CN105825496A - 磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序 - Google Patents

磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序 Download PDF

Info

Publication number
CN105825496A
CN105825496A CN201610045599.XA CN201610045599A CN105825496A CN 105825496 A CN105825496 A CN 105825496A CN 201610045599 A CN201610045599 A CN 201610045599A CN 105825496 A CN105825496 A CN 105825496A
Authority
CN
China
Prior art keywords
magnetic resonance
image data
data group
resonance image
space
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610045599.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN105825496B (zh
Inventor
D.厄特尔
Y.基里亚库
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN105825496A publication Critical patent/CN105825496A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105825496B publication Critical patent/CN105825496B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/4808—Multimodal MR, e.g. MR combined with positron emission tomography [PET], MR combined with ultrasound or MR combined with computed tomography [CT]
    • G01R33/4812—MR combined with X-ray or computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)

Abstract

本发明提供一种磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序。本发明涉及一种对利用磁共振设备拍摄的三维磁共振图像数据组进行图像质量改进的方法，其中，从利用与磁共振成像不同的模态拍摄的、与磁共振图像数据组配准的、至少部分地示出与磁共振图像数据组相同的拍摄区域的至少一个校正图像数据组、尤其是X射线图像数据组中，位置分辨地导出针对磁共振成像的相关材料参数，其被用于在仿真中确定虚拟的磁共振比较数据组，其中，根据磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的比较，确定描述在k空间中待应用的图像质量改进措施的至少一个措施参数，并且借助该措施参数关于磁共振图像数据组执行图像质量改进措施。

