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磁敏感加权成像技术研究

2020-12-11阅读(926)

磁敏感加权成像技术研究

论文摘要

近年来研究表明,磁敏感加权成像（Susceptibility Weighted Imaging, SWI）对颅内静脉损伤和疾病的诊断具有非常重要的临床价值。SWI是一种三维、高分辨率、T2*加权的梯度回波成像方式。它利用静脉和组织之间磁敏感性差异引发的相对相位变化和幅值改变来增强小静脉的可见性。为了获得接近最优的静脉对比,SWI常选择较长的回波时间,因而数据采集时间较长。回波时间长时,会引起T2*衰减,导致图像的信噪比相对较低。由于梯度回波对磁场不均匀性比较敏感,因此在构建三维SWI相位模板时,某些局部磁场严重不均匀的区域会因为非共振效应而产生伪影。由于静脉负对比度,在三维SWI数据显示时常采用最小密度投影（Minimum-Intensity Projection, mIP）,在轴向投影中,由于大脑的自然形状,低密度的空气和骨组织体素会出现在脑外围区域的投影线中,导致mIP图像中脑外围区域的静脉和脑组织信号损失而产生伪影。低密度的空气和骨组织也使得常规全脑SWl数据的矢状面和冠状面投影难以进行。此外,小静脉的可见性与背景信号密切相关,抑制背景信号能增强小静脉的可见性。本文针对上述问题,对SWI快速数据采集和重建、伪影校正和静脉增强等问题做了较为系统和深入的研究,主要包括：（1）研究了部分k-空间数据采集和基于凸集投影的图像重建方法,能有效减少数据采集时间,并表明在部分k-空间中施加三维Fermi滤波器,可提高图像的信噪比和减小空间分辨率的角度相关性。（2）提出了双回波和多回波磁共振动静脉数据同时采集（Simultaneous Acqusition of Magnetic Resonance Angiography and Venography, MRAV）技术,在3T下采集MRA（Magnetic Resonance Angiography）数据的同时,无需增加额外的扫描时间,就可获得MRV （Magnetic Resonance Venography）数据。研究了空间分辨率对MRV图像静脉-背景对比度的影响。指出不同长度回波时间（Echo Time, TE）对MRV图像信噪比和非共振伪影的影响。表明通过拟合多个TE数据能更有效地映射R2*信号,进而量化脑区的铁离子沉积度。（3）研究了一种基于局部磁场梯度计算的非共振伪影校正方法,无需进行相位解卷绕,通过计算局部磁场梯度来估计局部磁场的不均匀程度,进而抑制相位模板中残留的背景信息。（4）研究了两类脑组织体分割方法：一种是基于局部相位和幅值统计属性构建多变量映射来提高空气和脑组织的分离度,从而更可靠地分割脑组织；另一种是基于改进的变分水平集算法,直接对幅值图像中的脑组织进行分割。这两种方法都能有效地抑制三维SWI数据越面显示时脑外围区域的信号损失和进行面内mIP。（5）研究了三种小静脉图像增强算法：构建了图像域的二阶相位差高通滤波器来增强小静脉的相移,并用Fermi滤波器抑制SWI的背景信号；研究了对幅值图像的k-空间数据进行高通滤波来抑制背景组织的方法,提高小静脉的可见度；提出了基于Hessian矩阵的三维多尺度静脉增强算法,通过研究Hessian矩阵的特征值对静脉的特异性表现,来抑制背景组织和噪声,增强小静脉的可见性。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目次
  • 插图清单
  • 附表清单
  • 缩写清单
  • 1 绪论
  • 1.1 磁敏感加权成像技术研究背景及意义
  • 1.2 研究历史
  • 1.3 存在和需解决的问题
  • 1.4 相关问题研究进展
  • 1.5 主要研究内容
  • 1.6 创新点
  • 1.7 论文章节安排
  • 2 磁敏感加权成像基本原理
  • 2.1 磁共振物理
  • 2.1.1 进动
  • 2.1.2 磁共振现象
  • 2.1.3 核磁弛豫
  • 2.2 磁共振信号的产生
  • 2.2.1 自由感应衰减信号
  • 2.2.2 自旋回波
  • 2.2.3 梯度回波
  • 2.3 TR、TE和磁共振加权成像
  • 2.3.1 质子密度加权成像
  • 2.3.2 T1加权成像
  • *加权成像'>2.3.3 T2加权成像和T2*加权成像
