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腦部氫原子磁振頻譜

1H MR Spectroscopy

鍾孝文 教授

台大電機系 三軍總醫院放射線部

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先回顧一下 MRI

Bo

水 水

信號頻率 = 63.87 MHz

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氫原子核單一共振頻率 ?

同是氫原子核 卻有許多不同頻率

放大數百倍之後 ...

看似單一頻率

頻率

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許多隱藏的訊息

• 任何氫原子核都可能給信號 !

• 頻譜上的 “小尖峰”

– 除了水之外的其他成份氫原子核

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為什麼不同成份頻率不同 ?

• 化學環境不同

• 鍵結的原子不一樣

• 電子雲遮蔽效應使磁場削弱

– 化學位移 (chemical shift)

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Chemical Shift 化學位移現象

電子雲的磁場遮蔽效應

O H C H

氧原子吸引電子雲 使氫原子的遮蔽效應較低

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最明顯的例子

• 水 (O-H) 與脂肪 (-CH2-)

• -CH2- 上的氫核旋進較慢

• 頻率相差 3.5 ppm (220 Hz at 1.5T)

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質子在腿部的 MR 頻譜

水與脂肪的共振頻率不同

水 H2O 脂肪

-CH2-

ppm

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隱藏小尖峰所提供的訊息

• 化學環境 共振頻率 (ok)

• 尖峰頻率 氫的化學環境 ??

• 氫的化學環境 化學成份 ??

• 尖峰高矮 成份多寡 ??

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質子在腿部的 MR 頻譜

水與脂肪可以相對定量了 !

水 H2O 脂肪

-CH2-

ppm

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首先 ...

• 其實這就是核磁共振頻譜 (NMR) 天

天在做的事情之一

• 如果能得知人體內化學成份的分佈、

多寡、變化、 ... ??

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我們先誇張地想像一下

相信是許多人的夢想

解剖結構

腦部功能障礙

生理及病理狀態

生物化學反應

細胞內部活性

治療方式

神奇的透視鏡

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夢想的 “大約” 實現方式

綜合式的 MRI/MRS 檢測

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MRS 的最重要目的

• 提供一部份體內生化反應的訊息

• 幫助診斷，幫助瞭解病因，幫助

持續監督療效

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腦中所看得到的成份

• 氫原子核頻譜 (1H MRS)

• NAA、Cr、Cho、Lac ...

• mI、Glu、Gln、GABA ...

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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N-acetylaspartate (NAA)

NAA : a neuronal marker

2.0 ppm

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NAA

• 一種 neuronal marker

• 至今其作用仍不得而知

• 但是只要神經細胞還活著就有它

• 看不到 NAA 區域死得差不多了

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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Creatine/Phosphocreatine (Cr/PCr)

磷酸根的提供者

3.0 ppm

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Cr

• Phosphocreatine 是 ADP 轉為

ATP 時所需磷酸根的提供者

• ATP : 細胞代謝的能量來源

• Cr 與細胞代謝能量息息相關

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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Choline (Cho)

神經傳導物質 acetylcholine 及其他

3.2 ppm

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Cho

• 含於 acetylcholine (乙醯膽鹼) 及

phosphocholine 等成份之中

• Myelin sheath 崩解與 membrane

turnover 的產物

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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Myo-inositol (mI)

荷爾蒙訊息傳送物的一種儲存形式

3.56 ppm

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mI

• 荷爾蒙訊息傳送物的一種儲存形式

• 新生兒腦中相當多

• 隨腦部發育而減少

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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Glutamate (Glu)

刺激性神經傳導物質

2.10 ~ 2.45 ppm

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Glutamine (Gln)

Glutamate 的產物

2.10 ~ 2.45 ppm

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Glu & Gln (Glx)

• Glu : 重要的刺激性神經傳導物質

• Gln : Glu 反應後的產物，負責

regulate glutamate 並與解毒有關

• 頻譜重疊故無法區分

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

Lac 應在此成對出現

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Lactate

乳酸 : 無氧代謝的產物

1.3 ppm

間隔 7 Hz

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Lac

• Lactic acid (乳酸) : 無氧代謝產物

• 正常人腦部不會出現

• Lac 存在代表局部缺氧

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Glucose

能量的主要來源

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

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我知道重要性了

• 那麼如何得到頻譜 ?

