专利名称：磁共振成像仪、流量量化仪及流量量化方法
技术领域：
本发明涉及MRI(磁共振成象)仪和关于ASL(动脉自旋标记)成象的流量量化方法，该方法可以使用基于ASL方法的成象的简单方法来量化流量，ASL方法可以不使用造影剂而提供灌注或血管图象。
注意，本发明所描述的ASL指所有的广义自旋标记方法。
背景技术：
磁共振成象是这样一种方法，其中，在静态磁场内的对象的核自旋被具有拉莫尔频率的射频(RF)信号磁激发，以随着该激发，从FID(自感应衰减，self-induced decay))信号或回波信号得到图象。
作为磁共振成象的一个种类，用于评估组织灌注的自旋标记方法即ASL方法已经被公知。ASL方法是一种不使用造影剂，也就是说以非侵入的方式，提供反映血管内部图象或检查对象微循环的灌注图象等的方法，且最近几年内，有关ASL方法的研究很活跃。尤其，临床应用主要与脑血流量(CBF)有关，且更进一步的，血流量的量化正在成为可能。
ASL方法被粗略的分为连续ASL(CASL)方法和脉冲ASL(PASL)方法(也被称为动态ASL(DASL))。CASL方法中使用大量/连续和绝热的RF，血管内的自旋状态在某一时间点被标记(磁化)，到达成象厚切片(观察面)的被标记的血团块的信号变化被成象。另一方面，PASL方法中，脉冲形状的绝热RF、血管内的磁化一直在变化，且成象针对包含被磁化血流组织连续进行，由此评估组织的灌注。PASL方法比较容易用临床使用的MRI仪器进行。
在ASL成象中，一般，产生控制模式和标记(标识)模式的两个图象。对在标记模式和控制模式下取得的图象数据组进行图象间每一象素的差值计算。结果，可获得有关流入成象厚切片的血液的信息，也就是指示循环的ASL图象。
使用上述ASL成象量化流量(灌注)的尝试已经被公知。下面描述一个例子。
通常，流量f通过一被称为布洛赫方程的方程(Bloch equation)取得。(例如参见“MRM35540-560(1996)，C.Scwarzwauer et al”)。纵向(晶格自旋(lattice-spin)或T1)松弛布洛赫方程(当存在流量f时可使用)表达为(a)式。
dM/dt＝(M0-M)T1+f·(Ma-M/λ) …(a)其中λ是水的脑血流量分布系数(0.9-1)，其中M是组织图象的象素值，其中Ma是纵向磁化强度，其中M0是组织图象饱和时的象素值(质子密度图象)，其中T1是组织T1(纵向或自旋-晶格(spin-lattice))松弛时间值。
同时，下面的表达式成立1/T1app＝1/T1+f/λ …(b)其中T1app是视在的T1。
这样，用标记模式和控制模式分别取得图象，由此计算出流量f。也就是说，对于每一象素测量M0和T1，且推定血中的TI(等于T1a，后缀“a”表示动脉)和组织中的TI相同，已知流量f可以由下式表示f∝λ·ΔS/{2·TI·M0·exp(-TI/Tapp)} …(c)其中ΔS是ASL图象的象素值(＝Scont-Stag)，且其中TI是反转时间。
然而，实践中，有必要为每一象素测量M0和T1，以根据前述表达式(c)计算流量f，因此，测量将会很麻烦，需要大量的数据，且计算量也非常巨大，导致计算时间的增加。
此外，由于使用大量的包含采集时间差的图象数据组，因身体的运动而产生配准不良或类似问题，从而，由此产生误差量，引起测量精确度的下降。
如上所述，临床实践中使用常规的流量(灌注)量化方法存在许多问题。因此，需要一个能解决这些问题以及能够被实际应用的量化方法，特别的，在对急性梗塞期的病人使用该方法时，需要轻易快速地量化流量。
考虑到上述情况，日本未审(公开)专利申请公告号11-375037提出一种方法，其中用ASL成象从成象厚切片获得的收集数据可以保持在最小限度，且利用收集数据进行线性换算，由此顺利地量化成象厚切片的流量(灌注)。
然而，在前述申请中公开的流量量化方法是一种直接仿效作为布洛赫方程的基础的单空间模型(Single-Compartment model)的方法。单空间模型基于一个假定，即，在ASL中用作示踪剂的水具有完全扩散的性质也就是说，单空间模型基于一个前提，即动脉血流中被传输至组织的水的自旋被快速的转移入组织，动脉血流中的水的自旋提供组织的T1值。
然而，实践中，这种条件在标记上游动脉血流到开始采集数据的这段时间内(时间段TI(实践中，约为1至2秒)从未被完全地满足。原因是遗留在毛细血管床上的水自旋的量要大于毛细血管外水自旋的量。因此，上述的量化流量值容易包含由该单空间模型所基于的前提不能被完全满足而引起的误差量，因此，需要一具有更高精度的流量量化方法。
另一方面，如文献“Jinyuan Z，David AW，Peter CMTwo-compartment modelfor perfusion quantification using Afterial Spin Labeling，Proc.Intl.Soc.Magn.Reson.Med.，2000；8，166”所述，有关相对于单室模型有更高精度的模型的研究已在进行。然而，模型越复杂，流量量化所需的参数就越多，导致计算更加趋于复杂。
另一方面，在实验方面，有报导说在动物等上所做的实验中，ASL信号强度与血流量近似线性相关。
发明内容
本发明是在考虑基于上述常规ASL方法的流量量化方法后得出的，且本发明的一个目的是提供一种流量量化方法，其中更精确反映流动(灌注)的实际特性的高精确度流量值可以通过小的计算量获得。
首先，先定义本发明中的术语。
流量尽管通常是在脑内设置成象厚切片获取流量，更严格地说是表示“CBF”(脑血流量)，但该值也可以应用于除头部之外的其他内部器官。因此，该术语被用于表示组织血流量(区域血流量)，作为一般概念，称为流量“f”[ml/100cc/min]，“流量量化”表示针对每一象素获取流量(血流等)的量化信息，包括将血流量的图象显示为流量图象的方案。
根据本发明，有关流量(灌注)的量化信息可以通过对一般无需使用造影剂而非侵入性地基于ASL方法获得的ASL图象基于线性换算或高次方程进行转换而获得。在换算中使用的比例值，或在转换中使用的值是预先计算的，或每次由参考模拟器(reference phantom)的图象值计算得出。
下面将对本发明者为实现本发明的简单和高精度的流量量化所做的有关模拟和实验的结果进行描述。模拟和实验给出了ASL成象方法中局部脑血流量量化的基础。
I.模拟A)模拟的目的模拟的目的之一是实现可在临床应用中使用的简单的定量ASL成象，且使用被认为比较接近水作为ASL中的示踪剂的模型的双空间模型。与其他形式，例如冷氙气CT(Xe-CT)、正电子发射CT(PET)等比较，对脉冲方法中ASL(PASL)图象信号强度和血流量或其他参数之间的关系进行了理论研究。此外，在模拟中，在志愿者的头部得到的Xe-CT图象和由PASL方法所得的图象(PASL图象)之间建立了相关，也从实验的角度研究了本发明的下述思想的有效性即基于ASL信号和单个时间段TI内所得的CBF之间的关系进行简单换算。
B)模拟的方法(B1)模型图1给出了模拟时所使用的双空间模型，下面描述模型中所使用的参数的定义。
Q1/Q2表示(血管内空间中的示踪剂量)/(血管外空间中示踪剂的量)Qt表示每单位体元(单位体元，unit voxel)中示踪剂的总量(Qt＝Q1+Q2)。
V1/V2表示(血管内空间的体积)/(血管外空间的体积)(注意V1+V2＝1)Ca表示动脉血流中示踪剂的浓度(模型的输入函数)。
“f”是每单位的血流量。
PS是水的渗透率和表面面积之积(每单位时间内由血管内部渗透至血管外部的示踪剂的量，可以用[ml/100cc/min]表示。
T1i/T1e表示(血管内空间的T1松弛时间)/(血管外空间的T1松弛时间)λ表示血液组织分布系数，也就是说，λ＝M0o/M0i，其中M0i表示在定态下血管内水的纵向磁化强度，M0e表示定态下血管外水的纵向磁化强度。
“t”表示在标记后的时间期间(等于T1)。
在每一空间中，基于菲克原理进行说明。菲克原理表明，在微小时间段dt内遗留下的示踪剂的量dQi和dQe是该微小时间段dt内进入的示踪剂和退出的示踪剂的差；每一空间中示踪剂的量随时间的变化由下两式来表示dQi/dt＝fCa-(f/Vi)Qi+(PS/λVe))Qe-(PS/Vi)Qi-(1/T1i)Qi(1)dQe/dt＝(λPS/Vi)Qi-(PS/Ve)Qe-(1/T1e)Qe (2)针对Qi和Qe解上述表达式，由此，得到Qt＝Qi+Qe，Qt为每单位体元包含的示踪剂的总量，与示踪剂的信号强度成比例。
尽管在ASL成象中水被用作一种示踪剂，水并不用作扩散示踪剂(diffusiontracer)，并且，表示示踪剂由血管转移至组织的程度的PS为有限的，相应地，一个单位体元被划分为血管内部和外部两个空间，ASL与在PET中使用水示踪剂H215O的情形类似。然而，在PET中使用水做示踪剂，松弛时间很长，约为2分钟。因此两个空间的状态可以被认为是相同的。在ASL成象中，松弛时间短，为秒级，血管内外的状态不同，这使模型相对于PET更加复杂。
