Методическая статья

Структурная МРТ легких с использованием визуализации со свободным дыханием, самостробированием и ультракоротким эхо-временем

1.2K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/67294

⸱

6 сентября 2024 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

Описан протокол создания структурных изображений легких с высоким разрешением с использованием магнитно-резонансной томографии (МРТ) с ультракоротким эхо-временем (UTE). Этот протокол позволяет получать изображения с помощью простой последовательности импульсов МРТ во время свободного дыхания.

Аннотация

Высокое качество МРТ легких осложняется низкой плотностью тканей, быстрым ослаблением сигнала МРТ, а также дыхательной и сердечной моторизацией. По этим причинам структурная визуализация легких выполняется почти исключительно с помощью компьютерной томографии (КТ). Тем не менее, компьютерная томография обеспечивает ионизирующее излучение и, таким образом, менее подходит для определенных уязвимых групп населения (например, педиатрии) или для исследовательских целей. В качестве альтернативы вызывает интерес МРТ с использованием ультракороткого времени эха (UTE). Эта техника может быть выполнена во время свободного дыхания в течение ~5-10 минут сканирования. Информация о движении дыхания кодируется вместе с изображениями; Эта информация может быть использована для «самозагрузки» изображений. Таким образом, самостробирование устраняет необходимость в расширенном программировании последовательности импульсов МРТ или использовании дыхательных сильфонов, что упрощает получение изображений. В этом протоколе представлены простые, надежные и вычислительно эффективные методы сбора и реконструкции для получения высококачественной МРТ легких UTE. Этот протокол был разработан для использования на 3T MRI сканере, но те же принципы могут быть реализованы и при более низкой напряженности магнитного поля. Протокол включает в себя рекомендуемые настройки параметров для получения 3D-радиальных изображений UTE, а также указания для самостробированной реконструкции изображений для получения изображений в отдельных фазах дыхания. Благодаря реализации этого протокола пользователи могут создавать изображения легких с высоким разрешением с минимальными или минимальными или отсутствующими артефактами движения. Эти изображения могут быть использованы для оценки структуры легких, что может быть использовано для исследовательского использования при различных легочных заболеваниях.

Введение

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.

figure-introduction-1
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.

Протокол

Вся визуализация человека была выполнена с одобрения KUMC IRB. Письменное информированное согласие было получено от всех участников. Изображения в этом исследовании были получены в соответствии с общим протоколом технической разработки, а критерии включения/исключения были намеренно широкими. Критерии включения: возраст ≥ 18 лет. Критерии исключения: МРТ противопоказано на основании ответов на скрининговый опросник МРТ и беременность. Аксессуары и оборудование, использованные для этого исследования, перечислены в Таблице материалов.

