Summary
Här presenterar vi ett protokoll för att mäta fostrets blodflöde snabbt med MR och retrospektivt utföra rörelsekorrigering och hjärt-gating.
Abstract
Magnetisk resonanstomografi (MRI) är ett viktigt verktyg för klinisk bedömning av kardiovaskulär morfologi och hjärtfunktion. Det är också den erkända vårdstandarden för blodflödeskvantifiering baserad på faskontrast MR. Medan sådan mätning av blodflödet har varit möjlig hos vuxna i årtionden, har metoder för att utöka denna förmåga till fostrets blodflöde först nyligen utvecklats.
Kvantifiering av fostrets blodflöde i större kärl är viktigt för att övervaka fosterpatologier såsom medfödd hjärtsjukdom (CHD) och fostertillväxtbegränsning (FGR). CHD orsakar förändringar i hjärtstrukturen och kärlen som förändrar blodets gång i fostret. I FGR förändras blodflödets väg genom utvidgning av shunts så att den syresatta blodtillförseln till hjärnan ökar. Blodflödeskvantifiering möjliggör bedömning av svårighetsgraden av fostrets patologi, vilket i sin tur möjliggör lämplig hantering av livmodern och planering för postnatal vård.
De främsta utmaningarna med att tillämpa faskontrast-MR på det mänskliga fostret inkluderar liten blodkärlsstorlek, hög fosterpuls, potentiell MR-datakorruption på grund av moderns andning, oförutsägbara fosterrörelser och brist på konventionella hjärt-gating-metoder för att synkronisera datainsamling. Här beskriver vi den senaste tekniska utvecklingen från vårt laboratorium som har möjliggjort kvantifiering av fostrets blodflöde med hjälp av faskontrast-MR, inklusive framsteg inom accelererad avbildning, rörelsekompensation och hjärtgating.
Introduction
Omfattande bedömning av fostrets cirkulation är nödvändig för att övervaka fosterpatologier såsom fostertillväxtbegränsning (FGR) och medfödd hjärtsjukdom (CHD)1,2,3. I livmodern beror patienthantering och planering för postnatal vård på svårighetsgraden av fostrets patologi 4,5,6,7. Genomförbarheten av fostrets blodflödeskvantifiering med MR och dess tillämpningar vid bedömning av fosterpatologier har nyligen visats 3,8,9. Avbildningsmetoden står dock inför utmaningar, såsom ökade bildtider för att uppnå hög spatiotemporal upplösning, brist på hjärtsynkroniseringsmetoder och oförutsägbar fosterrörelse10.
Fostervaskulatur består av små strukturer (~ 5 mm diameter för större blodkärl som består av den fallande aortan, ductus arteriosus, stigande aorta, huvudpulmonell artär och överlägsen vena cava11,12,13). För att lösa dessa strukturer och kvantifiera flödet krävs avbildning med hög rumslig upplösning. Dessutom är fostrets hjärtfrekvens ungefär dubbelt så hög som hos en vuxen. En hög temporal upplösning krävs således också för att lösa dynamisk hjärtrörelse och blodflöde över fostrets hjärtcykel. Konventionell avbildning vid denna höga spatiotemporala upplösning kräver relativt långa förvärvstider. För att lösa detta problem har accelererad foster-MR14,15,16 införts. Kortfattat involverar dessa accelerationstekniker undersampling i frekvensdomänen under datainsamling och retrospektiv hifi-rekonstruktion med iterativa tekniker. Ett sådant tillvägagångssätt är komprimerad avkänning (CS) rekonstruktion, som möjliggör rekonstruktion av bilder från kraftigt undersamplade data när den rekonstruerade bilden är gles i en känd domän och undersamplingsartefakter är osammanhängande17.
Rörelse vid fosteravbildning utgör en stor utmaning. Rörelsekorruption kan uppstå från moderns andningsrörelse, moderns bulkrörelse eller grov fosterrörelse. Maternal andning leder till periodiska översättningar av fostret, medan fosterrörelser är mer komplexa. Fosterrörelser kan klassificeras som lokaliserade eller brutto10,18. Lokaliserade rörelser involverar rörelse av endast delar av kroppen. De varar vanligtvis i cirka 10-14 s och deras frekvens ökar med dräktighet (~ 90 per timme vid termin)10. Dessa rörelser orsakar i allmänhet små korruptioner och påverkar inte bildområdet av intresse. Grova fosterrörelser kan dock leda till allvarlig bildkorruption med genomgående planrörelsekomponenter. Dessa rörelser är hela kroppsrörelser medierade av ryggraden och varar i 60-90 s.