已在单空间模型中分析的Xe-CT中使用的冷氙气，在约几分钟的测量时间中可以被视为扩散型示踪剂，且没有松弛，对于Xe-CT或PET，示踪剂通过吸入或注射被注入颈静脉，相应的，对于输入函数Ca(t)，组织中的响应函数受到肺部的影响。另一方面，ASL中，与动脉血管相关的Ca(t)通过RF被直接提供给脑中的动脉血管。如果忽略如图1所示的双空间模型中这些参数中λ的差别，Xe-CT，PET和ASL的组织模型可以由双空间模型来代表，且在每种情况下，T1a，T1i，T1e和PS各不相同。
(B2)条件为达到量化脑组织内血流的目的，为灰质(GM)和白质(WM)定义了典型参数。注意到，两参数中，示踪剂到达有关组织的延迟时间被忽略，(也就是，τd＝0)，且Ca(t)是T1i和T1e为无限且PS为无限时与平衡时示踪剂浓度相关的浓度。且假定对于PET和Xe-CT，尽管与实际情况不同，Ca(t)被设定为这样为与ASL中组织内的Qt(t)做比较，示踪剂以阶跃函数的方式被直接注射入动脉。此外，假定ASL图象中每单位体元的信号强度(ASL信号)与示踪剂的浓度也就是每单位体元内示踪剂的量成比例。
特别的，将Vi＝0.03(CBV＝3％)，f＝80[ml/100cc/min](用于GM)和f＝20[ml/100cc/min](用于FM)作为共同参数，将输入函数一般化，做一如下所述的假定(参见图2a)Ca(t)＝A·exp[-e/T1a](对于τd＜＝t＜Ttec+τd)
Ca(t)＝0(用于除上述情况以外的情况) (3)其中A表示代表标记效果的系数。
其中T1a表示被标记部分动脉血的T1松弛时间。
其中τd表示从示踪剂自动脉输入函数测量部分传输至有关组织的延迟时间(传输延迟时间)，其中Ttec表示标记时间宽度(标记持续时间)基于上述假定，分别为Xe-CT，PET和PASL设定上述参数，如下所述。
a)Xe-CT的情况参数A设定为1，参数T1a，T1i和T1e被设定为无限大，参数PS设定为无限大，参数λ设定为1，参数τd设定为0，且参数Ttec设定为无限大。
在这种情况下，由表达式1和表达式2，可以得出以下简化的表达式。
dQt/dt＝f(Ca-Cv)＝f(Ca-Ct/λ) …(4)其中Cv＝Qi/Vib)在PET使用水(H215O)的情况下，A被设定为1，T1a，T1i和T1e被设定为120秒，PS被设定为130[ml/100cc/min]，λ被设定为1，τd被设定为0，且Ttec设定为无限大。
c)在PASL的情况下，A被设定为1，T1a和T1i被设定为1.2秒，T1e被设定为0.7/0.9(WM/GM)秒，PS被设定为130[ml/100cc/min]，λ被设定为0.82/0.98(WM/GM)[16]，τd被设定为0，且Ttec设定为无限大。
C)模拟的详述解出表达式(1)和(2)后，接着进行下述研究。
(C1)每一模式下示踪剂随时间的变化。
对于PASL、使用水的PET和Xe-CT三类方法研究对应于血管内外的空间内的示踪剂量以及示踪剂总量随时间的变化。
(C2)示踪剂信号强度(ASL信号)和血流量“f”之间的关系视除了血流量f以外的参数为常量，以表示的管渗透性的PS为参数，将单空间模型(对应于PS为无限大的情况)和双空间模型做比较，以研究在多大程度上示踪剂信号强度与真实的血流量f相关。注意，单空间模型对应于双空间模型中PS设定为无限的情况。
(C3)由于参数的波动引起的示踪剂信号强度的变化。
关于脑部组织，已有在将模型中每次测量时不测的参数假定为常量时生成的误差幅度的程度的研究。以PS作为参数，基于针对GM的条件，研究了示踪剂信号强度、血管外的T1松弛时间T1e、表示血流量的Vi和示踪剂的血液组织分布系数λ之间的关系。此外，如图3A和3B所示，取决于饱和前脉冲(以下称为Presat(标记末端截除，Tag End Cut (TEC)))存在与否，研究了延迟时间τd，参数Tτc，和示踪剂信号强度之间的关系，该饱和前脉冲在用于减少血管信号的标记IR脉冲(标记IR)的使用之后的标记时间宽度Ttec后被提供给标记部分。
(C4)使用线性换算方法进行CBF量化在基于双空间模型提供用于GM和WM的参数获得的示踪剂信号强度作为理论值的情况下，利用单空间模型和线性换算方法计算生成与理论值相同的示踪剂信号强度的CBF。
通过线性换算方法，表达式5中的常量k通过对WM和GM理论值中的两个点进行共线近似(Colinear Approximation)取得。且CBF由表达式(6)计算得出ASL信号＝k·CBF(5)CBF＝K·(ASL信号)，其中K＝1/k (6)D)根据PASL和Xe-CT中的测量数据用线性换算方法进行CBF量化。
(D1)测量检查对象为9个普通的志愿者，其中成象是在同一天在Xe-CT和PASL中在相同切片(Slice)上进行。
(D2)ASL成象中，使用东芝公司生产的1.5-T MRI 仪，特别的，用ASTAR(使用非对称反转厚切片的改进STAR(modified STAR using AsymmetricInversion slabs))方法进行PASL成象。ASTAR方法是对EPISTAR方法的改进(参见文献“Edelman RR et al.，Qualitative mapping of cerebral blood andsignal targeting with alternating radio frequency，Radiology 1994；192513-520)，如文献“T，KimuraNoninvasive blood flow imaging with modifiedSTAR using asymmetric inversion slabs(ASTAR) Method，Japanese Journalof Magnetic Resonance in Medicine，2001；20(8)，347-385”所示。也就是说，ASTAR方法是这样一种方法，其中控制部分和标记部分被空间上非对称地设置，以减少流自顶部的静脉中不必要的血管信号，并消除了MT效应。
同时，在2D快速梯度回波(Fast Gradient Echo，FFE)方法(TR/TE/FA＝9ms/3.6ms/15deg，TI＝1400ms，FOV＝25.6cm，切片(slice)厚度＝10mm，单切片)，10cm的标记厚度，1cm的切片标记间隙，和800ms的Ttec的成象条件下，使用用发送/接受QD线圈固定的接收增益对头部进行成象，图3A为表示顺序的简图。图3B表示每一厚切片(slab)的成象位置。所得的ASL图象的ASL信号是标记图象和控制图象信号的差值的绝对值，也就是流入血的信号强度。
(D3)Xe-CT使用总计9个扫描图象，其中使用CT使用短时吸入法(洗入/洗出规程，washin/wash-out protocol)进行测量，该方法按每8分钟一分钟，吸入30％的氙气体3分钟。
(D4)分析相同大小的ROI和对称的位置被设定至额叶皮质，额叶白质，丘脑，枕叶皮质，并测量平均值。
比例常量k基于Xe-CT CBF和ASL信号之间的关系，以与模拟相同的方法，通过计算表达式5，进行过点(0，0)的共线近似而获得。随后，以K作1/k，通过表达式6对ASL信号进行比例缩放，由此转换为CBF值。注意，额叶白质，枕叶皮质和丘脑被用于计算相关系数。(检查对象的人数为9，ROI数n是54(9×3×2)。此外，Xe-CT CBF和ASL CBF中对每一组织单位计算平均值和SD，且在Xe-CT CBF和ASL CBF之间对平均值和SD进行比较。同时Xe-CT CBF图象和ASL CBF图象使用相同的比例显示。注意，对Xe-CT图象进行平滑滤波处理，使之与ASL CBF图象以相同的分辩率被显示。
E)结论(E1)图3A和3B表示每一模式中示踪剂信号强度(ASL信号)随时间的变化。
a)Xe-CT的情况在示踪剂为扩散型并没有松弛时(PS＞＞f，T1i＝T1e＝∞的情况)。
在这种情况下，尽管示踪剂信号强度(ASL信号)随时间以指数规律增加，在约3分钟时达到平衡，如图4A所示，但示踪剂信号强度在短期内(少于10秒)可以视为与时间为近似的线性关系。血管中示踪剂的量与血管外示踪剂量的比率等于血管内体积与血管外体积的比率，也就说关系式Qi/Qe＝Vi/Ve成立。
b)使用水(H215O)的PET的情况示踪剂为水，具有较小的松弛。(PS近似与f相同，T1i＝T1e＞＞t)。
如图4B所示，虽然在紧接着注入示踪剂之后血管内示踪剂量与血管外相比较少，但血管内示踪剂量会随时间而增加，在约2秒钟后，变得与血管外的示踪剂量相同。在平衡点上，血管内外示踪剂的浓度相同，因此，血管内示踪剂量与血管外示踪剂量的比率接近于血管内外体积的比率(Qi/Qe→Vi/Ve)。因此，在PET的测量时间左右，血管内外形成平衡。
c)PASL的情况。示踪剂为水，具有较大的松弛。(PS与f近似相同，T1i＝1.2s，T1e＝0.9s)这种情况下的测量结果如图4c所示。由于使用MRI的ASL具有比PET中水大一级或更多的松弛，且PASL中示踪剂信号强度具有在约t＝1秒时达到峰值的特性，有必要将测量时间确定为2秒或更少，然而，在该时间点上，示踪剂浓度的平衡仍未形成，因此，血管外示踪剂的比率少于血管内的比率。(Qi/Qe＞Vi/Ve)d)PASL中PS为无限的情况，其他条件与(c)相同条件与单空间模型对应，其中为PS等于无限，也就是说，在单空间模型中假定示踪剂在一个体元内均匀扩散，因此，血管外的成分在短期间内几乎占据整个体元。如图4D所示，示踪剂信号强度一定程度上大于PS接近实际值的情况。
