分子mri中的磁敏度精确量化的利记博彩app

专利名称：分子mri中的磁敏度精确量化的利记博彩app
技术领域：
本发明总体上涉及对图像数据的分析，更具体地说，涉及从图像数据中提取出在 图像数据中表现出的对象属性。相关申请的交叉引用本专利申请要求美国临时专利申请号61/125752、美国临时专利申请号 61/125709、美国临时专利申请号61/125710、美国临时专利申请号61/125713、美国临时专 利申请号61/125727和美国临时专利申请号61/125704的优先权，这些临时专利申请均于 2008年4月观日提交。这些临时专利申请中的每一个均针对其描述的全部内容无一例外 地在此通过引用而并入。本专利申请还涉及下述公开出版物Kde Rochefort L等人(2009年)，In vivo quantification of contrast agent concentrationusing the induced magnetic field for time-resolved arterial input function measurement with MRI. Med Phys. 2008Dec ；25(12) :5328_39。2、Liu T ^A (2009 ), Calculation of susceptibility through multiple orientationsampling (COSMOS) -.a method for conditioning the inverse problem from measured magneticfield map to susceptibility source image in MRI. Magn Reson Med. 2009 Jan ；61(1) :196_204。3、de Rochefort L ^A (2008 ), Quantitative MR susceptibility mapping using piecewise constant regularized inversion of the magnetic field. Magn Reson Med. 20080ct；60(4) : 1003-9。4、Spincemaille P等人(2008年)，Kalman filtering for real-time navigator processing. Magn Reson Med. 2008Jul ；60(1) :158_68。这些公开文献中的每一个均针对其描述的全部内容无一例外地在此通过引用而 整体并入。
背景技术：
磁共振成像(MRI)由于其没有致电离辐射、对深层组织的良好灵敏度、丰富的组 织对比度以及高分辨率性能，为从人类到老鼠的不同器官系统的解剖学和功能性成像提供 了许多优点。MRI非常适用于细胞和亚细胞水平的成像事件。用成像回波时间和旋磁常数来划分的相位是生物标记的局部磁场。该局部磁场是 偶极场核与生物标记磁化分布的卷积。从场到源的反演定量地确定了针对给定磁性生物标 记的磁化分布或密度度。
分子成像是快速兴起的生物医学研究学科，其包括使用标靶报告制剂或可激活的 报告制剂来感测特定的分子标靶、细胞过程或特定途径。量化对于生物学过程的测量和表 征是必不可少的。尽管MRI是用于分子成像的一个重要工具，但由于在检测到的MR信号强 度与磁性生物标记之间的复杂关系，目前在分子MRI中基于弛豫的量化还是存在问题的。分子成像涉及利用内生或外生生物标记在分子和细胞水平上对生物过程进行体 内可视化和测量。生物标记或造影剂的量化对于进行分子成像以预测疾病并测评治疗效果 是必不可少的。MRI是用于分子成像的一种非常有用的手段，因为它并不利用致电离辐射， 而且提供了不受限的穿透深度和高空间分辨率。但是，目前在分子MRI中基于弛豫测量的 磁性标记量化众所周知是存在问题的1)需要一个标度来进行绝对量化，并且2)当在分子 成像中造影剂结合到细胞和分子上时，对于弛豫(Tl和T2)能够在空间上均勻获得自由水 的假设不成立。在MRI中利用负磁化系数弛豫T2*对比或偏共振现象对造影剂进行可视化 的其他方法没有表明能够实现量化。量化对用于研究健康和疾病状态下的生物化学反应、生物分子途径和生物学过程 的实验方法来说是必不可少的。对分子/细胞事件进行量化的重要性对于分子成像而言 怎么强调都不过分。例如，使用纳米颗粒作为诊断和治疗制剂的载体要求精确计量在患病 组织处积累的纳米颗粒，以做出诊断判断并估计治疗剂量。测量标靶位置处的药物剂量对 于监控治疗过程是非常重要的。对患病组织处的干细胞的计量在优化细胞治疗方案时将是 必不可少的。通过成像进行体内生物化学研究的目标使得量化分子事件成为必要。必须 设定量化精度和可再现性，以对分子MRI方法进行标准化和交叉验证。目前为止还没有有 效的工具来对分子/细胞事件进行量化。分子MRI研究还仅仅是定性的或不完全量化的。 目前用在MRI中的信号变化估计，如在检测用SPIO加标记或作为标靶的细胞时的低信号 (hypointensity)，没有提供绝对量化，可能高度依赖于成像参数、脉冲序列和场强。磁性标 记的绝对量化将使得纵向研究以及相互和内部扫描分析成为可能，这些研究和分析对于基 于分子成像的诊断方法和治疗方法来说是非常重要的。一个特别的例子是开发靶向癌灶疗法，其目标是杀死肿瘤而不损伤健康组织。在 人体系统中许多可能的药物相互作用使得很难提高所需的位置特异性，而且对药物的生物 学分布进行非侵入式定量测定将是引领癌灶靶向技术发展的非常有用的工具。近来已经开 发出了用SPIO承载的多功能聚合胶团和用于癌灶靶向输送的阿霉素。现有的MRI技术允 许对SPIO进行可视化，但不能对SPIO进行量化。另一个例子是开发对基因表达的非侵入式MRI0使用光学或放射性报告制剂对基 因表达进行体内检测在监测细胞运输(cell trafficking)、基因置换疗法、蛋白间相互作 用、神经原塑造和胚胎发育方面展现出良好的前景；但是，克服组织的不透明问题以及分辨 率限制仍然是一项关键性的挑战。已经开发出了生成造影剂的MRI报告制剂，提供了高分 辨率深度组织体内成像和解剖学校正。现有的MRI技术允许良好的可视化，但由于对弛豫 而言自由水受限，因而不能对基因表达的造影剂精确定量。为了研究生物医学应用，已经使用了超导量子干涉装置(SQUID)和MRI信号相位 来研究生物材料的磁敏度测量。评价对象的磁敏度的基本方法是用已知的原始磁场来对对 象进行极化，并测量与极化后的对象的磁化相关的场。麦克斯韦方程决定了被测的场与对 象磁化之间的关系。多个对象的场根据重叠原理线性叠加到一起。生物材料和实际浓度下的造影剂的容积磁敏度远小于1 ( << IOOppm)，因此它们的相互极化效应可以忽略。在分子MRI中利用传统的弛豫磁敏对比机制来进行量化是存在困难的。例如，使 用超导检测线圈，超导量子干涉装置(SQUID)能够检测出通过原始场被磁化的对象的磁场 的微小磁通。假设该对象由均勻磁敏度分布的区域组成，通过数值计算得到的几何形状参 数将局部磁敏度与SQUID线圈磁通相关，这样可以通过对一组线性方程进行反演来估值。 并且还已经提出通过利用多个SQUID线圈的合成，以类似于在脑磁描记法(MEG)中使用的 反演的方式重建三维磁敏度分布。由于有限大小的SQUID线圈必须被放置在人体外部，磁 通检测器的数目是受到限制的，反演重建的效果不好，而且在MEG中表现出的对静态磁敏 度进行测绘的空间分辨率非常差。很差的空间分辨率(约1cm)使得很难在分子成像中分辨 出磁性生物标记分布。另外，这种技术并不是能够广泛获得的，因此其临床可应用性有限。MRI信号相位与磁场和回波时间的乘积成正比。因此，MRI中的每个体素都和一个 独立的SQUID线圈类似，可以检测与通过MR扫描仪的BO极化的磁敏材料的磁化相关的局 部磁场。由于对于磁场检测有许多体素可用，MRI可以作为检测磁敏度的一种高效的方法。静态相散区域理论假定一个体素包含许多相同的磁敏颗粒和背景材料，该理论可 用于根据信号幅值时变来估计磁敏度。这种假定在实践中的应用仍需要加以研究。此外， 可能并不是在每个位置处都能测得信号，例如在由于磁敏度强烈变化或水密度低而造成的 信号空白区域附近。近来，通过把观测到的信号缺失解释为是由于铁沉积物的局部磁场的体素内相散 效应而造成的，经T2*加权的MRI中的暗区已经被用于识别铁的存在。这种低信号与体素 的大小和方向有关，可能受到其它信号缺失的干扰，导致对铁沉积物的不精确的可视化和 不充分的量化。已主要针对包括神经退化(帕金森症、阿尔茨海默症、亨丁顿舞蹈症及多发性硬 化)、铁过载紊乱、慢性出血、脑梗塞、或者造成出血和微出血的其它病因的多种脑部疾病对 脑铁进行了研究。大脑中局部的铁主要是以铁蛋白及其降解产物血铁质的形式存在的。铁 蛋白是大的球状蛋白外壳(直径约12nm)，包裹在水合氧化铁的晶核外部。在一个铁蛋白的 8nm直径的腔体内可以存储差不多4500个铁离子0 3+)。血铁质似乎与铁过载紊乱和出血 有关。

发明内容
本发明提供了一种用于根据从对象收集的能量信号提供图像的装置和方法。所收 集的能量信号包括复信号，该复信号具有用于确定对象的特定特征的相位和幅值信息。所 述对象的图像是根据与成像方法相关的能量信号以及根据对象特征的附加信号而生成的， 从而使所述图像包含了对所述特征的定量估计的显示。所述图像被用于提取所述特征的定 量信息，或者用于生成在计算机辅助诊断中使用的信息。在本发明的一个实施例中，利用所收集的复信号生成中间数据。这些中间数据是 根据指示局部磁场的相位数据生成的，并与所述附加信息相结合以生成所述对象的图像。 所述中间数据包括根据局部磁场所确定的相位图像。在一个实施例中，所述成像方法是磁共振成像，所述复信号是核磁共振过程中的 磁共振信号。所述特征是所述对象的磁敏度分布，其具有空间关系。在另一个实施例中，所述成像方法是超声波成像，所述复信号是超声波。在再一个实施例中，所述成像方法是致电 离辐射成像，如X光成像、计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)或单光子发射 计算机断层扫描(SPECT)，其中X射线的波动性被用于对象成像。在磁共振系统中，基于描述场信号和源信号之间的关系的反演运算来提供磁源磁 共振成像。根据本发明，反演运算的一个条件基于所述对象的附加信息或者通过磁共振信 号与所述附加信息的结合而得以改善。对象的图像利用磁共振信号和所述反演运算而生 成，其中所述图像显示出了对所述对象的磁敏度分布的定量分析。本发明最好通过存储在一个或多个计算机可读介质中的、用于向一个或多个数字 处理器下达指令的计算机可执行代码来实现。但本发明也可以通过专用硬件或者通过计算 机可执行代码与专用硬件的结合来实现。另外，图像可以被处理成以最适合于专家目测诊 断的形式呈现。作为替代，图像也可以被呈现给执行计算机代码的计算机，以提供自动的图 像诊断。在一些实施例中，提供了 一个或多个计算机可读介质，用于存储向一个或多个数 字处理器下达指令以提供磁源磁共振成像的计算机可执行代码。根据这些实施例，所述计 算机可执行代码包括用于收集由对象发射的磁共振信号的指令，以及用于根据所述磁共振 信号和描述场信号与源信号之间的关系的附加信息来生成图像的指令。在另一些实施例中，所述计算机可执行代码还提供了用于存储磁共振信号、接收 用户输入、显示图像的指令。本发明还提供了用于独立于所述磁共振信号来确定附加信息 的指令。所述附加信息可根据用户输入或者根据磁共振信号来确定。所述图像经由计算机 网络被进一步传输。在这里详细描述的本发明的几个实施例中，所述附加信息由多个可选的源来提 供。在一个实施例中，所述附加信息包括对象的预定特征。在另一实施例中，所述附加信息 包括由对象生成的幅值图像。在第三个实施例中，所收集的信号包含第一组成像信号，而所 述附加信息包含第二组成像信号。在本实施例的一种实现方式中，第一组和第二组图像从 对象的不同方向上获得。在利用对象的预定特征生成图像的实施例中，图像是通过在数字处理器上根据迭 代算法使代价函数最小化而生成的。所述迭代算法是基于共轭梯度法、对偶坐标上升法、交 叉熵法和基于同伦延拓的方法中的一种。所述代价函数是基于磁共振信号和预定特征所建 立的贝叶斯公式，至少包括基于磁共振信号的第一项和基于预定特征的第二项。所述第一项指示了所收集的磁共振信号与磁共振信号估计之间的差。磁共振信号 估计包括一个核函数与磁敏度分布的定量估计的卷积。另外，所述第一项包括一个对应于 噪声信号的加权因子。在一个实施例中，所述噪声信号是从磁共振信号中提取出来的，并计 算该噪声信号的协方差。所述加权因子是基于所述噪声信号的协方差所确定的噪声信号的 协方差矩阵。作为替代，所述第一项也可包括1-2范数差分。所述第二项对磁敏度不变的区域内的磁敏度值进行正则化，或者对磁敏度变化的 区域内的磁敏度值进行正则化。所述第二项还可另外包括至少两项一项对磁敏度不变的 区域内的磁敏度值进行正则化，另一项对磁敏度变化的区域内的磁敏度值进行正则化。在 另一实施例中，表示所述预定特征的所述第二项包括1-2范数、1-1范数、1-1. 1范数、Lp范 数和小波运算中之一。所述第二项可包括线性正则项和非线性正则项中的至少一个。所述第二项还可包括线性算子和换算因子中的至少一个。作为替代，所述第二项表明磁敏度分 布的至少一个边界条件，或者与磁敏度分布的先验概率有关。在一些实施例中，所述代价函数包括下列项\W{CX — δ)ζ + α2 WW0Xf2 + β2 {Wfixf,,其中C是通过卷积核函数离散化得到的卷积矩阵，X是对象的图像，δ表示根据磁 共振信号获得的归一化局部磁场，W、Wc^n W1是加权矩阵，α和β是正则化参数，G是梯度 算子，而I I I I2是一个1-2范数算子。作为替代，所述代价函数包括下列项||w(r)(6b(r)-d(r) X(r))||22 + a||(S[%(r)])||p + P||(G[X(r)]/G[I(r)])||p其中w(r)是权重，δ表示根据磁共振信号获得的归一化局部磁场，α和β是正 则化参数，其中S口是由幅值Τ2*图像I(r)所定义的分区算子，G口是梯度算子，而I I I Ip 是一个Lp范数算子。另外作为替代，所述代价函数还可以包括下列项 ||w(r)(5b(r)-d(r) X(r))||22 + a||(S[x(r)])||p + β|| §[χ(Γ)]/χηι - g[I(r)]/Im||p其中w(r)是权重，δ表示由磁共振信号获得的归一化局部磁场，α和β是正则 化参数，其中S口是由幅值Τ2*图像I(r)所定义的分区算子，G口是梯度算子，而I I I ^是 一个Lp范数算子。在上述方程中，Wtl包含磁敏度分布的先验信息。该先验信息是由所述对象的幅值 图像获得的，包括由该幅值图像获得的梯度信息。在利用幅值图像生成对象图像的实施例中，幅值图像被用于利用分区算法确定所 述对象的某些预定特征。在一个实施例中，本发明包括基于所述信号生成所述对象的幅值 图像，将该幅值图像分成一个或多个图像区域，并根据磁共振信号和分区后的幅值图像生 成所述对象的图像。所述对象的图像具有一个或多个图像区域，其对应于分区后的幅值图 像的那些图像区域。在另一实施例中，本发明包括将所述幅值图像分成不重叠的分区区域。 每个分区区域具有大体一致的特征。反演运算和磁共振信号随后根据分区后的幅值图像进 行划分。基于划分后的反演运算和划分后的磁共振信号生成所述图像的一个或多个部分。 所述图像的所述一个或多个部分对应于所述幅值图像的所述一个或多个分区区域，并被组 合到所述图像中。在利用第一和第二组成像信号来生成图像的实施例中，在两个或更多个方向上收 集所述信号。在一个实施例中，从所述一个或多个方向中的一个方向上收集到的磁共振信 号与从所述一个或多个方向中的另一个方向上收集到的磁共振信号相组合，从而改善了所 述图像的视觉效果，这使得所述对象的属性能够通过其视觉外观而得以量化。在另一实施 例中，该方法还包括将所述对象放置在所述两个或更多个方向中的第一个方向上，在所述 第一个方向上收集第一组磁共振信号，将所述对象放置在所述两个或更多个方向中的第二 个方向上，在所述第二个方向上收集第二组磁共振信号。本发明还提供了用于收集磁共振信号的系统，该系统使用了用于提供对象的磁源 磁共振成像的磁共振成像装置。在所述第三个实施例中，该系统包括用于将所述对象和极 化磁场之间的相对方向从第一个方向变到第二个方向的装置，用于在所述第一个方向上从 所述对象收集第一组成像信号、并在所述第二个方向上从所述对象收集第二组成像信号的装置。该系统还包括用于通过将所述第二组磁共振信号与所述第一组磁共振信号进行组合 以生成所述对象的量化磁敏度图像的装置。所述相对方向可通过重新放置所述对象或者通 过重新放置磁共振成像装置来改变。根据本发明，用于显示磁源磁共振图像的显示装置包括用于显示对象的磁敏度分 布图像的显示区，以及用于对所述对象的磁敏度分布图像的量化属性进行可视化的装置。 其中所述量化属性是基于从所述对象所收集的磁共振信号和关于磁敏度分布的附加信息。 在一个实施例中，所述显示装置包括用于根据所述量化属性对图像进行颜色编码的装置。 所述显示装置还可支持用于显示所述对象的另一图像的装置，其中所述另一图像与所述磁 敏度分布图像重叠。作为示例，所述另一图像可以是磁共振图像、计算机断层扫描图像或超 声图像。该显示装置还可提供用于使所述磁敏度分布图像与所述对象的所述另一图像重合 的装置。根据本发明，所生成的图像可用在计算机辅助诊断中。根据几个实施例，本发明提 供了用于在图像中检测诊断特征或用于确定诊断特征的定量信息的指令。所述诊断特征包 括微出血、血液移动、金属沉积物、钙化沉积物、骨组织、造影剂、与造影剂相结合的治疗剂、 与造影剂相结合的诊断剂、化学反应和颗粒稳定性中的至少一种。所述图像可用于基于图像检测化学反应，并确定化学反应的定量信息。另外，可基 于最好是通过这里所描述的方法生成的一系列图像来监测化学反应。另外，所述图像也可 以临床使用，以监测颗粒稳定性。所述图像可用于检测微量出血或进一步确定微量出血的 定量信息。所述图像也可以被用于确定微量出血的时间(age)。在一些实施例中，所述图像包含血液移动或利用该图像检测到的金属化合物的定 量信息。所述图像被用于基于所述定量信息对金属化合物进行量化。所述金属化合物包括 铁、铜和锰化合物中的至少一种。在几个实施例中，所述图像包含矿物质的定量信息，所述图像被用于检测矿物质 或基于定量信息对矿物质进行量化。所述矿物质包括患者体内的钙化沉积物和骨组织中的 至少一种。所述定量信息表明了心血管系统中的钙化沉积物、骨骼数量和骨密度中的至少一种。在几个实施例中，所述图像包含给患者服用的造影剂的定量信息，所述图像被用 于检测造影剂的存在或者用于确定造影剂的定量信息。所述造影剂是钆基造影剂、铁基造 影剂、锰基造影剂、钡基造影剂、氟碳基造影剂和粘土造影剂中的一种。所述图像还被用于 对造影剂的移动进行量化。在一些实施例中，所述图像包含给患者服用的与造影剂相结合的治疗剂的定量信 息，所述图像被用于检测治疗剂的存在或者用于确定治疗剂的定量信息。所述治疗剂是细 胞治疗剂、抗体、小分子、核酸和基因治疗载体中的一种。在一些实施例中，所述图像包含给患者服用的与造影剂相结合的诊断剂的定量信 息，所述图像被用于检测诊断剂的存在或者用于确定诊断剂的定量信息。所述诊断剂是抗 体、小分子和核酸中的一种。在另外一些实施例中，所述图像包含了一些不希望有的影响，包括那些由噪声、背 景场或化学位移引起的效应。然后根据多项式拟合法、材料填充法和麦克斯韦方程中的一 种方法来消除这些不希望有的影响。作为替代，为了消除这些不希望有的影响，使用具有与对象的期望平均磁敏度相近的磁敏度的材料对所述对象进行填充。作为替代，所述材料具 有与水的磁敏度相近的磁敏度。在一些实施例中，通过根据由幅值图像估计出的所述对象 的几何形状进行积分计算来消除这些不希望有的影响。在一些实施例中，通过空间滤波从 成像信号中消除噪声信号。在一些实施例中，所述不希望有的影响是由化学位移引起的。在代价函数最小化 的情况下根据迭代法来确定化学位移分量。根据另一实施例，估计出化学位移信号的初始 估计，按照迭代法基于成像信号和化学位移信号的所述初始估计计算出所述对象的空间特 性的估计，并生成磁敏度图像和表明该化学信号的掩模图像(mask image) 0作为替代，由 所述对象生成磁共振信号，然后利用迭代算法将该磁共振信号分解成化学位移分量和吞食 (eater)分量。该迭代算法包括赋予分段平滑先验。在另一些实施例中，所述图像根据所述对象的空间特性被颜色编码。然后，经过颜 色编码的图像与该对象的另一图像进行组合，以形成合成图像。所述对象的另一图像至少 包括计算机断层扫描图像、磁共振图像和超声图像中的一种。另外，经过颜色编码的图像与 所述另一图像重合。在至少一种成像方法中，本发明提供了一种用于磁生物标记进行定量测绘的可 靠、精确的磁敏成像方法。公开了用于对反演问题进行正则化的三种不同的途径——(1)利 用对于稀疏图像的先验知识，⑵利用幅值信息，以及⑶利用在多个方向上的采样。描述了一种可靠的反演方法，充分利用了 T2*梯度回波图像数据中的所有信息。 相位图像，典型地在MRI中为负相位，被用于生成局部磁场测绘图。幅值图像被用于通过生 成磁化/磁敏度图的正则项来执行反演算法。根据几个实施例，从磁场到磁敏源的反演问题是通过经由数据采集提高逆矩阵的 条件、和/或通过利用先验知识对逆矩阵的解进行正则化来解决的。用于量化磁敏成像的 数据采集是利用了具有足够相位增加的回波时间的梯度回波T2*成像。磁场测绘图Sb(r) 是从图像相位推导出来的。图像幅值被用作加权因子或者执行从场到源的反演的正则项。 这里的研究中概略描述的反演算法有效地利用了 MRI中的相位和幅值信息这两者，而迄今 为止相位信息被大大地忽略了。量化磁敏成像的精度由图像相位中的噪声水平来确定。对 于检测铁的存在，这种量化磁敏成像和T2*幅值成像技术一样灵敏，而T2*幅值成像技术是 Tl、T2和T2*驰豫方法中最灵敏的一种方法，因为T2*驰豫比Tl和T2驰豫高得多。MRI相位测量长久以来就非常依赖于具有很高磁场稳定性的现代超导磁体。磁体 制造商典型地规定了 BO位移< 0. lppm/h0多种扫描仪上的磁场稳定性量度(以频率计) < lHz/min。在这里的研究中，对与使用多回波梯度回波序列(10/50ms Δ TE/TR)的场测绘 而言，相位误差约为8. 3X10_6rad，远远小于相位噪声(约1/SNR 0.01)。在目前的医学实 践中MRI相位数据大都被忽略了，但它们可能包含关于疾病的非常有价值的信息。提取出 这些信息可以改进患者诊断，而无需增加扫描时间，这保证了将要用于MRI相位数据的未 来研究成果。为了对造影剂进行高分辨率的成像，T2*效应可能仅仅间接地代表磁场变化， 而来自体素的MR信号的相位代表了平均磁场。用回波时间和磁旋常数来划分相位唯一地 确定了磁敏源的磁场，而无需任何校准。与信号幅值和驰豫时间之间的复杂关系相比，相位 和磁场之间的这种简单关系表现出了重要和高效的量化优势。在SWI中所使用的相位掩模 是在T2*加权图像上增强造影剂的可视性的一个重要的初步努力，但基于经验的掩模也增加了量化难度。近来，相位信息已经被用来在高场强下形成高对比-噪声比率的高分辨率 图像；正相位被用于识别钙质的存在。在这里的研究中建议在场反演中利用相位信息，这将 会得到精确的磁敏量化。在本发明的一个实施例中，一种装置和方法通过利用T2*成像中的幅值和相位信 息来对磁生物标记或造影剂的磁化进行测绘，从而对磁生物标记或造影剂进行量化。在MRI 中，磁化为磁敏度乘以BO (磁化和磁敏度这两个术语可以互换使用)。磁敏度是材料的一种 基本特性，表征了该材料对所施加的磁场的响应。在这里的研究中，在MRI中反映的容积磁 敏度是浓度乘以一个特定于某种造影剂的常数(摩尔磁敏度/摩尔质量)。提供了一种用于磁敏成像的方法，其使用了通常可应用的正则化方法，充分利用 了 T2*梯度回波图像中的所有信息。一般在MRI中被忽略的相位图像被用于生成局部磁场 测绘图。幅值图像被用于执行反演算法。这里描述的实验显示了对钆和铁造影剂的浓度的 精确测绘，表明这种场源反演方法是一种有效的量化方法。具体来说，在第一个实施例中，解决不适定反演问题的方法是利用该解的先验知 识的正则化。诸如造影剂的磁生物标记以及铁沉积的分布或其空间梯度可能是稀疏的。用 于生成可接受的磁敏度图像的合理解是通过使用例如Ll范数最小化和迭代凸优化求解提 高多个可能解之间的稀疏度而得到的。但是，凸优化求解可能是耗时的。为了把搜索时间 缩短到几分钟，引入了小波和可微性，并使用了专用的图形显卡。在第二个实施例中，利用了幅值图像信息来约束磁敏度图像重建，这提高了重建 精度和收敛速度，如在PET、EEG/MEG和MRI中所证明的。例如，简单地假设磁敏度在均勻信 号强度的小的局部区域内是恒定的，这大大减少了未知量的数目，使原来的反演问题变成 针对每个区域内的磁敏度的超定问题。这种方法与增强MRI相反，确定的是对比浓度，以及 其它应用中的组织磁敏度。这里将边缘近似性(edge similarity)包括到正则化中。磁敏 度图像的重建变为使由一个要求与相位图像一致的数据项和一个从幅值图像导出的先验 项所构成的代价函数最小化。这类最小化公式提供了将MRI相位与幅值信息结合起来以实 现量化磁敏成像的有力途径。在第三个实施例中，源自不适定的零锥面相对于BO场是固定的。通过使对象相对 于BO场旋转，零锥面可以被旋转到不同的角度，在原来的零锥面下不能确定的磁化在新的 方向上变为可确定的。因此，在多个方向上进行数据采样改善了诸如在计算机断层扫描中 的反演问题的条件。这种方法被称为使用多方向采样的磁敏度计算(C0SM0Q。这种方法在 对磁敏度进行量化测绘时是可靠和精确的。本发明提供了一种对从磁场到磁敏源的反演问题的有效和高效率的解决方案，并 得到了用于对MRI中的造影剂进行测绘的可靠、量化和精确的方法。这种量化磁敏成像 (QSI)方法是用于分子MRI的一种重要工具。例如，用作MRI标记的氧化铁纳米颗粒被应用 在示踪细胞迁移、基因表达、血管新生、细胞凋亡和癌症检测中。QSI可以对由磁纳米载体向 患病组织细胞输送的药物剂量进行测绘和测量。QSI也可以对磁标记干细胞的初始迁移和 归巢(homing)浓度进行测绘和测量。这些QSI测量法对于优化药物开发和输药的规程以 及细胞治疗是非常有价值的。例如，QSI提供了在注入靶向造影剂之后的时间内对纳米颗 粒生物分布的非侵入式和无辐射的估计，这是分子MRI的一个重要目标。这里所描述的QSI技术具有多种应用，但其中最重要的是医学应用。例如，对诸如血色素沉着和地中海贫血症这样的铁过载疾病很难得到确定性的诊断，一般需要侵入式的 体内组织切片检查。这里所描述的QSI技术可以被用于人类心脏和肝脏的成像，以对组织 内的铁沉积进行量化，提供了对铁过载疾病的精确估计。在包括帕金森症和阿尔茨海默症 的神经退化疾病中也发现了局部铁过载。对绝对铁质量的测绘可允许对神经退化做确定性 的评价。QSI也是一种对患者患神经退化疾病的风险进行早期分析并帮助开发保护患者神 经功能的有效疗法的有用工具。QSI应用的另一个例子是诊断骨病。MRI已经被用于评价 骨密度，以避免侵入式的体内组织切片检查过程和暴露在放射线下，并用于评价骨小梁的 构造和功能。骨磁敏成像提供了对骨矿化和骨密度的有效测量手段。本发明的另一个目标是优化数据采集序列。再一个目标是开发用于脑铁测绘的可 靠的重建方法。还有一个目标是利用组织学校正来验证脑铁测绘。本发明的另一目标是将 脑铁测绘应用到对脑部微出血的成像，以评价用华法林治疗的患者发生颅内出血的风险。 本申请中所描述的所有研究都是在带有8通道头颅线圈的3T全身扫描仪上进行的。当然， 在阅读本申请的基础上，本领域技术人员可以理解也可采用其它扫描仪。本发明的另一个目标是开发用于对大脑内的铁沉积进行定量成像的非侵入式MRI 方法，其中使用了求解从局部磁场到磁敏源的反演问题的新颖方法。在科学和临床上对于 研究大脑中的铁都有着很大的兴趣。铁沉积物被认为是对诸如帕金森症和阿尔茨海默症的 神经退化紊乱的指示性生物标记。铁沉积也可能由于脑部微出血而造成，其可能和破坏性 颅内出血(ICH)的风险增加有关，尤其是对于用诸如华法林这样的药物来防止凝血的患者 而言。对微出血中铁沉积的定量分析能够识别出患者由于抗凝血剂引起出血并发症的高风 险，并通过降低针对患者的抗凝血剂浓度或者不对其进行抗凝血而减少该风险。因此，对大 脑内的铁进行定量测绘对于应对各种不同的临床神经紊乱有着很大的临床应用潜力。这里提供了一种成像方法，用于利用MRI扫描仪来生成量化的脑铁测绘，以精确 评价脑部微出血。由MRI相位图像测得的铁沉积物的局部磁场是偶极场核与铁磁化的卷 积，所述铁磁化是铁质量分布乘以铁化合物的磁敏度。大脑中其它物质的磁敏度比铁化合 物要弱10000倍，使得MRI对铁的存在非常敏感。不幸的是，从场到源的反演是一种不适定 问题；直接反演不能得到有意义的磁化测绘，因为在偶极核的零点附近有强烈的噪声传播， 在这些位置处不能确定磁化。本发明还包括利用组织学校正的铁测绘方法的开发和对脑铁测绘的临床应用价 值的评价，如应用于评价用华法林治疗的患者发生颅内出血(ICH)的风险。本发明还包括下述内容1.开发数据采集序列。开发了一种快速多梯度回波成像序列，用于对大脑内的局 部场进行有效的、高分辨率的测绘。2.开发用于对大脑内的磁敏源进行测绘的可靠的反演方法。提供了利用非离子化 的信号对对象进行成像的正则化方法。特别是利用T2*幅值图像来表达可靠的正则化。3.用于利用组织学校正来进行MRI脑铁测绘的方法。4.用于应用MRI脑铁测绘来对脑部微出血(CMB)进行成像的方法，以通过与一组 尚未出现ICH症状的用华法林治疗的受检患者进行比较，对用华法林治疗的患者出现ICH 的风险进行定量评价。在本申请中，假定对于用华法林治疗的患者来说，CMB铁量与在T2*图像上出现CMB相比是针对ICH强得多的预示。本发明的一个目标是提供一种用于对对象的磁敏度分布进行精确成像，并且对通 过非离子化成像方法所获得的图像、尤其是分子MRI中的图像进行精确量化的工具。


