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多回波同时重聚的多层分段时空编码磁共振成像

发布时间:2020-06-22 10:50
【摘要】:超快速磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)有着良好的时间分辨率,在功能成像(functional MRI,fMRI)、扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、自由呼吸心脏成像(free-breath heart imaging)等领域有着重要的应用。在超快速MRI中,平面回波成像(echo planarimaging,EPI)目前应用最广泛,其在时间分辨率和空间分辨率都有出色的表现。EPI通过一系列快速切换的梯度回波进行采样,一次射频脉冲激励就可得到一张二维磁共振图像所需的全部数据,通过傅里叶变换即可得一张磁共振图像。然而,EPI图像由于在相位编码维带宽较小,因此容易受到不均匀磁场和化学位移效应影响而产生畸变。为了克服不均匀磁场和化学位移效应的影响,以色列Frydman小组于2006年提出一种新的单扫描MRI方法一时空编码(Spatiotemporally Encoded,SPEN)方法。时空编码通过线性扫频脉冲(chirp脉冲)将二次相位引入核自旋演化。根据稳定相位理论,在二次相位调制下,在某一采样时刻,时空编码成像信号的强度只取决于对应空间位置内的局部自旋密度,因而时空编码具有空间选择性。此外,与EPI相比,二次相位的引入有效提高了相位编码维的带宽,因此时空编码方法具有较强的抵抗不均匀磁场和化学位移效应的能力。通过超分辨率重建,可以重建出和EPI空间分辨率相当的时空编码成像图像。在多层成像应用中,传统的SPEN方法因采用较多的chirp脉冲而导致较大的特异性吸收率(SAR)值,因此Frydman小组在2014年提出利用储存脉冲来进行多层时空编码。该方法能较大程度地降低SAR值,但是纵向弛豫效应也带来信号损失。为了能降低纵向弛豫效应带来的信号损失,我们小组在2016年提出了基于分段激发的多层时空编码成像方法(SeSPEN)。本文拓展了基于分段激发的时空编码成像方法,通过多回波同时重聚进一步缩短了成像时间。本文主要内容包括以下三个部分:一、对时空编码成像的基本理论和方法进行了具体的阐述,对其二次相位特性、空间选择性和对抗不均匀磁场和化学位移效应的鲁棒性进行了系统的描述。同时,介绍了超分辨率重建对时空编码成像的重要性以及本论文研究工作采用的去卷积超分辨率算法。二、提出了双回波同时重聚的多层分段时空编码方法(ME-SeSPEN)。该方法利用一系列散相梯度的组合,将不同层的信号在同一读出梯度期间不同时刻进行重聚,通过去卷积超分辨算法进行图像重建。实验证明,与自旋回波EPI、自旋多回波EPI和SeSPEN相比,ME-SeSPEN MRI能有效缩短采样时间,减少涡流效应,同时保持与SeSPENMRI相似的抗不均匀磁场鲁棒性、空间分辨率和信噪比。三、提出了三回波同时重聚的ME-SeSPEN方法,以进一步缩短采样时间,并保持SPENMRI对抗不均匀磁场鲁棒性。水模实验结果证明了该方法的可行性。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O482.531
【图文】:

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1.2.2单扫描时空编码磁共振成像逡逑单扫描时空编码磁共振成像(spatiotemporally邋encoded邋MRI,邋SPEN邋MRI)是在逡逑EPI基础上发展出的新型超快速磁共振成像技术[8,18丨。如图1.1(b)所示,SPENMRI逡逑与EPI的不同之处是在激励阶段引入一个线性扫频(chirp)脉冲,同时在相位编码逡逑维施加一个时空编码梯度,这为质子自旋引入了一个抛物线二次相位。二次相位逡逑最早是在1986年由Kunz引入到磁共振成像1|9],并被Pipe应用在层选方向中来抵抗逡逑混叠伪影[2()1。以色列的Frydman小组将二次相位方法引入到单扫描时空编码磁共逡逑4逡逑

序列,序列


决了这两个缺点,它不仅具有优秀的时间分辨率,还解决了磁场不均匀和化学位逡逑移伪影带来的问题,从而成为一种有效的多层磁共振扫描方法。逡逑2013年,Frydman小组提出了一种基于SPEN多层快速MRI方法(图1.2)。逡逑图1.2中(a)和(b)差异是在采样前或采样后翻转。它们都需要应用180°邋chirp脉冲逡逑对每层进行时空编码,但是过多的chirp脉冲会导致较高的特定辐射吸收率(SAR),逡逑从而很难在临床应用。图1.2中(c)和(d)两种方法利用180°邋chirp脉冲和90°邋chirp逡逑脉冲对全局进行时空编码,并利用分层解码方式解码,因而可以较大减少SAR逡逑值。但是,这种编码方式仍存在一些缺点。因“存储”阶段而损失了邋1/2采样信逡逑号,加上T!弛豫引起的信号衰减将导致SPEN图像的信噪比损失并限制了采样逡逑层数。逡逑5逡逑

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10 杝育文;灻

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