Yöntem makalesi

Serbest Solunum, Kendinden Kapılı Ultra Kısa Eko Zamanlı Görüntüleme kullanan Pulmoner Yapısal MRG

1.2K görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/67294

⸱

6 Eylül 2024

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

Bu makalede

Özet

Ultra kısa yankı süresi (UTE) Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) kullanılarak akciğerlerin yüksek çözünürlüklü yapısal görüntülerini oluşturmak için bir protokol tanımlanmıştır. Bu protokol, serbest nefes alma sırasında basit bir MRI nabız dizisi kullanılarak görüntülerin elde edilmesini sağlar.

Özet

Akciğerlerin yüksek kaliteli MRG'si, düşük doku yoğunluğu, hızlı MRG sinyali gevşemesi ve solunum ve kalp hareketi ile zorlanır. Bu nedenlerden dolayı, akciğerlerin yapısal görüntülemesi neredeyse sadece Bilgisayarlı Tomografi (BT) kullanılarak gerçekleştirilir. Bununla birlikte, BT görüntüleme iyonlaştırıcı radyasyon verir ve bu nedenle bazı savunmasız popülasyonlar (örneğin, pediatri) veya araştırma uygulamaları için daha az uygundur. Alternatif olarak, ultra kısa yankı süreleri (UTE) kullanan MRG ilgi çekmektedir. Bu teknik, ~ 5-10 dakikalık bir tarama boyunca serbest nefes alma sırasında gerçekleştirilebilir. Solunum hareketi bilgisi görüntülerle birlikte kodlanır; Bu bilgiler, görüntüleri "kendi kendine geçit" etmek için kullanılabilir. Bu nedenle, kendi kendine geçitleme, gelişmiş MRI nabız dizisi programlama veya solunum körüklerinin kullanımı gereksinimini ortadan kaldırır ve bu da görüntü alımını basitleştirir. Bu protokolde, akciğerlerin yüksek kaliteli UTE MRG'sini elde etmek için basit, sağlam ve hesaplama açısından verimli elde etme ve rekonstrüksiyon yöntemleri sunulmaktadır. Bu protokol, bir 3T MRI tarayıcısında kullanılmak üzere geliştirilmiştir, ancak aynı prensipler daha düşük manyetik alan kuvvetinde de uygulanabilir. Protokol, 3D radyal UTE görüntü alımı için önerilen parametre ayarlarının yanı sıra, farklı solunum aşamalarında görüntüler oluşturmak için kendi kendine kapılı görüntü rekonstrüksiyonu için yönergeleri içerir. Bu protokolün uygulanmasıyla, kullanıcılar minimum veya minimum veya hiç hareket artefaktları ile akciğerlerin yüksek çözünürlüklü UTE görüntülerini oluşturabilirler. Bu görüntüler, çeşitli pulmoner durumlarda araştırma kullanımı için uygulanabilen pulmoner yapıyı değerlendirmek için kullanılabilir.

Giriş

Pulmoner yapının yüksek çözünürlüklü görüntülenmesi, birçok pulmoner durum için tanısal çalışmaların önemli bir parçasıdır. Tipik olarak bu, akciğerlerin yüksek çözünürlüklü görüntülerini oluşturmak için ideal olan Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntüleme kullanılarak gerçekleştirilir1. Bununla birlikte, BT görüntüleme, önemsiz olmayan bir iyonlaştırıcı radyasyon dozu sağlar, bu da onu düzenli tekrar görüntüleme, birden fazla farklı solunum fazında görüntüleme veya belirli popülasyonları (örn. pediatri) görüntüleme için uygun hale getirmez. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG) aynı iyonlaştırıcı radyasyon riskini taşımaz ve bu nedenle bu tür görüntüleme görevlerine uygundur. Bununla birlikte, düşük doku yoğunluğu, solunum ve kardiyak hareket ve çok hızlı sinyal gevşemesi nedeniyle MRG kullanarak akciğerleri görüntülemek zordur 2,3,4.

Bu zorlukları hafifletebilen bir MRG tekniği, ultra kısa yankı süresi (UTE) MRI 4,5,6'dır. UTE MRG'de, MRI sinyali, sinyal uyarımından hemen sonra örneklenir, bu da hızlı sinyal gevşemesinin etkisini azaltır. Ayrıca, bu teknik, k-uzayını merkezden dışa doğru örnekler, bu da k-uzayının merkezinde önemli ölçüde aşırı örneklemeye yol açar. K-uzayının merkezindeki bu aşırı örnekleme, bu görüntüleme tekniğini harekete karşı dayanıklı hale getirir. Harekete karşı bu doğal sağlamlığa ek olarak, k-uzayının merkezinin tekrar tekrar örneklenmesi, solunum hareketi hakkındaki bilgileri kodlar ve bu da görüntülerin kendi kendine kapılanmasını sağlar 7,8,9. Bu kendi kendine geçitleme, çeşitli solunum aşamalarında görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. İnsanlar solunum fazının çoğunu son kullanma tarihinde geçirdikleri için, bu aşama elde edilen en fazla görüntüleme verisine sahip olduğundan, son kullanma tarihi için bir görüntü oluşturmak yaygındır.

