MRI软组织分辨率高，而且不受屈光介质影响，MRI在眼球病变的临床诊断和治疗中发挥越来越重要作用，但是眼球结构细微，常规使用头线圈进行眼球MRI检查存在不足，而专用的表面线圈直接置于眼部，更有利于提高图像的空间分辨率和信噪比(SNR)，能更好地显示眼球病变。

       笔者探讨不同序列和参数对眼球MR图像质量的影响，优化眼球MRI参数，探讨表面线圈的临床应用价值及限度。

1　材料与方法

1.1　环形眼表面线圈扫描参数优化实验

       使用GE Signa twin speed 1.5 T MR扫描仪、3 in (1 in=2.54 cm)环形眼表面线圈（简称环形眼表面线圈）

       扫描MR扫描仪自带体模。采用FSE T1WI、T2WI和3D FSPGR序列，使用不同扫描参数扫描体模（具体扫描参数见表1，表2），每组参数重复扫描3次，所得图像分别记录体模图像信号强度和背景噪声标准差，计算SNR、空间分辨率（公式1~3）^[1]。

       其中SI组织为某一组织信号强度，SD背景为背景信号标准差，FOV1为原FOV大小，FOV2为新FOV大小。SD背景测量方法：在不同参数图像的同一层面上测量，将ROI置于扫描野内体模外的不同位置（图1A, 图1B），测量3次，包括在频率编码方向、相位编码方向和二者之间各测1次，取均值；ROI形状为圆形，面积均为10 mm×10 mm。SI组织测量方法：将ROI置于体模内部距体模外表面1 cm深度处不同位置连续测量3次，取均值；ROI形状为圆形，面积为10 mm×10 cm （图1C）。

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图1  A~C分别为FOV 18 cm×18 cm、10 cm×10 cm、8 cm×8 cm环形眼表面线圈FSE T1WI体模图像（层厚／层间距均为4.0 mm/0.5 mm）。图A，B示意背景信号标准差(SD背景)测量方法：在扫描野内体模外的不同位置测量3次，包括在频率编码方向、相位编码方向和二者之间各测量1次，取均值，ROI形状均为圆形，面积为10 mm×10 mm；C示组织信号强度（SI组织）测量方法：在不同参数图像的同一层面上测量，将ROI置于距体模外表面1 cm深度处，在同一深度不同位置连续测量3次，取均值，ROI形状均为圆形，面积为10 mm×10 mm
图2  A~C分别为FOV 18 cm×18 cm、10 cm×10 cm、8 cm×8 cm环形眼表面线圈3D FSPGR体模图像（层厚／层间距均为3.2 mm/0 mm）
图3  A~C分别为层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、3.0 mm/0.3 mm、2.0 mm/0.2 mm时环形眼表面线圈FSE T2WI体模图像(FOV均为10 cm×10 cm)
Fig. 1  A—C are FSE T1 weighted images of phantom with FOV 18 cm×18 cm, 10 cm×10 cm, 8 cm×8 cm using ring surface coils (slice thickness/interval, 4.0 mm/0.5 mm) respectively. Fig A and B show the measurement method of background signal intensity (SIbackground): SIbackground was measured three times at three different positions outside the phantom, frequency code direction, phase code direction and between them, then averaged them. The ROI was circular with 10 mm× 10 mm area. Fig C shows the measurement method of tissue signal intensity (SItissue): SItissue was measured in the images with different parameters at the same level. The circular region of interest (ROI) with 10 mm×10 mm area was placed 1 cm depth apart from the outer surface of the phantom and measured three times at different positions in the same depth and then averaged them.
Fig. 2  A—C are 3D FSPGR images of phantom with FOV 18 cm×18 cm, 10 cm×10 cm, 8 cm×8 cm using ring surface coils (slice thickness/interval, 3.2 mm/0 mm) respectively.
Fig. 3  A—C are FSE T2 weighted images of phantom with slice thickness/interval, 4.0 mm/0.5 mm, 3.0 mm/0.3 mm, 2.0 mm/0.2 mm using ring surface coils (FOV 10 cm×10 cm) respectively.

