Artykuł metodologiczny

Strukturalny rezonans magnetyczny płuc przy użyciu obrazowania ultrakrótkiego echa przy swobodnym oddychaniu, samobramkowaniu

1.2K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/67294

⸱

6 września 2024

1Division of Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine, Hoglund Biomedical Imaging Center, University of Kansas Medical Center

W tym artykule

Podsumowanie

Opisano protokół do generowania obrazów strukturalnych płuc o wysokiej rozdzielczości za pomocą rezonansu magnetycznego (MRI) o ultrakrótkim czasie echa (UTE). Protokół ten pozwala na uzyskanie obrazów za pomocą prostej sekwencji impulsów MRI podczas swobodnego oddychania.

Streszczenie

Wysokiej jakości rezonans magnetyczny płuc jest wyzwaniem ze względu na niską gęstość tkanki, szybką relaksację sygnału MRI oraz ruchy oddechowe i sercowe. Z tych powodów obrazowanie strukturalne płuc wykonuje się prawie wyłącznie za pomocą tomografii komputerowej (CT). Jednak obrazowanie TK dostarcza promieniowanie jonizujące, a zatem jest mniej odpowiednie dla niektórych wrażliwych populacji (np. pediatrii) lub do zastosowań badawczych. Alternatywnie zainteresowanie wzbudza rezonans magnetyczny wykorzystujący ultrakrótkie czasy echa (UTE). Technika ta może być wykonywana podczas swobodnego oddychania w trakcie ~5-10 minutowego skanowania. Informacje o ruchu oddechowym są kodowane wraz z obrazami; Informacje te mogą być wykorzystane do "samobramkowania" obrazów. Samobramkowanie eliminuje zatem konieczność zaawansowanego programowania sekwencji impulsów MRI lub stosowania miechów oddechowych, co upraszcza akwizycję obrazu. W tym protokole przedstawiono proste, solidne i wydajne obliczeniowo metody akwizycji i rekonstrukcji w celu uzyskania wysokiej jakości rezonansu magnetycznego UTE płuc. Protokół ten został opracowany do użytku w skanerze MRI 3T, ale te same zasady można zaimplementować przy niższym natężeniu pola magnetycznego. Protokół zawiera zalecane ustawienia parametrów dla akwizycji promieniowego obrazu UTE 3D, a także wskazówki dotyczące samobramkowanej rekonstrukcji obrazu w celu generowania obrazów w różnych fazach oddechowych. Dzięki implementacji tego protokołu użytkownicy mogą generować obrazy UTE płuc o wysokiej rozdzielczości z minimalnymi lub minimalnymi lub zerowymi artefaktami ruchu. Obrazy te można wykorzystać do oceny struktury płuc, która może być wykorzystana do badań w różnych stanach płucnych.

Wprowadzenie

Obrazowanie płuc o wysokiej rozdzielczości jest niezbędnym elementem diagnostyki wielu schorzeń płuc. Zazwyczaj wykonuje się je za pomocą tomografii komputerowej (CT), która idealnie nadaje się do generowania obrazów płuc o wysokiej rozdzielczości1. Jednak obrazowanie CT wiąże się z niepomijalną dawką promieniowania jonizującego, co sprawia, że nie jest ono odpowiednie do regularnych badań kontrolnych, obrazowania w wielu różnych fazach oddechowych lub obrazowania określonych grup pacjentów (np. dzieci). Rezonans magnetyczny (MRI) nie niesie ze sobą takiego ryzyka promieniowania jonizującego, a zatem nadaje się do takich zadań obrazowych. Jednak obrazowanie płuc za pomocą MRI jest trudne ze względu na niską gęstość tkanek, ruchy oddechowe i kardiologiczne oraz bardzo szybką relaksację sygnału2,3,4.

Jedną z technik MRI, która pozwala zminimalizować te trudności, jest obrazowanie z ultra-krótkim czasem echa (UTE) MRI4,5,6. W UTE MRI sygnał MRI jest próbkowany natychmiast po pobudzeniu, co ogranicza wpływ szybkiej relaksacji sygnału. Ponadto technika ta próbkuje przestrzeń k od centrum na zewnątrz, co prowadzi do znacznego nadpróbkowania w centrum przestrzeni k. Nadpróbkowanie w centrum przestrzeni k sprawia, że technika obrazowania ta jest odporna na ruch. Oprócz tej wrodzonej odporności na ruch, wielokrotne próbkowanie centrum przestrzeni k koduje informacje o ruchu oddechowym, co umożliwia samoczynne bramkowanie obrazów (self-gating)7,8,9. Samoczynne bramkowanie może być wykorzystane do generowania obrazów w różnych fazach oddechu. Ponieważ ludzie spędzają większość cyklu oddechowego w fazie wydechu, powszechną praktyką jest generowanie obrazu dla końca wydechu, ponieważ w tej fazie pozyskuje się najwięcej danych obrazowych.

Istnieje wiele strategii autogatingu oddechowego w badaniach MRI płuc. Pierwszym rozróżnieniem, jakiego należy dokonać, jest podział na metody oparte na obrazowaniu kontrabramkowanie w oparciu o przestrzeń k10 (Rycina 1). W bramkowaniu opartym na obrazach zestaw obrazów o wysokiej rozdzielczości czasowej jest generowany poprzez rekonstrukcję małych podzbiorów czasowych danych obrazowych. Następnie pozycja przepony na tych obrazach jest wykorzystywana do identyfikacji fazy oddechowej dla danego zestawu projekcji obrazowych.10,11W bramkowaniu opartym na przestrzeni k, dane z centrum przestrzeni k („k0) jest badane8,9,12Intensywność sygnału obrazu jest zakodowana w k0, a zatem intensywność k0 punkt zmienia się wraz z oddychaniem. Projekcje można zatem pogrupować w różne fazy oddechowe na podstawie natężenia k0Zarówno w bramkowaniu opartym na obrazach, jak i w bramkowaniu opartym na przestrzeni k, projekcje o podobnych fazach oddechowych są grupowane w celu rekonstrukcji obrazu. Sugerowano, że bramkowanie oparte na obrazach zapewnia wyższą wierność w szacowaniu fazy oddechowej, co pozwala na uzyskanie obrazów o mniejszym stopniu rozmycia.10,13.

