使用自由呼吸、自门控超短回波时间成像的肺部结构磁共振成像

我的研究重点是开发和应用用于肺部结构与功能成像的磁共振成像（MRI）方法。我们希望了解如何最优地对肺部进行成像，并利用这些技术来研究肺部健康与疾病。肺部MRI是一个快速发展的领域。

研究人员正在探索采集不同气体造影剂 MRI 的新方法，以及利用常规 MRI 对肺部结构和功能成像的新技术。结构 MRI 已取得长足进展，出现了多种减轻运动伪影并提高图像信噪比的新方法。目前可用于生成高质量肺部结构 MRI 图像的许多重建方法，要么较为复杂，要么计算成本较高，或两者兼有。

本方案采用计算效率相对较高的重建方法，并实现了一种简单的采集后呼吸门控流程。首先，在自由呼吸状态下获取肺部的超短回波时间磁共振图像。将数据和基于k空间的轨迹导入MATLAB中。

弃去前1000个投影，以确保数据达到稳态磁化。接下来，使用非均匀快速傅里叶变换将图像重建为96 × 96 × 96的矩阵尺寸。采用约200个投影，对应0.6至0.8秒的数据量。

然后重建并存储来自所有线圈单元的图像，以及最终的线圈组合图像。在组合线圈图像中，选择一个能清晰显示膈肌的冠状面切片。选定冠状面切片后，查看该切片的各个线圈图像，并选择一个或两个最能清晰显示膈肌的线圈单元。

现在仅使用滑动窗口对线圈元件的数据进行重建，以生成时间分辨率为约0.5秒的图像。使用前200个投影通过非均匀快速傅里叶变换重建一幅图像，并仅保存膈肌层面。然后移动100个投影，重建另一幅图像，并保存其膈肌层面。

现在，在滑动窗口图像的第一幅图像中选择一条穿过横膈膜的线。通过查看所有投影的该呼吸导航图像来可视化呼吸运动。确定所有呼吸导航图像中横膈膜的位置，并利用该位置将投影标记为属于特定的呼吸相位 bin。

然后确定包含最多对应呼气末期投影的分箱，并选择该分箱进行重建。使用指数滤波器，使主分箱内的投影权重为1，而不同呼吸分箱内的投影权重急剧下降。接下来，使用伯克利高级重建工具箱（Berkeley Advanced Reconstruction Toolbox）在目标呼吸分箱内重建高分辨率图像。

使用迭代密度组合方法计算密度补偿权重。将密度补偿权重与软门控权重相乘进行缩放。然后根据密度补偿权重和软门控权重对数据进行缩放。

现在执行基本的非均匀快速傅里叶变换，以促进线圈组合。将非均匀快速傅里叶变换图像转换为网格化的k空间，用于线圈组合。然后生成一个线圈组合矩阵，并利用该矩阵对原始数据和网格化k空间进行线圈组合，同时估计线圈灵敏度。

随后，利用加权密度补偿、线圈组合数据和线圈灵敏度图，进行并行成像压缩感知重建。在呼气末期，基于图像和基于k空间的门控方法生成的图像均能清晰显示膈肌，其中基于图像的门控表现出更优的运动补偿效果。软门控提高了吸气图像的清晰度，与硬门控相比，减少了欠采样伪影。

基于图像和基于k空间的门控技术均能成功检测规律呼吸期间的呼吸波形，而在不规则呼吸条件下，基于图像的门控技术获得的结果更清晰。