磁敏感加权成像的后处理算法与临床应用

计 算 机 工 程 第 34 卷 第13期

Vol.34 No.13 Computer Engineering ·博士论文·

文章编号：1000—3428(2008)13—0001—03

文献标识码：A

2008年7月

July 2008

中图分类号：TP391

磁敏感加权成像的后处理算法与临床应用

钱黎俊，路 青，许建荣

(上海交通大学医学院附属仁济医院放射科，上海 200127)

摘 要：磁敏感加权成像可以无创地显示颅内静脉结构，对脑肿瘤、血管畸形等疾病具有重要临床意义。该文分析磁敏感加权独特的成像后处理和重建算法的具体步骤，通过仿真图像验证其有效性。该方法对幕上微小静脉结构、肿瘤及血管畸形病灶的显示敏感性优于传统磁共振成像法。

关键词：磁共振成像；磁敏感加权成像；相位

Post-processing Algorithm of Susceptibility Weighted Imaging

and Its Clinical Application

QIAN Li-jun, LU Qing, XU Jian-rong

(Department of Radiology, Renji Hospital Affiliated to Medical School of Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200127)

【Abstract 】Susceptibility Weighted Imaging(SWI) non-invasively displays the intracranial venous structure, which is significant in the clinicaldiagnosis of brain tumor, vascular malformation, and other central nervous diseases. This paper analyzes the unique image post-processing andreconstruction algorithm of SWI, and verifies its effectiveness through simulation images. This algorithm proves a better sensitivity to supratentonialvenous and the lesion territory of tumor and vascular malformation compared with the traditional Magnetic Resonance Imaging(MRI) methods. 【Key words】Magnetic Resonance Imaging(MRI); Susceptibility Weighted Imaging(SWI); phase

1 概述

在许多脑部疾病中，静脉都不同程度地参与了病灶的病理生理变化，如肿瘤、静脉畸形等。然而，由于脑部静脉管2 算法描述及推导

本文将文献[4]的SWI 后处理基本流程进一步完善，算径相对狭小同时流速较慢，目前的CT 或磁共振血管成像法

对静脉显示效果仍不理想。 法流程如图1所示。

磁敏感加权成像(Susceptibility Weighted Imaging, SWI)利用不同组织间磁

化率的差异产生图像对比。静脉中的去氧血[1]

红蛋白是顺磁性物质，而含有氧和血红蛋白的动脉以及绝大部分脑实质均属于抗磁性物质，在特定的磁共振序列(如重T2*梯度回波序列) 下，它们之间磁化率的差异将导致H (k ) 明显的信号差异，使得静脉成为区别于其他组织的明显低信号。另外，由于磁化率不同，

静脉和其他脑组织在主磁场下形成局部磁

场的不同会引起频率的偏移并最终导致失相，这在相位图上可以得到反映。因此，相位图能增强静脉和其他组织的信号对比。除

图1 SWI图像后处理算法流程 了静脉，SWI 还对含铁血黄素、铁等顺磁性物质拥有高度的

具体步骤阐述如下： 敏感性，它能显示肿瘤内的小出血灶[2]、外伤和卒中后常规

(1)图像的复数重组 磁共振成像不易发现的脑改变等[3]。

幅值图像和相位图像在扫描过程中同时获得，并成对出SWI 最终图像的获得依赖于对采集的幅值图像和相位图

现，幅值图像和常规磁共振图像一样，描述驰豫过程中质子像进行一系列的后处理，而目前磁共振扫描仪上尚不具备直

接产生该图像的功能，国内外更是缺乏相应的第三方软件，作者简介：钱黎俊(1981－) ，男，住院医师、博士，主研方向：中枢给SWI 的应用带来极大的困难。 神经系统MRI ；路 青，主管技师、博士研究生；许建荣，教授、

本文给出一种具体可控的SWI 算法，把相位图像经过滤博士、博士生导师 波消除伪影后制作成蒙片和幅值图像加权融合，使用最小密收稿日期：2007-08-11 E-mail ：[email protected]

—1—

度投影显示连续的静脉结构，并通过在Matlab 上仿真以及临

床病例的回顾性分析对该算法的有效性进行了验证。

发出的信号强度，相位图像则描述质子在该过程中行经的角度。在图像空间里，无论幅值还是相位，都可以表示为三维数字矩阵。对于图像中任意一点r ，该点幅值和相位图像信

将两者合并可以得到r 点处复号可分别由ρ(r ) 和θ(r ) 表示，数形式的信号f (r ) ：

f (r ) =ρ(r ) [cos θ(r ) +jsin θ(r ) ]=ρ(r )e j θ(r ) (1)

