07 Calidad de Imagen y Artefactos en RM PDF

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Traspaso clase profe alejandro cerda...

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Calidad de Imagen El sentido de tener tantas secuencias o herramientas es ocupar una de ellas en función del objetivo que uno tenga, eso no es más que calidad. Nosotros nos acostumbramos a que la secuencia más potente de todas en términos teóricos era la mejor, ¿cierto? SE, se caracteriza por un pulso de excitación un pulso de refase, llena una línea del espacio K, si tengo 512 líneas, voy a llenar 512 veces el mono este, y voy a tener una imagen filete. Pero la calidad asociada o el aporte que me haga esa secuencia en particular va a estar determinada por cuál es el objetivo que yo tengo; porque esta secuencia tarde 4-5 min, entonces el paciente no puede hacer apnea por tanto tiempo. Entonces el concepto de calidad es bastante ambiguo, o el de tiempo/resolución. Contamos con muchas herramientas algunas te van a servir y otras no en base a lo que se quiere ver. Uno busca el equilibrio, un precario equilibrio entra calidad y tiempo de adquisición; si voy a hacer una resonancia a un cadáver obviamente puedo usar secuencias que tarden mucho, porque me interesa la máxima resolución y buscar cual fue el objeto que ocasionó la muerte de ese paciente (autopsia virtual), para la gente que no quiere pasar por el trauma de una autopsia normal, que es bastante potente, porque al final te entregan algo relleno de cualquier cosa. El tiempo de adquisición es un factor a modificar, pero en algunos centros donde la productividad es prioridad no destinan más de 15 min por examen, entonces el tiempo de adquisición va a estar determinado por el TR, tiempo de repetición, cuanto se demora la secuencia en llenar las líneas del espacio K. También influye el N, numero de fases que se codifican, vale decir, va a depender del tamaño de la matriz que estamos ocupando. Y además dependerá del número de adquisiciones, número de veces que se repite el ciclo para obtener mayor calidad de señal. Entonces en Tiempo es muy importante.

TR Es el intervalo que separa, excitaciones sucesivas de spines. En una secuencia spin eco, es el tiempo que separa dos pulsos de excitaciones de 90° sucesivos. Durante cada TR se llena una línea del espacio K.

N: número de codificaciones de fase Son el número de medidas utilizadas para determinar cada una de las señales de codificación de fase en la reconstrucción de la imagen. Asociado al concepto dim fase, está determinado por el gradiente codificador de fases.

Nex: número de excitaciones Corresponde al n° de veces que se llena el espacio K, por cada corte para generar una imagen. En algunos casos bastara con una vez para tener una imagen aceptable, en otras serán 2, 3..o 20 veces; dependerá del objetico que nosotros tengamos.

Teóricamente la calidad de imagen depende de:

1. 2. 3. 4.

Resolución espacial Contraste de la imagen Relación señal a ruido (S/N) Artefactos