Description

磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序
技术领域
本发明涉及一种用于改进借助磁共振设备拍摄的三维磁共振图像数据组的图像质量的方法、一种计算设备和一种计算机程序。
背景技术
磁共振成像如今成为了在医疗机构中检查患者的模态，因为具有一些优点，尤其是磁共振成像的优秀的软组织对比度。然而关于磁共振成像还存在不足，其部分是固有的，然而部分也是由于磁共振图像数据组的拍摄的一些特殊情况而造成的。这些不足成为了磁共振图像数据组的图像质量的负担。例如，具有高位置分辨率的拍摄通常持续较久，从而在拍摄区域中可能出现运动。用于缩短磁共振图像数据组的测量时间的方案例如是对k空间区域进行欠采样，这同样会导致图像质量的受限。另一限制磁共振成像的图像质量的问题是所使用的磁共振场的均匀度，其中，该均匀度的小的偏差就会导致图像质量的显著受限。
为了补偿这些不足而提出了使用将磁共振设备与另一模态的图像拍摄设备、例如X射线设备组合的组合图像拍摄设备。例如，提出了磁共振-X射线组合图像拍摄设备，其中，将带有X射线源和X射线探测器的X射线设备的拍摄装置完全机械地集成到磁共振设备的患者容纳部中。从而使得能够同时拍摄磁共振图像数据组和X射线图像数据组。
然而在此的问题是，两种成像模态是作为独立的成像链来实现的。一种模态、例如即磁共振成像的不足仅能通过同时提供一般不具有这些不足的另一种模态的医学图像数据组来补偿。
然而总体上还期望磁共振图像数据组的进一步质量改进，其超越迄今为止存在的方案、例如用于减少伪影的滤波算法，并且特别地还能够提供具有如下图像特性的磁共振图像数据组，尽管磁共振成像存在不足，该图像特性仍对应于其它模态的图像特性，或者至少接近其。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题是提供一种在相比于其它模态、尤其是X射线成像的不足方面改进磁共振数据组的图像质量的可能性。
为了解决该技术问题，在开头提及类型的方法中，根据本发明提出了，从利用与磁共振成像不同的模态拍摄的、与磁共振图像数据组配准的、至少部分地示出与磁共振图像数据组相同的拍摄区域的至少一个校正图像数据组、尤其是X射线图像数据组中，位置分辨地导出针对磁共振成像的相关材料参数，其被用于在仿真中确定虚拟的磁共振比较数据组，其中，根据磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的比较，确定描述在k空间中待应用的图像质量改进措施的至少一个措施参数，并且借助该措施参数关于磁共振图像数据组执行图像质量改进措施。
本发明因此提出了一种用于磁共振成像的优选迭代的图像质量改进方法，其在k空间中应用，并且使用另一模态的校正图像数据组、尤其是X射线图像数据组，以便优化磁共振图像数据组的图像质量。因此，最终使用借助另一成像模态获得的信息，以便能够至少部分地补偿磁共振成像的不足。所利用的是，校正图像数据组包含关于拍摄区域中的材料的信息，从而可以将其关于磁共振成像方面进行分类，因此可以在其磁特性中进行描述，这又使得能够估计磁共振成像在理想化的条件下能够带来何种结果。该结果在本发明的范围中以虚拟的磁共振比较数据组的形式产生，其最终表示一种取向点，该取向点可以示出在哪里和/或如何对磁共振图像数据组进行校正，以便针对在其它模态情况下不存在的、磁共振成像的不足改进图像质量。因此，优选至少部分地也在k空间中执行的(对此在下文中还要详述)、磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的比较能够实现的是，确定措施参数，例如滤波参数、插值参数、修正参数等，以便执行具体的图像质量改进措施。在k空间中应用这些图像质量改进措施，因为磁共振成像的缺陷或者不足在磁共振图像数据中起初恰好在此处表现出来，由此被特别精确地定位。然而，该定位在位置空间中丢失，从而根据本发明的方法适宜直接在k空间中进行校正。
总体上，使用根据本发明的方法能够显著地扩展磁共振成像在医学领域中的可应用性。在此，特别有利的是，校正图像数据组和磁共振图像数据组是用同一图像拍摄设备拍摄的，该图像拍摄设备是组合图像拍摄设备。尤其包含磁共振设备和X射线设备的组合图像拍摄设备能够以特别的优点实现以在时间和空间上小的间隔来拍摄基本上配准的磁共振图像数据组和校正图像数据组，从而针对比较形成极其可靠的基础。特别适宜的是，在血管造影-磁共振-X射线组合图像拍摄设备中使用本发明，如已经在现有技术中提出的那样，因为尤其在组合地拍摄数字剪影血管造影(digitaleSubtraktionsangiographie)和飞行时间磁共振血管造影(Time-of-Flight-Magnetresonanzangiographie)的情况下，也能够实现磁共振图像质量的显著改进，其中，尤其应当指出的是，材料特性也可以从X射线成像的蒙片(Maskenbilder)或者尚未经历剪影的填充图片(Füllungsbilder)中导出，因为这些图像当然仍然包含解剖结构。
在此还要说明的是，在比较方面特别有意义的是，对磁共振图像数据和磁共振比较数据进行归一化，由此针对磁共振图像数据组和磁共振比较数据组应用充足的信号归一化，以便改进在此呈现的方法的稳定性和能够实现有说服力的比较。
为了确定材料参数，可以针对校正图像数据组的每个图像元素确定材料和/或材料组成，和/或可以将质子密度和/或至少一个弛豫常数和/或自旋特性用作材料参数。这样从图像数据组、尤其是X射线图像数据组中导出材料特性在现有技术中基本上是已知的，其中，可以使用自动图像处理技术，例如基于阈值的分割等。这允许将各个图像元素的内容、因此在三维校正图像数据组的情况下将体素的内容分类，其中，相应地识别或假设的材料或材料组成，例如水、脂肪等，可以与磁共振成像的相关特性对应，尤其是质子密度、弛豫常数和自旋特性。材料参数可以理解为虚拟的、尤其同样是三维的图像元素模型或体素模型，其中由此各个图像元素与材料特性对应。该虚拟模型现在可以用于从中导出磁共振比较数据组。