Rekonstrukcja metodą przesuwnego okna, schemat samogatingu w przestrzeni k, przetwarzanie sygnałów w analizie obrazowania.
Rycina 1: Techniki samogatingu w oparciu o obrazy i przestrzeń k. (A) W gatingu opartym na obrazach, z czasowych podzbiorów całkowitych danych generowane są obrazy o niskiej rozdzielczości przestrzennej i wysokiej rozdzielczości czasowej, przedstawiające przeponę. Wykorzystując linię przebiegającą przez przeponę, można zwizualizować ruchy oddechowe i pogrupować je w celu rekonstrukcji obrazu. (B) W gatingu opartym na przestrzeni k, pierwszy punkt rzutu przestrzeni k od środka na zewnątrz („k0”) służy do wizualizacji ruchu oddechowego. Po wygładzeniu k0 różnice w intensywności sygnału zależne od cyklu oddechowego stają się wyraźnie widoczne i mogą być wykorzystane do identyfikacji różnych faz oddechowych. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Zarówno bramkowanie obrazowe, jak i bramkowanie w przestrzeni k mogą być realizowane przy użyciu bramkowania twardego (hard gating) lub miękkiego (soft gating)11,14. W bramkowaniu twardym rekonstruowane są tylko te projekcje, które odpowiadają pożądanej fazie oddechowej. Jednakże odrzucanie niepożądanych projekcji może prowadzić do obniżenia stosunku sygnału do szumu (SNR) obrazu oraz zwiększenia artefaktów wynikających z niedopróbkowania. Niepożądane efekty te można złagodzić, stosując bramkowanie miękkie. W bramkowaniu miękkim do rekonstrukcji obrazu wykorzystuje się wszystkie projekcje, jednak projekcje z niepożądanej fazy oddechowej są ważone w taki sposób, aby miały mniejszy wpływ na obraz końcowy. Dzięki temu możliwe jest zrekonstruowanie obrazów z minimalną ilością artefaktów i wysokim SNR, przy jednoczesnym tłumieniu wpływu ruchów oddechowych.

Dzięki połączeniu akwizycji obrazów MRI techniką UTE z post-akwizycyjnym samowyzwalaniem (self-gating) można uzyskać wysokiej jakości obrazy, które, choć nie są równoważne z TK, wykazują kontrast i rozdzielczość zbliżoną do obrazowania TK6,15,16,17,18,19. W niniejszej pracy przedstawiono prosty protokół gromadzenia i rekonstrukcji obrazów UTE MRI w celu uzyskania wysokiej jakości obrazów struktur płucnych.

Niniejszy protokół został opracowany przede wszystkim dla skanerów MRI 3T; 3T jest najczęściej stosowaną natężeniem pola w badaniach MRI. Niższe natężenia pola magnetycznego, takie jak 1.5T lub niedawno wprowadzone 0.55 T20, mogą zapewnić lepszą jakość obrazu i natężenie sygnału w płucach, ponieważ relaksacja sygnału w płucach przebiega wolniej przy tych wartościach pola.

Mimo wszelkich starań, aby zapewnić przejrzystość i prostotę niniejszego protokołu oraz dostarczonego kodu do rekonstrukcji obrazów, realizacja protokołu prawdopodobnie będzie wymagała wsparcia dedykowanego fizyka MRI (lub innego eksperta w dziedzinie MRI) w celu skonfigurowania odpowiedniej sekwencji UTE MRI na skanerze. Sekwencja MRI powinna implementować strategię kodowania 3D niekartezjańskiego z trajektoriami przestrzeni k typu Center-out. Przykładami są sekwencje obrazowania 3D radialnego lub 3D spiralnego (np. „FLORET”)21,22. Co istotne, kolejność projekcji powinna charakteryzować się dobrą stabilnością czasową: w dowolnym wybranym przedziale czasu projekcje powinny obejmować pełen zakres przestrzeni k23. Przykładami strategii ustalania kolejności projekcji o dobrej stabilności czasowej są złote środki (golden means) lub zrandomizowana sekwencją Haltona spirala archimedesowa. W przypadku zastosowania kolejności projekcji o słabej stabilności czasowej, autogating po akwizycji spowoduje pominięcie dużych obszarów przestrzeni k, co doprowadzi do powstania artefaktów obrazu. Wreszcie, sekwencja powinna umożliwiać uzyskanie czasu echa (TE) <100 µs. Czas relaksacji T2* w płucach przy 3T wynosi <1 ms24, dlatego zastosowanie bardzo krótkiego TE jest niezbędne do uzyskania wysokiej jakości obrazów.

Protokół

Wszystkie badania obrazowe z udziałem ludzi zostały przeprowadzone za zgodą KUMC IRB. Od wszystkich uczestników uzyskano pisemną świadomą zgodę. Obrazy w niniejszym badaniu pozyskano zgodnie z ogólnym protokołem rozwoju technicznymi, a kryteria włączenia i wykluczenia były celowo szerokie. Kryteria włączenia: wiek ≥ 18 lat. Kryteria wykluczenia: przeciwwskazania do MRI na podstawie odpowiedzi w kwestionariuszu przesiewowym MRI oraz ciąża. Akcesoria i sprzęt wykorzystane w tym badaniu wymieniono w Tabeli materiałów.

