利用matlab怎样进行频谱分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。
这样通过观察傅立叶变换后的频谱图，也叫功率图，我们首先就可以看出，图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像一定是尖锐的，边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后，可以看出图像的频率分布是以原点为圆心，对称分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外，还有一个好处，它可以分离出有周期性规律的干扰信号，比如正弦干扰，一副带有正弦干扰，移频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心，对称分布的亮点集合，这个集合就是干扰噪音产生的，这时可以很直观的通过在该位置放置带阻滤波器消除干扰。另外我还想说明以下几点：
1、图像经过二维傅立叶变换后，其变换系数矩阵表明：
若变换矩阵Fn原点设在中心，其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近(图中阴影区)。若所用的二维傅立叶变换矩阵Fn的原点设在左上角，那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由二维傅立叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。
、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间部分是低频，最亮，亮度大说明低频的能量大（幅角比较大）。
从计算机处理精度上就不难理解，一个长度为N的信号，最多只能有N/2+1个不同频率，再多的频率就超过了计算机所能所处理的精度范围）
X[]数组又分两种，一种是表示余弦波的不同频率幅度值：Re X[]，另一种是表示正弦波的不同频率幅度值：Im X[]，Re是实数(Real)的意思，Im是虚数(Imagine)的意思，采用复数的表示方法把正余弦波组合起来进行表示，但这里我们不考虑复数的其它作用，只记住是一种组合方法而已，目的是为了便于表达（在后面我们会知道，复数形式的傅立叶变换长度是N，而不是N/2+1）。
用Matlab实现快速傅立叶变换
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此啰嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。
假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n&=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。
下面以一个实际的信号来做说明。假设我们有一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号，以及一个频率（f0）为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。用数学表达式就是如下：S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)。式中cos参数为弧度，所以-30度和90度要分别换算成弧度。我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，Fn=(n-1)*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。我们的信号有3个频率：0Hz、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。实际情况如何呢？我们来看看FFT的结果的模值如图所示。
从图中我们可以看到，在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。我们分别将这三个点附近的数据拿上来细看：
512+0i 2点：
-2.6195E-14 - 1.4162E-13i
-2.8586E-14 - 1.1898E-13i
50点：-6.2076E-13 - 2.1713E-12i
51点：332.55 - 192i 52点：-1.6707E-12 - 1.5241E-12i
75点：-2..0076E-12i
76点：3.4315E-12 + 192i 77点：-3..5609E-13i
很明显，1点、51点、76点的值都比较大，它附近的点值都很小，可以认为是0，即在那些频率点上的信号幅度为0。接着，我们来计算各点的幅度值。分别计算这三个点的模值，结果如下：
