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第四节 成像参数的选择

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第四节 成像参数的选择. 一、 MRI 图像质量的评价指标. 1.空间分辨力 空间分辨力是指影像对物体细节的分辨能力,是指在一定的对比度下,影像能够分辨的邻接物体的空间最小距离。而在影像学中,空间分辨力是靠每个体素表现出来的,空间分辨力取决于体素的大小。体素容积小,空间分辨力高;体素容积大,则空间分辨力低。. 层面内分辨力=像素尺寸=视野/矩阵 所以当 FOV 一定时,像素矩阵越大,空间分辨力越高;像素矩阵越小,空间分辨力越低。当像素矩阵一定时, FOV 越小,空间分辨力越高; FOV 越大,空间分辨力越低。. - PowerPoint PPT Presentation

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第四节 成像参数的选择

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一、MRI图像质量的评价指标

• 1.空间分辨力 空间分辨力是指影像对物体细节的分辨能力,是指在一定的对比度下,影像能够分辨的邻接物体的空间最小距离。而在影像学中,空间分辨力是靠每个体素表现出来的,空间分辨力取决于体素的大小。体素容积小,空间分辨力高;体素容积大,则空间分辨力低。

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• 层面内分辨力 =像素尺寸 =视野 /矩阵• 所以当 FOV一定时,像素矩阵越大,空间分辨力越高;像

素矩阵越小,空间分辨力越低。当像素矩阵一定时, FOV

越小,空间分辨力越高; FOV越大,空间分辨力越低。

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• 2. 信噪比 图像信噪比是指图像中的信号能量与噪声能量之比。对一个体素而言,其信噪比就是该体素的信号强度除以体素的噪声值。

• 在 MR 成像中有很多因素可以影响信噪比,对于某一区域的信噪比可以用一个式子表示:

• 信噪比 =k× 质子密度 × 体素体积 × 磁化量 ×( 激发次数 )1/2

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• 3. 对比度 对比度是指组织之间信号强度的相对差异。两种组织的对比度常以下式表示:

|S1-S2|/|S1+S2| • C 为对比度, S1 、 S2 分别为两组织的信号强

度。 • MRI 图像的对比度有时由于严重的噪声影响,

而不能真实反映图像质量,因此必须把噪声考虑在内,在 MRI 中经常用对比噪声比来评价图像质量。两种相关组织的对比度噪声比代表两种组织的信噪比的差异,所以

CNR=SNRA-SNRB

CNR表示对比度噪声比, SNR 与 SNR分别代表 A 、 B两种组织的信噪比。

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• 4. 信噪比和空间分辨力之间的相互影响 信噪比与体素的大小成正比,因此空间分辨力直接影响信噪比的大小。以颞颌关节和体部成像为例,颞颌关节成像FOV12cm 、层厚 3mm ,体部成像FOV36cm ,层厚 6mm ,两者矩阵均为 256×256 ,则体部成像的体素尺寸是颞颌关节成像的 18 倍。因此如果使用同样的线圈,体部成像的信噪比将会是颞颌关节成像的 18 倍。

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• 在设置成像参数时应特别注意 SNR 是影响图像质量的最重要因素。一般情况下,图像 SNR 高时,多能同时满足对 CNR 的要求。不应追求过高的空间分辨力而牺牲SNR ,如选择 3mm 以下的层厚、很大的矩阵或很小的 FOV (如 8mm )。有时层厚减少 1mm 并不能明显提高空间分辨力,却可能造成 SNR 的严重丧失,而当 SNR很低时,再高的空间分辨力也将失效。

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二、成像参数对 MRI 图像质量的影响 • 1. 激 励 次 数 激 励 次 数 也 称 平 均 次 数

( number of signal average ;NSA ),是每个相位编码数据采集的重复次数。

• 从 SNR 公式可知,信噪比与 NEX 的平方根成正比,增加 NEX 可以提高图像的信噪比;反之,减少 NEX 会降低图像的信噪比。

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• 2. 层厚 层厚的选择依赖于多种因素,例如,解剖区域、要成像的组织结构的尺寸、扫描序列所允许的扫描层数、信噪比的要求、主磁场和梯度磁场的强度等等。

• 层面越厚,产生的信号越多,信噪比越高。但是越厚,则垂直于层面方向的空间分辨力越低,而且部分容积效应也大。

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• 3. 层面间距 层面间距是指层面之间的间隔。理想的成像是无间隔连续扫描,但是这对 RF脉冲的形状(或包络)有一定的要求,而实际产生的 RF脉冲并不象理想的那样精确。在对目标层面激励时,由于射频脉冲的非理想性,将引起相邻层面内的质子受到额外的激励,形成层面交叉干扰( cross talk )。图 4-2 显示了 RF脉冲激励的层面形状,如果层面无间距或者层面间距小都会引起层面之间的交叉干扰激励。

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两个相邻层面受 RF脉冲激励的相互干扰示意图

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• 这种额外激励使得层面所经历的有效 TR 比设置的 TR 要短(因为先受到前面层面脉冲的激发,比设置的时间早),磁化矢量恢复不足,会导致信号强度降低。 TR 的缩短对信号的影响还与脉冲序列有关,这种作用对 T2 加权像的影响要大于T1 加权像。因此,在 T2 加权像上层面间距一般选用层厚的 20%~ 50%可去除层面间的交叉干扰;T1 加权像上层面间距一般选用层厚的 10%~ 30%可去除层面间的交叉干扰。

