[发明专利]带有各向异性扩散方向的扩散加权磁共振图像数据的拍摄有效
申请号: | 201710316331.X | 申请日: | 2017-05-08 |
公开(公告)号: | CN107390151B | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | T.费维尔 | 申请(专利权)人: | 西门子保健有限责任公司 |
主分类号: | G01R33/563 | 分类号: | G01R33/563;G01R33/483;A61B5/055 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 侯宇 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 带有 各向异性 扩散 方向 加权 磁共振 图像 数据 拍摄 | ||
描述了一种用于拍摄带有各向异性扩散方向的扩散加权的磁共振图像数据的扩散梯度的确定方法。将可实现扩散梯度向量的空间确定为长方体(Q),其沿梯度系统(6)的物理梯度轴(Gx、Gy、Gz)定向。对于有效梯度幅值(Geff)选择带有最小值(Geff_min)和最大值(Geff_max)的有效梯度幅值的值区间(I‑Geff)。确定围绕物理梯度轴的原点的球壳(KS)。将球壳的位于长方体内的子区域(SB)确定为可能的备选原始向量(KUV)的端点。从备选原始向量的集合中选择附加地满足对于张量的方向条件的至少六个扩散梯度向量(DV)的组(S‑DV)。此外,描述了用于拍摄检查对象(O)的扩散加权的磁共振图像数据(DBD)的方法和扩散梯度确定装置(60)以及磁共振设备(1)。
技术领域
本发明涉及对于带有各向异性扩散方向的扩散加权磁共振图像数据的拍摄,用于确定扩散梯度的方法。此外,本发明涉及用于拍摄检查对象的扩散加权磁共振图像数据的方法。此外,本发明涉及扩散梯度确定装置。此外,本发明也涉及磁共振设备。
背景技术
“磁共振照片”在下文中理解为借助于在方法的范围中受控的磁共振装置产生的检查对象的内部的图像数据,但也可理解为参数图,所述参数图描绘了检查对象内的一定的参数值的空间或时间分布,且例如可从图像数据产生。磁共振图像数据的“拍摄”理解为借助于磁共振成像系统执行图像拍摄方法。
扩散加权的磁共振照片是如下磁共振照片,即借助于所述磁共振照片可测量且空间分辨地图示特别是水分子的一定的物质在身体组织内的扩散运动。扩散成像在临床工作中特别地用于中风诊断,因为与经典磁共振照片相比,在扩散加权的图像中明显更早地就识别所涉及的脑部区域。此外,扩散成像也日益使用在肿瘤学、心脏和肌肉骨骼疾病的领域中。扩散加权的磁共振断层成像的变体是扩散张量成像,其中也记录了扩散的方向相关性。扩散加权的磁共振照片在下文中包括在扩散加权的磁共振断层成像的范围中产生的磁共振照片以及在扩散张量成像的范围中产生的磁共振照片。
为产生扩散加权的磁共振照片,必须首先采集扩散编码的原始数据。这以特定的测量序列进行,所述测量序列在下文中称为扩散梯度测量序列。在此测量序列中特征是自旋通常偏转到垂直于磁共振断层成像器的主磁场的平面内之后接通梯度磁场脉冲的一定序列,所述梯度磁场脉冲将外部磁场的磁场强度在预先给定的方向上变化。在存在扩散运动时,进动中的原子核失相,这在测量信号中可见。
在扩散成像中,通常拍摄带有不同的扩散方向和权重、即带有不同的扩散编码梯度脉冲的多个图像且将其相互组合。扩散加权的强度通常通过所谓的扩散加权因数,也称为“b值”来限定。不同的扩散图像或由其组合的图像或参数图然后可用于希望的诊断目的。为可正确地估计扩散运动的影响,为了比较,在许多情况中使用另外的参考照片,其中不接通扩散编码梯度脉冲,即带有b=0的图像。用于采集参考原始数据的脉冲测量序列除发出扩散编码梯度脉冲之外以与扩散梯度测量脉冲相同的方式建立。替代地,也可执行带有非0值的b值的参考拍摄。
在MR扩散成像中为获得发现,通常使用如下的图像或参数图,即其中以表观扩散系数(ADC=apparent diffusion coefficient)拍摄也称为自由正态高斯扩散过程的自由扩散过程。此过程的特征在于,取决于扩散加权因数,信号强度按指数关系降低。
此模型的扩展考虑了例如在微观受限的几何中扩散的方向相关性:水分子例如可沿神经纤维比垂直于神经纤维更快地运动。扩散张量模型总是假定现在存在方向相关的自由正态高斯扩散过程而记录了此关系,且允许计算和图示所属的参数或参数值,例如涉及方向各向异性的参数。
此外,存在一系列另外的措施,以之可使用相应的模型函数来描述与高斯行为不同的情况。在此例如包括IVIM模型(IVIM=Intra-Voxel Incoherent Motion,体素内不相干运动),其中从由于灌注效应导致的信号幅值取决于b值的双指数下降出发。此类型的措施也包括Kurtosis模型,其中不同于信号强度与b值的指数相关性,以更高阶的张量来建模。
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