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超短エコー時間(UTE)磁気共鳴画像法(MRI)を使用して肺の高解像度構造画像を生成するためのプロトコルが説明されています。このプロトコルでは、自由呼吸中に単純なMRIパルスシーケンスを使用して画像を取得できます。
肺の高品質なMRIは、組織密度が低く、MRI信号の弛緩が速く、呼吸や心臓の動きが課題となっています。これらの理由から、肺の構造イメージングは、ほぼ独占的にコンピューター断層撮影(CT)を使用して行われます。しかし、CTイメージングは電離放射線を照射するため、特定の脆弱な集団(小児科など)や研究用途にはあまり適していません。その代替案として、超短エコー時間(UTE)を用いたMRIが注目されています。この技術は、5~10分のスキャンの過程で自由呼吸中に実行できます。呼吸運動情報は画像と一緒にエンコードされます。この情報は、画像を「セルフゲート」するために使用できます。したがって、セルフゲーティングにより、高度なMRIパルスシーケンスプログラミングや呼吸ベローズの使用が不要になり、画像取得が簡素化されます。このプロトコルでは、肺の高品質UTE MRIを取得するための、シンプルで堅牢で計算効率の高い取得および再構成方法が提示されます。このプロトコルは、3T MRIスキャナーで使用するために開発されましたが、同じ原理を低い磁場強度で実装できます。このプロトコルには、3DラジアルUTE画像取得の推奨パラメータ設定と、異なる呼吸相での画像を生成するためのセルフゲート画像再構成の指示が含まれています。このプロトコルの実装により、ユーザーは、運動アーチファクトを最小限に抑えたり、最小限に抑えたりすることなく、肺の高解像度UTE画像を生成できます。これらの画像は、肺の構造を評価するために使用でき、さまざまな肺の状態における研究用途に実装することができます。
肺構造の高解像度イメージングは、多くの肺疾患の診断精密検査の重要な部分です。通常、これはコンピュータ断層撮影(CT)イメージングを使用して行われ、これは肺の高解像度画像を生成するのに理想的です1。しかし、CTイメージングは微量ではない量の電離放射線を照射するため、定期的なリピートイメージング、複数の異なる呼吸相でのイメージング、または特定の集団(小児科など)のイメージングには適していません。磁気共鳴画像法(MRI)は、電離放射線のリスクがそれほど高くないため、このようなイメージングタスクに適しています。しかし、組織密度が低く、呼吸と心臓の動きがあり、信号の緩和が非常に速いため、MRIを使用して肺を画像化することは困難です2,3,4。
これらの課題を軽減できる MRI 技術の 1 つが、超短エコー時間 (UTE) MRI 4,5,6 です。UTE MRIでは、MRI信号は信号励起の直後にサンプリングされるため、高速信号緩和の影響が軽減されます。さらに、この手法では、k空間を中心から外側に向かってサンプリングするため、k空間の中心で大幅なオーバーサンプリングが発生します。このk空間の中心でのオーバーサンプリングにより、このイメージング手法は動きに対して堅牢になります。この運動に対する固有のロバスト性に加えて、k空間の中心の反復サンプリングは、呼吸運動に関する情報を符号化し、画像7,8,9の自己ゲーティングを可能にする。このセルフゲーティングは、さまざまな呼吸相での画像を生成するために使用できます。人間は呼気期の大部分を呼気期に費やするため、この期は取得される画像データが最も多いため、呼気終末の画像を生成するのが一般的です。
肺MRIにおける呼吸セルフゲーティングには、さまざまな戦略があります。最初に区別するのは、画像ベースと画像ベースです。k空間ベースのゲーティング10(図1)。イメージベースのゲーティングでは、イメージング データの小さな時間サブセットを再構築することで、高い時間分解能を持つ一連のイメージが生成されます。続いて、これらの画像における横隔膜の位置は、所与の画像投影10、11のセットに対する呼吸相を識別するために使用される。k空間ベースのゲーティングでは、k空間(「k0」)の中心からのデータが調べられます8、9、12。画像の信号強度は k0 でエンコードされるため、k0 ポイントの強度は呼吸によって変化します。したがって、投影は、k0 の強度に基づいて異なる呼吸相にビン化できます。画像ベースのゲーティングとk空間ベースのゲーティングの両方で、呼吸器相が類似する投影が画像再構成のためにグループ化されます。画像ベースのゲーティングは、呼吸相の推定における忠実度を向上させ、それによりぼやけが減少した画像を提供することが示唆されている10,13。
