CN102116856A - 横向弛豫时间测量方法及*** - Google Patents

Abstract

一种横向弛豫时间测量方法，包括以下步骤：获取回波信号；对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值；根据所述先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值。上述横向弛豫时间测量方法及***通过拟合计算进行弛豫时间的粗略估计，进而实现了对回波信号中弛豫时间信噪比的优化，有效地提高了弛豫时间测量的准确性。

Description

横向弛豫时间测量方法及***

【技术领域】

本发明涉及生物医学技术，特别是涉及一种横向弛豫时间测量方法及***。

【背景技术】

MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)技术由于拥有非常高的分辨率、对人体多种参数的测量以及可利用弛豫时间加权对肿瘤进行早期诊断、评价而被广泛地认可和应用。弛豫时间是磁共振成像的最基本的对比度机制。利用弛豫时间的特征可对组织进行辨别、分割和分类，从而提高疾病的检测和监视水平。

在实际的临床应用中，通常直接采集各种加权图像，例如弛豫时间加权图像，并根据弛豫时间加权图像进行各种疾病的诊断，但是，这一诊断方式在很大程度上需要依赖于医生的经验。在生成加权图像的过程中，由于各个参数加权的权重不同，且权重会随着诸多因素而发生变化，甚至通过混合加权得到加权图像，因此即使是经验丰富的医生也难免会发生误认。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种可提高准确性的横向弛豫时间测量方法。

此外，还有必要提供一种可提高准确性的横向弛豫时间测量***。

一种横向弛豫时间测量方法，包括以下步骤：获取回波信号；对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值；根据所述先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值。

优选地，所述获取回波信号的步骤为：通过磁共振脉冲序列获取回波信号。

优选地，所述对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值的步骤为：通过最小二乘法对所述回波信号进行线性拟合得到弛豫时间的先验估值。

优选地，所述通过最小二乘法对回波信号进行线性拟合的步骤是对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。

优选地，所述根据所述先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值的步骤为：根据所述先验估值计算得到回波时间间隔；将所述回波时间间隔反馈到最小二乘法的线性拟合中得到弛豫时间的测量值。

一种横向弛豫时间测量***，至少包括：获取模块，用于获取回波信号；拟合模块，用于对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值，并根据计算模块反馈的回波时间间隔通过拟合计算得到弛豫时间的测量值；计算模块，用于根据所述先验估值计算得到所述回波时间间隔并反馈至拟合计算中。

优选地，所述获取模块用于通过磁共振脉冲序列获取回波信号。

优选地，所述拟合模块用于通过最小二乘法对所述回波信号进行线性拟合得到弛豫时间的先验估值。

优选地，所述拟合模块用于对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。

优选地，所述拟合模块进一步用于将反馈的回波时间间隔通过最小二乘法的线性拟合得到弛豫时间的测量值。

上述横向弛豫时间测量方法及***通过拟合计算进行弛豫时间的粗略估计，进而实现了对回波信号中弛豫时间信噪比的优化，有效地提高了弛豫时间测量的准确性。

【附图说明】

图1为一个实施例中横向弛豫时间测量方法的流程图；

图2为一个实施例中回波时间间隔与弛豫时间的关系图；

图3为一个实施例中横向弛豫时间测量***的示意图；

图4为计算机模拟仿真中SNR＝50的传统弛豫时间测量方法和横向弛豫时间测量方法的性能比较；

图5为为计算机模拟仿真中SNR＝10的传统弛豫时间测量方法和横向弛豫时间测量方法的性能比较；

图6为体模测量中横向弛豫时间测量方法的体模弛豫时间图谱；

图7为体模测量中传统弛豫时间测量方法的体模弛豫时间图谱；

图8为人体测量中横向弛豫时间测量方法的膝部弛豫时间图谱；

图9为人体测量中传统弛豫时间测量方法的膝部弛豫时间图谱。

【具体实施方式】

图1示出了一个实施例中的横向弛豫时间测量的方法流程，包括以下步骤：

在步骤S10中，获取回波信号。本实施例中，获取回波信号的步骤为通过磁共振脉冲序列获取回波信号。获取整个成像区域的回波信号，但为减少后续拟合过程中的计算量，仅针对感兴趣区域内的回波信号进行计算。