Pulmoner MRG'de kendi kendine solunum yolu için çeşitli stratejiler vardır. Yapılması gereken ilk ayrım görüntü tabanlı vs. k-uzay tabanlı geçit10 (Şekil 1). Görüntü tabanlı geçitlemede, görüntüleme verilerinin küçük zamansal alt kümelerinin yeniden oluşturulmasıyla yüksek zamansal çözünürlüğe sahip bir dizi görüntü oluşturulur. Daha sonra, bu görüntülerdeki diyaframın konumu, belirli bir görüntü projeksiyonuseti 10,11 için solunum fazını tanımlamak için kullanılır. K-uzayı tabanlı geçitlemede, k-uzayının merkezinden ("k0") gelen veriler incelenir 8,9,12. Görüntünün sinyal yoğunluğu k0 olarak kodlanmıştır ve bu nedenle k0 noktasının yoğunluğu solunuma göre değişir. Böylece projeksiyonlar, k0 yoğunluğuna bağlı olarak farklı solunum fazlarına bağlanabilir. Hem görüntü tabanlı hem de k-uzay tabanlı geçitlemede, benzer solunum fazlarına sahip projeksiyonlar, görüntünün yeniden yapılandırılması için gruplandırılır. Görüntü tabanlı geçitlemenin, solunum fazını tahmin etmede daha iyi doğruluk sağladığı ve böylece daha az bulanıklığa sahip görüntüler sağladığı öne sürülmüştür10,13.

figure-introduction-1
Şekil 1: Görüntü tabanlı ve k-uzay tabanlı kendi kendine geçit teknikleri. (A) Görüntü tabanlı geçitlemede, diyaframı gösteren düşük uzamsal çözünürlüklü, yüksek zamansal çözünürlüklü görüntüler, genel verilerin zamansal alt kümelerinden oluşturulur. Diyafram üzerinde bir çizgi kullanılarak, solunum hareketi görselleştirilebilir ve görüntünün yeniden yapılandırılması için birleştirilebilir. (B) K-uzayı tabanlı geçitlemede, solunum hareketini görselleştirmek için merkezden dışarı k-uzayı projeksiyonundaki ("k0") ilk nokta kullanılır. K0 yumuşatıldıktan sonra, solunum döngüsüne dayalı sinyal yoğunluğu farkları açıkça görülebilir ve farklı solunum fazlarını tanımlamak için kullanılabilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Hem görüntü hem de k-uzay tabanlı geçitleme, sert geçit veya yumuşak geçit11,14 kullanılarak gerçekleştirilebilir. Sert kapılamada, sadece istenen solunum fazına karşılık gelen çıkıntılar yeniden yapılandırılır. Bununla birlikte, istenmeyen projeksiyonların bu şekilde atılması, görüntü sinyal-gürültü oranının (SNR) azalmasına ve yetersiz örnekleme artefaktlarının artmasına neden olabilir. Bu istenmeyen etkiler, yumuşak geçit kullanılarak azaltılabilir. Yumuşak geçitlemede, tüm projeksiyonlar görüntünün yeniden yapılandırılması için kullanılır, ancak istenmeyen bir solunum evresinden gelen projeksiyonlar, nihai görüntü üzerinde daha az etkiye sahip olacak şekilde ağırlıklandırılır. Bunu yaparken, görüntüler solunum hareketinin etkisini bastırırken minimum artefaktlar ve yüksek SNR ile yeniden yapılandırılabilir.

UTE MRG ediniminin çekim sonrası kendi kendine geçit ile kombinasyonu sayesinde, BT'ye eşdeğer olmasa da, BT görüntülemeninkine yaklaşan bir kontrast ve çözünürlüğe sahip yüksek kaliteli görüntüler oluşturulabilir 6,15,16,17,18,19. Burada, pulmoner yapının yüksek kaliteli görüntülerini oluşturmak için UTE MRG görüntülerinin toplanması ve yeniden yapılandırılması için basit bir protokol sağlanmıştır.

Bu protokol öncelikle 3T MRI tarayıcıları için yazılmıştır; 3T, araştırma MRG'si için kullanılan en yaygın alan kuvvetidir. 1.5T veya yakın zamanda piyasaya sürülen 0.55 T20 gibi daha düşük manyetik alan kuvvetleri, akciğerler içindeki sinyal gevşemesi bu alan kuvvetlerinde daha yavaş olduğundan, akciğerler içinde gelişmiş görüntü kalitesi ve sinyal yoğunluğu sağlayabilir.

Bu protokolde ve sağlanan görüntü rekonstrüksiyon kodunda netlik ve basitlik sağlamak için her türlü girişimde bulunulmuş olsa da, protokol muhtemelen MRI tarayıcısında uygun bir UTE MRI dizisi oluşturmak için özel bir MRI fizikçisi (veya benzer bir MRI uzmanı) gerektirecektir. MRI dizisi, Merkezden çıkış k-uzayı yörüngeleri ile 3B Kartezyen olmayan bir kodlama stratejisi uygulamalıdır. Örnekler arasında 3D radyal veya 3D spiral (örneğin, "FLORET")21,22 görüntüleme dizisi bulunur. Daha da önemlisi, projeksiyonların sırası iyi bir zamansal kararlılığa sahip olmalıdır: Herhangi bir zaman alt kümesi boyunca, projeksiyonlar k-uzayı23'ün tamamını kapsamalıdır. İyi zamansal kararlılığa sahip projeksiyon sıralama stratejilerine örnek olarak altın araçlar veya Halton randomize Arşimet spirali verilebilir. Zayıf zamansal kararlılığa sahip bir projeksiyon sıralaması kullanılırsa, edinme sonrası kendi kendine geçitleme, k-uzayının geniş bölgelerini atlayarak görüntü artefaktlarına yol açacaktır. Son olarak, dizi <100 μs'lik bir yankı süresi (TE) elde edebilmelidir. 3T'de akciğerlerdeki T2* gevşeme süresi <1 ms24'tür, bu nedenle yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak için çok kısa bir TE kullanmak çok önemlidir.

