臨床磁共振波譜數(shù)據(jù)處理方法及原理.doc

臨床磁共振波譜數(shù)據(jù)處理方法及原理國外醫(yī)學(xué)臨床放射學(xué)分冊ForeignMedicalSciencesClinicalRadiologicalFascicle2007Sep;30(5):343347放射技術(shù)學(xué)臨床磁共振波譜數(shù)據(jù)處理方法及原理廣東省人民醫(yī)院放射科(510080)劉再毅綜述梁長虹孫j曹光審校摘要臨床磁共振波譜(MRS)技術(shù)可以無創(chuàng)性地測量在體及離體組織中的代謝產(chǎn)物組成,濃度水平及能量狀態(tài),從而反映機(jī)體的病理生理變化.正確的評估來源于準(zhǔn)確的結(jié)果,而影響MRS結(jié)果的因素繁多,其中正確的數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵步驟之一.就MRS數(shù)據(jù)處理的各種方法及其原理進(jìn)行綜述.關(guān)鍵詞核磁共振;波譜分析;數(shù)據(jù)處理近年來,磁共振波譜(magneticresonancespectroscopy,MRS)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了迅猛的發(fā)展.在臨床研究和診斷中,MRS可以無創(chuàng)地進(jìn)行在體(invivo)和離體(invitro)生物醫(yī)學(xué)研究,進(jìn)行定性或者定量評估組織內(nèi)的代謝物構(gòu)成及濃度水平,其測定結(jié)果可以反映被研究對象的生化,生理改變.不過,影響MRS結(jié)果準(zhǔn)確性的因素卻非常復(fù)雜,可以歸結(jié)在兩個(gè)方面:一是MRS數(shù)據(jù)的采集;二是MRS采集數(shù)據(jù)的處理.準(zhǔn)確的空間定位技術(shù),即準(zhǔn)確采集感興趣容積volumeofinterest,VOI)內(nèi)的信號,而不被VOI以外體素的信號污染,是MRS成功的關(guān)鍵.目前有許多研究著重于這一問題的優(yōu)化.臨床上目前常用的MRS采集技術(shù)有以下幾種:深部分辨表面線圈波譜技術(shù)(depthresolvedsurfacecoilspectroscopy,DRESS)13,激勵回波探測法(stimulatedechoacquisitionmodespectroscopy,STEAM)_2,點(diǎn)分辨波譜法(pointresolvedspectroscopy,PRESS)3,活體影像選擇波譜分析法(imageselectedinvivospectroscopy,ISIS),化學(xué)位移成像定位方法(chemicalshiftimaging,CSI)53等.在前面幾種基本技術(shù)的基礎(chǔ)上,衍生了許多新的數(shù)據(jù)采集序列,進(jìn)一步提高了MRS空間定位的準(zhǔn)確性.隨著技術(shù)的發(fā)展,各MRS設(shè)備供應(yīng)商研發(fā)并提供了更為簡單,準(zhǔn)確的MRS數(shù)據(jù)采集技術(shù),使得MRS數(shù)據(jù)采集更加簡易,自動化,可重復(fù)性也更高.因此研究的重點(diǎn)更多的在第2個(gè)方面,即MRS數(shù)據(jù)的處理.一,MRS數(shù)據(jù)處理的必要性由于機(jī)體生化系統(tǒng)內(nèi)在的復(fù)雜性,使得MRS數(shù)據(jù)分析更為復(fù)雜.VOI內(nèi)代謝物的組織濃度水平,質(zhì)子間的相互作用(如J一偶聯(lián)),代謝產(chǎn)物的弛豫時(shí)間(T,T2),靜磁場的不均勻性,磁場切換產(chǎn)生的渦流,水峰抑制不徹底,取樣時(shí)間提前等都可以影響到自由感應(yīng)衰減(freeinductiondecay,FID)及其經(jīng)過不連續(xù)傅里葉轉(zhuǎn)換(discreteFouriertransform,DFT)的頻率域(frequencydomain)譜線的線性形態(tài),可以導(dǎo)致譜線的基線扭曲,呈鋸齒狀或者波浪狀.VOI內(nèi)存在大分子物質(zhì),或者有些較短T2代謝物,或者代謝產(chǎn)物之間的化學(xué)位移差距較小,往往可以導(dǎo)致波峰的重疊,線寬增寬,分辨率較低|6.7.