搜索
internet希望大家不要迷失在K空间中。。。什么是K空间如果问你汽车是如何工作的？你会怎么回答呢？－汽车是装有轮子的铁盒子，在人的控制下，把人从一个地方载到另外一个地方。在这个回答里只有一些从实践中来的感性认识，但是你知道汽车具体是如何工作的吗？不知道？其实，K空间就有点像这样。对于我们而言，它既熟悉又陌生。什么是K空间我想多了解K空间性质的知识，对于我们理解MRI技术是非常有帮助的。什么是K空间K空间是我们存储MR信号的地方K空间简单说来，是个包含有许多数值的集合。当这些数值用灰度表示时，你看到的K空间就像这样。因为这些数值代表某种特殊的信号数据，所以它具有一些非常有趣的性质。什么是K空间K空间和我们的MR图像有着数学联系（傅立叶转换）顺便说一下，最重要的数据在K空间中心。什么是K空间我们通过这些数据可以创建我们的MR图像在我们拥有足够的数据来重建一幅漂亮的MR图像的之前，需要一条线，一条线的填满K空间的大部区域。在K空间中存储数据这是我们用于重建MR图像所采集的一条信号。我们采样这条信号的振幅，并把采样到的数值，放到一个列表里。这个过程就叫数字化。在K空间中存储数据不同取样所得到的数值，通过不同的灰度表示在这里。在K空间中存储数据这就是K空间中一条线的数字化的过程在K空间中存储数据许多射频信号上一页，我们刚刚演示了K空间中一条线的数字化的过程。事实上，MR的需要在不同的条件下采集很多信号，才能重建我们的图像。这就是为什么MR的数据采集会需要时间。在K空间中存储数据许多射频信号这一系列的K空间的数值集合，有时候我们称之为原始数据空间。K空间就是一些数值的集合，其傅立叶变化的结果就是我们的图像这里有许多K空间。你从直觉上可以感觉到他们存储的信息是不一样的。K空间中有些区域似乎都是一些噪声点，而有些区域却是由一些有规律的高信号组成。其实，这些数据在K空间中的分布主要取决于三个方面。1.我们采集数据的方式；2.我们扫描的对象；3.K空间的性质。K空间就是一些数值的集合，其傅立叶变化的结果就是我们的图像看到K空间，要猜出这些转换过后图像是什么，估计正常人是不可能的。^_^但是这些原始数据却可以给我们提过一些线索，来判断图像质量(怎么判断？留到以后再讲吧）。K空间就是一些数值的集合，其傅立叶变化的结果就是我们的图像真正的K空间在三维空间中，看起来就像这样。（这是南区一家医院0.35T颈椎的K空间三维图，特别注意图中的两个小峰，我们在后面会讲到）K空间的”K”一个恒定平面波，可以通过三个参数来定义。一个是振幅；一个是频率；还有一个是相位。振幅K空间的”K”振幅振幅振幅大小不同K空间的”K”每米2个波长频率，是指线性空间中，一米的长度里有多少个完整的波的周期。频率习惯性的用字母K来表示。K空间的”K”K=2m-1K=3.5m-1频率K空间的”K”同相位相位，我也不知道如何用通俗易懂的话来解释。我的感觉，波最开始产生的时候，位于它循环周期的某个位置。@#$%^#$!*给大家介绍两个特殊的相位－同相位和反相位K空间的”K”反相位K空间的”K”K空间就是所有可能波所形成的一个空间。其实质就是一个频率空间。具有相同频率的波还可以通过相位和其他波进行区分。所以，在K空间里数值都是复数，不仅含有频率的信息还含有相位信息。这就是为什么K空间是个二维的空间而不是一维。实验下面，让我们进入奇妙的K空间世界。自己亲手做些实验－－改变K空间，感受一下K空间所带来的图像的变化。实验正常的图像及其K空间实验一幅512X512的图像的K空间仍然是512X512大小实验把上页的K空间放大16倍，选中K空间中坐标为(247,247)的点。