图1示出了用于提供患者的磁共振图像的磁共振成像系统；图2示出了在一个图像平面内从患者身体拍摄的磁共振图像；图3示出了如图1所示的成像系统的模块图；图4示出了利用在所述成像系统中收集的信号生成所述对象的图像的系统的模 块图；图5示出了根据利用对象附加信息的一个实施例，提供对象的磁源磁共振图像的 系统图；图6示出了根据利用两组或更多组磁信号的另一个实施例，提供对象的磁源磁共 振图像的系统图；图7㈧示出了根据图5所示的系统，提供磁源磁共振成像的方法的流程图；图7(B)示出了根据图5所示的系统，提供磁源磁共振成像的另一方法的流程图；图8示出了根据图6所示的系统，提供磁源磁共振成像的方法的流程图；图9(A)示出了根据一个实施例，利用从两个或更多个方向上所收集的数据提供 磁源磁共振成像的系统；图9(B)示出了根据另一实施例，利用从两个或更多个方向上所收集的数据提供 磁源磁共振成像的系统；图10示出了根据一个实施例，收集磁信号以提供磁源磁共振成像的方法；图11示出了根据一个实施例，在提供磁源磁共振成像的系统中用于处理磁信号 的系统；图12示出了图11所示系统的结构图；图13示出了根据一个实施例，提供磁源磁共振成像的计算机系统的图示；图14(a)示出了偶极核在傅立叶域内的零锥面；图14(b)示出了一个磁敏源；图14 (c)示出了以SNR = 0推导出的模拟场测绘图；图14(d)示出了通过根据方程B9的直接反演所生成的图像；图15示出了通过结合水形态的！^、结合水(bound H2O)以及主体散态水(bulk H2O)来提高T1/T2弛豫，其中所述弛豫的改变不仅与铁的浓度有关还与自由水的浓度有 关；图16示出了分散在局部场内的自旋(即由箭头所示的单色)相位，其中由于三维 像素(即磁敏造影剂)内的失相引起的平均信号与体素和体素位置有关；图17示出了三个方向上的矩阵条件数的测绘图，其中02为垂直，03为水平；图18(a)-(c)示出了(a)从骨体模得到的梯度回波图像，(b)收集到的场测绘图 像，以及(c)对应的磁敏度重建；图19 (a)-(c)示出了 (a)动物组织的幅值图像，(b)场测绘图像，以及(c)对应的磁敏度重建；图20示出了 MRI估计的氧化铁质量相对于根据图19 (a)-(c)所示图像计算出的 置入氧化铁质量的关系；图21(a)_(c)示出了(a)从小鼠得到的梯度回波图像，(b)收集到的场测绘图像， 以及(c)对应的磁敏度重建；图22 (a)-(c)示出了使用小角度COSMOS的人脑成像，包括(a)幅值图像，(b)相 位图像，以及(c)磁敏度图像；图23(a)_(e)示出了(a)Gd影像的幅值梯度回波图像，其中Rd]以mM为单位，以 及使用(b)ll、(c)总的变化、(d)12和(e)梯度正则化的12所估计的磁敏度分布；图M(a)_(e)示出了鼠脑中的磁敏度估计，包括(a)密度(即幅值)图像，(b)场 位移测绘图，(c)使用12正则反演所估计的磁敏度分布，(d)使用11正则反演所估计的磁 敏度分布，和(e)带有铁染色的近似组织切片；图25 (a)-(d)示出了海绵状血管瘤中的微出血，包括(a)轴向T2*图像，(b)矢状 切面、冠状切面和轴向切面内的局部场测绘图，(c)轴向SWI图像，和(d)轴向磁敏度测绘 图；图沈仏)-((3)在(a)中示出了前臂切面的幅值图像(即一个来自3D数据的切片)， 在(b)中示出了该前臂切面的软组织、骨骼和骨髓的切面，以及在(a)所示切面处测得的场 测绘图(c)；图沈⑷示出了测得的Sb(r)相对于根据方程C5计算出pdp(r)的关系；图26(e)-(h)示出了背景几何形状参数，包括(e)常数，以及包含(f)x、(g)y和 (h)z的线性项；图^Ui)-(l)示出了对于⑴软组织、(j)骨骼、(k)骨髓和⑴骨髓化学位移的 几何形状参数；图27(a)_(d)示出了(a)显示主动脉轮廓的幅值图像，(b)主动脉弓三维三角曲面 网格，(c)计算出的与测得的场测绘图一致的主动脉形状因子(无量纲)，以及(d)计算出 的以PPm为单位的主动脉形状因子。(a)示出了用暗的圆圈表示的手动选出的点，并且在典 型的增强幅值图像上显示出了经过内插的主动脉二维轮廓。(b)示出了该轮廓随后被用于 生成用于形状因子计算的近似的主动脉弓三维三角曲面网格。(c)示出了计算出的主动脉 形状因子(无量纲)，它与(d)中测得的场测绘图(以ppm为单位)很好地符合。BO场的 方向近似为上-下方向。从向上的主动脉中的正向位移出发，观察到空间改变的位移。场 的曲率在颈动脉血管附近下降到负值，并且在位移变得相对均勻的向下的主动脉中再次上 升。图观示出了 QSI估计的KM]时间变化过程；图四示出了与PC测量一致的流率，它和图28所示的结果相对应。
30 (a)-(d)示出了 (a)脑组织的T2*幅值图像，(b)相位(即场)测绘图像，(c) SffI图像，以及(d)磁敏度图像，其中，与磁敏度图像(d)相比，通过T2*(a)、SWI(d)和相位 测绘图(b)中的“暗区”高估了铁的存在；图 31 (a)和(b)示出了 (a)标准 SENSE 图像和(b)ML-SENSE 图像；图31 (c)和(d)示出了 (c)正则化的SENSE图像和(d)EPIGRAM图像；
图32(a)和(b)示出了(a)运动干扰的图像和(b)相应的POCS校正后的血管造 影照片；图33示出了对波形的卡尔曼滤波，实时地生成呼吸分量和心脏分量，其中示出了 横隔膜作为参照(相关r2 = 0. 92)；图34示出了径向三维投影成像中呼吸和心跳的自动导航；图35(a)和(b)示出了使用(a)ZIP和(b)KC的自动导航，其中KC中的叠像伪影 在ZIP中显著减少；图36(a)_(c)示出了轨道导航回波，包括(a) k空间内的导航轨道，(b)对于扫描 期间的2次旋转的幅值记录，其中水平轴是时间，垂直轴是方位角，旋转角度是剖面位移， 以及(c)对于扫描期间的两次位移的相位记录；图37(a)示出了密度可变的三维堆状螺旋形轨迹；图37(b)和(c)示出了(b)显示正常血管造影照片的示例MRA，以及(c)显示病态 的血管造影照片的示例MRA ；图38示出了三维多回波梯度回波序列，在所有梯度上都具有流补偿，并具有完整 回波采样；图 39 示出了 Cramer-Rao 界(CRB)；图40示出了对患者进行5分钟三维GRE成像中的运动伪影；图41示出了轨道导航多回波序列；图42示出了对于3个回波且降低因数R = 3的回波平行成像，其中实线代表所获 得的视图；图43示出了多回波螺旋梯度回波脉冲序列；图44示出了估计的磁敏度与已知磁敏度之间的回归斜率相对于正则化参数强度 的关系；图45(a)_(d)示出了从三维数据容积得到的冠状切面，包括(a)T2*幅值图像，(b) 相位图像，(c)SWI图像，以及(d)磁敏度图像，其中与磁敏度图像相比，通过T2*、SWI和相 位图像中的“暗区”高估了铁的存在；图46(a)_(c)示出了(a)在一个对象上获得的横隔膜运动的柱状图，以及对应的 2容积SMV采集方案，包括(b)容积A(LM，LAD)和(c)容积B(RCA)；图47 (a)-(c)示出了(a) ECG视图排序的图表，(b)无ECG视图排序的胸部MRA图 像，以及(c)具有ECG视图排序的胸部MRA图像；图48(a)示出了通过流式细胞计数FL_2得到的结果，表明用^hcTCR-PE多聚体 对载有P53的T2细胞(p53(+) :264TCR)进行染色，与空载未染色的细胞(背景)和负对 照——即用该多聚体染色的空载T2细胞(p53(_) :264TCR)和用非特异性MartlTCR-PE多 聚体染色的载有P53的T2细胞(p53⑴=MartlTCR)相比，具有大100-200倍的荧光染色；图48(b)示出了 MRI结果，表明当用264scTCR-SPI050处理时，载有p53的T2细 胞中的铁聚集与负对照和背景相比超出的量> 50% ；图49 (a)和(b)示出了为监测心跳和呼吸运动而加到多回波脉冲序列上的自动导 航采集，包括(a)k空间中心采集和(b)k线投影采集；图50(a)_(c)示出了用于运动触发的数据采样的示意图，包括(a)分解成用于ECG触发检测的心跳波形和用于呼吸门控的呼吸波形的自动导航运动波形，(b)使用ECG引导 的视图排序的单个容积采集方法，以及(C)具有在舒张中期获取的前容积“a”和在心动周 期的静息期间获取的后容积“P”的双容积采集方法；图51(a)_(d)示出了对钆溶液进行的体模实验。在ROI中以百分比显示了原料制 备的稀释(a)示出了 MRI信号幅值图像对应于加权矩阵W; (b)示出了根据相位重建的场 测绘图；(c)示出了用于在特定区域内赋予零磁敏度的加权矩阵Ud)示出了从MR幅值 图像的梯度提取出的加权矩阵WlX，并作为赋予与MR幅值图像类似的边缘的加权矩阵的一 个例子；图52示出了用表1和图44所示的五种正则化方法获得的解。中间一行是用匹配 噪声参数获得的。为了显示在各种情况下正则化的影响，过正则化和次正则化的解分别针 对比匹配噪声参数高10倍和比匹配噪声参数低10倍的参数绘出。图53示出了在幅值图像(a、d和g)、SWI图像(b、e和h)和磁敏度测绘图(c、f和 i)之间针对检测到的特征的比较。在磁敏度测绘图(c)上显示出了脑灰质/脑白质对比， 其中能够很容易地识别出中间的沟回，而这在标准幅值图像(a)或SWI(b)上是看不到的。 如磁敏度测绘图(f)上所示的脑室是顺磁性的。它们在SWI (e)上显示为较暗的区域。在 侧脑室中检测到反磁性物质(表明脉络丛的钙化)(i)，而信号空白出现在幅值图像和SWI 图像(g和h)中。图M示出了用于体外实验的由刚性支架上的18个瓶组成的结构设置，包括(a) 所述结构设置的冠状切面视图(贯穿所述瓶的横切)，其中对于水的SNR约为60 ;(b) —个 瓶内溶液的三维可视化和表面网格，显示出其任意几何形状；以及(c)测得的以ppm为单位 的场位移，其限定到所述网格，表明了实验II. I(Gd)和对比实验之间的场位移，其中仅绘 出了显著值；图55(￡1)-((3)示出了针对实验11.1、11.2和11.3的瓶分布。W表示水，数字对 应于以mmol/L为单位的造影剂浓度。实验II. 1和II. 2是用Gd-DTPA(钆喷葡胺造影剂， Berlex实验室制造)进行的，而实验II. 3是用超顺磁氧化铁(菲立磁造影剂，Berlex实验 室制造)进行的。造影剂浓度的精度为士 1%。(d)-(f)示出了相应的使用表面计算法重 建的磁敏度测绘图；图56(a)示出了测得的场位移相对于拟合的场位移的关系，表现出良好的一致性 (R20. 997)；图56 (b)示出了作为Gd浓度的函数的以ppm为单位的测得的磁敏度值，得到 325. 9 士 2. 2ppm L/mol (R20. 999)的摩尔磁敏度；图57 (a)示出了在第一个位置处扫描的对象；图57(b)示出了围绕χ轴旋转的对象，在第二个方向之下重复扫描过程。旋转扫 描过程重复进行，直至达到所要求的旋转数。本图中没有示出后面的旋转；图57(c)示出了傅立叶域内的偶极响应核(相对于对象固定)具有位于一对锥面 上的零点(绿色对对应于第一次采样，蓝色对对应于第二次采样)。这些零点的存在使得反 演对于噪声特别敏感，需要尽可能避免出现零点。在两个方向上的采样是不够的，因为这两 对锥面仍将是互截的，导致多行共有的零点。从适当的第三个角度的采样将在偶极核中消 除原点外的所有共有零点，原点仅仅是限定了一个恒定的偏移量，而不会改变图像中组织之间的相对磁敏度差；图58(a)_(d)示出了磁敏度反演的数值仿真，包括(a)真实磁敏度分布，(b)用噪 声模拟得到的&(F)，(c)用直接傅立叶域划分从一个方向重建的磁敏度测绘图，以及(d)从 三个方向重建的磁敏度测绘图；并且图59(a)-(d)示出了 Gd水体模实验，包括(a)Gd水体模的梯度回波图像的幅值，
(b)Gd水体模的其中在背景空气区域和玻璃壁(用箭头表示)上均可看到强的噪声，
(c)从三个方向重建的磁敏度测绘图，以及(d)显示估计出的磁敏度相对于期望磁敏度之 间的关系的图表；图60示出了该数值体模实验的图表和图像，其中(a)和(b)示出了针对12和11 范数正则化反演的L曲线；(c)和(d)示出了针对12和11范数正则化反演的斜率相对于正 则化参数的关系，(e)示出了针对多个正则化参数的真实图像、场测绘图和重建的图像。最 佳的正则化参数(该参数被选择用来使残差匹配于噪声方差)用黑色方框来表示。(a)-(d) 中箭头后面的数字表示在沿该曲线的每个点处的正则化参数。图61示出了(a)表明磁敏度的积分相对于针对11和12范数正则化反演技术的 圆点大小的关系的曲线，(b)场位移测绘图，(c)和(d)使用12和11范数正则化技术所生 成的最大密度投影图像。该最大密度投影被用于可视化，因为打印点并非恰好落在一个平 面上。磁场方向是在水平显示的方向上。图62示出了针对采用三个回波的添加Gd的试管体模的结果(a)估计的磁敏度 相对于真实磁敏度的关系图表；(b)第一个回波，示出了体模构造；(c)磁场不均勻性测绘 图；(d) 12正则化反演结果(λ = 10，； (e) 11正则化反演结果(λ = 10，。磁场方向是 在垂直显示的方向上。图63示出了根据一个实施例针对11正则化求解的sudo程序代码。图64示出了弯曲管的几何模型和用于确认有效性的形状参数估计，其中(a)示出 了弯曲管的密度图像，管子直的段与BO对齐；(b)示出了用于依照二维轮廓进行形状参数 计算的三维三角曲面网格；(c)示出了计算出得与测得的场测绘图(d，以ppm为单位)良好 符合的管内形状参数(无量纲)。从管子直的段的正向位移出发，观察到空间变化的位移。 磁场的曲率在弯曲的中段下降到负值。图65示出了体外实验的结果。(a)示出了针对3cc/s注入率实验、相关信号增强为 E测得的磁敏度KM]的时间变化过程。在由于试管内的扩散引起的快速指数增长之后，对 于[Gd]达到稳定期。当Gd注入用水冲洗时，出现指数KM]衰减。(b)示出了测量信号增 强E稳定值作为针对不同实验注入的KM]的函数。计算出的理论稳态信号强度曲线(SS) 是针对带有横向驰豫(SS信号)和不带横向驰豫(SS信号，无T2)、以及对于低剂量假定的 线性模型(SS信号，线性)的规定角度(30° )而绘制的。(c)示出了对于多个注入率在稳 定值处获得的浓度概况，其中磁敏度和信号增强分析使用了线性和非线性的模型。误差线 代表磁敏度测量的置信区间为95%。图66示出了体外实验的场测绘图变化过程。原始场BO的方向是在上-下方向上。 (a)-(f)示出了从一位50岁的女性患者获得的MR幅值图像，(g)-(l)示出了对应的场测绘 图。数字表示从注入开始后的时间，以秒为单位。从(a)和(g)的强化前(pre-contrast)条件出发，在(b)和(C)中观察到由于高浓度的CA流经上腔静脉而引起的信号下降(T2*效 应)，与之相关的是一个大的感生磁场，在(h)和(i)用箭头标示出典型的偶极图样。随后 在肝部观察到由于CA流入到在(i)中用箭头标示出的上方右心室而引起的磁场变化。在 (j)中心室血液增强。由于左心室和主动脉开始增强(d)，场测绘图变得更加均勻(j)，表明 CA流经肺部具有限制作用。信号幅值在(d)和(e)中在数量上保持相同，同时在主动脉中 观察到磁场具有平滑的空间变化，在由于CA从该容积流出而在(1)中再次减少之前，其在 (k)中幅值增大。图67示出了在首次通过期间的有代表性的AIF，以及相关的信号增强E。用QSI技 术和扩散模型获得的AIF以及假定无限圆柱模型的情况下获得的AIF严格地遵从相同的趋 势。每次浓度测量以其95%的置信区间绘出。在丸剂推注后得到小幅的增加(5至10秒)， 在这种情况下形状参数没有精确地模拟通过置信区间内的增加而表示的场位移。在丸剂到 达主动脉后(约12秒)，该位移由单个的形状模型良好地表示，允许在由QSI导出的浓度曲 线上良好地描绘第一次和第二次通过。信号增强显示[Gd]饱和(以QSI测量)。忽略飞行 时间效应，在这种情况下信号增强应当是稳态信号模型下的六倍。这表明该信号增强在这 里不能被用于对浓度进行绝对和精确的估计，反之，基于相位的方法对第一次通过的表示 要明显得多。图68示出了 QSI流量测量(a)示出了 QSI (Qqsi)和PC(Qpc)流量测量(十字星) 之间的线性回归，以及无限圆柱模型(圆圈)和Qrc之间的线性回归。QSI和PC流量表现 出良好的相关性，具有接近1的线性回归系数，而圆柱模型具有略小一点儿的相关系数和 23%的高估流量；(b)示出了比较PC与QSI的Bland-Alman图。相符程度为1.3士9. 8ml/ 心跳。图69示出了对于透视自门控CINE SSFP序列的脉冲序列图，其中每个段(对应于 一个心动时相)是使用改进PAWS门控算法单独门控的，该算法利用了每个段的最后一个k 空间中心信号，并对于每个TR连续地执行卡尔曼滤波。图70示出了以0. 2Hz频率并加入高斯噪声(σ = 0. 1)模拟得到的正弦波形(采 样率为200Hz)。测量噪声协方差矩阵R最初取值为连续采样之间所有差值的方差的一半 (参见正文)。Q取为具有相同元素Oi11 = A2)的对角矩阵。(a)示出了具有最优Q值、即 最小RMSE的等速模型的信号。(b)示出了当模型噪声协方差Q过大时的信号，在测量中给 予了过多的信赖。(c)示出了当模型噪声协方差Q过小时的信号，在与原始波形存在大的偏 差的代价之下出现过多的平滑。图71示出了以0. 2Hz频率并加入高斯噪声(σ = 0. 1)模拟得到的正弦波形(采 样率为200Hz)。(a)示出了卡尔曼滤波器输出相对于原始正弦波形的RMSE，作为比率Q/R 的函数。点a、b和c对应于图70中的各个子图。(b)示出了 Gj11(由a中的最小值限定) 的最优值作为R的函数的的图示。(c)示出了相对于输入波形的原始正弦信号及其卡尔曼 滤波器输出的RMSE，作为SNR的函数-这里定义为Ι/ο。图72示出了周期运动模型(模型频率固定保持在0.2Hz)的表现，其中(a)示出了 频率为0. 2Hz的正弦波形，其中由于该模型精确地对应于该波形，实现了低误差；(b)示出 了削平后的正弦波形(参见正文)，其中最优Q值更高；以及(c)示出了瞬时频率从0. 2Hz 线性变化到0. 3Hz的尖锐正弦波形。
图73示出了当模型不再精确地描述运动时周期运动模型(模型频率固定保持在
0.2Hz)的表现，其中(a)示出了频率发生突然跳变(从0.2Hz跳变到0. 3Hz) ； (b)示出了 在t = k处幅值发生突然跳变(从1.0跳变到0.5 [a. u.])；以及(c)示出了从t = k开 始幅值线性下降(从1. 0下降到0. 2[a. u.])。在所有这些情况下，卡尔曼滤波器输出相对 于原始运动波形具有低的RMSE。图74示出了对由叠加到低频率分量上的高频率正弦波形(幅值为0. 2-频率为
1.2Hz)构成的模拟波形(采样率为200Hz)进行双周期运动卡尔曼滤波-DPM的表现(a) 示出了正弦波形(频率为0. 2Hz)，其中低通滤波器输出(橙色)需要400次采样(或2秒) 来以近似于卡尔曼滤波的RMSE恢复该分量；(b)示出了削平后的正弦波形；以及(c)示出 了瞬时频率从0. 2Hz线性变化到0. 3Hz的尖锐正弦波形。图75示出了对叠加到改变后的正弦波形上的高频率分量(1. 2Hz)进行双周期运 动卡尔曼滤波-DPM(1.2HZ，0.2HZ)的表现(a)示出了当频率出现突然跳变(在t = k处 从0. 2Hz跳变到0. 3Hz)时的信号；(b)示出了当幅值出现突然跳变(在t = k处从1.0 跳变到0. 5)时的信号；以及(c)示出了幅值逐渐线性下降(从t = 5s开始，从1. 0下降到 0.2)时的信号。图76示出了作为针对所有运动波形类型的输入信号的采样频率的函数的(a)单 周期和(b)双周期运动模型卡尔曼滤波(见正文)。示出了在卡尔曼滤波之前(用虚线连 接的点)和之后(实线)的RMSE。图77(a)示出了心脏脂肪导航数据的恒速模型卡尔曼滤波。还显示了与脂肪导航 回波同时采集到的导航回波位移。横隔膜与滤波后的心脏脂肪导航位移波形之间的相关性 r2 为 0. 96。图77(b)示出了 k空间数据中心的双周期运动卡尔曼滤波(实部部分，绿色)。滤 波后的数据，既包括呼吸分量(下部)也包括心跳分量(上部，在零值上下波动)，用红色表 示。横隔膜位移波形(由交织的导航回波导出)也被显示出来以进行比较(相关性r2 = 0. 92)。k空间中心信号和导航数据具有不同的任意单位。图78示出了自门控影像短轴采集(左栏)、无呼吸门控的自由呼吸采集(中间栏) 和屏气(右栏)的比较。
具体实施例方式内容列表I.装置、软件和方法的总体描述..........................................
............................35II.磁敏成像..........................................................
.............................43A.任意磁敏度分布的测绘...............................................
.............................43B.由于不适定反演问题带来的磁敏成像-从磁化到MRI测量场的前向问题43C.对从在MRI中测得的磁场到磁化源的反演问题求解.......................
..................45
1.利用稀疏正则化的磁敏成像...........................................
.................45(a)针对有约束的最小化的求解实现......................................
.................46(b)正则化参数........................................................
.................46(c)鼠脑研究..........................................................
.................47(d)利用正则化的人脑微出血成像........................................
.................472.利用基于幅值图像的正则化-分段常值正则化的磁敏成像.................
..................48(a)体内骨磁敏度测量..................................................
.................49(b).使用通过量化磁敏成像从对比增强MRA估计出的KM]稀释进行的体内流量
醒.........................................................................
...........49(c)利用基于图像的正则化对脑出血和微出血进行磁敏度测绘................
.................493.利用多方向采样计算磁敏度(COSMOS)..................................
..................50(a)利用COSMOS对体模钆试管进行成像...................................
..................51(b)体外骨磁敏度测量..................................................
.................51(c)动物组织内的体外铁量化............................................
.................51(d)对小鼠的SPIO成像.................................................
..................52(e)利用小角度COSMOS对人脑磁敏度进行测绘.............................
..................52III.贝叶斯重建和运动补偿.............................................
.................52A.用贝叶斯统计方法进行平行成像重建...................................
.................52B.最大似然(ML)SENSE.................................................
..................53C.利用边缘保持先验法和MRI图形切割(EPIGRAM)降低噪声的贝叶斯平行成像 53
D.运动补偿1.使用凸投影的自动运动校正..............54
2.使用卡尔曼滤波的实时运动检测,..........553.使用Z强度加权定位(ZIP)的改进自导航......
...................554. SMV 算法...................................
.................565. ECG排序的K空间采样.......................
..................56IV.使用靶向造影剂的实验.....................
...................................57V.开发用于全鼠成像的数据采集方法............
...................................58A.优化用于场测绘的多回波序列中的回波间隔.... ...................................58B.消除小鼠的残留边缘场......................
...................................58C.通过最大似然和最优采样时间点进行场测绘估计 ...................................58D.心跳和呼吸运动监测........................
...................................591.单容积法..................................
...................................602.双容积法..................................
...................................613.实验......................................
...................................62(a)使用平行成像加速数据采集.................
...................................62(b)平行成像.................................
...................................624.实验......................................
...................................62VI.用于精确估计生物标记磁化的可靠正则化求解. ...................................63A.对于先验知识正则化改进稀疏度计算..........