位的范围从[−π, π) 变为[0,1]。

(2) k 空间低通滤波

不同组织交界处(如气窦和骨骼周围) 磁化率的突变将带来相位图像上的磁场不均一性伪影，实现SWI 首先必须消除该伪影的影响。假设r 点处的相位θ(r ) 是由组织中自旋质子产生的固有相位ϕ(r ) 和磁场不均一性效应导致的相位伪影σ(r ) 共同组成，即

θ(r ) =ϕ(r ) +σ(r ) (2)

(a)原始相位图像 (b)窗宽为32像素的滤波结果

则式(1)的复信号可以进一步表示为

f (r ) =ρ(r )e [

j ϕ(r ) +σ(r ) ]

(3)

(c)窗宽为64像素的滤波结果 (d)窗宽为128像素的滤波结果

由于相位伪影σ(r ) 由2种磁化率差异较大的组织频率差

∆ω导致，而固有相位ϕ(r ) 来源于组织固有频率ω(ω

因此前者对应图像的低频部分，后者则对应图像的高频分量。为了获得ϕ(r ) 而滤除σ(r ) ，可以通过以下的方法进行：

e j ϕ(r ) ＝

图2 图像结果

ρ(r )e

ρ(r )e j σ(r )

j ϕ(r )

j [ϕ(r ) +σ(r ) ]

=

f (r ) f (r )

(4) =

LPF f (r ) g (r )

(5)相位加权得到SWI 图像

将上述蒙片ϕmask (r ) 作 n 次幂后和幅值图ρ(r ) 相乘得到SWI 图像，如式(9)所示，n 决定了权重的大小，n 取2~5可以得到信噪比较高的图像[4]。

SWI (r ) ={ϕmask (r ) }ρ(r ), n ∈N (9)

n

ϕ(r ) =arg{e} (5)

其中，分母g (r ) 为原始图像f (r ) 经过低通滤波后的形式。对上式结果e j ϕ(r ) 取相位，即可获得组织固有相位ϕ(r ) 。通过低通滤波前后的复数图像相除，并提取相位，可以有效消除磁场不均一性效应带来的相位伪影。虽然运用的是低通滤波，但真正得到的是高通的图像。算法中的频域滤波通过使用二维Hanning 低通滤波器实现。

g (r )=LPF {f (r )}=IFFT {FFT ⎡⎣f (r )⎤⎦⋅H (k )} (6) 一个窗宽为W 的Hanning 低通滤波器转移函数H (k ) 如 式(7)所示，其中，R (k ) 为k 空间中任意一点距离滤波器中心的距离；W 为滤波器的窗宽。

⎧112π⋅R (k )⎪+cos ⎪W H (k ) =⎨22⎪0⎪⎩

W

2 (7) W

R (k )>

2R (k )≤

(6)最小密度投影

由于SWI 中静脉表现为明显的低信号，对上述结果进行最小密度投影可以将分散在各个层面的静脉连续化。假设SWI 容积资料总层面数为N ，将这些图像等分为m 个单元，则每个单元的图像层数为h =N /m 。在每个单元中，对这些h 层图像数据通过循环，遍历二维坐标上的每一点，同时取这些点所对应空间中的最小值，形成一幅单层的空间最小值投影图像。最后将这些m 个单元的共m 幅投影图像按照先后顺序拼接在一起，便得到了最小密度投影图像。

3 实验结果

使用Philips Acheiva 3.0T磁共振同时采集幅值与相位图像，在Matlab7.0中编写代码的仿真结果及相应解剖结构如图3所示[5]，常规血管成像法所难以描绘的中脑静脉结构也

能被清晰显示。其中，1表示侧脑室；2表示大脑内静脉； 3表示透明隔静脉；4表示丘脑纹状体静脉；5表示胼胝体压部；6表示大脑前静脉；7表示黑质；8表示大脑中深静脉；9表示红核；10表示基底静脉。

(3)低通滤波前后相除提取相位

根据式(4)和式(5)，将f (r ) 和g (r ) 相除后，提取辐角，即可获得滤除了伪影的相位图像。不同的滤波器参数影响着滤波的强度，随着Hanning 滤波器窗宽的增加，磁场不均一性伪影被逐渐滤除，但过大的窗宽将带来噪声。分别采用窗宽为32像素、64像素以及128像素的Hanning 滤波器对大小为336×336像素的原始图像滤波，提取相位获得的图像结果如图2所示。

