Neden Yağ-Water Ayrılma Modern MRG'de Önemlidir
Manyetik Resonance Görüntüleme (MRI) modern tıpta vazgeçilmez hale geldi, radyasyon olmadan çok sayıda yol ayrımı sunuyor.En güçlü yetenekleri arasında yağ ve sudan kaynaklanan ayrı sinyallerin aynı voxel içinde yayılması ve yağlanmasının sadece teknik bir meraktır; yağar, dokulu bir şekilde maskenin tespit edilmesi, kemik iliği, kemik inflamasyonu ve kemik iliği ile karakterize edilmesi.
Örneğin, klinik etki derindir. Örneğin, non-alcoholic yağ karaciğer hastalığı (NAFLD), karaciğer yağlarının doğru ölçülmesi ve hastalık ilerlemesi için önemlidir. Benzer şekilde, yağ su ayrılıklarının altta yatan fizikleri hem de araştırmacılar için kritik hale getirir.
MR Fiziğinin Temelleri
Yağ ve suyun nasıl ayırt edildiğini takdir etmek için, ilk önce B0'ın temel prensiplerini anlamalı, alıcı tırnakları tarafından tespit edilen RF sinyallerine sahip ve tarayıcının statik manyetik alanı (B0) ile uyumlu hale gelmektedir. A radyofretleri (RF) pulsiyon ipuçları Bu protonlar B0 etrafında önlenmeleri gibi, alıcı tırnak sinyalleri ile tespit edilen RF sinyalleri yayarlar.
[0] ⁇ = ⁇ B0[Dönem: 1)
⁇ agular frekansı (resonance frekansı), ⁇ gyromantik oran (T1) ve B0, manyetik alan gücüdür. Klinik MR, B0 genellikle 1.5 T veya 3 T. RF pulu sonrası, protonlar iki bağımsız sağlık süreci boyunca dengeye döner: uzunlamasına (T1) ve transverse (T2) rahatlamak. T1 ve T2 kez farklı dokular - kas, yağ ve su - su - geleneksel olarak, geleneksel MRG'ye karşı geri döner.
Ancak, T1 ve T2 kontrastı sadece sudan güvenilir bir şekilde ayıramaz çünkü her iki bileşen de tek bir voxel içinde ortaktır. Bu, [Ücretsiz:0)kimyasal değişim) fenomenin oyuna geldiği yerdir.
Kimyasal Geçiş Phenomenon
Bir hidrojen çekirdeğinin resonance frekansı kimyasal ortamı tarafından etkilenir. Atomun çevreleyen elektronlar, dış B0 alanından nüklemi koruyan küçük bir yerel manyetik alan yaratırlar.Bu kalkanın boyutu moleküler yapıya bağlıdır. - 1,2OFLT:0220 maryonlulukta ve 3'ün üzerindeki tüm yağ moleküllerin (özellikle de CH2 grupları) iki katın üzerindeki etkisi, 1'dir.
Fat-Water Ayrılma için Zorunlu Teknikler
Birkaç MR yöntemi, kimyasal değişimi sadece ve su-sadece görüntüler üretmek için kullanır. En yaygın kullanılan şey, bu ilkeler üzerine inşa edilen (in-fay/out-faz görüntüleme) daha gelişmiş yaklaşımlar, örneğin, eko asimmetri ve en az aquares tahminleri ile yağ ve en az kullanılan yöntemlerdir.
Rothon Yöntemi: Klasik Yaklaşım
1984 yılında W. Thomas Dixon tarafından tanıtılır, orijinal yöntem iki gradient-echo görüntüler belirli yankı zamanlarda (TE) Belirli bir yankı zamanlarında (TE) yağ ve su sinyallerinin [FONTT:0)-fayda) eklendiğinde, her 4.6 ms (1/220 Hz) iki sinyallerin tam olarak 180 derece tükendiğini ve her aşamadan 9,2 puana kadar çıktığını ifade eder.
In-fa ve out-of-faz yankı zamanlarda görüntülerini satın alarak, biri yağ ve su bileşenleri çıkarmak için basit lineer denklemleri çözebilir:
- [FONT=0)In-fay (IP):[Dönem:[Dönemli: 1)
- [FONT=0)Out-of-fay (OP):[Dönem:[Dönem:)[tr|Köpek|kürtçe) × exp(i ::)
IP ve OP 2 × Su'yu döndürür; üç nokta ve multi-echo Bailey tekniklerinin geliştirilmesine yol açan ek faz geçişlerini sağlayan ana alana duyarlıdır.
