K 空间本质上是一个矩阵，用于存储从 MRI 扫描仪获得的原始数据。这些数据是在扫描过程中收集的，K 空间中的每个点代表被扫描身体发出的 MRI 信号的不同频率和相位。存储在 K 空间中的数据不是图像形式，而是包含重建图像所需的所有空间频率信息的格式。了解和利用 K 空间对于优化 MRI 技术和提高图像质量至关重要

K空间背后的物理学

k 空间中的数据与最终 MRI 图像之间的关系通过傅里叶变换来调解。傅里叶变换是一种数学过程，它将空间频率数据（来自 k 空间）转换为空间域图像（放射科医生看到的实际 MRI 图像）。k 空间中的每个坐标都对应于具有特定频率和相位的正弦波，它编码了有关被成像对象的空间信息。

填充 K 空间：在 MRI 扫描期间，梯度会以受控方式沿不同轴（x、y 和可能的 z）改变磁场，从而改变体内质子发射的 MR 信号的频率和相位。这些变化允许用相应的数据填充 k 空间的不同部分。

K 空间分布的重要性：K 空间的中心包含较低的空间频率数据，这决定了图像的整体对比度，而 K 空间的外边缘则包含较高的空间频率数据，这些数据详细描述了边缘和精细结构。因此，K 空间的填充方式会影响图像质量和分辨率、对比度等特性。

实际应用和操作

在实际的 MRI 成像中，k 空间的采样和操作方式会显著影响最终图像。调整视场 (FOV)、应用不同类型的滤波（低通、高通）以及使用加速策略（如部分傅里叶成像）等技术会直接影响 k 空间的填充方式，从而影响生成的图像的质量和类型。这些操作可以改变最终图像中的空间分辨率、对比度和伪影的存在。

例如，对 k 空间数据应用低通滤波器会保留低空间频率，增强图像对比度但可能会丢失细节，而高通滤波器会保留高空间频率，增强边缘细节但可能会以整体图像平滑度为代价。理解和利用 k 空间对于优化 MRI 技术、提高图像质量至关重要。