МРТ-изображения формируются с помощью импульсных последовательностей (ИП), сочетающих радиочастотные и градиентные импульсы. Варьируя параметры ИП, такие как угол отклонения вектора намагниченности, время повторения (TR) и время эха (TE), можно получать изображения с различным контрастом. Различают ИП спин-эха и градиентного эха, отличающиеся чувствительностью к неоднородностям магнитного поля и временем сканирования. Параметры ИП сохраняются в DICOM-файлах и играют важную роль при обработке данных.
Пространственная локализация сигнала достигается за счет применения градиентных импульсов, которые кодируют положение и толщину среза. Для получения изображения в плоскости среза применяют градиенты вдоль осей X и Y, формируя так называемое К-пространство — матрицу первичных данных, содержащую информацию о пространственных частотах. Заполнение К-пространства может происходить построчно, радиально или другими способами. Итоговое изображение получается путем обратного преобразования Фурье, при этом его качество зависит от заполненности К-пространства и аппаратных характеристик томографа.
Артефакты, или искажения на МРТ-изображениях, возникают вследствие различных факторов, таких как движение пациента, наличие металлических имплантов, ошибки оператора и сбои аппаратуры. Определение и классификация артефактов важны для анализа МРТ-изображений. Для целей DataScience изображения с незначительными артефактами могут использоваться для обучения нейросетей в качестве аугментации, в то время как изображения со значительными искажениями должны быть исключены из анализа.
При работе с МРТ-данными необходимо учитывать не только контрастность изображений, но и параметры импульсных последовательностей, характеристики К-пространства и наличие артефактов. Знание этих аспектов позволяет более эффективно решать задачи анализа МРТ-данных, такие как сегментация, классификация и обнаружение патологий.
Изображение носит иллюстративный характер
Пространственная локализация сигнала достигается за счет применения градиентных импульсов, которые кодируют положение и толщину среза. Для получения изображения в плоскости среза применяют градиенты вдоль осей X и Y, формируя так называемое К-пространство — матрицу первичных данных, содержащую информацию о пространственных частотах. Заполнение К-пространства может происходить построчно, радиально или другими способами. Итоговое изображение получается путем обратного преобразования Фурье, при этом его качество зависит от заполненности К-пространства и аппаратных характеристик томографа.
Артефакты, или искажения на МРТ-изображениях, возникают вследствие различных факторов, таких как движение пациента, наличие металлических имплантов, ошибки оператора и сбои аппаратуры. Определение и классификация артефактов важны для анализа МРТ-изображений. Для целей DataScience изображения с незначительными артефактами могут использоваться для обучения нейросетей в качестве аугментации, в то время как изображения со значительными искажениями должны быть исключены из анализа.
При работе с МРТ-данными необходимо учитывать не только контрастность изображений, но и параметры импульсных последовательностей, характеристики К-пространства и наличие артефактов. Знание этих аспектов позволяет более эффективно решать задачи анализа МРТ-данных, такие как сегментация, классификация и обнаружение патологий.