Protokol

Tüm insan denek görüntülemesi KUMC IRB'nin onayı ile gerçekleştirildi. Tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alındı. Bu çalışmadaki görüntüler, genel bir teknik geliştirme protokolü kapsamında elde edilmiştir ve dahil etme/hariç tutma kriterleri kasıtlı olarak geniştir. Dahil Edilme Kriterleri: Yaş ≥ 18. Dışlama Kriterleri: MRG tarama anketine verilen yanıtlara ve hamileliğe dayalı olarak MRG kontrendikedir. Bu çalışma için kullanılan aksesuarlar ve ekipmanlar Malzeme Tablosunda listelenmiştir.

1. UTE görüntü alımı

  1. Görüntüleme dizisini hazırlayın. Görüntüleme dizisini bir kez hazırlayın ve bu diziyi tüm katılımcılar için kullanın.
    1. Parametreleri Tablo 1'e göre ayarlayın.
    2. MRG'nin merkezine bir MRI fantomu yerleştirin ve görüntüleme dizisini çalıştırın.
      NOT: Bu dizi hızlı gradyan performansı ve birçok RF darbesi gerektirdiğinden, protokol kurulumunun bir insanda test edilmeden önce çalıştırılabildiğini doğrulamak önemlidir.
  2. Katılımcıyı MRG için hazırlayın. Katılımcının MRG'ye güvenli bir şekilde girebilmesini sağlamak için kurumsal standart MRG güvenlik taramasını kullanın.
  3. Katılımcıyı MRI yatağına yerleştirin ve katılımcının gövdesinin üzerine bir göğüs bobini yerleştirin. Akciğer apislerinin tam olarak kaplanmasını sağlamak için bobini katılımcının çenesine yakın konumlandırın.
  4. Katılımcıyı MRI tarayıcısına taşıyın. Konumlandırma yer işaretini katılımcının sternumunun hemen altına yerleştirin.
  5. Katılımcının akciğerlerinin UTE taraması için görüş alanı içinde olduğundan emin olmak için bir yerelleştirici taraması yapın. UTE taramasının geometrisini hareket ettirmeyin. Katılımcının akciğerleri görüş alanı içinde değilse, katılımcıyı hareket ettirin ve akciğerler tamamen görüş alanına girene kadar ek lokalizatör taramaları toplayın.
  6. UTE sırasını çalıştırın. Bu sekans sırasında katılımcı normal şekilde nefes alabilir.
  7. Ham verileri tarayıcıdan dışa aktarın. Kullanılan görüntüleme sırasına bağlı olarak, tarayıcı tarayıcıdaki görüntüleri yeniden oluşturabilir veya oluşturmayabilir. Önerilen retrospektif geçit rekonstrüksiyonu için, görüntülerin tarayıcıda oluşturulup oluşturulmadığını belirlemek için ham görüntüleme verileri gereklidir. Ham verilerin büyük olacağını unutmayın (>10 GB).
  8. K-uzayı yörüngelerini dışa aktarın veya hesaplayın (yani, her ham veri noktasının k-uzayındaki konumu).
    NOT: Bazı görüntüleme dizileri için, k-uzayı yörüngeleri, MRI tarayıcısında ham verilerle birlikte saklanabilir ve doğrudan dışa aktarılabilir. Diğer görüntüleme dizileri için, k-uzayı yörüngelerinin görüntüleme parametrelerine dayalı olarak hesaplanması gerekecektir.
ParametreGenel Önerilen AyarlarBurada Uygulanan Ayarlar
Görüntüleme Dizisi3D Kartezyen Olmayan, Merkezden çıkışlı k-uzay yörüngeleri ileAltın Araçlar ile 3D Radyal Projeksiyon siparişi
Görüş Alanı400 x 400 x 400 mm3400 x 400 x 400 mm3
Matris BoyutuHedef çözünürlük için istenildiği gibi320 x 320 x 320 (1,25 mm izotropik çözünürlük)
Bant genişliğiOkuma süresi için gerektiği gibi < 1,0 ms888 Hz/piksel
TE'LER< 0,1 ms0,07 ms
TRMinimum (Hedef 3 – 4 ms)3,5 ms
Çevirme AçısıYaklaşık 5°4.8°
Projeksiyon SayısıEn az 100.0001,35,386
Görüntü SüresiMinimum 5 dk7 dk, 54 sn

Tablo 1: UTE görüntüleme için önerilen ayarlar. Protokol kurulumuna rehberlik etmek için kullanılabilecek genel önerilen ayarlar sağlanmıştır. Veriler için kullanılan belirli önerilen ayarlar da, temsili sonuçlar olarak gösterildiği gibi sağlanır. Parametre belirtimleri, bant genişliği dışında satıcılar arasında geneldir. Bazı büyük MRI satıcıları bant genişliğini Hz/Pixel olarak belirtir. Diğer büyük MRI satıcıları mutlak bant genişliği belirtir. Önerilen bant genişliği (888 Hz/Piksel), 284.160 Hz'lik mutlak bant genişliğine karşılık gelir.

2. Görüntü tabanlı solunum yumuşak geçit kullanarak UTE görüntü rekonstrüksiyonu

NOT: Aşağıdaki adımları tamamlamak için MATLAB kodu https://github.com/pniedbalski3/UTE_Reconstruction'da verilmiştir.

