使用先验知识的狄克逊磁共振成像的制作方法

本发明涉及磁共振成像，尤其涉及磁共振成像的狄克逊方法。

背景技术：

大型静态磁场由磁共振成像(mri)扫描器使用，以使原子的核自旋对齐作为用于产生患者体内图像的操作的一部分。这种大型静态磁场被称为b0场。

在mri扫描期间，由发射器线圈生成的射频(rf)脉冲对局部磁场造成微扰，并且由核自旋发射的rf信号由接收器线圈检测。这些rf信号被用于构建mri图像。这些线圈也可被称为天线。而且，发射器线圈和接收器线圈也可以被集成到执行两种功能的单个收发器线圈中。应当理解，对术语收发器线圈的使用还指其中使用分离的发射器线圈和接收器线圈的系统。所发射的rf场被称为b1场。

mri扫描器能够构建切片或体积的图像。切片是仅一个体素厚的薄体积。体素是在其上对mri信号求平均的小体积，并且表示mri图像的分辨率。在本文中，体素也可以称为像素。

磁共振成像的狄克逊方法包括用于产生分离的水图像和脂类(脂肪)图像的一系列技术。诸如但不限于两点狄克逊方法、三点狄克逊方法、四点狄克逊方法和六点狄克逊方法的各种狄克逊技术在本文中被统称为狄克逊技术或方法。描述狄克逊技术的术语是众所周知的并且已经是许多综述文章的主题，并且存在于关于磁共振成像的标准文本中。例如，在2004年由elsevieracademicpress出版的bernstein等人的“handbookofmripulsesequences”在第857至887页上包含对一些狄克逊技术的综述。

xiang的期刊文章，“two-pointwater-fatimagingwithpartially-opposed-phase(pop)acquisition:anasymmetricdixonmethod,”(magneticresonanceinmedicine,56：572-584(2006))公开了一种水和脂肪磁化向量在部分相反的相位(而非完全反平行)下取样的狄克逊方法。

berglund等人的期刊文章，“two-pointdixonmethodwithflexibleechotimes,”(magneticresonanceinmedicine,65：994-1004(2011))公开了一种根据双回波获取产生仅水图像和仅脂肪图像的狄克逊方法。美国专利申请us2011/0254547涉及一种包含水-脂肪分离的磁共振成像方法。表示一个化学物种被描绘为另一个(水-脂肪交换)的可能性的加权图和表示场图变化的平滑度特性的加权图被用来实现稳健的水-脂肪分离。

技术实现要素：

在独立权利要求中，本发明提供一种磁共振成像系统、一种计算机程序产品和一种方法。在从属权利要求中给出了实施方式。

如本领域的技术人员将认识到的，本发明的各方面可以被实现为一种设备、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各方面可采取以下形式：完全硬件实施方式、完全软件实施方式(包括固件、常驻软件、微代码、等等)或者可以全部一般在本文中被称为“电路”、“模块”或“系统”的组合软件方面和硬件方面的实施方式。而且，本发明的方面可以采取计算机程序产品的形式，所述计算机程序产品被体现在具有被体现在其上的计算机可执行代码的一个或多个计算机可读介质中。

可以利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。所述计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。如本文所使用的‘计算机可读存储介质’包含可以存储可由计算装置的处理器执行的指令的任何有形存储介质。所述计算机可读存储介质可以被称为计算机可读非暂态存储介质。所述计算机可读存储介质还可以被称为有形计算机可读介质。在一些实施方式中，计算机可读存储介质还能够存储能够由所述计算装置的处理器访问的数据。计算机可读存储介质的示例包括但不限于：软盘、磁硬盘驱动器、固态硬盘、闪速存储器、usb拇指驱动器、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、光盘、磁光盘和所述处理器的寄存器文件。光盘的示例包括压缩盘(cd)和数字多用盘(dvd)，例如cd-rom、cd-rw、cd-r、dvd-rom、dvd-rw或dvd-r盘。术语计算机可读存储介质还指能够由计算机装置经由网络或通信链路访问的各种类型的记录介质。例如，可以通过调制解调器、通过互联网或通过局域网检索数据。可以使用任何适当的介质来传送被体现在计算机可读介质上的计算机可执行代码，所述任何适当的介质包括但不限于无线、有线、光纤线缆、rf等等或前述各项的任何适当的组合。

计算机可读信号介质可包括具有被体现在其中例如基带内或者作为载波的一部分的计算机可执行代码的传播数据信号。这样的传播信号可以采取各种形式中的任何形式，包括但不限于电磁、光学或或其任何适当的组合。计算机可读信号介质可以是并非计算机可读存储介质并且能够传递、传播或者传输用于由指令执行系统、设备或装置使用或与指令执行系统、设备或装置结合使用的任何计算机可读介质。

‘计算机内存’或‘内存’是计算机可读存储介质的示例。计算机内存是处理器可直接访问的任何内存。‘计算机存储器’或‘存储器’是计算机可读存储介质的另一示例。计算机存储器是任何非易失性计算机可读存储介质。在一些实施例中，计算机存储器还可以是计算机内存或者反之亦然。

如本文所使用的‘处理器’涵盖能够执行程序或机器可执行指令或计算机可执行代码的电子部件。对包括‘处理器’的计算装置的提及应当被解释为可能包含超过一个处理器或处理核心。处理器可以例如是多核心处理器。处理器还可以指单个计算机系统内或者分布在多个计算机系统之间的处理器的集合。术语计算装置还应当被解释为可能是指各自包括一个或多个处理器的计算装置的集合或网络。计算机可执行代码可以由多个处理器执行，所述多个处理器可以在同一计算装置内或者可以分布在多个计算装置中。

