S = k (1-2exp(-TI/T1)+exp(-TR/T1))
Инверсия-восстановление(180-90-180)
S = k (1-2exp(-TI/T1)+exp(-TR/T1)) exp(-TE/T2)
Градиентное эхо
S = k (1-exp(-TR/T1)) Sin exp(-TE/T2*) / (1 -Cos exp(-TR/T1))
В каждом из этих трех уравнений S представляет амплитуду сигнала в
частотной компоненте спектра. Число k является константой
пропорциональности, которая зависит от чувствительности контура регистрации
сигнала томографа. Значения T1, T2, и специфичны для патологического
образования или ткани. В следующей таблице приведены диапазоны значений T1,
T2, и при 1.5 Т для тканей, присутствующих на магнитно-резонансной
томограмме человеческой головы.
|Tкань |T1 (с) |T2 (мс) |* |
|ЦСЖ |0.8 - 20 |110 - 2000 |70-230 |
|Белое вещество |0.76 - 1.08 |61-100 |70-90 |
|Серое вещество |1.09 - 2.15 |61 - 109 |85 - 125 |
|Менингиальная ткань |0.5 - 2.2 |50 - 165 |5 - 44 |
|Мышцы |0.95 - 1.82 |20 - 67 |45 - 90 |
|Жировая ткань |0.2 - 0.75 |53 - 94 |50 - 100 |
*Основано на =111 для 12мM водного раствора NiCl2
Контраст, C, между двумя тканями A и B будет равен разнице между сигналом
ткани A, SA и сигналом ткани B, SB.
C = SA - SB
SA и SB определяются из приведенных выше сигнальных уравнений. Для двух
любых тканей существует набор инструментальных параметров, которые дают
максимальный контраст. Например, в спин-эхо последовательности
контрастность между двумя тканями есть функция TR, графически
представленная сопровождающей кривой.
Для того чтобы быть уверенным в том, что сигналы от всех шагов фазового
кодирования приобрели одинаковые свойства, к каждому процессу сбора данных
для изображения к последовательности прибавляется несколько
уравновешивающих циклов. Необходимость этого можно увидеть, рассмотрев
компоненты MZ и MXY, как функцию от времени в последовательности типа 90-
FID.Заметим, что поперечная намагниченность от 90o-импульса достигает
равновесия после нескольких циклов TR. Это увеличивает время отображения на
несколько периодов TR.
Комитет магнитного резонанса для обозначения механизма преобладающей
контрастности изображения принял следующую номенклатуру. Изображения,
контраст которых в основном определяется разностями T1 тканей, называются
T1 -взвешенными изображениями. Аналогично для T2 и , изображения называются
T2-взвешенными протон-взвешенными. В следующей таблице приведен набор
условий, необходимых для получения взвешенных изображений.
|Взвешенность |Значение TR |Значение TE |
|T1 |< = T1 |< < T2 |
|T2 |> > T1 |> = T2 |
| |> > T1 |< < T2 |
Поразительно то, что выбор инструментальных параметров TR, TE, TI и влияет
на контраст между различными тканями мозга. В следующем разделе можно
выбрать отображающую последовательность и параметры отображения,
результирующее изображение будет представлено в графическом окне. Эти
изображения являются результатами вычислений, основанных на приведенных
выше уравнений и наборов общих T1, T2, и изображений человеческого мозга.
Два ярких круга в правом и левом углах изображения являются стандартами
спиновых плотностей или фантомами, расположенными рядом с головой человека.
Объемное построение (трехмерное построение)
Объемным построением является сбор данных магнитного резонанса не из
томографического слоя, а из объема. Это можно представить как получение
нескольких, прилежащих друг к другу слоев подряд, в некоторой области
отображаемого объекта.Число таких срезов должно всегда быть кратным 2.
Временная диаграмма импульсной последовательности при объемном построении
выглядит следующим образом.Здесь представлены объем-селектирующий РЧ-
импульс и градиент , который вращает только те спины, которые входят в
отображаемый объем исследуемого объекта. Эта последовательность импульсов
эквивалентна срез-селектирующей последовательности, за тем исключением, что
толщина среза, в данном случае, может равняться 10 или 20 см. За объем-
селектирующими импульсами следуют градиенты фазового кодирования: один по
плоскости 1, а другой по плоскости 2. Каждый градиент может иметь принимать
значения между минимумом и максимумом, так же, как и все другие градиенты
фазового кодирования. Два градиентных импульса применяются одновременно, и
проходят через все возможные комбинации. Для того, чтобы в середине окна
сбора спины находились в одной фазе, частотно-кодирующий градиент имеет
отрицательную дефазировку. Применение частотно-кодирующего градиента и
регистрация полученного сигнала не отличается от аналогичных процессов при
других последовательностях.
