Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2019 / с. 41-43

Методика оценки отношения сигнал/шум магнитно-резонансных изображений

К.А. Сергунова, Е.С. Ахмад, Н.Н. Потрахов

Аннотация

Рассматривается оценка такого параметра контроля системы магнитно-резонансной томографии (МРТ), как отношение сигнал/шум. На основе экспериментальных данных был проведен статистический анализ шумовой составляющей. С учетом применения мультиканальных приемных радиочастотных катушек и определения коэффициента коррекции предложена методика оценки отношения сигнал/шум в МРТ

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Кристина Анатольевна Сергунова, руководитель,

Екатерина Сергеевна Ахмад, научный сотрудник, отдел разработки средств контроля и технического мониторинга, ГБУЗ «Научно-практический центр медицинской радиологии Департамента здравоохранения города Москвы», г. Москва,

Николай Николаевич Потрахов, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра электронных приборов и устройств, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)», г. С.-Петербург,

e-mail: sergunova@rpcmr.org.ru

Список литературы

1. National electrical manufacturers association. Standards Publication MS 1-2008 (R2014). Determination of signal-to- noise ratio (SNR) in diagnostic magnetic resonance imaging. – Rosslyn, VA. 2008.

2. American college of radiology – American association of physicist in medicine. Technical standard for diagnostic medical physics performance monitoring of magnetic resonance imaging (MRI) equipment. 2014 / https://www.acr.org/-/media/ACR/ Files/Practice-Parameters/MR-Equip.pdf (дата доступа: 19.09.2018).

3. American association of physicist in medicine. Acceptance testing and quality assurance procedures for magnetic resonance imaging facilities / Report № 100 of MR Subcommittee Task Group I. College Park, MD: AAPM. 2010.

4. Блинов Н.Н., Снопова К.А. Проблемы паспортизации и контроль качества кабинетов магнитно-резонансной томографии // Медицинская техника. 2014. № 3 (285). С. 34-37.

5. Зеликман М.И., Кручинин С.А., Снопова К.А. Методика и средства контроля эксплуатационных параметров магнитно-резонансных томографов // Медицинская техника. 2010. № 5 (263). С. 27-31.

6. Сергунова К.А. и др. Дисковый фантом и методика контроля параметров и характеристик качества изображений при магнитно-резонансной ангиографии // Биотехносфера. 2017. № 2 (50). С. 2-10.

7. Aja-Fernбndez S., Vegas-Sбnchez-Ferrero G. Statistical analysis of noise in MRI. – Springer International Publishing Switzerland, 2016. P. 327.

8. Петряйкин А.В. и др. Динамический фантом для моделирования потоков при МР-ангиографии // Медицинская визуализация. 2017. Т. 21. № 6. С. 130-139.

9. Constantinides C.D., Atalar E., McVeigh E.R. Signal-to-noise measurements in magnitude images from NMR phased arrays // Magn. Reson. Med. 1997. Vol. 38. № 5. PР. 852-857.

10. Яковлева Т.В. Обзор методов обработки магнитно-резонансных изображений и развитие нового двухпараметрического метода моментов // Компьютерные исследования и моделирование. 2014. Т. 6. № 2. С. 231-244.

11. Dietrich O. et al. Influence of multichannel combination, parallel imaging and other reconstruction techniques on MRI noise characteristics // Magn. Reson. Imaging. 2008. Vol. 26. № 6. PР. 754-762.

12. Aja-Fernбndez S., Tristбn-Vega A. A review on statistical noise models for Magnetic Resonance Imaging // Tech. Report of the LPI / https://www.lpi.tel.uva.es/~santi/personal/docus/ noise_survey_tec_report.pdf (дата доступа: 19.09.2018).

13. Глаголев М.В., Сабреков А.Ф. О восстановлении плотности вероятности методом гистограмм в почвоведении и экологии // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. 2008. № S1. С. 55-83.

14. De Azevedo-Marques P.M. et al. Medical image analysis and informatics: Computer-aided diagnosis and therapy. – CRC Press, 2017. 518 p.