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signal-to-noise ratio (SNR) in MRI | factors affecting SNR | calculating snr mri
Introduction Signal-to-noise ratio (SNR) is a standard used to describe the performance of an MRI system. An MRI image is not created by pure MRI signals but from a combination of MRI signals and unavoidable background noise. MRI image = signal + noise Noi
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Signal-to-noise ratio (SNR)은 MRI의 성능을 측정하기 위한 기준이 되는 지표이다. MR image는 촬영하는 물체에서 나오는 signal 이외에도 noise가 함께 포함된 것이기 때문에, 이 signal에 대한 noise의 비율이 작을 수록 좋은 quality를 가진다고 말할 수 있다. MRI에서 noise가 발생하는 요인은 크게 분자들의 움직임과 전기 저항 두 가지로 생각할 수 있다.
SNR은 다음 수식으로 나타낼 수 있다.
$SNR = \frac{signal}{noise}$
MR image에서 signal과 noise를 계산하는 가장 흔한 방법은, ROI를 잡아 해당 영역의 signal 값을 계산하고, 가장 많은 noise를 포함할 것으로 예상되는 background 값에서 noise를 계산하는 것이다.
SNR에 영향을 미치는 요인
SNR에 영향을 미치는 다양한 요인은 매우 다양하다. SNR을 높일 수 있다는 것은 반대로 말하면 촬영 시간을 줄일 수 있다는 것이다. 예를 들어, 동일한 SNR의 image를 얻기 위해 3T 기기로 촬영하면 1.5T 기기로 촬영하는 것보다 촬영시간을 줄일 수 있다.
1. Field strength
Field strength가 커질수록 SNR 역시 커진다. Field strength가 커지면 더 많은 수의 proton들이 excite되므로, longitudinal magnetization이 커지게 되고 결과적으로 더 큰 signal을 얻을 수 있다.
2. RF coil
Transmitter & receiver RF coil 역시 SNR에 영향을 미친다. RF coil이 물체에 가까이 있을수록 SNR은 높아지게 되는데, 때문에 BMI가 높은 환자들에게서 낮은 SNR의 MR image를 얻는 경우가 있다고 한다.
또한, 최근 MRI 기기들은 대부분 여러 개의 RF coil을 이용하는데(parallel imaging), 당연하게도 RF coil의 개수가 많을수록 SNR은 높아진다.
3. Tissue characteristics
Proton 수가 많은 tissue라면 더 높은 SNR을 얻을 수 있다. 예를 들어, 아기들의 경우 proton 수가 더 많기 때문에 더 높은 SNR의 영상을 얻을 수 있다.
4. TR & TE
TR을 길게 하면 SNR이 증가하고, TE를 짧게 하면 SNR이 감소한다.
TR을 길게 하면 longitudinal magnetization이 충분히 회복할 수 있기 때문에 signal의 양이 증가하여 SNR이 증가하며,
TE를 길게 하면 transverse magnetization이 많이 남지 않기 때문에 signal의 양이 감소하여 SNR이 감소한다.
단, SNR과 tissue contrast는 별개의 이야기이다.
5. Slice thickness
Slice thickness를 증가시키면 SNR 역시 증가한다. Slice thickness가 커지면 voxel size도 커지고, 따라서 하나의 voxel 당 signal의 크기도 커지기 때문이다. 단, slice thickness를 증가시키면 spatial resolution을 감소시키고, partial volume effect를 야기할 수 있다.
6. Slice gap
Slice gap이란 인접한 두 slice 간의 간격을 의미한다. Ideal한 rectangular slice profile을 상정한다고 해도, 완벽하게 rectangular한 profile이 만들어지지 않기 때문에 slice 간에 overlap이 생기게 된다. 따라서 이 경우 하나의 slice를 excite할 때 인접한 slice의 일부 역시 함께 excite하게 되는데, 이를 cross-talk effect라 하고, 결과적으로 SNR을 감소시키게 된다. 이를 방지하기 위해 slice 간에 간격을 주는 slice gap을 추가하거나, odd number slice를 모두 촬영 후 even number slice를 촬영하는 등 한 slice 씩 건너서 촬영하는 slice interleaving을 사용한다.
7. Matrix size & Field of view (FOV)
Matrix size를 크게 하면 SNR은 감소한다. Matrix size를 크게 하면 voxel size는 줄어들기 때문이다. 5. Slice thickness에서와 마찬가지로, voxel size가 줄어들면 하나의 voxel 당 signal의 크기 역시 작아지기 때문에 SNR이 감소한다.
비슷하게, FOV를 크게 하면 SNR은 증가한다. Voxel size가 커지고, 하나의 voxel 당 signal의 크기 역시 커지기 때문이다.
8. Receiver bandwidth
Receiver bandwidth를 크게 하면 SNR이 감소한다. Receiver bandwidth란 signal 획득 단계에서 수집할 frequency의 대역폭을 의미하는데, 이를 넓게 하면 scan time, susceptibility artifact, chemical shift artifact 등을 줄일 수 있으나, noise가 증가하기 때문에 SNR은 감소한다.
9. Number of excitations (NEX)
NEX는 같은 image를 몇 번이나 반복적으로 얻는지를 의미한다. 당연히 여러 번 얻을수록 영상의 quality는 좋아진다. NEX를 두 배 증가시키면 SNR은 $\sqrt{2}$배 만큼 증가한다. 그러나 scan time이 증가함에 따라 motion artifact 역시 추가될 것임을 예상할 수 있다.
10. Sampling strategies
여기서부터는 scan time을 줄이거나, artifact를 줄이기 위한 sampling strategies를 소개하고, SNR에 미치는 영향을 소개한다.
10-1. Phase oversampling
Phase oversampling은 phase wrap artifact (wrap-around artifact)를 제거하기 위한 기법이다. Phase wrap artifact는 물체가 FOV보다 커서 aliasing이 생기는 현상이다. Phase oversampling은 FOV와 phase encoding step의 수를 늘려서 영상을 획들하고, 이후 reconstructed image의 중간 부분만 사용하는 방법으로 artifact를 없앨 수 있다. 이렇게 하면 SNR과 acquisition time이 증가하게 되는데, 때문에 FOV와 phase encoding step을 늘린 비율만큼 NEX를 줄여 상쇄시킨다.
10-2. Partial k-space filling
Partial k-space filling은 imaging parameter을 조절하지 않고도 scan time을 획기적으로 줄일 수 있는 방법으로, partial Fourier imaging과 partial echo imaging 두 가지가 있다. Scan time은 줄어들지만, SNR 역시 줄어든다.
Partial Fourier imaging은 k-space의 conjugate symmetry를 이용한 것이다. 이론적으로는, k-space 상에서 center point를 중심으로 대칭에 있는 두 점은 서로 complex conjugate를 이룬다. 따라서 k-space data의 절반만 얻고도 image를 reconstruct할 수 있다는 것이다. 단 B0 inhomogeneity, susceptibility effect 등의 요인으로 인해 이 conjugate symmetry는 완벽하지 않고, 따라서 절반 보다는 조금 더 많은 k-space data (60% 정도)를 얻게 된다.
10-3. Parallel imaging techniques
Parallel imaging은 acceleration을 위해 여러 개의 coil에서 동시의 image를 얻는 것으로, 줄어든 data sampling과 parallel imaging algorithm에서 발생하는 noise amplification으로 인해 역시 SNR을 감소시킨다.
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