Призраки (медицинские изображения)

Призраки — это визуальный артефакт , возникающий при сканировании магнитно-резонансной томографии (МРТ). Этот артефакт может быть следствием факторов окружающей среды или организма человека (например, кровотока, имплантатов и т. д.). Двоение — это многомерный артефакт, который возникает на МРТ в фазово-кодированном направлении (короткая ось изображения) после применения преобразования Фурье .

Когда фаза сигнала магнитного резонанса кодируется в 2D- или 3D-изображение Фурье, может возникнуть небольшое отклонение от фактической фазы и амплитуды. Эта несовместимость параметров приводит к появлению ореолов. Причинами этого часто являются физические факторы, такие как температура или влажность окружающей среды, или движение, вызванное пациентом или в его теле. Существует два типа движений, которые могут привести к появлению ореолов:

Физическое движение пациента (т.е. неспособность человека оставаться неподвижным во время сканирования). Этот вид движения вызывает размытие в фазово-кодированном направлении изображения.
Периодические движения, такие как артериальная пульсация, глотание, дыхание и перистальтика, приводят к появлению дискретных и четко очерченных призраков.

Эти движения, отражаясь на анатомии, могут привести к неправильной диагностике заболевания, и поэтому их необходимо выявлять и подавлять.

Постановка задачи и основы

Фазовое кодирование

В МРТ фазовое кодирование — это процесс получения данных путем изменения фазы вращения атома путем применения магнитных импульсов перед получением фактических данных.

Призраки в k-пространстве

k-пространство — это графическая матрица MR, которая представляет область преобразования Фурье изображения перед обратным преобразованием Фурье. Фазовые отклонения, возникающие в k-пространстве MR-изображения, определяют характеристики призраков, которые появляются в полученное изображение. Несмотря на то, что большая часть ореолов возникает из-за отклонения фазы в закодированном направлении, они также появляются и в других направлениях k-пространства.

Эхо-планарная визуализация

Основной принцип ореолов можно объяснить с помощью эхо-планарной визуализации (EPI). Эхопланарная визуализация — это метод МРТ, который сокращает время сбора данных и позволяет уменьшить захват движений пациента. Изображение в EPI может быть получено за 20–100 миллисекунд. Несколько строк данных создаются путем передачи последовательностей радиочастотных импульсов с разницей градиентов 90° и 180°. После импульса 180° градиент частотного кодирования быстро меняется на отрицательную амплитуду, и результирующие эхо-сигналы кодируются по оси фазового кодирования. Импульсы, используемые для возбуждения, можно разделить на два типа: «однократные» и «многократные» импульсные последовательности. Многокадровые эхопланарные изображения, как правило, собирают больше данных, чем однокадровые EPI.

устранение ореолов

Процесс удаления движения изображений при МРТ-сканировании известен как устранение ореолов.

Существующие подходы

Было предложено несколько алгоритмов для устранения ореолов на медицинских изображениях.

Итеративное решение обратной задачи

Итерационный метод решения задач ^{[ 1 ]} — это алгоритм коррекции ореолов, который устраняет ореолы, возникающие из-за физического движения пациента. Это метод постобработки, который использует простые модели движения (такие как поступательное движение, вращательное движение или линейное движение) для удаления призраков, возникающих на МР-изображениях. Этот алгоритм использует итеративный подход для исправления искаженного изображения с помощью моделей движения.

В стандартной системе сбора данных с прямоугольной сеткой каждая строка данных получается путем применения градиента. $G_{y}$ в направлении оси Y с фиксированным временем T до получения данных. Процесс получения данных подряд известен как просмотр. Эти данные сканируются посредством кодирования в направлениях частотного кодирования и фазового кодирования. После этого выполняется обратное преобразование Фурье для восстановления изображения, которое может содержать ореолы. Затем применяется итерационный метод для уменьшения ореолов.

Поскольку это метод постобработки и требует предварительно определенной модели движения, сигнал, обнаруженный в промежуточном просмотре, сравнивается с существующими моделями. Рассчитана теоретически сгенерированная намагниченность изображения. Эта намагниченность должна совпадать с наблюдаемой намагниченностью.

