Для начала получите ультракороткие эхо-снимки МРТ легких во время свободного дыхания. Импортируйте данные и k-интервальные траектории в MATLAB. Отбросьте первые 1000 проекций, чтобы убедиться, что данные достигнут устойчивого состояния намагниченности.
Далее выполним реконструкцию изображения с помощью неравномерного быстрого преобразования Фурье до размера матрицы 96 на 96 на 96. Используйте приблизительно 200 проекций, соответствующих данным длительностью от 0,6 до 0,8 секунды. Затем реконструируйте и сохраните изображения со всех элементов катушки, а также окончательное комбинированное изображение катушки.
На комбинированном изображении катушки выберите корональный срез, на котором четко видна диафрагма. После выбора коронального среза просмотрите отдельные изображения катушек для этого среза и выберите один или два элемента катушки, которые лучше всего показывают диафрагму. Теперь восстановите только данные с элементов катушки с помощью скользящего окна для создания изображений с временным разрешением примерно 0,5 секунды.
Используйте первые 200 проекций для реконструкции изображения с помощью неравномерного быстрого преобразования Фурье и сохраните только срез диафрагмы. Сдвиньте на 100 проекций и восстановите дополнительное изображение, в котором хранится срез диафрагмы. Теперь выделите линию над диафрагмой на первом из изображений со скользящим окном.
Визуализируйте дыхательные движения, просматривая этот навигатор дыхания для всех проекций. Определите расположение диафрагмы для всех дыхательных навигаторов и используйте это местоположение для обозначения проекций как принадлежащих к данному дыхательному бункеру. Затем определите ячейку с наибольшим числом проекций, соответствующим окончанию срока действия, и выберите ее для восстановления.
Используйте экспоненциальный фильтр, чтобы придать вес единицы проекциям в основном бункере и резко уменьшающий вес проекциям в разных дыхательных бункерах. Затем используйте набор инструментов Berkeley Advanced Reconstruction Toolbox для реконструкции изображения с высоким разрешением в нужном дыхательном отсеке. Вычисление весов компенсации плотности с помощью итерационной комбинации плотностей.
Масштабируйте грузы компенсации плотности с помощью весов с мягким стробированием. Затем масштабируйте данные на основе компенсации плотности и весов с мягким стробированием. Теперь выполните базовое неравномерное быстрое преобразование Фурье, чтобы облегчить комбинацию катушек.
Преобразуйте неравномерное изображение с быстрым преобразованием Фурье в сетчатое k-пространство для комбинации катушек. Затем сгенерируйте матрицу комбинации катушек и используйте ее для объединения катушек как для исходных данных, так и для сетки k-пространства, а также для оценки чувствительности катушек. После этого, используя взвешенную компенсацию плотности, объединенные данные катушки и карты чувствительности катушки, выполните параллельную визуализационную реконструкцию сжатого чувства.
Изображения, полученные по истечении срока действия с использованием стробирования на основе изображения и k-пространства, показали четкую визуализацию диафрагмы с помощью стробирования на основе изображения, демонстрируя превосходную компенсацию движения. Функция «Мягкое стробирование» повысила резкость изображений для вдохновения, уменьшив артефакты при отборе сэмплирования по сравнению с режимом «С жестким стробированием». Как на основе изображений, так и на основе k-space стробирование успешно обнаруживало формы дыхательных волн во время обычного дыхания, при этом стробирование на основе изображений дает более четкие результаты при нерегулярных условиях дыхания.
