[0001] 本发明涉及一种用于对生物的肝脏的关注区域的肝组织进行自动特征化、优选分类的方法。此外，本发明涉及一种用于基于关注区域的磁共振成像对肝组织进行自动特征化、优选分类的特征化装置、特别是分类装置以及具有这种特征化装置的磁共振系统。

[0002] 肝脏疾病是最常见的死亡原因之一。在其它疾病的死亡率下降的同时，肝脏疾病的趋势甚至增加。典型的肝脏疾病是肝炎，其首先导致肝脏发炎，发炎然后转变为纤维化，稍后可能导致肝硬化或者肝癌。另一个问题领域是身体随着饮食吸收了过多的铁的血色素沉着病(铁贮积病)。这里通常也首先涉及肝脏，随后将损害其它器官、例如胰腺或者心脏。血色素沉着病在晚期也可能导致肝硬化或者肝癌。另一个问题是脂肪肝的形成。

[0003] 虽然在常见的预防性检查中在确定血细胞计数的过程中，通常也检查各种肝功能，但是在通常的肝脏疾病中，典型的问题是其在肝功能中经常在中后期才显现，并且经常也在疾病处于明显的晚期时，才出现其它症状。这使得治疗极为困难。在许多情况下，甚至不再能治愈。

[0004] 另一方面，磁共振测量越来越多地用于从图像中也获得量化信息、例如脂肪成分。然后，这些值又可以用作特定疾病的生物标记。例如，在临床实践中，这些值、类似例如血常规也可以在一些情况下用于证明疾病是否存在、确定疾病的状态或者跟踪治疗过程。因此，希望可以借助磁共振成像相对早地确定肝脏疾病。

[0005] 但是不利的是，通常不是从磁共振成像中可确定的参数中的单个参数包含关于特定疾病的信息，而是各种参数的组合包含关于特定疾病的信息。此外，不同的参数可能相互影响。这特别是涉及肝脏中的纤维化的确定。确切地说，这能够借助测量T1图像(即T1加权的图像或者通过测量T1值)来识别，因为较长的T1弛豫时间(自旋-栅格弛豫时间)可能表明较强的纤维化。但是不利的是，肝脏的铁超负荷导致T1弛豫时间减少。这可能导致对于不仅具有铁超负荷、而且具有纤维化的患者，纤维化的状态被铁超负荷掩盖，因此通过T1测量不能确定两种疾病中的任何一种。铁负荷又可以借助测量T2或T2*值(自旋-自旋弛豫时间，其中，T2涉及自旋回波方法，并且T2*涉及梯度回波方法)或其倒数值来指示。

[0006] 特别有经验的放射科医生在一定程度上也可以通过单独分析T1图像和T2或T2*图像或者其倒数图像来给出评估。然而，这总是在很大程度上与相应的进行诊断的医生的经验有关。

[0007] 因此，在Banerjee R.等的文章“Multiparametric magnetic resonance for the non-invasive diagnosis of liver disease”，Journal of Hepatology,2014,Vol.60,Seiten 69bis 77中提出了，首先将T1值换算为校正后的“cT1值”(“corrected”T1值)，其中，使用T2或T2*值对肝脏的铁负荷进行校正。然后，该“cT1值”使得能够关于肝组织的可能的纤维化的状态进行评估。

[0043] 在图1中极其示意性地示出了磁共振断层成像系统1。其一方面包括具有检查空间3或患者隧道的实际的磁共振扫描仪2，患者或者被试者在卧榻8上被定位在检查空间3中，实际的检查对象O、即肝脏位于患者的身体中。

