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用于 磁共振成像的自适应比吸收率(SAR)控制

阅读：675发布：2020-05-14

专利汇可以提供用于磁共振成像的自适应比吸收率(SAR)控制专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种磁共振系统(1)，包括至少一个射频(RF)发射线圈(6)、RF发射器(34)、人体测量单元(28)，以及自适应SAR单元(40)。所述至少一个射频(RF)发射线圈(6)发射测得的RF功率，以在检查区域中的对象(57)的组织中激励和操纵磁共振。所述RF发射器(34)基于针对成像序列的比吸收率 (SAR)控制发射RF功率的量。所述人体测量单元(28)基于确定的总质量确定所述对象中接收所述发射RF功率的部分的质量。所述自适应SAR单元(40)基于根据所述测得的发射RF功率和测得的反射功率、实现的|B1+|场、所述对象中接收所述发射RF功率的所述部分的所述质量以及被存储SAR参考单元(48)中的适用SAR参数模型确定的SAR参数，从而调节选定的扫描序列。，下面是用于磁共振成像的自适应比吸收率(SAR)控制专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种磁共振成像系统(1)包括：
至少一个射频(RF)发射线圈(6)，其发射测得的射频(RF)功率以在检查区域中的对象(57)的组织中激励和操纵磁共振；
射频(RF)发射器(34)，其基于针对成像序列的比吸收率(SAR)来控制发射射频(RF)功率的量；
人体测量单元(28)，其基于所述对象的总质量来确定所述对象中接收所述发射射频(RF)功率的部分的质量；以及
自适应比吸收率(SAR)单元(40)，其基于根据测得的发射射频(RF)功率和测得的反射功率确定的实际非最坏情况比吸收率(SAR)，以及所述对象中接收所述发射射频(RF)功率的所述部分的所述质量，来调节选定的扫描序列。
2.根据权利要求1所述的系统(1)，还包括：
重建单元(38)，其重建来自导航扫描的图像，并基于定位的标记来确定所述对象的位置和取向；并且
其中，所述人体测量单元(28)基于所述对象的所述位置和取向以及所述至少一个射频(RF)发射线圈(6)的至少一个特性，来确定所述对象中接收所述发射射频(RF)功率的所述部分。
3.根据权利要求1所述的系统(1)，其中，所述人体测量单元(28)基于对象的至少一个特性来构建所述对象的3维模型(4)，并且基于所述模型(4)来确定所述对象中接收所述发射射频(RF)功率的所述部分的所述质量。
4.根据权利要求1所述的系统(1)，其中，所述人体测量单元(28)基于测得的质量并利用输入的质量和先前存储的质量中的至少一个进行验证，来确定所述对象的总质量。
5.根据权利要求1所述的系统(1)，其中，所述自适应比吸收率(SAR)单元(40)基于测得的发射射频(RF)功率和反射射频(RF)功率以及所述总质量，来根据全身比吸收率(SAR)确定适用比吸收率(SAR)值。
6.根据权利要求1所述的系统(1)，其中，所述对象中接收发射射频(RF)功率的所述部分包括：
解剖区域；以及
所述对象的任何肢体的存在或不存在。
7.根据权利要求2所述的系统(1)，其中，所述至少一个射频(RF)发射线圈(6)的所述至少一个特性包括沿通过所述至少一个射频(RF)发射线圈的等中心的轴的长度。
8.根据权利要求3所述的系统(1)，其中，所述对象的所述至少一个特性包括以下中的至少一个：
总质量；
高度；
年龄；
性别；
左右测量结果；
前后测量结果；
左右测量结果与前后测量结果的比率；
多种组织类型；
体脂百分数；以及
体质指数。
9.根据权利要求1所述的系统(1)，其中，所确定的比吸收率(SAR)包括以下中的至少一个：
部分身体比吸收率(SAR)；
局部肢体比吸收率(SAR)；
局部躯干比吸收率(SAR)；以及
头部比吸收率(SAR)。
10.根据权利要求2所述的系统(1)，其中，所述至少一个射频(RF)发射线圈(6)的所述至少一个特性包括预定Q比率。
11.一种磁共振成像的方法，包括：
测量(74)发射射频功率和反射射频(RF)功率，所述发射射频(RF)功率和反射射频(RF)功率产生通过至少一个发射线圈(6)在对象的组织中实现的|B1+|场；
基于测得的发射射频(RF)功率和反射射频(RF)功率、实现的|B1+|场以及所述对象的总质量，确定(76)实际非最坏情况全身比吸收率(SAR)参数；
基于导航扫描，识别(78)所述对象相对于所述至少一个发射线圈(6)的位置和取向；
基于成像序列的B1RMS2、所确定的全身比吸收率(SAR)参数以及所识别的对象位置和取向，确定针对所述成像序列的比吸收率(SAR)(82)；
如果所确定的比吸收率(SAR)超过容许限度，则调节序列参数，直到所确定的比吸收率(SAR)在限度以内；
利用所确定的比吸收率(SAR)执行(84)所述成像序列。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，识别所述对象的所述位置还包括：
在三个平面中重建导航图像或将导航图像重建为体积数据集；以及
在所述导航图像中定位界标，以确定所述对象位置和取向。
13.根据权利要求11所述的方法，还包括：
基于所述对象的至少一个特性来构建(70)所述对象的3维模型，所述对象的3维模型包括预定比吸收率(SAR)参数；以及
基于所构建的模型来细化所述全身比吸收率(SAR)参数。
14.根据权利要求11所述的方法，其中，所述对象的所述组织包括：
解剖区域；以及
所述对象的任何肢体的存在或不存在。
15.根据权利要求11所述的方法，其中，所述对象的所述至少一个特性包括以下中的至少一个：
总质量；
高度；
年龄；
性别；
左右测量结果；
前后测量结果；
左右测量结果与前后测量结果的比率；
多种组织类型；
体脂百分数；以及
体质指数。
16.根据权利要求11所述的方法，其中，所确定的比吸收率(SAR)包括以下中的至少一个：
部分身体比吸收率(SAR)；
局部肢体比吸收率(SAR)；
局部躯干比吸收率(SAR)；以及
头部比吸收率(SAR)。
17.一种承载软件的非暂态计算机可读存储介质，所述软件控制一个或多个电子数据处理设备(36)以执行根据权利要求11-16中的任一项所述的方法。

