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对根据1点迪克森重构的脂肪和水图像的鲁棒分类制造技术

技术编号:4140404 阅读:169 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
磁共振成像中的Dixon方法生成可包括至少两种组织成分诸如脂肪和水的MRI图像。Dixon方法生成包括两种组织成分和主要是一种组织成分的图像。在T1加权图像中生成第一组织成分的第一分割。所述分割至少与第一和第二Dixon图像相关。具有最高相关性的图像被分配第一组织成分。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及用于图像分类的方法和设备。特别是,本专利技术涉及基于脂肪和/或水 含量对医学MRI图像的分割和分类。
技术介绍
MR I系统是公知的。图l示出能够执行作为本专利技术方面的方法的磁共振成像 (MRI)系统100的图示。MRI系统100包括磁体系统112、控制系统120、梯度线圈驱动器 130、以及RF线圈驱动器128。磁体系统112包括磁体114、梯度线圈116、以及RF线圈118。 控制系统120包括序列控制单元122、数据采集单元126、以及控制序列控制单元22和数据 采集单元126的运行的控制器124。控制系统120可以经由任何类型的处理装置-诸如在 单个计算装置上或者作为(例如通过LAN)联网在一起的多个计算装置-来实施。控制系 统120可以向至少一个显示装置140提供输出信号,该显示装置140可以是用于显示根据 本专利技术的一个或多个方面生成的图像的计算机屏幕。显示装置还可以是生成包含图像的胶 片的设备。控制系统120还可以具有输入装置141,该输入装置141可以向所述控制器提供 控制命令。控制装置可能是键盘,还可能是鼠标或者跟踪球或者是可以向所述控制器提供 命令的任何其它装置。该系统还可以具有多个输入装置。 磁体114包括生成稳定、均匀磁场的电阻或者超导线圈(未示出)。该均匀磁场在 待检查对象被置于的扫描空间或区域中生成。例如,如果对象是待检查的人或者患者,则这 个人或者这个人待检查的部位被置于扫描区域中。 梯度线圈116生成磁场梯度,该磁场梯度被用于使由磁体114产生的静态磁场的 强度在x,y,z方向或者它们的组合上发生梯度变化。梯度线圈驱动器130与梯度线圈116 通信,并且向梯度线圈116施加驱动信号以用于生成磁场梯度的目的。 RF线圈驱动器128与RF线圈118通信,并且向RF线圈118传送驱动信号。响应 于接收该驱动信号,RF线圈118产生RF激励信号(称为RF脉冲),该激励信号用于在正 在静态磁场空间内成像的对象的感兴趣区域(例如器官)中生成核素(species)(例如激 励原子核)。核素生成由RF线圈118检测到的共振信号。在一些实施例中,使用单独的线 圈来检测该共振信号。与RF线圈118通信的数据采集单元126从RF线圈118获取该共振 信号(有时称为回波)。该共振信号定义在称为k空间的二维频域或者傅立叶空间 中。数据采集单元126对该共振信号进行采样和数字化,并且将结果信号作为数字数据提 供给控制器124以用于存储和/或进一步处理。 控制器124处理该数字数据以获得感兴趣区域的图像。控制器124可以应用各种 公知的图像处理技术来构建该图像,该图像可以在与控制器124耦合的显示器140上被看到。该显示器可以例如作为监视器或者诸如CRT或者平板显示器的终端来提供。该显示器 也可以是在胶片上创建图像的装置。 序列控制单元122与梯度线圈驱动器130、 RF线圈驱动器128和控制器124中的 每一个连接。控制器124具有存储器,该存储器存储具有指令的程序,这些指令使序列控制 单元116引导将RF脉冲和梯度场从RF线圈118和梯度线圈116输送到感兴趣区域。响应 于接收从序列控制单元122提供的控制信号,梯度线圈驱动器130向梯度线圈116提供驱 动信号,RF线圈驱动器128向RF线圈118提供驱动信号。关于MRI扫描器的这些和其它 细节可以在颁发给Laub等人的、于2007年11月6日发布的美国专利7, 292,039中找到, 其通过引用结合于此。 应当理解,可以在不同实施例中实现MRI系统部件的实际实施,例如在Siemens MAGNETOM系列的MRI系统中可获得的不同实施例中所表明的那样,并且在此所提供的图示 不意欲限制为MRI系统的单个实施例。在Dixon W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology1984 ; 153 :189-194中,Dixon介绍了一种用于创建只有水的MRI图像和只有脂肪的MRI图像的新图 像技术,其全部内容通过引用结合于此。 由Dixon所公开的技术基于在获取图像时自由感应衰减信号(FID)的周期性变 化。通过应用不同的回波时间,人们可以获取脂肪和水总和的图像以及脂肪和水之差 异的图像,根据这些图像人们可以确定脂肪图像和水图像。人们可以称最初的Dixon方 法为两点方法。两点方法中所重构的图像可能由于磁场强度的不均匀而产生错误。Glover等人在Glover GH, Schneider E. Three-point Dixon technique fortrue water/fat decomposition with B0 inhomogeneity correction. Magn Reson Med 1991 ;18:371—383中提出通过用公知的3点Dixon方法获取三个图像来解决该难题,其全部内容通过引用结 单点Dixon方法(Single-point Dixon method)也已经公知,例如公开在 Jong Bum Son等人,Concepts in Magnetic Resonance PartB :Magnetic Resonance Engineering, Volume 33B Issue 3, 152-162页Published Online :2008年7月10日,Wiley Publications, Single—point Dixon water_fat imaging using 64_charmelsingle_echo acquisition MRI.,,以及于2008年2月在Journal ofMagnetic Resonance Imaging中 由Jingfei Ma发表的A single-pointDixon technique for fat_suppressed fast 3D gradient-echo imagingwith a flexible echo time 〃中,其全部内容通过弓l用结合于 这些Dixon方法能够利用在被束缚的水质子和被束缚的脂肪质子之间所限定的 进动时间差,根据MR原始数据来计算纯脂肪和纯水的图像。 因此,一点Dixon方法是成像方法的一个实施例。作为本专利技术一个或多个方面的 将图像区分和分类为脂肪图像或者主要为脂肪的图像、或者区分和分类为水图像或者主要 为水的图像的方法和系统可以被应用到不同的MRI采集技术,诸如1点、2点、3点和任意多 点Dixon技术,只要可以生成组合的脂肪/水图像,并且可以生成单独的脂肪图像或者主要 为脂肪的图像以及单独的水图像或者主要为水的图像中的至少一个。尽管公知通过Dixon方法将图像数据分离成主要分离但又连接的成分x和y-诸合于此。5如水和脂肪_的两个不同图像,但是不能直接推断出x是脂肪而y是水。这在由诸如处理 器的机器将图像自动识别为脂肪图像或识别为水图像时尤其是这种情况。虽然对于人类操 作员来说例如基于背景知识有可能作出图像是脂肪图像的结论,但是自动由机器或由未经 训练的操作员来做出这样的结论是困难的。普通的启发式方法(commonheuristic本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于根据对象的MRI图像数据来对组织类型进行分类的方法,所述对象至少包括第一组织类型和第二组织类型,通过处理基本上表示第一组织类型的第一MRI图像数据集合和至少表示第一和第二组织类型的组合的MRI图像数据集合来进行所述分类,所述方法包括使用处理器以:根据组合的MRI图像数据集合来创建分割;并且确定所述分割和第一MRI图像数据集合之间的第一相关值。

