$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
الخطوات الحاسمة
أحد أكثر المزالق شيوعا أثناء الاستحواذ هو عدم كفاية قياس الإشارة ، مما يتسبب في فقدان المعلومات أثناء تحويل DICOM بسبب انخفاض دقة تمثيل البيانات الرقمية. وبالتالي ، يمكن أن يؤدي هذا إلى مشاكل أثناء مرحلة ما بعد المعالجة. مأزق آخر أكثر أهمية هو الحصول على شرائح متعددة بطريقة متشابكة. وبالتالي ، يتم تقليل الدقة الزمنية الفعالة للشرائح الفردية بشكل خطير. بالإضافة إلى ذلك ، اعتمادا على مسافة الشرائح ، يمكن أن يكون لذلك تأثير على تباين التروية وتقديرها الكمي لأن التدفق يعتمد على دورات جديدة بدون تاريخ مغنطة. مطلوب عناية خاصة أثناء إعداد البروتوكول ، خاصة فيما يتعلق بقوة التدرج والصدى غير المتماثل وعرض النطاق الترددي والتصوير المتوازي. يمكن أن تؤدي الانحرافات عن الإعدادات المقترحة حتى لواحد فقط من هذه المعلمات إلى عدم كفاية TE والدقة الزمنية.
تتكون المعالجة اللاحقة من خطوات متعددة ، والتي يجب اتباعها بالترتيب الموصوف. على سبيل المثال ، التسجيل بعد تصفية التمرير المنخفض ليس ذا معنى. وبالتالي ، يؤدي الفشل في خطوة واحدة إلى انهيار خلال الخطوات التالية. هذا يجعل مرحلة التسجيل مهمة بشكل خاص. نظرا لعدم وجود خوارزمية تسجيل واحدة ، اعتمادا على التنفيذ المعني ، يجب تعيين المعلمات تجريبيا. بدون ضبط هذه المعلمات ، سيمنع التسجيل الخاطئ توليد أي نتيجة ذات مغزى. خطوة أخرى قد تستغرق وقتا طويلا وحاسمة أثناء المعالجة اللاحقة هي التجزئة. يمكن أن تؤدي التجزئة الخاطئة إلى حسابات معلمات خاطئة تماما (على سبيل المثال ، عن طريق تضمين المناطق غير الرئوية) في التقرير النهائي. من المرجح أن تحدث مثل هذه التجزئة الخاطئة مع خوارزميات التعلم العميق ، والتي اعتادت على ظهور صور معينة ويتم تطبيقها على صور من بائع / آلة أخرى ذات مظهر مختلف قليلا. وبالتالي ، فإن فحص الجودة المرئية لدقة التجزئة ، مع التصحيح اليدوي المحتمل ، إلزامي.
استكشاف الاخطاء
يتمثل الإجراء النموذجي لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها في اتباع جميع الخطوات واحدة تلو الأخرى والتحقق من معقولية النتائج الوسيطة. الإجراء الخاص بالخطوات الرئيسية هو كما يلي: تحقق من الحصول على الصور في التنفس الحر بالتسلسل والإعدادات الصحيحة. بعد ذلك ، تحقق من أن النطاق الديناميكي للإشارات مناسب (~ 50 وحدة فلكية في حمة الرئة). إذا كانت البيانات الأولية لا تزال متوفرة ، كرر إعادة بناء الصور باستخدام عامل قياس مناسب لتجنب الحاجة إلى الحصول على بيانات جديدة. تأكد من أن التسجيل قد تم إجراؤه بدون قطع أثرية رئيسية وحركة متبقية. بعد ذلك ، تحقق مما إذا كانت عائد الاستثمار الصغير يظهر سلسلة زمنية مع تعديلات متوقعة متعلقة بالتهوية والتروية. بعد ذلك ، تحقق مما إذا كانت المرشحات المطبقة تغير الصور بالطريقة المتوقعة (على سبيل المثال ، لا توجد تعديلات عالية التردد في البيانات التي تمت تصفيتها منخفضة التردد). تحقق مما إذا كانت دورات الجهاز التنفسي والقلب المركبة فسيولوجية ولا تظهر قفزات مفاجئة. تحقق من دقة التجزئة. لاحظ أن البحث على مستوى دقة أدق قد يكون ضروريا بمجرد تحديد الخطوة الرئيسية التي تحدث خلالها المشكلة.
القيود
على الرغم من أنه من المعروف أن البروتوكول المقدم ينتج عنه نتائج قابلة للتكرار وحساسة ، إلا أن عدد الخطوات والمعلمات المعنية أثناء الاستحواذ والمعالجة اللاحقة تسمح بتحسين لا نهاية له تقريبا وتتشابك. لذلك ، يجب اتباع نهج من أسفل إلى أعلى من خلال معالجة تحسينات بروتوكول التسلسل أولا (على سبيل المثال ، فيما يتعلق ب SNR ونسبة التباين إلى الضوضاء الوظيفية). بالنسبة لتحسينات ما بعد المعالجة التالية ، قد تكون الحقيقة الأرضية المحددة مسبقا في شكل نموذج رئة رقمي مفيدة40. كما هو معروض ، يحاكي هذا النموذج اكتساب التنفس الحر ويتضمن عدة فئات لمحاكاة عيوب التهوية / التروية. بما في ذلك التشوه المعروف بسبب الحركة ، يمكن أيضا اختبار خوارزميات التسجيل مباشرة. على الرغم من هذه المزايا ، فإن كل نموذج محدود بطبيعته بدقة رسم خرائط الواقع المعقد إلى نموذج محدود ومبسط.
