相控阵线圈基本概念：相控阵线圈是实现并行采集技术的硬件基础，所以在学习并行采集技术时首先需要了解一下相控阵线圈的基本概念。相控阵线圈简单的理解就是由很多小的表面线圈按着一定的空间优化设计所组成的一个线圈。这里涉及到线圈单元(element)、线圈通道(channel)等基本概念。我们需要掌握的是：通常所说的几个通道的相控阵线圈就意味着该线圈有几个独立的信号接收装置（receiver），这样在成像过程中就可以生成几幅独立的图像。譬如，一个8通道的相控阵线圈意味着可以生成8幅独立的图像，这8幅图像通过优化组合变成一幅信噪比更高的合成图像。相控阵线圈不同通道对于某一个具体的成像区域具有不同的敏感程度，因此对于每个通道所产生的图像不能通过简单的相加就可以提高图像信噪比的。理想的图像合成是要了解每个通道的空间敏感范围并在图像合成过程中予以特定的加权因子。但在一般的相控阵线圈使用过程中并没有实际测量每个通道的灵敏度范围，而是通过平方求和算法来实现图像的融合。相控阵线圈为什么能提高图像的信噪比呢？有一个基本知识点大家了解一下：磁共振成像的信号通常是来自一个特定层面或层块，而其噪音则是来自该线圈所能覆盖的接收范围。以圆形线圈为例，它的覆盖深度和其尺寸成正比，所以线圈做的太大就意味着成像时能够接收到的噪音就会更多。相控阵线圈中每个通道都做的相对比较小，这样成像时接收到的噪音也会少。当然，在进行图像合成时必须考虑到线圈的灵敏度范围，否则简单的求和无法真正提高图像的信噪比。
并行采集技术的演变与分类：虽然在不同的厂商设备中并行采集技术具有不同的商品名称，但它们具有相同或者相近的工作原理。作为使用者需要了解你所使用的并行采集技术属于其中的哪一类？它的工作原理是什么？这对于我们正确使用并行采集技术从而避免各种并行采集相关伪影至关重要。
基于图像域的并行采集技术：这是磁共振成像过程中所使用的并行采集技术的一种。SENSE是这类并行采集技术的代表。SENSE这一术语是SENSitivity Encoding的缩写，顾名思义，它是利用线圈灵敏度进行编码的一种并行采集技术。在所有的并行采集技术中为了提高扫描速度都会通过减少K空间线采集数目来缩短扫描时间。但是对于一幅完整的K空间平面而言，当按着一定比例减少其中K空间线的采集数目时，就会导致其中相邻两条K空间线的间距增大。K空间平面中相位编码方向相邻两条K空间线的间距和相位方向FOV呈反比关系，这个间距越小对应的相位编码方向FOV就越大；而这个间距越大对应的相位编码方向的FOV就越小。在我们一般成像时所采用的相位编码方向的过采样或者防卷褶其实就是通过把多采集的相位编码线插在原有的K空间平面中，从而减少了相邻两条K空间线之间的距离，这样就扩大了相位编码方向的FOV，只是重建过程中会人为切除那部分扩大的FOV，因为那些视野中可能存在着卷褶伪影。在并行采集技术通过一定比例的隔行采集减少相位编码线，但这也会导致最后的图像中出现卷褶伪影，如何去除这个卷褶伪影呢？这里就出现了不同的解决方案。SENSE类并行采集是其中的一种。SENSE是应用较早的并行采集技术，在不同厂商具有不同的商品名称如SENSE，ASSET，mSENSE等，它们具有相同的工作原理。
1.SENSE类并行采集需要额外的线圈灵敏度校准数据：这是SENSE类并行采集的一个核心点。在SENSE类并行采集通过线圈灵敏度校准数据获得每个通道的灵敏度范围，这个数据用于最后的重建并去除卷褶伪影。因为SENSE类并行采集需要额为的校准数据来确定线圈的灵敏度范围，这也给SENSE类并行成像带来一些挑战，如对于屏气扫描序列需要校准序列和实际采集序列必须保持在相同的解剖区域，否则就可能带来计算错误。同时在一些信噪比相对低的区域如肺部，也会导致更多的并行采集相关伪影。
2.SENSE类并行采集是基于图像域的并行采集技术：这是SENSE类并行采集另一个更重要的属性。SENSE类并行采集技术在图像重建前或者说进行傅里叶变换前并没有补充所欠采的K空间线，因此每个通道所重建的图像其实都是具有卷褶伪影的图像。利用这些具有卷褶伪影的图像与线圈灵敏度校准图像进行进一步的计算从而实现去卷褶的目的。正是因为这个工作模式，SENSE类并行采集对于线圈灵敏度校准、成像时相位方向的FOV等具有相对更苛刻的要求。
基于K空间域并行采集技术：这是迄今为止各个厂商更广泛使用的并行采集技术。与SENSE类并行采集技术相比，基于K空间域的并行采集技术在图像重建前填充欠采的K空间线，因此这种基于K空间域的并行采集技术每个通道重建出来的图像是一幅完整的图像。这里我们先回顾一下基于K空间域的并行采集技术的发展路线：从SMASH到AUTO-SMASH、VD-AUTO-SMASH再到大家更熟知的GRAPPA类并行采集，通过这个简短的回顾能让我们更深入的理解基于K空间域的并行采集技术。