1.小波正则化......................................................... .........................63
2.高效L1.1范数...................................................... ..........................M
3. LO 難......................................................................................64
4.利用平行化或图形显卡提高计算速度................................... .........................65
5.实验............................................................... .........................66
B.基于先验解剖的磁敏度图像重建....................................... .........................66
1.解剖区域分区和边缘正则化........................................... .........................66
2.实验............................................................... .........................R7
C.信号相位测绘图中从磁敏度效应分离的化学位移效应..............................................67
1.IDEAL型联合确定化学位移和场测绘图.................................. .........................68
2.通过迭代加入一致性联合确定脂肪掩模和磁敏成像....................... .........................69
3.实验............................................................... .........................70
4.为量化位于非常小的区域内的磁敏材料进行的单偶极拟合................. .........................70
5.单偶极拟合......................................................... .........................716.实验....................................
..........................71VII.验证用于量化靶向造影剂的生物分布的方法 ..........................72A.细胞株..................................
..........................72B.与赫赛汀(HERCEPTIN)结合的SPIO纳米颗粒. ............................73C.多态成像探头............................
D.实验 1.............
...........................74E.实验 2.............
...........................74F.实验 3.............
...........................75
VIII.量化脑铁测绘
..........................76 Α.求解从MRI中测得的磁场到磁化源的反演问题......
...........................791.使用COSMOS的反演的稳定性.....................
...........................79B.验证 COSMOS 的 MRI 实验.........................
............................801.钆磁敏度量化..................................
..........................802.材料磁敏度测量................................
..........................813.轨道导航回波..................................
..........................814.螺旋成像实验..................................
..........................815.总体数据分析方法和样本大小...................
.........................826.优化数据采集序列..............................
..........................82(a)优化用于场测绘中的多回波序列的回波间隔.......
..........................82(b)消除大脑的残留边缘场.........................
..........................83(c)通过最大似然和最优采样时间点进行场测绘图估计. ..........................83(d)实验.........................................
..........................84(e)开发有效运动补偿-流量补偿和ECG门控.........
............................84(f)用于实时运动校正的轨道导航...................
..........................85(g)自校正.........................................................85
(h)实验.................................
..................86
(i)使用平行成像和螺旋示踪加快数据采集.., ..................86
(i)平行成像.............................
..................86
(ii)螺旋示踪............................
...................87
(j)实验.................................
...................87
C.开发用于脑铁测绘的可靠重建............
...................88
1.改进用于先验知识正则化的稀疏度计算..., ...................88
(a)高效Li.1范数........................
....................88
(b)L0范数...............................
...................89
2.用平行化或图形显卡提高计算速度........
...................90
3.■..................................
...................90
D.基于先验解剖的磁敏度图像重建..........
...................90
1.解剖区域分区和边缘正则化..............
...................90
2.实验..................................
...................91
(a)识别优化后的反演的体内实验-人体研究, ....................92
(b)黑点量化-对孤立偶极子成像...........
....................92
(c)单偶极拟合...........................
...................92
(d)实验.................................
...................93
E.使用组织学校正开发的脑铁测绘. ...................93A
材料.......
MRI 研究· · ·. 组织学研究. 数据分析...
93
93
94
95
改进的脑铁测绘在对脑微出血进行成像中的应用 .................95
纳入/排除条件.............................
..................96
临床特征描述..............................
.................96
MRI数据采集和图像解读......................
.................97
统计分析..................................
.................97
样本大小合理性论证........................
.................98
数据管理..................................
.................98
IX. 一般性的正则化详细描述....................
.................99
线性正则化................................
...............................99
磁敏度和磁场..............................
...............................99
问题表述..................................
...............................100
线性正则化方法............................
...............................101
反演实现和参数选择........................
...............................102
非线性正则化方法..........................
...............................103
石兹贿....................................
...............................105
ιΕ贝批....................................
3. TIKH0N0V 正则化.............____1064. Ll正则化...................____1075.正则化参数的确定...........____1076.场测绘图计算...............____108(a)频率拟合和权重确定........____108(b)背景场的消除..............____1097.求解实现...................____1098.实验及结果.................____110(a) 一种数值体模..............____110(b)体模图像..................____111(C)鼠脑研究..................____1129.讨论.......................____11310.结论......................____11511.附录......................____115X.基于图像的正则化...........____121XI. COSMOS....................____123XII. 1号实验-贝叶斯正则化.........127A.体模实验...................____127B.体内脑出血实验.................128
C.权重计算...........................................................
.........................................128D.结果...............................................................
..................................1291.体外结果...........................................................
..................................1292.体内磁敏度测绘图...................................................
..................................131XIII. 2号实验-幅值正则化.............................................
...................................131A.方法...............................................................
..................................1311.数据采集...........................................................
..................................131B.数据重建和场测绘...................................................
..................................132C.数据分区...........................................................
..................................133D.结果...............................................................
..................................134XIV. 3 号实验-COSMOS...................................................
..................................137Α·例子...............................................................
..................................1371.体模准备...........................................................
..................................1372.数据采集...........................................................
..................................1373.数据处理...........................................................
..................................1384.结果...............................................................
..................................139(a)最优采样方向......................................................
..................................139(b)数值体模..........................................................
..................................139(C)实验结果..........................................................
..................................140(i)钆磁敏度量化........................................................................................140(ii)体外骨成像.......................................................
..................................140(iii)对动物组织的体外铁量化..........................................
..................................140XV.在对象体内利用感生磁场对造影剂浓度进行定量分析，用于通过MRI进行时
间分辨的动脉输入功能测量.....................................................
..............................140A.引言...............................................................B.Si^............................................................... ........................142
1.由CA诱发的磁场变化................................................ .........................142
C.由CA诱发的对信号强度的驰豫效应.................................... .........................144
D.材料和方法.................................................................................1451.体外实验......................
...................1452.体内实验......................
...................146(a)场测绘图计算和CA浓度定量分析 ....................146(b)心脏流率定量分析.............
...................148E.结果..........................
...................1491.体外实验......................
...................1492.体内实验......................
...................1493.讨论..........................
...................1514.结论..........................
...................1555.附录A-麦克斯韦方程的静磁近似. ....................1566.附录B-基于表面积分的场计算.......................157XVI.卡尔曼滤波.......................................................
...................161A.理论...............................................................
...................163B.材料和方法.........................................................
...................1671.模拟...............................................................
...................1672.实验 I.............................................................
....................168(a) MRI 扫描...........................................................
...................168(i)运动提取..........................................................
...................169(ii)数据滤波.........................................................
...................1693.实验 II............................................................
....................170(a) MRI 扫描...........................................................
...................170(b)图像分析..........................................................
...................171C.结果...............................................................
...................1711.模拟...............................................................
...................1712.实验...............................................................
...................173D.讨论和结论.........................................................
...................174E.附录 A.............................................................
....................177F.附录 B.............................................................
....................178在下面的说明中将描述本发明的多个实施例。为了解释的目的给出了特定的结构 和细节，以便完全理解这些实施例。然而，本领域技术人员很清楚，本发明也可以无需这些 特定细节来实现。另外，众所周知的技术特征可以被省略或简化，以免造成所描述的实施例 不清楚。
现在参照附图，其中在所有的多个视图中，类似的附图标记表示类似的部分，图1 示出了根据一个实施例的成像系统20。该成像系统20包括一扫描仪22，它与用于控制该 扫描仪22的控制CPU 24进行通信，还包括允许人工控制所述控制CPU 24和扫描仪22的 操作员控制台26、以及用于分析由扫描仪22扫描的对象的图像的图像处理器观。扫描仪22可以是任何能够测量来自对象、如人的数据的装置，以便后续处理成图 像。在一个实施例中，扫描仪22是磁共振成像(MRI)扫描仪，包括射频(RF)线圈30、χ梯 度32、y梯度34和ζ梯度36、它们均由控制CPU 24来控制。扫描仪22的工作是通过在待 扫描的对象周围形成一个均勻的磁场并经由RF线圈30将无线电波发射到该对象内来进行 的。χ梯度32、y梯度34和ζ梯度36由控制CPU M来操作，以控制被扫描的对象中的定 位。一般来说，作为扫描仪22的扫描仪包括一个扫描舱38，从该扫描舱伸出一个台板 40。通常，患者42或其他对象平躺在这个台板40上，该台板被机械操作以将患者推入到扫 描舱38内进行扫描。参见图2，当用扫描仪22扫描患者42时，扫描仪22围绕一个扫描平 面44来扫描患者42，以便在扫描平面44与患者42相交的位置处收集患者42的图像数据。 例如如图2所示，该平面44与患者42的身长方向垂直，经过患者的胸部与患者42相交，以 生成患者的一个横截面的图像。一般来说，扫描平面44可以在通过χ梯度32、y梯度34和 ζ梯度36所确定的任意方向上与患者42相交。图2所示的扫描所得到的图像在一个切片 46上看到，其示出了左心室48、心肌50、右心室52和患者42体内的其它构造。在一个实施 例中，切片46是在不同时刻在同一位置处拍摄的多幅图像中的一个。如上所述，这样的切 片可以被称作帧。I.装置、软件和方法的总体描述参见图3，为了以数学方法求解反演问题，将成像系统20(如磁共振成像或超声波 成像系统)建模为具有系统矩阵301的卷积运算303，该系统矩阵代表了扫描仪22的特性。 在数据采集期间，所收集的信号304被建模为所述系统矩阵301与源信号302的卷积。一 般来说，所收集的信号304是包含相位分量和幅值分量的复信号。例如，在磁共振成像中， 源信号304包括某种化学浓度或水分子的空间分布，所收集的信号304包括由激发态分子 所发出的磁波。作为替代，在超声波成像中，源信号304包括对象内部构造的空间变化，所 采集的信号304包括由这些内部构造所反射的信号。一般来说，源信号302代表所研究的对象的某些特性，与成像系统22的基本物理 原理有关。例如，在磁共振成像系统中，源信号302可表示关于对象内分子的化学和物理信 息，如能量态和化学浓度。在超声波成像中，源信号302可表示对象的物质密度分布。作为 替代，在磁源磁共振成像中，源信号302表示对象的磁敏度分布，其衡量物质响应于所施加 的磁场的磁化程度。根据所研究的对象的特性，所收集的信号304可具有不同的形式。例如，在磁共振 成像中，所收集的信号304包括由RF线圈30从对象所收集的磁波。所述磁波可承载关于 对象的化学成分、物理构造或内部运动的信息。在超声波成像中，所收集的信号304包括从 对象反射回的超声波信号。这些超声波信号承载着关于对象的内部密度分布的信息。成像系统20的目的是从所收集的信号304恢复未知的源信号302。换句话说，通 过利用所收集的信号304将未知的源信号302重建为对象的图像。这种恢复过程通常要借助于如图4所示的反演运算403。在恢复源信号302时，反演运算403通常被表述为通过将 系统矩阵301与所收集的信号304结合起来对数据采集过程进行反演。由于成像系统的限 制，所收集的信号304往往没有包含足以恢复源信号的所有部分的源信号302的信息。如 上所述，这样的反演运算403是不适定的(例如是病态的)数学问题。因此，反演运算403 不能精确地恢复源信号302 ；从而在对源信号进行估计404时不仅包含了源信号的信息，而 且还包含了不希望有的信号分量，如噪声、误差和伪影。为了提高估计质量并减少不希望有的信号分量，这里提供了如图5所示的方法， 以解决不适定的反演问题。根据图5的描述，当对源信号302进行估计503时，确定对象的 附加信息502，并将该附加信息与系统矩阵301和所收集的信号304结合起来。在一个实 施例中，所述附加信息502包括从所述对象收集到的、与所收集的信号304无关的信号。例 如，在磁共振成像中，当所收集的信号包括从所述对象收集的相位信号时，所述附加信号包 括收集到的与这些相位信号无关的幅值信号，反之亦然。作为替代，当所收集的信号是从所 述对象与数据采集系统之间的一个相对方向上收集到的时，所述附加信号包括从另一相对 方向或多个其它方向上收集到的信号。在另一个实施例中，附加信息502包括所述对象的 已知属性，如关于内部属性的一般性变化的知识。通过数学方式，这些已知的属性可通过先 验信息来建模，在反演运算期间该先验信息被加入到估计503中。关于这些实施例的更多 细节在下面描述。如图7㈧所示，方法700利用所述附加信息生成了对象的图像。如上所述，该图 像表述所述对象的空间特性的定量分析，如化学反应、化学浓度、物理构造、磁敏度或密度。 方法700首先从所述对象收集信号(步骤701)。根据所研究的空间特性，所收集的信号和 附加信息可以有多种不同的形式。