,例如,在常规T1和T2映射技术中,以针对T1映射的不同的反转时间或针对T2映射的不同的回波时间一个接一个地采集若干完全采样的图像。使用从T1和T2的变化产生的每个体素的多个值通过应用指数拟合来分别确定针对T1映射数据的弛豫时间和针对T2映射数据的衰减时间。

然而,这种常规定量MRI方法具有高度耗时的缺点,因为一次仅测量一个参数。在对于每个图像改变一个特定的采集参数同时所有其他采集参数保持恒定的情况下,采集针对若干图像的磁共振数据。随后将获得的MRI 数据与数学模型拟合,以估计一个感兴趣采集参数,例如,像弛豫时间(T1) 或信号衰减时间(T2)。为了获得关于一个以上的采集参数的信息,必须针对每个感兴趣参数重复上述过程。然而,对于MRI技术的临床应用,主要需要快速和准确的量化。

Ma等人的Nature文章介绍了用于描述这种技术的磁共振指纹识别和术语的基本思想,例如字典,其被理解为涉及磁共振指纹识别字典。

在磁共振指纹识别中,基于针对体素的信号演变来采集组织参数。用于采集信号的采集参数是变化的,所得到的信号演变曲线也被称为引起所测量的MR信号被记录的组织的类型或组成的“指纹”。例如,模式识别算法用于找到最能代表每个体素的采集信号演变的字典条目。字典中的每个指纹指向相关联的组织的MR相关识别特征。

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