Преимущество

Итеративное решение обратной задачи происходит быстрее, чем кардиологическое регулирование. ^{[ 2 ]} и не слишком вовлекает пациента.

Недостаток

Выбор модели движения имеет решающее значение, поскольку она должна быть достаточно близкой к реальной модели.

Алгоритм коррекции призраков EPI без опорных значений

Бесплатный алгоритм коррекции призраков EPI ^{[ 3 ]} использует метод под названием ALOHA (подход завершения структурированной матрицы Ханкеля низкого ранга на основе аннигиляционного фильтра). Данные матрицы k-пространства нумеруются последовательно и разбиваются на нечетные и четные данные на основе выборок индекса. Этот метод был разработан на основе того факта, что разница между нечетными и четными данными виртуального k-пространства представляет собой преобразование Фурье базового разреженного изображения. Он основан на принципе, согласно которому призраки Найквиста возникают из-за несоответствия между нечетными и четными эхо-сигналами МР-изображений. Появление призраков на изображениях преобразуется в недостающие данные k-пространства и восстанавливается с помощью матрицы ALOHA.

Существует два типа подходов, которые используются для удаления артефактов Призрака Найквиста:

Подход на основе навигатора ^{[ 4 ]} - используются эталонные изображения и получены с помощью всплесков фазового кодирования. ^{[ 5 ]}
Навигатор свободный подход ^{[ 6 ]} - не использует эталонные изображения и использует последовательности импульсов для коррекции ореолов

Нечетные и четные выборки данных берутся из k-пространства посредством интерполяции . Высокопроизводительный метод интерполяции сможет найти недостающие данные из фактических четных и нечетных последовательностей и удалить ореолы из изображений. ALOHA преобразует задачу разреженного восстановления в задачу интерполяции k-пространства с использованием интерполятора низкого ранга.

Преимущество

Удаляет фантомный артефакт без данных предварительного сканирования или изменения последовательности импульсов.
Других артефактов также можно избежать, соблюдая существующий подход предварительного сканирования.
Этот метод можно применять как для сбора данных с одной, так и с несколькими катушками.
Быстрее по сравнению с эталонными алгоритмами.

Недостаток

Алгоритмы без ссылок склонны к ошибкам и имеют низкую производительность по сравнению с алгоритмами на основе эталонов.

Метод обобщенных прогнозов

Метод обобщенных проекций (МГП) основан на том, что разрывы фазы образуют чередующиеся закономерности в k-пространстве, что приводит к появлению ореолов. Чередованный EPI дает последовательность призраков в направлении фазового кодирования. Это ореолы EPI можно исправить на этапе с использованием двух или более эталонных сканирований.

Согласно MGP, область поддержки (ROS) определяется вокруг родительского изображения (объекта в изображении, который является фантомным) фантомного изображения. Пиксели вне ROS маскируются до нуля. Выполняется преобразование Фурье замаскированного изображения. Фаза исходного изображения заменяется модельным изображением (изображением, которое моделируется как двоение, возникающее из-за смещения фазы), но величина остается постоянной. В методе MGP предполагается, что модельная фаза k-пространства каждой строки более точна, чем фаза исходного изображения k-пространства. Из алгоритма коррекции призраков MGP было замечено, что он работает лучше всего только при низкой степени свободы. Этот метод можно применять только тогда, когда требуется найти не более 8 параметров.

Преимущество

Этот метод основан на изображении и не требует дополнительного эталонного сканирования.
Позволяет устранить двоение сигналов до двух чередований, даже если между ними имеется изменение фазы.
Параметр релаксации улучшает сходимость

Недостаток

Выступы на срезах имеют свои значения намагниченности. Эти разные значения намагниченности будут вызывать разную фазовую характеристику. Следовательно, необходимо провести новое измерение фазовой характеристики.

