Результат интеллектуальной деятельности: МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ХИМИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ СПЕКТРАЛЬНОЙ МОДЕЛИ

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Изобретение относится к способу визуализации, по меньшей мере, двух химических соединений с использованием магнитно-резонансной визуализации с разделением сигналов для двух химических соединений, компьютерному программному продукту и устройству магнитно-резонансной визуализации для визуализации, по меньшей мере, двух химических соединений.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОМУ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Способы магнитно-резонансного (МР) формирования изображений, которые используют взаимодействие между магнитным полем и ядерными спинами, чтобы формировать двумерные или трехмерные изображения, широко применяют в настоящее время, особенно, в области медицинской диагностики, так как, при визуализации мягкой ткани, данные способы во многих отношениях превосходят другие способы визуализации, не нуждаются в ионизирующем излучении и, обычно, не инвазивны.

Как правило, в соответствии с МР способом, тело пациента или, в общем, объекта, подлежащего обследованию, располагают в сильном однородном магнитном поле B₀, направление которого, при этом, задает ось, обычно z-ось, системы координат, которая служит основной для измерения.

Магнитное поле создает разные энергетические уровни для отдельных ядерных спинов, в зависимости от напряженности приложенного магнитного поля, при этом упомянутые спины можно возбуждать (спиновый резонанс) приложением переменного электромагнитного поля (радиочастотного (РЧ) поля) заданной частоты, называемой частотой Лармора или МР частотой. С макроскопической точки зрения, распределение отдельных ядерных спинов создает общую намагниченность, которую можно вывести из состояния равновесия подачей электромагнитного импульса подходящей частоты (РЧ импульса), с магнитным полем, распространяющимся перпендикулярно z-оси, чтобы намагниченность совершала прецессионное движение вокруг z-оси.

Любое изменение намагниченности можно обнаружить посредством приемных РЧ антенн, которые расположены и ориентированы внутри объема обследования МР устройства таким образом, чтобы измерять изменение намагниченности в направлении, перпендикулярном z-оси.

Чтобы реализовать пространственную разрешающую способность в теле, на однородное магнитное поле налагают градиенты постоянного магнитного поля, продолжающиеся по трем основным осям, что приводит к линейной пространственной зависимости частоты спинового резонанса. В таком случае, сигнал, собранный приемными антеннами, содержит составляющие разных частот, которые можно соотнести с разными местами в теле.

Данные сигналов, полученных приемными антеннами, соответствуют пространственно частотной области и называются данными k-пространства. Обычно, данные k-пространства содержат несколько линий, собранных с разным кодированием фазы. Каждую линию оцифровывают посредством сбора ряда отсчетов. Множество отсчетов данных k-пространства преобразуют в МР изображение, например, посредством Фурье-преобразования.

При МРВ (магнитно-резонансной визуализации), часто требуется получать информацию об относительном вкладе двух доминирующих химических соединений, например, воды и жира, в общий сигнал, либо для ослабления вклада одного из упомянутых соединений, либо для раздельного или совместного анализа вклада обоих упомянутых соединений. Упомянутые вклады можно вычислить, если объединить информацию от, по меньшей мере, двух соответствующих эхо-сигналов, собранных с разными временами появления эхо-сигнала.

Способ получения информации о вкладах воды и жира в МР сигнал в одно и то же время заключается в кодировании химических сдвигов, при котором задают и кодируют дополнительное измерение, а именно измерение химического сдвига, посредством получения пары изображений с немного отличающимися значениями времени эхо.