例如，在磁共振成像中，这些信号可以是当对象受到外部 磁场激励后由该对象所发出的磁信号。这些信号通过一个或多个RF线圈以常规的方式被 收集。在超声波成像中，这些信号是从所成像的对象的多种不同的内部和外部构造反射的 超声波。这些超声波随后通过超声波收发设备以常规的方式被收集。随后在步骤702独立于所收集的信号确定所述对象的附加信息。该附加信息可以 是上面所描述的任一种形式。在步骤703，方法700根据所收集的信号和所述附加信息生成所述对象的一幅图 像。具体来说，为了生成对象的图像，可利用系统矩阵、所收集的信号和所述附加信息执行 卷积运算的直接反演。所述附加信息被用于改善系统矩阵的条件。然后计算改进后的系统 矩阵的反演。作为替代，反演运算借助于迭代法来进行，其中基于所述系统矩阵和一个对所 述对象的初始估计来计算前向卷积。卷积结果与所收集的数据进行比较，以得到一个差值。 然后根据这个差值和所述附加信息来更新所述对象的初始估计。参照图7 (B)，提供了用于生成对象的图像的另一方法。根据该方法，如上所述从对 象收集信号(步骤704)。利用所收集的信号生成一个中间图像。具体来说，在磁源磁共振 成像中，该中间信号包含对象内的局部场位移的信息。下面更详细地描述该中间图像的生 成。在步骤706，如上所述确定所述对象的附加信息。在步骤707，基于该中间图像和所述 附加信息生成所述对象的一幅图像。类似地，如上所述，所述对象的图像表示对象内的某些 特性的空间分布。参照本发明的在生成对象图像时利用从不同方向收集的信号作为附加信息的实施例，图6示出了将系统矩阵301与多组从不同方向收集的信号进行组合来进行的反演运 算604，所述信号包括从第一信号601到第N信号组603。另外，成像系统20包括将对象从 一个方向重新定位到另一个方向的机构。例如，在图1中，支撑着患者42的台板40由马达 系统M驱动。该马达系统M由控制CPU M通过控制接口 53来控制。可通过转动或滑动 台板40相对于扫描仪22将患者42定位或方向。操作员或使用者将患者位置参数输入到 MRI控制CPU 24，该CPU从而根据这些参数控制马达系统M以调整台板40。作为替代，所 述系统包括用于改变成像系统自身的位置的另一机构。例如，在磁共振成像中，磁共振装置 22可相对于对象被重新定位，以在不同方向上收集数据。作为另一个例子，在超声波成像 中，超声波收发装置可以相对于对象在不同方向上重新定位。图8中所示的方法800利用根据图6所示的实施例收集到的一组或多组信号生成 对象的图像。具体来说，对象(例如患者42)首先被放置在相对于扫描仪22的第一个方向 上(步骤801)。随后在该第一个方向上收集第一组信号(步骤80 。然后通过根据使用 者输入的参数借助马达系统M移动台板40将对象重新定位到另一个方向上。以类似的方 式在新的方向上进行数据采集。在收集到包括从第一组到第N组的所有信号组之后(步骤 801到804)，接着使用至少两组信号生成对象的图像(步骤80幻。作为替代，图像的生成 是在收集附加信号的同时进行的。例如，在收集到第一组和第二组信号后，当数据采集系统 20收集其它组信号时开始图像生成过程。图9示出了用于利用在多个方向上收集到的磁信号生成所述对象的磁敏度分布 的估计的系统的附加视图。图9(a)和(b)示出了用于使要成像的对象重新定向的替代实 施例。对图9的详细描述可以在XII节中找到。图10所示的方法1000利用回波序列收集MRI信号，在该方法中生成三个或更多 个回波的时间序列(步骤1001)，其中序列中的每个回波具有一个相应的回波时间。方法 1000随后调整所述回波时间中的至少一个回波时间(步骤1002)以优化采样时间。在步骤 1003中，随后根据回波序列的回波时间收集磁共振信号。在步骤1004中，如果确定针对所 述对象还没有完成数据采集，则该过程回到步骤1001，以生成另一回波序列；否则，数据采 集结束。在图11所示的系统20的另一视图中，磁源磁共振成像包括图像处理器1104、用户 工作站1107以及后处理服务器1106。图像处理器1104接收数据以生成对象的磁敏度分 布的图像。这些数据包括代表扫描仪22的系统矩阵的系统参数1101、从所收集的信号提 取出的收集到的数据1102、以及独立于所收集的信号而被确定的附加信息1103。图像处理 器1104随后根据这里所描述的方法之一对接收到的数据执行图像重建处理。所得到的图 像代表磁敏度分布的一个定量估计。具体来说，所得到的图像可以是包含多个体素的三维 数据集的形式，其中与每个体素相关的值代表该体素内局部磁敏度的一个定量估计。另外， 所述三维数据集可以是各向同性的数据集，其中该数据集在x、y、ζ维度上具有相同的分辨 率。作为替代，所述三维数据集也可以是各向异性的，其中每个体素在x、y、z维度上具有不 同的分辨率。如图11中进一步示出的，在生成了图像之后，该图像被传送到一个用户工作站 1107，并可以由使用者1108观看或处理。具体来说，用户工作站1107可以是在放射科处的 读取工作站，其允许使用者(即医生或医务人员)对图像执行诊断分析。此外，使用者1108可通过诸如键盘和鼠标的标准输入/输出装置与图像数据进行交互。另外，如图11所示，所得到的图像1105被进一步传送到一个后处理服务器1106， 以执行诸如计算机辅助诊断分析等不同的后处理操作。例如，后处理服务器1106执行磁敏 度图像110 5与通过其它成像方法生成的一个或多个图像图像，如标准MRI图像、计算机断 层扫描图像或超声波图像，之间的图像重合。后处理服务器1106还可根据体素的值对磁敏度图像1105进行颜色编码。这样的 颜色编码帮助使用者更好地可视化识别图像中的病变区域或异常。另外，后处理服务器1106通过将磁敏度图像1105与通过其它方法生成的图像组 合起来生成合成图像。例如，所述合成图像包括与磁敏度图像重叠的标准MRI图像或CT图 像，磁敏度图像被颜色编码并与这些图像重合。该合成图像帮助使用者更好地可视化显示 对象的其它内部构造情况下的磁敏度图像。参照图1和图11，图像处理器1104的功能由控制CPU 24来执行。具体来说，控制 CPU 24具有用户接口，用于输入代表系统矩阵1101和对象的附加信息的不同参数。一般来 说，系统矩阵1101表明了源信号302与所收集的信号304之间的线性关系，其中系统矩阵 的每个元素对源信号302的一个分量与从源信号302得到的所收集的信号304的一个对应 分量之间的关系进行建模。作为替代，图像处理器1104的功能也可以由图像处理器28或 连接到控制CPU 24的操作员控制台26来执行。因此，图像处理器28或操作员控制台26 从控制CPU 24接收包含成像信号1102的数据。另外，这些系统也可包括用于接收诸如系 统参数1101和对象的附加信息1103的用户输入信息的用户接口。参照图12，成像系统20包括成像硬件装置54，如扫描仪22、控制CPU 24、操作 控制台26和图像处理器28。所述成像硬件装置54支持操作系统56，如UNIX操作系统。 安装在操作系统56中的是用于控制扫描仪22并将扫描仪22的测量数据转换成图像数 据的成像和数据采集程序58。数据采集程序的一个例子是可从通用电气公司获得的GE
Advantage Workstation 。除了数据采集系统外，也可以包括附加的插件模块，如包含分区模
块和图像重建模块的图像处理模块60，其在一个实施例中是计算机程序或用于分析图像数 据的其它机制。图1所示成像系统的具体结构在图13中示出，并提供了根据本发明基于所收集的 信号和附加信息所生成的所述对象的一个图像。具体来说，成像系统20包括数据采集模块 1301、预处理模块1307、重建模块1302、显示模块1308、存储模块1303、通信模块1309、1/0 模块1304、后处理模块1311和处理器1306。在一个实施例中，图13所示的不同模块均在 诸如图1所示的控制CPU 24或图像处理器28的单个数据处理器上实现，其中这些模块通 过数据总线1310互连。所述I/O模块另外连接到一个外部存储装置。这些模块共同提供了本申请所描述的不同功能和方法。例如，数据采集模块1307 从所述对象收集磁信号。预处理模块1307从所收集的信号中提取出用于生成图像的数据。 优选的是，预处理模块1307还对所收集的信号执行其它操作，如用于纠正误差并消除伪影 和不希望有的信号分量的滤波、采样、初始数据处理。重建模块1302随后使用从预处理模 块1307输出的数据，根据本申请所描述的不同方法生成对所述对象的空间特性的估计。所 生成的图像数据随后被保存在存储模块1303中，或者被传送到显示模块1308以呈现该图 像，从而使用户能够对所述对象的空间特性进行可视化。
另外，所生成的图像数据也可以被传送到通信模块，该通信模块接着通过计算机 网络将图像传送到其它系统。这些图像数据也可以被传送到I/O模块，所述I/O模块将这 些数据保存到外部存储装置1305中，如光盘、闪存驱动器、硬盘驱动器或其它形式的计算 机可读介质。图像数据也可以被传送到后处理模块1311，以对图像数据执行诸如重合、分 区、颜色编码、滤波等附加操作。数据处理器1306提供了用于控制经由总线1310的数据传 输的不同功能。图13所示的不同模块最好是通过计算机可执行程序代码来实现，所述程序代码 由数字处理器1306读取并执行，以提供这里所描述的不同操作。作为替代，这里所描述的 数据采集和图像处理操作也可以通 过经由计算机网络相连的多个数字处理器来执行。例 如，在图13中，这些模块可以在分立的计算机或服务器上实现，这些计算机或服务器经由 通过处理器1306控制的计算机网络相连。连接到所述计算机网络的每个数字处理器可包 含用于命令处理器执行这里所描述的不同操作和方法的计算机程序代码。图13中所示的每个模块通过执行成像系统中的软件来实现。所述软件最好是在 诸如UNIX系统的操作系统56上使用如C、C++、C#、Basic或Java的高级编程语言来实现。 每个模块可以通过能够在操作系统56上执行的单独的程序来实现。作为替代，它们也可以 组成到一个单个程序中，该程序提供与每个模块相关的不同操作和功能。此外，图13所示的模块也可以在诸如专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列 (FPGA)这样的专用硬件装置上实现。另外，为了优化成像系统20的性能，所述重建模块可 以在一个驻留在控制CPU 24或图像处理器28上的专用图形处理单元(GPU)上实现，其提 供高性能的计算和图形呈现。应当理解的是，这里所描述的每个程序、模块和功能计算单元，以及由自动化系统 所执行的每个步骤，在一个实施例中是通过计算机或计算装置(统称为“计算机”)来实现 的，所述计算机或计算装置从计算机可读介质读取计算机可执行的指令，并执行所述指令 或使所述指令被执行。所述计算机可读介质是物理上固定的介质，如能够以磁或光的方式 读取(潜在地还能够写入)的盘片、电路、阵列或其它物理实体单元。在一个替代实施例中， “瞬时计算机可读介质”可以被附加地或替代地使用。这样的介质包括无线电和光传输(统 称为“电磁传输”)、声学传输(无论是否能够被人类感知到)等等。应当理解的是，“计算 机可读介质”与“瞬时计算机可读介质”是不同的。另外，在阅读本公开内容时，本领域普通 技术人员将意识到，术语“相位”、“局部场”和“场位移”在本申请的上下文中是可以互换的。 本领域技术人员还将意识到，术语“定量磁敏成像”、"QSI ”、“磁源磁共振成像”和“MS-MRI ” 在本申请的上下文中也是可以互换的。II.磁敏成像A.任意磁敏度分布的测绘对任意分布的磁敏度成像是长久以来就期望实现的目标。SQUID方法实现该目标 是有困难的，因为对探测器的数目和探测器在对象外部的位置存在限制。三维MRI中大量 的体素克服了特定于SQUID的这些问题。从场到源的反演问题的不适定性将在下面描述， 其对于获得人体内可用的磁敏度测绘图来说仍然是一个障碍。下面的章节简要描述了使用 其基于基本麦克斯韦方程的推导的场源反演问题。B.由于不适定反演问题带来的磁敏成像_从磁化到MRI测量场的前向问题
对于MR扫描仪中给定的组织磁化分布m(r)，对应的宏观磁场b (r)可由静磁特性 的麦克斯韦方程导出，Vb = 0，V^b = μ0 V^m (方程 1)应当注意的是，MRI相位衡量水自旋所经历的局部场b1()。al，它不同于宏观场b，因 为在水自旋周围围绕着磁敏物质。可应用洛仑兹球面校正模型，其规定了 blocal = b-2/3m (方程 2)方程(1)中的两个一阶差分方程可以被组合成一个单个的两阶差分方程，-^b = MofV(Vm) - ^mJ(方程 3)方程(3)的解可以在傅立叶域b(r) = / d3kB (k) Gikr = Fr1 [B (k)]中推导出来，其 中求差值变成与k相乘，k空间位置向量为k2B(k) = y0[k2M(k)-(k · M(k))k, (方程 4)因此，在应用洛仑兹校正后，Blocal (k) = B0 δ (k) + μ 0 [M (k) /3- (k · M (k)) k/k2] (方程 5)其中第一项是方程⑷存在问题的k = 0处的磁场氏。磁化与定义为 X(r) =Mo m(r)/B0的磁敏度相关(对于所有组织，χ << 1)。磁化和磁场的均衡方向均沿着 ζ方向。令5b(r)三(b1()。al W-Btl)/Btl为相对差场，其傅立叶变换Ab(k)可以简单表示为Ab(k) = (l/3-kz2/k2)X(k) (方程 6)其中X(k)是傅立叶域的磁敏度X (r) = FT1DCGO]。利用直接傅立叶变换，图像 空间内的相应公式表达为5b(r) = (l/4^Jd3r' (3cos2erf - l)/|r-rf χ(Γ') = d(r) Θ χ(Γ)(方程 7)其中d(r) = (1/4 π ) (3cos2 θ -1) /r3 = FT1 [ (l/3-kz2/k2) ] 作为替代，方程(7) 也可以在图像空间内使用积分形式从麦克斯韦方程直接推导出来。对于方程(7)的另一图像空间推导是使用针对单个偶极子的磁场公式。叠加原理 将任意分布m(r)的场规定为所有偶极子作用的总合。沿着宏观磁场的Btl方向的ζ分量为b (r)-B0 = / d3r，m(r，) μ 0/4 π [ (3cos2 θ rr ‘ -l)/\r~r' 13+8 π /3 δ (r-r')] (方程8)当它的第二项通过方程(2)中的洛仑兹校正被消去时，就得到了方程(7)。从测得的场到磁化源的反演问题是存在困难的。直接逐点划分k空间内的场测绘 图，X (k) = Δ b (k) / (l/3-kz2/k2) (方程 9)不能得到有意义的磁敏度测绘图，因为kz2 = k2/3处存在零点。这些零点在魔角 (从主磁场出发约54. 7°，图14A)处形成了两个彼此相对的锥面。在这些锥面处的磁敏度 不能被确定，也就是说，在这些锥面处任意的X(k)都将得到零磁场。这导致了反演问题的 不适定性。已经建议在离散化的k空间数据采集中通过仔细选择采样栅可以避免这些锥面。 然而，离散问题仍然是病态的，因为在靠近零点锥面处采样得到的k空间点将引起一些噪 声放大。表征了噪声传播上限的系统方程(6)的条件数为κ = maxk {(l/3_kz7k2) /mink {(l/3-kz2/k2) = km/(2 ε ), (方程 10)
其中km是采样得到的kz的最大值，ε是在kz最大的情况下采样点距零点锥面的 最短距离。因此，该条件数很大，导致很大的噪声传播。这种理论分析在图14中以示例示出，其中方程(9)中的k空间划分被用于重建磁 敏度测绘图。加到相位测绘图中的少量噪声(SNR= 20)就会导致磁敏度图像完全被破坏， 它与真实的磁敏源没有任何物理上的相似之处。C.对从在MRI中测得的磁场到磁化源的反演问题求解这里提供了使用无致电离辐射的、尤其是使用磁源磁共振成像信进行量化磁敏成 像的方法。1.利用稀疏正则化的磁敏成像

根据一个实施例，提供了用于利用与从对象收集的信号无关地确定的附加信息进 行磁敏成像的方法。该方法利用了正则化方法以改善反演运算的条件。根据另一个实施例，正则项采用Ll范数来提供图像稀疏度，并通过求解最小化问 题来构建磁敏度图像。作为替代，正则项如在标准Tikhonov正则化中那样采用Ll范数。 作为另一替代，正则项采用图像梯度的Ll范数(通过总的方差=TV[x] =Σ x,y,z[( X (x,y, Z)-X O^ydVMx (X,y,z)-X (Χ,^Ζ))2+(Χ (X,y,z)-X Ο^,ζ- )2]"2 来近似)。仍作为另一种替代， 正则项采用图像梯度的L2范数。后两种实施例提供了提高边缘稀疏度的好处。也可以采 用基于其它范数的正则化，如Li. 1范数。此外，正则项可包括上面所述范数的组合。例如， 正则项可包括图像的Ll范数与图像梯度的Ll范数的和。正则化后的磁敏成像可以用下列方程来归纳5C(r) = argmin肋 |>Zr|w(r)(5b(r)-d(r) 5c(r))|2 + R[5C(r)]]， (方程 11)其中R可以是LO范数、Li. 1范数、TV、L2范数、梯度的L2范数、梯度的Ll范数以 及小波分解中的一种或多种。这种正则化方法的一个主要挑战是在求解最小化问题中的计 算复杂度。可能无法得到闭合形式的解，如果能得到闭合解，则即便对于小的三维数据集， 也需要很大的存储器和很长的计算时间来对大规模系统矩阵进行反演。这种正则化重建磁 敏度测绘图中的主要挑战是选择正则化参数，正则化参数的值会影响到图像质量和磁敏度 值。L-曲线法(Boyd S.，Convex Optimization, Cambridge, 2004)可用于识别对应于合理 图像质量的正则化参数。(a)针对有约束的最小化的求解实现使用了不要求显式地形成矩阵的迭代反演技术。该前向系统被重复地应用到一个 剩余向量，以更新所估计的解。对于L2范数，该问题是对称正定的，并且可以采用常规的共 轭梯度线性系统解，其快速收敛到一个全局最小值。对于Ll范数，该问题是非线性和不可 微的，但仍然是凸优化问题，并且可以采用更为复杂的对数障碍内点法，该方法对于成像中 的大规模反演问题很有效。寻找最小值需要采用梯度下降法(牛顿法)(Boyd，同上)，其需 要是可微的。对数障碍法被用于将方程11中针对Ll范数的最初问题重新表述为由一个有 约束部分和一个无约束部分组成的等效的可微问题。对数障碍法被迭代更新，以替代牛顿 法步骤中的精度和收敛性。(b)正则化参数作为对这种正则化反演问题的第一项研究，在不同的正则化参数值下对一个已知 体模的重建磁敏度图像进行可视的比较。针对四个正则项(Li范数、TV、L2范数、梯度的L2范数)获得质量最佳的图像并对其进行比较(图23)。发现1)使数据项中的残差等于噪 声功率的正则化参数总是能得到合理的图像质量；2)Ll范数具有稍稍清晰一些的图像清 晰度；以及3)对于几乎所有正则化参数而言，在估计的磁敏度和已知的磁敏度之间均存在 线性关系，但斜率可能并不为1。后两个特性表明1)用简单的Ll范数最小化可以重建半 定量的磁敏度图像，以及2)对于精确的磁敏度估计需要更好的正则项。 (c)鼠脑研究为了论证该技术在生物样本中的可行性，将SPIO标记的干细胞注入到中风大鼠 模型中，并在Bruker 7T小动物扫描仪中对鼠脑进行成像。获取一幅单个的图像，并执行相 位解缠和高通滤波。相位解缠和滤波算法已在下述文献中描述(de Rochefort et al. ,Proc ISMRM，2008540 ；de Rochefort et al.，Proc ISMRM,2008 821 ；de Rochefort et al.， Magn Reson Med,2008 60(4) 1003-9 ；Bagher-Ebadian et al. , Magn Reson Imaging, 2008 27 649-652)。成像分辨率为93. 75 μ m(各向同性)，并且图像是用IOms的回波时间 获取的。针对鼠脑估计出的磁敏度分布在图24中示出。高磁敏度区域密切匹配于幅值图 像中可见的信号空白。Ll正则化与L2正则化相比具有更好的噪声抑制。用磁敏成像估计 出的铁测绘图是根据组织学铁染色(图24E)。(d)利用正则化的人脑微出血成像在1. 5TMR扫描仪上用三维单回波梯度回波序列对有海绵状血管瘤(η = 3)的患 者进行成像。对相位图像的低通滤波被用于消除背景相位并生成场测绘图。在场测绘图上， 偶极场测绘图样在矢状切面和冠状切面中可以被识别为具有正辐射负焦距的星状图样，而 在轴向切面中可以被识别为铃形图样(图25Β)。SWI放大了微出血的显示(图25C相对于 图25Α)，磁敏度测绘图(图25D)提取出每个微出血点处铁沉积物的量。2.利用基于幅值图像的正则化_分段常值正则化的磁敏成像根据另一个实施例，提供了采用分段常值正则化方法的量化磁敏成像方法。根据 这个实施例，假定磁敏度在一个具有均勻幅值信号密度的局部区域上是恒定的。令、为 区域P的磁敏度，偶极核dp与区域ρ卷积，dp(r) = (1/4 π) / pdr'(3cos20rr' -l)/|r-r'
3 (几何形状参数)，则方程7中的卷积积分变为Σ pxpdp(r) = Sb (r)。 (方程 12)由于有许多带有自旋的体素来检测磁场，方程C5是一个超定问题，其可以使用加 权最小二乘法快速求解χ = (DtWD)-1DtWS (方程 13)其中向量X具有元素χ ρ，矩阵D的元素Dp, = dp(r)，矩阵W仅具有非零对角元素 w(r)，向量δ具有元素Sb(r)。方程12中所施加的约束可能过于严格，可以放宽到一个先 验概率，使磁敏度图像中的边缘信息近似于幅值T2*加权的图像中的边缘信息。方程12的 模型可以被直接扩展到化学位移和背景。表1. X和σ的量化磁敏成像测量成分参照Hf的磁敏度(ppm)参照H2 的化学位移(ppm)
__文献值 MRI测量值__文献值 MRI测量值
空气__9.41 9.45 ± 0.02__-_
植物油__0.75 0.65 ± 0.02__-3^__-3.46 士 0.001 Gd3+ L/mol__326325.9 ± 2.2__-__-_
菲立磁 L/mol 3615 3733 ± 82-__-_
小羊腿骨____-2A6____
小羊腿骨髓_ 0.90_ -3.52(a)体内骨磁敏度测量正如预料的那样，前臂MRI (图26A)表明在皮质骨内无信号，因为其T2*短且质 子密度低，这正像通过三维显示(图26B)所表明的那样允许充分的分区。骨髓和皮下脂 肪具有近似的相移(蓝色)，并且骨骼在周围的肌肉中产生了相位变化(图26C)。采用 了线性背景项(图26E-H)。所有骨骼被当作相同的组织对待，因为区分骨骼和骨断层并 不会改变结果。可以看到(图26D)，测得的移动与根据分区的组织所导出的拟合移动之 间具有良好的一致性。在单位磁敏度下分区区域的场(矩阵元素D1J在图26I-L中示 出。对于软组织所获得的近似的磁敏度为-9.11 士0.13ppm，接近于水。发现骨骼比软组织 更具有抗磁性(-2. 20士0. 07ppm)，而含脂肪的骨髓的磁敏度为0. 81 士0. 25ppm,化学位移 为-3. 47 士0. 05ppm,与文献值一致(表1)。(b)使用通过量化磁敏成像从对比增强MRA估计出的[Gd]稀释进行的体内流量测
量对于填充了类似[Gd]的脉管系统，可以采用简单的几何形状参数(方程12中的 dp(r))。使用样条插值和对应的三维几何模型的主动脉弓轮廓的例子在图27A-B中示出。 特别地，在造影剂经由肺部系统稀释后存在于主动脉中期间，观察到在形状参数与测得的 场之间具有相似性(图27C，D)。从体内场测绘图反演(量化磁敏成像，QSI)得到的典型 的稀释曲线(图28)能够显示出第一次和第二次通过。已经发现，使用Stewart-Hamilton 稀释原理进行的流率测量(Millard RK, AmJPhysiol. 1997 ；272 :H2004_2012)对于在该稀 释曲线下估计所述区域是可靠的，并与对14个对象的相位对比(PC)流量测量结果(图29) 很好符合。(c)利用基于图像的正则化对脑出血和微出血进行磁敏度测绘根据另一个实施例，使用了图像强度梯度针对方程11中的磁敏度梯度能量项构 建加权掩模wg (r)χ(Γ) = argmin肋[XSr|w(r)(5b(r)-d(r) x(r))|2 + wg(r)g[X(r)]]。(方程 14)这里的g[]是梯度算子。梯度掩模 0·)被选为当图像梯度很小时有利于平滑地 求解磁敏度，而当强度梯度很大时允许磁敏度发生空间变化。体模验证表明重建的磁敏度与已知的钆浓度良好地符合，回归斜率接近1。与对磁敏度或磁敏度梯度的稀疏正则化相 比-其中的磁敏度值可能与正则化强度(图44中的稀疏明暗度和稀疏梯度)有关，基于图 像的正则化总是能得到与正则化强度完全无关的正确磁敏度值(图44)。应用反演算法以对脑部的出血和微出血(海绵状血管瘤)进行成像。图45示出 了一个例子，其中测得的场位移在铁沉积物下方为正，在含有铁沉积物的切片上为负，在铁 沉积物上方又为正，显示出类似于顺磁偶极子的结构(图45)。在场测绘图上可以看到整个 脑部的构造细节，并且其走向遵循脑白质和脑灰质之间的区分。假定该磁敏度测绘图代表 了真实的铁分布(图45d)，则在T2*图像中的暗影区域(图45a)存在高估，而在SWI中的 暗影区域(图45c)和在相位测绘图中的明/暗区域(图45b)甚至存在更大的高估。希望 得到更好的正 则项并消除脑部边缘处的场(在前面和后面位置处的剩余磁场)，以进一步 改进。该可行性实验表明对脑微出血的磁敏成像分析比T2*成像或SWI更为精确。3.利用多方向采样计算磁敏度(COSMOS)根据另一个实施例，采用了多方向采样法来克服如图14所示的偶极核的零锥面 处的磁敏度不确定性。令δ bp(r)为在对象方向角ρ处测得的场测绘图，kzp为角ρ处的kz 值，N为方向的总数，则前向问题方程⑴变为(1/3-kJ/k2) X (k) = FT [ δ bp (r) ]，ρ = 1，· · ·，N (方程 15)该问题可针对任意k位置处的磁敏度来求解，只要系数(l/3_kzp2/k2)足够大于零。 对于大多数磁敏度值而言，X(k)是被高估的，并可采用加权最小二乘解来求解，如X (k) = argminx(k) Σ ρ Σ Jwp (r) [δ bp (r) -FT—1 [ (l/3-kzp2/k2) X (k) ] ] |2， (方程 16)其中加权因子wp(r)是第ρ个方向处的信号幅值(~相位SNR)，在其最大强度的 10%处取阈值，以解决测量噪声问题。针对稀疏线性方程的算法和稀疏最小二乘(LSQR)可 以被用来迭代地求解方程(4)。该迭代快速收敛(这里在奔腾4PC上使用Matlab的初步三 维数据中，在几分钟内进行30次迭代)，因为(方程15)中的问题具有良好的条件。对于 (方程15)，表明反演过程中相对误差传递上限的条件数等于
KCeiG^en) = maxk[Xp(l/3-(kzcos0p+kysin0p)2/k2)2]/ mink[Xp(l/3-(kzcos0p+kysin9p)2/k2)2](方程17)对于N = 3，最优的一组采样方向为0 °、60 °、120。，对于 128X128X64的图像相应的最小κ = 2. 03，与性能最佳的方向应为均勻分布的直觉一致。(a)利用COSMOS对体模钆试管进行成像利用三维多回波梯度回波序列，测得的场测绘图显示了以不同钆浓度围绕试管周 围的显著偶极图样。COSMOS提供了令人满意的磁敏度图像，无图像伪影地清晰分辨出不同 的Gd浓度。估计磁敏度与期望磁敏度(R2 = 0.9997，斜率为0.96)之间的良好线性回归表 明了对磁敏度的优良估计。(b)体外骨磁敏度测量图18A示出了从骨体模获得的梯度回波图像，图18C是对应的磁敏度重建。发现 致密骨相对于水的磁敏度为-2. 44士0. 89ppm。该磁敏度与先前的体内研究很好地符合(x b骨-水="2. 39ppm)。(c)动物组织内的体外铁量化图19C中示出了一个有代表性的切片。在该图像中可以看到对应于2yL、3yL 和4 μ L氧化铁注射的亮区(该切片中不包含1 μ L的区域)。测得的铁质量为1. 23 μ g、 2. 09μ g、3. 32 μ g和4. 34 μ g。估计出的和期望的总的氧化铁质量之间的关系在图19D中绘 出。(对于菲立磁，磁敏度与质量之间的换算为X Ferridex/ ρ = μ 0MFe (B0) /B0 = 64. 7ρρ μ L/ μ g)。该结果又一次良好地适配于线性模型(R2 = 0. 996)，表明该技术提供了对氧化铁质 量的良好估计(斜率为0. 94)。小的非零y轴截距可以解释为噪声、注射期间的误差或者扫 描期间的温度变化。(d)对小鼠的SPIO成像MRI成像也被执行，以验证用COSMOS对具有复杂器官的小鼠进行磁敏成像的可行 性。SPIO溶液被静脉注射，随后将小鼠杀死，接着放入到离心管中。如所期待的那样，SPIO 聚集在肝部(在图21A中表现为暗影区，在图21B中表现为肝脏附近的场位移)。重建的 磁敏度图像(图22C)表现出非常明亮的肝区。注入的SPIO剂量与COSMOS测量结果一致 (约 50 μ g Fe)。

