基于深度学习的快速磁共振定量成像的研究

发布时间：2022-01-08 01:56

　　经过几十年的发展,磁共振成像技术（Magnetic Resonance Imaging,MRI）在世界范围内得到了广泛地应用。然而,MRI常用于疾病的定性或者加权分析,例如比较一个组织与其周围环境时,通常使用图像强度高低来区分,而没有进行具体的定量分析。因此,MRI可能无法准确地显示疾病的严重程度。近年来,定量磁共振成像方法（qMRI）例如T2*Mapping技术,开始广泛应用于临床和神经科学领域。T2*Mapping技术不仅能够间接地可视化微观结构以及发生生化变化的软骨基质,还能在膝盖组织发生形态学损害前就提供预警。除此以外,T2*Mapping技术对人体软骨含水量、胶原组成和组织各向异性的变化特别敏感,可以实现对骨性关节炎（OA）具有重要诊断依据的生化参数的准确测定,因此,T2*Mapping技术可以作为诊断和随访软骨异常的有意义的评估工具。T2*Mapping技术传统上通过梯度回波（GRE）序列在多个TE间隔内探测T2*值衰变,即使用不同回波时间的一系列图像按照指数衰减来拟合,计算获取T2*弛豫时间。这样的采集方法时间非常长,于是研究者提出了多种加快T2*Mapping技术采集的... 

【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)广东省

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

论文主体思路Figure1.1Themainideaofthepaper

基于深度学习的快速磁共振定量成像的研究12图2.13D-UTE-Cones序列Figure2.13D-UTE-Conessequence图2.23D-UTE-Cones序列的采样轨迹Figure2.2Thesampletrajectoryof3D-UTE-Conessequence2.2T2*值的拟合方法磁共振图像中包含物质的多种物理特性参数信息，例如纵向弛豫时间T1，横向弛豫时间T2、T2*，质子密度，磁化系数，化学位移和扩散系数等。这些参数可以提供人体组织的丰富信息，充分利用这些参数可以为疾病的早期诊断提供帮助，并且有望在医学上实现更加精确和科学的定量诊断目标。然而，临床医生使用MR图像进行诊断时，往往根据肉眼观察和自身经验对患者的病情做出诊断结果。这个诊断过程通常带有明显的主观性，缺乏客观的数据支撑[76]。因此，近几年来磁共振定量成像的概念被人们广泛提及和研究。磁共振定量成像在临床广泛使用的T2-加权（T2-weighted）MRI基础上，有望促进临床神经变性、炎症或软骨疾病等相关病理的诊断[8-10]。

基于深度学习的快速磁共振定量成像的研究12图2.13D-UTE-Cones序列Figure2.13D-UTE-Conessequence图2.23D-UTE-Cones序列的采样轨迹Figure2.2Thesampletrajectoryof3D-UTE-Conessequence2.2T2*值的拟合方法磁共振图像中包含物质的多种物理特性参数信息，例如纵向弛豫时间T1，横向弛豫时间T2、T2*，质子密度，磁化系数，化学位移和扩散系数等。这些参数可以提供人体组织的丰富信息，充分利用这些参数可以为疾病的早期诊断提供帮助，并且有望在医学上实现更加精确和科学的定量诊断目标。然而，临床医生使用MR图像进行诊断时，往往根据肉眼观察和自身经验对患者的病情做出诊断结果。这个诊断过程通常带有明显的主观性，缺乏客观的数据支撑[76]。因此，近几年来磁共振定量成像的概念被人们广泛提及和研究。磁共振定量成像在临床广泛使用的T2-加权（T2-weighted）MRI基础上，有望促进临床神经变性、炎症或软骨疾病等相关病理的诊断[8-10]。


本文编号：3575674