512 51点：384 76点：192 按照公式，可以计算出直流分量为：512/N=512/256=2；50Hz信号的幅度为：384/(N/2)=384/(256/2)=3；75Hz信号的幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可见，从频谱分析出来的幅度是正确的。
然后再来计算相位信息。直流信号没有相位可言，不用管它。先计算50Hz信号的相位，atan2(-192,
332.55)=-0.5236,结果是弧度，换算为角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。再计算75Hz信号的相位，atan2(192,
3..5708弧度，换算成角度就是180*1.5708/pi=90.0002。可见，相位也是对的。根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。
总结：假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。要精确到xHz，则需要采样长度为1/x秒的信号，并做FFT。要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。具体的频率细分法可参考相关文献。
附贴上上述例子的matlab程序：
t=0:1/256:1;%
2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180);
N=length(t);
plot(t,y);
df=fs/(N-1)&;%
f=(0:N-1)*%
Y=fft(y)/N*2;%
%Y=fftshift(Y);
plot(f,abs(Y));
由于以上程序是结合傅里叶算法转换得到的对称图，而常用的只需要一半就可以了。对应的程序如下：
t=0:1/256:1;%采样步长
y= 2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180);
N=length(t); %样点个数
plot(t,y);
fs=256;%采样频率
df=fs/(N-1);%分辨率
f=(0:N-1)*%其中每点的频率
Y=fft(y(1:N))/N*2;%真实的幅值
%Y=fftshift(Y);
plot(f(1:N/2),abs(Y(1:N/2)));
由于水平有限，难免会出现错误之处，欢迎指正，恳请批评！
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。李睿：磁共振血管壁成像技术现状及进展
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李睿：磁共振血管壁成像技术现状及进展
来源：磁共振成像传媒李赟铎, 周赜辰, 李睿, 等. 磁共振血管壁成像技术现状及进展. 磁共振成像, ): 142–148.李睿，博士，清华大学医学院生物医学工程系副研究员，生物医学影像研究中心副主任。2000年和2005年分别在清华大学电子工程系获得工学学士和博士学位。 2009年至2011年在美国西雅图华盛顿大学血管成像实验室做博士后研究。 主要从事心血管磁共振成像方法的开发工作，尤其对颅内外斑块成像、血流成像有较为深入的研究。 主持和参与十三五重点专项课题1项、国家自然科学基金项目3项、北京市科技计划项目1项、清华大学校内交叉项目1项、横向项目2项。近五年来发表学术论文20余篇，其中SCI收录13篇，专利3项，会议论文40余篇。在2016年国家重点研发计划“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项中，李睿副研究员参加吉林大学牵头负责的“数字化脑血流储备功能诊断评估技术及其应用研究”项目，并作为课题负责人承担其中的“基于磁共振的脑血流储备个体化参数测量”课题。因血管高危斑块所引发的心脑血管疾病已经成为危害人类健康的头号杀手。基于影像学手段的血管斑块监测，对于心脑血管疾病的预测、分期和预后评估都有着非常重要的意义。好的影像学评估方法应能够充分满足临床诊治的需要，结合动脉粥样硬化相关疾病的临床实践，其应尽可能满足以下3点要求[1]：(1)具有非侵入性以保证可以进行短期和长期的研究；(2)能够提供斑块在不同时期的形态学、组织成分和炎症反应的定量信息；(3)能够被病理学的金标准所验证。磁共振成像设备是综合了物理、电子、材料、计算机、数学、医学等学科高新技术的现代化仪器。磁共振成像具有高软组织对比度、多对比度成像、任意截面成像、无电离辐射等诸多优势，在血管壁成像方面，磁共振成像可以满足上述3个条件，具有广阔的发展和应用空间。