公开(公告)号：US09097780B2

公开(公告)日：2015-08-04

申请号：US14054003

申请日：2013-10-15

申请人： Jun Liu ,  Zhili Yang ,  Mariappan S. Nadar ,  Nirmal Janardhanan ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller ,  Qiu Wang ,  Axel Loewe

发明人： Jun Liu ,  Zhili Yang ,  Mariappan S. Nadar ,  Nirmal Janardhanan ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller ,  Qiu Wang ,  Axel Loewe

IPC分类号： G06K9/00 ,  G01R33/561

CPC分类号： G01R33/5611

摘要： A computer-implemented method for reconstruction of a magnetic resonance image includes acquiring a first incomplete k-space data set comprising a plurality of first k-space lines spaced according to an acceleration factor and one or more calibration lines. A parallel imaging reconstruction technique is applied to the first incomplete k-space data to determine a plurality of second k-space lines not included in the first incomplete k-space data set, thereby yielding a second incomplete k-space data set. Then, the parallel imaging reconstruction technique is applied to the second incomplete k-space data to determine a plurality of third k-space lines not included in the second incomplete k-space data, thereby yielding a complete k-space data set.

摘要翻译： 用于重建磁共振图像的计算机实现的方法包括获取包括根据加速因子和一个或多个校准线间隔开的多个第一k空间线的第一不完整k空间数据集。 将并行成像重建技术应用于第一不完整k空间数据以确定未包括在第一不完整k空间数据集中的多个第二k空间线，从而产生第二不完整k空间数据集。 然后，将并行成像重构技术应用于第二不完整k空间数据，以确定不包括在第二不完整k空间数据中的多个第三k空间线，从而产生完整的k空间数据集。

公开(公告)号：US20130121550A1

公开(公告)日：2013-05-16

申请号：US13284143

申请日：2011-10-28

申请人： Ti-chiun Chang ,  Mariappan S. Nadar ,  Jens Gühring ,  Michael Zenge ,  Kai Tobias Block ,  Peter Schmitt ,  Edgar Mueller

发明人： Ti-chiun Chang ,  Mariappan S. Nadar ,  Jens Gühring ,  Michael Zenge ,  Kai Tobias Block ,  Peter Schmitt ,  Edgar Mueller

IPC分类号： G06T11/00 ,  A61B5/055

CPC分类号： G06T11/003 ,  A61B5/055 ,  G01R33/561 ,  G01R33/5635 ,  G01R33/56545

摘要： A reconstructed image is rendered of a patient by a processor from a set of undersampled MRI data by first subtracting two repetitions of the acquired data in k-space to create a third dataset. The processor reconstructs the image by minimizing an objective function under a constraint related to the third dataset, wherein the objective function includes applying a Karhunen-Loeve Transform (KLT) to a temporal dimension of data. The objective function under the constraint is expressed as arg minf{∥φ(f)∥1 subject to ∥Af−y∥2≦ε}. The reconstructed image is an angiogram which may be a 4D angiogram. The angiogram is used to diagnose a vascular disease.

摘要翻译： 通过首先在k空间中减去所获取的数据的两次重复以创建第三数据集，由处理器从一组欠采样的MRI数据中呈现患者的重建图像。 处理器通过在与第三数据集相关的约束下最小化目标函数来重建图像，其中目标函数包括将Karhunen-Loeve变换（KLT）应用于数据的时间维度。 约束下的目标函数表示为arg minf {∥phi（f）‖1，受∥Af-y‖2@ epsilon}的限制。 重建的图像是可以是4D血管造影的血管造影。 血管造影用于诊断血管疾病。

公开(公告)号：US20120232379A1

公开(公告)日：2012-09-13

申请号：US13416168

申请日：2012-03-09

申请人： Razvan Ioan Ionasec ,  Dime Vitanovski ,  Alexey Tsymbal ,  Gareth Funka-Lea ,  Dorin Comaniciu ,  Andreas Greiser ,  Edgar Mueller

发明人： Razvan Ioan Ionasec ,  Dime Vitanovski ,  Alexey Tsymbal ,  Gareth Funka-Lea ,  Dorin Comaniciu ,  Andreas Greiser ,  Edgar Mueller