例如，可采用多回波SE序列(自旋回波脉冲序列)进行横断位扫描，得到回波信号，以便于对该回波信号进行拟合。

在步骤S30中，对回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值。本实施例中，对截取后的回波信号进行粗略估计，通过拟合求出弛豫时间的先验估值。具体地，可通过最小二乘法线性拟合的方式得到弛豫时间的先验估值。由于回波链中前段的回波信号信噪比较高，使得拟合较为准确，可利用回波链中前段的回波信号进行拟合。通过最小二乘法对回波信号进行线性拟合的步骤指的是对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。但是，在拟合过程中，参与最小二乘法线性拟合的回波越多，所需要的时间也就越长，因此在优选的实施例中，仅对回波信号中的前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合，从而在减少时间且提高了拟合速度的情况下，也保证了拟合的准确性。

在步骤S50中，根据先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值。本实施例中，回波时间间隔是指成像序列回波链中相邻两个回波信号之间的时间间隔。根据先验估值结合弛豫时间信噪比(T₂-to-noise-ratio，T₂NR)计算得到最优的回波时间间隔，并将该最优的回波时间间隔反馈至拟合计算中去，利用计算得到的最优的回波时间间隔进行最小二乘法线性拟合。将经过弛豫时间信噪比优化得到的回波时间间隔反馈到最小二乘法的线性拟合中，以得到经过优化的弛豫时间测量值，有效地提高了弛豫时间测量的准确性。

将拟合得到的先验估值T₂以及标准偏差

带入以下公式中，以得到回波时间间隔ΔTE。

$T_2\mathrm{NR}=\frac{T_2}{{\mathrm{\σ}}_{T_2}}=\frac{S_1}{\mathrm{\σ}}\·\frac{\mathrm{\ΔTE}}{T_2}\·\frac{1}{\sqrt{1+e^{\frac{2\mathrm{\ΔTE}}{T_2}}}}---\left(1\right)$

其中，S为回波信号强度，σ为高斯噪声的标准方差，

为回波信号的标准偏差，ΔTE为回波时间间隔。S₁/σ在成像参数一定时，可以当作比例参数处理。

具体地，在弛豫时间的测量中，弛豫时间相对应的标准偏差是重要的表征噪声传播的参数，在满足TR＞＞TE，TR＞＞T₁的条件下，回波信号中信号强度的表达式可近似为：

S＝S₀exp(-TE/T₂)  (2)

其中，TR为重复时间，TE为回波时间(从激发脉冲与产生回波之间的时间间隔)，T₁为反转时间，S₀为TE＝0时的信号强度。

由(2)式可见弛豫时间T₂可以用两个不同回波时间TE的回波信号强度之比进行估计，假设两个回波时间分别为TE₁和TE₂，且TE₂＞TE₁，则：

S₁＝S₀exp(-TE₁/T₂) (3)

S₂＝S₀exp(-TE₂/T₂) (4)

其中，S₁是回波时间为TE₁时的回波信号强度，S₂是回波时间为TE₂时的回波信号强度。

则弛豫时间T₂的计算公式为：

$T_2=\frac{{\mathrm{TE}}_2-{\mathrm{TE}}_1}{\ln (S_1/S_2)}---\left(5\right)$

考虑到噪声的影响，将高斯噪声叠加于上述两个回波信号上，由基本误差分析原理，可将

看作S₁和S₂的函数：

${{\mathrm{\σ}}_{T_2}}^2={\mathrm{\σ}}^2[{\left(\frac{\∂T_2}{\∂S_1}\right)}^2+{\left(\frac{\∂T_2}{\∂S_2}\right)}^2]---\left(6\right)$

经推导可求得弛豫时间的标准偏差为：

${\mathrm{\σ}}_{T_2}=\frac{\mathrm{\σ}}{S_1}\·\frac{{T_2}^2}{\mathrm{\ΔTE}}\·\sqrt{1+e^{\frac{2\mathrm{\ΔTE}}{T_2}}}---\left(7\right)$