• 与二维采集不同,三维采集没有相邻层面间的交叉干扰,但是相邻层块之间也会有交叉干扰。

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• 4.FOV FOV 由跨越图像的水平和垂直两个方向的距离确定的。最小 FOV 是由梯度场强的峰值和梯度间期决定的,通过增大频率和相位编码梯度磁场的强度可以减小 FOV 。

• 在矩阵不变的情况下,随着 FOV 的减小,图像的空间分辨力将会提高,而信噪比则下降,图像的空间分辨力与 FOV 成正比,而信噪比与 FOV 的平方根成正比。另外,减小 FOV 也可导致卷折伪影,并加重化学位移伪影。

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• 5. 采集矩阵 图像采集矩阵( matrix)代表沿频率编码和相位编码方向的像素数目(即编码次数),即图像矩阵 = 频率编码次数 × 相位编码次数。例如频率编码次数为 256 ,相位编码次数为 192 ,则矩阵为 256×192 。

• 在 FOV 不变的情况下,随着采集矩阵的增加,图像的空间分辨力将会提高,而信噪比则下降。另外,矩阵的增加也会延长成像时间,成像时间正比于相位编码的次数,即相位编码方向的像素数目。

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• 6. 重复时间 两个激发脉冲间的间隔时间称为重复时间。激发脉冲停止后,开始纵向弛豫,纵向磁化矢量随时间逐渐恢复增大, TR 时间决定着激发脉冲发射之前纵向磁化矢量恢复的大小。回波信号的大小取决于读出信号时的横向磁化矢量的大小,横向磁化矢量的大小又依赖于翻转的纵向磁化矢量的大小。因此延长TR 可以使纵向磁化恢复的多( TR 足够长时,全部纵向磁化得到恢复),因而在下一次激励时将有更多的横向磁化,产生的信号量多,提高了图像信噪比;反之,缩短 TR ,仅有部分纵向磁化恢复,在下一次激励时的横向磁化就小,产生的信号量少,降低了图像信噪比。

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• 7.回波时间 激发脉冲与产生回波(即读出信号)之间的间隔时间称为回波时间( echo time ; TE )。激发脉冲停止后,开始横向弛豫,横向磁化矢量随时间逐渐减小,而回波信号的大小取决于读出信号时的横向磁化矢量的大小。 TE决定着读出信号前横向磁化的衰减量,因此延长 TE ,会使横向磁化的衰减的多,产生的信号少,导致图像信噪比下降;反之,缩短 TE ,横向磁化的衰减的少,产生的信号多,图像信噪比提高。

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• 除影响 SNR外, TE还主要决定着图像的加权对比。缩短 TE 提高图像信噪比的同时会降低 T2 加权成分,降低图像组织之间的 T2 对比,例如脑脊液与白质间的对比。另外,缩短 TE还会增加脉冲序列所允许的扫描层数,但是缩短 TE 能造成序列允许的最小 FOV 和最小层厚增大。

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• 8.翻转角 在 RF脉冲的激励下,宏观磁化强度矢量将偏离静磁场的方向,其偏离的角度称为翻转角 (α 或 flip angle ; FA) 。翻转角控制着将有多少纵向磁化转变为横向磁化,翻转大,由纵向磁化矢量翻转成的横向磁化矢量就大,产生的信号就多,因此信噪比就高。反之,翻转小,由纵向磁化矢量翻转成的横向磁化矢量就小,产生的信号就少,因此信噪比就低。

• SE脉冲序列使用 90ºRF脉冲,使全部纵向磁化均转变为横向磁化,而 GRE脉冲序列使用小于90ºRF脉冲,仅使部分纵向磁化转变为横向磁化。此外, SE脉冲序列使用 180º复相位脉冲,比GRE脉冲序列通过梯度反转产生的复相位更有效。因而 SE脉冲序列获取的信号量更多, SNR也更高。

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• 9. 接收带宽 序列的接收带宽( bandwidth)是指读出梯度采样频率的范围。采用弱的频率编码梯度和延长的读出间期可获得窄的带宽,但是当序列使用短 TE 值时不能获得窄带宽。

• 窄的带宽可以使接收到的噪声量减少(因为超出带宽频率范围的噪声不能被接收),提高图像的信噪比。例如,当接收带宽减少到原来的一半时,SNR 大约增加 40%。而同时用窄带宽获得的图像对病人运动伪影、磁敏感伪影以及设备的不稳定(例如涡流)更加敏感;另外,窄带宽还会使序列允许的 TE 值减小、采集的层面数减少,并且加重化学位移伪影。相反,较宽的带宽序列允许使用较短的 TE 和较多的层面数,但是较宽的带宽会增加背景噪声,从而降低信噪比。

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• 10.射频线圈 射频线圈的功能之一是从体内采集信号,同时,射频线圈对组织产生的噪声也很敏感。噪声的多少与射频线圈所包含的组织容积有关。体线圈完全包绕着需要成像的人体部分,其大小接近受检人体的大小,所以体线圈接收的噪声最大。体线圈与成像组织间的距离也比使用其它线圈时大,这实际上减少了从单个体素所接收到的信号强度,所以体线圈的SNR 比其他类型的 SNR 差。表面线圈所接受的信号大多来自附近组织,其敏感区域有限,同时,它一般与兴趣区域距离较近,所以对于相同部位成像,用表面线圈采集的信号比用体线圈要强。但是表面线圈的敏感度在成像范围内是不均匀的。

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三、成像参数的选择

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