科研MRI質量控制系統的開發與應用

韓夢楊，王雪雪，張建業，童琪琦，陳紅，張芳崧，丁禪駿，王金紅

1.上海交通大學醫學院附屬精神衛生中心 醫學影像科，上海 200030；2.健康醫療大數據研究中心 之江實驗室，浙江 杭州 311121

引言

人腦是自然界進化的奇跡，是由數百種不同類型的神經元構成的極為復雜的組織結構，理解大腦的結構與功能是21 世紀最具挑戰性的前沿科學問題。當前，各國腦科學研究計劃相繼誕生，多數成為國家重點研究項目。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是腦科學研究最重要的現代影像學方法，已成為腦科學研究和臨床應用的重要工具，并且已經被廣泛應用于探索大腦結構和功能網絡連接圖譜的科學研究中。MRI 技術是用于人體內部結構的成像[1]，是一種革命性的醫學診斷工具，極大地推動了醫學、神經生理學和認知神經科學的迅速發展。

功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）是基于血氧水平依賴的神經成像技術，通過檢測大腦血氧水平變化，間接反映神經元活動[2]。經過近30 年的蓬勃發展，fMRI 已成為研究人類神經科學以及各種神經和精神疾病不可或缺的工具[3]。與常規MRI 相比，fMRI 可以檢測到很微弱的神經元活動，其對硬件性能和質量控制的依賴度也更高。

磁共振彌散張量成像（Diffusion Tensor Imaging，DTI）是通過磁共振水分子彌散成像觀察腦白質纖維束結構形態，用以診斷和分析神經系統疾病的重要方法，但其目前發展受信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）及圖像質量的限制，許多因素都會影響DTI 成像質量，如主磁場（B0 場）的變化會導致嚴重的信號失真，從而影響各向異性分數（Fractional Anisotropy，FA）值的測量[4]。因此，制定準確有意義的DTI 測量指標是未來DTI 質量控制發展的目標[5]。

fMRI 和DTI 作為科研MRI 常用的序列，其數據的質量是腦科學精準研究的前提，但隨著MRI 設備使用時間和頻率的增加，性能的穩定性和可靠性逐漸弱化[6]，可能導致數據產生異質性，大大增加后續數據分析的復雜性。

科研MRI 圖像質量相較于臨床更嚴格，同一研究項目自始至終應采用同一設備進行采集?；颊吲c對照組之間、基線和隨訪之間可能會有微小的差異。因此，為了檢測這些變化，MRI 數據的采集必須非常精確和一致?；谝陨闲枨?，本研究研發了一套MRI 質量控制系統，在常規質量控制指標的前提下，細化增加了DTI及fMRI 各級指標，對MRI 設備性能及圖像質量進行監測，以保障設備運行的穩定性及數據采集的一致性。

1 資料與方法

1.1 儀器選擇

2020 年9 月至2022 年3 月，采用Siemens Verio 3.0 T MRI 掃描儀（德國西門子股份公司，德國），32 通道頭線圈，約每周對MRI 設備進行質量控制（疫情期間除外）1 次。每次掃描將Phantom Plastic Bottle 1900MI 水模固定擺放在相同位置，并靜置5 min 后開始掃描[7]。掃描序列及參數：① 主磁場場圖（B0 gre_field_mapping），視野220 mm×220 mm，層數50，TR 705 ms，TE18 ms，TE210.46 ms，分辨率3 mm isotropic，帶寬260 Hz/Px，掃描時間82 s；② 平面回波成像（Echo Planar Imaging，EPI）序列，視野220 mm×220 mm，層數74，TR 5000 ms，TE 90.8 ms，分辨率2 mm isotropic，帶寬1276 Hz/Px，多層同時激發因子2，并行成像采集技術加速因子2，相位編碼為頭足方向（AP/PA），掃描時間55 s；③ DTI序列，b 值650 s/mm2，擴散方向12，掃描時間110 s，其他參數與EPI 序列相同；④ fMRI 序列（Bold），視野220 mm×220 mm，層數50，TR 2000 ms，TE 30 ms，分辨率3 mm isotropic，帶寬2330 Hz/Px，采集數目100，掃描時間208 s[8]。

