公开(公告)号：CN115867818A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202180048577.8

申请日：2021-07-01

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： T·E·阿姆托尔 ,  M·I·多内瓦 ,  P·柯肯 ,  K·内尔克

IPC: G01R33/56

Abstract: 本文公开了一种医学系统(100、300)，包括存储机器可执行指令(120)和MRF评分模块(122)的存储器(110)。所述MRF评分模块被配置为响应于接收到作为输入的MRF数据(124)而输出MRF质量分数(126)。所述医学系统还包括被配置用于控制所述医学系统的处理系统(106)，其中，所述机器可执行指令的运行使所述计算系统：接收(200)所述MRF数据；响应于将MRF数据输入到MRF评分模块而接收(202)所述MRF质量分数；如果所述MRF质量分数在预定范围(128)内，则将所述MRF质量分数附加(206)到所述MRF数据中；如果所述MRF质量分数在预定范围之外则提供(208)信号(132)。

公开(公告)号：CN113785214A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202080030660.8

申请日：2020-04-14

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： M·I·多内瓦 ,  M·A·纳特加尔

IPC: G01R33/56 ,  G01R33/561

Abstract: 本发明的目的是提供一种较快的多分量分析方法。该目的由一种用于对MRI测量数据进行多分量分析的方法实现，其中，分量由一个或多个组织分量参数定义，在所述一个或多个组织分量参数中，优选地一个是T2或T1值。所述方法包括以下步骤：接收所述MRI测量数据，其中，所述MRI测量数据包括对应于MRI图像中的多个体素的多个信号，并且其中，所述MRI测量数据是借助于对所述一个或多个组织分量参数进行编码的序列来采集的；通过最小化所述多个信号与加权模拟时间信号演变的线性组合之间的差异来识别所述多个体素中的分量，其中，不同的模拟时间信号演变表示不同的分量并且基于所述一个或多个组织分量参数的不同值，并且其中，对所述分量的识别在对可能的分量对于所有所述多个体素是相同的假定下被执行，并且其中，较高总量的分量被惩罚超过较低总量的分量，并且其中，所述模拟时间信号演变由非负的加权因子加权。

公开(公告)号：CN112166332A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN201980034360.4

申请日：2019-03-13

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： T·E·阿姆托尔 ,  M·富德勒 ,  M·I·多内瓦 ,  E·德维尔特 ,  A·J·W·杜杰达姆 ,  J·J·迈内克

IPC: G01R33/56 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  A61B5/00 ,  G06T7/00 ,  A61B5/055 ,  A61B6/00

Abstract: 本发明提供了一种医学成像系统(100、300、500、600)，其包括：存储器(110)，其用于存储机器可执行指令(120)；处理器(106)，其用于控制所述医学仪器。对所述机器可执行指令的执行使所述处理器：接收(200)感兴趣区域(310)的根据MRF磁共振成像协议采集的MRF磁共振数据(122)；使用根据所述MRF磁共振成像协议的所述MRF磁共振数据来重建(202)针对描述所述感兴趣区域的一组体素中的每个体素的MRF向量(124)；通过将预定预处理例程应用到针对每个体素的所述MRF向量来计算(204、714)针对所述一组体素中的每个体素的预处理的MRF向量(126)，其中，所述预定预处理例程包括将针对每个体素的所述预处理的MRF向量进行归一化；通过使用机器学习算法将异常值评分(800)分配到所述预处理的MRF向量来计算(206、716)针对所述一组体素的异常值图(130)。

公开(公告)号：CN111344588A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN201880072793.4

申请日：2018-10-05

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： M·I·多内瓦 ,  J·H·维尔贝恩 ,  G·M·贝克

