S MRI sovellukset Harjoitustehtävät. Ryhmä 1 Juha-Pekka Niskanen Eini Niskanen

Samankaltaiset tiedostot
S Magneettikuvauksen sovellukset Viikkoharjoitukset

Tuomo Saloheimo SYVENTÄVÄÄ MAGNEETTIKUVAUKSEN FYSIIKKAA JA LAITEOPPIA

Odotusarvo. Odotusarvon ominaisuuksia Satunnaismuuttujien ominaisuuksia 61

Suodatus ja näytteistys, kertaus

Funktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

MAA02. A-osa. 1. Ratkaise. a) x 2 + 6x = 0 b) (x + 4)(x 4) = 9 a) 3x 6x

4 Yleinen potenssifunktio ja polynomifunktio

CCD-kamerat ja kuvankäsittely

Radiointerferometria II

YHDEN RAON DIFFRAKTIO. Laskuharjoitustehtävä harjoituksessa 11.

isomeerejä yhteensä yhdeksän kappaletta.

Visibiliteetti ja kohteen kirkkausjakauma

Infarktialueen määrittäminen T 1ρ -, T RAFF - ja T 2 -relaksaatiomenetelmillä sekä gadolinium-myöhäistehostuman avulla

Yhden muuttujan funktion minimointi

Y ja

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

H7 Malliratkaisut - Tehtävä 1

Funktioiden approksimointi ja interpolointi

MATP153 Approbatur 1B Ohjaus 2 Keskiviikko torstai

Luento 14: Periodinen liike, osa 2. Vaimennettu värähtely Pakkovärähtely Resonanssi F t F r

MRI-sovellukset. Ryhmän 6 LH:t (8.22 & 9.25)

Optimaalisuusehdot. Yleinen minimointitehtävä (NLP): min f(x) kun g i (x) 0 h j (x) = 0

Monitavoiteoptimointi

Shrödingerin yhtälön johto

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Kuljetustehtävä. Materiaalia kuljetetaan m:stä lähtöpaikasta n:ään tarvepaikkaan. Kuljetuskustannukset lähtöpaikasta i tarvepaikkaan j ovat c ij

33 SOLENOIDIN JA TOROIDIN MAGNEETTIKENTTÄ

Luento 11: Rajoitusehdot. Ulkopistemenetelmät

Tehtävä 1. Arvioi mitkä seuraavista väitteistä pitävät paikkansa. Vihje: voit aloittaa kokeilemalla sopivia lukuarvoja.

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

Missä mennään. systeemi. identifiointi. mallikandidaatti. validointi. malli. (fysikaalinen) mallintaminen. mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot

2. Jatkoa HT 4.5:teen ja edelliseen tehtavään: Määrää X:n kertymäfunktio F (x) ja laske sen avulla todennäköisyydet

Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe klo Ratkaisut ja pisteytysohjeet

7.4 Fotometria CCD kameralla

Juuri 6 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Helsingin, Itä-Suomen, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe klo 10 13

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2

Matematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Cubature Integration Methods in Non-Linear Kalman Filtering and Smoothing (valmiin työn esittely)

Analyysi 1. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Syksy Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko A = x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu.

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N)

Talousmatematiikan perusteet: Luento 5. Käänteisfunktio Yhdistetty funktio Raja-arvot ja jatkuvuus

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

KKT: log p i v 1 + v 2 x i = 0, i = 1,...,n.

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

1 Rajoittamaton optimointi

Kannattaa opetella parametrimuuttujan käyttö muidenkin suureiden vaihtelemiseen.

Injektio (1/3) Funktio f on injektio, joss. f (x 1 ) = f (x 2 ) x 1 = x 2 x 1, x 2 D(f )

esimerkkejä erilaisista lohkokoodeista

x j x k Tällöin L j (x k ) = 0, kun k j, ja L j (x j ) = 1. Alkuperäiselle interpolaatio-ongelmalle saadaan nyt ratkaisu

Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät

4 Korkeamman kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt

4.2 Akustista fonetiikkaa

Dynaamiset regressiomallit

infoa Viikon aiheet Potenssisarja a n = c n (x x 0 ) n < 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Kertymäfunktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Capacity Utilization

Matematiikassa väitelauseet ovat usein muotoa: jos P on totta, niin Q on totta.

Muuttujan vaihto. Viikon aiheet. Muuttujan vaihto. Muuttujan vaihto. ) pitää muistaa lausua t:n avulla. Integroimisen työkalut: Kun integraali

Reaalilukuvälit, leikkaus ja unioni (1/2)

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ

BM20A0900, Matematiikka KoTiB3

Matematiikan tukikurssi

1 sup- ja inf-esimerkkejä

w + x + y + z =4, wx + wy + wz + xy + xz + yz =2, wxy + wxz + wyz + xyz = 4, wxyz = 1.

