磁共振成像图像翘曲之校正系统与方法与流程
发明背景：
本发明一般与磁共振成像有关。进一步说，本发明与由梯度线圈非线性引起的图像翘曲有关。
发明背景：
磁共振图像(mri)是一医学上主要的造影技术。mri能产生各软组织的详细图像，如脑脏、肌肉、及肾脏。利用组织中含有的化合物，如水分或脂肪，其特有的性质来创造图像。举例，在一个强力磁场影响之下，大量拥有核自旋角动量的原子，如水分或脂肪中所含之氢原子，此氢原子的总核磁矩矢量和会产生一个与上述磁场成一直线对准的净磁矩。这净磁矩会进一步进动于一个与磁场正比的确定频率。经由无线射频冲脉激励之后，这净磁化能便可提供一个可检测之信号。
此产生的信号可使用各种机构来进行编码，以允许转换空间图像。例，梯度线圈(高电压电磁体)利用编码空间信息。通过使梯度线圈产生线性变化的磁场来实现位置性编码，该磁场具有放置要被扫描的图像的成像体积中的位置。在现实世界实现中，由梯度线圈产生的场分布与纯线性有偏差。此偏差量取决于图像内的空间位置。与纯线性场的偏差导致获取图像的空间翘曲。因此，在获取成像数据的处理期间需要撤销图像翘曲或「返正」获取图像。
技术实现要素：
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本发明提供了一个对mri扫描系统和方法的创新系统和方法去消除或减缓至少一个以上确认之现有存在的现有技术缺点。
根据本说明书的一个方面，提出了一种校正mri系统中的获取图像的翘曲的方法，该方法由梯度线圈的梯度场分布中的非线性引起，包括：
a)构建表示所述mri系统中每个梯度线圈的导电路径的计算机模型；
b)在所述模型中计算每个所述梯度线圈的每个空间点处的预测磁场；
c)在所述mri系统中针对每个所述梯度线圈测量空间中的每个点处的真正实际磁场；
d)通过将所述预测磁场与空间中的每个所述点处的所述真正实际磁场进行比较并且在所述模型不准确然后重复a)至d)的情况下验证所述模型的精确度，并且在所述模型是准确的情况下；
e)根据所述预测磁场与线性的偏差，构建用于将真实空间中的坐标映射到所述获取图像的翘曲空间中的坐标的畸变图；以及
f)使用所述畸变图表返回正取得获取图像的翘曲。
这些跟其他方域及其优点后来之可以彰显乃在于本发明之构造和操作详情，而此详情会随后完全地描述和声称。附图之引用至引用相应附图之说明部分亦构成此详情之一部分，其中相同的编号表示其相同的部件。
附图说明
图一示出一个根据实践形式的磁共振成像(mri)系统的功能子系统之框图。
图2示出根据一种实施方式由图1mri系统扫描而成的成像体积和其对应切片。
图3示出根据一实施方式示例的一个脉冲序列。
图4示出根据一种实施方式中包含一条接收线的k空间的示意图。
图5示出根据一实施方式的一个脉冲序列示例。
图6示出在成像体内扫描的物体。
图7示出可以由梯度线圈产生的磁场中的非线性产生的示例图像翘曲。
图8示出根据实施例的使用图1mri系统校正空间翘曲的方法。
图9示出根据实施例的图像混叠的说明性示例。
图10示出根据实施例的体素塌陷的效果。
具体实施例
传统的磁共振图像(mri)系统是一种成像模式，其主要是利用物体中如氢原子内质子发出的磁共振(mr)信号来构成图像。在医学mri上，一般是关注mr信号来自组织中主要含氢的成份，如水份和脂肪。
现在参照图一，示于(100)是一个根据实践形式例子的磁共振成像(mri)系统之框图。此mri系统实践例子只插图之用，可以容许合各单元的变动，包括增加、减小、或改换其部件部分。
