MRIノイズ特性に対するマルチチャネルの組み合わせ、並列イメージング、その他の再構築技術の影響

標準偏差や平均値などのバックグラウンドノイズの統計的特性は、取得したデータの元のノイズレベルを推定するために頻繁に使用されます。これには、バックグラウンド信号の統計的強度分布、つまり特定の信号強度の発生の確率密度の知識が必要です。多くの新しいMRI技術、特にノイズ統計に対するさまざまな並列イメージング方法の影響は、まだ厳密に調査されておらず、実験的に実証されていません。この研究では、シングルチャネルと32チャンネルコイルを使用したMR取得について、バックグラウンドノイズの統計分布を分析しました。Kスペースと画像ドメインアルゴリズムを使用した並列イメージングなしで、実際のおよび従来のマグニチュード再構成を備えた、いくつかの再構築フィルターを使用します。イメージング技術に応じて、バックグラウンドノイズは、レイリー分布、非中心カイ分布、またはガウス分布の正の半分によって説明できます。特に、SOS-Recrubtured Multichannelの獲得のノイズ特性（Kスペースベースの並列イメージングを使用するか、並列イメージングなし）は、画像ドメイン並列イメージングまたはSMFの組み合わせを使用しているものとは大きく異なります。局所ノイズレベルの決定などのデータ分析のために、平均値またはバックグラウンドノイズの標準偏差が採用されている場合、これらの効果を考慮する必要があります。従来のMR画像のようにレイリー分布またはすべてのマルチチャンネルの獲得の非中心カイ分布を仮定すると、一般的に無効であり、信号対雑音比またはコントラスト対雑音比の誤った推定値につながる可能性があります。

The statistical properties of background noise such as its standard deviation and mean value are frequently used to estimate the original noise level of the acquired data. This requires the knowledge of the statistical intensity distribution of the background signal, that is, the probability density of the occurrence of a certain signal intensity. The influence of many new MRI techniques and, in particular, of various parallel-imaging methods on the noise statistics has neither been rigorously investigated nor experimentally demonstrated yet. In this study, the statistical distribution of background noise was analyzed for MR acquisitions with a single-channel and a 32-channel coil, with sum-of-squares (SoS) and spatial-matched-filter (SMF) data combination, with and without parallel imaging using k-space and image-domain algorithms, with real-part and conventional magnitude reconstruction and with several reconstruction filters. Depending on the imaging technique, the background noise could be described by a Rayleigh distribution, a noncentral chi-distribution or the positive half of a Gaussian distribution. In particular, the noise characteristics of SoS-reconstructed multichannel acquisitions (with k-space-based parallel imaging or without parallel imaging) differ substantially from those with image-domain parallel imaging or SMF combination. These effects must be taken into account if mean values or standard deviations of background noise are employed for data analysis such as determination of local noise levels. Assuming a Rayleigh distribution as in conventional MR images or a noncentral chi-distribution for all multichannel acquisitions is invalid in general and may lead to erroneous estimates of the signal-to-noise ratio or the contrast-to-noise ratio.