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

Esimerkkejä kokonaislukuoptimointiongelmista

DIAGNOSOINTI MAGNEETTITUTKIMUKSELLA KORKEAN B ARVON DIFFUUSIOKUVAUKSELLA

y=-3x+2 y=2x-3 y=3x+2 x = = 6

JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO. 3. Luennon sisältö

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Taustatietoja ja perusteita

Kvanttilaskenta - 1. tehtävät

Todistamisessa on tärkeää erottaa tapaukset, kun sääntö pätee joillakin tai kun sääntö pätee kaikilla. Esim. On olemassa reaaliluku x, jolle x = 5.

Talousmatematiikan perusteet: Luento 5. Käänteisfunktio Yhdistetty funktio Raja-arvot ja jatkuvuus

Tiedonkeruu ja analysointi

Juuri 7 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty c) sin 50 = sin ( ) = sin 130 = 0,77

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

(1) refleksiivinen, (2) symmetrinen ja (3) transitiivinen.

Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus.

Kustannusten minimointi, kustannusfunktiot

Tekijä Pitkä matematiikka

Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti

k=0 saanto jokaisen kolmannen asteen polynomin. Tukipisteet on talloin valittu

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Tekijä Pitkä Matematiikka 11 ratkaisut luku 2

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, , vastauksia

XXIII Keski-Suomen lukiolaisten matematiikkakilpailu , tehtävien ratkaisut

Outoja funktioita. 0 < x x 0 < δ ε f(x) a < ε.

Topologia I Harjoitus 6, kevät 2010 Ratkaisuehdotus

TAITAJA 2007 ELEKTRONIIKKAFINAALI KILPAILIJAN TEHTÄVÄT. Kilpailijan nimi / Nro:

Transkriptio:

S-66.3326 MRI sovellukset Harjoitustehtävät Ryhmä 1 Juha-Pekka Niskanen Eini Niskanen

Tehtävä 8.3

Tehtävä 8.3 - Teoria Käytännössä MRI-kuvaan muodostuu aina virhettä rajallisen resoluution vuoksi Käytännössä ideaalinen pistemäinen objekti havaitaan kuvassa sumentuneena pisteenä Jos systeemiin lisätään toinen piste tarpeeksi lähelle ensimmäistä, jossain vaiheessa rajallisen resoluution vuoksi havaitaan kuvassa kahden pisteen sijaan vain yksi Kuvaussysteemin spatiaalinen resoluutio voidaankin määritellä pienimmäksi kahden pistelähteen etäisyydeksi, jolla ne lopullisessa kuvassa voidaan erottaa erillisiksi

Tehtävä 8.3 - Teoria Oletetaan, että objekti I(x) muodostaa kuvan î(x) ja kuvaussysteemi on lineaarinen Tällöin muodostunut kuva voidaan esittää suotimena impulssivasteen h(x) avulla: î(x) = I(x) * h(x), eli î(x) = h(x), kun I(x) = (x) Impulssivastetta h(x) kutsutaan nimellä Point Spread function (PSF) Kuvaussysteemin tuottama kuva vastaa siis täsmälleen kuvattavaa kohdetta vain jos h(x) = (x)

Tehtävä 8.3 - Teoria Laatikkofunktio PSF:n tapauksessa kaksi pistelähdettä voidaan erottaa toisistaan, kun niiden välinen etäisyys on suurempi kun PSF:n pituus Resoluutioraja on siis PSF:n pituus W h Yleisesti PSF:n efektiivinen pituus voidaan määritellä PSF:n puoliarvoleveydestä (Full Width at Half Maximum, FWHM)

Tehtävä 8.3 - Ratkaisu Assume that the point spread function of an unknown imaging system is (a) h(x) = (x), and (b) h(x) = (2x). For each case (a) Determine the resolution limit of the system (b) Sketch the resulting image if the true object function is (x) = (x) + (x 1)

Tehtävä 8.3 - Ratkaisu (x) = 0, x >1/2 1, x <1/2 (2x) = 1-2x, 2x <1 0, muulloin (x) = 1 - x, x <1 0, muulloin y y (x) 1 (2x) 1 (x) -1/2 0 1/2 x -1/2 0 1/2 x

Tehtävä 8.3 - Ratkaisu Kuvaussysteemin resoluutioraja resoluutioraja on laatikkofunktion (boxcar) (x) tapauksessa PSF:n pituus eli tässä tapauksessa W h = 1. jos PSF ei ole suorakulmainen, efektiivinen W h saadaan funktion puoliarvoleveydestä (Full Width at Half Maximum, FWHM). h(x) = (2x) tapauksessa saadaan geometrian nojalla W h = 1/2.