För att undvika artefakter från fosterrörelse vidtas först steg för att minimera moderns rörelser. Gravida kvinnor görs mer avslappnade med hjälp av stödjande kuddar på skannerbädden och klädda i bekväma klänningar och kan ha sina partners närvarande bredvid skannern för att minska klaustrofobi19,20. För att mildra effekterna av moderns andningsrörelser har studier utfört fostrets MR-undersökningar under moderns andningsuppehåll21,22,23. Sådana förvärv måste dock vara korta (~ 15 s) med tanke på den minskade andningstoleransen hos gravida försökspersoner. Nyligen har retrospektiva rörelsekorrigeringsmetoder introducerats för foster-MR14,15,16. Dessa metoder spårar fostrets rörelse med hjälp av registreringsverktyg och korrigerar för rörelse eller kasserar okorrigerbara delar av förvärvade data.
Slutligen förvärvas postnatala hjärt-MR-bilder konventionellt med hjälp av elektrokardiogram (EKG) gating för att synkronisera datainsamling till hjärtcykeln. Utan gating kombineras hjärtrörelse och pulserande flöde från hela hjärtcykeln och producerar artefakter. Tyvärr lider fostrets EKG-signal av störningar från moderns EKG-signal24 och snedvridningar från magnetfältet25. Därför har alternativa icke-invasiva tillvägagångssätt för fostrets hjärt-gating föreslagits, inklusive självgating, metrisk optimerad gating (MOG) och doppler ultraljud gating21,26,27,28.
Som beskrivs i följande avsnitt utnyttjar vår MR-metod för att kvantifiera fostrets blodflöde en ny grindmetod, MOG, som utvecklats i vårt laboratorium och kombinerats med rörelsekorrigering och iterativ rekonstruktion av accelererade MR-förvärv. Tillvägagångssättet är baserat på en pipeline i en tidigare publicerad studie14 och består av följande fem steg: (1) fosterblodflödesförvärv, (2) realtidsrekonstruktioner, (3) rörelsekorrigering, (4) hjärtgating och (5) gated rekonstruktioner.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alla MR-skanningar utfördes med informerat samtycke från frivilliga som en del av en studie som godkänts av vår institutionella forskningsetiska nämnd.
OBS: De metoder som beskrivs nedan har använts på ett 3T MR-system. Förvärvet utförs med hjälp av en radiell faskontrast MR-sekvens. Denna sekvens framställdes genom att modifiera avläsningsbanan (för att uppnå ett stellatmönster) för tillverkarens kartesiska faskontrast MR. Sekvens- och provprotokollen är tillgängliga på begäran via vår C2P-utbytesplattform. Alla rekonstruktioner i detta arbete utfördes på en vanlig stationär dator med följande specifikationer: 32 GB minne, 3, 40 GHz-processor med 8 kärnor och 2 GB grafikkort med 1024 CUDA-kärnor (Compute Unified Device Architecture). Bildrekonstruktion utfördes på MATLAB. Nonuniform fast Fourier transform (NUFFT)29 utfördes på grafikprocessorn (GPU). Rörelsekorrigeringsparametrar beräknades med hjälp av elastix30. Figur 1 visar protokollet i kronologisk ordning och spårar hur den förvärvade hastigheten kodar (färgkodad i figur 1) bearbetas med representativa bilder i varje rekonstruktionsstadium. Rekonstruktionskoden finns på https://github.com/datta-g/Fetal_PC_MRI. Medan vi tillhandahåller stegen i protokollet här, automatiseras de flesta av dessa algoritmsteg i vår pipeline.
1. Ämnespositionering och lokaliseringsprov
- Hjälp mamman att placera sig på MR-bordet i hennes föredragna bekväma position, vanligtvis liggande eller laterala decubituspositioner, för MR-undersökningen.
- Placera hjärtspolen över moderns bukregion.
- Ladda MR-bordet i magnetborrningen och meddela mamman att skanningen är på väg att starta.