(e)利用小角度COSMOS对人脑磁敏度进行测绘通过让正常受试者(η = 7)首先把头偏向左肩再偏向右肩而使其在冠状面内转动 他们的头部，在三个不同的方向上对这些正常受试者进行成像。典型实现的是从-20°到 +20°的转动，与在中间位置所获得的图像一起，共同形成了用于COSMOS处理的3-转动数 据集。一个典型的结果在图22中示出。该磁敏度图像(图22C)示出了静脉中最初的脱氧 血红蛋白。在相位图(图22B)中，某些静脉受到了(方程7)的卷积中几何形状参数的抑 制。III.贝叶斯重建和运动补偿本节描述了 MRI重建中的贝叶斯统计方法和MRI中对运动伪影的补偿A.用贝叶斯统计方法进行平行成像重建数据采集(y观测值)中的各种不确定性和关于图像的先验信息(PHx))在下述 似然函数(观测概率)中得以解决Lprior (x I y) = L(x | y)Pr (χ) (方程 9-1)其中L(y|x)是无先验信息的似然函数，等于MRI中的exp(-l/2 y-Ex |2)，其中 E为编码矩阵。先验信息也可以表达为一个负能量项的指数。因而用贝叶斯估计可采取能 量最小化的形式。B.最大似然(ML)SENSE在重建过程中每个线圈接收到的信号及描述其空间响应的灵敏度测绘图都是需 要的。广泛使用的方案，如SENSE，假定图像重建误差来自检测到的信号噪声，而并非来自线 圈灵敏度测绘图。但实际上，灵敏度测绘图会造成许多不同的误差。使用了最大似然法来 解决平行成像的问题。线圈灵敏度噪声/误差被建模为除标准测量噪声之外的独立的高斯 噪声。因而噪声协方差矩阵包含了与图像灵敏度本身有关的附加的线圈灵敏度项。这样得 到了能够有效最小化的拟二次目标函数。令χ表示图像，y表示测量结果，E为编码矩阵，则χ arg minx (y-Ex) hIT1 (y-Ex)，(方程 9-2)
这里的R = < (ΔΕχ+η) (ΔΕχ+η)Η>= σ η21+σ s2B，其中第一项为标准噪声矩阵， 第二项为线圈灵敏度误差矩阵。实验结果(图31)表明ML SENSE与常规SENSE相比提供 了更大的增益，尤其是在诸如低SNR、高g因子/加速因子和线向不正的灵敏度测绘图的非 理想成像条件下。C.利用边缘保持先验法和MRI图形切割(EPIGRAM)降低噪声的贝叶斯平行成像用于平行成像的已有正则化方法受到一个基本权衡考虑的限制，即噪声的抑制会 引入混叠伪影。适当选择图像先验信息的贝叶斯方法提供了一种有前途的替代方案，但利 用空间先验信息的先前介绍的方法假定整个图像上的强度是非常平滑的，因此使得边缘模 糊。这里介绍了一种边缘保持先验法，与先前介绍的方法不同的是，其假定强度是分段平滑 的，仍允许高效地计算其贝叶斯估计。图像重建被表述为一种最优化问题，即χ = arg mi nx (| | y-Ex | 12+L (χ)), (方程 9-3)其中L是与图像先验信息相关联的代价函数。这是一个非凸的目标函数，不能简 单地应用传统的连续最小化法。利用了基于图形切割的离散优化法来解决非凸的最优化问 题。对脑部和躯干部位的多个平行成像实验的结果表明，利用分段平滑先验信息的图形切 割法(EPGRAM)与正则化的SENSE方法相比提供了视觉上能够观察到的噪声和伪影的 减少。这种EPGRAM方法在降低平行成像中的噪声效应方面是有用的，并且跳变移动搜索算 法能够快速地执行图形切割(Nguyen et al.，Magn Reson Imaging，19 :951_957 (2001))。D.运动补偿这里描述了自校正、实时滤波、自动导航和高效多容积导航方法。1.使用凸投影的自动运动校正使用了一种通过实现数据一致性来消除MRI中的运动伪影的方法。该方法表述为 到一个用于时间分辨的对比增强MRA的凸集合上的投影(POCS)，其可能受到患者无意中在 不同观测点间运动的影响。需要注意的是，与运动相关的MR信号变化在幅值上变化很大， 并且在k空间中具有平滑的相位变化，而与脉管增强相关的信号变化在幅值上变化很小， 并且在k空间中具有快速的相位变化。基于这种观点，开发出了一种新颖的POCS算法，它 是一种自动迭代法，用于利用高通相位滤波以及在k空间和图像空间内的凸投影消除运动 伪影。无需输入详细的运动信息就能滤除运动效应，同时保留了脉管系统信息(图32)。所 建议的这种方法能够有效地针对大级别非刚体运动，包括经过整个平面的运动。该算法是 稳定的，并能够快速收敛，通常在五次迭代以内就能够收敛。对一组临床MRA病例所进行的 双盲分析表明，与由有经验的放射科医生人工得到的血管造影照片相比，完全无监管地执 行该算法得到了明显更好的评级得分(P = 0. 038)。2.使用卡尔曼滤波的实时运动检测导航回波被用在高分辨率心脏MRI中，用于跟踪生理运动以抑制运动模糊伪影。 已开发出了心脏脂肪导航和来自图像k空间中心的信号(自动导航)，用来直接监测心 脏运动。这些导航数据可能被加噪或者与不同频率分量混合。与先前所采用的具有固有 响应延迟的回溯式频带滤波相比，需要无延迟地对导航数据进行实时滤波，以实现高效的 和所期望的直接心脏导航门控。通常所使用的实时滤波技术之一是卡尔曼滤波(Kalman RE, Transactions of the ASME Journal of Basic Engineering，1960 ；82 :35_45，IEEE TransactionsonAutomatic Control， Special Issue on Applications of Kalman Filterign, 1983)，其能够自适应地估计运动波形，并利用贝叶斯统计法和运动模型来抑 制 测量结果中的噪声。已经发现，卡尔曼滤波能够提高从导航记录提取运动信息时的SNR，并 能够将自导航信号中的实时呼吸分量与心动分量区别开(图33)。3.使用ζ强度加权定位(ZIP)的改进自导航近来，k空间中心信号(KC)已经被积极地用于在连续采集图像数据的同时抑制 心脏和腹腔成像中的运动伪影(Larson，AC.，Proceedings 11th Scientific Meeting, InternationalSociety for Magnetic Resonance in Medicine, Toronto,2003 ；379 ； Larson,AC. ,Magn Reson Med,2005 ；53 159-168 ；Brau,AC. ,Generalized Self-Navigated Motion Detection Technique, Preliminary Investigation)。KC 是整个图像容积的信号 和，其随着切片内的整体和局部运动、切片位置和方向而变化。当把KC与使用导航回波得 到的直接运动测量结果进行比较时，在实验数据中观测到KC随成像参数发生的这些变化。 因此，KC对心脏的呼吸运动的灵敏度在某些位置处可能降低，或者在不同切片之间不一致， 导致残像运动伪影和二维切片叠层内的切片没有重合。已经开发出自由呼吸三维技术，其 针对呼吸和心跳门控信号利用了 ζ强度加权定位(ZIP)或沿切片方向大量投影的中心。这 种ZIP自门控的一个例子在图34中针对三维径向影像成像而示出。利用心脏影像SSFP序 列得到的原始数据表明，这种ZIP门控方法与KC门控相比提供了出众的呼吸运动伪影抑制 (图 35)。4. SMV 算法对于所有导航技术来说，最后的图像重建均只用到了当被成像的对象的位置在 一个单个门控窗口内时所采集的数据。高效的运动抑制要求一个窄的门控窗口，导致了 长的扫描时间。为提高导航效率，引入了同步多容积(SMV)方法(Kolmogorov，VN.，Magn ResonImagining, 2003 ；21 :696_975)，其使用了多个门控窗口在不同位置处同时采集不同 的容积，同时对于所有的容积均保持相同的运动容差。在2容积SMV中，其中第一个大的 容积式在呼气结束时采集的(图46A)，第二个较小的容积是在吸气结束的同时采集的。对 于一般的η容积SMV,大小与直方图高度成正比的η个容积是同时采集的，导航门控效率达 到100%。不同的容积可以通过运动校正而重合，每个容积可采用高效的PAWS算法来采集 (Jhooti，P.，Magn Reson Med, 2000 ;43 :470_480)。作为可行性试验，对于导航 SSFP 3D 冠 状MRA应用了 2容积SMV。一个轴向容积(容积A，20个切片)被用于覆盖LM和LAD，一个 双斜率容积(容积B，10个切片)被用于覆盖RCA和LCx。将该双容积SMV与顺序采集进行 对比。扫描效率提高了 28%。在两个重叠的容积之间不存在串扰伪影(图46B和C)。5. ECG排序的k空间采样在胸腔内的对比增强MRA中，脉管搏动和心跳运动会对图像质量造成影响，导致 模糊和叠像伪影。使用ECG门控来缓解这些伪影显著提高了扫描时间，因为只有心动周期 的一个片断被用于图像采集。已经开发出可靠的对k空间的ECG排序(图47A)，其在无运 动的舒张中期期间采集k空间的中心部分，而在全部的其它时间填充k空间的周边区域，显 著减少了心跳造成的模糊(图47B和C)。IV.使用靶向造影剂的实验本节描述了两个使用靶向造影剂的主实验。
通过结合基于可溶性单链TCR的融合蛋白(264scTCR)得到一种抗p53SPI0 纳米颗粒，其中该TCR部分能识别出在HLA-A2. 1环境中的多种类型的人类ρ 5 3肽(aa 264-272)，以及直径为 50nm 的链霉亲和素(streptavidin)包被 SPIO，(SPI050, Ocean Nanotech公司)。264scTCR的作用和特性用流式细胞计数来表征；HLA-A2. 1正T2母淋巴杂 交细胞用不同浓度的P3肽冲击致敏，通过PE结合264scTCR多聚体来染色，并对最少10000 个事件进行评价。通过264scTCR-PE多聚体染色的载有p53的T2细胞(p53w :264TCR)与 不同的对照相比荧光染色要增强100到200倍(图48A)。264scTCR-SPI050结合的程度 用ELISA来表征；BFl抗体包被板被用于诱发磁纯化264scTCR-SPI050缀合物，用W4F抗体 诱发和链霉亲和素结合HRP来建立，并以405nm来分析。结果表明只有264scTCR-SPI050 缀合物被该包被板成功诱导，表现出成功的结合以及对去除未经结合的264scTCR的纯化 过程的效果。原始MRI结果表明了根据p53特性结合的264scTCR-SPI050缀合物的聚集和 固位；成功结合的264scTCR-SPI050颗粒用一个磁细胞分选柱进行纯化，用通过p53肽冲 击致敏的T2细胞来培育，并用一个多梯度回波序列来成像。用COSMOS对铁量进行量化，结 果表明与不同的对照相比，在用264scTCR-SPI050处理后的载有p53的T2细胞(p53(+) 264scTCR)中有明显更多的铁聚集(图48B)。通过NTA-His相互作用与蛋白质结合的SPIO胶团作为肿瘤靶向造影剂系统被建 立，目的是实现高的生物相容性、亲和性和稳定性。2. 5mg的Fe3O4纳米颗粒被重悬在ImL 氯仿中，该氯仿中含有Img的1，2- 二棕榈酰-sn-甘油-3-磷酰乙醇胺N-[甲氧基(聚乙 二醇)-2000] (mPEG-200PE)、1. 5mg 的 1，2- 二棕榈酰-甘油 _3_ 胆碱磷酸(DPPC)和 2. 5ug 的1，2_ 二油酰-sn-甘油-3-{[N(5-氨基-1-羧戊基)亚氨基二乙酸]琥珀酰}镍盐 (DOGS-NTA-Ni) (Avanti Polar Lipids公司)。该氯仿在氮气下完全挥发之后，残留物被干 燥三小时，并添加ImL水，以得到含有NTA功能化SPIO胶团的在视觉上清澈的悬浮液。比 SPIO颗粒包裹得更多的胶团通过0. 45um的滤波器被滤出。然后SPIO颗粒被装入到磁珠亲 和细胞分选柱(MACS)内，并洗掉空载的胶团。通过将NTA-SPIO胶团与溶合了 6x His标签 的过量绿色荧光蛋白(GFP)进行混合，对NTA-SPIO胶团的结合进行检验。混合物被装入到 MACS柱，并洗掉未结合的GFP。用250mg咪唑溶液对结合了的GFP进行洗脱，结合了的GFP 的总量通过发出的荧光来表征。发现80 μ g的NTA-SPIO胶团可由大约10μ g的GFP蛋白 包裹。V.开发用于全鼠成像的数据采集方法在用于对分子MRI中的靶向造影剂进行量化的方法中，使用了标准小鼠模型。MRI 实验是在使用8通道表面线圈的7T 20cm孔Bruker动物扫描仪上进行的。作为将量化磁敏成像(QSI)发展成全鼠分子MRI工具的第一步，要解决的活体小 鼠成像问题包括对磁场测绘的优化，心跳和呼吸运动伪影，以及提高扫描速度。A.优化用于场测绘的多回波序列中的回波间隔场测绘估计对于磁敏度重建的精确度来说是至关重要的，在初步的研究中，在多 回波序列中用到了简单的恒定回波间隔。B.消除小鼠的剩余边缘场在对量化磁敏成像的研究中，采用了低阶多项式拟合来消除局部场测绘图中的背 景场效应。对于全鼠成像来说，由于诸如前脑末梢的小鼠边缘部位造成的场可能会引起迷惑性的残留伪影(图21)。研究了磁敏度与小鼠组织相匹配的填充材料的使用，以减少这些 小鼠边缘场。还研究了根据小鼠的几何外形使用麦克斯韦方程来消去这种剩余场。可以使 用针对小鼠磁敏度的简单模型。剩余场可以作为面积分被快速计算出来，就像在初步研究 中的分段恒定模型中的几何形状参数那样。C.通过最大似然和最优采样时间点进行场测绘估计

众所周知的是，在常规的双回波场测绘估计中，对回波时间差的选择涉及到折中 取舍(trade-off)。如果回波时间差过大，则动态范围受到限制；如果回波时间差过小，则 估计得到的场测绘图的误差将增加。回波时间和回波数目的最优选择可由下述信号模型来 确定s(t) =S(|eiute_K2<it+￡，其中Stl表示复横向磁化，R/是横向驰豫率，ε是已知的复数 形式的独立同分布的高斯噪声。最大似然(ML)场测绘估计被用来对该场(频率为ω)进 行求解。在估计和预测理论以及统计学中，能够数值计算的Cram6r-Ra0界(CRB)为任意的 无偏ML估计提供了可实现的最小方差。对于三个回波存在闭式分析表达(Fimai et al., IEEETrans Med Imaging 2008，27 1484-1494)。在这种情况下，对于接收机带宽和频率编 码所允许的最大SNR选择了 TE1和TE2。这样，使优化问题被简化为由CRB最小化确定TE3 的一个变量。对于给定的组织R/，最优的TE3可从CRB曲线的平坦底部的起始处确定(图49)。随后，最优的序列重复时间TR可由TE3确定。第二个和第三个回波之间的 时间间隔可被用于获取针对更高SNR的附加回波。D.心跳和呼吸运动监测通常，ECG信号可使用通过粘胶、绷带或针固定在小鼠脚爪上的电极来记录，并可 使用气垫或对ECG信号进行滤波来监测呼吸运动。这种类型的ECG信号可能会受到以下因 素的干扰快速转换成像梯度，在身体和电极上感生出电动势的RF脉冲，以及产生磁流体 动力学效应的极化场BO中的血流。这一问题在高磁场中变得更为严重。近来有报道说自 动导航(k空间中心信号)在监测复合的心跳和呼吸运动方面是非常有效的。对人体成像 的分析表明从较大容积的自动导航比从较小容积的自动导航提供了更好的运动监测。对 于全鼠成像来说，自动导航能够很好地适用于呼吸和心动监测。因此，建议对于全鼠成像使用这种自动导航方法。改变多回波序列，以获得如图39 所示的自动导航。来自全鼠的k空间中心信号(图39)可能不会像来自位于胸腔或腹部的 容积的信号那样敏感。来自使心脏和腹部敏化的前部线圈单元的信号可以被用作自动导航 信号。另一种替代方法是采用沿头-尾纵向方向的空间分辨导航信号，其允许有选择性地 跟踪胸腔和腹部运动，就像在标准笔形波束隔膜导航中那样。这种纵向析象可通过在读取 准备期间获取kz编码数据来实现(图49)。1.单容积法在麻醉下的小鼠的呼吸周期为1000毫秒数量级，其模式为快速吸入后随之缓慢 放松。呼吸运动在呼吸周期的缓慢放松阶段很小，能够几乎无呼吸运动伪影地采集数据。来 自自动导航的运动波形在图50中示出。接近70%的呼吸周期是缓慢放松(Hiba，B.，Magn ResonMed, 2007 ；58 :745_753)，其可以用来采集数据。利用了整个心动周期来进行数据采 集，并利用了 ECG指导下的视图排序以最小化心跳运动伪影。由于全鼠(3X3X9cm3的容 积)成像应把频率读取方向(具有不受限的F0V)设定在小鼠身体的纵轴上以减少扫描时 间，建议采取下述两种数据采集策略单容积法和双容积法。
图50b中示出了单容积采集法，其中采用了 ECG指导下的视图排序对数据进行采 样。如针对人体成像所阐述的那样，这种ECG视图排序能够减少胸部区域内的心跳运动伪 影。从自动导航运动波形中检测出ECG触发(图50a)。已针对人体成像开发的实时卡尔曼 滤波在这里也被用于提取心动和呼吸波形。从心动波形中检测出ECG触发信号。呼吸波形 被用于当连续执行该序列时以接受/拒绝的方式对数据采集进行门控。为了识别出舒张中期与检测到的ECG触发信号之间的延迟，以下述方式执行运动 预扫描。图20中的自动导航序列被修改为二维单回波序列，其相位编码在每个ECG触发处 递增。该二维影像采集 和三维自动导航采集交织进行，以得到自动导航记录和轴向心脏切 片的心脏影像MRI影像。该心脏影像能识别出心动周期内的最小运动周期(舒张中期)，其 随后与自动导航波形进行相关，以估计触发延迟。2.双容积法这种单容积法的一种可能的局限性在于，用这种方法得到的详细心脏结构可能仍 然是模糊的。通过下述方式来解决这一问题。已知小鼠心脏位于胸干前部，其可在一个小 的冠状容积内捕捉到。这个小的冠状容积可在舒张中期内采集，其余的身体后部可在一个 大的冠状容积内捕捉到，并在其余心动周期期间采集。后部容积与前部容积重叠，捕捉到心 脏的一部分。这种双容积法在图50c中示出。来自两个容积的自动导航将通过与来自全鼠 的自动导航进行比较而针对ECG触发检测被重新校准，它们都以交织方式被捕获，并具有 常规的ECG信号和呼吸信号。现在在舒张中期捕捉心脏的前部容积，其与图50b中所示的 单容积法相比大大减少了心跳运动伪影。同样，ECG视图排序也可被用于进一步使残留心跳运动伪影最小化，正如已经在人 体冠状成像中所阐述的那样。心脏结构以高分辨率被析像。为了使两个容积之间的串扰最 小化，在(每个容积的起始处)转换之后立即进行的数据采样是在k空间的边缘处开始的， 在该处与自旋平衡的偏差导致最少的伪影。这种双容积法是同步多容积(SMV)算法的一种 应用，其已经针对人体心胸成像而被开发。可以如此选择舒张中期持续时间，使得其在心动 周期内的百分比等于前部容积占全鼠容积(前部容积和后部容积的和)的比率。通过这种 方式，前部容积和后部容积均在近似相同的时刻完成，总体扫描时间将和单容积法一样。尽 管双容积法与单容积法相比有一些SNR降低，但无额外时间开销地降低心跳运动伪影模糊 使得这种双容积法对于全鼠成像来说是有价值的。3.实验自动导航(如图50中所示)以及常规ECG信号和呼吸信号均被用于前部冠状容 积(心脏+腹部)成像。最高图像质量将被用于识别最佳的心跳和呼吸运动信号(η = 10， Wilcoxon)ο利用该最佳运动信号(预期它是一个自动导航)，对于全鼠成像，将单容积法与双 容积法进行比较。随后，将小鼠杀死并固定，立即对小鼠重复执行MRI以进行对比(η = 10， Wilcoxon)。对扫描时间、SNR、心肌清晰度和图像质量进行测量以确定较好的方法。(a)使用平行成像加速数据采集为了缩短总体扫描时间，或者为了提高分辨率和/或容积覆盖，对于信号接收采 用了基于多通道的平行成像，并利用了不同回波时间的图像之间的加速采样轨迹。(b)平行成像
获得经由TR的多回波，以采集同一 TR内回波和回波之间的不同相位编码，这类 似于 TSENSE (Kellman P.，Magn Reson Med, 2001 ；45 :846_852)和 TGRAPPA (Breuer，FA, MagnReson Med, 2005 ；53 :981_985)(图42)。通过将来自所有回波的数据进行组合，可以获 得完全编码的参考扫描，作为针对每个线圈的复图像GRAPPA重建的自校准(GriSwold，MA， Generalized Autocalibrating Partially Parallel)。为保持脉冲序列的流补偿特性，现 在每个读取点将被其自身的流补偿相位编码集合和回卷梯度包围。4.实验 使用针对磁敏测绘的精确的基于图像的正则化方法(方程14)对小鼠体模进行成 像。图像数据集是欠采样的，随后利用所建议的GRAPPA方法针对不同的换算系数(例如对 于3回波采集为2，3)而被重建。针对GRAPPA方法，对铁测绘图的精度和图像质量(对于 磁敏度测绘图和T*图像)进行评价。加速后的序列被用于小鼠成像(η = 10，ffilcoxon)，以评价体内成像质量。VI.用于精确估计生物标记磁化的可靠正则化求解如上所述，可通过改善反演问题的条件或者通过用先验知识对解进行正则化来实 现磁敏度重建。利用多个对象方向改善条件的方法对于磁敏成像来说是精确的，但要在扫 描仪中使人体转动存在困难，而且需要长的扫描时间。正则化方法对于大范围的人体成像 具有很大的潜力。其不需要使对象在磁体内重新定向，从而可以应用于在标准闭合式磁体 中进行综合人体成像。基于图像的正则化方法对于磁敏度估计来说是精确的，因而对于一 般性临床应用来说是特别有前途的。这里描述的是用于磁敏成像的正则化方法，包括改进 正则项以同时实现高的精度和图像质量，并提高计算速度。针对可靠、精确和快速的磁敏度 测绘描述了多种不同的合理正则项。A.对于先验知识正则化改进稀疏度计算如上所述，Ll范数正则化是对磁敏度图像中稀疏度的一种合理表达。Ll范数的求 解通常计算速度慢，而且在估计的磁敏度和已知磁敏度之间的回归斜率与1存在偏差。这 些问题的原因是稀疏度正则化不够。建议采用下述的稀疏度表达，以更好地利用正则化求 解反演问题。1.小波正则化在原始数据中进行正则化表达(方程11和14)的一种有效的替代方案是基于小 波的正则化。已经针对MRI开发出了小波编码(Panych，LP.，Magn Reson Imaging, 1993 ； 3 :649-655，Weaver, JB.，Magn Reson Med, 1992 ；24 :275_287)。小波变换使必要信息集中 到很少的几个参数上的能力是其在医学成像处理中普遍应用的关键原因之一(Laine，AF.， Annu Rev BiomedEng, 2000 ；2 :51_550))。小波表示法的稀疏度与空间域中的稀疏度相比是 一种更为现实的假设。因此，这里针对反演问题重写了该表达式。例如，方程11变为x(r) = argmin^) [XZr|w(r)6<6b(r)-d(r) χ(Γ))|2 + R[ %(r)]] (方程 7-1) 其中ω是小波变换，而w(r)是权重。小波表达式(方程7_1)的一个重要优点 是能够得到高效率的计算技术(Osborne，MR.，IMA J. Numerical Analysis, 2000 ；20 5, Daubechies, I. ,Communications on Pure and Applied Mathematics，2004 :45)。迭代 软阈值法(方程7-1)通过迭代更新公式实现了优化，其在每次迭代中仅涉及一次(快速)小波分解-重建。可采用不同的方法来计算对(方程7-1)的近似稀疏解，以更好和更快地 重建磁敏度图像。2.高效L1. ！范数上面描述的L1范数很难针对高效的重建采用公知的梯度下降优化技术。如果 Lp范数中的ρ稍稍大于1，则Lp仍非常近似于L1，但确实变凸了，成为可微的，并可利用 梯度下降法高效地求角军(Nayakkankuppam, Μ. , http://www. si am. orR/meetinRs/la03/ proceedinRs/nayakkan. pdf, 2003)。这种可微性消除了执行外部迭代以改善L1中的对数障 碍(log-barrier)的需要，与L1优化问题相比，实现了在10次数量级下的预期速度提高。 建议采用P = 1. 1，并采用对偶坐标上升法针对磁敏度图像重建构建一种迭代算法。3. L0 范数L0范数(非零体素的数目)最小化是比L1范数更好的一种稀疏度表达。实际上， L1范数提高了稀疏度，因为它是对Ltl范数的凸近似。已经知道，直接最小化Ltl范数是一个 NP(非确定性多项式)难问题，缺乏有效的算法。近来，已经开发出近似技术来有效地最 小化 Ltl 范数。交叉熵法(Trzasko，J.，IEEE/SP 14th Workshop on Statistical Signal Processing, Madison, WI, 2007 ；176-180 ；Trasko, J. , Med Image Comput Comput Assist Interv Int Conf MedImage Comput Assist Interv，2007 ;10 :809_816)和基于同伦延拓 的方法(Boyd，同上)可以被用于磁敏度正则化中的Ltl范数最小化。Ltl范数被定义为Ixltl= Σ 1 (χ乒0)，其可以通过一个具有被整定为同伦接近于 零的参数的函数来近似，即limQ__QE P (|x|, σ) ^ χ|0Ο诸如ρ (|χ|，σ) = log(|x|/ σ+1)或P (|χ|，ο) = l-e_|x|/°的函数可以被用于Ltl范数的同伦近似。同伦程式是用来 更新近似函数P (1x1，ο)，并将参数σ从初始值1或0.5)减小一个因子(小于1)。前向 问题(方程7)可以以矩阵形式标注为δ = Dx，具有针对矩阵D的形成偶极核的元素。则 同伦Ltl范数正则化问题可以表达为minxE(x，σ，λ) = λ !Dx-S |22+Σ P (|GX|，σ). (方程 7-2)这里的G是一个提高边缘稀疏度的算子，如梯度，并且(方程7-2)中的表达式能 够容易地扩展为在保真项中包含一个加权因子。Ε(χ，σ，λ)的导数为AE = L(x, σ, λ) =2DH(Dx-5) + AGHA(x, o)Gx, (方程 7—3)其中卜广表示共轭转置，Λ(χ，σ)是一个对角矩阵，其组成单元作为 P' (|GX|，0)/|Gx|来计算。这里用到了一个弱导数，例如P (IxI) = |x|，P ‘ (IxI) =sign (χ) (Trzasko, J.，如上，Trzasko, J. IEEETrans Med Imaging, 2009 ；28 106—121)。 贝"J ΔΕ = O的解就是对具有给定正则化参数λ的最小化问题的解，其为(2DhD+ λ Gh Λ ( χ，σ ) G) χ = 2Dh δ . (方程 7-4)上述问题可用共轭梯度法来求解。整定参数ο在迭代期间减小了一个因子 (<1)。如果P (IxI) = 1x1，则Ltl问题可以被一般化为L1问题，其比使用对数栅栏法求 解的L1问题效率更高。如果P(IxI) = |Χ|22，则该问题变为L2问题。4.利用平行化或图形显卡提高计算速度正则化的优化问题可简化为能够平行化的半正定程式(Hansen，MS.，Magn Reson Med2008 ；59 :463_468)。可以使用高性能的计算机集群把重建时间缩短到数分钟或数秒， 对于实践中的应用足够短。必须执行的主计算是计算大数据集的傅立叶变换。近来已经开发出了用于图形显卡的通用计算环境，极大加快了计算傅立叶变换、向量-向量相乘和其 它线性代数运算的速度(Hansen，如上)。可针对图形显卡生成优化代码，其以低成本极大 地节省了计算时间。例如，优化代码可以被用在戴尔T7400工作站中的图形显卡(NVIDIA TeslaDeskside GPU计算系统)上，以测量可用重建时间。5.实验正则化的重建利用小波、高效的Lu和Ltl范数来实现，以对小鼠体模进行磁敏成 像。确定最优的正则化，以提供和目前的L1范数相比已知磁敏度接近1的回归斜率、良好 的图像质量和快速的重建时间。上面所讨论的磁敏度重建方法可以对一组小鼠(η = 10，ffilcoxon)进行检验，其 中SPIO被注入到小鼠的大脑和斜股肌中(在脂肪预扫描之后)。B.基于先验解剖的磁敏度图像重建Lp范数正则化并没有考虑可从幅值图像得到的解剖学信息。由于在磁敏度图像和 T2*加权的幅值图像之间存在明显的相关性，这种相关性可以被用于改进正则化。1.解剖区域分区和边缘正则化来自幅值图像的解剖学信息被用在初步研究的分段恒定模型中，以将不适定反演 问题转换成用于可靠磁敏度估计(方程12)的超定问题。强度值和强度梯度均可被用于对 小鼠体内的区域进行分区，以形成具有相似磁敏度的区域。这允许对一个区域内的平均磁 敏度或磁性标记总量进行估计。但是，使用许多区域的细化图像分区在实践中变得很繁重。—种更合理的假设是边缘在T2*加权幅值图像中位于和其在磁敏度图像中相同 的位置。因此，正则项可表达为在磁敏度边缘图像和T2*加权幅值图像边缘之间的Lp距离。 (如在上面所述的Lp正则化表达中那样，将对ρ = 0，1和1. 1进行讨论，以确定有效的正则 化。)这将是比简单地使边缘稀疏化更为现实的正则化，利用迭代求解实现了快速的收敛。 表现出相似性的两种可能的方法是χ(Γ) = argminx(r) [ Xr|w(r)(5b(r)-d(r) x(r))|2 + …阽以！·)]‘) /^^)])、]，(方程
7-5a)X(r) = αΓ§πι ηχ(Γ) [ Zr|w(r)(6b(r)-d(r)(E>x(r))|2 + allg^r)]/^ - g[I(r)]/Im||p],(方程
7-5b)其中g[I(r)]是位置r处的幅值图像I的梯度向量的幅值；X1^PIm是用于缩放的 χ (r)和I(r)的最大值(或中值)。这里在方程7-5a中采用了一个滤波函数，当g[I(r)] <一个阈值时，赋给l/g[I(r)]最大值。也可以在正则项中同时包含幅值和梯度信息，例 如
X(r) = argminz(r) [ Ir|w(r)(5b(r)-d(r) X(r))|2 + a||(5[x(r)])|lpp||(g[x(r)]/g[I(r)])||p],(方程7_6a)
X(r) = argmin^r) [ Er|w(r)(5b(r)-d(r) x(r))|2 +g[x(r)V^ _ g[I(r)]/Im||p]，(方程7_6b)