  1. Verileri ve k-uzay yörüngelerini MATLAB'a aktarın. Ham MRI verilerini içe aktarmak için kod, tüm büyük MRI satıcıları için mevcuttur.
  2. Verilerin kararlı durumda manyetizasyonda olduğundan emin olmak için ilk 1000 projeksiyonu atın.
    NOT: Kullanılan görüntüleme dizisi, veri alımından önce sahte taramalar içeriyorsa, bu adım atlanabilir.
  3. Çok küçük bir veri alt kümesi kullanarak düşük çözünürlüklü bir görüntüyü yeniden oluşturun.
    1. Görüntüyü, 96 x 96 x 96 matris boyutuna tekdüze olmayan hızlı bir Fourier dönüşümü kullanarak yeniden oluşturun.
    2. 0,6 sn ila 0,8 sn değerinde veriye karşılık gelen yaklaşık 200 projeksiyon kullanın.
    3. Tüm bobin elemanlarından gelen görüntülerin yanı sıra nihai, bobin birleşik bir görüntüyü yeniden oluşturun ve saklayın.
  4. Ortaya çıkan bobin birleşik görüntüde, diyaframı net bir şekilde gösteren bir koronal dilim seçin.
    NOT: Sağlanan kod, kullanıcıdan diyaframı içeren bir dilim seçmesini isteyecektir.
  5. Bu dilim seçildikten sonra, bu dilim için ayrı bobin resimlerini görüntüleyin ve diyaframı en iyi gösteren bir veya iki bobin elemanı seçin (Şekil 2).
    NOT: Sağlanan kod, kullanıcıdan bobin elemanlarını seçmesini isteyecektir.
  6. ~0,5 s zamansal çözünürlüğe sahip görüntüler oluşturmak için kayan bir pencere kullanarak görüntüleri yeniden oluşturun (Şekil 2).
    1. Yalnızca adım 2.4'te seçilen bobin elemanlarından gelen verileri yeniden oluşturun.
      NOT: Tüm bobin elemanları yeniden yapılandırılabilirken, solunumun kendi kendine kapanması amacıyla diyaframı görselleştirmek için yalnızca diyaframa en yakın elemanlara ihtiyaç vardır. Yalnızca diyagrama en yakın bobin elemanlarının yeniden yapılandırılmasıyla, yeniden yapılandırma süresi ve hesaplama yükü büyük ölçüde azaltılır.
    2. Tekdüze olmayan hızlı bir Fourier dönüşümü kullanarak bir görüntüyü yeniden oluşturmak için ilk 200 projeksiyonu kullanın (Şekil 2). Yalnızca diyaframı gösteren dilimi saklayın (adım 2.4'te bulunduğu gibi).
      NOT: Sonuç olarak, 1500'e kadar görüntü oluşturulacaktır; diyafram konumunu görselleştirmek için yalnızca 2B bir dilim gereklidir ve kayar pencere adımlarının her biri için 3B görüntülerin saklanması engelleyici olacaktır.
    3. 100 projeksiyon kaydırın (yani, ilk görüntü 1-200 projeksiyonları kullanılarak yeniden oluşturulur. İkincisi, 101 - 300 projeksiyonları kullanılarak yeniden oluşturulur) ve adım 2.4'te seçilen dilimi saklayarak ek bir görüntü yeniden oluşturur.
    4. Görüntüleri oluşturmak için tüm projeksiyonlar kullanılana kadar devam edin.
  7. Kayan pencere görüntülerinin ilkinde diyaframın üzerinde bir çizgi seçin. Çizginin akciğerlere 5-10 voksel ve diyaframa 5-10 voksel uzanacak kadar uzun olduğundan emin olun.
  8. Tüm projeksiyonlar için bu solunum navigatörünü görüntüleyerek solunum hareketini görselleştirin.
  9. Tüm solunum navigatörleri için diyaframın yerini belirleyin. Bunu yapmanın çeşitli yolları vardır, ancak basit bir yöntem, karanlık tarafı (akciğer) daha parlak taraftan (diyafram) ayırmak için Otsu'nun25 yöntemini kullanmaktır.
  10. Projeksiyonları belirli bir solunum kutusuna ait olarak etiketlemek için diyafram konumunu kullanın. Belirli bir solunum navigatörü diyaframı "konum 1"de gösteriyorsa, o navigatör için görüntüyü oluşturmak için kullanılan 200 projeksiyon "bölme 1"e ait olacaktır.
    NOT: Görüntüler, 100 projeksiyon örtüşmesi olan kayan bir pencere kullanılarak oluşturulduğundan, bazı projeksiyonlar birden çok bölmeye ait olarak etiketlenebilir. Kayan pencere görüntülerinin kaba uzamsal çözünürlüğü, son kullanma tarihine kadar tüm ilham aralığını kapsayan toplam ~ 4-6 kutuya yol açar.
  11. Hangi bölmenin en fazla projeksiyon sayısına sahip olduğunu belirleyerek yeniden oluşturulacak bölmeyi seçin ve bu bölmenin bitiş süre sonuna karşılık gelmesi gerekir.
    1. Alternatif olarak, solunum navigatörünün görsel incelemesine dayalı olarak istenen solunum aşamaları için görüntüleri yeniden oluşturun.
  12. Yumuşak kapı14 için ağırlıklar oluşturun.
    1. Birincil bölme içindeki çıkıntılara 1 ağırlık sağlamak ve farklı solunum bölmeleri içindeki çıkıntılara keskin bir şekilde azaltıcı ağırlık sağlamak için üstel bir filtre kullanın.
  13. İstenen solunum bölmesinde yüksek çözünürlüklü bir görüntü oluşturmak için Berkely Gelişmiş Rekonstrüksiyon Araç Kutusu'nu (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27 kullanın.
    NOT: BART, MRG görüntü rekonstrüksiyonu için ücretsiz olarak kullanılabilen bir araç kutusudur.
    1. Yinelemeli yoğunluk kombinasyonunu kullanarak yoğunluk dengeleme ağırlıklarını hesaplayın.
    2. Yoğunluk dengeleme ağırlıklarını yumuşak geçitli ağırlıklara göre ölçeklendirin.
    3. Yoğunluk telafisine ve yumuşak kapılı ağırlıklara dayalı kantar verileri
    4. Bobin kombinasyonunu kolaylaştırmak için temel bir düzgün olmayan hızlı Fourier dönüşümü (NUFFT) gerçekleştirin.
    5. NUFFT görüntüsünü, bobin kombinasyonu için kullanılacak ızgaralı k-boşluğuna dönüştürün.
    6. Bir bobin kombinasyon matrisi oluşturun ve bunu hem ham veriler hem de ızgaralı k-alanı için bobinleri birleştirmek için kullanın.
    7. Bobin hassasiyetlerini tahmin edin.
    8. Ağırlıklı yoğunluk kompanzasyonunu, bobin birleşik verilerini ve bobin hassasiyet haritalarını kullanarak paralel görüntüleme sıkıştırılmış algılama rekonstrüksiyonu gerçekleştirin.
  14. Son görüntüyü kaydedin. NIFTI formatı kolayca uygulanır. Görüntü bir PAC sistemine yüklenecekse, bir DICOM formatı gerekebilir.