1.2 計算方法

計算B0 場不均勻性、SNR、圖像均勻度、奈奎斯特偽影、幾何畸變、彌散FA、fMRI 波動和漂移百分比、fMRI 信號波動噪聲比（Signal to Fluctuation Noise Ratio，SFNR）、fMRI 頻譜分析，記錄各參數。

（1）B0 場不均勻性：在梯度回波類（Gradient Echo，GRE）序列中，采集兩個不同TE 的相位圖像，可利用它們的相位之差計算出B0 場的不均勻性。步驟如下：① 在生成的相位差圖像上，將半徑為水模實際半徑90%的圓形感興趣區（Region of Interest，ROI）放置在圖的中心位置，見圖1；② 取ROI 范圍內相位差的最大值，并轉換成頻率后，可按公式（1）計算出B0 場的不均勻程度。

圖1 相位差圖

式中，ΔTE 為成像序列參數中兩個TE 的差值，f為B0 場的中心頻率。

（2）自旋回波序列（Spin Echo，SE）EPI 圖像中SNR 的計算方法：將兩幅重復掃描得到的圖像相減，得到純噪聲圖。取兩次重復掃描的均值圖，作為信號圖。將半徑為水模實際半徑80%的圓形ROI 放置在純噪聲圖和信號圖的中心位置，其中在純噪聲圖上如圖2 所示?？砂垂剑?）計算出SNR[9-10]。

圖2 SE EPI的純噪聲圖

式中，Smean為信號圖ROI 內的均值，σ為純噪聲圖ROI 內的標準差，為噪聲估計的校正因子。

（3）GRE EPI 圖像中SNR 的計算方法：所有100 次測量的圖像均值作為信號圖，選取圖中水模中心的1 個圓形ROI，半徑為水模半徑的80%，將ROI 內的值求平均，作為信號S。將所有測量圖像按順序標號，分別將序號為奇數和偶數的圖像求和后做差，得到空間噪聲圖，見圖3，選取同樣大小的ROI，將ROI 內值的方差作為噪聲N?？砂垂剑?）計算出SNR。

圖3 GRE EPI圖像的空間噪聲圖

式中，M為圖像的重復測量次數，此處為100。

（4）圖像均勻度：在采樣的水模圖像中，劃出半徑為水模實際半徑80%的圓形ROI。計算ROI 內信號的最大值Max（ROI）、最小值Min（ROI），可按公式（4）計算出均勻度Uniformity[9,11]。

（5）奈奎斯特偽影：在SE EPI 序列圖像上，可測量偽影比率（Ghost to Signal Ratio，GSR）來估計那奎斯特偽影的大小。它描述了在圖像信號在相位編碼（Phase Encoding，PE）方向上偏移而泄漏的偽影占圖像中心信號的比率。① 在圖像上取5 個ROI，分別記為R1、R2、R3、R4、R5。其中，R1 為圓形，半徑為水模實際半徑的80%，作為信號區域。R2（左）、R3（右）、R4（上）、R5（下）為大小相等且對稱的矩形，其長度為水模實際直徑的80%，寬度為水模實際直徑的5%，放置在圖像背景中，見圖4；② 對5 個ROI 分別求平均值，記為Icenter、Ileft、Iright、Itop、Ibottom，可按公式（5）計算出GSR。

圖4 奈奎斯特偽影圖

（6）幾何畸變：磁化率偽影畸變由無彌散加權的SE EPI 圖像計算而得。由于畸變主要集中在PE 方向，本研究采集的軸位圖中水模為正圓形，且未在頻率編碼方向上發生畸變，圖像中的直徑是真實值，對其測量并記為DiaRO。在PE 方向上，測量發生了畸變的水模直徑，記為DiaPE，見圖5?？砂垂剑?）計算出畸變程度Distortion。

