使用雷达和运动检测系统在磁共振成像中进行的运动跟踪

技术领域

本发明涉及磁共振成像，特别涉及使用雷达对磁共振成像的控制。

背景技术

磁共振成像(MRI)扫描器使用大型静态磁场来对齐原子的核自旋，这是用于产生患者体内的图像的流程的一部分。能够使用MRI在空间上测量对象的各种量或属性。然而，对磁共振成像数据的采集并不是瞬时的。在数据采集期间，对象可能会移动，从而会破坏采集。存在用于补偿对象的运动的各种方法，包括对数据采集进行门控的方法。

美国专利公开物US 2005/0128123 A1公开了用于抑制因雷达检测系统的移动引入的运动伪影的系统和方法。简要地说，在架构中，系统的一个实施例能够实施如下。该系统包括多普勒雷达模块，该多普勒雷达模块被配置为发射对准目标物的微波信号并接收从该目标物和位于该目标物后面的活体对象反射的微波信号。而且，该系统包括参考模块，该参考模块被配置为朝向目标物发射参考信号并接收从目标物反射的参考信号。通过比较来自多普勒雷达模块和参考设备的两个反射信号，信号处理器抑制因多普勒雷达模块的移动生成的运动伪影，以识别目标物后面的活体对象的存在。还提供了其他系统和方法。

美国专利申请公开物US 2010/0271615 A1公开了一种系统，该系统使用来自激光雷达系统的距离和多普勒速度测量结果以及来自视频系统的图像来估计目标的六自由度轨迹。该系统分两个阶段(即，第一阶段和第二阶段)估计该轨迹：在第一阶段中，使用来自激光雷达系统的距离和多普勒测量结果以及从来自视频系统的图像获得的各种特征测量结果来估计目标的第一阶段运动方面(即，目标的轨迹)；在第二阶段中，使用来自视频系统的图像和目标的第一阶段运动方面来估计目标的第二阶段运动方面。一旦估计了目标的第二阶段运动方面，就可以生成目标的三维图像。

美国专利申请US 2014/0073908公开了一种具有运动传感器单元的MRI系统，该运动传感器单元用于检测患者的移动。已知的运动传感器单元可以被集成在RF接收器线圈中。

发明内容

本发明在独立权利要求中提供了医学仪器、计算机程序产品和方法。在从属权利要求中给出了实施例。

诸如超宽带雷达之类的雷达系统已经被用于测量对象的运动以用于磁共振成像。然而，用于引导或触发磁共振成像的雷达信号可能会损坏或者包含噪声。实施例可以通过使用额外的运动检测系统同时测量可以与雷达信号组合和/或相关的移动信号来改善这一点。例如，可以使用来自相机和/或超声成像系统(例如，多普勒超声成像系统)的数据。这可以得到更加鲁棒的组合运动信号，该组合运动信号能够用于诸如触发和控制对磁共振成像数据的采集甚至是对放射治疗设备的控制之类的事情。

在一个方面中，本发明提供了一种包括磁共振成像系统的医学仪器，磁共振成像系统被配置用于从成像区采集磁共振成像数据。磁共振成像系统包括被配置用于在成像区内支撑对象的至少部分的对象支撑物。对象支撑物包括用于容纳对象的支撑表面。对象支撑物包括雷达阵列，雷达阵列具体被嵌入支撑表面下方。在一些示例中，雷达阵列可以被嵌入对象支撑物内。在其他实施例中，支撑表面由覆盖物或附着物形成，覆盖物或附着物包括被放置在所述对象支撑物上的雷达阵列。

磁共振成像系统还包括用于从对象采集雷达信号的雷达系统。雷达系统包括雷达阵列。医学仪器还包括被配置用于从对象采集移动信号的运动检测系统。在不同的示例中，运动检测系统可以采用不同的形式。在一个示例中，运动检测系统是用于测量对象的运动或呼吸的光学或相机系统。在其他示例中，运动检测系统可以例如是超声成像系统。

医学仪器还包括用于存储机器可执行指令和脉冲序列命令的存储器。脉冲序列命令是这样的指令或数据：其可以被转换成可以用于控制磁共振成像系统采集磁共振成像数据的指令或命令。医学仪器还包括用于控制医学仪器的处理器。对机器可执行指令的运行令处理器从雷达系统连续接收雷达信号。对机器可执行指令的运行还令处理器从运动检测系统连续接收移动信号。

对机器可执行指令的运行还令处理器根据雷达系统的移动信号来连续计算组合运动信号。可以例如对雷达信号和移动信号进行数字采样。在该背景中，本文对连续的引用可以被解读为重复。例如，可以对雷达信号和移动信号进行数字采样并且以特定的数据速率或成组数据将雷达信号和移动信号传递到处理器。当处理器接收到雷达信号和移动信号时，处理器可以通过计算组合运动信号来做出响应。

对机器可执行指令的运行还令处理器利用脉冲序列命令来控制磁共振成像系统以采集磁共振成像数据。至少部分地使用组合运动信号来控制对磁共振成像数据的采集。例如，组合运动信号可以用于门控对磁共振成像数据的采集，使得可以制作关于特定的移动相位(例如，心脏相位或呼吸相位)的图像。在其他示例中，移动信号或组合运动信号可以用于控制在与医学仪器的另一部分一起操作期间如何采集磁共振成像数据。