从图1示出，此显示的mri系统(100)包括一个数据处理系统(105)。此数据处理系统(105)通常可以包括一个或多个输出仪器，如显示器，一个或多个输入设备例如键盘和鼠标，及连接到有易失和持久性组件存储器的一个或多个处理器。此数据处理系统(105)还可包括一个或多个用于执行扫描的介面，其适应与mri系统(100)的硬件组件作通信及数据交换。
接续图一，此范例mri系统(100)亦包括一个主磁力场(110)。这主场磁铁(110)可由一个如永久的、超导体的、或电阻性的磁铁去落实。其他类型的磁铁，包括适合这mri系统(100)使用的混合型磁铁，现这可从一个技术人员实施与考虑。此主场磁铁(110)可被操作而产生一个实质均匀主磁场，而此磁场具有磁场强度b0以及沿主轴的方向。此主力磁场为用作产生一个图像体积。其中所要求的物体中的原子核心如处于水分和脂肪中的氢质子处于对齐磁场排列作扫描准备。在某实践过程中，如这个实践范例中，一个与数据处理系统(105)沟通的主场磁铁操纵单元(115)可作控制主场磁铁(110)之用。
此mri系统(100)还包括梯度线圈(120)对沿着主磁场的空间信息进行编码，如三垂直梯度轴心。梯度线圈(120)的大小和配置可以令其产生一个可受控制而且均匀的线性梯度。例如，可以设计在主场磁铁(110)内的三对载运正交电流的主线圈去产生所期望的线性梯度磁场。
在某实施方案中，此梯度线圈(120)可被屏蔽并且可包括外层屏蔽线圈，其可产生一个反向磁场而抵消由主梯度线圈产生的梯度磁场，而作成一个主屏蔽线圈对。在这种线圈对中，其「主」线圈可负责产生梯度场，而其「屏蔽」可负责减小在某一体积外的主线圈杂散场，如成像体积。在此梯度线圈(120)的的主及屏蔽线圈可串联连接。而且，在任何一起成屏蔽梯度线圈的梯度轴中，也可有于两层线圈。此屏蔽梯度线圈(120)可减少能导致扫描图像中伪影之涡流和其它干扰。由于通常在此mri系统(100)的导电部件中流动涡流，是由成像体积外的磁场(又称「边缘场」)而引起的，所以，降低这个从梯度线圈(120)产生的边缘场能一同减低干扰。因此，此主屏蔽线圈对之形状与大小、导线之图案与大小、及电流之幅度与图案可以作为选择，以促成一个在于梯度线圈(120)外部，而强度接近零的净磁场。如对于圆柱形磁体，其两个线圈能以由共同轴心定位，而对于垂直磁场磁体，其两个线圈能以由共同轴盘定位。
此梯度线圈(120)的导电组件，不论屏蔽或非屏蔽，并包括主线圈及屏蔽线圈，可以由一个电导体(如铜，铝等)而组成。当此梯度线圈(120)之端子受一个电压差施加时，其内部电连接可使电流在预想的路径上流动。此在三个梯度轴，用于主梯度线圈和梯度屏蔽线圈的导电部件可从物理分离与或非导电屏障而隔离。
由此梯度线圈(120)产生的磁场，不论齐发与或顺序，可以叠加在主磁场上，以得在成像体积内之物体受选择性空间激发。除了允许空间激发之外，此梯度线圈(120)可将空间特定的频率与周期资料附置在成像体积内的原子核，从而允由所得mr信号重建有用图像。一个梯度线圈操纵单元(125)与其数据处理系统(105)互相通信，以用来操作此梯度线圈(120)。
在某此mri系统(100)之实施方案中，有可能带有额外电磁线圈(无在图上表出)，如垫片线圈(通常包括但不限产生二阶或更高的球谐函数的磁场分布)、或一个均匀场偏移线圈、或其他校正电磁铁。为执行有效的匀场过程(即校正当不同物体放置在系统之内或周围时引入的磁场失真)，如此校正电磁铁，如垫片线圈，具有用来提供磁场的一种电流，而令主磁场更均匀。举例，这由此线圈产生的磁场可助于校正主磁场中的不均匀性，其由于主场磁铁(110)中的不完善点、或外部铁磁物体、或由于成像基体内物质的磁化率差、或任何其他静态或时变的现象而引起。