其中负]是由幅值T2*图像I(r)定义的分区算子。图45中用未经处理的解剖学 正则化进行的初步可行性检验表明符合精确磁敏度估计。这种解剖学正则化方法得到了用 于磁敏 成像的精确可靠的反演。2.实验解剖区域分区、解剖学边缘正则化和其它正则项针对小鼠体模的量化磁敏成像被 实施和比较。对图像质量、磁敏度量化精度和计算时间进行比较，以确定最优的正则化方法。上面所述的磁敏度重建方法在前面讨论的小鼠数据上进行检验。T2*成像将使用 如上所述被开发和优化的多梯度回波序列来执行。对如上所述的T2*、SWI和磁敏度测绘图 的图像质量进行比较。C.信号相位测绘图中从磁敏度效应分离的化学位移效应在小鼠全身成像中不可避免地要遇到脂肪组织，并且化学位移效应被叠加到测得
的相位图上。脂肪偏共振频率P = 3·4ρρηι可能与由于磁性标记和组织磁敏度而引起的偏共
振频谱重叠。化学位移效应和磁敏效应之间的主要区别在于其空间分布特性不同。化学位 移位于组织脂肪内，而磁敏效应分散在外部组织中。因此，化学位移效应可通过空间滤波从 磁敏效应分离出来。这种空间滤波的区分脂肪和水的数学特性对于场测绘图不平滑的分子 MRI来说是非常令人感兴趣的，如下面还要详细描述的。下面描述了当存在化学位移时用于 获取磁敏度场测绘图Sb(r)的方法。1. IDEAL型联合确定化学位移和场测绘图采用了 IDEAL (利用回波不对称性和最小二乘估计对水和脂肪进行迭代分解)算 法，其共同确定了化学位移和磁敏度场测绘图。针对IDEAL的主要假定是场测绘图是平滑 的，其能够通过低通滤波实现脂肪的化学位移和不均勻场的分离。标准IDEAL算法寻找接 近零或基本平滑的场测绘图。尽管这对于某些临床应用来说可能是有效的，但分子MRI中 的磁性标记的强局部磁场会使得直接应用IDEAL无效。建议用下述贝叶斯方程和马尔科夫 随机场先验对IDEAL加以扩展，以放宽对平滑度的要求。在一个给定的体素处的信号可被 建模为s( τ , w, ￡, δ b) = [w+f exp(i2 π τ σ )]exp(i2 π τ δ b)， (方程 7—7)其中τ = GJciTE, ι和f为回波中心处的水和脂肪磁化。水I、脂肪 和场测绘 图\(以PPm为单位)这三个参数的测绘图可通过在添加高斯噪声的情况下利用最大似 然估计使上述信号模型拟合于每个体素处测得的回波数据m( τ ” r)来进行估计min Σ i |m(Ti)-s(xi,w,f, Sb)) I2。这种基于体素的非线性最小二乘法信号模型拟合对于具有脂 肪和水的2自由基体素是确定性的，但它对于仅包含水或仅包含脂肪的1自由基体素是非 确定性的，因为具有3. 4ppm偏共振的水在单个体素内是无法与脂肪区别开大。因此，需要 诸如严格要求平滑这样的空间正则化来使所得到的解在物理上是有意义的，基于体素的最 小化问题变为全局最小化问题(w(r),f(r), 5b(r)) = argmin (w (r), f (r), δ b (r)) [ Σ r Σ i|m( τ i,,r)-s( τ w(r),f(r), 5b(r))) |2+R[5b(r)]](方程7-8)物理上有意义的正则化R可以是分段平滑的先验，其被用在噪声最小化的平行成像重 建(EPIGRAM，方程1-3)的初步工作中。截断的线性位势典型地被用于构造分段平滑的 先验(Rai,A. ,Magn Reson Med in press) :R[ δ b(r)] = λ Ep.^mind δ b(rp). - δ b(rp) | , V)，其中λ是可通过L曲线法选择的正则化参数，求和符号的下标ρ和q是图像Sb(r)中 最近的相邻体素对，V是一个截断值，典型地被设为强度范围的十分之一。这一分段平滑先 验保留了场测绘图中的边缘和尖锐过渡。尽管这种先验使得最小化问题变为非凸优化问 题，其仍然可利用康奈尔大学的团队所开发的图形切割法有效地求解(RaiA.，Magn Reson Med, 2007 ；57 :8_21，Kolmogorov, V.，IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell，2004 ；26 147-159)。一旦把磁敏度场测绘图Sb(r)从测得的场测绘图中分离出来，则磁敏度图像可 通过上述反演获得。方程7-8中的分段平滑先验对于非常小的磁性标记区域来说仍然是不 够的。2.通过迭代加入一致性联合确定脂肪掩模和磁敏成像一种作为替代的方法是通过迭代加入一致性联合确定脂肪掩模和磁敏成像。当 分区脂肪区域时，这种脂肪分区并不需要许多回波。其可以通过联合且迭代地确定脂肪掩 模、场测绘图和磁敏度反演借助算法自动进行。脂肪掩模(f(r))可初始估计为在利用多项 式拟合消除背景场后具有偏共振频率的3. 4ppm体素。利用结点搜索从初始脂肪掩模中去 除在所有方向上都没有最近相邻的点和细线。然后将该脂肪掩模f(r)代入到下列化学位 移_场测绘图_磁敏度方程中，以得到利用上述正则化R的磁敏度初始估计χ(Γ) = argminz(r) Σγ |w(rj [6b(r) - f(r) σ - d(r) x(r)]|2 + 深(方程 7-9)随后，通过从测得的场中在消除背景场之外还消除与所估计的磁敏度相关的场， 对脂肪掩模进行更新。同样，从脂肪掩模中去除孤立的点和细线。该过程重复进行，使得脂 肪掩模在连续的迭代中更为精确。当更新的差值足够小时，迭代收敛到一个所希望的解，允 许同时确定脂肪掩模和磁敏成像。对(方程7-9)中的最小化问题的可靠且快速的求解需 要采用上面所述的正则化技术。由上述IDEAL类型的算法所得到的脂肪掩模也可被用在方 程7-3中；如果该脂肪掩模是精确的，则一次迭代就够了。3.实验上述从测得的场测绘图中消除脂肪影响的思想可以被进一步改进优化。加入了具 有已知脂肪量的小鼠体模。可以将另外的SPIO纳米颗粒置入到脂肪内以及体模中脂肪和 组织之间的边界处。用于磁敏度重建的脂肪消除算法可对静脉注射了 SPIO的小鼠进行检验(η = 10， Wilcoxon)。另外的SPIO可以被置入到小鼠的腹部脂肪组织内(在脂肪预扫描之后)，以保 证有一些SPIO存在于脂肪内/与脂肪的边界处。在这三种方法之间进行比较，能够确定一 种用于精确计算在存在脂肪的情况下的场测绘图并重建磁敏度测绘图的有效且高效的方 法。4.为量化位于非常小的区域内的磁敏材料进行的单偶极拟合上面所考虑的方法可能需要对位于小的区域内(大约为一个体素大小)的磁敏材 料进行微调。在这种情况下，在对该区域进行数字化时可能会导致一定的错误。可能需要 非常高的分辨率来将小的区域离散化为几个体素，以进行细微的磁敏成像。建议了一种能 够通过下述方式对小的区域内的整体磁敏度进行估计的方法。以非常低的分辨率来重建数 据，使得体素比靶向小区域大很多，该区域可以被近似为一个单个的偶极点。这种点偶极相位模型已经被用于通过相位互相关来对磁性微颗粒进行定位和量化。建议对MR信号方程 进行亚体素级处理，以实现精确的点源估计。5.单偶极拟合对于缓慢变化的背景不均勻处使用了低阶多项式。除了磁矩与回波时间的乘积之 夕卜，这种体素内失相还与源体素内的偶极位置有关。令Sb(rn，rs)为由于位置的一个 偶极ms所造成的中心位于&处的一个体素处的信号相位。随后可以通过对所有ms、&进 行搜索找到该偶极ms:
ms = argmin (mSj rs) Σ n|wn[5b(rn, rs) x-phase[ f dr Φ (r~rn) exp [i(y μ 0msTE/4 π ) (3cos2 θ -1) / | r_rs |3] ] ] |2(方程7-10)其中φ (r)是MRI离散化中的体素基函数，且τ = ω0ΤΕο方程7_10中的积分和 ! 3中的搜索步骤需要以比由于偶极场引起的相位变化周期的尺度小得多的分辨率来计算 (或许可以为体素/100个数字化步骤)(Pintaske，J.，Phys Med Biol, 2006 ；51 =47074718, Pintaske, J. , Magma, 200619 46-53, Lee, JH.，Nat Med, 2007 ；13 :95_99)，或者需要在 k 空 间内进行分析。方程7-10假定相位图以可接受的精度被重建。偶极场按照r_3快速衰减， 因此仅仅靠近源体素的一个小的球面区域就包含了足够的信息。在使测得的场拟合于一个 单偶极场时，噪声和体素内失相均可在加权因子中适当地加以考虑。方程7-10中的算 法可允许精确的磁矩量化，其对于失相非线性和偶极位置不敏感。6.实验单偶极拟合算法可以对置入了来自Bangs实验室(菲舍斯市，印地安纳州)的大 氧化铁微颗粒(10 μ m大小，每个颗粒具有已知的铁含量)的凝胶体模进行检验。应注意在 凝胶体模制备期间不要导入任何的气泡。用上面所述的方法对磁性微颗粒体模进行成像。 用方程7-10对相位图进行处理，以估计幅值图像中暗点内的铁含量。利用线性回归，将颗 粒内的铁的MRI估计与颗粒中已知的铁含量进行比较。为了对患者数据进行可行性检验，单偶极算法首先可针对小鼠数据进行可行性检 验，并通过与后面所描述的实验中获得的组织学数据进行相关而对其精确度进行验证。VII.验证用于量化靶向造影剂的生物分布的方法上面所述的量化磁敏成像(QSI)的技术发展得到了对分子MRI中的造影剂进行 测绘的可靠和精确的方法。这种QSI方法在跟踪靶向造影剂时实施，作为分子MRI的一个 重要应用。可采用与赫赛汀抗体结合的SPIO纳米颗粒。赫赛汀是经FDA批准的，具有针 对乳腺癌细胞亚群中过度表达的HER2/neU受体的特异性结合特性，而且纳米颗粒与赫赛 汀的结合性是众所周知的。可以实施使用与SPIO纳米颗粒结合的赫赛汀在体外和小鼠 模型中靶向癌细胞的实验。借助QSI确定纳米颗粒(Lee，如上)可以与通过ICP-MS(Sim R. ， InvestRadiol,2005 ；40 504-513, Yancy, AD. ， J Magn Reson Imaging,2005 ；21 432-442, Sundstrom, JB. , J. Acquir Immune Defic Syndr,2004 ；35 :56_63, Raynal, I., Invest Radiol,2004 ；39 :56_63)、比色法(Raynal I, supra, Kalambur, VS. , Langmuir, 2007 ；23 12329-12336，De Cuyper, Μ.，AnalBiochem, 2007 ；367 :266_273)以及具有附加 64Cu 标记的 μ PET (Cai, W.，Eur J. Nucl Med MolImaging, 2007 ；34 :850_858，Smtih, SV.， J Inorg Biochem, 2004 ；98 1874-1901，Voss, SD.，ProcNatl Acad Sci USA, 2007 ；104 17489-17493, Anderson, CJ.，Q J Nucl Med Mol Imaging, 2008 ；52 185-192)实施的参考 测量进行比较。用所建议的Here印tin-64Cu-D0TA-SPI0作为肿瘤靶向放射性纳米颗粒得 到了良好的化学性质，其很好地适合于验证MRI量化的目的。赫赛汀(Genetch公司出品，旧金山市，加利福尼亚州)，作为曲妥珠单抗 (trastuzumab)的商品名，是作用于HER2/neu(erbB2)受体的人类单克隆抗体。赫赛汀一般 被用作针对乳腺癌和卵巢癌的抗癌疗法的一部分，其也可以被用作对于MRI、超声和PET中 方向输送造影剂的靶向机制。A.细胞株采用具有不同HER/neu过量表达水平的癌细胞株Bx-PC_3 (人类肝癌细胞株)， MDA-MB-23UMCF-7和AU-565 (人类乳腺癌细胞株)。报告显示相对HER/neu表达水平分别 为1、3、28和30。细胞以大约70%的融合度被收获，并用赫赛汀针对流式细胞免疫荧光法 (FACS)而被制备，以检测HER2表达水平。每个细胞株内的HER2表面浓度可通过将赫赛汀 结合与用对于IgG抗体的Fc部分特定的已知含量抗Fc IgG标记的微珠(量子简单细胞微 珠，Bangs实验室)进行比较而被量化。

B.与赫赛汀结合的SPIO纳米颗粒标准交联氧化铁(CLIO)与用2，3_ 二巯基丁二酸(DMSA)配位体包裹的、具有预期 大小的磁力学工程处理的氧化铁纳米颗粒(MnMEIO)可以被用于和赫赛汀结合。颗粒能够 很好地用包括X光衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和超导量子干涉仪(SQUID)的技术来 表征。赫赛汀(2mg，Roche Pharma)可以溶解在IOmM磷酸钠缓冲剂溶液中(10 μ 1，ρΗ值 7. 2)，并与(4-Ν-马来酰亚胺基甲基)环己烷-1-羧酸磺酸基琥珀酰亚胺酯(sulfo-SMCC) (50 μ 1, Pierce)混合。15分钟后，可通过将反应混合物施加到葡聚糖凝胶G_25 (Aldrich) 脱盐淡化柱而对马来酰亚胺活化的赫赛汀进行纯化。采集到的含有马来酰亚胺活化的赫赛 汀的分馏物(约200 μ 1)可以与100 μ 1的12-nm MnMEIO溶液(浓度为2mg Fe/ml)立即 混合，该反应可允许在4°C下持续8小时。MnMEIO赫赛汀缀合物将通过凝胶滤波而被纯化。 为了确定磁性纳米颗粒(MnMEIO或CLIO)与赫赛汀的生物缀合，可利用Bio-Rad DC蛋白 质化验工具组件进行蛋白质化验。预期每个磁性纳米颗粒上能够结合大约六当量赫赛汀抗 体。一种非特异性的抗体可用于负对照。C.多态成像探头多态成像是同时获取解剖学信息和功能性信息的一种具有吸引力的策略，一种 应用是通过添加放射性标签及核成像来对磁性纳米颗粒进行量化。64Cu(tl/2 = 12. 7h ； β+18%，β +max = 656keV)的物理属性适合于在动物模型中基于
抗体及纳米颗粒进行体内动力学成像。使辐射性64Cu2+附着到分子探头上需要使用双官 能螯合剂，如D0TA(1，4，7，10-四氮杂环十二烷-N，N，，N”，N”，-四醋酸)和TETA (1，4，8， 11-四氮杂环十四烷-N，N’，N”，N”’四醋酸)。已经对用DOTA作为螯合剂的64Cu标记的 抗体及纳米颗粒进行了广泛的研究，以证明64Cu对于PET成像研究的潜在临床应用。正如 在用IllIn和68Ga标记曲妥珠单株抗体和重组亲和配体(AfTibody分子)时那样，计划针 对μ PET生物体内分布研究使用DOTA缀合的赫赛汀以64Cu来标记MnMEIO纳米颗粒。D.实验 1体外SPIO靶向细胞MRI。从每个细胞株均可收获细胞，并将收获的细胞用赫赛汀-SPio缀合物培养和处理30分钟。将清洗过的细胞混合在2%的多聚甲醛中，并置入到 50mL尖底离心试管内的琼脂糖凝胶中。对这些细胞试管和用控制剂(无赫赛汀)处理过 的细胞执行MRI。定量磁敏成像法可用于确定磁敏度值，这些磁敏度值能够被转换成铁的 浓度和质量。除了梯度回波成像之外，也可以执行标准的Tl和T2自旋回波成像。通过与 控制剂进行比较，可以估计出Δ (1/Τ1)、Δ (1/Τ2)和Δ (1/Τ2*)。感性耦合等离子质谱仪 (ICP-MS，Plasmaquad)可以被用作细胞体模中铁浓度的参照量度。通过MRI测得的[Fe]、 Δ (1/Τ1)、Δ (1/Τ2)和Δ (1/Τ2*)可以与通过ICP-MS测得的[Fe]和HER2/neu表达进行 相关，以确定用于测量靶向造影剂与细胞的亲和度的定量且精确的MRI方法。 E.实 验 2小鼠模型中的体内SPIO靶向细胞MRI。上述体外细胞研究可以扩展到用人类乳 腺癌细胞株AU-565进行的活体小鼠研究(η = 11，t_检验)中。这些癌细胞可以被注入 到BALB/c裸鼠的近端股骨区域内。当异种移植物达到50mg时(通过MRI容积目测估计)， SPIO-赫赛汀缀合物可以被静脉注射到裸鼠体内(20mg/kg剂量)。聚焦在肿瘤上的高分辨 率(50 μ m)MRI可以被执行1小时的预先注射和2小时的后续注射。含有非特异性抗体(无 赫赛汀)的SPIO可以被用作负对照(n= l，t-检验)。MRI包括这里所描述的梯度回波成 像和对肿瘤的标准Tl和T2加权自旋回波成像。当MRI完成后，对小鼠实施无痛致死以供 组织化学分析。普鲁士蓝比色测定(Raynal, I, Invest Radiol, 2004 ；39 56-63)可以被用 作对所测定的[Fe]和常规Δ (1/Τ1)、Δ (1/Τ2)和Δ (1/Τ2*)的参考MRI磁敏成像。F.实验 3用64Cu-DOTA放射性标记的MnMEIO-赫赛汀进行生物体内分布研究，并比较MRI QSI与μ PET。赫赛汀抗体与DOTA的缀合包括将DOTA上的羧基用N-羟基硫代琥珀酰亚胺 酯(sulfo-NHS)和1-乙基-3-[3-( 二甲基氨基)丙基]-碳二亚胺(EDC)进行活化(Cai, W. , EurJ. Nucl Med Mol Imaging，2007 ;34 :850_858)。赫赛汀(IOmg)可以与 NHS/EDC 活 化的DOTA在pH8-9的醋酸铵缓冲剂中混合，在4°C下培养6_12小时，制得DOTA对抗体的摩 尔比为2-3。然后，DOTA缀合的赫赛汀可以用S印hadexG-25柱纯化，并可以像前述那样缀 合到SPIO上。可以在醋酸铵缓冲液(pH 5-6)中用[64Cu]氯化铜(3-5mCi)进行DOTA-赫 赛汀纳米颗粒(Img)的放射性标记。标记过的纳米颗粒可以用凝胶滤波进行纯化。当在小鼠体内的异体移植物达到50mg时，对小鼠静脉内注射50-100 μ Ci的 64Cu-DOTA-赫赛汀-MnMEIO缀合物(约0. 4mg Fe) (η = 11，t_检验)。在注射前(本底水 平)和注射后15分钟、30分钟、1小时、2小时和24小时对小鼠进行全身MRI。在每次成 像前，通过眼球后取血得到血液样本。并且，在第1、2、4和24小时，获取64Cu体内分布以 及肿瘤摄取μ PET的PET图像(Focus 220，Siemens)。在获取MRI和μ PET/CT图像时，以 及在两个成像室间(位于同一楼层且互相靠近)的转运过程中，用支持台将小鼠保持在相 同的位置。可用归一化后的交互信息将MRI、μ PET和CT图像进行记录(Pluim，JP, IEEE Trans Medlmaging, 2003 ；22 :986_1004，Hill, DL.，Phys Med Biol, 2001 ；46 :R1_45，Loi, G., J. Digit Imaging, 2007) 0为进行RIO分析，将肿瘤、肝脏、脾和肌肉进行分区。用基于 体素的回归和基于ROI的回归在MRI磁敏成像与μ PET之间进行相关。在成像结束时，将小 鼠杀死，获取组织用于在体外用Y井计数器(Packard)对64Cu放射性进行计数，从而估计 每克组织或器官的注射剂量的百分比(％ ID/g)。由于基于放射性测定得到的％ ID/g提供了纳米颗粒区域分布和肿瘤摄取纳米颗粒的绝对量度，因此在24小时μ PET成像数据、％ ID/g和MRI定量磁敏度数据之间进行相关将提供对利用本研究中开发的定量磁敏成像测 绘SPIO纳米颗粒 的生物体内分布的精确度的估计。VIII.量化脑铁测绘在本发明的应用中，总的目标是开发出针对涉及铁沉积的脑紊乱建立或增强MR 图像标记的技术。目标之一是通过求解从磁场到磁化源的反演问题——它是MRI中的磁敏 度，开发出利用MRI的量化脑铁测绘。上述研究证明了通过借助多方向采样使其条件适定或者通过利用先验知识对其 进行正则化，如(图25和30)中所示，来求解不适定反演问题的可行性。本节描述了这些 方法在脑铁测绘、尤其是在对脑部微出血的成像中的应用。针对大脑中的铁沉积的量化成像而开发出一种非侵入式的MRI，采用了一种求解 从局部磁场到磁敏源的反演问题的新颖方法。在科学和临床方面对于研究大脑中的铁有着 很大的兴趣。铁沉积被认为是针对诸如帕金森症、阿尔茨海默症这样的神经退化紊乱的指 示性生物标记。大脑中的铁沉积也可能由于脑部微出血而引起，其可能和破坏性颅内出血 (ICH)的风险增加有关，尤其是对于用诸如华法林这样的药物来防止凝血的患者而言。对微 出血中铁沉积的定量分析能够识别出患者由于抗凝血剂引起出血并发症的高风险，并通过 降低针对患者的抗凝血剂浓度或者不对其进行抗凝血而减少该风险。因此，对大脑内的铁 进行定量测绘对于应对各种不同的临床神经紊乱有着很大的临床应用潜力。在出血发作之后，红细胞死亡，其血红蛋白释放到细胞外的空间。巨噬细胞开始吞 噬血红蛋白，使其降解为贮存铁的血铁质和铁蛋白。新鲜血肿没有铁沉积，在T2*幅值图像 中表现为亮区，而陈旧出血有大量铁沉积，由于铁的失相而在T2*幅值图像中表现为暗区。 铁沉积量随着出血的老化而增加。磁源MRI可以被用于定量地测量出血中的铁浓度，其可 以被用于表征出血的老化程度。提出了一种用于生成量化的脑铁测绘以精确评价脑部微出血的MRI方法。由MRI 相位图像测得的铁沉积物的局部磁场是偶极场核与铁磁化的卷积，所述铁磁化是铁质量分 布乘以铁化合物的磁敏度。大脑中其它物质的磁敏度比铁化合物要弱10000倍，使得MRI对 铁的存在非常敏感。不幸的是，从场到源的反演是一种不适定问题；直接反演不能生成有意 义的磁化测绘，因为在偶极核的零点附近有强烈的噪声传播，在这些位置处不能确定磁化。建议开发一种充分利用了 T2*梯度回波图像数据中的所有信息的可靠反演方法。 在MRI中通常被忽略的相位图像被用于生成局部磁场测绘图。幅值图像被用于通过一个正 则项来引导反演算法，以生成磁化/磁敏度测绘图。本节描述了下述内容1.数据采集序列。开发出了一种快速多梯度回波成像序列，用于对大脑内的局部 场进行有效的、高分辨率的测绘。还开发出了针对运动伪影的有效补偿，在初步的患者研究 中发现了大量这样的运动伪影。2.用于对大脑内的磁敏源进行测绘的可靠的反演方法。将重点描述不需要重新定 向的正则化方法。特别是对T2*幅值图像进行了研究，以表达可靠的正则化。3.用于利用组织学校正来进行MRI脑铁测绘。4.应用MRI脑铁测绘来对脑部微出血(CMB)进行成像，以通过与一组尚未出现ICH症状的用华法林治疗的受检患者进行比较，对用华法林治疗的患者出现ICH的风险进 行定量评价。 假定对于用华法林治疗的患者来说，CMB铁量与在T2*图像上出现CMB相比是针 对ICH强得多的预示。本节中的所有成像实验均可在带有8通道头颅线圈的3T全身扫描 仪上进行。可采用其它扫描仪。传统的MR图像由通过弛豫时间、谐振频率或运动(流动、灌注和扩散)加权的水 浓度(或分光成像中的其它要素)的测绘图组成。所计划的研究介绍了一种通过生成物质 磁敏度测绘图进行MRI的新的方法。在该研究中所提出的反演方法对于MRI信号处理做出 了有价值的贡献。重点介绍针对脑铁成像的磁敏成像目标开发。现在已确信，对脑铁的定 量和纵向评价在理解致病机理和疾病发展、疾病诊断以及治疗监测方面将起到重要作用。作为所建议的脑铁测绘技术的一个应用，对脑部微出血进行了研究，这近来已被 认为对于照看中风患者来说是非常重要的。在中风患者和短暂性脑缺血发作、尤其是在脑 小血管病变程度下的患者之间，基本生理过程有很大的不同。例如，大血管中风具很有高 的早期中风复发危险，而由于小血管病变引起的中风则发生脑出血的危险性更高。颅内出 血(ICH)具有破坏性的高死亡率，而ICH危险必须要认真对待。微出血成像主要可以对根 据患者发生出血的风险对患者分级做出贡献。具体来说，脑部微出血(CMB)看起来与和华 法林相关联的出血风险的增大有关。最近的报告表明，发生和华法林相关联的ICH的患 者中有79%出现了微出血，与之相比，未发生ICH的控制华法林治疗的患者中只有23% 出现微出血(P <0.001)。这种效应与增加凝血酶原时间的效果无关。其它研究也已经 表明，在大量 CMB (Larson，DR.，Science 2003 ；300 :1434_1436)、早期群体(Bulte, Jff.， Nat Biotechnol，2001 ；19 1141-1147)和烟雾病(Kang, HW.，BBioconjug Chem, 2002 ；13 122-127)的情况下，微出血的出现与出血风险增加相关。希望知道量化的铁成像是否更强， 因而是否能作为对华法林治疗的患者出现ICH的潜在的更为有用的预示。CMB的出现是否总是与ICH风险增加相关联仍然是不确定的。这种疑虑部分可是 由于不同的T2*成像技术而造成的。这些技术问题阻碍了非侵入式地研究脑部微出血的工 作。为了克服这些问题，这里所建议的脑铁测绘与成像参数无关地给出了微出血的定量量 度，并可以作为CMB研究的标准MRI方法。本文提供了对于从磁场到磁化/磁敏源的反演问题的有效和高效的求解，其允许 以一种有效和可靠的方式从通常被忽略的MRI相位数据中提取出有价值的信息。这种磁源 MRI具有广泛的应用范围。它对于用于测绘造影剂或磁性生物标记的分子MRI是一种重要 工具。例如，其可以用于对通过靶向定位患病组织细胞的磁性标记的载体输送的局部药量 进行测绘和测量。它可以用于对磁标记干细胞的初始迁移和归巢浓度或者基因疗法的传递 进行测绘和测量。这些计量结果对于开发和优化输药、细胞疗法和基因疗法的方案是有价 值的。脑铁测绘MRI技术可以被扩展到其它器官，其将代替在监测诸如血色素沉着和重 度地中海贫血这样的疾病中的铁过载时所使用的侵入式组织体内切片检查。利用驰豫造影 剂和磁敏度造影剂对肝脏中的铁进行成像。心肌中的铁也以类似方式被成像。使用本研究 中开发的磁源MRI得到的定量铁测绘图可作为针对这些器官的有价值的铁量化工具，以改
善患者护理。
定量磁敏成像或磁源MRI在磁敏度对MRI信号有显著影响的所有其它应用中均 扮演了有价值的角色。磁源MRI可以被应用在骨病诊断中。MRI已经被用于评价骨密度， 以避免侵入式的体内组织切片检查过程以及暴露在辐射下，并用来评价骨小梁的构造和功 能。骨磁敏成像提供了对骨矿化和骨密度的有见地的测量手段。磁源MRI可以被用于纠正 在MR灌注研究中将信号转换成造影剂浓度的过程中出现的错误。其可以被用于量化大脑 fMRI中的脱氧血红蛋白，其中T2*造影剂可能受到微脉管方向的阻碍。A.求解从MRI中测得的磁场到磁化源的反演问题1.使用cosmos的反演的稳定性表示反演中相对误差传递上限的条件数可以被用于衡量反演的稳定性。可 以用块对角阵重新表达方程3中的反演问题。对于围绕χ轴的N圈旋转，对角块为 [l/3-(kzcos θ 1+kysin θ ^Vk2, ... , l/3-(kzcos θ N+kysin θ N)2/k2]T。矩阵的条件数被定义
为该矩阵最大奇异值和最小奇异值的比值。在这里其等于
κ(θ,θ~θη) = maxkEp(l/3-(kzcosep+kysin9p)2/k2)2]/ minkEp(l/3-(kzcosep+kysin0p)2/k2)2](方程8-1)采样方向(帥2二0 )的最佳集合被定义为一个所实现的最小条件数 κ (θ^... θη)。不失一般性地，并且由于对称性，第一个角Q1被设为0°，第二个角θ2 从θ工增大到180°，以此类推。通过这种方式，最优采样角度可通过直接搜索来确定(图 17)。对于N = 3，最优采样方向为0°、60°、120° (对于128X 128X64的图像来说，对应 的最小κ =2.03)。这和均勻分布的方向执行性能最佳的直觉相符。B.验证 COSMOS 的 MRI 实验第一个实验是不同浓度的钆的磁敏度量化(Magnevist，Berlex实验室)。第二个 实验是对骨的体外磁敏度测绘。骨的切片是从猪腿中央部分切取的，并被置入到1.5%的琼 脂糖凝胶体模中。第三个实验是对动物组织进行体外铁量化，其中用微量注射针将四种剂 量的10%浓度的菲立磁(Advanced Magnetics Inc.)溶液注射到鸡的胸肌中，注射的容积 分别为1 μ L、2 μ L、3 μ L和4 μ L。所有这些实验都在一个用3英寸或5英寸表面线圈进行 信号接收的1.5Τ临床MRI扫描仪(General Electric Excite HD)上进行。这些体模在冠 状平面内围绕纵轴(丄B0)旋转，以在0° 60°和120°处成像。一个专用的快速3D梯度 回波序列被设计用来以交叉方式在不同TE处采样。对于Gd水体模、骨和组织成像，分辨率 分别为Imm7lmm70. 5mm3。带宽为31. 25-62. 5kHz, TR为30-40毫秒，倾角为30°。对每次 扫描使用了四个TE (1. 7-14. 2毫秒)。1.钆磁敏度量化测得的场测绘图示出了围绕小瓶具有不同钆浓度的显著偶极图样。COSMOS提供了 令人满意的磁敏度图像，清晰地分辨出不同的Gd浓度，而没有拖尾伪影。估计出的磁敏度 和预计磁敏度之间的关系很好地符合线性模型(R2 = 0. 9997)，并提供了对磁敏度的良好估 计(斜率为0. 96，接近于1)。2.材料磁敏度测量实验装置由装有诸如Gd溶液和一段羊腿的材料的瓶子组成。测得的场位移测绘 图代表所有瓶子的贡献，并且与单位磁敏度的一个单个瓶子的贡献没有明显的关系。对于各种不同的材料的磁敏度化学位移测量在表Cl中列出，与文献记载有着良好的一致性。3.轨道导航回波为了检测在所有方向上的旋转和平移，开发出一种新型的导航回波，即轨道导航 回波。它在二维k空间中描述了一个圆环，而且允许同时测量平面内的旋转和平移(图 36A)。在平面内移动后的一个对象f(x)为f’ (χ) = f(R(x_t))，其中R为正交旋转矩阵， t为平移向量。在傅立叶空间内的相应表示为F，(k) = eikt · F(Rk) (方程 8-2)基于方程1-3，可以利用最小二乘算法，由轨道回波的幅值轮廓相对于一个参考轨 道回 波的位移来确定旋转(图18b)，并可由当前回波和旋转后的参考回波之间的相位差计 算出位移(图35)
、2πλ 1π ,ψφ) = kp(txcos汐 + ty ηθ), χ = —ty =——^ψ{θ)%ιτιθ θ.
