用利用多回波磁振成像的多步自适应拟合法的脂和铁量化的制作方法
【专利摘要】一种用利用多回波磁振成像的多步自适应拟合法的脂和铁量化。用于量化解剖组织中的脂肪和铁的计算机实现的方法包括：使用磁共振(MR)脉冲序列获得代表解剖组织的多个多回波信号数据集。多个多回波信号数据集选自多个多回波信号数据集且用于确定第一水量值和第一脂肪量值。响应于确定多回波信号数据集包括至少三个多回波数据集，执行第一阶段分析。该第一阶段分析包括：选择第一有效横向弛豫率值。接着，创建包括第一水量值、第一脂肪量值和第一有效横向弛豫率值的第一算法输入。然后，基于第一算法输入执行非线性拟合算法以计算第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值。随后基于第二水量值和第二脂肪量值确定第一质子密度脂肪分数值。
【专利说明】用利用多回波磁振成像的多步自适应拟合法的脂和铁量化
相关申请的交叉引用
[0001]本申请要求系列号61/722，278，于2012年11月5日提交的美国临时申请的优先权，通过引用将其全部并入本发明。
【技术领域】
[0002]本公开一般地涉及用于使用利用多回波磁共振成像的多步、自适应拟合方法来量化脂肪和铁的方法、系统和装置。所公开的方法、系统和装置可应用于例如诊断和量化疾病，诸如肝脂肪变性。
【背景技术】
[0003]与正常状态相比，很多疾病可能增加组织的脂肪或铁的沉积。例如，相对于肝病，肝脂肪变性是肝病、诸如非酒精性的脂肪性肝病的指示。此外，增加的铁沉积与慢性病毒性肝炎、酒精性肝病和非酒精性的脂肪性肝炎(steatokpatitis)相关联。在肝病领域之外，脂肪和铁沉积的量化在诸如骨髓疾病的诊断、肾上腺肿瘤的特性以及心脏疾病的评估这样的领域中是令人感兴趣的。因此，在各种临床应用中，解剖体(anatomy)中脂肪或铁沉积的快速而准确的估计是重要的。
[0004]用于非侵害地诊断和量化组织中脂肪沉积的一种技术是磁共振成像(MRI)。在MRI中，正常组织的所观察到的信号主要来自于其成分水分子中的质于。然而，在具有高的脂肪水平的组织中，所观察到的信号是脂肪和水信号的组合。对应于图像的总信号依赖于质子数量，或质子密度(PD)。为了量化组织中的脂肪，可确定每像素中脂肪质子密度与总脂肪和水质子密度的比。此比被称为质子密度脂肪分数(TOFF)。存在用于计算TOFF的各种常规技术。然而，这些方法通常依靠`并因此限于特定的供应商/硬件平台。
[0005]用MRI测量铁通常通过用MRI测量组织横向弛豫值(T2或f2)或弛豫率(R2=l/T2或If2=IzT2)来完成，因为铁沉积与T2ZT2或r2/r*2密切关联。这通常通过获得多回波数据并执行对数-线性拟合来完成。然而，当存在脂肪时，由于脂肪的影响，通过这种方法直接测量T2/f2或r2/r*2是有问题的。
[0006]因此，希望开发一种允许跨越各种供应商特定平台的TOFF计算而又允许精确量化铁沉积的技术。
【发明内容】
[0007]通过提供用于使用利用多回波磁共振成像的多步、自适应拟合方法来量化脂肪和铁的方法、系统和装置，本发明的实施例解决和克服了一个或多个以上不足之处和缺点。该技术特别适合于、但决不限于为了肝病的治疗而量化和脂肪和铁沉积。
[0008]根据本发明的一些实施例，一种用于量化解剖组织中的脂肪和铁的计算机实现的方法包括使用磁共振(MR)脉冲序列获得代表解剖组织的多个多回波信号数据集。多个多回波信号数据集选自所述多个多回波信号数据集。接着，使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值。在一个实施例中，通过将双回波灵活回波(flexible-echo)时间估计应用到所选的两个多回波信号数据集来确定第一水量值和第一脂肪量值。在其他实施例中，通过将多回波估计应用到所选的多回波信号数据集来确定所述值。然后，响应于确定多回波信号数据集包括至少三个多回波数据集，执行第一阶段分析。该第一阶段分析包括选择第一有效横向弛豫率值；创建包括第一水量值、第一脂肪量值和第一有效横向弛豫率值的第一算法输入；基于第一算法输入执行非线性拟合算法以计算第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值；以及基于第二水量值和第二脂肪量值确定第一质子密度脂肪分数值。
[0009]在一个实施例中，上述方法进一步包括响应于确定多回波信号数据集包括至少四个多回波数据集，执行第二阶段分析。所述第二阶段分析包括确定对于第三水量值的初始猜测(initial guess)和对于第三脂肪量值的初始猜测，基于有效横向弛豫率值确定对于水横向弛豫率值的初始猜测，并基于有效横向弛豫率值确定对于脂肪横向弛豫率值的初始猜测。接着，创建包括对于第三水量值的初始猜测、对于第三脂肪量值的初始猜测、对于水横向弛豫率值的初始猜测不对于脂肪横向弛豫率值的初始猜测的第二算法输入。然后，基于第二算法输入执行非线性拟合算法以计算第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值。然后可以基于第三水量值和第三脂肪量值确定第二质子密度脂肪分数值。
