腹部成像是磁共振成像(MRI)的一個重要應用領域, 但呼吸運動導致的偽影依然是其面臨的主要問題。回顧式呼吸導航門控技術可以有效地抑制呼吸運動偽影, 然而過長的掃描時間和很低的信噪比效率嚴重制約了這種技術的臨床應用。本文提出了一種改進的回顧式呼吸導航數據采集和重建方法, 該方法采用了變過采集率的數據采集方法和加權平均的重建算法。水模和7名志愿者的成像結果表明, 相同的掃描時間, 改進方法和傳統方法相比, 可以有效提高圖像的信噪比以及減少圖像偽影。該方法也可在不影響圖像質量的前提下減少掃描時間。
引用本文： 史中強, 杜一平. 改進的磁共振回顧式呼吸導航門控技術. 生物醫學工程學雜志, 2015, 32(6): 1317-1322. doi: 10.7507/1001-5515.20150233 復制
0 引言
呼吸運動是腹部磁共振(magnetic resonance imaging，MRI)圖像的主要偽影來源，同時也是腹部成像的難點。如果不對呼吸運動進行補償或矯正，將造成圖像的模糊、鬼影、信號丟失、誤標記等。這些圖像偽影會使重要的解剖結構變得模糊不清，使診斷變得困難甚至不可能[1]。
呼吸運動造成的圖像問題可以通過多種方法來解決。一個直接的策略就是屏氣掃描[2]。單次屏氣掃描時間很短，因而得到的圖像信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和分辨率一般較差。采用多次屏氣可以得到更高SNR和分辨率的圖像[3]，但是隨之產生的問題是多次屏氣很難保證每次屏氣時激發和采集在同一位置。
另一種辦法是使用偽影抑制技術，比如呼吸重排相位編碼(respiratory ordered phase encoding，ROPE)[4]、梯度矩歸零(gradient moment nulling)[5-6]和平均。呼吸重排相位編碼通過調整相位編碼步的次序使呼吸運動導致的位移隨相位編碼步單調變化，從而減少運動偽影。梯度矩歸零的思想類似于流動補償。平均的原理在于靜止組織的圖像總是恒定在成像視野的固定位置，而運動引起的偽影的位置是隨機的。因此平均增強了圖像的實際信號強度，削弱了運動鬼影的SNR[7]。但這幾種方法都只能在一定程度上減少偽影，并不能完全消除運動對圖像的影響[8]。
第三種比較常用的技術就是呼吸導航門控[9-11]。呼吸導航門控通過檢測橫膈膜位置來監測呼吸運動以矯正運動偽影。呼吸導航門控有前瞻式和回顧式兩種[12]。前瞻式呼吸導航門控需要實時檢測呼吸運動，并把運動信息反饋給采集系統。只有當檢測到的膈膜位置在一個特定的接受窗時，數據采集門控才被觸發，完成信號的采集，否則跳過數據采集階段，繼續檢測呼吸運動。如此循環，直到采完所有數據。前瞻式呼吸導航門控需要對信號做實時處理和反饋，需要較高的處理速度，因而對系統的軟硬件性能要求較高。回顧式呼吸導航門控不需要實時反饋呼吸運動信息，采集數據時并不考慮數據的舍棄，而是以一個固定的過采集率(比如5)重復采集數據。重建之前，首先根據導航信息繪制出橫膈膜位置的直方圖，直方圖的最高點選作參考位置。對于每一條相位編碼線，只有距離參考位置最近的數據才被認為是“好的”數據用來做重建，其余過采集的數據都丟掉。回顧式呼吸導航門控對于系統沒有特殊的要求，一般普通的掃描平臺都可以實現。
考慮到低場永磁磁共振系統的實際性能和特點，屏氣掃描得到的圖像SNR過低，偽影抑制技術由于自身特點并不能完全解決呼吸偽影，前瞻式呼吸導航門控也很難實現，因此回顧式呼吸導航門控技術無疑是低場永磁磁共振系統腹部成像最理想的選擇。
但是如前所述，過采集使得回顧式呼吸導航門控序列掃描時間大大延長(正比于過采集率)。此外，回顧式呼吸導航技術在圖像重建時，丟掉了大量受到呼吸運動“污染”的“壞的”數據，造成了很低的數據利用率及SNR效率。
針對這些問題，本文提出了一種改進的回顧式呼吸導航數據采集及重建方法。數據采集時，為了減少掃描時間，過采集率不再保持恒定，而是從k空間中心向外逐漸減小。重建時，通過使用加權平均的算法，把傳統方法丟掉的數據以較小的權重用到重建中來，以提高圖像的SNR并減少運動偽影。
1 方法
1.1 導航信號的獲取
導航回波信號通過條形束(pencil beam)導航序列獲得[13]。導航脈沖沿被試物體(或橫膈膜)運動方向激發一直徑為4 cm的條形束，對此條形束做一維編碼，即可得到導航回波信號。通過邊緣檢測算法可以計算出被試運動位移的準確結果[14]。
