DWI高级弥散模型成像:基础概念

2023-11-23 04:00

本文主要是介绍DWI高级弥散模型成像:基础概念,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


        DTI成像已经有比较长的应用历史,它可以显示纤维束的总体走形,并且可以产生定量的参数例如FA值和MD值来反应微结构的信息。但是研究也显示该模型对复杂的纤维束走形显示能力交差,特别是对于交差纤维和具有分支的纤维显示效果欠佳。为了更好的显示复杂纤维束的特点并准确判断纤维束的走向,研究者们提出了不同的方法,例如我们熟悉的扩散谱成像(diffusion spectrum imagingDSI)(图1),实际上在显示负责纤维束走形的方法中,DSI只是其中的一种,其它还有我们所熟悉的QBI和GQI(图2),为了更清楚地了解这些不同的后处理模型,我们先从它们所应用的概念说起。

 

  1基于DSI算法,利用部分栅格数据(grid sampling)(514个点)重建的纤维束图像。

图 2 重建的纤维束图像,(a) 利用QBI重建模型252方向壳数据(shell dataset)重建,(b) 相同的数据类型利用GQI模型进行的重建,(c) 基于203个点栅格数据(grid sampling)利用DSI模型的重建结果,(d)相同的数据利用GQI模型重建的结果。

一、q-space成像

之所以要介绍q-space成像这个概念,这是因为该概念是不依赖于模型重建纤维束的的基础,不管是DSIQBI还是GQI,本质都是q-space成像(图3),那什么是q-space成像呢?“q-space 成像是Callaghan1994年提出,为了更清楚的理解这个概念,可以把这个概念和MR成像中的“K-space”进行对比,K-space内数据的编码是应用频率编码梯度来实现的(readout gradient),而q-space内的数据是由扩散编码梯度来实现的,K-space内数据通过傅里叶变换可以和氢质子的空间位置进行关联,而q-space内的数据通过傅里叶变换可以得到一个称为“总体平均位移子(ensemble average propagator

EAP)”的概念。通过对扩散信号进行傅里叶变换即可得到EAP,它们之间的关系如下公式来表示:

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