Ссылки

^{[ 7 ]} ^{[ 8 ]} ^{[ 9 ]} ^{[ 10 ]} ^{[ 11 ]} ^{[ 12 ]} ^{[ 13 ]}

^ Коррекция артефактов движения на МРТ посредством итеративного обратного решение проблем Йен-Хао Цэн; Дженк-Ненг Хван; Чунь Юань
^ Техника кардиологического контроля для измерения насыщения артериальной крови кислородом Расул Юсефи; Мехрдад Нурани Материалы конференции IEEE по биомедицинским схемам и системам (BioCAS), 2014 г.
^ Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)
^ Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)
^ Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)
^ Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)
^ Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)
^ Алгоритм коррекции призраков метода обобщенных проекций (MGP) для чередующегося EPI KJ Lee; Н.Г. Пападакис; округ Колумбия Барбер; И.Д. Уилкинсон; П. Д. Гриффитс; М.Н.Дж. Пейли, Транзакции IEEE по медицинской визуализации, том. 23, нет. 7 июля 2004 г.
^ Коррекция артефактов движения на МРТ посредством итеративного решения обратных задач Йен-Хао Ценг; Дженк-Ненг Хван; Чун Юань, 06 августа 2002 г.
^ Справочник по медицинской визуализации: физики и психологи Джейкоб Бойтель, Гарольд Л. Кундел, Ричард Л. Ван Меттер, опубликованный SPIE - опубликовано в 2000 г. - Международное общество оптической инженерии.
^ Системы визуализации для медицинской диагностики: основы, технические решения и применение систем, применяющих ионизирующее излучение, ядерный магнитный резонанс и ультразвук, 2-е издание, февраль 2006 г.
^ Технология систем медицинской визуализации, Корнелиус Т. Леондес, опубликовано в 2005 г.
^ Техника кардиологического контроля для измерения насыщения артериальной крови кислородом Расул Юсефи; Мехрдад Нурани Материалы конференции IEEE по биомедицинским схемам и системам (BioCAS), 2014 г.

[1] Коррекция артефактов движения на МРТ посредством итеративного обратного решение проблем Йен-Хао Цэн; Дженк-Ненг Хван; Чунь Юань

[2] Техника кардиологического контроля для измерения насыщения артериальной крови кислородом Расул Юсефи; Мехрдад Нурани Материалы конференции IEEE по биомедицинским схемам и системам (BioCAS), 2014 г.

[3] Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)

[4] Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)

[5] Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)

[6] Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)

[7] Безопорная коррекция призраков EPI Найквиста с использованием аннигиляционной матрицы Ганкеля низкого ранга на основе аннулирующего фильтра для интерполяции в K-пространстве. Джуён Ли; Кён Хван Джин; Чон Чхоль Е, 2016 г., 13-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации (ISBI)

[8] Алгоритм коррекции призраков метода обобщенных проекций (MGP) для чередующегося EPI KJ Lee; Н.Г. Пападакис; округ Колумбия Барбер; И.Д. Уилкинсон; П. Д. Гриффитс; М.Н.Дж. Пейли, Транзакции IEEE по медицинской визуализации, том. 23, нет. 7 июля 2004 г.

[9] Коррекция артефактов движения на МРТ посредством итеративного решения обратных задач Йен-Хао Ценг; Дженк-Ненг Хван; Чун Юань, 06 августа 2002 г.

[10] Справочник по медицинской визуализации: физики и психологи Джейкоб Бойтель, Гарольд Л. Кундел, Ричард Л. Ван Меттер, опубликованный SPIE - опубликовано в 2000 г. - Международное общество оптической инженерии.

[11] Системы визуализации для медицинской диагностики: основы, технические решения и применение систем, применяющих ионизирующее излучение, ядерный магнитный резонанс и ультразвук, 2-е издание, февраль 2006 г.

[12] Технология систем медицинской визуализации, Корнелиус Т. Леондес, опубликовано в 2005 г.

[13] Техника кардиологического контроля для измерения насыщения артериальной крови кислородом Расул Юсефи; Мехрдад Нурани Материалы конференции IEEE по биомедицинским схемам и системам (BioCAS), 2014 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]