圖5 磁化率偽影畸變測量圖

（7）彌散梯度渦流畸變計算方法：使用包含彌散加權梯度的SE EPI 圖像計算。但由于此圖像中同時混合了上述兩種畸變，因此需同時結合無彌散加權的SE EPI圖像計算，排除磁場不均勻導致的畸變。在無彌散梯度圖像上求水模的二值圖Mask0。在彌散加權圖像中，對第i個彌散梯度方向的圖求水模的Maski。隨后將每個Maski與Mask0相減，見圖6。對各個差值圖之和求平均可算出由彌散梯度渦流引起的畸變Distortion，見公式（7）。

圖6 掩膜差值圖

式中，n為彌散梯度方向個數。

（8）彌散FA：FA 衡量的是水分子彌散的各向異性程度，在理想情況下，水模的水分子呈自由擴散，因此為各向同性，FA 處處為0[12]。而在實際中，由于圖像噪聲的存在，使得計算出的FA 在不同位置出現較小的波動，且噪聲越高，FA 值越大。因此，在水模中測量FA可反映圖像的噪聲分布情況。在彌散加權SE EPI 序列的圖像中，計算圖像各處FA。根據DTI，通過擬合計算出二階彌散張量，可得3 個特征值與3 個正交的特征向量。描述各向異性程度的FA 可由公式（8）計算。

式中，λ1、λ2、λ3分別為3 個特征值，MD為這3 個特征值的均值。

（9）fMRI 波動和漂移百分比：在大腦的fMRI掃描中，由血氧水平依賴（Blood Oxygenation Level Dependent，BOLD）效應而產生的圖像信號改變僅占初始信號的百分之幾[13-14]。為了準確地測量如此小的信號變化，MRI 系統必須具有遠低于此幅度的信號時間波動水平。水模中無BOLD 效應，因此，測量到的信號隨時間變化主要由掃描儀自身產生，與機器穩定性有關。較大幅度的信號變化可能表示機器內的溫度發生了改變。

使用GRE EPI 序列做的100 次測量中，可計算圖像各處在時間維度上的信號波動和漂移。波動百分比（Percent Fluctuation，PF）指信號的時間波動占信號強度的百分比，而漂移百分比（Percent Drift，PD）指信號漂移占信號強度的百分比。利用二階多項式擬合每個體素上隨測量次數變化的信號，得到信號波動曲線如圖7 所示[15]。

圖7 信號波動曲線

PF 計算為實際信號與擬合值殘差的標準差與信號的比值，見公式（9）。

式中，r為殘差，S為平均信號強度。

PD 計算為擬合后曲線的最大值與最小值之差與信號的比值，見公式（10）。

（10）fMRI 的SFNR：fMRI 信號在時間維度上的波動還與圖像噪聲相關。在不同的圖像上，空間內隨機分布的噪聲可使同一位置的信號也在時間維度上產生一定程度的波動?？墒褂肧FNR 來評估fMRI 序列在時間維度上的噪聲水平，其為PF 在圖像空間的分布。

對每個體素，計算所有圖像在時間維度上的均值，作為信號圖，見圖8a。

圖8 信號波動噪聲比的求解

在每個體素中，利用二階多項式擬合隨測量次數變化的信號，并與原始信號做差，進行去趨勢操作，使信號均值為零。將去趨勢后的標準差作為波動噪聲圖，見圖8b。

SFNR 圖可由信號圖和波動噪聲圖的比值算出，見圖8c。選取圖中的圓形ROI，其中圓心在水模中心，半徑為水模半徑的80%，將ROI 內的所有值求平均作為SFNR。