1. Pozyskiwanie obrazów UTE

  1. Przygotuj sekwencję obrazowania. Przygotuj sekwencję obrazowania raz i stosuj tę samą sekwencję dla wszystkich uczestników.
    1. Ustaw parametry zgodnie z Tabelą 1.
    2. Umieść fantom MRI w centrum urządzenia MRI i uruchom sekwencję obrazowania.
      UWAGA: Ponieważ ta sekwencja wymaga szybkiej pracy gradientów i wielu impulsów RF, ważne jest zweryfikowanie, czy konfiguracja protokołu może zostać uruchomiona przed przeprowadzeniem badania u człowieka.
  2. Przygotuj uczestnika do badania MRI. Przeprowadź standardową dla danej instytucji weryfikację bezpieczeństwa MRI, aby upewnić się, że uczestnik może bezpiecznie wejść do skanera MRI.
  3. Upozycjonuj uczestnika na stole do MRI i umieść cewkę klatki piersiowej na tułowiu uczestnika. Umieść cewkę blisko brody uczestnika, aby zapewnić pełne pokrycie szczytów płuc.
  4. Wsuń uczestnika do skanera MRI. Umieść znacznik pozycjonujący tuż poniżej mostka uczestnika.
  5. Wykonaj skan lokalizacyjny, aby upewnić się, że płuca uczestnika znajdują się w polu widzenia dla skanu UTE. Nie zmieniaj geometrii skanu UTE. Jeśli płuca uczestnika nie znajdują się w polu widzenia, przesuń uczestnika i wykonaj dodatkowe skany lokalizacyjne, aż płuca znajdą się w pełni w polu widzenia.
  6. Uruchom sekwencję UTE. Podczas tej sekwencji uczestnik może oddychać normalnie.
  7. Wyeksportuj surowe dane ze skanera. W zależności od zastosowanej sekwencji obrazowania, skaner może lub nie może rekonstruować obrazów. W przypadku proponowanej retrospektywnej rekonstrukcji z bramowaniem (gating) wymagane są surowe dane obrazowe, aby określić, czy obrazy są generowane na skanerze. Należy zwrócić uwagę, że surowe dane będą duże (>10 GB).
  8. Wyeksportuj lub oblicz trajektorie przestrzeni k (tj. położenie każdego punktu surowych danych w przestrzeni k).
    UWAGA: W przypadku niektórych sekwencji obrazowania trajektorie przestrzeni k mogą być przechowywane wraz z surowymi danymi na skanerze MRI i mogą zostać bezpośrednio wyeksportowane. W przypadku innych sekwencji obrazowania trajektorie przestrzeni k będą musiały zostać obliczone na podstawie parametrów obrazowania.
ParametrOgólne zalecane ustawieniaZastosowane w niniejszym opracowaniu ustawienia
Sekwencja obrazowania3D niekartezjańskie z trajektoriami przestrzeni k typu center-outProjekcja 3D Radial z uporządkowaniem według złotego podziału
Pole widzenia400 x 400 x 400 mm3400 x 400 x 400 mm3
Wielkość macierzyZgodnie z wymaganą rozdzielczością docelową320 x 320 x 320 (rozdzielczość izotropowa 1,25 mm)
Szerokość pasmaW zależności od wymaganego czasu odczytu < 1,0 ms888 Hz/piksel
TE< 0,1 ms0,07 ms
TRMinimum (cel 3–4 ms)3,5 ms
Kąt odchyleniaW przybliżeniu 5°4.8°
Liczba projekcjiMinimum 100 0001,35,386
Czas trwania obrazuMinimum 5 min7 min, 54 s

Tabela 1: Zalecane ustawienia obrazowania UTE. Podano ogólne zalecane ustawienia, które mogą służyć jako wytyczne do konfiguracji protokołu. Podano również specyficzne zalecane ustawienia wykorzystane do uzyskania danych, zaprezentowane jako wyniki reprezentatywne. Specyfikacje parametrów są jednakowe dla różnych producentów, z wyjątkiem szerokości pasma. Niektórzy główni producenci aparatów MRI określają szerokość pasma jako Hz/Pixel. Inni główni producenci aparatów MRI określają bezwzględną szerokość pasma. Zalecana szerokość pasma (888 Hz/Pixel) odpowiada bezwzględnej szerokości pasma 284 160 Hz.

2. Rekonstrukcja obrazów UTE z wykorzystaniem obrazowego miękkiego bramowania oddechowego

UWAGA: Kod MATLAB niezbędny do wykonania poniższych kroków jest dostępny pod adresem https://github.com/pniedbalski3/UTE_Reconstruction.