- Kör en lokaliseringsundersökning för att lokalisera fostrets kropp (upplösning: 0,9 x 0,9 x 10 mm3, TE/TR: 5,0/15,0 ms, synfält: 450 x 450 mm2, skivor: 6).
- Kör en förfinad lokaliseringsundersökning för att lokalisera fostrets kärl med skivgruppen centrerad på fostrets hjärta (upplösning 1,1 x 1,1 x 6,0 mm3, TE / TR: 2,69 / 1335,4 ms, FOV: 350 x 350 mm2, skivor: 10, orientering: axiell till foster).
- Upprepa de raffinerade lokaliserarna med sagittal och koronal orientering för en tydligare bild av fostrets kärl.
- Upprepa de raffinerade lokaliserarna i fall av grov fosterrörelse.
2. Förvärv av fostrets blodflödesdata
- Leta reda på fosterkärl med hjälp av lokaliseringsundersökningarna. Till exempel är den nedåtgående aortan ett långt rakt kärl nära ryggraden i sagittalplanen. De stigande aorta och huvudsakliga lungartärerna kan identifieras som kärl som lämnar vänster respektive höger kammare. Ductus arteriosus kan spåras som ett nedströms segment av den huvudsakliga lungartären proximal till den nedåtgående aortan. Den överlägsna vena cava kan identifieras från axiella plan nära fostrets hjärtas bas som kärlet intill den stigande aortan.
- Prescribe en skiva vinkelrätt mot axeln för fostrets kärl av intresse. Rotera och flytta segmentriktlinjen på MR-konsoldatorn så att den skär målkärlet vinkelrätt.
- Ställ in skanningsparametrarna (förvärvstyp: radiell faskontrast MRI, upplösning: 1,3 x 1,3 x 5,0 mm 3, ekotid (TE) / repetitionstid (TR):3,25 / 5,75 ms, synfält (FOV): 240 x 240 mm2, skiva: 1, hastighetskodning: 100-150 cm / s beroende på kärl av intresse, hastighetskodningsriktning: genom plan, radiella vyer: 1500 per kod, fri andning).
- Kör skanningen och verifiera receptet baserat på den initiala tidsgenomsnittliga rekonstruktionen som utförts och visas på MR-konsoldatorn. Upprepa lokaliserings- och faskontrastskanningarna om målkärlet är frånvarande eller oidentifierbart från den ursprungliga rekonstruktionen. Inhämtade rådata representeras i schemat i figur 1A med hastigheten kompenserad och genom planförvärv färgkodad som röd respektive blå.
- Upprepa fostrets blodflödesdatainsamling för varje målblodkärl.
OBS: De förvärvade rådata (format: DAT-filer) måste överföras för offline-rekonstruktion. Till exempel på Siemens-skannrar kan detta utföras genom att köra "twix". De förvärvade rådata högerklickas från listförvärven och "kopiera total raid-fil" väljs.
3. Rörelsekorrigering av fostermätningar
- Rekonstruera realtidsserier (temporal upplösning: 370 ms, radiella vyer: 64) från de förvärvade data med hjälp av CS med 15 iterationer av en konjugat gradient descent optimering som utnyttjar rumslig total variation (STV, vikt: 0,008) och temporal total variation (TTV, vikt: 0,08) regularisering som representeras av schemat i figur 1B.
- Välj en region av intresse (ROI) som omfattar fartyget av intresse från denna första realtidsrekonstruktion med hjälp av ett grafiskt användargränssnitt utvecklat i MATLAB. I detta steg måste användaren rita en kontur som omsluter fostrets anatomi, såsom målets stora kärl eller fostrets hjärta.
- Utför rörelsespårning med styv kropp med elastix 30 (baserat på normaliserad ömsesidig information med empiriskt optimerade parametrar: 4 pyramidnivåer,300 iterationer och translationella transformeringar).
- Avvisa spårade realtidsramar som delar låg ömsesidig information (MI) med alla andra ramar (där MI är mindre än 1,5x interkvartilintervallet från medelvärdet MI). Dessa ramar anses representeras genom planrörelse eller grov fosterrörelse.
- Använd MR-data som motsvarar den längsta serien av kontinuerliga realtidsramar (utan luckor) från de återstående ramarna som den vilande perioden som används för ytterligare rekonstruktion.
