MRI 成像（四）：MRI 序列
MRI序列
最简单方法是根据对组织外观的主要影响来划分序列，所有序列分为质子密度 (PD) 加权、T1 加权、T2 加权、扩散加权、流敏感和“杂项”。还可以考虑许多“可选附加组件”，例如脂肪或液体衰减，或对比度增强。这导致了如下广泛的分类：
T1 weighted (T1W)
- 钆增强
- fat suppressed
- T1 加权（T1W）序列是几乎所有核磁共振成像方案的一部分，被认为是最 “解剖 “的图像（T1W 序列在历史上被称为解剖序列），所产生的图像最接近组织的宏观外观，尽管这只是一种粗略的简化。 不同组织的主要信号强度如下
- 液体（如尿液、脑脊液）：低信号强度（黑色）
- 肌肉：中等信号强度（灰色）
- 脂肪：高信号强度（白色）
- 大脑 灰质：中等信号强度（灰色） 白质：与灰质相比呈高强度（白色）
T2 weighted (T2W)
- fat suppressed
- fluid attenuated
- susceptibility sensitive
- T2 加权 (T2W) 序列是几乎所有 MRI 协议的一部分。未经修改，不同组织的主要信号强度为：
- 液体（例如尿液、脑脊液）：高信号强度（白色）
- 肌肉：中等信号强度（灰色）
- 脂肪：高信号强度（白色）
- 脑 灰质：中间信号强度（灰色） 白质：与灰质（暗色）相比低信号
proton density (PD)
- 脂肪抑制
质子密度加权序列 鉴于质子（氢离子）的核磁共振构成了核磁共振成像的主要基础，对信号进行加权以反映质子的实际密度也就不足为奇了；这是一种具有 T1 和 T2 某些特征的中间序列。
质子密度图像曾广泛应用于脑部成像，但现在基本上已被 FLAIR 所取代。然而，质子密度图像仍能很好地区分液体、透明软骨和纤维软骨的信号，这使得该序列成为关节评估的理想选择。 不同组织的主要信号强度如下
- 液体（如关节液、CSF）：高信号强度（白色）
- 肌肉：中等信号强度（灰色）
- 脂肪：高信号强度（白色）
- 透明软骨：中等信号强度（灰色）
- 纤维软骨：低信号强度（黑色）
DWI
在 180° 脉冲的两侧施加了对称的强扩散敏化梯度（DG）,静止自旋的相位不受 DG 对的影响，因为来自第一个梯度波瓣的任何相位累积都会被第二个梯度波瓣反转。然而，扩散自旋会移动到第一瓣和第二瓣之间的不同位置，从而异相并丢失信号。
为了抑制化学位移伪影，所有商业 DWI 序列都采用某种脂肪抑制方法。他可以是化学选择性脂肪饱和脉冲，也可以是紧接在 90°脉冲之前的非选择性 “类似 STIR 的 “反相脉冲。 另外，90° 脉冲本身也可以选择性地调整为只激发水质子。为了抑制涡流和减少空间畸变伪影，可以使用 “两次聚焦 “PGSE 序列。这种技术在图像采集模块开始之前采用第二个 180°重新聚焦脉冲。减少涡流伪影的第三种常见改进方法是使用双极（而不是单极）DG。
有了上面定义的核心脉冲序列，就会自动执行以下步骤来生成 DW 图像及其相关图：
DW 脉冲序列首先在 DG 关闭或设置为非常低的值时运行。这会生成一组经过 T2 加权的 b0（“b-零”）图像，并将作为以后计算地图的基线。
（对于腹部成像，通常会获得 b50 图像，小但非零的梯度幅度有助于抑制血管中的信号）。
然后，DW 序列在 DG 单独或组合打开且处于不同强度的情况下运行。这会产生对多个不同方向的扩散敏感的 DW 源图像。
DW 源图像组合起来生成一组 Trace DW 图像，这是用于临床诊断的一线图像。
然后使用 b0 和源图像的数据计算表观扩散系数 (ADC) 图。 ADC 图用于阐明迹线图像上看到的异常情况。
可以选择执行进一步的高级处理，创建额外的计算图像集以供分析。这些可能包括指数 ADC 图、分数各向异性图像、主扩散方向图和光纤跟踪图。
目前大多数商业扩散加权和扩散张量成像序列都基于单次或多次回波平面成像 (EPI)。 EPI 采集模式会导致 DW 成像中出现主要伪影（磁化率和奈奎斯特鬼影，在伪影部分讨论）。因此，已经使用了几种替代 DWI 和 DTI 策略来生成质量更好的图像。
多个临床平台上常用的一种方法是将 k 空间轨迹从直线（笛卡尔）采样更改为重叠径向方法（PROPELLER/BLADE）。通过对 k 空间中心进行过采样，整体图像对比度得到改善，并且运动/体流伪影被最小化。
使用更薄的切片进行并行成像也有助于减少磁敏感伪影，并且是多种商业 MR 系统的一个选项。