1.2 改進的回顧式導航門控圖像數據采集與重建方法
二維(two-dimensional，2D)圖像的相位編碼線根據它們與k空間中心的距離被平均分成了8個部分，每個部分的過采集率不同，分別記為Wn，n=±(1~4)，且Wn=W-n(如圖 1所示)。本文選用了10組不同的采集方案，即(W1, W2, W3, W4)分別等于(8，6，4，2)、(7，6，4，2)、(6，6，4，2)、(6，6，3，2)、(6，5，3，2)、(6，4，3，2)、(5，4，3，2)、(5，3，3，2)、(4，3，3，2)和(3，3，3，2)，相應的采集時間分別是傳統采集方法[(W1, W2, W3, W4)=(5，5，5，5)]的100%~55%，以5%為間隔。
圖1
變過采集率的數據采集方法
Figure1.
Data acquisition method with variable over-sampling ratio
對每一條相位編碼線，所有過采集的數據經過加權平均之后再來做重建。本文使用了與偏移參考點的距離成反比的權重值，如圖 2所示。當采集到的數據沒有偏離參考點時，數據權重最大，等于1。隨著偏移距離的增加，權重值逐漸減小，當偏移參考點的距離超過兩個導航回波像素時，權重為0。如果此范圍沒有數據，則此相位編碼線使用過采集的數據中距離參考點最近的代替。
圖2
權重函數
Figure2.
Weighting function
1.3 圖像評價
本文首先測量和比較了圖像的SNR和鬼影圖像比(ghost-to-image ratio, GIR)[15]。噪聲和鬼影分別通過在圖像頻率和相位編碼方向的非信號區域選擇一個感興趣區域(region-of-interest，ROI)來測量。信號(圖像)通過在信號區域選擇的ROI來測量。SNR定義為信號強度的均值和噪聲的標準差的比，GIR定義為鬼影的均值和圖像均值的比。
除了SNR和GIR之外，本文還使用了熵聚集判據(entropy focus criterion)來定量比較圖像的整體運動鬼影嚴重程度。已證明，圖像的熵隨著運動(運動偽影)的增加而增加[16]。熵聚集判據E的定義如下：
| $E=-\sum\limits_{j=1}^S {\frac{{{B_j}}}{{{B_{\max }}}}\ln \left[{\frac{{{B_j}}}{{{B_{\max }}}}} \right]} $ |
其中S代表圖像的像素數，Bj是第j個像素值(復數)的模，Bmax是圖像總能量的平方根，由下式定義：
| ${B_{\max }}=\sqrt {\sum\limits_{j=1}^S {B_j^2} } $ |
本文使用了熵增來比較改進方法和傳統方法的圖像熵的變化。熵增I的定義如下：
| $I=\Delta E/{{\text{E}}_{{\text{conv}}}}=\left({{E_{prop}}-{E_{{\text{conv}}}}} \right)/{E_{{\text{conv}}}}$ |
其中，Econv表示使用傳統方法得到的圖像的熵，Eprop表示使用改進方法得到的圖像的熵。因此，I＜0則意味著改進方法得到的圖像的運動偽影比傳統方法的小，反之亦然。
2 實驗
結合回顧式呼吸導航門控的2D梯度回波(gradient recalled echo，GRE)圖像數據在一臺0.35 T永磁MRI系統(鑫高益磁材有限公司，中國寧波)上采集獲得。系統梯度線圈最大的梯度強度為15 mT/m，最大上升率為50 T/(m·s)。
2.1 水模實驗
實驗用的是內部有一定結構裝有濃度為0.1%的硫酸銅溶液的方形水模。水模的T1和T2基本相同，約等于117.7 ms。實驗過程中，手動沿垂直于掃描層面方向拖動水模在線圈內前后移動，幅度前后各不超過2 cm，運動周期為2~4 s。導航序列的主要參數如下：翻轉角=15°，導航序列時長為20 ms，導航回波像素大小為1.17 mm。2D GRE序列的掃描參數如下：掃描視野為300 mm×250 mm，掃描矩陣大小為256×128，TR/TE/翻轉角=240 ms/10 ms/80°，層厚為6 mm，層數為6層，讀出帶寬為25.00 kHz。
2.2 腹部成像實驗