在这种情境下，适宜的扩展方案设置为，使用Bloch等式根据材料参数确定作为仿真的基础的磁化。也就是说，在第一步骤中，使用通过材料参数给出的虚拟图像元素模型，以便借助Bloch等式计算局部磁化。
然后，在仿真的范围中考虑磁共振图像数据组的至少一个拍摄参数和/或磁共振设备的至少一个运行参数，这意味着利用如下事实，即，对于磁共振图像数据组，已知其是利用哪个磁共振设备使用哪些拍摄参数拍摄的。由此，将描述磁共振设备的特性的运行参数和在拍摄具体的磁共振图像数据组时使用的拍摄参数用于执行仿真。这些参数例如可以是基本磁场的强度、所使用的梯度场、所使用的高频脉冲等。例如，在仿真的范围中可以对成像过程本身进行仿真，其中，于是作为结果直接获得k空间中的磁共振比较数据。如果如已经提及的那样，优选的是，比较至少部分地在k空间中执行，和/或需要k空间中的磁共振比较数据以用于图像改进目的，则也可以考虑如下仿真方法，其中直接在位置空间中获得磁共振比较数据组，并且必须通过傅里叶变换将其转换到k空间中，对此下面还将详述。
在该情况下特别合适的是，为了确定磁共振比较数据组，采用理想化的拍摄条件。磁共振比较数据组应该用于补偿磁共振成像的不足，这些不足的最终成因是，理想的拍摄条件在拍摄磁共振图像数据组时不存在或者说根本不可能，这尤其例如涉及位置分辨率、测量时间、均匀度等。换言之，在磁共振图像数据组的拍摄中存在的、待补偿的影响可以恰好被仿真排除，从而最终仿真参数虽然基于实际拍摄条件预先给定，但是被适配为使得避免磁共振特定的伪影或不足。例如，对于仿真可以假设存在完美的均匀度、在任意长度的测量时间中在拍摄区域中不出现运动，等等。
于是形成了虚拟的、尤其三维的磁共振比较图像数据组，其是基于优选三维的校正图像数据组、尤其是X射线图像数据组所产生的。
在此要强调的是，磁共振比较数据组和磁共振图像数据组的k空间的特性当然不必相符，而是将磁共振比较数据组的所属的k空间的特性选择为也使得能够实现所希望的图像质量改进。换言之，可以设置为，将具有与磁共振图像数据组的k空间不同的特性的k空间用于磁共振比较数据组，尤其是将具有不同的耐奎斯特频率的、扩展的k空间用于磁共振比较数据组。例如，当在k空间的区域中存在对磁共振图像数据组的欠采样等时，对于在磁共振图像数据组中未采样的其它k空间点，区别当然可能包含超过针对位置分辨率的改进的k空间的扩展的磁共振比较数据。磁共振比较数据组于是也可以在磁共振图像数据组中不存在的k空间的区域中提供磁共振比较数据。下面还将详细讨论具体的应用示例。
如已经提及的，本发明的特别有利的方案设置为，在优化方法中迭代地确定措施参数，尤其是在涉及最小化磁共振图像数据组与磁共振比较数据组之间的差异的优化方法中。尤其在更为复杂、涉及磁共振图像数据的更大的区域的图像质量改进措施中，例如在卷积核等的应用中，由此可以考虑在优化方法中迭代地确定措施参数，以便能够实现最优的图像质量。但是，由此最终也呈现迭代的图像质量改进，因为比较必须总是关于借助当前的措施参数处理过的磁共振图像数据组来进行。在此，根据应该关于图像质量改进的方案和方面会合适的是，将比较局限于特定的频率范围或频带，其中这种具体方案在下面还将更详细讨论。可以使用不同的、在现有技术中基本上已知的优化算法，例如Nelder-Mead算法、拉格朗日算法、SQP算法等。用于执行优化方法的优化算法对于措施参数的迭代确定的接下来的步骤预先给定了应该测试哪些值。
在本发明的一个具体方案中设置为，在优化方法中确定描述包含噪声的频带的措施参数，其中，将涉及该频带的低通滤波器用作图像质量改进措施。以该方式可以在磁共振图像数据内实现专用的噪声抑制。通过在k空间中比较磁共振图像数据组和磁共振比较数据组可以估计磁共振图像数据组中的噪声谱，最后于是确定包含噪声的频带。对于该频带的不同的边界，其中，将频带的边界固定地设为耐奎斯特频率也就足够了，在优化方法中考虑噪声抑制的结果。由此，在该情况下图像质量改进措施是用于具体的磁共振图像数据组的最优的低通滤波。
本发明的一个特别优选的具体方案设有，在磁共振比较数据组包含k空间中的、未包含在磁共振图像数据组中的点的情况下，作为图像质量改进措施，为磁共振图像数据组补充所述点的至少一部分，其中，措施参数描述了应进行补充的k空间区域，并且磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的比较在位置空间中进行。在此，后一所提及的措施是由于如下事实，在进行添加时数据组之间的间隔保持不变。在该变型中，如果超出了先前的边界频率，则最终可以为包含在磁共振图像数据组中的磁共振图像数据补充k空间中的其它区域或者点，以便实现改进的位置分辨率，或者补偿欠采样等。在所提及的变型之一中，于是可以改进细节可示出性，即磁共振图像数据内的位置分辨率，方法是，通过虚拟的磁共振比较数据组的相应的k空间点来填充磁共振图像数据的高频k空间。
在这种情境下扩展方案设有，在对磁共振比较数据组的耐奎斯特频率以上的未被覆盖的频率范围进行补充时，将磁共振比较数据组的待添加的部分事先与衰减函数相乘。在医学情景中的可应用性方面会合适的是，首先通过衰减函数来处理k空间中待补充的点的磁共振比较数据，以便还能保证特征磁共振图像印象。例如可以设有，给出更高频率的情况下至0的稳定过渡。
