Paralel manyetik rezonans görüntüleme teknikleri ve uygulamaları
Parallel magnetic resonance imaging methods and applications
Yazar: ÇAĞATAY ESİ
Danışman: PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU ; DOÇ. DR. AHMET KORHAN TANÇ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging

Özet:
MR görüntüleme, yumuşak dokuların görüntülenmesindeki başarısı ve iyonize edici radyasyon kullanılmaması gibi avantajlarından dolayı günümüzde hastalıkları teşhis etmek için sıklıkla kullanılmaktadır. Öte yandan MR görüntülemenin en büyük dezavantajlarından biri görüntüleme süresinin uzun olmasıdır. MR görüntülemede ölçülen veriler iki boyutlu bir matrise satır satır işlenmektedir. Her bir satırın oluşturulması için RF ve gradyan bobinleri açılıp kapatılarak görüntülenecek bölgenin tekrar tekrar uyarılması gerekir. Bu durum görüntüleme süresini uzatmaktadır.
MR görüntüleme hızının artırılması için ya her bir veri satırı daha hızlı oluşturulmalı ya da daha az veri toplanmalıdır. Her bir satırın daha hızlı oluşturulabilmesi için daha fazla gradyan performansı gerekmektedir ancak günümüz MR cihazları gradyan performansının sınırlarında çalışmaktadır. Gradyanları mevcut hızlardan daha hızlı çalıştırmak için çok fazla elektriksel güç gerekmektedir. Ayrıca manyetik alan gradyanlarının aşırı hızlı bir şekilde açılıp kapanması, hastanın üzerinde elektrik akımı tetikleyerek hastaya zarar verebilir. 
Gradyan performansına bağlı olmadan görüntüleme hızını artıran paralel MR görüntüleme, günümüzde yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntemde birden çok alıcı bobin kullanılır. Her bir bobin birbirinden bağımsız şekilde veri toplar. Bir bobinden tam veri toplamak yerine birden çok alıcı bobinle daha az veri toplanarak görüntüleme süresi kısaltılır. Ancak toplanan veri sayısı azaldıkça görüntüdeki gürültü artmakta ve alt örneklemeden dolayı kalıntılar oluşmaktadır. Bu amaçla geliştirilen paralel MR görüntüleme algoritmaları her bir alıcı bobinden daha az veri toplanmasına rağmen görüntü kalitesini korumayı amaçlamaktadır.
Paralel görüntüleme teknikleri temelde iki kategoriye ayrılabilir. İlk kategorideki yöntemlerde alıcı bobinlerden elde edilen, alt örneklemeden dolayı hatalı oluşan görüntüler birleştirilerek geriçatım gerçekleştirilir. İkinci kategorideki yöntemlerde örneklenen veriler kullanılarak yeni veriler oluşturulur. Oluşturulan veriler, alt örneklemeden dolayı oluşan boşluklara doldurularak tam örneklenmiş bir veri seti elde edilir. Ardından bu verilerden oluşturulan görüntüler birleştirilerek geriçatım tamamlanır. Lokalize Hassasiyetli Kısmi Paralel Görüntüleme (PILS), Hassasiyet Kodlaması (SENSE), Uzamsal Harmoniklerin Eşzamanlı Edinimi (SMASH), AUTO-SMASH ve  Genelleştirilmiş Otomatik Kalibre Edilen Kısmi Paralel Edinimler (GRAPPA) en çok bilinen paralel MR görüntüleme tekniklerinden bazılarıdır. 
Bu çalışmanın amacı paralel MR görüntülemenin anlatılmasıdır. İlk olarak MR görüntülemenin nasıl gerçekleştiği açıklanarak, okuyucuya temel bilgiler verilmiştir. Ardından MR görüntüleme hızını etkileyen faktörler ve paralel MR görüntüleme açıklanmıştır. Sonraki bölümde artı ve eksi yönleriyle temel paralel MR görüntüleme teknikleri tanıtılmıştır. Bu teknikler kullanılarak daha az veri toplanmasına rağmen başarılı görüntüler oluşturulabileceği gösterilmiştir. Hastanelerde yaygın olarak kullanılan paralel MR görüntüleme tekniklerinin başarımları, bilgisayar benzetimleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Gelecek çalışmalarda edinilen veri sayısı daha da azaltılarak görüntü kalitesini sabit tutmayı amaçlayan yöntemler araştırılabilir.

Abstract:
Nowadays, non-invasive imaging methods are popular due to their ease of use. One of these methods, MR imaging is frequently used today due to its advantages such as its success in soft tissue imaging and not using ionizing radiation. On the other hand, one of the biggest disadvantages of MR imaging is long imaging time. 
Some elements like 1H isotope can generate magnetic fields due to their core structure. In MR imaging, images are obtained by the 1H nucleus, which is mostly found in the structure of water and fat molecules. Imaging starts with a strong magnetic field is applied to the patient by a magnet. Thus, the magnetic fields created by 1H nucleus are yielded towards the direction of the external magnetic field. Then, the area to be imaged is excited with RF and gradient coils. After the excitation is stopped, 1H nucleus emit electromagnetic energy while returning to their initial position. This energy is measured as voltage in the receiving coils. A two-dimensional matrix is created from these data recorded as amplitude and frequency information. These data are called the k-space data. MR image is obtained by taking inverse Fourier transform of k-space.