磁共振血管壁成像技术是基于磁共振物理原理，通过抑制血管内流动血液的信号来获得血管壁等静态组织信息的一种方法，能够对动脉粥样硬化斑块的形态和成分进行评估。以下将简要综述磁共振血管壁成像技术的发展现状、前沿进展和临床应用。&1 磁共振血管壁成像技术血管壁成像技术的核心问题在于如何有效抑制流动血液的信号，从而准确识别血管腔-壁交界，评估动脉粥样硬化斑块的形态和成分。笔者针对磁共振血管壁成像发展历史上的一些重要技术作简要综述。1.1 传统的二维血管壁成像技术传统的二维血管壁成像技术包括饱和带技术、双反转恢复技术以及四反转恢复技术。饱和带技术[2-3]是通过在血流流入方向施加饱和带来实现血流抑制的目的，该技术是最为“古老”的磁共振血管壁成像技术，但其血流抑制效果差容易出现血流伪影，现在已较少在临床上应用；双反转恢复技术[4]通过分别施加一个非选择性180度反转脉冲和一个选择性180度反转脉冲来实现血流抑制，该方法是目前最常用的血流抑制方法，但由于恢复时间T1较长且只能单层采集，采集效率很低。为解决这一问题，SongHK等[5]提出了利用多层选择反转脉冲来提高采集效率，YarnykhV等[6]随后又提出了增加反转脉冲层厚同时覆盖多层的技术，但其血流抑制效果会受到一定的影响；而四反转恢复技术[7]通过施加两组双反转脉冲实现血流抑制，该技术对于血液T1值的波动不敏感，可以用于对比增强磁共振血管壁成像，但其原理和双反转恢复技术类似，采集效率很低。由于以上技术都基于血流流动方向与成像平面大体垂直这一假设，因此它们均依赖于流入效应来达到血流抑制的效果，无法进行层面内的血流抑制，基本上都只用于二维成像。与二维成像方式相比，三维成像具有采集效率和信噪比较高，以及可以实现各向同性分辨率采集等优势，近年来，研究人员提出了若干适合三维成像的血管壁成像方法。&1.2 运动敏感驱动平衡(motion sensitizeddriven equilibrium, MSDE)技术MSDE被广泛应用于磁共振血管壁成像中，该技术的原理主要是依靠MSDE准备脉冲内设置的梯度场各阶矩，使血流散相，从而达到血流抑制的目的，血液流动模式越复杂、流动速度越快，则越容易通过该技术达到抑制效果。该技术最早于2007年被不同的两个研究组先后提出[8-9]，分别被用于3 T主动脉和颈动脉成像上。2010年通过引入双聚相脉冲针对MSDE准备脉冲的涡流响应及B0和B1特性进行了优化，优化后的技术称为iMSDE[10](improvedMSDE)，并结合散相梯度回波(spoiled gradient echo, SPGR)采集方式，得到三维各向同性分辨率血管壁图像，该技术被称为3DMERGE技术[11]，对管壁增厚程度(斑块尺寸)的测量更为准确。最近，ObaraM等人[12]通过在iMSDE前设置一对双极性梯度波形，对涡流响应又进行了进一步改善，从而得到了信号强度更为均匀的脑组织图像。目前，MSDE技术可以实现在很短的时间内(0~18ms)达到大范围抑制血流的效果，同时对于主磁场B0和发射场B1的不均匀性也具备一定的抵抗能力。但这种方法在预脉冲当中采用了T2准备脉冲和双极梯度，从而导致图像信噪比下降并使图像的对比度带有一定的T2和扩散加权。&1.3 T2IR技术2010年，LiuCY等[13]提出了一类只依赖于纵向弛豫时间T1和横向弛豫时间T2的选择性血流抑制方法(T2-preparedInversion Recovery, T2IR)，结合二维快速自旋回波(turbo spin echo,TSE)作为数据采集模块，在1.5 T下被用于主动脉的大范围成像。2011年在采集方面，利用平衡稳态自由进动(balancedsteady state free precession, bSSFP)替换了TSE，序列的采集效率得以改进，被用于1.5T下肢腘动脉的成像[14]。T2IR还可以与相位敏感技术结合，以牺牲采集效率为代价进一步改善了管腔和管壁之间的对比度，被用于3 T下三维下肢动脉管壁的成像[15]。T2IR技术表面上回避了血液流动问题，但由于特异性选择血液信号需要较长的T2准备脉冲时间(≥40ms)，使得其无法覆盖流速较慢或极快的血液。此外，B0和B1场在成像区域内存在不均匀性，有可能导致T2准备脉冲失效，从而对血流抑制的效果造成影响。&1.4 DANTE技术最近有研究人员针对三维黑血预脉冲提出了变延迟进动定制激发(delays alternating withnutation fortailored excitation, DANTE)的血流抑制方法[16]，通过连续的小角度激发脉冲结合散相梯度，使得处于运动和静止的物质产生不同的稳态信号，从而达到抑制血液信号的目的，该方法对于B0和B1的不均匀性不敏感。相对于MSDE方法，DANTE的优势在于，其对静态组织信号的保护比较好。但是DANTE的问题在于，如果要达到较好的血流抑制效果，需要反复施加DANTE的血流抑制小单元，使得整个准备模块的时间较长。