贝斯以色列女执事医疗中心提高磁共振成像精度
挑战
解决方案
结果
- 更快、更丰富,扫描
- 尝试新方法的能力
- 减少编程时间
“MATLAB提供的组合矩阵操作和可视化功能成像工作的关键。”
丹尼尔博士Sodickson,贝斯以色列女执事医疗中心
医生依靠先生(核磁共振)扫描来获得高质量图像的人体的内部。当前扫描方法不仅费时而且产生先生不清楚图片,特别是心脏MRI(磁共振成像)和其他扫描的患者必须屏住呼吸。
一个名为粉碎的成像技术,在贝斯以色列女执事医疗中心,提高了速度和准确性的MR扫描。粉碎使用无线电频率(RF)探测器排列在病人同时访问多个图像组件,使医生可以检查以前不清楚的区域。
贝斯以色列使用MATLAB,图像处理工具箱和其他MathWorks产品在粉碎的发展。s manbetx 845“MATLAB提供的组合矩阵操作和可视化功能成像工作的关键,”丹尼尔Sodickson博士说,生物医学成像研究实验室主任贝斯以色列女执事医疗中心。
挑战
贝斯以色列研究人员着手开发一种安全、有效的方法来提高磁共振成像分辨率和速度。以前,信号先生收购了一个点和一行,每一行的数据需要一个单独的应用磁场梯度和射频脉冲。成像速度因此受到的最大字段转换利率传统扫描仪技术。
Sodickson博士认为,并行成像可以加速如果信号获得而不是顺序。这种方法需要安排多个射频探测器以获取多行数据。研究人员需要确定使用哪一个探测器,将它们。然后他们需要从磁共振扫描器中提取原始信息,结合数据从不同的探测器,加速重建图像。
解决方案
MATLAB的贝斯以色列团队开发了子程序来测试他们的粉碎理论。“获得线性代数算法在MATLAB很快使我们能够可视化成像过程,“Sodickson说。“拆开一个转换的能力,看看每个干预步骤是MATLAB对我们更有吸引力的特点。”
他们开始模拟的数据,他们会从一个机器先生与一组标准的射频探测器通过将扫描仪的原始数据转换为频率成分。他们开发了子程序修改频率数据基于灵敏度模式创建的探测器。
他们然后使用简单的MATLAB算法来重建他们的第一个加速图像。“图像处理工具箱来很方便,当我们开始观察这些图片,“Sodickson说。“我喜欢访问底层数据和数学。我们不仅仅是把图像,但获得了中间步骤,甚至可以想象我们在做什么数据生成过程中的形象。”
使用MATLAB,然后研究人员开发了一个GUI,用户可以模拟不同探测器安排,几何图形,和配置。他们还使用MATLAB建立其他程序和gui,重现,让临床医生的临床图像比较成堆的图像以不同的方式。临床医生也可以改变图像的对比度和亮度MRI放射科医生的关键一步。
的粉碎对于心脏核磁共振成像技术已被证明特别有用,在快速心脏和呼吸运动可以使成像。粉碎减少图像采集时间和最大限度地减少运动模糊效果。
研究人员打算利用MATLAB编译器开发独立的版本的软件运行在并行成像临床工作站。
结果
更快、更丰富,扫描。粉碎成像目前提供两到五倍增加图像采集速度对于大多数类型的扫描和先生已经给临床医生访问之前,他们无法获得的信息。例如,他们现在可以更快的快照快速跳动的心脏检测冠状动脉疾病。
尝试新方法的能力。“我们的一些发现由MATLAB,“Sodickson说。“MATLAB不仅仅是一个实现我们的工具。可视化数学的能力帮助我们开发新的重建算法和方法。”
减少编程时间。“MathWorks工具拯救了我们大量的开发时间,”Sodickson说。“没有MATLAB,我们将不得不手工编写的C或c++可视化和使用单独的产品。s manbetx 845我们可能会需要雇别人来做一些这方面的工作。人在MATLAB与C可以用来编程项目的一小部分工作。”