（11）fMRI 頻譜分析：從fMRI 信號的頻譜圖中可判斷出MRI 掃描儀受外部環境干擾的情況。如果在圖像采集過程中，周圍環境有周期性的噪聲干擾，如MRI機器的水冷系統或梯度誘導的共振。此時，將信號進行傅里葉變換至頻率域后，會在某一頻率上出現高峰信號。

利用二階多項式對每一體素的信號擬合，進行去趨勢操作。將殘差進行傅里葉變換，觀察其特征，見圖9。

圖9 fMRI信號的頻譜圖

2 結果

依此方法編輯程序，設計軟件iQuarter，在完成序列采集后，后臺質控程序在查詢到新數據傳入后自動開始對圖像處理，計算出上述質控指標，將當日結果統計在網頁中顯示。例如，某一日的測量中所有質控指標如圖10 所示，并分為B0 場、DTI 及fMRI 指標3 個欄目顯示。

圖10 水模單日質控指標

當日結果還可與歷史結果相比較。圖11～13 顯示了一段時間使用同一個水模采集的各項參數的質控數據。

圖11 水?？傎|控結果：B0場相關指標

圖12 水?？傎|控結果：彌散相關指標

B0 場不均勻性、SNR、DTI 圖像均勻度、奈奎斯特偽影、幾何畸變-磁化率偽影、fMRI 圖像均勻度、波動百分比、SFNR、空間信噪比，分別在0.1 ppm、41 dB、80%、0.6%、2 mm、73.6%、0.05%、350 dB、50.7 dB上下波動，并保持相對穩定。

時間節點為2022 年1 月14 日的SNR、奈奎斯特偽影、幾何畸變-渦流偽影、SFNR 及空間信噪比，出現1 次異常值。

2020 年9 月至2021 年8 月20 日中心頻率、幾何畸變-渦流偽影、漂移百分比，分別在123.2005 MHz、0.5、0.07%上下波動，并保持相對穩定。

2021 年9 月10 日至2022 年3 月中心頻率、幾何畸變-渦流偽影、漂移百分比，分別在123.1943 MHz、0.3、0.43%上下波動，并保持相對穩定。

時間節點為2021 年9 月10 日的中心頻率、幾何畸變-渦流偽影及漂移百分比與2021 年8 月20 日的數據比較，出現明顯起伏。

周期質控數據圖中奈奎斯特偽影、幾何畸變-磁化率偽影（AP）及幾何畸變-磁化率偽影（PA）3 個指標均進行了2 次相同的測量，分別為圖中的測量1 和測量2，兩組曲線的擬合程度較高，說明數據測量具備可重復性。

2022 年1 月14 日水模質控掃描原始數據圖如圖14所示，當日科室志愿者32 通道掃描圖如圖15 所示。

圖14 2022年1月14日水模質控掃描圖

圖15 2022年1月14日志愿者32通道掃描圖

3 討論

數據質量的可靠性和可重復性一直是學術研究面臨的首要問題，MRI 設備的穩定性是保障數據采集準確性的前提。對MRI 設備性能的質量控制主要是通過對影像數據的質量監控分析而對影像設備的指標和性能進行監測和維護。在影像數據分析過程中，定期的設備質量控制是極為重要的一部分，它保證影像數據的質量，對影像數據分析結果是否合理、正確起決定性作用。

本研究所開發并應用的多模態影像數據質控軟件iQuarter，具備智能影像數據質量監控分析模式，即當MRI 設備把數據發送過來時，iQuarter 可自動接收數據并智能地識別DTI 和fMRI 數據，從而進行質量監控和分析，降低了質控人員手工測量的時間成本并避免了人為因素的誤差。應用質控軟件iQuarter 對我院Siemens Verio 3.0 T MR 掃描儀采用定制的質控序列，定期進行質量監控。采用設備出廠自帶的水模作為掃描對象開展日常質量控制工作，降低成本，便于實現、推廣。

iQuarter 在整個應用周期中，其監測結果如圖10～13所示。研究發現整體指標趨于平穩，但監測到2次異常值。第一次異常點為2021 年9 月10 日測得質控數據中的中心頻率、幾何畸變-渦流偽影及漂移百分比。第二次異常點為2022 年1 月14 日測得質控數據中的SNR、奈奎斯特偽影、幾何畸變-渦流偽影、SFNR 及空間信噪比。