1. Resolución espacial Capacidad, que permite determinar la dimensión del menor volumen observable (menor distancia) entre dos puntos adyacentes. En este punto tenemos una competencia que es el escáner, el escáner tiene mucha mayor resolución espacial y trabaja con matrices de 1024, entonces la RM no es competitiva, porque en la secuencia más potente que se hace con suerte llegamos a 512 y todas las demás desde 128 o 256, entonces la resolución espacial es una ventaja que no posee. Es la capacidad para demostrar en la imagen estructuras anatómicas de pequeño tamaño y viene determinada por el tamaño del vóxel. La resolución espacial estará determinada por el tamaño de la matriz, la cantidad de pixeles que nosotros vamos a registrar tanto como en los gradientes codificadores de fase como en los de frecuencia y entre ambos se determinará un volumen de interés, un FOV. Determinará la dimensión del pixel en su superficie. Si tenemos el siguiente caso donde se tiene un FOV de 256mm y estamos trabajando con una matriz de 256 de fase con 256 de frecuencia, al área del pixel será 1mm. Este mismo FOV, disminuyo la matriz, quiero tener respuesta a otro fenómeno, quiero más contraste, entonces reduciré la matriz a 128, por lo tanto, el pixel quedara de 2mm de área. (256/128). Ahora si quiero privilegiar la resolución, no el contraste. Uso una matriz de 512x512 y mi FOV sigue de 256, el área del pixel será de 0.5x0.5mm. El tamaño del pixel es lo que importa, porque yo puedo tener una resolución parecida, voy fragmentando la matriz 512 ó haciendo una matriz cuadrada de 384, porque el tamaño del pixel será relativamente parecido, entonces es muy importante que nosotros manejemos el tamaño del pixel. Entonces la resolución espacial en términos teóricos está asociado a una matriz más potente porque va a generar que tengamos áreas o pixeles más pequeños en los cuales nosotros podamos distinguir esta señal. El volumen del voxel se determina por: Ahora aparece el concepto de volumen de la mano del espesor de corte,  El tamaño de la matriz. este espesor de corte generara la percepción volumétrica del espesor de  El FOV. corte, vale decir lo que nosotros estamos viendo no es una imagen  Espesor del corte. lineal, si no que un volumen de donde estamos extrayendo la información. Por lo tanto, los lados el voxel van a estar determinados por la codificación de fases y la codificación de frecuencias determinado por el FOV, y el otro lado lo va a determinar el slice. Entonces para un voxel isotrópico con una matriz de 256, cuanto debe medir el slice? 1mm, porque para un voxel isotrópico todos los lados deben medir lo mismo, entonces para una matriz de 256, el FOV necesariamente debe ser de 256 y el slice va a tener que ser 1mm. Un voxel isotrópico te va a permitir

que en el plano que tú reconstruyas tu imagen va a tener la misma resolución espacial que el original. Normalmente yo hago los volúmenes en sagital porque hay unos artefactos con los que uno tiene que jugar, que vamos a ver más adelante, da lo mismo si lo hacemos en axial, pero vamos a tener que lidiar con unos artefactos. Entonces si uno tiene constante el FOV y aumenta la matriz, cambia el tamaño del voxel o el pixel. Entonces a una matriz más grande tendré un pixel más pequeño, esto me generará que tengamos una mayor resolución, pero una menor señal porque la depende de la relación del agua libre con agua ligada señal ; donde hay edema teóricamente nosotros solo deberíamos tener agua libre y el agua ligada en intracelular. Entonces eso va a determinar que la expresión de T1 y T2 en esa agua este amortiguada, disminuida, tiene menos señal el agua ligada que el agua libre. Entonces dentro de un voxel, mientras más pequeño sea nuestro voxel, menos contribución a la formación de la señal, entonces es u juego en busca del equilibrio, entre tiempo de exposición y calidad de imagen. ¿Qué hago entonces cuando aumento la matriz? Aumento la resolución espacial y disminuye la señal y disminuye la relación S/R. Entonces si un voxel es grande tendremos muy buena señal, vamos a tener hartos tejidos dentro de él, pero ¿vamos a ser capaces de discriminar que estructuras se encuentran dentro de este tejido? No, entonces ahí tenemos otro factor que entra a jugar en nuestra calidad de imagen, no podemos ir al chancho con más señal porque no te va a permitir discriminar estructuras anatómicas y ¿que definimos como calidad de imagen? Capacidad de poder determinar estructuras anatómicas de manera más precisa posible. La primera imagen tiene un gran contraste pero una pobre resolución espacial y no me permite hacer diagnóstico diferencial o sería muy difícil. Entonces lo que nos ayuda aquí es hacer un juego entre matrices, FOV y TR.

En la resolución espacial el tamaño del pixel ve a estar determinado por el FOV/matriz. La señal corresponde a la resolución de contraste o como se genera la señal.

