在组织微细管网络内的水的相对量的量化的制作方法

在组织微细管网络内的水的相对量的量化的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于磁共振(MR)成像的方法，包括：获取具有源自引起来自扩散而不是流动(流动补偿的数据)的信号衰减的RF和梯度脉冲序列的不同移动加权的至少两个MR图像；获取具有源自引起来自扩散和流动(非补偿的数据)的信号衰减的RF和梯度脉冲序列的不同移动加权的至少两个MR图像；对所述流动补偿的数据和非补偿的数据执行模型拟合，其中可调节的参数中的至少一个可调节的参数被限制成对两个数据集都相同；以及通过从所述模型拟合中提取体素内非相干性移动(IVIM)效果的至少一个参数来获取关于微观流动的定量信息，所述方法指向扩散-灌注。
【专利说明】在组织微细管网络内的水的相对量的量化
[0001] 发明背景
[0002] 本发明涉及一种用于分析利用速度补偿的可变量记录的扩散加权的磁共振（MR) 图像以量化在组织微脉管系统内流动的血液的量和速度的方法。
[0003] 分子扩散和灌注两者（即在方向混乱的毛细管网络内流动的血液）都会导致在 扩散加权MR成像中的信号强度的衰减，该效果已知为"体素内非相干性移动（IVIM) "。Le Bihan (1)做出了开创性的工作，通过对记录为扩散加权变量b的函数的扩散加权MR图像的 双指数分析来估计流水的伪扩散系数D*、灌注比f、以及非流动的细胞外的水和细胞内的 水的扩散系数D。这种分析最近被应用到乳腺癌（2)和肝硬化（3)，表明灌注参数（D*和f) 可以用于诊断病理学条件，在该病理学条件中在微脉管系统中流动的血被改变。f的值的范 围从大脑内的4%到胰腺（4)内的25%。该分析被众所周知的问题所阻碍：从嘈杂的多指 数信号衰减数据（5)中提取具有相似的衰减常数的指数分量。为了获取在D(其独立于扩 散时间）和D*(大约与扩散时间成比例）之间的充分的差，在长的回声时间（例如100ms) 时经常执行扩散加权，这样导致额外的信号下降和由于核自旋-自旋弛豫产生的噪声的影 响。
[0004] 通过应用扩散加权梯度调制方案可以部分消除源自灌注的信号衰减，在扩散加权 梯度调制方案中以恒定速度流动的自旋的相移被重新聚焦（6-8)。通过获取流动补偿的和 非补偿的图像的差获得的图像产生关于毛细血管密度（6、7)的信息。不幸的是，图像信噪 比（SNR)通常太低而不能使用基于差异图像的分析方法来准确地量化病理上诱发的血管 内的部分的变化。
[0005] 对关于信号获取和分析的当前现有的协议噪声的过度敏感（双指数拟合信号与b 数据或流动补偿的数据与非补偿的数据的差值图像相对比）目前阻止了潜在的有益的灌 注参数的广泛的临床应用。基于上述考虑，拥有用于获取具有更大准确度的这些参数和与 当前现有的方法相比对噪声尽可能不太敏感的方法将是非常令人满意的。
[0006] US7336072提供了一种用于在MRI中可视化宏观流动的方法。该方法提供对通过 流动补偿序列和非流动补偿序列获得的数据的分析。在信号的相位中包含关于宏观流动 (速度）的信息，并且该信息被US7336072中公开的方法提取。基于信号相位信息，存档的 速度被构造来可视化宏观流动。在US7336072中提供了不同的可视化方法，例如使用颜色 编码的导图或者矢量场。对于综合的流动成像数据读取，在解剖的图像上叠加速度场。为 了识别具有流动组织和静止组织的区域，减少了通过流动补偿序列的和非补偿的序列获取 的信号的幅度。


