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Ressonância magnética estrutural pulmonar usando imagens de tempo de eco ultracurto de respiração livre e auto-fechadas

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DOI:

10.3791/67294

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6 de setembro de 2024

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

Neste artigo

Resumo

Um protocolo é descrito para gerar imagens estruturais de alta resolução dos pulmões usando ressonância magnética (MRI) de tempo de eco ultracurto (UTE). Este protocolo permite que as imagens sejam adquiridas usando uma sequência de pulso de ressonância magnética simples durante a respiração livre.

Resumo

A ressonância magnética de alta qualidade dos pulmões é desafiada pela baixa densidade do tecido, relaxamento rápido do sinal de ressonância magnética e movimento respiratório e cardíaco. Por esses motivos, a imagem estrutural dos pulmões é realizada quase exclusivamente por meio de tomografia computadorizada (TC). No entanto, a TC fornece radiação ionizante e, portanto, é menos adequada para certas populações vulneráveis (por exemplo, pediatria) ou para aplicações de pesquisa. Como alternativa, a ressonância magnética usando tempos de eco ultracurtos (UTE) está atraindo interesse. Esta técnica pode ser realizada durante a respiração livre ao longo de uma varredura de ~ 5-10 minutos. As informações do movimento respiratório são codificadas ao lado das imagens; Essas informações podem ser usadas para "auto-controlar" imagens. O auto-gating elimina assim a necessidade de programação avançada da sequência de pulso de ressonância magnética ou o uso de foles respiratórios, o que simplifica a aquisição de imagens. Neste protocolo, são apresentados métodos simples, robustos e computacionalmente eficientes de aquisição e reconstrução para aquisição de ressonância magnética UTE de alta qualidade dos pulmões. Este protocolo foi desenvolvido para uso em um scanner de ressonância magnética 3T, mas os mesmos princípios podem ser implementados com menor intensidade de campo magnético. O protocolo inclui configurações de parâmetros recomendados para aquisição de imagens UTE radiais 3D, bem como instruções para reconstrução de imagem auto-fechada para gerar imagens em fases respiratórias distintas. Por meio da implementação desse protocolo, os usuários podem gerar imagens UTE de alta resolução dos pulmões com artefatos de movimento mínimos ou mínimos. Essas imagens podem ser usadas para avaliar a estrutura pulmonar, que pode ser implementada para uso em pesquisa em uma variedade de condições pulmonares.

Introdução

A imagem de alta resolução da estrutura pulmonar é uma parte essencial das investigações diagnósticas para muitas condições pulmonares. Normalmente, isso é realizado por meio de imagens de tomografia computadorizada (TC), que são ideais para gerar imagens de alta resolução dos pulmões1. No entanto, a TC fornece uma dose não trivial de radiação ionizante, tornando-a inadequada para imagens repetidas regulares, imagens em várias fases respiratórias diferentes ou imagens de certas populações (por exemplo, pediatria). A ressonância magnética (RM) não apresenta o mesmo risco de radiação ionizante e, portanto, é passível de tais tarefas de imagem. No entanto, é difícil obter imagens dos pulmões por ressonância magnética devido à baixa densidade tecidual, movimento respiratório e cardíaco e relaxamento de sinal muito rápido 2,3,4.

Uma técnica de RM capaz de mitigar esses desafios é a RM de tempo de eco ultracurto (UTE) 4,5,6. Na ressonância magnética UTE, o sinal de ressonância magnética é amostrado imediatamente após a excitação do sinal, o que reduz o impacto do relaxamento rápido do sinal. Além disso, esta técnica coleta amostras do espaço k do centro para fora, o que leva a uma sobreamostragem significativa no centro do espaço k. Essa superamostragem no centro do espaço k torna essa técnica de imagem robusta ao movimento. Além dessa robustez inerente ao movimento, a amostragem repetida do centro do espaço k codifica informações sobre o movimento respiratório, o que permite o autocontrole das imagens 7,8,9. Esse auto-gating pode ser usado para gerar imagens em uma variedade de fases respiratórias. Como os humanos passam a maior parte da fase respiratória na expiração, é comum gerar uma imagem para a expiração final, pois essa fase tem a maioria dos dados de imagem adquiridos.