说明书全文

用于 磁共振成像的自适应比吸收率(SAR)控制

技术领域

[0001] 以下大体涉及医学成像。其尤其与磁共振检查和比吸收率(SAR)联合应用，并且将尤其参考该应用进行描述。然而，将理解，其也应用于其他使用情境并且不必须被限制到前述应用。

背景技术

[0002] 磁共振成像(MRI)和磁共振光谱学(MRS)使用电磁能量的射频(RF)脉冲以在对象的组织中激励共振。身体也吸收/消散RF脉冲的能量中的一些作为抵抗性损耗，导致组织发热。为了患者安全，在比吸收率(SAR)方面设限，能够允许对象以该限度吸收RF功率。SAR是指每单位重量吸收的能量的时间速率，并且因此以W/kg为单位来表达。在成像序列期间针对给定对象的SAR通常是在最坏情况的基础上计算的。当使用全身体积发射线圈时，大多数规范集中于基于在总体患者质量上平均化的固定上限。在全身体积发射线圈的情况中的平均化得到对全身平均SAR(WB SAR)的说明。发射线圈体积内的质量可以变化，一般小于总患者质量，并且患者的质量和其他方面将因患者而变化。

[0003] 利用较大的成像膛，能够对较大的患者成像，这针对名义上相同的MR扫描条件能够增大患者经受的SAR。SAR能够由于非常大的患者而增大，在RF 信号中使用更大的功率，超过了随着质量的比例增加，以在患者的中心区域或其他限定区域中生成期望的|B1+|场。尤其地，随着患者围长增加需要的功率也比从按质量的比例增加所估计的更多地增加，因此全身平均SAR(在总质量上的总吸收功率)并不保持恒定，而是随着患者围长/质量的增大而增大。扫描参数当然能够被调节，以降低SAR水平，对例如检查速度有一些影响。容许SAR上限水平受规范(IEC 60601-2-33)限制。由于存在更大的患者质量，使用比比例增加更大的功率以实现类似的扫描参数；并且，在达到SAR上限时，调节扫描参数以在执行扫描之前使SAR回到限度以内。随着身体质量和大小增加，拥有适合于患者间差异的SAR估值器是重要的。

[0004] 估计并然后限制SAR的一个途径包括对用户输入的患者信息(例如患者质量)的利用。然而，暴露的或受影响的质量随着患者质量中实际经受RF发射线圈的敏感区域的量而变化，后者继而取决于相对于发射线圈中的参考区域(例如发射线圈的中心区域)的对象/患者位置。MR成像中针对给定对象的感兴趣区域通常集中在一个解剖身体区域上，例如头部、颈部、脊柱的段、心脏、腹部、肩部、手/腕部、膝部或足/踝部等等。当全身体积发射线圈被用于RF激励时，感兴趣解剖区域通常被放置在发射线圈的中心区域处的轴向方向上。该轴向位置通常也与MR系统的成像等中心对齐。针对每个这样的解剖区域定位，将会有不同的暴露质量，并且针对给定的解剖区域，暴露的质量可能因患者而变化。一些SAR控制途径在这些方面没有区分并且利用最坏情况基础。针对腹部成像的范例包括其中腹部区域居中于发射线圈的中心区域，并且有手臂可能的两种不同位置——手臂上举过头或手臂放下在体侧。针对这两种位置，即使是在考虑腹部居中的相同患者时，暴露的质量以及肢体局部SAR是不同的。SAR因此随着患者位置、与发射线圈的敏感区域的中心的关系、患者大小以及针对给定对象位置肢体的详细定位，而以复杂的方式变化。例如，SAR可以由于患者或患者的部分接近膛的内表面或边缘而变得较大。通常，可以由健康护理专业人员在扫描之前输入除其他信息以外的年龄、质量、性别和/或感兴趣的患者解剖区域。在一些SAR控制方法中可以使用输入的质量，与使用的RF功率相组合，作为针对全身SAR估值的基础。