最终，弛豫时间信噪比可求为：

$T_2\mathrm{NR}=\frac{T_2}{{\mathrm{\σ}}_{T_2}}=\frac{S_1}{\mathrm{\σ}}\·\frac{\mathrm{\ΔTE}}{T_2}\·\frac{1}{\sqrt{1+e^{\frac{2\mathrm{\ΔTE}}{T_2}}}}---\left(8\right)$

其中，S₁/σ为TE₁时刻测量到的信噪比，在成像参数一定时，可以当作比例参数处理，ΔTE为两个回波之间的回波时间间隔。

由此可见，T₂NR的最优化实质上是关于ΔTE和T₂的二元函数最大值求解问题。如图2所示，当弛豫时间T₂一定时，最优的T₂NR值由对应的ΔTE决定；当ΔTE一定时，相应的弛豫时间T₂将确定最优的T₂NR。因此，对于弛豫时间T₂的测量，可等价为当T₂值一定时，求解使T₂NR取最大值时的ΔTE，即最优的ΔTE，从而得到用于进行曲线拟合的最优回波时间间隔。

此外，还有必要提供一种横向弛豫时间测量***。如图3所示，该***包括获取模块10、拟合模块30以及计算模块50。

获取模块10，用于获取回波信号。本实施例中，获取模块10通过磁共振成像序列获取回波信号。

例如，获取模块10可采用多回波SE序列(自旋回波脉冲序列)进行横断位扫描，得到回波信号，以便于对该回波信号进行拟合。

拟合模块30，用于对回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值，并根据反馈的回波时间间隔通过拟合计算得到弛豫时间的测量值。本实施例中，拟合模块30对截取后的回波信号进行粗略估计，通过拟合求出弛豫时间的先验估值。

拟合模块30通过最小二乘法对截取后的回波信号进行线性拟合得到弛豫时间的先验估值。具体地，通过最小二乘法线性拟合对弛豫时间进行粗略地估计，得到弛豫时间的先验估值。另一实施例中，由于回波链中前段的回波信号信噪比较高，使得拟合较为准确，拟合模块30可利用回波链中前段的回波信号进行拟合。在优选的实施例中，为进一步提高拟合的准确度，提高拟合速度，拟合模块30对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。

拟合模块30进一步用于将反馈的回波时间间隔通过最小二乘法的线性拟合得到弛豫时间的测量值。本实施例中，拟合模块30将经过弛豫时间信噪比优化得到的回波时间反馈到最小二乘法的线性拟合中，以得到经过优化的弛豫时间测量值，有效地提高了弛豫时间测量的准确性。

计算模块50，用于根据先验估值计算得到回波时间间隔并反馈至拟合计算中。本实施例中，回波时间间隔是指成像序列回波链中相邻两个回波信号之间的时间间隔。计算模块50根据先验估值结合弛豫时间信噪比计算得到最优的回波时间间隔，并将该回波时间间隔反馈至拟合计算中去，利用计算得到的最优的回波时间间隔进行最小二乘法线性拟合。

具体地，计算模块50将拟合得到的先验估值T₂带入以下公式中，以得到回波时间间隔ΔTE。

$T_2\mathrm{NR}=\frac{T_2}{{\mathrm{\σ}}_{T_2}}=\frac{S_1}{\mathrm{\σ}}\·\frac{\mathrm{\ΔTE}}{T_2}\·\frac{1}{\sqrt{1+e^{\frac{2\mathrm{\ΔTE}}{T_2}}}}$

其中，S₁为回波信号强度，σ为高斯噪声的标准方差，

为回波信号的标准偏差，ΔTE为回波时间间隔，S₁/σ在成像参数一定时，可以当作比例参数处理。

下面结合计算机模拟仿真、体模测量和人体测量，将上述横向弛豫时间测量方法及***的准确性进行评估和对比。体模和人体实验均在0.35T磁共振仪上进行，所用线圈为膝线圈。计算机模拟仿真和数据后处理均在Windows XP平台上，使用MATLAB R2008a，用自行编制的软件实现，其中图像数据为DICOM格式。