figure-protocol-1
Şekil 2: Görüntü tabanlı kendi kendine geçit. (1) Az sayıda projeksiyondan (hesaplama verimliliği için) yeniden oluşturulan düşük çözünürlüklü bir görüntü kullanarak, diyaframı açıkça gösteren bir koronal dilim belirleyin. (2) Tek tek bobin elemanlarından gelen görüntüleri inceleyerek, diyaframa en yakın bobin elemanlarını seçin. (3) Yalnızca diyaframa en yakın bobin elemanlarının kayar pencere rekonstrüksiyonunun gerçekleştirilmesi (hesaplama verimliliği için). Görüntüler, 200 projeksiyonun alt kümelerinden oluşturulabilir (~0,8 s'ye karşılık gelir); Üst üste binen projeksiyonlarla, görüntülerde ~0,5 s'lik bir sözde zamansal çözünürlük elde edilebilir. (4) Solunum navigatörü olarak kullanılacak diyaframa dik bir çizginin belirlenmesi. (5) Bu çizgideki görüntü verilerinin görselleştirilmesi, görüntüleri bölmek için kullanılabilecek solunum hareketini gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

3. K-uzay tabanlı solunum yumuşak geçit kullanarak UTE görüntü rekonstrüksiyonu

  1. Diyaframa en yakın bobin elemanının tanımlanabilmesi için 2.1-2.4 adımlarını tamamlayın.
  2. Seçilen bobin elemanı için tüm projeksiyonlar için projeksiyondaki ilk noktanın mutlak değerini kullanarak bir k0 zaman serisi izlemesi oluşturun. Bu, bir solunum dalga formunun görselleştirilmesini sağlayacaktır.
  3. 5000 projeksiyonluk adımlarla, k0'ı aynı k0 noktasının28 ortalama sinyal yoğunluğu ile normalleştirin. Bu, zaman içinde sinyal yoğunluğu kaymasını azaltır ve projeksiyonları nicel olarak bölmek için gelişmiş bir yetenek sağlar.
  4. Her k0 noktasını inspirasyon veya sona erme sırasında meydana gelecek şekilde etiketleyin.
    1. k0 zaman serisini düzleştirin ve geçit izi üzerindeki her nokta için eğimi değerlendirmek için türevi alın.
    2. İlham noktalarını eğim işaretine göre etiketleyin. Pozitif bir eğim sona ermeye karşılık gelirken, negatif bir eğim ilhama karşılık gelir.
  5. Sinyal yoğunluğuna dayalı bölme projeksiyonları. Solunum derinliği değişken olabileceğinden, bölme projeksiyonları solunum fazındaki konumdan ziyade sinyal genliğine dayanır.
    NOT: Bunu başarmanın basit ve hızlı bir yöntemi, farklı sinyal yoğunluğu seviyelerini belirlemek için k-ortalama kümelemesi uygulamaktır.
  6. İnspirasyon sonu ile son kullanma sonu arasındaki ara bölmeler için, adım 3.4'e göre inspirasyon ve sona erme sırasında meydana gelen projeksiyonları belirleyin.
  7. Adım 2.10'dan adım 2.13'e kadar verilen adımları izleyerek görüntü yeniden yapılandırmasını tamamlayın.
  8. İstenirse, görüntüleri yalnızca son kullanma tarihinin sonunda değil, tüm solunum kutuları için yeniden oluşturun.

Sonuçlar

Temsili sonuçlar (Şekil 3), Tablo 1'de gösterilen ayarlar kullanılarak oluşturulmuştur. Kullanılan görüntüleme süresi, çoğu katılımcı tarafından tolere edilebilecek yüksek kaliteli görüntüler sağlar.

figure-results-1
Şekil 3: Oluşturulan temsili UTE görüntüleri. Aynı hasta için koronal, sagital ve eksenel görüntü dilimleri, hem görüntü hem de k-uzayı tabanlı kapılamanın yanı sıra sert geçit ve yumuşak geçit kullanılarak yeniden oluşturulan veri kümeleriyle gösterilir. Görüntüler arasındaki çözünürlük farklılıklarını vurgulamak için her görüntüdeki bir bölge (kareler) büyütülmüş olarak gösterilir. Bu katılımcı için, görüntü ve k-uzay tabanlı geçit, solunum hareketini azaltmada benzer şekilde çalışır. Yumuşak geçit, görüntülerde bulanıklığın azalmasına neden olur. Her görüntüdeki yaklaşık parankimal sinyal-gürültü oranı şöyledir: Görüntü tabanlı sert geçit: 3.2; Görüntü tabanlı yumuşak geçit: 3.6; K0 tabanlı sert geçit: 4.3; K0 tabanlı yumuşak geçit: 3.2. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Bu protokol sayesinde, son kullanma tarihi sonunda akciğerlerin yüksek çözünürlüklü MRG görüntüleri oluşturulabilir. Serbest nefes alma görüntü alımını takiben, solunum hareketi, görüntü tabanlı veya k-space geçit kullanılarak görselleştirilebilir. Optimum görüntü kalitesi için, bu görüntüler çok kanallı alıcı dizisi bobinleri kullanılarak elde edilir. Bu nedenle, solunum hareketine karşı en yüksek hassasiyete sahip olmak için diyaframa en yakın bobin elemanını tanımlamak önemlidir (Şekil 2). Diyaframa en yakın bobin elemanının indeksi, bobinin konumuna bağlı olarak taramadan taramaya değişebilir. Sonuç olarak, uygun bobin elemanının doğru bir şekilde tanımlanmasını sağlamak için her tarama için ayrı bobin elemanlarından gelen görüntüleri görüntülemek önemlidir.

