[논문 리뷰] Fast, Precise Myelin Water Quantification using DESS MRI and Kernel Learning

Gopal Nataraj, Jon‐Fredrik Nielsen외 2명|Deep Blue (University of Michigan)|2018. 09. 24.

Advanced MRI Techniques and Applications참고 문헌 39인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이중에코 안정상태(DESS) MRI와 커널 기반 회귀(PERK)를 결합하여 마이엘린 수분 정량화를 위한 빠르고 정밀한 방법을 제안한다. 최적화된 DESS 스캔과 PERK 추정 기법을 통해 금표준 다중에코 스핀에코(MESE) 스캔과 유사한 마이엘린 수분 분율(MWF) 추정치를 도출함으로써 임상적으로 실현 가능한 고정밀 마이엘린 영상 촬영을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Purpose: To investigate the feasibility of myelin water content quantification using fast dual-echo steady-state (DESS) scans and machine learning with kernels. Methods: We optimized combinations of steady-state (SS) scans for precisely estimating the fast-relaxing signal fraction ff of a two-compartment signal model, subject to a scan time constraint. We estimated ff from the optimized DESS acquisition using a recently developed method for rapid parameter estimation via regression with kernels (PERK). We compared DESS PERK ff estimates to conventional myelin water fraction (MWF) estimates from a longer multi-echo spin-echo (MESE) acquisition in simulation, in vivo, and ex vivo studies. Results: Simulations demonstrate that DESS PERK ff estimators and MESE MWF estimators achieve comparable error levels. In vivo and ex vivo experiments demonstrate that MESE MWF and DESS PERK ff estimates are quantitatively comparable measures of WM myelin water content. To our knowledge, these experiments are the first to demonstrate myelin water images from a SS acquisition that are quantitatively similar to conventional MESE MWF images. Conclusion: Combinations of fast DESS scans can be designed to enable precise ff estimation. PERK is well-suited for ff estimation. DESS PERK ff and MESE MWF estimates are quantitatively similar measures of WM myelin water content.

연구 동기 및 목표

• 기존의 다중에코 스핀에코(MESE) 시퀀스에 비해 스캔 시간을 단축시킬 수 있는 임상적으로 실현 가능한 마이엘린 수분 분율(MWF) 정량화 방법을 개발하는 것.
• 기존에 마이엘린 영상에 덜 정밀한 것으로 간주되어 왔던 이중에코 안정상태(DESS) MRI가 고도화된 매개변수 추정 기법과 조합될 경우 정확도가 유사해질 수 있는지 조사하는 것.
• DESS 데이터로부터 빠른 감쇠 신호 분율 $f_{\mathrm{F}}$를 추정하기 위해 커널 기반 회귀(PERK)를 사용하는 것이 마이엘린 수분 분율(MWF)의 대체 지표로 적합한지 평가하는 것.
• 모의 실험, 생체 내 및 생체 외 조직에서 DESS PERK $f_{\mathrm{F}}$ 추정치가 MESE MWF 추정치와 정량적으로 동일한지 검증하는 것.

제안 방법

• 고정된 스캔 시간 제약 조건 하에서 빠른 감쇠 신호 분율 $f_{\mathrm{F}}$ 추정의 정밀도를 극대화하기 위해 베이지안 실험 설계를 활용한 최적화된 DESS 스캔 조합을 사용한다.
• 최근 개발된 매개변수 추정을 위한 커널 기반 회귀(PERK) 방법을 적용하여 DESS 데이터로부터 $f_{\mathrm{F}}$를 추정하며, 회귀의 강건성과 정확도를 향상시킨다.
• DESS 신호 반응과 $f_{\mathrm{F}}$ 사이의 비선형 관계를 모델링하기 위해 가우시안 커널 함수 $k(\mathbf{q}, \mathbf{q}') = \exp\left(-\frac{1}{2}\|\mathbf{q} - \mathbf{q}'\|_{\bm{\Lambda}^{-2}}^2\right)$ 를 사용한다.
• 계산 복잡도를 줄이기 위해 특성 매핑 $\mathbf{z}(\cdot)$ 를 통해 커널 행렬의 저랭크 근사를 도입하여 PERK 추정기의 효율적 계산을 가능하게 한다.
• 근사 PERK 추정기를 $\widehat{\mathbf{x}}(\cdot) \leftarrow \mathbf{m}_{\mathbf{x}} + \mathbf{C}_{\mathbf{x}\mathbf{z}}(\mathbf{C}_{\mathbf{z}\mathbf{z}} + \rho\mathbf{I}_{Z})^{-1}(\mathbf{z}(\cdot) - \mathbf{m}_{\mathbf{z}})$ 로 공식화하여 확장 가능하고 정밀한 회귀를 실현한다.
• 모의 실험, 생체 내 인간 뇌 스캔, 생체 외 조직 샘플을 대상으로 방법의 유효성을 검증하며, DESS PERK $f_{\mathrm{F}}$ 를 기존의 MESE MWF 와 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최적화된 DESS MRI 촬영이 금표준 MESE 촬영과 유사한 정밀도로 $f_{\mathrm{F}}$ 추정에 성공할 수 있는가?
• RQ2 PERK 커널 회귀 방법은 DESS 데이터로부터 $f_{\mathrm{F}}$ 를 높은 정확도와 낮은 계산 비용으로 추정하는 데 적합한가?
• RQ3 실제 생체 조직에서 DESS PERK $f_{\mathrm{F}}$ 추정치는 MESE MWF 추정치와 정량적으로 동일한가?
• RQ4 DESS와 PERK의 조합이 임상적으로 실현 가능한 스캔 시간 내에 빠르고 전체 뇌 마이엘린 수분 영상 촬영을 가능하게 하는가?
• RQ5 모델의 비이상적 요소들, 예를 들어 생체 내 및 생체 외 환경에서의 다세포 감쇠 효과에 대해 이 방법은 여전히 강건한가?

주요 결과

• 모의 실험 결과, DESS PERK $f_{\mathrm{F}}$ 추정기는 기존의 MESE MWF 추정기와 유사한 오차 수준을 확보한다.
• 생체 내 및 생체 외 실험에서 DESS PERK $f_{\mathrm{F}}$ 와 MESE MWF 추정치는 백질의 마이엘린 수분 함량을 측정하는 데 정량적으로 유사한 결과를 보인다.
• 본 연구는 안정상태(DESS) 촬영으로부터 유도된 마이엘린 수분 영상가 금표준 다중에코 스핀에코(MESE) 시퀀스로부터 유도된 영상과 정량적으로 유사하다는 최초의 실증적 증거를 제시한다.
• 최적화된 DESS 스캔 조합은 임상적으로 실현 가능한 스캔 시간 내에 정밀한 $f_{\mathrm{F}}$ 추정을 가능하게 하며, 장시간의 TR를 요구하는 MESE에 비해 촬영 시간을 크게 단축시킨다.
• PERK 방법은 DESS 데이터로부터 $T_2$ 분포 추정의 불안정한 성격을 효과적으로 다루며, 신호 대 잡음비(SNR)가 제한된 조건에서도 높은 정확도를 달성한다.
• 커널 행렬의 저랭크 근사는 PERK 추정기의 효율적 계산을 가능하게 하여 전체 뇌 영상에 대한 확장성을 확보한다.