IPC: G01R33/567 ,  G01R33/48 ,  G01R33/561

Abstract: 本发明涉及对被放置在MR设备(1)的检查体积中的对象(10)进行MR成像的方法。本发明的目的是使用具有降低的运动伪迹水平的径向(或螺旋)采集方案来实现MR成像。本发明的方法包括以下步骤序列：-检测对象(10)的瞬时运动引起的位移(Δ)；-将检测到的位移(Δ)归因于运动状态(M1-M5)，每个运动状态(M1-M5)对应于位移(Δ)的多个连续范围之一；-通过个体地针对每个运动状态(M1-M5)从初始角坐标开始增大角坐标来确定径向或螺旋k空间轮廓的角坐标；-采集k空间轮廓；-将步骤a-d重复多次；并且-至少根据归因于运动状态(M1-M5)之一的k空间轮廓来重建MR图像。此外，本发明涉及用于执行该方法的MR设备(1)以及要在MR设备(1)上运行的计算机程序。

公开(公告)号：CN103502831B

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201280019225.0

申请日：2012-04-11

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： P·博尔纳特 ,  M·I·多内瓦 ,  C·施特宁

IPC: G01R33/561 ,  G01R33/567 ,  G01R33/565

CPC classification number: G01R33/565 ,  G01R33/5611 ,  G01R33/56509 ,  G01R33/5673 ,  G01R33/5676

Abstract: 一种磁共振成像方法，包括采集来自对象的磁共振数据的数据集。所述数据集中的至少一些在k空间中被欠采样。每个数据集涉及所述对象的运动状态。通过压缩感测重建的方式，根据所述数据集的每个重建图像。相对于选定运动状态，对所重建的图像应用运动校正，从而生成经运动校正的图像。例如通过平均，从所述经运动校正的图像推导针对所述选定运动状态的诊断图像。

公开(公告)号：CN115040106A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210219748.5

申请日：2022-03-08

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： D·J·魏德利希 ,  S·鲁施克 ,  E·华罗克 ,  M·I·多内瓦 ,  D·卡拉姆皮诺斯

IPC: A61B5/055

Abstract: 本文公开了一种医学系统(100、300)，包括存储机器可执行指令(120)的存储器(110)。所述医学系统还包括计算系统(104)。所述机器可执行指令的运行使所述计算系统：接收(200)描述对象(318)的感兴趣区域(309)的k空间数据(122)，其中，所述k空间数据是使用被配置为对化学位移进行编码的磁共振指纹脉冲序列(330)采集的；接收(202)描述磁共振脂肪谱的脂肪峰权重(126)，其中，所述脂肪峰权重被匹配到磁共振指纹脉冲序列的脉冲序列(500)；并且根据所述k空间数据和所述脂肪峰权重来重建(204)定量磁共振图像(132)。

公开(公告)号：CN110476075B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN201880022981.6

申请日：2018-03-30

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： P·博尔纳特 ,  T·E·阿姆托尔 ,  M·I·多内瓦 ,  F·文策尔

IPC: G01R33/56 ,  G01R33/561 ,  G01R33/24 ,  G01R33/44 ,  G01R33/48 ,  G01R33/50

Abstract: 本发明提供了一种用于采集来自对象(118)的感兴趣区域(109)内的MRF磁共振数据(144)的磁共振成像系统(100)。所述磁共振成像系统包括用于控制所述磁共振成像系统的处理器(130)以及用于存储机器可执行指令(140)和MRF脉冲序列命令(142)的存储器(134)。所述MRF脉冲序列命令被配置用于控制所述磁共振成像系统根据磁共振指纹识别协议来采集所述MRF磁共振数据。所述机器可执行指令的执行使所述处理器：通过利用所述MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集(200)针对所述感兴趣区域的所述MRF磁共振数据；接收(202)描述所述感兴趣区域的至少一幅磁共振数据图像(152)；使用解剖模型(154)来识别(204)所述感兴趣区域内的解剖区域(156)；从一组磁共振指纹识别词典中选择(206)针对所述解剖区域中的每个解剖区域的局部磁共振指纹识别词典(158)，其中，所述局部磁共振指纹识别词典包括针对特异于所述解剖区域中的每个解剖区域的一组预定物质的计算的MRF信号的列表；以及使用所述MRF磁共振数据和所述局部磁共振指纹识别词典针对所述解剖区域中的每个解剖区域来计算(208)所述预定物质的成分绘图(160)，其中，所述成分绘图是在所述解剖区域中的每个解剖区域内的空间平均。

公开(公告)号：CN109073720B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201780026129.1