此mri系统(100)还包括射频(rf)线圈(130)。此rf线圈(130)用于建立具有强度b1的rf磁场，以其激发原子核或「旋转」。此rf线圈(130)亦可检测从被成像对象内旋转「弛豫」时发出的信号。因此，此rf线圈(130)可有分开发射和接收线圈之形式，或可有共合发射和接收线圈形式，其有发射和接收模式可用一个切换机构切换。
此rf线圈(130)可实现为表面线圈，其通常当为纯粹接收线圈，与或体积线圈，其可当为接收和发送线圈。此rf线圈(130)能与主场磁铁(110)之孔綜合。此外，此rf线圈(130)或可以设于靠近扫描对象的位置，例如头部，其并且可具有类似这对象的形状，例如一个紧密头盔。一个射频线圈操纵单元(135)与其数据处理系统(105)互相通信，以用来操作此rf线圈(130)。
有很多不同技术可以用此mri系统(100)来获取图像，包括t1与t2加权图像。以下一个非限示例简述收获质子密度加权图像的进程，为提供一个本mri系统(100)功能之简述。根据前述的示例简述来创建图像，当一个物体受一个比较大的磁场影响时，此mri系统(100)检测一个物体中所存而含有旋转角动量核子之存在，如组织内水分和脂肪所有的氢质子。在该实施例中，此主磁场有强度b0并含有旋转角动量、类似氢质子的核子。该主磁场将在主场磁铁(110)成像中体积里的物体中的氢质子部分极化。然后，此质子会通过适当调整的rf辐射激发，形成如b1强度的rf磁场。最后，当质子从磁相互作用下「弛豫」时，来自此激发质子的弱rf辐射信号会检测为mr信号。而此检测到的mr信号频率(拉莫尔频率)与经受磁场成正比。
从其获得信号物体上可以通过在物体上产生磁场梯度来选择横截面，以使得主磁场的磁场值可沿物体中不同位置转变。因信号频率与此产生磁场的变化成正比，所以这变化允许将一个特定信号频率分配给相位分配给一个在此物体中的位置。因此，由此获得的mr信号中可以足够的信息，以用质子所存为物本体构成一张解剖图，此是传统mri图像的基础。举例，由于质子密度随组织类型变化，此组织变化可以在所获得的信号被处理之后映射为图像对比度变化。
现在参考图2，为进一步说明此mri系统(100)的信号获取过程示例，假设一个放置在一个主磁铁110内一个成像体积250之中的物体，其磁铁具有一个强度b0而指向z轴(指示在240)的磁场。该物体随后具有净磁化矢量。在该说明性示例中，一个成像会在一个沿x和y轴(指示在205)平面切片取获。应当注意，在该示例中，兆切片之z轴方向有一个有限的厚度，从而产生体积切片(205)。
为以传统的方式从mri系统(100)获得图像，一组或多组rf脉冲和梯度波形(统称为「脉冲序列」)会在数据处理系统105处选择。此数据处理系统(105)将所选择的脉冲序列信息传递给其rf控制单元(135)与其梯度控制单元(125)，其共同为提供执行扫描发出相关的波形和时恰。
现参考图3，其说明可以用mri系统(100)来获取图像的脉冲序列(300)。这具体展示了该脉冲序列例子的时序图。时间图示出以时间为函数的脉冲或信号幅度，以于发射(rft)信号，磁场梯度gx，gy和gz，接收rfx信号和归一化移位信号(rft)。为了说明，一个简化的理想脉冲序列可以包藏着在rft处射频脉冲(310)的选择切片，在gz处梯度脉冲(320)的选择切片，在gy处梯度脉冲(330)的相位编码，在gx处脉冲(340)的频率编码以及在rfx处检测到的mr信号(350)。三个梯度脉冲gx，gy和gz表现可由线圈(120)所产生的磁场梯度的幅度和持续时间。脉冲(310)之切片选择可由rf线圈(130)在发射层面上而产生。其检测到的mr信号(350)可以通过rf线圈(130)在接收层面而得到检测.在该说明示例中，其假设rf线圈(130)的发射层面和接收层面各由不同的线圈形成。
