以下内容为MRI期末复习笔记,仅供复习参考使用。
K空间概念
K空间为包含MR数据的阵列,也可定义为原始数据阵列相位编码轴和频率编码轴的交叉点
·MR扫描得到的数据为谱空间数据,谱空间数据与空间数据位置无直接对应关系
 ·k空间每一数据点或数据线都包含着整个图像的信息
 ·数据点与施加的不同场强有关(静磁场和梯度场的叠加)梯度场分为相位编码梯度场和频率编码梯度场
 ·k空间上半部和下半部为共轭对称,即两端相位编码梯度场幅度相等,极性相反(对称性)
 ·k空间中心的信号比外围信号高,对图像对比度影响大;外围信号低,对空间分辨力影响大
 ·k空间中央包含最大信号
| 分析 | |
|---|---|
| 中央行有信号峰最大值 | 当相位编码为y方向,中央行是在没有相位编码影响下获得的,没有产生散相,中间为0相位(可参照下面k空间的填充方式) | 
| k空间的中央列对应每个回波信号的波峰 | 当自旋完全相位重聚时达到最大幅度(回波峰),则每行数据的中心对应每个回波的中心 | 
| 梯度场对信号的影响 | Gp和Gf都是中间值小、两边值大,使采集的信号呈现出中间信号高,四周信号低 | 
| 高幅度梯度场:低信号,差异大——空间分辨率好 | |
| 低幅度梯度场:高信号,差异小——信噪比好 | 

 
k空间的填充方式
【一般要求至少有65%的k空间得以填充,对于大多数标准成像,要求填充全部k空间。
 完全填充k空间一次的情况叫1NEX或1NAQ,当只有部分K空间填充时,叫做部分NEX。】
 相位编码填充方式:Gp由负最大幅度向正最大幅度变化
 
举例:SE序列:每一个TR(脉冲序列重复时间)填充k空间中的一条线,若要求256相位编码,则执行256次
 其次,k空间有多种填充方式,不一定是顺序填充,具体看序列优化要求
 
部分NEX
- 根据 K 空间数据的共轭对称性进行重建,只利用部分的行数据(1/2 NEX,1/4 NEX),⼀般需要采集一半多
⼀些的数据进行相位校正,并且中央行必须要采集到 - 提高了速度,但是 SNR 信噪比没有增加(可能下降),伪影增加,图像对比度没有变化(因 TE 和 TR 没有
变化) - ⼀般用于定位像

 
部分回波
- 每个回波信号只采集了⼀部分(大于 50%),未采集的部分利用采集的部分的共轭对称性进行重建,可以使
TE 更短,但 TR 不变 - 速度没有变化,降低了 TE 时间,对于早期的回波能够提高 SNR,抑制 T2W 图像,降低流动伪影和磁敏感
效应 - ⼀般用于获得 T1W 图像,降低流动伪影和磁敏感效应的情况下

TE缩短的解释:对回波没有采集完全,如上图所示,每行数据并没有采集满

 
两个技术的对比
| 部分NEX | 部分回波 | |
|---|---|---|
| speed | 提高 | 不变 | 
| 对比度 | 不变 | T 2 T_2 T2下降 | 
| SNR | 不变或下降 | 会提高也可能不变 | 
| 伪影 | 增加 | 降低流动伪影和磁敏感伪影 | 
其他填充方式
半 FOV 成像
- 提高速度,隔行填充数据,K 空间的单元尺寸增加⼀倍,FOV 图像减半,K 空间尺寸不变,所以图像空间
的像素大小不变

 
矩形矩阵扫描成像
- 提高速度,只填充靠近中央行的数据,K 空间的单元尺寸没有变化,FOV 图像不变,但 K 空间的空间尺寸
减半,所以图像空间的像素增加⼀倍

Ny代表只填了一半的数据,矩阵变小而FOV不变,则像素值变大 
K空间与图像空间的关系
FOV
以x轴为方向讨论,不同方向的拉莫尔进动频率为:
  
      
       
        
         
         
           f 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           B 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           x 
          
         
        
          x 
         
        
       
         f_x=\gamma B_x=\gamma G_x x 
        
       
     fx=γBx=γGxx
 FOV 的中央列线上对应的磁场强度为 B0,左侧小于 B0,右侧大于 B0
 则中央列上有最大频率
  
      
       