Üç-Point Dixon ve IDEAL
Üç noktalı Roth, Echo Asymmetry ve Least-squares tahminiyle kimyasal değişim aşamasını ayırmak için farklı bir ek yankı elde eder. ekstra veri noktası sağlam bir aşamayı rahatsız eder ve alan harita tahminleri kullanır.Theurative Decomposition of water and Least-squares tahminleri ile birlikte yüksek sinyal-tavpsiyon oranlarına ulaşmak için uygundur.[Döner et)
Kimyasal Shift Görüntüleme (CSI): In-Phase and Out-of-Phase
Genellikle karşıt-fay veya çift-echo görüntüleme olarak adlandırılır, bu teknik klinik olarak ubiquitous. tek bir gradient-echo serisi iki yankı alır: her iki yağ ve su içeren bir sinyal (örneğin, 1.5 m) ve bir tanesi dış-faz zamanında (örneğin, 2.3 ms veya 6.9 ms, spesifik uygulamaya bağlı olarak) ağırlığa bağlı olarak ağırlığa sahip olmak.
Bununla birlikte, geleneksel CSI sadece niteliksel bilgi sağlar - yağ miktarını ölçemez. Sayısallaştırma için, karmaşık uydurma ile multi-echo Dixon yöntemleri gereklidir.
Spektroskopik Görüntüleme ve Diğer Yaklaşımlar
Manyetik rezonans spektroskopu (MRS) doğrudan bir voxel frekans spektrumunu ölçer, su ve yağ için ayrı zirveler gösterir. MRS hassas ölçümler sağlarken, birden fazla zirve ile yağ spektrumunu modellemek için daha düşük olur. 0*Chemical değişim encoding- bazlı görüntüleme (CSE-MRI)[değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştirmiş bir şekilde otomatik olarak otomatik olarak sabitlenir.
Derinlikteki Fizik: Neden Çalışıyor
Yağ su ayrılıklarının başarısı, sinyalin tam kontrolünü ve faz evrimine bağlıdır. Standart bir yüksek yankı aralığında, TE'nin ifade ettiği sinyal S:
[Üye:0) × ⁇ w[Üye: 2) × ⁇ k[Üye: 2) × ⁇ k[DÜye ait olan × s[DÜye/T3) × s[DÜye/T) × s.
W ve F su ve yağ sinyali çok basit, {{) ve {{f)[Dörtüncü)[Dörtücüklük ve frekans kayması, belirgin transistöropsiyon zamanı.
Ana su zirvesi ve baskın m'lik sıvı yağ zirvesi arasındaki kimyasal değişim -3.5 ppm. 1.5 T, bu 220 Hz. A.Ş.'ye kadar verir. TE = 4.6 ms, ⁇ = 2}} × 220 Hz × TE = 2.3 ms, ⁇ = ⁇ = ⁇ = ⁇ (180°), TE = 4,4,5 $ 'a kadar iptal eder.
Ancak, gerçek dokularda, şişman çoklu spektral bileşenlere sahiptir (geçmiş, olefinic, vs.), ve B0 inhomogeneities ek uzaysal olarak farklı aşama hataları sunar. Multi-echo Roth algoritmaları, çok sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık kullanılan USBT:0Levenberg-Marquardt veya [[D) veya OKT:2).
Uygulamaları: Fat-Water Ayrılma Shines
Belirsiz şişman-sadece ve su-sadece görüntüler üretme yeteneği birçok klinik alan haline geldi. Aşağıda genişletilmiş bağlam ile temel uygulamalar var.
Hepatik Steatosis Quantification
Non-alcoholic fatty karaciğer hastalığı, küresel nüfusun% 25'ini etkiler. MRF şimdi doğrulanmış, karaciğer yağ içeriği için invazif olmayan biyomarker. - T2* düzeltme, NAFLD /NASH için tüm karaciğerdeki yağ miktarını ölçebilir.[TFLD)[TFLD)[TFLD)[TFLD)[TFLD ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu gösterir.