（1）2021 年9 月10 日數據異常分析

起因于2021 年8 月21 日，當日值班技術員發現MRI 設備周邊地面有滲水，出于安全因素考慮暫停使用設備，立即向西門子售后報修。西門子工程師抵達現場，經檢測發現梯度線圈損壞。

西門子Verio 的梯度線圈是水冷的，梯度線圈在平時使用時X、Y、Z 3 個軸向一直有電流產生，B0 場和梯度場會相互之間產生應力。相互拉扯的力最終會導致梯度線圈裂開然后滲水，梯度線圈用得越多越容易損壞滲水。由于科研MRI 經常掃描高b 值的序列，且掃描時間較長，對梯度線圈損耗進一步增加。

工程師給予處理意見：預定配件梯度線圈、降低水循環水壓、配件更換前每天監查水壓、暫停掃描。2021 年8 月22 日至9 月1 日等待配件期間水壓從0.8 bar 降至0.6 bar。2021 年9 月2 日配件抵達，工程師進場維修。2021 年9 月5 日完成更換梯度線圈，MRI重新勵磁，完成西門子質量保證測試。2021 年9 月6 日科研Bold 序列掃描中斷，煙霧報警提示。2021 年9 月7 日工程師調整線纜角度，設備正常使用。

2021 年9 月10 日在設備經過更換梯度線圈、重新勵磁這種重大調整后進行質量控制掃描。與2021 年9 月10 日之前的數據對比，中心頻率、幾何畸變-渦流偽影及漂移百分比3 項數據出現異常值。中心頻率及幾何畸變-渦流偽影下降，漂移百分比上升。根據西門子Verio 的官方標準，該機型中心頻率范圍應在122.8～123.6 MHz 區間內。由于重新勵磁，我院Verio 設備的中心頻率實際變化范圍在123.194～123.201 MHz 之間波動，屬于正常范圍。幾何畸變-渦流偽影及漂移百分比由于沒有官方標準，無法判斷是否屬于正常區間內。通過后續持續的質量控制，發現這3 項指標雖然與維修前的數據有差異，但從維修后的周期性數據來分析還是處于平穩狀態。說明設備已經處于修理完畢新的穩定狀態，可持續使用。

由于設備梯度線圈損壞、重新勵磁等這些計劃外的維修調整，導致了數據存在異質性，研究課題組應當把2023 年9 月10 日作為時間節點，分段分析前后數據。先獨立處理節點數據，再酌情合并處理，以保證科研的真實性及一致性。

（2）2022 年1 月14 日數據異常分析

2022 年1 月14 日對MRI 設備進行定期質控掃描，經質控軟件iQuarter 進行數據分析，測得質控數據中的SNR、奈奎斯特偽影、幾何畸變-渦流偽影、SFNR 及空間信噪比，均出現異常值。通過上述參數的異常及水模圖周邊出現明顯的點狀顆粒影（圖14），優先懷疑32 通道頭線圈損壞或者插槽損壞。

為了排除故障，本研究招募本科室志愿者1 名，簽署MRI 掃描知情同意書及注意事項，分別使用12 通道頭線圈和32 通道頭線圈進行掃描。掃描結果顯示12 通道頭線圈圖像無異常偽影，圖像清晰；32 通道頭線圈圖像偽影嚴重（圖15）。因此排除了床體插槽的損壞，進而懷疑32 通道線圈損壞。向西門子售后報修，經工程師檢測，分析結果為頭部32通道線圈內部部分通道損壞。