【发明内容】

[0007] 本发明涉及克服前述问题的数据分析方法和对应的图像获取协议。本发明利用基 于从具有程度可变的流动补偿的试验得到的数据使能独立地分析扩散和灌注对伪扩散系 数的影响。改变流动补偿的程度允许对弥散的流动进行更加稳健的量化。
[0008] 根据本发明的一个方面，提供了一种用于磁共振（MR)成像的方法，包括：
[0009] 获取具有源自引起信号衰减扩散而不是流动的RF和梯度脉冲序列的不同的移动 加权的至少两个MR图像（流动补偿的数据）；
[0010] 获取具有源自引起信号衰减扩散和流动的RF和梯度脉冲序列的不同移动加权的 至少两个MR图像；
[0011] 对所述流动补偿的数据和非补偿的数据执行模型拟合，其中被调节的参数中的至 少一个被限制成对两个数据集都相同；以及通过从所述模型拟合中提取体素内非相干性移 动（IVIM)效果的至少一个参数来获取关于微观流动的量化信息。
[0012] 应当提到的是，所述至少一个参数的提取当然地可以与提取体素内非相干性移动 (IVIM)效果的若干参数有关。此外，根据一个【具体实施方式】，该提取与从模型拟合的数据集 提取关于微细管的水的比和速度弥散度值或伪扩散值的信息有关，微细管的水的比和速度 弥散度值或伪扩散值归因于体素内非相干性移动（IVIM)。
[0013] 根据本发明的方法当与US7336072中公开的相比较时还基于对通过流动补偿的 序列和非补偿的序列获取的数据的分析。然而，该分析方法目的是量化体素内非相干性移 动效果（IV頂效果）。根据本发明的方法的目的是以相较于已经建立的方法（即衰减数据 的双指数和分段拟合）以更高的精确度和准确度来量化在组织微吸管网络内的水的相对 量。本方法还允许微细管网络内的速度弥散度的量化。相比之下，在US7336072中公开的 方法目的在于在宏观流动中的速度的量化。此外，根据本发明的分析是基于信号幅度数据， 而通过在US7336072中的方法的存档的和提取的宏观速度是基于信号相位数据。根据本发 明的方法是基于流动补偿的数据和非补偿的数据的限制拟合。在US7336072中没有公开这 样的数据拟合方法。如从上述内容应该注意到，如在本发明权利要求1中公开的根据本发 明的方法与在US7336072中公开的方法非常不同。
[0014] 如上所述，根据本发明，基于从具有可变程度的流动补偿的试验得到的数据可以 分别地分析扩散对伪扩散系数的影响和灌注对伪扩散系数的影响。作为特殊情况，考虑从 流动补偿的试验和非补偿的试验得到数据。发明人建议一种新的具有可变程度的流动补偿 的扩散-灌注试验和新的流动补偿的数据和非补偿的数据的联合分析来以相较于常规方 法改善的准确度和精确度来量化流动。
[0015] 通过将下面的公式（18)回归到变量b和α的信号衰减数据E(b，α)可以得到关 于概率分布Z 5(Avj)的信息。
[0016] 允许独立地调节扩散加权b和速度弥散度加权α的脉冲序列可以被用来通过将 扩散和速度弥散度对总的信号衰减的贡献解开来量化速度弥散度，其通过伪扩散系数矿来 表征。在扩散-灌注关联试验（D-P)中，其中可以独立地调节试验参数b和α，在扩散系数 和速度弥散度之间的关联的测量允许当在系统中存在一个或多个扩散或速度弥散度分量 时将速度弥散度分量和对应的扩散分量相关联。
[0017] 对利用流动补偿的和非补偿的梯度调制方案获取的信号衰减数据进行联合双指 数分析产生对在微细管网络内流动的水的均方根流速V和部分群体f、以及在周围组织内 的"静止"的水的扩散系数D的估计。流动补偿的和非补偿的方案被优化来对于关于硬件 性能和核弛豫时间的给定限定分别地产生对流动的最大不灵敏度和灵敏度。
[0018] 在下文和在权利要求中提供本发明的另外的具体的实施方式。本发明具有许多可 能的应用领域。例如，获取的关于微观流动的量化信息可以被用于诊断疾病。可能的使用 是作为关于诊断（例如通过使用CBV (脑血容量）和CBF (脑血流量）参数）肿瘤血管属性 的方法，例如血容量比分和/或微脉管流速。诊断的适应症的示例是乳腺癌或肝硬化。

【专利附图】

【附图说明】
[0019] 图1显示了关于具有通过公示19(见下文）描述的两个信号作用的例子的概率分 布Z5(Ad)的示意图。
[0020] 图2显示了关于移动加权的核磁共振（NMR)或者磁共振成像（MRI)的脉冲序列的 示意图。
[0021] 图3也显示了关于移动加权的核磁共振（NMR)或者磁共振成像（MRI)的脉冲序列 的示意图。
[0022] 图4示出了关于移动加权的核磁共振（NMR)或者磁共振成像（MRI)的通常已知的 脉冲序列。
[0023] 图5示出了关于流动补偿的脉冲序列和非补偿的脉冲序列的模拟数据。
[0024] 图6示出了如利用传统协议（"标准的"和"分段的"）以及根据本发明的量化的 灌注比f的准确度和精确度。

