专利名称：化学物类的磁共振成像的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种通过对于两种化学物类的信号分离，使用磁共振成像对至少两种化学物类成像的方法，一种计算机程序产品和一种用于对至少两种化学物类成像的磁共振成像设备。
背景技术：
当今，为了形成二维或三维图像，利用磁场和核自旋之间的相互作用的图像形成MR方法被广泛使用，尤其在医学诊断领域中，因为对于软组织成像，它们在许多方面优于其他成像方法，它们不需要电离辐射，并且它们通常是无创的。根据一般而言的MR方法，将待检查的患者或一般而言对象的身体布置在强的，均匀的磁场Btl中，同时，磁场Btl的方向定义了测量所基于的坐标系的一个轴，通常为z轴。磁场根据应用的磁场强度针对个体核自旋产生不同能级。能够通过应用定义频率的交替电磁场(RF场)激发这些自旋(自旋共振)，所述定义频率被称作拉莫频率或MR频率。从宏观视角看，个体核自旋的分布产生总体的磁化，在磁场垂直于z轴延伸的同时，通过应用适当频率(RF频率)的电磁脉冲使所述磁化偏离平衡状态，因而所述磁化进行绕z轴的进动。能够借助接收·RF天线检测磁化的任何变化，所述接收RF天线以这样的方式布置并定向在MR装置的检查体积内，即在垂直于z轴的方向上测量磁化的变化。为了实现在身体内的空间分辨率，沿三个主轴延伸的恒定磁场梯度叠加在均匀磁场上，导致自旋共振频率的线性空间依赖性。那么，在接收天线中拾取的信号包含能够与身体中不同位置相关联的不同频率成分。经由接收天线获取的信号数据对应于空间频率域并且被称为k空间数据。k空间数据通常包括以不同相位编码采集的多条线。通过收集多个样本将每条线数字化。将k空间数据样本的集合转换为MR图像，例如借助傅里叶变换。在MRI中，通常期望获取关于两种主要化学物类，诸如水和脂肪，对总体信号的相对贡献的信息，或者为了压制它们中一种的贡献，或者为了分离地或共同地分析它们两者的贡献。如果将来自在不同回波时间采集的，两个或更多相应回波的信息结合，能够计算这些贡献。一种同时获取关于水和脂肪对MR信号贡献的方式是化学位移编码，在所述化学位移编码中，通过在轻微不同的回波时间处采集一对图像来定义并且编码了额外的维度，化学位移维度。具体地对于水-脂肪分离，这些实验的类型通常被称作迪克逊类型测量。借助迪克逊成像或迪克逊水/脂肪成像，能够通过计算来自在不同回波时间处采集的，两个或更多相应回波的水和脂肪的贡献，获取水-脂肪分离。迪克逊成像通常依赖至少两个回波的采集以分离水和脂肪信号。通常，这些种类的分离是可能的，因为已知在脂肪和水中的氢的进动频率的不同。在它最简单的形式中，水和脂肪图像通过“同相”和“异相”数据集或者相加或者相减而生成，但是这种方式对主场的不均一性非常敏感。如果将脂肪光谱的复数模型包含于水-脂肪分离过程中，可以获取在水图像中没有残余脂肪信号的高质量水-脂肪分离。这已经，例如，在Magn Reson Med2008年60卷 1122-1134 页的，Yu H, Shimakawa A, McKenzie CA, Brodsky E, Brittain JH, ReederSB 的 Mult1-echo water-fat separation and simultaneous R2*estimation withmult1-frequency fat spectrum modeling中的三点迪克逊方法中得到了证明。具体在关键时间的应用中，诸如在单个呼吸屏气中的腹部成像中，两点方法优选地用于尽可能地减少扫描时间。然而，它们通过单个、主要的峰来近似脂肪光谱因此通常不能提供更有效的脂肪抑制。而且，脂肪抑制的质量强烈依赖于在图像数据采集中的回波时间选择。期望识别水和脂肪信号，不仅用于结果图像的正确标记或显示，也用于水和脂肪信号的鲁棒性的分离，这充分受益于更好的初始化。然而，由于在化学位移和主场不均一性间的固有多解性，这是有挑战的。