實驗對象為7名健康成年人，包括5名男性和2名女性，平均年齡23歲(22~25歲)。對所有被試均做肝臟橫斷面掃描，掃描過程中可自由呼吸。導航序列的主要參數如下：翻轉角=15°，導航序列時長為20 ms，導航回波像素大小為1.88 mm。2D GRE序列掃描參數如下：掃描視野為300 mm×250 mm，掃描矩陣大小為160×128，TR/TE/翻轉角=240 ms/10 ms/60°，層厚為10 mm，層數為8層，讀出帶寬為25.00 kHz。
3 結果
3.1 水模實驗
如圖 3所示是采用傳統和改進方法在相同掃描時間下得到的水模圖像對比。相比于傳統方法，采用改進方法的圖像鬼影(箭頭所指)有了明顯的降低。在第六層圖像上選取ROI測量，采用改進方法得到的圖像的GIR為9.25%，低于采用傳統方法的11.29%，GIR降低的比例約為18%；SNR也由傳統方法的66.789提高到了69.723，SNR提高的比例約為4.3%。
圖3
相同掃描時間下采用傳統方法(上)和改進方法(下)得到的水模6個不同層面位置的圖像
白色實線、白色虛線、黑色方框方框分別表示測量鬼影、噪聲和信號(圖像)強度的ROI；箭頭所示為鬼影
Figure3. Six different slices of images acquired using the conventional (top) and proposed (bottom) methods with the same scan timethe white solid, white dashed, and black rectangular boxes are selected ROIs to measure the intensity of ghost, noise and signal (image), respectively; and the arrows indicate ghost
采用10種不同的采集方案，得到的水模圖像的熵增如圖 4所示。從圖中可以看出，圖像的熵隨著采集時間的減少而不斷增加，并且當改進方法的采集時間降至傳統方法的90%時，圖像的運動偽影仍小于傳統方法(此時I=-0.062%)。
圖4
不同采集方案下圖像的熵增
Figure4.
Entropy Increment with different acquisition protocols
3.2 腹部成像實驗
如圖 5所示，相同掃描時間下采用傳統方法和改進方法得到的某一名被試肝臟橫斷面圖像的其中一層。可以看出，腹部成像實驗采用改進方法得到的圖像質量也要優于采用傳統方法得到的圖像質量。箭頭所指的地方可以看到改進方法的運動鬼影明顯減少。
圖5
相同掃描時間采用傳統方法(左上)和改進方法(左下)得到的某一被試的其中一層圖像
白色實線、白色虛線、黑色方框方框分別表示測量鬼影、噪聲和信號(圖像)強度的ROI；箭頭所示為鬼影。為了看清兩幅圖中運動鬼影的差別，右列顯示了左列對應兩幅圖調節窗寬窗位之后的圖像
Figure5. One slice of images from one subject acquired with conventional (top left) and proposed (bottom left) methods with the same scan timethe white solid, white dashed, and black rectangular boxes are selected ROIs to measure the intensity of ghost, noise and signal (image), respectively; and the arrows indicate ghost. The right column shows the images of the left column after adjusting the window level and window width for better visualizing of the motion ghosts
對所有7名被試，分別在其所得八層圖像的其中一層選取ROI，測得的GIR和SNR結果比較如圖 6所示。采用改進方法的圖像平均GIR和SNR分別為5.16%和90.33，兩個指標都優于傳統方法的5.59%和85.08。本實驗中，相比于傳統方法，改進方法的圖像GIR降低了4.5%(t檢驗, P＜0.05)，同時，SNR增加了4.3%(t檢驗, P＜0.05)。
圖6
相同掃描時間采用傳統方法和改進方法得到的7名被試圖像的GIR和SNR結果
Figure6.
