Iniziare creando un profilo di rumore di controllo per il controllo della qualità o per scopi di controllo qualità. Utilizza una specifica sequenza GRE 2D personalizzata, che include un campo visivo elevato, per acquisire il segnale massimo dall'area, un'elevata larghezza di banda per pixel per identificare le risonanze del rumore nelle vicinanze e il tempo di ripetizione più basso possibile, o TR, e il tempo di eco, o TE. Acquisire il controllo di qualità per il profilo di rumore utilizzando un giubbotto allo xeno o una bobina ad anello. Ottenere un'immagine senza campione di xeno 129 iperpolarizzato nella bobina.
Questa immagine caratterizzerà il profilo di disturbo. Esaminare i dati di rumore acquisiti, in particolare lo spazio K per gli elementi non gaussiani, come picchi, modelli o valori discretizzati o raggruppati. Crea un grafico quantile-quantile, o QQ, tracciando i dati reali o immaginari acquisiti rispetto a un set di dati gaussiani sintetizzato con media, deviazione standard e lunghezza del vettore identici, entrambi ordinati dal più piccolo al più grande.
Le deviazioni dalla linea Y è uguale a X nel grafico QQ, indicano la presenza di componenti non gaussiane all'interno dei dati acquisiti, richiedendo ulteriori indagini. Procedere all'identificazione del modello di distribuzione del rumore e dei potenziali valori anomali con un grafico adatto a scelta. Per escludere che lo scanner sia una fonte di disturbo, acquisire immagini utilizzando il protocollo standard del sito con vari parametri di sequenza degli impulsi disabilitati e componenti elettronici spenti.
Fare riferimento all'elenco sullo schermo per le possibili fonti di rumore. Per eliminare le fonti di rumore dalla stanza, utilizzare una semplice bobina ad anello di superficie sintonizzata sulla frequenza allo xeno 129 per annusare la stanza del magnete alla ricerca di fonti di rumore. Posizionare fisicamente l'elemento della bobina allo xeno vicino a potenziali dispositivi problematici ed eseguire una sequenza di test per rilevare il rumore amplificato.
Esamina lo spazio K e i dati dell'immagine per individuare l'esatta fonte del rumore di coerenza. Se viene identificata una fonte specificata, tentare di disattivarla o coprirla con un foglio di alluminio, una scossalina o una rete di rame per ridurre il rumore. Eseguire nuovamente la scansione dopo aver disabilitato o coperto le fonti di rumore per vedere se il rumore si risolve.
Continuare questo processo fino a quando tutte le fonti di rumore non sono state eliminate, lasciando solo il rumore gaussiano quadratico medio basso. Identifica il rumore irregolare come picchi di segnale elevati nei singoli pixel dello spazio K con segnali anormalmente alti o bassi nei canali reali o immaginari. Esegui l'imaging in diversi orientamenti di codifica di fase, tra cui da anteriore a posteriore, dalla testa ai piedi e da sinistra a destra.
Elimina i potenziali problemi con i gradienti X-Y o Z, abilitando o disabilitando i singoli gradienti in modo selettivo. Esaminare sistematicamente le immagini risultanti per identificare quale direzione specifica del gradiente contribuisce al disturbo. I risultati dell'analisi di caratterizzazione del rumore eseguita sulla scansione del rumore hanno dimostrato l'impatto del rumore sia regolare che irregolare sullo spazio K.
Il rumore regolare ha portato a un modello continuo nello spazio K, mentre il rumore irregolare ha portato a valori anomali di alto valore nel grafico QQ. Una serie di immagini polmonari acquisite utilizzando la risonanza magnetica HPG ha mostrato che un punto luminoso distinto centrato nello spazio K indicava un segnale polmonare chiaro con basso rumore. Al contrario, la presenza di rumore regolare è stata diffusa in tutte le immagini.
Il rumore irregolare ha evidentemente causato picchi di alto valore nello spazio K e ha provocato un motivo a strisce nello spazio dell'immagine. Uno scenario in cui erano presenti contemporaneamente rumori regolari e irregolari ha influenzato anche l'immagine polmonare.