Há uma variedade de estratégias para o autocontrole respiratório na ressonância magnética pulmonar. A primeira distinção a ser feita é baseada em imagem vs. gating baseado em espaço k10 (Figura 1). No gating baseado em imagem, um conjunto de imagens com alta resolução temporal é gerado pela reconstrução de pequenos subconjuntos temporais dos dados de imagem. Posteriormente, a posição do diafragma nessas imagens é utilizada para identificar a fase respiratória para um determinado conjunto de projeções de imagens10,11. No gating baseado em k-space, os dados do centro do k-space ("k0") são examinados 8,9,12. A intensidade do sinal da imagem é codificada em k0 e, portanto, a intensidade do ponto k0 varia com a respiração. As projeções podem, portanto, ser agrupadas em diferentes fases respiratórias com base na intensidade de k0. Tanto no gating baseado em imagem quanto no k-space, as projeções com fases respiratórias semelhantes são agrupadas para reconstrução da imagem. Tem sido sugerido que o gating baseado em imagens fornece maior fidelidade na estimativa da fase respiratória, fornecendo imagens com desfoque reduzido10,13.

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Figura 1: Técnicas de auto-controle baseadas em imagem e k-space. (A) No gating baseado em imagem, imagens de baixa resolução espacial e alta resolução temporal mostrando o diafragma são geradas a partir de subconjuntos temporais dos dados gerais. Usando uma linha sobre o diafragma, o movimento respiratório pode ser visualizado e agrupado para reconstrução da imagem. (B) No gating baseado em k-space, o primeiro ponto em uma projeção de k-space centrada ("k0") é usado para visualizar o movimento respiratório. Após a suavização k0, as diferenças de intensidade do sinal com base no ciclo respiratório são claramente visíveis e podem ser usadas para identificar diferentes fases respiratórias. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Tanto o gating baseado em imagem quanto o k-space podem ser realizados usando hard gating ou soft gating11,14. No hard gating, apenas as projeções correspondentes à fase respiratória desejada são reconstruídas. No entanto, esse descarte de projeções indesejadas pode levar à redução da relação sinal-ruído (SNR) da imagem e ao aumento dos artefatos de subamostragem. Esses efeitos indesejados podem ser mitigados usando o soft gating. No soft gating, todas as projeções são usadas para reconstrução de imagens, mas as projeções de uma fase respiratória indesejada são ponderadas de forma que tenham um impacto menor na imagem final. Ao fazer isso, as imagens podem ser reconstruídas com artefatos mínimos e alta SNR, enquanto ainda suprimem o impacto do movimento respiratório.

Por meio da combinação da aquisição de ressonância magnética da UTE com o autocontrole pós-aquisição, podem ser geradas imagens de alta qualidade que, embora não sejam equivalentes à TC, têm um contraste e resolução próximos aos da imagem de TC 6,15,16,17,18,19. Aqui, um protocolo simples é fornecido para coletar e reconstruir imagens de ressonância magnética da UTE para gerar imagens de alta qualidade da estrutura pulmonar.

Este protocolo é escrito principalmente para scanners de ressonância magnética 3T; 3T é a intensidade de campo mais comum usada para pesquisa de ressonância magnética. Intensidades de campo magnético mais baixas, como 1,5T ou o 0,55 T20 recentemente disponível, podem fornecer melhor qualidade de imagem e intensidade de sinal nos pulmões, pois o relaxamento do sinal nos pulmões é mais lento nessas intensidades de campo.

Embora todas as tentativas tenham sido feitas para fornecer clareza e simplicidade neste protocolo e no código de reconstrução de imagem fornecido, o protocolo provavelmente exigirá um físico de ressonância magnética dedicado (ou especialista em ressonância magnética semelhante) para estabelecer uma sequência de ressonância magnética UTE apropriada no scanner de ressonância magnética. A sequência de ressonância magnética deve implementar uma estratégia de codificação 3D não cartesiana com trajetórias de espaço k de centro-saída. Exemplos incluem sequências de imagem 3D radial ou espiral 3D (por exemplo, "FLORET")21,22. É importante ressaltar que a ordem das projeções deve ter boa estabilidade temporal: em qualquer subconjunto de tempo, as projeções devem cobrir toda a gama de k-espaço23. Exemplos de estratégias de ordenação de projeção com boa estabilidade temporal são médias áureas ou espiral de Arquimedes randomizada por Halton. Se uma ordenação de projeção com baixa estabilidade temporal for usada, o auto-gating pós-aquisição omitirá grandes regiões do espaço k, levando a artefatos de imagem. Finalmente, a sequência deve ser capaz de atingir um tempo de eco (TE) de <100 μs. O tempo de relaxamento T2* nos pulmões em 3T é de <1 ms24, portanto, usar um TE muito curto é essencial para gerar imagens de alta qualidade.