计算机可执行代码可包括使处理器执行本发明的方面的机器可执行指令或程序。用于进行针对本发明的方面的操作的计算机可执行代码可以以一种或多种编程语言的任何组合来编写并且被编译成机器可执行指令，所述一种或多种编程语言包括诸如java、smalltalk、c++等等的面向对象编程语言和诸如“c”编程语言或者类似编程语言的常规过程编程语言。在一些情况下，所述计算机可执行代码可以以高级语言的形式或者以预编译形式并且结合联机生成机器可执行指令的解释器使用。

所述计算机可执行代码可以作为独立的软件包全部在用户的计算机上、部分在用户的计算机上、部分在用户的计算机上并且部分在远程计算机上、或者全部在远程计算机或服务器上运行。在后一情形中，远程计算机可通过任何类型的网络连接到用户的计算机，包括局域网(lan)或广域网(wan)，或者可以(例如，使用因特网服务提供商经过因特网)对外部计算机进行连接。

本发明的各方面参照根据本发明的实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图图示和/或框图进行描述。应理解，流程图、图示和/或框图中的每个框或框的一部分可在适用时通过计算机可执行代码的形式的计算机程序指令来实现。还应理解，在互不排斥时，可以组合不同的流程图、图示和/或框图中的框的组合。这些计算机程序指令可以被提供到通用计算机、专用计算机的处理器或者其他可编程数据处理设备的处理器来产生一种机器，使得经由计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令创建用于实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的工具。

这些计算机程序指令也可以被存储在计算机可读介质中，其能够引导计算机、其他可编程数据处理设备或其他装置以具体的方式起作用，使得存储在所述计算机可读介质中的指令产生包括实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的指令的制品。

计算机程序指令也可以被加载到计算机、其他可编程数据处理设备或其他装置上以使一系列操作步骤在计算机、其他可编程设备或其他装置上被执行以产生计算机实施的过程，使得在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的过程。

如本文所使用的‘用户界面’是允许用户或操作者与计算机或计算机系统交互的界面。‘用户界面’也可以被称为‘人机界面装置’。用户界面可以将信息或数据提供给操作者和/或从操作者接收信息或数据。用户界面可以使得来自操作者的输入能够由计算机接收并且可以将输出从计算机提供给用户。换言之，用户界面可以允许操作者控制或操纵计算机，并且所述界面可以允许计算机指示操作者的控制或操纵的效果。在显示器或图形用户界面上对数据或信息的显示是将信息提供给操作者的示例。通过键盘、鼠标、轨迹球、触摸板、指点杆、图形输入板、操纵杆、手柄、网络摄像头、头戴式耳机、踏板、有线手套、遥控器和加速度计的数据接收全部是能够实现接收来自操作者的信息或数据的用户界面部件的示例。

如本文所使用的‘硬件接口’涵盖能使计算机系统的处理器与外部计算装置和/或设备交互或控制外部计算装置和/或设备的接口。硬件接口可以允许处理器将控制信号或指令发送给外部计算装置和/或设备。硬件接口还能使处理器与外部计算装置和/或设备交换数据。硬件接口的示例包括但不限于：通用串行总线、ieee1394端口、并行端口、ieee1284端口、串行端口、rf-232端口、ieee-488端口、蓝牙连接、无线局域网连接、tcp/ip连接、以太网连接、控制电压接口、midi接口、模拟输入接口和数字输入接口。

如本文所使用的‘显示器’或‘显示设备’涵盖适于显示图像或数据的输出装置或用户界面。显示器可输出视觉数据、听觉数据和/或触觉数据。显示器的示例包括但不限于：计算机监视器、电视屏幕、触摸屏、触觉电子显示器、盲文屏幕、阴极射线管(crt)、存储管、双稳态显示器、电子纸、向量显示器、平板显示器、真空荧光显示器(vf)、发光二极管(led)显示器、电致发光显示器(eld)、等离子显示板(pdp)、液晶显示器(lcd)、有机发光二极管显示器(oled)、投影仪和头戴式显示器。

磁共振(mr)数据在本文中被限定为由在磁共振成像扫描期间使用磁共振设备的天线通过原子自旋发射的射频信号的所记录的测量结果。磁共振数据是医学图像数据的示例。磁共振成像(mri)图像在本文中被限定为包含在磁共振成像数据内的解剖数据的经重建的二维或三维可视化。该可视化可以使用计算机来执行。

在一方面，本发明提供一种用于从成像区内的受治疗者获取磁共振数据的磁共振成像系统。所述磁共振成像系统包括用于存储机器可执行指令并且还用于存储脉冲序列数据的内存。如本文所使用的脉冲序列数据涵盖可用来控制所述磁共振成像系统以根据具体磁共振成像协议获取所述磁共振数据的数据。所述脉冲序列数据可例如呈可执行的命令的形式，或其可呈能通过程序转换成用于控制所述磁共振成像系统的命令的时序图或时序信息的形式。所述脉冲序列数据包括用于使用n点狄克逊磁共振成像方法来获取所述磁共振数据的命令。n大于或等于2。常见的狄克逊技术的综述可例如见于bernstein等人的handbookofmripulsesequences中(参见第857-887页)。