  1. Zaimportuj dane oraz trajektorie przestrzeni k (k-space) do programu MATLAB. Kod służący do importowania surowych danych MRI jest dostępny dla wszystkich głównych producentów aparatów MRI.
  2. Odrzuć pierwsze 1000 projekcji, aby upewnić się, że dane znajdują się w stanie stacjonarnym magnesowania.
    UWAGA: Jeśli zastosowana sekwencja obrazowania zawiera skany wstępne (dummy scans) przed akwizycją danych, ten krok można pominąć.
  3. Zrekonstruuj obraz o niskiej rozdzielczości, używając bardzo małego podzbioru danych.
    1. Zrekonstruuj obraz, stosując niejednorodną szybką transformatę Fouriera (NUFFT) do rozmiaru maciercy 96 x 96 x 96.
    2. Użyj około 200 projekcji, co odpowiada danym z przedziału od 0,6 s do 0,8 s.
    3. Zrekonstruuj i zapisz obrazy ze wszystkich elementów cewek, a także końcowy obraz po kombinacji cewek.
  4. W powstałym obrazie po kombinacji cewek wybierz przekrój czołowy, na którym wyraźnie widać przeponę.
    UWAGA: Dostarczony kod poprosi użytkownika o wybranie przekroju zawierającego przeponę.
  5. Po wybraniu tego przekroju przejrzyj obrazy z poszczególnych cewek dla tego przekroju i wybierz jeden lub dwa elementy cewek, które najlepiej obrazują przeponę (Rysunek 2).
    UWAGA: Dostarczony kod poprosi użytkownika o wybranie elementów cewek.
  6. Zrekonstruuj obrazy, stosując przesuwne okno (sliding window), aby wygenerować obrazy o rozdzielczości czasowej ~0,5 s (Rysunek 2).
    1. Zrekonstruuj dane tylko z elementów cewek wybranych w kroku 2.4.
      UWAGA: Chociaż można zrekonstruować wszystkie elementy cewek, do wizualizacji przepony na potrzeby autogatingu oddechowego potrzebne są tylko elementy najbliższe przepony. Dzięki rekonstrukcji tylko elementów cewek położonych najbliżej przepony czas rekonstrukcji i obciążenie obliczeniowe są drastycznie zmniejszone.
    2. Użyj pierwszych 200 projekcji, aby zrekonstruować obraz za pomocą niejednorodnej szybkiej transformaty Fouriera (Rysunek 2). Zapisz tylko przekrój pokazujący przeponę (wybrany w kroku 2.4).
      UWAGA: Ostatecznie zostanie wygenerowanych do 1500 obrazów; do wizualizacji pozycji przepony wystarczy przekrój 2D, a zapisywanie obrazów 3D dla każdego kroku przesuwnego okna byłoby zbyt obciążające.
    3. Przesuń okno o 100 projekcji (t.j. pierwszy obraz jest rekonstruowany z projekcji 1-200, drugi z projekcji 101-300) i zrekonstruuj dodatkowy obraz, zapisując przekrój wybrany w kroku 2.4.
    4. Kontynuuj, aż wszystkie projekcje zostaną wykorzystane do wygenerowania obrazów.
  7. Wybierz linię przebiegającą przez przeponę na pierwszym z obrazów z przesuwnego okna. Upewnij się, że linia jest wystarczająco długa, aby wysuwać się w stronę płuc o 5-10 wokseli i w stronę przepony o 5-10 wokseli.
  8. Zwizualizuj ruch oddechowy, przeglądając ten nawigator oddechowy dla wszystkich projekcji.
  9. Wyznacz położenie przepony dla wszystkich nawigatorów oddechowych. Istnieje wiele sposobów wykonania tego zadania, ale prostą metodą jest zastosowanie metody Otsu25 w celu oddzielenia strony ciemniejszej (płuco) od strony jaśniejszej (przepona).
  10. Wykorzystaj położenie przepony do przypisania projekcji do danego koszyka (bin) oddechowego. Jeśli dany nawigator oddechowy pokazuje przeponę w „pozycji 1”, to 200 projekcji użytych do wygenerowania obrazu dla tego nawigatora będzie należeć do „koszyka 1”.
    UWAGA: Ponieważ obrazy były generowane za pomocą przesuwnego okna z nakładaniem się 100 projekcji, niektóre projekcje mogą zostać przypisane do wielu koszyków. Niska rozdzielczość przestrzenna obrazów z przesuwnego okna prowadzi do powstania łącznie ~4-6 koszyków, które obejmują pełen zakres od wdechu do wydechu.
  11. Wybierz koszyk do rekonstrukcji, określając, który z nich zawiera największą liczbę projekcji, co powinno odpowiadać końcowemu wydechowi.
    1. Alternatywnie zrekonstruuj obrazy dla pożądanych faz oddechowych na podstawie wizualnej inspekcji nawigatora oddechowego.
  12. Wygeneruj wagi dla miękkiego gatingu (soft-gating)14.
    1. Użyj filtra wykładniczego, aby przypisać wagę 1 do projekcji w koszyku głównym oraz gwałtownie malejącą wagę do projekcji w innych koszykach oddechowych.
  13. Użyj narzędzi Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 do rekonstrukcji obrazu o wysokiej rozdzielczości dla wybranego koszyka oddechowego.
    UWAGA: BART to bezpłatnie dostępny zestaw narzędzi do rekonstrukcji obrazów MRI.
    1. Oblicz wagi kompensacji gęstości, stosując iteracyjną kombinację gęstości.
    2. Przeskaluj wagi kompensacji gęstości za pomocą wag miękkiego gatingu.
    3. Przeskaluj dane na podstawie wag kompensacji gęstości i wag miękkiego gatingu.
    4. Wykonaj podstawową niejednorodną szybką transformatę Fouriera (NUFFT), aby ułatwić kombinację cewek.
    5. Przekształć obraz NUFFT w siatkowaną przestrzeń k (gridded k-space) do zastosowania w kombinacji cewek.
    6. Wygeneruj macierz kombinacji cewek i użyj jej do połączenia cewek zarówno dla surowych danych, jak i siatkowanej przestrzeni k.
    7. Oszacuj czułość cewek.
    8. Wykonaj rekonstrukcję obrazowania równoległego metodą compressed sense, wykorzystując ważoną kompensację gęstości, dane po kombinacji cewek oraz mapy czułości cewek.
  14. Zapisz końcowy obraz. Format NIFTI jest łatwy do wdrożenia. Jeśli obraz ma zostać przesłany do systemu PACS, wymagany może być format DICOM.

Schemat procesu MRI, wybór cewki przepony, rekonstrukcja z przesuwnym oknem, analiza oddechowa.
Figura 2: Samogating oparty na obrazowaniu. (1) Wykorzystanie obrazu o niskiej rozdzielczości zrekonstruowanego z niewielkiej liczby projekcji (w celu zwiększenia wydajności obliczeń) do zidentyfikowania przekroju czołowego, na którym wyraźnie widoczna jest przepona. (2) Wybór elementów cewki położonych najbliżej przepony poprzez analizę obrazów z poszczególnych elementów cewek. (3) Wykonanie rekonstrukcji z przesuwnym oknem wyłącznie dla elementów cewek najbliższych przeponie (ze względu na wydajność obliczeniową). Obrazy mogą być generowane z podzbiorów 200 projekcji (co odpowiada ~0,8 s); poprzez nakładanie projekcji w obrazach można osiągnąć pseudo-rozdzielczość czasową wynoszącą ~0,5 s. (4) Wyznaczenie linii prostopadłej do przepony, która posłuży jako nawigator oddechowy. (5) Wizualizacja danych obrazowych na tej linii ukazuje ruchy oddechowe, które mogą zostać wykorzystane do binowania obrazów. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.

3. Rekonstrukcja obrazu UTE z wykorzystaniem oddechowego soft-gatingu opartego na przestrzeni k

  1. Wykonać kroki 2.1-2.4, aby zidentyfikować element cewki znajdujący się najbliżej przepony.
  2. Wygenerować ślad szeregu czasowego k0, używając wartości bezwzględnej pierwszego punktu na projekcji dla wszystkich projekcji wybranego elementu cewki. Pozwoli to na wizualizację przebiegu oddechowego.
  3. W odstępach co 5000 projekcji znormalizować k0 przez średnią intensywność sygnału tych samych punktów k028. Pozwala to zniwelować dryft intensywności sygnału w czasie i poprawia możliwość ilościowego grupowania projekcji.
  4. Oznaczyć każdy punkt k0 jako występujący podczas wdechu lub wydechu.
    1. Wygładzić szereg czasowy k0 i obliczyć pochodną, aby ocenić nachylenie dla każdego punktu na śladzie bramkowania.
    2. Oznaczyć punkty wdechowe na podstawie znaku nachylenia. Nachylenie dodatnie odpowiada wydechowi, natomiast nachylenie ujemne odpowiada wdechowi.
  5. Pogrupować projekcje na podstawie intensywności sygnału. Ponieważ głębokość oddechu może być zmienna, grupowanie projekcji opiera się na amplitudzie sygnału, a nie na pozycji w fazie oddechowej.
    UWAGA: Prostą i szybką metodą realizacji tego zadania jest zastosowanie k-średnich (k-means clustering) w celu zidentyfikowania różnych poziomów intensywności sygnału.
  6. Dla grup pośrednich między końcem wdechu a końcem wydechu zidentyfikować projekcje jako występujące podczas wdechu lub wydechu na podstawie kroku 3.4.
  7. Przeprowadzić rekonstrukcję obrazu zgodnie z krokami opisanymi od kroku 2.10 do kroku 2.13.
  8. W razie potrzeby zrekonstruować obrazy dla wszystkich grup oddechowych, a nie tylko dla końca wydechu.