1. Получение изображений с помощью UTE

  1. Подготовьте последовательность изображений. Подготовьте последовательность изображений один раз и используйте эту же последовательность для всех участников.
    1. Задайте параметры в соответствии с таблицей 1.
    2. Поместите фантом МРТ в центр МРТ и выполните последовательность визуализации.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку эта последовательность требует быстрой градиентной производительности и большого количества радиочастотных импульсов, важно убедиться, что настройка протокола может быть выполнена до тестирования на человеке.
  2. Подготовьте участника к МРТ. Используйте стандартный скрининг безопасности МРТ, чтобы убедиться, что участник может безопасно войти на МРТ.
  3. Расположите участника на кровати для МРТ и поместите грудную катушку на туловище участника. Расположите катушку близко к подбородку участника, чтобы обеспечить полное покрытие верхушек легких.
  4. Переместите участника в МРТ-сканер. Расположите позиционный ориентир чуть ниже грудины участника.
  5. Соберите сканирование с помощью локализатора, чтобы убедиться, что легкие участника находятся в поле зрения для сканирования UTE. Не перемещайте геометрию скана UTE. Если легкие участника не находятся в поле зрения, переместите участника и сделайте дополнительные сканирования локализатором, пока легкие полностью не окажутся в поле зрения.
  6. Запустите последовательность UTE. Во время этой последовательности участник может нормально дышать.
  7. Экспортируйте необработанные данные со сканера. В зависимости от используемой последовательности изображений, сканер может воспроизводить или не восстанавливать изображения на сканере. Для предлагаемой ретроспективной реконструкции стробирования требуются необработанные данные изображения, чтобы определить, генерируются ли изображения на сканере. Обратите внимание, что исходные данные будут большими (>10 ГБ).
  8. Экспорт или расчет траекторий в k-пространстве (т.е. местоположение в k-пространстве каждой точки исходных данных).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для некоторых последовательностей изображений траектории k-пространства могут храниться вместе с необработанными данными на МРТ-сканере и могут быть напрямую экспортированы. Для других последовательностей визуализации траектории k-пространства должны быть рассчитаны на основе параметров визуализации.
ПараметрОбщие рекомендуемые настройкиНастройки, реализованные здесь
Последовательность визуализации3D недекартовы траектории с центрированием в k-пространствеЗаказ 3D радиальной проекции с золотыми средними
Поле зрения400 x 400 x 400 мм3400 x 400 x 400 мм3
Размер матрицыПо желанию для целевого разрешения320 x 320 x 320 (изотропное разрешение 1,25 мм)
Пропускная способностьПо мере необходимости для длительности считывания < 1,0 мс888 Гц/пиксель
ТЭ< 0,1 мс0,07 мс
ТРМинимум (цель 3 – 4 мс)3,5 мс
Угол поворотаПриблизительно 5°4.8°
Количество проекцийМинимум 100 0001,35,386
Продолжительность изображенияМинимум 5 мин7 мин, 54 с

Таблица 1: Рекомендуемые настройки для создания образов UTE. Предоставляются общие рекомендуемые настройки, которые можно использовать для настройки протокола. Также приведены конкретные рекомендуемые настройки, которые использовались для данных, как показано в качестве репрезентативных результатов. Спецификации параметров являются общими для всех поставщиков, за исключением пропускной способности. Некоторые крупные поставщики МРТ указывают полосу пропускания как Гц/пиксель. Другие крупные поставщики МРТ указывают абсолютную пропускную способность. Рекомендуемая ширина полосы пропускания (888 Гц/пиксель) соответствует абсолютной полосе пропускания 284 160 Гц.

2. Реконструкция изображения UTE с использованием мягкого гейтирования дыхания на основе изображений

ПРИМЕЧАНИЕ: Код MATLAB для выполнения следующих шагов предоставляется в https://github.com/pniedbalski3/UTE_Reconstruction.