第一在脉冲序列(300)中可产生是打开切片选择梯度脉冲(320).在同一时间可应用切片选择rf脉冲(310)。在这说明示例中，切片选择rf脉冲(310)可以是呈正弦函数形状的rf能量爆破。在其他实现中，可以使用其他rf脉冲形状和持续时间。当一旦关闭切片选择rf脉冲(310)，切片选择梯度脉冲(320)亦可被关闭，而相位编码梯度脉冲(330)则被为打开。在一些实施方案中，场相转移信号(360)也可以在这一点被接通以改变主磁场强度。一旦相位编码梯度脉冲(330)关闭，频率编码梯度脉冲(340)就可以被接通，并且可以记录检测到的mr信号(350)。应该注意的是，如图4中所示的脉冲和信号的形状，幅度，顺序和持续时间只作说明之用，而在其实现过程中，可通过改变一个或多个其因素或其它以实现要求的扫描结果。
在某变化中，脉冲序列(400)可以作一定次数的重复或迭代，例如256次，以收集产生一个图像所需的所有数据。每个重复通常涉及脉冲序列的变化，以允许接收对应于图像的不同分量的信号。相隔其脉冲序列(400)每次重复之时间可被称为重复时间(tr)。此外，切片选择脉冲(410)的中心点与其检测到mr信号(450)的峰值之间的持续时间可被称为回波时间(te)。tr和te两者都可为所需扫描作变化。
为了进一步说明mri系统(100)的信号采集过程，参照图2并图3。为了选择切片，可以沿z轴施加切片选择梯度脉冲(320)，满足位于切片(205)中的质子的共振条件。实际上，切片沿z轴的位置可以部分基于切片选择梯度脉冲(320)而决定。因此，在该示例中，与切片选择梯度脉冲(320)同时生成的切片选择脉冲(310)可以激发位于切片(205)内的质子。位于切片(205)上方和下方的质子通常是不受切片选择脉冲(310)的影响。
继续说明性示例，根据脉冲序列(300)，可以在切片选择梯度脉冲(320)之后施加相位编码梯度脉冲(330)。假设这是沿着y轴施加，沿着y轴的不同位置的自旋可以按不同的拉莫尔频率开始进行。当相位编码梯度脉冲(320)关断时，处于不同位置的净磁化矢量可以按相同但具不同的相位的速率进行动作。相位可以由相位编码梯度脉冲(330)的持续时间和幅度而确定。
一旦相位编码梯度脉冲(330)关闭，频率编码梯度脉冲(340)就可以被打通。在这示例中，频率编码梯度是处于x方向上的。频率编码梯度可以使所选切片中质子跟据其在x中位置之速率作处理。因此，现切片内的不同空间位置是由其独特的相位角和进动频率来作表征。当频率编码梯度脉冲(340)接通时，rf接收线圈(130)可用于接收由正在被扫描物体中质子所产生的检测信号(350)。
当mri系统(100)执行脉冲序列(300)时，所获取的信号可被存储在被称为k空间的临时矩阵中，如图4中(400)所示。通常，k空间是来收集扫描中所测量的信号，并且处于空间频域。可以通过沿x轴(420)(kx)的频率编码数据和沿着y轴(430)(ky)的相位编码数据来覆盖k空间。当接收到全部切片的k空间矩阵的行线时(例如，在单个切片的扫描结束时)数据可用数学处理去产生最终图象，例如通过二维傅立叶变换(傅立叶变换)。因此，在重建图像成空间领域之前，k空间是可保存着原始数据。通常，k空间是具有与最终图像相同的行数和列数，并且是填充着在扫描期中的原始数据，通常每个脉冲序列(300)是一行。例如，在(410)处所表示中，k空间(400)的第一行是在完成其扫描片段所生成的脉冲序列之第一次迭代后被填入，并包含用于该脉冲序列迭代的检测信号。在脉冲序列多次迭代后，k空间可被充填。脉冲序列的每个迭代可以作稍微改变，从而获得用于k空间适当部分的信号。应当注意的是，基于不同的脉冲序列，其它充填k空间的方法是可行的是被为考虑的，例如以螺旋方式。
