מאמר שיטה

הדמיית תהודה מגנטית תפקודית של ריאות בפתרון פאזה תלת מימדית

DOI:

10.3791/66385

⸱

21 ביוני 2024

 ,  ,  , 
1Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Hannover Medical School, 2Biomedical Research in Endstage and Obstructive Lung Disease Hannover (BREATH), Member of the German Centre for Lung Research (DZL)

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ריאה תפקודית תלת-ממדית (תלת-ממדית) היא טכניקת הדמיית תהודה מגנטית תפקודית (MRI) המאפשרת לכמת אוורור אזורי של כל נפח הריאה האנושית, באמצעות נשימת גאות ושפל ורכישה ללא חומרי ניגוד למשך 8 דקות. כאן, אנו מציגים פרוטוקול MR לאיסוף וניתוח נתוני הדמיה תלת מימדיים של PREFUL.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הדמיית תהודה מגנטית ריאתית (MRI) מציעה מגוון טכניקות נטולות קרינה המותאמות להערכת אוורור ריאות אזורי או חלופיו. טכניקות אלה כוללות מדידות ישירות, המודגמות על ידי MRI גז היפרפולרי ו-MRI גז מופלר, כמו גם מדידות עקיפות המקלות על ידי MRI משופר חמצן ו-MRI פירוק פורייה מבוסס פרוטון (FD). בתקופה האחרונה חלה התקדמות משמעותית בתחום ה-FD MRI, שכללה שיפור הרזולוציה המרחבית/זמנית, חידוד תכנון הרצף והעיבוד המאוחר, ופיתוח גישה מקיפה של כל הריאות.

ה-MRI הדו-ממדי (2D) של ריאות פונקציונליות (PREFUL) בולט כגישה מבוססת FD שפותחה להערכה מקיפה של דינמיקת אוורור וזלוף אזורית, הכל בתוך רכישת MR אחת. לאחרונה נעשתה התקדמות חדשה עם הפיתוח של 3D PREFUL להערכת אוורור דינמי של הריאה כולה באמצעות בדיקה של 8 דקות עם רצף מגודר עצמי.

רכישת 3D PREFUL כרוכה בשימוש ברצף הד שיפוע מפונק של ערימת כוכבים עם תוספת זווית זהובה. לאחר שחזור תמונת חישה דחוסה של כ-40 שלבי נשימה, כל התמונות המשוחזרות שנפתרו בנשימה עוברות רישום לשלב נשימה קבוע. לאחר מכן, פרמטרי האוורור מופקים מהתמונות הרשומות.

בקבוצת מחקר שכללה מתנדבים בריאים וחולים עם מחלת ריאות חסימתית כרונית, פרמטרי האוורור 3D PREFUL הראו מתאמים חזקים עם מדידות שהתקבלו מבדיקות תפקודי ריאות. בנוסף, יכולת החזרה הבין-סריקה של טכניקת 3D PREFUL נחשבה מקובלת, מה שמצביע על מהימנותה עבור הערכות חוזרות ונשנות של אותם אנשים.

לסיכום, MRI אוורור 3D PREFUL מספק כיסוי ריאות שלם ולוכד דינמיקת אוורור ברזולוציה מרחבית משופרת בהשוואה לטכניקת 2D PREFUL. 3D PREFUL מציעה אלטרנטיבה חסכונית ל-MRI היפרפולרי 129Xe, מה שהופך אותה לאופציה אטרקטיבית להערכה ידידותית למטופל של אוורור ריאתי.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

על פי ארגון הבריאות העולמי (WHO), מחלות נשימה כרוניות הן גורם המוות השלישי בשכיחותו ומטילות נטל משמעותי על שירותי הבריאות1. האבחון והניטור של מספר מחלות נשימה כרוכים בבדיקות תפקודיות ריאתיות, שחסרות מידע מרחבי וייתכן שאינן אפשריות בחולים צעירים. שיטות רבות אחרות של רפואה גרעינית מספקות מדדים מרחביים של אוורור, כגון טומוגרפיה של פליטת פוזיטרונים (PET)2, טומוגרפיה ממוחשבת של פליטת פוטון יחיד (SPECT)3, או טומוגרפיה ממוחשבת4. חיסרון משמעותי בטכניקות אלו הוא השימוש בקרינה מייננת להדמיה. לכן, מדידות אלה אינן אפשריות באוכלוסיות רגישות כמו ילדים או למדידות חוזרות במחקרים קליניים.

שיטות הדמיית תהודה מגנטית זכו להתעניינות בשני העשורים האחרונים מכיוון שהן מציעות מדידה ללא קרינה של תפקוד הריאות. מעל לכל, טכניקות MRI גז היפרפולריזציה5 שימשו להערכת אוורור ריאתי בבקרות בריאות ובחולים עם מחלת ריאות תוך השגת יחס אות לרעש (SNR) טוב יותר בהשוואה ל-19F6 או MRI7. החסרונות הנפוצים של טכניקות MRI גז כוללים דרישה לכוח אדם נוסף, עלויות חומרה או הצורך בשיתוף פעולה של המטופל במהלך מדידת הנשימה. כדי להתמודד עם מגבלות אלה, הוצגו שיטות המבוססות על פירוק פורייה (FD) MRI8 להערכת אוורור ריאתי וזלוף. כחלופה ל-FD MRI, פותח MRI9, מתוקף10,11,12, ונבדק במספר מחקרים, כולל מחקרים רב-מרכזיים13,14. עם זאת, הרכישה הדו-ממדית מביאה לזמני רכישה ארוכים לכיסוי ריאות מלא ורזולוציה מרחבית מוגבלת. פתרון אלגנטי מוצע על ידי רכישות תלת מימד עם שער עצמי, אם כי על חשבון מידע הזלוף15,16,17. אחת הטכניקות הללו, 3D PREFUL MRI17, פותחה לא רק כדי להעריך אוורור סטטי אלא גם דינמיקת אוורור במהלך בדיקת MR של 8 דקות, ומספקת רזולוציית תמונה מעולה בהשוואה לשיטות דו-ממדיות.

בעקבות הפרסום המקורי המתאר את השיטה17, יכולת החזרה של הטכניקה הוערכה והושוותה למדידות הספירומטריות המבוססות היטב18, ולאחרונה, הוצגה מסגרת רישום תמונה מואצת תוך שיפור יכולת החזרה של פרמטרי אוורור ושמירה על איכות התמונה של מפות אוורור19. לטכניקה ידידותית למטופל וניתנת להרחבה בקלות, המסוגלת למפות כמותית אוורור אזורי בריאה האנושית, יש פוטנציאל לתרום באופן משמעותי לגילוי מוקדם, אבחון של מחלות נשימה או מעקב אחר השפעות הטיפול20. לשינויים טיפוליים אלה בתפקוד הריאות האזורי, כגון נפח אוורור משופר, יש פוטנציאל להפוך לסמנים ביולוגיים להערכת השפעת הטיפולים ויכולים להיות כלי שימושי במחקרים קליניים רב-מרכזיים.