IPC分类号： A61B5/055

CPC分类号： G06T7/0083 ,  G06T7/12 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30048

摘要： A system and method for regression-based segmentation of the mitral valve in 2D+t cardiac magnetic resonance (CMR) slices is disclosed. The 2D+t CMR slices are acquired according to a mitral valve-specific acquisition protocol introduced herein. A set of mitral valve landmarks is detected in each 2D CMR slice and mitral valve contours are estimated in each 2D CMR slice based on the detected landmarks. A full mitral valve model is reconstructed from the mitral valve contours estimated in the 2D CMR slices using a trained regression model. Each 2D CMR slice may be a cine image acquired over a full cardiac cycle. In this case, the segmentation method reconstructs a patient-specific 4D dynamic mitral valve model from the 2D+t CMR image data.

摘要翻译： 公开了一种用于2D + t心脏磁共振（CMR）切片二尖瓣回归分割的系统和方法。 根据本文引入的二尖瓣特异性获取方案获取2D + t CMR切片。 在每个2D CMR切片中检测到一组二尖瓣地标，并且基于检测到的界标在每个2D CMR切片中估计二尖瓣轮廓。 使用训练有素的回归模型，从2D CMR切片中估算的二尖瓣轮廓重建完整的二尖瓣模型。 每个2D CMR切片可以是在整个心动周期上获取的电影图像。 在这种情况下，分割方法从2D + t CMR图像数据重建患者特定的4D动态二尖瓣模型。

公开(公告)号：US5732702A

公开(公告)日：1998-03-31

申请号：US783892

申请日：1997-01-16

申请人： Edgar Mueller

发明人： Edgar Mueller

IPC分类号： G01R33/54 ,  A61B5/055 ,  G01R33/48

CPC分类号： G01R33/4806

摘要： In a method and apparatus for functional imaging an impulse sequence is used in which an examination subject is charged with a readout gradient with sub-pulses of alternating polarity. By means of at least two-dimensional Fourier transformation, an image data matrix having N rows is generated from the raw data thereby acquired. After a stimulation of the subject, a second image data matrix is acquired. The coincidence of opposed signal changes that occur at two pixels disposed from each other by a distance of N/2 rows in the image matrix is checked. Found coincidences are evaluated as functional activity.

摘要翻译： 在用于功能成像的方法和装置中，使用脉冲序列，其中使用具有交替极性的子脉冲的读出梯度来对检查对象进行充电。 通过至少二维傅立叶变换，从得到的原始数据生成具有N行的图像数据矩阵。 在受试者的刺激之后，获取第二图像数据矩阵。 检查在图像矩阵中彼此排列的距离为N / 2行的两个像素处发生的相对信号变化的一致性。 发现巧合被评估为功能活动。

公开(公告)号：US20140133724A1

公开(公告)日：2014-05-15

申请号：US14054003

申请日：2013-10-15

申请人： Jun Liu ,  Zhili Yang ,  Mariappan S. Nadar ,  Nirmal Janardhanan ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller ,  Qiu Wang ,  Axel Loewe

发明人： Jun Liu ,  Zhili Yang ,  Mariappan S. Nadar ,  Nirmal Janardhanan ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller ,  Qiu Wang ,  Axel Loewe

IPC分类号： G06T11/00

CPC分类号： G01R33/5611

摘要： A computer-implemented method for reconstruction of a magnetic resonance image includes acquiring a first incomplete k-space data set comprising a plurality of first k-space lines spaced according to an acceleration factor and one or more calibration lines. A parallel imaging reconstruction technique is applied to the first incomplete k-space data to determine a plurality of second k-space lines not included in the first incomplete k-space data set, thereby yielding a second incomplete k-space data set. Then, the parallel imaging reconstruction technique is applied to the second incomplete k-space data to determine a plurality of third k-space lines not included in the second incomplete k-space data, thereby yielding a complete k-space data set.