  1. Импортируйте данные и траектории k-пространства в MATLAB. Код для импорта необработанных данных МРТ доступен для всех основных поставщиков МРТ.
  2. Отбросьте первые 1000 проекций, чтобы убедиться, что данные находятся в стационарном состоянии намагниченности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если используемая последовательность визуализации включает фиктивные сканирования до сбора данных, этот шаг можно пропустить.
  3. Реконструируйте изображение с низким разрешением, используя очень маленькое подмножество данных.
    1. Восстановите изображение с помощью неравномерного быстрого преобразования Фурье до размера матрицы 96 x 96 x 96.
    2. Используйте приблизительно 200 проекций, соответствующих данным за 0,6–0,8 с.
    3. Реконструируйте и сохраняйте изображения со всех элементов катушки, а также окончательное комбинированное изображение.
  4. В полученном изображении с помощью катушки выберите корональный срез , на котором четко видна диафрагма.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Предоставленный код предложит пользователю выбрать срез, содержащий диафрагму.
  5. После того, как этот срез будет выбран, просмотрите отдельные изображения катушек для этого среза и выберите один или два элемента катушки , которые лучше всего показывают диафрагму (рис. 2).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Предоставленный код предложит пользователю выбрать элементы катушки.
  6. Реконструируйте изображения с помощью скользящего окна для создания изображений с временным разрешением ~0,5 с (рис. 2).
    1. Восстановите только данные из элементов катушки, выбранных на шаге 2.4.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В то время как все элементы катушки могут быть реконструированы, только элементы, расположенные ближе всего к диафрагме, необходимы для визуализации мембраны с целью самостробирования дыхания. Благодаря реконструкции только тех элементов катушки, которые находятся ближе всего к диаграмме, время реконструкции и вычислительная нагрузка значительно сокращаются.
    2. Используйте первые 200 проекций для реконструкции изображения с помощью неравномерного быстрого преобразования Фурье (рисунок 2). Сохраните только срез, показывающий диафрагму (как показано в шаге 2.4).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В конечном итоге будет сгенерировано до 1500 изображений; Для визуализации положения диафрагмы требуется только 2D-срез, а хранение 3D-изображений для каждой из ступеней скользящего окна было бы непомерно затруднительным.
    3. Сдвиг на 100 проекций (т.е. первое изображение реконструируется с помощью проекций 1-200. Второй реконструируют с помощью проекций (101 - 300) и реконструируют дополнительное изображение, сохраняя выбранный на шаге 2.4 срез.
    4. Продолжайте до тех пор, пока все проекции не будут использованы для создания изображений.
  7. Выберите линию над диафрагмой на первом из изображений в виде скользящего окна. Следите за тем, чтобы линия была достаточно длинной, чтобы простираться в легкие на 5-10 вокселей и в диафрагму на 5-10 вокселей.
  8. Визуализируйте дыхательные движения, просматривая этот навигатор дыхания для всех проекций.
  9. Определите расположение диафрагмы для всех дыхательных навигаторов. Существует множество способов сделать это, но простой метод заключается в использовании метода25 Оцу для разделения темной стороны (легких) и более светлой стороны (диафрагмы).
  10. Используйте положение диафрагмы, чтобы обозначить выступы как принадлежащие данному дыхательному бункеру. Если данный респираторный навигатор показывает диафрагму в «положении 1», то 200 проекций, использованных для создания изображения для этого навигатора, будут принадлежать «ячейке 1».
    ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку изображения были созданы с использованием скользящего окна с перекрытием 100 проекций, некоторые проекции могут быть помечены как принадлежащие нескольким ячейкам. Грубое пространственное разрешение изображений скользящих окон приводит к тому, что в общей сложности получается ~4-6 ячеек, которые охватывают весь диапазон от вдоха до истечения срока годности.
  11. Выберите ячейку для восстановления, определив, какая ячейка имеет наибольшее количество проекций, которые должны соответствовать окончанию срока действия.
    1. В качестве альтернативы можно реконструировать изображения для желаемых фаз дыхания на основе визуального осмотра дыхательного навигатора.
  12. Генерация весов для мягкого стробирования14.
    1. Используйте экспоненциальный фильтр , чтобы обеспечить вес 1 для проекций в пределах основного бункера и резко уменьшающий вес для проекций в различных дыхательных бункерах.
  13. Используйте набор инструментов Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 для восстановления изображения с высоким разрешением в нужном респираторном отсеке.
    ПРИМЕЧАНИЕ: BART — это свободно доступный набор инструментов для реконструкции изображений МРТ.
    1. Вычисление весов компенсации плотности с помощью итерационной комбинации плотностей.
    2. Масштабируйте грузы компенсации плотности с помощью весов с мягким стробированием.
    3. Данные шкалы на основе компенсации плотности и весов с мягким стробированием
    4. Выполните базовое неравномерное быстрое преобразование Фурье (NUFFT) для облегчения комбинации катушек.
    5. Преобразуйте изображение NUFFT в k-пространство с сеткой, которое будет использоваться для комбинации катушек.
    6. Сгенерируйте матрицу комбинации катушек и используйте ее для объединения катушек как для исходных данных, так и для сетки k-пространства.
    7. Оцените чувствительность катушки.
    8. Выполняйте параллельную реконструкцию сжатого чувства с использованием взвешенной компенсации плотности, комбинированных данных катушки и карт чувствительности катушки.
  14. Сохраните итоговое изображение. Формат NIFTI легко реализуется. Если изображение должно быть загружено в систему PACs, может потребоваться формат DICOM.