Время отображения равняется значению времени релаксации (TR), умноженной на
число шагов фазового кодирования по плоскости 1, и умноженной на число
шагов по плоскости 2. Из-за такого большого значения, для трехмерного
отображения обычно используется последовательность градиентного эхо-сигнала
(GRE).
T1, T2, и изображения
Время спин-решеточной релаксации (T1), время спин-спиновой релаксации (T2),
и протонная плотность () являются свойствами спинов тканей. Значения этих
величин меняются от одной нормальной ткани к другой и от одной больной
ткани к другой. Поэтому они создают контрастность между тканями в различных
типах изображений, описанных в главе 7 и главе 8.
Здесь будут представлены несколько методов расчетов значений T1, T2, и .
Эти методы применяются к конкретным пикселам для получения вычисленных T1,
T2, или изображений. Чем меньше размер воксела соответствующего пикселу,
тем с большей вероятностью значения T1, T2, и представляют значения для
определенной ткани. Чем больше размер воксела, тем с большей вероятностью
вычисленные значения представляют таковые для комбинаций тканевых
компонентов.
Вычисление T1, T2, или начинается со сбора серий изображений. Например,
если необходимо получить T2 изображение, используется спин-эхо
последовательность и серии изображений собираются при изменении TE. l12-
1.html12-1.htmСигнал для заданного пиксела может быть выражен для каждого
значения и лучше всего подходящего графика уравнения спин-эхо, построенного
на основании данных для нахождения T2. l12-2.html12-2.htm
T1 изображение может быть создано из той же импульсной последовательности с
использованием серий изображений с изменяющимся TR.Сигнал для заданного
может быть выражен для каждого значения TR и лучше всего подходящего
графика уравнения спин-эхо, построенного на основании данных для нахождения
T1.Протонная плотность может быть вычислена после того как найдены T1 и T2
с использованием уравнения сигнала спин-эхо и любого сигнала спин-эхо.
Хотя описанные операции и создают T1, T2, или изображения, но они не
являются наиболее эффективными или точными. Читателю предлагается
обратиться к научной литературе с описаниями более подходящих методов.
Классификация тканей
Классификацией тканей или, как она еще называется, сегментацией
изображений, является определение тканей в магнитно-резонансной томографии.
Классификация основывается на свойствах тканей на изображении. Например,
спин-эхо изображение, где цереброспинальная жидкость (CSF) и серое вещество
более яркие по сравнению с другими тканями, интенсивность пиксела может
быть использовано для классификации цереброспинальной жидкости, серого
вещества и других тканей. Гистограмма и таблица для этого изображения
выглядит следующим образом. Обычно, используется линейная зависимость между
значением и интенсивностью пиксела. В дальнейшем, компоненты красного,
зеленого и синего цветов каждого пикселя будут всегда одинаковыми, для
отображения градаций серого. Можно отличить цереброспинальную жидкость и
серое вещество от других тканей если преобразовать цветовую таблицу так,
чтобы для каждого значения больше, чем 865 компоненты зеленого и синего
цветов были выключены. Эта процедура создаст изображение красных пикселей
цереброспинальной жидкости и серого вещества. Таким образом, изображение
разделяется на два класса тканей: (1) серой вещество и цереброспинальная
жидкость; и (2) ткани, не являющиеся серым веществом и цереброспинальной
жидкостью.
Процесс сегментации проводится при помощи компьютерных алгоритмов. Эти
алгоритмы могут сегментировать с более совершенной логикой, чем простая
"больше чем заданное значение данного". Множество различных видов
изображений или участков спектра могут быть использованы для разделения
тканей. Некоторыми из возможных спектральных областей являются: T1-, T2- и
-взвешенные; чистые T1, T2, и ; ангиографические, диффузионные, химического
сдвига и функциональные изображения. С некоторыми из этих изображений
работать намного сложнее. Изображения, которые показывают изменения в
чувствительности отображающей катушки не могут использоваться, потому что
алгоритмы сегментации не могут делать различий между изменениями
интенсивности, вызванными чувствительностью отображающей катушки и самой
тканью. С расчетными T1, T2 и изображениями работать проще, так как они не
показывают различий в интенсивности, вызванных изменениями в
чувствительности отображающей катушки.
В приведенном выше примере было невозможно отличить (сегментировать) серое
вещество от ЦСЖ, потому что эти две ткани имеют близкие интенсивности в
спин-эхо изображениях. Чем с более независимыми спектральными областями
проводится работа, тем легче сегментировать ткани. Например, сегментация
тканей мозга может проводиться с расчетными T1 , T2 , и изображениями
головного мозга.Эти изображения используются для построения трехмерной
гистограммы. Схожие типы тканей отображены кластерами на гистограмме. Можно
присвоить пикселу в заданном диапазоне значений T1, T2 и определенный цвет.
Получившееся изображение показывает сегментированные ткани
Страницы: 1, 2