        
        
          x 
         
        
          = 
         
        
          F 
         
        
          O 
         
         
         
           V 
          
         
           x 
          
         
        
          / 
         
        
          2 
         
        
       
         x=FOV_x/2 
        
       
     x=FOVx/2
  
      
       
        
         
         
           f 
          
          
          
            m 
           
          
            a 
           
          
            x 
           
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           x 
          
         
        
          F 
         
        
          O 
         
         
         
           V 
          
         
           x 
          
         
        
          / 
         
        
          2 
         
        
       
         f_{max}=\gamma G_x FOV_x/2 
        
       
     fmax=γGxFOVx/2
 则带宽BW
  
      
       
        
        
          B 
         
        
          W 
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           x 
          
         
        
          F 
         
        
          O 
         
         
         
           V 
          
         
           x 
          
         
        
       
         BW=\gamma G_x FOV_x 
        
       
     BW=γGxFOVx
 最后可以得出FOV
  
      
       
        
        
          F 
         
        
          O 
         
        
          V 
         
        
          = 
         
        
          B 
         
        
          W 
         
        
          / 
         
        
          γ 
         
        
          G 
         
        
       
         FOV=BW/\gamma G 
        
       
     FOV=BW/γG
 则增加梯度场场强或降低带宽都可以减小FOV
且 
     
      
       
       
         B 
        
       
         W 
        
       
         = 
        
       
         1 
        
       
         / 
        
       
         Δ 
        
        
        
          T 
         
        
          s 
         
        
       
      
        BW=1/\Delta T_s 
       
      
    BW=1/ΔTs
 代入可得
  
      
       
        
         
         
           1 
          
          
          
            F 
           
          
            O 
           
          
            V 
           
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
        
          G 
         
        
          Δ 
         
         
         
           T 
          
         
           s 
          
         
        
       
         \cfrac{1}{FOV}=\gamma G\Delta T_s 
        
       
     FOV1=γGΔTs
 同时考虑两个方向x和y
 定义 
      
       
        
        
          Δ 
         
         
         
           k 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           x 
          
         
        
          Δ 
         
         
         
           t 
          
         
           x 
          
         
        
       
         \Delta k_x=\gamma G_x\Delta t_x 
        
       
     Δkx=γGxΔtx
 最后:
 则 
      
       
        
        
          Δ 
         
         
         
           k 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           x 
          
         
        
          Δ 
         
         
         
           t 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
         
         
           1 
          
          
          
            F 
           
          
            O 
           
           
           
             V 
            
           
             x 
            
           
          
         
        
       
         \Delta k_x=\gamma G_x\Delta t_x=\cfrac{1}{FOV_x} 
        
       
     Δkx=γGxΔtx=FOVx1
  
      
       
        
        
          Δ 
         
         
         
           k 
          
         
           y 
          
         
        
          = 
         
        
          γ 
         
         
         
           G 
          
         
           y 
          
         
        
          Δ 
         
         
         
           t 
          
         
           y 
          
         
        
          = 
         
         
         
           1 
          
          
          
            F 
           
          
            O 
           
           
           
             V 
            
           
             y 
            
           
          
         
        
       
         \Delta k_y=\gamma G_y\Delta t_y=\cfrac{1}{FOV_y} 
        
       
     Δky=γGyΔty=FOVy1
  
      
       
        
         
         
           k 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
         
         
           N 
          
         
           x 
          
         
        
          Δ 
         
         
         
           k 
          
         
           x 
          
         
        
          , 
         
         
         
           k 
          
         
           y 
          
         
        
          = 
         
         
         
           N 
          
         
           y 
          
         
        
          Δ 
         
         
         
           k 
          
         
           y 
          
         
        
       
         k_x=N_x\Delta k_x,k_y=N_y\Delta k_y 
        
       
     kx=NxΔkx,ky=NyΔky
  
      
       
        
         
         
           k 
          
         
           x 
          
         
        
          = 
         
         
         
           1 
          
          
          
            Δ 
           
          
            x 
           
          
         
        
          , 
         
         
         
           k 
          
         
           y 
          
         
        
          = 
         
         
         
           1 
          
          
          
            Δ 
           
          
            y 
           
          
         
        
       
         k_x=\cfrac{1}{\Delta x},k_y=\cfrac{1}{\Delta y} 
        
       
     kx=Δx1,ky=Δy1
 
 k空间单元尺寸与图像空间均成反比关系



