【技术特征摘要】
US 2008-11-3 61/110615;US 2009-5-18 12/467614一种用于根据对象的MRI图像数据来对组织类型进行分类的方法,所述对象至少包括第一组织类型和第二组织类型,通过处理基本上表示第一组织类型的第一MRI图像数据集合和至少表示第一和第二组织类型的组合的MRI图像数据集合来进行所述分类,所述方法包括使用处理器以根据组合的MRI图像数据集合来创建分割;并且确定所述分割和第一MRI图像数据集合之间的第一相关值。2. 根据权利要求1所述的方法,其中所述分割中的像素具有高于阈值的强度值。3. 根据权利要求1所述的方法,进一步包括 确定阈值相关值;将第一相关值与阈值相关值进行比较;并且 基于前述步骤的比较将组织类型分配给第一 MRI图像数据集合。4. 根据权利要求1所述的方法,进一步包括确定所述分割和对象的基本上表示第二组织的第二 MRI图像数据集合之间的第二相 关值。5. 根据权利要求4所述的方法,进一步包括基于第一相关值与第二相关值进行比较的相对值来对第一 MRI图像数据集合的组织 类型进行分类。6. 根据权利要求l所述的方法,其中通过应用Dixon方法生成第一 MRI图像数据集合。7 根据权利要求1所述的方法,其中第一组织类型是脂肪组织。8. 根据权利要求1所述的方法,其中所述分割是基于灰值的分割。9. 根据权利要求l所述的方法,其中通过使用从由期望最大化分割方法和Otsu阈值分 割方法构成的组中所选择的方法来执行所述分割。10. 根据权利要求1所述的方法,其中分类被应用于与所述对象相关的一个或多个...

【专利技术属性】
技术研发人员:C彻夫德霍特尔M芬彻尔
申请(专利权)人:西门子公司
类型:发明
国别省市:DE[德国]

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