5. Các bước thực hiện
8.2.1. phân giải ảnh
Khi hai thực thể trên một bức ảnh có thể phân biệt tách rời được, chúng ta nói rằng có thể phân giải được. Khả năng phân biệt tách rời hai thực thể trong một bức ảnh là một hàm của rất nhiều biến: T2, SNR, fS, dslice (chiều dày lớp cắt), kích thước ma trận,... Độ phân giải là thước đo chất lượng của ảnh. Khi hai vật thể cách nhau 1mm có thể phân biệt được trên ảnh thì bức ảnh này có độ phân giải cao hơn khi 2 vật thể đó không thể phân biệt tách rời với nhau. Độ phân giải tỷ lệ nghịch với khoảng cách giữa hai vật thể có thể phân biệt được
Hình 8.1: Độ phân giải và kích thước của các pixel [4]
Ta có thể dễ dàng nhìn thấy mối quan hệ giữa độ phân giải, FOV, số lượng điểm lấy dữ liệu, N, độ rộng của ảnh. Ta sẽ không bao giờ phân biệt tách rời được 2 vật thể có kích thước nhỏ hơn (FOV/N), hay 1 pixel. Bạn có thể nghĩ rằng, tăng số lượng điểm lấy mẫu dữ liệu của ảnh có thể tăng cường độ phân giải ảnh. Nhưng tăng số lượng điểm lấy dữ liệu sẽ chỉ làm giảm kích thước pixel, nhưng không cải thiện được độ phân giải. Thậm chí với một bức ảnh ít nhiễu và có độ tương phản tốt, ta cũng không thể phân biệt tách rời hai vật thể có kích thước của một pixel bởi sự thay đổi của T*
2.
Một bức ảnh cộng hưởng từ có thể được xem như sự tổng hợp của phổ NMR của các spin với biểu đồ về không gian tập trung của chúng. Điều này sẽ dễ dàng miêu tả hơn nếu ta giả sử rằng một ảnh 1chiều (h(x)), bao gồm một loại spin. Nếu g(x) là phân bố spin
và f() là phổ NMR của spin, và x G .
f là phổ NMR trên một đơn vị khoảng cách với sự xuất hiện của gradient từ trường Gx, khi đó
x G . f ) x ( g ) x ( h (8.3)
Chiều rộng cả dải ở mức nửa độ cao, là : *
2 T .
1
(8.4)
So sánh kết quả h(x) vơi sự kết hợp của phổ NMR g(x) của một loại spin với một phân bố g(x) với T*
2 ngắn ( rộng) và T*
2 dài ( hẹp).
rộng hẹp
T*2 ngắn T*2 dài
Do đó kích thước pixel nên chọn sẽ xấp xỉ: *
2 xT G
1