[0044] 磁共振扫描仪2以常见的方式配备有基本场磁体系统4、梯度系统6以及HF发送天线系统5和HF接收天线系统7。在所示出的实施例中，HF发送天线系统5是固定地安装在磁共振扫描仪2中的全身线圈，而HF接收天线系统7由布置在患者或被试者上的局部线圈构成(在图1中仅通过单个局部线圈表示)。但是原则上也可以使用全身线圈作为HF接收天线系统，并且使用局部线圈作为HF发送天线系统，只要这些线圈能够相应地切换为不同的工作方式即可。基本场磁体系统4这里以常见的方式被构造为，其在患者的纵向方向上、即沿着磁共振扫描仪2的在z方向上延伸的纵轴产生基本磁场。梯度系统6以常见的方式包括可单独控制的梯度线圈，以便能够在x、y或者z方向上彼此独立地切换梯度。此外，磁共振扫描仪2包含(未示出的)匀场线圈，其可以以常见的方式构造。

[0045] 在图1中示出的MR系统是具有患者可以整个进入的患者隧道的全身设备。但是原则上本发明也可以在例如具有侧面开放的C形壳体的其它MR系统上使用。只要的仅仅是能够对肝脏O进行对应的成像。

[0046] MR系统1还具有用于控制MR系统1的中央控制装置13。该中央控制装置13包括序列控制单元14。利用其，依据用于在测量会话内部对检查对象的关注的体积区域中的多个层进行成像的选择的脉冲序列PS或者一系列多个脉冲序列，控制高频脉冲(HF脉冲)和梯度脉冲的顺序。这种脉冲序列PS例如可以在测量或控制协议P内部预先给定并且参数化。通常，在存储器19中对于不同的测量或测量会话存储不同的控制协议P，并且可以由操作者选择(并且在需要时可以改变)，然后用于执行测量。在当前的情况下，控制装置13包含用于获取原始数据的脉冲序列，原始数据用于确定根据本发明需要的T1值或其倒数R1值以及T2或T2*值或其倒数R2或R2*值(通常在标准测量中就是这种情况)以及在需要时确定另外的值、例如脂肪值、纹理等。

[0047] 为了输出脉冲序列PS的各个HF脉冲，中央控制装置13具有高频发送装置15，其产生、放大HF脉冲并且经由合适的接口(未详细示出)馈入HF发送天线系统5中。为了控制梯度系统6的梯度线圈，以便适当地与预先给定的脉冲序列PS对应地切换梯度脉冲，控制装置13具有梯度系统接口16。经由该梯度系统接口16，例如还可以一起控制匀场线圈，因为总归通过设置DC偏移电流来使用梯度线圈，以对B0场进行匀场(即补偿场畸变的线性分量)。序列控制单元14以合适的方式、例如通过发出序列控制数据SD与高频发送装置15和梯度系统接口16进行通信，以执行脉冲序列PS。

[0048] 控制装置13还具有(在需要时以合适的方式与序列控制单元14进行通信的)高频接收装置17，以便在通过脉冲序列PS预先给定的读取窗口内协调地借助HF接收天线系统7接收磁共振信号，因此获取原始数据。

[0049] 这里，重建单元18接收所获取的原始数据并且由此重建磁共振图像数据，即特别是T1加权的图像(或T1图)或其倒数R1图以及T2或T2*加权的图像(或T2或T2*图)或其倒数R2或R2*图。该重建通常也基于可以在相应的测量或控制协议P中预先给定的参数进行。然后，例如可以将这些图像数据存储在存储器19中。

[0050] 具体如何能够通过射入HF脉冲并且切换梯度脉冲来获取合适的原始数据并且由此重建MR图像或者参数图，原则上对于本领域技术人员是已知的，因此这里不详细进行说明。

[0051] 这里，在重建单元18的参数图确定单元20中执行在其它方法中需要的图像或参数图的汇编，在需要时还对所有原始数据进行分析，以找到上级参数，例如关注区域的脂肪值、纹理值等。

[0052] 然后可以将所有这些值传输到分析单元21，分析单元21这里还具有用于根据本发明的方法的特征化装置22、这里具体为分类装置22。原则上，在图1中作为重建单元18的一部分示出的参数图确定单元20也可以是分析单元21或分类装置22的一部分。在这里描述的示例中，在不限制一般性的情况下假设肝组织的特征化以分类的形式进行。