由于以上諸多原因可以掩蓋或者扭曲感興趣波峰,從而影響到感興趣代謝物正確的定量或者定性.因此,發(fā)展和應(yīng)用MRS數(shù)據(jù)處理技術(shù),消除無關(guān)信號的干擾,提高感興趣波譜的信噪比(signaltonoiseratio,SNR)和分辨率,是對特定疾病及特定組織的MRS數(shù)據(jù)準(zhǔn)確分析的關(guān)鍵步驟.目前的MRS研究均利用了不同的MRS數(shù)據(jù)處理技術(shù).二,MRS數(shù)據(jù)處理概述MRS是在時(shí)間域(timedomain)作試驗(yàn),其信號是時(shí)間的函數(shù),但時(shí)間域譜線不能直觀反映VOI的MRS信息,因此在科研或者臨床中常常是分析頻率域的波譜.在頻率域,其信號為頻率的函數(shù).時(shí)間域函數(shù)通過DFT可以轉(zhuǎn)換為頻率域函數(shù),而頻率域函數(shù)經(jīng)過逆傅里葉變換(IFT)可以轉(zhuǎn)換成時(shí)間域函數(shù).因此數(shù)據(jù)處理可以在兩個(gè)域分別進(jìn)行.其基本原理是利用數(shù)學(xué)知識,使用某些與FID或者頻率域譜線*GEHeahhcare(China)廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(編號:5001199)廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(編號:2005B10401040)廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)研究基金資助項(xiàng)目(編號:A2005018)343國外醫(yī)學(xué)臨床放射學(xué)分冊ForeignMedicalSciencesClinicalRadiologicalFascicle2007Sep;30(5)相似的函數(shù)處理數(shù)據(jù).在數(shù)據(jù)處理中,可以利用某些函數(shù)或者函數(shù)組合模型對信號進(jìn)行調(diào)制,擬和,使處理后的信號可以更為準(zhǔn)確地反映代謝物的組織內(nèi)的狀況_8.其中,在函數(shù)擬和時(shí),利用一些波譜成分的自身特征(可以是在體MRS試驗(yàn),也可是離體MRS試驗(yàn)獲得),如波譜的幅度,衰減率,頻率,相位移動,線寬,線形等信息,將其整合到模型函數(shù)(mode1function)中,作為模型函數(shù)的初始值或者擬和參數(shù),可以對目標(biāo)函數(shù),即需要整容的時(shí)間域函數(shù)或者頻率域函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理【6I.利用已知的特定代謝物的波譜信息被稱為先驗(yàn)知識(priorknowledge)6,7,11,12.在數(shù)據(jù)處理中,先驗(yàn)知識有著十分重要的作用.很多研究者或者商用軟件的研發(fā)者都在不同的數(shù)據(jù)處理技術(shù)中充分利用先驗(yàn)知識.總的說來,MRS數(shù)據(jù)處理基本步驟包括:時(shí)間域的處理,包括FID截趾處理(apodization),數(shù)據(jù)添零填充技術(shù)(zerofilling),根據(jù)情況使用相應(yīng)權(quán)函數(shù)對FID進(jìn)行加工;傅里葉轉(zhuǎn)換,對FID進(jìn)行傅里葉轉(zhuǎn)換,使數(shù)據(jù)從時(shí)間域轉(zhuǎn)變到頻率域;頻率域的處理,包括相位校正,基線校正,使用模型函數(shù)對頻率函數(shù)進(jìn)行加工,擬和,對感興趣波峰進(jìn)行定性或者定量分析.