TSE序列验证01 · TroyZhou's Page

实验设计：

配置西门子pulseq环境
采用两种水模运行如下序列
1. TSE_Baseline
2. TSE_Centric
3. TSE_Manual_Centric
4. TSE_Manual_Interleaved
5. TSE_Manual_Sequential

实验记录：

Pulseq不具有实时重建功能
通用重建算法重建遇到如下现象：
- TSE_Manual_Sequential重建成功，经学长核对证明出现经典Artifact (具体叫什么我还不清楚，需查阅资料研究)
- 其他序列均重建失败，从重建结果可以推测：可能是重建算法和pulseq导出的.dat文件不完全适配，需要后续对相位编码采样顺序进行重排

重建：

解决重建失败问题：猜测是PE方向排列顺序问题，增加重排代码

def reorder_kspace(kspace, reorder_index):
    """
    对 K 空间矩阵的行 (n_line) 进行重排。
    参数:
        kspace: 4D numpy 数组 [n_part, n_channel, n_line, n_column]
                目前是按采集时间先后排列的。
        reorder_index: 一维数组/列表。
                       索引 (t): 代表采集时间的第 n 次。
                       数值 (s): 代表在空间中从上往下数的第几行位置。
    返回:
        reordered_kspace: 4D numpy 数组，行已放置到正确的几何位置。
    """

    n_part, n_channel, n_line, n_column = kspace.shape
    reordered_kspace = np.zeros_like(kspace)

    # 验证索引长度是否匹配行数
    if len(reorder_index) != n_line:
        raise ValueError(f"索引长度 ({len(reorder_index)}) 必须与 K 空间行数 ({n_line}) 一致")
  
    for t, s in enumerate(reorder_index):
        # 将第 t 次采集到的行放置到空间的第 s 个物理位置
        reordered_kspace[:, :, s, :] = kspace[:, :, t, :]

    return reordered_kspace

设计思路：只要把pulseq程序设计中生成的采样顺序数组输入这个函数就可以对k-sapce进行PE方向重排。

验证：使用TSE_Centric进行验证，重建成功，证明猜想正确

记录重建结果
1. TSE_Baseline（圆柱水模） !260
2. TSE_Centric（圆柱水模）
3. TSE_Manual_Centric（圆柱水模）
4. TSE_Manual_Interleaved（圆柱水模）
5. TSE_Manual_Sequential（圆柱水模）
6. TSE_Baseline（球形水模）
7. TSE_Centric（球形水模）
8. TSE_Manual_Centric（球形水模）
9. TSE_Manual_Interleaved（球形水模））
10. TSE_Manual_Sequential（球形水模）

现象总结：Manual序列的扫描结果出现严重的Aliasing 分析：检查序列参数和设计，发现Manual序列存在如下几个问题：

TR过短+Dummy Scan缺失（核心问题！）：在Manual代码中，设置TR = 200e-3,水膜的T1弛豫时间通常在1000ms-3000ms,这导致第一个rf打出的回波链信号极其强烈，而后续回波链强度则断崖式下降。Dummy Scan的缺失导致原子核在前几次扫描并没有处于稳定的状态。假设T1过短是主要原因，结合不同填充现象分析：
- Interleaved由于填充顺序打乱，将信号强度极大的行穿插在信号较小行的中间，产生强烈的周期性幅度调制，很可能产生N重鬼影
- Centric虽然把信号最强的8行（TR1）放在了kspace的中间，但是TR2紧挨TR1，依旧产生了剧烈的跳变，相当于在kspace乘上低通滤波器，容易出现严重的拖影。
- Sequential将强信号（TR1）置于kspace的边缘，低频部分由稳态的弱TR填充，主题图像勉强可见，但是出现了明显的高频条纹。
Readout梯度和adc配合问题：在检查pulseq时序图像时发现，运行adc结束的几个采样点时，gx已经将为0。应当学习模块化设计的思想，在adc两侧设置梯度冗余
缺失Gx方向的Spoiler:虽然我在z方向施加了Spoiler梯度，但是在Gx方向没有施加，由于180°重聚焦不完美产生的受激回波也可能影响图像质量。

验证猜想1：如果是TR1信号过短导致的Aliasing,那么只要在PE方向重排之前，给TR1的信号加上一个0.3的权重，削弱第一个重复的信号强度，理论上这种现象就会得到改善。方法：

    Ny = 128
    necho = 8

    reorder_idx = get_tse_centric_reorder_index(Ny, necho)
    #reorder_idx = get_tse_baseline_reorder_index(Ny, necho)
    #reorder_idx = get_tse_interleaved_reorder_index(Ny, necho)
    print(reorder_idx)

    kspace[:, :, :8, :] *= 0.3
    kspace = reorder_kspace(kspace, reorder_idx)

    # kspace[:, :, :48] = 0 + 0j
    imshow(np.abs(np.squeeze(kspace[0, 1])))
    print(kspace.shape)
    image = ifft2d(kspace)