所述磁共振成像系统进一步包括用于控制所述磁共振成像系统的处理器。指令的执行使所述处理器利用所述脉冲序列数据控制所述磁共振成像系统以所述获取磁共振数据。在这个步骤中，可执行指令使所述处理器执行所述脉冲序列数据，并且所述脉冲序列数据是根据n点狄克逊磁共振成像方法获取的。接下来，机器可执行指令的执行使所述处理器根据所述n点狄克逊磁共振成像方法使用所述磁共振数据构建两个相位候选者图。当执行狄克逊方法时，通常构建两个相位候选者图，因为存在狄克逊方程式的多个解。所述相位候选者图也可称为“相位图”或“b0图”。为了正确地求解方程式，构建两个相位候选者图，并且稍后在算法中，如以下所描述的，选择用于每一体素的正确相位候选者。两个相位候选者图中的每一个处于图像空间中。所述两个相位候选者图中的每一个还包括一组体素。具有一组体素的两个相位候选者图包含狄克逊方程式的解，其中两个解中的每一个具有对应的脂肪与水比率。在所述两个相位候选者图中的每一个中，每一体素具有相位图值。所述两个相位候选者图也可称为场图候选者。

在狄克逊方法中，测量信号的模型被表述在图像域中。在图像空间中在回波时间tm处取样的复合信号sm通过以下公式建模，其中m＝0…m-1：

其中w和f为回波时间tm＝0处的复合水和脂肪信号，δf0表示b0场并且额外相位因数φm表示可归因于涡流或其它效应的额外相位误差。对于具有多于2个回波的狄克逊方法，项δf0严格地表示对应于主磁场相对于其标称值的偏差的频率。偏差的空间分布通常称为“场图”。本发明中的用语“相位项”在这种情况下指的是后续回波之间的对应相位差：2πδf0δt，其中δt为后续回波之间的回波时间差。

对于2点狄克逊，以上模型也可书写为：

其中相位项φ0,1现在表示组合相位项，包含归因于b0场的相位以及归因于涡流的相位。在狄克逊数据的处理中，术语“相位项”现在指的是两个回波之间的相位差：φ1-φ0。与以上针对3个或更多个回波的公式的差异在于这个相位差也归因于涡流。除此以外，意义是相同的。在方程式0.2中，忽略了驰豫。然而，驰豫通常在n大于或等于3的n点狄克逊方法中不被忽略。

机器可执行指令的执行进一步使所述处理器使用对象识别算法将所述一组体素中的每一个区分成一组对象体素和一组背景体素。在这个步骤中，所述相位候选者图中的每一个中的体素被区分成对象体素或一组背景体素中的一个，所述对象体素被视为是受治疗者的图像。所述背景体素是成为不包含受治疗者的区域的体素。可使用各种类型的对象识别算法。例如，若在具体体素内什么也不存在，将没有磁共振成像信号用以测量，则可使用信号的强度。在其它情况下，受治疗者的解剖结构的知识可用来至少部分地识别所述一组边界体素。在另一示例中，边缘寻找算法可用来在一组体素中识别对象从哪里开始以及背景从哪里开始。

机器可执行指令的执行还使所述处理器在内存中创建选定相位候选者图。所述选定相位候选者图包括所述一组体素。在这个示例中，在所述内存中，我们已创建了选定相位候选者图，所述选定相位候选者图随后将利用来自两个相位候选者图的值填充或将使用两个相位候选者图计算出。机器可执行指令的执行还使所述处理器选择用于来自两个相位候选者图的选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的选定相位图值。所述相位图指是通过比较用于所述相位候选者图中的每一个中的所述一组边界体素中的每一个的相位候选者图值、选择指示最低脂肪与水比率的相位候选者图值来选取的。

在这个步骤中，做出如下假设：受治疗者的极可能由皮肤组成的边界具有出自两个相位候选者图的最低脂肪与水比率。这例如将导致选择对于皮肤来说合理的值。所述机器可执行指令的执行还使所述处理器根据相位候选者选择算法计算所述对象体素的相位图值。用于所述相位候选者选择算法的输入包括所述两个相位候选者图和用于来自所述两个相位候选者图的所述选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的选定相位图值。所述相位候选者选择算法随后用来计算组成所述选定相位候选者图的相位图值。这些可包括平滑边界值并且求解中间的边界值、迭代地计算值，或通过传播解来计算值的算法。

这个实施例是有益的，因为受治疗者的表面组成的知识可通过一组边界值来使用，所述边界值在从所述两个相位候选者图计算出所述选定相位候选者图的过程中是有用的。

在另一示例中，将并非所述一组边界体素的成员的所述对象体素的值设定至预定值，作为计算相位图值时的输入。例如，若使用迭代相位候选者估计算法，则其可用来将相位图值设定至零或一些其它的低值，以初始化算法。

在另一实施例中，当所述一组体素中的一体素具有比输入数据集中的噪声的标准偏差大x倍的量值并且具有输入数据集中的最大振幅的至少y的振幅时，所述对象识别算法将所述体素识别为对象体素。x为第一预定值。y为小于或等于1的第二预定值。这是用于识别一体素是表示对象还是背景的一个可行算法的示例。这个示例被包括进来以表示在实践中有效的一个示例。