该实施例可以是有益的，因为雷达信号与移动信号的组合可以使得能够计算出更准确的运动信号，或者可以使得对噪声不太敏感的运动信号成为可能。

组合运动信号可以例如用于门控对心脏信号和/或呼吸信号的磁共振采集。组合运动信号对于门控放射治疗系统也会是有用的。

在另一实施例中，雷达系统是超宽带或UWB雷达系统。在其他示例中，雷达系统可以是FMCW雷达系统。在其他示例中，雷达系统可以是窄带/双频带雷达系统。

在另一实施例中，组合运动信号包括以下各项中的任一项：心脏相位运动信号、呼吸相位运动信号、随意运动信号及其组合。组合运动信号可以是有益的，因为对象的呼吸会影响心脏相位的测量结果。移动信号和雷达信号中存在的两种数据类型的组合可以帮助对多种类型的运动进行去卷积。随意运动信号可以例如描述对象的总体运动或位置。随着对象的移动，单个模态可能难以准确测量诸如对象的心脏相位或呼吸相位之类的东西。通过例如将相机与雷达信号进行组合，能够在对象移动或者改变其位置时测量心脏相位运动信号和/或呼吸相位运动。

在另一实施例中，通过将雷达信号与移动信号互相关来计算组合运动信号，从而识别相似信号并拒绝虚假信号。该实施例可以是有益的，因为当计算组合运动信号时，它可以提高信噪比或者减少误差。

在另一实施例中，通过将雷达信号与移动信号相乘来计算组合运动信号，从而确定雷达信号和移动信号何时重合。这可以是有益的，因为雷达信号和移动信号均具有可以单独用作触发物的幅度。雷达信号与移动信号的相乘提供了组合两个信号的一致手段。这两个信号之间可能存在相位差或延迟，但是这种效果将是一致的。在另一实施例中，通过使用校正性相移给雷达信号加上移动信号来计算组合运动信号。例如，能够利用雷达信号的多普勒频移获得运动速度。这对于校正雷达信号与移动信号之间的相位会很有用。

光学系统与雷达系统之间的相关性

在另一实施例中，使用机器学习算法来连续计算组合运动信号。在不同的示例中，机器学习算法可以采用不同的形式。例如，可以存在统计学习方法，该统计学习方法还可以是通过将模型拟合到所采集的雷达信号和移动信号而创建的。在其他示例中，使用例如卷积神经网络和/或深度学习的神经网络可以用于将雷达信号和移动信号处理成组合运动信号。使用神经网络会特别有益，因为神经网络擅长识别图案。因此，可以使用深度学习来组合雷达信号和运动信号的特定图案。

在另一实施例中，机器可执行指令还令处理器从雷达系统接收初步雷达信号。对机器可执行指令的运行还令处理器从运动检测系统接收初步移动信号。初步移动信号与初步雷达信号是同时采集的。对机器可执行指令的运行还令处理器从心率监测器接收心率信号。心率信号与初步雷达信号是同时采集的。对机器可执行指令的运行还令处理器从呼吸监测器接收呼吸信号。呼吸信号与初步雷达信号是同时采集的。

对机器可执行指令的运行还令处理器使用初步雷达信号、初步移动信号、心率信号和呼吸信号来训练机器学习算法。该实施例可以在检查之前针对大量对象来执行，或者可以在被磁共振成像系统成像的特定对象之前执行。无论如何，在该示例中，都将雷达信号和移动信号与独立数据(例如，心率信号和呼吸信号)进行比较，使得能够直接训练机器学习算法。例如，心率信号和呼吸信号可以用于在训练神经网络中的输出。初步雷达信号和初步移动信号可以例如是针对特定对象的，或者可以是从用于训练过程的对象组获取的。

在另一实施例中，机器学习算法是无监督统计学习算法。对机器可执行指令的运行还令处理器在接收到雷达信号和移动信号时匆忙地训练机器学习算法。统计学习算法可以涉及将模型拟合到数据。统计学习算法可以例如在对特定对象的雷达信号和移动信号的采集期间针对特定对象进行调整。

在另一实施例中，一个或多个移动信号和雷达信号供应心脏运动信号。移动信号和雷达信号中的另一个供应身体运动信号。对机器可执行指令的运行还令处理器使用心脏运动信号和身体运动信号来计算运动向量场。使用运动向量场对心脏相位运动信号进行去噪。该实施例可以是有益的，因为如由身体运动信号所描述的对象的身体的总体运动能够用于细化和改善心脏运动信号。

在另一实施例中，运动信号包括胸部运动。运动检测系统包括用于检测胸部运动的相机。这可以是有益的，因为可以使用相机以非接触方式测量对象的呼吸。

能够使用的相机的示例是例如红外相机、彩色相机、黑白相机以及三维或3D相机。

在另一实施例中，相机还能够任选地检测在对象上是否存在表面线圈。当检测到胸部运动时，可以通过测量对象的直接运动，通过测量对象穿着的衣服的位置变化，或者甚至通过已经被放置在对象上的表面线圈的位置变化来检测胸部运动。

在另一实施例中，磁共振成像系统还包括被配置用于将相机进行远程对准的能远程控制的相机支架。对机器可执行指令的运行还令处理器使用雷达信号来确定聚焦位置。对机器可执行指令的运行还令处理器控制能远程控制的相机支架以将相机对准聚焦位置。该实施例可以是有益的，因为雷达系统对于检测对象的总体或宽泛运动可以是有用的。通过使用雷达系统，能够检测到瞄准相机的最佳位置。然后将相机对准该聚焦位置，然后能够使用来自相机的运动数据来进一步细化由雷达信号检测到的运动。