Protocolo

Todas as imagens em seres humanos foram realizadas com a aprovação do KUMC IRB. O consentimento informado por escrito foi obtido de todos os participantes. As imagens deste estudo foram obtidas sob um protocolo genérico de desenvolvimento técnico, e os critérios de inclusão/exclusão foram deliberadamente amplos. Critério de inclusão: Idade ≥ 18 anos. Critério de exclusão: Ressonância magnética contra-indicada com base nas respostas ao questionário de triagem de ressonância magnética e gravidez. Os acessórios e os equipamentos utilizados para este estudo estão listados na Tabela de Materiais.

1. Aquisição de imagem UTE

  1. Prepare a sequência de imagens. Prepare a sequência de imagem uma vez e use essa mesma sequência para todos os participantes.
    1. Defina os parâmetros de acordo com a Tabela 1.
    2. Coloque um simulador de ressonância magnética no centro da ressonância magnética e execute a sequência de imagem.
      NOTA: Como essa sequência requer desempenho de gradiente rápido e muitos pulsos de RF, é importante verificar se a configuração do protocolo pode ser executada antes do teste em um ser humano.
  2. Prepare o participante para a ressonância magnética. Use a triagem de segurança de ressonância magnética padrão institucional para garantir que o participante possa entrar com segurança na ressonância magnética.
  3. Posicione o participante na cama de ressonância magnética e coloque uma bobina torácica sobre o torso do participante. Posicione a bobina perto do queixo do participante para garantir a cobertura total dos ápices pulmonares.
  4. Mova o participante para o scanner de ressonância magnética. Coloque o ponto de referência de posicionamento logo abaixo do esterno do participante.
  5. Colete uma varredura do localizador para garantir que os pulmões do participante estejam dentro do campo de view para a varredura UTE. Não mova a geometria da varredura UTE. Se os pulmões do participante não estiverem dentro do campo de visão, mova o participante e colete varreduras de localização adicionais até que os pulmões estejam totalmente dentro do campo de visão.
  6. Execute a sequência UTE. Durante esta sequência, o participante pode respirar normalmente.
  7. Exporte os dados brutos do scanner. Dependendo da sequência de imagem usada, o scanner pode ou não reconstruir imagens no scanner. Para a reconstrução retrospectiva proposta, são necessários dados brutos de imagem para determinar se as imagens são geradas ou não no scanner. Observe que os dados brutos serão grandes (>10 GB).
  8. Exporte ou calcule trajetórias do espaço k (ou seja, a localização no espaço k de cada ponto de dados bruto).
    NOTA: Para algumas sequências de imagem, as trajetórias do espaço k podem ser armazenadas junto com os dados brutos no scanner de ressonância magnética e podem ser exportadas diretamente. Para outras sequências de imagem, as trajetórias do espaço k precisarão ser calculadas com base nos parâmetros de imagem.
ParâmetroConfigurações genéricas recomendadasConfigurações implementadas aqui
Sequência de imagem3D não cartesiano com trajetórias de espaço k de centro para foraRadial 3D com ordenação de projeção de meios dourados
Campo de visão400 x 400 x 400 mm3400 x 400 x 400 mm3
Tamanho da matrizConforme desejado para resolução de destino320 x 320 x 320 (resolução isotrópica de 1,25 mm)
Largura de bandaConforme necessário para a duração da leitura < 1,0 ms888 Hz/pixel
TE< 0,1 ms0,07 ms
TRMínimo (Meta 3 – 4 ms)3,5 ms
Ângulo de inversãoAproximadamente 5°4.8°
Número de projeçõesMínimo 100.0001,35,386
Duração da imagemMínimo 5 min7 min, 54 s

Tabela 1: Configurações recomendadas para imagens UTE. São fornecidas configurações genéricas recomendadas que podem ser usadas para orientar a configuração do protocolo. As configurações recomendadas específicas que foram usadas para os dados também são fornecidas, conforme mostrado como resultados representativos. As especificações de parâmetros são genéricas entre os fornecedores, exceto para largura de banda. Alguns dos principais fornecedores de ressonância magnética especificam a largura de banda como Hz/Pixel. Outros grandes fornecedores de ressonância magnética especificam largura de banda absoluta. A largura de banda recomendada (888 Hz/Pixel) corresponde a uma largura de banda absoluta de 284.160 Hz.

2. Reconstrução de imagem UTE usando soft-gating respiratório baseado em imagem

NOTA: O código MATLAB para concluir as etapas a seguir é fornecido em https://github.com/pniedbalski3/UTE_Reconstruction.