【具体实施方式】
[0025] 组织内的血的灌注是重要的生理参数。血管血容量和流速度被很好地建立作为在 肿瘤诊断和治疗中的指示参数。尽管做了很多努力，然而用于探测灌注的非侵入性方法非 常慢地针对具有临床价值但是侵入性的方法（基于顺磁性造影剂的MRI方法或者例如利用 放射性示踪剂（9)的方法）铺设自己的立场。基于非侵入性扩散的方法非常有前途，但是 由于它们对噪声的过度敏感，至今还没有在日常临床实践中被充分证明。在已经示出随机 定向流动的作用对一般的扩散试验中的信号衰减有作用（6-8)。相应地，随机流的作用可以 被观察为叠加到分子扩散效应上，导致双指数信号衰减（1)。该效应（被称为"体素内非相 干性移动（IVM)"）被使用灌注比f和所谓的伪扩散系数D*进行量化。
[0026] 基于放射性示踪剂的摄取或冲刷，传统的灌注测量提供了关于脑血流量（CBF)和 脑血容量（CBV)的信息。由于IVM效果的灌注比f与CBV参数成比例，而fD*的积与CBF 参数成比例（10)。CBF/CBV和IV頂参数（也就是f和D*)之间的精确关系依赖于组织和微 循环特性。同样地，根据本发明，通过新的分析协议获得的参数与CBV和CBF紧密关联。已 经示出了在活的有机体内的CBV和CBF参数的估计可能也具有基于IVIM分析（10、11)的 扩散加权动脉自旋标记MRI技术。参考上面描述的，根据本发明的方法可以指向估计肿瘤 系统。因而，根据本发明的一个【具体实施方式】，定量信息与肿瘤血管属性相关，例如血液容 积率和/或微脉管流速（例如由至少CBV (脑血容量）和/或CBF (脑血流）参数构成）。
[0027] 在另一个方面，在流动补偿的NMR扩散试验中，可以避免由于灌注导致的其它衰 减，潜在地允许将流动的效果和扩散的效果相分离（7)。流动补偿的和非补偿的PGSE NMR 技术的结合可以被用来提取关于非局部弥散张量的信息，表示依照时间和空间的关联的对 弥散流动的基本描述（12)。虽然在组织内的伪扩散系数是比普通的扩散系数大的数量级， 但是灌注对可观察的信号仅有小比例（大约10%)的作用，因此非常难以可靠地检测。对 弛豫效果的解释的在扩散加权的MRI中的IVIM效果的分析指示：在胰腺内的灌注比是大约 25%而在大脑内的灌注比仅大约是4%。蒙特卡洛误差分析示出大的信噪比是灌注比的准 确估计所需要的（13)。尽管该限制，因为在不同的生理和病理条件下允许非侵入地分离血 流和毛细管容量的作用，所以基于扩散的灌注检测是有诱惑力的。
[0028] 依照暂时的位移关联，可以识别动力学的两个极限情况，S卩非关联的扩散移动和 相干流动。由于在不均匀的磁场内的共振频率的空间变化，可观察的NMR信号承载关于在 NMR试验的时间尺度上的移动的平均属性的信息。在自旋回声试验中，回声衰减与扩散系数 成比例，而信号相位与平均流速成比例。流动补偿的NMR扩散试验被设计来估计由于流动 导致的相移。在一些情况下，核子的若干子集的动态属性影响NMR信号。例如如果探测到具 有不同扩散属性的核子可以产生这样的情况，例如由于不同的分子种类或者当核子在NMR 试验过程中在探测的样本空间内在形态学上不同的环境中保持被隔离。由于组织内细胞外 的和细胞内的水产生的两种分量扩散是后一种情况的众所周知的示例。扩散流动（其中具 有恒定的但是不同的速度的核子的若干子集共存）是若干子集合作用的另一个示例。即使 在试验的时间尺度上这些作用的速度可以是恒定的，然而它们的相位作用可以由于速度扩 散是不相干的，引起试验中的附加的衰减因素而没有流动补偿。这被称为IVIM模式，其描 述没有灌注时依照静止组织的扩散的双指数自旋回波衰减，并且作为由于流动（灌注）的 附加的衰减，被量化为伪扩散系数D*。基于从具有可变程度的流动补偿的试验中得到的数 据可以分别分析在伪扩散系数上的扩散和灌注的效果。改变流动补偿的程度允许对扩散流 的更加稳健的量化。作为特殊的情况，来自流动补偿的试验和非补偿的试验的数据被考虑。 发明人建议了一种具有可变程度的流动补偿的新的扩散灌注试验（D-P试验）和一种流动 补偿的数据和非流动补偿的数据的新的结合分析来以与传统方法相比的改善的准确度和 精度量化流动。
[0029] 在理想的均匀磁场中，自旋相位是一致的并且磁化以拉莫尔频率（GJci= YBtl)旋 转，其中Y是核旋磁比以及Btl是磁场强度。在旋转帧中，通过平均磁场B tl来限定，通过自 旋总体均值给出可观察的NMR信号：
[0030] S(t) = S0〈e-i<Ht)> (I)
[0031] 其中Stl是激发后的信号幅度，包括弛豫效果和初始自旋作用，以及少是通过沿梯 度改变磁场梯度G(t)以及相对自旋位移z(t)给出的单独的自旋作用的相对相位，沿着梯 度表不为：
[0032]