对于两点迪克逊成像，基于部分反相采集(XiangQS.Two-point water-fat imaging with partially-opposed-phase(POP)acquisition:anasymmetric Dixon method.Magn Reson Med, 2006 年 56 卷，572-584 页)提出了水和脂肪信号的识别，开发了两个信号间的领先或落后相位关系。识别被限制在通常少数的体素上，尽管如此，所述通常少数的体素包含水和脂肪两者。对于多点迪克逊成像，基于在分离中属于单个和多个峰的脂肪光谱模型的残余物的比较，提出了水和脂肪信号的识别(Yu H, Shimakawa A, Brittain JH, McKenzie CA,Reeder SB.Exploiting the spectral complexity of fat for robust mult1-pointwater-fat separation.Proc ISMRM, 2010年，771页)。然而，这种方式仅对于更高数量的点是鲁棒性的。
发明内容
从上文中可以轻易理解，存在改进的MR成像方法的需求。因此本发明的目标是，实现以快速和可靠的方式的MR成像，其能高质量分离两种主要的化学物类，以便确定所述两种主要化学物类对采集的总体信号的相对贡献。根据本发明，提出了一种通过对于两种化学物类的信号分离，使用磁共振成像对至少两种化学物类成像的方法，其中，所述方法包括:-在不同回波时间采集第一回波数据和第二回波数据从而得到第一采集复数数据集和第二采集复数数据集，-对第一采集数据集和第二采集数据集建模，所述建模包括所述化学物类中的至少一种的光谱信号模型，-在所述第一采集数据集和第二采集数据集中识别这样的体素:针对这样的体素，建模产生用于信号分离的单一、非歧义数学解，以及-如果剩余任何所述建模针对其产生不止一个数学解，则针对这样的体素的多解性(ambiguity)进行求解。换言之，本发明采用深入的了解将化学物类中至少一种的光谱的更多复数模型并入到两点方法的分离中。它因此允许增强针对两种化学物类的信号分离的准确性和化学物类抑制的有效性。从这种方式开始，本发明的实施例通过将化学物类正确分配到所述信号而允许化学物类信号的更鲁棒性的分离。需要注意，假使只对化学物类中的一种，例如，通过多峰光谱模型进行建模，那么可以简单地将其他化学物类考虑为单一线。因此，实际上对两种化学物类建模，其中，模型中的至少一个包括多峰光谱模型。而且，需要注意，术语“化学物类”应该广义理解为任何种类的预先定义的化学物质或任何种类的预先确定的磁共振性质的原子核。在一个简单的例子中，两种化学物类为在“化学成分”水和脂肪中的质子。在一个更复杂的例子中，多峰光谱模型实际上描述了在一组“化学成分”中的原子核，所述一组“化学成分”以已知的相对量存在。在这种情况中，引入多峰光谱模型来分离两种信号成分，诸如化学反应，例如新陈代谢过程，的产物。因此，可以根据对于不同产物的输出比率对特定新陈代谢过程的输出建模。之后可以将这些结合于单一信号成分中，虽然它们为不同的化学物类。而且，需要注意，虽然在此仅明确提到了双回波数据采集，但所提出的方法可以等效应用于多回波数据采集的适当子集。根据本发明的实施例，所述方法还包括预先确定不同回波时间，其中，所述预先确定包括:-选择或标定所述化学物类中至少一种的合适的光谱信号模型，-计算幅度和相位在所述化学物类中至少一种的信号的回波时间上的演变，由时变的复数权重描述，
-选择回波时间，对于所述回波时间，这些复数权重满足预先定义的约束，通过所述预先定义的约束，建模为其产生不止一个数学解的体素的数量在信号分离中被最小化，以及-使用选择的回波时间以用于采集所述第一回波数据和第二回波数据，从而得到所述第一采集复数数据集和第二采集复数数据集。这具有这样的优势:针对其非歧义地识别化学物类的信号的体素的数量被最大化。因此，使用第一回波数据和第二回波数据采集的信号向化学物类的分配被简化，并且因此增加了分离的鲁棒性。根据本发明的实施例，对于未被识别体素，首先借助建模计算针对信号分离的所有数学解，之后，基于位于所述未被识别体素的直接邻域中的被识别体素来选择一个数学解。例如，第一采集数据集和第二采集数据集的建模包括对于每个体素的第一相位误差和第二相位误差，其中，通过假设所述相位误差的，或第一和第二相位误差间差异的空间平滑变化，在所述未被识别体素的直接邻域中执行所述选择一个数学解。根据本发明的实施例，来自第二化学物类的信号的幅度从第一回波时间到第二回波时间衰减的程度强于来自第一化学物类的信号的幅度从第一回波时间到第二回波时间衰减的程度，其中，所述预先定义的约束包括-假使将主要识别第二化学物类，选择第一回波时间和第二回波时间从而使来自两种化学物类的信号在第一回波时间处比在第二回波时间处更不同相，和/或-假使将主要识别第一化学物类，选择第一回波时间和第二回波时间从而使来自两种化学物类的信号在第一回波时间处比在第二回波时间处更同相，和/或
-以这样的方式调整不同回波时间从而使从第一回波时间到第二回波时间的信号在幅度上的所述相对落差最大化。这允许提前保证针对其非歧义地识别化学物类信号的体素的数量被最大化。根据本发明的实施例，两种化学物类为水和脂肪，并且光谱信号模型为脂肪的多峰光谱模型。因此，本发明并不简单地假设只有一个脂肪主要光谱峰呈现在光谱中，而是采用了脂肪的多峰光谱模型。假设对于物类中的一种，例如脂肪，提前获知相对共振频率和相对共振强度，例如从理论或实验模型中获知，或从分离或整合的标定中获知，例如基于仅包含一种化学物类，像脂肪，的像素的识别。假使仅对化学物类中的一种，例如脂肪，进行建模，可以将水考虑为单峰光谱。假使两种化学物类为水和脂肪，上面描述的预先定义的约束包括-选择第一回波时间，在所述第一回波时间处，水和脂肪比在第二回波时间处更不同相，这通常允许纯脂肪信号的非歧义识别，和/或-选择第一回波时间，在所述第一回波时间处，水和脂肪比在第二回波时间处更同相，这通常允许纯水信号，或甚至是水主导信号的非歧义识别，和/或-以这样的方式调整回波时间，从而使纯脂肪信号的幅度在两个回波时间之间尽可能大的变化(根据利用的光谱模型)。根据本发明另一实施例，所述方法还包括基于期望的SNR和由于弛豫造成的信号衰减，限制在所述第一采集数据集和第二采集数据集中对这样的体素的识别:针对所述体素，建模产生针对边缘的信号分离的单一、非歧义数学解。因此，在低劣SNR的情况中，位于具有单一数学解的信号区域中，但是靠近具有不止一个数学解的信号区域的体素被当作必须针对其考虑不止一个数学解的体素。这保证了当关于所述体素识别两种化学物类的信号时，真实数学解不会意外地被排除。根据本发明的实施例，所描述的数据集可以为图像空间或k空间数据集。假使图像数据集为优选的，可以处理第一回波数据和第二回波数据以用于重建第一采集数据集和第二采集数据集，其中所述第一采集数据集和第二采集数据集在这种情况中为图像数据集。本发明所述的方法能够有利地在大多数目前临床中使用的MR装置中执行。为此，利用计算机程序是必要的，通过所述计算机程序，能够控制MR装置，从而使MR装置执行上面解释的本发明的方法步骤。所述计算机程序可以或者呈现在数据载体上，或者呈现在数据网络中，从而使其可以被下载以用于安装在MR装置的控制单元中。因此，本发明也涉及计算机程序产品，所述计算机程序产品包括执行上面描述的方法的计算机可执行指令。而且，本发明涉及磁共振成像设备，所述磁共振成像设备用于对至少两种化学物类成像，所述设备包括用于采集磁共振图像数据的磁共振成像扫描器，可操作所述扫描器以用于:`-在不同回波时间采集第一回波数据和第二回波数据，得到第一采集复数数据集和第二采集复数数据集，-对第一采集数据集和第二采集数据集建模，所述建模包括所述化学物类中至少一种的光谱信号模型，-在所述第一采集数据集和第二采集数据集中识别这样的体素:针对这样的体素，建模产生用于信号分离的单一、非歧义数学解，以及-如果剩余任何所述建模针对其产生不止一个数学解，则对这样的体素的多解性求解。公开的附图公开了本发明优选的实施例。然而应该理解，将附图设计为仅用于说明的目的，并且并不是本发明的限度的定义。
图1概要地示出了一种MR成像系统。图2图示了复数因数c的时间变化性。图3示出了对于水信号和脂肪信号的解。图4图示了在两个回波时间处的信号幅度比率的分类。
具体实施例方式参考图1，示出了一种MR成像系统I。所述系统包括超导或电阻性主磁体线圈2，从而沿z轴穿过检查体积产生基本上均匀的时不变的主磁场B。。磁共振生成操纵系统应用一系列PF脉冲和切换的磁场梯度来反转或激发核磁自旋，诱导磁共振，重聚焦磁共振，操纵磁共振，空间地或以别的方式编码磁共振，使自旋饱和等，从而执行MR成像。更具体地，梯度脉冲放大器3将电流脉冲沿检查体积的X、y和z轴应用于整体梯度线圈4、5和6中所选择的那些。RF发射器7发射RF脉冲或脉冲群，经由发送/接收切换器8到达天线9，从而将 RF脉冲发射至检查体积中。典型MR成像序列包括彼此一同被获得的短持续时间RF脉冲序列的群，并且任何应用的磁场梯度实现对核磁共振的选择的操纵。RF脉冲用于饱和，激发共振，反转磁化，重聚焦共振，或操纵共振，以及选择位于检查体积中的身体10的部分。MR信号也可以由RF天线9来拾取。为了例如借助平行成像生成身体或一般而言对象10的有限区域的MR图像，安置一组局部阵列RF线圈11、12和13与选择的区域邻近以用于成像。阵列线圈11、12和13能够用于接收由RF传输诱导的MR信号，所述RF传输是经由RF天线产生的。然而，也可以使用阵列线圈11、12或13将RF信号发射至检查体积。所得到的MR信号由RF天线9拾取和/或由RF线圈阵列11、12和13拾取，并且所得到的MR信号由优选地包括前置放大器(没有示出)的接收器14解调。接收器14经由发送/接收切换器8连接至RF线圈9、11、12和13。主机15控制梯度脉冲放大器3和发射器7以生成多个成像序列中的任何序列，诸如回波平面成像(EPI)、回波体积成像、梯度和自旋回波成像、快速回波成像等。对于选择的序列，接收器14快速连续地在每个RF激发脉冲后接收单个或多个MR数据线。数据采集系统16执行对接收信号的模数转换，并且将每个MR数据线转换为适于进一步处理的数字格式。在现代MR装置中，数据采集系统16为专用于采集原始图像数据的独立计算机。最终，由重建处理器17，应用傅里叶变换或其他合适的重建算法，像例如迪克逊重建，将数字原始图像数据重建于图像表示。MR图像可以表示穿过患者的平面切片，平行平面切片的阵列，三维体积等。之后将图像存储于图像存储器中，在那里，它可以被存取以用于将切片或图像表示的其他部分转换为用于可视化的合适格式，例如，经由视频监测器18，视频监测器18提供了所得到的MR图像的人类可读显示。通过在重建处理器17和主机15上利用根据本发明所述的方法，由于各独立光谱峰的失相和重新定相，可以在脂肪信号中开发幅度调制以用于水信号、脂肪信号或水和脂肪全部两种信号的识别。给定脂肪的多峰光谱模型，根据将在脂肪信号幅度上的差异最大化的目的，可以在两点迪克逊成像中选择两个回波时间。因此针对信号幅度比率的宽广范围，将通过对在两个回波时间处的信号方程进行求解得到的共有的两个可选解减少至单一的、非歧义解。在下文中，将会更详细地描述采用上面描述的方法的示范性的图像重建过程。在图像空间中的合成的复数信号s通过下式建模
权利要求
1.一种通过针对两种化学物类的信号分离，使用磁共振成像对至少两种化学物类成像的方法，所述方法包括: -在不同回波时间采集第一回波数据和第二回波数据，得到第一采集复数数据集和第二采集复数数据集， -对所述第一采集数据集和所述第二采集数据集建模，所述建模包括所述化学物类中至少一种的光谱信号模型， -在所述第一采集数据集和所述第二采集数据集中识别这样的体素:针对这样的体素，所述建模产生用于所述信号分离的单一、非歧义数学解，以及 -如果剩余任何所述建模针对其产生不止一个数学解的体素，则对这样的体素的多解性进行求解。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括预先确定所述不同回波时间，其中，所述预先确定包括: -选择或标定所述化学物类中至少一种的合适的光谱信号模型， -计算幅度和相位在所述化学物类中至少一种的信号的回波时间上的演变，其由时变的复数权重描述， -选择回波时间，针对所述回波时间，这些复数权重满足预先定义的约束，通过所述预先定义的约束，所述建模针对其产生不止一个数学解的体素的数量在所述信号分离中被最小化，以及 -使用所选择的回波时间以用于采集所述第一回波数据和所述第二回波数据，得到所述第一采集复数数据集和所述第二采集复数数据集。