计算机模拟仿真通过(1)式产生模拟的自旋回波信号，其中TE＝5～130ms，回波间隔ΔTE＝5ms，T₂＝10～120MS。将零均值、标准方差为σ的高斯噪声和回波信号进行叠加，得到最终的含噪信号。TE＝0时的信噪比SNR(SNR＝S₀/σ)分别为10和50。对不同的SNR和T₂组合，各做10,000次试验，最后计算T₂值的均值和标准方差来评估T₂测量的准确性。

在传统弛豫时间测量方法中，噪声门限σ_noise等于噪声的标准方差σ，回波链中信号强度S＜2σ_noise的第一个回波信号及其之后的回波将被截去，余下的回波信号将用于拟合计算。而横向弛豫时间测量方法中T₂的先验估值由回波链中的前三个回波信号拟合得到。

图4至图5中比较了在不同SNR条件下，传统弛豫时间测量方法及上述横向弛豫时间测量方法的性能。在高信噪比条件下，即SNR＝50时，两种方法都得到较准确的结果，均表现出和实际值的很好吻合，但是在T₂为10～50ms的部分，传统弛豫时间测量方法对T₂的先验估值有少许偏高，而上述横向弛豫时间测量方法在整个T₂值的动态范围内都保持稳定而准确的估值。在低信噪比条件下(图5)，即SNR＝10时，两种方法均表现出对T₂的高估。比较而言，传统弛豫时间测量方法的高估程度更大，并且在整个T₂值的动态范围内持续高估，而上述横向弛豫时间测量方法在T₂值为80～120ms的部分，高估情况有所收敛，逐渐趋向准确估值。总体而言，上述横向弛豫时间测量方法较传统弛豫时间测量方法有更准确的T₂估值，并且在整个T₂值的动态范围内表现出对噪声更强的鲁棒性。SNR的大小会影响两种方法对T₂的估值，SNR越低，T₂的估值越高，与理想值的偏差越大，误差越大。

体模测量实验使用标准多功能体模进行测量，成像层面有5个圆柱形区域，分别填充有0.001％、0.002％、0.004％、0.007％和0.012％的MnCl₂·4H₂O及蒸馏水。***填充物为0.125％NiSO₄·6H₂O，0.5％NaCl及蒸馏水。浓度不同导致溶液T₂值的不同，且浓度越大，T₂值越小。扫描室的室温控制在24℃。

采用单层多回波序列进行横断位扫描，成像参数为：FOV＝220mm×220mm，TR＝5000ms，TE＝20～500ms，回波间隔ΔTE＝20ms，回波链长度ETL＝25，采集次数Nacq＝1，带宽BW＝80Hz/pixel，层厚TH＝7mm，图像矩阵256×256。

用得到的25幅T₂加权图像经最小二乘法线性拟合计算弛豫时间的先验估值。其中，传统弛豫时间测量方法中，噪声门限σ_noise由第一个回波图像中信号均匀区域的标准方差确定，回波链中信号幅值S＜2σ_noise的第一个回波信号及其之后的回波信号将被截去，余下的回波信号将用于拟合计算。上述横向弛豫时间测量方法中，T₂的先验估值由前三个回波拟合得到。经拟合计算后得到的T₂图谱如图6所示。

图7中，从整体上看，上述横向弛豫时间测量方法所得的T₂图谱的信噪比优于传统弛豫时间测量方法，尤其是在浓度为0.012％和0.007％的区域(短T₂)。

体模实验表明，自适应型拟合方法所得到的弛豫时间先验估值较传统弛豫时间测量方法所得结果偏低，并且在整个T₂值的动态范围内，都能得到更为准确的T₂测量值。尤其是对于短T₂值的测量，上述横向弛豫时间测量方法的优势很明显，充分体现了该方法对噪声的鲁棒性，以及T₂NR的优化对T₂测量准确性的改善作用。