  1. Importe dados e trajetórias do espaço k para o MATLAB. O código para importar dados brutos de ressonância magnética está disponível para todos os principais fornecedores de ressonância magnética.
  2. Descarte as primeiras 1000 projeções para garantir que os dados estejam em magnetização de estado estacionário.
    NOTA: Se a sequência de imagem usada incluir varreduras fictícias antes da aquisição de dados, esta etapa pode ser ignorada.
  3. Reconstrua uma imagem de baixa resolução usando um subconjunto muito pequeno de dados.
    1. Reconstrua a imagem usando uma transformada rápida de Fourier não uniforme para um tamanho de matriz de 96 x 96 x 96.
    2. Use aproximadamente 200 projeções, correspondendo a 0,6 s a 0,8 s de dados.
    3. Reconstrua e armazene imagens de todos os elementos da bobina, bem como uma imagem final combinada da bobina.
  4. Na imagem combinada da bobina resultante, selecione uma fatia coronal que mostre claramente o diafragma.
    NOTA: O código fornecido solicitará que o usuário selecione uma fatia contendo o diafragma.
  5. Uma vez que esta fatia tenha sido selecionada, visualize as imagens individuais da bobina para esta fatia e selecione um ou dois elementos da bobina que melhor mostram o diafragma (Figura 2).
    NOTA: O código fornecido solicitará que o usuário selecione os elementos da bobina.
  6. Reconstrua imagens usando uma janela deslizante para gerar imagens com resolução temporal de ~ 0,5 s (Figura 2).
    1. Reconstrua apenas os dados dos elementos da bobina selecionados na etapa 2.4.
      NOTA: Embora todos os elementos da bobina possam ser reconstruídos, apenas os elementos mais próximos do diafragma são necessários para visualizar o diafragma para fins de auto-regulação respiratória. Ao reconstruir apenas os elementos da bobina mais próximos do diagrama, o tempo de reconstrução e a carga computacional são drasticamente reduzidos.
    2. Use as primeiras 200 projeções para reconstruir uma imagem usando uma transformada rápida de Fourier não uniforme (Figura 2). Armazene apenas a fatia que mostra o diafragma (conforme encontrado na etapa 2.4).
      NOTA: Em última análise, até 1500 imagens serão geradas; apenas uma fatia 2D é necessária para visualizar a posição do diafragma, e armazenar imagens 3D para cada uma das etapas da janela deslizante seria proibitivo.
    3. Deslocamento por 100 projeções (ou seja, a primeira imagem é reconstruída usando projeções 1-200. A segunda é reconstruída usando as projeções 101 - 300) e reconstrói uma imagem adicional, armazenando a fatia selecionada na etapa 2.4.
    4. Continue até que todas as projeções tenham sido usadas para gerar imagens.
  7. Selecione uma linha sobre o diafragma na primeira das imagens da janela deslizante. Certifique-se de que a linha seja longa o suficiente para se estender para os pulmões em 5-10 voxels e para o diafragma em 5-10 voxels.
  8. Visualize o movimento respiratório visualizando este navegador respiratório para todas as projeções.
  9. Determine a localização do diafragma para todos os navegadores respiratórios. Existem várias maneiras de fazer isso, mas um método simples é usar o método25 de Otsu para dividir o lado mais escuro (pulmão) do lado mais claro (diafragma).
  10. Use a localização do diafragma para rotular as projeções como pertencentes a um determinado compartimento respiratório. Se um determinado navegador respiratório mostrar o diafragma na "posição 1", as 200 projeções usadas para gerar a imagem para esse navegador pertenceriam ao "compartimento 1".
    NOTA: Como as imagens foram geradas usando uma janela deslizante com uma sobreposição de 100 projeções, algumas projeções podem ser rotuladas como pertencentes a vários compartimentos. A resolução espacial grosseira das imagens da janela deslizante leva a um total de ~ 4-6 caixas que cobrem toda a gama de inspiração até a expiração.
  11. Selecione o compartimento a ser reconstruído determinando qual compartimento tem o maior número de projeções, que devem corresponder à expiração final.
    1. Como alternativa, reconstrua as imagens para as fases respiratórias desejadas com base na inspeção visual do navegador respiratório.
  12. Gere pesos para portões suaves14.
    1. Use um filtro exponencial para fornecer um peso de 1 para projeções dentro do compartimento primário e um peso drasticamente reduzido para projeções dentro de diferentes compartimentos respiratórios.
  13. Use o Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 para reconstruir uma imagem de alta resolução no compartimento respiratório desejado.
    NOTA: O BART é uma caixa de ferramentas disponível gratuitamente para reconstrução de imagens de ressonância magnética.
    1. Calcule os pesos de compensação de densidade usando a combinação de densidade iterativa.
    2. Dimensione os pesos de compensação de densidade pelos pesos de passagem suave.
    3. Dados de balança com base na compensação de densidade e pesos de passagem suave
    4. Execute uma transformada de Fourier rápida não uniforme básica (NUFFT) para facilitar a combinação da bobina.
    5. Converta a imagem NUFFT em espaço k quadriculado a ser usado para combinação de bobinas.
    6. Gere uma matriz de combinação de bobinas e use-a para combinar bobinas para os dados brutos e o espaço k em grade.
    7. Estime as sensibilidades da bobina.
    8. Realize a reconstrução de sentido comprimido de imagem paralela usando a compensação de densidade ponderada, dados combinados da bobina e mapas de sensibilidade da bobina.
  14. Salve a imagem final. O formato NIFTI é facilmente implementado. Se a imagem for carregada em um sistema PACs, pode ser necessário um formato DICOM.

