A mágneses rezonancia képalkotás alapjai: MATLAB által szimulált képrekonstrukcióval

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Fundamentals of Magnetic Resonance Imaging: with image reconstruction simulated by MATLAB

Könyv tartalma:

Ez a könyv fekete-fehér nyomtatásban készült. Átdolgozására 2020. május 30-án került sor. Ez a könyv a komplex szabad indukciós bomlásból (FID) kiindulva logikai keretet állít fel az MRI alapelveinek tárgyalására. A keretrendszer alapján a hagyományos témák és néhány új téma részletes leírása következik. Minden képletet lépésről lépésre hosszasan levezetünk. Az MRI lényegét alaposan tárgyalja. Hangsúlyozzák, hogy a Fourier-transzformáció (FT) az MRI-ben természetes eredménye az adatgyűjtésnek, ha lineáris térgradienssel történik. Minden fogalom, különösen a visszhang fogalma, részletesen elmagyarázásra kerül. Például jelzik, hogy az egyetlen FID-et követő visszhang népszerű rajza (jegyezzük meg ezt az "egyetlen") az időtengelyen félrevezető az MRI-ben (de az NMR-ben talán nem). Egy visszhang nem tekinthető két egymás utáni FID-nek stb. Ha ezeket az állításokat nem tudja azonnal elfogadni, akkor lehet, hogy fel kell frissítenie az MRI-vel kapcsolatos alapvető ismereteit. A FID-től az MR-képig terjedő eljárás egy FT-párral valósul meg. Az első FT természetesen és automatikusan jön létre a visszhangfelvételből. Az analóg-digitális átalakító diszkrét FID-hez vezet. A Nyquist-mintavételezés és a kvadratúra fázisérzékeny detektálás (PSD) alkalmazásával a FOV*dk = 2pi képletet kapjuk. A FOV*dk=2pi-ból a diszkrét FT a diszkrét FID összegzésével közvetlenül, a folyamatos FT-re való támaszkodás nélkül vezethető le. Így a diszkrét FID diszkrét FT-hez vezet.

Másrészt a diszkrét visszhang a megszerzett diszkrét FID összegzése, ha az újrafázisú lineáris gradiens mező követi a de-fázisú gradiens mezőt. Így a diszkrét FID is diszkrét visszhanghoz vezet. Az eredmény az, hogy a diszkrét visszhang diszkrét FT (egydimenziós). A visszhangok sorozatát fáziskódolással kapjuk (nyers adatok kétdimenziós k-térben). A k-tér tehát egy kétdimenziós diszkrét FT (első FT). A rekonstruált képet a diszkrét visszhangok sorozatára (k-tér) inverz FT (második FT) alkalmazásával kapjuk. A folyamatos FT heurisztikus lépésként használatos. Ez azonban az MRI tárgyalásához nem szükséges. A FID-ről az MR-képre való átváltás példájaként a MATLAB segítségével szimulált képeket kapunk grafikus fantomok számára. A függelékben a képrekonstrukcióhoz és néhány frekvenciaszelektív impulzushoz tartozó MATLAB-kódok találhatók. A keretrendszer alapján a témakörök között szerepelnek az alapvető impulzusszekvenciák; impulzusvonat; képkontrasztok; jel-zaj arány; gyűrűzési lelet; aliasing lelet; szelektív impulzusok szeletprofiljának javítása (a Bloch-egyenletet numerikusan megoldjuk Runge-Kutta módszerrel); zsírelnyomás; magnetizáció-átvitel; diffúzió; áramlási kép; funkcionális MRI (egy érzékelési váltás fMRI-je kerül bemutatásra) stb.

A kereten belül a hangsúlyozott témák közé tartozik a pulzáló szellemkép az áramlásra, amelyet MATLAB segítségével szimulálnak, és a k-térben interleaved nulladatokkal magyaráznak; a kísérletek azt mutatják, hogy az áramlás hibás regisztrációjának hagyományos magyarázata nem helyes; a kísérlet azt is mutatja, hogy a lamináris áramlás profilja ellipszoid helyett hosszú tűnek tűnik; a Stejskal-Tanner formula a b-értékre rossz levezetéssel kapható, így a formula helyessége kérdéses lehet; a 90d szelektív impulzus refókuszáló gradiensének erőssége 0. 515, az általánosan használt -0,5 helyett (a refókuszálási erősség kis különbsége a Bloch-egyenlet nemlinearitása miatt nagy különbséget eredményez a refókuszálási hatásokban); stb. A fenti témákon kívül a Bloch-egyenletet a T1, T2, diffúzió, áramlás stb. kifejezésekkel a dM/dt független hozzájárulások hozzáadásával vezetjük le azzal a feltételezéssel, hogy a T2 csak az x-y síkban működik. Reméljük, hogy ez a könyv olvasmányos. Az a remény, hogy a könyvben való utazás örömöt okozhat. Ez a könyv a kezdők számára is értékes lesz. Talán a szélesebb olvasóközönség számára is értékes lehet.