Results of the GIR and SNR measurements with the same scan time of the 7 subjects by using the conventional and proposed methods
如圖 7所示是使用10種不同采集方案下7名被試得到的圖像熵增統計結果。改進方法的掃描時間比傳統方法減少將近15%時，圖像運動偽影依然小于傳統方法。
圖7
不同采集方案得到的圖像的熵增對比
曲線上的黑點表示7名被試所得圖像熵增的平均值，豎條表示熵增的標準差
Figure7. Entropy Increment with different acquisition protocolsthe mean entropy increments of the 7 subjects were labeled with dots, and the vertical bars represent standard deviation of entropy increments
4 結論和討論
k空間中心區域相較于k空間邊緣受到呼吸運動導致的數據“污染”對圖像質量影響更大，本文使用的變過采集率的采集方法正是利用了圖像質量和k空間的這個關系。重建時，過采集的數據偏移參考點距離不同，受到運動“污染”的程度也不同，因而本文使用了加權平均的算法來處理過采集的數據，以提高數據利用率和圖像質量。實驗結果表明本文提出的方法和傳統方法相比，在相同的掃描時間下提高了圖像的質量。此方法也可以在保證圖像質量不下降的情況下減少掃描時間。
改進的方法可以直接推廣到三維(three-dimensional，3D)成像上去，由于3D成像可以在兩個相位編碼方向同時做變過采集率數據采集，因此有可能更大程度地減少數據采集時間。
本文在研究改進的方法所能減少的采集時間時，只使用了熵聚集判據一個指標，有必要使用更多的指標(SNR、GIR等)對此做進一步的論證。
0 引言
呼吸運動是腹部磁共振(magnetic resonance imaging，MRI)圖像的主要偽影來源，同時也是腹部成像的難點。如果不對呼吸運動進行補償或矯正，將造成圖像的模糊、鬼影、信號丟失、誤標記等。這些圖像偽影會使重要的解剖結構變得模糊不清，使診斷變得困難甚至不可能[1]。
呼吸運動造成的圖像問題可以通過多種方法來解決。一個直接的策略就是屏氣掃描[2]。單次屏氣掃描時間很短，因而得到的圖像信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和分辨率一般較差。采用多次屏氣可以得到更高SNR和分辨率的圖像[3]，但是隨之產生的問題是多次屏氣很難保證每次屏氣時激發和采集在同一位置。
另一種辦法是使用偽影抑制技術，比如呼吸重排相位編碼(respiratory ordered phase encoding，ROPE)[4]、梯度矩歸零(gradient moment nulling)[5-6]和平均。呼吸重排相位編碼通過調整相位編碼步的次序使呼吸運動導致的位移隨相位編碼步單調變化，從而減少運動偽影。梯度矩歸零的思想類似于流動補償。平均的原理在于靜止組織的圖像總是恒定在成像視野的固定位置，而運動引起的偽影的位置是隨機的。因此平均增強了圖像的實際信號強度，削弱了運動鬼影的SNR[7]。但這幾種方法都只能在一定程度上減少偽影，并不能完全消除運動對圖像的影響[8]。
