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Medicine

Quantifizierung des menschlichen fetalen Blutflusses mit Magnetresonanztomographie und Bewegungskompensation

Published: January 7, 2021 doi: 10.3791/61953
Automatic Translation
1,2, 3,4, 4,5, 1,2
1Department of Medical Biophysics, University of Toronto, 2Division of Translational Medicine, The Hospital for Sick Children, 3Labatt Family Heart Centre, The Hospital for Sick Children, 4Department of Pediatrics, University of Toronto, 5Division of Pediatric Cardiology, The Hospital for Sick Children

Summary

Hier präsentieren wir ein Protokoll zur schnellen Messung des fetalen Blutflusses mit MRT und zur retrospektiven Durchführung von Bewegungskorrektur und Herz-Gating.

Abstract

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein wichtiges Werkzeug zur klinischen Beurteilung der kardiovaskulären Morphologie und Herzfunktion. Es ist auch der anerkannte Behandlungsstandard für die Quantifizierung des Blutflusses auf der Grundlage der Phasenkontrast-MRT. Während eine solche Messung des Blutflusses bei Erwachsenen seit Jahrzehnten möglich ist, wurden erst kürzlich Methoden entwickelt, um diese Fähigkeit auf den fetalen Blutfluss auszudehnen.

Die Quantifizierung des fetalen Blutflusses in großen Gefäßen ist wichtig für die Überwachung fetaler Pathologien wie angeborener Herzfehler (KHK) und fetaler Wachstumsrestriktion (FGR). KHK verursacht Veränderungen in der Herzstruktur und im Gefäßsystem, die den Blutverlauf im Fötus verändern. Bei FGR wird der Weg des Blutflusses durch die Erweiterung der Shunts so verändert, dass die sauerstoffreiche Blutversorgung des Gehirns erhöht wird. Die Quantifizierung des Blutflusses ermöglicht die Beurteilung des Schweregrads der fetalen Pathologie, was wiederum ein geeignetes In-utero-Patientenmanagement und eine Planung für die postnatale Versorgung ermöglicht.

Zu den primären Herausforderungen bei der Anwendung der Phasenkontrast-MRT auf den menschlichen Fötus gehören eine kleine Blutgefäßgröße, eine hohe fetale Herzfrequenz, eine mögliche MRT-Datenkorruption aufgrund der mütterlichen Atmung, unvorhersehbare fetale Bewegungen und das Fehlen konventioneller kardialer Gating-Methoden zur Synchronisierung der Datenerfassung. Hier beschreiben wir die jüngsten technischen Entwicklungen aus unserem Labor, die die Quantifizierung des fetalen Blutflusses mittels Phasenkontrast-MRT ermöglicht haben, einschließlich Fortschritten in der beschleunigten Bildgebung, Bewegungskompensation und Herz-Gating.

Introduction

Eine umfassende Beurteilung des fetalen Kreislaufs ist für die Überwachung fetaler Pathologien wie fetale Wachstumsrestriktion (FGR) und angeborene Herzfehler (KHK) erforderlich1,2,3. In utero hängen das Patientenmanagement und die Planung der postnatalen Versorgung von der Schwere der fetalen Pathologieab 4,5,6,7. Die Durchführbarkeit der fetalen Blutflussquantifizierung mit MRT und ihre Anwendungen bei der Beurteilung fetaler Pathologien wurden kürzlich nachgewiesen 3,8,9. Das bildgebende Verfahren steht jedoch vor Herausforderungen, wie z. B. erhöhten Bildgebungszeiten, um eine hohe raumzeitliche Auflösung zu erreichen, fehlenden Herzsynchronisationsmethoden und unvorhersehbaren fetalen Bewegungen10.

