품질 관리 또는 QC 목적을 위해 제어 노이즈 프로파일을 생성하는 것으로 시작합니다. 높은 시야각을 포함한 특정 맞춤형 2D GRE 시퀀스를 사용하여 해당 영역의 최대 신호, 픽셀당 높은 대역폭을 캡처하여 주변 노이즈 공진, 가능한 가장 낮은 반복 시간(TR) 및 에코 시간(TE)을 식별합니다. 크세논 조끼 또는 루프 코일을 사용하여 잡음 프로파일에 대한 QC를 획득합니다. 코일에 과분극된 크세논 129 샘플이 없는 이미지를 얻습니다.
이 이미지는 노이즈 프로파일의 특징입니다. 수집된 잡음 데이터, 특히 가우스가 아닌 요소(예: 스파이크, 패턴, 이산화된 값 또는 비닝된 값)에 대한 K-공간을 검토합니다. 평균, 표준편차, 벡터 길이가 동일한 합성된 가우스 데이터셋에 대해 획득한 실수 또는 허수 데이터를 가장 작은 것부터 가장 큰 것 순으로 플로팅하여 분위수-분위수 또는 QQ 플롯을 만듭니다.
선 Y로부터의 편차는 QQ 플롯의 X와 같으며, 수집된 데이터 내에 비가우스 성분이 존재함을 나타내므로 추가 조사가 필요합니다. 선택한 적절한 플롯을 사용하여 잡음 분포 패턴과 잠재적 이상값을 식별해 보십시오. 스캐너를 노이즈 소스로 배제하려면 다양한 펄스 시퀀스 파라미터가 비활성화되고 전자 부품의 전원이 꺼진 상태에서 표준 사이트 프로토콜을 사용하여 이미지를 획득합니다.
가능한 소음원에 대해서는 화면의 목록을 참조하십시오. 실내에서 소음원을 제거하려면 크세논 129 주파수에 맞게 조정된 간단한 표면 루프 코일을 사용하여 소음원에 대한 자석실 주변을 킁킁거립니다. 문제가 될 수 있는 장치 근처에 크세논 코일 소자를 물리적으로 배치하고 테스트 시퀀스를 실행하여 증폭된 노이즈를 감지합니다.
K-공간 및 영상 데이터를 검사하여 일관성 잡음의 정확한 원인을 찾아냅니다. 지정된 소스가 식별되면 비활성화하거나 알루미늄 호일, 깜박임 또는 구리 메쉬로 덮어 노이즈를 줄이십시오. 소음원을 비활성화하거나 덮은 후 스캔을 다시 실행하여 소음이 해결되는지 확인합니다.
모든 잡음 소스가 제거되고 낮은 제곱 평균 제곱근 가우스 잡음만 남을 때까지 이 과정을 계속합니다. 불규칙한 잡음을 실수 채널 또는 허수 채널에서 비정상적으로 높거나 낮은 신호가 있는 개별 K-공간 픽셀의 높은 신호 스파이크로 식별합니다. 전방에서 후방으로, 머리에서 발로, 왼쪽에서 오른쪽을 포함한 다양한 위상 인코딩 방향으로 이미징을 수행합니다.
X-Y 또는 Z-그래디언트와 관련된 잠재적인 문제를 개별 그래디언트를 선택적으로 활성화 또는 비활성화하여 제거합니다. 결과 영상을 체계적으로 검사하여 어떤 특정 기울기 방향이 잡음에 기여하는지 식별합니다. 노이즈 스캔에서 수행된 노이즈 특성화 분석 결과는 K-공간에 대한 규칙적인 노이즈와 불규칙한 노이즈 모두의 영향을 보여주었습니다.
규칙적인 잡음은 K-공간에서 연속적인 패턴으로 이어졌고, 불규칙한 잡음은 QQ 플롯에서 높은 값의 이상치를 초래했습니다. HPG MRI를 사용하여 획득한 일련의 폐 영상은 K-공간 중앙의 뚜렷한 밝은 점이 노이즈가 적은 선명한 폐 신호를 나타낸다는 것을 보여주었습니다. 반대로, 규칙적인 노이즈의 존재는 이미지 전체에 퍼졌습니다.
불규칙한 노이즈는 분명히 K-공간에서 높은 값 스파이크를 일으켰고, 이미지 공간에 줄무늬 패턴을 초래했다. 규칙적인 소음과 불규칙한 소음이 동시에 나타나는 시나리오도 폐 이미지에 영향을 미쳤습니다.