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單脈衝激發

RF t

RF t

G(slice) t

擷取數據

擷取數據

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自旋迴訊單脈衝激發

RF t

RF t

擷取數據

G(slice) t

擷取數據

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信號 與 頻譜

Fourier transform

FID

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MRS 的擷取方式

• 射頻脈衝激發

• 拿信號

• 傅立葉轉換

• 就這麼簡單 ??

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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信雜比 (SNR) 的考量

• 各化學成份的量極為微小

– 至少比水低上 10,000 倍 !

– SNR 是 MRI 影像的 0.01%

• 需要多次激發以求平均 (64~128)

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SNR 的考量

化學物質濃度低 信號極為微弱

放大數百倍之後 ...

看似單一頻率

頻率

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信雜比 (SNR) 的考量

• 例 : 128 次激發以求平均

• TR = 2.0 sec，掃瞄時間 ~ 4 分鐘

– SNR 也只改進 11 倍而已

• 而且才只得到一個部位的頻譜

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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局部化的需求 (localization)

• 疾病本身當然未必整個腦袋都是

• MRS 必須能定位在病灶上

• 並且也能定位在正常部位以資比較

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腦中每個部位的代謝物組成

頻譜必須是「局部性」的

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三度空間定位

只取中間體積內的信號 (頻譜)

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單脈衝激發

並未達到三度空間定位的目的

RF t

RF t

G(slice) t

擷取數據

擷取數據

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自旋迴訊單脈衝激發

同樣並未達到三度空間定位的目的

RF t

RF t

擷取數據

G(slice) t

擷取數據

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自旋迴訊的變化

900 脈衝只激發 z 切面 1800 脈衝只聚焦 y 切面

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

擷取數據

900 1800

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自旋迴訊頻譜

• 900 激發脈衝配合 z 梯度

– 所有信號只由一個切面出來

• 1800 聚焦脈衝配合 y 梯度

– 只有兩個切面的交集才會聚焦

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“線” 頻譜

已經進一步達到了局部化的要求

z

y

x

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那麼如何做三度空間定位 ?

• 不是有 double echo 嗎 ?

• 多加一個 1800 配合 x 梯度不就得了

• 第二個迴訊 (second echo) 只由三

個切面的交集出來

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利用第二個 echo 的自旋迴訊頻譜

兩個 1800 脈衝只聚焦 x 與 y 切面的交集

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

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這下三度空間定位完成了

頻譜只由中間體積內產生

z

y

x

切面選擇

1st echo

2nd echo

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取個名字吧

• Point-Resolved Spectroscopy

• PRESS

• 基本上是利用自旋迴訊的 2nd echo

作傅立葉轉換計算頻譜

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Second echo 的特性

• TE 無法太短太短

• 必然有些許 T2 衰減

• 看不到短 T2 的代謝物

– 如 Glutamate 等

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利用 2nd Echo 的 PRESS 技術

TE 很難降到太短

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

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解決之道

• 利用 first echo

– 只有 900 + 1800

• 但是作三方向的切面選擇

– 把 1800 分成兩半

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自旋迴訊的變化

900 脈衝只激發 z 切面 1800 脈衝只聚焦 y 切面

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

擷取數據

900 1800

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把 1800 脈衝分開

和原來沒什麼不同

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

擷取數據

900 900 900

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其中一個梯度改為 x 方向

現在是三方向選擇了

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

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再把 900 脈衝拉開些

一樣有 echo 只是聚焦得不是很道地

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

68 of 226

當然 ...

• 這種 echo 聚焦效果必然較差

• 但是產生原因是一個激發脈衝加兩

個脈衝聯合聚焦的結果

• 信號較弱，但 TE 較短

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Echo 的名稱

• Stimulated echo

– 刺激迴訊

• 特別注意 TE 的計算方式

• TM : 頂多是 T1 弛緩 (比 T2 慢)

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TM 時段的弛緩

z’

y’ x’

TM TE/2 TE/2

RF t

擷取數據

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Stimulated Echo 的形成

一樣有 echo 只是聚焦得不是很道地

TM TE/2 TE/2

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

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取個名字吧

• Stimulated Echo Acquisition

Mode (STEAM)