(4)蒙片的生成

相位角值域为[−π, π) ，需经过归一化转换后才能作为蒙片(mask)对幅值图像加权。在SWI 中，通常只有静脉的相位表现为明显的负值，为了在加权时不使其他组织的相位对结果产生影响，采用如下的方法生成蒙片：

⎧1⎪

ϕmask (r ) =⎨ϕ(r ) +π

⎪

π⎩

图3 脑的部分SWI 图像

ϕ(r ) >0

ϕ(r ) ≤0

(8)

4 实验讨论

使用该算法对40例正常志愿者及临床患者的磁共振数

据进行后处理仿真后，均获得了SWI 图像，可以观察到最小

其中，ϕ(r ) 和ϕmask (r ) 分别为转换前后的相位，经过转换，相 —2—

直径为1个体素(在本研究中相当于0.52 mm)的细微静脉 结构。

为比较SWI 与传统TOF MRA, PC MRA对静脉的显示情况，将13例无明显器质性疾病表现的SWI 图像交由3名经验丰富的主治医生进行独立辨认，统计各预先设定的静脉结构所出现的频数，并使用TOF MRA、PC MRA及 SWI分别对静脉显示率进行对比，结果如表1所示，其中，P 为概率

2

参数。根据χ检验的结果，SWI 对显示大脑深部管径较小的幕上静脉结构明显优于TOF 和PC 法(除了上矢状窦以外，其余P

表1 各种方法在横断面上各静脉结构的显示率

静脉结构 直窦 上矢状窦 横窦 乙状窦 透明隔静脉 丘脑纹状体静脉 大脑内静脉 基底静脉 大脑大静脉

织的高分辨率显示。

(a)左枕叶海绵状血管瘤

(b)右额叶隐匿性血管畸形

显示率/(%)

SWI

2D-TOF MRA 3D-PC MRA

(c)恶性胶质瘤 (d)肺癌脑转移

P

χ2

图4 实验结果

上述仿真的实现基于Matlab 平台，运算速度较慢，而各种文件格式的相互转换也较为繁琐，因此，有待进一步开发兼容多种图像格式的图形化界面SWI 后处理软件。

97.4 60.4 68.8 16.4520.5 33.3 95.8 59.1217.9 80.2 96.9 66.7494.8 15.6 26.0 63.3987.2 32.3 55.2 26.38100.0 17.7 100.0 49.0

94.8 91.3075.0 28.57

87.2 81.3 97.9 6.90 0.03

5 结束语

本文提出一种能够将磁共振采集的原始图像转变为SWI

的后处理算法，解决了相位图像中磁场不均一性伪影的问题，通过采用相位蒙片的方式使相位和幅值图像有效融合，并使用最小密度投影连续显示了分散在各个层面的静脉。仿真结果完整地再现了颅内静脉系统的走行，周围组织也能被保留下来，因此，SWI 可有效应用于临床诊断。

参考文献

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weighted MR Phase Imaging of the Human Brain[J]. American Journal of Neuroradiology, 2005, 26(4): 736-742.

92.9 77.1 62.5 10.57

在6例血管畸形的病例中，SWI 使3例海绵状血管瘤的

诊断更加明确，如图4(a)，2例隐匿性静脉畸形只有在SWI 扫描后才明确看到引流静脉的结构，如图4(b)。在共14例肿瘤患者中，5例胶质瘤和3例脑膜瘤患者通过该方法均显示了瘤内外静脉，如图4(c)，3例转移瘤均显示瘤内出血灶，鉴于SWI 对出血灶的敏感性，3例常规MRI 仅发现5个病灶，而SWI 检出7个病灶，如图4(d)，可见SWI 可相应地提高了出血病灶的检出率。2例垂体瘤及1例听神经瘤病例在图像上并没有明显表现，这和肿瘤位置靠近颅底，受骨骼伪影影像较多有关。

在本算法中，诸如滤波器窗宽、蒙片加权次数、最小密度投影单元数等皆为可控参数，按照不同的需要将获得大体相似的最终结果。步骤(4)得到的蒙片称为负相位蒙片，其特点为：负相位被线性转换为0~1的范围，而正相位全为1。这样，当蒙片和幅值图像加权时，只特异性地使静脉信号更低，而不会对正相位对应的组织(如大部分脑实质及脑脊液等) 产生影响。在步骤(6)的最小密度投影中，并没有采取常用的选取阈值并进行整个容积单层投影的方法，因为SWI 和常规MRA

相比另一个显著的优势是可以清晰地显示脑实质，设定阈值无疑会去除这些有用的信息。通过分组投影的方式，不但兼顾了血管的连续性，更保留了组织信息，真正做到对组

—3—