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Figura 2: Autocontrole baseado em imagem. (1) Usando uma imagem de baixa resolução reconstruída a partir de um pequeno número de projeções (para eficiência computacional), identifique um corte coronal que mostre claramente o diafragma. (2) Examinando imagens de elementos de bobina individuais, selecione os elementos de bobina que estão mais próximos do diafragma. (3) Realizar uma reconstrução de janela deslizante apenas dos elementos da bobina mais próximos do diafragma (para eficiência computacional). As imagens podem ser geradas a partir de subconjuntos de 200 projeções (correspondendo a ~0,8 s); Ao sobrepor projeções, uma resolução pseudo-temporal de ~ 0,5 s pode ser alcançada nas imagens. (4) Identificar uma linha perpendicular ao diafragma a ser usada como navegador respiratório. (5) A visualização dos dados da imagem nesta linha mostra o movimento respiratório, que pode ser usado para armazenar imagens. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Reconstrução de imagem UTE usando soft-gating respiratório baseado no espaço k

  1. Conclua as etapas 2.1-2.4 para que o elemento da bobina mais próximo do diafragma possa ser identificado.
  2. Gere um traço de série temporal k0 usando o valor absoluto do primeiro ponto na projeção para todas as projeções para o elemento de bobina selecionado. Isso fornecerá uma visualização de uma forma de onda respiratória.
  3. Em etapas de 5000 projeções, normalize k0 pela intensidade média do sinal desses mesmos k0 pontos28. Isso mitiga o desvio da intensidade do sinal ao longo do tempo e fornece uma capacidade aprimorada de projeções quantitativamente bin.
  4. Rotule cada pontok 0 como ocorrendo durante a inspiração ou expiração.
    1. Suavize a série temporal k0 e pegue a derivada para avaliar a inclinação para cada ponto no traço de gating.
    2. Rotule os pontos de inspiração com base no sinal da inclinação. Uma inclinação positiva corresponde à expiração, enquanto uma inclinação negativa corresponde à inspiração.
  5. Projeções de compartimentos com base na intensidade do sinal. Como a profundidade da respiração pode ser variável, as projeções de bin são baseadas na amplitude do sinal e não na localização na fase respiratória.
    NOTA: Um método simples e rápido para fazer isso é implementar o agrupamento k-means para identificar diferentes níveis de intensidade de sinal.
  6. Para caixas intermediárias entre inspiração final e expiração final, identifique as projeções como ocorrendo durante a inspiração e expiração com base na etapa 3.4.
  7. Conclua a reconstrução da imagem seguindo as etapas fornecidas na etapa 2.10 a 2.13.
  8. Se desejar, reconstrua as imagens para todos os compartimentos respiratórios, em vez de apenas no final da expiração.

Resultados

Os resultados representativos (Figura 3) foram gerados usando as configurações mostradas na Tabela 1. A duração da imagem usada fornece imagens de alta qualidade que são toleráveis pela maioria dos participantes.