Görüntü tabanlı geçit kullanılıyorsa, diyaframı gösteren tek bir dilimin görüntülerini oluşturmak için kayar pencere rekonstrüksiyonu kullanılır. Sürgülü pencere görüntüsü rekonstrüksiyonunun ardından, diyafram bu görüntülerin her birinde net bir şekilde görülebilmelidir. Diyafram net bir şekilde görülemiyorsa, bu rekonstrüksiyonu farklı bobin elemanları kullanarak tekrarlamak gerekebilir. Diyafram üzerinden değerlendirilen bir çizgi, zaman içindeki solunum hareketinin görüntülenmesini sağlar. Benzer şekilde, k-uzay tabanlı geçit kullanılırken k0 noktası da solunum hareketinin görselleştirilmesini sağlar.

Hareketsiz kalan ve düzenli olarak nefes alan bir katılımcıda, hem görüntü tabanlı hem de k-space geçit tutarlı bir solunum dalga formu gösterir. Daha az uyumlu bir katılımcıda, her iki geçit yöntemi de düzensiz solunumun meydana geldiği temporal bölgeleri belirleyebilir. Özellikle uyumlu ve özellikle uyumlu olmayan katılımcılar için görüntü tabanlı ve k-uzay tabanlı geçit Şekil 4'te gösterilmektedir. Önceki çalışmayabenzer şekilde 7,13, burada gösterilen sonuçlar, görüntü tabanlı geçitlemenin k0 tabanlı geçitlemeye kıyasla gelişmiş görüntü doğruluğu sağlayabileceğini göstermektedir.

figure-results-2
Şekil 4: Çok düzenli nefes alan bir katılımcı (solda) ve sığ ve düzensiz nefes alan bir katılımcı (sağda) için k0 ve Görüntü tabanlı geçit izleri. Her iki katılımcı için görüntü tabanlı ve k0 tabanlı geçit için temsili görüntüler, görüntüler arasındaki farkları vurgulamak için görüntünün büyütülmüş bir bölgesi de dahil olmak üzere geçit izlerinin altında gösterilmiştir. Düzenli nefes alan katılımcılar için görüntü tabanlı ve k0 tabanlı geçit benzer performansa sahipti. Düzensiz nefes alan katılımcı için, her iki görüntü de nispeten düşük kalite gösterir, ancak görüntü tabanlı geçit biraz daha iyi performansa sahipti. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Solunum hareketinin görselleştirilmesini takiben, rastgele sayıda solunum fazındaki görüntüler yeniden yapılandırılabilir. Bu protokol öncelikle sona erme sonunda tek bir görüntü oluşturmayı amaçlamaktadır (Şekil 3). Sona erme sonundaki görüntüler, sona erme sırasında elde edilen daha fazla projeksiyon sayısı ve bu solunum aşaması sırasında akciğerlerin daha fazla yoğunluğu nedeniyle en iyi görüntü kalitesine ve SNR'ye sahip olma eğilimindedir.

3D hacimsel görüntülerin tam olarak örneklenmesi için çok sayıda projeksiyon gerektiğinden, az örneklenmiş görüntülerin toplanması yaygın bir uygulamadır. Tablo 1'de açıklanan protokolde yaklaşık ` örnekleme kullanılmaktadır. 3B spiral ve 3B radyal görüntüleme yöntemleri, yetersiz örneklemeye karşı sağlam olma eğilimindedir, bu nedenle bu genellikle yüksek çözünürlüklü görüntülerin toplanmasının önünde önemli bir engel değildir. Bununla birlikte, geriye dönük geçitleme, zaten az örneklenmiş bu görüntülerdeki projeksiyon sayısını azaltır, bu nedenle, özellikle düzenli bir nefes alma düzenine sahip olmayan daha az uyumlu katılımcılarda bulanıklık ve artefaktlar bir endişe kaynağı olabilir. Yumuşak geçit kullanımı, Şekil 3 ve Şekil 5'te gösterildiği gibi, yetersiz örneklemeden kaynaklanan bulanıklığı ve artefaktları azaltmaya yardımcı olabilir.