Tehtävä 8.3 - Ratkaisu Jos objektifunktion on (x) = (x) + (x 1) saadaan vastaaviksi kuviksi I(x) h(x) î(x) 1 * (x) x 1 * (2x) x

Tehtävä 8.3 - Pohdinta (x):n resoluutioraja on kaksi kertaa suurempi kuin (2x):n. Objekti (x) = (x) + (x 1) voidaan erottaa kahtena pisteenä, jos kuvaussysteemin h(x) = (2x). Vastaavasti h(x) = (x) tapauksessa kuvassa havaittaisiin vain yksi piste. PSF-formalismi olettaa, että kuvaussysteemi on lineaarinen, joka ei välttämättä käytännössä pidä paikkaansa. (x) ja (x) eivät ole kovinkaan käyttökelpoisia PSFestimaatteja MRI-laitteistolle. Esimerkiksi gaussinen PSF-estimaatti voisi olla lähempänä todellisuutta.

Tehtävä 9.6

Tehtävä 9.6 - Teoria MRI-kuvauksen suurimpia heikkouksia on sen hitaus T acq = N acq N enc T R N enc T R termiä halutaan saada pienennettyä Fast Spin Echo (FSE) on normaalista spin echosta johdettu kuvaussekvenssi, jolla voidaan merkittävästi lyhentää kuvausaikaa

Tehtävä 9.6 - Teoria FSE-kuvauksessa yhdellä RF pulssilla kerätään useita kaikuja k-avaruuden eri kohdista Vaihe kumuloituu Phase-rewinding eli vaihepakitus

Tehtävä 9.6 - Teoria Jos jokaisella RF eksitaatiolla kerätään M kaikua saadaan eksitaatioiden määräksi N ex =N enc /M Eli saavutetaan M-kertainen kuvausajan lyheneminen M:n arvoa rajoittaa käytännössä kuvattavan kohteen T 2, koska yhdellä RF eksitaatiolla saatava signaali relaksoituu eksponentiaalisesti T 2 -aikavakion mukaisesti Käytännössä M voi olla jopa yli 16 Vakiota M kutsutaan yleisesti termillä echo train length (ETL)

Tehtävä 9.6 - Teoria FSE-kuvauksessa jokainen kaiku-jonon kaiku kokee eripituisen TE-ajan E n =e -nte/t2 T 2 -relaksaation vuoksi myös SNR pienee kaiku-jonon kasvaessa Lopullisen kuvan kontrasti ja resoluutio riippuvat kaikujen sijainnista k-avaruudessa Perättäisten refokusoivien 180 -pulssien vuoksi myös rasva näkyy FSE-kuvissa hyvin rasvan spin-spin vuorovaikutus heikkenee ja rasvan T 2 -aika pitenee

Tehtävä 9.6 - Ratkaisu Tehtävä 9.6 Sketch the resulting T 2 -weighting function for the following phase-encoding ordering scheme for an FSE imaging sequence k mn = [(m - 1)N ex + n 1 N enc /2] k m = 1,2,,N ex n = 1,2,,M

Tehtävä 9.6 - Ratkaisu esim. N ex = 4, M = 4 k 11 = -N enc /2 k k 12 = [1 - N enc /2] k k 13 = [2 - N enc /2] k k 14 = [3 - N enc /2] k k 21 = [N ex N enc /2] k k 22 = [N ex + 1 N enc /2] k k 23 = [N ex + 2 N enc /2] k k 24 = [N ex + 3 N enc /2] k k 31 = [2N ex N enc /2] k k 32 = [2N ex + 1 N enc /2] k k 33 = [2N ex + 2 N enc /2] k k 34 = [2N ex + 3 N enc /2] k 4 th shot 3 rd shot 2 nd shot k y k x 1 st shot

Tehtävä 9.6 - Ratkaisu Vastaava T 2 painotus funktio w(k) k

Tehtävä 9.6 - Pohdinta Tehtävän FSE-koodausfunktiolla voi kerätä kaikki k-avaruuden viivat systemaattisesti vain jos N ex = M, sekä molemmat ovat parillisia Jos N ex < M, kerätään joitain kaikuja päällekäin Jos N ex > M, jää joitain kaikuja keräämättä Jos N ex ja M ovat parittomia jää k-avaruuden keskusta (ilman vaihekoodausgradientteja) keräämättä ja kontrasti heikkenee

Tehtävä 9.6 - Pohdinta FSE-kuvan efektiivinen (kontrastin määräävä) TE-aika on 0 k kaiun TE-aika Tässä 0 k kaiku osuu ensimmäiselle kaiulle, joten kuva ei ole kovin T 2 -painotteinen (lyhyt TE) T 1 -painotteinen kuva ei tällä koodausfunktiolla mahdollista, koska järkevän resoluution aikaansaaminen vaatisi pitkän kaikujonon pitkä TR (64*64 ja pienemmällä resoluutiolla T 1 - painotus ehkä vielä mahdollinen) Todennäköisesti muodostuva kuva olisi efektiivisesti lähempänä protonitiheyskuvaa (pitkä TR, lyhyt efektiivinen TE) Koska T 2 -painotusfunktio on paloittain piikikäs kärsisi muodostuva kuva todennäköisesti voimakkaasti blurraus ja ringing artefaktoista Artefaktoista ja epämääräisestä kontrastista johtuen tehtävän mukainen FSE-koodaus ei olisi todennäköisesti kovin käyttökelpoinen