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公开(公告)号:CN102782516A
公开(公告)日:2012-11-14
申请号:CN201080064915.9
申请日:2010-12-28
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: G01R33/62 , G01R33/282 , G01R33/5601 , G01R33/5605 , G01R33/5608 , G01R33/56366 , G01R33/56383
Abstract: 本发明涉及一种用于连续提供超极化样本(114)的动态核极化设备(116),所述超极化样本具有动态核极化的核自旋,所述设备(116)包括极化区域(106),用于使所述核自旋极化,获得所述超极化样本,其中,所述设备(116)还包括:致冷器(102),其用于冷却所述极化区域(106)中的样本(114);磁体(100),其用于向所述极化区域(106)中的经冷却的样本提供磁场;辐射源(112),其用于和磁场的提供同时向所述极化区域(106)提供核极化辐射,用于接收所述超极化样本;样本传输系统(104),其用于连续接收未极化的样本(114)、向极化区域(106)提供未极化的样本以进行核自旋极化以及提供所得的超极化样本(114)。
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公开(公告)号:CN103140167B
公开(公告)日:2016-01-20
申请号:CN201180045149.6
申请日:2011-09-20
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
Inventor: H·埃格斯
CPC classification number: G01R33/4818 , G01R33/4828
Abstract: 本发明涉及一种通过对于两种化学物类的信号分离,使用磁共振成像对至少两种化学物类成像的方法,所述方法包括:-在不同回波时间采集第一和第二回波数据从而产生第一和第二采集复数数据集,-对第一和第二采集数据集建模,所述建模包括所述化学物类中至少一种的光谱信号模型,-在所述第一和第二采集数据集中识别这样的体素:建模针对这样的体素产生用于信号分离的单一、非歧义数学解,以及-如果剩余所述建模针对其产生不止一个数学解的体素,则对这样的体素的多解性求解。
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公开(公告)号:CN102859387A
公开(公告)日:2013-01-02
申请号:CN201180019866.1
申请日:2011-02-16
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
Inventor: H·埃格斯
IPC: G01R33/54 , G01R33/561
CPC classification number: G01R33/4828 , G01N24/08 , G01N24/088 , G01R33/5615
Abstract: 本发明涉及一种用于利用磁共振成像对至少两个化学物类成像的方法,其中对两个化学物类进行信号分离,从而得到这两个化学物类的分离信号数据集,所述方法包括:在不同回波时间上采集第一和第二回波数据,从而得到第一和第二采集复数据集,利用所述化学物类中的至少一个的谱信号模型对所述第一和第二采集数据集建模,所述建模得到第一和第二建模的复数据集,所述第一和第二建模数据集包括第一和第二相位误差和所述两个化学物类的分离信号数据集,从所述第一和第二采集数据集以及所述第一和第二建模数据集来确定所述两个化学物类的分离信号数据集。
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公开(公告)号:CN101248366A
公开(公告)日:2008-08-20
申请号:CN200680030646.8
申请日:2006-08-18
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G01R33/561
CPC classification number: G01R33/5611
Abstract: 本发明涉及一种用于对置于静态且基本上均匀的主磁场中的身体(7)进行磁共振成像的设备(1)。为了提供能够重建高质量的最终复杂图像的MR设备(1),本发明提出将所述设备布置成经由接收天线(10a,10b,10c)同时采集具有k空间二次采样的MR信号;根据采集的MR信号计算在k空间位置的完全集处的中间MR信号数据,其中,使用加权因子,按照采集的MR信号样本的线性组合来计算中间MR信号数据值,所述加权因子是从采集MR信号样本的协方差中导出的;以及根据中间MR信号数据重建MR图像。
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公开(公告)号:CN1918480A
公开(公告)日:2007-02-21
申请号:CN200580004408.5
申请日:2005-02-03
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G01R33/561
CPC classification number: G01R33/5611
Abstract: 本发明描述了一种新颖的磁共振成像方法和设备,其中从二次采样磁共振信号和基于各接收天线的空间灵敏度分布得到图像。施加RF脉冲和梯度序列,该序列对应k空间中的包括至少一个基本非线性轨迹的一组轨迹,其中所述轨迹组的密度显著小于与对象尺寸对应的密度。在至少两个不同接收天线位置沿着所述轨迹组采样每个信号。通过用网格核函数卷积将所述信号的数据转换成笛卡尔网格而重建图像,由此网格化核函数对每个天线是特定的,在k空间中的一个区域和另一区域之间不同,并且是针对笛卡尔网格为每个天线加权的图案的傅立叶变换。
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