工程師給予的處理意見為更換頭部線圈。1 周后線圈到貨，更換新的頭部線圈，2022 年1 月21 日進行質量控制掃描，經質控軟件iQuarter 進行數據分析，相關MRI 設備質控參數恢復正常狀態，與2022 年1 月14 日之前的歷史數據未見明顯差異。

應告知課題組2023 年1 月21 日更換了32 通道頭線圈，但由于通道數及品牌一致，質控分析數據未見明顯差異。后續研究數據與之前數據應可同批次處理，科研的一致性不受影響。

通過上述兩個案例及長期的數據監測圖表，可以了解到質控軟件iQuarter 可以對MRI 設備進行長期的穩定性監測并在設備出現異常后能夠及時報告，避免繼續使用對設備造成損害，為科研掃描的數據質量提供保障[16]。成功的計量質控體系可以讓使用者充分了解設備的變化、差異和圖像瑕疵的來源，并能輔助維護設備和管理圖像質量[17]。

4 結論與展望

本研究主要針對DTI 和fMRI 序列進行分析，兩種序列受不同的質控指標影響。DTI 代表性參數包含SNR、圖像均勻度、幾何畸變-磁化率偽影、幾何畸變-渦流偽影、奈奎斯特偽影。DTI 序列由于b 值的增加對梯度場和SNR 的要求越來越高。DTI 圖像易受到偽影的影響，如磁敏感性偽影、運動偽影等。因此需要通過提高SNR、降低B0 不均勻性、補償渦流、校正偽影等手段，來提高DTI 圖像的質量。奈奎斯特偽影是由于正負編碼梯度的延遲等，引起k 線奇偶行中心不一致導致，如果偽影過大，會降低結果的可靠性。

fMRI 代表性參數包含圖像均勻度、波動百分比、漂移百分比、SFNR、空間信噪比、頻譜圖。波動百分比可評估剔除磁場漂移后的信號時域波動；漂移百分比通過二次線性擬合可評估磁場漂移的程度；SFNR 可用于評估設備硬件的信號穩定性；頻譜圖是從頻域分析梯度、射頻等是否引起異常頻率波動[18]。

因此任一指標的異常都會降低相應序列的可信度，對后續數據分析結果的可靠性造成疑慮，導致數據最終的處理結果出現假陽性或者假陰性。一旦出現異常，通過與設備科及廠家的及時溝通，分析解決問題。無論是計劃內的硬件或軟件升級，還是計劃外的維修處理，都會導致質控數據出現動態變化，應告知課題組讓其選擇研究數據分析時間的節點，合并分析還是分批獨立分析，以保證DTI 和fMRI 研究結果的可靠性和可重復性[19]。

此外iQuarter 具有易部署、自動化分析、穩定性高、結果可視化等特點，在大數據時代為醫療影像數據質量控制管理工作提供方便，全面提升醫院醫療或科研單位質量管理的工作效率。

本研究不足之處在于，質控軟件iQuarter 當日采集的質控數據結果只是一個數值點，由于設備不同，也沒有標準的性能指標，因此只能通過長時間的數據觀察，確立“基線”，評估此臺設備各項參數應有的質控標準[20-21]。

本研究的優勢在于有了長期穩定的質控數據，當出現異常值時能直觀地發現問題，然后對癥處理。將穩定的設備參數提供給科研課題組，在分析數據的時候有了保障。本文也是應用質控軟件iQuarter 對Verio 核磁進行長期監測的應用研究及維修反饋。

綜上所述，本研究所研發的質控軟件iQuarter，有望成為DTI 和fMRI 序列日常質量的監測工具，及時有效地監控設備狀態，保障科研數據采集設備狀態的穩定性、數據采集的一致性，為后續數據結果分析增加信心。希望我國在不久的將來，能推出完善的相關質控產品并商品化，能兼容更多的設備，監測更多設備性能及圖像質量的參數，為我國腦科學影像研究保駕護航。