有些數(shù)據(jù)處理技術(shù)可同時(shí)運(yùn)用于時(shí)間域和頻率域,并且有些處理需要同時(shí)涉及到2個(gè)域.因此,MRS數(shù)據(jù)處理并不是單一不變,而是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的處理方式.三,MRS數(shù)據(jù)時(shí)間域處理MRS試驗(yàn)是在時(shí)間域(timedomain)采集FID或者回波(echo)信號.因此,在時(shí)間域可以對FID直接作一些處理,對信號進(jìn)行整容,使F1D在Dvr之前更加符合某些函數(shù)線形,比如Lorentzian,Gaussian曲線.在時(shí)間域處理FID,還可以提高波譜的分辨率或者SNR,還可以消除某些影響感興趣波峰的非興趣譜線.在時(shí)間域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,相對于頻率域的數(shù)據(jù)處理,可以被稱為預(yù)處理.預(yù)處理后可以利用一些高級MRS數(shù)據(jù)處理軟件包對FID進(jìn)一步修飾,最大限度地除去干擾信號,使感興趣波譜得到最好的顯示.(一)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)1.截趾處理:在MRS試驗(yàn)進(jìn)行傅里葉轉(zhuǎn)換時(shí),首先進(jìn)行FID的離散取樣,由于信號只能取到設(shè)定的取樣時(shí)間AT處,那么實(shí)際上FID信號并沒有完全用于傅里葉轉(zhuǎn)換,存在不連續(xù)性,亦即FID的尾344部信號被截?cái)?從而產(chǎn)生截?cái)嘈?yīng).如果在AT時(shí)刻仍有可以被檢測到的信號,即AT<3T:(T為自旋體系內(nèi)部能量交換與磁場不均勻共同作用的橫向弛豫時(shí)間),這就相當(dāng)于在FID信號后面乘上了一個(gè)方波窗函數(shù),經(jīng)傅里葉轉(zhuǎn)換后,得到的是Lorentzian形譜線與Sinc的卷積.由于卷積計(jì)算非常復(fù)雜,根據(jù)卷積定理,即在頻率域2個(gè)函數(shù)的卷積等于在時(shí)間域上由2個(gè)頻率函數(shù)的反傅里葉變換函數(shù)的簡單相乘.因此可以考慮在時(shí)間域,在FID尾部乘以一個(gè)函數(shù)使其尾部變?yōu)榱?就可以減低截?cái)嘈?yīng),這個(gè)過程就被稱為截趾,一般采用Lorentz函數(shù)來處理13-15.需要注意的是,FID尾部參加截趾的信號成分增多,雖然截?cái)嘈?yīng)減小,但是處理后的線形和強(qiáng)度會產(chǎn)生明顯的畸形變,因此在應(yīng)用時(shí)需要權(quán)衡.2.添零填充技術(shù):MRS的FID在進(jìn)行DFT時(shí),需要對FID進(jìn)行離散取數(shù)據(jù),即將FID信號離散成N個(gè)取樣間隔時(shí)間為T的時(shí)間點(diǎn).在傅里葉變換后,N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有一半,即N/2個(gè)構(gòu)成實(shí)部(realpart),另外一半變換后構(gòu)成虛部(imaginarypart).在傅里葉變換后,只利用了實(shí)部N/2個(gè)點(diǎn)的信息.如果在原來的FID的N個(gè)數(shù)據(jù)的后面添加N個(gè)零,在傅里葉變換后就產(chǎn)生N個(gè)實(shí)部點(diǎn),新增的N/2個(gè)點(diǎn)與原來的N/2個(gè)點(diǎn)交錯(cuò)在一起,就可以改善時(shí)間域和頻率域函數(shù)的線形.由于附加的點(diǎn)相對原來數(shù)據(jù)獨(dú)立,譜線的積分值將為原來的,/倍,但是由于峰值仍然是由原取樣點(diǎn)確定,因而保持不變.在原始數(shù)據(jù)后添加零后,相當(dāng)于在原始數(shù)據(jù)點(diǎn)之間進(jìn)行Sinc函數(shù)插值,這有利于將波譜的強(qiáng)度描繪得更為精確1.