2. Contraste La Resolución de contraste es la capacidad que tenga alguna técnica particular de poder determinar diferencias de intensidades entre dos regiones adyacentes, y las regiones adyacentes va a estar determinados sus cambios de intensidades el relación a las características propias que tengas esas estructuras, entonces nosotros podemos establecer una amplia gama de grises que diferencian distintas características asociadas a la intensidad de señal, hablaremos de hiperintenso cuando estemos muy cerca del blanco, isointenso cuando estemos en la gama de grises de intermedio e hipointenso cuando tengamos poca señal, más negro o aneintenso (sin señal). Su intensidad en una escala de grises se puede expresar en números. La diferencia numérica entre dos intensidades permite la definición cuantitativa del contraste. Si nuestra secuencia fuese T2, ¿dónde se ubicaría el agua? Hacia lo hiperintenso y si fuese T1 hacia el otro lado; entonces ojo con la intensidad de señal, va a estar determinado básicamente por la potenciación que estén ocupando y eso va a determinar la expresión de una patología como el edema (agua libre) en T1 se ve hipo en T2 hiper, Flair Hiper pero el

edema vasogénico porque el citotóxico se ve iso, Flair no tiene sensibilidad al edema citotóxico, cuando el edema pasa de citotóxico a vasogénico recién se comienza a tener sensibilidad en T2 y Flair que en tiempo es más de 6 horas. Entonces ¿T2 y Flair nos sirve para definir tratamiento de agudo de infarto cerebro vascular? No, entonces ¿para qué sirve? Para saber cuánto tiempo ha pasado desde la agresión isquémica y el minuto en el que nosotros estamos valorando nuestro paciente, y eso nos va a permitir diferenciar entre accidentes cerebro vasculares nuevos y antiguos. Hay parámetros en la resolución de contraste que no dependen de nosotros, no dependen del operador y que estar determinados por parámetros intrínsecos de los tejidos, como son los tiempos T1 y T2, la cantidad de protones que hay en un volumen (densidad protónica), las propiedades magnéticas locales porque eso va a estar determinado por la composición química de la muestra y los movimientos moleculares, por ejemplos si nosotros tenemos dentro de un ventrículo. Y otros parámetros que, si van a estar determinados por nosotros, porque nosotros objetivamente podemos generar cambios en ellos como el TR, TE, el ángulo de inclinación , que va a determinar la potenciación que vamos a utilizar para hacer la valoración de una estructura. Así como por ejemplo el uso de medio de contraste que nos aporta más sensibilidad y especificidad a la hora de hacer una valoración de una patología.

3. Relación señal ruido (S/R) Señal Ruido: la amplitud de señal recibida por la antena y también la cantidad de ruido recogida por la misma. La señal procede de la muestra y son señales que vienen directamente del área, de la estructura que queremos determinar; pero existen factores asociados que podemos manejar de forma precaria, porque si por ejemplo yo estoy tomando una columna lumbar vamos a tirar un plano de excitación en toda la región lumbar para generar una frecuencia capaz de excitar los protones del área lumbar, pero la columna esta hacia posterior y la antena que se usa en la bodycoil. (Las antenas son elementos que pueden cumplir una función emisora y receptora, hay antenas que emiten señal, y otras que reciben señal y hay otras que emiten y reciben que se llaman transceptoras, pero estas enlentecen la adquisición. La dobycoil, genera el pulso de radiofrecuencia o la antena de Rf que está en el bodycoil. Y la antena receptora va a estar asociada a la estructura que estemos estudiando, por ejemplo, si es una muñeca, necesito una antena pequeña que sea capaz de recibir la señal que emite la muñeca, y si es solo la columna voy a necesitar antenas receptoras que se ponen en la camilla, hacia posterior del paciente spainerace (eso le entiendo)) Entonces lo que pasa es que yo excito todo el plano sin embargo lo que contribuye a mi imagen es un segmento pequeño de protones que determina la señal pura, pero el resto de toda la excitación lamentablemente también opera y opera como ruido, porque son señales de Rf que no contribuyen a la formación de la imagen. Entonces la señal son las Rf que provienen de las estructuras que yo quiero estudiar y el ruido proviene de otros lugres que están determinados por los gradientes, por ejemplo, por las mismas antenas y por el mismo ruido que contribuyen e la imagen. El ruido presente en la imagen que lo vemos como una especia de moteado que ensucia y que perturba la intensidad de la señal en factor decreciente, es decir, le quita solides a nuestra imagen, es una imagen ruidosa, granulada. Y el ruido viene de las corrientes, de la resistencia de la bobina y el del paciente, la gran parte es del paciente, por ejemplo en columna yo hago una excitación del todo el volumen sin embargo estoy contemplando 5-6 cm, pero el plano de excitación son 30-40 cm. Relación de S/R va a depender:     

