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深圳先进院-联影产学研科研生态创新结果系列报道——动态自校准多层同时激发采集心肌首过灌注成像技术进展

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2022-05-05
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导读:动态自校准多层同时激发采集心肌首过灌注成像技术进展:利用自校准动态多层同时激发采集以及k-t空间欠采样同时在层面内和层面间进行采集加速,为实现快速、高分辨率、全心覆盖的多层短轴位的心脏灌注成像提供了可能。

中国团队突破3T磁共振心肌灌注成像技术瓶颈

自校准多层激发技术实现全心覆盖,助力心肌缺血精准诊断

2021年9月,联影医疗与中国科学院深圳先进技术研究院(简称“先进院”)牵头完成的《高场强磁共振医学影像设备自主研制与产业化》项目荣获“2020国家科学技术进步一等奖”,标志着我国在高端医疗装备领域实现自主创新的重大突破。该项目依托产、学、研、医协同创新机制,在磁共振核心部件与关键技术上取得系列成果,推动国产高端医疗设备迈向国际领先水平。 近日,双方合作的最新研究成果《Myocardial First-Pass Perfusion With Increased Anatomic Coverage at 3T Using Autocalibrated Multiband Imaging》发表于国际权威期刊《Journal of Magnetic Resonance Imaging》。该研究基于联影3.0T磁共振系统,提出动态自校准多层同时激发采集技术(Temporal Multi Band, tMB),结合k-t空间欠采样与压缩感知重建,成功实现大范围、高分辨率的心肌首过灌注成像。 心肌灌注成像是评估冠脉狭窄及心肌微循环障碍导致心肌缺血的重要非侵入性手段。目前临床普遍采用2D序列进行扫描,受限于空间和时间分辨率,通常仅采集3层短轴位图像,存在层间距,易造成病灶漏检。尽管可通过加扫长轴位图像弥补,但仍难以实现全心覆盖。 传统多层同时激发(MB)技术虽可提升扫描速度,但需额外采集参考数据辅助重建,易因数据错位或分辨率不一致影响图像质量,且要求患者多次屏气,增加操作难度。本研究采用的tMB技术通过自校准机制,直接从待重建数据中提取单层参考信息,无需额外扫描,不增加屏气次数,保持与常规单层采集相同的总扫描时间。 此外,研究团队设计了k-t空间欠采样模板,实现层面内约3倍、层面间2倍的加速,并利用压缩感知算法有效抑制伪影,获得高质量动态图像。 在20名受试者中的活体实验显示,相较于传统加速2.5倍的单层采集方法,新方法在总加速6倍下仍保持相当的空间与时间分辨率。定量分析表明,新方法具有更高的血液-心肌对比度(3.52±0.78 vs 2.91±0.81, P<0.0005)和信噪比(2.69±0.29 vs 2.48±0.31, p<0.005)。图像质量评估结果显示,两者在整体质量(p=0.0718)和伪影水平(p=0.2974)上无显著差异。 关键优势在于成像覆盖范围提升一倍。一例66岁女性心内膜下梗死患者的对比图像显示,常规方法因覆盖不足未能发现灌注缺损区域,而tMB技术清晰识别出与延迟钆增强(LGE)及T1定量图一致的缺损区,验证了其临床检出能力。 专家评价指出,该技术通过融合压缩感知与tMB采集,克服了3T环境下心肌首过灌注成像覆盖受限的难题,实现了全心扫描与等效时空分辨率,具备无辐射、低成本、自动化等优势,有望成为心肌缺血诊断的革新性工具,具有重要临床转化价值。 图1:动态自校准多层同时激发采集的心肌首过灌注成像示例图,其中层间加速因子为2,层面内加速因子约为3。(a)采集层面对心脏覆盖的示意图。每一层组(slice group)由相同的颜色表示,代表同时激发采集的两层短轴图像,它们之间相距三个层厚的距离。(b)层组在心动周期上的采集示意图。序列在心动周期内顺序采集所有层组,并以心动周期为单位进行重复。(c)左侧:心动周期为奇数时,平面内k空间欠采样的示意图。右侧:从左侧放大的8条采集的相位编码线及其对应的RF相位调制。 (d)心动周期为偶数时,放大的8条采集的相位编码线及其对应的RF相位调制。 图2:层间加速因子为2的采集对层组1进行重建的流程示意图。将待重建数据按心动周期奇数次和偶数次分别组合得到两个完整的k空间数据。对分组后的数据进行加、减、平均的相位解调操作,获得两幅无伪影的单层图像,估计对应的线圈敏感度信息。对待重建的混叠数据进行非线性迭代地多层同时激发采集和时空全变分约束的压缩感知重建,最终获得所有心动周期的高时间分辨率的无伪影的各层图像。 图3:一例心肌梗死患者(66岁,女性)的图像对比。从左到右:常规单层激发采集(总加速2倍)和自校准多层同时激发采集(总加速6倍)的心肌信号峰值图像、延迟钆增强(LGE)图像和打药后的T1定量图。自校准方法中红色箭头所指的灌注缺损区域与LGE和造影后T1定量图上红色箭头所指梗死区域一致,然而在常规单层激发采集中,因为采集层面的有限覆盖而被遗漏。
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