本发明的另一特别有利的、具体的方案设有，在k空间中执行的比较的范围中，识别如下的磁共振图像数据，对于这些磁共振图像数据，存在满足偏差标准的、磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的偏差，其中，根据相应的磁共振比较数据校正所识别的磁共振图像数据。在此不必仅观察k空间的各个点，也并非只允许这，而是完全可以考虑找出其中存在偏差的k空间区域。比较在该方案中也在k空间中进行。由此，在某些情况下，也能够对于各个k空间点在各个频率范围中进行特定的图像改进，以抑制伪影。通过两个数据组、尤其是在求差的范围中的比较，可以识别磁共振图像数据组中的具有信号偏差的每个k空间区域，其中，例如可以执行阈值比较。这样可以修改和/或取代识别为可能出错的磁共振图像数据。
在此，本发明的简单、较不优选的方案设置为，通过相应的磁共振比较数据取代有偏差的磁共振图像数据，其中，以实际测量的磁共振图像数据为方向却会是更适宜的。
因此，设有一个特别有利的扩展方案，即，尤其以优化方法确定描述如下插值核的措施参数，该插值核允许从与所识别的磁共振图像数据相邻的磁共振图像数据中计算出用于所识别的磁共振图像数据的替代数据，其中，作为图像质量改进措施，用所述替代数据替代所识别的磁共振图像数据。因此可以使用通过措施参数或措施参数的一部分参数化的插值核，以便从当然实际上是测量所得的相邻的磁共振图像数据中导出用于有偏差的磁共振图像数据的替代数据，从而最后插值的形式仅受磁共振比较数据影响。通常简单地使用线性或以其它方式固定地预定的插值是不够的。特别合适的会是，在已经提及的迭代优化方法的范围中确定措施参数，从而可以识别最优的插值核。该最优的插值核被应用于磁共振图像数据组，以便替代有偏差的磁共振数据。
本发明的另一合适的、具体的方案设有，在k空间中执行的比较中，确定定义如下卷积核的措施参数，该卷积核描述k空间中的畸变，其中，作为图像质量改进措施，对磁共振图像数据组应用所述卷积核。以该方式，可以减少磁共振特定的伪影，其例如可能是由于场不均匀或者磁化率所触发的，因为这些伪影导致对k空间的特征干扰。这意味着，相应地存在的干扰、例如不均匀性使k空间发生畸变。该磁共振图像数据组的特征畸变可以通过与针对理想化的条件产生的磁共振比较数据组的比较来识别，从而尤其在所描述的优化方法中也能够识别最优的卷积核。经由该卷积核可以实现相应的畸变，从而该卷积核最后应用于磁共振图像数据组，以便校正k空间。在此，最后通过相应的反向移动来校正k空间点的移动。
在此描述的图像质量改进措施的具体可能性当然也可以彼此组合或者与其它在此未描述的图像质量改进措施组合。
通常可用的本发明的变型设有，仅对磁共振图像数据组的用户能选择的和/或自动确定的目标部分，进行措施参数的确定和图像质量改进措施的执行。因此，可以预先给定相应的图像数据的位置空间中的特定的图像区域，这例如可以通过能够识别磁共振图像数据中的特定结构的图像处理算法自动进行，或者也可以由用户进行的手动标记来进行。如果例如自动确定或手动限定了矩形或方形的目标部分，则该目标部分以正弦(Sinc)函数的形式映射到k空间中，其在那里也允许限制待观察的磁共振图像数据和磁共振比较数据。在对目标部分进行这种限制的情况下，最后如已经呈现的那样，执行相同的图像质量改进步骤，然而仅在这样的k空间内应用，该k空间对应于通过目标部分描述的位置空间中的特定的图像区域。
通常，使用三维的校正图像数据组，以便能够从根据本发明的方法的图像改进措施中获得最大优点。然而还可能的是使用二维的校正图像数据组，其中例如可以设有，将二维投影图像数据组用作校正图像数据组，其中，为了执行比较，将与投影图像数据组的拍摄几何结构对应地积分到投影方向上的积分比较数据组确定为磁共振比较数据组，并且将其与相应地从磁共振图像数据组中得出的积分图像数据组相比较。在使用相应的仿真环境的条件下，于是还可以从二维投影图像数据组、例如X射线投影图像数据组中确定k空间中的虚拟磁共振比较数据组。为了保证磁共振图像数据与虚拟磁共振比较数据的相应的对应，将磁共振图像数据的k空间与拍摄几何结构、因此与二维投影图像数据组的投影方向对应地积分。于是最后根据例如所使用的X射线设备的锥束几何结构(Kegelstrahlgeometrie)来实现磁共振图像数据的投影。磁共振比较数据同样被投影。这能够实现二维比较。然而当然也可以在这种情境下确定用于三维磁共振图像数据的措施参数，至少当如所描述那样使用迭代的优化方法时，在该优化方法中在三维k空间中将值积分的情况下出现正确的分布。
除了该方法外，本发明还涉及一种计算设备、尤其是用于磁共振成像和至少另一模态的组合图像拍摄设备的控制设备，其构建为用于执行根据本发明的方法。所有涉及根据本发明的方法的实施形式类似地可以转用于根据本发明的计算设备，由此借助该计算设备也可以获得已经提到的优点。计算设备尤其于是可以具有：用于确定材料参数的材料参数确定单元；用于确定虚拟的磁共振比较数据组的仿真单元；用于确定尤其最优的措施参数的措施参数确定单元；以及用于执行图像质量改进措施的图像质量改进单元。合适地，可以相应地构建组合图像拍摄设备的控制设备，从而在组合地评估同时或时间上邻近地拍摄的不同模态的图像数据组时，可以直接基于校正图像数据组进行磁共振图像数据组的图像质量改进。优选地，这涉及磁共振-X射线组合图像拍摄设备，其尤其可以构建为用于血管造影成像。
最后，本发明还涉及一种计算机程序，其在计算设备、尤其是根据本发明的计算设备上运行时执行根据本发明的方法的步骤。对于该计算机程序，先前的实施形式也继续适用；其例如可以存储在非暂时性的数据载体、例如CD-ROM上。
附图说明
从下面对实施例的描述以及借助附图来得到本发明的其它优点和细节。其中：
图1示出了根据本发明的方法的实施例的流程图，
图2示出了图像质量改进的第一可能性的流程图，
图3示出了图像质量改进的第二可能性的流程图，
图4示出了图像质量改进的第三可能性的流程图，
图5示出了图像质量改进的第四可能性的流程图，以及
图6示出了组合图像拍摄设备。
具体实施方式