figure-protocol-1
Рисунок 2: Самостробирование на основе изображений. (1) Используя изображение с низким разрешением, восстановленное из небольшого числа проекций (для вычислительной эффективности), определите корональный срез, на котором четко видна диафрагма. (2) Изучив изображения с отдельных элементов катушки, выберите элементы катушки, которые находятся ближе всего к диафрагме. (3) Выполнение реконструкции скользящего окна только тех элементов катушки, которые находятся ближе всего к диафрагме (для вычислительной эффективности). Изображения могут быть сгенерированы из подмножеств из 200 проекций (что соответствует ~0,8 с); Перекрывая проекции, можно достичь псевдовременного разрешения ~0,5 с на изображениях. (4) Определение линии, перпендикулярной диафрагме, которая будет использоваться в качестве дыхательного навигатора. (5) Визуализация данных изображения на этой линии показывает дыхательные движения, которые могут быть использованы для корзины изображений. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

3. Реконструкция изображения UTE с использованием мягкого гейтирования дыхания на базе k-space

  1. Выполните шаги 2.1-2.4, чтобы можно было определить ближайший к мембране элемент катушки.
  2. Создание трассировки временных рядов k0 с использованием абсолютного значения первой точки на проекции для всех проекций для выбранного элемента катушки. Это обеспечит визуализацию формы дыхательной волны.
  3. С шагом в 5000 проекций нормализуем k0 на среднюю интенсивность сигнала тех же k0 точек28. Это уменьшает дрейф интенсивности сигнала с течением времени и обеспечивает улучшенную возможность количественного группирования проекций.
  4. Обозначьте каждую точку k0 как происходящую во время вдоха или выдоха.
    1. Сгладьте временной ряд k0 и возьмите производную для оценки наклона для каждой точки на кривой стробирования.
    2. Наносите метки вдохновения на основе знака склона. Положительный наклон соответствует выдоху, в то время как отрицательный наклон соответствует вдоху.
  5. Проекции ячеек на основе интенсивности сигнала. Поскольку глубина дыхания может быть переменной, проекции бункера основаны на амплитуде сигнала, а не на местоположении в фазе дыхания.
    Примечание: Простым и быстрым методом достижения этой цели является реализация кластеризации k-средних для определения различных уровней интенсивности сигнала.
  6. Для ячеек, промежуточных между окончанием вдоха и окончанием срока действия, определите проекции, возникающие во время вдоха и истечения срока действия, на основе шага 3.4.
  7. Завершите реконструкцию изображения, следуя шагам, описанным в шагах с 2.10 по 2.13.
  8. При желании восстановите изображения для всех дыхательных контейнеров, а не только в конце срока годности.

Результаты

Репрезентативные результаты (рис. 3) были получены с использованием настроек, показанных в таблице 1. Используемая продолжительность визуализации обеспечивает высокое качество изображений, которое воспринимается большинством участников.

figure-results-1
Рисунок 3: Репрезентативные изображения UTE. Корональные, сагиттальные и аксиальные срезы изображений показаны для одного и того же пациента с наборами данных, реконструированными с использованием как изображения, так и на основе k-пространства, а также жесткого и мягкого гейтинга. Область на каждом изображении (квадраты) отображается в увеличенном виде, чтобы подчеркнуть разницу в разрешении между изображениями. Для этого участника стробирование, основанное на изображении и k-пространстве, работает одинаково в смягчении дыхательных движений. Мягкое стробирование приводит к уменьшению размытия изображений. Приблизительное паренхиматозное отношение сигнал/шум на каждом изображении составляет: Жесткое строение на основе изображения: 3,2; Мягкое гейтинг на основе изображений: 3.6; k0 на основе жесткого затвора: 4.3; Софт-гейтинг на основе k0: 3.2. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

С помощью этого протокола можно получать МРТ-изображения легких с высоким разрешением в конце срока годности. После получения изображений со свободным дыханием дыхательные движения могут быть визуализированы либо на основе изображений, либо с помощью k-пространственного гейтинга. Для обеспечения оптимального качества изображения эти изображения получаются с помощью многоканальных катушек массива приемников. Таким образом, важно определить элемент катушки, ближайший к диафрагме, чтобы иметь наибольшую чувствительность к дыхательным движениям (рис. 2). Индекс элемента катушки, ближайшего к мембране, может меняться от сканирования к сканированию в зависимости от положения катушки. В результате важно просматривать изображения с отдельных элементов катушки для каждого сканирования, чтобы обеспечить правильную идентификацию подходящего элемента катушки.