[0010]对于第三水量值的初始猜测值和对于第三脂肪量值的初始猜测值可以用各种方式设置。例如，在一个实施例中，基于第一质子密度脂肪分数值设置所述值。具体而言，响应于确定第一质子密度脂肪分数 值小于第一预定常数，将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值并将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为零。响应于确定第一质子密度脂肪分数值大于第二预定常数，将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值，以及将对于第三水量值的初始猜测设置为零。响应于确定第一质子密度脂肪分数值大于第一预定常数并小于第二预定常数，将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，以及将设置对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值。
[0011]根据本发明的其他实施例，一种用于量化患者解剖体的一部分中的脂肪和铁的计算机实现的方法包括接收响应于被应用到患者解剖体的所述部分的多回波脉冲序列而获得的多个多回波信号数据集。从所述多个多回波信号数据集中选择两个多回波信号数据集。接着，确定一系列值。首先，使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值。第二，基于第一水量值和第一脂肪量值确定跨越多个多回波信号数据集的第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值。第三，基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨越多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值。一旦这些值被确定，就可以基于第三水量值和第三脂肪量值计算质子密度脂肪分数值。
[0012]上述方法可以多种方式加以补充。例如，在一个实施例中，所述方法进一步包括基于水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率中的至少一个确定铁沉积值。可以在图形用户接口中呈现质子密度脂肪分数值和铁沉积值。在另一个实施例中，使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值包括将双回波灵活回波时间估计应用到所选的两个多回波信号数据集。[0013]在一些实施例中，通过执行非线性拟合算法来计算第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值而确定跨越多个多回波信号数据集的第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值。在一个实施例中，所述非线性拟合算法包括阻尼最小二乘法。
[0014]在一些实施例中，可以基于上述方法中所计算的第二水量值和第二脂肪量值来确定初始质子密度脂肪分数值。该初始质子密度脂肪分数值随后可被用来确定跨越多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值。例如，在一个实施例中，响应于确定初始质子密度脂肪分数值小于第一预定常数，可以将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，并可以将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为零。响应于确定初始质子密度脂肪分数值大于第二预定常数，可以将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值，并可以将对于第三水量值的初始猜测设置为零。响应于确定初始质子密度脂肪分数值大于第一预定常数并小于第二预定常数，可以将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，并可以将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值。然后，可以至少部分地基于对于第三水量值的初始猜测和对于第三脂肪量值的初始猜测执行非线性拟合算法，以计算第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值。