通常由梯度线圈(120)产生的梯度场分布包括与线性场轮廓的偏差。作为说明性的示例，理想地，如图5(a)所示，当通过梯度线圈(120)沿x轴施加梯度场时，由b表示的主磁场的强度沿x轴成像在空间中是线性的并且具有gx的斜率，gx是梯度线圈(120)沿着x轴产生的期望的梯度。如图5(b)所示，然而，在(520)处，磁场强度的真正实际轮廓偏离期望的梯度gx。在图5(b)中，在(530)处用虚线表示理想梯度gx作为参考。
梯度场分布与线性轮廓的偏差通常导致获得空间翘曲的图像。参考图6，再次示出图2的成像体积(250)。然而，在图6中，物体o已放置在成像体积(250)中，并且根据例如如上所述的脉冲序列，使用mri系统(100)获取切片(605)的图像。物体o推定为球形壳体，其被选择用于说明性目的。因此，在该说明性示例中，当沿着切片(605)扫描时，物体o应该导致包含圆圈(705)的图像，如图7(a)所示，对应于包含在球形壳体物体o中的圆周切片(605)。然而，如图7(b)中(710)所示，梯度线圈(120)产生的梯度场中的非线性导致收取图像的翘曲。图7(b)所示的翘曲的程度和形状是简单的选择，仅是清楚地说明了翘曲效果。
根据本发明的一方面，此获取图像可以处理以校正由梯度场分布中的非线性引起的空间翘曲。现在参见图8，一种校正空间翘曲的方法一般在(800)表示。为了帮助解释该方法，将假定方法(800)部分地使用如图1所示的mri系统(100)来操作。此外，对方法(800)的以下讨论导致对系统(100)的进一步理解。然而，应当理解，系统(100)和方法(800)可以变化，并且不需要如本文中所讨论的那样精确地工作，并且这些变化在所附权利要求书的范围之内。
为了校正图像的空间翘曲，一个梯度线圈(120)的计算机模型在(810)创建。该模型表示梯度线圈(120)中存在的单元，例如存在于mri系统(100)中的线圈的线模式，如包括电线连接。例如，该模型可以包括主线圈的导电单元，并且在变化中可以包括护罩线圈。该模型通常构造为尽可能准确地基于计算机建模技术的梯度线圈(120)的表示。一个示例模型基于单元阵列，即电磁体被建模为一组小电流单元，当连接在一起时，形成电磁体的线模式。此单元阵列模型可以包括梯度线圈(120)的连接路径以及存在于梯度线圈(120)中的任何其它载流线。此基于此单元阵列模型可以构建梯度线圈(120)的完整的空间表示。此单元阵列模型可以包括例如表示梯度线圈(120)的线模式的导电单元的阵列。
继续方法(800)，用于梯度线圈(120)的每个所需空间点的预测磁场是基于该模型在(820)中计算。预测磁场的计算可以基于用于计算来自磁体模型的预测磁场的各种方法。例如，基于单元阵列模型，可以使用适当形式的毕奥-萨伐尔方程来计算成像体积(250)中每个期望点处的预测磁场。根据一个实现，毕奥-萨伐尔方程可以采取以下形式：
该公式用于计算由稳定电流i(例如由于单元阵列模型的一个导电单元)产生的位置
基于毕奥-萨伐尔方程的计算可以适当地进行，以计算成像体积中每个点处的预测磁场强度。在变化中可以使用毕奥-萨伐尔方程的不同公式或其他等效方程式来计算基于梯度场线圈(120)模型的预测磁场。例如，当电流可以近似为通过无限窄的电线运行时，此上面公式可良好地运行。如果导线具有一定的厚度，则可以相应地改变毕奥-萨伐尔方程公式。尽管在该说明性示例中使用毕奥-萨伐尔方程，但在变化中可以使用等效等式或公式来计算空间中每个点处的预测磁场。