在另一实施例中，运动检测器系统包括超声成像系统。使用超声成像系统可以是有益的，因为由超声成像系统采集的数据与由雷达系统采集的数据是互补的。

在另一实施例中，超声成像系统包括跨支撑表面分布的超声换能器阵列。例如，超声换能器可以被放置在雷达阵列的元件周围或中间。

在另一实施例中，超声成像系统是被安装在对象支撑物中的HIFU系统。该实施例可以是有益的，因为HIFU系统对于采集移动信号以及对对象的位置执行声处理都会是有用的。组合运动信号例如对于使用HIFU系统调节对对象的声处理的靶向处理或门控处理会是有用的。

在另一实施例中，超声成像系统具有可调节视场。对机器可执行指令的运行还令处理器：使用雷达信号来确定聚焦位置，并且控制可调节视场而使得聚焦位置在可调节视场内。例如，如果在整个支持服务中分布有多个超声换能器，则能够使用雷达系统来首先确定应当使用哪些换能器对对象进行成像，从而利用超声成像系统来测量移动信号。这可以具有以下效果：提高组合运动信号具有较少噪声并包含用于跟踪对象的运动的更相关信号的可能性。

在另一实施例中，医学仪器还包括放射治疗系统。对机器可执行指令的运行还令处理器接收被配置用于控制放射治疗系统以辐照对象的目标区的放射治疗指令。对机器可执行指令的运行还令处理器使用放射治疗指令和组合运动信号来控制放射治疗系统以辐照目标区。组合运动信号用于修改放射治疗指令和/或由放射治疗系统进行的门辐照。该实施例可以是有益的，因为组合运动信号能够用于改善对放射治疗系统的靶向处理。

在另一实施例中，磁共振成像系统被配置用于执行移动床磁共振成像协议。这是将床移动到磁共振成像系统中并同时或分步执行磁共振成像的协议。在对象支撑物的移动期间，可以检测和测量雷达信号和移动信号这两者。可以对信号进行滤波和关联。在对象支撑的某些位置，这两个信号中的一个信号或另一个信号可能就足够了。这可以提供在移动床磁共振成像协议期间改善跟踪和运动的益处。

在另一方面中，本发明提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括被配置用于由控制医学仪器的处理器运行的机器可执行指令。该医学仪器包括用于从成像区采集磁共振成像数据的磁共振成像系统。医学仪器包括被配置用于在成像区内支撑对象的至少部分的对象支撑物。对象支撑物包括用于容纳对象的支撑服务。对象支撑物包括嵌入支撑表面下方的雷达阵列。医学仪器还包括用于从对象采集雷达信号的雷达系统。雷达系统包括雷达阵列。

医学仪器还包括被配置用于从对象采集移动信号的运动检测系统。对机器可执行指令的运行还令处理器从雷达系统连续接收雷达信号。对机器可执行指令的运行还令处理器从运动检测系统连续接收移动信号。对机器可执行指令的运行还令处理器根据雷达系统的移动信号来连续计算组合运动信号。对机器可执行指令的运行还令处理器利用脉冲序列命令来控制磁共振成像系统以采集磁共振成像数据。使用组合运动信号来控制对磁共振成像数据的采集。前面已经讨论了该实施例的优点。

在另一方面中，本发明提供了一种操作医学仪器的方法。医学仪器包括用于从成像区采集磁共振成像数据的磁共振成像系统。医学仪器包括被配置用于在成像区内支撑对象的至少部分的对象支撑物。对象支撑物包括用于容纳对象的支撑表面。对象支撑物包括嵌入支撑表面下方的雷达阵列。医学仪器还包括用于从对象采集雷达信号的雷达系统。雷达系统包括雷达阵列。

医学仪器还包括被配置用于从对象采集移动信号的运动检测系统。方法包括从雷达系统连续接收雷达信号。方法还包括从运动检测系统连续接收移动信号。方法还包括根据雷达系统和移动信号来连续计算组合运动信号。方法还包括利用脉冲序列命令来控制磁共振成像系统以采集磁共振成像数据。使用组合运动信号来控制对磁共振成像数据的采集。

应当理解，本发明的前述实施例中的一个或多个实施例可以被组合，只要所组合的实施例不相互排斥即可。

本领域的技术人员将意识到，本发明的各方面可以被实施为装置、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各方面可以采用以下形式：完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或在本文中全部被通称为“电路”、“模块”或“系统”的组合了软件方面和硬件方面的实施例。此外，本发明的各方面可以采用被实施在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，所述一个或多个计算机可读介质具有被实施在其上的计算机可执行代码。

可以利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。本文使用的“计算机可读存储介质”涵盖可以存储能由计算设备的处理器执行的指令的任何有形存储介质。计算机可读存储介质可以被称为计算机可读非瞬态存储介质。计算机可读存储介质还可以被称为有形计算机可读介质。在一些实施例中，计算机可读存储介质还能够存储能够由计算设备的处理器访问的数据。计算机可读存储媒介的示例包括但不限于：软盘、磁硬盘驱动器、固态硬盘、闪速存储器、USB拇指驱动器、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、光盘、磁光盘以及处理器的寄存器文件。光盘的示例包括压缩盘(CD)和数字多用盘(DVD)，例如，CD-ROM、CD-RW、CD-R、DVD-ROM、DVD-RW或DVD-R盘。术语“计算机可读存储介质”还指能够由计算机设备经由网络或通信链路进行存取的各种类型的记录媒介。例如，可以在调制解调器上、在互联网上或在局域网上检索数据。可以使用任何适当的介质来传输在计算机可读介质上实施的计算机可执行代码，所述任何适当的介质包括但不限于：无线、有线、光纤缆线、RF等，或前项的任何合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括例如在基带中或作为载波的部分的、在其中实施计算机可执行代码的传播的数据信号。这样的传播的信号可以采用各种形式中的任何形式，包括但不限于：电磁、光学或其任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是这样的任何计算机可读介质：所述计算机可读介质不是计算机可读存储介质并且能够传递、传播或传输用于由指令执行系统、装置或设备使用的程序或与指令执行系统、装置或设备结合使用的程序。

