一阶空间编码模拟：在强B0场和梯度场变化的情况下提高测量精度

《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》：First-Order Spatial Encoding Simulations for Improved Accuracy in the Presence of Strong B0 and Gradient Field Variations

开发了一种基于1阶高斯场近似的MRI仿真框架，通过解析积分方法准确捕捉强磁场空间变化对信号的影响，有效减少传统0阶近似中的伪影，同时实现更粗的网格计算以提升效率。

　　

摘要

目的

低成本且针对特定应用的扫描仪通常采用非传统设计，这会导致主磁场存在显著的不均匀性（$$），以及梯度场的非线性，这些因素对MRI模拟器中的假设构成了挑战。本研究旨在开发一种模拟框架，能够准确高效地捕捉强磁场变化的编码效应，从而评估诸如几何失真、信号丢失和折叠伪影等影响。

方法

与许多其他MRI模拟器类似，我们的模拟器也将磁场在空间上离散化处理。不过，我们将每个网格点上的MR信号模拟从假设场为分段常数的0阶近似方法，扩展到假设场为分段线性的1阶近似方法。我们通过对每个网格立方体进行解析积分（假设磁场变化为线性），然后对所有立方体的积分结果求和来求解信号方程。我们还为几种脉冲序列提供了解析积分公式。

结果

1阶近似方法能够更准确地捕捉到强磁场变化及其引起的体素内相位失真，避免了传统0阶近似方法中常见的严重“振铃”伪影。这使得我们可以在更粗糙的网格上进行模拟，从而提高了计算的可行性。

结论

这种基于1阶近似的模拟器能够用于评估具有强磁场变化的非传统扫描仪设计。

利益冲突

Radhika Tibrewala博士目前就职于Ezra AI Inc.。本文所述的工作是在她隶属于NYU Langone Health期间完成的。Michael Mallett博士目前就职于Siemens Healthineers GmbH。Daniel K. Sodickson博士担任Ezra AI Inc.的科学顾问，并参与了基于深度学习的图像重建技术研发工作，该技术专利归属于NYU Langone Health并授权给了Siemens Healthineers。Axel Vom Endt博士目前也就职于Siemens Healthineers GmbH。