在另一实施例中，x在3与5之间。

在另一实施例中，x在3.5与4.5之间。

在另一实施例中，x在2与4之间。

在另一实施例中，x在4与6之间。

在另一实施例中，y在0.06与0.08之间。

在另一实施例中，y在0.05与0.07之间。

在另一实施例中，y在0.07与0.09之间。

在另一实施例中，y在1/14与1/16之间。

在另一实施例中，y在1/13与1/15之间。

在另一实施例中，y在1/15与1/17之间。

用于x和y的以上值是可在识别所述两个相位候选者图中的所述对象体素的过程中有效的x和y的示例。

在另一实施例中，所述一组体素具有边沿。所述边界识别算法使所述处理器从对象体素识别经由所述一组背景体素沿路径连接至所述边沿的所述边界体素。这个实施例可排除识别在受治疗者体内的边界体素。例如，这个算法的使用可迫使所述算法将受治疗者的皮肤识别为所述一组边界体素，并且可使所述算法忽略如存在于肺中的其它边界体素。这个实施例可能不适用于所有情况。例如，在一些状况下，由于信号移相和对应的振幅衰减，受治疗者或身体的顶部可能具有极弱的信号。这可导致例如由肺造成的变得连接至背景区的空腔。在其它示例中，肺的识别可通过使用也考虑了受治疗者的解剖结构知识的算法来避免。例如，可变形形状模型可用来识别受治疗者解剖结构的各部件，并且较好地识别受治疗者的外表面或皮肤上的位置。

在另一实施例中，所述边界识别算法使所述处理器通过识别从所述一组对象体素选取的与从所述一组背景体素选取的至少一个背景体素相邻的对象体素来识别所述一组边界体素。在下文中，与相位有关的任何处理将被理解，因为实际处理是通过关系相量＝exp(i*相位)而在与相位有关的相量上进行，其中i为虚数单位。

在另一实施例中，所述相位候选者选择算法使所述处理器通过首先使用用于所述一组边界体素中的每一个的最初的选定相位图值对所述对象体素的相位图值进行内插，并且随后根据迭代算法利用所述两个相位候选者图校正所述对象体素的相位图值来计算所述对象体素的相位图值。例如，最初，可将内部体素设定至具体值。例如，所述内部体素可被设定为等于零。随后，所述一组边界体素的值被用来对其它对象体素的值进行内插。这随后可与用于所述对象体素中的每一个的两个相位图值进行比较，并且随后可使用所述两个相位候选者图校正所述选定相位候选者图中的相位图值。随后可再次进行内插以及与所述两个相位候选者图的比较。这可重复进行，直到所述选定相位候选者图中的所述对象体素的解收敛至一个解。

在另一实施例中，所述迭代算法包括通过从所述两个相位候选者图选取最接近于所述选定相位候选者图中的相位图值的相位图值来选择用于所述一组内部体素中的每一个的暂时相位图值。接下来，所述迭代算法还包括用所述暂时相位图值替换用于所述对象体素中的每一个的相位图值。所述迭代算法进一步包括使用空间平滑滤波器平滑所述对象体素的相位图值。所述迭代算法进一步包括重复所述迭代算法，直到用于所述一组对象体素中的每一个的相位图值收敛至预定准则。所述预定准则或多个准则可例如是每次迭代循环的体素值的最大改变或是测量值整体改变多少的统计测量值。

在另一实施例中，使用所述空间平滑滤波器对所述对象体素的相位图值进行内插。

在另一实施例中，所述迭代算法包括通过从所述两个相位候选者图选取最接近于所述选定相位候选者图中的局部体素的值的相位图值来选择用于所述局部体素的所述选定相位图值。所述局部体素是从所述一组内部体素选取的并且在距所述一组边界体素的预定距离内。所述迭代算法进一步包括将所述局部体素从所述一组内部体素转移至所述一组边界体素。所述迭代算法进一步包括使用用于所述一组边界体素中的每一个的所述选定相位图值对所述一组对象体素内的内部体素的值进行内插。所述迭代算法进一步包括重复所述迭代算法，直到所述一组内部体素全部是所述一组边界体素的成员。在这个实施例中，计算所述一组边界体素附近的所述对象体素的值。这是因为假设与已知边界条件相邻的真实相位图的值可用来精确地决定应选择来自两个相位候选者图的体素中的哪一个。一旦体素已被选择，则这随后可用来计算与所述体素相邻的各体素。这个实施例因此随着通过各体素的传播对解进行计算。

在另一实施例中，所述内存进一步包括先验相位图。所述相位候选者选择算法使所述处理器通过求解最小化算法来计算所述对象体素的相位图值。所述最小化算法包括第一惩罚项，所述第一惩罚项测量所述边界体素的相位图值相对于所述先验相位图中的对应体素的偏差。所述最小化算法包括第二惩罚项，所述第二惩罚项测量所述对象体素的相位图的空间变化。在这个示例中，所述选定相位候选者图的计算通过使用来自先验相位图的先验知识进行改良。

在另一实施例中，所述相位候选者选择算法使所述处理器根据trws算法计算内部体素的相位图值。

在另一实施例中，所述机器可执行指令进一步使所述处理器利用所述磁共振数据和所述选定相位图重建磁共振图像。在这个步骤中，完成狄克逊方法并且重建磁共振图像。

在另一方面，本发明提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括用于由处理器执行的机器可执行指令，所述处理器控制用于从成像区内的受治疗者获取磁共振数据的磁共振成像系统。所述磁共振成像系统包括用于存储脉冲序列数据的内存。所述脉冲序列数据包括用于使用n点狄克逊磁共振成像方法获取所述磁共振数据的命令。n大于或等于2。所述指令的执行使所述处理器利用所述脉冲序列数据控制所述磁共振成像系统以获取所述磁共振数据。所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器根据所述n点狄克逊磁共振成像方法使用所述磁共振数据构建两个相位候选者图。所述两个相位候选者图中的每一个处于图像空间中。所述两个相位候选者图中的每一个包括一组体素。所述一组体素可以是相同的。每一体素具有相位图值。