(E2)示踪剂信号强度和血流量f之间的关系图5给出了以t＝1.4秒时的PS为参数，示踪剂信号强度(ASL信号)相对于血流量f的变化曲线。
在PS远远大于f的情况下，单空间模型可以被用于近似，且在标记之后确定了测量时间t的情况下(在PASL情况下，t确定为1至2秒)，示踪剂信号强度与流量f成比例。另一方面，在PASL中使用双空间模型的情况下，PS越�。吡髁康氖咀偌列藕徘慷仍叫�。结果，如图5所示，示踪剂信号强度表现为上凸的特性曲线。然而，示踪剂信号强度(ASL信号)和流量f在脑血流量为0-100[ml/100cc/min]的范围内近似有成比例的关系。注意到该关系对GM在T1e条件下成立。相应地，来自WM的ASL信号的T1e小于来自GM的ASL信号的T1e，，在比例关系成立时的最大值略小。
(E3)示踪剂信号强度与ASL其他参数之间的关系。
a)示踪剂信号强度与血管外T1松弛时间T1e的关系。
如图6A所示，PS越大，也就是说，向血管外的渗透力越大，由于血管外示踪剂成分Qe(t)与血管内示踪剂成分Qi(t)的比率的增长，示踪剂信号强度ASL信号相对于T1e的变化的变化越大。对于脑内组织(PS＝130[ml/100cc/min])，在t＝1.4秒的时候，例如，甚至在假定GM的T1e与WM的T1e相同的情况下，示踪剂信号强度也仅降低约5％，然而在单空间模型下，PS为无限的时候，示踪剂信号强度改变了17％。
b)示踪剂信号强度与血管床体积Vi的关系。
如图6B所示，ASL中PS为130[ml/100cc/min]时，示踪剂信号强度(ASL信号)在Vi小于0.02时稍微减少，而在Vi大于0.03时示踪剂信号强度变化很小。当Vi在0.02至0.05范围之间时，示踪剂信号强度的变化约为20％，Vi的该范围被认为是人脑的范围。
一般的，在PS远大于f的情况下，血管内外的松弛是相同的，Vi对整个信号的影响仅仅是Vi，且随时间保持不变(Qi(t)/Qt(t)＝Vi/Vt)。也就是说，每单位体积的示踪剂总量即使在Vi发生变化时仍保持不变。然而，当就象使用水的PET和ASL一样，PS大体上与f相同时，每单位体积的示踪剂量的总数随时间而变化，逐渐接近静止状态下的体积比率(Qi(t)/Qt(t)＞Vi/Vt，在t短的情况下；Qi(t)/Qt(t)→Vi/Vt，在t无限的情况下)。
注入示踪剂后的期间越短，与f相比PS越小，遗留在血管内的示踪剂比率越大。因此，Vi即血管的体积内信号的影响增加。如图4C所示，在对ASL的测量中，当测量时间点在1到2秒的范围之间时，甚至在Vi约为0.03秒的情况下也有半数或更多的信号由Vi引起c)示踪剂信号强度与血液组织分布系数λ的关系如图6C所示，PS越大，血管外部的信号分量Qe相对地越大，因此由示踪剂的血液组织分布系数λ的变化引起的示踪剂信号强度(ASL信号)的变化也增加。假定λ＝1所得的示踪剂信号强度为使用λ真实值所得的示踪剂信号强度的(Qi+Qe)/(Qi+λQe)倍。GM和WM中水的λ值分别为0.98和0.82，若把λ视作1，对于GM基本没有什么问题，对于WM，在t＝1.4秒时，示踪剂信号强度被高估(6％的误差幅度)，在CBF转换时约为1.2[ml/100cc/min]d)标记末端截除(TEC)参数和示踪剂信号强度的关系。
图7A图示了对于使用或不使用标记末端截除(TEC)参数，GM的示踪剂信号强度随时间的变化。图7B给出了t＝1.4秒时，GM和WM中的示踪剂信号强度与延迟时间τd之间的关系。
在将测量时间点设置为t＞Ttec+τd，使用Ttec的情况下，示踪剂信号强度与未使用TEC的情况相比降低，但是由τd引起的影响也降低。原因是松弛不受延迟时间τd的影响，在标记之后(t＝0)立即开始。因此，由松弛引起的信号削减是主要的。与TEC相关的时间参数t必须被确定满足表达式t＞Ttec+τd，Ttec是足以标记动脉血填充Vi的时间宽度，τd是测量系统中最大的。在不使用TEC的情况下，可以在约t＝2.5秒的时候取得与使用TEC具备相同条件的状态。，然而，使用TEC的方案与不使用TEC的方案相比，具有减少测量时间的优点。同样，在延迟时间τd不能被忽略的情况下，在t＜τd的范围内，组织部分的信号未被检测。然而，实际上，在这种情况下，被标记的血继续穿过动脉，容易导致高信号率的血管伪像(人为现象，artifact)的产生。这种情形可以通过使用TEC进行抑制。
e)示踪剂信号强度和由线性换算方法和其他模型取得的CBF值之间的比较。
图8给出了CBF值和每一模型中示踪剂信号强度(ASL信号)之间的关系。图9A中的表1给出了CBF值，其中把基于双空间模型分别计对WM和GM计算所得的示踪剂信号强度作为理论值，与理论值相同的示踪剂信号强度由基于每一方法的CBF值计算得出。
在单空间模型中，甚至在提供了除了PS外的真实参数的情况下，在WM中，计算所得的CBF值大于理论值44％，在GM中小6％。WM的误差幅度大这是由于血管外部的成分由于假定PS为无限而被过高估计了。在使用线性换算方法的情况下，计算得出比例系数k为5.543×10-5，K＝1/k＝18041。且WM中，计算得出的CBF值与理论值相比大6％，在GM中小4％，这对于实践应用已经足够了。
(E4)使用测得的数据进行线性换算方法的评估。
如图10所示，示踪剂信号强度与Xe-CT CBF(ASL信号)彼此很好地相关。
得到以下表达式。
ASL信号＝2.43·(Xe-CT CBF)+42.39，相关系数r＝0.803(p＜0.001)，n＝54同样，借助通过原点(0，0)的共线近似，得到以下表达式数学表达式8ASL信号＝3.33·(Xe-CT CBF)，r＝0.768(p＜0.001)从而，获得比例系数K＝1/k＝0.3，将ASL信号强度乘以该系数，得到ASL CBF，由此如图11所示，取得ASLCBF和Xe-CTCBF之间的关系。对应于该关系的CBF值如图9B表2所示。同样的，尽管未在附图中示出，对于Xe-CT CBF和ASL CBF的成像实例，丘脑的标准偏移很大，尤其与其他组织做比较时，但是每一组织的SD/MEAN比值的波动约为20％。
此外，以使用标记末端截除时的标记时间宽度Ttec为参数时得的PASL图象中(附图未示出)，流自下肢侧的血信号在大脑中动脉，小脑和丘脑随着Ttec的降低而明显地降低。
F)思考(F1)单空间模型和双-空间模型之间的差别。
单空间模型是这样的模型，其随着示踪剂的到达，在体元内立即达到平衡，也就是说，单空间模型对应于双空间模型中表示血管渗透性的PS为无限，且松弛不变的情况。另一方面，由实际仪器获得的基于双空间模型的示踪剂信号强度(ASL信号)，在流量f不大的情况下，以G为取决于测量系统比如发送/接受系统的增益的比例系数，使用上述的参数，表达式(5)中的k可以由下式表示。
K＝GA M0i·function(T1i，T1d，λ，Vi，PS，t，τd) …(7)在使用单空间模型进行近似的情况下，k可以用以下表达式表示。
K＝0 (在t＜τd的情况)K＝GA M0i/λ(t-τd)exp[-t/T1e](τd＜t＜τd+Ttec的情况)K＝GA M0i/λTtecexp[-t/T1e] (τd+Ttec＜t的情况)在GA M0i/λ等于1的情况下，取得与模拟相同的比例。对于示踪剂信号强度(ASL信号)和流量f的关系，以PS为参数，如图4A至4D所示，幸运的，血管内外的示踪剂信号强度合计的示踪剂信号强度并未受到PASL情况下人脑环境中示踪剂的PS的变化的影响。因此，在使用PASL方法的情况下，基于PS远远大于f的单空间模型的计算，至少对于人脑不会引起大的误差幅度。
本发明的发明者研究了基于与其他模型相比更接近实际的双空间模型的模拟，发现了在使用单空间模型时认为需要测量的T1e和λ的不同的影响由于血管外分量的作用小而相对较小，而如图5所示，在双空间模型中有影响的血管床体积的作用(CBV)在使用PASL时人脑的参数条件下，与3％或更多的误差幅度相比是小的。因此，假定这些参数是常量并不会导致大的误差幅度，因此，没有必要去测量这些参数。相反的，在基于单空间模型测量这些参数并修正T1松弛的时候，该修正将导致过度修正，因此测量是不必要的。
另一方面，使用连续RF波进行标记的ASL(CASL)的输入函数对应于表达式(3)，其表示Ca(t)，其中以τd替换t(见图2B中所示的输入函数的波形)。在分别进行的模拟过程中，血管内分量与血管外分量的比率Qi/Qt在稳态下约为60％，且取决于参数T1e、Vi和入的波动的示踪剂信号强度的变化与PASL的情况大致相同。
在测量除了示踪剂信号强度之外的用于修正的参数时，过度修正在PASL和CASL的单空间模型中都会产生，因此，在这种情况下，应该使用双空间模型。注意到尽管在两个模型都在示踪剂到达之后作一个假定，示踪剂的浓度在每个空间内立即变为相同，相对于确定血管内外的示踪剂量的PS，示踪剂信号强度很强，因此该假定的影响被认为是小的。
F2从示踪剂信号强度到血流量f的比例转换的可能性。