Das fetale Gefäßsystem umfasst kleine Strukturen (~ 5 mm Durchmesser für große Blutgefäße, die die absteigende Aorta, den Ductus arteriosus, die aufsteigende Aorta, die Hauptlungenarterie und die obere Hohlvene11,12,13 umfassen). Um diese Strukturen aufzulösen und die Strömung zu quantifizieren, ist eine Bildgebung mit hoher räumlicher Auflösung erforderlich. Darüber hinaus ist die fetale Herzfrequenz etwa doppelt so hoch wie die eines Erwachsenen. Eine hohe zeitliche Auflösung ist daher auch erforderlich, um die dynamische Herzbewegung und den Blutfluss über den fetalen Herzzyklus aufzulösen. Konventionelle Bildgebung bei dieser hohen raumzeitlichen Auflösung erfordert relativ lange Aufnahmezeiten. Um dieses Problem anzugehen, wurde die beschleunigte fetale MRT14,15,16 eingeführt. Kurz gesagt, diese Beschleunigungstechniken beinhalten Undersampling im Frequenzbereich während der Datenerfassung und retrospektive High-Fidelity-Rekonstruktion mit iterativen Techniken. Ein solcher Ansatz ist die CS-Rekonstruktion (Compressed Sensing), die die Rekonstruktion von Bildern aus stark unterbewerteten Daten ermöglicht, wenn das rekonstruierte Bild in einem bekannten Bereich spärlich ist und Undersampling-Artefakte inkohärent sind17.

Bewegung in der fetalen Bildgebung stellt eine große Herausforderung dar. Bewegungsverfälschung kann durch mütterliche Atembewegung, mütterliche Massenbewegung oder grobe fetale Bewegung entstehen. Die mütterliche Atmung führt zu periodischen Übersetzungen des Fötus, während fetale Bewegungen komplexer sind. Fetale Bewegungen können als lokalisiert oder brutto10,18 klassifiziert werden. Lokalisierte Bewegungen beinhalten die Bewegung von nur Segmenten des Körpers. Sie dauern typischerweise etwa 10-14 s und ihre Häufigkeit nimmt mit der Schwangerschaft zu (~ 90 pro Stunde zum Semester)10. Diese Bewegungen verursachen im Allgemeinen kleine Korruptionen und beeinflussen den interessierenden Bildbereich nicht. Grobe fetale Bewegungen können jedoch zu einer schweren Bildverfälschung mit Komponenten der Bewegung durch die Ebene führen. Diese Bewegungen sind Ganzkörperbewegungen, die durch die Wirbelsäule vermittelt werden und 60-90 s dauern.

Um Artefakte aus der fetalen Bewegung zu vermeiden, werden zunächst Schritte unternommen, um die mütterlichen Bewegungen zu minimieren. Schwangere Frauen werden mit Stützkissen auf dem Scannerbett entspannter gemacht und in bequeme Kittel gekleidet und können ihre Partner neben dem Scanner anwesend haben, um Klaustrophobiezu reduzieren 19,20. Um die Auswirkungen der mütterlichen Atembewegung zu mildern, haben Studien fetale MR-Untersuchungen unter mütterlichem Atemanhaltendurchgeführt 21,22,23. Solche Akquisitionen müssen jedoch kurz sein (~ 15 s) angesichts der reduzierten Atemanhaltetoleranz von schwangeren Probanden. Vor kurzem wurden retrospektive Bewegungskorrekturmethoden für die fetale MRT14,15,16 eingeführt. Diese Methoden verfolgen die fetale Bewegung mithilfe von Registrierungs-Toolkits und korrigieren für Bewegung oder verwerfen nicht korrigierbare Teile der erfassten Daten.

Schließlich werden postnatale kardiale MR-Bilder konventionell mit Elektrokardiogramm (EKG) aufgenommen, um die Datenerfassung mit dem Herzzyklus zu synchronisieren. Ohne Gating werden Herzbewegung und pulsierender Fluss aus dem gesamten Herzzyklus kombiniert, wodurch Artefakte entstehen. Leider leidet das fetale EKG-Signal unter Störungen durch das mütterliche EKG-Signal24 und Verzerrungen durch das Magnetfeld25. Daher wurden alternative nicht-invasive Ansätze für das fetale kardiale Gating vorgeschlagen, einschließlich Self-Gating, metrisch optimiertes Gating (MOG) und Doppler-Ultraschall-Gating21,26,27,28.

Wie in den folgenden Abschnitten beschrieben, nutzt unser MRT-Ansatz zur Quantifizierung des fetalen Blutflusses eine neuartige Gating-Methode, MOG, die in unserem Labor entwickelt und mit Bewegungskorrektur und iterativer Rekonstruktion beschleunigter MRT-Akquisitionen kombiniert wird. Der Ansatz basiert auf einer Pipeline in einer zuvor veröffentlichten Studie14 und besteht aus den folgenden fünf Phasen: (1) fetale Blutflussakquisition, (2) Echtzeit-Rekonstruktionen, (3) Bewegungskorrektur, (4) Herz-Gating und (5) Gated Rekonstruktionen.