  • 2.4 磁共振成像的三维空间编码
  • 2.4.1 层面与层厚的选择
  • 2.4.2 频率编码
  • 2.4.3 相位编码
  • 2.5 磁共振成像硬件系统
  • 2.6 磁敏感加权成像原理
  • 2.6.1 梯度回波成像
  • 2.6.2 磁敏感性
  • 2.6.3 几何效应
  • 2.6.4 相位滤波图像的创建
  • 2.6.5 磁敏感加权成像图像重建
  • 2.7 本章小结
  • 3 三维部分k-空间SWI数据的凸集投影重建
  • 3.1 引言
  • 3.2 部分k-空间数据采集原理
  • 3.3 三维Fermi滤波器设计
  • 3.4 基于相位约束的凸集投影重建算法
  • 3.5 数据采集和仿真实验
  • 3.6 实验结果
  • 3.7 本章小结
  • 4 MRAV动静脉数据同时采集技术
  • 4.1 引言
  • 4.2 双回波MRAV数据采集与图像重建
  • 4.2.1 序列设计
  • 4.2.2 数据采集
  • 4.2.3 图像重建和数据分析
  • 4.2.4 重建结果
  • 4.3 多回波MRAV数据采集与图像重建
  • 4.3.1 序列设计
  • 4.3.2 重建结果
  • *映射'>4.3.3 R2*映射
  • 4.4 讨论
  • 4.5 本章小结
  • 5 脑部磁敏感加权成像的伪影校正
  • 5.1 引言
  • 5.2 材料与方法
  • 5.2.1 数据采集
  • 5.2.2 低通滤波和相位模板构建
  • 5.2.3 三维LFG映射
  • 5.2.4 基于LFG-抑制的相位模板
  • 5.2.5 回顾性线性匀场
  • 5.2.6 基于VS-mIP的SWI显示
  • 5.3 实验结果
  • 5.4 讨论
  • 5.5 本章小结
  • 6 基于幅值和相位统计模型的脑组织分割
  • 6.1 引言
  • 6.2 材料与方法
  • 6.2.1 组织和空气中的幅值统计属性
  • 6.2.2 组织和空气中的相位统计属性
  • 6.2.3 FPD相位统计工具
  • 6.2.4 用FPD校正相位混叠及局部磁场梯度
  • 6.2.5 组织-空气分割
  • 6.2.6 合成SWI模型
  • 6.2.7 数据采集
  • 6.3 实验结果
  • 6.4 讨论
  • 6.5 本章小结
  • 7 基于水平集的SWI图像脑组织分割
  • 7.1 引言
  • 7.2 材料与方法
  • 7.2.1 无需重新初始化水平集算法
  • 7.2.2 基于变分水平集的脑部组织-空气分割
  • 7.2.3 基于模拟退火算法的参数优化
  • 7.2.4 数据采集
  • 7.2.5 图像重建
  • 7.3 实验结果
  • 7.4 讨论
  • 7.5 本章小结
  • 8 基于图像域相位高通滤波器的脑部静脉血管对比度增强
  • 8.1 引言
  • 8.2 材料与方法
  • 8.2.1 二阶相差SPD运算
  • 8.2.2 小静脉的Rod模型
  • 8.2.3 旋转Rod模型和CS SPD滤波器
  • 8.2.4 LR-CS SPD滤波器
  • 8.2.5 抑制空气中的噪声
  • 8.2.6 扩展至多线圈采集的数据
  • 8.2.7 数据采集
  • 8.3 实验结果
  • 8.4 讨论
  • 8.5 本章小结
  • 9 基于背景抑制的脑部MR静脉成像
  • 9.1 引言
  • 9.2 材料与方法
  • 9.2.1 基于高通滤波器的背景抑制
  • 9.2.2 比例缩放和BS-MRV数据显示
  • 9.2.3 数据采集
  • 9.3 实验结果
  • 9.4 讨论
  • 9.5 本章小结
  • 10 基于MSVE滤波的脑部SWI图像静脉增强
  • 10.1 引言
  • 10.2 数据采集
  • 10.3 三维多尺度静脉造影增强滤波
  • 10.4 实验结果
  • 10.5 讨论
  • 10.6 本章小结
  • 11 总结及展望
  • 11.1 论文总结
  • 11.2 工作展望
  • 附录:作者简历及其在学期间所取得的科研成果
  • 附录:作者攻读博士学位期间完成的有关论文
  • 参考文献

    • 相关论文文献

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