摘要翻译： 用于重建磁共振图像的计算机实现的方法包括获取包括根据加速因子和一个或多个校准线间隔开的多个第一k空间线的第一不完整k空间数据集。 将并行成像重建技术应用于第一不完整k空间数据以确定未包括在第一不完整k空间数据集中的多个第二k空间线，从而产生第二不完整k空间数据集。 然后，将并行成像重构技术应用于第二不完整k空间数据，以确定不包括在第二不完整k空间数据中的多个第三k空间线，从而产生完整的k空间数据集。

公开(公告)号：US08340385B2

公开(公告)日：2012-12-25

申请号：US12630061

申请日：2009-12-03

申请人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Arne Littmann ,  Edgar Mueller ,  Dorin Comaniciu

发明人： Yefeng Zheng ,  Bogdan Georgescu ,  Arne Littmann ,  Edgar Mueller ,  Dorin Comaniciu

IPC分类号： G06K9/00

CPC分类号： G06K9/3241 ,  G06K2209/051 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30048

摘要： A method and system for left ventricle (LV) detection in 2D magnetic resonance imaging (MRI) images is disclosed. In order to detect the LV in a 2D MRI image, a plurality of LV candidates are detected, for example using marginal space learning (MSL) based detection. Candidates for distinctive anatomic landmarks associated with the LV are then detected in the 2D MRI image. In particular, apex candidates and base candidates are detected in the 2D MRI image. One of the LV candidates is selected as a final LV detection result by ranking the LV candidates based on the LV candidates, the apex candidates, and the base candidates using a trained ranking model.

摘要翻译： 公开了一种用于2D磁共振成像（MRI）图像中左心室（LV）检测的方法和系统。 为了检测2D MRI图像中的LV，例如使用基于边缘空间学习（MSL）的检测来检测多个LV候选。 然后在2D MRI图像中检测与LV相关的特征性解剖学标记的候选者。 特别地，在2D MRI图像中检测到顶点候选和基础候选。 通过使用训练排名模型，基于LV候选，顶点候选和基础候选对LV候选进行排名，将LV候选者中的一个选择为最终的LV检测结果。

公开(公告)号：US20080139919A1

公开(公告)日：2008-06-12

申请号：US11753691

申请日：2007-05-25

申请人： Stephan Kannengiesser ,  Ralf Loeffler ,  Edgar Mueller ,  Peter Schmitt

发明人： Stephan Kannengiesser ,  Ralf Loeffler ,  Edgar Mueller ,  Peter Schmitt

IPC分类号： A61B5/055

CPC分类号： G01R33/5611 ,  G01R33/4824

摘要： In a method as well as a magnetic resonance tomography apparatus for implementation of such a method for improved sensitivity-encoded magnetic resonance imaging using a two-dimensional or three-dimensional acquisition coil array, two-dimensional or three-dimensional undersampling of k-space is undertaken by measurement of a number N of basic partial trajectories τn in k-space that in their entirety form a geometric arrangement of source points, a number M of different operators Cm(Δ km) are determined, with each operator representing an algebraic transformation with which unmeasured target points at an interval Δ km from one of the measured source points are synthesized from a number of measured source points, the operators Cm(Δ km) are applied to at least one subset of the measured source points for at least partial completion of the magnetic resonance data set, and a largely artifact-free image is reconstructed in three-dimensional space on the basis of the measured source points and the synthesized data points.

摘要翻译： 在一种方法以及用于实施这种用于使用二维或三维采集线圈阵列改进灵敏度编码的磁共振成像的方法的磁共振断层摄影装置中，k空间的二维或三维欠采样 通过测量k空间中的N个基本部分轨迹τN n N进行，其整体形成源点的几何排列，M个不同算子C m， 确定每个运算符代表一个代数变换（Delta k m）），其中未测量的目标点的间隔距离为Δ k 从测量的源点之一中的一个m 从多个测量的源点合成，运算符C＆prime;（Delta＆lt; O OYYLE =“SINGLE” m>）被施加到测量的源点的至少一个子集，用于至少部分完成磁共振 ce数据集，并且基于测量的源点和合成数据点在三维空间中重建大量无伪影的图像。

公开(公告)号：US06700373B2

公开(公告)日：2004-03-02

申请号：US10037740

申请日：2001-11-09

申请人： Edgar Mueller ,  Stefan Thesen

发明人： Edgar Mueller ,  Stefan Thesen

IPC分类号： G01V300

CPC分类号： G01R33/54

摘要： In a method for the operation of a magnetic resonance apparatus an anatomical image of a region of an examination subject to be imaged is generated with a prescribable resolution and quality, a functional image of the region to be imaged is generated, the functional image is superimposed on the anatomical image, and at least one area of the region to be imaged wherein the functional image contains unreliable information is identified in the superimposition.