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Protocol

Alle MRT-Scans wurden mit informierter Zustimmung von Freiwilligen im Rahmen einer Studie durchgeführt, die von unserem institutionellen Forschungsethikrat genehmigt wurde.

HINWEIS: Die unten beschriebenen Methoden wurden an einem 3T-MRT-System angewendet. Die Erfassung erfolgt mittels radialer Phasenkontrast-MRT-Sequenz. Diese Sequenz wurde durch Modifizierung der Auslesetrajektorie (um ein Sternmuster zu erzielen) der kartesischen Phasenkontrast-MRT des Herstellers vorbereitet. Die Sequenz- und Musterprotokolle sind auf Anfrage über unsere C2P-Austauschplattform erhältlich. Alle Rekonstruktionen in dieser Arbeit wurden auf einem Standard-Desktop-Computer mit den folgenden Spezifikationen durchgeführt: 32 GB Speicher, 3,40 GHz Prozessor mit 8 Kernen und 2 GB Grafikkarte mit 1024 Compute Unified Device Architecture (CUDA) Kernen. Die Bildrekonstruktion wurde auf MATLAB durchgeführt. Die ungleichmäßige schnelle Fourier-Transformation (NUFFT)29 wurde auf der Grafikverarbeitungseinheit (GPU) durchgeführt. Die Bewegungskorrekturparameter wurden mit elastix30 berechnet. Abbildung 1 zeigt das Protokoll in chronologischer Reihenfolge und verfolgt, wie die erfassten Geschwindigkeitskodierungen (farbcodiert in Abbildung 1) mit repräsentativen Bildern in jeder Phase der Rekonstruktion verarbeitet werden. Der Rekonstruktionscode ist unter https://github.com/datta-g/Fetal_PC_MRI verfügbar. Während wir die Schritte im Protokoll hier bereitstellen, sind die meisten dieser Algorithmusschritte in unserer Pipeline automatisiert.

1. Fachpositionierung und Lokalisierungsprüfungen

  1. Unterstützen Sie die Mutter bei der Positionierung auf dem MRT-Tisch in ihrer bevorzugten bequemen Position, normalerweise Rückenlage oder seitliche Dekubitusposition, für die MRT-Untersuchung.
  2. Legen Sie die Herzspirale über die Bauchregion der Mutter.
  3. Legen Sie die MRT-Tabelle in die Magnetbohrung und benachrichtigen Sie die Mutter, dass der Scan beginnen wird.
  4. Führen Sie eine Lokalisierungsuntersuchung durch, um den fötalen Körper zu lokalisieren (Auflösung: 0,9 x 0,9 x 10 mm3, TE/TR: 5,0/15,0 ms, Sichtfeld: 450 x 450 mm2, Scheiben: 6).
  5. Führen Sie eine verfeinerte Lokalisierungsuntersuchung durch, um das fetale Gefäßsystem mit der Schnittgruppe zu lokalisieren, die auf das fetale Herz zentriert ist (Auflösung 1,1 x 1,1 x 6,0 mm3, TE/TR: 2,69/1335,4 ms, Sichtfeld: 350 x 350 mm2, Scheiben: 10, Ausrichtung: axial zum Fötus).
  6. Wiederholen Sie die verfeinerten Lokalisatoren mit sagittaler und koronaler Ausrichtung für eine klarere Sicht auf die fetalen Gefäße.
  7. Wiederholen Sie die verfeinerten Lokalisatoren bei grober fetaler Bewegung.