可以测量出，其数值为1840。实验现在把K空间中选中的坐标为(247,247)的点改成为30000。看看我们改变的像素在K空间中是多么的小，大家能看到吗？（顺便说一下，为什么我们改变K空间一个点，会影响两个点了？因为K空间是以K空间最中心的点为中心对称的。）实验最后把修改后K空间数据，进行反傅立叶变化，重建出最后的图像－非常明显的黑白相间的波纹。真是不可思议的巨大改变。实验我们改变修改的K空间的点的位置，现在把坐标为(237,238)的振幅改成30000，重建出的图像也有明显的波纹。实验比较前后两幅重建的图像，可以看出：后面一幅图所形成的波纹明显比前面一幅图更密，间隔更短。所以，我们大致可以总结出：1.K空间中的每个点，代表着一种波。（还记得我们前面所说的吗？（K空间就是所有可能波所形成的一个空间）2.越接近K空间中心的点，其代表的波的频率越慢；越远离K空间中心的点，代表的波的频率越快。实验现在，我们把K空间同样坐标(237,238)的振幅从30000改成10000，重建出的图像。实验我们再次来比较前后两幅重建的图像，可以看出：后面一幅图所形成的波纹亮度要小于前面一幅图。所以，我们可以总结出：K空间中的每个点的数值大小，代表着它在重建图像中所占的权重。数值越大，所占权重就越大，对图像的影响就越大；数值越小，对图像的影响就越小。K空间中每个点，代表着一种特定的波。离K空间中心越近，其频率越慢；离K中心越远，其频率越快。总结K空间中上万个这样的点所代表着波，按照其强度叠加起来，最终形成了我们的图像。＋＋＋＝总结还记得一句经典的话吗？－－－K空间的中心决定对比，周围决定细节。进一步讨论进一步讨论在解释这句经典的话之前，我们来看看K空间的点的大小分布。•从2D来看，每条K空间的线最大数值的点都位于线的最中心，而且越靠近中心，值越大。•从3D来看，整个K空间最大数值的点，都位于平面的最中心。越接近K空间中心。值越大。前面，我们有实验证明：“K空间中的每个点的数值大小，代表着它在重建图像中所占的权重。数值越大，所占权重就越大，对图像的影响就越大；数值越小，对图像的影响就越小。“所以，K空间中心的点对图像对比的贡献远远大于周围点。（K空间中心决定对比）进一步讨论进一步讨论为什么，周围决定细节呢？我来看看这些笔。也许会对我们有些启发。要是我们需要画出苍蝇上的小毛刺，需要使用哪种笔呢？－－当然是越细越好了。进一步讨论K空间重建图像就像我们画素描（linedrawing)一样，一条线一条线的画出来的。越靠近K空间中心的点，频率越慢，黑白变化次数越少。就像绘画用的粗笔。越靠近K空间边缘的点，频率越快，黑白变化次数越多。就像绘画用的细笔。所以，用粗笔当然是画不出比较细小的部分了，而细笔就很容易了。进一步讨论所以，K空间周围的点对图像细节表现大于中心的点。（K空间周围决定细节）进一步讨论所以，K空间周围的点对图像细节表现大于中心的点。（K空间周围决定细节）说了这么半天，到底了解K空间对我们有什么用处呢？下面举一个真实的简单例子真实例子这是05年12月1日，桂平人民医院0.35的一张颈椎的MR片。图中存在明显的细条状伪影。伪影是怎么产生的呢？如果我们对前面的讲K空间知识理解了，大概都能猜出伪影形成的原因。真实例子让我们来看看这幅图的K空间。里面有明显的两块高信号区。真实例子再看看更直观的三维的K空间。真实例子我们通过软件去掉高信号。真实例子图像的细条伪影消失。这说明原来图中的细条伪影是由于K空间中高信号点产生。这种K空间的高信号点，常常是由于RF噪音引起。