Chemical species separation in MRI with simultaneous estimation of field map and T2* using a k - space formulation
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2011
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Abstract
Separar diferentes especies químicas en imágenes de resonancia magnética (MRI) es relevante en el diagnóstico de pacientes, ya que permite identificar estructuras que típicamente resultan opacadas en imágenes comunes. Se han logrado buenos resultados con algoritmos en el espacio de la imagen, incluyendo en el modelo de señal parámetros de decaimiento transversal (R*2) y modelo multipico del espectro de la grasa. Sin embargo, separar especies en el espacio de la imagen, es decir, asumiendo un tiempo de adquisición instantáneo, causa artefactos en las imágenes resultantes. Algunos esfuerzos se han hecho para separar considerando un tiempo de adquisición no instantáneo, pero la corrección del mapa de campo y de R*2 aún se realiza en el espacio de la imagen, donde el objeto no se encuentra en las posiciones correctas. En este trabajo presentamos un nuevo método para separar especies químicas en MRI.
Ajustando los datos adquiridos a un modelo de señal que considera un tiempo de adquisición no instantáneo, el método propuesto es capaz de obtener de manera simultánea las especies químicas, la inhomogeneidad de campo y el mapa R*2. De esta forma se corrigen los artefactos causados por inhomogeneidades de campo y por desplazamiento químico en todas las variables estimadas. Imágenes 2DGRE con diferentes tiempos de eco fueron adquiridas en la cabeza y el muslo. El ajuste de datos se realizó minimizando la norma l2 entre la señal adquirida y modelada con un algoritmo de punto interior. Los resultados para los exámenes realizados muestran una excelente separación de agua y grasa con corrección R*2. Una mejor estimación en regiones donde existe sobreposición entre agua y grasa y buen desempeño en imágenes con bajo SNR sin aumentar el número de adquisiciones necesarias hacen de este método una buena alternativa a las técnicas comunes de separación de especies químicas.
Ajustando los datos adquiridos a un modelo de señal que considera un tiempo de adquisición no instantáneo, el método propuesto es capaz de obtener de manera simultánea las especies químicas, la inhomogeneidad de campo y el mapa R*2. De esta forma se corrigen los artefactos causados por inhomogeneidades de campo y por desplazamiento químico en todas las variables estimadas. Imágenes 2DGRE con diferentes tiempos de eco fueron adquiridas en la cabeza y el muslo. El ajuste de datos se realizó minimizando la norma l2 entre la señal adquirida y modelada con un algoritmo de punto interior. Los resultados para los exámenes realizados muestran una excelente separación de agua y grasa con corrección R*2. Una mejor estimación en regiones donde existe sobreposición entre agua y grasa y buen desempeño en imágenes con bajo SNR sin aumentar el número de adquisiciones necesarias hacen de este método una buena alternativa a las técnicas comunes de separación de especies químicas.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2011