弥散加权成像

概念

磁共振弥散加权成像 是利用磁共振成像观察活体组织中水分子的微观扩散运动的一种成像方法。水分子扩散快慢可用表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）和DWI两种方式表示。ADC图是直接反映组织扩散快慢的指标，如组织中水分子扩散速度慢，ADC值低，图像呈黑色，反之亦然。DWI反映扩散信号强弱，如果扩散速度慢，去相位时信号丢失少，信号高，图像呈白色。如脑梗死的早期，由于细胞毒性水肿，扩散速度减低，ADC值低，在ADC图上呈黑色，但这时DWI信号是高的。

特点

病灶会比较亮。脑脊液等液体比较多的区域会是黑色的，水分子运动受限的区域会更亮。

B值

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DWI 中的 B 值（b-value）是一个重要的参数，又名弥散敏感因子，是对弥散运动表现的敏感度。

用于控制梯度强度和梯度持续时间，从而影响扫描中水分子的散射效应。

B 值的概念涉及到梯度强度、梯度脉宽（持续时间）和间隔时间。B 值的计算公式为：
$$
B = γ² * G² * δ * (Δ - δ/3)
$$
其中：

  • γ 是核磁共振常数（gyromagnetic ratio）。
  • G 是梯度强度。
  • δ 是梯度脉宽。（一般通过增大它来增大b值）
  • Δ 是两个梯度之间的时间间隔。

B 值的单位通常是 s/mm²。

B 值的选择对于 DWI 数据的敏感性和分辨率有重要影响。较高的 B 值会增加弥散效应，使得对组织微观结构的探测更为敏感，但也可能导致信噪比下降。在临床实践中，通常会选择多个不同的 B 值，以获取更全面的信息。不同的 B 值提供了关于水分子在组织中运动的不同信息，对于计算扩散张量等进一步分析也很有用。

“要检测肿瘤，可以选择高B值，虽然噪点会很多，但是肿瘤会更明显”

ADC值

表观扩散系数（Apparent Diffusion Coefficient，ADC）是用于描述组织中水分子扩散运动的一个参数。

计算 ADC，至少需要两个 B 值的 DWI 图像，公式如下：
$$
ADC = -1/b * ln(S(b)/S₀)
$$
和 T1，T2 的信号强度不同，这是一个定量的数值，在不同仪器、不同医院测试，计算出的结果应当基本一致。

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表观扩散系数越高，说明水分子扩散越好，细胞不是很密集，也就是说没有癌细胞或者细胞肿胀。

低的ADC值可能与较高的细胞密度、组织限制性或病变相关。ADC 常常用于临床诊断，特别是在脑、肝、乳腺等器官的疾病评估中。

计算步骤

具体的计算步骤如下：

  1. 选择不同的 b 值： 在 DWI 扫描中，通常会采用不同的梯度强度（b 值），生成一系列 DWI 图像。
  2. 计算 ADC： 对每个像素应用 ADC 公式。对于图像中的每个像素，计算 $$ADC = -1/b * ln(S(b)/S₀)$$
  3. 生成 ADC 图像： 将计算得到的 ADC 值映射到图像上，形成 ADC 图像。ADC 图像中的每个像素值表示该位置的水分子扩散速度。

通过两个以上不同弥散敏感梯度值（b值）的弥散加权像，可以计算出弥散敏感梯度方向上水分子的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC），实际上DWI所观察到的扩散效应除了反应水分子自身扩散运动之外，还与使用的b值、呼吸、脉搏等运动的影响有关，因此在DWI中通常以ADC描述组织中水分子扩散的快慢，而不直接采用扩散系数D（因为在我们通常使用的序列里面扩散时间做不到足够短，分子扩散总要受到阻碍，所以”apparent“，而不是”intrinsic“）

含有DWI的数据集

  1. MICCAI 2013 Grand Challenge and Workshop on Longitudinal Multiple Sclerosis Lesion Segmentation:
  2. MRBrainS Challenge:
    • 数据集链接：MRBrainS Challenge
    • 描述：这个挑战包括来自不同中心的T1、T2、FLAIR和DWI序列的结构性和功能性MRI扫描，旨在用于脑部分割。
  3. IXI Dataset:
    • 数据集链接：IXI Dataset
    • 描述：IXI（Information eXtraction from Images）数据集包含了来自健康志愿者的多模态MRI扫描，其中可能包括DWI数据。
  4. ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative):
    • 数据集链接：ADNI
    • 描述：ADNI是一个长期研究项目，旨在为阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease）和相关疾病的生物标志物研究提供MRI、PET和其他成像数据。部分数据中可能包含DWI成像。

注意力机制那里的计算次序

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