[0053] 该分类装置22的(软件)模块这里是数据转换单元23，其对参数图进行分析并且由其形成值变量集，然后将值变量集转换到多维参数空间中。例如，这里在肝脏O的关注区域ROI内部形成平均T1值、平均R2*值、脂肪部分的脂肪值FF等，由其形成针对该关注区域ROI的值变量集，然后将其转换到参数空间中。在此可以以首先确定关注区域中的各个图像点的值，然后基于这些单值求得平均值的方式进行平均值的确定。

[0054] 如所描述的，替换地也可以针对各个图像点和/或区域形成单独的值变量集并且转换到参数空间中。

[0055] 随后，于是由(作为另一个软件模块的)分类器24进行实际的分类，这稍后还要根据图3至5详细进行说明。为此所需的关于边界超平面和/或参考变量集的不同的簇的位置的信息例如可以存储在分类器24访问的存储器25中。

[0056] 对中央控制装置13的操作可以经由具有输入单元10和显示单元9的终端11进行，由此操作人员也可以经由终端11操作整个MR系统1。在显示单元9上也可以显示MR图像，并且可以借助输入单元10、在需要时结合显示单元9规划并且开始进行测量，特别是选择并且在需要时修正控制协议P。

[0057] 这里也可以输出自动分类的结果，即例如具体的分类建议，进行诊断的人员可以接受或者拒绝分类建议。为此，特别是也可以借助显示单元9显示所使用的参数空间，特别是当其是二维参数空间或者三维参数空间时，在图3至5中是这种情况。

[0058] 此外，根据本发明的MR系统1、特别是控制装置13还可以具有多个这里未详细示出、但是通常存在于这些设备上的其它部件，例如网络接口，以便将整个系统与网络连接并且能够交换原始数据和/或图像数据或参数图，但是还有其它数据，例如患者相关数据或者控制协议。

[0059] 在进行分析时考虑的图像点(即针对肝组织的图像点位置区域确定这种分类建议)与如何确定关注区域有关。如在图2中所示出的，当例如要仅针对肝脏的特定区域进行分类时，可以以箱等的形式确定关注区域ROI。这例如可以通过如下方法进行：在显示单元9上以二维或三维图像数据的形式显示肝脏O或者包括肝脏O的身体区域，然后诊断医师输入坐标，以设置对应的箱，或者用鼠标或者类似的图形辅助设备标出该箱。代替箱，也可以输入任何其它任意的形状。如果希望对肝脏的整个肝组织进行分类，则最后整个肝脏O是关注区域ROI'。为了识别属于其的组织，可以进行手动分割，即借助用户接口，通过在其中例如在图像数据中绘制边界线，或者也可以进行自动分割。

[0060] 如果确定了关注区域ROI、ROI'，则可以如前面所述对图像点进行分析，以形成希望的值变量集，然后将其引入参数空间中，以进一步进行分类。这在图3中以非常简单的示例示出。参数空间PR这里仅仅是二维的，其中，沿着一个坐标轴、这里为横轴给出了以s-1为单位的R2*值，并且沿着另一个坐标轴、这里为纵轴给出了以ms为单位的T1弛豫时间。在该二维参数空间PR中，绘制了三条直线作为边界超平面H1,H2,H3，其总体上在参数空间PR中将四个区域彼此隔离。将这些区域中的每一个与一个独自的类别相关联，该独自的类别与源自值变量集的肝组织的特定纤维化状态相关联。边界超平面H1,H2,H3或针对各个类别的各个区域借助参考值变量集RT确定，参考值变量集RT源自纤维化程度已知的肝脏的肝组织。对于当前的检查，于是仅必须确定属于要检查的肝脏的值变量集T的位置，因此可以非常简单地确定正确的类别。

[0061] 在此应当明确指出，图3中的图示仅仅是要示出原理的示意性图示，不仅这些值、而且边界超平面H1,H2,H3不由医疗数据产生。特别是，使用数量更可观的参考值变量集，来确定边界超平面H1,H2,H3。边界超平面也可以由弯曲的线或面构成。