[0005] 在另一种SAR控制方法中，建立RF|B1+|场与SAR之间的关系，并将其用于估计针对一组给定扫描条件的全身SAR值。可以根据质量调节|B1+|与SAR之间的关系，以考虑最坏情况位置中的非线性功率-质量效应。可以针对基于使用中的接收线圈的类型来推测的患者+位置，调节|B1|与SAR之间的关系(例如，当头部接收线圈被系统识别为在使用中时，则可以推测患者位置是头部居中)。同样，如果能够确立|B1+|(或RF功率)与局部SAR关系，则可以估计局部SAR。然而，这些途径并不提供用于证实相对于发射线圈参考位置的患者位置和/或患者质量或其他患者几何细节的途径，它们也不使用这样的经证实的信息和测得的RF功率，以建立针对全身SAR、部分身体SAR、头部SAR和局部SAR中的一个或多个的患者及患者位置特异性的SAR估值。在RF时域有限差分(FDTD)建模被用于建立SAR特性时，SAR控制措施取决于有限数目的解剖模型，并且通常将不适合于在输入的患者质量上可能有异常的患者中的变化。如果能够由系统和系统中的SAR模型证实特定患者的某些方面，则软件能够被扩展为利用该信息，可以实现较好的SAR估值并将避免不得不使用可能过度约束扫描性能的最坏情况模型。
发明内容

[0006] 以下公开一种新的且改进的自适应MRI SAR控制方法和系统，其解决了上面提到的问题以及其他问题。

[0007] 根据一个方面，一种磁共振系统包括至少一个射频(RF)发射线圈、RF发射器、人体测量单元，以及自适应SAR单元。所述至少一个射频(RF)发射线圈发射测得的RF功率，以在检查区域中的对象的组织中激励和操纵磁共振。所述RF发射器，或者所述RF发射器的所述MR系统控制，基于针对成像序列的比吸收率(SAR)，来控制发射RF功率的量。所述人体测量单元基于确定的总质量，来确定所述对象中接收所述发射RF功率的部分的质量。所述自适应SAR单元基于根据测得的发射RF功率和测得的反射功率确定的所述SAR，以及所述对象中接收所述发射RF功率的所述部分的所述质量，来调节选定的扫描序列。所确定的SAR可以是WB SAR、部分身体SAR、头部SAR或局部SAR中的一个或多个。

[0008] 根据另一方面，一种磁共振成像的方法，包括测量发射射频(RF)功率和反射射频(RF)功率，所述发射射频(RF)和反射射频(RF)产生通过至少一个发射线圈在对象的组织中实现的|B1+|场。基于测得的发射功率和反射功率、实现的|B1+|场以及证实的所述对象的总质量，来确定全身比吸收率(SAR)参数。基于导航扫描来识别所述对象相对于所述至少一个发射线圈(6)的位置、关键尺寸和取向。基于成像序列的B1RMS2、所确定的全身SAR参数以及所识别的对象位置、关键尺寸和取向，确定针对成像序列的适用SAR估值(例如，局部、头部、部分身体)。如果所确定的SAR估值超过容许限度，则调节所述序列参数，直到所确定的SAR值在限度以内。在证实所确定的SAR估值在上限以内之后(或者，如果不是，则在调节扫描参数之后)，利用所述SAR估值执行所述成像序列。

[0009] 根据另一方面，一种磁共振成像系统，包括至少一个射频(RF)发射线圈、RF发射器以及一个或多个处理器。所述至少一个射频(RF)发射线圈发射测得的RF功率，以在检查区域中的对象的组织中激励和操纵磁共振。所述RF发射器，或所述RF发射器的所述MR系统控制，基于针对成像序列的比吸收率(SAR)，来控制所述发射RF功率的量。所述一个或多个处理器被配置为基于测得的发射RF功率和测得的反射RF功率以及所述对象中被暴露于所述发射RF功率和实现的|B1+|场的解剖部分来确定全身SAR参数。所述一个或多个处理器还被配置为基于所确定的全身SAR参数和在选定的成像序列期间所述对象中暴露的解剖部分，来确定针对所述选定的成像序列的适用SAR参数和适用SAR值(例如，局部、头部、部分身体)。

[0010] 一个优点在于一个或多个确定的SAR估值是基于针对对象的测得的SAR。

[0011] 另一优点在于基于不同的对象形态和位置细化SAR估值。

[0012] 另一优点在于对输入的对象参数的交叉校验。

[0013] 另一优点在于在SAR确定中包括了对象肢体、脂肪含量和/或纵横比。

[0014] 另一优点在于SAR估值是在患者处于检查位置中的膛中的情况下基于至少对WB SAR的实际测量确定的。

[0015] 本领域普通技术人员在阅读和理解了以下详细描述后将认识到其他优点。附图说明

[0016] 本发明可以采取各种部件和部件的布置，以及各个步骤和步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选实施例的目的，并且不应被解读为限制本发明。