所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器使用对象识别算法将所述一组体素中的每一个区分成一组对象体素和一组背景体素。所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器使用所述边界识别算法在所述一组对象体素内识别一组边界体素和一组内部体素。所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器在所述内存中创建选定相位候选者图。所述选定相位候选者图包括所述一组体素。所述选定相位候选者图具有其自有的一组体素，所述自有的一组体素可具有相较于所述两个相位候选者图中的任一个的不同值。所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器选择用于来自所述两个相位候选者图的所述选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的选定相位图值。所述相位图值是通过比较用于所述两个相位候选者图中的每一个中的所述一组边界体素中的每一个的候选者相位图值、通过选择指示最低脂肪与水比率的候选者相位图值来选取的。所述机器可执行指令的执行进一步使所述处理器根据相位候选者选择算法来计算所述对象体素的相位图值。

用于所述相位候选者选择算法的输入包括所述两个相位候选者图和用于所述选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的所述选定相位图值。

在另一方面，本发明提供一种操作磁共振成像系统的方法，所述磁共振成像系统用于从成像区内的受治疗者获取磁共振数据。所述方法包括以下步骤：利用脉冲序列数据控制所述磁共振成像系统以获取所述磁共振数据。所述脉冲序列数据包括用于使用根据n点狄克逊磁共振成像方法来获取所述磁共振数据的命令。n大于或等于2。n可为整数。所述方法进一步包括以下步骤：根据所述n点狄克逊磁共振成像方法使用所述磁共振数据构建两个相位候选者图。所述两个相位候选者图中的每一个处于图像空间中。所述两个相位候选者图中的每一个包括一组体素。所述两个相位候选者图中的每一个中的所述一组体素可具有不同值。所述一组体素中的每一个具有相位图值。每一体素的值可彼此不同。所述方法进一步包括使用对象识别算法将所述一组体素中的每一个区分成一组对象体素和一组背景体素。

所述方法进一步包括使用边界识别算法在所述一组对象体素内识别一组边界体素和一组内部体素。所述方法进一步包括创建选定相位候选者图。所述选定相位候选者图包括所述一组体素。这例如可在计算机的内存中进行。所述方法进一步包括以下步骤：选择用于来自所述两个相位候选者图的所述选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的选定相位图值。所述相位图指是通过比较用于所述两个相位候选者图中的每一个中的所述一组边界体素中的每一个的候选者相位图值和选择指示最低脂肪与水比率的所述候选者相位图值来选取的。这针对每一单独体素进行。比较用于每一体素的脂肪与水比率，并且选择具有最低值的那一个。所述方法进一步包括根据相位候选者选择算法计算所述对象体素的相位图值。用于所述相位候选者选择算法的输入包括所述两个相位候选者图和用于所述选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的所述选定相位图值。

应理解，可组合本发明的前述实施例中的一个或多个，只要所组合的实施方式不互相排斥。

附图说明

在下文中，将仅通过示例并且参照附图来描述本发明的优选实施例，在附图中：

图1示出了磁共振成像系统的示例；

图2示出了图示图1系统的操作方法的流程图；

图3示出了第一相位候选者图的示例；

图4示出了第二相位候选者图的示例；

图5示出了选定相位候选者图的第一示例；

图6示出了选定相位候选者图的第二示例；

图7示出了磁共振图像的第一示例；以及

图8示出了磁共振图像的第二示例。

具体实施方式

这些图中类似编号的元件是等效元件或执行相同的功能。如果功能是等效的，则先前已论述的元件将不必在稍后的图中进行论述。

图1示出具有磁体104的磁共振成像系统100的示例。磁体104是具有穿过该磁体的膛孔106的超导圆柱形磁体104。使用不同类型的磁体也是可行的；例如，还可使用分裂式圆柱形磁体和所谓的开放式磁体。除了低温恒温器已分成两个区段以允许进入磁体的等平面之外，分裂式圆柱形磁体类似于标准的圆柱形磁体，这样的磁体可例如与带电粒子束疗法结合使用。开放式磁体具有一个在另一个上方的两个磁体区段，并且在其之间的空间足够大以接收受治疗者：两个区段的布置结构类似于亥姆霍兹线圈的布置结构。开放式磁体是受欢迎的，因为受治疗者不太受限制。在圆柱形磁体的低温恒温器内侧，存在超导线圈的集合。在圆柱形磁体104的膛孔106内，存在成像区108，在该成像区中，磁场足够强且均匀以进行磁共振成像。

在磁体的膛孔106内，还存在一组磁场梯度线圈110，该组磁场梯度线圈用于获取用以对磁体104的成像区108内的磁自旋进行空间编码的磁共振数据。磁场梯度线圈110连接至磁场梯度线圈电源112。磁场梯度线圈110旨在是代表性的。通常，磁场梯度线圈110包含用于在三个正交空间方向上进行空间编码的单独的三组线圈。磁场梯度电源将电流供应至磁场梯度线圈。供应至磁场梯度线圈110的电流根据时间来控制并且可以是斜升的或脉冲的。

