자기 공명 화상 (MRI)는 핵 자기 공명의 원리에 의존하는 널리 사용되는 의료 이미징 기술입니다. MRI 이미지의 품질은 원료 데이터에서 이미지 재구성 과정에서 크게 달라집니다. 4ier Transform 기술은 시각적 이미지로 수집 된 신호를 변환하는 데 중요한 역할을하며 내부 신체 구조의 상세한 시각화를 가능하게합니다.

MRI의 4가지 변형

네이처 트랜스폼은 주파수 영역으로 시간 또는 공간 도메인에서 신호를 변환하는 수학 작업입니다. MRI에서 k-space에서 수집 된 원시 데이터는 주파수 영역에서 있습니다. 반대 포니어 트랜스폼에 적용하면이 데이터를 염기적으로 해석 할 수있는 공간 이미지로 재구성합니다.

Fourier 기술로 이미지 품질을 향상

여러 네이어 기반 방법은 MRI 이미지 품질을 개선하기 위해 사용됩니다. 이 기술은 소음을 줄이고, Artifacts에 대한 정확하고 해상도를 높일 수 있습니다. 고급 알고리즘은 스캔 중에 모션에 대해 보상 할 수 있으며, 더 명확한 이미지로 인한 것입니다.

응용 및 미래 개발

4개의 Transform 기술을 적용하는 것은 MRI 기술을 지속적으로 발전시키기 위하여 계속합니다. 혁신은 이미지 취득을 가속화하고, 평행한 화상 진찰을 가속하는 압축 감각을, 포함합니다. 이 발달은 4개의 분석에 이미지 재구성 과정을 낙관하기 위하여 크게 했습니다.

  • 소음 감소
  • Artifact 교정
  • 해결책 증진
  • 모션 보상