“计算机存储器”或“存储器”是计算机可读存储介质的示例。计算机存储器是能由处理器直接访问的任何存储器。计算机存储设备可以是任何易失性或非易失性计算机可读存储介质。

本文使用的“处理器”涵盖能够运行程序或机器可执行指令或计算机可执行代码的电子部件。对包括“处理器”的计算设备的引用应被解读为可能包含多于一个处理器或处理核。处理器例如可以是多核处理器。处理器也可以指在单个计算机系统之内的或被分布在多个计算机系统之间的处理器的集合。术语“计算设备”也应被解读为可能指多个计算设备的集合或网络，所述多个计算设备中的每个计算设备均包括一个或多个处理器。计算机可执行代码可以由可以在相同的计算设备之内或者甚至可以被分布在多个计算设备上的多个处理器来执行。

计算机可执行代码可以包括令处理器执行本发明的一方面的机器可执行指令或程序。用于执行针对本发明的各方面的操作的计算机可执行代码可以被写成一种或多种编程语言的任何组合，包括面向对象的编程语言(例如，Java、Smalltalk、C++等)和常规程序编程语言(例如，C编程语言或类似的编程语言)，并且被编译成机器可执行指令。在一些实例中，计算机可执行代码可以是高级语言的形式或是预编译的形式，并且可以与解释器联合使用，所述解释器匆忙地生成机器可执行指令。

计算机可执行代码可以作为独立软件包而完全在用户的计算机上运行，部分在用户的计算机上运行；部分在用户的计算机上运行而部分在远程计算机上运行，或者完全在远程计算机或服务器上运行。在后两种场景中，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机，或者可以(例如通过使用互联网服务提供商的互联网)连接到外部计算机。

参考根据本发明的实施例的流程图图示和/或方法、装置(系统)以及计算机程序产品的框图描述了本发明的各方面。应当理解，在适当时能够由计算机可执行代码形式的计算机程序指令来实施流程图、图示和/或框图的框的每个框或部分。还应当理解，当互不排斥时，可以对不同的流程图、图示和/或框图中的框进行组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器以产生机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的单元。

这些计算机程序指令也可以被存储在计算机可读介质中，所述计算机可读介质能够指导计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备来以特定方式起作用，使得被存储在计算机可读介质中的指令产生制造品，所述制造品包括实施在流程图和/或一个或多个框图框中指定的功能/动作的指令。

计算机程序指令也可以被加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，以引起要在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行的一系列操作步骤，从而产生计算机实施的过程，使得在计算机或其他可编程装置上运行的指令提供用于实施在流程图和/或一个或多个框图框中指定的功能/动作的过程。

本文使用的“用户接口”是允许用户或操作者与计算机或计算机系统交互的接口。“用户接口”还可以被称为“人机接口设备”。用户接口可以向操作者提供信息或数据和/或从操作者接收信息或数据。用户接口可以使得来自操作者的输入能够被所述计算机接收，并且可以从计算机向用户提供输出。换言之，用户接口可以允许操作者控制或操纵计算机，并且接口可以允许计算机指示操作者的控制或操纵的效果。显示器或图形用户接口上对数据或信息的显示是向操作者提供信息的示例。通过键盘、鼠标、跟踪球、触控板、指点杆、图形输入板、操纵杆、游戏手柄、网络摄像头、头戴式设备、脚踏板、有线手套、遥控器以及加速度计来接收数据是使得能够从操作者接收信息或数据的用户接口部件的全部示例。

本文使用的“硬件接口”涵盖使得计算机系统的处理器能够与外部计算设备和/或装置交互和/或控制外部计算设备和/或装置的接口。硬件接口可以允许处理器向外部计算设备和/或装置发送控制信号或指令。硬件接口还可以使得处理器能够与外部计算设备和/或装置交换数据。硬件接口的示例包括但不限于：通用串行总线、IEEE 1394端口、并行端口、IEEE 1284端口、串行端口、RS-232端口、IEEE-488端口、蓝牙连接、无线局域网连接、TCP/IP连接、以太网连接、控制电压接口、MIDI接口、模拟输入接口以及数字输入接口。

磁共振(MR)数据在本文中被定义为是在磁共振成像扫描期间由磁共振装置的天线所记录的对通过原子自旋发射的射频信号的测量结果。磁共振数据或磁共振成像数据是医学图像数据的示例。磁共振成像(MRI)图像在本文中被定义为是对在磁共振成像数据之内包含的解剖数据所重建的二维可视化或三维可视化。