Densidad de protones: mientras más protones haya va a haber más señal y menor cantidad de ruido Volumen del voxel TR TE Angulo de inclinación

 Nex o número de excitaciones  El ancho de banda: se acuerdan que cuando había un ancho de banda receptora, también existía el ancho de banda emisora  Tipos de bobina La relación S/R nos permite hacer una valoración de la cantidad de señal que viene de un voxel y en donde interfieren espesor de corte, el pixel, el ancho de banda, la matriz, el FOV. Si hay mayor cantidad de protones va a haber mayor señal. Mientras más grande nuestro voxel vamos a tener la oportunidad de que más protones hayan en ese voxel, entonces mientras mayor sea el voxel será directamente proporcional a nuestra relación S/R, mejor nuestra relación señal ruido. Si uno disminuye el espesor de corte  disminuye el tamaño del voxel, habíamos hablado del voxel isotrópico, pero para todos los estudios el voxel isotrópico no existe, son estudios super especializados lo que utilizan voxel isotrópicos. Mientras más chico el espesor de corte, disminuye el tamaño de nuestro voxel por ende si tenemos un slice más pequeño, será más pequeña la relación S/R. Si tenemos un slice más grande, tendremos un voxel más grande, va a haber mayor señal pero disminuye nuestra resolución espacial, entonces ahí se puede caer en otro error que mientras más grande nuestro slice tendemos más posibilidad de encontrarnos con un artefacto que se llama volumen parcial y este efecto es cuando tenemos muchas estructuras dentro de un voxel que se codifican como una sola y la única forma de soslayar este artefacto es disminuyendo el tamaño del pixel. Si aumento la matriz ganamos resolución espacial, perdemos señal entonces la relación S/R es baja. La resolución de base se define como numero de codificaciones de fase que interviene en la formación de la imagen y está asociada a la matriz. Entonces a mayor nuero de codificaciones de fase significa que tenemos una matriz más grande por ende tenemos una resolución espacial mejor pero tenemos un deterioro en la relación S/R. Entonces la S/R será directamente proporcional al tamaño que tenga el voxel. Lo que pasa con la relación S//R es que no es simétrica, no es lineal, sino que es inversamente proporcional al cuadrado de la matriz, es decir los tiempos no se reducen, si yo voy al doble de la matriz no reduzco a la mitad mi señal ruido, la reduzco mucho más. Esta determinado que el cálculo de la señal es 4 partido por la raíz cuadrada del tamaño del pixel, entonces cuando uno tiene una matriz de 128x128, con un FOV que dijimos que era de 256 el tamaño del pixel iba a ser 2x2mm y la señal ruido sería 2,82. Pero si aumentamos la matriz al doble donde la resolución espacial será de 0.5x0.5 sin embargo nuestra señal ruido se cae casi al 70%.

A > Matriz > resolución espacial. A >matriz , disminuye la SR. Si mantenemos un FOV constante, de una estructura que quiera evaluar lineal, por ejemplo una columna de 380, se tiene una matriz de 128x128 la imagen es pobre, incluso en una matriz de 256x256.

Ahora si nosotros aumentamos a una 320x320 o 384x384, nos metemos dentro de una imagen que es relativamente aceptable. Acá la relación señal ruido es optima

Acá predomina el ruido sobre la señal. Tenemos que lo único que cambiamos aquí es el tamaño de la matriz. Imagen ruidosa que se visualiza como granulada en la imagen pero aumenta la resolución espacial. Entonces uno tiene una imagen ruidosa cuando se pierde la resolución espacial y cuando ya te pasaste de señal y te quedaste sin resolución (en la primera foto). O cuando te fuiste al otro lado se tiene demasiada resolución espacial pero te caíste con la señal (última foto) Como mejorar la relación S/R ahí? Incrementar el tamaño del FOV, linealmente mejora la relación S/R. otra estrategia es incrementar el número de veces que yo construyo la imagen, el NEX, lo que ustedes entienden por número de excitaciones eso mejora en forma sustantiva la relación S/R pero hablamos de calidad hablamos de 2 factores uno es la calidad de imagen y en el otro el tiempo de adquisición, que al aumentar el NEX aumenta el tiempo de exploración.