המאמר נועד לספק הסבר מקיף וויזואלי על טכנולוגיית 3D PREFUL, במטרה לטפח תרגום רחב יותר של טכניקה זו.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה קיבל אישור מוועדת האתיקה של בית הספר לרפואה של הנובר, מה שמבטיח שהוא עומד בסטנדרטים אתיים מחמירים לאורך כל תהליך המחקר. החקירה עקבה בקפדנות אחר ההנחיות המפורטות בהצהרת הלסינקי, תוך שימת דגש על ההתנהלות האתית של המחקר הרפואי. בנוסף, הסכמה מדעת הושגה בחריצות מכל משתתפי המחקר (או הוריהם או האפוטרופוסים החוקיים שלהם) לפני השתתפותם בבדיקת ה-MRI.

הערה: קריטריוני ההכללה/אי הכללה למחקרים הכוללים MRI תלת-ממדי משתנים ותלויים בתכנון המחקר. בדרך כלל, קריטריוני הכללה למתנדבים בריאים בבדיקת MRI תלת-ממדית כוללים אנשים אשר (א) נקיים מכל מצב רפואי משמעותי שעלול להשפיע על תוצאות המחקר, (ב) אינם נוטלים תרופות שעלולות להפריע לתוצאות ה-MRI, (ג) אין להם קלסטרופוביה, חרדה, שתלים או מכשירים מתכתיים, (ד) עומדים בקריטריונים ספציפיים של גיל ומין הרלוונטיים למטרות המחקר, (ה) אין להם היסטוריה של עישון, (ו) יש להם ממצאים נורמליים של ספירומטריה (FEV1/FVC > 0.7 וגם FEV1 וגם FVC > 80% מהערך המנבא). קריטריוני אי הכללה עבור כל משתתפי המחקר שעוברים בדיקת MRI תלת-ממדית עשויים לכלול: (א) הריון, (ב) מצב כלשהו שעלול לפגוע בבטיחות או בתוקף של בדיקת MRI תלת-ממדית, (ג) אי סבילות לחומרי ניגוד מבוססי גדוליניום כאשר MRI דינמי משופר ניגודיות כלול בפרוטוקול המחקר.

1. ראיון לפני MRI

  1. בקש מרופא לאסוף מידע חשוב לגבי ההיסטוריה הרפואית של הנבדק.
  2. הסבירו את התוויות הנגד הפוטנציאליות, הסיכונים והליך ה-MRI.
  3. קבל הסכמה בכתב ומודעת מהנבדק.
    הערה: אם אין תוצאות בדיקת תפקודי ריאות, בקש מהנבדק לעבור בדיקת תפקודי ריאות לפני בדיקת ה-MRI וודא שהתוצאות שהתקבלו עומדות בקריטריוני ההכללה.

2. הכנת הרנטגנאי לבחינת MR

  1. רשום את הנבדק במסוף ה-MR ובחר את פרוטוקול ה-MR של המחקר עם רכישת 3D PREFUL.
  2. ודא שהנושא, כיסיו ובגדיו נקיים מפריטים המכילים מתכת.
  3. הנח את הסדינים על שולחן הסורק כך שתובטח סביבה סטרילית.
  4. היכנס לחדר המציאות המשולבת עם הנושא.

3. הכנת הנושא לבחינת MR

  1. בקש מהנבדק לשכב על שולחן ה-MRI במצב שכיבה (עם זאת, תיתכן תנוחת שכיבה).
  2. ודא שסליל פלג גוף עליון מספק כיסוי הולם של בית החזה, ומקם את האלמנט העליון של סליל פלג גוף עליון ליד סנטרו של הנבדק.
  3. ספקו לנבדק אוזניות (לחלופין אטמי אוזניים או שניהם) כדי להגן על השמיעה מפני רעש חזק הנגרם על ידי MRI.
  4. ספקו לנושא כפתור בטיחות (או מנגנון בטיחות חלופי) כדי שניתן יהיה לגשת אליו ולסחוט אותו בקלות.
  5. הנח כרית מתחת לראש ולרגליים של הנבדק כדי לשפר את הנוחות במהלך בדיקת ה-MR.
  6. הכנס את הנושא לסורק ה-MR, באמצעות ניווט אור הלייזר כדי לוודא שהאזור המצולם תופס את האיזוסנטר של הקדח.

4. בדיקת MRI

  1. לוקלייזר
    1. בצע רצף לוקלייזר (עם פרמטרים דומים כמפורט בטבלה 1A) כדי לקבל תמונות אנטומיות ברזולוציה נמוכה בשלושה מישורים (עם שדה ראייה גדול) שישמשו לתכנון מבחן 3D PREFUL.
  2. הדמיה תלת מימדית PREFUL
    1. הגדר את פרמטרי הרכישה לפי טבלה 1B לרכישת הדמיה.
    2. הגדר את מספר ההקרנות הרדיאליות בהתאם כך שהרכישה תארך כ-8 דקות.
    3. אמור לנבדק לנשום כרגיל (נשימה ללא גאות ושפל) במשך כל הרכישה.
    4. בדוק שכל בית החזה כלול בשדה הראייה והתחל ברכישה.
  3. לאחר השלמת ההדמיה, הסר את הנושא מהסורק.

5. העברת נתונים גולמיים

  1. בדרך כלל, הנתונים הגולמיים שנרכשו אינם נשמרים בפלטפורמת ספק המציאות המשולבת. שמור את נתוני ה-kspace הגולמיים של 3D PREFUL באמצעות השלבים הספציפיים לספק במסוף המציאות המשולבת.