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Figura 3: Imagens UTE representativas geradas. Cortes coronais, sagitais e axiais de imagens são mostrados para o mesmo paciente com conjuntos de dados reconstruídos usando gating baseado em imagem e k-space, bem como gating rígido e gating suave. Uma região em cada imagem (quadrados) é mostrada ampliada para destacar as diferenças de resolução entre as imagens. Para este participante, a imagem e o gating baseado no espaço k têm desempenho semelhante na mitigação do movimento respiratório. O soft-gating leva à redução do desfoque nas imagens. A relação sinal-ruído parenquimatosa aproximada em cada imagem é: Hard-gating baseado em imagem: 3,2; Soft-gating baseado em imagem: 3,6; K0 com base em hard-gating: 4,3; Soft-gating baseado em K0: 3.2. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Por meio desse protocolo, imagens de ressonância magnética de alta resolução dos pulmões no final da expiração podem ser geradas. Após a aquisição de imagens de respiração livre, o movimento respiratório pode ser visualizado usando gating baseado em imagem ou k-space. Para obter a melhor qualidade de imagem, essas imagens são adquiridas usando bobinas de matriz de receptores multicanal. Assim, é essencial identificar o elemento da bobina mais próximo do diafragma para ter maior sensibilidade ao movimento respiratório (Figura 2). O índice do elemento da bobina mais próximo do diafragma pode mudar de varredura para varredura com base no posicionamento da bobina. Como resultado, é importante visualizar imagens de elementos de bobina individuais para cada varredura para garantir a identificação adequada do elemento de bobina adequado.

Se o gating baseado em imagem for usado, a reconstrução da janela deslizante será usada para gerar imagens de uma única fatia mostrando o diafragma. Após a reconstrução da imagem da janela deslizante, o diafragma deve estar claramente visível em cada uma dessas imagens. Se o diafragma não estiver claramente visível, pode ser necessário repetir essa reconstrução usando diferentes elementos da bobina. Uma linha avaliada sobre o diafragma permite a visualização do movimento respiratório ao longo do tempo. Da mesma forma, o pontok 0 ao usar o gating baseado em k-space também permite a visualização do movimento respiratório.

Em um participante que permanece imóvel e respira regularmente, tanto o gating baseado em imagem quanto o k-space mostram uma forma de onda respiratória consistente. Em um participante menos complacente, ambos os métodos de gating podem identificar regiões temporais onde ocorre respiração irregular. O gating baseado em imagem e no espaço k para participantes particularmente compatíveis e particularmente não compatíveis são mostrados na Figura 4. Semelhante ao trabalho anterior 7,13, os resultados mostrados aqui sugerem que o gating baseado em imagem pode fornecer melhor fidelidade de imagem em comparação com o gating baseado em k0.

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Figura 4: k0 e traços de gating baseados em imagem para um participante com respiração muito regular (esquerda) e um participante que respirava superficialmente e irregularmente (direita). Imagens representativas para gating baseado em imagem e k0 para ambos os participantes são mostradas abaixo dos traços de gating, incluindo uma região ampliada da imagem para destacar as diferenças entre as imagens. Para os participantes que respiravam regularmente, o gating baseado em imagem e k0 teve desempenho semelhante. Para o participante que respirou irregularmente, ambas as imagens mostram qualidade relativamente ruim, embora o gating baseado em imagem tenha tido um desempenho ligeiramente melhor. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Após a visualização do movimento respiratório, as imagens em um número arbitrário de fases respiratórias podem ser reconstruídas. Este protocolo destina-se principalmente a gerar uma única imagem no final da expiração (Figura 3). As imagens no final da expiração tendem a ter a melhor qualidade de imagem e RSR devido ao maior número de projeções adquiridas durante a expiração e à maior densidade dos pulmões durante essa fase respiratória.

Como as imagens volumétricas 3D exigem um grande número de projeções para serem totalmente amostradas, é prática comum coletar imagens subamostradas. No protocolo descrito na Tabela 1, utiliza-se aproximadamente 60% de amostragem. Os métodos de imagem 3D em espiral e radial 3D tendem a ser robustos à subamostragem, portanto, isso normalmente não é uma barreira significativa para a coleta de imagens de alta resolução. No entanto, o bloqueio retrospectivo reduz o número de projeções nessas imagens já subamostradas, portanto, desfoque e artefatos podem ser uma preocupação, principalmente em participantes menos complacentes que podem não ter um padrão de respiração tão regular. O uso de soft gating pode ajudar a mitigar o desfoque e os artefatos devido à subamostragem, conforme mostrado na Figura 3 e na Figura 5.

