Контраст изображения
Для того чтобы патологическое образование или ткань былиразличимыми магнитно-резонансное изображение должна быть контрастной, то естьдолжна быть разница в интенсивностях сигнала между ними и прилежащими тканями.Интенсивность сигнала, S, определяется сигнальным уравнением для определеннойиспользуемой импульсной последовательности. Вот некоторые внутренниепеременные:
| Спин-решеточное время релаксации, T1 |
| Спин-спиновое время релаксации, T2 |
| Спиновая плотность, |
| T2* |
Спиновой плотностьюявляется концентрация спинов, несущих сигнал. Инструментальными переменнымиявляются:
| Время повторения, TR |
| Время эхо, TE |
| Время инверсии, TI |
| Угол поворота, |
| T2* |
T2*попадает в две таблицы, так как оно содержит компонент, зависящий отгомогенности магнитного поля и молекулярных движений. Сигнальные уравнения дляимпульсных последовательностей выглядят следующим образом:
Спин-эхо
S = k (1-exp(-TR/T1)) exp(-TE/T2)
Инверсия-восстановление(180-90)
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)) Sinexp(-TE/T2*) / (1 -Cos exp(-TR/T1))
В каждом из этих трех уравнений S представляет амплитудусигнала в частотной компоненте спектра. Число k является константойпропорциональности, которая зависит от чувствительности контура регистрациисигнала томографа. Значения T1, T2, и специфичны дляпатологического образования или ткани. В следующей таблице приведены диапазонызначений T1, T2, и при 1.5 Т для тканей, присутствующихна 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 для12мM водного раствора NiCl2
Контраст, C, между двумя тканями A и B будет равен разницемежду сигналом ткани A, SA и сигналом ткани B, SB.
C = SA - SB
SA и SB определяются из приведенныхвыше сигнальных уравнений. Для двух любых тканей существует наборинструментальных параметров, которые дают максимальный контраст. Например, вспин-эхо последовательности контрастность между двумя тканями есть функция TR,графически представленная сопровождающей кривой.
Для того чтобы быть уверенным в том, что сигналы от всехшагов фазового кодирования приобрели одинаковые свойства, к каждому процессусбора данных для изображения к последовательности прибавляется несколькоуравновешивающих циклов. Необходимость этого можно увидеть, рассмотревкомпоненты MZ и MXY, как функцию от времени впоследовательности типа 90-FID.Заметим, что поперечная намагниченность от 90o-импульсадостигает равновесия после нескольких циклов TR. Это увеличивает времяотображения на несколько периодов TR.
Комитет магнитного резонанса для обозначения механизмапреобладающей контрастности изображения принял следующую номенклатуру.Изображения, контраст которых в основном определяется разностями T1тканей, называются T1 -взвешенными изображениями. Аналогично для T2и , изображения называются T2-взвешенными протон-взвешенными. Вследующей таблице приведен набор условий, необходимых для получения взвешенныхизображений.
| Взвешенность | Значение TR | Значение TE |
| T1 | < = T1 | < < T2 |
| T2 | > > T1 | > = T2 |
| > > T1 | < < T2 |
Поразительно то, чтовыбор инструментальных параметров TR, TE, TI и влияет на контраст междуразличными тканями мозга. В следующем разделе можно выбрать отображающуюпоследовательность и параметры отображения, результирующее изображение будетпредставлено в графическом окне. Эти изображения являются результатамивычислений, основанных на приведенных выше уравнений и наборов общих T1,T2, и изображений человеческого мозга. Два ярких круга в правом илевом углах изображения являются стандартами спиновых плотностей или фантомами,расположенными рядом с головой человека.