雖然在原始數(shù)據(jù)后添更多的零,有利于更為精確的描繪,但是無疑會大大增加計(jì)算量.因而一般在研究中最多只添N個(gè)零】.3.窗函數(shù)過濾(windowingandfihering):FID信號一般是以指數(shù)函數(shù)衰減,因此經(jīng)過傅里葉變換后,其譜線具有Lorentzian線形,而Lorentz函數(shù)經(jīng)過逆傅里葉變換,則為指數(shù)函數(shù).兩者組成一個(gè)傅里葉對(Fourierpares)153.在理論上,FID可以用任意函數(shù)進(jìn)行處理,但是基于FID為指數(shù)衰減函數(shù)和Lorentz一指數(shù)函數(shù)傅里葉對的理論依據(jù),一般用指數(shù)函數(shù)對FID進(jìn)行處理.這種處理既可以用來改善分辨率,也可以用來提高SNR.用單調(diào)減指數(shù)函數(shù)乘以FID,結(jié)果是在FID的尾部噪聲信號被稀釋變小,波譜的線寬增加,因此,看上去SNR增加,但是,國外醫(yī)學(xué)臨床放射學(xué)分冊ForeignMedicalSciencesClinicalRadiologicalFascicle2007Sep;30(5)波譜的分辨率減低.如果用單調(diào)升函數(shù)乘以FID,則分辨率增加,但是譜線的背景噪聲也會被增大,因此信噪比會下降6,12,14,16,17.4.模型函數(shù)(modelfunction)調(diào)制:對于經(jīng)過上述13步驟處理后的FID信號,為了進(jìn)一步提高其分辨率和強(qiáng)度,在時(shí)間域可以使用模型函數(shù)進(jìn)行調(diào)制處理.在前面已經(jīng)提到,FID信號經(jīng)過DFT后的頻率域函數(shù)具有Lorentzian線形,因此,有時(shí)用Lorentz函數(shù)進(jìn)一步調(diào)制FIDE.但是試驗(yàn)和理論推導(dǎo)證明,使用高斯(Gauss)函數(shù)更有利于提高FID的分辨率,也有利于最大限度地保持SNR,其產(chǎn)生的基線畸變也最小1.因此,一般MRS研究多使用高斯函數(shù)處理FIDE.由于FID受到VOI及MR設(shè)備本身性能的影響,其線形往往出現(xiàn)各種代謝物波譜重疊,基線扭曲等非理想狀態(tài),因此僅用單一的模型函數(shù)處理還不足以滿足研究分析需要,為了解決這個(gè)問題,有研究者提出了Voigt模型函數(shù),它集合Lorentz函數(shù)和Gauss函數(shù)于一體.在應(yīng)用時(shí),根據(jù)具體FID的線形選擇2個(gè)函數(shù)不同的權(quán)重.在研究中,使用Voigt模型函數(shù)調(diào)制FID,其結(jié)果較單一的函數(shù)調(diào)制更為準(zhǔn)確,同時(shí)還可以運(yùn)用于水峰抑制.(二)時(shí)間域數(shù)據(jù)高級處理方法FID信號包含的信息多,里面混雜了由于機(jī)體組織非感興趣代謝物的波譜信息,也有由于采集設(shè)備自身?xiàng)l件不完善造成的信號污染和基線扭曲等干擾信息.多數(shù)情況下,一般的MRS數(shù)據(jù)預(yù)處理方法不能達(dá)到優(yōu)化波譜的目的.因此,在時(shí)間域上,許多研究者及MR廠商利用數(shù)學(xué)原理設(shè)計(jì)出更為高級的數(shù)據(jù)處理方法.這些方法都是利用先驗(yàn)知識,作為MRS數(shù)據(jù)處理的輸入?yún)?shù).根據(jù)操作者在處理過程中需要利用先驗(yàn)知識的程度,可以分為以下兩種形式:1.交互式(interactive):交互式方法在處理過程中,要求操作者與相應(yīng)方法(人一計(jì)算機(jī)交互界面)之間有互動.即操作者需要利用某些特定代謝物的頻率,相位,幅度,線寬等先驗(yàn)知識,使用函數(shù)模型多譜線進(jìn)行線形擬和.