• 基本上是利用類似自旋迴訊的 1st

echo 作傅立葉轉換計算頻譜

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Stimulated Echo 的特性

• TE 可以較短

• 看得到短 T2 的代謝物

• 對長 T2 代謝物而言 SNR 較差

– 因為聚焦不完全

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順便提到短 T2 代謝物

• 短 T2 = 寬譜線

• 譜線寬 ~ 共振頻率分布廣 ~ 快速失

相 ~ 信號衰減 ~ 短 T2

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N-acetylaspartate (NAA) : Long T2

NAA : a neuronal marker

2.0 ppm

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Cr/PCr : Long T2

磷酸根的提供者

3.0 ppm

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Choline (Cho) : Long T2

神經傳導物質 acetylcholine 及其他

3.2 ppm

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Lactate : Long T2

乳酸 : 無氧代謝的產物

1.3 ppm

間隔 7 Hz

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Glutamate (Glu) : Short T2

刺激性神經傳導物質

2.10 ~ 2.45 ppm

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Glutamine (Gln) : Short T2

Glutamate 的產物

2.10 ~ 2.45 ppm

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剛才提到短 T2 代謝物

• 短 T2 = 寬譜線

• 譜線寬 ~ 共振頻率分布廣 ~ 快速失

相 ~ 信號衰減 ~ 短 T2

• 譜線寬 : 看起來像是基線不平 ??

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TE 的效果

STEAM TE = 20

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TE 的效果

STEAM TE = 135

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TE 的影響

• 長 TE 頻譜 : 長 T2 (細線) 才看得到

– 頻譜反而比較乾淨

• 短 TE 頻譜 : 大部份成份都看得到

– 頻譜反而較雜亂，難以清晰辨識

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如果就是需要長 TE 頻譜

• 只想知道 NAA、Cho、Cr 的訊息

• 那為什麼不用 PRESS ?

– SNR 比 STEAM 高

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STEAM with TE = 135

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PRESS with TE = 135

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小結論

• 先根據病症猜測 TE 之選擇

– 是否需要看 Glu、...

• 需要短 TE : STEAM

• 需要長 TE : PRESS

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不論 STEAM 或 PRESS

• 統稱為 single-voxel spectroscopy

(單一體素頻譜)

– Voxel = volume element

• 病灶做一次、正常部位做一次 …

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解析度如何呢 ?

• 體積的選擇由三個切面構成

• 切面能切多細、體積就可以多小

• 但是受限於 SNR (正比於體積)

– Voxel 體積無法太小 ~ (2cm)3

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但是 MRS 的問題還沒結束

• 如何得到可靠的頻譜 ?

• 如何得到 “可以看” 的頻譜 ?

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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水分子信號太強了

• 水含量為生化成份的 10,000 倍以上

– 水中氫核濃度 : ~ 100 M

– 其他物質 (NAA) : < 1~10 mM

• 水的信號早就蓋過了頻譜

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水含量遠大於生化成份的困擾

少量的生化訊息重疊在很大的背景之上

放大數百倍之後 ...

看似單一頻率

頻率

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水分子 (溶劑) 抑制

• Water (solvent) suppression

– 抑制水信號，才能突顯其他成份

• 方式 : CHESS (似曾相識 ?)

– MR 影像中的 fat-SAT 技術

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CHESS 原理

水

脂肪

900 fat only

RF

Gz

Gy

Gx

t

t

t

t

自旋迴訊 脂肪抑制

ppm

ppm

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Fat-SAT 與 Water-SAT

• 同樣原理，利用頻率的不同

• Chemical shift selective

• 只激發水信號，儘量不動到脂肪

• 開強梯度使激發後的水信號飽和

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“脂肪抑制” 與 “水抑制” 的影像比較

In-phase Fat-SAT Water-SAT

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MRS 的 CHESS water-SAT

• 抑制要求比影像嚴苛

• 通常使用窄頻 Gaussian 脈衝

• 可以不只加一個 CHESS 脈衝

• 再配合 PRESS 或 STEAM

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MRS 中的 CHESS

900 water only

RF

Gz

Gy

Gx

t

t

t

t

PRESS 水抑制

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水分子抑制前後比較

未經水抑制 經過水抑制

放大 200 倍

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其實 CHESS 沒那麼神奇

• 經過一個 CHESS 脈衝，通常可以

抑制 50~100 倍的水分子信號

– 濃度差 10,000 倍以上

• 剩餘部份用 post-processing 消除

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水分子抑制前後比較

未經水抑制 經過水抑制

放大 200 倍

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脂肪信號也有類似的困擾

• 脂肪的含量也遠多於生化成份

• 也需要作 fat-SAT

• 困難 : 脂肪 MRS 信號與 Lac 重疊

– 都在 1.3 ppm 附近

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質子在腿部的 MR 頻譜

水與脂肪的含量相差不會特別大

水 H2O 脂肪

-CH2-

ppm

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Fat 未經抑制的頻譜

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Lactate

乳酸 : 無氧代謝的產物

1.3 ppm

間隔 7 Hz

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MRS Fat-SAT 不用 CHESS

• CHESS : 根據頻率抑制信號

• Lac 與 fat 頻率相近

• 一用 CHESS 之後都被抑制

• 得不到有關 Lac 的訊息

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幸好在腦部中問題比較小

• 細胞膜上的 lipid invisible

– 原因與 mobility 有關，複雜

• 看得到的 fat 都在皮下脂肪

– 利用位置來作 fat-SAT

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MRS 檢測一定會先用 MRI 定位

定位求快 通常用 T1 影像

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OVS 的示意圖

用六到八個 SAT-bands 將皮下脂肪信號抑制

Saturation Bands

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外側體積抑制 (OVS)

• Outer Volume Suppression

• 和平常影像中的 SAT-band 或

inflow-SAT 完全一樣

• 切面選擇 + 強梯度強迫失相

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做完這些之外還有 ...

• MRS : 希望分辨出各頻譜成份

– 頻譜線寬度 << 頻譜線距離

• 同一成份所感受的磁場須一致

– Shimming

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如果 Shimming 做得不好

如何分辨 Cho 與 Cr 的含量 ?

Cr ? Cho ?

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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Shim Coil

每一線圈個別由獨立電源控制

電源

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Shimming

• 局部線圈通電流修正磁場使均勻

• 等於是提高頻譜解析度

• Single-voxel spectroscopy

– Voxel shimming

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Voxel & Volume Shim

• Voxel shimming : 只使小區域磁場

均勻即可

• 用在 single-voxel spectroscopy

• 體積範圍小，較容易 shim

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Voxel & Volume Shim

• Volume shimming : 使全區域 (或

大範圍) 磁場均勻化

• 用在 EPI 或 trueFISP 等影像技術

• 馬上還會再提到

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Simming 好壞的比較

好的 Shimming 不好的 Shimming

Cr ? Cho ? Cr

Cho

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頻譜終於拿到了 ...

• 對不起，還沒結束

• 螢幕顯示的可能是類似 ...

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尚未經過後處理的頻譜

診斷價值仍然極為有限

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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MRS 的後處理技術

• FID 信號的處理

– 進一步的水分子信號抑制

– 頻譜內插 (zero filling)

– 雜訊過濾 (apodization)

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MRS 的後處理技術

• 頻譜的處理

– 相位角度修正

– 基線修正

• 頻譜分析與解釋

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經過 CHESS 的水信號仍然很強

未經水抑制 經過水抑制

放大 200 倍

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進一步的水分子信號抑制

• 我們知道水的頻率 (4.7 ppm)

• 振幅又一定很大 (指數衰減)

• 直接讓程式找出

• 然後把水的信號減掉

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進一步抑制水的信號

抑制前 抑制後

強信號必然由水而來

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水信號抑制前後頻譜比較

抑制前 抑制後

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頻譜內插 (Zero Filling)

• 請先不要計較名詞翻譯

• 在 FID 之後填入零值

• 增加數據點的數量

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Zero Filling 的運算

在 FID 取完之後填入零值

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內插的目的

• 傅立葉轉換 : 計算頻譜的數學公式

• 類似解聯立方程式

– 十個方程式可以求十個變數

– 1024 點 FID 可求 1024 點的頻譜

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填入零值的作用

• 使時間長度拉長

• 看似可以分辨更多更細頻率

– 相當於在頻譜上做內插

• 讓譜線形狀看起來漂亮些

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Zero Filling 對頻譜線的效果

填零前 (鋸齒) 填零後 (平滑)

注意頻譜放大後的細節差異

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請注意 Zero Filling 功用

• 只增加數據點的數量

– 填入零值沒有提供更多訊息

• 頻譜解析度並未真正提高

– 內插也只是一種估計

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雜訊過濾

• Apodization, windowing, …

• 將 FID 乘上濾波函數以改變頻譜

– 指數函數、高斯函數

• 通常是為了提高 SNR

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濾波 (Apodization, Windowing)

處理前 處理後

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為什麼需要如此做 ?

• FID 是隨時間衰減的信號

– 時間愈久信號愈小

– 雜訊不會隨時間變小

• 應該賦予 early FID 較多的比重

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濾波 (Apodization, Windowing)

處理前 處理後

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濾波前後的頻譜對照

處理前 (雜訊大) 處理後 (雜訊小)

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Apodization

• 使用之後 SNR 變好了

• 但注意它也有缺點

– FID 變得衰減較快 (T2 變短)

– 頻譜線會變寬

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濾波前後的頻譜對照

處理前 (譜線窄) 處理後 (譜線寬)

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同理可以反其道而行

• 故意加重 late FID 使 T2 變長

• 使頻譜變細，區分更多代謝物

– SNR 會明顯降低

• 臨床 MRS 已是低 SNR ，極少用

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MRS 的後處理技術

• FID 信號的處理

– 進一步的水分子信號抑制

– 頻譜內插 (zero filling)

– 雜訊過濾 (apodization)

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信號 與 頻譜

Fourier transform

FID

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傅立葉轉換

• 將 FID 計算為頻譜

• 倒是沒什麼特別的

– 只是算出來的頻譜長得 ...

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怎麼頻譜長得那麼奇怪 ?

FID

傅立葉轉換 ??

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頻譜的形狀

• 如果 FID 是單一指數衰減

– 頻譜實部 : 吸收譜 (absorption)

– 頻譜虛部 : 分散譜 (dispersion)

• 稱為 Lorentzian line shape

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指數衰減的 FID 轉換為吸收與分散譜

稱為 Lorentzian line shape

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特點

• 分散譜譜線較寬，不利區分代謝物

– 頻譜分析一律以吸收譜為之

• 但是平常所得頻譜一定是兩者混合

– 需要經由校正算出吸收譜

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我們熟悉的射頻激發

y’軸 : 實部 (cos) x’軸 : 虛部 (sin)

RF

x’

y’

z’

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實際上 FID 的波形

實部 FID 虛部 FID

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這種情況所得的頻譜 ...

注意吸收譜的譜線細 適合分析

RF

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但是如果打歪了一點 …

其實這種狀況每次都會發生

RF

譜線成為吸收與分散譜的綜合

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所計算出的頻譜需要再轉成純吸收譜

否則有了頻譜也無法幫助診斷

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其實就是在做相位的修正

所以稱做 Phase Correction

RF RF

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相位角度修正

• Phase correction

• 目的是希望獲得純吸收譜

– 零級 (zero-order) 修正

– 一級 (first order) 修正

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若是相位不準是一致性的

用 zero-order phase correction 即可

RF

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若是相位與頻率有關

就需要 first order phase correction

RF

耽誤一段時間後

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相位修正前後之頻譜比較

相位修正前 相位修正後

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基線修正

• Baseline correction

• 沒有譜線的地方應該是全平的

– 結果卻不是 ??

• 基線不平將干擾定量分析

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一些不好的基線的例子

不論何者皆將影響譜線定量

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基線不平的來源

• 殘存水或脂肪信號

• 極短 T2 蛋白質大分子信號

– 頻譜中矮胖的譜線

– 尤其在短 TE MRS 中特多

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基線修正之頻譜比較

基線修正前 基線修正後

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但是也不能修正得太離譜

良好的基線修正 太過火的基線修正

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基線修正注意事項

• 蛋白質大分子信號是來源之一

– 畢竟是成分的一部份

– 如何取捨只能靠經驗了

• 過度修正無必要，且影響其他譜線

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正常人腦部看得到的 1H 頻譜成份

NA

Cr

Cr

NA

Cho

mI

Glx

Glx

4 3 2 1 0 ppm

Baseline ?

Metabolite ?

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尚未經過後處理的頻譜

線寬高 雜訊大 基線不平 相位未調 ...

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處理得好的頻譜

這還只是長 TE 頻譜而已

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MRS 的後處理技術

• 頻譜的處理

– 相位角度修正

– 基線修正

• 頻譜定量分析與解釋

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頻譜定量分析

• 代謝物含量計算與比較

• 頻譜線面積積分 ~ 代謝物含量

– 線高不等於含量 !

• 注意 T1 & T2 等的影響

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積分頻譜線求代謝物含量

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頻譜解釋

• 信號太弱時切勿妄加揣測 !

• 從未見過的譜線出現時

– 中毒病因 ? 病理代謝產物 ?

• 超出我目前能力範圍

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很重要的觀念

• 後處理就是後處理

• 沒有訊息就是沒有訊息

• 後處理 : 美化頻譜，不能無中生有

• 所有的美化步驟都有所犧牲

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Liver Proton MRS (Radiology 2001)

Healthy subject

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Liver Proton MRS (Radiology 2001)

Chronic Hepatitis Stage 2

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Liver Proton MRS (Radiology 2001)

Chronic Hepatitis Stage 3

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Liver Proton MRS (Radiology 2001)

Chronic Hepatitis Stage 4 (Cirrhosis)

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國內某醫學中心

抱歉，不是 post-processing 的問題

lipid

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MRS 的諸多細節

• 信雜比的考量

• 局部化與定位的需求

• 水與脂肪信號的抑制

• Shimming

• Post-processing

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不管是 PRESS 或 STEAM

• 統稱為 single-voxel spectroscopy

(單一體素頻譜)

– Voxel : volume element

• 病灶做一次、正常部位做一次 ...

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像這種情形呢 ?

想要知道不同部位的代謝物組成

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若需要多個部位頻譜

• 方法須進一步改進

• 多體素頻譜、化學位移影像

• Chemical shift imaging (CSI)

• Spectroscopic imaging (SI)

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磁振頻譜影像

Spectroscopic Imaging

鍾孝文 教授

台大電機系 三軍總醫院放射線部

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多部位頻譜的重要性

• 病灶與正常側的比較

– 進一步瞭解病因

• 測知形態正常組織之代謝情形

– 預知可能發生之病變

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缺血性中風的 MR 化學位移影像

T1 影像 區域頻譜

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那怎麼做呢 ?

• 先看看 MRI 和 MRS 怎麼做的

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MRI 與 MRS 的比較

G(x)

G(y)

RF

G(z)

讀取數據

t

讀取數據

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MRI 與 MRS 的不同

• MRI 成像的原理

– 頻率編碼 : 信號頻率代表位置

• MRS 的原理

– 信號頻率代表代謝物成份

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MRI 與 MRS 的合併 (不用頻率編碼)

G(x)

G(y)

RF

G(z)

讀取數據

t

讀取數據

t

t

t

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化學位移影像

• 切面選擇射頻激發

• 兩個方向的相位編碼

• 讀取信號時不開梯度

• 三方向傅立葉轉換 (影像 + 頻譜)

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CSI 脈衝序列

G(x)

G(y)

RF

G(z)

t

t

t

t

讀取數據

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化學位移影像

• 影像的每一個點內，都含有一個完

整的 MRS 頻譜

• 也就是 MRI 影像中的每一部份，都

加入了生化代謝的訊息

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做完了嗎 ?

• 沒有，問題還多著呢 !

• 掃瞄時間長到根本行不通

• 頻譜的品質處處不同

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掃瞄時間的問題

• 相位編碼需要重複多次

• 兩方向編碼，時間接近三維影像

• TR 又不能縮短

• TR (1.5 秒) x 32 x 32 ~ 25 分

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25 分鐘的 MRS 檢測

• 別忘了空間解析度只是 32x32 而已

• 和平常 256x256 根本沒得比

• 而且只有一次信號平均

• 還要做其他 T1、T2、MRA、Gd ...

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註 : TR 的選取

• 收信號時間愈長，頻譜解析度愈高

• 1H 通常要一秒鐘左右，才能清楚分

出 Cho 與 Cr

• TR 1.5 sec 已是腦部 1H MRS 下限

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頻譜品質處處不同的問題

• 接近空氣與骨骼處的頻譜都比較差

• 空氣與骨骼之磁化率與腦組織不同，

因而干擾附近磁場

• 譜線太寬而與鄰近重疊，影響判讀

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MRS 品質難以完全掌握

靠近周邊的頭痛部位

頭蓋骨 皮下脂肪

周圍空氣

干擾磁場的因素 : 干擾頻譜的因素 :

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譜線太寬那不能 Shim 嗎 ?

• 注意如果要的話，就是整個 slice 區

域都要 shim

• 比小體積的 voxel shim 困難多了

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更糟的是 …

• 這些周邊部份很多皮下脂肪

• 脂肪本身就會干擾頻譜判讀

• 再加上磁化率產生的磁場扭曲，使

脂肪的強信號干擾頻譜更嚴重

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Fat 未經抑制的頻譜

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解決的方法

• 乾脆靠外側的頻譜都不要算了

– Package 先能賣出去再說

• 限制 volume of interest

• 已經可以猜得出它的缺點了

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乾脆只拿中間的 MRS

把靠近周邊的頭痛部位都除掉

FOV

VOI

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乾脆只拿中間的 MRS

把靠近周邊的頭痛部位都除掉

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和 Single-Voxel MRS 頗像

• 選擇一個很大很扁的 voxel

– 利用三個切面選擇脈衝合併而成

• 再將大 voxel 區分成更小的 voxel

– 利用相位編碼

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三度空間定位

類似單體素頻譜 只是是很扁的 voxel

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PRESS CSI 脈衝序列

2nd echo 頻譜加上相位編碼細分

RF

G(z)

G(y)

t

t

t

G(x) t

擷取數據

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“Hybrid” CSI

• 以 PRESS (長 TE) 或 STEAM

(短 TE) 為基礎做激發

• 只接收經過相位編碼的 echo

• 再以傅立葉轉換求區域頻譜

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常見的使用方式

• 操作員選擇 FOV 與 VOI

• FOV 中分為 16x16 voxels

• 其中實際獲得的頻譜約為 8x8

• 掃瞄時間約為 6 至 13 分鐘

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常用的掃瞄參數

真正拿到的頻譜只有六七十個

FOV : 分為 16x16

VOI : 分為 8x8

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內框與外框的差異

• 內框 : 真正會取得頻譜的部位

• 外框 : 不顯示頻譜以避免誤導

– 近邊緣處原本品質即欠佳

– Aliasing artifacts

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MRS 的 Aliasing

到底 Lactate 是誰的 ?

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MRS 的 Aliasing

• 決不容許 aliasing 發生

– 形態不明顯

– 非常容易導致誤判

– 除非重做，否則無從驗證

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Aliasing 假影

FOV 過小 增大取樣頻率

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代謝物含量影像

• 經由 CSI 所涵蓋的大量訊息，還可

重組多張代謝物含量的影像

• NAA image，Creatine image ...

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神經膠質瘤的 MR 化學位移影像

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神經膠質瘤的 NAA Map

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神經膠質瘤的 Choline Map

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您也許會問 …

• 這些 NAA 影像為什麼這麼粗糙 ?

– 8x8 matrix size 足夠嗎 ?

• 空間解析度需提升 ...

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尚未經過後處理的頻譜

線寬高 雜訊大 基線不平 相位未調 ...

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處理得好的頻譜

這還只是長 TE 頻譜而已

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Hybrid CSI 現有之缺點

• 無法取得靠頭顱邊緣的高品質頻譜

– 大腦皮質 (cortex, gray matter)

• 偏偏有很多時候就是想知道大腦皮

質病變受到的影響

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怎麼辦呢 ?

• CSI 配合精確的 outer volume

suppression 或其他 fat saturation

• 仍屬於積極研究的範疇

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CSI 一些其它的方法

• SLIM, SLASH, EPSI, …

• 原理略為複雜

• 也還沒有商品化

• 有機會再提吧

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腦部氫原子磁振頻譜

1H MR Spectroscopy

鍾孝文 教授

台大電機系 三軍總醫院放射線部