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Capítulo 6

06-01
Formación de las imágenes de RM

06-02
Localización de espines con gradientes de campo

06-03
Excitación selectiva del espín

... por eco de espín
... por eco de gradiente
06-04
Codificación espacial

... de frecuencia
... de fase
06-05
Definición y selección de corte

Definición de corte
Selección de corte
06-06
Múltiples cortes

06-07
Obtención de la imagen completa

Frecuencia
TF bidimensional
06-08
Imagen por Fourier parcial

06-09
Imagen por Fourier 3D

06-10
Imagen en paralelo


06-10 Imagen en paralelo

Un método avanzado para la adquisición de imágenes consiste en la utilización de varias bobinas receptoras de RF con circuitos independientes, conocidas co­mo "phased array" o "synergy arrays" de bobinas de superficie (ver Capítulo 3).


En estas combinaciones, cada bo­bi­na individual produce una señal pro­pia, de forma que se adquieren a la vez varias imágenes in­de­pen­di­en­tes y, tras el debido posproceso, se sintetiza una sola imagen.

Esta combinación de múltiples ele­men­tos receptores solapados se uti­li­za habitualmente para mejorar la re­la­ción señal-a-ruido (Figura 06- 23).

Los perfiles de sensibilidad de los elementos individuales de la bobina del receptor contienen información espacial y permiten obtener múl­tip­les datos codificados en fase al mis­mo tiempo. De esta forma se puede reducir el número de pasos de co­di­fi­ca­ción del gradiente y co­di­fi­ca­ción de Fourier convencional.


Figura 06-23:
Imagen en paralelo con un array de dos bo­bi­nas: cada bobina proporciona la mitad del campo de visión de la imagen final; de esta forma sólo es necesario adquirir la mi­tad de las codificaciones de fase.


Este procedimiento se basa en algoritmos de reconstrucción adyuvante dedicados, destacando SENSE (Tabla 06-01) [⇒ Pruessmann] y SMASH. Estos algoritmos no deben confundirse con secuencias de pulso, aunque sus siglas puedan parecer similares. En principio se pueden aplicar a cualquier secuencia, ya que no modifican el contraste de la imagen resultante.



Tabla 06-01:
Algoritmos de reconstrucción de imagen en paralelo. Aunque los nombres difieren, la apro­xi­ma­ción es similar en todos los casos.


Tanto SMASH como SENSE reconstruyen los datos que faltan para obtener una imagen sin artefactos de solapamiento. La forma en que esto se lleva a cabo representa la principal diferencia entre las dos técnicas.

SMASH realiza este cálculo sobre los datos en bruto, antes de la transformada de Fourier, mientras que SENSE trabaja con las imágenes obtenidas por cada bobina. Ambas técnicas requieren conocer los perfiles de sensibilidad de los ele­men­tos individuales de la bobina. Esta información se adquiere bien a través de una exploración 3D volumétrica de muy baja resolución (matriz de 64×64×64) que puede utilizarse para todas las secuencias siguientes independientemente de la orientación, o bien por medio de algunos pasos adicionales de codificación de fase para cada adquisición reducida. Desde un punto de vista práctico, la pri­me­ra solución será más eficaz si se adquieren varias secuencias, mientras que la segunda es preferible si sólo se realiza una secuencia.

SENSE, PILS, and ASSET reconstruct the final image from the sub-images produced by each coil after the Fourier transformation in the image domain, whereas GRAPPA reconstructs the Fourier plane of the image from the fre­quen­cy signals of each coil before the Fourier transformation.

SENSE and its relatives work with most pulse sequences and clinical ap­pli­ca­tions. Moreover, they also allow the user to choose between either increased spa­tial or temporal resolution [Review articles: ⇒ Blaimer; ⇒ Larman].

The downside of parallel imaging is that the signal-to-noise ratio is reduced compared to phased-array imaging. The reduction in signal-to-noise does no longer follow the common square-root dependence because of the non-Cartesian sampling and the noise correlation between pixels.

Critical Remarks. Since with GRE and TSE sequences one can acquire an image with a full matrix in 2-3 minutes, there is often no real need for parallel imaging and therefore a loss of signal-to-noise. It is used in dynamic imaging and 3D imaging where saving time is important and one can afford to trade off some signal.

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