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一切从基础做起，从简单开始！ -------青花瓷讲师团 咱们继续讲解下面这张图。 一.Max#Slices：最大扫描层数； #of Acqs：采集次数。 以上两个参数中，最大扫描层数由“TR”，带宽，ETL等决定，假设单纯的修改TR，上图中TR=5648ms，决定了最大扫描层数为28， 1）如果咱们要扫描30层（与28层差距很小），则“#of Acqs”会变为2，即分两次采集，扫描时间会翻倍，此时只需增加点TR就可以了，直至最大扫描层数“Max#Slices”与实际扫描层数“#Slice”匹配即可 2）如果咱们扫描层数增加为40层（远大于28），则“#of Acqs”会变为2，则此时可以缩短TR，直至将“Max#Slices”变为20层即可，此时采集次数还是为2，但是时间会缩短。 注：目前机器比较智能，有的机器TR可以选择“Auto TR”，会自动匹配最佳参数。 二.Rel.SNR（%）：相对信噪比 这个信噪比不是绝对的，是相对的，例如，假设NEX（激励次数）为2，Rel.SNR（%）=100%，如果将NEX增加到4，则Rel.SNR（%）=141%，可以验证信噪比的增加只与NEX的平方根成正比，即激励次数增加一倍，则SNR增加根号2倍（1.414倍）。除此之外，对于初学者，可以尝试修改别的参数，如带宽等，来验证下此参数对信噪比的影响。 注： 1）假设NEX由2增加到4后，将此序列保存到序列包后，再次重新调取序列的时候，则Rel.SNR（%）为100%，并不是141%。 2）如果某个序列，调节参数后Rel.SNR（%）变为30%，并不代表扫描后的图像很差，需要扫描看图像再确定图像质量。 三.Pixel Size：像素尺寸 序列平面间体素的分辨率即水平与垂直的长度，以mmXmm表示。其值越小，像素就越小，故分辨率就越高，但是信噪比就相对越低。 计算方法：（Freq.FOV÷Frequency）X（Freq. FOV÷Phase） 四.Bw/Pixel：带宽/像素 此数值是怎么计算的呢？有什么临床意义呢？以下图参数为例。 一）两个概念及二者关系 1）Bandwidth：在GE机器上称为“接收带宽”，但是其值是一个半带宽，此图上为50KHz，故采集的总带宽则为50X2KHz=100KHz。 2）BW/Pixel：此值为一个像素带宽 3）二者转换或计算 BW/Pixel=Bandwidth X 2÷Frequency； 则上图中BW/Pixel=50KHz X 2÷320=0.3125KHz=312.5Hz。反之知道了像素带宽，也要能够推断出接收带宽。 4）为什么除的是“Frequency”而不是“Phase”？ 这个要从接收带宽的定义说，接收带宽可以理解为在磁共振成像过程中在频率编码方向上的信号频率范围。 二）临床意义 最常见的Bandwidth在3.0T的机器上一般要比1.5T的大，这是为什么呢？或者大家经常说的一句话就是，这个化学位移伪影有点重，加大下带宽。也就是接收带宽越大，化学伪影伪影越小，反之，接收带宽越小，则化学位移伪影越明显。下面咱们就讲讲其原理。 上图中机器为3T的参数，Bandwidth=50KHz，Frequency=320。通过这三个数值，则可以计算出化学位移的像素个数。 1.一个像素的带宽为312.5Hz，（上面的Bw/Pixel已讲解计算，界面上也会自动显示） 2.此参数为3.0T的磁共振，水脂化学位移差距为3.5ppmX42.5MHz/T X 3T=446Hz，则可以算出化学位移的像素是446/312.5=1.4个像素；假设是在1.5T上，扫描参数一致的情况下，化学位移的像素个数则为：（3.5ppmX42.5MHz/T X 1.5T）/312.5=0.7个像素。 通过上述计算，不难发现，'这个化学位移伪影有点重，加大下带宽'的原因了。 3.带宽减小，信噪比会增加，但是并不能够无限制的减小以追求信噪比，需要权衡接收带宽、TE和回波间隔（Echo Spacing）之间的关系。 4.通过带宽和FOV是可以计算出机器最大梯度场强，通过带宽及“Echo Spacing”也可以观察梯度场的梯度切换率等相关硬件参数，在此不再多讲，有感兴趣的可以加群一起讨论。 公共号正在持续更新，欢迎大家跟紧我们更新的步伐，每天学习一点，不断成长。 |
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来自： zskyteacher > 《MR技术特辑》