В частности, виды экспериментального разделения сигналов от воды и жира часто называют измерениями по методу Диксона. При использовании визуализации методом Диксона или визуализации воды/жира методом Диксона, разделение сигналов от воды и жира можно обеспечить вычислением вкладов от воды и жира по, по меньшей мере, двум соответствующим эхо-сигналам, собранным с разными временами появления эхо-сигнала. Визуализация методом Диксона, обычно, основана на сборе, по меньшей мере, двух эхо-сигналов для разделения сигналов воды и жира. В общем, данные виды разделения возможны благодаря тому, что существует разность известных частот прецессии водорода в жире и воде. В своей простейшей форме, изображения воды и жира формируют либо суммированием, либо вычитанием наборов данных, «совпадающих по фазе» и «не совпадающих по фазе», но данный подход очень чувствителен к неоднородностям основного поля.

Высококачественное разделение сигналов от воды и жира, без остаточного сигнала от жира в изображениях воды, можно обеспечить в случае, если в процедуру разделения сигналов от воды и жира включить комплексные модели спектра сигнала от жира. Данный подход был продемонстрирован, например, для трехточечных методов Диксона в работе Yu H, Shimakawa A, McKenzie CA, Brodsky E, Brittain JH, Reeder SB. Multi-echo water-fat separation and simultaneous R2* estimation with multi-frequency fat spectrum modeling. Magn Reson Med 2008; 60:1122-1134.

В частности, в приложениях, критических с точки зрения времени, например, при абдоминальной визуализации с задержкой дыхания, предпочитают применять двухточечные методы для сокращения, насколько возможно, времени сканирования. Однако данные методы аппроксимируют спектр сигнала от жира единственным доминирующим пиком и, следовательно, в общем, не могут обеспечить более эффективное подавление сигнала от жира. Кроме того, количественный показатель подавления сигнала от жира сильно зависит от выбора времен появления эхо-сигнала при сборе данных изображения.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Из вышеизложенного несложно понять, что существует потребность в усовершенствованном способе МР визуализации. Следовательно, целью настоящего изобретения является обеспечение возможности быстрого и надежного выполнения МР визуализации с высококачественным разделением сигналов от двух доминирующих химических соединений, чтобы определять относительный вклад упомянутых двух доминирующих химических соединений в полученный общий сигнал.

В соответствии с настоящим изобретением, предлагается способ визуализации, по меньшей мере, двух доминирующих химических соединений с использованием магнитно-резонансной визуализации с разделением сигналов от двух химических соединений, приводящих к раздельным наборам данных сигналов для упомянутых двух химических соединений, при этом способ содержит этапы, на которых:

- собирают первые и вторые данные эхо-сигналов с разными временами появления эхо-сигнала, приводящими к первому и второму собранным комплексным наборам данных,

- моделируют первый и второй собранные наборы данных с использованием спектральной модели сигнала, по меньшей мере, одного из химических соединений, причем упомянутое моделирование приводит к первому и второму смоделированным комплексным наборам данных, причем упомянутые первый и второй смоделированные наборы данных содержат первую и вторую фазовые погрешности и раздельные наборы данных сигналов для двух химических соединений,

- определяют по первому и второму собранным наборам данных и первому и второму смоделированным наборам данных разделенные наборы данных сигналов для двух химических соединений.

Другими словами, настоящее изобретение предлагает подход к включению более сложных моделей спектра, по меньшей мере, одного из химических соединений в разделение двухточечными методами. Следовательно, настоящее изобретение позволяет повышение точности разделения сигналов от двух химических соединений и эффективности подавления сигналов от химических соединений.

При этом, следует отметить, что, в случае, если моделируют только одно из химических соединений, например, с помощью мультипиковой спектральной модели, то другие химические соединения можно рассматривать просто как одну линию. Следовательно, в действительности моделируют оба химических соединения, при этом, по меньшей мере, одна из моделей содержит мультипиковую спектральную модель.

Кроме того, необходимо отметить, что термин «химические соединения» следует широкого понимать, как предварительно заданное химическое вещество любого вида или ядро любого вида с предварительно заданными магнитно-резонансными характеристиками. В простом примере, два химических соединения являются протонами в «химических компонентах» воде и жире. В более сложном примере, мультипиковая спектральная модель описывает, фактически, ядро в наборе «химических компонентов», которое присутствует в известных относительных количествах. В данном случае, мультипиковые спектральные модели вводят для разделения двух составляющих сигналов, например, производных химической реакции, например, метаболического процесса. Таким образом, выход некоторого метаболического процесса можно моделировать как отношения выходов разных продуктов. Затем, их можно объединить в одну составляющую сигнала, хотя они являются разными химическими соединениями.