人体测量对25岁的健康志愿者进行膝部成像，室温控制在24℃。采用多层多回波序列进行横断位扫描，成像参数为：FOV＝160mm×160mm，TR＝1250ms，TE＝15～120ms，回波间隔ΔTE＝15ms，回波链长度ETL＝8，图像矩阵256×256，采集次数Nacq＝2，带宽BW＝130Hz/pixel，层厚TH＝4mm，取横断位9层，层间距4mm，总扫描时间TA＝6′44″。

传统弛豫时间测量方法中，噪声门限σ_noise的确定与上述体模测量的过程一致。横向弛豫时间测量方法中，T₂的先验估值由前三个回波拟合得到。

由图8及图9所示，如关节软骨、肌肉等，用横向弛豫时间测量方法所得到的T₂测量值较传统弛豫时间测量方法偏低，因此传统弛豫时间测量方法对T₂值高估的现象再次得到证实。从T₂图谱上看，横向弛豫时间测量方法得到的图谱更平滑，细节更丰富，具有更高的信噪比。

上述横向弛豫时间测量方法及***可应用于骨关节炎的诊断中，膝关节是人体最大最复杂的持重关节，关节软骨是膝关节正常活动中不可缺少的重要结构，年龄增长及各种关节疾病均可导致软骨的退变或损伤而影响膝关节的正常活动。但因为它并不会直接危及人的生命，常不像其他疾病一样受到重视，而易被忽略未能及时治疗，造成不可逆性改变。骨关节炎(osteoarthritis，OA)是影响膝关节稳定性的重要因素，同时也是全球范围内最常见的一种关节疾患。随着分子生物学、药物学等各相关学科的发展，使软骨病变的早期治疗成为可能，这就需要对软骨病变进行早期诊断。磁共振作为一种非侵入性的方法已经证明对于软骨病变有较大诊断价值，可通过测量磁共振弛豫时间来定量分析关节软骨内组织成分的变化来长期监测骨关节炎，目前已得到广泛认可。

上述横向弛豫时间测量方法及***通过拟合计算进行弛豫时间的粗略估计，进而实现了对回波信号中弛豫时间信噪比的优化，有效地提高了弛豫时间测量的准确性。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种横向弛豫时间测量方法，包括以下步骤：

获取回波信号；

对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值；

根据所述先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值。

2.根据权利要求1所述的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述获取回波信号的步骤为：

通过磁共振脉冲序列获取回波信号。

3.根据权利要求1所述的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值的步骤为：

通过最小二乘法对所述回波信号进行线性拟合得到弛豫时间的先验估值。

4.根据权利要求3所述的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述通过最小二乘法对回波信号进行线性拟合的步骤是对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。

5.根据权利要求3的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述根据所述先验估值计算得到回波时间间隔并反馈回拟合计算中得到弛豫时间的测量值的步骤为：

根据所述先验估值计算得到回波时间间隔；

将所述回波时间间隔反馈到最小二乘法的线性拟合中得到弛豫时间的测量值。

6.一种横向弛豫时间测量***，其特征在于，至少包括：

获取模块，用于获取回波信号；

拟合模块，用于对所述回波信号进行拟合计算得到弛豫时间的先验估值，并根据计算模块反馈的回波时间间隔通过拟合计算得到弛豫时间的测量值；

计算模块，用于根据所述先验估值计算得到所述回波时间间隔并反馈至拟合计算中。

7.根据权利要求6所述的横向弛豫时间测量***，其特征在于，所述获取模块用于通过磁共振脉冲序列获取回波信号。

8.根据权利要求6所述的横向弛豫时间测量***，其特征在于，所述拟合模块用于通过最小二乘法对所述回波信号进行线性拟合得到弛豫时间的先验估值。

9.根据权利要求8所述的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述拟合模块用于对回波信号中的至少前3个回波信号进行最小二乘法线性拟合。

10.根据权利要求8所述的横向弛豫时间测量方法，其特征在于，所述拟合模块进一步用于将反馈的回波时间间隔通过最小二乘法的线性拟合得到弛豫时间的测量值。

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