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表1  FSE和FSPGR序列扫描参数（对比不同FOV）
Tab. 1  Parameters of FSE and FSPGR (to compare different FOV)

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表2  FSE和FSPGR序列扫描参数（对比不同层厚／间距）
Tab. 2  Parameters of FSE and FSPGR (to compare different slice thickness/interval)

1.2　环形眼表面线圈与头线圈图像质量对比实验

       使用环形眼表面线圈和8通道相控阵头线圈（简称头线圈）对10名健康志愿者（男4名，女6名，19～35岁，中位年龄23岁）进行MRI检查；入组标准为无眼部病史、眼科检查正常者。全部志愿者均对本研究知情同意。

       实验方法：志愿者采用仰卧位，用海绵垫对头部进行固定，嘱其在扫描过程中闭眼制动。分别使用环形眼表面线圈和头线圈按表1参数行横断面FSE T2WI，扫描基线平行于视神经长轴方向，常规采集12层，其他参数不变，依次改变FOV为18 cm× 18 cm、10 cm×10 cm，然后依次改变层厚／间距为4.0 mm/0.5 mm、3.0 mm/0.3 mm、2.0 mm/0.2 mm进行扫描，分别计算SNR、空间分辨率（公式1~3）、对比噪声比（CNR） （公式4）。

       SI组织、SI组织1和SI组织2测量方法：在视神经和晶体显示最佳的层面上测量，测量SI组织或SI组织1时将ROI置于距眼睑1 cm深度处的玻璃体内，ROI形状为圆形，面积为10 mm×10 mm，在玻璃体同一深度不同位置连续测量3次，取均值；测量SI组织2时，将ROI置于晶体中心，ROI形状为椭圆形，面积为5 mm× 5 mm；测量SD背景时，在眼部组织外扫描野内的不同位置测量3次，取均值，ROI形状为圆形，面积均为10 mm×10 mm。

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1.3　统计学方法

       统计学分析采用SPSS 11.5 (SPSS for windows)软件。进行组间比较前先对资料进行正态性检验，数据符合正态分布的取均值±标准差，不符合正态分布的取中位数。统计处理采用配对t检验，P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　体模实验结果

       对于体模，FSE序列和FSPGR序列采用不同FOV相应T2WI、T1WI、FSPGR图像（图1,图2,图3）的SNR见表3，FOV减小所致SNR减小倍数比值的实测值和理论值见表4。环形眼表面线圈FSE序列采用不同层厚、间距的SNR值见表5。

       FSE序列采用层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、矩阵288×224，FOV分别为18 cm×18 cm、10 cm× 10 cm、8 cm×8 cm时体模图像空间分辨率分别是0.80 mm、0.45 mm、0.36 mm，随着FOV由18 cm×18 cm分别减小为10 cm×10 cm、8 cm×8 cm时，空间分辨率分别提高了43.75%、55.00%，但同时伴SNR相应减小为原来的31%、20% （为理论值，实际减小值见表4），因此综合考虑SNR和空间分辨率，对于环形眼表面线圈FSE序列(T1WI TR/TE：600.0/11.1 ms，T2WI TR/TE：3000.0/120.0 ms，矩阵：288×224，NEX 2，带宽20.8 kHz，层厚：4.0 mm，间距：0.5 mm)，采用FOV为10 cm×10 cm时可以同时获得较高的SNR和空间分辨率。

       由表5看出，随着层厚／间距减小，噪声增大，SNR相应减小，对于环形眼表面线圈FSE序列层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、3.0 mm/0.3 mm、2.0 mm/0.2 mm三者比较，层厚／间距为4.0 mm/0.5 mm时SNR最大。