一种方法是将扩散梯度（DG）添加到快速自旋回波（FSE）采集中。这在技术上具有挑战性，因为合并 DG 违反了 Carr-Purcell-Meiboom-Gill 条件，导致相位误差、信号丢失以及由于主自旋和受激回波 (STE) 重新聚焦不一致而产生的伪影。
典型的扩散加权成像协议首先生成关闭所有扩散敏化梯度时获得的基线 b0 图像。紧接着，单独并以各种组合应用扩散梯度，以产生一组对沿不同方向的扩散敏感的源图像。必须获得至少三组源图像。它们可以沿着实验室的 x、y 和 z 轴或三个任意垂直方向。 更现代的方案通常会获得 6 个、20 个或更多方向的源图像，但最少需要 3 个。
Exponential ADC
弥散加权 (DW) 图像上明亮的病变并不都限制弥散。有些具有延长的 T2 值，溢出到 DW 图像中，这种现象称为 T2“透光”。为了解决这个问题，通常会参考 ADC 图。然而，ADC 图的灰度与 DW 图像相反，这可能会导致一些混乱。
为了克服查看两个单独的扩散图像集的需要，Jim Provenzale 及其同事于 1998 年提出使用指数图像，即简单的迹线 DW 图像除以 b0 图像。
\[S_{DWI}=S_0e^{-b \cdot ADC} \Rightarrow S_{exp}=e^{-b \cdot ADC} = S_{DWI}/S_0\]IVIM： intravoxel incoherent motion 体素内不相干运动
如果考虑仅扩散效应，则相对于没有扩散敏化梯度的基线 ($S_0$) 的 MR 信号强度 (S) 可表示为 S/So = e^{−bD}
然而，当使用大量不同的 b 值对信号进行仔细测量时，会发现与这一简化的单指数模型有相当大的偏差。在低 b 值时（即 ≤ 300 - 500 s/mm²），由于微观灌注造成的 IVIM 损失增加，信号衰减比预期的要大（计算出的 ADC 也更高）。当 b 值较大时（≥ 1000-1500 s/mm²），信号衰减往往比预期的要小，这是由于扩散概率分布的非高斯形状（峰度）造成的。
Le Bihan 等人最初提出的 IVIM 模型使用以下双指数模型考虑了扩散和灌注效应：
\[S/S_0 = fe^{−b(D+D*)} + (1−f)e^{−bD}\]这里的 f（无量纲）是灌注分数，即毛细血管占体素体积的百分比。相反，(1-f) 反映的是血管外空间，其中只有扩散效应（表观扩散系数为 D）。参数 D* 被称为伪扩散系数，反映了半随机组织的毛细血管灌注造成的失相。 D* 有时被称为 ADC fast 或 ADC high，而 D 有时被称为 ADC slow 或 ADC low。根据曲线初始部分的陡峭程度（这反过来又取决于毛细血管密度和灌注），D* 可能比 D 大 5-10 倍。
通过获取多个 b 值的 DWI 图像并将数据拟合到上述方程，可以估计 f、D 和 D* 并为每个图像创建地图。通常会获得 6 到 10 个数据集，b 值范围在 0 到 1000 s/mm2 之间，其中至少一半的测量是在小于 250 s/mm2 的情况下进行的。
组织抑制技术
IR (inversion-recovery) 反转恢复，通过选择合适的反转时间，消除或抑制某种组织的信号。
FLAIR 用于抑制液体，比如脑脊液 CSF。
T1-FLAIR
T1-FLAIR 代表 T1-weighted-Fluid-Attenuated Inversion Recovery T1 加权流体衰减反转恢复。该术语于 20 世纪 90 年代末开始出现，表示具有暗 CSF 和其他类似 T1 特性的反转恢复序列，这些特性通过中等 TI 与快速自旋回波信号采集相结合而成为可能。
T2-FLAIR
T2-FLAIR 代表 T2 加权流体衰减反转恢复。这项技术最初被称为“FLAIR”，是由 Graeme Bydder、Joseph Hajnal 和 Ian Young 领导的 Hammersmith 研究团队于 1990 年代初开发的。他们的原始序列使用 2000-2500 的 TI 值来消除来自 CSF 的信号，再加上很长的 TR (8000) 和 TE (140) 以创建强大的 T2 加权。
尽管成像时间很长（通常为 15-20 分钟），但 T2-FLAIR 技术通过揭示各种病变反复证明了自己的能力，包括在传统图像上难以看到的皮质、脑室周围和脑膜疾病。到 20 世纪 90 年代末，使用快速自旋回波信号生成显着缩短了成像时间，T2-FLAIR 成为常规成像的标准协议。