2. Erfassung fetaler Blutflussdaten

  1. Lokalisieren Sie fetale Gefäße mit den Lokalisierungsuntersuchungen. Zum Beispiel ist die absteigende Aorta ein langes, gerades Gefäß in der Nähe der Wirbelsäule in den sagittalen Ebenen. Die aufsteigende Aorta und die Hauptpulmonalarterien können als Gefäße identifiziert werden, die den linken bzw. rechten Ventrikel verlassen. Der Ductus arteriosus kann als nachgeschaltetes Segment der Hauptlungenarterie proximal zur absteigenden Aorta verfolgt werden. Die obere Hohlvene kann von axialen Ebenen in der Nähe der Basis des fetalen Herzens als das an die aufsteigende Aorta angrenzende Gefäß identifiziert werden.
  2. Verschreiben Sie eine Scheibe senkrecht zur Achse des interessierenden fötalen Gefäßes. Drehen und bewegen Sie die Schichtleitlinie auf dem MRT-Konsolencomputer so, dass sie das Zielgefäß senkrecht schneidet.
  3. Stellen Sie die Scanparameter ein (Aufnahmetyp: radialer Phasenkontrast-MRT, Auflösung: 1,3 x 1,3 x 5,0 mm 3, Echozeit (TE)/ Wiederholungszeit (TR):3,25/5,75 ms, Sichtfeld (FOV): 240 x 240 mm2, Schnitt: 1, Geschwindigkeitskodierung: 100-150 cm/s je nach Gefäß, Geschwindigkeitskodierungsrichtung: durch Ebene, radiale Ansichten: 1500 pro Kodierung, freie Atmung).
  4. Führen Sie den Scan aus und überprüfen Sie die Verschreibung basierend auf der anfänglichen zeitgemittelten Rekonstruktion, die auf dem MRT-Konsolencomputer durchgeführt und angezeigt wird. Wiederholen Sie die Lokalisierungs- und Phasenkontrastscans, wenn das Zielgefäß bei der ersten Rekonstruktion fehlt oder nicht identifizierbar ist. Die erfassten Rohdaten werden im Schaltplan in Abbildung 1A dargestellt, wobei die Geschwindigkeit kompensiert und durch Ebenenerfassungen farblich als rot bzw. blau gekennzeichnet ist.
  5. Wiederholen Sie die Erfassung der fetalen Blutflussdaten für jedes Zielblutgefäß.
    HINWEIS: Die erfassten Rohdaten (Format: DAT-Dateien) müssen für die Offline-Rekonstruktion übertragen werden. Auf Siemens-Scannern kann dies beispielsweise durch Ausführen von "twix" erfolgen. Die erfassten Rohdaten werden mit der rechten Maustaste aus der Liste Akquisitionen angeklickt und "Gesamt-RAID-Datei kopieren" ausgewählt.

3. Bewegungskorrektur fetaler Messungen

  1. Rekonstruieren Sie Echtzeitreihen (zeitliche Auflösung: 370 ms, radiale Ansichten: 64) aus den erfassten Daten unter Verwendung von CS mit 15 Iterationen einer konjugierten Gradientenabstiegsoptimierung unter Ausnutzung der räumlichen Gesamtvariation (STV, Gewichtung: 0,008) und der zeitlichen Gesamtvariation (TTV, Gewicht: 0,08), wie durch das Schema in Abbildung 1B dargestellt.
  2. Wählen Sie aus dieser ersten Echtzeitrekonstruktion mithilfe einer in MATLAB entwickelten grafischen Benutzeroberfläche eine Region of Interest (ROI) aus, die das Schiff von Interesse umfasst. In diesem Schritt muss der Benutzer eine Kontur zeichnen, die die fetale Anatomie umschließt, z. B. die großen Zielgefäße oder das fetale Herz.
  3. Führen Sie Rigid-Body-Motion-Tracking mit elastix 30 durch (basierend auf normalisierten gegenseitigen Informationen mit empirisch optimierten Parametern: 4 Pyramidenebenen,300 Iterationen und translationale Transformationen).
  4. Lehnen Sie verfolgte Echtzeit-Frames ab, die niedrige gegenseitige Informationen (MI) mit allen anderen Frames teilen (wobei MI weniger als das 1,5-fache des Interquartilsbereichs vom mittleren MI beträgt). Diese Frames werden als durch ebene Bewegung oder grobe fetale Bewegung dargestellt.
  5. Verwenden Sie die MRT-Daten, die der längsten Reihe kontinuierlicher Echtzeit-Frames (ohne Lücken) aus den verbleibenden Frames entsprechen, als Ruhephase für die weitere Rekonstruktion.
  6. Interpolieren Sie translationale Bewegungskorrekturparameter von der zeitlichen Auflösung der Echtzeitreihe (370 ms) zum TR der Ruheerfassung (5,75 ms).
  7. Wenden Sie interpolierte Parameter auf die definierte Ruhephase der MRT-Daten an, indem Sie die Phase wie folgt modulieren:
    Equation 1

    wobei s' die bewegungskorrigierten Daten, k x und k y die Koordinaten im k-Raum, s die erfassten unkorrigierten Daten, Δ x und Δy die verfolgten Verschiebungen im Raum und j die dargestellten Verschiebungen sindEquation 3.
    ANMERKUNG: Alle numerischen Werte der Regularisierungskoeffizienten in dieser Arbeit wurden in früheren Experimenten optimiert. Dies wurde mithilfe einer Brute-Force-Rastersuche erreicht, um die Regularisierungskoeffizienten zu finden, die den Fehler zwischen Rekonstruktionen eines stark abgetasteten fetalen Referenzdatensatzes und retrospektiv unterbewerteten Fällen aus demselben Datensatz minimierten.

