Corrección de Imágenes de RMN con artefactos por ruido de fase

G. O. FORTE; M. A. GARCIA; E. ANOARDO

Córdoba

Congreso; 106 RAFA 2021; 2021

Universidad Nacional de Córdoba

En la generación de imágenes a través de Resonancia Magnética Nuclear (MRI,por sus siglas en inglés), en equipos donde se utiliza electroimanes para lageneración de campos magnéticos, se presenta la dificultad de estabilizar elcampo magnético durante la adquisición de las señales de RMN. Unaconsecuencia de esta dificultad, es que aparecen variaciones aleatorias de faseentre las señales obtenidas que corresponden a cada linea de la matriz de laimagen en el espacio-k [1]. Esta fuente de ruido por variación de fase, setraduce en la imagen como un artefacto que se presenta como fantasmas en ladirección de codificación de la fase. Diferentes técnicas se han propuesto paracorregir esta fuente de ruido presente en MRI, en general todas ellas basadasen la medición de algún parámetro de calidad de la imagen, y luego en laoptimización de este parámetro (buscando un extremo de la función de pesocorrespondiente), en función de un vector de corrección fase. Algunos ejemplosde estas técnicas son [2] y [3], donde se aplica un algoritmo iterativo deoptimización. El inconveniente que se presenta con esta manera de resolver elproblema, es que la función de peso suele presentar mínimos locales, por loque el algoritmo de corrección puede, en ciertas circunstancias, arribar a unaimagen cuyo parámetro de medición de calidad es mejor, pero sin embargo nose ha logrado corregir el artefacto producido por el ruido de fase. En estetrabajo se propone un manera analítica de encontrar un vector de correcciónde fase, cuya solución es única y en condiciones ideales podría garantizar lacorrección del artefacto que presenta la imagen por ruido de fase. La técnicapropuesta se base en la introducción en el espacio de la muestra de unfantoma conocido tomado como referencia, y en base al cual se realizan loscálculos que permite conocer cual es la variación de fase en cada una de lasseñales de RMN adquiridas, y corregirlas. Se presentan los resultadossimulados, y las dificultadas que presenta su implementación práctica.