已经通过基于双空间模型的模拟发现，在固定的测量时间点测得的示踪剂信号强度(ASL信号)与血流量f成比例，且在人脑的范围内相对于可能变化的参数例如T1e，Vi，λ，PS等的影响，所述信号强度较强而不易受影响。
另一方面，根据测得的数据，已证实在由PASL方法获得的示踪剂信号强度和用确立的量化方法取得的Xe-CT CBF数据之间有很好的相关性，且如上述模拟所示，已证实在由PASL方法获得的示踪剂信号强度和Xe-CT CBF数据之间，近似的线性关系成立。因此，已发现，一旦用于将示踪剂信号强度(ASL信号)转换至CBF值的比例系数K通过任一方法获得后，示踪剂信号强度就可以被转换为CBF值。
表示K的表达式(7)中的系数G，取决于测量系统，只要仪器和成象条件相同，就是有效的，因此没有必要每一次都去测量系数G，且发送/接收装置中的增益变化被认为是在当前的仪器系统的条件下，通过测量脑组织或静态模拟器(static phantom)的信号强度来修正的。
分析中使用的检查对象的总体控制图象的平均值(SD/MEAN)的变化约为6％。由于使用了相同的限制电平(slice level)，可以认为发送/接收系统的增益G的影响可以被忽略。然而，增益G的影响甚至可以在线圈敏感度不同的情况下被削减。也就是说，与纵向磁化强度Moi成比例的信号强度So(＝G·Moi)在控制图象中测得，其中TI足够长，因此，可以被认为与血具有相同的质子密度，由于在前述长TI中血测量一般很困难而用于代替血作为测量目标的普通白质一般处理稳态，且使用相关信号强度ALS信号/So，因此发送/接收系统增益G和Moi被取消，也就是说，获得一个更普遍的系数。
不用说，示踪剂信号强度向血流量f的转换并不局限于简单的按比例换算。可以设计这样的方案，对于血流量和示踪剂信号强度之间的关系编缉一个表，使用该表从示踪剂信号强度获得血流量f，从而，即使血流量和示踪剂信号强度具有一非线性的关系，量化也可以进行。
在从作为被标记的血的通道的血管内部取得的信号可以被忽略的情况下，在不使用TEC的情况下，示踪剂信号强度由于延迟时间τd的延长而削弱，即使在使用TEC的情况下，示踪剂信号强度由于延迟时间τd的延长略微增加。在示踪剂信号强度的变化在切片面(slice face)内均匀的情况下，示踪剂信号强度可以以相同的比例值被转换。然而有报告说，白质中的延迟时间τd与灰质相比延长了约0.5秒，据认为，通过设定TI-Ttec＞τd的条件使用标记末端截除，由延迟时间τd引起的误差幅度可以通过PASL方法减小。注意到在实验中，使用单个切片以尽可能切缩短延迟时间τd，且使标记厚切片和成象厚切片之间的间隙变窄，约1cm，从而获得关系式TI-Ttec＝1.4-0.8＝0.6秒，从而，GM和WM中延迟时间τd的差异一般可以被忽略。
下一步，对于静脉信号的影响，设组织中血的平均传输时间为MMT，在t大于MMT的时候，被标记的水到达静脉的比率增加，从而，体元内可能发生静脉信号的作用。然而，在人脑中，已知MTT约为2至5秒，且血信号根据指数函数exp[-t/T1a]减少，因此，静脉信号的影响被认为在PASL中t少于2秒的条件下可以忽略。对于从顶部流来的血流，直接流入成象厚切片的血管信号的影响可以被认为一般来自头部的静脉成分，因此，该影响可以通过使用ASTAR方法而不是EPISTAR方法和FAIR方法削减，该方法中只有来自腿部的血流被标记，或者通过使用提供标记后延迟时间从而提供合适的设定参数的标记末端截除来削减该影响。
如上所述，提供了一种使用更高精确度的双空间模型的模拟，在模拟中已经清楚a)示踪剂量(示踪剂浓度)Qt受除了流量之外的参数(T1e，λ，Vi(CBV)，PS)的影响较小(也就是说，Qt可以近似地由仅与流量f有关的函数表示)，b)流量可以通过甚至仅仅使用TI在脑血流量级(小于100[ml/100cc/min]的范围内进行近似的线性近似取得。(也就是说，比例关系Qt＝K·f近似地成立其中K为比例系数)，c)此外，利用二次方程进行近似进一步提高了近似的精确度。(也就是说，近似方程Qt＝a·f2+b·f更适宜使用)。
II实验本发明的发明者单独的进行了实验以研究简单的使用ASL方法进行由示踪剂浓度向流量转换的转换方法，。
使用双空间模型，对血管外每个空间(compartment)的T1松弛时间T1e、，以输入真实参数(#1)的情况下的示踪剂浓度Qt为标准，对白质和灰质分别在多个条件(从#2到#7模型和T1e以及线性转换比例的不同)下计算了流量f(见图12)。
现在将对真实参数予以描述。
在WM的情况下CBF＝20，PS＝130，Vi＝0.03，T1e＝0.7s，λ＝1在GM的情况下CBF＝80，PS＝130，Vi＝0.03，T1e＝0.9s，λ＝1图13和图14图示了转换表达式，其中，通过原点(0，0)、流量f的理论值组及用于WM和GM示踪剂浓度Qt(包括原点共3个点)，使用线性方程和二次方程进行近似。图13给出了PASL方法的实例，另一方面，图14给出了CASL方法的实例。
可以从结果中发现，尽管使用线性近似(y＝kx)的WM的理论值具有一定的误差幅度，在使用二次方程(y＝ax2+bx)近似的情况下，该误差幅度被削减。也就是说，已知流量f的值越大，示踪剂浓度Qt和流量f之间的比例关系越退化。且该关系表现为一更加向上突起的曲线。相应地，已发现，在高数值的流量f的情况下，使用比线性方程更高阶的方程例如二次方程进行转换能对双空间模型进行更好的近似。
本发明基于由上述模拟和实验获得的信息，如下所述设计。
实际上，作为一方面，本发明提供了一MRI(磁共振成象)，其包括成象装置，根据ASL(动脉自旋标记)技术对检查对象的待成象区域进行扫描，获得该待成象区域的图象数据；存储装置，用于存储表示用水充当的示踪剂的浓度和表示组织中血流量的灌注流量(flow of perfusion)之间的关系的信息段，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散到待成象区域的组织中的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流扩散进入组织的时间变化；量化装置，通过提供一由所述图象数据得来的量给示踪剂浓度和灌注流量之间的关系信息，量化待成象区域内的灌注。
另一方面，本发明提供了一MRI(磁共振成象)，其包括一成象单元，被设置成根据ASL(动脉自旋标记)技术对检查对象的待成象区域进行扫描，获得该区域的图象数据；一存储单元，被设置成用于在其中存储表示以水充当的示踪剂的浓度和表示组织中血流量的灌注流量之间的关系的信息段，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入被成象组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流扩散进入组织的时间变化；和一流量量化单元，被设置成通过将由图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的关系信息，来量化成象区域内的灌注流量。
更好地，使用设置在扩散入成象区域的组织的血流内外侧的两个空间的模型。
更好地，存储单元包括被设置为通过将被成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内存在的示踪剂的多个量的装置；被设置成将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为线性表达式或非线性表达式的装置；被设置成将基于线性关系或非线性关系的对应关系，以表或者转换表达式的形式作为对应信息存储的装置。
优选地，所述流量量化单元包括被设定为基于ASL技术从图象数据的信号强度获得单位体元内的示踪剂的量；和被设定为使用表或者转变表达式将示踪剂的量转换为灌注流量的装置。例如，所述获得装置被设置成基于ASL技术从图象数据获取ASRL(ASL信号与控制信号比率图象)，且使用ASLR图象计算示踪剂的量。
优选地，所述存储单元包括被设定为使用参考数据修正示踪剂浓度和灌注流量之间的对应关系。
作为举例，所述成象单元被设定为基于ASTAR(使用非对称反转厚切片(Asymmetric Inversion Slabs)的改进STAR)技术或VS-ASL(速率选择性动脉自旋标记，Velocity Selective Arterial Spin Labeling)技术进行扫描。
还有另一方面，提供一流量量化仪器，其中表示扩散入被检查对象的成象区域组织的血流的扩散状态的模型被用于量化成象区域的灌注流量，该仪器包括，一存储单元，被设置成在其中存储由水充当的示踪剂的浓度与表示成象区域的组织中的血流的灌注流量之间的对应信息，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织中的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织的扩散的时间变化；和流量量化单元，被设置成通过将从成像装置获得的图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的所述对应信息，从而量化待成象区域内的灌注流量。