申请日：2017-04-26

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： P·博尔纳特 ,  K·内尔克 ,  M·I·多内瓦 ,  T·E·阿姆托尔 ,  P·柯肯 ,  G·R·丁辛

IPC: G01R33/48 ,  G01R33/54 ,  G01R33/56 ,  G01R33/561 ,  G01R33/563 ,  G01R33/50 ,  G01R33/485 ,  G01R33/385

Abstract: 本发明提供一种用于从成像区(108)内的对象(118)采集磁共振数据(142)的磁共振成像系统(100)。所述磁共振成像系统包括用于存储机器可执行指令(160)和脉冲序列命令(140、400、502、600、700)的存储器(134、136)，其中，所述脉冲序列命令被配置为使磁成像共振系统根据磁共振指纹识别技术采集磁共振数据。所述脉冲序列命令还被配置为控制磁共振成像系统使用零回波时间磁共振成像协议来执行空间编码。机器可执行指令的执行使所述处理器控制MRI系统：通过利用脉冲序列命令控制磁共振成像系统来采集(200)所述磁共振数据；并且通过将磁共振数据与磁共振指纹识别字典(144)进行比较来计算(202)预定物质的集合中的每种物质的空间分布(146)。

公开(公告)号：CN110573897A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201880028381.0

申请日：2018-03-30

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： T·E·阿姆托尔 ,  M·I·多内瓦 ,  K·佐默 ,  P·柯肯

IPC: G01R33/56 ,  G01R33/561 ,  G01R33/483 ,  G01R33/54 ,  G01R33/24 ,  G01R33/44 ,  A61B5/055 ,  G01R33/485 ,  G01R33/565

Abstract: 本发明提供了一种磁共振成像(MRI)系统(100)，所述系统包括用于存储机器可执行指令(140)和MRF脉冲序列命令(142)的存储器(134)。所述MRF脉冲序列命令使所述MRI系统根据磁共振(MR)指纹协议来采集MRF磁共振数据(144)。所述脉冲序列命令被配置用于以二维切片(410、412、414、416、418、420)采集所述MRF磁共振数据，其中，所述二维切片具有切片选择方向，其中，所述脉冲序列命令包括一连串脉冲序列重复。所述一连串脉冲序列重复包括对所述MRF磁共振数据进行重复采样的采样事件。所述MRI系统还包括用于控制所述磁共振成像系统的处理器。所述机器可执行指令的运行使所述处理器：通过利用所述MRF脉冲序列命令控制所述磁共振成像系统来采集(200)所述MRF磁共振数据；使用所述MRF磁共振数据来构建(202)针对所述二维切片的每个体素的至少一个磁共振参数值的系列(148)，其中，所述系列中的每个对应于每个脉冲序列重复的所述采样事件；并且使用针对所述二维切片的每个体素的两个或更多个亚体素(306、308)中的每个亚体素的亚体素磁共振指纹词典(150)以及所述至少一个磁共振参数值的所述系列来计算(204)所述两个或更多个亚体素内的预定物质的集合中的每种预定物质的组成(502、504、506、508)，其中，亚体素在所述切片选择方向上分割每个体素。

公开(公告)号：CN105308473B

公开(公告)日：2018-11-27

申请号：CN201480014017.0

申请日：2014-03-12

Applicant: 皇家飞利浦有限公司

Inventor： P·博尔纳特 ,  M·P·J·于里森 ,  M·I·多内瓦 ,  A·J·W·杜杰达姆 ,  K·内尔克

IPC: G01R33/561

Abstract: 一种平行磁共振成像系统(1)包括：具有多个线圈元件的至少一个射频(RF)线圈(10，12)、智能选择单元(24)、平行成像参数单元(28)以及序列控制(16)。智能选择单元(24)根据利用所述至少一个RF线圈的对对象的预扫描或先前扫描，构建(60)信号图和基于不同的减小因子集合的多个噪声图。平行成像参数单元(28)选择包括最高信噪比(SNR)噪声图相对应的减小因子的集合。序列控制(16)基于所选择的减小因子来执行对所述对象的磁共振成像扫描。