第三種比較常用的技術就是呼吸導航門控[9-11]。呼吸導航門控通過檢測橫膈膜位置來監測呼吸運動以矯正運動偽影。呼吸導航門控有前瞻式和回顧式兩種[12]。前瞻式呼吸導航門控需要實時檢測呼吸運動，并把運動信息反饋給采集系統。只有當檢測到的膈膜位置在一個特定的接受窗時，數據采集門控才被觸發，完成信號的采集，否則跳過數據采集階段，繼續檢測呼吸運動。如此循環，直到采完所有數據。前瞻式呼吸導航門控需要對信號做實時處理和反饋，需要較高的處理速度，因而對系統的軟硬件性能要求較高。回顧式呼吸導航門控不需要實時反饋呼吸運動信息，采集數據時并不考慮數據的舍棄，而是以一個固定的過采集率(比如5)重復采集數據。重建之前，首先根據導航信息繪制出橫膈膜位置的直方圖，直方圖的最高點選作參考位置。對于每一條相位編碼線，只有距離參考位置最近的數據才被認為是“好的”數據用來做重建，其余過采集的數據都丟掉。回顧式呼吸導航門控對于系統沒有特殊的要求，一般普通的掃描平臺都可以實現。
考慮到低場永磁磁共振系統的實際性能和特點，屏氣掃描得到的圖像SNR過低，偽影抑制技術由于自身特點并不能完全解決呼吸偽影，前瞻式呼吸導航門控也很難實現，因此回顧式呼吸導航門控技術無疑是低場永磁磁共振系統腹部成像最理想的選擇。
但是如前所述，過采集使得回顧式呼吸導航門控序列掃描時間大大延長(正比于過采集率)。此外，回顧式呼吸導航技術在圖像重建時，丟掉了大量受到呼吸運動“污染”的“壞的”數據，造成了很低的數據利用率及SNR效率。
針對這些問題，本文提出了一種改進的回顧式呼吸導航數據采集及重建方法。數據采集時，為了減少掃描時間，過采集率不再保持恒定，而是從k空間中心向外逐漸減小。重建時，通過使用加權平均的算法，把傳統方法丟掉的數據以較小的權重用到重建中來，以提高圖像的SNR并減少運動偽影。
1 方法
1.1 導航信號的獲取
導航回波信號通過條形束(pencil beam)導航序列獲得[13]。導航脈沖沿被試物體(或橫膈膜)運動方向激發一直徑為4 cm的條形束，對此條形束做一維編碼，即可得到導航回波信號。通過邊緣檢測算法可以計算出被試運動位移的準確結果[14]。
1.2 改進的回顧式導航門控圖像數據采集與重建方法
二維(two-dimensional，2D)圖像的相位編碼線根據它們與k空間中心的距離被平均分成了8個部分，每個部分的過采集率不同，分別記為Wn，n=±(1~4)，且Wn=W-n(如圖 1所示)。本文選用了10組不同的采集方案，即(W1, W2, W3, W4)分別等于(8，6，4，2)、(7，6，4，2)、(6，6，4，2)、(6，6，3，2)、(6，5，3，2)、(6，4，3，2)、(5，4，3，2)、(5，3，3，2)、(4，3，3，2)和(3，3，3，2)，相應的采集時間分別是傳統采集方法[(W1, W2, W3, W4)=(5，5，5，5)]的100%~55%，以5%為間隔。
圖1
變過采集率的數據采集方法
Figure1.
Data acquisition method with variable over-sampling ratio
對每一條相位編碼線，所有過采集的數據經過加權平均之后再來做重建。本文使用了與偏移參考點的距離成反比的權重值，如圖 2所示。當采集到的數據沒有偏離參考點時，數據權重最大，等于1。隨著偏移距離的增加，權重值逐漸減小，當偏移參考點的距離超過兩個導航回波像素時，權重為0。如果此范圍沒有數據，則此相位編碼線使用過采集的數據中距離參考點最近的代替。
圖2
權重函數
Figure2.
