上一节介绍了磁共振并行采集技术能够在不降低图像分辨率的情况下以较少的图像信噪比损失成倍地缩短序列的扫描时间。那么并行采集技术是如何实现磁共振扫描速度的提升和进行图像重建的呢？本节将介绍并行采集的基本原理及过程。
并行采集技术（Parallel Acquisition Techniques，PAT）也可以称之为并行成像（Parallel Imaging，PI），是利用多通道线圈在K空间中以规律欠采的方式实现扫描速度的提升，在图像重建过程中则需要依赖不同空间位置的线圈单元对相同空间位置具有不同的线圈敏感度信息实现去卷褶伪影以获得不降低图像空间分辨率的图像。并行采集技术是利用多通道线圈在K空间以欠采的方式实现扫描速度的大幅提升（至少两倍），使得磁共振成像的应用领域获得了极大的拓宽，例如心脏及腹部的屏气成像。
并行采集技术是通过K空间相对规律欠采的方式实现扫描速度的提升，其大致扫描流程如下：将K空间采集的相位编码线的行距以相同的间距增宽以减少相位编码步级数，其后果将导致重建后的图像视野成倍地缩小而可能导致出现卷褶伪影。每个线圈单元采集到的图像在相同的空间位置上具有不同的信号强度和伪影，则需要使用线圈的敏感度信息去卷褶运算，最终获得完整视野的图像，但是图像的信噪比将有一定程度的降低。所以归纳总结并行采集技术的流程包括：K空间的规律欠采、线圈敏感度信息的采集、图像重建算法的选择等。
1、K空间的规律欠采
减少相位编码步级数是缩短序列扫描时间的一个重要方法，在叙述并行采集技术K空间采集方法之前，需要明确K空间分辨率与真实图像分辨率的关系：K空间中每条K空间线的行距与相位编码方向的视野成反比，K空间的大小与图像的分辨率成反比，图像的体素与K空间大小成反比。所以在使用矩形视野缩短扫描时间时，图像的分辨率保持不变（K空间大小不变），相位编码步级数减少，则需要增大每条相位编码线之间的间距保持K空间大小不变。而矩形像素则通过在视野不变的情况下增大图像的体素来减少相位编码的步级数，则K空间中每条K空间线的行距保持不变，K空间变小。矩形视野和矩形像素法都能在一定程度上缩短序列的扫描时间，但是都存在一定的缺陷，矩形视野法相位编码方向上的视野由于可能存在图像卷褶的原因难于很大程度的缩小，即每条K空间线的行距很难增大至两倍或更多；而矩形像素法虽然保持了K空间中每条K空间线的行距，但是K空间变小，即图像的分辨率降低，体素增大，影响临床的应用。
并行采集技术是在原来矩形视野上的进一步提升K空间中每条K空间线的行距，即在保持K空间大小不变（图像的空间分辨率不变）的情况下进一步增加K空间线的行距，使得需要采集的相位编码步级数减少，进一步压缩序列的扫描时间，例如将每条K空间线的行距增大两倍或者三倍，则对应的需要采集的相位编码步级数将变为原来的一半或三分之一。所以并行采集技术在进行K空间数据采集时使用等间隔规律欠采的方式实现加速。由于K空间大小不变，K空间的行距增大，导致重建图像相位编码方向上的视野缩小为越来的一半或者三分之一，大小取决于每条K空间线的行距。小的相位编码方向视野就可能导致重建的图像出现卷褶伪影，为了消除卷褶伪影重建出完整视野大小的图像，则需要应用线圈的敏感度信息进行去卷褶伪影的运算。
2、线圈敏感度信息的采集
在临床应用中分别使用图像域法和K空间法对原始图像的卷褶伪影进行去除，这个过程都需要线圈的敏感度信息的帮助。以图像域进行并行采集重建为例，不同的线圈单元在不同的空间位置上具有不同的信号强度，该信号强度反映了线圈对不同空间位置组织信号的敏感程度，越靠近线圈单元，接收到的信号越强，越远离接收线圈，接收到的信号越弱，按照这样的趋势拟合出接收线圈接收不同不空位置信号的强弱称为线圈的敏感度信息。在K空间规律欠采的过程中，虽然每个线圈单元都进行K空间的填充，但是由于线圈敏感度信息的差异，导致每个线圈单元获得的原始图像不均匀且存在卷褶伪影。线圈敏感度信息的采集在临床中也有几种方法：（1）单独进行线圈敏感度信息的采集；（2）序列嵌入式线圈敏感度信息采集，具体的线圈敏感度信息的采集过程及原理将在下一节中进行介绍。
如果在K空间域中对并行采集进行重建时，系统并不直接计算生成线圈的敏感度图像。而是在数据采集过程中，在K空间中心采集更多的K空间线用于后续并行采集重建计算线圈敏感度对K空间线的加权，以实现欠采K空间线的计算。
西门子公司采用将线圈敏感度信息嵌入融合到每个扫描序列中，其优势是线圈的敏感度信息的空间位置能够与并行采集的数据具有非常好的一致性，减少出现由于空间位置差异而导致的图像伪影；另外在大部分情况下将线圈敏感度信息重建的K空间数据也用于图像重建，增加了图像信噪比；当出现线圈敏感度信息不一致时也只是单个序列，不会对后续所有序列造成影响，大大增加了扫描序列和检查床移动的灵活性。在很大程度上来说，嵌入式线圈敏感度信息的采集决定了TIM技术的应用和拓展。
3、图像重建算法的选择
在并行采集技术中，前两步采集获得的欠采样K空间数据和线圈敏感度信息将应用到后续的图像重建中。目前图像重建的算法主要有：
（1）图像域法
利用图像域的方法进行并行采集去卷褶伪影重建时，其大致流程如下：先行采集并计算线圈单元1和线圈单元2的线圈敏感度信息，然后不同线圈单元利用K空间的规律欠采获得K空间数据，然后将每个线圈单元采样获得的K空间数据进行傅里叶转换获得具有卷褶伪影的图像，最后调用之前获得的线圈敏感度信息进行去卷褶伪影的运算，即可获得无卷褶伪影和完整扫描视野的图像。
（2）K空间域法
利用K空间域法进行并行采集去卷褶伪影的图像重建在原理上比图像域法更为复杂，其流程大致为通过K空间规律欠采样实现加速获得行距增大的K空间，K空间中心则以一定的比例进行全采样，在进行傅里叶转换之前，利用线圈的敏感度信息计算K空间中心区域的K空间线，然后与真实采集的K空间线进行对比以获得不同线圈对K空间线的信号加权，K空间中心线的多少将影响信号加权的准确性及进行多次平均，然后利用不同线圈单元对K空间线的加权值，计算缺失的K空间线，填满整个K空间后再进行傅里叶转换计算出图像，最后融合成一幅信号均匀的没有卷褶伪影的图像。
以上初步介绍了并行采集技术实现序列加速的原理和成像过程。在整个过程中，K空间的规律欠采如何安排和实现、线圈敏感度信息数据的采集和计算以及最后图像的重建并进行去卷褶伪影的每一个过程都将对并行采集后的图像质量产生重大的影响。在下一节中，将对线圈敏感度信息的数据采集和运算进行介绍。
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