最好，所述模型使用两个空间，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧。
本发明的另一个方面是提供一流量量化仪器，其中，表示扩散入被检查对象的成象区域组织的血流的扩散状态的模型被用于量化成象区域中的灌注流量。该仪器包括被设置为通过将被成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量的装置；被设定为将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为非线性表达式的装置；和被设定为将基于所述非线性表达式的对应关系以表或者转换表达式的形式进行存储的装置，该对应关系用于量化待成象区域中的灌注流量。
本发明的另一个方面提供一流量量化方法，其中表示扩散入被检查对象的成象区域组织的血流的扩散状态的模型被用于量化成象区域的灌注流量，该方法包括以下步骤存储由水充当的示踪剂的浓度与表示成象区域的组织中的血流量的灌注流量之间的对应信息，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织中的扩散的时间变化；通过将从对象的图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的所述对应信息，量化成象区域内的灌注流量。
本发明的另一个方面提供一流量量化方法，其中，表示扩散入磁检查对象的成象区域组织的血流的扩散状态的模型被用于量化成象区域的灌注流量，该方法包括下列步骤通过将被成象区域的组织的代表性参数应用于模型而获得对应于多个已知流量中的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量，该模型为双-空间模型，其中使用两个被设置在扩散入被成象区域的组织中的血流的内侧和外侧的空间，该模型的设置考虑血流向成象区域组织的扩散的时间变化；将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为非线性表达式；将基于该非线性表达式的对应关系存储为表或者转换表达式的形式，该对应关系被用于定量成象区域的灌注流量。
根据本发明的其他设计的特别设置和特征，将通过下述的发明实施例和附图得到阐明。
在附图中图1是用于描述本发明原理的双空间模型的说明示意图。
图2A和2B是本发明所能进行的PASL技术和CASL技术的输入函数的波形的示意图。
图3A和3B是本发明适宜使用的脉冲序列和由所使用的脉冲形成的厚切片(sl ab)的定位的说明示意图。
图4A至4D本发明者所进行的模拟结果的图表；图5是本发明者所进行的模拟的结果的图表；图6A至图6C是本发明者进行的模拟的结果的图表；图7A至7B是本发明者进行的模拟的结果的图表；图8是本发明者所进行的模拟的结果的的图表；图9A和9B本发明者所进行的模拟的结果的的表格；图10是本发明者所进行的模拟的结果的的图表；图11是本发明者所进行的模拟的结果的的图表；图12是本发明者所进行的实验的结果的的表格；图13是本发明者所进行的实验的结果的的图表；图14是本发明者所进行的实验的结果的的图表；图15是根据本发明实施例的MRI仪器的实例的方框图；图16是根据本发明实施例的ASL成象中通过表转换进行流量量化的示例的流程图；
图17A和17B是使用线性换算和基于多项式近似的换算描述流量计算的示意图；图18是描述用于流量量化的存储表的图表；图19是多项式近似的曲线实例的图表，将从使用标记脉冲到成象的时间间隔T1作为参数；图20是用于根据本发明实施例对ASL成象中的ASTAR技术进行进一步详细描述的示意图；图21是根据ASTAR序列的脉冲序列实例的示意图；图22A和22B是用于描述基于线性换算和多项式近似换算的流量计算的示意图；和图23是描述根据本发明的另一实施例使用参考数据进行换算修正的流程图。
具体实施例方式
下面，将参照附图，对本发明的实施例进行描述。
参照图15-图22，对本发明的有关MRI仪的实施例进行描述。
根据本实施例的MRI仪，根据本发明也被用作利用ASL成像的流量量化仪，且图示了一实例，其中将ASL成象以及使用成象结果进行流量量化的功能整合在一起。可以做另一个设计，其中具有流量量化功能的专用流量量化仪根据本发明进行流量量化。
根据本发明的同时作为流量量化仪的MRI仪的特征在于使用一预先存储的存储表进行从示踪剂浓度Qt至流量f的转换。
首先，对关于MRI仪的梗概结构进行描述。
如果粗略地划分，MRI仪包括一床单元，用于放置检查对象P，一静态磁场生成单元，用于生成静态磁场，一梯度生成单元，用于添加位置信息至静态磁�。环⑺�/接收单元，用于发送和接收高频信号，和一控制/计算单元，用于进行整个系统的控制和图象的重建。
静态磁场生成单元包括超导磁体1和用于提供电流至磁体1的静态电源2，例如，在具有圆柱形状的用于插入检查对象的洞(诊断空间)的轴向(Z方向)生成一静态磁场H0。注意，一调整线圈14被提供给磁体单元。来自调整线圈电源15的电流被提供给调整线圈14以使得静态磁场在后述的控制装置的控制下变得均匀。床单元的顶部的板(检查对象P在上面被装入磁体1的洞中，可以被可回缩地插入所述洞中。
梯度生成单元包括一安装在磁体1内的梯度线圈单元3。梯度线圈单元3包括3组(类)x，y，z线圈3x，3y，3z，用于在正交的x，y，z轴方向上生成梯度。该梯度单元进一步包括一梯度电源4，用于提供电流至x，y，z线圈3x，3y和3z，从而在如后述的定序器5的控制下生成梯度。
控制由梯度电源4提供至x，y，z线圈3x，3y，3z的脉冲电流，以合成在三个物理轴X，Y，Z方向的梯度，从而，切片方向梯度Gs，相位编码方向梯度Ge，读出方向(频率编码方向)梯度Gr这三个理论轴中的每一个可以被任意的设置或改变，切片方向、相位解码方向和读出方向中每一个方向的梯度被叠加在静态磁场Ho上。
发送/接收单元包括一被放置在磁体1内成象空间中检查对象P附近的RF线圈7，发送装置8T，和与线圈7相连的接收装置8R。发送装置8T和接收装置8R为实现磁共振(MR)现象而提供拉莫尔频率的RF电流脉冲至RF线圈7，且同时接收由RF线圈7接收的高频MR信号，且在如后所述序列5的定序器的控制下，对接收到的信号进行各种类型的信号处理，由此形成相应的数字信号。
而且，控制/计算单元包括定序器5(也被称为顺序控制器)，主机6，计算器10，存储器11，显示装置12和输入装置13。其中，主机6具有接受操作员所确定的信息，根据存储的程序步骤，将基于接收信息的的扫描顺序信息指挥到定序器5的功能，且同时控制整个仪器包括计算器10，存储器11和显示装置12，当然还有定序器5的操作。
定序器5包括CPU和存储器，且存储由主机6发送的脉冲序列信息，且根据该信息控制梯度电源4，发送装置8T，和接收装置8R的一系列操作。此外，定序器5临时存储来自接收装置8R的MR信号的数字数据，且发送数据至计算器10以进行重建处理。
现在，脉冲序列信息根据一系列的脉冲序列，操作梯度电源4，发送装置8T和接收装置8R所需的所有信息，且该信息包括与施加于x，y，z线圈3x，3y，和3z的脉冲电流强度、施加脉冲电流的持续时间和施加脉冲电流的时刻有关的信息。
其他可选择的技术可以被如同该实施例中的ASL成象技术般被使用，例如ASTAR技术，STAR(交变射频信号定标(signal targeting with alternatingradio frequency))技术，EPISTAR(回波平面MR成象和交变射频信号定标，echoplanar MR imaging and signal targeting with alternating radio frequency)技术，FAIR(流量敏感交变反转恢复，flow-sensitive alternation inversionrecovery)技术等。同样，作为能在这些技术中使用的脉冲序列，只要脉冲序列是用于高速成象、增强纵向磁化强度量的脉冲序列，任意脉冲序列都可以使用。例如，快速FE技术，快速SE技术，EPI(回波平面成象，Echo Planar Imaging)技术，FASE(快速非对称SE)技术，混合式EPI技术等，都可以使用。
计算器10进行下述处理读出输入的原始数据，将所述原始数据定位到图像的傅立叶空间(也被称为k空间或者频率空间)，对数据进行平均处理，在标记模式和控制模式之间对数据进行差动处理，对数据进行阈值处理，从复杂数据产生绝对值的处理，以合适的顺序将原始数据重建为真实空间数据(例如，两维或三维的傅立叶变换)的处理。注意到，为了处理三维成象，计算器10被设计成可以执行MIP(最大值投影，maximum value projection)处理以从三维图象数据生成二维图象数据。
存储器不仅仅存储原始数据和重建图象数据，也存储经过计算处理的图象数据。显示装置12显示图象。同时，外科医生可以通过输入装置13输入所需的信息例如所需的扫描条件、扫描顺序、图象处理技术等等至主机6。
下面，该实施例的操作例将被描述。