邻近成像区108的是用于操纵成像区108内的磁自旋的取向并且用于从也在成像区108内的自旋接收无线电传输的射频线圈114。射频天线可包含多个线圈元件。射频天线也可以称为信道或天线。射频线圈114连接至射频收发器116。射频线圈114和射频收发器116可由单独的发射线圈和接收线圈以及单独的发射器和接收器来替代。应理解，射频线圈114和射频收发器116是代表性的。射频线圈114旨在还表示专用发射天线和专用接收天线。同样地，收发器116还可表示单独的发射器和接收器。射频线圈114可还具有多个接收/发射元件，并且射频收发器116可具有多个接收/发射信道。

在磁体104的膛孔106内，存在受治疗者支撑件120，该受治疗者支撑件附接至可选的致动器122，该致动器能够使受治疗者支撑件和受治疗者118移动通过成像区108。收发器116、磁场梯度线圈电源112和致动器122全部被看作连接至计算机系统126的硬件接口128。

计算机存储器134和计算机内存136的内容可以是可互换的。在一些示例中，计算机存储器134的内容可复制到计算机内存136中。

计算机存储器134被示为包含脉冲序列指令140，所述脉冲序列指令获取用在n点狄克逊磁共振成像方法中的磁共振数据。计算机存储器134被进一步示为包含磁共振数据142，该磁共振数据由磁共振成像系统100使用脉冲序列指令140获取。计算机存储器134被进一步示为包含根据磁共振数据142计算出的第一相位候选者图144和第二相位候选者图146。计算机存储器134被进一步示为包含在第一相位候选者图144和第二相位候选者图146两者中的一组对象体素148的识别结果。例如，148可以是在两个图像中的具体体素的识别结果。

计算机存储器134被进一步示为包含一组内部体素150。该组内部体素可以是作为一组对象体素148的成员的体素的识别结果。计算机存储器134进一步被示为包含一组边界体素152。该组边界体素可以是从一组对象体素148选取的并不是一组内部体素150的成员的体素。计算机存储器134还被示为包含使用用于一组边界体素152的值以及第一相位候选者图144和第二相位候选者图146来计算出的选定相位候选者图154。计算机存储器134还被示为包含根据n点狄克逊磁共振成像方法使用选定相位候选者图和磁共振数据142计算出的磁共振图像156。n为大于或等于2的整数。

计算机内存136被示为包含控制模块。控制模块包含计算机可执行代码，该计算机可执行代码能使处理器130控制磁共振成像系统100的操作和功能，并且还执行根据n点狄克逊磁共振成像方法执行和分析磁共振数据的方法。计算机内存136还被示为包含相位候选者生成模块162，该相位候选者生成模块能够从磁共振数据142生成第一相位候选者图144和第二相位候选者图146。计算机内存136还被示为包含对象识别算法模块164，该对象识别算法模块能够实现第一相位候选者图144和第二相位候选者图146中的对象体素148的识别。

计算机内存136还被示为包含相位候选者选择算法166，该相位候选者选择算法能够根据第一相位候选者图144、第二相位候选者图146和选定相位候选者图154中的一组边界体素152的值来计算或估计选定相位候选者图154的值。计算机内存136还被示为包含图像重建模块168。图像重建模块包含计算机可执行代码，该计算机可执行代码能使处理器130根据磁共振数据142以及第一相位候选者图144和第二相位候选者图146来计算磁共振图像156。当执行狄克逊方法时，磁共振图像156在一些情况下可能是一个以上的磁共振图像。例如，脂肪组织和水组织可绘示在同一图像中，或者在一些状况下脂肪和水可绘示或显示在单独的图像中。

图2示出了图示图1的磁共振成像系统100的操作方法示例的流程图。首先，在步骤200中，磁共振成像系统100被利用脉冲序列数据140来控制以获取磁共振数据142。接着，在步骤202中，根据n点狄克逊磁共振成像方法，使用磁共振数据142构建两个相位候选者图144、146。两个相位候选者图144、146中的每一个都处于图像空间中。它们两者都包括一组体素。相位候选者图的每一体素具有相位图值。接下来，在步骤204中，将两个相位候选者图144、146中的一组体素区分成一组对象体素和一组背景体素。这是使用对象识别算法164来完成的。第一相位候选者图144中的对象体素与第二相位候选者图146中的对象体素相同。因而，第一相位候选者图144和第二相位候选者图146中的背景体素也是相同的。接下来，在步骤206中，使用边界识别算法在一组对象体素内识别出一组边界体素和一组内部体素。边界识别算法可采取不同形式并且在图1中未示出。边界识别算法可与边缘识别算法一样简单或者其可以是更复杂的算法。接下来，在步骤208中，在内存134或136中创建选定相位候选者图154。选定相位候选者图包括所述一组体素。也就是说，选定相位候选者图创建于内存中，并且具有与两个相位候选者图144、146相同的维度和体素。在算法的剩余部分中，选定相位候选者图的值将被填充。接下来，在步骤210中，从两个相位候选者图144、146选择用于在选定相位图154中的一组边界体素的至少一部分的选定相位图值。所述相位图指是通过比较用于两个相位候选者图中的每一个中的一组边界体素中的每一个的候选相位图值、通过选择指示最低脂肪与-比率的所述候选相位图值来选取的。对于边界值中的每一个，该算法将运行并查看两个相位候选者图144、146中的对应体素。具有最低脂肪-水比率的值随后将被选择并且拷贝到在那个具体体素处的选定相位图值。最后，在步骤212中，根据相位候选者选择算法计算对象体素的相位图值。相位候选者选择算法在输入两个相位候选者图144、146时退出，并且还将所述选定相位图值用于选定相位图154中的一组边界体素的至少一部分。边界体素的值作为用来改进选定相位图的估计的边界条件。

