發(fā)布時(shí)間：2020-07-21 14:31

【摘要】：相比于常規(guī)定性磁共振成像(T1加權(quán),T2加權(quán),PD加權(quán),磁化率加權(quán)成像),磁共振定量成像對(duì)人體病理組織有著其特有的組織特異性和高靈敏度,并能定量地評(píng)估疾病的演化,在臨床上意義重大。目前常用的定量成像參數(shù)包括組織的縱向弛豫時(shí)間(T1)、橫向弛豫時(shí)間(T2/T2*)、質(zhì)子密度(PD)和磁化率。上述定性或定量磁共振圖像都具有非常重要的臨床診斷和研究?jī)r(jià)值。然而通常這些圖像都無(wú)法在一次采集中獲得,要想獲得所有的信息,采集時(shí)間就會(huì)很長(zhǎng),這在臨床上是不合適的。另外目前常用的多角度梯度回波定量T1和PD的方法對(duì)B1場(chǎng)不均勻性非常敏感,通常需要采集額外的B1校正數(shù)據(jù)。本文針對(duì)以上問(wèn)題,首次提出了一種策略性掃描協(xié)議:采集兩個(gè)翻轉(zhuǎn)角下的全流動(dòng)補(bǔ)償?shù)奶荻然夭?每個(gè)翻轉(zhuǎn)角采集兩個(gè)回波時(shí)間數(shù)據(jù),加上多種后處理算法,便可通過(guò)5分鐘的掃描,得到全腦的T1加權(quán)圖、PD加權(quán)圖、T1定量圖、PD定量圖、SWI、tSWI、QSM、R2*定量圖和T1對(duì)比增強(qiáng)圖。本文首先簡(jiǎn)述定量磁共振成像的物理原理。在第一個(gè)工作中,我們介紹了整個(gè)掃描協(xié)議的設(shè)計(jì)方案以及掃描參數(shù)選擇的原因。在QSM重建過(guò)程中,創(chuàng)新地提出了將空間解纏繞和時(shí)序解纏繞相結(jié)合的方法,有效地縮短了后處理的時(shí)間。為了彌補(bǔ)梯度回波有限的灰質(zhì)、白質(zhì)對(duì)比度,通過(guò)結(jié)合不同翻轉(zhuǎn)角下的數(shù)據(jù),創(chuàng)新地提出了一種T1加權(quán)對(duì)比度增強(qiáng)的方法。通過(guò)此方法獲得的T1加權(quán)對(duì)比增強(qiáng)圖在信噪比和對(duì)比噪聲比上都有了很大的提升。最后,多回波加權(quán)QSM圖也在信噪比和對(duì)比噪聲比上都有了很大的提高。本文的第二個(gè)工作提出了一種B1場(chǎng)校正方法,經(jīng)過(guò)此方法校正過(guò)后的T1定量圖和PD定量圖灰度更加均勻,數(shù)值也更加準(zhǔn)確。為了驗(yàn)證這項(xiàng)技術(shù)的有效性,我們查閱了文獻(xiàn)值,做了IR-TSE金標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明我們測(cè)量的T1值與文獻(xiàn)值和金標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果一致。另外,在與商用磁共振成像系統(tǒng)自帶的‘pre-scan normalization’方法的比較上,我們的結(jié)果也更勝一籌。在帶有病灶的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中,我們的方法相比于現(xiàn)有的方法更加具有魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;R445.2
【圖文】：

2018 屆華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文橫向磁化矢量，其信號(hào)表達(dá)式為：S( ) ， 可以看作是質(zhì)子密度， , 表回波時(shí)間, T1 和 T2*分別為組織的縱向弛豫時(shí)擬合不同翻轉(zhuǎn)角下的信號(hào)值我們可以估算出 T1算方式是對(duì)上式作一個(gè)坐標(biāo)變換，通過(guò)坐標(biāo)變化 ( ) ( ) ( ) 我們可以得出直線的斜率 E1 確定 T1。求出 T1當(dāng)回波時(shí)間很短時(shí)， 可以忽略不計(jì)。

式改寫(xiě)為： ( ) ( ) ( ) (2.4通過(guò)線性擬合我們可以得出直線的斜率 E1 確定 T1。求出 T1 后，再根據(jù)直線的截距求出 ，當(dāng)回波時(shí)間很短時(shí)， 可以忽略不計(jì)。圖 2-1 信號(hào)隨 TI 時(shí)間變化曲線。實(shí)心點(diǎn)為真實(shí)測(cè)量的數(shù)據(jù)，實(shí)線為擬合得到的曲線。

2018 屆華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文使CNR 最大時(shí)對(duì)應(yīng)的 。我們可以畫(huà)出CNR 、CNR 、 、 隨的變化曲線如圖（3-1）所示。從圖中我們可以看出CNR 曲線一直在CNR 之上，這說(shuō)明對(duì)于任一角度下的圖像，我們總能找出另一個(gè)角度下的圖像減，得到組織間更高的對(duì)比噪聲比。

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本文編號(hào)：2764543