[0015]根据本发明的另一个实施例，一种用于量化解剖组织中的脂肪和铁的系统包括输入处理器和图像数据处理器。所述输入处理器被配置为获得使用脉冲序列类型获得的代表解剖组织的多回声信号数据集的多个MR图像。所述图像数据处理器被配置为执行自适应和渐进的多步骤量化过程。在一些实施例中，该量化过程包括在第一步骤，确定初始水量值、初始脂肪量值和一个或多个初始横向弛豫率值。接着，执行一个或多个后续步骤，每个后续步骤利用多步骤量化过程中的之前步骤所确定的一个或多个值，来确定更新的水量值、更新的脂肪量值和一个或多个更新的横向弛豫率值。然后，基于在一个或多个后续步骤中包括的最终后续步骤期间所产生的最终水量值和最终脂肪量值来计算质子密度脂肪分数值。在一些实施例中，该系统还包括图形用户接口，该图形用户接口被配置为呈现基于最终脂肪量值生成的脂肪横向弛豫图、基于最终水量值生成的水横向弛豫图、或基于质子密度脂肪分数值确定的脂肪分数图中的至少一种。
[0016]本发明的附加特征和优点将从参照附图进行的说明性实施例的下列详细描述中
变得清楚。
【专利附图】
【附图说明】
[0017]当结合附图阅读时，可由下面的详细描述来最佳地理解本发明的上述和其他方面。为了说明本发明的目的，附图实施例中所示的是目前优选的，但是应该理解，本发明并不限于所公开的特定的手段。附图中包括以下的图:
[0018]图1示出了根据本发明的一些实施例的用于排序采集`在k_空间存储阵列中存储的表示MR图像数据的频域分量的系统；
[0019]图2提供了根据本发明的一些实施例的用于脂肪和铁的量化的多步自适应拟合过程；
[0020]图3提供了根据本发明的一些实施例的基于水-脂肪混合物的单个有效横向弛豫率计算PIFF的过程的概述；[0021]图4提供了根据本发明的一些实施例的基于水和脂肪的横向弛豫率计算TOFF的过程的概述；
[0022]图5示出了通过本发明的一个实施例确定的肝脏脂肪和铁量化的示例结果；并且
[0023]图6示出了一个示例性计算环境，本发明的实施例可以在该示例性计算环境中实现。
【具体实施方式】
[0024]下面的公开根据涉及使用利用多回波磁共振成像(MRI)的多步、自适应拟合方法来量化脂肪的方法、系统和装置的若干实施例描述了本发明。简言之，在各种实施例中，执行多回波MRI采集。来自所述采集的两个所选的回波被用于为脂肪和水分信号分数提供初始猜测。基于量信号方程式，随后执行多步非线性拟合程序以分别用质子密度脂肪分数(PDFF)值和横向弛豫率(例如，值来量化地测量脂肪和铁。
[0025]图1示出了根据本发明的一些实施例的用于排序采集k_空间存储阵列中代表用于存储的MR图像数据的频率域分量的系统10。在系统10中，磁体12创建了将在手术台上被成像和定位的患者11体内的静态基本磁场。在该磁体系统中是梯度线圈14，用于产生叠加于所述静态磁场上的位置依赖的磁场梯度。梯度线圈14响应于通过梯度和匀场(shimming) /脉冲序列控制模块16向其提供的梯度信号在三个正交方向上产生位置依赖及匀场磁场梯度，并生成磁场脉冲序列。匀场梯度补偿由患者的解剖变化和其他来源引起的MR成像设备磁场中的不均匀性和多变性。磁场梯度包括施加到患者11的切片选择梯度磁场、相位编码梯度磁场以及读出梯度磁场。
[0026]此外，RF (射频)系统20提供RF脉冲信号至RF线圈18，作为响应，所述RF线圈18产生磁场脉冲，所述磁场脉冲对于所谓的“自旋回波”成像旋转所成像的身体11中质子的自旋九十度或一百八十度，或者对于所谓的“梯度回波”成像旋转小于或等于90度的角度。如由中央控制系统26所指不的那样，脉冲序列控制I旲块16结合RF系统20控制切片选择、相位编码、读出梯度磁场、射频传输和磁共振信号检测，以获得表现患者11的平面切片的磁共振信号。
[0027]响应于施加的RF脉冲信号，RF线圈18接收MR信号，即，当身体内受激发的质子返回由静态和梯度磁场建立的平衡位置时，来自所述身体内受激发的质子的信号。所述MR信号由RF系统20中的检测器以及k-空间分量处理器单元34检测和处理，用以向可操作地耦合到中央控制单元26的图像数据处理器27提供图像表现数据。在一些实施例中，该图像数据处理器位于中央控制单元26内，而不是如图1中的外部单元之内。ECG同步信号发生器30提供ECG信号，用于脉冲序列和成像同步。单元34中单独数据元素的二维或三维k-空间存储阵列存储对应的包括MR数据集的单独频率分量。单独数据元素的k-空间阵列具有指定中心，并且单独数据元素单独地具有到该指定中心的半径。
[0028]磁场发生器(包括磁线圈12、14和18)生成磁场，用于在获得对应于存储阵列中单独数据元素的多个单独频率分量中使用。以某顺序依次获得所述单独频率分量，在该顺序中，由于在表现MR图像的MR数据集的采集期间依次获得多个单独频率分量，所以各自相应的单独数据元素的半径沿着基本上螺旋形的路径增加和减少。单元34中的存储处理器存储在阵列中相应的单独数据元素中使用磁场而获得的单独频率分量。由于获得了多个顺序单独频率分量，所以各自相应的单独数据元素的半径交替增加和减少。磁场以对应于阵列中基本上相邻的单独数据元素的序列的顺序获得单独频率分量，并且依次获得的频率分量之间的磁场梯度变化基本上最小化。