狄克逊方法对于水和脂肪的分离以及对于脂肪分数的确定变得日益重要。ffe和tse两种方法都在使用中，并且该技术用于各种解剖结构。

在狄克逊扫描中，对应于b0变化、涡流，和可能的其它效应，出现相位项。这些相位项必须在狄克逊数据的处理中被处置并且必须被确定。在狄克逊数据的处理中，针对每一体素获得用于这些相位项的多个(通常两个)候选者。这种相位模糊性必须解决。

以上提到的选择方法通常未能选择正确的候选者，从而导致在输出体积的部分中水和脂肪互换。这在临床使用中经常发生。

如本文所描述的示例可以通过在选择过程中使用关于相位图特性的更多和更好的先验知识来降低水和脂肪互换的可能性。本发明中所使用的先验知识主要包括以下组成，其中前两个也使用于已知的方法中：

对于大部分体积来说，相位应当相对接近于零。

相位图的空间平滑度。

关于人体的先验知识。用于本发明的知识是，皮肤为大致2-3mm厚的层并且包含比脂肪明显更多的水。因此，对于主要在这种层中的体素来说，可在该信息的基础上在两个候选者之间作出选择。

简单地通过在皮肤层中用两个相同候选者替换两个相异候选者，任何选择方法可受益于皮肤的先验知识，其中水候选者被选择来替换脂肪候选者。因为在皮肤处的选择可能由于各种实际原因而是错的，所以这种方案在这种先验知识的使用中可能在一定程度上过于受限。较好的方案可以按照更灵活的方式使用皮肤信息。作为初始化或“引导”方式，如果需要，则允许算法偏离初始选择。这如何准确地实现取决于所选定的场图选择方法。下面描述两种方法：迭代滤波和trws。

迭代滤波：

对于迭代滤波方法，可调整初始化方法，而操作的剩余部分保持相同。所提出的初始化方法的处理步骤可包含以下步骤中的一个或多个：

当体素的量值(实际上是回波上的最大量值)大于噪声的标准偏差的5倍时，将该体素指定为“对象体素”。所有的其它体素将称为“背景体素”。

当一体素是对象体素时并且当至少一个其邻居(2d中4个、3d中6个，除在视场边缘处的体素之外)是背景体素时，将该体素指定为皮肤体素或边界体素。

对于如此确定的皮肤体素，当其候选者中的一个具有低于0.1的脂肪/水比率时，仅接受用于先验信息的那些体素。替代性地，可使用所有皮肤或边界体素。

对于如此选择的皮肤体素，选择具有最低脂肪/水比率的候选者。利用在步骤3中确定的对应值填充选定的相量候选者图的对象体素。将该初始图的所有其它体素设定为零值，使得其对后续平滑操作不起作用。

如此获得的初始图利用迭代滤波方法的标准设置进行空间平滑。

将未以此方式填充非零值的所有体素设定为1值(对应于相位0)

由于最后步骤，明显的是，对于皮肤体素没有影响的那些区域来说，皮肤初始化算法与“相位0”的初始化方法相同。对于完全不存在皮肤体素的极特定的情形，皮肤初始化甚至完全等效于该方法。

使用这种算法，肺的边缘或身体的其它孔隙也被视为“皮肤”，或更精确，视为水体素。在一些示例中，意图如此。在其它示例中，可对算法做出修改以忽略肺的边缘或身体的其它孔隙。

以下示出用于迭代滤波方法的示例。示出了出自3d扫描的一个切片，其包含肺的若干部分。参见针对相位候选者的图3和图4。图5示出了常规迭代选择操作(在没有皮肤的先验知识的情况下)的结果。图6示出了使用关于皮肤的先验知识的迭代方法的结果。

图3示出第一相位候选者图144的示例。图4示出第二相位候选者图146的示例。第一相位候选者图144和第二相位候选者图146两者是根据相同的磁共振数据计算出的。在两图中，可看出所述体素被区分成背景体素300和一组对象体素148。另外，这个图像示出躯干的横截面。可看出，存在也不提供磁共振信号的许多内部肺体素302。在背景体素300与对象体素148之间，存在一组边界体素152。在这种情况下边界体素152是皮肤。外皮肤层的内容是已知的。可比较形成图像144和146中的一组边界体素152的体素，并且随后选择指示最低脂肪与水比率的所述体素的值，以放入选定相位候选者图中。

图5示出现有技术500的选定相位候选者图。图5中所示的相位候选者图500是采用不使用一组边界体素152的已知值作为边界条件的算法进行选择的。可看出，当计算相位候选者图500时，存在着导致将图像的一部分识别为脂肪并将一部分识别为水的突变的非实体溶液。这导致产生具有在脂肪组织与水组织之间的非实转变的非实体伪影502。