其基本原理是:在模型函數(shù)及噪聲分布的假設(shè)條件得到滿足時(shí),使用模型函數(shù)擬和譜線,其實(shí)質(zhì)就是使兩者之間具有最大的似然h(maximumhkelihood,ML),那么,在擬和時(shí)可以得到計(jì)算波譜信息和模型函數(shù)之間的平方差最小,此為典型的非線形最小二乘法問題nonlinearleastsquares,NLLS)6.基于NLLS原理設(shè)計(jì)的交互方法主要有2種,即變量投射法(variableprojection,VARPRO)和精確強(qiáng)效波譜擬和高級方法(advancedmethodforaccurate,robustandet/icientspectralfitting,AMARES).VARPRO在使用時(shí),計(jì)算工作量較大,效率較低1.因此,現(xiàn)在臨床多用AMARES取代VARPRO在時(shí)間域處理數(shù)據(jù).AMARES在計(jì)算NLLS時(shí),采用了一種更為精細(xì),復(fù)雜的方法,在擬和FID或者回波時(shí),允許整合更多的先驗(yàn)知識到擬和函數(shù)中,它可以選擇Lorentzian或Gaussian線形擬和每個(gè)波峰,還可以給相應(yīng)參數(shù)設(shè)置上限和下限,因而研究中運(yùn)用較為廣泛,目前在磁共振用戶交互(magneticresonanceuserinterface,MRUI)軟件包中有此分析方法6,10.2.黑箱方法(blackboxmethods):交互式方法使用靈活,能夠很容易地把先驗(yàn)知識整合到模型函數(shù)中.但是其缺點(diǎn)也較明顯,它需要操作者利用更多的先驗(yàn)知識,必須人一機(jī)互動,擬和過程較耗時(shí),在處理過程中有操作者依賴性,不利于試驗(yàn)之間的相互比較.因而發(fā)展了黑箱方法.據(jù)原理不同,黑箱方法可以分為兩種大的類型:一種是基于線形預(yù)測原理,另一種是基于狀態(tài)空間形成理論E2o.線形預(yù)測原理的代表模型函數(shù)是具有相同自動回歸和移動平均參數(shù)的ARMA模型(autoregressivemovingaverage,ARMA).ARMA方法的核心是計(jì)算單值分解值(singularvaluedecomposition,SVD).根據(jù)計(jì)算SVD所設(shè)計(jì)的不同,發(fā)展了多種數(shù)學(xué)模型和方法,主要有LPSVD及LPSVD(CR)2.在計(jì)算SVD時(shí),采取的是和線形預(yù)測原理不一樣的策略,如HSVD,這是一種基于狀態(tài)空間形成理論的新方法6.黑箱方法可以彌補(bǔ)交互式方法的缺點(diǎn),它只需要操作者在開始時(shí)估計(jì)所有的參數(shù),而不需要確定初始值,即可自動擬和譜線.相對交互式方法,操作者在擬和過程中的介入程度大大減小.因而,此方法具有更大的可重復(fù)性.但是黑箱方法存在一些不足之處,故不能把更多有價(jià)值的先驗(yàn)知識整合到模型函數(shù)中,不能達(dá)到最佳優(yōu)化波譜;再者,對于SNR較低的波譜,經(jīng)黑箱方法擬和后,雖然可以達(dá)到良好的數(shù)學(xué)擬合度,但處理后的參數(shù)往往缺乏生理意義.四,MRS傅里葉變換及基線和相位校正MRS的時(shí)間域形式不夠直觀,難以直接觀察及對代謝物進(jìn)行定量分析,因此需要將其轉(zhuǎn)換成頻率域的形式.這個(gè)過程就是利用傅里葉轉(zhuǎn)換.在目前的各種MRS設(shè)備中,通常由機(jī)器配備的軟件自動345國外醫(yī)學(xué)臨床放射學(xué)分冊ForeignMedicalSciencesClinicalRadiologicalFascicle2007Sep;30(5)進(jìn)行轉(zhuǎn)換.但由于受到VOI內(nèi)代謝物的弛豫時(shí)間,大分子之間的相互作用和磁場,探測線圈等的影響,FID信號經(jīng)過傅里葉轉(zhuǎn)換后,頻率域波譜會出現(xiàn)相位誤差和基線扭曲,這將導(dǎo)致信號畸變,因此需要在傅里葉轉(zhuǎn)換后進(jìn)行相位和基線校正.SNR較低時(shí),FID容易受到時(shí)間及空間相關(guān)偽影干擾,很難對代謝物進(jìn)行準(zhǔn)確評價(jià).