像素 & 立體像素(體素)

Pixels & Voxels


像素是圖像中可抽取出的最小2D元素,以毫米為基準尺寸。舉例來說,臨床MRI的像素尺寸有毫米,有亞毫米。立體像素就進入了三維空間,加上了體積的概念。它的尺寸是在像素的尺寸上再加上切面的厚度。在臨床MRI的運用中,切面的厚度最厚到5毫米,最薄到數亞毫米。

MRI解析度的高低決定放射科醫師是否能精準的在成像上辨識出不同的構造。跟MRI解析度有密切關聯的是立體像素的體積和訊雜比。要討論這三者的關係,要先介紹三個名詞,視野(FOV),影像矩陣,和切面厚度。Field of View (FOV) 基本上就是在任何時刻觀察到的世界或是物體的範圍。FOV越大,觀察到的範圍就越大。FOV越小,觀察到的空間就越局部。矩陣則簡單來講就是取樣點,編碼的數量越高,相對的訊雜比會升高。若FOV不變,解析度也會上

I

圖一

升。切面厚度則是在像素上面再加入的第三維方向,通常是受成像方法所影響。FOV除以矩陣就可以得出像素的尺寸。像素的尺寸再加入切面

厚度就會得出立體像素體積。因此減少視野,減少切面厚度或是增加影像矩陣都會減少立體像素體積。而立體像素體積越小,解析度就越高,但也會降低雜訊比,使圖像看起來有顆粒狀的感覺。

以圖一為例,左圖的像素大小是0.9毫米x0.9毫米,右圖的像素大小是0.5毫米x0.5毫米。切面厚度一樣。可以比較出右圖的解析度明顯的高過左圖,可以清楚的看到小血管,但是也因此使掃描時間延長為三倍,訊雜比降到只剩原本的三分之一。

圖二

圖二是比較改變了切面厚度的兩張圖。左邊的切面厚度是一毫米。右邊的切面厚度是四毫米。兩者的掃描時間相同。左圖比較有顆粒狀,但是增加的解析度降低了部分容積效應,使得皮質層灰質和白質的界線更加明顯,如同白箭頭處所示。


參考文獻:

http://clinical-mri.com/wp-content/uploads/textbooks/physics_of_cmri_3rd_edition/Physics13_15.pdf

https://mrimaster.com/index.4.html