图16给出了根据本实施例的ASL成象中用于流量量化的处理实例。处理由主机6或具有流量量化功能的计算器10进行。
在该处理实例的情况下，首先，形成一用于转换示踪剂量Qt至流量f的变换方程或表。也就是说，示踪剂浓度Qd和流量f之间的关系由根据测量目标模型(双空间模型)，基于测量目标模型的平均参数P1，P2，…，Pm(例如，T1a，T1i，T1e，λ，Vi，PS，t(固定值)等)的表来表示(步骤S1和S2)。这样，准备了决定关系式f＝表(Qt)的表。通过该表，流量f和示踪剂量Qt之间的关系由线性换算(也就是说，f＝K·QtK为比例系数)或多项式来确定。注意，固定值t是直接由装置比如用户界面输入的值。
有关上述形成表的处理将在以下得到详述。
让我们假定下面的关系式成立
Qt＝函数(P1，…，Pn，f) …(9)其中Qt是每单位体元内示踪剂量(示踪剂浓度)其中f是流量，且其中P1至Pn是与流量相关的一般被用于表示双空间模型的其他参数。
下面，上述的关系式被简化成下面的与k个对Qt起主要影响的参数相关的表达式。
Qt＝函数(P1，…，PK，f)k≤n …(10)在k为0的情况，表达式(9)简化为仅仅与流量相关的表达式。
Qt＝函数(f)接下来，根据下述步骤编辑表示Qt和f之间关系的表(或转换方程)。该步骤是在操作者和仪器之间以交互的方式，在使用主机6或者计算器10的计算功能进行流量量化之前一合适的时刻进行的。
1)第一步，根据基于典型组织部分的参数的双空间模型进行模拟，获得流量f，以获得示踪剂量Qt。
以流量f为f1，f2等等直至fk，可以获得示踪剂量Qt(f1)，Qt(f2)等等直至Qt(fk)。注意，示踪剂量Qt(f1)，Qt(f2)等等直至Qt(fk)可以从实验数据获得，而不是从模拟获得。
2)下一步，使用线性方程或较高阶的方程对Qt和f之间的关系进行近似。在使用多项式作为高阶方程时，对通过原点的多项式Qt(f1)，Qt(f2)等用以下表达式进行近似，。
Qt＝a1·fm+a2·f(m-1)+…+am·f …(11)因此，在m为1的情况下，如图17A所示，用通过原点和一点的直线进行近似(线性换算)。在m为2的情况下，近似由通过原点和两点的曲线完成(二次曲线近似)。进而，在m＝k的时候，如图17B所示，近似由通过原点和k个点的曲线完成。
3)下一步，由通过重复取样得到的Qt和f之间的关系编辑表。特别的，如图18所示的通过重复取样形成一离散表。在这种情况下，针对从P1至Pk的每一参数，形成该表。
同样，该表也可以通过以解析的方式解出下述基于双空间模型的与f有关的表达式而编辑得到。
f＝函数(P1，P2，…Pm，Qt)…(12)在这种情况下，解决方案是连续函数，在表达式不能以解析的方式解出的情况下，表达式可以以数值的方式解出。此外，在表达式以解析的方式和数值的方式都不能解出的情况下，最好使用上述重复取样的技术。
注意，可以设计为存储转换方程而不是表。在这种情况下，在上述步骤2)中获得的用于近似的表示直线的线性方程或表示曲线的更高阶的方程被存储下来，且转换表达式被用于每一次流量量化。
注意到，在除了流量f之外的参数P1，P2等至Pm在计算示踪剂量Qt过程中被需要时，有必要对P1至Pm的每一参数编辑Qt和f之间的关系表。同样的，当在组织中流量取决于参数P1，P2等直至Pk的时候，其中使用了对应于每一参数的流量的表被编辑，当需要一离散表时，在表由函数获得时，可取得连续值。
图19给出了在施加标记脉冲之后的时间段TI作为仅有的有效参数(k＝1)(P1＝TI)的脑部实例。例如，在脑部中的WM和GM的情况下，结合各个参数(m＝2)形成两点，然后将包括原点在内的这些点与线性方程或者二次方程进行拟合。对在拟合处理中获得的直线或二次曲线取样，从而编辑出一个表。
如上所述，在ASL成象之前，表示Qt和f之间关系的离散表以一种或另一种方式编辑。表被存储入存储器11中的存储空间中，例如在由计算器10或者主机6进行的量化处理中使用。
下一步，最好根据操作员的命令用ASTAR技术进行ASL成象。操作命令是这样执行的将基于用于ASTAR技术的脉冲序列的控制信息从定序器5发送至梯度电源4、接受装置8R和发送装置8T。ASTAR技术可以用PASL技术或CASL技术进行。
现在，将参照图20，对ASTAR技术做简单的描述。
图.20给出了基于PASL技术的ASTAR技术中在空间中设置的厚切片(slab)的定位。在附图中，让我们假定检查对象的身体方向Z为水平轴，从Z轴方向上的成象厚切片的中心的调制频率偏移量被当作垂直轴。两条倾斜的虚线表示IR(反转恢复，inversion recovery)梯度强度。
如图20所示的ASTAR技术(基于PASL技术)，对于选择性地设定为成象区域的成象厚切片，选择性地设定由施加标记IR脉冲形成的标记厚切片(标记厚切片，或标记IR厚切片)和由施加控制IR脉冲形成的控制厚切片(或控制IR厚切片)。
随后，在时间上按合适的顺序执行使用由包括选择性地应用于标记厚切片(tag slab)的标记IR脉冲的脉冲串和选择性地应用于成象厚切片的成象脉冲串组成的第一脉冲序列的扫描(标记扫描)，使用由包括选择性地应用于控制厚切片(control slab)的控制IR脉冲的脉冲串和选择性地应用于成象厚切片的成象脉冲串组成的第二脉冲序列的扫描(控制扫描)。进行标记扫描的成象模式被称为标记模式，用于进行控制扫描的成象模式被称为控制模式。
在进行标记扫描和控制扫描的情况下，由每一成象脉冲形成的厚切片(slab)的厚度和位置偏移，在标记IR脉冲和控制IR脉冲距成象厚切片中心的偏移频率被设定为相同值的条件下，以相同的速率改变。该定位技术是本实施例中使用的ASTAR技术的特点之一。因此标记厚切片(tag slab)、控制厚切片(control slab)和成象厚切片之间的距离是可以调整的，同时，伴随IR脉冲的使用出现的MT效应变得相同或近似相同，可以只对流自一个方向的血流进行成象。
在对检查对象头部进行成象的情况下，例如，使用ASTAR技术时，由于动脉是从下肢一侧向头顶一侧流动，标记IR板被设置在成象厚切片的下肢一侧(下游)，另一方面，控制IR板被设置在成象厚切片处的头顶一侧(上游)。使用ASTAR技术时，需要将控制IR板设置得不与包括静脉的头顶部重叠。也就是说，控制IR厚切片头顶部被设在一个远离头顶部的位置。
使用ASL技术时，从静脉系统检测到的信号最好被排除。也就是说，实践中，成象厚切片不能包括在反转时间(TI)内来自静脉的信号。由于静脉以比动脉低的速度流动，没有必要使用标记IR脉冲去在一个完全远离头部的位置设定标记IR板，而可以将标记IR厚切片设定在这样一个位置该位置根据诸如静脉流动速度、间隙之间的距离、反转时间等条件偏离成象厚切片一个合适的范围。
图21给出了一进行上述ASTAR技术(基于PASL技术)的脉冲序列的详例。该脉冲序列实例由基于用于使用IR脉冲的快速FE技术的序列的脉冲串组成。
进行上述的ASTAR技术，然后，使用通过控制模式和扫描模式取得的回波数据，通过计算器10对所要求的部位例如头部重建控制图象Scont(x，y)和标记图象Stag(x，y)(步骤S3和S4)。
随后，如下面的表达式(13)所表示，用计算器10，对重建的控制图象Scont(x，y)和标记图象Stag(x，y)进行差分处理(differential processing)，由此形成ASL图象ASL(x，y)(步骤5)。
ASL(x，y)＝Scont(x，y)-Stag(x，y) …(13)随后，对于每一象素，基于下述表达示(14)由计算器10得到实际测量的ASL图象ASL(x，y)对控制图象值Scont(x，y)的比率，从而获得归一化的ASLR(ASL信号与控制信号之比率)图象ASLR(x，y)(步骤S6)。
ASLR(x，y)＝ASL(x，y)/Scont…(14)注意，Scont表示控制图象上WM或血的图象值。在恢复时间Trep太短而不能认为图象值反映质子密度(也就是恢复时间短于2秒)的情况下，所用的Scont由另一份具有适宜长度的恢复时间Trep的图象中得来。
下面就图象值Scont被使用的原因进行说明。以取决于仪器的参数例如发送/接收增益等为G，以取决于标记技术的系数(例如，反转角(inversion angle)等)、T2松弛等为A，示踪剂信号强度(ASL)由以下表达式(15)表示。
示踪剂信号强度ASL信号＝G·A·Qt·M0…(15)将图象值Scont视为是在足以使T1松弛达到饱和的足够长的期间TI内测量的，下述表达式(16)成立。
Scont＝G·A·M0…(16)相应地，下述表达式(17)成立。
ASLR＝(G·A·Qt·M0)/(G·A·M0)＝Qt …(17)这样，G，A和M0的影响被消除转换可以通过简单地参照所述表完成。
例如，让我们考虑脑部。为了获得图象值Scont，有必要测量血的M0，然而，血的M0的测量很困难，因此由白质中获得的信号强度可以被用作血的替代。
另一方面，在单切片的情况下，对于每一检查对象，图象值Scont必须在一个位置获得；在多切片的情况下，由于线圈效率在空间中并不均匀，必须获得每一检查对象的每一切片的图象值Scont。
注意，在上述实施例的配置中，MRI仪中的主机6、计算器10、存储器11、显示装置12、和输入装置14等部件根据本发明同样是流量量化仪100的部件(参见图15)。