6. ניתוח נתונים ועיבוד לאחר

  1. התחל להעריך את הנתונים שנרכשו באמצעות סקריפט שחזור התמונה (טבלת חומרים) בתחנת העבודה הייעודית, למשל, ב-MATLAB, על ידי הגדרת הנתיב לנתונים הגולמיים.
    הערה: בתחנת העבודה הייעודית כבר אמורות להיות מותקנות החבילות הבאות:
    (א) ארגז הכלים לשחזור מתקדם של ברקלי (BART)
    (ב) כלי נורמליזציה מתקדמים (ANTs)
  2. שחזור תמונה
    1. הערך את עיכובי השיפוע התלויים במערכת MR באמצעות תחזיות הכיול עם פונקציית estdelay המיושמת בארגז הכלים לשחזור מתקדם של ברקלי (BART)21,22.
    2. החל הזזה על כל הקרנה בהתאם להשהיית מעבר הצבע המחושבת.
    3. החל סינון Hanning (באמצעות הפונקציה hann ב-MATLAB) על הנתונים המתוקנים של עיכוב השיפוע באמצעות חלון מחזורי במישור x-y ובכיוון z.
    4. שחזור תמונה ברזולוציה נמוכה עבור פח נשימה
      1. בחר שמונה/רבע מנתוני ה-k-space המרוכזים סביב האינדקס האמצעי של ממד הקריאה/מחיצה.
        הערה: בהתאם לגודל הנושא, שלב זה מביא לגודל מטריצה של 32 x 32 x (12-20).
      2. עצב מחדש את המטריצות של נתוני מרחב k ומסלולים מתאימים כך שיכללו ממד זמן נוסף, כאשר כל נקודת זמן מורכבת מ-14 הטלות רדיאליות.
        הערה: כל נקודת זמן עוקבת כוללת 13 הקרנות רדיאליות מנקודת הזמן הקודמת בתוספת הקרנה רדיאלית עוקבת חדשה אחת.
      3. השתמש בפקודת הדמיה מקבילה וחישה דחוסה (pics) המיושמת ב-BART לשחזור תמונה.
        הערה: החל רגולציה של נורמה L2 (λ = 0.1) ושונות כוללת (λ = 0.0001) בתחום המרחבי ורגולציה של השונות הכוללת (λ = 0.01) בתחום הזמן.
    5. מיצוי אות שער הנשימה
      1. פלח את פרנכימת הריאה בכל תמונה תלת מימדית משוחזרת ברזולוציה נמוכה באמצעות הסף23 של Otsu, וחשב את נפח הפרנכימה של הריאה עבור כל נקודת זמן.
      2. החל מסנן מעבר נמוך בתדר ניתוק של 0.7 הרץ על סדרת זמן הנפח שחולצה וחשב את תדירות הנשימה.
      3. אל תכלול חריגים קיצוניים מסדרות הזמן (נקודות זמן מעל האחוזוןה-95 ומתחת לאחוזוןה-10).
        הערה: סידור סדרות הזמן לפי המשרעת והפאזה שלהן מאפשר לשחזר מחזור נשימה יחיד.
    6. בצע טרנספורמציה מהירה של פורייה (FFT, פונקציית fft ב-MATLAB) על הנתונים המסוננים לאורך כיוון הפרוסה כדי לאפשר שחזור תמונה פרוסה אחר פרוסה.
    7. עצב מחדש את מטריצת הנתונים של k-space בהתבסס על סדרת הזמן שחולצה כך שכל פח נשימה יכיל מינימום של 100 חישורים.
    8. השתמש ב-20% מהתחזיות מפחים סמוכים כדי לשפר את SNR24,25 של כל פח נשימה.
    9. עצב מחדש את מטריצת מסלולי מרחב k כך שתתאים לגודל נתוני מרחב k.
    10. בצע את הפקודה pics לשחזור תמונה עבור כל פרוסה.
      הערה: החל רגולציה של נורמה L2 (λ = 0.1) ושונות כוללת (λ = 0.0001) בתחום המרחבי ורגולציה של השונות הכוללת (λ = 0.01) בתחום הזמן.
    11. שמור את המשתנים, כולל התמונות המשוחזרות של מחזור נשימה שלם אחד, תדירות נשימה וזמני רכישה, בקובץ .mat.
  3. רישום תמונה
    1. הפוך את עוצמות האות של התמונות המשוחזרות.
    2. רשום את התמונות למצב נשימתי נבחר, כגון השראה, באמצעות רישום לא קשיח.
      הערה: כדי לשפר את דיוק הרישום, ניתן להשתמש בגישה מוכוונת קבוצה26. ניתן לבצע את תהליך הרישום במעבד או ב-GPU באמצעות כלים כגון כלי נורמליזציה מתקדמים (ANTs)27 או חבילת הרישום של פורסברג28.
  4. סגמנטציה של פרנכימה ריאתית
    1. פלח את פרנכימת הריאות של התמונה התלת מימדית השאיבה הסופית באמצעות רשת עצבית קונבולוציונית עם, למשל, nnUnet architecture29.
    2. אל תכלול כלי ריאה באמצעות אלגוריתם זיהוי כלי דם, כמו זה שתואר על ידי Wernz et al.30.
      הערה: שלב זיהוי כלי הריאה אינו חובה אם אין לך גישה לאלגוריתם כזה. במקרים מסוימים, ייתכן שיהיה צורך בפילוח מחדש ידני.
  5. סינון
    1. החל רגרסיה של ליבת Nadaraya-Watson (עם σ = 0.3) על התמונות הרשומות וההפוכות כדי לבצע אינטרפולציה של 16 שלבים על רשת זמן במרווח אחיד.
    2. בטל שינויים באותות שאינם קשורים לנשימה על ידי החלת מסנן מעביר-נמוכים ב-0.7 הרץ על הנתונים האינטרפולציה בתחום הזמן.
    3. הפחת את הרעש של התמונות המסוננות במעבר נמוך באמצעות סינון מונחה תמונה31, כאשר התמונה הרשומה הממוצעת זמנית משמשת כתמונה המנחה. הגדר את הפרמטרים הבאים: גודל חלון = [5, 5, 5], למבדה = 0.001.
  6. ניתוח אוורור
    1. חשב את מפות האוורור האזורי (RVent) במיליליטר/מיליליטר (מ"ל/מ"ל) עבור כל שלב נשימתי N באמצעות הנוסחה הבאה32:
      figure-protocol-1 [1]
      הערה:S Insp מייצג את תמונת היעד לרישום תמונה, המתאימה לרמת השאיבה הסופית. S Exp מתייחס לתמונת סוף הנשיפה, בעודש-S N מייצג את מצב הנשימה N.
    2. חשב את מפת פגמי האוורור (VDRVent) של מפת RVent של שלב 8, המייצגת את האוורור המקסימלי.
      הערה: כדי לחשב VD, ווקסלים מתחת לסף ערך האחוזוןה-90, כפול פקטור של 0.4, נחשבים לפגמים33.
    3. חשב את מפת מדד המתאם של זרימה-נפח-לולאה (FVL-CM).
      1. חשב את הזרימה כנגזרת הראשונה של RVent.
        הערה: עוצמת הקול נמדדת ישירות על ידי RVent.
      2. קבע FVL ייחוס עבור כל פרוסה, המחושב מאזור בריא המוגדר על ידי ערכי RVent בין האחוזוןה-75 לאחוזון ה-95.
      3. קבע את הדמיון בין ה-FVL של כל פרנכימה ריאתית ווקסל לבין ה-FVL הייחוס באמצעות מתאם צולב עם אפס פיגור.
    4. חשב מפת VDFVL-CM, שבה ווקסלים עם ערכי FVL-CM מתחת ל-0.9 מזוהים כ-voxels עם פגם אוורור34.
    5. חשב מפות זמן אוורור לשיא (VTTP) באחוזים (%) ממחזור הנשימה.
      הערה: תיאורטית, מחזור הנשימה האינטרפולציה מתחיל/מסתיים בשיא התפוגה והוא סימטרי לגבי שיא ההשראה ב-50% ממחזור האוורור לווקסל בריא. עבור ווקסלים שעוברים דינמיקת אוורור מתקדמת/מושהית, מפת ה-VTTP תציג ערך מתחת/מעל 50%.
    6. חשב את הסטייה של ערך VTTP (VTTPDev) משיא ההשראה ב-50% באופן הבא:
      figure-protocol-2 [2]
      הערה: עבור אזור בריא,ה-VTTP Dev צריך להיות קרוב ל-0%.
    7. סטטיסטיקה
      1. תאר סטטיסטית את הפרמטרים RVent, FVL-CM, VTTP ו-VTTPDev עבור כל הפרוסות, תוך מתן ערכי חציון, ממוצע, סטיית תקן וטווחים בין-רבעוניים.
      2. חשב את ערכי אחוז ליקויי האוורור הנגזרים ממפות ה-VD שנוצרו.
      3. ייצא את כל הפרמטרים המחושבים לקובץ גיליון אלקטרוני (עיין בדוגמה המופיעה בטבלה 3).

