[논문 리뷰] Free-Breathing Myocardial T1 Mapping using Inversion-Recovery Radial FLASH and Motion-Resolved Model-Based Reconstruction

Xiaoqing Wang, Sebastian Rosenzweig외 8명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 17.

Advanced MRI Techniques and Applications참고 문헌 42인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 자유호흡 상태에서 T₁ 매핑을 가능하게 하는 인버전-리코일 레디얼 FLASH와 운동 고려 모델 기반 재구성 기법을 사용하여, 보조 호흡 기도 없이 2분 이내에 정확하고 정밀하며 반복 가능한 심장질량 T₁ 매핑을 구현한다. 이 방법은 인버전 사이에 T₁ 복구가 완전하지 않은 것을 보정하며, SSA-FARY를 통해 k-space 데이터로부터 호흡 운동을 추정하고, 캘리브레이션 불필요한 운동 고려 재구성 기법을 통해 시공간적 총 변동성과 희소성 제약 조건을 적용하여 영상 품질과 매개변수 정확도를 향상시킨다.

ABSTRACT

Purpose: To develop a free-breathing myocardial T1 mapping technique using inversion-recovery (IR) radial fast low-angle shot (FLASH) and calibrationless motion-resolved model-based reconstruction. Methods: Free-running (free-breathing, retrospective cardiac gating) IR radial FLASH is used for data acquisition at 3T. First, to reduce the waiting time between inversions, an analytical formula is derived that takes the incomplete T1 recovery into account for an accurate T1 calculation. Second, the respiratory motion signal is estimated from the k-space center of the contrast varying acquisition using an adapted singular spectrum analysis (SSA-FARY) technique. Third, a motion-resolved model-based reconstruction is used to estimate both parameter and coil sensitivity maps directly from the sorted k-space data. Thus, spatiotemporal total variation, in addition to the spatial sparsity constraints, can be directly applied to the parameter maps. Validations are performed on an experimental phantom, eleven human subjects, and a young landrace pig with myocardial infarction. Results: In comparison to an IR spin-echo reference, phantom results confirm good T1 accuracy when reducing the waiting time from five seconds to one second using the new correction. The motion-resolved model-based reconstruction further improves precision compared to the spatial regularization-only reconstruction. Aside from showing that a reliable respiratory motion signal can be estimated using modified SSA-FARY, in vivo studies demonstrate that dynamic myocardial T1 maps can be obtained within two minutes with good precision and repeatability. Conclusion: Motion-resolved myocardial T1 mapping during free-breathing with good accuracy, precision and repeatability can be achieved by combining inversion-recovery radial FLASH, self-gating and a calibrationless motion-resolved model-based reconstruction.

연구 동기 및 목표

• 보조 호흡 기도가 필요 없는 자유호흡 T₁ 매핑 기법을 개발하여 환자의 편안함과 검사 가능성을 향상시키기 위해.
• 반복 시간을 5초에서 1초로 단축함에 따라 인버전 펄스 사이에 T₁ 복구가 완전하지 않은 것을 보정하여 검사 효율성을 향상시키기 위해.
• 외부 장치 없이도 k-space 데이터에서 직접 호흡 운동을 추정하기 위해 개조된 SSA-FARY 방법을 사용하여 자가 게이팅을 가능하게 하기 위해.
• 스пат리오텀포럴 총 변동성과 희소성 제약 조건을 결합한 캘리브레이션 불필요한 모델 기반 프레임워크를 통해 운동 고려 T₁ 매핑을 정밀하게 재구성하기 위해.
• 심장질량 경색이 있는 피질, 건강한 인간 및 동물 모델을 대상으로 검증하여 정확성과 반복성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 3T에서 자유호흡 상태와 후행 심장 게이팅을 사용하여 k-space 데이터를 획득하기 위해 인버전-리코일 레디얼 FLASH를 사용한다.
• 짧은 반복 시간 동안 T₁ 복구가 완전하지 않은 것을 보정하기 위해 분석적 보정식을 유도한다. 이는 T₁ 정확도를 향상시킨다.
• 대조 변화가 있는 레디얼 데이터의 k-space 중심을 이용하여 수정된 단일 스펙트럼 분석(SSFARY) 기법을 통해 호흡 운동을 추정한다.
• 운동 고려 모델 기반 재구성 기법을 적용하여, 정렬된 k-space 데이터로부터 직접 T₁ 매핑과 코ils 감도 매핑을 추정한다.
• 이 재구성 기법은 IRGNM-ADMM 알고리즘을 통해 시공간 총 변동성과 공간 희소성 제약 조건을 적용하여 정밀도를 향상시키고 노이즈를 감소시킨다.
• 이 방법은 캘리브레이션 불필요하여 별도의 코일 감도 캘리브레이션 스캔이 필요 없다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 반복 시간을 5초에서 1초로 단축할 때 분석적 보정을 통해 T₁ 복구가 완전하지 않은 경우에도 T₁ 매핑 정확도를 유지할 수 있는가?
• RQ2 외부 장치 없이도 개조된 SSA-FARY 방법을 통해 k-space 중심에서 호흡 운동을 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?
• RQ3 시공간 총 변동성과 희소성 제약 조건을 포함한 운동 고려 모델 기반 재구성 기법이 공간 정규화만을 사용한 경우보다 T₁ 매핑 정밀도를 향상시키는가?
• RQ4 자유호흡 T₁ 매핑이 임상적으로 실현 가능한 스캔 시간(2분 이내) 내에 건강한 심장질량 조직과 병변 조직 모두에서 높은 정확도, 정밀도, 반복성을 확보할 수 있는가?
• RQ5 이러한 다양한 영상 환경(형광체, 건강한 자원자, 심장경색이 있는 동물 모델)에서 제안된 방법이 강건한가?

주요 결과

• 형광체 실험에서 제안된 T₁ 보정 기법이 반복 시간을 5초에서 1초로 단축해도 높은 정확도를 유지함을 확인하였다.
• 운동 고려 모델 기반 재구성 기법이 공간 정규화만을 사용한 경우보다 특히 동적인 조직 영역에서 T₁ 정밀도를 크게 향상시켰다.
• 수정된 SSA-FARY 방법이 k-space 데이터에서 호흡 운동 신호를 성공적으로 추정하여 외부 하드웨어 없이 효과적인 자가 게이팅을 가능하게 하였다.
• 임상 연구에서 건강한 인간 자원자에서 2분 이내에 정밀도가 높고 양호한 반복성을 확보한 동적인 심장질량 T₁ 매핑을 획득하였다.
• 심장경색이 있는 젊은 랜드레이스 돼지에서 신뢰할 수 있는 T₁ 정량화를 달성하여 임상적 환자 적용 가능성을 시사하였다.
• GPU 가속 구현을 통해 재구성 시간을 25분으로 단축하였지만, 임상 워크플로우 통합을 위해 추가 최적화가 필요하다.