figure-results-3
Şekil 5: Yumuşak kapının faydaları ve riskleri. Süre sonu görüntüleri (A) genellikle çok daha fazla sayıda projeksiyon kullanılarak oluşturulur ve bu nedenle sabit geçit kullanılırken görüntü bozulmalarına karşı duyarlı değildir. İlham verici görüntüler çok daha az sayıda projeksiyonla oluşturulur ve bu nedenle sert geçitleme, görüntü kalitesinde ve görüntü yapaylıklarında azalmaya neden olabilir (B). Yumuşak geçitleme bu artefaktları azaltabilir ve görüntü çözünürlüğünü ve kalitesini (C) iyileştirebilir, ancak uygun projeksiyon ağırlığının kullanılmasına özen gösterilmesi gerekir. Yetersiz ağırlıklandırma uygulanırsa, görüntüler bulanıklaşabilir ve hedef solunum fazına (D) uygunluğunu kaybedebilir. Her görüntünün bölgeleri, çözünürlük ve diyafram konumundaki farklılıkları vurgulamak için büyütülmüş olarak gösterilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3, hem görüntü hem de k-uzay tabanlı geçitlemenin yanı sıra hem yumuşak hem de sert geçit kullanılarak yeniden yapılandırılan UTE görüntülerini göstermektedir. Görüntü ve k-uzay tabanlı geçitlemenin her ikisi de son kullanma sonunda diyaframı çözme yeteneği gösterir, ancak yukarıda belirtildiği gibi, birkaç grup görüntü tabanlı geçit11,13 kullanıldığında üstün hareket telafisi göstermiştir. Şekil 3'te gösterilen son kullanma tarihi görüntüleri söz konusu olduğunda, sert geçit, önemli görüntü artefaktlarına neden olmaz. Bununla birlikte, daha az projeksiyonla yeniden yapılandırılan ilham verici görüntülerde, sert geçitleme, sinyal-gürültünün azalmasına ve yetersiz örnekleme artefaktlarının artmasına neden olur. Yumuşak geçitleme, görüntülerin keskinliğini artırır ve ilham verici görüntüler söz konusu olduğunda, görüntü yapaylıklarını bastırır (Şekil 5). Bununla birlikte, yumuşak geçitleme konusunda dikkatli olunmalıdır, çünkü istenmeyen çıkıntılar uygun şekilde ağırlıklandırılmazsa hareket doğruluğu kaybolabilir (Şekil 5). İnspirasyon görüntüleri, çok daha fazla sayıda son sona erme projeksiyonu göz önüne alındığında, diyafram bulanıklığına karşı özellikle hassastır.

Rekonstrüksiyon sonrasında normal akciğer fizyolojisi ve patofizyolojisi ile ilgili özellikler gözlenebilir (Şekil 6). Optimize edilmiş rekonstrüksiyon ile yüksek kaliteli bir görüntüde, 3. veya 4. nesle kadar olan hava yolları görüntülenebilir. Ek olarak, özellikle akciğerlerin merkezi bölgelerinde daha büyük damar sistemi görülebilir. İnterstisyel akciğer hastalığı olan hastalarda, buzlu cam opasiteleri ve bal peteği gibi BT özellikleriyle uyumlu özellikler görülebilir (Şekil 6). Bazı durumlarda, hava hapsi veya amfizem gibi özellikler görüntülerden çıkarılabilir, ancak tipik olarak, akciğer parankimi içindeki SNR, 3T'de elde edilen görüntüleme için bu özellikleri güvenle tanımlamak için çok düşüktür.

figure-results-4
Şekil 6: BT ile UTE MRG karşılaştırılması. (A) BT görüntüleme (1. sütun), görüntü çözünürlüğü ve kalitesi açısından UTE MRG'yi (2. sütun) açıkça aşmaktadır. BT görüntülerinin (3. sütun) ve UTE MRG'nin (4. sütun) bölgeleri, görüntüler arasında daha kolay karşılaştırılabilirlik için büyütülür. Bununla birlikte, büyük damar sistemi, geniş hava yolları ve pulmoner patofizyoloji ile ilgili doku özellikleri gibi önemli özellikler (B)'de bal peteği ve (C)'de buzlu cam opaklığı gibi önemli özellikler UTE MRG'de görüntülenebilir. UTE MRG, BT ile aynı hava yollarını çözme yeteneğine sahip olmasa da, 3. veya 4. nesle giden hava yolları görüntülerden manuel olarak segmentlere ayrılabilir (D). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Akciğerlerin UTE görüntülemesi yapılırken, akciğerlerin görüntülerini oluşturmak için hem edinim hem de rekonstrüksiyonun birçok varyasyonu kullanılabilir. Bu protokol, uygulama kolaylığı ve hesaplama verimliliğine odaklanır. 3D radyal UTE kullanarak görüntüleme nispeten basittir ve görüntüleme dizileri genellikle büyük MRI satıcılarından temin edilebilir. MATLAB tabanlı araçlar, veri işleme ve kendi kendine oturum açma için sağlanmıştır. Çoğu akademik kurumun MATLAB lisanslarına erişimi olduğundan, bu kod geniş çapta kullanılabilir ve kolayca uygulanabilir olmalıdır. Sağlanan MATLAB kodu, bir Siemens 3T MRI tarayıcısında ev yapımı bir görüntüleme dizisi kullanılarak görüntü elde etmek için uyarlanmıştır. Diğer diziler ve MRI platformları, görüntüleme verilerini düzgün bir şekilde okumak için kodun bazı düzenlemelerini gerektirebilir.

Bu görüntüler için ham görüntüleme veri dosyaları çok büyüktür (>10 GB) ve bu nedenle yeniden yapılandırma algoritmaları hesaplama açısından pahalıdır. Sonuç olarak, görüntü rekonstrüksiyonu çok zaman alıcı olabilir. Berkely Gelişmiş Yeniden Yapılandırma Araç Kutusu (BART; https://mrirecon.github.io/bart/)26,27, kolayca uygulanabilen ve hesaplama açısından verimli olan yüksek kaliteli görüntü yeniden yapılandırma araçları sağlar. BART, kendi kendine geçit için sağlanan MATLAB tabanlı araçlara kolayca entegre edilir. Görüntü tabanlı retrospektif geçit ve BART uygulayan sağlanan boru hattı, ham verilerden görüntü oluşturmak için 20-30 dakika gerektirir. Bu, 128 GB RAM'e ve 13. nesil Intel i9 3.00 GHz işlemciye sahip bir bilgisayarda gerçekleştirilir. Şu anda protokol, hesaplamayı hızlandırmak için bir grafik işlem birimi (GPU) kullanmamaktadır, ancak bu, hesaplama süresini daha da azaltmak için uygulanabilir. Bu protokolde yer alan büyük veri kümelerini işlemek için yeterli belleği sağlamak için en az 64 GB RAM'e sahip bir bilgisayar önerilir.

