[发明专利]涡流缓解系统和方法在审
申请号: | 202080071886.2 | 申请日: | 2020-08-14 |
公开(公告)号: | CN114556128A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | H·A·迪沃恩;C·胡根;R·奥哈洛兰;L·萨科利克 | 申请(专利权)人: | 海珀菲纳运营有限公司 |
主分类号: | G01R33/44 | 分类号: | G01R33/44;G01R33/565;G01R33/58 |
代理公司: | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 刘新宇 |
地址: | 美国康*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 涡流 缓解 系统 方法 | ||
提供了用于根据脉冲序列对磁共振成像(MRI)系统的操作期间的涡流的存在进行补偿的技术,该脉冲序列包括与目标梯度场相关联的梯度波形。这些技术包括:至少部分地通过使用梯度波形的特性的非线性函数校正梯度波形来对MRI系统的操作期间的涡流的存在进行补偿,以获得经校正梯度波形;以及根据经校正梯度波形来操作MRI系统以生成目标梯度场。
技术领域
本申请根据35U.S.C.§119(e)要求2019年8月15日提交的标题为“EDDY CURRENTMITIGATION SYSTEMS AND METHODS”的美国临时专利申请序列号62/887,212的优先权,其通过引用而被全部包含于此。
背景技术
磁共振成像(MRI)为许多应用提供了重要的成像方式,并且广泛应用于临床和研究环境中以产生人体内部的图像。一般地,MRI基于检测磁共振(MR)信号,MR信号是原子响应于由所施加的电磁场引起的状态变化而发射的电磁波。例如,核磁共振(NMR)技术涉及检测在被成像对象中的原子(例如,人体组织中的原子)的核自旋重新对准或弛豫时从激发原子的核发射的MR信号。可以对检测到的MR信号进行处理以产生图像,这使得在医学应用的背景下能够对体内的内部结构和/或生物处理进行调查以用于诊断、治疗和/或研究目的。
发明内容
一些实施例提供一种用于通过根据脉冲序列生成目标梯度场来操作磁共振成像系统即MRI系统的方法,所述脉冲序列包括与所述目标梯度场相关联的梯度波形,所述方法包括:至少部分地通过使用所述梯度波形的特性的非线性函数校正所述梯度波形来对所述MRI系统的操作期间的涡流的存在进行补偿,以获得经校正梯度波形;以及根据所述经校正梯度波形来操作所述MRI系统以生成所述目标梯度场。
一些实施例提供一种磁共振成像系统即MRI系统,包括:磁性系统,其包括多个磁性组件,所述多个磁性组件被配置为产生用于进行MRI的磁场,所述多个磁性组件包括用于产生梯度磁场的至少一个梯度线圈;以及至少一个控制器,其被配置为根据脉冲序列来操作所述多个磁性组件中的一个或多于一个磁性组件,所述脉冲序列包括与目标梯度场相关联的梯度波形,其中所述至少一个控制器被配置为:至少部分地通过使用所述梯度波形的特性的非线性函数校正所述梯度波形来对所述MRI系统的操作期间的涡流的存在进行补偿,以获得经校正梯度波形;以及根据所述经校正梯度波形来操作所述MRI系统以生成所述目标梯度场。
一些实施例提供至少一个非暂时性计算机可读存储介质,用于存储处理器可执行指令,所述处理器可执行指令在由磁共振成像系统即MRI系统执行时,使得所述MRI系统进行用于通过根据脉冲序列施加多个梯度场来操作所述MRI系统的方法,所述脉冲序列包括与目标梯度场相关联的梯度波形,所述方法包括:至少部分地通过使用所述梯度波形的特性的非线性函数校正所述梯度波形来对所述MRI系统的操作期间的涡流的存在进行补偿,以获得经校正梯度波形;以及根据所述经校正梯度波形来操作所述MRI系统以生成所述目标梯度场。
一些实施例提供一种磁共振成像系统即MRI系统,包括:至少一个控制器,其被配置为根据脉冲序列来操作所述MRI系统的多个磁性组件中的一个或多于一个磁性组件,所述脉冲序列包括与目标梯度场相关联的梯度波形,其中所述至少一个控制器被配置为:至少部分地通过使用所述梯度波形的特性的非线性函数校正所述梯度波形来对所述MRI系统的操作期间的涡流的存在进行补偿,以获得经校正梯度波形;以及根据所述经校正梯度波形来操作所述MRI系统以生成所述目标梯度场。
在一些实施例中,所述梯度波形的特性包括所述梯度波形的振幅。在一些实施例中,所述梯度波形的特性包括所述梯度波形的振幅、所述目标梯度场的方向、所述梯度波形的形状和/或所述梯度波形的转换速率(slew rate)。
在一些实施例中,所述非线性函数是所述梯度波形的特性的多项式函数。在一些实施例中,所述非线性函数是所述梯度波形的特性的指数函数。在一些实施例中,所述非线性函数是所述梯度波形的特性的分段多项式函数。在一些实施例中,所述非线性函数是所述梯度波形的特性的分段常数函数。
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