图1示出了根据本发明的方法的通用实施例的流程图，如可以在组合了磁共振设备和X射线设备的组合图像拍摄设备上执行的那样。这意味着，组合图像拍摄设备允许至少基本上同时拍摄磁共振图像数据组和X射线图像数据组，其中，在此详细示出的方法中，将三维的X射线图像数据组用于三维磁共振图像数据组的图像质量改进，例如在血管造影检查的范围中。
在相应的步骤S1和S2中，因此以组合图像拍摄设备拍摄磁共振图像数据组和X射线图像数据组，然后将其输送至组合图像拍摄设备的控制设备以进行共同的处理，即步骤S3。在那里，现在首先在步骤S4中使用在该实施例中表示校正图像数据组的X射线图像数据组，以便至少对于磁共振图像数据组的也包含在X射线图像数据组中的拍摄区域位置分辨地确定材料参数。为此，在步骤S4中使用分类算法，其例如可以基于以阈值为基础的分割，并且将作为图像元素的各个体素与材料或材料组成对应。这些材料或材料组成又与作为材料参数的质子密度、弛豫常数和自旋特性相对应。
在步骤S5中，现在使用这些材料参数通过仿真确定虚拟的磁共振比较数据组。为此首先使用材料参数作为仿真的基础，以便使用Bloch(布洛赫)等式计算拍摄区域中(和可能还有围绕该拍摄区域)的、作为磁共振成像仿真的基础的磁化。在知道磁共振图像数据组的拍摄参数和作为组合图像拍摄设备的部分的磁共振设备的运行参数之后，还可以在随后对磁共振测量过程的仿真中考虑其，该磁共振测量过程在这里示出的实施例中直接提供k空间中的磁共振比较数据组。然而，在此，并不完整地映射拍摄磁共振图像数据组时的条件，而是将其理想化，尤其是在虚拟地存在任意长度的测量时间的所使用的磁场的均匀度和采样(Abtastung)方面。在拍摄区域中的运动的不存在方面也进行了理想化。运行或拍摄参数例如可以包括主磁场强度、所使用的梯度场、高频激励等。
在此可使用的仿真方法在现有技术中已经对于其它目的讨论过了。
在随后的步骤S6中，与磁共振图像数据组和磁共振比较数据组的比较有关地确定措施参数，措施参数描述至少一个图像质量改进措施的具体形式，其在步骤S7中应用在磁共振图像数据组上或者在多个图像质量改进措施中应用。步骤S6和S7可以对于不同的图像质量改进措施分别分开地执行，然而在许多情况下也可以同时确定不同的图像质量改进措施的措施参数，尤其是当分别以相应的比较、例如优选k空间中的比较为基础时。还优选，只要可能，在优化方法中迭代地确定措施参数，这通过虚线箭头1示出。如果设有多个图像质量改进措施，则这也可以仅对于一部分图像质量改进措施执行。
然后，在步骤S8中，该方法结束，其中，磁共振图像数据组在其图像质量方面使用X射线图像数据组得到了改进。
现在，下面要示出图像改进措施的具体变型或可能性，其全部当然可以彼此组合。
图2示出了改进磁共振图像数据组的位置分辨率时的流程图。在此，已确定磁共振比较数据组，使得其也包含k空间的高频区域中的k空间点，其在步骤S6a中首先经历通过相应的衰减参数描述的衰减函数，其尤其可以确保高频情况下至0的稳定过渡。在步骤S6b中，从先前的磁共振图像数据组的边界频率起确定初始的或当前要使用的频率范围，在该频率范围中要进行补充。该至今未被磁共振图像数据覆盖的、待补充的频率范围和/或衰减函数的衰减参数在该情况下是可以预先给定的或者可以一次性地确定的措施参数，从而在步骤S7a中，在对磁共振图像数据组进行了相应的补充的情况下，图像质量改进措施的执行也就结束。然而当然还可以想到，关于这些措施参数根据箭头1执行已经描述的迭代优化。
图3涉及另一可能性，其涉及各个频率范围的特殊校正。在此，首先在步骤S6c中，在比较的范围中检查偏差标准，其中，在满足针对k空间点的偏差标准的条件下(该比较在k空间中执行)，识别k空间的这样的区域，在这些区域中在磁共振图像数据与磁共振比较数据之间存在过大的偏差。具有这样大的偏差的磁共振图像数据应该被替代数据替代，在此是被这样的数据替代，这些数据通过对与满足偏差标准的磁共振图像数据相邻的、不满足偏差标准的磁共振图像数据应用插值核来确定。该插值核的插值参数示出了在此在优化方法中迭代地确定的措施参数，其因此在步骤S6d中对于接下来的迭代步骤被预先给定，从而在步骤S7b中可以应用插值核并且利用替代数据形成新的磁共振图像数据组，其又可以在比较中被评估。如果不存在中断标准，则优化方法继续。于是对于有偏差的k空间区域确定优化的插值核，并且因此确定最优的替代数据。
图4示出了用于磁共振图像数据内的专用噪声抑制的图像质量改进措施。在此，在比较步骤S6e中估计其中可能存在噪声的频带，其中，然后在步骤S7c中将与该频带相关的低通滤波器应用于磁共振图像数据组。该方法也以这些描述频带的措施参数迭代优化地执行。
图5最后示出了具体图像质量改进措施的第四示例，其中，在那里在比较的范围中在步骤S6f中确定k空间中的畸变，其使得预先给出卷积核(Faltungskern)的卷积参数作为措施参数。该卷积核在步骤S7d中被应用于磁共振图像数据组，以便修正k空间。卷积参数也可以在优化方法中迭代地一直被改进，直至找到了最优的卷积核为止。于是，例如由于场不均匀性/磁化率(magnetische)而形成的伪影可以被校正。
图6最后示出了组合图像拍摄设备2的原理图，其控制设备3被构建为用于执行根据本发明的方法。包含的磁共振设备的基本磁场单元4限定了患者容纳部5。围绕该患者容纳部5，如原则上已知的那样，设有线圈装置6、尤其是梯度线圈装置和高频线圈装置。然而其在中央断开，以便提供用于集成的机架7、X射线设备的位置，在该X射线设备中由对置的X射线源8和X射线探测器9构成的拍摄装置可以围绕患者旋转。
控制设备3构建为用于执行根据本发明的方法，对此如已经描述的那样，其相应地包含材料参数确定单元10、仿真单元11、措施参数确定单元12和图像质量改进单元13。
虽然通过优选实施例进一步详细阐述和描述了本发明，但是本发明并不局限于所公开的示例，本领域技术人员可以从中导出其它变型，而不偏离本发明的保护范围。