同时，该方法对于梯度系统的要求也较高，需要梯度场能够在短时间内攀升到相对比较大的梯度强度。目前基于该方法已经建立起检测斑块内出血(intraplaque hemorrhage, IPH)的三维快速成像序列[17]。DANTE对于流速较慢的脑脊液(cerebralspinalfluid, CSF)也能起到比较好的信号抑制作用，可以为颈部脊髓成像[18]和颅内管壁成像[19]提供更好的对比度。&1.5 SNAP技术此外，针对斑块特定危险成分的检测如IPH，也引起了磁共振成像领域的广泛关注。高铁血红蛋白作为一种内源性对比剂，它将导致纵向弛豫常数T1的缩短，从而在T1加权图像上产生高信号。因此，高铁血红蛋白的存在促进了磁共振对IPH的识别，目前最为经典的IPH检测序列是基于反转准备脉冲的快速梯度回波(magnetizationpreparedrapid gradient echo, MPRAGE)序列[20]，它既可以显示出IPH，也可以达到抑制管腔内血液信号的作用[21]。2010年，WangJ等人[22]设计出体选择相位敏感反转(slab-selectivephase-sensitive inversion-recovery, SPI)序列，该技术降低了对血液T1值估计和序列参数设置准确性的要求，提高了管壁管腔的对比度以及IPH和正常管壁之间的对比度。通过进一步优化采集方式和成像参数，WangJ等人[23]又于2013年提出非增强血管造影和IPH同时成像(simultaneousnoncontrast angiographyandintraPlaque hemorrhage, SNAP)序列，该技术利用一次采集，就可以同时得到磁共振血管造影的信息以及IPH的分布信息，避免了采集效率上的损失。&1.6 变角度多自旋回波序列基于自旋回波序列的各种改进构成了血管壁成像方法的另一大类，为了提高采集效率，一般都采用带有回波链的快速自旋回波进行成像，这种序列当中存在大量的180度回聚脉冲，一方面会使采集效率变低，另一方面会产生过高的特定吸收率(specificabsorption rate, SAR)。针对这一问题，一系列基于拓展相位图(extendedphase graph, EPG)方法设计的变角度硬脉冲方法[24-26]应运而生，可以使快速自旋回波在高场下能够完成三维大范围成像采集。另一方面，变角度的回聚脉冲对于抑制血流也会产生更好的效果[27-28]，这是由于变角度回聚脉冲会产生多条回波通路，使得分布在回聚脉冲前后的散相梯度对运动变得更为敏感，这一现象也能够通过类似DANTE的血流抑制原理来解释。此外有研究人员还通过在第一个180度回聚脉冲前后各引入一个单极梯度，进一步改善变角度回聚TSE序列的血流抑制效果[29]。这一系列改进使得TSE序列可以应用于从颅内动脉至下肢动脉的全身各部位血管床的黑血管壁成像[29-32]。该序列虽然保证了管壁信号具有足够高的SNR，但其采集效率相对于梯度回波序列而言较低。伴随着磁共振软硬件技术的迅速发展，磁共振血管壁成像技术已日趋成熟，成像空间维度由二维发展到三维，成像范围不断扩大，血流抑制效果不断优化，对于管壁斑块成分的识别和定量分析也更加准确。血管壁成像技术的发展历程详见图1。&2 临床应用在临床上，磁共振血管壁成像技术被用于多个血管床成像，针对不同血管床的结构和血流，研究人员开发了不同的技术，以满足相应的临床应用需求。颈动脉因其所处位置较为表浅，并且尺寸与磁共振成像的分辨率较为匹配，因此针对颈动脉血管壁已建立起较为成熟的磁共振动脉粥样硬化斑块风险评估体系[33-35]。临床上，研究人员通过多对比度成像的方法，可以识别血管斑块的成分，如斑块内出血(intra-plaque hemorrhage, IPH)、钙化(calcification, CA)、脂质核(lipid rich necrotic core, LRNC)、纤维帽(fibrous cap, FC)等，进而达到对血管斑块定量分析的目的。目前采用的二维成像序列包括T1和T2加权的TSE序列，以及三维飞行时间(time of flight, TOF)序列。以上3个序列与质子密度加权的基准序列配合，可以用来识别钙化和脂质核。此外，利用钆对比剂增强T1加权图像，可以使脂质核的评估更为准确，同时对比剂增强也有利于识别及测量纤维帽。不同斑块成分所对应的图像强度特性见表1。除颈动脉以外，也有大量针对颅内血管床管壁成像的研究，通过多对比成像的方式来进行颅内斑块成分的识别[36-37]。颅内血管床由于走形迂曲，且血管内径较细，对磁共振血管壁成像技术提出了诸多挑战。最近，有研究者将变角度TSE序列和DANTE配合使用，应用于大范围颅内外血管壁成像，成像质量和血流抑制效果都显著优于单独使用变角度TSE序列[38]。