В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения, вышеописанные наборы данных могут быть наборами данных пространства изображения или k-пространства. В случае, если предпочтение отдается наборам данных изображения, то первые и вторые данные эхо-сигналов можно обрабатывать для реконструкции первого и второго собранных наборов данных, при этом в данном случае, первый и второй собранные наборы данных являются наборами данных изображения.

В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения, определение раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений выполняют путем минимизации разности между первыми и вторыми собранными и смоделированными наборами данных, при этом, последние основаны на спектральной модели сигнала, по меньшей мере, одного из химических соединений. В примерном случае двух химических соединений, существуют два комплексных уравнения, т.е. четыре уравнения в полных дифференциалах, при этом, четыре неизвестных в данных четырех уравнениях являются двумя раздельными наборами данных сигналов для двух химических соединений и первой и второй фазовыми погрешностями. Следовательно, посредством применения стандартных методов, содержащих числовые методы, для решения математических уравнений, из упомянутых четырех нелинейных уравнений можно получить два раздельных набора данных сигналов для двух химических соединений.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, определение раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений содержит этапы, на которых:

- определяют значение первого и второго собранных наборов данных и находят первоначальную оценку раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений на основании первого и второго смоделированных наборов данных,

- выводят из первого и второго собранных наборов данных и первоначальной оценки раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений, по меньшей мере, одно решение для разности между первой и второй фазовыми погрешностями на основании первого и второго смоделированных наборов данных,

- определяют по первому и второму собранным наборам данных и одному решению для разности между первой и второй фазовыми погрешностями окончательную оценку раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений.

Данный подход дополнительно упрощает математическую процедуру выведения первой и второй фазовых погрешностей и раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений.

В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения, определение окончательной оценки раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений включает в себя решение системы из двух комплексных уравнений для двух комплексных раздельных сигналов для двух химических соединений.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, первоначальная оценка раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений содержит решение системы из двух квадратных уравнений, образованных значениями первых и вторых собранных и смоделированных комплексных наборов данных. Например, данную задачу можно выполнить с использованием биквадратного уравнения, которое позволяет выполнять нахождение раздельных наборов данных сигналов математически простым и, следовательно, ускоренным способом. Данная возможность дополнительно позволяет ускорить процедуру разделения сигналов для двух химических соединений.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, определение разности между первой и второй фазовыми погрешностями приводит к верному и неправильному решениям, при этом способ дополнительно содержит этап, на котором определяют верное решение на основании допущения о плавном пространственном изменении неоднородностей основного поля. В общем, для выбора верного значения комплексной амплитуды применим любой из нескольких известных способов, например, можно применить регионарное итеративное выделение комплексной амплитуды (RIPE), (для сравнения можно обратиться, например, к работе Xiang QS. Two-point water-fat imaging with partially-opposed-phase (POP) acquisition: an asymmetric Dixon method. Magn Reson Med 2006; 56:572-584).

Следует отметить, что, по всей настоящей заявке, определение фазовой погрешности понимается либо как погрешность самой фазы, либо погрешность соответственной комплексной амплитуды, соответствующей данной фазе.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, моделирование первого и второго наборов данных содержит применение линейной комбинации отдельных наборов данных сигналов для двух химических соединений, умноженной на первую и вторую комплексные амплитуды, при этом первая и вторая комплексные амплитуды содержат первую и вторую фазовые погрешности, причем весовые коэффициенты для линейной комбинации выводят из спектральной модели сигналов от химических соединений.

