关键词：扩散成像 不稳定性 3T超高场 动态场检测 质量评估 高b值
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在MRI质量保证（quality assurance, QA）领域，已有不少成熟方案用于MRI的信号稳定性测试。然而，针对扩散成像（dMRI）的特定QA方法仍然有局限性。尤其是在高b值条件下，现有方法往往难以兼顾信噪比与稳定性检测。
近期，苏黎世大学和苏黎世综合理工（ETH Zurich）的团队提出了一种新的质控参数：扩散不稳定性指标（Diffusion Instability Measure, DIM），灵敏且易于实现，并在两台 3T MRI 系统上完成了验证（分别是Philips Achieva与Siemens Cima.X）。实验结果显示：1）MRI梯度系统中本征的不稳定性可通过DIM方法评估；2）基于NeuroCam™的检测和校正可大幅度减小该不稳定性。
DIM的背景与基本原理
DIM 的设计与fMRI的时间序列稳定性指标（Temporal Instability Metric, TIM）相似。在本研究中，研究人员使用硅油球形模体获取影像数据。硅油的扩散几乎可以忽略，因此在不同扩散方向下采集的图像理论上应保持一致，可以被视作类似fMRI的“时间序列”，从而通过统计方法来捕捉图像之间的差异。
DIM的计算基于扩散方向之间的相关性矩阵。如果所有图像都高度一致，矩阵将表现出接近单一主成分的特征，此时不同扩散方向图像直接的相关性系数接近1，DIM值接近 0。若图像之间差异较大，例如出现鬼影、漂移或伪影，则相关性下降，DIM值上升。
扩散不稳定性指标（DIM）的示例说明
左侧是不同扩散方向之间的相关系数矩阵：上行为质量较好的数据集，下行为质量较差的数据集。红色圆圈标出了第 40 与第 41 张 DWI 之间的相关系数，该系数由对应的完整起伏曲线计算得到（即矩阵 X̂ 列中重整后的信号体素强度），其中的一部分曲线呈现在右侧上下两张图（来自同一模体在第40与第41个扩散方向的信号强度）。
第 40 与第 41 个方向之间的差分结果，其中的局部较大差值正对应着DIM所量化的不稳定性
这种方法无需修改序列或硬件配置，只需常规扩散扫描的影像数据即可计算。同时，DIM对瞬时不稳定性敏感，作为RAPID的补充指标，提供更全面的QA评价。
实验设计与设备
为验证 DIM 的可行性，研究团队采用高角分辨率扩散成像（HARDI）扫描测试图像稳定性，并在两台 3T MRI 系统上开展实验，分别为 Philips Achieva 与 Siemens Cima.X。
在Philips Achieva系统上，对比了两组测试条件：
(i) 厂商32通道头线圈（启用与关闭 f₀ 稳定功能两种情况），
(ii) NeuroCam™16通道线圈（带动态场检测）。这为DIM提供了一个额外的验证场景：在相同硬件条件下，仅通过引入场检测（Field Monitoring, FM），是否能有效改善成像稳定性？
在Siemens Cima.X上结合使用了32通道头线圈，对比了相同于Philips Achieva的TR、TE与最小TR、TE的两种扫描条件。
不同扫描条件下的实验参数
实验结果
从相关性矩阵的结果（下图）可以直观地看到，随着b值增加(*)以及TR、TE的减小(**)，扩散方向之间的一致性逐渐下降，反映出图像质量的下降。相同扫描条件下，引入场检测，或使用梯度性能更强的系统，都能在一定程度上改善这一趋势。
不同数据采集条件下的相关系数矩阵
前两行：基于第 2 至第 64 个扩散方向计算的相关系数矩阵，b 值由左至右逐渐增大，分别采用二阶（第一行）或三阶（第二行）球谐函数拟合。
第三、第四行：相同方式的可视化结果，但基于 Philips 与 Siemens 的无场检测（FM）数据集，并在相同 TR、TE 下获得。
第五、第六行：Siemens 实验在最小 TR、TE 条件下的结果。
第七行：b = 1000 s/mm² 条件下的可视化结果，交替关闭/开启 f0S 稳定功能。
需要注意的是，第 1、2、4、5、6 行的窗口范围为 [0.95, 1]，而第 3、7 行的窗口范围为 [0.7, 1]。
（*）图例 1–4：从左至右，随 b 值增加，扩散信号一致性逐渐下降，提示图像质量随之降低。