[0017] 图1示意性地图示了自适应SAR MRI系统的实施例。

[0018] 图2示意性地图示了自适应SAR MRI系统的另一实施例。

[0019] 图3描绘了六个示范性图像，示出针对具有全身发射线圈的3T/128MHz的电磁场(|B1+|)穿透效应。

[0020] 图4是对针对SAR脂肪分析的模型构建的示范性图示。

[0021] 图5是对针对SAR纵横比分析的模型构建的示范性图示。

[0022] 图6是针对3T全身发射线圈使用3T/128MHz的模型对象的SAR结果的示范性表格。

[0023] 图7是针对3T全身发射线圈3T/128MHz的躯干和肢体SAR的SAR结果的示范性标绘图。

[0024] 图8示出使用自适应SAR的实施例的一种方法的流程图。

具体实施方式

[0025] 参考图1，示意性地图示了自适应SAR MRI系统1的实施例。系统1包括示在横截面中示出的具有对象模型4的MRI扫描器2。扫描器2包括一个或多个RF发射线圈6，以及RF屏蔽8。诸如鸟笼全身线圈、头部或肢体线圈等的RF发射线圈生成电磁|B1+|场的RF脉冲，以激励和操纵诸如对象模型4的对象中的磁共振。被发射到RF线圈的功率一般是由RF功率放大器
10提供的，并为了患者安全而受限。优选地，在接近到线圈的RF功率输入的位置，或在其他情况中在RF功率放大器的输出处远程地——解释了在RF线圈6的RF功率放大器与RF功率输入之间的固定/预定功率损耗，测量12由RF发射线圈6发射的或被发射到RF发射线圈6的RF功率。未明确示出，注意到，功率测量功能12能够与MR系统通信，以提供在整个MR检查中针对正向峰值RF功率和平均RF功率以及反射RF功率的暂态数据。而且，如本领域已知的，功率测量功能可以具有针对正向峰值RF功率、平均RF功率和反射RF功率中的一个或多个的可编程预设行程限制。RF发射线圈也能够作用于接收模式，以从对象接收磁共振信号。所接收的磁共振信号形成被用于图像重建的MR数据。RF屏蔽8将RF线圈与周围梯度线圈14和主磁体线圈16分开，提供电磁隔离，使得RF线圈6与周围梯度线圈14和主磁体16之间的任何实质性有害的相互作用不发生。

[0026] 如由对象模型4图示的对象或患者能够以诸如头向前仰卧腹部居中、头部居中、头向前右侧卧脊柱居中、足向前仰卧膝盖居中、头向前或足向前仰卧乳房居中等的体位被成像。如所指出的，体位还通过解剖分割来进一步细化，以指示诸如胸、头、乳、脐、膝等的关键解剖结构的轴向位置。对象也能够以诸如手臂向下、手臂过头等的身体形态(例如姿势)被成像。在图示中，体位是在腹部居中的轴向区域中的头向前仰卧位，并且身体形态是躯体或躯干18和肢体20或手臂向下形态。对象由对象支撑体22支撑。对象与RF发射线圈之间的区域被测量为间隙24。为了安全性和成像品质，最小间隙确保对象不与RF线圈接触。间隙被定义为包括患者膛介电管以及身体组织与线圈导体(例如全身线圈的线圈梯级和端环)之间的空气间隔的最小距离。对象能够在磅秤26上被称重，磅秤26提供全身质量测量。磅秤能够与MR系统集成，以直接地或经由网络连接将测量结果传输到人体测量单元28。在备选的实施例中，全身质量测量功能可以在MR磁体室的地板中，或者可以是普通MR套间区域内能够直接地或经由网络与MR系统通信的单独的非集成功能。

[0027] 系统1包括序列控制30和RF接收器32。序列控制器30通过发射具有受控定时的RF和梯度脉冲，控制RF发射控制34和梯度控制36以执行选定的序列。RF发射控制34控制被传送到RF发射线圈6的RF脉冲的功率水平和定时，并因此控制所施加的|B1+|场。梯度控制36控制施加的梯度场，以对对象中的磁共振进行空间编码、重新聚焦和操纵。由RF线圈和/或局部接收线圈在接收模式中采集的MR数据被传输到RF接收器32。由RF接收器接收的MR数据被通信到重建单元38，重建单元38重建一幅或多幅图像。

[0028] 自适应SAR单元40从低RF功率预备步骤计算发射RF功率和反射RF功率以及针对净(正向)RF功率水平所达到的|B1+|场水平。SAR单元40计算：针对测得的|B1+|场的被吸收功率＝在发射线圈处的净RF功率*(1－QL/QUL)，其中QL是测得的有载品质因数，并且经由质量-QL查找表针对患者质量是预定的，或者是在预备步骤期间针对给定的|B1+|场根据RF功率-质量查找表估计的，并且QUL是测得的无载品质因数，并且一般是在针对每个发射线圈的制作时确定的。备选地，SAR单元被配置为针对测得的|B1+|场，基于测得的发射RF功率和反射RF功率以及经证实的患者质量来确定全身SAR，其中，经证实的质量基于预先建立的RF功率-|B1+|-质量关系或通过接口体重秤的MR系统上的直接测量，并且与用户输入的患者质量的交叉校验。发射线圈6在制作期间被调谐并与“正常”或最常出现的载重匹配，没有或具有实质为零的反射功率损耗。随着质量增大或减小到该“正常”水平以下，由于阻抗失配造成反射功率百分数增大。可以从测得的RF功率减去测得的反射功率，以得出到线圈的净功率。在制作期间针对每个线圈预先测量无载Q-因数QUL。可以基于输入的或经证实患者质量、在发射线圈内识别的患者位置以及来自先验特性研究的预定Q-质量关系，来估计Q-因数QL。