       因此，对于环形眼表面线圈，FSE T1WI TR/TE：600.0/11.1 ms；T2WI TR/TE：3000.0/120.0 ms；矩阵288×224；NEX 2；带宽20.8 kHz；FOV 10 cm×10 cm，层厚／间距4.0 mm/0.5 mm为最适宜参数。

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表3  环形眼表面线圈不同FOV时各成像序列的体模图像信噪比（SNR）
Tab. 3  The signal to noise ratio (SNR) of images with ring eye surface coils and different FOV

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表4  环形眼表面线圈减小FOV时所得体模图像SNR的变化(%)
Tab. 4  The changes of SNR of images with ring eye surface coils with FOV decrease (%)

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表5  环形眼表面线圈不同层厚／间距、不同序列图像的SNR测量结果
Tab. 5  The SNR of FSE and FSPGR images with ring eye surface coils and different slice thickness/interval

2.2　健康志愿者实验结果

       对于10名健康志愿者，扫描参数为FSE T2WI (TR/TE 3000.0/120.0 ms，矩阵288×224，NEX 2，带宽20.8 kHz，层厚／间距4.0 mm/0.5 mm)，FOV分别为18 cm×18 cm、10 cm×10 cm时，空间分辨率分别是0. 80 mm、0.45 mm，头线圈（图4A，图4B）和环形眼表面线圈图像（图4C，图4D）的SNR和CNR实测值见表6，不同FOV不同线圈对应SNR、CNR比值见表7。

       对于环形眼表面线圈或头线圈，FOV为18 cm×18 cm的图像SNR、CNR均大于FOV为10 cm×10 cm的图像（表6），两者的SNR、CNR (P值均<0.01)的差异均有统计学意义。当FOV由18 cm×18 cm减小为10 cm×10 cm时，理论上图像SNR将减小为原来的31%，实测值为环形眼表面线圈图像SNR减小为原来的39.20% (65.17/166.22)，头线圈图像SNR减小为原来的13.88% (9.79/70.53)，即头线圈图像SNR减小程度高于眼表面线圈。

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图4  头线圈FOV 18 cm×18 cm (A)，头线圈FOV 10 cm×10 cm (B)，环形眼表面线圈FOV 18 cm×18 cm (C) ，环形眼表面线圈FOV 10 cm×10 cm (D) FSE T2WI。SNR头18=70.53±6.58，SNR头10=9.79±0.87, SNR眼18=166.22±45.72，SNR眼10=65.17±4.99；SNR头10/SNR头18=13.88，SNR眼10/SNR眼18=39.21，SNR眼18/SNR头18=2.36，SNR眼10/SNR头10=6.66，SNR眼18/SNR头10=16.98，SNR眼10/SNR头18=0.92；环形眼表面线圈FOV 10 cm×10 cm与头线圈FOV 18 cm×18 cm图像的SNR无显著性差异
Fig. 4  FSE T2 weighted images with FOV 18 cm×18 cm (A), 10 cm×10 cm (B) and head coil, FOV 18 cm×18 cm (C), 10 cm×10 cm (D) and ring surface coils. SNRhead 18=70.53±6.58, SNRhead 10=9.79±0.87, SNReye 18=166.22±45.72, SNReye 10=65.17±4.99. SNReye 10/SNReye 18=39.21, SNRhead 10 /SNRhead 18=13.88, SNReye 18/SNRhead 18=2.36, SNReye 10/SNRhead 10=6.66, SNReye 18/SNRhead 10=16.98, SNReye 10/SNRhead 18=0.92. There was no significant difference of SNR between the image with FOV 10 cm×10 cm and ring eye coils and the image with FOV 18 cm×18 cm and head coil.