Данный тип моделирования имеет преимущество в том, что раздельные наборы данных сигнала для двух химических соединений можно получать из всего двух разных изображений, ни одно из которых не обязательно должно быть в фазе. Следовательно, требуется применить менее ограничивающие допущения, касающиеся процедуры реконструкции методом Диксона, который повышает качество реконструированных раздельных наборов данных сигнала для двух химических соединений.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, определение раздельных наборов данных сигналов для двух химических соединений выполняют с использованием первого и второго значений, а также сопряженного комплексного произведения двух собранных наборов данных. В альтернативном варианте, линейную систему двух уравнений можно решить с использованием только первого и второго собранных наборов данных и разности первой и второй фазовых погрешностей, т.е. без использования первого и второго значений. Поскольку решение линейной системы двух уравнений можно выполнить сравнительно быстро, то соответствующая процедура реконструкции дополнительно ускоряется. Кроме того, данный подход добавляет в решение одну степень свободы, что может способствовать ослаблению артефактов.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, два химических соединения являются водой и жиром. В данном случае, спектральная модель сигнала является мультипиковой спектральной моделью жира. Следовательно, настоящее изобретение не просто предполагает, что в спектре присутствует только один доминирующий спектральный пик жира, а использует мультипиковую спектральную модель жира. В случае, если моделируют только одно из химических соединений, например, жир, то можно считать, что вода имеет однопиковый спектр.

Следовательно, предполагается, что для одного из соединений, например жира, относительные резонансные частоты и относительные интенсивности резонансов известны заранее, например получены из теоретической или экспериментальной модели или из отдельной или встроенной калибровки, например, основанной на идентификации пикселей, которые, вероятнее всего, содержат одно химическое соединение, например только типа жира.

В соответствии с дополнительным вариантом осуществления изобретения, первая и вторая фазовые погрешности первого и второго собранных наборов данных содержат фазовую погрешность первого и второго наборов данных изображения, исключая фазовую погрешность, вызванную химическим сдвигом, вследствие присутствия упомянутых химических соединений, смоделированных спектральной моделью набора данных сигнала, т.е., например, исключая фазовую погрешность, вызванную химическим сдвигом, вследствие присутствия жира.

Способ в соответствии с изобретением может выполняться, в подходящих случаях, в большинстве МР устройств, при клиническом применении в настоящее время. Для этой цели необходимо просто использовать компьютерную программу, посредством которой МР устройство управляется так, чтобы выполнять этапы вышеописанного способа в соответствии с настоящим изобретением. Компьютерная программа может находиться либо на носителе данных, либо в сети для передачи данных, для загрузки с целью инсталляции в блоке управления МР устройства. Следовательно, настоящее изобретение относится также к компьютерному программному продукту, содержащему компьютерно-исполняемые команды для выполнения вышеописанного способа.

Кроме того, настоящее изобретение относится к устройству магнитно-резонансной визуализации для визуализации, по меньшей мере, двух химических соединений, при этом устройство содержит сканер магнитно-резонансной визуализации для сбора магнитно-резонансных данных изображения, причем сканер функционально предназначен для:

- сбора первых и вторых данных эхо-сигналов с разными временами появления эхо-сигнала, приводящими к первому и второму собранным комплексным наборам данных,

- моделирования первого и второго собранных наборов данных с использованием спектральной модели сигнала, по меньшей мере, одного из химических соединений, причем упомянутое моделирование приводит к первому и второму смоделированным комплексным наборам данных, причем упомянутые первый и второй смоделированные наборы данных содержат первую и вторую фазовые погрешности и раздельные наборы данных сигналов для двух химических соединений,

- определения по первому и второму собранным наборам данных и первому и второму смоделированным наборам данных разделенных наборов данных сигналов для двух химических соединений.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Прилагаемый чертеж поясняет предпочтительный вариант осуществления настоящего изобретения. Однако следует понимать, что чертеж предназначен только для иллюстрации, а не для обозначения пределов изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

На фиг.1 показана система 1 МР визуализации. Система содержит катушки 2 сверхпроводящего или резистивного основного магнита в такой конфигурации, что, по существу, однородное, постоянное во времени основное магнитное поле B₀ создается по z-оси через объем обследования.