4. Lösung für fetale Herzfrequenz

  1. Rekonstruieren Sie eine zweite Echtzeit-Bildserie mit einer höheren zeitlichen Auflösung (zeitliche Auflösung: 46 ms, radiale Ansichten: 8) unter Verwendung der erfassten Daten unter Verwendung von CS, wiederum mit 15 Iterationen einer konjugierten Gradientenabstiegsoptimierung mit STV (Gewicht: 0,008) und TTV (Gewicht: 0,08) Regularisierung, wie durch das Schema in Abbildung 1C dargestellt.
  2. Wählen Sie erneut einen ROI aus, der das gewünschte fötale Gefäß umfasst.
  3. Führen Sie Multiparameter-MOG für die Echtzeitreihe aus, um die zeitabhängige fetale Herzfrequenz abzuleiten.
  4. Bin Motion korrigierte MRT-Daten in 15 Herzphasen unter Verwendung der abgeleiteten Herzfrequenzwellenform. In diesem Schritt werden die zeitlichen Grenzen der Herzphasen anhand der Herzfrequenz aus dem vorherigen Schritt berechnet. Zum Beispiel sind die Grenzen für die i-te Phase im k-ten Herzschlag gegeben durch:
    Equation 2a
    Equation 2b
    wobei HR(K) der Zeitpunkt ist, zu dem der k-te Herzschlag auftritt. Der Zeitstempel der n-ten radialen Erfassung wird durch (n x TR) angegeben. Daten mit Zeitstempeln, die innerhalb der Grenzen einer Herzphase liegen, werden dieser Phase zugeordnet.
    HINWEIS: MOG ist eine Gating-Technik26, die iteratives Binning der erfassten Daten basierend auf einem Multiparameter-fetalen Herzfrequenzmodell umfasst, um CINE-Bilder zu erstellen, die eine Bildmetrik über einen interessierenden Bereich optimieren.

5. Rekonstruktion von fetalen CINEs

  1. Rekonstruieren Sie fetale Fluss-CINEs unter Verwendung der bewegungskorrigierten MRT-Daten und CS mit 10 Iterationen einer konjugierten Gradientenabstiegsoptimierung mit STV (Gewicht: 0,025) und TTV (Gewicht: 0,01) Regularisierung. In diesem Schritt werden zwei CINEs erstellt: eine für die flusskompensierte Erfassung (CFC) und eine mit den flusscodierten Daten (CFE), wie im Schaltplan in Abbildung 1D dargestellt.
  2. Berechnen Sie das Geschwindigkeitsbild, das durch die Phase des elementweisen Produkts von CFE und des komplexen Konjugats von CFC gegeben wird.
  3. Wenden Sie die Hintergrundphasenkorrektur31 an, um Wirbelstromeffekte zu korrigieren. Kurz gesagt, in diesem automatischen Schritt wird eine Ebene an die Phase des statischen fetalen und mütterlichen Gewebes angepasst. Die Korrektur erfolgt durch Subtraktion der Ebene von der in 4.2 berechneten geschwindigkeitssensitiven Phase.
  4. Schreiben Sie rekonstruierte Daten in DICOM-Dateien.
  5. Laden Sie DICOMs in Flussanalysesoftware wie Segment v2.232.
  6. Zeichnen Sie einen ROI, der das Lumen des interessierenden Blutgefäßes umfasst, indem Sie die anatomischen und geschwindigkeitsempfindlichen Bilder verwenden.
  7. Propagieren Sie den ROI auf alle Herzphasen und korrigieren Sie Veränderungen im Gefäßdurchmesser.
  8. Aufzeichnung von Durchflussmessungen.

