MAGNETIC RESONANCE IMAGING

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1 MAGNETIC RESONANCE IMAGING

2 L'MRI èuna tecnica di generazione di immagini usata prevalentemente per scopi diagnostici in campo medico, basata sul principio fisico della risonanza magnetica nucleare. Le informazioni date dalle immagini di risonanza magnetica sono di natura diversa rispetto a quelle degli altri metodi di imaging, infatti èpossibile la discriminazione tra tessuti sulla base della loro composizione biochimica. Si hanno immagini delle sezioni corporee su tre piani diversi (assiale, coronale, sagittale), il che però non le conferisce la tridimensionalità.

3 Principio di funzionamento Il paziente viene sottoposto ad un forte campo magnetico statico di intensità pari a circa 3T ( piùdi volte il campo magnetico terrestre!! ). L attenzione e posta sui protoni di idrogeno, presenti in tutti i tessuti, poiché possiedono un momento magnetico intrinseco (µ) sensibile ad un eventuale campo magnetico esterno. Se il nucleo di idrogeno èimmerso in un campo magnetico B, il vettore µtende ad orientarsi parallelamente a B, compiendo un moto di precessione.

4 La frequenza tipica della precessione èdetta Frequenza di Larmored è dell ordine dei MHz (radiofrequenze). Se sul paziente viene applicato un campo magnetico rotante a questa esatta frequenza (di risonanza), e di energia sufficiente, èpossibile ruotare la magnetizzazione dei protoni di un angolo arbitrario che dipende dal tipo di immagine che si desidera ottenere. Il debole segnale (fotone) emesso dal complesso dei protoni che ritornano alle condizioni iniziali è rilevato da un opportuno ricevitore.

5 Imaging La generazione di immagini avviene attraverso l acquisizione ripetuta di segnali provenienti dal corpo e attraverso l opportuna modulazione di bobine di gradiente. Il corpo all interno del magnete viene suddiviso in piani isofrequenziali paralleli. Un impulso radio ad una specifica frequenza, applicato mentre il gradiente è attivo, ecciteràsolo un piano, lasciando in condizione di equilibrio tutti gli altri.

6 Applicazioni MRI Analizzare e verificare la presenza di alcune patologie: Alzheimer Sclerosi multipla Tumori Ictus

7 Il programma Dato il file mri.mat si scriva una funzione matlab che abbia come parametro di input una stringa file_name (che contiene il nome del file da importare) e un valore di soglia T e come parametro di output la matrice contenente i valori della correlazione tra coppie di immagini. La funzione deve: 1.importare il file file_name e memorizzare il suo contenuto in una matrice D 2. visualizzare le dimensioni della matrice D 3. rappresentare in un'unica finestra grafica le varie immagini contenute in D 4. calcolare la correlazione tra le immagini contenute in D; in particolare, detto N il numero delle immagini contenute in D, la matrice di correlazione C avrà dimensione NxN e saràtale che C(i,j) èla correlazione tra l'immagine i e l'immagine j 5. rappresentare in figure separate le coppie di immagini la cui correlazione è maggiore di T

8 Inserimento dei parametri di input da parte dell utente: file_name=input(' inserire il nome del file da caricare: '); T=input (' inserire il valore di soglia con cui confrontare i coefficienti di correlazione: ATTENZIONE il valore di soglia deve essere un intero compreso tra zero ed uno. '); if strcmp(file_name,'mri.mat')==1 && (T<=1) && (T>=0) [C]=mri(file_name,T); elseif strcmp(file_name,'mri.mat')==0 fprintf (' errore di digitazione! Il nome del file e'' mri.mat '); [C]=mri('mri.mat',T); elseif (T<0) (T>1) error ( ' Attenzione! Il valore di soglia non e'' corretto '); Controllo sui parametri di input end

9 function [C]=mri(filename,T) load (filename,'-mat'); Inizializzazione della funzione mri Caricamento del file.mat dim_d=size(d); Dimensioni della matrice D: Dim_D= (Matrice tridimensionale!) figure(1) for i=1:dim_d(4) subplot (4,7,i) image(d(:,:,1,i)) title(i,'fontsize',20) Rappresentazione in un unica finestra grafica delle immagini contenute in D end

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11 Costruzione della matrice di correlazione for i=1:dim_d(3) for j=1:dim_d(3) C(i,j)=corr2(D(:,:,i),D(:,:,j)); end end fprintf('la matrice di correlazione C e'': \n'); disp(c)

12 La correlazione èuna misura della somiglianza tra due segnali qualsiasi x(t), y(t) ed èdefinita come: Rxy(t1,t2)= x(t+t1)y(t+t2)dt Dunque èil prodotto scalare dei due segnali traslati nel tempo di t1 e t2 rispettivamente. Nel nostro caso si vuole valutare la correlazione tra coppie di immagini, cioè tra coppie di matrici bidimensionali, e per fare ciò si può utilizzare una funzione predefinita in matlab: corr2. In pratica, corr2 ci restituisce il valore del coefficiente di correlazione tra due matrici (un numero compreso tra zero ed uno) che indica proprio il grado di similitudine tra di esse (zero rappresenta la totale diversitàtra gli elementi delle matrici ed uno l uguaglianza completa). Ad esempio, chiamando ril coefficiente di correlazione e A e B due generiche matrici r=corr2(a,b) corrisponde a calcolare analiticamente: Dove A e B sono i valori medi delle rispettive matrici.

13 k=2; A=triu(C); [r,v]=find(a>=t) ; dim=size(r); Uso della find per confrontare gli elementi della matrice di correlazione con il valore di soglia immesso dall utente for i=1:dim(1) figure (k) subplot(1,2,1) image(d(:,:,r(i))) title(r(i),'fontsize',18) subplot(1,2,2) image(d(:,:,v(i))) title(v(i),'fontsize',18) k=k+1; Visualizzazione in figure separate delle coppie di immagini con coefficiente di correlazione maggiore del valore di soglia inserito dall utente end

14 Realizzato da: Chiara Della Monica Eleonora Palizzi