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

פרוטוקול ההדמיה התלת-ממדי הפשוט ביותר כולל שני רצפים. לוקלייזר אנטומי אחד + מדידת נשימה חופשית אחת באמצעות רכישת ערימת כוכבים תלת מימדית בזווית זהובה. מסלול ערימת הכוכבים מוצג ב-איור 1. מסלול זה משלב דגימה רדיאלית (במישור) עם דגימה קרטזית ליניארית (בכיוון z). בתחילה, נרכשות דגימות בכיוון החלוקהkz, ואחריה סיבוב זווית הזהב כדי לדגום את מישור kxk y. תוכנית רכישת זווית הזהב מקדמת שער עצמי עם כיסוי אחיד של k-space, ומאפשרת שחזור תמונה עם נתונים עם תת-דגימה כבדה. הבחינה כולה אינה עולה על 10 דקות. פרטים נוספים על רכישת 3D PREFUL ממוקמים בטבלת החומרים.

figure-results-1
איור 1: מסלול סיבוב של ערימת כוכבים ביחס זהב. שימו לב לדגימה רדיאלית המיושמת לאורך ממד במישור (kx-ky) ודגימה קרטזית המיושמת לאורך כיוון הפרוסה (kz). סכימה זו מביאה לכיסוי גלילי של מרחב ה-k הנרכש. בדוגמה זו, מתוארות שלוש מחיצות, כולל 32 הטלות רדיאליות לכל מחיצה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

רשימה של פרמטרי MRI טיפוסיים המשמשים להדמיית PREFUL תלת מימדית בסורק 1.5 T מוצגת בטבלה 1B. עבור סורק 3T, מוצעים פרמטרי הרצף המפורטים בטבלה 2.

לאחר השלמת רכישת הנתונים והעברת הנתונים, מתחיל החלק של שחזור התמונה. שלב זה נעשה על ידי קוד MATLAB השייך לקניין הרוחני (IP) של חברה (BioVisioneers GmbH) ולא ניתן לשתף אותו באופן גלוי. קובץ ה- Script אוטומטי לחלוטין לאחר אספקת הנתיב לנתונים הגולמיים. סקירה סכמטית של הליך השחזור מתוארת באיור 2.

figure-results-2
איור 2: סקירה סכמטית של שיטת ה-MRI של ריאה תפקודית שנפתרה בשלב תלת-ממדי (PREFUL). בהתחלה, הנתונים נרכשים באמצעות רכישת MR בנשימה חופשית באורך 8 דקות עם מסלול ערימת כוכבים. לאחר העברת הנתונים מסורק MR ליחידת מחשוב, משוחזרות תמונות תלת מימד ברזולוציה נמוכה ברזולוציה זמנית של כ-100 אלפיות השנייה. פרנכימת הריאות של כל תמונה מפולחת, ונפח הריאה מחושב. מידע נפח הריאות משמש עוד כאות שער. בהתבסס על המשרעת והשלב של אות השער, ההקרנות הרדיאליות ממוינות לפחי נשימה המכסים מחזור נשימה אחד. לאחר החלק המשולב מתבצע שחזור דינמי של תמונות ברזולוציה מלאה, אשר נרשמות לאחר מכן לרמת השאיפה הסופית. לאחר מספר שלבים לאחר עיבוד, מחושב מחזור האוורור האזורי (RVent), ומתבצע חלק ניתוח התמונה, כולל חילוץ פרמטרים. מחזור ה-RVent מוערך על ידי חישוב לולאת נפח הזרימה (FVL) עבור כל ווקסל. מפות האוורור FVL-CM מופקות באמצעות הערכה של כל ווקסל FVL מול FVL ייחוס בריא, כאשר הדמיון מוערך באמצעות מדד מתאם צולב. הן עבור RVent והן עבור FVL-CM, ערכי אחוז פגמי האוורור הכולל (VDP) העולמיים כומתו. יתר על כן, הדינמיקה של מחזור ה-RVent מנותחת באמצעות ניתוח זמן לשיא, וכתוצאה מכך מפת פרמטרים של זמן אוורור לשיא (VTTP). בנוסף, הסטייה של אוורור השיא הצפוי ב-50% ממחזור ה-RVent מכומתת במפתהפיתוח של VTTP. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

לאחר הליך שחזור התמונה, כל התמונות מיושרות מרחבית למצב קבוע יחיד. הרישום עצמו מתבצע במעבד באמצעות כלי נורמליזציה מתקדמים (ANTs27) או Forsberg registration package28. בעוד שחבילת ANTs נותרה תקן זהב למשימות רישום תמונות בהדמיית MRI ו-CT, רישום פורסברג מאפשר הליך רישום מהיר פי 10 עד 9 דקות עם תוצאות דומות19. ניתן לבחור את חבילת הרישום בהתאם לסדרי העדיפויות של המשתמש וליחידות המחשוב הזמינות. לאחר סיום הרישום, התמונות המורפולוגיות הרשומות הופכות שוב כך שהריאה נראית כהה בתמונה בגווני אפור.