Claims (17)

1.一种对利用磁共振设备拍摄的三维磁共振图像数据组进行图像质量改进的方法，其特征在于，从利用与磁共振成像不同的模态拍摄的、与磁共振图像数据组配准的、至少部分地示出与磁共振图像数据组相同的拍摄区域的至少一个校正图像数据组、尤其是X射线图像数据组中，位置分辨地导出针对磁共振成像的相关材料参数，其被用于在仿真中确定虚拟的磁共振比较数据组，其中，根据磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的比较，确定描述在k空间中待应用的图像质量改进措施的至少一个措施参数，并且借助所述措施参数关于磁共振图像数据组执行图像质量改进措施。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，校正图像数据组和磁共振图像数据组是借助同一图像拍摄设备拍摄的，所述图像拍摄设备是组合图像拍摄设备(2)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对校正图像数据组的每个图像元素确定材料和/或材料组成，以便确定材料参数，和/或将质子密度和/或至少一个弛豫常数和/或自旋特性用作材料参数。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据材料参数，使用Bloch等式确定仿真所基于的磁化。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在仿真的范围中考虑磁共振图像数据组的至少一个拍摄参数和/或磁共振设备的至少一个运行参数，和/或采用理想化的拍摄条件用于确定磁共振比较数据组。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将具有与磁共振图像数据组的k空间不同的特性的k空间用于磁共振比较数据组，尤其是将具有另一耐奎斯特频率的、扩展的k空间用于磁共振比较数据组。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，以优化方法、尤其是以涉及将磁共振图像数据组与磁共振比较数据组之间的差最小化的优化方法迭代地进行措施参数的确定。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在优化方法中确定描述含噪声的频带的措施参数，其中，将涉及该频带的低通滤波器用作图像质量改进措施。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在磁共振比较数据组包含k空间中的、未包含在磁共振图像数据组中的点的情况下，作为图像质量改进措施，为磁共振图像数据组补充所述点的至少一部分，其中，措施参数描述了应进行补充的k空间区域，并且所述比较在位置空间中进行。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在对磁共振图像数据组的耐奎斯特频率以上的未被覆盖的频率范围进行补充时，将磁共振比较数据组的待添加的部分事先与衰减函数相乘。
11.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在k空间中执行的比较的范围中，识别如下的磁共振图像数据，对于这些磁共振图像数据，存在满足偏差标准的、磁共振图像数据组与磁共振比较数据组的偏差，其中，根据相应的磁共振比较数据校正所识别的磁共振图像数据。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，尤其以优化方法确定描述如下插值核的措施参数，该插值核允许从与所识别的磁共振图像数据相邻的磁共振图像数据中计算出用于所识别的磁共振图像数据的替代数据，其中，作为图像质量改进措施，用所述替代数据替代所识别的磁共振图像数据。
13.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在k空间中执行的比较中，确定定义如下卷积核的措施参数，该卷积核描述k空间中的畸变，其中，作为图像质量改进措施，对磁共振图像数据组应用所述卷积核。
14.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，仅对磁共振图像数据组的用户能选择的和/或自动确定的目标部分，进行措施参数的确定和图像质量改进措施的执行。
15.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将二维投影图像数据组用作校正图像数据组，其中，为了执行比较，将与投影图像数据组的拍摄几何结构对应地积分到投影方向上的积分比较数据组确定为磁共振比较数据组，并且将其与相应地从磁共振图像数据组中得出的积分图像数据组相比较。
16.一种计算设备、尤其是用于磁共振成像和至少另一模态的组合图像拍摄设备(2)的控制设备(3)，构建为用于执行根据上述权利要求中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序，其在计算设备上运行时执行根据权利要求1至15中任一项所述的方法的步骤。
CN201610045599.XA 2015-01-22 2016-01-22 磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序 Active CN105825496B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102015201057.0 2015-01-22
DE102015201057.0A DE102015201057A1 (de) 2015-01-22 2015-01-22 Verfahren zur Bildqualitätsverbesserung eines Magnetresonanzbilddatensatzes, Recheneinrichtung und Computerprogramm