Weighting function
1.3 圖像評價
本文首先測量和比較了圖像的SNR和鬼影圖像比(ghost-to-image ratio, GIR)[15]。噪聲和鬼影分別通過在圖像頻率和相位編碼方向的非信號區域選擇一個感興趣區域(region-of-interest，ROI)來測量。信號(圖像)通過在信號區域選擇的ROI來測量。SNR定義為信號強度的均值和噪聲的標準差的比，GIR定義為鬼影的均值和圖像均值的比。
除了SNR和GIR之外，本文還使用了熵聚集判據(entropy focus criterion)來定量比較圖像的整體運動鬼影嚴重程度。已證明，圖像的熵隨著運動(運動偽影)的增加而增加[16]。熵聚集判據E的定義如下：
| $E=-\sum\limits_{j=1}^S {\frac{{{B_j}}}{{{B_{\max }}}}\ln \left[{\frac{{{B_j}}}{{{B_{\max }}}}} \right]} $ |
其中S代表圖像的像素數，Bj是第j個像素值(復數)的模，Bmax是圖像總能量的平方根，由下式定義：
| ${B_{\max }}=\sqrt {\sum\limits_{j=1}^S {B_j^2} } $ |
本文使用了熵增來比較改進方法和傳統方法的圖像熵的變化。熵增I的定義如下：
| $I=\Delta E/{{\text{E}}_{{\text{conv}}}}=\left({{E_{prop}}-{E_{{\text{conv}}}}} \right)/{E_{{\text{conv}}}}$ |
其中，Econv表示使用傳統方法得到的圖像的熵，Eprop表示使用改進方法得到的圖像的熵。因此，I＜0則意味著改進方法得到的圖像的運動偽影比傳統方法的小，反之亦然。
2 實驗
結合回顧式呼吸導航門控的2D梯度回波(gradient recalled echo，GRE)圖像數據在一臺0.35 T永磁MRI系統(鑫高益磁材有限公司，中國寧波)上采集獲得。系統梯度線圈最大的梯度強度為15 mT/m，最大上升率為50 T/(m·s)。
2.1 水模實驗
實驗用的是內部有一定結構裝有濃度為0.1%的硫酸銅溶液的方形水模。水模的T1和T2基本相同，約等于117.7 ms。實驗過程中，手動沿垂直于掃描層面方向拖動水模在線圈內前后移動，幅度前后各不超過2 cm，運動周期為2~4 s。導航序列的主要參數如下：翻轉角=15°，導航序列時長為20 ms，導航回波像素大小為1.17 mm。2D GRE序列的掃描參數如下：掃描視野為300 mm×250 mm，掃描矩陣大小為256×128，TR/TE/翻轉角=240 ms/10 ms/80°，層厚為6 mm，層數為6層，讀出帶寬為25.00 kHz。
2.2 腹部成像實驗
實驗對象為7名健康成年人，包括5名男性和2名女性，平均年齡23歲(22~25歲)。對所有被試均做肝臟橫斷面掃描，掃描過程中可自由呼吸。導航序列的主要參數如下：翻轉角=15°，導航序列時長為20 ms，導航回波像素大小為1.88 mm。2D GRE序列掃描參數如下：掃描視野為300 mm×250 mm，掃描矩陣大小為160×128，TR/TE/翻轉角=240 ms/10 ms/60°，層厚為10 mm，層數為8層，讀出帶寬為25.00 kHz。
3 結果
3.1 水模實驗
如圖 3所示是采用傳統和改進方法在相同掃描時間下得到的水模圖像對比。相比于傳統方法，采用改進方法的圖像鬼影(箭頭所指)有了明顯的降低。在第六層圖像上選取ROI測量，采用改進方法得到的圖像的GIR為9.25%，低于采用傳統方法的11.29%，GIR降低的比例約為18%；SNR也由傳統方法的66.789提高到了69.723，SNR提高的比例約為4.3%。
圖3
相同掃描時間下采用傳統方法(上)和改進方法(下)得到的水模6個不同層面位置的圖像
白色實線、白色虛線、黑色方框方框分別表示測量鬼影、噪聲和信號(圖像)強度的ROI；箭頭所示為鬼影
Figure3. Six different slices of images acquired using the conventional (top) and proposed (bottom) methods with the same scan timethe white solid, white dashed, and black rectangular boxes are selected ROIs to measure the intensity of ghost, noise and signal (image), respectively; and the arrows indicate ghost
采用10種不同的采集方案，得到的水模圖像的熵增如圖 4所示。從圖中可以看出，圖像的熵隨著采集時間的減少而不斷增加，并且當改進方法的采集時間降至傳統方法的90%時，圖像的運動偽影仍小于傳統方法(此時I=-0.062%)。
圖4
不同采集方案下圖像的熵增
Figure4.