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Figura 5: Benefícios e riscos do soft-gating. As imagens de expiração (A) normalmente são geradas usando um número muito maior de projeções e, portanto, não são tão suscetíveis a artefatos de imagem ao usar hard-gating. As imagens de inspiração são geradas com um número muito menor de projeções e, portanto, o hard gating pode levar a reduções na qualidade da imagem e nos artefatos de imagem (B). O soft-gating pode reduzir esses artefatos e melhorar a resolução e a qualidade da imagem (C), mas é preciso tomar cuidado para usar a ponderação de projeção apropriada. Se for implementada uma ponderação deficiente, as imagens podem ficar desfocadas e perder a fidelidade à fase respiratória alvo (D). As regiões de cada imagem são mostradas ampliadas para destacar as diferenças na resolução e na posição do diafragma. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

A Figura 3 mostra imagens UTE reconstruídas usando gating baseado em imagem e espaço k, bem como usando gating suave e rígido. O gating baseado em imagem e k-space mostra uma capacidade de resolver o diafragma no final da expiração, embora, como observado acima, vários grupos tenham demonstrado compensação de movimento superior ao usar gating baseado em imagem11,13. O bloqueio rígido, no caso das imagens de expiração mostradas na Figura 3, não resulta em artefatos de imagem significativos. No entanto, em imagens de inspiração, que são reconstruídas com menos projeções, o hard gating resulta em redução de sinal-ruído e aumento de artefatos de subamostragem. O soft gating aumenta a nitidez das imagens e, no caso de imagens de inspiração, suprime os artefatos de imagem (Figura 5). No entanto, deve-se ter cuidado com o soft-gating, porque se as projeções indesejadas não forem ponderadas adequadamente, a fidelidade do movimento pode ser perdida (Figura 5). As imagens de inspiração são particularmente suscetíveis ao desfoque do diafragma, dado o número muito maior de projeções de expiração final.

Na reconstrução, podem ser observadas características relacionadas à fisiologia e fisiopatologia pulmonar normais (Figura 6). Em uma imagem de alta qualidade com reconstrução otimizada, as vias aéreas até a3ª ou4ª geração podem ser visualizadas. Além disso, a vasculatura maior é visível, principalmente nas regiões centrais dos pulmões. Em pacientes com doença pulmonar intersticial, características consistentes com características de TC são visíveis, como opacidades em vidro fosco e faveolamento (Figura 6). Em alguns casos, características como aprisionamento aéreo ou enfisema podem ser inferidas a partir de imagens, mas normalmente, a SNR dentro do parênquima pulmonar é muito baixa para identificar com segurança essas características para imagens adquiridas em 3T.

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Figura 6: Comparação da TC com a RM da UTE. (A) A tomografia computadorizada (1ª coluna) excede claramente a ressonância magnética da UTE (2ª coluna) em termos de resolução e qualidade da imagem. As regiões das imagens de TC (3ª coluna) e da RM da UTE (4ª coluna) são ampliadas para facilitar a comparabilidade entre as imagens. No entanto, características importantes, como vasculatura grande, vias aéreas grandes e características de textura relacionadas à fisiopatologia pulmonar, como faveolamento em (B) e opacidade em vidro fosco em (C), podem ser visualizadas na UTE Embora a ressonância magnética da UTE não tenha a mesma capacidade de resolver as vias aéreas que a TC, as vias aéreas para a3ª ou4ª geração podem ser segmentadas manualmente a partir de imagens (D). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Discussão

Ao realizar imagens UTE dos pulmões, muitas variações de aquisição e reconstrução podem ser usadas para gerar imagens dos pulmões. Este protocolo se concentra na facilidade de implementação e eficiência computacional. A imagem usando UTE radial 3D é relativamente simples, com sequências de imagem geralmente disponíveis nos principais fornecedores de ressonância magnética. Ferramentas baseadas em MATLAB são fornecidas para manipulação de dados e auto-controle. Como a maioria das instituições acadêmicas tem acesso às licenças do MATLAB, esse código deve ser amplamente utilizável e facilmente implementado. O código MATLAB fornecido é adaptado para aquisição de imagens usando uma sequência de imagens caseira em um scanner de ressonância magnética Siemens 3T. Outras sequências e plataformas de ressonância magnética podem exigir alguma edição do código para ler adequadamente os dados de imagem.

Os arquivos de dados de imagem brutos para essas imagens são muito grandes (>10 GB) e, portanto, os algoritmos de reconstrução são computacionalmente caros. Como resultado, a reconstrução da imagem pode ser muito demorada. O Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 fornece ferramentas de reconstrução de imagem de alta qualidade que são facilmente implementadas e computacionalmente eficientes. O BART é facilmente integrado às ferramentas baseadas em MATLAB fornecidas para auto-gating. O pipeline fornecido que implementa o gating retrospectivo baseado em imagem e o BART requer de 20 a 30 minutos para gerar imagens a partir de dados brutos. Isso é feito em um computador com 128 GB de RAM e um processador Intel i9 de 13.00 GHz de 3.00ª geração. Atualmente, o protocolo não usa uma unidade de processamento gráfico (GPU) para acelerar a computação, embora isso possa ser implementado para reduzir ainda mais o tempo computacional. Recomenda-se um computador com pelo menos 64 GB de RAM para garantir memória adequada para lidar com os grandes conjuntos de dados envolvidos neste protocolo.