继续图8，在(830)，通过测量由真正实际构造的梯度线圈产生的磁场来验证预测磁场的准确度。例如，此测量可以使用3轴霍尔探测器或其他类似的现场测量装置进行。将收取的测量值与预测的场值进行比较。当被测点和空间中的被测点的预测场值被发现是一致的，例如在预定阈值内时，该方法继续到(840)。然而，当发现空间中被测试点的测量值和预测场值不一致时，模型在(810)处被适当地更新以提高模型的准确度。在变型中，还可以更新所使用的配方和方程，以提高预测磁场的准确度。
在(840)中，畸变图表(映射函数)是基于预测的磁场构建，通过创建可以在需要之间插值或通过计算各个所须数值的映射。例如，可以使用以下等式来将真实空间中的坐标，例如，如图6所示，物体o空间映射到基于梯度场的获取图像的翘曲空间中的点从线性的偏差：
因此，物体的空间中的点(x，y，z)被映射到图像的点(x'，y'，z')。b(x，y，z)值是从每个梯度线圈的毕奥-萨伐尔方程中获得的。bx是沿x轴产生的梯度线圈(120)的预测磁场强度的z分量(或与主静态共轴的分量)，by是梯度线圈的预测磁场强度的z分量(120)，bz是沿z轴产生的梯度线圈(120)的预测磁场强度的z分量。例如，参考图7，有效的畸变图表示图7(a)的与物体空间对应的圆衫如何映射到图7(b)的椭圆形。因此，使用图中的点(x，y)等式如图7(b)所示，例如，图7(a)是决定来映射到点(x'，y')。
一旦畸变图表被收取在(840)，在畸变空间出现扫描物体的获取图像可以通过基于畸变图表的插值在(850)返正或畸变。
munwarped(x,y)＝w(x′,y′)mwarped(x′,y′)
为了确定在真实空间x'和y'中的位置(x，y)，munwarped(x,y)处的返正图像的值，使用上述用于构造畸变图表。场畸变图表可以与切片选择脉冲的描述一起使用，以按照上述等式的评估来确定每个(x，y)位置处的激发z位置。此翘曲图像在(x'，y')的数值，mwarped(x′,y′)是从对应于mwarped的抽样的相邻(x'，y')位置插值来计算，如从傅里叶变换获得k空间数据。w(x^',y^')是在每个(x'，y')位置处施加的加权值，以校正由于体素体积在成像体积上的变化而引起的信号堆积。一种计算w(x′,y′)的方式是从翘曲空间体素体积在(x'，y')与翘曲空间体素体积在(x，y)的比例之中。
实际上，通过返正，收缩图像被拉伸或以其他方式变换，使得图像中的物体被转换成与原始物体空间更紧密对应的空间。例如，通过内插，图7(b)的翘曲图像可以变换成更圆形的形状，其大小更接近于球形物体o的真正实际圆形横截面，如图7(a)所示。
失真函数可以在图像空间中实现，如使用最近邻，线性或立方插值方法(或其他相等方式)。除了观察此返正问题之外，还可以从翘曲图像空间中的已知值的均匀抽样网格内插值，该问题也可以直接从k空间数据看作(x'，y')的计算值：
其中mwarped(k′x,k′y)代表k空间的数据抽样集合。这难题可以分别为是一个反网格化问题，或，当抽样从均匀到不均位置时，一个不均匀的傅里叶变换。因此，可以使用逆网格化方法来有效地求解，例如通过在k空间中执行变迹修正，随后进行反傅立叶变换，然后使用使用凯泽-贝塞尔核在图像空间内卷积插值。此外，在此反网格校正翘曲法之下，傅里叶变换的大小是由k空间矩阵大小和超抽样因子决定。比蒂(beatty)的方法指出，高准确度结果可以用很小超抽样因子收集，如1.25至1.5。