图6示出根据如本文图示的一示例计算选定相位候选者图154的示例。在这个示例中，可看出，不存在图5的非实体伪影502。一组边界体素152的已知值的使用有助于数值算法选择用于选定相位候选者图154中的体素中的每一个的适当相位图值。

图7示出使用来自图5的相位图500计算出的磁共振图像700。可看出，在这个磁共振图像700中也存在相同的非实体伪影502。

图8示出使用图6的选定相位候选者图154计算出的磁共振图像156。可看出，在这个图像156中不存在非实体伪影。图8图示出如本文所述的示例如何用来产生磁共振图像156，该磁共振图像使用n点狄克逊磁共振成像方法，减少了具有由于不适当地识别脂肪或水造成的非实体伪影的可能性。

trws方法

trws(树重加权搜索)是描述于kolmogorov,vladimir的“convergenttree-reweightedmessagepassingforenergyminimization”(patternanalysisandmachineintelligence,ieeetransactionson28.10(2006):1568-1583)的优化算法。trws方法应用至狄克逊磁共振成像在berglund等人的two-pointdixonmethodwithflexibleechotimes(mrm65:994-1004(2011))中进行了描述。

对于场图选择问题，trws可用来通过表述最优化问题来选择相位值(场图)，从而确保场图的空间平滑度。在本文所包含的示例中，可通过修改成本函数来应用trws，所述修改是通过添加一项进行的，该项确保与皮肤体素有关的选择是通过皮肤处的预先选择(基于水溶液)来引导的。这种方法的前三个步骤将与以上所描述的迭代滤波方法的那些步骤相同。以上所描述的迭代方法的步骤4将被修改成：

对于如此选择的皮肤体素，选择具有将用作先验知识的最低脂肪/水比率的候选者。

随后，以上描述的迭代方法将如下进行：假设bs表示空间位置s处的相位。bs表示相位φ或其对应相量e^jφ，并且可采取离散的几个(通常两个，但对于一些应用来说更多)值。假设表示关于相位项的先验知识并且假设δst为相邻体素s、t之间的空间距离。那么，问题可被表述为找到以下函数的最小值，

其中，向量b包含用于所有体素s的相位项bs。σb,s表示与先验相位图的偏离的不确定性，并且σg,st表示相位梯度的惩罚项中的不确定性。两者可被选择为空间依赖的。es表示体素s的一组相邻体素。虽然在这里可做出多个选取，但是通常在3d中使用6个相邻体素，在2d中使用四个体素。幂p1,2通常可被选择为1或2。值1将相较于幂2对大偏差施加较低的惩罚。

第一项涉及先验相位图，而第二项涉及空间平滑度特性。如果对于所有体素和体素对来说σg,stδst<<σb,s，则仅有效地使用平滑度项。如果此外将σg,st取为与体素s、t的数据振幅的最小值成反比，并且将p2取为等于2，则除了任意常数之外，将要最小化的函数等效于由berglund[1]使用的函数：

在这方面，问题表述明显比berglund的更为一般化。如第一公式中给出的函数形式可通过trws算法有效地求解。

在使用皮肤的先验知识的具体情境下，待优化的函数的第一项仅包含在边界(皮肤)位置处的体素。向量将包含与水溶液有关的相位或相量。

示例可使用于狄克逊扫描中，但是对于具有较高的互换可能性的那些扫描(比如靠近肺和/或腋窝的扫描)和具有大视场的扫描来说尤其关注，所述扫描通常由于靠近同质椭圆体边缘的b0不同质性而经历较大的相位。该方法对于具有断开的身体部分的扫描(扫描的部分)也是非常有用的，例如，小腿站。

尽管在附图和前面的描述中已经详细图示并描述了本发明，但这样的图示和描述被认为是图示性或示例性的，而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。

通过研究附图、说明书和权利要求书，本领域技术人员在实践所主张的本发明的过程中，能够理解和实现所公开的实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中记载的若干项的功能。在互不相同的从属权利要求中记载特定措施并不表示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以存储/分布在与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的诸如光学存储介质或固态介质的适当介质上，但是计算机程序也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线的远程通信系统。权利要求中的任何附图标记不得被解释为对其范围的限制。

附图标记列表

100磁共振系统

104磁体

106磁体的膛孔

108测量区或成像区

110磁场梯度线圈

112磁场梯度线圈电源

114射频线圈

116收发器

118受治疗者

120受治疗者支撑件

122致动器

125切片

126计算机系统

128硬件接口

130处理器

132用户界面

134计算机存储器

136计算机内存

140脉冲序列指令

142磁共振数据

144第一相位候选者图

146第二相位候选者图

148一组对象体素

150一组内部体素

152一组边界体素

154选定相位候选者图

156磁共振图像

160控制模块

162相位候选者生成模块

164对象识别算法模块

166相位候选者选择算法

168图像重建模块

200利用脉冲序列数据控制磁共振成像系统以获取磁共振数据

202根据n点狄克逊磁共振成像方法使用磁共振数据构建两个相位候选者图

204使用对象识别算法将一组体素中的每一个区分成一组对象体素和一组背景体素

206使用边界识别算法在所述一组对象体素内识别出一组边界体素和一组内部体素

208在内存中创建选定相位候选者图

210选择用于来自两个相位候选者图的选定相位图中的所述一组边界体素的至少一部分的选定相位图值

212根据相位候选者选择算法计算对象体素的相位图值

300背景体素

302内部肺体素

500现有技术的选定相位候选者图

502非实体伪影

600磁共振图像

700磁共振图像