Wyniki

Reprezentatywne wyniki (Rycina 3) zostały uzyskane przy użyciu ustawień przedstawionych w Tabeli 1. Zastosowany czas obrazowania pozwala na uzyskanie wysokiej jakości obrazów, które są tolerowalne dla większości uczestników.

porównanie bramkowania tomografii komputerowej, metody oparte na k0 i na obrazie, schemat przedstawiający wyniki bramkowania miękkiego i twardego
Rysunek 3: Reprezentatywne wygenerowane obrazy UTE. Przedstawiono przekroje czołowe, strzałkowe i osiowe obrazów tego samego pacjenta z zestawami danych zrekonstruowanymi przy użyciu bramkowania opartego na obrazie oraz na przestrzeni k, a także z zastosowaniem bramkowania twardego i miękkiego. Obszar na każdym obrazie (kwadraty) został powiększony, aby podkreślić różnice w rozdzielczości między obrazami. W przypadku tego uczestnika bramkowanie oparte na obrazie i na przestrzeni k działa podobnie w zakresie ograniczania ruchów oddechowych. Bramkowanie miękkie prowadzi do zmniejszenia rozmycia obrazów. Przybliżony stosunek sygnału do szumu miąższu w każdym obrazie wynosi: bramkowanie twarde oparte na obrazie: 3,2; bramkowanie miękkie oparte na obrazie: 3,6; bramkowanie twarde oparte na k0: 4,3; bramkowanie miękkie oparte na k0: 3,2. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Dzięki temu protokołowi można uzyskać obrazy MRI płuc o wysokiej rozdzielczości w fazie końca wydechu. Po akwizycji obrazów w trakcie swobodnego oddychania, ruch oddechowy można zwizualizować, stosując bramkowanie oparte na obrazach lub w przestrzeni k. W celu uzyskania optymalnej jakości obrazu, akwizycja jest prowadzona przy użyciu wielokanałowych cewek odbiorczych w układzie macierzowym. Dlatego niezbędne jest zidentyfikowanie elementu cewki znajdującego się najbliżej przepony, aby zapewnić największą czułość na ruch oddechowy (Rysunek 2). Indeks elementu cewki położonego najbliżej przepony może zmieniać się z każdego skanowania na kolejne, w zależności od ułożenia cewki. W związku z tym ważne jest przeglądanie obrazów z poszczególnych elementów cewki dla każdego skanowania, aby zapewnić prawidłową identyfikację odpowiedniego elementu cewki.

W przypadku zastosowania bramkowania obrazowego, do generowania obrazów pojedynczego przekroju ukazującego przeponę wykorzystuje się rekonstrukcję z przesuwanym oknem. Po przeprowadzeniu rekonstrukcji obrazu z przesuwanym oknem przepona powinna być wyraźnie widoczna na każdym z tych obrazów. Jeśli przepona nie jest wyraźnie widoczna, konieczne może być powtórzenie tej rekonstrukcji z użyciem innych elementów cewki. Linia oceniająca obszar przepony umożliwia wizualizację ruchu oddechowego w czasie. Podobnie punkt k0 przy zastosowaniu bramkowania opartego na przestrzeni k umożliwia wizualizację ruchu oddechowego.

U uczestnika, który pozostaje w bezruchu i oddycha regularnie, zarówno bramkowanie oparte na obrazach, jak i bramkowanie w przestrzeni k wykazują spójną falę oddechową. U uczestnika mniej zdyscyplinowanego obie metody bramkowania pozwalają zidentyfikować regiony czasowe, w których występuje nieregularny oddech. Bramkowanie oparte na obrazach oraz w przestrzeni k dla uczestników szczególnie zdyscyplinowanych i szczególnie niedyscyplinowanych przedstawiono na Rysunku 4. Podobnie jak w poprzednich badaniach7,13, zaprezentowane tutaj wyniki sugerują, że bramkowanie oparte na obrazach może zapewniać lepszą wierność obrazu w porównaniu do bramkowania opartego na k0.

Analiza przestrzeni k i obrazu MRI, porównanie regularnego i nieregularnego oddychania podczas skanowania płuc.
Rysunek 4: Ślady bramkowania k0 oraz opartego na obrazie dla uczestnika o bardzo regularnym oddechu (lewo) i uczestnika o oddechu płytkim i nieregularnym (prawo). Reprezentatywne obrazy dla bramkowania opartego na obrazie oraz bramkowania k0 dla obu uczestników przedstawiono poniżej śladów bramkowania, w tym z powiększonym fragmentem obrazu w celu podkreślenia różnic między obrazami. W przypadku uczestników oddychających regularnie, bramkowanie oparte na obrazie i bramkowanie k0 wykazały podobną wydajność. W przypadku uczestnika oddychającego nieregularnie, oba obrazy wykazują względnie niską jakość, choć bramkowanie oparte na obrazie zapewniło nieco lepszą wydajność. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Po zwizualizowaniu ruchu oddechowego można zrekonstruować obrazy dla dowolnej liczby faz oddechowych. Niniejszy protokół jest skierowany przede wszystkim na generowanie pojedynczego obrazu w fazie końca wydechu (Rysunek 3). Obrazy w fazie końca wydechu charakteryzują się zazwyczaj najlepszą jakością obrazu i stosunkiem sygnału do szumu (SNR) ze względu na większą liczbę projekcji uzyskanych podczas wydechu oraz większą gęstość płuc w tej fazie oddechowej.

