磁共振温度成像技术的研究

《磁共振温度成像技术的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、工学硕士学位论文磁共振温度成像技术的研究STUDYOFTHEMAGANETICRESONANCETHERMOMETRYTECHNOLOGY林海鸿哈尔滨工业大学2006年12月国内图书分类号：Q-334国际图书分类号：57工学硕士学位论文磁共振温度成像技术的研究硕士研究生：林海鸿导师：许洪光副教授副导师：张强博士申请学位：工学硕士学科、专业：通信与信息系统所在单位：深圳研究生院答辩日期：2006年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:Q-334U.D.C:57Dissertationfo

2、rtheMasterDegreeofEngineeringSTUDYOFTHEMAGANETICRESONANCETHERMOMETRYTECHNOLOGYCandidate:Supervisor:Co-Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Specialty:Affiliation:DateofDefence:Degree-Conferring-Institution:LinHaihongAssociateProf.XuHongguangDr.ZhangQiangMasterofEngin

3、eeringCommunication&InformationSystemShenzhenGraduateSchoolDecember,2006HarbinInstituteofTechnology摘要近年来，一种全新的无创性外科手术逐渐成为了新的恶性疾病治疗的范例。高强度超生聚焦（HIFU）切除技术不仅能够提供无创性治疗，而且能够在不损伤皮肤的情况下精确定位治疗区域。核磁共振成像（MRI）不仅可以用来温度成像，而且可以用来定位治疗区域，这可以为治疗功效提供一个早期的预计，它的实时性可以用来实时反馈控制治疗的剂量，因而成为HI

4、FU肿瘤治疗的最佳监控技术。基于质子共振频率（PRF）特性的磁共振温度成像技术由于具有较好的温度灵敏度，和组织成分无关，以及良好的线性等特性，而成为测量温度的最佳方法。本文的目在于是为磁共振温度成像提供理论和实践依据，主要包括：研究影响质子共振频率测温法的各种因素，比较不同的质子共振频率方法的优缺点，以及优化高强度超生聚焦治疗过程中序列的参数。本文的研究研究内容如下：(1)分析了西门子Magnetom系统采集的数据结构，用Matlab实现了数据读取的算法。(2)实现了传统的质子共振频率技术，无参考图像质子共振频率技术，以及利用

5、复数计算的无参考图像质子共振频率技术的算法，并用Matlab的Phantom数据验证了算法程序。(3)利用重庆海扶采集的数据进一步验证上述各个算法。(4)在深圳西门子迈迪特磁共振有限公司做加热测温试验并分析数据。(5)优化HIFU治疗过程中温度测量的序列参数。本文的理论和实验结论对于磁共振温度成像技术的进一步应用具有重要的理论价值和实际价值。关键字：磁共振成像；高强度超生聚焦；磁共振温度成像；质子共振频率ABSTRACTInthepastdecade,new,lessinvasivesurgicaloptionshavealt

6、eredtheparadigmforlocaltherapyofmalignantdisease.High-intensityfocusedultrasound(HIFU)ablationoffersatrulynoninvasivetreatmentmethodwithnoskinincisionbutwithprecisetargetingoftissuesfortherapy.Therealtimeperformanceofmagneticresonanceimaging(MRI)makesitthebestsuperv

7、isorforHIFUtumourtreatmentsystem,whichcanbeusedforthefeedbackcontrollingofthetherapydose.ThetemperatureMagneticResonanceImaging(MRI)basedonProtonResonanceFrequency(PRF)waspreferredforitsgoodtemperaturesensitivity,near-independenttotissuetype,linearityincreaseswithfi

8、eld,etal.TheaimofthethesiswastoinvestigatethefactorsinfluencetheaccuracyofthePRFmethod,comparedifferentPRFmethods,andoptimizetheprotocolst