تم العثور على العتبات المقدمة في هذا البروتوكول لإظهار نتائج معقولة للمتطوعين الأصحاء وعبر مجموعات المرضى المختلفة من خلال التحليل التجريبي. ومع ذلك، وكما هو موضح من قبل، من المحتمل أن يكون التعديل مطلوبا اعتمادا على التسلسل وشدة المجال والمجموعة.
يتمثل أحد القيود العامة ل PREFUL في المعالجة اللاحقة الشاملة ، والتي لا تتوفر بسهولة كمنتج طبي حتى الآن ، على الرغم من أن الإصدارات الأولى قيد التنفيذ من Siemens Healthineers و BioVisioneers متاحة للأغراض العلمية في بيئة تعاون علمي / تجارية. تتضمن العمليات الحسابية عادة معالجة متوازية ، مما يطرح متطلبات عالية بشكل خاص على وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي وقد يتطلب محطات عمل حديثة أو حلول خادم لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل فعال. علاوة على ذلك ، فإن خطوات المعالجة اللاحقة التي تستغرق وقتا طويلا تعيق حاليا العرض الفوري للنتائج ، وهو أمر مرغوب فيه لسير العمل السريري.
مقارنة بالطرق الأخرى
هناك العديد من الأساليب المماثلة مثل PREFUL ، بما في ذلك سلف Fourier Desolution ومشتقاته الأخرى مثل Matrix Pencil Desolution41 والنهج المختلف قليلا ذاتية البوابات غير المعززة بالرنين المغناطيسي الوظيفي للرئة (التصوير بالرنين المغناطيسي الحسي) 42. بينما يعمل تحلل فورييه والطرق المماثلة في مجال التردد ، يستخدم PREFUL تصفية فورييه أقل صرامة وحسابا لاحقا للاتساع في المجال الزمني. لذلك ، لا توجد حاجة لتحديد قمم محددة تتوافق مع التهوية / التروية. يمكن أن يؤدي هذا إلى تقليل القابلية لتقلبات التنفس ، والتي من المعروف أنها تحدث في البشر.
بينما تقوم PREFUL بفرز الصور ، تستخدم SENCEFUL فرز خطوط k-space ، مما يؤدي إلى مزيد من المرونة. ومع ذلك ، تتطلب SENCEFUL تسلسلات ذات قدرات بوابات ذاتية ، بينما يمكن إجراء PREFUL باستخدام تسلسل صدى التدرج التدرج التقليدي. وبالمثل ، فإن bSSFP المستخدم بشكل شائع في الأساليب القائمة على تحلل فورييه معروف بتحسين SNR وتباين تدفق الدم ولكنه يتطلب عادة مزيدا من التحسين لاكتساب الرئة خاصة في 3T43. ومع ذلك ، بخلاف ذلك ، لا يوجد سبب لعدم الجمع بين PREFUL والاستحواذ على bSSFP44.
تفترض كل هذه الأساليب القائمة على الإشارات أن بعض تأثيرات الإشارة غير المرغوب فيها ، بما في ذلك T1 و T2 / T2 * والانتشار والحركة عبر المستوى والفوكسلات غير المتعامدة ، لا تكاد تذكر. في حين أن التحقق المتقدم من PREFUL يشير بشكل غير مباشر إلى أن مثل هذه التأثيرات ليست حاسمة بالفعل ، أظهر Triphan et al. أن هناك اعتمادا على T1 و TE الفعالين ، وهو ما يفسره الترجيح المختلف للدم والمكونات المتني اعتمادا على TE45. في ضوء ذلك ، قد تشكل الميزة الأولية ل bSSFP لتصور الدم بسبب تباين T2 / T1 تحديا إضافيا لإنشاء تقدير كمي دقيق مقارنة بميكانيكا التباين الأبسط ل SPGRE. ومع ذلك ، فإن المزيد من الدراسات التي تتناول بشكل مباشر تأثير متغيرات MR المختلفة ، على سبيل المثال ، كما أجراها Glandorf et al. لوسائط التباين46،47 ، من المستحسن لأنها يمكن أن تحدد بشكل مباشر التأثير على PREFUL.
اهميه
نظرا لكونها طريقة خالية من وسائط التباين ، تشترك PREFUL في العديد من المزايا مع الطرق ذات الصلة المذكورة سابقا: 1) لا يوجد تطبيق للإشعاع المؤين وعامل التباين ، 2) لا توجد حاجة لأجهزة أو موظفين إضافيين ، 3) الاستحواذ ، والذي يعتمد فقط على الحد الأدنى من امتثال المريض. هذه المزايا تجعل PREFUL أداة مراقبة ملائمة ، خاصة للفئات الضعيفة مثل الأطفال المصابين بأمراض رئوية مزمنة. على الرغم من أن SNR منخفض مع تسلسل SPGRE ، فإن التوافر والافتقار إلى الحاجة إلى برمجة / تقاسم التسلسل الإضافي يعزز نشر هذا النهج.
كما تمت مناقشته في قسم المقدمة ، فإن عدد الدراسات التي تظهر التحقق الجيد ، وقابلية التكرار ، ونتائج الحساسية ، وقدرات المراقبة تظهر أن أهمية هذه التقنية والمعلمات الديناميكية المقابلة لها تسير في مسار تصاعدي وسيتم دعمها بشكل أكبر من خلال النشر الواسع.