ב-איור 3, השלב הבא של הצינור, הכולל סגמנטציה של פרנכימה ריאתית, מתואר ראשית, פרנכימת הריאה מפולחת מהתמונה השאיבה הסופית באמצעות רשת עצבית קונבולוציונית עם ארכיטקטורת nnUnet29. לאחר פילוח פרנכימת הריאות מופיע זיהוי כלי דם30, שאינו נכלל במסכת הפילוח הסופית.

figure-results-3
איור 3: תוצאות לדוגמה של פילוח מבוסס למידה עמוקה עבור נבדק גבר בן 32. השורה העליונה מציגה תמונות מורפולוגיות של שמונה פרוסות עטרה מייצגות. בשורות השנייה והשלישית ניתן לצפות במסכת פרנכימת הריאות המתאימה ובמסכה הסופית ללא כלים, בהתאמה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

דוגמה לפילוח פרנכימה ריאתי שגוי מתוארת ב<מחלקה חזקה="xfig">איור 4. חיוני לבדוק ויזואלית את הפילוח המבוסס על למידה עמוקה, ואם נחשב לא מספק, יש לשקול תיקונים ידניים כדי לשפר את הדיוק של מסכת פרנכימת הריאות הסופית.

figure-results-4
איור 4: תוצאות לדוגמה של פילוח שגוי מבוסס למידה עמוקה עבור נבדק גבר בן 57. השורה העליונה מציגה תמונות מורפולוגיות של שמונה פרוסות עטרה מייצגות. בשורות השנייה והשלישית ניתן לצפות במסכת פרנכימת הריאות המתאימה ובמסכה הסופית ללא כלים, בהתאמה. כפי שניתן לראות, מספר אזורים פיברוטיים מוכרים בטעות ככלי דם או מבנים שאינם ריאתיים. אי דיוקים אלה תוקנו באופן ידני, כפי שהודגם בשורה הרביעית. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

לאחר מספר שלבי סינון המתוארים בפרוטוקול, מחליפים אוורור calculated. 3D-PREFUL MRI מייצר מפות כמותיות עבור אוורור אזורי סטטי (RVent), מדדי מתאם דינמיים של נפח זרימה (FVL-CM), ושני פרמטרים המבוססים על ניתוח זמן אוורור לשיא (VTTP), כפי שמוצג באיור 5. איור זה מציג שמונה פרוסות עטרה של זכר בריא בן 32. שימו לב להתפלגות ההומוגנית הצפויה של כל פרמטרי האוורור.

figure-results-5
איור 5: MRI תלת-ממדי של מתנדב בריא (גבר בן 32). מפות מורפולוגיות מייצגות (שורה עליונה) ופרמטרי אוורור MRI תלת-ממדיים (שורה שנייה עד חמישית) עבור מתנדב בריא (גבר בן 32). האוורור האזורי הסטטי מיוצג על ידי אוורור אזורי (RVent), בעוד שדינמיקת האוורור מוערכת באמצעות מדד מתאם לולאת נפח זרימה (FVL-CM), זמן אוורור לשיא (VTTP) וסטייה של VTTP (VTTPDev) מייצגים פרמטרי אוורור המעריכים את דינמיקת האוורור. כצפוי, ערכי אוורור הומוגניים נצפים עבור כל מפות פרמטרי האוורור. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

כדי לפשט את מפות האוורור, נגזרות מפות פגמי אוורור (VD) עבור RVent ו-FVL-CM, המאפשרות פרשנות מהירה יותר של התוצאות. מפות ה-VD לדוגמה מוצגות ב-<מחלקה חזקה = "xfig">איור 6. הן עבור VDRVent והן עבור VDFVL-CM, ערכי ה-VDP נמצאו כ-3.6% ו-3.0%, בהתאמה, הנופלים בטווח הנורמלי הבריא. באופן אידיאלי, ובהתאם לגיל המתנדבים הבריאים, ערך ה-VDP לא יעלה על 10%. הפרמטרים שהוזכרו לעיל (RVent, FVL-CM ומפות ה-VD שלהם) אומתו במספר מחקרים11,12,35,36 והם רגישים בזיהוי מחלה כמו גם בזיהוי השפעות הנגרמות על ידי טיפול20,34,37,38,39.

figure-results-6
איור 6: מפות RVent ו-FVL-CM מייצגות, כולל מפות פגמי האוורור שלהן. מתוארות מפות RVent (שורה עליונה) ו-FVL-CM (שורה שנייה), כולל מפות פגמי האוורור שלהן (שורה שלישית ורביעית) שנגזרו על ידי 3D PREFUL MRI עבור מתנדב בריא (זכר בן 32). במפות VD, אזורים בריאים מסומנים בירוק, ואזורי אוורור מסומנים באדום. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

מספר מחקרי MRI ריאתיים דווחו בעוצמות שדה מגנטי של 1.5 T ו-3 T. בעוד שיש את היתרון התיאורטי של 3T עקב יחס אות לרעש מוגבר (SNR), יתרון זה עשוי להיות גובר על ידי השפעות רגישות מגנטיות בולטות יותר ב-3T. ההשפעה המדויקת של עוצמות השדה המגנטי על איכות התמונה של מפות אוורור תלת מימדיות PREFUL אינה ידועה כיום. כאן, אנו מציגים תוצאות היתכנות (<מחלקה חזקה="xfig">איור 7) שהתקבלו עבור מתנדב בריא (גבר בן 35) באמצעות סורק MR 3 T. שימו לב למראה ההטרוגני יותר של פרמטרי אוורור ב-3 T בהשוואה ל-1.5T (<מחלקה חזקה = "xfig">איור 5).

figure-results-7
איור 7: MRI תלת-ממדי של מתנדב בריא (גבר בן 35). מפות מורפולוגיות מייצגות (שורה עליונה) ותלת מימד של פרמטרי אוורור MRI (שורה שנייה עד חמישית) עבור מתנדב בריא (גבר בן 35) ב-3T. האוורור האזורי הסטטי מיוצג על ידי אוורור אזורי (RVent), בעוד שדינמיקת האוורור מוערכת באמצעות מדד מתאם לולאת נפח זרימה (FVL-CM), זמן אוורור לשיא (VTTP) וסטייה של VTTP (VTTPDev) מייצגים פרמטרי אוורור המעריכים את דינמיקת האוורור. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

השוואה/אימות של 3D PREFUL הנגזר ממדידות ישירות יותר לא פורסם כרגע. ישנם מספר מחקרים המדווחים על מתאם חיובי בין ערכי VDP וחפיפה מרחבית של ליקויי אוורור בין טכניקת 2D PREFUL לבין 129Xe11,12,14 ו-19F MRI35. השוואה שנערכה לאחרונה בין מדידות אוורור שמקורן ב-3D PREFUL והנשמה ישירה באמצעות MRI 19F בחולים עם מחלת ריאות חסימתית כרונית (COPD), אסתמה ומתנדבים בריאים חשפה מתאם בינוני עד חזק ברמה הגלובלית40. מוצגת השוואה לדוגמה (איור 8) עבור מטופל שאובחן עם מחלת ריאות חסימתית כרונית (אישה בת 54, FEV1 = 42% ערך חזוי), שנבדקה באמצעות 3D PREFUL ו-19F wash-in MRI.

figure-results-8
איור 8: MRI תלת-ממדי של מטופלת COPD בת 54. מוצגות תמונות מורפולוגיות (שורה עליונה), פרמטרי אוורור ומפות פגמי אוורור בהתאמה של חולת COPD בת 54 (FEV1 = 42% pred., FVC = 102% pred.) המתקבלות באמצעות MRI תלת מימד (שורה 2 ו-3) ו-MRI 19F (שורה 4 ו-5), יחד עם השוואה של מפות פגמי אוורור משתי השיטות (שורה אחרונה). בסך הכל, בכל הפרוסות, מקדם Sørensen-Dice היה 25.5% באזורים פגומים ו-80.6% באזורים בריאים, וכתוצאה מכך חפיפה מרחבית כוללת של 69.2%. יש לציין שיש מתאם חזותי בין אזורי אוורור תואמים באזורים בריאים ופגומים (מתוארים בירוק כהה). אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