- Interpolera translationella rörelsekorrigeringsparametrar från den tidsmässiga upplösningen för realtidsserien (370 ms) till TR för det vilande förvärvet (5,75 ms).
- Tillämpa interpolerade parametrar på den definierade viloperioden för MR-data genom att modulera fasen enligt följande:
där s' är rörelsekorrigerade data, k x och k y är koordinaterna i k-rummet, s är de förvärvade okorrigerade data, Δ x och Δy är de spårade förskjutningarna i rymden och j representerar
.
OBS: Alla numeriska värden för regulariseringskoefficienter i detta arbete optimerades i tidigare experiment. Detta åstadkoms med hjälp av en brute-force grid-sökning för att hitta regulariseringskoefficienterna som minimerade felet mellan rekonstruktioner av en mycket samplad fosterreferensdatamängd och retrospektivt undersamplade fall från samma datauppsättning.
.4. Lösning för fostrets hjärtfrekvens
- Rekonstruera en andra realtidsbildserie med en högre tidsupplösning (temporal upplösning: 46 ms, radiella vyer: 8) med hjälp av förvärvade data med CS, igen med 15 iterationer av en konjugat gradient descent optimering med STV (vikt: 0,008) och TTV (vikt: 0,08) regularisering som representeras av schemat i figur 1C.
- Välj om en avkastning som omfattar fostrets kärl av intresse.
- Kör MOG med flera parametrar i realtidsserien för att härleda den tidsberoende fosterpulsen.
- Bin-rörelse korrigerade MR-data i 15 hjärtfaser med hjälp av den härledda hjärtfrekvensvågformen. I detta steg beräknas de tidsmässiga gränserna för hjärtfaserna med hjälp av hjärtfrekvensen från föregående steg. Till exempel ges gränserna för den i th fasen i kth hjärtslag av:
där HR(K) är den tid då k th hjärtslag inträffar. Tidsstämpeln för det n:te radiella förvärvet ges av (n x TR). Data med tidsstämplar som faller inom gränserna för en hjärtfas tilldelas den fasen.
OBS: MOG är en gating-teknik26 som omfattar iterativ binning av förvärvade data baserat på en flerparametermodell för fosterpuls för att skapa CENE-bilder som optimerar ett bildmått över ett område av intresse.
5. Rekonstruktion av fostrets CINEs
- Rekonstruera fostrets flödes-CINEs med hjälp av binned rörelsekorrigerade MR-data och CS med 10 iterationer av en konjugatgradient descent-optimering med STV (vikt: 0,025) och TTV (vikt: 0,01) regularisering. Två CINE:er produceras i det här steget: en för det flödeskompenserade förvärvet, CFC, och en med flödeskodade data, CFE, som representeras i schemat i figur 1D.
- Beräkna hastighetsbilden som ges av fasen av den elementära produkten av CFE och det komplexa konjugatet av CFC.
- Använd bakgrundsfaskorrigering31 för att korrigera för virvelströmseffekter. Kortfattat, i detta automatiska steg, är ett plan monterat på fasen av statiska foster- och modervävnader. Korrigeringen utförs genom att subtrahera planet från den hastighetskänsliga fasen beräknad i 4.2.
- Skriv rekonstruerade data till DICOM-filer.
- Ladda DICOMs i flödesanalysprogramvara, till exempel Segment v2.232.
- Rita en ROI som omfattar lumen i blodkärlet av intresse med hjälp av anatomiska och hastighetskänsliga bilder.
- Sprid ROI till alla hjärtfaser och korrigera för förändringar i kärlets diameter.
- Spela in flödesmätningar.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
I allmänhet riktar sig fas MR-undersökningar av flödet till sex stora fosterkärl: den nedåtgående aortan, stigande aorta, huvudpulmonell artär, ductus arteriosus, överlägsen vena cava och navelvenen. Dessa kärl är av intresse för klinikern eftersom de ofta är inblandade i CHD och FGR, vilket påverkar fördelningen av blod i hela fostret9. En typisk skanningstid med radialfaskontrast MRI är 17 s per kärl så att skanningarna är korta samtidigt som de ger tid för tillräckligt med datainsamling för CENE-rekonstruktion. Den totala förvärvstiden, inklusive lokaliserare och faskontrast-MR, för de representativa resultaten var 3 min. I denna studie presenteras representativa resultat med hjälp av flödesförvärvsdata från den fallande aortan hos två mänskliga foster: Foster 1 och Foster 2 med graviditetsåldrar (vecka + dagar) på 35+4 respektive 37+3.
Liksom i figur 1 tog initiala rekonstruktioner i realtid (temporal upplösning: 370 ms) som utfördes för rörelsespårning 45 s per rekonstruerad skiva. Spårning av översättningsrörelser tog 2 minuter för varje segment. De extraherade rörelseparametrarna för foster 1 (figur 2 A1, maximal förskjutning: 1,6 mm) och foster 2 (figur 2 A2, maximal förskjutning: 1,3 mm) visar rörelsen hos den fallande aortan under skanningens varaktighet. Den delade ömsesidiga informationen för varje realtidsram med alla andra samregistrerade ramar visas i figur 2 B1 (foster 1) och figur 2 B2 (foster 2). I dessa fall delade alla ramar ömsesidig information ovanför uteslutningskriterierna, så inga data avvisades. De andra rekonstruktionerna i realtid (temporal upplösning: 46 ms), som används för att härleda hjärt-gating-information, tog 10 minuter för varje skiva. MOG härledde fostrets hjärtslagsintervall (RR) med hjälp av en multiparametermodell, som visas i figur 2 C1 (foster 1, RR-intervall: 521 ± 20 ms) och figur 2 C2 (foster 2 , RR-intervall: 457 ± 9 ms).
Slutliga CENE-rekonstruktioner med retrospektivt rörelsekorrigerade och gated data tog 3 minuter per skiva. De anatomiska rekonstruktionerna och hastighetsrekonstruktionerna för foster 1 och foster 2 vid topp systol visas i figur 3. Rekonstruktioner med rörelsekorrigering visar fartyg med skarpare väggar. Utan rörelsekorrigering är den fallande aortan suddigare och mindre iögonfallande. De uppmätta flödeskurvorna från varje foster (figur 4) visar högre topp- och medelflöden i rekonstruktionerna utan rörelsekorrigering ([toppmedelvärde]: Foster 1 [25,2 9,8] ml/s, Foster 2 [34,6 10,3] ml/s]) än hos dem med rörelsekorrigering ([toppmedelvärde]: Foster 1 [23,5 9,2] ml/s, Foster 2 [28,7 9,7] ml/s]).
Bild 1: Pipeline för att rekonstruera MR-data för fosterfaskontrast. (A) Steg 1: MRI-data för radiell faskontrast med gyllene vinklar (färgkodad som: flödeskompensation = röd & genom plankod = blå). De alternerande färgerna visar att de flödeskompenserade och genomgående plankodade förvärven sker vid samma rumsliga frekvenser. (B) Steg 2: Tidsmässiga fönster på 370 ms för rekonstruktion i realtid med CS med sparsitybegränsningar (STV och TTV). Rörelsekorrigering och dataavvisning utförs. (C) Steg 3: Temporala fönster på 46 ms skapas för rekonstruktion i realtid med CS (med STV- och TTV-sparsamhetsbegränsningar) för MOG. (D) Steg 4: Data binned i hjärtfaser (CP), och CS används för att skapa ett fosterflöde CINE, med sparsitetsbegränsningar (STV och TTV). Representativa rekonstruktioner från varje CS-steg visas i kolumnen Rekonstruktioner. Rekonstruktioner för steg 3 och 4 visas för en tidpunkt som motsvarar peak systole. Skalstänger i det övre vänstra hörnet av de anatomiska bilderna anger 10 mm i bilden. Tidsspecifikationerna, i sekunder, markerade med grått representerar varaktigheten för motsvarande steg. STV: rumslig total variation, TTV: temporal total variation, CS: komprimerad avkänning, MOG: metrisk optimerad gating, CINE: gated dynamisk rekonstruktion. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 2: Representativ förskjutning och pulskurvor. A1 och A2 visar retrospektivt spårad förskjutningskurva för skanningarna i Foster 1 respektive Foster 2. B1 och B2 visar summan av den ömsesidiga informationen för en given ram med alla andra ramar för Foster 1 respektive Foster 2. De röda prickade linjerna representerar 1,5x interkvartilintervall under vilket data avvisas. C1 och C2 visar RR-intervallen härledda med MOG i foster 1 respektive foster 2. RR-intervall: tid mellan på varandra följande hjärtslag, MOG: metrisk optimerad gating. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 3: Representativa hastighetskänsliga CENE-rekonstruktioner vid topp systole. Varje kvadrant visar de anatomiska och hastighetsrekonstruktionerna. Den översta raden visar CINE med rörelsekorrigering i Foster 1 respektive Foster 2. Den nedre raden visar CINE utan rörelsekorrigering i Foster 1 respektive Foster 2. De röda och blå pilarna visar den fallande aortan. Skalstänger i det övre vänstra hörnet av de anatomiska bilderna anger 10 mm. Klicka här för att se en större version av denna figur.
Figur 4: Representativa flödeskurvor i fostrets fallande aorta. De solida och streckade datalinjerna visar flödeskurvorna erhållna från CENE-rekonstruktioner med respektive utan rörelsekorrigering i Foster 1 (vänster) och Foster 2 (höger). Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Denna metod möjliggör icke-invasiv mätning av blodflödet i mänskliga fosterkärl och möjliggör retrospektiv rörelsekorrigering och hjärtlåsning genom att använda iterativa rekonstruktionstekniker. Fosterblodflödeskvantifiering har utförts med MR under de senaste 1,3,8,9. Dessa studier hade ett prospektivt tillvägagångssätt för att mildra rörelsekorruption där skanningar skulle upprepas om grov fosterrörelse identifierades visuellt från en första rekonstruktion på skannern. Det nuvarande protokollet förbättrar detta genom att retroaktivt avvisa data som skadats av grov fosterrörelse och korrigerar ytterligare för förskjutningar i plan som härrör från subtila fosterrörelser eller moderns andningsrörelser.
Detta protokoll använder en multiparametermodell för MOG där RR-intervallet för varje fosters hjärtslag beräknas. Att använda en pulsmodell med låg parameter (t.ex. 2 parametrar) är i allmänhet acceptabelt för korta skanningar eftersom den friska fosterpulsen har en låg variabilitet33. Lågparametermodeller blir dock problematiska för längre skanningar eller i fall av patologier som arytmi. En multiparametermodell i MOG kan spåra dessa föränderliga RR-intervall, vilket ger mer exakta flöden.
Det nuvarande protokollet tillåter vissa ändringar. För det första kan programvara från tredje part som används i denna studie för rörelsespårning och flödesanalys ersättas med andra tillgängliga programvarupaket. För det andra kan antalet iterationer i konjugatgradientnedstigningsalgoritmerna för CS ökas. I den här studien sattes antalet iterationer i varje steg till ett värde utöver vilket det fanns minimala förbättringar baserat på tidigare rekonstruktioner. I detta arbete skannades endast graviditeter i tredje trimestern. Vid tidigare graviditeter är fostret mindre och det kan finnas mer utrymme för rörelse. Men eftersom vilande perioder i skanningen identifieras retrospektivt för CENE-rekonstruktioner, bör detta protokoll vara framgångsrikt för flödesavbildning vid dessa tidigare åldrar. En ökning av skanningarnas upplösning kan krävas för att tillgodose mindre kärldiametrar vid lägre graviditetsålder. För detta protokoll är de rekonstruktionstider som rapporteras i figur 1 och resultaten starkt beroende av den tillgängliga beräkningskraften. Till exempel, med bättre GPU: er och kraftfullare processorer, kan rekonstruktionstiderna minskas avsevärt.
Protokollet har vissa begränsningar. För det första beror kvaliteten på CINE-rekonstruktionen på mängden data som avvisas i rörelsekorrigeringssteget. Med ökande episoder av grova fosterrörelser under en skanning avvisas mer data. Följaktligen kommer det resulterande signal-brusförhållandet (SNR) i CENE-rekonstruktionerna att minska. Låg SNR ökar osäkerheten i hastighetsbilderna34 och den resulterande flödeskvantifieringen. Prestationen kommer därför att förbättras med större fosterdöd. För det andra beror metoden på definitionen av ROI för rörelsekorrigering och MOG. I den nuvarande implementeringen utförs detta steg manuellt. Vi har funnit att rekonstruktionen är stabil till små skillnader i ROI-position men denna process resulterar i väntetider mellan datainsamlingen och CENE-rekonstruktioner (eftersom det finns två ROI-placeringssteg mellan de tre iterativa rekonstruktionsstegen). Detta blir mer besvärligt när det finns ett stort antal skivor förvärvade. I framtida implementeringar av protokollet kommer ROI-placering att automatiseras.
För närvarande använder vi det presenterade protokollet i forskningsstudier med godkännande från den lokala etiska nämnden. Protokollet kan också användas i fall där rörelse är ett potentiellt problem under en MR-undersökning, till exempel hos nyfödda eller samarbetsvilliga ämnen. Framtida riktningar för metoden innebär att undersöka spiralbanor35,36, vilket ger effektivare provtagning och en möjlighet att utforska fosterflöde i realtid.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Ingen.
Acknowledgments
Ingen.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| elastix | Image Sciences Institute, University Medical Center Utrecht | Image registration software | |
| Geforce GTX 960 | Nvidia | 04G-P4-3967-KR | |
| gpuNUFFT | CAI²R | Non-uniform fast Fourier transform | |
| MAGNETOM Prisma | Siemens | 10849583 | |
| MATLAB | MathWorks | ||
| Radial Phase Contrast MRI sequence | Trajectory modification of manufacturer's Cartesian Phase Contrast sequence | ||
| Segment | Medvisio | Data analysis | |
| VENGEANCE | Corsair | LPX DDR4-2666 |
References
- Zhu, M. Y., et al. The hemodynamics of late-onset intrauterine growth restriction by MRI. American Journal of Obstetrics and Gynecology. 214 (3), 1-17 (2016).
- Zhu, M. Y., Jaeggi, E., Roy, C. W., Macgowan, C. K., Seed, M. Reduced combined ventricular output and increased oxygen extraction fraction in a fetus with complete heart block demonstrated by MRI. HeartRhythm Case Reports. 2 (2), 164-168 (2016).
- Sun, L., et al. Reduced Fetal Cerebral Oxygen Consumption is Associated With Smaller Brain Size in Fetuses With Congenital Heart Disease. Circulation. 131 (15), 1313-1323 (2015).
- Freud, L. R., et al. Fetal aortic valvuloplasty for evolving hypoplastic left heart syndrome: postnatal outcomes of the first 100 patients. Circulation. 130 (8), 638-645 (2014).
- Peleg, D., Kennedy, C. M., Hunter, S. K. Intrauterine growth restriction: identification and management. American Family Physician. 58 (2), 453-467 (1998).
- Krishna, U., Bhalerao, S. Placental Insufficiency and Fetal Growth Restriction. Journal of Obstetrics and Gynaecology of India. 61 (5), 505-511 (2011).
- Seravalli, V., Miller, J. L., Block-Abraham, D., Baschat, A. A. Ductus venosus Doppler in the assessment of fetal cardiovascular health: an updated practical approach. Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica. 95 (6), 635-644 (2016).
- Seed, M., et al. Feasibility of quantification of the distribution of blood flow in the normal human fetal circulation using CMR: a cross-sectional study. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance. 14 (1), 79 (2012).
- Prsa, M., et al. Reference ranges of blood flow in the major vessels of the normal human fetal circulation at term by phase-contrast magnetic resonance imaging. Circulation. Cardiovascular Imaging. 7 (4), 663-670 (2014).
- Piontelli, A. Development of Normal Fetal Movements: The Last 15 Weeks of Gestation. , Springer-Verlag. Mailand. (2015).
- Cartier, M., et al. The normal diameter of the fetal aorta and pulmonary artery: echocardiographic evaluation in utero. American Journal of Roentgenology. 149 (5), 1003-1007 (1987).
- Ruano, R., de Fátima Yukie Maeda, M., Niigaki, J. I., Zugaib, M. Pulmonary artery diameters in healthy fetuses from 19 to 40 weeks' gestation. Journal of Ultrasound in Medicine. 26 (3), 309-316 (2007).
- Nowak, D., Kozłowska, H., Żurada, A., Gielecki, J. Diameter of the ductus arteriosus as a predictor of patent ductus arteriosus (PDA). Central European Journal of Medicine. 6 (4), 418-424 (2011).
