利用磁共振裝置來拍攝參數圖的方法和磁共振裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及一種利用磁共振裝置來拍攝目標區域的參數圖的方法，其中為了迭代 地重建參數圖，使用最優化法，在該最優化法中評估磁共振數據與假設數據的偏差，所述磁 共振數據是目標區域的對于不同的回波時間在k空間中欠掃描地存在的，其中對于每個回 波時間分別存在k空間的一個部分的磁共振數據，所述假設數據是用于參數圖的當前假設 的、根據用于磁化的信號模型依據參數獲得的。此外，本發明設及一種磁共振裝置。
【背景技術】
[0002] 在現有技術中已經最大程度地公知磁共振成像。待拍攝的目標區域的自旋通過盡 可能均勻的基本磁場炬0場）來對齊并且通過高頻激勵來激勵，其中相應的待測量的磁共 振信號描述了該激勵的衰減。高頻激勵的場通常被稱為B1場。在此，公知多個衰減常數， 特別是T1、T2和T2*。大多通過使用梯度場實現位置分辨率。
[0003] 磁共振成像是本身緩慢的成像技術，其通常需要長的測量時間。但是其提供大量 的圖像對比度并且已經證明是用于獲得軟組織對比度的卓越方法。在經典的磁共振圖像中 可見的通常的對比度是將患者的待拍攝組織的不同的物理參數組合的結果。該些混合因素 與所使用的拍攝技術和所使用的拍攝參數一起確定獲得的對比度。
[0004] 一種與該"經典的"磁共振圖像不同的、用于借助磁共振成像獲得生物組織的對比 度信息的方案是，直接測量一個或多個基礎的物理特性，該物理特性是確定經典的磁共振 圖像中的圖像對比度的混合的部分。該技術通常被稱為"參量影射（parametricmapping)" 并且相應地提供參數圖，例如T1圖、T2圖或T2*圖。在使用該樣的方案的情況下，得到的圖 像對比度不取決于所使用的硬件、所應用的拍攝技術和所使用的特殊的圖像拍攝參數。優 選地，得出簡化的可比性和由此的臨床診斷。由此例如可W構造比較參數值的數據庫，可W 將新的參數數據組，也就是新的參數圖與該比較參數值相比較。換言之，該意味著，從取決 于多個因素的相對的對比度信息轉為對一個或多個物理特性的唯一的絕對的度量。
[0005] 很久W來就已經公知了用于確定參數圖的技術并且通常需要極其花費時間的測 量，該測量在過去強烈限制了臨床應用。在此，最近建議如下方法，通過進行k空間的欠掃 描來加速測量過程。通過關于所測量的磁共振信號的預先知識來均衡該欠掃描，其中例如 可W使用對于描述了磁化的磁共振信號的信號模型。然后可W在迭代的最優化法中確定參 數圖。該類方法通常被稱為基于模型的方案。
[0006] 通常在k空間中，也就是在傅里葉空間中拍攝磁共振數據。可W在數學上示出，必 須掃描一定數量的數據，W便重建無混淆偽影的磁共振圖像。該關系也被稱為巧奎斯特掃 描定理（Nyquist-Abtasttheorem)。盡管如此卻可W考慮，所掃描的k空間數據的部分是冗 余的或存在預先知識，所述預先知識可W被用于合成k空間數據的部分，從而由此存在如 下可能性：在k空間中掃描比巧奎斯特定理要求的更少的數據。由于在典型的拍攝中測量 時間與所掃描的數據的數量成比例，通過欠掃描能夠減少測量時間。
[0007] 但是，子巧奎斯特定理（Sub-Nyquist-Regime)中的數據掃描要求新的重建技術， 其超過了直接的傅里葉變換并且需要關于在數據或其預計的特性中的冗余的預先知識，W便確定磁共振數據的沒有被掃描的部分。在利用數據冗余的領域中并行成像是用于實 現拍攝過程的加速的途徑。在并行成像中在成像過程期間并行地使用多個接收線圈。該 意味著，由多個線圈拍攝磁共振信號，從而存在冗余。對于并行成像算法的公知示例是 "generalized autocalibrating partial parallel acquisition"，縮寫為GRAPPA，對此 例如參見Mark A. Griswold等人的基礎文章"Generalized autocalibrating partial parallel acquisitions(GRAPPA)",Ma即etic Resonance in Medicine 47(2002)6, 1202 -1210。
[000引在確定參數圖的領域內首先公知了已經提到的基于模型的方案，其中應當示 出對此的示例"model-based accelerated relaxometry by iterative non-linear inversion",縮寫為MARTINI,為此也參見Tilman J. Sumpf等人的文章"Model-based nonlinear inverse reconstruction for T2mapping using highly undersampled spin-echo MRI",Journal of Ma即etic Resonance Imaging 34(2011)2, 420-428頁。
[0009] 也就是，在該樣的基于模型的方案中拍攝k空間中的欠掃描的磁共振數據。信號 模型（對于磁化的模型）現在允許，從對于參數圖的假設中確定用作比較數據的假設數據。 通過比較假設數據與磁共振數據可W確定偏差。依據該偏差現在按照最優化法迭代地調整 所述假設或當滿足中斷條件時輸出最終獲得的最佳假設作為對于參數圖的結果。
[0010] 下面簡短地對于MARTINI重建更詳細地解釋該一點。
[0011] 如已經說明的那樣，通過在目標區域中拍攝的組織的不同的物理參數，W及通過 拍攝技術和圖像拍攝參數，確定在磁共振拍攝中獲得的對比度。如果現在假設，所有該些因 素都是已知的，則可W預測磁共振信號（也就是磁化），從而可W確定對于圖像拍攝過程的 信號模型。對于多回波自旋回波磁共振序列的該樣的信號模型的示例是單指數的信號衰 減，其定義為：
[0012]
[0013] 在此，M是在空間位置F處的磁化，取決于兩個組織參數，即質子密度P和橫向弛 豫時間T2。此外，磁化M取決于預定義的圖像拍攝參數，回波時間TE。作為對于參數圖的 參數，組織參數P和T2通常是應當被測量的變量。
[0014] 從該示例可W看出，可W怎樣使用模型，W便確定組織參數作為參數圖，在此是質 子密度P和橫向弛豫時間T2。如果假設在足夠多的回波時間TE下掃描產生的磁共振信 號M，則可W通過簡單的曲線擬合算法確定對于組織參數的假設。該通常W迭代的方式進 行。示例同樣呈現出，信號模型W何種方式包含預先知識；如果在迭代的優化過程中使用信 號模型作為價值函數，則可W將所描述的信號特性強加于欠掃描的磁共振數據，由此在信 號模型中有效地估計期望的參數。martini利用該預先知識，方法是，一方面W特定的方式 欠掃描k空間并且另一方面使用基礎的信號模型，W便表達對于非線性的迭代的重建的逆 問題。
[0015] 在此，在已知所使用的迭代的重建方案的條件下優化用W欠掃描k空間的方式。 MARTINI重建使用塊掃描方案，該意味著，逐塊地，也就是按照相連的塊來掃描k空間，其中 對于每個回波時間TE改變塊的