附图说明

在下文中，将仅通过举例的方式并参考附图来描述本发明的优选实施例，在附图中：

图1图示了医学仪器的示例；

图2示出了图示操作图1的医学仪器的方法的流程图；

图3图示了医学仪器的另外的示例；

图4图示了医学仪器的另外的示例；

图5图示了医学仪器的另外的示例；

图6示出了图示操作图5的医学仪器的方法的流程图；

图7图示了医学仪器的另外的示例；

图8是图示计算组合运动信号的方法的流程图；

图9图示了医学仪器的另外的示例；并且

图10示出了图示计算组合运动信号的另外的方法的流程图。

附图标记列表

100 医学仪器

102 磁共振成像系统

104 磁体

106 磁体的膛

108 成像区

109 感兴趣区域

110 磁场梯度线圈

112 磁场梯度线圈电源

114 射频线圈

116 收发器

118 对象

120 对象支撑物

121 支撑表面

122 运动检测系统

124 雷达系统

125 雷达阵列

126 计算机系统

128 硬件接口

130 处理器

132 用户接口

134 计算机处理器

140 机器可执行指令

142 脉冲序列命令

144 雷达信号

146 移动信号

148 组合运动信号

150 磁共振成像数据

152 磁共振图像

154 机器学习算法

200 从雷达系统连续接收雷达信号

202 从运动检测系统连续接收移动信号

204 根据雷达系统和移动信号来连续计算组合运动信号

206 利用脉冲序列命令来控制磁共振成像系统以采集磁共振成像数据

300 医学仪器

322 相机

324 可远程控制的相机支架

346 图像数据

350 聚焦位置

400 医学成像系统

422 超声成像系统

424 超声换能器

446 超声数据

500 医学仪器

502 放射治疗系统

506 机架

508 放射治疗源

510 准直器

514 低温恒温器

516 超导线圈

518 超导屏蔽线圈

528 身体线圈

537 机械定位系统

538 目标区

540 机架旋转轴

542 辐射射束

560 放射治疗指令

600 接收被配置用于控制放射治疗系统以辐照对象的目标区的放射治疗指令

602 使用放射治疗指令和组合运动信号来控制放射治疗系统以辐照目标区

800 相机图像

802 雷达测量结果

804 信号的关联和/或组合

1000 超声测量结果

具体实施方式

在这些图中，相同标号的元件要么是等效元件，要么执行相同的功能。如果功能相同，则先前讨论的元件不必在后面的图中再进行讨论。

图1示出了具有磁体104的磁共振成像系统102的医学仪器100的示例。磁体104是具有穿过其中的膛106的超导圆柱形类型的磁体。也可以使用不同类型的磁体；例如，也可以使用剖分式圆柱形磁体和所谓的开放式磁体。剖分式圆柱形磁体与标准圆柱形磁体相似，不同之处在于，低温恒温器已被分成两部分以允许进入磁体的等平面，这样的磁体例如可以与带电粒子束治疗结合使用。开放式磁体具有两个磁体部分，一个在另一个上方，两个磁体之间具有足以容纳对象的空间：这两个部分的区域布置类似于亥姆霍兹线圈。开放式磁体之所以受欢迎，是因为对象受到的约束较小。在圆柱形磁体的低温恒温器内部具有超导线圈的集合。在圆柱形磁体104的膛106内具有成像区108，在该成像区108中，磁场足够强且均匀以执行磁共振成像。在成像区108内示出了感兴趣区域109。通常针对感兴趣区域采集磁共振成像数据。对象118被示为由对象支撑物120支撑，使得对象118的至少部分在成像区108和感兴趣区域109内。

在磁体的膛106内还具有磁场梯度线圈110的集合，该磁场梯度线圈110用于采集初步磁共振成像数据以对磁体104的成像区108内的磁自旋进行空间编码。磁场梯度线圈110被连接到磁场梯度线圈电源112。磁场梯度线圈110旨在是代表性的。通常，磁场梯度线圈110包含三个独立线圈集合，这三个独立线圈集合用于在三个正交的空间方向上进行空间编码。磁场梯度电源将电流供应给磁场梯度线圈。根据时间来控制被供应给磁场梯度线圈110的电流并且可以使该电流斜变或脉冲化。

与成像区108相邻的是射频线圈114，该射频线圈114用于操纵成像区108内的磁自旋的取向并且用于接收来自也在成像区108内的自旋的无线电发射。射频天线可以包含多个线圈元件。射频天线也可以被称为通道或天线。射频线圈114被连接到射频收发器116。射频线圈114和射频收发器116可以由单独的发射线圈和接收线圈以及单独的发射器和接收器来代替。应当理解，射频线圈114和射频收发器116是代表性的。射频线圈114还旨在表示专用发射天线和专用接收天线。同样，收发器116也可以表示单独的发射器和接收器。射频线圈114也可以具有多个接收/发送元件，并且射频收发器116可以具有多个接收/发射通道。例如，如果执行诸如SENSE之类的并行成像技术，则射频罐114将具有多个线圈元件。

对象支撑物120被示为在成像区中支撑对象118。对象支撑物120具有支撑表面121，该支撑表面121被配置用于容纳对象118。具有被示为被定位在对象支撑物120内的雷达系统124。雷达系统124还包括雷达阵列125，该雷达阵列125在支撑表面121下方并且瞄准对象118。雷达阵列125的多个元件使得能够测量到对象118的运动的测量结果。这包括对象118的内部运动和外部运动两者。框122旨在表示运动检测系统122。在其他图中详细示出了运动检测系统122的其他示例。