ניתן להשתמש ב-

3D PREFUL MRI כדי למדוד תגובות אזוריות לטיפול20. כדוגמה, איור 9 מציג השוואה של שלוש פרוסות מהריאה של נבדק סיסטיק פיברוזיס (נקבה בת 43) בנקודת ההתחלה (משמאל, FEV1 = 94% ערך חזוי) ולאחר טיפול במודולטור CFTR (מימין, FEV1 = 112% ערך חזוי). מכיוון ששתי המדידות מותאמות מרחבית, 3D PREFUL מאפשר ניתוח תגובה לטיפול אזורי, כפי שמוצג בתחתית איור 9. שימו לב לערכים המוגברים של מדד המתאם של זרימה-נפח-לולאה וכן להפחתת ליקויי האוורור לאחר הטיפול.

figure-results-9
איור 9: מדידות PREFUL תלת-ממדיות של חולת סיסטיק פיברוזיס (CF) בת 43. מפות סמני אוורור לדוגמה של מדידות PREFUL תלת-ממדיות תלת-ממדיות של חולת CF בת 43 (משמאל) ואחרי הטיפול (מימין). VDPFVL-CM ירד מ-18.0% (קו הבסיס) ל-3.6% (לאחר הטיפול). FEV1% pred. קו בסיס: 94%, FEV1% pred. לאחר הטיפול: 112%. קו בסיס LCI: 10.48, LCI לאחר הטיפול: 9.39. מפות התגובה לטיפול המתאימות מתוארות בתחתית. שימו לב לאזורים הירוקים המציינים את האוורור שנפתר לאחר הטיפול. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

טבלה 1: רשימה של פרמטרי MRI טיפוסיים המשמשים לרכישת לוקלייזר ו-3D PREFUL בסורק 1.5T. (א) לוקלייזר ו-(ב) רכישת 3D PREFUL. אנא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

טבלה 2: פרמטרי MRI מוצעים לרכישת 3D PREFUL בסורק 3T. אנא לחץ כאן להורדת טבלה זו.

טבלה 3: דוח סטטיסטי לדוגמה של פרמטרים תלת-ממדיים של PREFUL עבור מתנדב בריא (גבר בן 35) אנא לחץ כאן להורדת טבלה זו.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אחת המלכודות הקריטיות ביותר היא הרכישה עצמה. יש להקפיד על כך שפרמטרי רצף ה-MR מוגדרים כהלכה. חשוב לציין, זמן הד, זמן חזרה, מספר פרוסות, גודל מטריצה ורוחב פס פיקסלים הם הפרמטרים המכריעים. סטיות מההגדרות המומלצות עלולות לגרום לרזולוציה זמנית לא מספקת או לרכישות ממושכות. כמו כן, העברת נתונים חשובה כדי להבטיח שהנתונים מועברים במלואם למחשב או לשרת שנבחר לצורך הערכה. הערכת הנתונים מתקדמת באופן אוטומטי לחלוטין לאחר הגדרת הנתיב לנתונים שנרכשו. העיבוד המאוחר מתחיל בשחזור תמונה, שבו binning רטרוספקטיבי ממלא תפקיד מכריע. מומלץ לאמת את אות ה-binning כדי להבטיח תיאור ברור של דפוס הנשימה. לאחר בדיקת אות ה-binning, אין צורך בשלבים נוספים, מכיוון שהאלגוריתם עצמו מטפל בדפוסי נשימה לקויים על ידי אי הכללת חריגים (נקודות נתונים מעל האחוזוןה-95 ומתחת לאחוזוןה-10 ). לאחר שחזור התמונה, מתרחש תהליך רישום התמונה. יש לאמת שלב זה באופן הבא: התמונות הרשומות צריכות להיות נקיות מנשימה ותנועת לב. באופן ספציפי, יש 'להקפיא' את מיקומי הסרעפת והלב. השלב הבא כולל פילוח מבוסס למידה עמוקה של פרנכימה וכלי דם של הריאות. תהליך פילוח זה גוזל זמן רב עבור כל נפח הריאות התלת-ממדי; לפיכך, השימוש בכלים מבוססי בינה מלאכותית מועיל. עם זאת, במצבים מסוימים, כגון התרחשות של איחודים היקפיים, אלגוריתמים אלה עשויים שלא להניב תוצאות מדויקות. כתוצאה מכך, יש לבדוק היטב את מסכת הפילוח ולתקן אותה ידנית במידת הצורך. כל השלבים הללו הם קריטיים להערכת פרמטרי האוורור ועלולים לגרום לחישובים לא מדויקים.

מאז הפרסום המקורי17, נעשו מספר פיתוחים בטכניקת 3D PREFUL. אלגוריתם המיון של ההקרנות הרדיאליות הנרכשות עבר אוטומציה מלאה ושופר כך שכל הריאה מפולחת בשיטת הסף של אוטסו ומשמשת כאות ניווט לשילוב נתונים לשלבי נשימה. יתר על כן, פרנכימת הריאות הידנית ופילוח כלי הדם הוחלפו באלגוריתמים אוטומטיים לחלוטין מבוססי למידה עמוקה כדי להפחית הליכים גוזלי זמן. בנוסף, זמן העיבוד של חלק רישום התמונה עשוי להתקצר עד 10 דקות אם ארגז הכלים לרישום פורסברג מיושם19. יחד עם פיתוחים קודמים, הקוד המיושם מאפשר לרשום תמונות של שתי נקודות זמן (מדידות מעקב) ולהעריך את התקדמות המחלה או שינויי אוורור הנגרמים על ידי טיפול20. הגרסה הנוכחית של סקריפט Matlab אינה דורשת אינטראקציה כלשהי עם המשתמש וניתן ליישם אותה בצנרת לעיבוד אוטומטי של נתונים עם דגלים ספציפיים בעתיד.

החיסרון העיקרי של 3D PREFUL הוא שלא ניתן לבצע מדידת זרימת דם מקומית מכיוון שלא ניתן ללכוד את אפקט הזרימה בעת שימוש בדופק RF קשיח לא סלקטיבי לעירור. שנית, נכון לעכשיו, כל העיבוד שלאחר (כולל העברת נתונים, שחזור תמונה, רישום תמונה וניתוח אוורור) דורש שעתיים לכל נושא. שלישית, נכון לעכשיו, רק השוואה ראשונית של פרמטרי אוורור שמקורם ב-3D PREFUL לטכניקות מאומתות יותרהודגמה 40. רביעית, הערכת הנתונים הנרכשים מתבצעת במחשב בעל ביצועים גבוהים; לכן, התוצאות אינן זמינות ישירות לרופא בקונסולה. חמישית, חסרים מחקרי היתכנות של 3D PREFUL על עוצמות שטח שונות וספקי סורקים שונים.