The part that takes the longest time while creating the image is the acquisition of the k-space data. k-space data are collected line by line in MR imaging. In order to fill each row, the 1H nucleus must be repeatedly excited by turning the RF and Gradient coils on and off. This situation increases the imaging time.
To improve the speed of MR imaging, either each data line should be acquired faster or less k-space data should be collected. More gradient performance is required to acquire a row of k-space data faster. Today's MRI scanners operate at the limits of gradient performance. A lot of electrical power is required to run gradients faster than current speeds. In addition, turning the magnetic field gradients on and off too quickly can induce electric currents on the patient and harm the patient.
Parallel MR imaging, which improves the imaging speed regardless of the gradient performance, is one of the widely used methods today. In this method, more than one receiver coil is used. Each coil collects data independently. In parallel imaging, instead of collecting all data from one coil, each receiver coil collects less data and shortens the imaging time. However, reducing the number of data collected makes the image more noisy and residues are formed due to sub-sampling. Parallel MR imaging algorithms developed for this purpose aim to preserve the image quality although less data are collected.
Parallel imaging techniques can basically be divided into two categories. Undersampling of k-space data result in folded images. In the first category methods, folded images are obtained from undersampled data. These images are combined to create a reconstructed image. In the second category methods, new k-space data are generated by using the sampled data. A fully sampled k-space data are obtained by filling the generated data in the gaps caused by subsampling. Then, the images obtained from these data are combined and the reconstruction is completed. Partial Parallel Imaging with Localized Sensitivity (PILS), Sensitivity Encoding (SENSE), Simultaneous Acquisition of Spatial Harmonics (SMASH), AUTO-SMASH, and Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions (GRAPPA) are some of the most well-known parallel MR imaging techniques.
In the PILS technique, each receiver coil is sensitive to a distinct region. The final image is reconstructed by combining the images obtained from the coils. Although this method is theoretically possible, it is very difficult to apply in practice as it requires homogeneous and non-overlapping coil sensitivity profiles.
In the SENSE technique, the reconstruction is performed in the image domain as in the PILS technique. Images are obtained with subsampled k-space data collected from receiver coils. The field of view decreases and pixels fold on top of one another in the image due to sub-sampling. A sensitivity matrix is created using coil sensitivity maps. Using the folded pixel values and sensitivity matrix, the pixel values in the desired image are found. The reconstruction is completed by placing the pixel values found in the appropriate position in the image. In order to achieve successful results in this method, coil sensitivities must be known precisely. On the other hand, as it does not require special coil configurations, the SENSE method is one of the most widely used parallel imaging techniques.
In the SMASH technique, which aims to obtain images with the reconstruction of the k-space data, a composite coil sensitivity map is created by applying linear weights in accordance with the coil sensitivity maps. Then, this map is applied to sampled k-space data and new k-space data are generated. The unsampled k-space lines are filled with the generated k-space data and a fully sampled k-space data are obtained. In AUTO-SMASH and VD-AUTO-SMASH techniques, auto-calibration signal is used differently from SMASH technique. The auto-calibration signal is generated by fully sampling of a specified region in the center of the k-space. Using the auto-calibration signal and subsampled k-space data, new k-space data are generated. In VD-AUTO-SMASH technique, multiple auto-calibration lines are used to generate k-space data. SMASH and AUTO-SMASH are not as widespread as SENSE and GRAPPA, because SNR in SMASH or AUTO-SMASH is lower than other parallel imaging methods.
Like VD-AUTO-SMASH, in the GRAPPA method, lines that are not sampled in the k-space data, are generated by using the auto-calibration signal. However, in the GRAPPA method, unlike the VD-AUTO-SMASH technique, more than one k-space line from each coil are used to generate a single k-space data line. One of the biggest advantages of GRAPPA technique is that reconstruction does not depend directly on coil sensitivity maps.
Parallel MR imaging techniques reduce imaging time without much affecting image quality. SENSE and GRAPPA are widely used reconstruction algorithms in hospitals due to their ease of use and successful results. If the coil sensitivity maps are known exactly, the SENSE technique gives the most successful results. However, the GRAPPA method can give more successful results, especially if coil sensitivity maps are difficult to obtain (for example in non-homogeneous regions with low spin density).
The aim of this study is to explain parallel MR imaging. Firstly, by explaining how MR imaging is performed, basic information is given to the reader. Then, factors that affect MR imaging speed and parallel MR imaging are explained. In the next section, basic parallel MR imaging techniques are introduced with their pros and cons. It has been shown that successful images can be created using these techniques. The performance of parallel MR imaging techniques which commonly used in hospitals were compared using computer simulations. In future studies, methods aiming to keep the image quality constant can be investigated by further reducing the number of data.