[0029] 能够根据针对|B1+|场测量的吸收功率与对象质量的比率，确定全身SAR。对象质量能够是(例如经由工作站42)输入的对象质量，或从对象的记录(例如病历或医院信息系统44)检索的。重要地，SAR单元40也基于测得的吸收功率、对象位置、对象暴露质量和推导的全身SAR值，来根据SAR参考46计算其他适用SAR值。以此方式，比以其他方式能从单个模型获得的更好地估计出其他适用SAR值。SAR参考46包含将WB SAR、对象质量/暴露质量及在发射线圈中的位置与估计的部分身体、头部和局部SAR值相联系的信息。对象位置能够由健康护理专业人员经由工作站42输入，或使用解剖位置根据对预扫描的图像重建来确定。对象暴露质量是在发射线圈(一个或多个)的敏感体积里面的质量。能够根据在发射线圈的敏感体积里面的暴露对象体积和平均身体组织密度来估计暴露质量。暴露体积是根据对预扫描的图像重建测量的。SAR参考46能够包含存储器中存储的查找表或其他格式的SAR数据库，其将WB SAR、对象质量/暴露质量及在发射线圈中的位置与估计的部分身体、头部和局部SAR值相联系。SAR参考46能够是根据对发射线圈里面的各种人体模型和位置的SAR模拟，和/或根据针对在被置于发射线圈中时的各种大小的人类对象的全身SAR和部分身体SAR以及其他SAR值的制造测量来预先构建的。全身SAR能够通过对象形态被进一步细化。对象形态确定肢体的存在或不存在(手臂举起对手臂放下)，以及测得的到膛表面的间隙。后者可以是根据在预备步骤中采集的预导航、导航、其他数据或图像，连同膛尺寸的先验知识估计的。SAR单元能够选择根据SAR参考46确定的全身SAR和根据所输入的对象质量计算的全身SAR中较高的。所确定的全身和其他SAR值能够通过其他患者特性(例如体质指数、纵横比、左右测量结果、前后测量结果，等等)被进一步细化。

[0030] 工作站42连接到网络48并连接到MRI扫描器2。网络能够是有线或无线的、公共或私人的，和/或组合。工作站42包括电子处理器或电子处理设备50，显示预扫描信息、菜单、面板和用户控制的显示器52，以及输入健康护理专业人员选择(例如对象质量、协议选择、体位等等)的至少一个输入设备54。工作站42能够是台式计算机、膝上型电脑、平板电脑、移动计算设备、智能手机等等。输入设备54能够是键盘、鼠标、麦克风等等。显示器52能够包括计算机监视器、电视屏幕、触摸屏、阴极射线管(CRT)、存储管、向量显示器、平板显示器、真空荧光显示器(VF)、发光二极管(LED)显示器、电致发光显示器(ELD)、等离子显示面板(PDP)、液晶显示器(LCD)、有机发光二极管显示器(OLED)，等等。

[0031] 自适应SAR单元40、人体测量单元28和重建单元38适当地通过电子数据处理设备(例如工作站42的电子处理器或电子处理设备50)，或者通过基于网络的服务器计算机(其通过网络48与工作站42操作性连接)等来实现。所公开的SAR确定、模型构建以及图像重建技术适当地使用存储指令(例如软件)的非暂态存储介质来实施，该指令可由电子数据处理设备读取并由电子数据处理设备运行以执行所公开的SAR确定、SAR测量和图像重建技术。

[0032] 参考图2，示意性地图示了自适应SAR MRI系统的另一实施例。在横截面中示出MRI扫描器2。经受|B1+|磁场并由发射线圈6的特性限定的体积56包括检查体积中的对象57的暴露质量的体积。对象的暴露质量是对象中接收发射线圈6的发射能量的部分。能够通过基于能够根据一个或多个相机58或者根据预导航或导航扫描确定的患者位置来识别对象在体积内的部分，从而确定暴露质量。能够使用对应于患者位置的构建模型来计算暴露质量。患者位置是相对于发射线圈的中心的。

[0033] 相机58也能够被用于测量其他患者特性，例如重量、在几个轴位置处的左右(L-R)尺寸，在几个轴位置处的前后(A-P)尺寸，等等。能够根据L-R测量结果和A-P测量结果计算纵横比。模型4能够根据质量和高度来构建，并且使用对基本人体模型的弹性拟合，利用其他特性来进一步细化。来自相机的图片以及台面位置和移动能够备选地被用于确定对象的位置。

[0034] 自适应SAR单元40从所建立的对象在线圈中心的位置中的解剖结构、所构建的3维身体模型以及身体发射线圈的有效RF长度(例如体积56)，计算发射线圈中的暴露质量。例如，对象腹部在发射线圈中居中并且发射线圈的体积或有效长度从肩部延伸到大腿中部，基于模型中从肩部延伸到大腿中部的体积，来根据模型计算对象的体积。模型中从肩部到大腿中部的体积与暴露指令有关，并且从模型，也能够获得总重量或质量。自适应SAR单元能够使用所计算的暴露质量和发射线圈的已知特性来确定Q比率。Q比率是有载Q与无载Q的比率。Q比率能够是基于Q研究针对给定的RF发射线圈所预定的或预先表征的。