SMASH：SMASH是SiMultaneous Acquisition of Spatial Harmonics的缩写，它开启了基于K空间域的并行采集技术。SMASH是1997年所提出的利用K空间的空间调制属性根据已经采集的K空间线来计算未采集的邻近K空间线。SMASH方法和SENSE类并采一样，仍然需要额外的线圈灵敏度校准数据，这是SMASH这种并行采集方式的一个局限。虽然这种方式现在不被采用，但它是基于K空间域并行采集技术的基础，后续的基于K空间域的并行采集技术都是在此基础上不断发展不断完善的。
AUTO-SMASH：开启了自校准K空间域并行采集技术。在AUTO-SMASH通过采集额外的自校准信号（Auto Calibrating Signal, ACS）来拟合欠采的K空间线，因此这种并行采集不再需要单独采集线圈灵敏度校准数据。AUTO-SMASH的局限在于通过一条ACS线来拟合缺失的K空间线，从而更容易出现拟合错误。
VD-AUTO-SMASH：Variable Density AUTO-SMASH。与AUTO-SMASH相比，VD-AUTO-SMASH在K空间中心区域采集更多的K空间线，这样确保拟合更准确，同时也可以减少噪声以及线圈灵敏度轮廓缺失的影响。不过从AUTO-SMASH到VD-AUTO-SMASH最后都是生成一幅图像，而不是每个通道都生成一幅图像，因此无法采用更优化的图像融合方法来提升信噪比，这也是这些并行采集技术未被实际使用的原因。我们了解基于K空间域并行采集技术的这条技术发展路径是为了更高的理解现在所使用的基于K空间域并行采集技术。
GRAPPA类并行采集技术：这是目前大多数厂商所采用的基于K空间域并行采集技术，虽然商品名称各不相同，但工作原理非常类似。在联影磁共振设备该类并行采集技术称为FAST（Framework for Acceleration STrategy, FAST），其他厂商中如ARC也是类似技术。GRAPPA(Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions)和VD-AUTO-SMASH一样在K空间中心采集更多的自校准参考线。GRAPPA并行采集中利用周围采集的几个K空间点根据一定的GRAPPA权重拟合出所缺失的K空间点，从而补充缺失的K空间线。和VD-AUTO-SMASH的一个本质区别是GRAPPA类并行采集经过多次拟合完成每个通道所对应的完整K空间线，从而可以实现每个通道都生成一幅单独的图像，再通过对这些图像进行最优化（如果平方和法）融合，从而保留了相控阵线圈高信噪比的特性。对于GRAPPA类并行采集技术而言，用于自校准的参考线数目是一个重要参数。采集的参考线数目越多，拟合的K空间线就越准。但增加校准参考线数目也会在一定程度上损失并行采集的加速速度，如何做好二者之间的平衡是实际扫描过程中需要深入思考的问题。
并行采集技术信噪比问题：当采用并行采集技术时所获得的图像信噪比可以用如下公式来表达：SNRR=，这里SNR0是指没有使用并行采集技术时图像的信噪比，R是并行采集技术的加速倍数；g是指与线圈几何设计以及成像FOV相关的几何因素（geometry factor）。
g factor也称g因子，在使用并行采集技术时是一个需要加以深入理解的参数。首先，g因子不是一个固定值，它是一个大于或等于1，且是和线圈的几何设计、成像FOV、加速倍数以及成像区域相关的一个变化量。当两个线圈通道在某一成像区域的灵敏度范围特别相似时就很难把卷褶去掉，同时也会对噪音格外敏感，表达为噪音增强，这时这个区域的g因子就变大。在使用并行采集技术时如果加速因子过高，或者成像的FOV过小都可以导致相应区域的g因子明显增大，从而导致信噪比明显减低。g因子本身并不是导致噪音的根本原因，只是g因子变大时对于噪音更敏感。这里面涉及到比较复杂的数学运算，譬如矩阵逆变换以及多元方程求解等问题。当两个线圈通道的灵敏度越相似时会导致求解越困难，同时也会导致矩阵逆变换过程中对于噪音的影响更敏感。当因为这些影响无法求出正确的解时就会导致噪音明显增强。关于这个原理不必深究，了解一下有助于理解图像就可以。
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