如果使用信號較強(qiáng)的水信號作為參照信號,就可以有效校正波譜信號的相位.作為內(nèi)標(biāo)的水信號,可以在同一個(gè)VOI區(qū)域內(nèi)通過不施加水抑制序列信號采集得到.在進(jìn)行質(zhì)子波譜試驗(yàn)時(shí),使用此方法可以有效校正由于梯度磁場切換所致渦電流偽影造成的相位誤差E,Z3.但是如果使用水信號作參照時(shí),必須要謹(jǐn)慎,因?yàn)槿绻信d趣波譜與水波譜相鄰太近,可能反而會影響相位校正23.此時(shí),可以用HLSVD方法除去水的信號,然后再校正由于渦電流導(dǎo)致的相位錯(cuò)誤.由于試驗(yàn)偽影和大分子代謝物導(dǎo)致的寬譜線會導(dǎo)致相當(dāng)不清楚的基線,因而定性或者定量分析幅度較小或者組織濃度水平較低的波譜時(shí),較為困難.在目前商用的各種設(shè)備中,均有自動和手動的模式進(jìn)行基線和相位的校正.手動校正過程往往依賴于操作者的經(jīng)驗(yàn),存在較大的個(gè)體間的差異,因此,多數(shù)研究者在研究時(shí)采用自動的方式進(jìn)行相位和基線的校正20,25.五,MRS數(shù)據(jù)頻率域處理對經(jīng)過相位和基線校準(zhǔn)的波譜進(jìn)行定性或者定量分析,是MRS試驗(yàn)的關(guān)鍵步驟之一,其分析方法主要有兩種:直接對曲線下面積積分和利用模型函數(shù)擬和.(一)MR譜線直接積分法(integration)分析MRS時(shí),最簡單,最直接的方法就是對頻率域波譜曲線下面積直接進(jìn)行積分.如果譜線相對比較簡單,可以選擇直接積分法.由于操作者的操作和基線校正方法會導(dǎo)入偏倚,可影響到結(jié)果的評判;另外機(jī)體生化系統(tǒng)的復(fù)雜性,造成MR波譜的各種感興趣譜線相互重疊,基線扭曲,SNR過低.在這種情況下,更無法對感興趣譜線進(jìn)行直接積分.因而不得不利用模型函數(shù)擬和的方法,在擬和過程中,整合入先驗(yàn)知識,去除干擾信息,最大程度地獲得感興趣波譜的信息.有研究表明,函數(shù)擬和對波峰比較小的代謝物,如無機(jī)磷(Pi)和磷酸肌酸(PCr)的改善特別有效,如果使用直接積分,對Pi和PCr過高估計(jì)誤差率分別為410%和110%,使用函數(shù)曲線擬346和后,誤差率明顯減小,分別為30%和14%.直接積分法對磷酸二脂(PDE)和Pi/PCr會過高估計(jì)39%和143%E.其主要原因是積分時(shí)嚴(yán)重依賴譜線的化學(xué)位移范圍,如果頻率范圍小,則積分面積就小,如果頻率范圍大,則積分面積值就大7,26.因此,在大多數(shù)情況下,應(yīng)該放棄直接積分法計(jì)算,而應(yīng)該采取更高級的模型函數(shù)擬和法.(二)模型函數(shù)擬和法(modelfittingmethods)除了前面在時(shí)間域處理中提到的模型函數(shù)法,在實(shí)際應(yīng)用中,有研究者或者研究機(jī)構(gòu)及廠商發(fā)展了以下一些MRS頻率域數(shù)據(jù)常用高級處理程序,比如線形結(jié)合模式(1inecombinationmodel,LCMode1).LCModel利用的是代謝產(chǎn)物離體試驗(yàn)波譜信息,在擬和時(shí)將這些信息作為基礎(chǔ)波譜模型進(jìn)行完全線形結(jié)合,用于分析在體MRS信息,而不需要對單獨(dú)波譜信息參數(shù)處理.由于LCModel利用的是全部的模型波譜,而非單個(gè)波譜,因此代謝物的最大信息及其獨(dú)特性均被整合到擬和過程中.該方法用限制規(guī)范方法解決線形,相位,基線,代謝物濃度水平和其他的不確定因素.在擬和過程中,只用在開始時(shí)輸入在體MRS時(shí)間域資料,其后的擬和過程全是自動進(jìn)行,因此,操作者依賴性明顯減低,其結(jié)果更為客觀,有利于各研究結(jié)果之間的相互比較,使用范圍非常廣泛.LCModel用于腦在體MRS分析研究較多,對不同的TE值均具有良好的擬和功能.