Система управления созданием магнитного резонанса применяет последовательность РЧ импульсов и переключаемые градиенты магнитного поля для инверсии или возбуждения ядерных спинов, вызывает магнитный резонанс, перефокусирует магнитный резонанс, манипулирует магнитным резонансом, пространственно или иначе кодирует магнитный резонанс, насыщает спины и т.п., чтобы выполнить МР визуализацию.

В частности, усилитель 3 градиентных импульсов подает импульсы тока в выбранные катушки из градиентных катушек 4, 5 и 6 для всего тела по x-, y- и z-осям объема обследования. РЧ передатчик 7 передает РЧ импульсы или пакеты импульсов через переключатель 8 приема/передачи в РЧ антенну 9 для передачи РЧ импульсов в объем обследования. Типичная последовательность МР визуализации состоит из пакета последовательностей РЧ импульсов короткой продолжительности, которые, совместно друг с другом и любыми наложенными градиентами магнитного поля, обеспечивают выбранную манипуляцию ядерным магнитным резонансом. РЧ импульсы используют для насыщения, возбуждения резонанса, инвертирования намагниченности, перефокусировки резонанса или манипуляции резонансом и выбора участка тела 10, расположенного в объеме обследования. МР сигналы могут также восприниматься РЧ антенной 9.

Для генерации МР изображений ограниченных областей тела или объекта 10 в общем, например, посредством параллельной визуализации, набор из группы локальных РЧ катушек 11, 12 и 13 размещают вблизи области, выбранной для визуализации. Группу катушек 11, 12 и 13 можно использовать для приема МР сигналов, вызванных РЧ передачами, выполненными РЧ антенной. Однако группу катушек 11, 12 и 13 можно также использовать для передачи РЧ сигналов в объем обследования.

Полученные МР сигналы собираются РЧ антенной 9 и/или группой РЧ катушек 11, 12 и 13 и демодулируются приемником 14, содержащим, предпочтительно, предусилитель (не показан). Приемник 14 подсоединен к РЧ катушкам 9, 11, 12 и 13 через переключатель 8 приема/передачи.

Главный компьютер 15 управляет усилителем 3 градиентных импульсов и передатчиком 7, чтобы формировать любую из множества последовательностей визуализации, например, эхо-планарной визуализации (EPI), эхо-объемной визуализации, визуализации методом градиентного и спин-эхо, визуализации методом быстрого спин-эхо и т.п. Для выбранной последовательности, приемник 14 принимает одну или множество линий МР данных в быстрой последовательности после каждого РЧ импульса возбуждения. Система 16 сбора данных выполняет аналого-цифровое преобразование принятых сигналов и преобразует каждую линию МР данных в цифровой формат, подходящий для дальнейшей обработки. В современных МР устройствах, система 16 сбора данных является отдельным компьютером, который специально предназначен для сбора исходных данных изображения.

В конечном итоге, цифровые исходные данные изображения реконструируются в отображаемое изображение процессором 17 реконструкции, который выполняет Фурье-преобразование или другие подходящие алгоритмы реконструкции, например, для реконструкции методом Диксона. МР изображение может представлять плоский срез через пациента, группу параллельных плоских срезов, трехмерный объем и т.п. Затем, изображение записывается в память изображений, из которой изображение можно выбирать для преобразования срезов или других участков отображаемого изображения в подходящие форматы для визуализации, например, посредством видеомонитора 18, который обеспечивает отображение для просмотра человеком полученного МР изображения.

Ниже приведено подробное описание примерной процедуры реконструкции изображения, использующей вышеописанный способ. Нижеописанная процедура предлагается для анализа мультипиковой спектральной модели жира при выделении концептуального двухточечного способа, который не налагает никаких существенных ограничений на выбор времени появления эхо-сигнала.

