磁共振图像MRI中常用的图像质量指标IQM

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分类专栏： MRI基础知识 文章标签： 学习 磁共振脑影像
于 2022-12-09 20:22:58 首次发布
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结构图像的图像质量指标IQM

基于噪声测量的IQM

CJV

白质（WM）和灰质（GM）的联合变异系数
  1. 较高的值意味着严重的头部运动和严重的强度不均匀性INU伪影
  2. 值越低越好

CNR

对比噪声比
  1. 评估灰质和白质组织分布的分离程度
  2. 值越高，说明质量越好

SNR

信噪比
  1. 信号与背景噪声的功率比
  2. 值越高越好

QI2

第二质量指数
  1. 噪声模型与背景的拟合优度
  2. 值越低越好

基于信息论的IQM

EFC

熵聚焦准则
  1. 表示由头部运动引起的重影和模糊
  2. 值越低越好

FBER

前景与背景的能量比
  1. 大脑图像内（前景）相对于大脑图像外（背景）的图像值的平均能量
  2. 值越高越好

sSNR

静态信噪比
  1. 灰质GM内的平均强度除以大脑外背景噪声的标准差
  2. 值越高越好

针对特定伪迹的IQM

INU

强度不均匀性
  1. 反映了偏置场的位置分分布
  2. 值应该在1附近

QI1

第一质量指数
  1. 使用数学形态学进行分割
  2. 值越小越好

WM2MAX

白质与最大强度比
  1. 在全强度分布的95%百分位上，WM掩模内的中值强度
  2. 值应该在0.6-0.8之间

基于其他方法的IQM

FWHM

半峰宽度
  1. 对图像模糊程度的估计
  2. 值越低越好

ICVs

颅内体积
  1. 根据FSL FAST分割计算的每个组织的ICV估计
  2. 脑脊液CSF、白质WM和灰质GM的正常值分别在20%、45%和35%左右

SSTATs

几个统计数据的汇总
  1. 包括脑脊液（CSF）和白质和灰质的平均值、5-95%百分位数和背景峰度

TPMs

组织概率图
  1. 重叠图像与相应图谱的比较

功能图像的图像质量指标IQM

基于空间信息的IQM

EFC

熵聚焦准则
  1. 表示由头部运动引起的重影和模糊
  2. 值越低越好

FBER

前景与背景的能量比
  1. 大脑图像内（前景）相对于大脑图像外（背景）的图像值的平均能量
  2. 值越高越好

SSTATs

几个统计数据的汇总
  1. 包括脑脊液（CSF）和白质和灰质的平均值、5-95%百分位数和背景峰度

基于时间信息的IQM

DVARS

D=时间信号的时间导数 VARS=所有体素的信号的平均均方根
  1. 表示在每一帧数据中，整个大脑中BOLD信号的变化率
  2. 值越低越好

GCOR

全局相关性
  1. 在一个给定的掩模上，每个体素和每个其他体素之间的平均相关性
  2. 值越低越好

tSNR

时间信噪比
  1. 时间序列的平均信号与时间标准差的比值
  2. 值越高越好

针对特定伪迹的IQM

Framewise Displacement

帧位移
  1. 在每个时间点的六个校准参数的绝对值之和
  2. 这发生在将旋转位移从度转换为毫米之后

GSR

重影信号比
  1. 重影区域的平均信号强度相对于大脑的信号强度
  2. 值越低越好

AOR

AFNI’s离群值比
  1. 每个volume中异常值的平均分数
  2. 值越低越好

AQI

AFNI’s质量指数
  1. 每个volume与中值volume的平均距离
  2. 值在0附近最好

Dummy

      1.在fMRI成像时间序列开始时被确定为非稳

         态的volume数量

29、磁共振成像中的纤维重建与噪声校正技术
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本文介绍了磁共振成像（MRI）中的两项关键技术：BFOR用于纤维方向重建，以及扩展的LMMSE技术用于非中心χ分布噪声校正。BFOR通过推导热方程的一般解，能够有效解析复杂组织中多个纤维方向，尤其适用于交叉纤维区域的研究；而扩展的LMMSE基于局部均值和方差估计，在多通道采集及高b值条件下表现出色，能准确校正nc-χ噪声并保留图像细节。文章通过模拟与真实数据验证了两种方法的优势，并探讨了其在神经科学研究和临床诊断中的应用前景及未来发展方向。
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hou9021的博客
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