如上所述，mr图像通常被重建为比获取矩阵大小更大的矩阵大小。例如，一个320×192采集矩阵可能被重建为一个512×512图像。这通常在k空间矩阵中通过零填充到512×512来执行傅里叶变换来，随后通过图像空间插值进行翘曲校正。然而，这种操作可以在1.25倍以上的抽样网格上更有效地执行，使得能够进行大小为400×240的逆傅立叶变换，随后进行插值(例如，凯泽－贝塞尔核)在一个512×512图像矩阵。由于400×240矩阵比512×512矩阵至小2.7倍，因此可提高计算机和计算机存储器的利用率，特别是对于较大的零填充因子。另外，认识到对于涉及多个接收机通道的重构，可以在400×240矩阵上的信道上组合数据，并且仅对512×512矩阵进行插值仅需要对每个重建图像执行一次。这将进一步提高效率。
在一些变型中，混叠伪影可能发生在翘曲空间中物体的部分映射到图像的视野(fov)边界之外。例如，图像中的物体可以翘曲超过图像的边界，并返以一定方式回到图像中，因此不能有实际地进行返正。当被成像的物体接近图像的视野(fov)的大小取决于与当存在大的梯度场非线性时，混叠伪影变得重要。如果翘曲是使物体的一部分翘曲地驻留在fov之外，则这可能导致不能容易地去除的混叠伪影。参考图9，(900)示出了如何在存在大梯度场非线性的情况下物体o的扫描式切片(605)可以导致混叠图像的简化说明性示例。
图像的fov可以放大以避免影像混叠。因此，在一个变型中可以基于畸变图表计算给定fov的预期失真的最大量。然后可以使用计算的失真来创建放大的fov。例如，在图像的x值从0变到255的情况下，可以基于畸变图来计算x＝0和x＝255到其翘曲位置的变换。这些转换可以指示视野之外(即低于0及以上255)，x轴的变形可以延伸。因此，可以增加fov以适应变换。类似地，物体可以被扭曲成小于预期的fov。这将降低图像的分辨率。因此，可以减小fov以提高图像分辨率。一般来说，畸变图可以用于在真实空间中找到包含规定fov的翘曲空间中的最小fov。因此，翘曲空间中产生的fov可用于创建脉冲序列。在许多情况下，有利的是使用户能够在真实空间中开出非矩形fov(例如椭圆或圆角角矩形)，以便在翘曲空间中实现较小的包围fov。
基于放大的fov的确定，物体的图像获得，使获得图像具有较大的fov。例如，当获取真正实际物体的图像时，k空间可以更精细地抽取。例如，物体的k空间收取可以在512x512的分辨率代替256×256的程度(即相同的图像分辨率)。在返正过程中，图像可以返回给使用者确定fov。例如，一旦返正图像被收取，它可以根据期望的fov进行裁剪。
人工增加的图像分辨率也可以帮助返回正梯度不均匀性的能力，而不会由于许多体素在翘曲图像中的单个体素上的崩溃而导致伪影。例如，获得的翘曲图像可以增加到更高的抽样密度，例如通过零填充翘曲图像的k空间。参考图10，体素折叠在图10(a)中示出。可以看出，两个体素的翘曲和返正导致两种体素之间的强度差异的丧失。另一方面，如图10(b)所示，分辨率提高可以减少或避免损失。当在空间频域中执行返回函数时，该过程可以是特别有效的。这是因为高抽样图像的形成可以一起避免，节省计算时间和存储器；在卷积之前，只能向获取k空间的外部添加零。此外，在这个阶段，直接在零填充的k空间中附加一个变迹函数，以便在去除吉布斯振荡伪影时加以应用。
上述实施例旨在作为示例，所属技术领域的技术人员可以对其进行变更和修改，而不脱离仅由所附权利要求书定义的范围。例如，所讨论的方法，系统和实施例可以全部或部分地变动和组合。
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