- Goolaub, D. S., et al. Multidimensional fetal flow imaging with cardiovascular magnetic resonance: a feasibility study. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance. 20 (1), 77 (2018).
- Roy, C. W., Seed, M., Kingdom, J. C., Macgowan, C. K. Motion compensated cine CMR of the fetal heart using radial undersampling and compressed sensing. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance. 19 (1), 29 (2017).
- van Amerom, J. F. P., et al. Fetal cardiac cine imaging using highly accelerated dynamic MRI with retrospective motion correction and outlier rejection. Magnetic Resonance in Medicine. 79 (1), 327-338 (2018).
- Lustig, M., Donoho, D., Pauly, J. M. Sparse MRI: The application of compressed sensing for rapid MR imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 58 (6), 1182-1195 (2007).
- Edwards, D. D., Edwards, J. S. Fetal movement: development and time course. Science. 169 (3940), New York, N.Y. 95-97 (1970).
- Malamateniou, C., et al. Motion-Compensation Techniques in Neonatal and Fetal MR Imaging. American Journal of Neuroradiology. 34 (6), 1124-1136 (2013).
- Rutherford, M., et al. MR imaging methods for assessing fetal brain development. Developmental Neurobiology. 68 (6), 700-711 (2008).
- Haris, K., et al. Self-gated fetal cardiac MRI with tiny golden angle iGRASP: A feasibility study: Self-Gated Fetal Cardiac MRI with iGRASP. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 46 (1), 207-217 (2017).
- Glenn, O. A.
- Rodríguez-Soto, A. E., et al. MRI Quantification of Human Fetal O2 Delivery Rate in the Second and Third Trimesters of Pregnancy. Magnetic Resonance in Medicine. 80 (3), 1148-1157 (2018).
- Sameni, R., Clifford, G. D. A Review of Fetal ECG Signal Processing; Issues and Promising Directions. The Open Pacing, Electrophysiology & Therapy Journal. 3, 4-20 (2010).
- Millis, R. Advances in Electrocardiograms: Methods and Analysis. BoD - Books on Demand. , (2012).
- Jansz, M. S., et al. Metric optimized gating for fetal cardiac MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 64 (5), 1304-1314 (2010).
- Yamamura, J., et al. Cardiac MRI of the fetal heart using a novel triggering method: initial results in an animal model. Journal of Magnetic Resonance Imaging: JMRI. 35 (5), 1071-1076 (2012).
- Larson, A. C., et al.
- Knoll, F., Schwarzl, A., Diwoky, C., Sodickson, D. K. gpuNUFFT-An open source GPU library for 3D regridding with direct Matlab interface. Proceedings of the 22nd Annual Meeting of ISMRM. , (2014).
- Klein, S., Staring, M., Murphy, K., Viergever, M. A., Pluim, J. P. W. elastix: a toolbox for intensity-based medical image registration. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (1), 196-205 (2010).
- Walker, P. G., et al. Semiautomated method for noise reduction and background phase error correction in MR phase velocity data. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 3 (3), 521-530 (1993).
- Heiberg, E., et al. Design and validation of Segment - freely available software for cardiovascular image analysis. BMC Medical Imaging. 10 (1), 1 (2010).
- Inder, T. E., Volpe, J. J. Chapter 17 - Intrauterine, Intrapartum Assessments in the Term Infant. Volpe's Neurology of the Newborn (Sixth Edition). , 458-483 (2018).
- Pelc, N. J., Herfkens, R. J., Shimakawa, A., Enzmann, D. R. Phase contrast cine magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Quarterly. 7 (4), 229-254 (1991).
- Steeden, J. A., Atkinson, D., Hansen, M. S., Taylor, A. M., Muthurangu, V. Rapid flow assessment of congenital heart disease with high-spatiotemporal-resolution gated spiral phase-contrast MR imaging. Radiology. 260 (1), 79-87 (2011).
- Kowalik, G. T., Knight, D., Steeden, J. A., Muthurangu, V. Perturbed spiral real-time phase-contrast MR with compressive sensing reconstruction for assessment of flow in children. Magnetic Resonance in Medicine. 83 (6), 2077-2091 (2020).