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Representative Results

Im Allgemeinen zielen Phasen-MRT-Untersuchungen des Flusses auf sechs große fetale Gefäße ab: die absteigende Aorta, die aufsteigende Aorta, die Hauptpulmonalarterie, den Ductus arteriosus, die obere Hohlvene und die Nabelvene. Diese Gefäße sind für den Kliniker von Interesse, da sie oft mit KHK und FGR in Verbindung gebracht werden und die Blutverteilung im gesamten Fötus beeinflussen9. Eine typische Scandauer mit der radialen Phasenkontrast-MRT beträgt 17 s pro Gefäß, so dass die Scans kurz sind und gleichzeitig Zeit für genügend Datenerfassung für die CINE-Rekonstruktion haben. Die Gesamterfassungszeit, einschließlich Lokalisatoren und Phasenkontrast-MRT, für die repräsentativen Ergebnisse betrug 3 Minuten. In dieser Studie werden repräsentative Ergebnisse unter Verwendung von Flusserfassungsdaten aus der absteigenden Aorta bei zwei menschlichen Föten präsentiert: Fötus 1 und Fötus 2 mit einem Gestationsalter (Woche + Tage) von 35 + 4 bzw. 37 + 3.

Wie in Abbildung 1 dauerten die ersten Echtzeit-Rekonstruktionen (zeitliche Auflösung: 370 ms) für die Bewegungsverfolgung 45 s pro rekonstruiertem Schnitt. Die Verfolgung von Übersetzungsbewegungen dauerte 2 Minuten für jedes Segment. Die extrahierten Bewegungsparameter für Fötus 1 (Abbildung 2 A1, maximale Verschiebung: 1,6 mm) und Fötus 2 (Abbildung 2 A2, maximale Verschiebung: 1,3 mm) stellen die Bewegung der absteigenden Aorta über die Dauer des Scans dar. Die gemeinsamen gegenseitigen Informationen jedes Echtzeitrahmens mit allen anderen gemeinsam registrierten Frames sind in Abbildung 2 B1 (Fötus 1) und Abbildung 2 B2 (Fötus 2) dargestellt. In diesen Fällen teilten alle Frames gegenseitige Informationen über die Cut-off-Kriterien, so dass keine Daten abgelehnt wurden. Die zweite Echtzeit-Rekonstruktion (zeitliche Auflösung: 46 ms), die zur Ableitung kardialer Gating-Informationen verwendet wurde, dauerte 10 Minuten für jede Scheibe. MOG leitete die fetalen Herzschlagintervalle (RR) unter Verwendung eines Multiparametermodells ab, wie in Abbildung 2 C1 (Fötus 1, RR-Intervall: 521 ± 20 ms) und Abbildung 2 C2 (Fötus 2 , RR-Intervall: 457 ± 9 ms) gezeigt.

Abschließende CINE-Rekonstruktionen mit den retrospektiv bewegungskorrigierten und gated Daten dauerten 3 Minuten pro Scheibe. Die anatomischen und Geschwindigkeitsrekonstruktionen für Fötus 1 und Fötus 2 bei Peaksystole sind in Abbildung 3 dargestellt. Rekonstruktionen mit Bewegungskorrektur zeigen Gefäße mit schärferen Wänden. Ohne Bewegungskorrektur ist die absteigende Aorta verschwommener und weniger auffällig. Die gemessenen Fließkurven von jedem Fötus (Abbildung 4) zeigen höhere Spitzen- und Mittelflüsse in den Rekonstruktionen ohne Bewegungskorrektur ([Peakmittel]: Fötus 1 [25,2 9,8] ml/s, Fötus 2 [34,6 10,3] ml/s]) als bei denen mit Bewegungskorrektur ([Peakmittel]: Fötus 1 [23,5 9,2] ml/s, Fötus 2 [28,7 9,7] ml/s]).