図1:画像ベースおよびk空間ベースのセルフゲーティング技術。 (A)画像ベースのゲーティングでは、全体のデータの時間的サブセットから、ダイアフラムを示す低空間分解能、高時間分解能の画像が生成されます。横隔膜上の線を使用して、呼吸運動を視覚化し、画像再構成のためにビニングすることができます。(B)k空間ベースのゲーティングでは、センターアウトK空間投影法(「k0」)の最初の点を使用して呼吸運動を視覚化します。k0 を平滑化すると、呼吸周期に基づく信号強度の差がはっきりと見え、さまざまな呼吸相を識別するために使用できます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
画像およびk空間ベースのゲーティングは、ハードゲーティングまたはソフトゲーティング11,14のいずれかを使用して実行することができる。ハードゲーティングでは、目的の呼吸相に対応する突起のみが再構築されます。ただし、このように不要な投影を破棄すると、画像の信号対雑音比(SNR)が低下し、アンダーサンプリングアーティファクトが増加する可能性があります。これらの望ましくない影響は、ソフト ゲーティングを使用することで軽減できます。ソフトゲーティングでは、すべての投影が画像の再構成に使用されますが、望ましくない呼吸相からの投影は、最終的な画像への影響が少なくなるように重み付けされます。これにより、呼吸運動の影響を抑えながら、最小限のアーチファクトと高いSNRで画像を再構築することができます。
UTE MRI取得と取得後のセルフゲーティングを組み合わせることで、CTと同等ではないものの、CTイメージング6,15,16,17,18,19に近いコントラストと解像度を持つ高品質の画像を生成することができます。ここでは、肺構造の高品質画像を生成するために、UTE MRI画像を収集および再構成するための簡単なプロトコルが提供される。
このプロトコルは、主に3T MRIスキャナー用に書かれています。3Tは、研究用MRIに使用される最も一般的な電界強度です。1.5Tや最近利用可能になった0.55T20などの低磁界強度では、肺内の信号緩和が遅くなるため、肺内の画像品質と信号強度を向上させることができます。
このプロトコルと提供された画像再構成コードで明確さとシンプルさを提供するためにあらゆる試みがなされてきましたが、プロトコルでは、MRIスキャナーで適切なUTE MRIシーケンスを確立するために専任のMRI物理学者(または同様のMRI専門家)が必要になる可能性があります。MRI シーケンスは、センターアウト k 空間軌道を使用した 3D 非デカルト符号化戦略を実装する必要があります。例としては、3D放射状または3Dスパイラル(例えば、「FLORET」)21,22のイメージングシーケンスが含まれる。重要なことは、投影の順序は良好な時間的安定性を持つべきである:任意の時間のサブセットにわたって、投影はk空間の全範囲をカバーするべきである23。時間的安定性が良好な射影順序付け戦略の例としては、黄金平均法やハルトンランダム化アルキメデス螺旋があります。時間的安定性の低い射影順序付けを使用すると、取得後のセルフゲーティングではk空間の大きな領域が省略され、画像アーティファクトが発生します。最後に、シーケンスは<100μsのエコー時間(TE)を達成できる必要があります。3Tでの肺のT2*緩和時間は<1 ms24であるため、高品質の画像を生成するには、非常に短いTEを使用することが不可欠です。
すべてのヒト被験者イメージングは、KUMC IRBの承認を得て実施されました。書面によるインフォームドコンセントは、すべての参加者から得られました。この研究の画像は、一般的な技術開発プロトコルの下で取得され、包含/除外基準は意図的に広範でした。包含基準: 18≥歳。除外基準: MRI スクリーニング質問票への回答に基づく MRI 禁忌、および妊娠。この研究に使用した付属品と機器は、 資料の表に記載されています。
1. UTE画像取得
パラメーター | 一般的な推奨設定 | ここで実装される設定 |
イメージングシーケンス | センターアウト k 空間軌道を持つ 3D 非デカルト | 3D ラジアル (ゴールデンミーンズ投影法) の順序 |
視野 | 400 x 400 x 400 mm3 | 400 x 400 x 400 mm3 |
マトリックスサイズ | 目標解像度の必要に応じて | 320 x 320 x 320 (等方性分解能 1.25 mm) |
帯域幅 | 必要に応じて、読み出し時間を 1.0 ミリ秒< | 888 Hz/ピクセル |
テ | < 0.1 ミリ秒 | 0.07ミリ秒 |
TRの | 最小値 (ターゲット 3 – 4 ミリ秒) | 3.5ミリ秒 |
フリップ角度 | 約5° | 4.8° |
投影数 | 最低100,000人 | 1,35,386 |
画像の長さ | 最短5分 | 7分54秒 |