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表6  不同FOV时对10名志愿者环形眼表面线圈与头线圈SNR和CNR测量结果
Tab. 6  The SNR and CNR of images with eye surface coils, head coil and different FOV in volunteers (n=10)

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表7  环形眼表面线圈与头线圈不同FOV对应的SNR、CNR比值
Tab. 7  The ratios of SNR and CNR of images with ring eye surface coils, head coil and different FOV

3　讨论

       评价MR图像质量的指标主要有SNR、CNR、分辨率和均匀度^[2,3,4,5]。SNR大，说明有用的成像信号强，而干扰信号（即噪声）弱，图像清晰度好。叠加在信号上的噪声使得像素值以平均值为中心上下变化，若波动幅度大、噪声大，则SNR小，表现在图像上某些区域由于噪声而变得比平均像素更亮或更暗，结果使受检体交界模糊，分辨率降低，图像质量差。MR成像参数多、复杂，对图像质量影响不同，主要成像参数包括TR、TE、FA、矩阵、FOV、扫描层厚、层间距、接收带宽(BW)等。对成像参数的研究，不仅能获取最佳成像参数，同时可以提高MRI检查的效率和效果。在MR扫描仪中，TR、TE、FA、NEX等参数一般由设备制造商设置为最佳参数，而FOV及层厚、层间距等参数常因线圈、检查部位及病灶大小不同而修改，因此在本研究中重点探讨了FOV及层厚、层间距及使用不同接收线圈对图像质量的影响。

       对环形眼表面线圈和头线圈图像对比研究结果表明，相同扫描条件下使用眼线圈获得的图像信号强度、SNR、CNR明显高于头线圈图像。从线圈结构、设计及特性方面可知，表面线圈因近成像部位，收集到的信号较强，可获得较高SNR。本实验数据显示，FOV均为18 cm×18 cm时环形眼表面线圈图像SNR、CNR分别是头线圈的2.36倍、2.48倍，FOV均为10 cm×10 cm时环形眼表面线圈图像SNR、CNR分别是头线圈的分别是6.66倍、8.66倍。因此，FOV相同时，虽然环形眼表面线圈与头线圈图像的空间分辨率相同，但是环形眼表面线圈图像的SNR高于头线圈；使用头线圈成像的优势在于成像范围较环形眼表面线圈大。

       无论对于环形眼表面线圈还是头线圈，FOV减小时空间分辨率增加，SNR相应减低，但表面线圈SNR降低得相对较少。当其他扫描参数不变而FOV减小时，在理论上SNR将减小为新FOV与原FOV之比的平方，但是实际上头线圈图像SNR减小更显著，噪声增加更明显。从本研究数据可以看出，FOV由18 cm×18 cm减小为10 cm×10 cm时，理论上图像SNR将减小为原来的31% （表4），实际上环形眼表面线圈图像SNR减小为原来的39.20%，头线圈图像减小为原来的13.88%，头线圈图像SNR减小得更显著。对于环形眼表面线圈无论FOV大小，均可获得较高的图像SNR；但是对于头线圈，FOV过小时将导致噪声明显增多、SNR显著下降。因此，使用头线圈时适宜采用较大的FOV，不宜采用过小的FOV，如果为获得更高的空间分辨率需要减小FOV时，应用环形眼表面线圈则更有利于保证图像质量。

       当使用不同线圈、采用各自相应适宜参数时，所得图像质量仍存在不同，环形眼表面线圈采用适宜扫描参数可以得到更高的空间分辨率和SNR。当环形眼表面线圈采用FOV 10 cm×10 cm、层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、矩阵288×224时，图像空间分辨率可以达到0.45 mm、SNR为65.17±4.99 （表6），而如果使用头线圈获得与相似的SNR (70.53±6.58,表6)则需采用增大FOV至18 cm×18 cm（层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、矩阵288×224），所得空间分辨率为0.80 cm，故使用环形眼表面线圈可获得更高空间分辨率，能够更好地显示眼及周围结构，视网膜脉络膜复合体、虹膜睫状体等细微结构及小病变显示更清晰。