在實(shí)際應(yīng)用中,有研究表明LCModel可以精確估計(jì)濃度很低的代謝物的組織水平.六,MRS數(shù)據(jù)處理方法選擇MRS信息含量多,其中混雜了許多干擾因素,準(zhǔn)確分析困難.在時(shí)間域和頻率域都可以對其進(jìn)行分析,而且方法較多,因此選擇正確的處理方法是MRS試驗(yàn)成功的關(guān)鍵.在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí),不是要用上面述及的方法對FID進(jìn)行逐步處理,而是針對FID的特點(diǎn)選擇其中一些技術(shù).如果相位,基線,SNR等存在問題,那么選擇在時(shí)間域處理數(shù)據(jù)將更為合適.如果沒有這些問題,選擇在頻率域處理比較好.在一個(gè)域進(jìn)行分析時(shí),都沒有充分考慮到另外一個(gè)域的數(shù)據(jù)特點(diǎn),因而還是存在一定的不足.因此,可在兩個(gè)域同時(shí)進(jìn)行分析,在一定程度上能夠彌補(bǔ)單個(gè)域處理的缺陷.MRS數(shù)據(jù)既可以在時(shí)間域處理,也可以在頻率域處理,處理方法選擇較多,并且每種方法都具有不同的特點(diǎn).在實(shí)際運(yùn)用中,應(yīng)根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的特國外醫(yī)學(xué)臨床放射學(xué)分冊ForeignMedicalSciencesClinicalRadiologicalFascicle2007Sep;30(5)點(diǎn),選擇合適的處理方法,既要最大限度地利用先驗(yàn)知識,又要盡可能地減少操作者依賴性,使MRS數(shù)據(jù)處理結(jié)果能夠真實(shí),客觀反映機(jī)體的病理生理變化,并且使試驗(yàn)具有可重復(fù)性.不同試驗(yàn)結(jié)果之間具有可比性.參考文獻(xiàn)1BarbiroliB,GmamS,LodiR,eta1.AbnormalbrainenergymetabolismshownbyinvivophosphorusmagneticresonancespectroscopyinpatientswithchronicliverdiseaseJ.BrainResBull,2002,59(1):7582.2MachannJ,ThamerC,SchnoedtB,eta1.Hepaticlipidaccumula-tioninheMthysubjects:acomparativestudyusingspectralfat-selectiveMRIandvolume-localizedH-MRspecoscopyJ.MagnResonMed,2006,55(4):913917.3IsobeT,MatsumuraA,AnnoI,eta1.EffectofJcouplingandT2relaxafioninassessingofmethyllactatesignalusingPRESSsequenceMRspectroscopyJ.IgakuButsuri,2005,25(2):68-74.4ZhongErnstT.LocalizedinvivohumanHMRSatveryshortechotimesJ.MagnResonMed,2004,52(4):898901.5CascianiE,PolettiniE,BertiniL,eta1.Prostatecancer:evaluationwithendorectalMRimagingandthree-dimensionalprotonMRspectroscopicimagingJ.RadiolMed,2004,108(56):530541.6VanhammeL,SundinT,HeckePV,eta1.MRspectroscopyquantitation:areviewoftimedomainmethodsJ.NMRBiomed,2001,14(4):233-246.7MierisovaS,Ala-KorpelaM.MRspectroscopyquantitation:areviewoftime-domainmethodsJ.NMRBiomed,2001,14(4):247259.8AriasMendozaF,PayneGS,ZakianKL,eta1.InvivoPMRspectralpatternsandreproducibilityincancerpatientsstudiedinamultiinstitutionaltrialJ.NMRBiomed,2006,19(4):504512.9HeyneJP,RzannyR,HanschA,eta1.P-MRspectroscopicimaginginhypertensiveheartdiseaseJ.EurRadiol,2006,16(8):17961802.10ThomasEL,HamiltonG,PatelN,eta1.Hepatictriglyceridecontentanditsrelationtobodyadiposity:amagneticresonanceimagingandprotonmagneticresonancespectroscopystudyJ.Gut,2005,54(1):122-127.11BarthaR,DrostDJ,WilliamsonPC.Factorsaffectingthequantificationofshortechoinvivo1HMRspectra:priorknowledge.peakelimination,andfilteringJ.NMRBiomed,1999,12(4):205216.12UlrichM,WokrinaT,EndeG,etal,p-Hechoplanarspectroscopicimasi-gofthehumanbraininvivoJ.MagnResonMad,2007,57(4):784-790.13SmesnyS,RosburgT,NenadicI,eta1.Metabolicmappingusing2D31P-MRspectroscopyrevealsfrontalandthalamicmetabolicabnormalitiesinschizophreniaJ.Neuroimage,2007,35(2):729737.14KostlerH,LandschutzW,KoeppeS,eta1.AgeandgenderdependenceofhumancardiacphosphorusmetabolitesdeterminedbySLOOP31PMRspectroscopyJ.MagnResonMed,2006,56(4):907-911.15ShawD.FouriertransformNMRspectroscopyM.NewYork:E1一sevier,1976:35-48.16CorbinIR,BuistR,PeelingJ,eta1.HepaticP-MRSinratmodelsofchronicliverdisease:assessingtheextentandprogressionofdiseaseJ.Gut,2003,52(7):10461053.17McKenzieEJ,JacksonM,SunJ,eta1.MonitoringthedevelopmentofhepatoceUtdarcarcinomainwoodchucksusing31PMRSJ.MAGMA,2005,18(4):201205.18MachannJ,13aamerC,SchnoedtB,eta1.Ageandgenderrelatedef-fectsonadiposetissuecompartmentsofsubjectswithincreasedriskfortype2diabetes:awholebodyMRI/MRSstudyJ.MAGMA,2005,18(3):128137.19MannDV,Lamww,MagnusnjelmN,eta1.Magneticresonancespectroscopystudyhepaticenergystatusinhumans:a31-phosphoIllsbiliarydrainageforobstructivejaundiceenhancesJ.Gut,2002,5O(1):118122.20Van