MRI ריאה פונקציונלית נפתרת שלב תלת מימד (PREFUL) מאפשר מיפוי כמותי של דינמיקת אוורור אזורית של כל הריאה האנושית במהלך נשימה חופשית17. ישנן מספר חלופות חסכוניות ל-3D PREFUL, כגון ספירומטריה או טכניקות שטיפת נשימה מרובות; עם זאת, שניהם חסרים מידע מרחבי ודורשים תמרוני נשימה, ולכן הם אינם אפשריים לילדים צעירים או יילודים. שיטות הדמיה אלטרנטיביות חושפות את המטופלים לקרינה מייננת, כגון שיטות רפואה גרעינית CT, או שאינן זמינות באופן נרחב (הדמיית גז היפרפולרית 129Xe או 19F באמצעות MRI). 3D PREFUL מספק הערכה של דינמיקת האוורור, ניתן לבצע אותו באמצעות סורק קליני סטנדרטי, ואינו דורש חומרי ניגוד, מה שהופך אותו לאטרקטיבי לתרגום לסביבת מחקר קליני. העובדה ש-3D PREFUL אינו דורש שימוש בקרינה או בחומרי ניגוד ומציע רכישה ידידותית למטופל ונשימה חופשית הופכת אותו למתאים היטב למחקרים חוזרים או אורכיים המעריכים כמותית תגובות אזוריות לטיפול. שנית, הערכת 3D PREFUL של אוורור הריאות עשויה להיות בעלת ערך במיוחד בילדים צעירים, שבהם יש להימנע מחשיפה לקרינה.

היכולת של 3D PREFUL ליצור תמונות אוורור פונקציונליות של הריאה האנושית טומנת בחובה פוטנציאל לאבחון מוקדם. באופן ספציפי, היכולת לייצר מפות אוורור אזוריות כמותיות הניתנות לחזרה מאפשרת מחקרי אורך, למשל, התקדמות המחלה או ניטור השפעות הטיפול. יתר על כן, המידע האזורי על דינמיקת האוורור יכול לספק רגישות רבה יותר לשינויים מוקדמים הקשורים למחלת ריאות שאינם ניתנים לזיהוי על ידי בדיקות תפקודי ריאות.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

פיליפ קלימש, אנדראס ווסקרבנצב וינס ווגל-קלאוסן הם בעלי מניות ב-BioVisioneers GmbH, חברה המתעניינת בשיטות הדמיית תהודה מגנטית ריאתית.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו מומנה על ידי המרכז הגרמני לחקר הריאות (DZL). המחברים הפיקו תועלת ממספר דיונים מועילים עם עמיתים, במיוחד עם מרסל גוטברלט, אגילו קרן, לאה ברנדט, ארנד אוברט, ג'וליאן גלנדורף, טיל קירייט, תאופיק מוהר אלסדי, גסה פוהלר, מקסימיליאן זובקה, רובין מולר, מריוס ורנץ, כריסטיאן קריסוסטו, מילאן ספת, ז'וליאן שלר וסוניה לודיגר. המחברים מודים לרוברט גרים (Siemens Healthineers) על כתיבת רצף הדמיית ה-MRI, ויתרה מכך, המחברים רוצים להודות גם לפרנק שרדר וסוון ת'יל מהמחלקה לרדיולוגיה (בית הספר לרפואה של הנובר) על הסיוע הטכני יוצא הדופן בביצוע בדיקות ה-MRI.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
ANTsקוד פתוח ניתוח תמונות רפואיות קהילתארגז כלים לרישום תמונה
BARTהדמיה בקוד פתוחhttps://www.opensourceimaging.org/project/berkeley-advanced-reconstruction-toolbox-bart/ארגז כלים לשחזור תמונה
סליל גוףסימנס / פיליפס / GE https://www.siemens-healthineers.com/en-us/magnetic-resonance-imaging/options-and-upgrades/coilsסליל גוף בעל 6 ערוצים לפחות; פיליפס [https://www.usa.philips.com/healthcare/solutions/magnetic-resonance/coils-overview ]
ארגז הכלים לרישום תמונותפורסברג https://github.com/fordanic/image-registrationארגז כלים לרישום תמונה
קוד שחזור תמונהBioVisioneers GmbHwww.biovisioneers.comתוכנה לשחזור וניתוח MR
MatlabMathworksתוכנה
MRIסימנס / פיליפס / GE https://www.siemens-healthineers.com/magnetic-resonance-imagingפיליפס [https://www.philips.co.in/healthcare/solutions/magnetic-resonance], GE [https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging]; רצף MRI של 1.5 T / 3 T
סימנס / פיליפס / GE, רצף הד שיפוע תלת מימדי עם מסלול ערימת כוכבים ותוספת זווית זהב; 1. רצף אחיזה-וייב של סימנס - https://t.ly/P31kM , 2. פיליפס Multi Vane XD רצף https://t.ly/wMWZZ , 3. GE Lava-Star, כוכב דיסקו - https://t.ly/vimm2
המחקר