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105825496A true CN105825496A (zh) 2016-08-03
CN105825496B CN105825496B (zh) 2019-03-08

Family

ID=56364536

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610045599.XA Active CN105825496B (zh) 2015-01-22 2016-01-22 磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9959673B2 (zh)
CN (1) CN105825496B (zh)
DE (1) DE102015201057A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108831233A (zh) * 2018-05-28 2018-11-16 中南民族大学 一种mri虚拟仿真训练***及方法
CN109978809A (zh) * 2017-12-26 2019-07-05 同方威视技术股份有限公司 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN110226100A (zh) * 2017-01-25 2019-09-10 上海联影医疗科技有限公司 用于磁共振成像的***和方法
CN110368006A (zh) * 2018-04-13 2019-10-25 西门子医疗有限公司 用于提供关于图像数据组的转换信息的方法和x射线设备
CN112154343A (zh) * 2018-03-12 2020-12-29 皇家飞利浦有限公司 用于mri的仿真模式
CN113674248A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院、广州市番禺区心血管疾病研究所) 磁共振酰胺质子转移成像磁化转移率检测方法及相关设备

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016204145A1 (de) * 2016-03-14 2017-09-14 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Aufnahme eines Magnetresonanzdatensatzes, Magnetresonanzeinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
DE102016214061A1 (de) * 2016-07-29 2018-02-01 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung von zweidimensionalen Bilddaten wenigstens einer Schnittfläche eines Erfassungsvolumens im Rahmen einer Magnetresonanzbildgebung
CN107507212B (zh) * 2017-08-18 2020-08-18 中国科学院深圳先进技术研究院 数字脑可视化方法、装置、计算设备及存储介质
US20220130044A1 (en) * 2019-02-15 2022-04-28 Health Research, Inc. In vivo magnetic resonance image distortion check apparatus and method
EP3901902A1 (en) * 2020-04-20 2021-10-27 FEI Company Method implemented by a data processing apparatus, and charged particle beam device for inspecting a specimen using such a method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080319308A1 (en) * 2007-05-22 2008-12-25 Worcester Polytechnic Institute Patient-specific image-based computational modeling and techniques for human heart surgery optimization
CN102270350A (zh) * 2010-06-01 2011-12-07 西门子公司 结合四维噪声滤波器的迭代ct图像重建
CN102749602A (zh) * 2011-04-21 2012-10-24 西门子公司 采集磁共振图像数据的方法和相应的组合的装置
US20130218002A1 (en) * 2010-09-17 2013-08-22 Siemens Corporation Magnetic resonance elastography for ultrasound image simulation