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，针对未被识别体素，首先，借助所述建模计算用于所述信号分离的所有数学解，之后基于位于所述未被识别体素的直接邻域中的被识别体素，选择一个数学解。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，对所述第一采集数据集和所述第二采集数据集的建模包括针对每个体素的第一相位误差和第二相位误差，其中，通过假设所述相位误差的，或所述第一相位误差和所述第二相位误差间差异的空间平滑变化，在所述未被识别体素的所述直接邻域中执行一个数学解的所述选择。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，来自第二化学物类的信号的幅度从第一回波时间到第二回波时间衰减的程度强于来自第一化学物类的信号的幅度从所述第一回波时间到所述第二回波时间衰减的程度，其中，所述预先定义的约束包括 -假使将主要识别所述第二化学物类，选择所述第一回波时间和所述第二回波时间，从而使来自所述两种化学物类的信号在所述第一回波时间处比在所述第二回波时间处更不同相，和/或 -假使将主要识别所述第一化学物类，选择所述第一回波时间和所述第二回波时间，从而使来自所述两种化学物类的信号在所述第一回波时间处比在所述第二回波时间处更同相，和/或 -以这样的方式调整所述不同回波时间，即使得从所述第一回波时间到所述第二回波时间的信号幅度上的相对落差最大化。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括基于期望的SNR和由于弛豫造成的信号衰减，限制在所述第一采集数据集和所述第二采集数据集中对这样的体素的识别:针对这样的体素，所述建模产生针对边缘的信号分离的单一、非歧义数学解。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述两种化学物类为水和脂肪，并且所述光谱信号模型为脂肪的多峰光谱模型。
8.根据权利要求2所述的方法，其中，假使将识别全部两种化学物类，选择第一回波时间和第二回波时间，从而使来自所述两种化学物类的信号在全部两个回波时间处接近同相。
9.一种包括计算机可执行指令的计算机程序产品，其执行如在之前权利要求1到8中任一项中所述的任何方法步骤。
10.一种用于对至少两种化学物类成像的磁共振成像设备(1)，所述设备包括用于采集磁共振图像数据的磁共振成像扫描器，能操作所述扫描器以用于: -在不同回波时间采集第一回波数据和第二回波数据，得到第一采集复数数据集和第二采集复数数据集， -对所述第一采集数据集和所述第二采集数据集建模，所述建模包括所述化学物类中至少一种的光谱信号模型， -在所述第一采集数据集和所述第二采集数据集中识别这样的体素:针对这样的体素，所述建模产生用于所述信号分离的单一、非歧义数学解，以及 -如果剩余任何所述建模针对其产生不止一个数学解，则对这样的体素的多解性进行求解。`
全文摘要
本发明涉及一种通过对于两种化学物类的信号分离，使用磁共振成像对至少两种化学物类成像的方法，所述方法包括在不同回波时间采集第一和第二回波数据从而产生第一和第二采集复数数据集，对第一和第二采集数据集建模，所述建模包括所述化学物类中至少一种的光谱信号模型，在所述第一和第二采集数据集中识别这样的体素建模针对这样的体素产生用于信号分离的单一、非歧义数学解，以及-如果剩余所述建模针对其产生不止一个数学解的体素，则对这样的体素的多解性求解。
文档编号G01R33/48GK103140167SQ201180045149
公开日2013年6月5日 申请日期2011年9月20日 优先权日2010年9月20日
发明者H·埃格斯 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司