Ponieważ obrazy wolumetryczne 3D wymagają ogromnej liczby projekcji w celu pełnego próbkowania, powszechną praktyką jest gromadzenie obrazów z niedostatecznym próbkowaniem. W protokole opisanym w Tabela 1stosuje się próbkowanie na poziomie około 60%. Metody obrazowania 3D spiralnego i 3D radialnego wykazują tendencję do odporności na niedopróbkowanie, zatem zazwyczaj nie stanowi to istotnej bariery w pozyskiwaniu obrazów o wysokiej rozdzielczości. Jednakże retrospektywne bramkowanie zmniejsza liczbę projekcji w tych i tak już niedopróbkowanych obrazach, co może prowadzić do rozmycia i powstawania artefaktów, szczególnie u mniej zdyscyplinowanych uczestników, u których wzorzec oddychania może być mniej regularny. Zastosowanie bramkowania miękkiego (soft gating) może pomóc w ograniczeniu rozmycia i artefaktów wynikających z niedopróbkowania, co pokazano w Rycina 3 i Rysunek 5.

MRI płuc pokazujące techniki bramkowania: wydech, twarde bramkowanie, miękkie bramkowanie, wyniki słabego ważenia.
Rysunek 5: Korzyści i ryzyka miękkiego bramkowania. Obrazy z fazy wydechu (A) są zazwyczaj generowane przy użyciu znacznie większej liczby projekcji, przez co są mniej podatne na artefakty obrazowania przy zastosowaniu twardego bramkowania. Obrazy z fazy wdechu są generowane przy znacznie mniejszej liczbie projekcji, w związku z czym twarde bramkowanie może prowadzić do obniżenia jakości obrazu i powstawania artefaktów (B). Miękkie bramkowanie może zredukować te artefakty oraz poprawić rozdzielczość i jakość obrazu (C), jednak należy zadbać o zastosowanie odpowiedniego ważenia projekcji. W przypadku zastosowania niewłaściwego ważenia obrazy mogą być rozmyte i tracić wierność względem docelowej fazy oddechowej (D). Wybrane obszary każdego obrazu przedstawiono w powiększeniu, aby podkreślić różnice w rozdzielczości i położeniu przepony. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3 przedstawia obrazy UTE zrekonstruowane przy użyciu bramkowania opartego zarówno na obrazie, jak i na przestrzeni k, a także z zastosowaniem bramkowania miękkiego i twardego. Zarówno bramkowanie oparte na obrazie, jak i na przestrzeni k wykazują zdolność do obrazowania przepony w fazie końca wydechu, choć, jak wspomniano powyżej, kilka grup wykazało lepszą kompensację ruchu przy zastosowaniu bramkowania opartego na obrazie11,13. Bramkowanie twarde, w przypadku obrazów wydechu przedstawionych na Rysunku 3, nie powoduje istotnych artefaktów obrazowania. Jednak w obrazach wdechu, które są rekonstruowane z mniejszej liczby projekcji, bramkowanie twarde skutkuje obniżonym stosunkiem sygnału do szumu i zwiększeniem artefaktów niedopróbkowania. Bramkowanie miękkie zwiększa ostrość obrazów i w przypadku obrazów wdechu tłumi artefakty obrazu (Rysunek 5). Należy jednak zachować ostrożność przy bramkowaniu miękkim, ponieważ jeśli niepożądane projekcje nie zostaną odpowiednio zważone, może dojść do utraty wierności odwzorowania ruchu (Rysunek 5). Obrazy wdechu są szczególnie podatne na rozmycie przepony, biorąc pod uwagę znacznie większą liczbę projekcji z końca wydechu.

Po rekonstrukcji można zaobserwować cechy związane z prawidłową fizjologią i patofizjologią płuc (Rysunek 6). Na obrazie wysokiej jakości z optymalną rekonstrukcją widoczne są drogi oddechowe aż do 3.Badań i rozwoju lub 4th można zaobserwować generację. Ponadto widoczne jest większe unaczynienie, szczególnie w obszarach centralnych płuc. U pacjentów z interstitialną chorobą płuc widoczne są cechy zgodne z obrazem w tomografii komputerowej, takie jak obszary zmętnienia typu matowej szyby oraz zmiany typu plastra miodu (Rycina 6). W niektórych przypadkach na obrazach można wnioskować o wystąpieniu takich cech jak pułapki powietrzne lub rozedma, jednak zazwyczaj stosunek sygnału do szumu (SNR) w miąższu płuc jest zbyt niski, aby z pewnością zidentyfikować te cechy w obrazach nabytych przy natężeniu pola 3T.

Porównanie obrazowania płuc w technice CT i UTE, wstawki przedstawiają szczegóły rozdzielczości; maski dróg oddechowych na renderze 3D.
Rysunek 6Porównanie tomografii komputerowej (TK) z MRI z wykorzystaniem techniki bardzo krótkiego czasu echa (UTE). (A) obrazowanie tomografii komputerowej (1st kolumna) wyraźnie przekracza MRI UTE (2nd kolumna) pod kątem rozdzielczości i jakości obrazu. Obszary obrazów TK (3rd kolumna) oraz MRI UTE (4th kolumna) są powiększone, aby ułatwić porównywalność obrazów. Niemniej jednak istotne cechy, takie jak duże naczynia krwionośne, duże drogi oddechowe oraz cechy teksturalne związane z patofizjologią płuc, np. zmiany typu plastry miodu w (B) oraz zmętnienie typu „matowej szyby” w (C) można zwizualizować w obrazowaniu UTE MRI. Choć UTE MRI nie posiada takiej samej zdolności rozdzielczej dróg oddechowych jak tomografia komputerowa (CT), drogi oddechowe do 3rd lub 4th generacje można segmentować ręcznie na obrazach (D). Aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny, kliknij tutaj.

Dyskusja

Podczas wykonywania obrazowania płuc za pomocą UTE można wykorzystać wiele wariantów zarówno akwizycji, jak i rekonstrukcji, aby wygenerować obrazy płuc. Protokół ten koncentruje się na łatwości implementacji i wydajności obliczeniowej. Obrazowanie za pomocą radialnego UTE 3D jest stosunkowo proste, a sekwencje obrazowania są ogólnie dostępne u głównych dostawców MRI. Dostępne są narzędzia oparte na MATLAB do obsługi danych i samobramkowania. Ponieważ większość instytucji akademickich ma dostęp do licencji MATLAB, ten kod powinien być szeroko użyteczny i łatwy do wdrożenia. Dostarczony kod MATLAB jest dostosowany do akwizycji obrazu za pomocą domowej sekwencji obrazowania na skanerze MRI 3T firmy Siemens. Inne sekwencje i platformy MRI mogą wymagać pewnej edycji kodu w celu prawidłowego odczytania danych obrazowych.