表1:UTEイメージングの推奨設定。 プロトコルのセットアップをガイドするために使用できる一般的な推奨設定が提供されます。代表的な結果として示されているように、データに使用された特定の推奨設定も提供されます。パラメーターの仕様は、帯域幅を除き、ベンダー間で一般的です。一部の主要な MRI ベンダーは、帯域幅を Hz/Pixel と指定しています。他の主要なMRIベンダーは、絶対帯域幅を指定しています。推奨される帯域幅 (888 Hz/ピクセル) は、284,160 Hz の絶対帯域幅に対応します。
2. 画像ベース呼吸ソフトゲーティングを用いたUTE画像再構成
注: 次の手順を完了するための MATLAB コードは、https://github.com/pniedbalski3/UTE_Reconstruction.
図2:画像ベースのセルフゲーティング。 (1)少数の投影から再構成された低解像度の画像(計算効率のため)を使用して、横隔膜がはっきりと見える冠状切片を特定します。(2) 個々のコイル素子の画像から、ダイヤフラムに最も近いコイル素子を選定します。(3)ダイアフラムに最も近いコイル要素のみのスライディングウィンドウ再構成を実行します(計算効率のため)。画像は、200 の投影のサブセット (~0.8 秒に対応) から生成できます。投影を重ねることで、画像で~0.5秒の疑似時間分解能を達成できます。(4)呼吸ナビゲーターとして使用する横隔膜に垂直な線を特定します。(5)この線上の画像データを視覚化すると、呼吸運動が示され、これを使用して画像をビン化できます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
3. k空間を用いた呼吸器ソフトゲーティングによるUTE画像再構成
代表的な結果(図3)は、 表1に示す設定を使用して生成されました。使用されるイメージング時間は、ほとんどの参加者が許容できる高品質の画像を提供します。
図3:生成された代表的なUTE...
肺のUTEイメージングを行う場合、取得と再構成の両方の多くのバリエーションを使用して、肺の画像を生成できます。このプロトコルは、実装の容易さと計算効率に重点を置いています。3DラジアルUTEを使用したイメージングは比較的簡単で、イメージングシーケンスは通常、主要なMRIベンダーから入手可能です。MATLABベースのツールは、データ処理とセルフゲーテ?...
Peter Niedbalskiは、National Scleroderma Foundation、American Heart Association、およびNIHから研究資金を受けています。彼は、過分極 129Xe MRI技術を開発する会社であるPolarean Imaging Plc.のコンサルタントです。
このプロトコルの開発と代表的な結果として示された画像は、National Scleroderma Foundationによって支援されました。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Chest MRI Coil | Siemens, GE, Philips,, Other Clinical MRI Imaging Coil Vendor | N/A | A 26 - 32 channel Chest coil should be used |
High Performance Workstation | HP, Apple, or other Computer Hardware company | N/A | A computer with a minimum of 64 GB of Memory is needed for image reconstruction |
Matlab | Mathworks | R2016A or newer | A Matlab license is needed to run the provided computer code |
MRI Phantom | Siemens, GE, Philips, or Other MRI Phantom Vendor | N/A | Any Phantom can be used to test the MRI sequence prior to its use in human subjects. |
MRI Scanner | Siemens, GE, Philips, or Other Clinical MRI Scanner Vendor | N/A | The protocol was developed on a 3T scanner, but 1.5T or 0.55T would also work with minimal adaptation |
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