本文選題：磁共振成像　切入點：水和脂肪分離　出處：《南方醫(yī)科大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)是一種利用原子核的核磁共振現(xiàn)象(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)產(chǎn)生磁共振信號,通過外加梯度磁場檢測電磁波信號,這些信號通過計算機系統(tǒng)處理實現(xiàn)對物體結(jié)構(gòu)、生理和化學(xué)特征的成像。相對于其他的一些醫(yī)學(xué)成像技術(shù),如X線成像,CT成像和超聲成像等,磁共振成像技術(shù)具有不會對人體造成損傷,也不產(chǎn)生電離輻射,而且具有多種對比度成像,可以得到不同加權(quán)特性的圖像,并能夠根據(jù)不同的需要靈活選擇成像參數(shù)與成像層面等優(yōu)勢。磁共振成像已成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像學(xué)的重要檢查手段之一,正在人類疾病的診斷中發(fā)揮著無與倫比的作用。 磁共振成像通常是對組織內(nèi)的氫質(zhì)子進行成像,氫質(zhì)子主要存在于水分子和脂肪分子中。人體內(nèi)的脂肪組織不僅質(zhì)子密度高,而且縱向弛豫時間很短,橫向弛豫時間較長,所以脂肪信號通常在圖像中顯示較亮。在實際的臨床診斷中,水信號的圖像往往是我們感興趣的。高亮度的脂肪信號不但會降低圖像的對比度,掩蓋潛在的病變,而且還會產(chǎn)生運動偽影；同時由于不同分子內(nèi)質(zhì)子進動頻率有輕微差別(即化學(xué)位移效應(yīng)),富含脂肪的組織還會產(chǎn)生化學(xué)位移偽影。另一方面,在很多臨床應(yīng)用中,脂肪信號也是一種非常重要的診斷指標(biāo),組織中是否含有脂肪或組織中脂肪含量的比重對病變的判定和診斷都是十分重要的,例如診斷骨髓疾病、肝臟疾病和心臟疾病等。為了滿足臨床的需要,對脂肪信號的抑制或者是水和脂肪的分離成像是十分有意義的。這是因為：抑制脂肪信號可以增強水信號圖像的對比度,減少因脂肪信號造成的運動偽影與化學(xué)位移偽影,有利于觀察組織的細(xì)微結(jié)構(gòu)；分離出脂肪信號的圖像可以定性分析與脂肪有關(guān)的疾病,量化細(xì)胞內(nèi)脂肪含量與某些疾病的聯(lián)系。在磁共振成像中,水中的氫質(zhì)子和脂肪中的氫質(zhì)子因為其所處的分子環(huán)境不同,他們的共振頻率也有差別,即所謂的化學(xué)位移效應(yīng)(Chemical Shift Effect, CSE)。利用這一特性可以將水信號和脂肪信號分離開。 目前較為成熟方法是三點Dixon方法實現(xiàn)水和脂肪分離技術(shù)。它與傳統(tǒng)的脂肪頻率飽和抑制(Fat-Sat)、短TI反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列法(STIR)等方法相比有許多優(yōu)點。Dixon方法不需要通過預(yù)脈沖對組織縱向磁化進行干擾,因此不會影響組織的縱向磁化。由于分子的結(jié)構(gòu)不同,脂肪中的氫質(zhì)子周圍受電子云的屏蔽作用比水分子中的氫質(zhì)子明顯。因此在同一場強下脂肪中的氫質(zhì)子進動頻率要略低于水中的氫質(zhì)子,根據(jù)化學(xué)位移定義可知,脂肪質(zhì)子與水質(zhì)子頻率差約為3.5ppm,即147Hz/T。Dixon方法是根據(jù)水和脂肪中氫質(zhì)子的共振頻率差別,通過控制回波時間和采集時間,采集水信號和脂肪信號相位相同和相反的圖像,將兩個圖像相加或相減得到水圖像和脂肪圖像。另外還需要多采集一幅水和脂肪相反相位的圖像來計算磁場不均勻性的信息,所以Dixon方法對靜磁場B0的不均勻性不敏感。但是在磁共振成像中,磁場的不均勻性是通過相位信息表現(xiàn)出來,而磁共振系統(tǒng)產(chǎn)生的相位值被限制在(-π,π]這個范圍內(nèi),所以存在相位纏繞。發(fā)生相位纏繞的信號在水和脂肪的圖像中會出現(xiàn)互換偽影。所以,三點Dixon方法的關(guān)鍵問題是相位的解纏繞。目前相位解纏繞的方法非常多,主要分為三類：第一類稱為路徑示蹤解纏繞法,采用基于某種先驗信息的路徑積分來實現(xiàn)相位解纏繞；第二類是最小范數(shù)的方法,它是以全局為標(biāo)準(zhǔn),采用最優(yōu)化的思想,通過尋求相位解纏繞前后相位梯度差的最小化來實現(xiàn)相位解纏繞；第三類是最大流或最小割法,通過引入圖論中最大流模型,將解纏繞問題轉(zhuǎn)化為解一個網(wǎng)絡(luò)最大流或最小割的問題。但是沒有一種方法能夠穩(wěn)定有效地解決相位纏繞問題。 本文提出了一種基于相位圖像質(zhì)量的解纏繞方法。在相位圖像中,由磁場不均勻性等因素造成的相位偏差通常被認(rèn)為比較平滑的。