磁场梯度线圈电源112、收发器116、运动检测系统122和雷达系统124被示为被连接到计算机系统126的硬件接口128。该计算机系统还包括与硬件系统128通信的处理器130、存储器134和用户接口132。存储器134可以是处理器130可访问的存储器的任何组合。这可以包括例如主存储器、高速缓冲存储器以及诸如闪存RAM、硬盘驱动器或其他存储设备之类的非易失性存储器。在一些示例中，存储器134可以被认为是非瞬态计算机可读介质。

存储器134被示为包含机器可执行指令140。机器可执行指令140使得处理器130能够控制磁共振成像系统100的操作和功能。机器可执行指令140还可以使得处理器130能够执行各种数据分析和计算功能。计算机存储器134还被示为包含脉冲序列命令142。脉冲序列命令被配置用于控制磁共振成像系统100以根据磁共振成像协议从对象118采集一系列磁共振成像数据。

存储器134还被示为包含利用雷达系统124采集的雷达信号144。存储器134还被示为包含由运动检测系统122记录的移动信号146。存储器134还被示为包括使用雷达系统144和移动信号146计算出的组合运动信号148。组合运动信号148例如在不同的示例中可以采用不同的形式。它可以是心脏信号、呼吸相位信号甚至是这两者的组合。组合运动信号148还可以包含关于对象118的总体移动或大移动的细节。

存储器134还被示为包含通过利用脉冲序列命令142来控制磁共振成像系统102采集的磁共振成像数据150。存储器134还被示为包含根据磁共振成像数据150重建的磁共振图像152。可以使用组合运动信号148来部分控制磁共振成像数据150。例如，组合运动信号148可以用于门控或者以其他方式调节对磁共振成像数据的控制。

存储器134还被示为包含任选的机器学习算法154，该机器学习算法154可以用于根据雷达系统144和移动信号146来计算组合运动信号148。

图2示出了图示操作图1的医学仪器100的方法的流程图。图2所示的方法用作控制回路。首先在步骤200中接收雷达信号144。接下来在步骤202中接收移动信号146。步骤200和202可以同时执行或者以任何顺序执行。可以例如以数字数据的形式接收雷达系统144和移动信号146。在这种情况下，可以在离散的数据块中采集雷达信号144和移动信号146。虽然离散地采集了雷达信号144和移动信号146，但是也可以以规则或重复的方式采集雷达信号144和移动信号146，在这种情况下，它们构成了数据的连续采集。接下来在步骤204中，根据雷达信号144和移动信号146来计算组合运动信号148。接下来在步骤206中，利用脉冲序列命令142控制磁共振成像系统102以采集磁共振成像数据150。组合运动信号148可以例如用于门控对磁共振成像数据150的采集或者用于在采集期间调节脉冲序列命令142。

图3示出了医学仪器300的另外的示例。图3所示的示例类似于图1所示的示例。在图3中，运动检测系统是相机322。相机被示为被附接到任选的能远程控制的相机支架324。能远程控制的相机支架324允许远程调节相机322的聚焦位置。

存储器134被示为包含图像数据346。图像数据由相机322记录并且是移动信号的示例。雷达系统124可以例如用于确定使用相机322可以最佳地测量对象118的哪个部分。存储器134被示为任选地包含使用雷达信号144确定的聚焦位置350。然后，可以使用聚焦位置350来生成使可远程控制的相机支架324调节相机322的位置的命令。

在该示例中，射频线圈114是已经被放置在对象118的胸部上的表面线圈。相机322可以例如测量图像数据346，然后通过注意随着对象118的呼吸而发生的射频线圈114的位置变化将图像数据346转换成移动信号146。在其他示例中，相机322可以直接看着对象118的胸部，或者可以跟踪对象118所穿的衣服的运动。

图4示出了医学仪器400的另外的示例。图4所示的示例类似于图1中的医学仪器的示例。在该示例中，运动检测系统是超声成像系统422。具有散布在对象支撑物120内的超声换能器424。未示出超声成像系统422与超声换能器424之间的连接。存储器134被示为包含使用超声成像系统422(例如，多普勒成像超声成像系统)采集的超声数据446。超声数据446是移动信号146的示例。

为了确定应当使用哪些超声换能器424来测量超声数据，能够使用雷达系统124来最初确定聚焦位置350。能够使用聚焦位置350来选择使用哪些超声换能器424来测量超声数据446。

图5图示了医学仪器500的另外的示例。图5所示的示例类似于图3所示的示例，不同之处在于医学仪器还包括放射治疗系统502。在该特定示例中，放射治疗系统是LINAC，但是其他放射治疗系统也可以代替LINAC系统。

放射治疗系统502包括机架506和放射治疗源508。机架506用于使放射治疗源508绕机架旋转轴540旋转。准直器510与放射治疗源508相邻。

在该实施例中示出的磁体112是标准圆柱形超导磁体。磁体112具有低温恒温器514，低温恒温器514内具有超导线圈516。低温恒温器内还具有超导屏蔽线圈518。

如图1所示，具有被连接到收发器116的磁共振线圈114。在图5中还示出了被附接到收发器的任选的身体线圈528。

可以通过任选的机械定位系统537来定位对象支撑物120。在对象118内具有目标区538。在该特定实施例中，机架旋转轴540与磁体104的圆柱轴同轴。主体支撑物120已经被定位为使得目标区538位于机架旋转轴540上。辐射源508被示为生成辐射射束542，该辐射射束542穿过准直器510并穿过目标区538。当辐射源508绕轴540旋转时，辐射射束542将目标区538作为目标。辐射射束542穿过磁体的低温恒温器514。