[0035] 自适应SAR单元40基于测得的正向功率减去反射功率来计算在发射线圈处的净功率。测得的功率是在发射线圈处测量的，或者在RF-发射线圈34处(其具有在RF-发射器与发射线圈6之间的已知损耗)测量的。SAR单元40考虑到未被测量为在RF放大器处的反射功率的任何失配损耗，例如在硬件正交驱动的情况中在硬件正交混合器的第4端口处，或者在RF放大器与发射线圈之间的路径中的RF循环器/隔离器的输出侧或终端负载处测量的。SAR单元将对象吸收的功率计算作为在线圈处的净功率*(1–Q比率)。根据对象吸收的功率，SAR单元+ 2 240使用从预备步骤测得的|B1 |场确定归一化的全身SAR每μT 。例如，全身SAR每μT ＝sf*(对象吸收的动率/对象总质量/测量的|B1+|2)，其中sf是安全因数≥1.0。

[0036] 在一个实施例中，MR系统能够使用具有低B1RMS2的低WB SAR扫描协议采集一组快速的导航图像，其中RMS是均方根，并且是最初保留建立的全身SAR每μT2参数。能够由自适应SAR单元40基于测得的功率、Q比率和获得的|B1+|场，来确定改进的全身SAR每μT2。能够利用导航图像来证实和/或识别对象57相对于发射线圈的解剖位置。导航图像也能够证实和/或测量L-R和A-P尺寸以及姿势(例如手臂举起或放下)或其他患者特性。例如，水脂导航图像序列能够用于确定体脂百分数。该模型能够利用导航图像来构建和/或细化，以估计质量并获得位置信息。自适应SAR单元使用解剖结构居中的患者位置、扫描序列和模型，以确定针对对象的全身SAR、患者身体SAR、头部SAR、局部肢体SAR，和/或局部躯体每μT2SAR参数。如果SAR值中的一个或多个——如通过考虑针对序列的B1RMS2和基于模型改进的SAR每μT2参数而获得的——超过了SAR限度，则能够由用户调节扫描参数直到值在可接受限度以内，并使用更新的SAR参数和SAR值来执行扫描。

[0037] 图3描绘了六个示范性图像，其示出当在3.0T/128MHz全身发射线圈中研究人体模型时的电磁场穿透效应。图像是根据具有逐渐增大的量的质量和围长的模型对象而生成的。模型对象是使用数字3D正常质量人类男性模型生成并使用时域有限差分(FDTD)方法模拟的具有40种不同类型的组织的男性模型。相应地指定组织电导率和介电常数。图像包括模型中具有各种组织类型(例如肝脏)的躯干部分，并且排除肢体。图像示出在腹部的中心横向切片中的|B1+|场分布。图像强度是以μT为单位对对象的|B1+|的度量。全部|B1+|值被缩放到为1W的模型对象的总吸收RF功率。

[0038] 能够观察到随着大小或质量的增大而减小的平均|B1+|。例如，在第一个最低质量的实例1中，图像包括与最后一个最高质量的实例6相比较大体上变暗的图像，后者包括更大面积的较低场值的较浅色区域。此外，|B1+|非均一度随着大小而增大，但|B1+|分布模式则在不同图像间表现相似。例如，最暗的区域在不同图像间略微一致，但实例1的更大的均匀较浅色区域区分成不同的较浅色区域，它们从实例2到实例6在面积上增大。随着大小或质量以及非均一度的增大而减小的平均|B1+|，但类似的分布|B1+|模式表明了穿透效应。从对这些模型的进一步分析确定，当与质量的增大成比例地增大吸收功率时，|B1+|场随着质量增大而保持逐渐降低。换言之，针对固定的|B1+|场，所需要的功率比质量更快地增加。

[0039] 图4是针对SAR的模型构建的示范性图示，其中将对象对基本模型的脂肪分析或脂肪特性考虑在内。来自实例5的模型的体积34被设定为仅有脂肪，并且与实例2的模型36相组合，实例2的模型36中皮肤组织被设定为表现为脂肪，以产生实例7的模型38。针对实例7的159.6kg的重量或总体质量类似于在157.9kg的实例6。实例6表示更多肌肉和更少脂肪，而实例7表示更少肌肉和更多脂肪。对象中脂肪的量能够由健康护理专业人员输入作为体质指数，从对象的病历等获得。对象中脂肪的量能够备选地从使用水脂分离序列并基于所重建的预扫描图像计算脂肪百分数的预扫描确定。对象中包括的脂肪百分数能够被SAR单元用于进一步细化所确定的全身SAR参数和其他SAR参数。脂肪百分数得到不同的组织特性或不同类型的组织，并且其也对SAR特性有影响。

[0040] 图5是供SAR纵横比分析的模型构建的示范性图示。纵横比被定义为躯干18的前后(A-P)高度60与躯干18和肢体20(即在横向切片中的手臂)的左右(L-R)宽度62的比率。纵横比也可以是A-P与L-R仅躯干尺寸的比率，并且单独考虑手臂的存在(手臂上举对手臂向下)与否。L-R宽度是在全部横向切片上的最大宽度。按为0.426的窄(稍单薄的人)纵横比示出实例8的模型对象。按为0.638的宽(更为圆胖的)纵横比示出实例9的模型对象。前5个模型的纵横比是0.527，其中在那些实例中均匀地进行称重。纵横比能够是从重建的预扫描(预导航或导航)图像计算的，或者备选地输入的或来自前述基于相机的测量结果。实例8的模型在纵横比方面比前5个模型减少了19％。实例9的模型在纵横比方面比前5个模型增加了21％。