但是由于相位的纏繞、空氣和組織交界處及骨骼和組織交界處產(chǎn)生的共振頻率不一致性干擾,實際得到的相位圖像是不平滑的。如果把相位圖像中相鄰像素梯度變化大小作為圖像的質(zhì)量,那么這些出現(xiàn)纏繞和干擾的點相位圖像質(zhì)量差,而相對均勻的連續(xù)組織像素點相位圖像質(zhì)量高。我們對相位圖像質(zhì)量高的區(qū)域先進行解纏繞,然后利用已解纏繞質(zhì)量高的區(qū)域指導(dǎo)質(zhì)量差的像素點做解纏繞,就可以得到良好的解纏繞的相位圖像。該方法實現(xiàn)的具體步驟：首先對采集到的圖像域內(nèi)的相位圖像進行濾波處理,濾波的目的是降低相位噪聲污染對相位圖像質(zhì)量的影響,濾波方法是將經(jīng)典的Non-local均值濾波擴展到復(fù)數(shù)域內(nèi),對圖像數(shù)據(jù)的實部和虛部分別進行濾波；然后,用一個梯度閾值將相位圖像按質(zhì)量高低分成兩個部分,其中質(zhì)量高的部分也因此被分割成幾個不連接的區(qū)域。由于發(fā)生相位纏繞的像素點梯度變化較大,所以質(zhì)量高的部分每個區(qū)域內(nèi)的所有像素都不存在相位纏繞現(xiàn)象,相位纏繞只存在于區(qū)域與區(qū)域之間；然后用曲面擬合的方法將這些區(qū)域逼近一個平滑的二次曲面,即在不改變相位主值的基礎(chǔ)上,對每個區(qū)域增加或者減少2π的整數(shù)倍數(shù),即Φ(t)=Φw(t)+2kπ, k=0,±1,±2,…,并滿足相位梯度差最小,得到高質(zhì)量區(qū)的解纏繞相位；質(zhì)量低的部分逐個像素點進行解纏繞,利用該點周圍高質(zhì)量區(qū)域的點(這些點的相位已經(jīng)完成解纏繞)擬合一個平滑的曲面來指導(dǎo)該點的相位解纏繞。 該方法的創(chuàng)新之處在于：利用傅里葉變換的平移特性,對兩個水和脂肪相位相反的k空間數(shù)據(jù)平移,減少相位圖像中的條紋數(shù),降低了相位解纏繞的復(fù)雜程度；將Non-local均值濾波擴展到復(fù)數(shù)域內(nèi),對圖像數(shù)據(jù)的實部和虛部分別濾波,相當(dāng)于對圖像的幅度和相位進行濾波,既很好的保留了圖像相位組織邊緣和相位纏繞的輪廓,又去除了噪聲對圖像梯度的影響；對圖像高質(zhì)量區(qū)按塊進行解纏繞,保證了同一區(qū)域的相位信息保持不變,避免了相鄰像素之間不一致。 本文分別用體模數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)對實驗方法進行驗證。實驗設(shè)備為寧波鑫高益磁材有限公司的XGY-OPER-0.35T永磁型MRJ設(shè)備,掃描序列采用SE-Dixon序列,線圈選擇膝關(guān)節(jié)線圈,掃面參數(shù)為TR/TE=580/28ms, FOV=240×240, FA=90°, Matrix=256×256, NEX=1, Thickness=8.0mm。體模是由10支裝有不同比例地純凈水和大豆油的離心管組成,其中有兩支離心管作為對比：一只離心管內(nèi)全部為水,另一只離心管內(nèi)全部為大豆油。為了使水和油均勻相溶,在溶液中加入適量表面活性劑十二甲基硫酸鈉(SDK,15mmol/L)。另外加入少量順磁性五水硫酸銅(CuSO4·5H2O,0.5g/L)來縮短弛豫時間,加入約40g/L的瓊脂粉作為凝固劑。臨床數(shù)據(jù)是掃描14名志愿者右腿膝關(guān)節(jié)的橫斷面和矢狀面,采集層數(shù)為10層,右腳踝矢狀面,采集層數(shù)為5層,共得到340幅數(shù)據(jù)圖像。 分析體模數(shù)據(jù)實驗結(jié)果,在分離出來的脂肪圖像中,圖像的亮度隨著油脂濃度升高而變亮,且近似成線性關(guān)系；對照組全部為水的離心管在脂肪圖像中信號強度為0；全部為油的離心管在水圖像中的信號強度也為0,說明水和脂肪完全分開。在臨床數(shù)據(jù)中,所有層面相位圖像的解纏繞良好,水和脂肪圖像基本全部分離。在水圖像中,沒有了脂肪信號影響,組織間的對比度更加明顯,肌肉組織和骨骼很好的區(qū)分開,關(guān)節(jié)軟骨和周圍的結(jié)締組織的圖像不再被高亮的脂肪掩蓋,關(guān)節(jié)軟骨的解剖結(jié)構(gòu)更清晰,更加便于醫(yī)生的臨床診斷；脂肪圖像可以根據(jù)圖像的亮度估計組織內(nèi)的脂肪分布和含量。
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【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R445.2

【參考文獻】

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本文編號：1711701