机械定位系统537和放射治疗系统502被示为被额外连接到计算机系统126的硬件接口128。

计算机存储器134还被示为包含放射治疗指令560。放射治疗指令是这样的指令或命令：其能够被转换成能够控制放射治疗系统502辐照目标区538命令。可以使用组合运动信号148来修改或门控对放射治疗指令560的运行。

图6示出了图示操作图5的医学仪器500的方法的流程图。首先在步骤600中，接收放射治疗指令560。接下来，该方法前进到如图2所示的步骤200-206。在执行了步骤206之后，该方法前进到步骤602，在步骤602中，使用放射治疗指令560和组合运动信号148来控制放射治疗系统以辐照目标区538。例如，组合运动信号148可以用于对目标区538的辐照进行门控，或者还可以用于在对象118随意移动或不随意移动时调节目标区538的位置。

医学成像(特别是MR)中的高质量触发对于大量检查(例如，心脏成像、腹部成像或骨盆成像)很有用。用于成像序列(脉冲序列命令)的触发信号(组合运动信号)能够在心动周期期间在相等的呼气状态或相等的点处执行，从而获得更高的图像质量。通常，生命体征是使用专用传感器记录的，这种专用传感器不仅价格昂贵，而且容易出错和发生错误放置。此外，患者的整体运动通常是个问题，特别是在MR成像期间，此时扫描可能持续几分钟，而检查可能长达一个小时。

一些示例取消了用于心脏监测的接触式传感器(例如，呼吸带或PPU传感器)并用两种非接触式方法代替接触式传感器来进行生命体征检测。先前已经证明，非接触式方法至少可以与常规的传感器相提并论，但会更便宜且更可靠。此外，将雷达与光学检测技术相结合可以使用系统之间的互相关性、改进的校准方案或者使用一个系统队另一系统的(空间)引导来提高信号质量。例如，雷达能够穿透身体，并且比相机更适合感测内部器官的运动。另一方面，相机更适合于感测异常事件(例如，患者总体运动)，而在此期间雷达信号不可靠。

示例可以包括在成像机器的患者床中或患者床下的廉价(超宽带)雷达传感器的阵列以及靠近在成像期间观察患者的膛的光学或红外相机。

两个系统都被连接到计算机，该计算机从原始数据导出呼吸信号和/或心脏信号。对于光学部分以及雷达部分，可以获得合适的算法。

虽然这两个实体现在都能够产生生命体征数据(雷达信号和移动信号)，但是这些信号能够组合以用于例如导出更好的信噪比，或者例如雷达阵列能够为光学系统提供感兴趣区域，该感兴趣区域能够放大以产生可能最佳的输出，而不是用相对较低的信号来监测更大的区。

不同的小组都展示了超宽带(UWB)雷达以及用于生命体征检测的光学系统，它们都表明这种系统可行。对于光学部分，该系统可以包括位置靠近膛的具有合适的光学器件的相机，并且软件算法根据视频流中的特征移动来计算呼吸信号或者根据视频中的患者的肤色变化来计算心脏信号。

雷达阵列系统能够方便地位于患者床中或患者床下，从而允许较大地覆盖患者的上半身。已经证明了在GHz范围内的不同频率上操作的系统以及超宽带解决方案。能够根据身体中的反射或飞行时间测量结果来计算呼吸信号或心脏信号。

为了导出和改善呼吸触发物，该系统可以按以下方式工作：

示例1：

两种系统均提供呼吸曲线以及根据视频和雷达测量结果导出的触发点。

然后将独立的测量结果关联起来并生成改善的触发物。

示例2：

两种系统均提供呼吸曲线以及根据视频和雷达测量结果导出的触发点。

在空间解析的雷达数据中确定具有最佳SNR的区域并将坐标移交给光学系统。

将相机视图调节到该ROI(视角、变焦、曝光……)，能够生成更高质量的呼吸曲线。

图7示出了医学成像系统300的另外的视图。在图7所示的示例中，雷达传感器125以阵列状方式位于对象支撑物120中或下方。另外，一个或多个相机322可以观察磁体104的膛106中的患者或对象118。

图8示出了用于计算组合运动信号的信号流的流程图。该运动示出从相机322接收的一串相机图像800和阵列中的每个传感器125的雷达测量结果802。然后例如通过计算机126或工作站来处理信号以对雷达信号和视频进行分析。该处理的结果是运动信号或图像数据346或视频流。还产生了雷达数据144。框804示出对信号346和144进行关联和组合。框804的输出是组合运动信号148。在图8中，分析了来自两个独立系统的输入。然后，要么使用例如信号的相关性来生成改善的触发信号，要么使用一个系统的输出来设置针对另一设备的感兴趣区域，从而提高整体信号质量。用于雷达信号和视频分析的工作站也能够被位于MR膛内或附近的或被集成在患者床中的本地DSP处理单元代替。

作为针对光学传感器(例如，相机)的替代方案，也能够使用超声系统。不同的小组都展示了用于生命体征检测的(UWB)雷达和多普勒超声(DUS)(超声成像系统)，它们都表明这种系统可行。超声传感器生成声学信号并检测返回的信号。多普勒超声(DUS)在血流和心脏壁运动方面反映了心脏的生理活动，因此可以实时直接地监测心动周期。此外，取决于换能器的位置，DUS信号对应于心动周期中的不同时间，与常规的ECG相比，可能为心脏触发提供更精确的信息。这两种方法能够同时使用并提供更好的生命体征记录和触发信号。