       对比FOV为10 cm×10 cm时环形眼表面线圈图像与FOV为18 cm×18 cm时头线圈图像，SNR和CNR均无显著性差异(P>0.05)，但此时环形眼表面线圈图像(FOV为10 cm×10 cm)的空间分辨率(0.45 mm)高于头线圈（FOV为18 cm×18 cm）图像（0.80 mm）（表7）。对比FOV为18 cm×18 cm时的环形眼表面线圈图像与FOV为10 cm×10 cm时的头线圈图像，前者的SNR、CNR分别是后者的16.98倍(P<0.01)、22.38倍(P<0.01)。因此，头线圈宜采用较大FOV，环形眼表面线圈宜采用较小FOV，以发挥各自的优势。综合考虑SNR和空间分辨率，FSE T2WI (TR/TE 3000.0/120.0 ms，矩阵288×224，NEX 2，带宽20.8 kHz)时，环形眼表面线圈适宜参数为FOV 10 cm×10 cm、层厚／间距4.0 mm/0.5 mm，而头线圈较适宜参数为FOV 18 cm×18 cm、层厚／间距4.0 mm/0.5 mm，二者均可获得较高的图像质量。

       本研究所用3 in环形眼表面线圈为眼部MRI检查专用线圈，理论上其有效FOV约为7.5 cm×7.5 cm左右。本环形眼表面线圈体模实验数据显示，FOV为10 cm×10 cm时T2WI SNR为94.01，明显高于FOV为8 cm×8 cm时的56.90，后者的SNR仅为前者的61%，因此可以认为使用3英寸环形眼表面线圈时采用FOV 10 cm×10 cm能得到较高图像质量。最近，直径更小的表面线圈已应用于临床，应用1.5 T MR扫描仪和47 mm的环形眼表面线圈图像像素最小可达156 μm，可以清晰显示Tenon囊、睑板、晶状体小带、睫状体等微小结构^[6]。

       使用环形眼表面线圈的优势在于高空间分辨率和高SNR。如上所述，同样扫描条件时，环形眼表面线圈图像的信号强度、SNR、CNR均高于头线圈，能够更好地显示眼及周围结构，视网膜脉络膜复合体、虹膜睫状体等细微结构显示更清晰。即使采用较大的FOV，环形眼表面线圈图像SNR也明显高于采用较小FOV的头线圈图像。但是使用环形眼表面线圈也存在不足：(1)视野较小，本研究所用3 in环形眼表面线圈有效探测深度为7.5 cm左右，而眼球前后径约2.4 cm，眼眶前后径约4.8 cm、宽度约3.9 cm、高度约3.5 cm^[7]，距环形眼表面线圈较远的海绵窦及颅内结构无法显示，因此环形眼表面线圈仅适宜检查球内病变及视神经眶内段前部的病变。如果病变可能累及眶尖和颅内时，还需换用头线圈观察颅内累及情况；(2)信号均匀性较差，随着距表面线圈深度增加，信号逐渐减弱，眶尖结构难以清晰显示；(3)对运动敏感，患者配合欠佳时容易产生运动伪影，影响对小病变的观察。

       总之，在眼球MRI检查中应合理选择不同线圈和扫描参数，以获得更高图像质量和更多诊断信息，观察眼球细微结构或小病变时可首选环形眼表面线圈，对于范围较大的病变，例如眼眶病变、球内病变累及球后和颅内结构者，应首选头线圈。对于FSE序列，环形眼表面线圈最佳扫描参数组合为层厚／间距4.0 mm/0.5 mm、矩阵288×224、NEX 2、FOV为10 cm×10 cm，头线圈最佳扫描参数组合为层厚／间距为4.0 mm/0.5 mm、矩阵288×224、NEX 2、FOV为18 cm×18 cm。应用环形眼表面线圈能明显提高图像SNR和空间分辨率，有助于检出小病变和早期明确病变有无邻近球外侵及，有望在球内病变分期和判断有无球外侵犯方面发挥重要作用。