Figure 1
Abbildung 1: Pipeline zur Rekonstruktion fetaler Phasenkontrast-MRT-Daten. (A) Schritt 1: Golden-angle radial phase contrast MRT-Daten (farbcodiert als: Flusskompensation = rot & durchgehende Ebenencodierung = blau). Die abwechselnden Farben zeigen, dass die flusskompensierten und durch die Ebene kodierten Erfassungen bei den gleichen räumlichen Frequenzen auftreten. (B) Schritt 2: Zeitliche Fenster von 370 ms für die Echtzeitrekonstruktion mit CS mit Sparsity-Einschränkungen (STV und TTV). Bewegungskorrektur und Datenunterdrückung werden durchgeführt. (C) Schritt 3: Zeitliche Fenster von 46 ms werden für die Echtzeitrekonstruktion mit CS (mit STV- und TTV-Sparsity-Einschränkungen) für MOG erstellt. (D) Schritt 4: Die Daten werden in Herzphasen (CP) eingebunden, und CS wird verwendet, um ein fetales Fluss-CINE mit Sparsity-Einschränkungen (STV und TTV) zu erzeugen. Repräsentative Rekonstruktionen aus jedem CS-Schritt werden in der Spalte Rekonstruktionen angezeigt. Rekonstruktionen für die Schritte 3 und 4 werden für einen Zeitpunkt gezeigt, der der Peaksystole entspricht. Maßstabsbalken in der oberen linken Ecke der anatomischen Bilder bedeuten 10 mm im Bild. Die grau hervorgehobenen Zeitangaben in Sekunden stellen die Dauer der entsprechenden Schritte dar. STV: räumliche Gesamtvariation, TTV: zeitliche Gesamtvariation, CS: komprimierte Sensorik, MOG: metrisch optimiertes Gating, CINE: gated dynamische Rekonstruktion. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Figure 2
Abbildung 2: Repräsentative Verschiebungs- und Herzfrequenzkurven. A1 und A2 zeigen die retrospektiv verfolgte Verschiebungskurve für die Scans in Fötus 1 bzw. Fötus 2. B1 und B2 zeigen die Summe der gegenseitigen Information eines gegebenen Frames mit allen anderen Frames für Fetus 1 bzw. Fetus 2. Die rot gepunkteten Linien stellen den 1,5-fachen Interquartilsbereich dar, unterhalb dessen Daten zurückgewiesen werden. C1 und C2 zeigen die RR-Intervalle, die mit MOG in Fetus 1 bzw. Fetus 2 abgeleitet wurden. RR-Intervall: Zeit zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen, MOG: metrisch optimiertes Gating. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Figure3
Abbildung 3: Repräsentative geschwindigkeitssensitive CINE-Rekonstruktionen an Peaksystole. Jeder Quadrant zeigt die anatomischen und Geschwindigkeitsrekonstruktionen. Die obere Reihe zeigt das CINE mit Bewegungskorrektur in Fetus 1 bzw. Fetus 2. Die untere Reihe zeigt das CINE ohne Bewegungskorrektur in Fötus 1 bzw. Fötus 2. Die roten und blauen Pfeile zeigen die absteigende Aorta. Maßstabsbalken in der oberen linken Ecke der anatomischen Bilder bedeuten 10 mm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Figure 4
Abbildung 4: Repräsentative Fließkurven in der fetalen absteigenden Aorta. Die durchgezogenen und gestrichelten Datenlinien zeigen die Fließkurven aus CINE-Rekonstruktionen mit bzw. ohne Bewegungskorrektur in Fötus 1 (links) und Fötus 2 (rechts). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Discussion

Diese Methode ermöglicht die nicht-invasive Messung des Blutflusses in menschlichen fetalen großen Gefäßen und ermöglicht eine retrospektive Bewegungskorrektur und Herz-Gating unter Verwendung iterativer Rekonstruktionstechniken. Die Quantifizierung des fetalen Blutflusses wurde in der Vergangenheitmit MRT durchgeführt 1,3,8,9. Diese Studien hatten einen prospektiven Ansatz zur Milderung der Bewegungskorruption, bei dem Scans wiederholt würden, wenn grobe fetale Bewegungen visuell aus einer ersten Rekonstruktion auf dem Scanner identifiziert wurden. Das aktuelle Protokoll verbessert dies, indem es rückwirkend Daten ablehnt, die durch grobe fetale Bewegungen beschädigt wurden, und korrigiert weitere Verschiebungen innerhalb der Ebene, die durch subtile fetale Bewegungen oder mütterliche Atembewegungen entstehen.

Dieses Protokoll verwendet ein Multiparametermodell für MOG, bei dem das RR-Intervall für jeden fetalen Herzschlag berechnet wird. Die Verwendung eines Herzfrequenzmodells mit niedrigem Parameter (z. B. 2 Parameter) ist im Allgemeinen für kurze Scans akzeptabel, da die gesunde fetale Herzfrequenz eine geringe Variabilität aufweist33. Low-Parameter-Modelle werden jedoch bei längeren Scans oder bei Pathologien wie Arrythmie problematisch. Ein Multiparametermodell in MOG kann diese sich ändernden RR-Intervalle verfolgen und liefert genauere Strömungen.