[0041] 图6是使用模型对象的SAR结果的示范性表格。表格包括在参考图3描述的图像中描绘的模型对象，以及参考图4和图5以及参考实例描述的模型构建。参考实例包括针对与实例1的比较所测试的制作的人体模型。表格包括9个模型对象、每个模型对象的特性(例如宽度、间隙和质量)、基于在发射线圈中暴露的质量“测量的”SAR、在躯干中“测量的”SAR、在肢体中“测量的”SAR，以及“测量的”全身SAR。“测量”是在使用FDTD方法的模拟中执行的。间隙24的宽度62能够以毫米(mm)为单位来表示，如分别参考图5和图1描述的。模型对象的质量能够以kg为单位给出，并且包括模型对象的总体质量或总质量。质量表示对象的输入质量，或(例如通过磅秤26)称重的质量。暴露质量表示针对对象，由SAR单元基于对象位置(例如解剖位置和取向)和肢体位置计算的质量。全身SAR参数＝Pabs/m/|B1+|avg2，单位为W/kg/μT2，其中Pabs是人体模型在100％占空比时的总吸收功率，m是总质量并且|B1+|avg是在中心横+向切片上排除双臂的平均|B1|。部分身体SAR参数＝(在发射线圈上的平均SAR(例如正交体线圈暴露质量))/|B1+|avg2。肢体中的局部SAR参数＝(在手臂或腿中的最大10g-组织平均SAR)/|B1+|avg2。躯干中的局部SAR参数＝(在包括头部的躯干中的最大10g-组织平均SAR)/|B1+|avg2。头部SAR参数＝(在头部的SAR)/|B1+|avg2。在图2至图5的范例中，针对腹部忽略头部SAR，因为头部在发射线圈以外，并且经历非常低的SAR。

[0042] 实例1至6包括在总体对象质量上增大的模型对象。质量从100.9增大到157.9kg。参考图3描述针对实例1-6所观察的|B1+|场的图像。实例5和6中的星号指示在其中被修剪为在模型与线圈膛接触表面之间留下最小间隙的模型。注意在肢体中测量的SAR的差异。也注意在比较实例5与实例6时，载重几乎相同，但当间隙从10mm减小到5mm时，手臂中的局部SAR能够增大25％。在实践中，为5mm的间隙一般是不可能的，因为针对发射线圈通常使用比这更厚的物理绝缘挡板。

[0043] 实例7给出针对具有与实例6类似的重量，但具有不同百分数的脂肪的对象模型的结果。参考图4描述针对实例7构建的模型。例如，在实例7中，增加多余脂肪来代替肌肉组织。针对85kg为0.74W/kg/μT2的部分身体SAR参数不同于实例6(其为84kg)，而是类似于实2
例2(其为70kg)。与实例6的相似质量相比，较高百分数的脂肪产生较低的SAR每uT 。实例7的全身SAR每uT2类似于实例2，即使质量类似于实例6。注意，在肢体或手臂中的局部SAR每uT2是针对实例6所观察到的55％。针对每个模型实例分别示出在肢体中计算的局部SAR每uT2和在躯干中计算的局部SAR每uT2。

[0044] 实例8和9给出了针对不同纵横比的结果。实例8针对窄的纵横比，例如0.426或正常形状的-19％。实例9针对宽的纵横比，例如0.638或正常形状的+21％。参考图5描述模型构建。注意，针对实例8为0.75W/kg/μT2的部分身体SAR每uT2或测量的SAR每uT2类似于实例2，即使为63kg的暴露质量小于实例2的70kg。在躯干和肢体中估计的局部SAR每uT2在基于
2
纵横比的进一步细化之前示出计算的局部SAR每uT。针对实例7和8的双星号基于在图7中进一步描述的函数。

[0045] 对SAR每uT2的建模结果的多变量分析能够被表示为表格或一系列表格，或者多变量函数f，其基于观察到的SAR，能够计算全身SAR。变量能够包括总体质量、体位(例如解剖位置和取向)、身体形态(例如肢体的存在或不存在)、相对于发射线圈的间隙或位置、组织类型(例如体脂百分数)、A-P和L-R尺寸，以及纵横比。

[0046] 图7针对躯干和肢体局部SAR每uT2对全身SAR每uT2的SAR结果的示范性标绘图。标绘图针对实例1-6在x-轴上标绘了全身SAR每uT2并在y-轴上标绘了局部SAR每uT2。针对躯干SAR和肢体SAR每uT2分别标绘局部SAR每uT2。使用回归分析将曲线拟合到所观察的值。被拟合到躯干值的第一曲线64能够被表达为y1＝11.741x–0.878，其中x是全身SAR并且y1是局部躯干SAR。来自图6的实际值被示为方块。针对线的R2值是0.954。被拟合到所观察的肢体值的第二曲线66被表达为指数函数y2＝0.376e6.154x，其中x是全身SAR每uT2并且y2是局部肢体SAR每uT2。R2＝0.998。实际值被示为菱形。高R2值指示良好拟合。一元线性回归模型被用于从全身SAR每uT2获得局部SAR每uT2值。躯干SAR每uT2和肢体SAR每uT2难以直接测量。在对特定体位适用时，利用全身SAR每uT2，由SAR单元计算局部SAR每uT2值。能够针对其他身体对象位置(胸部、肝脏等等)获得类似的拟合函数，或者能够基于对象位置将模型扩展到多个线性回归模型。所拟合的函数能够被保存在SAR参考存储器46中作为MRI系统参数文件、数据库和/或函数。所拟合的函数提供了针对模型到对象的特性的弹性拟合的完整范围。从预扫描确定对象在z-方向相对于发射线圈的等中心的体位，并且计算全身SAR每uT2。基于全身SAR每uT2来确定局部SAR每uT2。例如，局部躯干SAR(z)＝y1(x)并且局部肢体SAR(z)＝y2(x)。所确定的值能够与扫描的B1RMS2组合地被用于估计以W/kg为单位的使用SAR值中的每2
个，并然后被用于相对于各自的SAR限度进行校验。注意：局部肢体SAR每uT值能选定的为局部躯干SAR每uT2的两倍与来自拟合函数y2的值中较大的。