Surowe pliki danych obrazowania dla tych obrazów są bardzo duże (>10 GB), a co za tym idzie, algorytmy rekonstrukcji są kosztowne obliczeniowo. W związku z tym rekonstrukcja obrazu może być bardzo czasochłonna. Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 zapewnia wysokiej jakości narzędzia do rekonstrukcji obrazu, które są łatwe do wdrożenia i wydajne obliczeniowo. BART można łatwo zintegrować z dostarczonymi narzędziami opartymi na MATLAB do samodzielnego bramkowania. Dostarczony potok implementujący bramkowanie retrospektywne oparte na obrazach i BART wymaga 20-30 minut na wygenerowanie obrazów z surowych danych. Odbywa się to na komputerze ze 128 GB pamięci RAM i procesorem Intel i9 3,00 GHz 13. generacji. Obecnie protokół nie wykorzystuje procesora graficznego (GPU) do przyspieszenia obliczeń, chociaż można to zaimplementować, aby jeszcze bardziej skrócić czas obliczeń. Zalecany jest komputer z co najmniej 64 GB pamięci RAM w celu zapewnienia odpowiedniej pamięci do obsługi dużych zbiorów danych związanych z tym protokołem.

Wybór obrazu- vs. Samobramkowanie oparte na K-Space może mieć wpływ na przepływ pracy i jakość obrazu. Podczas gdy bramkowanie oparte na k-space jest szybsze, może rozwiązywać fazy oddechowe z mniejszą dokładnością13. Bramkowanie oparte na obrazie wymaga więcej czasu na wykonanie, biorąc pod uwagę czas potrzebny na rekonstrukcję okna przesuwnego (~5 minut przy użyciu dostarczonego kodu Matlab), ale ta metoda może zapewnić lepszą wierność ruchu przysłony, a tym samym zapewnić obrazy ze zmniejszonym rozmyciem ruchu.

Do tego protokołu można wprowadzić szereg ulepszeń kosztem łatwości aplikacji, wydajności obliczeniowej lub czasu rekonstrukcji obrazu. Obrazy mogą być pozyskiwane przy większej liczbie projekcji, co poprawiłoby jakość obrazów, ale wymagałoby dodatkowego czasu skanowania i dodatkowego czasu rekonstrukcji. W zależności od tego, ile projekcji zostanie dodanych, do przechowywania bardzo dużych zestawów danych może być również wymagana dodatkowa pamięć komputera. Można również zastosować dodatkowe wyrafinowanie w bramkowaniu, takie jak zastosowanie rekonstrukcji obrazu o wyższej rozdzielczości w rekonstrukcji okien przesuwnych. To z kolei zwiększyłoby obciążenie obliczeniowe tego protokołu. Dodatkowo można wdrożyć bardziej zaawansowaną rekonstrukcję obrazu, taką jak techniki takie jak iMoCo29,30. Chociaż te ulepszenia mogą prowadzić do poprawy jakości obrazu, wiążą się one ze znacznie wydłużonym czasem obliczeń, a tym samym mogą być coraz mniejsze zyski.

Obecny protokół koncentruje się na strukturalnym rezonansie magnetycznym. W tym protokole można wprowadzić różne zmiany, aby zamiast tego badać czynność płuc, na przykład za pomocą rezonansu magnetycznego wzmocnionego tlenem31,32 lub za pomocą analizy PREFUL28,33.

Ostatecznie protokół ten umożliwia pozyskiwanie obrazów MRI płuc o wysokiej rozdzielczości przy użyciu 5-8 minutowej akwizycji swobodnego oddychania. Surowe dane uzyskane podczas akwizycji obrazu można retrospektywnie przebramować, generując obrazy w różnych fazach oddechowych, które nie są uszkodzone przez ruch oddechowy. Protokół ten kładzie nacisk na łatwość implementacji i wydajność obliczeniową, z całkowitym czasem rekonstrukcji obrazu wynoszącym 20-30 minut przy użyciu wysokowydajnej stacji roboczej. Po ustaleniu, rekonstrukcja obrazu może być wykonana przy minimalnej interwencji użytkownika, chociaż wymagania dotyczące ręcznego wyboru wycinka obrazu przedstawiającego membranę i najbardziej odpowiednie elementy cewki uniemożliwiają całkowitą automatyzację protokołu. Chociaż rezonans magnetyczny płuc nie jest powszechnie wykonywany w klinice, zwiększona dostępność rezonansu magnetycznego UTE z czasem może zwiększyć jego zastosowanie do wyjaśnienia struktury płuc.

Oświadczenia

Piotr Niedbalski otrzymuje fundusze na badania od National Scleroderma Foundation, American Heart Association i NIH. Jest konsultantem w Polarean Imaging Plc., firmie rozwijającej technologię hiperpolaryzowanego rezonansu magnetycznego 129Xe.

Podziękowania

Rozwój tego protokołu i obrazów pokazanych jako reprezentatywne wyniki były wspierane przez National Scleroderma Foundation.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Cewka do rezonansu magnetycznego klatki piersiowejSiemens, GE, Philips, inne cewki do obrazowania klinicznego MRI DostawcaNieA 26-32-kanałowa cewka klatki piersiowej powinna być używana
Wysokowydajna stacja roboczaHP, Apple lub inna firma produkująca sprzęt komputerowyNie dotyczyDo rekonstrukcji obrazu potrzebny jest komputer z co najmniej 64 GB pamięci
MatlabMathworksR2016A lub nowszyLicencja Matlab jest potrzebna do uruchomienia dostarczonego kodu komputerowego
MRI PhantomSiemens, GE, Philips lub Other MRI Phantom VendorN/AKażdy Phantom może być używany do testowania sekwencji MRI przed jej użyciem u ludzi.
Skaner MRISiemens, GE, Philips lub inny kliniczny skaner MRI DostawcaNie dotyczyProtokół został opracowany na skanerze 3T, ale 1,5 T lub 0,55 T również działałoby przy minimalnej adaptacji
dotyczy

