Comience por crear un perfil de ruido de control para fines de control de calidad o control de calidad. Utilice una secuencia GRE 2D personalizada específica, que incluye un alto campo de visión, para capturar la máxima señal del área, un alto ancho de banda por píxel para identificar las resonancias de ruido cercanas y el menor tiempo de repetición posible, o TR, y tiempo de eco, o TE. Adquiera el control de calidad para el perfil de ruido utilizando un chaleco de xenón o una bobina de bucle. Obtenga una imagen sin muestra de xenón 129 hiperpolarizado en la bobina.
Esta imagen caracterizará el perfil de ruido. Examine los datos de ruido adquiridos, en particular el espacio K para elementos no gaussianos, como picos, patrones o valores discretizados o agrupados. Cree un gráfico cuantil-cuantil, o QQ, representando los datos reales o imaginarios adquiridos con un conjunto de datos gaussianos sintetizado con la media, la desviación estándar y la longitud del vector idénticos, ambos ordenados de menor a mayor.
Las desviaciones de la línea Y es igual a X en el gráfico QQ, indican la presencia de componentes no gaussianos dentro de los datos adquiridos, lo que requiere una mayor investigación. Proceda a identificar el patrón de distribución del ruido y los posibles valores atípicos con un gráfico de elección adecuado. Para descartar el escáner como fuente de ruido, adquiera imágenes utilizando el protocolo de sitio estándar con varios parámetros de secuencia de pulsos desactivados y los componentes electrónicos apagados.
Consulte la lista en pantalla para conocer las posibles fuentes de ruido. Para eliminar las fuentes de ruido de la habitación, use una bobina de bucle de superficie simple sintonizada a la frecuencia de xenón 129 para olfatear la sala de imanes en busca de fuentes de ruido. Coloque físicamente el elemento de la bobina de xenón cerca de dispositivos potencialmente problemáticos y ejecute una secuencia de prueba para detectar ruido amplificado.
Examine el espacio K y los datos de imagen para identificar la fuente exacta del ruido de coherencia. Si se identifica una fuente específica, intente desactivarla o cúbrala con papel de aluminio, tapajuntas o una malla de cobre para reducir el ruido. Vuelva a ejecutar el análisis después de deshabilitar o cubrir las fuentes de ruido para ver si el ruido se resuelve.
Continúe este proceso hasta que se eliminen todas las fuentes de ruido, dejando solo el ruido gaussiano de raíz cuadrada media baja. Identifique el ruido irregular como picos de señal altos en píxeles individuales del espacio K con señales anormalmente altas o bajas en los canales reales o imaginarios. Realice imágenes en diferentes orientaciones de codificación de fase, incluidas las de anterior a posterior, de la cabeza a los pies y de izquierda a derecha.
Elimine los posibles problemas con los gradientes X-Y o Z, habilitando o deshabilitando gradientes individuales de forma selectiva. Examine sistemáticamente las imágenes resultantes para identificar qué dirección de gradiente específica está contribuyendo al ruido. Los resultados del análisis de caracterización de ruido realizado en el escaneo de ruido demostraron el impacto del ruido regular e irregular en el espacio K.
El ruido regular dio lugar a un patrón continuo en el espacio K, mientras que el ruido irregular dio lugar a valores atípicos de alto valor en el gráfico QQ. Una serie de imágenes pulmonares adquiridas mediante resonancia magnética HPG mostró que un punto brillante distintivo centrado en el espacio K indicaba una señal pulmonar clara con poco ruido. Por el contrario, la presencia de ruido regular se extendió a lo largo de las imágenes.
El ruido irregular evidentemente causó picos de alto valor en el espacio K, y dio lugar a un patrón de rayas en el espacio de la imagen. Un escenario en el que los ruidos regulares e irregulares estaban presentes simultáneamente también afectó la imagen pulmonar.