Если используется стробирование на основе изображений, реконструкция скользящего окна используется для создания изображений одного среза, показывающего диафрагму. После реконструкции изображения в виде скользящего окна диафрагма должна быть четко видна на каждом из этих изображений. Если диафрагма не видна четко, возможно, потребуется повторить эту реконструкцию с использованием других элементов катушки. Линия, измеренная над диафрагмой, позволяет визуализировать дыхательные движения с течением времени. Аналогичным образом, точка k0 при использовании стробирования на основе k-пространства также позволяет визуализировать дыхательные движения.

У участника, который остается неподвижным и регулярно дышит, как на основе изображений, так и при стробировании в k-пространстве наблюдается постоянная форма дыхательной волны. У менее податливого участника оба метода стробирования могут выявить височные области, где происходит нерегулярное дыхание. Стробирование на основе изображений и k-пространства для участников, особенно соответствующих требованиям, и особенно несоответствующих требованиям показано на рисунке 4. Как и в предыдущей работе 7,13, показанные здесь результаты позволяют предположить, что стробирование на основе изображений может обеспечить улучшенную точность изображения по сравнению с стробированием на основе k0.

figure-results-2
Рисунок 4: k0 и следы стробирования на основе изображений для участника с очень регулярным дыханием (слева) и участника, который дышал поверхностно и нерегулярно (справа). Репрезентативные изображения для стробирования на основе изображений и на основе k0 для обоих участников показаны ниже кривые стробирования, включая увеличенную область изображения для выделения различий между изображениями. Для участников, которые дышали регулярно, стробирование на основе изображений и k0 показало схожие результаты. Для участника, который дышал нерегулярно, оба изображения показали относительно низкое качество, хотя стробирование на основе изображений показало немного лучшую производительность. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

После визуализации дыхательных движений могут быть реконструированы изображения в произвольном числе дыхательных фаз. Этот протокол в первую очередь нацелен на создание одного образа по истечении срока действия (рис. 3). Изображения в конце срока годности, как правило, имеют наилучшее качество изображения и отношение сигнал/шум из-за большего количества проекций, полученных во время выдоха, и большей плотности легких во время этой дыхательной фазы.

Поскольку для полной выборки объемных 3D-изображений требуется огромное количество проекций, обычной практикой является сбор изображений с недостаточной дискретизацией. В протоколе, описанном в таблице 1, используется примерно 60% выборки. Спиральные 3D-методы и 3D-радиальные методы визуализации, как правило, устойчивы к недостаточной дискретизации, поэтому обычно это не является существенным препятствием для сбора изображений с высоким разрешением. Тем не менее, ретроспективное стробирование уменьшает количество проекций на этих изображениях с недостаточной дискретизацией, поэтому размытие и артефакты могут быть проблемой, особенно у менее послушных участников, у которых дыхание может быть не таким регулярным. Использование мягкого стробирования может помочь уменьшить размытие и артефакты из-за недостаточной дискретизации, как показано на рисунках 3 и 5.

figure-results-3
Рисунок 5: Преимущества и риски мягкого стробирования. Изображения истечения срока действия (A) обычно генерируются с использованием гораздо большего числа проекций и, таким образом, не так подвержены артефактам изображения при использовании жесткого гейтинга. Вдохновляющие изображения генерируются с гораздо меньшим числом проекций, и, таким образом, жесткое стробирование может привести к снижению качества изображения и артефактов изображения (B). Мягкое стробирование может уменьшить эти артефакты и улучшить разрешение и качество изображения (C), но необходимо соблюдать осторожность при использовании соответствующего веса проекции. Если реализовано плохое взвешивание, изображения могут быть размытыми и потерять точность в соответствии с целевой фазой дыхания (D). Области каждого изображения показаны увеличенными, чтобы подчеркнуть различия в разрешении и положении диафрагмы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

На рисунке 3 показаны изображения UTE, восстановленные с использованием гейтинга на основе изображений и k-пространства, а также с использованием как мягкого, так и жесткого гейтирования. Стробирование на основе изображения и k-пространства демонстрирует способность разрешать диафрагму в конце экспирации, хотя, как отмечалось выше, несколько групп продемонстрировали превосходную компенсацию движения при использовании стробирования на основе изображения11,13. Жесткое гейтинг в случае изображений с истекшим сроком действия, показанных на рисунке 3, не приводит к значительным артефактам изображения. Однако в вдохновляющих изображениях, которые реконструируются с меньшим количеством проекций, жесткое стробирование приводит к снижению соотношения сигнал/шум и увеличению артефактов недостаточной дискретизации. Мягкое стробирование повышает резкость изображений и, в случае вдохновляющих изображений, подавляет артефакты изображения (рис. 5). Однако следует быть осторожным с мягким стробированием, потому что если нежелательные выступы не будут должным образом взвешены, точность движения может быть потеряна (Рисунок 5). Вдохновляющие изображения особенно подвержены размытию диафрагмы, учитывая гораздо большее количество проекций на конец срока действия.

При реконструкции могут наблюдаться особенности, относящиеся к нормальной физиологии легких и патофизиологии (рис. 6). На качественном снимке с оптимизированной реконструкцией можно рассмотреть дыхательные пути вплоть до3-го или4-го поколения. Кроме того, видна более крупная сосудистая сеть, особенно в центральных областях легких. У пациентов с интерстициальным заболеванием легких видны признаки, соответствующие признакам КТ, такие как помутнение матового стекла и сточные соты (Рисунок 6). В некоторых случаях такие признаки, как захват воздуха или эмфизема, могут быть выведены из изображений, но, как правило, отношение сигнал/шум в паренхиме легких слишком низкое, чтобы уверенно идентифицировать эти особенности при визуализации, полученной в 3 Тл.

figure-results-4
Рисунок 6: Сравнение КТ с МРТ UTE. (А) Компьютерная томография (1-я колонка) значительно превосходит МРТ UTE (2-я колонка) по разрешению и качеству изображения. Области изображений КТ (3-я колонка) и МРТ UTE (4-я колонка) увеличиваются для облегчения сравнения между изображениями. Тем не менее, важные признаки, такие как большая сосудистая сеть, большие дыхательные пути и особенности текстуры, связанные с легочной патофизиологией, такие как пчелиные соты в (B) и помутнение матового стекла в (C), могут быть визуализированы с помощью МРТ UTE. В то время как МРТ UTE не обладает такой же способностью разрешать дыхательные пути, как КТ, дыхательные пути до3-го или4-го поколения могут быть вручную сегментированы по изображениям (D). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Обсуждение

При выполнении визуализации легких с помощью UTE можно использовать множество вариантов как получения, так и реконструкции для получения изображений легких. Этот протокол ориентирован на простоту реализации и вычислительную эффективность. Визуализация с помощью 3D radial UTE относительно проста, а последовательности визуализации обычно доступны у основных поставщиков МРТ. Инструменты на основе MATLAB предназначены для обработки данных и самонастройки. Поскольку большинство учебных заведений имеют доступ к лицензиям MATLAB, этот код должен быть широко используемым и простым в реализации. Предоставленный код MATLAB предназначен для получения изображений с помощью самодельной последовательности изображений на МРТ-сканере Siemens 3T. Другие последовательности и платформы МРТ могут потребовать некоторого редактирования кода для правильного считывания данных визуализации.

Файлы исходных данных изображений для этих изображений очень велики (>10 ГБ), поэтому алгоритмы реконструкции требуют больших вычислительных ресурсов. В результате реконструкция изображения может занять очень много времени. Berkely Advanced Reconstruction Toolbox (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 предоставляет высококачественные инструменты для реконструкции изображений, которые легко внедряются и эффективны с точки зрения вычислений. BART легко интегрируется в предоставляемые инструменты на основе MATLAB для самостоятельного стробирования. Предоставленный конвейер, реализующий ретроспективное стробирование на основе изображений и BART, требует 20-30 минут для генерации изображений из необработанных данных. Это выполняется на компьютере со 128 ГБ оперативной памяти и процессором Intel i913-го поколения с тактовой частотой 3,00 ГГц. В настоящее время протокол не использует графический процессор (GPU) для ускорения вычислений, хотя это может быть реализовано для дальнейшего сокращения вычислительного времени. Рекомендуется использовать компьютер с объемом оперативной памяти не менее 64 ГБ, чтобы обеспечить достаточный объем памяти для обработки больших наборов данных, задействованных в этом протоколе.