戒 ρ 07^cP 0(方程8-3)4.螺旋成像实验利用可变的采样密度，已经开发出一种时间分辨的高分辨率三维螺旋序列，用于 对比增强的磁共振血管造影术。已经针对螺旋状采样轨迹开发出自校准的平行成像。已经 建立起计算机集群来加速螺旋重建。并且已经开发出了利用螺旋状采样的心动时相分辨的 三维冠状MRA SSFP序列。这种时间分辨的三维螺旋序列实现的一个例子在图36中示出。 在患者体内总是能得到高质量的三维MRA。采用了背景提取方法，在这些血管造影术中没有 拖尾伪影。5.总体数据分析方法和样本大小对通过两种技术采集到的一对图像进行比较。第一种技术——由并不知道采集方法的三名独立的放射科医生对图像对进行解 释和评分。分数分为五个等级2 =好得多，1 =好一些，0 =近似相同，-1 =差一些，-2 =差 得多。可以对占多数的分数(必要时取中值)执行Wilcoxon成对样本符号秩检验，以对差 异进行评价。根据经验，样本大小n= 10足以得到7个较好、2个大致相同和1个较差的合 理结果，P <0.05 (置信度为0. 10时，统计功效为0.85)。这在下面称为η = 10, Vilcoxon0第一种技术——对信号强度、感兴趣的区域和其它参数的定量测量也可以被用于 对两种技术进行比较。可以执行t-检验。为了检验显著性α =0.05、功效1-0 =0.90 情况下的二标准差，样本大小为η = 11 (Culver, J. J Nucl Med, 2008 ；49 169-172)。这在 下面称为η = 11，t-检验。也可执行线性回归对相关性进行评价。为了检测r 0.8的 期望相关性，对于显著性水平为0. 05，统计功效为0. 90，样本大小为η = 10(Maskali,F.，J Nucl Cardiol, 2005 ；12 :229_230，Pichler, BJ, J Nucl Med, 2006 ；47 :639_647)。这被称 为η = 10，相关性。6.优化数据采集序列已经确定下述对数据采集的改进1)优化用于场测绘的多回波序列中的回波间 隔。2)利用导航回波和自校正最小化长扫描中的运动伪影，而不会增加扫描时间。3)利用 高效螺旋轨迹和线圈阵列平行成像缩短扫描时间。(a)优化用于场测绘的多回波序列中的回波间隔
场测绘图估计对于磁敏度重建精度是至关重要的，在初步研究中，在多回波序列 中所使用的是简单的恒定回波间隔。可以执行系统优化方法，以基于最大似然估计由多梯 度回波确定场测绘图。这种优化的另一优点是能够识别出用于导航采集的回波之间的稀疏 时间，以监测运动。(b)消除大脑的剩余边缘场采用了低阶多项式拟合来消除局部场测绘图中的背景场效应。这种方法对于大脑 中的小区域是足够的，但是对于整个大脑的微出血测绘来说，由于前后边缘/边界形成的 场可能导致迷惑性的残留伪影(图25和30)。可利用麦克斯韦方程根据依照脑解剖学估计 出的边界来消除这种剩余场。可使用针对大脑磁敏度的简单模型。剩余场可作为面积分被 快速计算，就像在初步研究中的分段恒定模型中的几何形状参数那样。(c)通过最大似然和最优采样时间点进行场测绘图估计众所周知的是在传统的双回波场测绘图估计中对回波时间差的选择涉及到折中 考虑。如果回波时间差过大，则动态范围将受到影响；如果回波时间差过小，则对估计的场 测绘图的误差将增大。因此，希望用非均勻间隔的3回波序列，因为头两个回波提供了对频 率的粗略估计，而最后的长回波提高了精度(图38)。由于最后一个回波的回波时间必须足 够大，因而R/衰减并非可以忽略不计，应当被加以考虑。因此，在某个时间点某个体素内的 信号模型被表述为s(t) = 8(^ω、_Κ2"+ε，其中S。表示复数形式的横向磁化，R/为横向弛 豫时间，ε为已知的复数形式的高斯独立同分布噪声。采用最大似然场测绘图预测来对该 场进行求解。进一步将场测绘图估计扩展到N线圈的情况下，在这种情况下由每个通道观 测到的某个特定体素的偏共振频率是相同的，但初始相位不同。对时间点进行优化采样的 目标被最小化为log p(y ；f, ω (r)) =Σ klog 1/((2π)Ν/2 σ 1/2) exp (-1/2* (yk-Akx)τ σ (yk-Akx)) (方程8-4)其中χ为包含针对每个线圈的初始相位的N维向量，yk为包含针对所有线圈的回 波k的复信号的N维向量，Ak为eiuTEke_K2·乘以N维单位矩阵，TEk为第k个回波时间，ο 为线圈噪声相关矩阵的逆矩阵。这里避免了使用正则化，因为存在噪声的区域在后续的磁 敏度计算过程中将得到补偿，而正则化可能会使场测绘图估计出现偏差。在估计理论和统计学中，Cramer-Rao界(CRB)表示确定性参数的估计偏差的下 界。通常对于估计偏差的CRB来说需要数值计算。对于三个回波存在闭式分析表达。在 这种情况下，针对最大SNR(其应当是接收器带宽和频率编码所允许的最小值)选择TE1和 TE20这样，优化问题被简化为由CRB最小化确定TE3的一个变量。对于给定的组织R/，可 以从CRB曲线的平坦底部的开始处确定最优的TE3(图39)。(d)实验可以针对一个R/取值范围和更高回波数范围执行场测绘精度的蒙特卡洛模拟。 所有回波之间的最小CRB表明了最优的回波数及其间隔。多梯度回波序列能够以流式补偿(图38)、以不同的回波数和不同回波间隔来实 现。构建一个人类大脑形状的体模(脑体模)，在其中置入了铁拟态脑部微出血。可以使用 具有与脑灰质和脑白质近似的弛豫时间和磁敏度的凝胶作为主要组成材料，还包括了脑脊 髓液材料。可以在凝胶中沉积浓度近似于脑出血和微出血的铁。可根据在初始研究中所建立的基于图像的精确正则化方法(方程14)对这个脑体膜进行磁敏测绘成像。最优的回波 数和回波间隔将通过对该体模中铁浓度的精确估算而得以验证。(e)开发有效运动补偿_流量补偿和ECG门控精确磁敏度量化所需的对高分辨率场测绘图的采集占用了很长的扫描时间(在 初步研究中为5分钟)，而图像质量变得对于患者的运动功能更为敏感(图40)。图38所 示的流式补偿可抑制大多数恒定流的伪影。可利用ECG门控使心动影响最小化。针对心肺 MRA所开发的ECG门控的心动视图排序法允许连续的数据采集，并可用于有效地抑制大脑 中的脉搏伪影，而不会延长扫描时间。即使用传统的固定化填充，当在MR扫描仪内部扫描对象时仍然会发生运动。最为 重要的是沿SI方向发生的头部平移运动，随后是在AP方向和RL方向发生的头部平移运 动，最大旋转通常围绕RL轴进行，随后是围绕AP和SI轴的转动。所导致的重叠伪影和模 糊伪影是主要的考虑。这里描述了两种方法使用轨道导航以实时检测平移和旋转的一种 预期方法，以及仅利用所采集到的回波数据进行自校正的另一种方法。(f)用于实时运动校正的轨道导航上述用于场测绘图估计的优化多回波序列可以和轨道导航结合起来，而不会增加 扫描时间。轨道导航读取波形可以被置于具有足够大的间隔的两个回波之间的TR内(参 见图41)。然后该导航对于激活的成像容积被直接敏化。相位和切片回卷和编码梯度可以 被置于导航之前和之后。轨道导航可对弧矢面内的旋转进行敏化。由相同的数据也能导出 SI和AP平移。这种运动信息可以被实时采集和处理，并可被用于调整扫描平面和旋转矩 阵。预期的处理时间约为100ms。为了抑制平移和旋转参数中的噪声，可以采用利用了恒定 速度状态空间模型的实时卡尔曼滤波。对于超出某个特定阈值的运动，可以丢弃采集到的 数据并重复执行数据采集，直至在较小的运动参数下采集到数据。当对象的头部被适当固 定时，预期残余的平移和旋转足够小，从而能够达到接近100%的扫描效率。(g)自动校正还对回溯式运动校正方法进行了研究，该方法通过使所得到的重建图像的选定量 度最小化而对每个所获得的k空间行的运动讹误进行估计。采用了一个搜索过程，在该搜 索过程中k空间行数从中心向外的增加可以对于运动被迭代地校正。通过对使图像梯度熵 最小化的每个k空间行的相位调制进行穷举搜索而对这种运动进行估计。为了减少处理次 数，并行计算以及研究导航回波的使用(与成像相同但无相位编码)可以用于加快搜索过 程。在一个TR(预期约为50ms)内，所有回波可能由于类似的运动而产生讹误，允许将用于 第一个回波的最优相位调制应用于其余所有回波。(h)实验脑体模被放置在同时发生平移和旋转的平台上，以根据基于图像的精确正则化方 法(方程14)进行磁敏成像。为了对脑体模进行成像可以使用多回波序列，成像在以下三 种情况下进行1)无运动(作为参照)，2)发生运动，并采用了轨道导航实时校正，以及3) 发生运动，但未进行实时校正。对于受到运动影响的数据，可以在采用导航回波和无导航回 波的两种情况下应用自动校正方法。比较这两种自动校正情况下的总的重建时间。可以对 铁浓度的精度、图像质量(磁敏度测绘图中的运动伪影的最初程度、T2*幅值和相位图像) 以及自动校正时间进行分析，以评价运动校正效果。
在健康的对象中(η = 10，Wilcoxon)，可以在采用实时运动校正和无实时运动校 正的情况下(以随机的次序)运行两次多回波序列。可以用自动校正对数据进行处理。可 以对模糊伪影和叠像伪影的图像质量进行评分，以评价运动校正的效果。(i)使用平行成像和螺旋示踪加快数据采集为了缩短总的扫描时间或者为了提高分辨率和/或容积覆盖率，使用了利用多通 道线圈接收信号的平行成像和在不同回波时间图像之间的加速采样示踪。⑴平行成像每个TR的多回波被用来采集同一 TR内各回波之间不同的相位编码，这类似于 TSENSE (Kellman P.，Magn Reson Med, 2001 ；45 :846_852)和 TGRAPPA (图 42)。通过把从所 有回波得到的数据组合起来，能够将一个完整编码的参考自动校准扫描(AC)数据集用于 对每个线圈的复合图像进行 GRAPPA (Griswold，MA.，Magn Reson Med, 2002 ；47 1202-1210) 重建。为保持脉冲序列的流补偿特性，每个读数现在将被其自身的经过流补偿的相位编码 和回卷梯度所包围。这种平行MRI技术将以下述方式与自动校正相结合。每个试验相位调 制将被应用于每个TE的原始欠采样数据。假定运动在一个TR内是恒定的，则对于所有的 TE应用相同的调制，其中考虑到相位编码。图像量度是对于使用通常的GRAPPA方法重建的 第一个TE来说所有复合线圈图像的图像梯度熵的最大值。当找到最佳调制之后，对于其余 的TE重建复合图像。该搜索过程能够很容易地被参数化，并在用于重建的高性能计算机集 群上实现。(ii)螺旋示踪螺旋采样被用于提高扫描效率。采用了三维堆状螺旋(图43)。每个螺旋读数对 于流动伪影是可靠的，并且在连续的螺旋读数之间仅采用了螺旋静力矩补偿梯度，以确保 在存在流动的情况下回波与回波之间的相位一致。当需要非常短的回波间隔时，可以改变 脉冲序列以仅获得任意给定TR中的某些TE。随后，通过重复该TR并在时间上移动螺旋采 样，可以实现任意的回波间隔。可通过增加螺旋读数的长度对采样效率的缺乏加以补偿。自 动校正以及平行MRI重建都将被调整为与非均勻采样相适应。(j)实验同时采用笛卡尔和螺旋采样示踪(图D5和D6)根据基于图像的精确正则化方法 (方程14)对脑体模进行成像，以进行磁敏度测绘。笛卡尔数据集是欠采样的，随后用所建 议的GRAPPA方法针对多种不同的换算因子(例如对于3回波采集为2、3)进行重建。将 针对GRAPPA和螺旋方法来评价铁测绘图的精度和图像质量(对于磁敏度测绘图和T2*图 像)。该实验在运动情况下重复进行，以评价笛卡尔和螺旋序列的运动可靠性。这一实 验允许建立快速的运动可靠的多梯度回波成像序列。最后，加速的笛卡尔和螺旋序列被用于在健康对象中成像(η = 10,Wilcoxon)，以 评价体内成像质量。C.开发用于脑铁测绘的可靠重建已经表明，可通过改善反演问题的条件或者通过以先验知识对解进行正则化来实 现磁敏度重建。使用多个对象方向的条件方法对于磁敏成像来说是精确的，但对于人体成 像是受限的，因为要使人体在扫描仪中旋转是有难度的，而且需要很长的扫描时间。正则化方法对于大范围的人体成像来说有着巨大的潜力。其并不需要使对象在磁体内重新定向， 因而可以用于在标准的闭合磁体内进行一般性的人体成像。基于图像的正则化方法对于磁 敏度估计来说是精确的，因此其尤其适合于一般性的临床应用。该正则化方法可用于开发 针对脑磁敏成像的优化重建。重点关注下述技术包括改进正则项以实现精确度和高的图 像质量，以及计算速度的提高。采用了更为合理的正则项来实现可靠、精确和快速的脑铁测

1.改进用于先验知识正则化的稀疏度计算初步的研究表明L1范数是对磁敏度图像中的稀疏度的一种合理表达。已经发 现，这种求解方法计算很慢，而且在利用稀疏正则化估计出的磁敏度和已知磁敏度之间的 回归斜率与1之间存在偏差。这些问题的原因在于稀疏度正则化。这里建议找到一种更好 的稀疏度表达。(a)高效L11范数L1范数是不可微的，使得很难针对高效的重建采用公知的梯度下降优化技术。如 果Lp范数中的ρ稍稍大于1，则Lp仍非常近似于L1，但确实变凸了，成为可微的，并可利用 梯度下降法高效地求解。这种可微性消除了执行外部迭代以改善L1中的对数障碍的需要， 与L1优化问题相比，实现了在10次数量级下的预期速度提高。建议采用ρ = 1. 1，并采用 对偶坐标上升法针对磁敏度图像重建构建一种迭代算法。(b)LQ 范数Ltl范数(非零体素的数目)最小化是比L1范数更好的一种稀疏度表达 (Rubinstein，RY.，Methology and Computing in Applied Probability,1999 ； 1 127-190)。实际上,L1范数提高了稀疏度，因为它是对Ltl范数的凸近似。已经知道，直接最 小化Ltl范数是一个NP(非确定性多项式)难问题，缺乏有效的算法。近来，已经开发出近 似技术来有效地最小化Ltl范数。使用交叉熵法和基于同伦延拓的方法来使磁敏度正则化 中的Ltl范数最小化。Ltl范数被定义为IxItl=E l(x乒0)，其可以通过一个具有被整定为同伦接近于 零的参数的函数来近似，即 limQ_>Q Σ P (|χ|, σ) ^ |χ|0Ο 诸如 ρ (|χ|，σ) = log(|x|/ σ+1)或P (|χ|，ο) = l-e_|x|/°的函数可以被用于Ltl范数的同伦近似。同伦程式是用来 更新近似函数P (I χ I，σ),并将参数σ从初始值(1或0. 5)减小一个因子(小于1)。前 向问题(方程7)可以以矩阵形式标注为δ =DX，具有针对矩阵D的形成偶极核的元素。 则同伦Ltl范数正则化问题可以表达为minxE(x，σ，λ) = λ !Dx-S |22+Σ P (|GX|，σ). (方程 8—5)这里的G是一个提高边缘稀疏度的算子，如梯度，并且方程8-8中的表达式能够容 易地扩展为在保真项中包含一个加权因子。Ε(χ，σ，λ)的导数为minxE(x，σ，λ) = λ !Dx-S |22+Σ P (|GX|，σ) (方程 8—6)其中卜广表示共轭转置，Λ(χ，σ)是一个对角矩阵，其组成单元作为 P' (|GX|，0)/|Gx|来计算。这里用到了一个弱导数，例如P (IxI) = |x|，P ‘ (IxI) =Sign (χ)。则ΔΕ = 0的解就是对具有给定正则化参数λ的最小化问题的解，其为(2DhD+AGhA ( χ，σ )G) x = 2Dh δ · (方程 8-7)上述问题可用共轭梯度法来求解。整定参数ο在迭代期间减小了一个因子(< 1)。如果P (|x|) = |x|，则Ltl问题可以被一般化为L1问题，其比使用对数栅栏法求 解的L1问题效率更高。如果P(IxI) = |x|22则该问题变为L2问题。2.用平行化或图形显卡提高计算速度正则化的优化问题可简化为能够平行化的半正定程式。可以使用高性能的计算机 集群把重建时间缩短到数分钟或数秒，对于实践中的应用足够短。必须执行的主计算是计 算大数据集的傅立叶变换。近来已经开发出了用于图形显卡的通用计算环境，极大加快了 计算傅立叶变换、向量-向量相乘和其它线性代数运算的速度。对于图像显卡实现了优化 代码，以低成本节省了计算时间。3.实验使用高效的L11和Ltl范数实现了正则化的重建，以对脑体模进行磁敏成像。可以 确定一种最优的正则化，以提供和目前的L1范数相比已知磁敏度接近1的回归斜率、良好 的图像质量和快速的重建时间。优化代码将在戴尔T7400工作站中的图形显卡(NVIDIA TeslaDeskside GPU计算系统)上实现，以测量可用重建时间。D.基于先验解剖的磁敏度图像重建Lp范数Lp正则化并没有考虑可从幅值图像得到的解剖学信息。由于在磁敏度图 像和T2*加权的幅值图像之间存在明显的相关性，这种相关性可以被用于改进正则化。1.解剖区域分区和边缘正则化来自幅值图像的解剖学信息被用在初步研究的分段恒定模型中，以将不适定反演 问题转换成用于可靠磁敏度估计的超定问题。强度值和强度梯度均可被用于对大脑内的区 域进行分区，以形成具有相似磁敏度的区域。这允许对一个区域内的平均磁敏度或磁性标 记总量进行估计。但是，使用许多区域的细化图像分区在实践中变得很繁重。一种更合理的假设是边缘在T2*加权幅值图像中位于和其在磁敏度图像中相同 的位置。因此，正则项可表达为在磁敏度边缘图像和T2*加权幅值图像边缘之间的Lp距 离。如在上面所述的Lp正则化表达中那样，将对ρ = 0，1和1. 1进行讨论，以确定有效的 正则化。这将是比简单地使边缘稀疏化更为现实的正则化，利用迭代求解实现了快速的收 敛。表现出相似性的两种可能的方法是%(r) = argmin^) [ Ir|w(r)(5b(r)-d(r) x(r))|2 + alKgWi^/^XWg^r)])^，(方程
8-8a)χ(Γ) = argminz(r) [ Zr|w(r)(5b(r)-d(r) x(r))|2 + allg^r)]/^ - g[I(r)]/Im||p],(方程
8-8b)其中g[I (r)]是位置r处的幅值图像I的梯度向量的幅值；Xm和Im是用于缩放的 χ (r)和I(r)的最大值(或中值)。这里在方程8-8a中采用了一个滤波函数，当g[I(r)] <一个阈值时，赋予l/g[I(r)]最大值。将对方程8-8a和8-8b中表达式的精确度、图像质 量和计算开销进行比较。也可以在正则项中同时包含幅值和梯度信息，例如
X(r) = argmin^r) [ Ir|w(r)(5b(r)-d(r)<g)x(r))|2 + a||(tf[x(r)])||pP||(g[x(r)]/g[I(r)])||p],(方程8_9a)X(r) = argmin^) [ Ir|w(r)(5b(r)-d(r)0X(r))|2 + α||(负X(r)])p|| g[x(r)]/^ - g[I(r)]/Im||p] ’(方程8_9b)其中负]是由幅值T2*图像I (r)定义的分区算子。图30中用未经处理的解剖学 正则化进行的初步可行性检验表明符合精确磁敏度估计。预期这种解剖学正则化方法将得 到用于磁敏成像的精确可靠的反演。2.实验解剖区域分区、解剖学边缘正则化和其它正则项可针对脑体模的量化磁敏成像来 实施。可对图像质量、磁敏度量化精度和计算时间进行比较，以确定最优的正则化方法。(a)识别优化后的反演的体内实验_人体研究上面所述的磁敏度重建方法可在一组怀疑有脑部微出血的患者身上进行检验。可 执行使用多梯度回波序列的T2*成像。对T2*、SffI和脑铁测绘图进行比较，以识别微出血 并比较图像质量。在这组患者(180人)中有微出血的比例超过50%，η = 20提供了对于 针对图像质量分析的Wilcoxon符号秩检验来说足够大的统计功效。(b)黑点量化_对孤立偶极子成像上面所考虑的方法可能要求针对位于单个体素内的强的铁沉积进行微调。这种点 偶极相位模型已经被用于通过相位互相关来对磁性微颗粒进行定位。建议对MR信号方程 进行亚体素级处理，以实现精确的点源估计。(c)单偶极拟合对于缓慢变化的背景不均勻处使用了低阶多项式。除了磁矩与回波时间的乘积之 外，这种体素内失相还与源体素内的偶极位置有关。令Sb(rn，rs)为由于位置的一个 偶极ms所造成的中心位于&处的一个体素处的信号相位。随后可以通过对所有ms、&进 行搜索找到该偶极ms:ms = argmin (mSj rs) Σ n|wn[5b(rn, rs) x-phase[ f dr Φ (r~rn) exp [i(y μ 0msTE/4 π ) (3cos2 θ -1) / | r-rs |3] ] ] |2(方程8-10)其中φ (r)是MRI离散化中的体素基函数，且τ = ω0ΤΕο方程8_10中的积分和 ! 3中的搜索步骤需要以比由于偶极场引起的相位变化周期的尺度小得多的分辨率来计算 (或许可能为体素/100个数字化步骤)，或者需要在k空间内进行分析。方程8-10假定相 位图以可接受的精度被重建。偶极场按照r_3快速衰减，因此仅仅靠近源体素的一个小的球 面区域就包含了足够的信息。在使测得的场拟合于一个单偶极场时，噪声和体素内失相均 可在加权因子Wn中适当地加以考虑。方程7-10中的算法可允许精确的磁矩量化，其对于 失相非线性和偶极位置不敏感。(d)实验单偶极拟合算法可以对置入了来自Bangs实验室(菲舍斯市，印地安纳州)的大 氧化铁微颗粒(10 μ m大小，每个颗粒具有已知的铁含量)的凝胶体模进行检验。应注意在 凝胶体模制备期间不要导入任何的气泡。用上面所述的方法对磁性微颗粒体模进行成像。 用方程7-10对相位图进行处理，以估计幅值图像中暗点内的铁含量。利用线性回归，将颗 粒内的铁的MRI估计与颗粒中已知的铁含量进行比较。
为了对患者数据进行可行性检验，单偶极算法首先可针对患者数据进行可行性检 验，并通过与下面的方法中获得的组织学数据进行相关而对其精确度进行验证。E.使用组织学校正开发的脑铁测绘使用尸体大脑执行组织学校正。1.材料通过尸体解剖对死因包括颅内出血(ICH)的患者的大脑(n = l，t_检验)进行研 究。在尸检时将大脑整个取出，固定在10%的甲醛溶液中。2. MRI 研究用上述脉冲序列执行MRI成像。可以用多方向条件方法和不同的正则化方法执行 铁测绘处理。可以获得整个大脑的各向同性Imm分辨率数据。可以由有经验的神经放射学 专家对T2*图像、以及与之相应的SWI图像和铁测绘图单独进行分析，以识别所有出血和 微出血的存在、位置和大小。微出血被定义为在T2*和SWI图像上尺寸小于5mm、具有非常 低的信号强度的病灶区域，或者被定义为在铁测绘图上尺寸小于5mm、具有高强度的病灶区 域。位置分类包括脑叶(皮层灰质和皮层下白质)、脑深部(基底神经节、丘脑和胼胝体)、 或者幕下(脑干和小脑)。根据铁浓度测绘图，测量微出血的总体铁含量和最大浓度、以及 大面积出血的区域。3.组织学研究在MRI之后执行组织学切片。通过容积测定的MRI视图来引导对固定标本的切 割，以获得在所希望的方向上的Imm厚的切片。包含由MRI识别出的出血或微出血的切片 用来制备粗略的半球面切片或所选的显微切片。用苏木精-四溴荧光素、马森三色染剂、 针对髓鞘的Kluver-Barrera染色技术、针对淀粉样蛋白的刚果红、以及用铁对切片进行染 色。用标准的冰冻切片皮尔斯(Perls-DAB)方法执行铁染色。所有反应都基于悬浮(free floating)切片执行，以改善反应的组织渗透。内生过氧化物酶活性的阻断首先通过浸渍 在甲醇/H2O2溶液中。随后用等量的新鲜制备的2%亚铁氰化钾水溶液和2%盐酸溶液对切 片处理20分钟。铁染色最后用二氨基联苯胺(DAB)作为色原体来增强。在显微镜下对在 DAB中的培养进行监测，以避免强背景染色，其对于所有脑切片均进行相同的持续时间。在 染色之后，对切片进行装片、脱水和盖片，以进行显微观测。在经过校准和恒定的照明条件 下对所有切片进行数字化，并利用光密度(OD)分析(349)对铁染色强度进行量化，其基于 透射到着色组织中的光确定铁沉积的水平。在由MRI识别出的出血或微出血的不同区域中 自动执行OD分析。每个像素的光密度由其灰度级导出，平均铁负荷被定义为来自ROI的所 有像素的平均0D。对于铁的绝对数量，用下述生物化学量化对OD进行校准。来自在MRI或组织学染色上识别出的具有出血或微出血的区域的组织被采集，以 进行进一步的生物化学量化。这些组织样本被冷冻干燥并被称重，以得到干燥重量。干燥 后的大脑样本在65°C下被浸渍在200L超纯的硝酸中24小时。每个样本分三份按1 100 在硝酸中被稀释，并在Perkin Elmer原子吸收光谱仪上通过标准的石墨炉方案进行分 析。由经过校准的外部标准剂的连续稀释生成标准剂曲线。在每批次的样品中均用到内部 和外部质量控制。样本内重复读取的变异系数预期小于3%。4.数据分析MRI和组织学研究均提供了来自每个微出血或出血位置处的最大铁浓度和铁总量的量度。可执行t_检验和线性回归，以比较在体素和区域水平下来自MRI和组织学研究的 这些铁量度。此外，可以对由T2*、相应的SWI、铁测绘图、以及组织学研究得到的出血和微 出血大小量度执行t-检验和线性回归。可以执行Kappa检验，以衡量读数一致性。F.改进的脑铁测绘在对脑微出血进行成像中的应用这里所开发的数据采集序列及重建方法可以针对在出现脑部微出血(CMB)、也被 称为脑出血或脑内出血的患者体内进行脑铁成像而进行验证。CMB在放射影像学上被定义 为在T2*加权梯度回波图像上直径小于5mm的低信号区域，而由于血铁质沉积导致的体素 内失相被认为是出现低信号的原因。由于体素内失相受到许多成像参数的影像，包括脉冲 序列类型、体素大小、场强和相位掩模(用在SWI中)，这种对CMB的放射影像学定义是不严 密和容易引起混淆的，可能会导致基于CMB的研究结果的不一致，而且不能运行精确的定 量描述。铁量与成像参数无关，并可作为对CMB的一致量度。脑部微出血(CMB)在由于脑淀粉样血管病或高压血管病引起的出血性中风中很 常见。CMB可作为易发出血状态和认知障碍的潜在标志。近来的研究表明，CMB是针对与华 法林相关的颅内出血(ICH)的一个危险因素。使用华法林来阻止患者凝血是一种有效避免 血栓栓塞性中风的手段。然而，华法林可能会引起致命的ICH，在过去十年中由于使用华法 林引起的并发症发病率已经增长了五倍，变得更为普遍。这里使用脑铁成像来对这种与华 法林相关的ICH的危险因素进行定量评价。假定CMB的铁量对于ICH来说是比在对用华法 林治疗的患者得到的T2*图像上CMB的显示更强的预测因素。在这一研究中包括两组对象1)对门诊患者用华法林治疗时出现ICH的患者 (ICH+)，以及2)对门诊患者用华法林治疗时未出现ICH的患者(ICH-)。将针对临场特征对 患者组进行匹配。在这一临床研究中，在三年半的招募期间有总共108名患者参加(36个 为 ICH+，72 个为 ICH-)。1.纳入/排除条件在三年半的招募期间内接收了出现与华法林阻凝相关的ICH的连续多名患者。在 该研究的间隔期内采用了 ICH+负对照，并使其针对性别和临床特征匹配于ICH+组。为了 进行负对照，对在未出现已知临床ICH的情况下持续服用华法林治疗的所有参照患者做心 脏MRI。而出现与头部外伤、缺血性中风、CNS瘤、脉管畸形或系统性脉管炎相关的ICH的患 者被排除，不参与该研究。对所有目标患者均适用标准MRI排除条件。2.临床特征描述在研究登记时采集综合性的临床数据。这包括对于ICH的危险因素的临床病历 (年龄、性别、高血压、冠心病、糖尿病、血胆留醇过多、吸烟、先前的CVA)，由美国国家卫生 研究院脑中风评估表所衡量的临床缺陷，初评ICH的大小和位置，以及抗血栓形成疗法(阿 司匹林，噻吩并吡啶类化合物)。通过临床病历，或者如果在ICH发作两周内需要抗高血压 治疗，则判断有高血压。通过冠心病、心绞痛或心肌梗塞的患病历史，判断有冠心病。如果 患者空腹血糖水平彡7. Ommol/L，或者如何患者服用过降糖药，则判断有糖尿病。血胆甾醇 过多的诊断是基于药物治疗血胆留醇过多的病历，或者空腹血浆胆固醇>6. 2mmol/L。如果 患者目前是一个吸烟者，或者是承认戒烟五年以内的曾经吸烟者，则认为有吸烟史。对华法 林的指示包括心室纤维性颤动、瓣膜心脏病、未确定的原因和其它确定原因。凝血酶原时间 (PT)国际标准化比值(INR)将从图像显示上所记录的数值得出。
3. MRI数据采集和图像解读将用这里所开发的方法在3T MR扫描仪上对所有对象进行造影成像。所有ICH+ 患者在出现ICH的30天内被造影。大致用下列参数执行多回波T2*三维梯度回波成像 50ms/TR，具有45/msTEmax的多回波，30°倾角，256X 192X 32矩阵，Imm切片厚度。图像将 在头部中间位置处采集，并在患者能够同意时左右旋转。还包括标准T2加权流衰减反演恢 复成像。T2*多回波成像数据生成铁测绘图、标准T2*幅值图像及其相位掩膜SWI图像，以 用于分析。用于最终数据分析的铁测绘图将采用4、5年内开发和验证的优化方法被重建。三 名有经验的神经放射学专家独立地对从T2*图像和相应的SWI图像得到所有CMB的存在、 位置、大小和数目进行评估。除了对CMB的放射影像学观感之外，还研究了 CMB的精确定义， 即作为信号强度非常低的病灶区域，信号强度<周边强度的60%，大小小于5mm，其边界被 定义为边界强度<周边强度的90%。CMB将按照大脑中的位置来分类，包括脑叶(皮层灰 质和皮层下白质)、脑深部(基底神经节、丘脑和胼胝体)、或者幕下(脑干和小脑)。其中 可注意到由于沟回血管、深部灰质的对称钙化、脉络丛钙化、松果体钙化、以及来自骨的信 号平均而造成的信号空白。还可注意到围绕ICH损伤症候的CMB。铁测绘图同样由三名放 射学专家针对CMB存在、位置、大小和数目进行解读。还研究了 CMB铁测绘图的精确定义， 即作为亮信号强度的病灶区域，大小小于5mm，使得边界强度为2倍的周边背景强度。由铁 浓度测绘图，还记录了每个微出血的总的铁含量(整个CMB区域上的总和)。4.统计分析所有统计学计算将用标准统计软件(SPSS，芝加哥，伊利诺斯州)来执行。所有数 值检测结果(来自T2*、SffI和磁敏度测绘图的CMB大小，来自磁敏度测绘图的铁含量)用 汇总统计(平均值、标准差和范围)。执行Kappa检验来分析度数一致性。执行卡方检验、 Wilcoxon秩和检验以及t检验，以评价使用华法林后出现ICH和未出现ICH之间的两组患 者的检测结果差异。在CMB检测结果与出现和华法林相关的ICH之间执行Pearson相关分 析和Spearman相关分析。来此所有患者的全部MRI检测结果和临床特征被输入到逻辑回 归分析中，以对出现溃疡的预测风险因素(回归系数)进行估计。检验假设CMB铁含量对于ICH来说是比T2*图像上存在CMB更强的预测信号，则 执行三次逻辑回归1)在来自T2*图像的CMB大小和数目检测结果执行逻辑回归，2)对来 自SWI图像的CMB大小和数目检测结果执行逻辑回归，以及3)对来自磁敏度测绘图的铁含 量执行逻辑回归。最佳回归显著性对应于最强的ICH风险因素。进一步与包含所有检测结 果的逻辑回归进行比较。5.样本大小合理性论证为提供足够的统计分析功效需要足够数数量的患者。对于功效=0.9，显著性水平 =0.05，未出现ICH的普遍性=0.66 (352，353)的逻辑回归分析，需要η = 107名患者。该 患者总数为Pearson相关分析提供了强功效，为了检测r 0. 8 (304)的预期相关性，对于 显著性水平为0. 05的统计功效0. 90，只需要样本大小为η = 10。患者被分成两组即出现 ICH和未出现ICH的。在检验这些组之间的一噪声等级差时对于90%置信度的非成对t检 验α =0.05需要样本大小为22 (303)。因此，对于ICH+组选择了 36名患者，对于ICH-组 选择了 72名患者。
6.数据管理已利用Microsoft Access建立了一个关系数据库。输入到该数据库中的信息包 括患者临床号码、简要病历；MR检查号码、日期和脉冲序列；光存储盘号码和本研究PACS中 的图像数据库；以及图像分析结果。用该数据库作为数据管理的模板。可对数据进行随机 和合乎逻辑的检查，以进一步确保数据质量。IX. 一般性的正则化详细描述A.线形正则化1.磁敏度和磁场在梯度回波序列中，在MR信号相位炉上测得沿主磁场瓦的磁场分量B = ΦΤΕ，其 中Y是回磁比，TE是回波时间。由麦克斯韦静磁方程可以看出，对于给定的任意磁敏度