Görüntü seçimi vs. K-Space tabanlı kendi kendine geçitleme, iş akışlarını ve görüntü kalitesini etkileyebilir. K-uzay tabanlı geçit daha hızlı olsa da, solunum fazlarını daha az doğrulukla çözebilir13. Görüntü tabanlı geçitleme, kayar pencere rekonstrüksiyonu için gereken sürenin uzunluğu (sağlanan Matlab kodunu kullanarak ~ 5 dakika) göz önüne alındığında, yürütülmesi için daha fazla zaman gerektirir, ancak bu yöntem diyafram hareketine daha iyi doğruluk sağlayabilir ve böylece azaltılmış hareket bulanıklığına sahip görüntüler sağlayabilir.

Uygulama kolaylığı, hesaplama verimliliği veya görüntü yeniden yapılandırma süresi pahasına bu protokolde çeşitli iyileştirmeler yapılabilir. Görüntüler daha fazla sayıda projeksiyonla elde edilebilir, bu da görüntülerin kalitesini artırır ancak ek tarama süresi ve ek yeniden yapılandırma süresi gerektirir. Kaç projeksiyon eklendiğine bağlı olarak, çok büyük veri kümelerini depolamak için ek bilgisayar belleği de gerekebilir. Kayar pencere rekonstrüksiyonunda daha yüksek çözünürlüklü görüntü rekonstrüksiyonu kullanılması gibi, geçitte ek karmaşıklık da dahil edilebilir. Bu, yine, bu protokolün hesaplama yükünü artıracaktır. Ek olarak, iMoCo29,30 gibi teknikler gibi daha gelişmiş görüntü yeniden yapılandırması uygulanabilir. Bu iyileştirmeler görüntü kalitesinin artmasına yol açabilse de, önemli ölçüde artan hesaplama süresine sahiptir ve bu nedenle azalan getiriler olabilir.

Mevcut protokol yapısal MRG üzerine odaklanmıştır. Akciğer fonksiyonunu sorgulamak için bu protokolde, oksijenle zenginleştirilmiş MRG 31,32 veya PREFUL analizi28,33 gibi çeşitli değişiklikler yapılabilir.

Sonuç olarak, bu protokol, 5-8 dakikalık bir serbest nefes alma stratejisi kullanarak akciğerlerin yüksek çözünürlüklü MRI görüntülerinin elde edilmesini sağlar. Görüntü alımı sırasında elde edilen ham veriler, geriye dönük olarak geçitlenebilir ve solunum hareketiyle bozulmayan farklı solunum fazlarında görüntüler oluşturabilir. Bu protokol, yüksek performanslı bir iş istasyonu kullanarak 20-30 dakikalık genel görüntü yeniden yapılandırma süresi ile uygulama kolaylığını ve hesaplama verimliliğini vurgulamıştır. Bir kez kurulduktan sonra, görüntü rekonstrüksiyonu minimum kullanıcı müdahalesi ile gerçekleştirilebilir, ancak diyaframı ve en uygun bobin elemanlarını gösteren bir görüntü diliminin manuel olarak seçilmesi gereksinimleri, protokolün tamamen otomatikleştirilmesini engeller. Akciğerlerin MRG'si klinikte yaygın olarak yapılmamakla birlikte, zaman içinde UTE MRG'nin artan kullanılabilirliği, pulmoner yapının aydınlatılmasında kullanımını artırabilir.

Açıklamalar

Peter Niedbalski, Ulusal Skleroderma Vakfı, Amerikan Kalp Derneği ve NIH'den araştırma fonu alıyor. Hiperpolarize 129Xe MRI teknolojisi geliştiren bir şirket olan Polarean Imaging Plc.'nin danışmanıdır.

Teşekkürler

Bu protokolün geliştirilmesi ve temsili sonuçlar olarak gösterilen görüntüler Ulusal Skleroderma Vakfı tarafından desteklenmiştir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Göğüs MRI Bobini Siemens, GE, Philips,, Diğer Klinik MRI Görüntüleme Bobini SatıcısıN/A26 - 32 kanallı Göğüs bobini kullanılmalıdır
Yüksek Performanslı İş İstasyonuHP, Apple veya diğer Bilgisayar Donanımı şirketiN/AGörüntü rekonstrüksiyonu için en az 64 GB Belleğe sahip bir bilgisayar gerekir
MatlabMathworksR2016A veya daha yenisiSağlanan bilgisayar kodunu çalıştırmak için bir Matlab lisansı gereklidir
MRI Phantom Siemens, GE, Philips veya Diğer MRI Fantom SatıcısıN/AHerhangi bir Fantom, MRI dizisini insan deneklerde kullanılmadan önce test etmek için kullanılabilir.
MRI TarayıcıSiemens, GE, Philips veya Diğer Klinik MRI Tarayıcı SatıcısıN/AProtokol bir 3T tarayıcı üzerinde geliştirildi, ancak 1.5T veya 0.55T de minimum adaptasyonla çalışacaktır

Kaynaklar

  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).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Pulmoner MRGSerbest Nefesle MRGKendi Kendine Tetiklenen G r nt lemeAkci er Yap s G r nt lemeSolunum Hareket Kompanzasyonu3D Radyal UTETekd ze Olmayan H zl FourierBobin KombinasyonuParalel G r nt leme

İlgili makaleler