La otra solución es incrementar el FOV, sin cambiar la matriz haremos que nuestros voxel sean más grandes, por lo tanto, habrá mayor cantidad de señal en ellos, va a aumentar en forma lineal la relación S/R y se nos cae la resolución espacial. Entonces este juego es un precario equilibrio con el que se debe lidiar todo el tiempo. Lo que uno tiene de preservar para poder hacer absolutamente comparativo un estudio es que el tamaño del voxel mida siempre lo mismo. Porque ahí uno puede hacer una comparación de cómo cambian los tiempo en términos reales y por ejemplo en T1 cachamos que con un tamaño de voxel determinado que medía 0.9x09x0.5 nuestros tiempo de adquisición eran de 5 min para un T1 en cerebro y con el mismo tamaño del voxel convertir eso en un T2 nos significaba ir a más allá de 35 min, entonces ahí entraba a jugar TSE para poder compensar esta pérdida de tiempo con el eco de tren alrededor de 17-19 eco de tren, y reducimos el tiempo de 35 min a 3,5 min y con el mismo tamaño de voxel. Entonces la resolución de fase que no es la misma resolución de base, sino que es un porcentaje de la resolución de base, uno puede sacrificarla.

Se acuerdan que dijimos que las matrices de 512 para acortar el tiempo uno hacia un sacrificio de la cantidad de fases que codificaba, o codificaba solo un porcentaje de las fases, entonces esos porcentajes iban a estar determinados por las características de la matriz. Cuando fuese 256 uno podía hasta el 70% hacer un eco fraccionado, una fase fraccionada que era hasta el 70% y en una secuencia de 512 se puede disminuir hasta el 50% y esto significa que el 50% de la fase la puedo sacrificar, entonces lo que pasa ahí es que de un pixel cuadrado yo me voy a uno rectangular, eso es lo real, porque aquí estamos jugando con tiempos reales. Nunca el tamaño del voxel es cuadrado, siempre es rectangular. Y lo que se hace es sacrificar la resolución de fases porque me da más S/R, porque tengo ahora un voxel rectangular donde voy a tener mayor cantidad de señal, sin embargo, pierdo resolución. Entonces por ejemplo si tenemos un FOV, recuerden que también se puede sacrificar el FOV, por ejemplo, en una muñeca sagital donde mi FOV es de 12 y yo quiero 3-4 cm y me van a sobrar 4 para un lado y 4 para el otro, entonces no se necesita el 100% del FOV, con el 50% del FOV me alcanza y así disminuyo el tiempo también.

Acá, ¿cual tiene mayor resolución? 384 o 512? 384, porque estas metiendo todas las fases y nuestro voxel es cuadrado, y en el de 512 es voxel es rectangular. LO que importa en el fondo es el tamaño del voxel para determinar resolución. Un TR largo permite una recuperación completa de ML. Si se emplea un TR corto, no se logra una recuperación completa de la ML, lo cual genera una < señal. TR es la posibilidad de que desaparezca toda la Mxy o que se recomponga todo el vector Mz, si yo dejo que se recomponga todo el Mz, es decir mientras más largo mi TR hay más recomposición por ende hay mayor señal. El TE determina la caída o pérdida de la magnetización transversal. Mientras mayor es el TE, mayor es la perdida de señal (o sea, menor SR) Spin eco, utiliza un ángulo de 90°. En las secuencias eco de gradiente, se utilizan ángulos < a 90º. Solamente una parte de la magnetización longitudinal es desplazada al plano transversal, por t...