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7324842B2 (en) 2002-01-22 2008-01-29 Cortechs Labs, Inc. Atlas and methods for segmentation and alignment of anatomical data
DE102004043889B4 (de) 2004-09-10 2007-06-06 Siemens Ag Verfahren zum Erzeugen eines nuklearmedizinischen Bildes
DE102006001681B4 (de) 2006-01-12 2008-07-10 Wismüller, Axel, Dipl.-Phys. Dr.med. Verfahren und Vorrichtung zur Darstellung mehrkanaliger Bilddaten
DE102014210711B3 (de) * 2014-06-05 2015-08-27 Siemens Aktiengesellschaft Ermittlung eines Ergebnisdatensatzes unter Verwendung eines Spekulativdatensatzes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080319308A1 (en) * 2007-05-22 2008-12-25 Worcester Polytechnic Institute Patient-specific image-based computational modeling and techniques for human heart surgery optimization
CN102270350A (zh) * 2010-06-01 2011-12-07 西门子公司 结合四维噪声滤波器的迭代ct图像重建
US20130218002A1 (en) * 2010-09-17 2013-08-22 Siemens Corporation Magnetic resonance elastography for ultrasound image simulation
CN102749602A (zh) * 2011-04-21 2012-10-24 西门子公司 采集磁共振图像数据的方法和相应的组合的装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110226100A (zh) * 2017-01-25 2019-09-10 上海联影医疗科技有限公司 用于磁共振成像的***和方法
CN110226100B (zh) * 2017-01-25 2022-03-15 上海联影医疗科技股份有限公司 用于磁共振成像的***和方法
CN109978809A (zh) * 2017-12-26 2019-07-05 同方威视技术股份有限公司 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN112154343A (zh) * 2018-03-12 2020-12-29 皇家飞利浦有限公司 用于mri的仿真模式
CN110368006A (zh) * 2018-04-13 2019-10-25 西门子医疗有限公司 用于提供关于图像数据组的转换信息的方法和x射线设备
CN110368006B (zh) * 2018-04-13 2023-09-15 西门子医疗有限公司 用于提供关于图像数据组的转换信息的方法和x射线设备
CN108831233A (zh) * 2018-05-28 2018-11-16 中南民族大学 一种mri虚拟仿真训练***及方法
CN113674248A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院、广州市番禺区心血管疾病研究所) 磁共振酰胺质子转移成像磁化转移率检测方法及相关设备
CN113674248B (zh) * 2021-08-23 2022-08-12 广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院、广州市番禺区心血管疾病研究所) 磁共振酰胺质子转移成像磁化转移率检测方法及相关设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN105825496B (zh) 2019-03-08
US20160217555A1 (en) 2016-07-28
US9959673B2 (en) 2018-05-01
DE102015201057A1 (de) 2016-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105825496A (zh) 磁共振图像数据组的图像质量改进方法、计算设备和程序
Tax et al. What’s new and what’s next in diffusion MRI preprocessing
Chen et al. Deep learning for image enhancement and correction in magnetic resonance imaging—state-of-the-art and challenges
Yang et al. Brain MR image denoising for Rician noise using pre-smooth non-local means filter
Ahmad et al. Variable density incoherent spatiotemporal acquisition (VISTA) for highly accelerated cardiac MRI
Shi et al. Parallel imaging and compressed sensing combined framework for accelerating high‐resolution diffusion tensor imaging using inter‐image correlation
Sawant et al. Investigating the feasibility of rapid MRI for image‐guided motion management in lung cancer radiotherapy
CN103136773B (zh) 一种稀疏角度x射线ct成像方法
Gong et al. PROMISE: parallel‐imaging and compressed‐sensing reconstruction of multicontrast imaging using SharablE information
CN106530258A (zh) 基于高阶全变分正则化的快速迭代磁共振图像重建方法
Irfanoglu et al. Evaluating corrections for Eddy‐currents and other EPI distortions in diffusion MRI: methodology and a dataset for benchmarking
US20140079304A1 (en) Method and System for Correction of Lung Density Variation in Positron Emission Tomography Using Magnetic Resonance Imaging
Deprez et al. Higher order spherical harmonics reconstruction of fetal diffusion MRI with intensity correction
Gholipour et al. Super‐resolution reconstruction in frequency, image, and wavelet domains to reduce through‐plane partial voluming in MRI
JP2023129412A (ja) ディープイメージングを使用したポジトロンエミッショントモグラフィシステム設計の最適化
Ger et al. Accuracy of deformable image registration on magnetic resonance images in digital and physical phantoms
Harris et al. Accelerating volumetric cine MRI (VC-MRI) using undersampling for real-time 3D target localization/tracking in radiation therapy: a feasibility study
Xiao et al. A dual‐supervised deformation estimation model (DDEM) for constructing ultra‐quality 4D‐MRI based on a commercial low‐quality 4D‐MRI for liver cancer radiation therapy
Kolbitsch et al. Fully integrated 3D high‐resolution multicontrast abdominal PET‐MR with high scan efficiency
Yin et al. Characterization of a rat orthotopic pancreatic head tumor model using three‐dimensional and quantitative multi‐parametric MRI
Kleinloog et al. Synthetic MRI with magnetic resonance spin TomogrAphy in time‐domain (MR‐STAT): results from a prospective cross‐sectional clinical trial
Tian et al. Aliasing artifact reduction in spiral real‐time MRI
JP7455508B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置および医用複素数画像処理装置
Gratz et al. Impact of respiratory motion correction on lesion visibility and quantification in thoracic PET/MR imaging
CN109791187A (zh) B0校正灵敏度编码磁共振成像

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant