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标题: 西门子MRI技术系列15-磁敏感加权成像（SWI） [打印本页]

作者: 翁志蓬 时间: 2012-10-12 22:55
标题: 西门子MRI技术系列15-磁敏感加权成像（SWI）
西门子MR机器上设置磁敏感加权成像（SWI）很简单，将3D模式的快速小角度激发（fl）的对比度（Contrast）/公用（Common）参数卡的“SWI”打上勾，则相应的序列简称自动转换成“SWI”；然后将对比度（Contrast）/动态（Dynamic）参数卡的重建（Reconstruction）选择为“幅度/相位（Mqgn/Phase）”即可。当然，更简单的办法是直接找出SWI扫描协议程序，则定好位即可，不用修改参数！

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作者: 翁志蓬 时间: 2012-10-12 22:57
标题: 磁敏感加权成像（SWI）-笔记
磁敏感加权成像（SWI）技术及其临床应用
SWI是一个三维采集，完全流动补偿的，高分辨率的，薄层重建的梯度回波序列，可充分显示组织之间内在的磁敏感特性的差别，如显示静脉血、出血（红细胞不同时期的降解成分）、铁离子等的沉积等。
一、基本原理
在血红蛋白的四种状态中，以去氧血红蛋白和含铁血黄素表现的磁敏感性较强。
无论是顺磁性还是反磁性物质，只要能改变局部磁场，导致周围空间相位的改变，就能产生信号的去相位，造成T2*减小。
顺磁性去氧化静脉血导致磁场不均匀的原因主要有两条：a、缩短血液的T2*；b、增加血管与周围结构的相位变化。
SWI的影像对比主要是反映小血管中的BOLD效应，而受脑血流变化的影响较小。
二、脑SWI技术选择的注意事项
1、设备的选择
2、线圈的选择
3、受检者的情况
4、成像方位与相位编码方向
5、层厚及范围的选择
三、SWI的临床应用研究
1、脑创伤
SWI可较好地显示弥漫性轴索损伤（DAI）伴发的小血管出血
2、小血管畸形
对毛细血管扩张症、静脉瘤、海绵状血管瘤及脑三叉神经血管瘤病（斯特奇-韦伯综合征）等病变的检出明显优于常规MRI序列
3、脑血管病
SWI可以更好地显示脑梗死伴发的出血及梗死区域小静脉的情况。
对临床上无症状的多发小灶性脑出血的检出很有意义。
4、退行性神经变性病
SWI为检测脑内矿物质沉积的敏感方法
5、脑肿瘤
可以观察肿瘤的静脉引流、肿瘤内微血管形成及合并微出血的情况，有助于肿瘤分期。

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作者: 翁志蓬 时间: 2012-10-12 22:58
标题: 磁敏感加权成像（SWI）-后记
西门子公司总喜欢特立独行，早期的非螺旋CT机图像的左右是反转的，以至于很多同行看到我发布的病例，总说“应该是左侧基底节出血，不是右侧基底节出血吧？”郁闷。
西门子MRI设备也是如此，SWI的相位图与GE公司的呈反相（其他公司的相位图如何我就不清楚了），所以GE公司的SWI相位图上钙化是明亮信号的，而西门子公司的SWI相位图上钙化是无信号的，这一点在阅读著作、文献等时需要注意。

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作者: 翁志蓬 时间: 2012-10-12 23:01
标题: 磁敏感加权成像（SWI）-后记
SWI序列一般应用于出血诊断，因此文献中多关注幅度（或称重组）图像，而对于相位图很少关注。个人认为，相位图在显示钙化方面明显优于幅度图像，下面几例颅内钙化灶，幅度图像显示的不是很清晰，但是相位图则能够看到明显的低信号结节。

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作者: 施明 时间: 2012-10-15 10:06
辛苦

作者: ldy411258 时间: 2012-10-15 20:20
请问老师，对ＳＷＩ的原始图知道多少？我们没有买ＳＷＩ，在别个机器上拷过来的序列，做出来的图像一个西门子的公程师说是原始图，用于科研的。

作者: 翁志蓬 时间: 2012-10-17 00:31

引用第5楼ldy411258于2012-10-15 20:20发表的 :
请问老师，对ＳＷＩ的原始图知道多少？我们没有买ＳＷＩ，在别个机器上拷过来的序列，做出来的图像一个西门子的公程师说是原始图，用于科研的。

SWI在采集原始数据时，将强度的数据与相位的数据分开重新排列，采集结束时可得到两组图像，即强度图像和相位图像。将相位图像进行校正，形成校正的相位图像，将其叠加在强度图像上，形成最终的SWI图像。杨正汉博士等编著《磁共振成像技术指南》书中有一幅图片解释了SWI图像时如何合成的，在这幅图中可看到，没有经过校正的相位图非常的模糊，似乎没有诊断价值。
西门子MRI的SWI扫描序列提供了4组图像，分别为Mag_Images（幅度图像）、pha_Images（相位图像（校正后））、mIP_Images(SWI)（SWI的MIP图像）、SWI_Images（SWI图像）。我们所看到的相位图实际上应该是校正后的相位图。
不知道您所说的“原始图像”是校正后的相位图还是校正前的相位图，如果是校正后的相位图，对判断出血和钙化还是有一定的价值的。

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作者: andy6680 时间: 2014-4-20 02:02
强大，学习了！

作者: wangbingliang 时间: 2014-6-18 18:12
谢谢翁管，学习了。

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