示例可以包括在患者床中或患者床下的或者集成在成像机器以及超声检测系统(DUS)的RF线圈中的廉价(超宽带)雷达传感器的阵列。这两个系统都被连接到计算机，该计算机根据原始数据来导出呼吸信号和/或心脏信号。对于DUS和雷达部分，可以获得合适的算法。

虽然这两个实体都能够产生生命体征数据，但是也能够将这些信号进行组合，以例如用于导出更好的信噪比或者用于转向目的。因此，雷达阵列能够为DUS系统提供感兴趣区域，该感兴趣区域放大以检测器官特定的运动(心脏、肺、肝)，以便产生可能最佳或改善的输出，而不是用相对较低的信号来监测更大的区。

对于超声(US)部分，该传感器包括本地US传感器阵列和软件算法，该本地US传感器阵列被集成在凝胶垫中，从而提供与患者的皮肤的接触，该软件算法根据视频流中的特征移动来计算呼吸信号或者根据视频中的患者的皮肤颜色变化来计算心脏信号。

雷达阵列系统能够方便地位于US传感器附近，或者位于患者床中或患者床下，或者被集成在RF线圈中，从而允许较大地覆盖患者的上半身。已经证明了在GHz范围内的不同频率上操作的系统以及超宽带解决方案。能够根据身体中的反射或飞行时间测量结果来计算器官运动信号或心脏信号。

为了导出和改善呼吸触发物，该系统可以按以下方式工作：

示例1：

两种系统均提供呼吸曲线以及根据超声和雷达测量结果导出的触发点。

然后将独立的测量结果关联起来并生成改善的触发物。

示例2：

两种系统均提供呼吸曲线以及根据超声和雷达测量结果导出的触发点。

在空间解析的雷达数据中确定具有最佳SNR的区域并将坐标移交给超声系统，超声系统然后在本地检测具有高SNR的生命体征。

当数字RXE模块位于RF线圈中时，可以利用线圈中已经存在的数字RXE模块来处理对US传感器数据以及电源的数据处理。

图9示出了医学仪器400的另外的视图。顶视图中示出了对象118位于对象支撑物120上。具有雷达元件125的阵列。在该示例中，具有位于雷达元件125中的每个雷达元件的上方和内部的超声换能器424。雷达传感器和US传感器以阵列的方式位于患者支撑物的内部或下方或者被集成在RF线圈中。

图10示出了图示在制作组合运动信号148的过程中的信号流的流程图。输入是每个超声换能器测量的超声数据1000。而且，输入是每个雷达元件125的雷达测量结果。然后将这些输入放入本地DSP处理器或计算机126。其输出是超声数据446和雷达信号144。然后在框804中将这些数据和信号进行关联。输出是组合运动信号148。分析来自这两个独立系统的输入。然后，要么使用例如信号的相关性来生成改善的触发信号，要么使用一个系统的输出来设置针对另一设备的感兴趣区域，从而提高整体信号质量。用于雷达信号和超声分析的工作站也能够被位于MR膛内或附近的或被集成在患者床中的本地DSP处理单元代替。

在一些示例中，医学仪器还包括具有深度学习能力的机器学习模块，该机器学习模块适于接收感测到的雷达信号和光学运动信号。深度学习方法旨在学习特征层次结构，这些特征层次结构具有由较低级别的特征组成部分形成的较高级别的层次结构上的特征。它们可以包括用于较宽的深度架构阵列的学习方法，包括具有隐藏层的神经网络和具有隐藏变量级别的图形模型。

无监督预训练使得学习深度架构更加有效。这样的预训练用作一种网络预调节器，从而将参数值置于适当范围内以进行进一步的监督训练并将模型初始化到参数空间中的点，从某种意义上说，这使得优化过程更加有效，从而实现了经验成本函数的较低最小值。

在一个示例中，同时采集雷达信号和光学信号。这允许进行实时关联，也允许使用另一信号进行校正。

在一个示例中，雷达系统和运动检测系统中的一个(优选为雷达设备)被耦合到光学系统，使得发送关于在什么地方进行空间聚焦的信息。光学系统能够额外生成用于检查是否放置线圈的信息。

在一个示例中，两个传感器同时检测移动的床信号，并且对移动的床信号进行滤波和关联，但是在某些区域处，这两个信号中的一个信号可能就足够了。

在一个示例中，雷达系统和运动检测系统中的一个递送运动检测结果，而另一个供应心脏信号。同时检测和关联允许生成能够用于对心脏触发信号进行去噪的运动向量场。

在另一示例中，能够根据雷达推断出内部器官的运动，通过诸如相机之类的光学设备来检测表面运动(皮肤、衣服、线圈等)。

在一些示例中，雷达信号与移动信号之间的可能的相关机制可以包括以下各项中的一项或多项：

雷达信号与光学信号的互相关，以便检查信号的相似性并找到假阳性/阴性结果)。

将根据两个来源生成的触发曲线相乘。当信号(在时间方面)重合时，会产生一条曲线，其最大值和最小值很明显。能够使用该曲线来测量系统之间的可能延迟(取决于每个系统要处理的身体区)。

信号调零：减去信号和时移这两者的缩放版本，使得剩余的信号基本上为零。这也能够用于延迟测量。一旦知道了延迟，就可以给这两个信号加上确定的时移以提高SNR。

虽然已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是图示性或示例性的，而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。

本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。虽然某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如，与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如，经由互联网或其他有线或无线的电信系统进行分布。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。