[发明专利]使用MRI的经运动校正的示踪剂动力学映射

说明书

本文公开了一种医学系统(100、300、500)，包括存储器(110)，所述存储器存储机器可执行指令(120)和磁共振重建模块(122)。所述磁共振重建模块被配置为根据测量的k空间数据(124)来重建经运动校正的示踪剂动力学图(126)。所述测量的k空间数据是欠采样的，其中，所述测量的k空间数据是T1加权的。所述测量的k空间数据是动态对比增强k空间数据。所述医学系统还包括处理器(104)，所述处理器被配置用于控制所述医学系统。所述机器可执行指令的运行使所述处理器：接收(200)所述测量的k空间数据；并且通过将所述测量的k空间数据输入到所述磁共振重建模块中来重建(202)所述经运动校正的示踪剂动力学图。所述磁共振重建模块(122)被配置为根据所述测量的k空间数据(124)将所述经运动校正的示踪剂动力学图重建为直接的基于模型的重建。

技术领域

本发明涉及磁共振成像，具体涉及动态对比增强磁共振成像。

背景技术

作为产生患者体内的图像的流程的部分，由磁共振成像(MRI)扫描器使用大的静态磁场来对准原子的核自旋。该大的静态磁场被称为B0场或主磁场。可以使用MRI在空间上测量对象的各种量或性质。在一些MRI技术中，可以将诸如钆的造影剂注射到对象中，这影响T1弛豫时间。随着时间进行的测量可以用于确定造影剂通过对象的输送。然后可以将所谓的示踪剂动力学模型拟合到对象的输送以确定诸如灌注的量。

期刊文章Guo等人(2017)“Direct estimation of tracer-kinetic parametermaps from highly undersampled brain dynamic contrast enhanced MRI”(Magn.Reson.Med,78：1566-1578.doi：10.1002/mrm.26540)公开了一种涉及求解非线性最小二乘优化问题的重建方法，该非线性最小二乘优化问题包括利用Patlak TK模型显式使用全前向模型将参数图转换到(k,t)空间。将所提出的方案与在TK建模之前通过并行成像和压缩感测来创建中间图像的间接方法进行比较。

发明内容

本发明在独立权利要求中提供了医学系统、计算机程序产品和方法。在从属权利要求中给出了实施例。

Guo等人中讨论的方法用于脑动态对比增强(DCE)磁共振成像(MRI)。当对大脑进行成像时，约束对象的头部是直接的。对于其他DCE MRI技术，诸如首过灌注心脏CDEMRI或腹部DCE MRI，Guo等人(2007)中描述的技术不起作用。实施例可以提供通过提供运动校正来产生示踪剂动力学(TK)图的手段。这可以例如以若干不同的方式完成。在一些实施例中，优化问题被修改为包括校正对象运动的额外项。在其他实施例中，经训练的神经网络可以被训练为补偿对象运动，诸如呼吸和/或心脏运动。在另外的实施例中，首先使用测量的k空间数据来计算经运动校正的k空间数据。然后使用经运动校正的k空间数据来计算经运动校正的示踪剂动力学图。在本文中，对k空间数据的引用被理解为指的是被采样为k空间中的位置以及时间的函数两者的k空间数据。

在一个方面中，本发明提供了一种医学系统，其包括存储器，所述存储器存储机器可执行指令和磁共振重建模块。所述磁共振重建模块被配置为根据测量的k空间数据来重建经运动校正的示踪剂动力学图。所述测量的k空间数据是欠采样的。所述测量的k空间数据是T1加权的。所述测量的k空间数据是动态对比增强k空间数据。

如本文所使用的医学系统涵盖被配置用于处理医学成像数据的工作站或计算机和/或用于采集该医学成像数据的系统。例如，在一个实例中，所述医学系统可以是工作站。在另一范例中，所述医学系统可以是磁共振成像系统和医学系统的组合。