目前颅内血管壁成像技术的分辨率已经可以观测到大脑中动脉[39-40]，文献报道的最高的三维成像空间分辨率达到0.4~0.5mm(各向同性)[31]。近年来，也有研究开始将血管壁成像应用于冠状动脉的评估。与颈动脉和颅内动脉相比，冠状动脉管壁面临着更多的技术挑战，包括心脏搏动、呼吸所造成的运动伪影，以及冠脉管壁较细等，都对成像的时间和空间分辨率提出了一定要求。早期的研究尝试通过二维TSE成像并要求受试者屏气[41]或使用导航门控[42]的方式，对冠脉进行管壁成像。为了实现快速采集，三维螺旋采集[43]和放射状采集[44]技术，也被用于三维冠脉管壁成像。以上技术也逐步开始应用于冠脉外向重构[45-50](outwardremodeling)、冠脉斑块[51-54]和对比剂增强成像[55-58]的研究，但成像质量和稳定性都有待提高。近年来，有研究者提出多时相冠脉管壁成像[59-60](multiphaseacquisitions)的技术，与以往只采集心动周期单个特定时相的图像不同，多时相管壁成像在一个心动周期内，选择多个时间点进行采集，允许图像判读人员从多幅图像选择质量最优的进行分析，这样使得总体成像的质量和稳定性得到提升。&3 问题及展望传统的多对比度血管壁成像技术，在技术层面还存在一些问题亟待解决和优化：(1)目前还需要通过扫描多个序列才能获取血管壁的较为完整的信息，这就会带来诸如扫描时间较长、因病人在序列间隙移动而导致序列之间的图像错配、以及临床上图像判读复杂等问题；(2)受限于线圈覆盖范围等技术问题，传统的血管壁成像技术的成像范围较小，难以对诸如颅内外血管床等大范围血管床进行全面评估；(3)目前的血管壁成像技术成像速度较慢，单次检查至少需要15~20min，限制了其在临床上的应用。针对这些问题，在今后的研究中，磁共振血管壁成像技术还可以进一步发展。近年来，研究人员在已有血管壁成像技术的基础上，又提出了一些新的成像方案。2014年，FanZ等人[61]开发了MATCH(multi-contrast atheros clerosis characterization)技术，实现了在5min之内采集多对比度的2D图像。通过在一个重复时间(repetition time，TR)中多次采集，MATCH可以获取到T1、T2加权，以及灰血的图像，通过解读这些图像，可以在一个成像序列内分辨出斑块内出血、钙化和脂质核等斑块成分信息。该技术目前只实现了2D成像，并且覆盖范围仅限于颈动脉。为了对颅内外血管同时成像，在临床上全面评估颅内外血管病变，清华大学生物医学影像研究中心利用自主研发的36通道神经血管线圈，采用3D-MERGE、VISTA (volumetric isotropic TSEacquisition)序列和SNAP序列，实现了可覆盖颈动脉直至颅内的大范围多对比度3D黑血成像[62](图2)。该方法可以在15min之内完成大范围多对比度的三维血管壁图像，其较长的扫描时间在一定程度上限制大范围血管壁成像技术在临床上的应用。通过数据降采，在图像重建层面实现快速成像，也是未来磁共振血管壁成像领域的一个重要发展方向。近年来，有研究尝试将压缩感知和3DMERGE序列结合，在不影响血流抑制效率和成像质量的情况下，提高了成像速度[63-65]。GongE等人[66]利用多对比度不同序列图像中可共享的信息，优化了压缩感知结合部分并行成像，提出了可应用于血管壁多对比度成像的应用可共享数据的并行成像及压缩感知的重建方法(parallel-imaging and compressed sensing reconstruction ofmulticontrastimaging using sharablE information, PROMISE)，该方法对于序列之间病人的运动更为不敏感，提高了管壁斑块多对比度图像的重建质量。ZhouZ等人[67]开发了一种基于自支撑定制k空间估计的并行成像(self-supportingtailored k-spaceestimation forparallel imaging reconstruction,STEP)方法，进一步提升了重建质量。&4 总结综合以上讨论，磁共振血管壁成像可以提供精细的空间分辨率和斑块成分的定量分析，有潜力成为临床评估动脉粥样硬化致病风险的重要手段。当前，磁共振黑血成像技术还面临一些挑战：第一，磁共振黑血成像技术虽然对于颈动脉管壁成像效果较好，但是在其他动脉血管壁成像，如冠状动脉成像方面， 仍存在一定局限性[68]；第二，其成像速度较慢[69]，这成为该技术向临床推广应用的一大瓶颈。如何在短时间内获得大范围、高质量的、包含斑块各成分信息的图像，将成为磁共振血管壁成像领域未来的发展方向。&参考文献 [References][1]Yuan C, Kerwin WS, Yarnykh VL, et al. 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