分布;Tp)，其中;表示矢量位置，频移需要满足下述偏微分方程(Salomir et al. , Concept
MagnReson Β，19Β(1) :26_34(2004) ；Marques et al. , Concept Magn Reson B，25B(1) 65-78(2005) ；Koch et al. , Phys Med Biol,51 (24) :6381_6402 (2006))=(方程 1-1)其中Δ代表拉普拉斯算子，ζ为沿瓦的坐标。可得到如下所述的解(Jackson in ClassicalElectrodynamics(Third edition) (John Wiley and Sons,, Inc.，1999))卯P) = 4^。=5。J&_)(；)’丄其中δ是归一化的场位移，6rr,是豕和;^’-？之间的角度。δ Bp)表示相对于Btl诱 发出的位移。如从方程1-2可以看出的，该位移正比于磁敏度分布和沿一个单位磁偶极子
rf( ) = (3COS2⑷-1)/4叶丨3的的磁场分量的卷积(用来表示)，其中θ是ι和之间的角
B0 Bo r
度。空间内的非局部关系变为傅立叶域内的逐点相乘(Salomir et al.，如上；Marques et
al.,同上；Koch et al.,同上)
(l k2\厂㈧尸⑵啦-玄J =(方程H)其中F表示傅立叶变换。这种关系相当于将方程1-1中的空间求导算子变换为 傅立叶域内的相乘。但是，这种关系对于k = O并没有定义，为了充分设定边界条件，可 以选择一个在无穷大时消失的解，其可以通过对于k = O把场的傅立叶变换设为O来得到 (Salomir et al.，如上；Marques et al.，同上；Koch et al.，同上)。根据一个实施例，位置卩处的一个体素可以被认为是具有给定强度Ip)的一个小
的磁偶极子。在一个特定体素处所得到的频率是由所有体素诱发的场位移的总和。这可以 写为矩阵形式δ = CX, (方程 1-4)
其中δ表示具有归一化场位移的列向量，X为包含磁敏度的矩阵，C为通过对卷 积核dp)进行离散化所得到的卷积矩阵。由于磁偶极子场在很宽的范围内是非零的，矩阵C
是一个密集矩阵。但是，与矩阵C的相乘可通过变换到傅立叶域而加以简化C = F-1DF, (方程 1-5)其中F是傅立叶变换矩阵，D是具有方程1-3中的项F(d)的对角矩阵。这种关系 提供了一种快速的方式来计算由任意磁敏度分布所创建的磁场。2.问题表述根据测得的场位移δ B计算磁敏度涉及方程1-4的反演。但是，由于约55°的魔 角处的零元素，矩阵C不能直接反演。即使在离散化时注意到避免k2 = 3kz2处的点(6)，C 仍然具有许多小的特征值的事实导致具有严重噪声传播的病态问题。根据另一个实施例，其中在MR信号中考虑到噪声的高斯特性，可以由下述二次最 小化导出针对磁敏度测绘图的最大似然解minA-IlCX-^o (方程 P6)但是，这种反演问题的非正定意味着上述方程中的最小值没有被很好地定义。另 外，测得的磁场来自相位测量，而其相关的噪声方差在空间上不一均勻。通常考虑具有零均 值、且方差与信号幅值成反比的高斯分布。为了说明非均勻噪声方差，可以考虑下述加权的最小二乘最小化问题mmxlw{CX-S)f2, (方程 1-7)其中W是加权矩阵，它在MR信号中存在非相关高斯噪声的情况下是对角矩阵。其 包括对每个测量点的标准差的反演。要注意的是，W—2是测量噪声相关矩阵。这种最小化问 题在统计学上是在给定测量下的最佳结合。然而，经过加权的最小二乘进一步减少了矩阵 的条件作用和最小值的可查找性。3.线形正则化方法根据一个作为替代的实施例，可利用先验信息来识别对反演问题的有意义的解。 可以用贝叶斯统计量作为对反演解的似然性估计的先验概率来表述该问题。将这种先验概 率表达为指数能量函数，对磁敏度的最大似然解相当于将一个正则项添加到方程1-7中的 最小化问题。根据另一个实施例，使用了下述线性正则化，如TiWlonov正则化，(方程 1- 其中L是一个线性算子，α是一个相关联的正则化参数。通过添加该正则项强制 使所述解与所采集的数据部分一致，并且在L下的变换具有最小范数。这种形式的优点是 二次的，并可以用调整后的数值方法有效地求解。作为替代，应用最小化问题以赋予类似于边界条件的空间先验。特别地，该方程可 以写为min^\w(CX - δ)ζ + a2 \\W0xf2 + β2 \Wfixf2，(方程 η)第一项是保证对于所采集的数据在最小二乘意义上的保真度的一般项。在第二项中，矩阵Wtl表示应用于该解的加权函数；类似于第一项中的加权矩阵，它也是对角矩阵。如果Wtl是在一个磁敏度已知为均勻先验的给定区域内等于1的掩模，其强 制得到统一的零解(稀疏磁敏源)。在求解这里所描述的偏微分方程时，其类似于隐式地赋 予类狄利克雷边界条件。这个项的相对影响由参数α来控制。如果Wtl是恒等矩阵，其相 当于寻找具有小的范数Ilxll2的解的标准TiW10n0v正则化。
G;最后一项同样赋予类诺埃曼边界条件，即对解的梯度赋予该条件。矩阵G= Gy表
9、
示三个方向上的梯度算子，β为相关联的正则化参数。类似于方程1-9中的第一项中的加 权矩阵,W1 = [Wlx Wly Wlz]中的每个子矩阵均为对角加权矩阵，其被添加以强制该解在给定 区域内平滑，并在特定位置处变化。典型地，如下所述，这种加权矩阵将从MR信号幅值中导 出，以捡取出梯度与MR幅值图像的梯度相匹配的解。如果W1中的每个子矩阵均为恒等矩 阵，其相当于强制得到均勻的零梯度解(稀疏梯度I |GX| |2)。4.反演实现和参数选择用Matlab对所有数据进行处理(2007a，Mattiworks)。实际上，反演问题可能非常 庞大。例如对于一个643成像矩阵，相关的矩阵具有个646元素，这种规模不能进行任何直 接反演。当问题被简化为二次型的最小值时，可采用数值方法来对该问题进行迭代求解。通 过显式地书写范数，以及通过计算其相对于解向量的导数，并将其设置为0以找到二次型 的最小值，将方程1-9等同地表达为C*ff*WC χ + α 2ff0*ff0 χ + β 2GiW^ff1G χ = C*ff*ff δ， (方程 1-10)其中Α*表示矩阵A的埃尔米特转置。如果能够有效地计算出左边的项，则共轭梯 度(CG)算法提供了对该问题进行反演的数值方法，并找到了方程1-9的解，得到从相位信 息提取出的磁敏度测绘图，并进行所建议的附加先验。在这里CG环的实现中，没有显式地 形成矩阵。注意到C* = C，通过将每个测得的位移δ乘以加权矩阵的平方，以及通过应用 方程1-5的算法，来执行对CfW δ的初步计算。对于每次迭代，应用到搜索方向上的CfWC 被类似地计算。应用到搜索方向上的两个正则项WtlXl和GlCW1G均作为快速向量乘法来计 算。通过与掩模[-1/dx 1/dx]进行卷积来计算梯度，其中dx表示X方向上的像素大小，在 其它方向也类似。为了确定适当的参数方法，对在一个大的值IO1处的参数执行反演，并减少一个倍
乘因子10_°_25。对于每个正则化的解计算残差的平方范数||『(CAT-句I丨。当残差的平方范数
达到一个等于期望的噪声方差( NX (IZBtlYTE)2W 10%的值时，对正则化参数的扫描结 束，其中N是体素的总数)。这个范围覆盖了解的所有谱域从过正则化的解(对于该参数 等于IO1)到次正则化的解(使残差为期望噪声方差的10%的参数)。使残差的平方范数 匹配于期望方差的参数被称为匹配噪声参数。对于每个参数，停止标准是CG环中的范数小 于投影数据ClfW δ的范数的10_3倍。前一个解被用作起始点，初始解位于0处。这种量化磁敏成像方法针对体模数据进行体外分析，并对脑图像进行体内分析， 以测量出血患者的脑磁敏度，如在实验部分所述。B.非线性正则化方法本节中的参考数字参照本节结尾处参考书目中给出的全部参考文献引用列表。
根据MRI数据精确估计磁敏度的能力具有多种潜在应用。许多组织都具有与其周 围部位不同的磁敏度。例如，钙盐相对于水具有负的磁敏度，因此精确估计钙化骨骼中的磁 敏度能够提供对骨的矿物质密度的量度[1]。能够精确测量骨组织数据对于MRI是新颖的， 因为钙化的骨液有非常短的横向弛豫时间(< 1ms) [2]，在图像中表现为暗区。已经对利用MRI跟踪加标记的细胞表现出相当大的兴趣[3]_[5]。由于强的T2* 效应，用铁标记的细胞典型地呈现为暗区，很难从这样的图像中评估铁量。如果能够由所估 计出的磁敏度分布对铁浓度进行精确的量化，则可允许对某个区域内标记的细胞数进行精 确评价。这对于干细胞疗法有着潜在的用途，其中磁敏度量化可用于监测细胞定位和分裂 [6]0先前的多种技术已经解决了根据MR图像对磁敏度进行量化的问题[7]_[17]。这 些技术中一些需要对感兴趣的磁敏度分布做出几何形状的假设[7]_[10]，或者被限制为假 定均勻磁敏度区域位于具有均勻磁敏度的背景内[11]、[12]。另一种技术允许任意的磁敏 度分布[13]，但要求在量化之前对所分析的体素进行选择。这些技术均能得到良好的结果， 因为它们利用了有力的先验知识的形式。但是，由这些先验知识所提供的信息必须是精确 的，否则将得出不正确的结果。在许多成像情况下，这些先验知识不能被接受。已经开发出 另一种技术来对每个体素的磁敏度进行估计，而无需先验知识，但要求在多个方向上对所 述对象进行成像[14]、[15]。在人体成像中应用这种技术是有挑战性的，因为在MRI扫描 仪中使对象转动是很困难的。近来的工作试图研究出一种反演方案，以根据在单一方向上采集到的数据对一个 成像容积中的每个体素的磁敏度进行估计[16]、[17]。在本申请中更为详细地探究了这个 问题，表明可以用标准TiWlonov正则化和基于11范数的非线性正则化来使非正定系统的 反演稳定。在估计磁敏度分布为稀疏的情况下，基于11范数的正则化技术对背景噪声和拖 尾伪影有很好的抑制效果。1.磁敏度经历了产生MR信号的水质子自旋的磁场与材料磁敏度之间的关系通过带有洛仑 兹球面校正的静磁学麦克斯韦方程来确定[18]、[19]。假定在MRI BO磁场中遇到使χ << 1的磁敏度分布，在估计磁场变化的前向问题中，将该磁敏度分布与一个偶极子的响
应进行卷积，即
权利要求
1.一种用于根据从对象收集的能量信号提供图像的方法，该方法包括 从所述对象收集能量信号，其中所述能量信号包括复信号；提供所述对象特征的附加信息；以及根据所述能量信号并根据所述附加信息生成所述图像，使得所述图像包含所述特征的 定量估计的显示。
2.如权利要求1所述的方法，还包括利用所收集的复信号生成中间数据。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述中间数据是根据相位数据生成的。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述复信号是核磁共振过程中的信号。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述复信号是声波。
6.如权利要求1所述的方法，该方法还包括基于所述图像检测化学反应，并确定所述 化学反应的定量信息。
7.如权利要求1所述的方法，还包括基于一系列图像监测化学反应。
8.如权利要求1所述的方法，还包括基于图像监测颗粒稳定性。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述附加信息是独立于所述复信号而被确定的。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述附加信息包括由所述对象的已知属性确定的 fn息ο
11.如权利要求1所述的方法，还包括从所述图像消除不希望有的影响。
12.如权利要求11所述的方法，其中所述不希望有的影响是由噪声、背景场或化学位 移造成的。
13.如权利要求1所述的方法，其中所述复信号是磁共振信号，而空间特征是所述对象 的磁敏度分布。
14.如权利要求13所述的方法，其中由所述磁共振信号中的相位信息确定一局部磁场。
15.如权利要求13所述的方法，其中所述对象是患者身上的至少一个部位。
16.如权利要求13所述的方法，其中所述磁敏度分布在空间上是变化的。
17.如权利要求13所述的方法，其中所述磁共振信号包括第一组成像信号，而所述附 加信息包括第二组成像信号。
18.如权利要求13所述的方法，其中所述附加信息把一个或多个预定特征赋予所述对 象的所述图像。
19.如权利要求13所述的方法，还包括通过在数字处理器上使代价函数最小化来生成 所述图像。
20.如权利要求1所述的方法，还包括根据空间特征对所述图像进行颜色编码。
21.如权利要求20所述的方法，还包括通过将经颜色编码的图像和所述对象的另一图 像进行组合来生成合成图像。
22.如权利要求21所述的方法，其中所述对象的所述另一图像包括计算机断层扫描图 像、磁共振图像以及超声波图像中的至少一种。
23.如权利要求1所述的方法，还包括对所述图像进行处理以在计算机辅助诊断中使用。
24.如权利要求13所述的方法，还包括从所述图像提取所述磁敏度分布的定量信息。
25.如权利要求13所述的方法，其中所述附加信息包括由所述对象生成的幅值图像。
26.如权利要求25所述的方法，还包括 基于所述信号生成所述对象的幅值图像； 将所述幅值图像分成一个或多个图像区域；以及根据所述磁共振信号和分区后的幅值图像生成所述对象的所述图像，其中所述对象的 图像具有一个或多个图像区域，对应于分区后的幅值图像的那些区域。
27.如权利要求13所述的方法，其中所述附加信息包括所述对象的预定特征。
28.如权利要求27所述的方法，还包括根据从所述对象收集的信号生成所述对象的幅值图像；以及 通过利用分区操作，从所述幅值图像提取所述预定特征。
29.如权利要求27所述的方法，其中生成所述对象的所述图像还包括基于所述磁共振信号和所述预定特征生成代价函数，其中所述代价函数至少具有基于 所述磁共振信号的第一项和基于所述预定特征的第二项；以及 使所述代价函数最小化。
30.如权利要求四所述的方法，其中所述代价函数根据迭代操作被最小化。
31.如权利要求四所述的方法，其中所述代价函数是贝叶斯公式。
32.如权利要求30所述的方法，其中所述迭代操作是基于共轭梯度法、对偶坐标上升 法、交叉熵法和基于同伦延拓的方法中的一种。
33.如权利要求四所述的方法，其中所述第一项指示了所收集的磁共振信号与所述磁 共振信号的估计之间的差。
34.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项对磁敏度不变的区域内的磁敏度值进 行正则化。
35.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项对磁敏度变化的区域内的磁敏度值进 行正则化。
36.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项具有至少两项。
37.如权利要求36所述的方法，其中的一项对磁敏度不变的区域内的磁敏度值进行正 则化，另一项对磁敏度变化的区域内的磁敏度值进行正则化。
38.如权利要求33所述的方法，其中所述磁共振信号的估计包括一个核函数与所述磁 敏度分布的定量估计的卷积。
39.如权利要求四所述的方法，其中所述第一项包括一个对应于噪声信号的加权因子。
40.如权利要求39所述的方法，所述方法还包括 从所述磁共振信号提取所述噪声信号；计算所述噪声信号的协方差；以及基于所述噪声信号的协方差确定所述加权因子。
41.如权利要求39所述的方法，其中所述加权因子是所述噪声信号的协方差矩阵。
42.如权利要求33所述的方法，其中所述第一项包括所述差的1-2范数。
43.如权利要求四所述的方法，其中表示所述预定特征的所述第二项包括1-2范数、 1-1范数、1-0范数、1-1. 1范数、Lp范数以及小波运算中之一。
44.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项包括线性算子。
45.如权利要求44所述的方法，其中所述第二项包括缩放因子。
46.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项根据所述对象的所述预定特征调整所 述图像。
47.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项指示了至少一个边界条件。
48.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项包括线性和非线性正则项中的至少一个。
49.如权利要求四所述的方法，其中所述第二项与所述磁敏度分布的先验概率有关。
50.如权利要求19所述的方法，其中所述代价函数包括下列项\W{CX - δ)1+^lw0Xt+βψρχΙ,其中C是通过对卷积核函数进行离散化而得到的卷积矩阵，X是所述对象的图像，δ表 示从所述磁共振信号获得的归一化局部磁场，W、Wc^n W1为加权矩阵，α和β为正则化参 数，G是梯度算子，11 I |2为1_范数算子。
51.如权利要求19所述的方法，其中所述代价函数包括下列项||w(r)(5b(r)-d(r) X(r))||22 + a||(S[x(r)])||p + p||(G[X(r)]/G[I(r)])||p其中w(r)是权重，δ表示从所述磁共振信号获得的归一化局部磁场，α和β为正则 化参数，其中S[]是根据幅值T2*图像I(r)所定义的分区算子，G[]是梯度算子，Μ I ^为 Lp范数算子。
52.如权利要求19所述的方法，其中所述代价函数包括下列项 ||w(r)(6b(r)-d(r) x(r))||22 + a||(S[X(r)])||p + β|| g[x(r)]/xm _ g[I(r)]/Im||p其中w(r)是权重，δ表示从所述磁共振信号获得的归一化局部磁场，α和β为正则 化参数，其中S口是由幅值Τ2*图像I(r)所定义的分区算子，G口是梯度算子，I I I IpSLp 范数算子。
53.如权利要求50所述的方法，其中Wtl包括所述磁敏度分布的先验信息。
54.如权利要求53所述的方法，其中所述先验信息是从所述对象的幅值图像获得的。
55.如权利要求M所述的方法，其中所述先验信息包括从所述幅值图像获得的梯度信肩、ο
56.如权利要求10所述的方法，其中所述已知属性是与从所述对象收集的复信号无关 地确定的。
57.如权利要求10所述的方法，其中所述已知属性包括由从所述对象的不同方向上收 集的复信号所确定的信息。
58.如权利要求15所述的方法，包括检测微出血。
59.如权利要求58所述的方法，包括由所述图像确定所述微出血的时间。
60.如权利要求58所述的方法，包括确定所述微出血的时间。
61.如权利要求15所述的方法，其中所述图像包含血液移动的定量信息。
62.如权利要求1所述的方法，其中所述图像包含一种金属化合物的定量信息，而所述 方法还包括检测该金属化合物。
63.如权利要求62所述的方法，包括基于所述定量信息对所述金属化合物进行量化。
64.如权利要求63所述的方法，其中所述金属化合物包括铁、铜和锰化合物中的至少一种。
65.如权利要求1所述的方法，其中所述图像包含矿物质的定量信息，而所述方法还包 括检测该矿物质。
66.如权利要求65所述的方法，包括基于所述定量信息对所述矿物质进行量化。
67.如权利要求66所述的方法，其中所述矿物质包括患者体内的钙化沉积物和骨组织 中的至少一种。
68.如权利要求65所述的方法，其中所述定量信息指示了心血管系统内的钙化沉积 物、骨量和骨密度中的至少一种。
69.如权利要求15所述的方法，其中所述图像包含给所述患者服用的造影剂的定量信 息，所述方法还包括检测所述造影剂。
70.如权利要求69所述的方法，还包括确定所述造影剂的定量信息。
71.如权利要求70所述的方法，其中所述造影剂是钆基造影剂、铁基造影剂、锰基造影 剂、钡基造影剂、氟碳基造影剂和粘土造影剂中的一种。
72.如权利要求15所述的方法，其中所述图像包含与给所述患者服用的造影剂相结合 的治疗剂的定量信息，所述方法还包括检测所述治疗剂的存在。
73.如权利要求72所述的方法，还包括确定所述治疗剂的定量信息。
74.如权利要求73所述的方法，其中所述治疗剂是细胞治疗剂、抗体、小分子、核酸和 基因治疗载体中的一种。
75.如权利要求15所述的方法，其中所述图像包含与给所述患者服用的造影剂相结合 的诊断剂的定量信息，所述方法还包括检测所述诊断剂的存在。
76.如权利要求75所述的方法，还包括确定所述诊断剂的定量信息。
77.如权利要求76所述的方法，其中所述诊断剂是抗体、小分子和核酸中的一种。
78.如权利要求69所述的方法，还包括对所述造影剂的移动进行量化。
79.如权利要求11所述的方法，其中根据多项式拟合法、材料填充法和麦克斯韦方程 中的一种方法来消除所述不希望有的影响。
80.如权利要求11所述的方法，还包括使用具有与所述对象的期望平均磁敏度相近的 磁敏度的材料对所述对象进行填充。
81.如权利要求11所述的方法，其中所述材料具有与水的磁敏度相近的磁敏度。
82.如权利要求11所述的方法，还包括通过根据所述对象的几何形状进行积分计算， 利用麦克斯韦方程法消除所述不希望有的影响。
83.如权利要求82所述的方法，其中所述对象的几何形状是从所述幅值图像估计得出的。
84.如权利要求11所述的方法，还包括从所述成像信号中消除噪声信号。
85.如权利要求84所述的方法，其中通过空间滤波消除所述噪声信号。
86.如权利要求11所述的方法，其中所述不希望有的影响是由化学位移引起的。
87.如权利要求86所述的方法，还包括根据迭代法确定化学位移分量。
88.如权利要求87所述的方法，还包括通过使代价函数最小化来确定所述化学位移分量。
89.如权利要求87所述的方法，还包括确定所述化学位移信号的初始估计；基于所述成像信号和根据迭代法确定的化学位移信号的初始估计来确定所述对象的 空间特征的估计；生成所述磁敏度图像以及指示所述化学信号的掩模图像。
90.如权利要求87所述的方法，还包括由所述对象生成所述磁共振信号；利用迭代算法把所述磁共振信号分解为化学位移分量和吞食分量。
91.如权利要求90所述的方法，其中所述迭代算法包括赋予逐段平滑先验。
92.一种基于描述场和源信号间关系的反演运算利用磁共振系统提供磁源磁共振成像 的方法，该方法包括从具有磁敏度分布的对象采集磁共振信号；基于所述对象的附加信息改善所述反演运算的条件；以及通过利用所述磁共振信号以及所述反演运算生成所述对象的图像，其中所述图像表示 所述磁敏度分布的定量估计。
93.如权利要求92所述的方法，其中所述附加信息包括所述对象的已知特征，所述方 法还包括通过利用所述对象的已知特征对反演公式进行正则化来改善反演运算的条件。
94.如权利要求93所述的方法，其中所述对象的所述已知特征是以线性方程和非线性 方程中的至少一种来表达的。
95.如权利要求94所述的方法，其中所述线性方程包括1-2算子，所述非线性方程包括 1-1算子。
96.如权利要求94所述的方法，其中所述线性方程包括梯度算子。
97.如权利要求92所述的方法，其中所述附加信息包括从所述对象的幅值图像提取的 特征，所述方法还包括把所述幅值图像分成一个或多个分区的区域，其中每个所述分区的区域具有大体一致 的特征；以及根据被分区的幅值图像，对所述反演运算和所述磁共振信号进行划分；基于划分后的反演运算和划分后的磁共振信号生成所述图像的一个或多个部分，所述 图像的所述一个或多个部分对应于所述幅值图像的所述一个或多个分区的区域；将所述一个或多个部分组合到所述图像中。
98.如权利要求97所述的方法，其中所述一个或多个分区的区域不重叠。
99.如权利要求92所述的方法，其中所述附加信息包括与所述磁共振信号无关地从所 述对象收集到的成像信号，所述方法还包括通过对所述磁共振信号和所述成像信号进行组合来改善所述反演运算的所述条件。
100.一个或多个计算机可读介质，其存储有计算机可执行代码，这些计算机可执行代 码指示一个或多个数字处理器提供磁源磁共振成像，所述计算机可执行代码包括采集由具有磁敏度分布的对象发射的磁共振信号的指令；以及根据所述磁共振信号和描述所述对象的场与源信号间关系的附加信息生成所述对象 的图像的指令，其中所述图像表示所述磁敏度分布的定量估计。
101.如权利要求100所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括存储所述磁共振信号的指令；以及接收用户输入的指令；以及显示所述图像的指令。
102.如权利要求101所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括与所述磁共振信号无关地确定所述附加信息的指令。
103.如权利要求102所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述附加信息是根据所 述用户输入确定的。
104.如权利要求101所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述附加信息是根据所 述磁共振信号确定的。
105.如权利要求101所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括经由网络传送所述图像的指令。
106.如权利要求101所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括从所述图像提取所述磁敏度分布的定量信息的指令。
107.如权利要求106所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括根据所述磁敏度分布的定量信息对所述对象的所述图像进行颜色编码的指令；通过对经颜色编码的图像和所述对象的另一图像进行组合生成合成图像的指令。
108.如权利要求107所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述另一图像包括磁共 振图像、计算机断层扫描图像和超声波图像中的至少一种。
109.如权利要求106所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括使所述经颜色编码的图像与所述对象的另一图像重合的指令。
110.如权利要求101所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括在所述图像中检测诊断特征的指令，所述诊断特征包括微出血、血液移动、金属沉积、 钙化沉积、骨组织、造影剂、与造影剂相结合的疗法、与造影剂相结合的诊断剂、化学反应、 及颗粒稳定性中的至少一种。
111.如权利要求110所述的一个或多个计算机可读介质，其中所述计算机可执行代码 还包括确定所述诊断特征的定量信息的指令。
112.一种用于采集磁共振信号的方法，该方法使用了用来提供对象的磁源磁共振成像 的磁共振成像装置，所述方法包括在两个或更多个方向上从所述对象采集磁共振信号；以及利用在所述两个或更多个方向上采集到的磁共振信号，生成所述对象的磁敏度分布的 图像。
113.如权利要求112所述的方法，其中对在所述两个或更多个方向中的一个方向上采 集的磁共振信号与在所述两个或更多个方向中的另一个方向上采集的磁共振信号进行组 合，以改善所述图像的显示质量，从而能够由其视觉外观对所述对象的属性进行量化。
114.如权利要求113所述的方法，还包括把所述对象放置在所述两个或更多个方向中的第一个方向上； 在所述第一个方向上采集第一组磁共振信号； 把所述对象放置在所述两个或更多个方向中的第二个方向上； 在所述第二个方向上采集第二组磁共振信号。
115.如权利要求113所述的方法，还包括存储所述磁共振信号。
116.如权利要求113所述的方法，还包括把所述磁共振成像装置放置在所述两个或更多个方向中的第一个方向上； 在所述第一个方向上采集第一组磁共振信号；把所述磁共振成像装置放置在所述两个或更多个方向中的第二个方向上； 在所述第二个方向上采集第二组磁共振信号。
117.一种用于采集磁共振信号的系统，该系统使用了用来提供对象的磁源磁共振成像 的磁共振成像装置，所述系统包括用于把所述对象和极化场之间的相对方向从第一个方向改变到第二个方向的装置； 用于在所述第一个方向上从所述对象采集第一组磁共振信号、并在所述第二个方向上 从所述对象采集第二组磁共振信号的装置；以及用于通过对所述第一组磁共振信号和所述第二组磁共振信号进行组合生成所述对象 的量化磁敏度图像的装置。
118.如权利要求117所述的系统，其中通过重新放置所述对象来改变所述相对方向。
119.如权利要求117所述的系统，其中通过重新放置所述磁共振成像装置来改变所述 相对方向。
120.一种用于显示磁源磁共振图像的显示装置，包括 用于显示对象的磁敏度分布图像的显示区；以及用于对所述对象的磁敏度分布图像的量化属性进行可视化的装置，其中所述量化属性 是基于从所述对象采集到的磁共振信号以及关于所述磁敏度分布的附加信息。
121.如权利要求120所述的显示装置，还包括提取所述图像的所述量化属性的处理ο
122.如权利要求120所述的显示装置，还包括用于根据所述量化属性对所述图像进行 颜色编码的装置。
123.如权利要求122所述的显示装置，还包括用于显示所述对象的另一图像的装置， 其中所述另一图像与所述磁敏度分布图像重叠，并且所述另一图像包括磁共振图像、计算 机断层扫描图像和超声波图像中的至少一种。
124.如权利要求122所述的显示装置，还包括用于把所述磁敏度分布图像与所述对象的所述另一图像重合的装置。
125.—种用于根据从对象采集的信号提供图像的方法，该方法包括 从所述对象采集信号；由所采集的信号生成中间数据； 提供所述对象的特征的附加信息；以及基于所述中间数据和所述附加信息生成所述图像，以包含对所述对象的特征的定量估计。
126.如权利要求125所述的方法，其中所述中间数据是由局部磁场所确定的相位图像。
127.如权利要求1 所述的方法，其中所述相位图像包含场位移信息。
128.如权利要求125所述的方法，其中所采集的信号是磁共振信号，而空间特征是所 述对象的磁敏度分布。
129.如权利要求125所述的方法，其中所述图像包含一种金属化合物的定量信息，并 且所述方法还包括检测该金属化合物。
130.如权利要求1 所述的方法，还包括基于所述定量信息对所述金属化合物进行量化。
131.如权利要求125所述的方法，其中所述图像包含矿物质的定量信息，并且所述方 法还包括检测该矿物质。
132.如权利要求131所述的方法，还包括基于所述定量信息对所述矿物质进行量化。
全文摘要
提供了一种用于磁源磁共振成像的方法和装置。该方法包括从对象收集能量信号，提供所述对象特征的附加信息，以及根据所述能量信号并根据所述附加信息生成图像，使得所述图像包含所述特征的定量估计的显示，例如对磁敏度的定量估计。所述附加信息可包括所述对象的预定特征，由所述对象生成的幅值图像，或者从所述图像和成像系统之间的不同相对方向上收集到的磁信号。基于所收集的信号和所述附加信息，通过反演运算生成所述图像。该反演运算使得代价函数最小化，其中所述代价函数是通过对从所收集的信号和所述对象的附加信息提取出的数据进行组合而得到的。另外，所述图像被用于检测包括微出血、造影剂及类似情况的多种诊断特征。
文档编号G01R33/28GK102077108SQ200980124813
公开日2011年5月25日 申请日期2009年4月28日 优先权日2008年4月28日
发明者B·克雷斯勒, L·德·洛歇福尔, P·史宾斯-梅勒, 刘田, 王乙 申请人:康奈尔大学