[논문 리뷰] Dipole Incompatibility Related Artifacts in Quantitative Susceptibility Mapping

Liangdong Zhou, Jae Kyu Choi외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 18.

Advanced MRI Techniques and Applications참고 문헌 31인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 정량적 자화율 영상화(QSM)에서의 아티팩트의 주요 원인으로 이배극 불일치를 규명하며, 자기장 데이터를 일치 가능한 성분과 불일치 성분으로 분해한다. 노이즈와 k-space에서의 절단 오차가 줄무늬 및 그림자 아티팩트를 유발함을 보이며, 해부학적 제약 조건을 통합한 베이지안 정규화가 전통적인 절단 방법보다 아티팩트 감소, 영상 품질 향상 및 정량적 정확도 향상에서 뛰어난 성능을 보임을 보여준다.

ABSTRACT

Artifacts in quantitative susceptibility mapping (QSM) are analyzed to establish an optimal design criterion for QSM inversion algorithms. The magnetic field data is decomposed into two parts, dipole compatible and incompatible parts. The dipole compatible part generates the desired non-streaking solution. The dipole incompatible part, including noise, discretization error, and anisotropy sources, generates artifacts defined by a wave propagator with the B0 field direction as the time axis. Granular noise causes streaking and contiguous error causes both streaking and shadow artifacts. As an example, truncation-based QSM algorithms are inherently prone to streaking artifacts because of the deviation of the dipole kernel during truncation. Through numerical phantom and imaging experiments, several QSM methods, including a Bayesian regularization method and the k-space truncation methods, were compared to show that the Bayesian approach with a structural prior provides advantages in terms of both image quality and quantitative measures.

연구 동기 및 목표

• 정량적 자화율 영상화(QSM)에서의 아티팩트의 근본 원인을 규명하고 분석하는 것.
• 아티팩트 원인을 분리하기 위해 자기장 데이터를 이배극 일치 성분과 이배극 불일치 성분으로 분해하는 것.
• 이배극 불일치를 바탕으로 QSM 역전파 알고리즘 설계 기준을 수립하는 것.
• 다양한 QSM 재구성 방법의 아티팩트 감소 성능을 평가하는 것.
• 구조적 사전 정보를 통합한 베이지안 정규화가 기존의 k-space 절단 방법보다 뛰어나다는 것을 입증하는 것.

제안 방법

• 이배극 커널 기반 수학적 프레임워크를 사용하여 자기장 데이터를 이배극 일치 성분과 이배극 불일치 성분으로 분해한다.
• 이배극 불일치 성분은 B0 자기장 방향을 시간 축으로 간주한 파동 전파 문제로 모델링된다.
• 줄무늬 아티팩트와 그림자 아티팩트는 이배극 불일치 성분 내의 균일한 노이즈와 연속적인 오차와 분석적으로 연관된다.
• 해부학적 제약 조건을 통합하여 아티팩트 억제를 위한 구조적 사전 정보를 포함한 베이지안 정규화 방법을 적용한다.
• 커널의 편이가 절단 과정에서 발생함에 따라 고유하게 아티팩트에 취약한 절단 기반 QSM 방법의 특성을 분석한다.
• 수치적 편향체와 생체 내 영상 실험을 통해 다양한 방법 간의 영상 품질과 정량적 정확도를 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정량적 자화율 영상화(QSM)에서 줄무늬 아티팩트와 그림자 아티팩트의 원인은 무엇인가?
• RQ2 자기장 데이터 내 이배극 불일치가 영상 아티팩트에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 왜 k-space 절단 방법은 QSM에서 고유하게 줄무늬 아티팩트에 취약한가?
• RQ4 구조적 사전 정보를 통합한 베이지안 정규화가 기존의 절단 기반 방법보다 아티팩트 감소에 더 효과적인가?
• RQ5 베이지안 접근법은 QSM 재구성에서 어떤 정량적 및 정성적 향상을 제공하는가?

주요 결과

• 노이즈, 이산화 오차, 이방성에 기인한 이배극 불일치가 QSM에서 아티팩트의 주요 원인이다.
• 균일한 노이즈는 줄무늬 아티팩트를 유도하며, 연속적인 오차는 줄무늬 아티팩트와 그림자 아티팩트를 모두 유발한다.
• 절단 기반 QSM 방법은 절단 과정에서 이배극 커널의 편이로 인해 심각한 줄무늬 아티팩트를 생성한다.
• 구조적 사전 정보를 통합한 베이지안 정규화 방법은 k-space 절단 방법보다 아티팩트 억제에 더 효과적이다.
• 편향체 및 생체 내 실험을 통한 검증을 통해 베이지안 접근법은 뛰어난 영상 품질과 정량적 정확도를 달성한다.
• 이 연구는 이배극 불일치 성분의 파동 전파 성격과 아티팩트 생성 간의 이론적 프레임워크를 수립한다.