(第一其他实施例)尽管在上述实施例的方案中，表示示踪剂流的量Qt和流量f之间的关系的表是通过某种方法在某一时间点取得的。该方案也可以实现为另一种实施例，其中流量f基于流量f和示踪剂流的量Qt之间的函数关系直接由示踪剂流的量Qt转换得来。
特别的，利用在基于双-空间模型和上述使用表进行流量量化的说明中的典型组织参数的模拟中获得的Qt和f之间的关系，垂直轴和水平轴被互换以被转变为上述的表达式(12)，其中流量f作为垂直轴。也就是说，Qt和f之间的关系必须与下面的经过f(Qt1)，f(Qt2)等的流量f曲线(多项式)拟合。
f＝b1·Qtm+b2·Qt(m-1)+…+bm·Qt …(18)如上所述，在使用直接转换技术的情况下，没有必要求解关于f的表达式(11)。
图22A和22B给出了方法实例，其中在垂直轴和水平轴互换后对Qt和f之间的关系进行拟合，且如上所述，流量f由示踪剂流的量Qt获得。图22A对应上述的图17A，给出了使用线性近似(线性换算)的流量量化。另一方面，图22B对应于上述的图17B，给出了使用多项式近似的流量量化。
使用如此近似的直线或曲线(参见图18)，通过进行重复取样(re-sampling)来编辑一个离散表(见图18)。例如一有关流量f的表以1[ml/100cc/min]的间隔形成。同样，表可以针对P1至Pk的每一个参数形成。
注意，一种方案可以是存储转换表达式而不是表。在这种情况下，形成用于近似的代表直线的线性方程或代表高阶方程的曲线，以转换表达式的形式存储起来，转换表达式在每一次流量量化时被调用。
注意，在除了流量f的参数P1，P2等直至Pm需要用于计算示踪剂量的情况下，需要编辑对于P1至Pm的每一个参数Qt和f之间的关系表。另外，在组织内流量取决于参数P1，P2等直至Pk的情况下，要编辑使用对应于每一参数的流量的表。尽管需要的是离散表，在由函数获得表的情况下，也可获得连续的值。
(第二其他实施例)根据上述实施例，特别的，接收增益不同的影响可以通过使用参考数据来修正。下面描述一个修正的例子。
用于静态参考模拟器(static reference phantom)的修正图象值Scont/cor(ref1)预先用控制模式下的接收增益进行统计学的计算处理，并被存储于存储器11中(图23步骤S21)。参考模拟器ref1是一具有接近血的T1(在1.5T静态磁场下，T1是1200msec至1500msec)的模拟器。尽管计算可以通过计算器10或主机6进行，但也可以有这样的方案用当前MRI仪之外的另一外部设备进行计算处理，计算出的数据通过输入装置13被发送到主机6，且被存储于存储器11。
注意，头部自身的组织可以被用于代替静态参考模拟器ref1计算接收增益G1。
然后，在静态参考模拟器ref1被放置在接近检查对象头部的条件下，以一适宜的顺序，对每一检查对象和静态参考模拟器ref1进行一次ASL成像，即控制扫描和标记扫描。根据在序器5的控制，通过操作梯度电源4，发送装置8T和接收装置8R进行控制扫描和标记扫描。由RF线圈7接收到的经过接收装置8R处理的回波数据，由计算器10重建，由此生成每一模式下的图象值。
从而，对于不同的或相同的检查对象，针对每一次流量量化(也就是说，针对每次测量)，控制扫描和标记扫描对检查对象和参考模拟器ref1同时进行。且数据的测量和采集在每一模式下进行。
其中，图象测量值Scont/measured(ref1)由控制扫描引起的回波信号生成(步骤S22)。
此外，从控制图象Scont/measured(x，y)和标记图象Stag/measured(x，y)，对参考ref2的控制扫描和标记扫描分别生成图象测量值Scont/measured(ref2)和Stag/measured(ref2)，ref2是位于灰质上的ROI(步骤S23和S24)。
现在，上述如步骤S21-S24的处理顺序并不局限于上述的顺序，而可以以任何适宜的顺序进行处理。
随后，使用在上述步骤S21和S22生成或存储的数据，计算修正的接收增益G1(步骤S25)。
G1＝Scont/cor(ref1)/Scont/measured(ref1) …(19)也就是说，对于每一测量，获得修正接收增益G1。
注意，个体之间的正常灰质和白质的图象值Scont/cor之间的差异很小，可以做一个设计，其中对于每一次测量，使用已知的图象值Scont/cor计算修正的接收增益G1。因此使用静态参考模拟器ref1的预先进行的测量可以被省略。此外，在接收增益G1自身为一已知值的情况下，做出一个设计，其中如步骤S21至S22所示的一系列的测量和计算，已知的增益值被直接用在下述的处理中。
下面将对用修正的接收增益计算比例值(比例系数)的处理做出描述。首先，通过由下面表达式(20)表示的差值运算从在上述步骤S23和S24中产生的数据计算参考ref2的ASL图象值ΔSmeasured(ref2)(步骤S26)。
数学表达式22ΔSmeasured(ref2)＝Scont/measured(ref2)-Stag/measured(ref2)…(20)此外。使用在步骤S26修正的接收增益G1，由以下表达式(21)计算得出参考ref2的图象值ΔScor(ref2)(步骤S27)。
ΔScor(ref2)＝ΔSmeasured(ref2)×(1/G1)…(21)使用如此取得的图象值ΔScor(ref2)，用于多项式近似的函数被适当地修正，因此，可以进行流量量化，其中接收增益的差别带来的影响被消除。
利用在多个实施例中描述的流量量化，与用基于常规单空间模型的换算进行的精确度不高的流量量化相比，可以进行更高精度的流量量化。
本发明的基础是从本发明者进行的模拟和实验获得的。特别的，基础是作出双空间模型作为代表扩散到组织中的血的模型，和对应多个流量值的示踪剂浓度Qt值。此外，形成表或者转换表达式，用于将示踪剂浓度转换为流量f。而且，由基于ASTAR技术等的ASL图象ASL成象获得的ASK(x，y)被归一化为ASLR图象ASLR(x，y)，示踪剂流的量Qt(x，y)由ASLR图象获得，且示踪剂流的量Qt(x，y)通过使用或参考上述的转换表达式或表进行简单的换算处理，由此，对于每一个象素来说，流量f被量化。因此，例如与头部流量有关的二维分布信息被显示。
如上所述，双空间模型被用作基础模型，不仅使用基于线性近似的线性换算，也使用比二次多项式更高阶的多项式进行曲线近似，因此可以进行具有更高精确度的流量量化。
在量化时，尽管双空间模型的应用不进行模型所需参数的测量，但所进行的流量量化与进行所需参数的测量的情形具有大致相同的精确度。此外，在量化过程中，没有必要为每一组织测量参数T1，因此改进了量化。而且测得的数据是在单一条件下的信号强度，且处理可以参考基于强度的示踪剂浓度Qt的表格简单进行，由此，使得流量f比如血流量能够以简单的方式被量化。
注意上述使用多项式方程的曲线近似(非线性换算)也可以被用于基于单空间模型的换算。常规的，仅仅基于单空间模型的线性换算是已知的，因此通过使用非线性换算提高基于与双空间模型相比更简单的单空间模型的换算的精确度具有很大的优点。同样的，基于单-空间模型的换算具有无需测量T1值这样的优点。
尽管上面描述的实施例针对的是成象部分为头部的例子，成象也可以针对多种部分比如肾，肝，肌肉血流等进行。
注意，本发明并不限于作为典型例子给出的上述实施例，本领域技术人员可以基于以下权利要求作出不脱离本发明精神和范围的各种修改和变化，本发明包括所有这类的修改和变化。
如上所述，借助MRI仪、流量量化仪和流量量化技术，根据本发明，由组织血流组成的流可以由基于ASL成象获得的图象数据的量，以高的精确度、较少的测量数据组和小的计算量，通过参考关于示踪剂浓度和预先存储的流量之间的关系的对应信息，使用线性或非线性换算，轻易地被量化。
特别的，通过使用双空间模型，形成并存储关于流量和示踪剂浓度之间的关系的对应信息(例如转换表达式或表)，因此流量量化可以使用简单的计算在较高的精确度下进行。此外，换算通过使用多项式的非线性近似进行，因此，可以以高的精确度进行量化。
因此根据本发明的流量量化与需要收集多组数据和需要大计算量而使其很难应用于实践的常规技术相比，一般对于急性梗塞期的病人特别有效。在将量化的流量显示为图象的时候，具有临床意义的比较可以基于图象值进行，此外，可以提供跟踪每一病人的流量值的变化或同一个病人的流量值随时间的变化的诊断。
不用说，本发明优点还有无需使用固定介质，从而可以无需X-光照射而进行非侵入性方式的成象。
出于完全性的考虑，必须提及的是到目前为止所解释的实施例并不是本发明的可能实施例的限定清单。本领域技术人员可以理解，可以组合前述各种结构细节，或者用现有技术中的手段对这些实施例进行补充或修改而不脱离本发明的基本原理。