Bibliografia

  1. Raju, S., Ghosh, S., Mehta, A. C. Chest ct signs in pulmonary disease: A pictorial review. Chest. 151 (6), 1356-1374 (2017).
  2. Biederer, J., et al. MRI of the lung (2/3). Why, when, how. Insights Imaging. 3 (4), 355-371 (2012).
  3. Biederer, J., et al. MRI of the lung (3/3)-current applications and future perspectives. Insights Imaging. 3 (4), 373-386 (2012).
  4. Johnson, K. M., Fain, S. B., Schiebler, M. L., Nagle, S. Optimized 3D ultrashort echo time pulmonary MRI. Magn Reson Med. 70 (5), 1241-1250 (2013).
  5. Ma, W., et al. Ultra-short echo-time pulmonary MRI: Evaluation and reproducibility in COPD subjects with and without bronchiectasis. J Magn Reson Imaging. 41 (5), 1465-1474 (2015).
  6. Roach, D. J., et al. Ultrashort echo-time magnetic resonance imaging is a sensitive method for the evaluation of early cystic fibrosis lung disease. Ann Am Thorac Soc. 13 (11), 1923-1931 (2016).
  7. Tibiletti, M., et al. Multistage three-dimensional UTE lung imaging by image-based self-gating. Magn Reson Med. 75 (3), 1324-1332 (2016).
  8. Weick, S., et al. Dc-gated high-resolution three-dimensional lung imaging during free-breathing. J Magn Reson Imaging. 37 (3), 727-732 (2013).
  9. Fischer, A., et al. Self-gated non-contrast-enhanced functional lung imaging (SENCEFUL) using a quasi-random fast low-angle shot (FLASH) sequence and proton MRI. NMR Biomed. 27 (8), 907-917 (2014).
  10. Tibiletti, M., et al. Respiratory self-gated 3D UTE for lung imaging in small animal MRI. Magn Reson Med. 78 (2), 739-745 (2017).
  11. Jiang, W., et al. Motion robust high resolution 3D free-breathing pulmonary MRI using dynamic 3D image self-navigator. Magn Reson Med. 79 (6), 2954-2967 (2018).
  12. Higano, N. S., et al. Retrospective respiratory self-gating and removal of bulk motion in pulmonary UTE MRI of neonates and adults. Magn Reson Med. 77 (3), 1284-1295 (2016).
  13. Metze, P., et al. Non-uniform self-gating in 2D lung imaging. Front Phys. 10, (2022).
  14. Gandhi, D. B., et al. Comparison of weighting algorithms to mitigate respiratory motion in free-breathing neonatal pulmonary radial UTE-MRI. Biomed Phys Eng Express. 10 (3), 035030(2024).
  15. Fauveau, V., et al. Performance of spiral UTE-MRI of the lung in post-covid patients. Magn Reson Imaging. 96, 135-143 (2023).
  16. Metz, C., et al. Comparison of diagnostic quality of 3D ultrashort-echo-time techniques for pulmonary magnetic resonance imaging in free-breathing. Acta Radiologica. 64 (5), 1851-1858 (2023).
  17. Periaswamy, G., et al. Comparison of ultrashort TE lung MRI and HRCT lungs for detection of pulmonary nodules in oncology patients. Indian J Radiol Imaging. 32 (04), 497-504 (2022).
  18. Darçot, E., et al. Comparison between magnetic resonance imaging and computed tomography in the detection and volumetric assessment of lung nodules: A prospective study. Frontiers in Medicine. 9, 858731(2022).
  19. Dournes, G., et al. 3D ultrashort echo time MRI of the lung using stack-of-spirals and spherical k-space coverages: Evaluation in healthy volunteers and parenchymal diseases. J Magn Reson Imaging. 48 (6), 1489-1497 (2018).
  20. Campbell-Washburn, A. E. 2019 American Thoracic Society Bear Cage winning proposal: Lung imaging using high-performance low-field magnetic resonance imaging. Am J Respir Crit Care Med. 201 (11), 1333-1336 (2020).
  21. Robison, R. K., Anderson, A. G., Pipe, J. G. Three-dimensional ultrashort echo-time imaging using a FLORET trajectory. Magn Reson Med. 78 (3), 1038-1049 (2017).
  22. Willmering, M. M., Robison, R. K., Wang, H., Pipe, J. G., Woods, J. C. Implementation of the FLORET sequence for lung imaging. Magn Reson Med. 82 (3), 1091-1100 (2019).
  23. Chan, R. W., Ramsay, E. A., Cunningham, C. H., Plewes, D. B. Temporal stability of adaptive 3D radial MRI using multidimensional golden means. Magn Reson Med. 61 (2), 354-363 (2009).
  24. Yu, J., Xue, Y., Song, H. K. Comparison of lung T2* during free-breathing at 1.5 T and 3.0 T with ultrashort echo time imaging. Magn Reson Med. 66 (1), 248-254 (2011).
  25. Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans Syst Man Cybern. 9 (1), 62-66 (1979).
  26. Martin Uecker, F. O., et al. Berkely advanced reconstruction toolbox. Proc Intl Soc Magn Reson Med. 23, 2486(2015).
  27. Bart Toolbox for Computational Magnetic Resonance Imaging. , (2024).
  28. Munidasa, S. Treatment monitoring of pediatric cystic fibrosis lung disease using free breathing lung MRI. , Doctor of Philosophy thesis, University of Toronto. (2024).
  29. Zhu, X., Chan, M., Lustig, M., Johnson, K. M., Larson, P. E. Z. Iterative motion-compensation reconstruction ultra-short TE (IMOCO UTE) for high-resolution free-breathing pulmonary MRI. Magn Reson Med. 83 (4), 1208-1221 (2020).
  30. Tan, F., et al. Motion-compensated low-rank reconstruction for simultaneous structural and functional UTE lung MRI. Magn Reson Med. 90 (3), 1101-1113 (2023).
  31. Bhattacharya, I., et al. Oxygen-enhanced functional lung imaging using a contemporary 0.55 T MRI system. NMR Biomed. 34 (8), e4562(2021).
  32. Kim, M., et al. Feasibility of dynamic T2*-based oxygen-enhanced lung MRI at 3T. Magn Reson Med. 91 (3), 972-986 (2024).
  33. 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).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

MRI p ucMRI podczas swobodnego oddychaniaobrazowanie z samowyzwalaniemobrazowanie struktury p uckompensacja ruchu oddechowego3D radialne UTEniejednorodna szybka transformata Fourierakombinacja cewekobrazowanie r wnoleg e

Powiązane artykuły