Выбор изображения или Самостробирование на основе K-Space может повлиять на рабочие процессы и качество изображения. В то время как стробирование на основе k-пространства быстрее, оно может разрешать дыхательные фазы с меньшей точностью13. Стробирование на основе изображений требует больше времени для выполнения, учитывая время, необходимое для реконструкции скользящего окна (~5 минут при использовании предоставленного кода Matlab), но этот метод может обеспечить лучшую точность движения диафрагмы и, таким образом, обеспечить изображения с меньшим размытием движения.

В этот протокол можно внести множество улучшений за счет простоты применения, вычислительной эффективности или времени восстановления изображения. Изображения могут быть получены с большим количеством проекций, что повысит качество изображений, но потребует дополнительной продолжительности сканирования и дополнительного времени на реконструкцию. В зависимости от того, сколько проекций будет добавлено, для хранения очень больших наборов данных также может потребоваться дополнительная компьютерная память. Также могут быть включены дополнительные усовершенствования в стробирование, такие как использование реконструкции изображения с более высоким разрешением при реконструкции раздвижного окна. Это, опять же, увеличило бы вычислительную нагрузку на этот протокол. Кроме того, может быть реализована более продвинутая реконструкция изображений, такая как iMoCo29,30. Хотя эти улучшения могут привести к улучшению качества изображения, они требуют значительно большего вычислительного времени, и, таким образом, отдача может уменьшаться.

Данный протокол ориентирован на структурную МРТ. В этот протокол могут быть внесены различные изменения, чтобы вместо этого исследовать функцию легких, например, с помощью МРТ с кислородным усилением31,32 или с помощью анализа PREFUL28,33.

В конечном счете, этот протокол позволяет получать МРТ-изображения легких с высоким разрешением, используя стратегию сбора данных при свободном дыхании в течение 5-8 минут. Необработанные данные, полученные во время получения изображений, могут быть ретроспективно закрыты, что позволяет получать изображения на различных фазах дыхания, которые не повреждаются дыхательными движениями. Этот протокол отличается простотой реализации и вычислительной эффективностью, при этом общее время восстановления изображения составляет 20-30 минут с использованием высокопроизводительной рабочей станции. После создания реконструкция изображения может быть выполнена с минимальным вмешательством пользователя, хотя необходимость ручного выбора среза изображения, показывающего диафрагму и наиболее подходящие элементы катушки, не позволяет полностью автоматизировать протокол. Несмотря на то, что МРТ легких обычно не проводится в клинике, повышение доступности МРТ UTE с течением времени может увеличить ее использование для выяснения структуры легких.

Раскрытие информации

Питер Недбальски получает финансирование на исследования от Национального фонда склеродермии, Американской кардиологической ассоциации и NIH. Он является консультантом компании Polarean Imaging Plc., которая разрабатывает технологию гиперполяризованной МРТ 129Xe.

Благодарности

Разработка этого протокола и изображений, показанных в качестве репрезентативных результатов, была поддержана Национальным фондом склеродермии.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Катушка для МРТ грудной клеткиSiemens, GE, Philips,, Другие катушки для клинической МРТ ПоставщикН/ДСледует использовать 26–32-канальную катушку для грудной клетки
Высокопроизводительная рабочая станцияHP, Apple или другая компания по производству компьютерного оборудованияН/ДДля реконструкции изображений требуется компьютер с минимум 64 ГБ памяти
MatlabMathworksR2016A или новееДля запуска предоставленного компьютерного кода требуется лицензия Matlab
MRI PhantomSiemens, GE, Philips или другой поставщик MRI PhantomN/AЛюбой Phantom может быть использован для тестирования последовательности МРТ перед его использованием на людях.
МРТ-сканерSiemens, GE, Philips или другой поставщик клинических МРТ-сканеровН/ДПротокол был разработан для 3Тл-сканера, но 1,5Тл или 0,55Тл также будут работать с минимальной адаптацией

Ссылки

  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).

Перепечатки и разрешения

Теги

3D UTE
Структурная МРТ легких с использованием визуализации со свободным дыханием, самостробированием и ультракоротким эхо-временем
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.