例如，上述的量化技术也可以被应用于VS-ASL(速率选择性动脉自旋标记)技术。该技术在“Eric C Wong et al.Velocity Selective Arterial SpinLabeling(速率选择性动脉自旋标记)，Proc.Intl.Soc.Mag.Reon.Med.10(2002)”和“David G.Norris etal.，(Velocity Selective Radio frequency Pulse Trains)(速率选择性射频率脉冲串)，Journal of Magnetic Resonance 137，231-236(1990)。”中有公开。当毛细血管因狭窄而部分堵塞引起流体速度的延迟时，这种在VS-ASL技术上的应用非常有效。
还有，根据本发明的用于流量量化的模式并不限于双空间模型，而可以有三个或更多的空间被用于，例如，在上述两个空间旁的相对较大直径的血管。这种设置三个或更多空间的方法将导致更高精确度的流量量化。
日本专利申请No.2002-137697(2002年5月13日申请)的整个公开文本，包括说明书，权利要求书，附图和摘要整个被引用于此。
权利要求
1.MRI(磁共振成象)包括成象装置，用于根据ASL(动脉自旋标记)技术对待检查对象的待成象区域进行扫描，从而从待成象区域获得图象数据；存储装置，用于在其中存储一些表示水充当的示踪剂的浓度和表示组织内血流量的灌注流量之间的关系的信息段，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织中的扩散的时间变化；和量化装置，通过提供一由图象数据得来的量给示踪剂浓度和灌注流量之间的关系信息，量化待成象区域内的灌注。
2.MRI(磁共振成象)包括成象单元，被配置成根据ASL(动脉自旋标记)技术对待检查对象的待成象区域进行扫描，以从该待成象区域获得图象数据；存储单元，被配置成在其中存储一些信息段，这些信息段表示水充当的示踪剂的浓度和表示组织中血流量的灌注流量之间的关系，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织中的扩散的时间变化；流量量化单元，被配置成通过将由图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的关系信息，量化待成象区域内的灌注流量。
3.如权利要求2的MRI仪其特征在于使用两个被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧的空间的模型。
4.如权利要求3的MRI仪，其特征在于所述存储单元包括被配置为通过将待成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量的装置；被配置成将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为线性表达式或非线性表达式的装置；被配置成将基于线性关系或非线性表达式的对应关系作为对应信息存储为表或者转换表达式的形式的装置。
5.如权利要求4的MRI仪，其特征在于所述流量量化单元包括被配置为从基于ASL技术的图象数据的信号强度获得单位体元内的示踪剂的量的装置；被配置为使用所述表或者所述转换表达式将所述示踪剂的量转换为灌注的流量的装置。
6.如权利要求5的MRI仪，其特征在于所述获得装置被配置成从基于ASL技术的图象数据获得ASRL(ASL信号与控制信号的比值图象)，且使用该ASLR图象计算示踪剂的量。
7.如权利要求2的MRI仪，其特征在于所述存储单元包括被配置为使用参考数据修正示踪剂浓度和灌注流量之间的对应关系的装置。
8.如权利要求2的MRI仪，其特征在于所述成象单元被配置成基于ASTAR(使用非对称反转厚切片的改进STAR)技术进行扫描。
9.如权利要求2的MRI仪，其特征在于所述成象单元被配置成基于VS-ASL(速率选择性动脉自旋标记)技术进行扫描。
10.流量量化仪，其中，表示扩散入待检查对象的待成象区域的组织的血流的扩散状态的模型被用于量化待成象区域的灌注流量，该仪器包括存储单元被配置成在其中存储水充当的示踪剂的浓度与表示待成象区域的组织中的血流的灌注流量之间的对应信息，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织的扩散的时间变化；流量量化单元，被配置成通过将成象装置获得的图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的对应信息，量化待成象区域的灌注流量。
11.如权利要求10的流量量化仪，其特征在于使用两个被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧的空间的模型。
12.如权利要求11的流量量化仪，其特征在于所述存储单元包括被配置为通过将待成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量的装置；被配置成将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为线性表达式或非线性表达式的装置；被配置成将基于所述线性表达式或非线性表达式的对应关系作为对应信息存储为表或者转换表达式的形式的装置，所述对应关系被用于量化待成象区域中的灌注流量。
13.如权利要求12的流量量化仪，其特征在于所述成象装置被配置成基于ASTAR(使用非对称反转厚切片的改进STAR)技术进行扫描而获得所述图象数据。
14.如权利要求12的流量量化仪，其特征在于所述成象装置被配置成基于VS-ASL(速率选挥性动脉自旋标记)技术进行扫描而获得所述图象数据。
15.流量量化仪，其中，表示扩散入待检查对象的待成象区域组织的血流的扩散状态的模型被用于量化待成象区域的灌注流量，该仪器包括被配置为通过将待成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量的装置；被配置成将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为非线性表达式的装置；被配置成将基于所述非线性表达式的对应关系存储为表或者转换表达式的形式的装置，所述对应关系被用于量化待成象区域中的灌注流量。
16.如权利要求15的流量量化仪，其特征在于该模型是双空间模型，其使用了两个被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧的空间，该模型的设置考虑血流向待成象区域的组织中的扩散的时间变化。
17.流量量化方法，其中，表示扩散入待检查对象的待成象区域的组织的血流的扩散状态的模型被用于量化待成象区域的灌注流量，该方法包括以下步骤存储以水充当的示踪剂的浓度与表示待成象区域的组织中的血流的灌注流量之间的对应信息，该关系基于使用至少两个空间的模型得出，该两个空间被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧，该模型考虑血流向组织的扩散的时间变化；和通过将从对象的图象数据得来的量应用于示踪剂浓度和灌注流量之间的对应信息，量化待成象区域内的灌注流量。
18.如权利要求17的流量量化方法，其特征在于使用两个被设置在扩散入待成象区域的组织中的血流的内侧和外侧的空间的模型。
19.如权利要求18的流量量化方法，其特征在于所述存储步骤包括通过将待成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量的步骤；将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为线性表达式或非线性表达式的步骤；将基于所述线性表达式或所述非线性表达式的对应关系作为对应信息存储为表或者转换表达式的形式的步骤。
20.流量量化方法，其中，表示扩散入待检查对象的待成象区域的组织的血流的扩散状态的模型被用于量化待成象区域的灌注流量，该方法包括以下步骤通过将待成象区域的组织的代表性参数应用于所述模型而获得对应于多个已知流量中的每一个的单位体元内的示踪剂的多个量，该模型为双空间模型，其使用两个被设置在扩散入待成象区域的组织的血流的内侧和外侧的空间，该模型的设置考虑血流向待成象区域的组织的扩散的时间变化；将所述多个已知流量和所述多个示踪剂量之间的关系近似为非线性表达式；将基于所述非线性表达式的对应关系存储为表或者转换表达式的形式，该对应关系被用于量化待成象区域的灌注流量。
全文摘要
本申请公开了磁共振成像仪、流量量化仪及流量量化方法。所述磁共振成像仪基于ASL(动脉自旋标记)技术量化对象的待成象区域中的灌注(组织中的血流量)。该仪器包括成象，存储，和流量量化单元。成象单元根据ASL技术对所述区域进行扫描以从区域中获得图象数据。存储单元存储示踪剂(水)浓度和灌注流量之间的关系信息。该关系基于双空间模型获得，该双空间模型使用两个被设置在扩散入所述区域的组织的血流的内侧和外侧的空间，该模型考虑血流向组织中的扩散的时间变化。流量量化单元通过将从图象数据得来的量应用于所述关系信息从而量化所述灌注流量。
文档编号G01R33/563GK1494871SQ03147699
公开日2004年5月12日 申请日期2003年5月13日 优先权日2002年5月13日
发明者木村德典 申请人:株式会社东芝
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