[0029]中央控制系统26使用存储于内部数据库中的信息来以协调方式处理所检测的MR信号，以生成身体的所选切片(或多个切片)的高品质图像，并调整系统10的其他参数。所存储的信息包括，例如，预定脉冲序列以及磁场梯度和强度数据以及指示将被应用在成像中的指示梯度磁场的定时、取向和空间体积的数据。所生成的图像呈现在显示器40上。计算机28包括使用户能与中央控制器26交互的图形用户接口(GUI)，并使用户能基本上实时修改磁共振成像信号。显示处理器37处理磁共振信号以例如提供用于在显示器40上显示的图像表现数据。
[0030]在本发明的各种实施方式中，如这里所述，MRI系统，诸如图1的系统10被用于使用多步自适应拟合方法来获得用于量化组织中脂肪和铁的数据。本发明的实施例使用信号
模型，所述信号模型是多至四值=M^MpR2w'和A2/的函数。Mw和Mf分别是被采样组织的
水和脂肪信号量。这些值与那些组织类型的质子密度成比例。和R*2f分别是该组织的水和脂肪的横向弛豫率。如果在数据采集中使用足够低的RF翻转角度，使得纵向弛豫(T1)的影响可以忽略不计，那么在第η个回波时间(TEn)，所获得的MR信号Sn由下式给出:
【权利要求】
1.一种用于量化解剖组织中的脂肪和铁的计算机实现的方法，该方法包括: 使用磁共振(MR)脉冲序列获得代表解剖组织的多个多回波信号数据集； 从多个多回波信号数据集中选择多个多回波信号数据集； 使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值；以及响应于确定多回波信号数据集包括至少三个多回波数据集，执行第一阶段分析，第一阶段分析包括: 选择第一有效横向弛豫率值， 创建包括第一水量值、第一脂肪量值和第一有效横向弛豫率值的第一算法输入， 基于第一算法输入执行非线性拟合算法以计算第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值，以及 基于第二水量值和第二脂肪量值确定第一质子密度脂肪分数值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所选的多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值包括: 将双回波灵活回波时间估计应用于所选的两个多回波信号数据集。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所选的多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值包括: 将多回波估计应用于所选的多回波信号数据集。
4.根据权利要求1所述 的方法，进一步包括: 响应于确定多回波信号数据集包括至少四个多回波数据集，执行第二阶段分析，第二阶段分析包括: 确定对于第三水量值的初始猜测和对于第三脂肪量值的初始猜测， 基于有效横向弛豫率值确定对于水横向弛豫率值的初始猜测， 基于有效横向弛豫率值确定对于脂肪横向弛豫率值的初始猜测， 创建包括对于第三水量值的初始猜测、对于第三脂肪量值的初始猜测、对于水横向弛豫率值的初始猜测和对于脂肪横向弛豫率值的初始猜测的第二算法输入， 基于第二算法输入执行非线性拟合算法以计算第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值，以及 基于第三水量值和第三脂肪量值确定第二质子密度脂肪分数值。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，确定对于第三水量值的初始猜测和对于第三脂肪量值的初始猜测包括: 响应于确定第一质子密度脂肪分数值小于第一预定常数， 将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，以及 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为零。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，确定对于第三水量值的初始猜测和对于第三脂肪量值的初始猜测进一步包括: 响应于确定第一质子密度脂肪分数值大于第二预定常数， 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值，以及 将对于第三水量值的初始猜测设置为零。
7.根据权利要求6所述的 方法，其中，确定对于第三水量值的初始猜测和对于第三脂肪量值的初始猜测进一步包括: 响应于确定第一质子密度脂肪分数值大于第一预定常数并小于第二预定常数， 将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，以及 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值。