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chronic respiratory diseases. World Health Organization. , Available from: https://www.who.int/health-topics/chronic-respiratory-diseases#tab=tab_1 (2021).
  2. Musch, G., et al. Topographical distribution of pulmonary perfusion and ventilation, assessed by PET in supine and prone humans. J Appl Physiol. 93 (5), 1841-1851 (2002).
  3. Petersson, J., Sánchez-Crespo, A., Larsson, S. A., Mure, M. Physiological imaging of the lung: single-photon-emission computed tomography (SPECT). J Appl Physiol. 102 (1), 468-476 (2007).
  4. Mistry, N. N., et al. Evaluation of fractional regional ventilation using 4D-CT and effects of breathing maneuvers on ventilation. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 87 (4), 825-831 (2013).
  5. Kirby, M., et al. Hyperpolarized 3 He and 129 Xe MR imaging in healthy volunteers and patients with chronic obstructive pulmonary disease. Radiology. 265 (2), 600-610 (2012).
  6. Kuethe, D. O., Caprihan, A., Fukushima, E., Waggoner, R. A. Imaging lungs using inert fluorinated gases. Magn Reson Med. 39 (1), 85-88 (1998).
  7. Ohno, Y., et al. Dynamic oxygen-enhanced MRI versus quantitative CT: Pulmonary functional loss assessment and clinical stage classification of smoking-related COPD. Am J Roentgenol. 190 (2), W93-W99 (2008).
  8. Bauman, G., et al. Non-contrast-enhanced perfusion and ventilation assessment of the human lung by means of fourier decomposition in proton MRI. Magn Reson Med. 62 (3), 656-664 (2009).
  9. Voskrebenzev, A., et al. Feasibility of quantitative regional ventilation and perfusion mapping with phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI in healthy volunteers and COPD, CTEPH, and CF patients. Magn Reson Med. 79 (4), 2306-2314 (2018).
  10. Behrendt, L., et al. Validation of automated perfusion-weighted phase-resolved functional lung (PREFUL)-MRI in patients with pulmonary diseases. J Magn Reson Imaging. 52 (1), 103-114 (2020).
  11. Kaireit, T. F., et al. Flow volume loop and regional ventilation assessment using phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI: Comparison with 129Xenon ventilation MRI and lung function testing. J Magn Reson Imaging. 53 (4), 1092-1105 (2021).
  12. Couch, M. J., et al. Comparison of functional free-breathing pulmonary 1H and hyperpolarized 129Xe magnetic resonance imaging in pediatric cystic fibrosis. Acad Radiol. 28 (8), e209-e218 (2020).
  13. Behrendt, L., et al. Validation of automated perfusion-weighted phase-resolved functional lung (PREFUL)-MRI in patients with pulmonary diseases. J Magn Reson Imaging. 52 (1), 103-114 (2019).
  14. Marshall, H., et al. 129Xe and free-breathing 1H ventilation MRI in patients with cystic fibrosis: A dual-center study. J Magn Reson Imaging. 57 (6), 1908-1921 (2022).
  15. Mendes Pereira, L., et al. UTE-SENCEFUL: first results for 3D high-resolution lung ventilation imaging. Magn Reson Med. 81 (4), 2464-2473 (2018).
  16. Boucneau, T., Fernandez, B., Larson, P., Darrasse, L., Maître, X. 3D magnetic resonance spirometry. Sci Rep. 10 (1), 16012(2020).
  17. Klimeš, F., et al. 3D phase-resolved functional lung ventilation MR imaging in healthy volunteers and patients with chronic pulmonary disease. Magn Reson Med. 85 (2), 912-925 (2021).
  18. Klimeš, F., et al. Repeatability of dynamic 3D phase-resolved functional lung (PREFUL) ventilation MR Imaging in patients with chronic obstructive pulmonary disease and healthy volunteers. J Magn Reson Imaging. 54 (2), 618-629 (2021).
  19. Klimeš, F., Voskrebenzev, A., Gutberlet, M., Grimm, R., Wacker, F., Vogel-Claussen, J. Evaluation of image registration algorithms for 3D phase-resolved functional lung ventilation magnetic resonance imaging in healthy volunteers and chronic obstructive pulmonary disease patients. NMR Biomed. 36 (3), e4860(2022).
  20. Klimeš, F., et al. Effect of CFTR modulator therapy with elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor on pulmonary ventilation derived by 3D phase-resolved functional lung MRI in cystic fibrosis patients. Eur Radiol. 34 (1), 80-89 (2024).
  21. Rosenzweig, S., Holme, H. C. M., Uecker, M. Simple auto-calibrated gradient delay estimation from few spokes using Radial Intersections (RING). Magn Reson Med. 81 (1), 1898-1906 (2019).
  22. Uecker, M., et al. Berkeley advanced reconstruction toolbox. Proc Intl Soc Mag Reson Med. 23 (1), 2486(2015).
  23. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans Syst Man Cybern. 9 (1), 62-66 (1979).
  24. Song, H. K., Dougherty, L. k-Space weighted image contrast (KWIC) for contrast manipulation in projection reconstruction MRI. Magn Reson Med. 44 (6), 825-832 (2000).
  25. Song, H. K., Dougherty, L. Dynamic MRI with projection reconstruction and KWIC processing for simultaneous high spatial and temporal resolution. Magn Reson Med. 52 (4), 815-824 (2004).
  26. Voskrebenzev, A., Gutberlet, M., Kaireit, T. F., Wacker, F., Vogel-Claussen, J. Low-pass imaging of dynamic acquisitions (LIDA) with a group-oriented registration (GOREG) for proton MR imaging of lung ventilation. Magn Reson Med. 78 (4), 1496-1505 (2017).
  27. Avants, B. B., Tustison, N. J., Song, G., Cook, P. A., Klein, A., Gee, J. C. A reproducible evaluation of ANTs similarity metric performance in brain image registration. Neuroimage. 54 (3), 2033-2044 (2011).
  28. Forsberg, D. fordanicimage-registration. , Available from: https://github.com/fordanic/image-registration (2014).
  29. Isensee, F., Jaeger, P. F., Kohl, S. A. A., Petersen, J., Maier-Hein, K. H. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nat Methods. 18 (2), 203-211 (2021).
  30. Wernz, M., et al. Influence of lung vessel segmentation on the reproducibility of PREFUL MRI. Proc IWPFI. 10 (1), 73(2022).
  31. He, K., Sun, J., Tang, X. Guided image filtering. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 35 (6), 1397-1409 (2013).
  32. Klimeš, F., et al. Free-breathing quantification of regional ventilation derived by phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI. NMR Biomed. 32 (6), e4088(2019).
  33. Pöhler, G. H., et al. Repeatability of phase-resolved functional lung (PREFUL)-MRI ventilation and perfusion parameters in healthy subjects and COPD patients. J Magn Reson Imaging. 53 (3), 915-927 (2020).
  34. Moher Alsady, T., et al. MRI-derived regional flow-volume loop parameters detect early-stage chronic lung allograft dysfunction. J Magn Reson Imaging. 50 (6), 1873-1882 (2019).
  35. Kaireit, T. F., et al. Comparison of quantitative regional ventilation-weighted fourier decomposition MRI with dynamic fluorinated gas washout MRI and lung function testing in COPD patients. J Magn Reson Imaging. 47 (6), 1534-1541 (2018).
  36. Munidasa, S., et al. Inter- and intravisit repeatability of free-breathing MRI in pediatric cystic fibrosis lung disease. Magn Reson Med. 89 (5), 2048-2061 (2023).
  37. Lévy, S., et al. Free-breathing low-field MRI of the lungs detects functional alterations associated with persistent symptoms after COVID-19 infection. Invest Radiol. 57 (1), 742-751 (2022).
  38. Voskrebenzev, A., et al. Detection of chronic lung allograft dysfunction using ventilation-weighted Fourier decomposition MRI. Am J Transplant. 18 (8), 2050-2060 (2018).
  39. Voskrebenzev, A., et al. PREFUL MRI depicts dual bronchodilator changes in COPD: A Retrospective analysis of a randomized controlled trial. Radiol Cardiothorac Imaging. 4 (2), e210147(2022).
  40. Klimeš, F., et al. Comparison of free-breathing 3D phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI with dynamic 19F ventilation MRI in patients with obstructive lung disease and healthy volunteers. J Magn Reson Imaging. , (2024).

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

Functional Lung MRIPhase Resolved MRIThree Dimensional PREFULRegional VentilationVentilation Defect MapsCompressed SensingDeep Learning ReconstructionLung Parenchyma SegmentationVentilation DynamicsPulmonary Function Tests

מאמרים קשורים