摘要翻译： 在磁共振设备的操作方法中，以规定的分辨率和质量产生要成像的检查区域的解剖图像，生成待成像区域的功能图像，叠加功能图像 在解剖图像上，以及要成像的区域的至少一个区域，其中功能图像包含不可靠信息被叠加。

公开(公告)号：US09453895B2

公开(公告)日：2016-09-27

申请号：US14027451

申请日：2013-09-16

申请人： Jun Liu ,  Qiu Wang ,  Mariappan Nadar ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller

发明人： Jun Liu ,  Qiu Wang ,  Mariappan Nadar ,  Michael Zenge ,  Edgar Mueller

IPC分类号： G01R33/48 ,  G06T5/50 ,  G01R33/561

CPC分类号： G01R33/4818 ,  G01R33/5611 ,  G06T5/50

摘要： A computer-implemented method for learning a tight frame includes acquiring undersampled k-space data over a time period using an interleaved process. An average of the undersampled k-space data is determined and a reference image is generated based on the average of the undersampled k-space data. Next, a tight frame operator is determined based on the reference image. Then, a reconstructed image data is generated from the undersampled k-space data via a sparse reconstruction which utilizes the tight frame operator.

摘要翻译： 用于学习紧帧的计算机实现的方法包括使用交错处理在一段时间内获取欠采样的k空间数据。 确定欠采样的k空间数据的平均值，并且基于欠采样的k空间数据的平均值生成参考图像。 接下来，基于参考图像确定紧帧运算符。 然后，通过使用紧帧运算符的稀疏重构，从欠采样的k空间数据生成重建的图像数据。

公开(公告)号：US08879852B2

公开(公告)日：2014-11-04

申请号：US13284143

申请日：2011-10-28

申请人： Ti-chiun Chang ,  Mariappan S. Nadar ,  Jens Gühring ,  Michael Zenge ,  Kai Tobias Block ,  Peter Schmitt ,  Edgar Mueller

发明人： Ti-chiun Chang ,  Mariappan S. Nadar ,  Jens Gühring ,  Michael Zenge ,  Kai Tobias Block ,  Peter Schmitt ,  Edgar Mueller

IPC分类号： G06K9/00 ,  G01R33/561 ,  A61B5/055 ,  G06T11/00 ,  G01R33/563 ,  G01R33/565

CPC分类号： G06T11/003 ,  A61B5/055 ,  G01R33/561 ,  G01R33/5635 ,  G01R33/56545

摘要： A reconstructed image is rendered of a patient by a processor from a set of undersampled MRI data by first subtracting two repetitions of the acquired data in k-space to create a third dataset. The processor reconstructs the image by minimizing an objective function under a constraint related to the third dataset, wherein the objective function includes applying a Karhunen-Loeve Transform (KLT) to a temporal dimension of data. The objective function under the constraint is expressed as arg minf{∥φ(f)∥1 subject to ∥Af−y∥2≦ε}. The reconstructed image is an angiogram which may be a 4D angiogram. The angiogram is used to diagnose a vascular disease.

摘要翻译： 通过首先在k空间中减去所获取的数据的两次重复以创建第三数据集，由处理器从一组欠采样的MRI数据中呈现患者的重建图像。 处理器通过在与第三数据集相关的约束下最小化目标函数来重建图像，其中目标函数包括将Karhunen-Loeve变换（KLT）应用于数据的时间维度。 约束下的目标函数表示为arg minf {∥＆phgr;（f）‖1，受‖Af-y‖2＆nlE;＆egr;}的限制。 重建的图像是可以是4D血管造影的血管造影。 血管造影用于诊断血管疾病。