A escolha de imagem- vs. O auto-gating baseado em k-space pode afetar os fluxos de trabalho e a qualidade da imagem. Embora o gating baseado no espaço k seja mais rápido, ele pode resolver as fases respiratórias com menos precisão13. O gating baseado em imagem requer mais tempo para ser executado, dado o tempo necessário para a reconstrução da janela deslizante (~ 5 min usando o código Matlab fornecido), mas esse método pode fornecer melhor fidelidade ao movimento do diafragma e, assim, fornecer imagens com desfoque de movimento reduzido.

Uma variedade de melhorias pode ser feita neste protocolo às custas da facilidade de aplicação, eficiência computacional ou tempo de reconstrução da imagem. As imagens podem ser adquiridas com um número maior de projeções, o que aumentaria a qualidade das imagens, mas exigiria duração adicional da varredura e tempo adicional de reconstrução. Dependendo de quantas projeções são adicionadas, memória adicional do computador também pode ser necessária para armazenar os conjuntos de dados muito grandes. Sofisticação adicional no gating também pode ser incorporada, como o uso de reconstrução de imagem de alta resolução na reconstrução da janela deslizante. Isso, novamente, aumentaria a carga computacional desse protocolo. Além disso, a reconstrução de imagens mais avançada poderia ser implementada, como técnicas como o iMoCo29,30. Embora essas melhorias possam levar a uma melhor qualidade de imagem, elas vêm com um tempo computacional significativamente maior e, portanto, pode haver retornos decrescentes.

O presente protocolo é focado em ressonância magnética estrutural. Uma variedade de mudanças pode ser feita neste protocolo para interrogar a função pulmonar, como o uso de ressonância magnética com oxigênio31,32 ou a análise PREFUL28,33.

Em última análise, este protocolo permite a aquisição de imagens de ressonância magnética de alta resolução dos pulmões usando uma estratégia de aquisição de respiração livre de 5 a 8 minutos. Os dados brutos adquiridos durante a aquisição de imagens podem ser bloqueados retrospectivamente, gerando imagens em diferentes fases respiratórias que não são corrompidas pelo movimento respiratório. Este protocolo enfatizou a facilidade de implementação e a eficiência computacional, com um tempo total de reconstrução de imagem de 20 a 30 minutos usando uma estação de trabalho de alto desempenho. Uma vez estabelecida, a reconstrução da imagem pode ser realizada com o mínimo de intervenção do usuário, embora os requisitos de selecionar manualmente uma fatia de imagem mostrando o diafragma e os elementos de bobina mais apropriados impeçam que o protocolo seja totalmente automatizado. Embora a RNM dos pulmões não seja comumente realizada na clínica, o aumento da disponibilidade de RNM da UTE ao longo do tempo pode aumentar seu uso para elucidar a estrutura pulmonar.

Divulgações

Peter Niedbalski recebe financiamento de pesquisa da National Scleroderma Foundation, da American Heart Association e do NIH. Ele é consultor da Polarean Imaging Plc., uma empresa que desenvolve a tecnologia de ressonância magnética hiperpolarizada 129Xe.

Agradecimentos

O desenvolvimento deste protocolo e as imagens mostradas como resultados representativos foram apoiados pela National Scleroderma Foundation.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Bobina de ressonância magnética de tóraxSiemens, GE, Philips,, Outros Fornecedor de bobina de imagem de ressonância magnética clínicaN/AUma bobina de tórax de 26 - 32 canais deve ser usada
Estação de trabalho de alto desempenhoHP, Apple ou outra empresa de hardware de computadorN/AUm computador com um mínimo de 64 GB de memória é necessário para reconstrução de imagem
MatlabMathworksR2016A ou mais recenteUma licença Matlab é necessária para executar o código de computador fornecido
MRI PhantomSiemens, GE, Philips ou outro fornecedor de MRI PhantomN/AQualquer Phantom pode ser usado para testar a sequência de ressonância magnética antes de seu uso em seres humanos.
Scanner de ressonância magnéticaSiemens, GE, Philips ou outro fornecedor de scanner de ressonância magnética clínicaN/AO protocolo foi desenvolvido em um scanner 3T, mas 1,5T ou 0,55T também funcionariam com adaptação mínima

Referências

  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).

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