Das aktuelle Protokoll erlaubt einige Modifikationen. Erstens kann Software von Drittanbietern, die in dieser Studie für Bewegungsverfolgung und Flussanalyse verwendet wird, durch andere verfügbare Softwarepakete ersetzt werden. Zweitens kann die Anzahl der Iterationen in den konjugierten Gradientenabstiegsalgorithmen für CS erhöht werden. In dieser Studie wurde die Anzahl der Iterationen in jedem Schritt auf einen Wert festgelegt, bei dessen Überschreitung es aufgrund früherer Rekonstruktionen minimale Verbesserungen gab. In dieser Arbeit wurden nur Schwangerschaften im dritten Trimester gescannt. Bei früheren Schwangerschaften ist der Fötus kleiner und es kann mehr Bewegungsfreiheit geben. Da jedoch Ruhephasen im Scan retrospektiv für CINE-Rekonstruktionen identifiziert werden, sollte dieses Protokoll für die Flussbildgebung in diesen früheren Altersstufen erfolgreich sein. Eine Erhöhung der Auflösung der Scans kann erforderlich sein, um kleineren Gefäßdurchmessern im niedrigeren Gestationsalter gerecht zu werden. Für dieses Protokoll hängen die in Abbildung 1 angegebenen Rekonstruktionszeiten und die Ergebnisse stark von der verfügbaren Rechenleistung ab. Mit besseren GPUs und leistungsfähigeren Prozessoren lassen sich beispielsweise die Rekonstruktionszeiten deutlich verkürzen.

Das Protokoll hat bestimmte Einschränkungen. Erstens hängt die Qualität der CINE-Rekonstruktion von der Datenmenge ab, die im Bewegungskorrekturschritt abgelehnt wird. Mit zunehmenden Episoden von groben fetalen Bewegungen während eines Scans werden mehr Daten abgelehnt. Folglich wird das resultierende Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) in den CINE-Rekonstruktionen sinken. Ein niedriges SNR erhöht die Unsicherheit in den Geschwindigkeitsbildern34 und der daraus resultierenden Strömungsquantifizierung. Die Leistung wird sich daher mit größerer fetaler Ruhe verbessern. Zweitens hängt die Methode von der Definition von ROIs für Bewegungskorrektur und MOG ab. In der aktuellen Implementierung wird dieser Schritt manuell ausgeführt. Wir haben festgestellt, dass die Rekonstruktion stabil bis zu kleinen Unterschieden in der ROI-Position ist, aber dieser Prozess führt zu Wartezeiten zwischen der Datenerfassung und CINE-Rekonstruktionen (da es zwei ROI-Platzierungsschritte zwischen den drei iterativen Rekonstruktionsschritten gibt). Dies wird umständlicher, wenn eine große Anzahl von Scheiben erworben wird. In zukünftigen Implementierungen des Protokolls wird die ROI-Platzierung automatisiert.

Derzeit verwenden wir das vorgestellte Protokoll in Forschungsstudien mit Genehmigung des lokalen Ethikrates. Das Protokoll kann auch in Fällen verwendet werden, in denen Bewegung während einer MRT-Untersuchung ein potenzielles Problem darstellt, z. B. bei Neugeborenen oder unkooperativen Probanden. Zukünftige Richtungen der Methode umfassen die Untersuchung von Spiraltrajektorien35,36, die eine effizientere Probenahme und eine Möglichkeit zur Erforschung des fetalen Flusses in Echtzeit bieten.

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Disclosures

Nichts.

Acknowledgments

Nichts.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
elastix Image Sciences Institute, University Medical Center Utrecht Image registration software
Geforce GTX 960  Nvidia  04G-P4-3967-KR
gpuNUFFT CAI²R Non-uniform fast Fourier transform
MAGNETOM Prisma Siemens 10849583
MATLAB MathWorks
Radial Phase Contrast MRI sequence Trajectory modification of manufacturer's Cartesian Phase Contrast sequence
Segment Medvisio Data analysis
VENGEANCE Corsair LPX DDR4-2666 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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Medizin Ausgabe 167 Fetale Flussbildgebung mit MRT fetale Phasenkontrast-MRT
Quantifizierung des menschlichen fetalen Blutflusses mit Magnetresonanztomographie und Bewegungskompensation
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Goolaub, D. S., Marini, D., Seed,… More

Goolaub, D. S., Marini, D., Seed, M., Macgowan, C. K. Human Fetal Blood Flow Quantification with Magnetic Resonance Imaging and Motion Compensation. J. Vis. Exp. (167), e61953, doi:10.3791/61953 (2021).

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