Способ начинают со сбора первых и вторых данных эхо-сигналов с разными временами TE_n появления эхо-сигнала, при n = 1, 2, и обработки упомянутых первых и вторых данных эхо-сигналов для реконструкции первого и второго наборов S _n данных изображения процессором 17 реконструкции. Затем, комбинированный комплексный сигнал S в пространстве изображения для времени TE_n появления эхо-сигнала, при n = 1, 2, моделируют в виде:

, (1)

где W и F означают либо действительный, либо комплексный сигнал от воды и жира в пространстве изображения, φ _n означает фазовые погрешности, и означает соответствующие комплексные амплитуды. Как упоминалось выше, фазовые погрешности содержат фазу, обусловленную неоднородностями основного поля, и статическую фазу, которая может появляться вследствие распространения РЧ сигнала и задержки сигнала в приемной цепи, за вычетом фазы, вызванной химическим сдвигом из-за присутствия жира.

Спектральная модель сигнала от жира обеспечивается посредством комплексных весовых коэффициентов (т.е. комплексных множителей) c', определяемых уравнением:

, (2)

где w означает веса, которые прибавляют к единице, и φ_n,m равно 2πΔf _mTE_n, где Δf _m является сдвигом резонансной частоты m-го пика в спектре жира относительно воды. По желанию, влияние поперечной релаксации можно учесть добавлением множителя, который описывает экспоненциальное затухание в зависимости от TE_n. Предполагается, что веса, химические сдвиги и, по желанию, скорости релаксации известны априорно из теории или экспериментов, например, из отдельной процедуры калибровки, выполненной над самими полученными МР изображениями. На последующем этапе, попиксельно или повоксельно (по 3-мерным пикселям) вычисляют две составляющие сигнала по S ₁ и S ₂. Данное вычисление выполняется посредством учета двух значений собранного и смоделированного наборов данных, найденных из уравнения (1):

, (3)

, (4)

Здесь, и обозначают действительную и мнимую составляющие . При использовании биквадратного уравнения

, (5)

можно получить два решения F _1,2:

, (6)

Постоянные определяются выражениями:

, (7)

, (8)

. (9)

Соответствующие два решения для W _1,2 имеют вид:

. (10)

Следовательно, наборы W и F данных изображений, характерных для первого и второго соединений, можно получить из упомянутых значений, вычисленных по уравнениям (3) и (4).

Из модели уравнения (1) первого и второго смоделированных наборов данных изображения и двух пар значений для W и F (уравнения 6 и 10) получают два значения для комплексной амплитуды :

. (11)

Приведенный подход приводит к двум возможным вариантам комплексной амплитуды, из которых один является верным, а другой является неправильным. Верную комплексную амплитуду выбирают из двух возможных комплексных амплитуд с использованием такой процедуры, как процедура регионарного итеративного выделения комплексной амплитуды (RIPE). Кроме того, оценки верной комплексной амплитуды можно подогнать с учетом результатов, полученных в пространстве вблизи пикселя.

При наличии упомянутой оценки комплексной амплитуды, W и F пересчитывают. Пересчет можно выполнить, например, решением нелинейной системы из четырех уравнений для действительных переменных W и F, из которых два являются уравнениями для и в уравнениях (3) и (4), и два являются действительной и мнимой составляющими в

. (12)

В альтернативном варианте можно решать линейную систему из двух уравнений для комплексных переменных W' и F':

, (13)

. (14)

Поскольку и , то значения W' и F' равны значениям W и F.

Следовательно, посредством выполнения вышеописанных этапов в процессоре 17 реконструкции обеспечивают удовлетворительное разделение сигналов от жира и воды, с использованием быстрого способа сбора данных.

Сигналы от воды и жира можно выделять по всего двум комплексным изображениям, ни одно из которых не обязательно должно быть в фазе.