（**）图例 4 与 5–6 上下对比：在 TR、TE 缩短的情况下，扩散信号一致性亦呈下降趋势。
进一步的定量结果显示，Philips Achieva 系统在未使用场检测时表现出较高的 DIM 值；而在引入 NeuroCam™ 动态场检测 后，DIM 显著降低，提示图像稳定性得到明显改善。
不同数据集的扩散不稳定性指标（DIM）值，采用对数（自然底数 e）进行缩放
左侧前六列显示了在不同 b 值下、基于二阶与三阶球谐函数重建的场监测数据集的 DIM 值，这些值分别通过扩散方向 1–63、2–64 或全部方向计算获得。插图中显示的是 b = 4000 s/mm² 条件下的第 30 层切片：左侧的首张扩散加权图像（DWI）存在明显的ghost伪影，而右侧的第 22 张 DWI 则无伪影。
右侧六列显示了无场检测（FM）条件下的 DIM 值，其中 Philips 扫描仪对应第 7–9 列，Siemens 扫描仪对应第 10–12 列。在 b = 1000 s/mm² 下，Philips 数据分别在启用/关闭中心频率稳定功能的条件下采集；Siemens Cima.X数据则在与 Philips Achieva 相同的回波时间（TE）/重复时间（TR）下采集，也采集了 Cima.X 系统可实现的最小 TE、TR 的扫描。图中小黑箭头仅作为视觉辅助，用于标注数据集中一些出乎意料的离群值。
上图展示了 HARDI 数据集的 DIM 结果散点图，结果以 PPM（百万分之一）为单位，并采用自然对数刻度表示。
在 Philips 数据集中可以清晰看到：经过场检测校（FM）正后，DIM 值显著低于未使用场检测时，提示图像质量明显提升；同时，将分析中受伪影污染的首张 DWI 排除后，DIM 亦如预期下降。
在应用场检测校正的条件下，二阶与三阶球谐函数的 DIM 值几乎无差异；然而，在所有 Philips 数据集中，低 b 值（≤3000 s/mm²）与高 b 值（≥4000 s/mm²）之间始终存在显著差距。
在未使用场检测时，老款 Philips Achieva 扫描仪的数据 DIM 值显著高于新一代 Siemens Cima.X 扫描仪。即使在 Cima.X 上采用其所能实现的最短 TE/TR（远短于 Achieva 的参数），这一趋势依然存在。
值得强调的是，当在 Achieva 扫描仪上引入场检测后，图像质量得到显著改善，表现为 DIM 值大幅降低。
DIM并不能直接揭示不稳定性的具体原因，而是作为一个敏感的定量指标来评估MRI系统的不稳定性。因此，它与RAPID形成互补：RAPID关注梯度线性与校准，而DIM能捕捉瞬时伪影（如RF漂移、重建误差），两者结合可提供更全面的质控框架（QA）。
结合RAPID分析的梯度线性残差直方图，红色虚线标记零点
顶行：利用 RAPID13 计算并显示的梯度线性残差直方图，展示了 Philips Achieva 无场监测（FM）且未启用 f0S 稳定功能的数据集，b 值从左至右逐渐增加。百分比数值表示相应的扩散不稳定性指标（DIM）值，并以红圈标出的离群测量作为缩放参考。红色虚线标记了直方图的零基线。
底行：同类直方图，但基于 Siemens Cima.X 数据集，采集条件为最小重复时间（TR）/回波时间（TE）。
红圈标出某些高b值数据（Philips Achieva b=4000，和Siemens Cima.X b=2000）的明显异常值，同样对应着DIM值过大。
DIM为扩散MRI质控提供了一个操作简便、跨设备适用的新指标。通过与RAPID等方法结合，DIM有助于形成更全面的QA体系，用于多中心研究和长期稳定性监测。在Philips Achieva系统的实验中，NeuroCam™动态场检测显著降低了DIM值，明显展示了其在提升高b值扩散成像质量的能力。
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点击“阅读原文”查看Schmidt T, Nagy Z. DIM: A diffusion instability measure for MRI quality assurance. Magn Reson Med. 2025; 1-8. doi: 10.1002/mrm.70012