Entropy Increment with different acquisition protocols
3.2 腹部成像實驗
如圖 5所示，相同掃描時間下采用傳統方法和改進方法得到的某一名被試肝臟橫斷面圖像的其中一層。可以看出，腹部成像實驗采用改進方法得到的圖像質量也要優于采用傳統方法得到的圖像質量。箭頭所指的地方可以看到改進方法的運動鬼影明顯減少。
圖5
相同掃描時間采用傳統方法(左上)和改進方法(左下)得到的某一被試的其中一層圖像
白色實線、白色虛線、黑色方框方框分別表示測量鬼影、噪聲和信號(圖像)強度的ROI；箭頭所示為鬼影。為了看清兩幅圖中運動鬼影的差別，右列顯示了左列對應兩幅圖調節窗寬窗位之后的圖像
Figure5. One slice of images from one subject acquired with conventional (top left) and proposed (bottom left) methods with the same scan timethe white solid, white dashed, and black rectangular boxes are selected ROIs to measure the intensity of ghost, noise and signal (image), respectively; and the arrows indicate ghost. The right column shows the images of the left column after adjusting the window level and window width for better visualizing of the motion ghosts
對所有7名被試，分別在其所得八層圖像的其中一層選取ROI，測得的GIR和SNR結果比較如圖 6所示。采用改進方法的圖像平均GIR和SNR分別為5.16%和90.33，兩個指標都優于傳統方法的5.59%和85.08。本實驗中，相比于傳統方法，改進方法的圖像GIR降低了4.5%(t檢驗, P＜0.05)，同時，SNR增加了4.3%(t檢驗, P＜0.05)。
圖6
相同掃描時間采用傳統方法和改進方法得到的7名被試圖像的GIR和SNR結果
Figure6.
Results of the GIR and SNR measurements with the same scan time of the 7 subjects by using the conventional and proposed methods
如圖 7所示是使用10種不同采集方案下7名被試得到的圖像熵增統計結果。改進方法的掃描時間比傳統方法減少將近15%時，圖像運動偽影依然小于傳統方法。
圖7
不同采集方案得到的圖像的熵增對比
曲線上的黑點表示7名被試所得圖像熵增的平均值，豎條表示熵增的標準差
Figure7. Entropy Increment with different acquisition protocolsthe mean entropy increments of the 7 subjects were labeled with dots, and the vertical bars represent standard deviation of entropy increments
4 結論和討論
k空間中心區域相較于k空間邊緣受到呼吸運動導致的數據“污染”對圖像質量影響更大，本文使用的變過采集率的采集方法正是利用了圖像質量和k空間的這個關系。重建時，過采集的數據偏移參考點距離不同，受到運動“污染”的程度也不同，因而本文使用了加權平均的算法來處理過采集的數據，以提高數據利用率和圖像質量。實驗結果表明本文提出的方法和傳統方法相比，在相同的掃描時間下提高了圖像的質量。此方法也可以在保證圖像質量不下降的情況下減少掃描時間。
改進的方法可以直接推廣到三維(three-dimensional，3D)成像上去，由于3D成像可以在兩個相位編碼方向同時做變過采集率數據采集，因此有可能更大程度地減少數據采集時間。
本文在研究改進的方法所能減少的采集時間時，只使用了熵聚集判據一個指標，有必要使用更多的指標(SNR、GIR等)對此做進一步的論證。