【权利要求】
1. 一种用于磁共振MR成像的方法，包括： 获取具有源自引起来自扩散而不是来自流动的信号衰减的RF和梯度脉冲序列（流动 补偿的数据）产生的不同移动加权的至少两个MR图像； 获取具有源自引起来自扩散和流动的信号衰减的RF和梯度脉冲序列（非补偿的数据） 产生的具有不同移动加权的至少两个MR图像； 对所述流动补偿的数据和非补偿的数据执行模型拟合，其中可调节的参数中的至少一 个可调节的参数被限制成对两个数据集都相同； 并且通过从所述模型拟合中提取体素内非相干性移动（IVIM)效果的至少一个参数来 获取关于微观流动的定量信息。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中所述MR图像被利用可变量的速度补偿来记录。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中基于来自具有可变程度的流动补偿的试验的 数据分别地分析扩散和灌注对伪扩散系数1)#的影响。
4. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中扩散加权b和速度弥散度加权α被彼 此独立地调节，作为用于执行扩散-灌注关联试验的工具。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中彼此独立地调节扩散加权b和速度弥散度加权 α，以通过把对总的信号衰减的扩散贡献和速度弥散度贡献解开来量化所述速度弥散度。
6. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中对扩散系数和速度弥散度之间的关联 的测量允许当存在一个或多个扩散分量或速度弥散度分量时将速度弥散度分量与对应的 扩散分量相关联。
7. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中通过将公式 +(1-/>-叫'回归至IJ信号衰减数据I(b，α)可以量化扩散系数D和Df、速度弥散度vd2、比例f和强度L。
8. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述流动补偿的数据被利用n-PGSE 或振荡梯度序列来记录以最小化由流动产生的信号衰减。
9. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中非补偿的数据被利用Λs>>Ss的 单-PGSE来记录，以最大化对于给定回声时间由于流动产生的信号衰减。
10. 根据权利要求1-9中的任一项所述的方法，其中通过在D、Df对两个数据集都 相同的限制下，将/以人式）=/(41-/>-^(?夂/3)1)+/612(^3)1^1回归到流动补偿的 n-PGSE数据并且将= 4 as/# +.片―回归到非补偿 的单-PGSE数据来分析图像强度。
11. 根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中通过在D和/或I^对两个数据集 都相同的限制下，将回归到流动补偿的n-PGSE数据并且将 /(gsAA)=/fl 沖+/e-as-回归到非补偿的单_PGSEm据来分 析图像强度。
12. 根据权利要求10或11所述的方法，其中Vd2、D#Pf中的任何一个被用来 产生MR图像对比度。
13. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述定量信息与肿瘤血管属性相关 联。
14. 根据权利要求13所述的方法，其中所述肿瘤血管属性是血容量比分和/或微脉管 流速。
15. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述定量信息至少包括参数CBV(脑 血容量）和/或CBF(脑血流量）。
【文档编号】A61B5/05GK104471423SQ201380033778
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2013年6月24日 优先权日:2012年6月29日
【发明者】丹尼尔·托普加德, 萨摩·拉西克 申请人:Cr发展公司