Визуализация структуры легких с высоким разрешением является важной частью диагностических обследований при многих легочных заболеваниях. Как правило, это выполняется с помощью компьютерной томографии (КТ), которая идеально подходит для получения изображений легких с высоким разрешением1. Тем не менее, компьютерная томография обеспечивает нетривиальную дозу ионизирующего излучения, что делает ее плохо подходящей для регулярной повторной визуализации, визуализации нескольких различных фаз дыхания или визуализации определенных групп населения (например, педиатрии). Магнитно-резонансная томография (МРТ) не несет в себе такого же риска ионизирующего излучения, и поэтому подходит для таких задач визуализации. Тем не менее, визуализировать легкие с помощью МРТ сложно из-за низкой плотности тканей, дыхательных и сердечных движений, а также очень быстрой релаксации сигнала 2,3,4.
Одним из методов МРТ, который способен смягчить эти проблемы, является МРТ с ультракоротким эхо-временем (UTE) 4,5,6. При МРТ UTE сигнал МРТ дискретизируется сразу после возбуждения сигнала, что снижает влияние быстрой релаксации сигнала. Более того, этот метод осуществляет выборку k-пространства от центра к внешним горизонтам, что приводит к значительной избыточной дискретизации в центре k-пространства. Эта избыточная дискретизация в центре k-пространства делает этот метод визуализации устойчивым к движению. В дополнение к этой присущей ему устойчивости к движению, повторная дискретизация центра k-пространства кодирует информацию о движении дыхания, что делает возможным самостробирование изображений 7,8,9. Это самостробирование может быть использовано для создания изображений на различных фазах дыхания. Поскольку люди проводят большую часть дыхательной фазы на выдохе, обычно создается изображение для конца выдоха, поскольку на этой фазе получено больше всего данных визуализации.
Существует множество стратегий самозаторбирования дыхания при МРТ легких. Первое различие, которое следует сделать, это различие, основанное на изображении и . k-пространственное стробирование10 (рисунок 1). При стробировании на основе изображений набор изображений с высоким временным разрешением создается путем реконструкции небольших временных подмножеств данных изображения. Впоследствии положение диафрагмы на этих изображениях используется для идентификации фазы дыхания для заданного набора проекций изображения10,11. В гейтинге, основанном на k-пространстве, данные из центра k-пространства («k0») исследуются 8,9,12. Интенсивность сигнала изображения кодируется в k0, и, таким образом, интенсивность точки k0 изменяется в зависимости от дыхания. Таким образом, проекции могут быть разбиты на различные дыхательные фазы в зависимости от интенсивности k0. Как в стробировании на основе изображений, так и в k-пространстве проекции с фазами, похожими на дыхательные, группируются для реконструкции изображений. Было высказано предположение, что стробирование на основе изображений обеспечивает повышенную точность оценки дыхательной фазы, тем самым обеспечивая изображения с уменьшенным размытием10,13.

Рисунок 1: Методы самостробирования на основе изображений и k-пространства. (A) При стробировании на основе изображений изображения с низким пространственным разрешением и высоким временным разрешением, показывающие диафрагму, генерируются из временных подмножеств общих данных. Используя линию над диафрагмой, можно визуализировать дыхательные движения и сгруппировать их для реконструкции изображения. (B) В стробировании на основе k-пространства первая точка на проекции k-пространства по центру («k0») используется для визуализации дыхательных движений. После сглаживания k0 различия в интенсивности сигнала, основанные на дыхательном цикле, хорошо видны и могут быть использованы для идентификации различных фаз дыхания. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.
Стробирование на основе изображения и k-пространства может быть выполнено с использованием либо жесткого стробирования, либо мягкого стробирования11,14. При жестком гейтинге реконструируются только проекции, соответствующие желаемой фазе дыхания. Однако такое отбрасывание нежелательных проекций может привести к снижению отношения сигнал/шум изображения (SNR) и увеличению артефактов недостаточной дискретизации. Эти нежелательные эффекты можно смягчить с помощью мягкого стробирования. При мягком стробировании все проекции используются для реконструкции изображения, но проекции из нежелательной дыхательной фазы утяжеляются таким образом, чтобы они оказывали меньшее влияние на итоговое изображение. При этом изображения могут быть реконструированы с минимальными артефактами и высоким отношением сигнал/шум, при этом подавляя воздействие дыхательных движений.
Благодаря сочетанию МРТ-сканирования UTE с самостробированием после регистрации можно получить высококачественные изображения, которые, хотя и не эквивалентны КТ, имеют контрастность и разрешение, приближающиеся к КТ-визуализации 6,15,16,17,18,19. В настоящем документе представлен простой протокол для сбора и реконструкции изображений МРТ UTE для получения высококачественных изображений легочной структуры.
Этот протокол написан в первую очередь для 3T MRI сканеров; 3T — это наиболее распространенная напряженность поля, используемая для исследовательской МРТ. Более низкая напряженность магнитного поля, такая как 1,5 Тл или недавно доступная 0,55 Тл20 , может обеспечить улучшенное качество изображения и интенсивность сигнала в легких, поскольку релаксация сигнала в легких происходит медленнее при этих напряженных полях.
Несмотря на то, что были предприняты все усилия для обеспечения ясности и простоты этого протокола и предоставленного кода реконструкции изображения, протокол, вероятно, потребует специального физика МРТ (или аналогичного эксперта по МРТ) для установления соответствующей последовательности МРТ UTE на МРТ-сканере. Последовательность МРТ должна реализовывать стратегию 3D-недекартова кодирования с траекториями k-пространства Center-out. Примеры включают 3D радиальную или 3D спиральную (например, "FLORET")21,22 последовательности изображений. Важно отметить, что порядок проекций должен обладать хорошей временной стабильностью: в течение любого данного подмножества времени проекции должны охватывать весь диапазон k-пространства23. Примерами стратегий упорядочивания проекций с хорошей временной стабильностью являются золотые средние или рандомизированная спираль Хэлтона. Если используется порядок проекции с плохой временной стабильностью, самостробирование после сбора данных приведет к пропуску больших областей k-пространства, что приведет к артефактам изображения. Наконец, последовательность должна быть способна достигать времени эхо-сигнала (TE) <100 μс. Время релаксации T2* в легких при 3 T составляет <1 мс24, поэтому использование очень короткого TE имеет важное значение для получения высококачественных изображений.