Onkoloji: Tumor Karakterizasyon
Birçok tümörler makroskobik veya mikroskobik yağ miktarı içerir. karaciğerde yağ su dağılımı, yağdan akan mazlumozu yağdırmaktan kaçınır (HCC) veya angiomyolipoma. ([Dörtüncü) veya radyasyon değişiklikleri.[Dörtüncü)[Dönemli bir adenoma tanısı alır.
Musculoskeletal Görüntüleme
Ortopediklerde, yağ su dağılımı, kemik iliği edema (örneğin, stres kırıklarında veya osteomyelitis) görselleştirilmesini artırır, çünkü edema su içeriğinden daha eşit olarak yağdırır, özellikle de büyük B0 inhomojenitelere yardımcı olur (örneğin, omuzlar)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)[M)
Kardiyak ve Vascular Görüntüleme
Fat-su ayrımı, kardinal yağ damasyonumu değerlendirmek için giderek daha fazla kullanılır (örneğin, arrhythmojenik sağ ventricular kardiyomiyopati) ve geç gadolinyum görüntülemede epik yağ bastırmak için kullanılır.
Quantitative Görüntüleme Biomarkers
PDFF'nin ötesinde, yağ su dağılımı, steatosis ile karaciğer hesaplamasını sağlar; yağ kesir ve R2*, demir ve yağ sık sık sık sık sık sık sık sık sık eksperiyom protokollerinde bulunur.
Meydanlar ve Sınırlar
Onun gücüne rağmen, yağ su ayrılıkları önemsiz değildir. Anahtar zorluklar şunları içerir:
- [FONT:0)B0 Alan Inhomogeneities:[Dönetici alanında olağanüstü değişiklikler, doğru bir şekilde düzeltilemezse yağ su değişimlerine yol açan faz hatalarına neden olur. Gelişmiş algoritmaların alanı harita tahmin ve bölge büyüyen faz artışlarını kullanır.
- [FONT=0]Noise and T2* Decay: Hızlı T2* yüksek alanlarda veya demir yüklenmiş dokularda çürüme SNR ve doğruluk azaltır. Çok-echo özelliği karmaşık ağırlık ile bunu hafifletebilir.
- [FONT:0]Partial Volume Effects:[Dönder: [DüzgT:0] Katı yağ ve saf su arasındaki sınırlarda, her iki bileşen içeren voxels dikkatli yorum gerektiren orta yağ kesleri verebilir.
- [FONT:0]Motion ve Respirasyon: [Dönetici: [Dönetici:0] Nefes alma satın almaları kar için standarttır, ancak serbest-nezli diziler, ameliyatsız hastalar için gerekli olabilir.
- [FONT=0)Fat Spectrum Complexity:[DDDDDDDDDDD:0) Basit iki-peak modeli (su + tek yağ zirvesi) nicelleştirme için yetersizdir. Multi-peak modelleri (tipik olarak 6-9 zirveler) doğru PDFF için gereklidir, ancak hataları modellemek için hesaplama zamanı ve duyarlılığı arttırırlar.
Future Yol Tarifi
Fat-su ayrımı gelişmeye devam ediyor. Gelişen eğilimler şunlardır:
- [FONT=0) Deep Learning:[Döneticiler) [FONT=FONT=0))) [FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=0)))))))))))
- [FONT=0)Multi-parametrik Haritalama: PDFF, R2*, T1 ve ADC, kapsamlı bir doku karakterizasyonu sunmak için mümkün olan tek bir satın alma işlemidir.
- [FONT=0) 5.Bölüm MRG (T) ● · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·
- [FONT:0) Gerçek zamanlı Fat-Water Ayrılığı: Müdahalesel MRG ve dinamik kontrast destekli çalışmalar için, hızlı yeniden yapılandırma algoritmaları yakın zamanda ayrımına olanak sağlar.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
MRG'de su dağılımı temel fizik ilkelerinin sofistike bir uygulamasıdır - kimyasal değişim, faz evrimi ve multi-echo sinyal modellemesi. Erken iki noktalı Roth yönteminden modern IDEAL ve derin öğrenme tabanlı yaklaşımlara kadar, bu teknikler teşhis görüntüleme için temel bir araç haline gelir, hemen hemen hemen hemen hemen hemen hemen hemen hemen hemen hemen herhangi bir doku karakterizasyonunda yağ ve su miktarını artırmak için temel bir araç olacaktır.