8.一种用于量化患者解剖体的一部分中的脂肪和铁的计算机实现的方法，该方法包括: 接收响应于被应用于患者解剖体的所述部分的多回波脉冲序列而获得的多个多回波信号数据集； 从多个多回波信号数据集中选择两个多回波信号数据集； 使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值； 基于第一水量值和第一脂肪量值确定跨多个多回波信号数据集的第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值； 基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值；以及基于第三水量值和第三脂肪量值计算质子密度脂肪分数值。
9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括: 基于水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率中的至少一个确定铁沉积值。
10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括: 在图形用户接口中呈现质子密度脂肪分数值和铁沉积值。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，使用所选的两个多回波信号数据集确定第一水量值和第一脂肪量值包括: 将双回波灵活回波时间估计应用于所选的两个多回波信号数据集。
12.根据权利要求8所述的方法，其中，基于第一水量值和第一脂肪量值确定跨多个多回波信号数据集的第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值包括: 执行非线性拟合算法以计算第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述非线性拟合算法包括阻尼最小二乘法。
14.根据权利要求12所述的方法，进一步包括: 基于第二水量值和第二脂肪量值计算初始质子密度脂肪分数值。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值包括: 响应于确定初始质子密度脂肪分数值小于第一预定常数， 将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，以及 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为零。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值进一步包括: 响应于确定初始质子密度脂肪分数值大于第二预定常数， 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值，以及将对于第三水量值的初始猜测设置为零。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值进一步包括: 响应于确定初始质子密度脂肪分数值大于第一预定常数并小于第二预定常数， 将对于第三水量值的初始猜测设置为第二水量值，以及 将对于第三脂肪量值的初始猜测设置为第二脂肪量值。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，基于第二水量值、第二脂肪量值和第二有效横向弛豫率值确定跨多个多回波信号数据集的第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值进一步包括: 至少部分地基于对于第三水量值的初始猜测、对于第三脂肪量值的初始猜测执行非线性拟合算法以计算第三水量值、第三脂肪量值、水横向弛豫率值和脂肪横向弛豫率值。
19.一种用于量化解剖组织中的脂肪和铁的系统，该系统包括: 输入处理器，被配置为获得使用脉冲序列类型获得的代表解剖组织的多回声信号数据集的多个MR图像；以及 图像数据处理器，被配置为执行自适应和渐进多步骤量化过程，该过程包括: 在第一步骤，确定初始水量值、初始脂肪量值以及一个或多个初始横向弛豫率值， 执行一个或多个后续步骤，每个后续步骤利用在多步骤量化过程中的之前步骤确定的一个或多个值来确定更新的水量值、更新的脂肪量值和一个或多个更新的横向弛豫率值，以及 基于在一个或多个后续步骤中包括的最终后续步骤期间生成的最终水量值和最终脂肪量值来计算质子密度脂肪分数值。
20.根据权利要求19所述的系统，进一步包括: 图形用户接口，被配置为呈现基于最终脂肪量值生成的脂肪横向弛豫图、基于最终水量值生成的水横向弛豫图、或基于质 子密度脂肪分数值确定的脂肪分数图中的至少一个。
【文档编号】A61B5/055GK103800010SQ201310692760
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2013年11月5日 优先权日:2012年11月5日
【发明者】钟晓东, M·D·尼克尔, S·坎宁吉泽 申请人:美国西门子医疗解决公司, 西门子公司