[0047] 图8流程化使用自适应SAR估值方法的实施例的一种方法。在步骤68中，测量患者的特性。特性的测量包括患者质量，例如利用磅秤26测量的总质量，磅秤26将质量通信到人体测量单元28。测得的患者特性能够包括患者高度、L-R测量、A-P测量等等，它们能够从一个或多个相机58或低功率扫描获得，并被通信到人体测量单元28。

[0048] 在步骤70中，人体测量单元28基于测得的特性构建患者的3维身体模型。身体模型能够包括从病理获得的或由健康护理专业人员输入的其他患者特性，例如年龄、性别等等。弹性3维身体模型被拟合到患者特性。人体测量单元28基于(例如参考图6和图7示出的)函数和先验研究，将SAR每uT2与模型相关联。

[0049] 在步骤72中将患者相对于发射线圈定位在MRI扫描器2中。该位置能够是从相机56和/或导航扫描确定的。患者定位能够包括局部接收线圈的放置。自适应SAR单元40从患者定位、3维身体模型以及发射线圈的有效RF长度，计算发射线圈中的暴露质量。SAR单元基于暴露质量和(例如存储在SAR参考46中的表中的)发射线圈的特性来确定Q比率。

[0050] 在预备步骤74中在患者被定位时测量功率。正向功率和反射功率是在发射线圈6测量的。在步骤76中，确定针对给定导航扫描条件的全身SAR每uT2和全身SAR。全身SAR基于测得的正向功率和反射功率，并且患者的暴露质量基于所拟合的身体模型和由发射线圈生成的RF场的大小。净功率被计算为正向功率减去反射功率。

[0051] 患者吸收的功率被计算为净功率乘以(1–Q比率)。全身SAR每uT2被计算为安全因数*(吸收的功率/患者质量/测量的|B1+|2)，其中安全因数≥1.0。

[0052] 在步骤78中采集三个平面或体积导航图像。图像由重建单元重建并被SAR单元用于根据导航图像中的解剖标记证实或识别在发射线圈中心的解剖位置。在步骤80中，人体测量单元能够使用L-R和A-P尺寸以及姿势，例如手臂上举或放下，以调节所拟合的模型。如果水脂分离序列被与导航扫描一起使用，则模型能够基于体脂百分数或从导航图像识别的其他患者特性而得到进一步细化。

[0053] 在步骤82中基于与(对应于存在的患者特性并且针对成像序列的B1RMS2)所拟合的弹性模型相关联的SAR每uT2参数，来确定针对成像序列的SAR值。暴露质量基于所识别的患者位置、取向和姿势，并且模型中的对应体积是经受所发射的功率的体积。姿势包括任何肢体的存在或不存在，例如手臂过头或手臂在体侧。来自部分身体SAR、躯干局部SAR、头部SAR和肢体局部SAR中的一个或多个的其他适用的SAR值也是基于全身SAR和(例如参考图7所描述的)一个或多个函数，和/或(例如存储在SAR参考46中的)查找表而确定的。

[0054] 要认识到，联系本文中提供的特定说明性实施例，某些结构和/或功能特征被描述为并并入限定的元件和/或部件中。然而，预期这些特征可以，为了相同或相似的利益，在合适时也类似地被并入其他元件和/或部件中。也要认识到，示范性实施例的不同方面可以在合适时选定的性地采用，以得到适用于期望应用的其他替换实施例，该其他替换实施例籍此实现了本文中并入的各方面的各自优点。

[0055] 也认识到，本文中描述的特定元件或部件可以具有适当地经由硬件、软件、固件或它们的组合实现的它们的功能。额外地，要认识到，本文中被描述为一起并入的某些元件在合适的情况下可以是独立元件或以其他方式被分开。类似地，被描述为由一个特定元件执行的多个特定功能可以由多个不同元件执行，该多个不同元件独立地起作用以执行各自的功能，或者某些个体功能可以被分裂并由一致起作用的多个不同元件执行。备选地，本文中以其他方式被描述和/或示为彼此不同的一些元件或部件在合适时可以在物理上或功能上被组合。

[0056] 简言之，本说明书已阐述了四个参考优选实施例。明显地，他人在阅读和理解了本说明书后将想到修改和改动。想要的是本发明被解读为包括全部这样的修改和改动，只要它们落入所附权利要求或其等价方案的范围内。也就是说，将认识到，以上公开的各个特征和功能以及其他特征和功能，或它们的备选方案，可以合乎期望地被组合成许多其他不同的系统或应用，并且也可以由本领域技术人员随后做出的各种当前未预见或预料到的备选方案、修改、变型或改进，它们类似地也想要被所附权利要求涵盖。

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