[0062] 如已经提及的，还优选将另外的值加入值变量集。值变量集中的另一个非常有利的属性是脂肪值或脂肪部分FF，其可以以％为单位确定。

[0063] 图4示意性地示出了三维参数空间PR'，其中，又关于以％为单位的脂肪值FF和倒数T2*弛豫时间、即以s-1为单位的R2*值，示出了以ms为单位的T1弛豫时间。

[0064] 这里同样根据参考值变量集RT选择合适的超平面H4，以将参数空间PR'划分为与特定类别相关联的不同的区域。在最简单的情况下，如这里所示出的，其仅仅是将参数空间PR'划分为两个区域的超平面H4，即一个区域示例性地用信号通知尚不存在纤维化，而另一个区域指示纤维化。对于该图示又适用，值和超平面H4仅仅用于说明系统，而不是基于医疗的值。

[0065] 这同样也适用于图5中的图示，图5同样示出了在像图4一样的三维参数空间内部进行分类的可能性。这里示出了参考值变量集RT如何在空间中形成簇C1,C2,C3。这些簇C1,C2,C3中的每一个可以与对于肝脏的一个特定状态存在的一个特定类别相关联。这里也可以通过基于具有处于不同的疾病状态的肝脏的患者的肝组织确定对应的值变量集，来确定参考值变量集RT。然后，可以在另外的检查的过程中，通过加入所检查的、借助根据本发明的方法分类的肝脏的值变量集，来进一步扩展对应的数据库。

[0066] 借助这些簇，例如可以形成边界超平面，边界超平面形成各个簇之间的边界。这具有如下优点：可以根据边界超平面之间的位置或者与边界超平面的关系简单地进行快速分类，并且不需要作为数据保持全部参考变量集。

[0067] 为了根据簇C1,C2,C3的参考值变量集RT的点云进行评价，存在不同的可能性。一种可能性在于，对于每个簇C1,C2,C3，确定各个点云的整体值、例如重心S1,S2,S3(同样在图5中仅仅象征性地标出)，整体值代表参数空间中的各个簇C1,C2,C3。于是对于源自要检查的肝脏的值变量集T，可以简单地确定与各个重心S1,S2,S3的距离d1,d2,d3，其中，例如可以使用欧几里得距离。然后，通过简单地采纳重心S1,S2,S3距离值变量集T最近的簇C1,C2,C3，来将值变量集T与簇C1,C2,C3中的一个相关联。

[0068] 替换地，也可以相应地使用与各个簇C1,C2,C3的处于最近的参考值变量集RT的距离。还可以确定簇C1,C2,C3的主轴，然后主轴的交点分别形成各个簇C1,C2,C3的代表点。这里可以想到不同的确定可能性。

[0069] 在图5中还示出了，原则上也可以对于当前要检查的肝脏，将多个值变量集作为值变量集组TG转换到参数空间PR”中，然后可以基于该值变量集组TG进行分类。例如，这里也可以确定值变量集组TG的重心，并且分别确定值变量集组TG的重心和簇C1,C2,C3的重心S1,S2,S3之间的距离(在图5中仅示例性地示出了与中间簇C2的重心S2的距离dG)，用于然后以与上面描述的类似的方式进行分类。

[0070] 最后以何种方式进行特征化、特别是分类，特别是还与以下内容有关：当代替三维参数空间使用四维或五维参数空间时，还加入了哪些另外的参数，各个参考值变量集的位置如何在这些参数空间中显示，以及各个区域可以有多好地彼此分离。

[0071] 最后应当再一次指出，前面详细描述的控制装置仅仅是实施例，本领域技术人员可以以不同的方式对其进行变形，而不脱离本发明的范围。此外，不定冠词“一”或“一个”的使用不排除相关特征也可能存在多个。同样不排除，本发明的称为单个单元或模块和/或作为单个单元或模块示出的元素由在需要时也可能分布在空间上的多个协作的子部件构成。