Объемное построение(трехмерное построение)
Объемным построением является сбор данных магнитногорезонанса не из томографического слоя, а из объема. Это можно представить какполучение нескольких, прилежащих друг к другу слоев подряд, в некоторой областиотображаемого объекта.Число таких срезов должно всегда быть кратным 2. Временнаядиаграмма импульсной последовательности при объемном построении выглядитследующим образом.Здесь представлены объем-селектирующий РЧ-импульс и градиент ,который вращает только те спины, которые входят в отображаемый объемисследуемого объекта. Эта последовательность импульсов эквивалентнасрез-селектирующей последовательности, за тем исключением, что толщина среза, вданном случае, может равняться 10 или 20 см. За объем-селектирующими импульсамиследуют градиенты фазового кодирования: один по плоскости 1, а другой поплоскости 2. Каждый градиент может иметь принимать значения между минимумом имаксимумом, так же, как и все другие градиенты фазового кодирования. Дваградиентных импульса применяются одновременно, и проходят через все возможныекомбинации. Для того, чтобы в середине окна сбора спины находились в однойфазе, частотно-кодирующий градиент имеет отрицательную дефазировку. Применениечастотно-кодирующего градиента и регистрация полученного сигнала не отличаетсяот аналогичных процессов при других последовательностях.
Время отображения равняется значению времени релаксации(TR), умноженной на число шагов фазового кодирования по плоскости 1, иумноженной на число шагов по плоскости 2. Из-за такого большого значения, длятрехмерного отображения обычно используется последовательность градиентногоэхо-сигнала (GRE).
T1, T2,и изображения
Время спин-решеточной релаксации (T1), времяспин-спиновой релаксации (T2), и протонная плотность () являютсясвойствами спинов тканей. Значения этих величин меняются от одной нормальнойткани к другой и от одной больной ткани к другой. Поэтому они создаютконтрастность между тканями в различных типах изображений, описанных в главе 7и главе 8.
Здесь будут представлены несколько методов расчетов значенийT1, T2, и . Эти методы применяются к конкретным пикселамдля получения вычисленных T1, T2, или изображений. Чемменьше размер воксела соответствующего пикселу, тем с большей вероятностьюзначения T1, T2, и представляют значения для определеннойткани. Чем больше размер воксела, тем с большей вероятностью вычисленныезначения представляют таковые для комбинаций тканевых компонентов.
Вычисление T1, T2, или начинается сосбора серий изображений. Например, если необходимо получить T2изображение, используется спин-эхо последовательность и серии изображенийсобираются при изменении TE. l12-1.html12-1.htmСигнал для заданного пикселаможет быть выражен для каждого значения и лучше всего подходящего графикауравнения спин-эхо, построенного на основании данных для нахождения T2.l12-2.html12-2.htm
T1 изображение может быть создано из той жеимпульсной последовательности с использованием серий изображений с изменяющимсяTR.Сигнал для заданного может быть выражен для каждого значения TR и лучшевсего подходящего графика уравнения спин-эхо, построенного на основании данныхдля нахождения T1.Протонная плотность может быть вычислена послетого как найдены T1 и T2 с использованием уравнениясигнала спин-эхо и любого сигнала спин-эхо.
Хотя описанные операции и создают T1, T2,или изображения, но они не являются наиболее эффективными или точными. Читателюпредлагается обратиться к научной литературе с описаниями более подходящихметодов.
Классификация тканей
Классификацией тканей или, как она еще называется,сегментацией изображений, является определение тканей в магнитно-резонанснойтомографии. Классификация основывается на свойствах тканей на изображении.Например, спин-эхо изображение, где цереброспинальная жидкость (CSF) и сероевещество более яркие по сравнению с другими тканями, интенсивность пиксела можетбыть использовано для классификации цереброспинальной жидкости, серого веществаи других тканей. Гистограмма и таблица для этого изображения выглядит следующимобразом. Обычно, используется линейная зависимость между значением иинтенсивностью пиксела. В дальнейшем, компоненты красного, зеленого и синегоцветов каждого пикселя будут всегда одинаковыми, для отображения градацийсерого. Можно отличить цереброспинальную жидкость и серое вещество от другихтканей если преобразовать цветовую таблицу так, чтобы для каждого значениябольше, чем 865 компоненты зеленого и синего цветов были выключены. Этапроцедура создаст изображение красных пикселей цереброспинальной жидкости исерого вещества. Таким образом, изображение разделяется на два класса тканей:(1) серой вещество и цереброспинальная жидкость; и (2) ткани, не являющиесясерым веществом и цереброспинальной жидкостью.