[논문 리뷰] Rapid quantitative magnetization transfer imaging: utilizing the hybrid state and the generalized Bloch model

Jakob Assländer, Cem Gultekin외 8명|PubMed|2022. 07. 17.

Advanced MRI Techniques and Applications참고 문헌 81인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 효율적인 스핀 동역학을 위한 하이브리드 상태와 정확한 비약속도 매핑을 가능하게 하는 일반화된 블로흐 모델을 결합한 빠른 정량적 자화이동(qMT) MRI 방법을 제시한다. 최적화된 RF 펄스 트레인과 부분공간 재구성 기법을 활용하여, 전체 뇌에서 1.24 mm 등방성 해상도를 12.6분 내에 달성하며, 2풀 모델의 모든 여덟 개 매개변수를 견고하게 추정한다.

ABSTRACT

The encoding power of the hybrid state, combined with regularized image reconstruction, and the accuracy of the generalized Bloch model provide an excellent basis for efficient quantitative magnetization transfer imaging with few constraints on model parameters.

연구 동기 및 목표

• 교환률이나 리소너런스 시간과 같은 모델 매개변수에 제약을 두지 않는 빠르고 정량적인 자화이동(qMT) MRI 기법을 개발하는 것.
• 임상적 적용을 저해하는 기존 qMT 영상 기법의 긴 스캔 시간과 제한된 해상도를 극복하는 것.
• 고도로 최적화된 펄스 시퀀스 설계와 정확한 스핀 동역학 모델링을 통합하여 고해상도 전체 뇌 매핑을 가능하게 하는 것.
• 이전 방법에서 고정된 매개변수 가정으로 인한 편향을 줄이기 위해 모든 매개변수 추정을 제약 없이 허용하는 것.
• 최적화된 인코딩과 재구성 기법을 통해 임상적으로 실현 가능한 스캔 시간을 확보하면서도 고정밀도와 고해상도를 유지하는 것.

제안 방법

• 이 방법은 통합 블로흐-맥컬런 프레임워크 내에서 자유 스핀 풀에 대한 하이브리드 상태 형식과 반고체 스핀 풀에 대한 일반화된 블로흐 모델을 결합한다.
• 모든 여덟 개의 2풀 모델 매개변수에 대한 인코딩 효율을 극대화하기 위해, 맞춤형 피치 각도와 지속시간을 갖는 RF 펄스 트레인의 수치 최적화를 수행한다.
• 시간 해상도가 뛰어난 스핀 동역학을 위해 3D 레이디얼 코쉬볼 k-스페이스 샘플링을 사용하여 스캔 시간을 단축시킨다.
• 부분공간 모델링을 적용하여 과도하게 샘플링된 k-스페이스 데이터를 재구성함으로써, 희박한 샘플링에도 불구하고 신호 정밀도를 유지한다.
• 재구성된 데이터에 qMT 모델을 적합하기 위해 딥 네트워크를 훈련시켜, 빠르고 정확한 매개변수 매핑을 가능하게 한다.
• 균형 잡힌 기울기 모멘텀을 활용하여 산란 감도를 최소화하고 신호 안정성을 유지한다.

Figure 1 : Two-pool magnetization transfer model. 1 This model jointly describes all magnetization arising from protons bound in liquids by the free spin pool of size $m_{0}^{f}$ , and all magnetization arising from protons bound in macromolecules by the semi-solid spin pool of size $m_{0}^{s}$ . Th

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하이브리드 상태 형식은 정확도를 훼손하지 않으면서 qMT 영상에서 인코딩 효율을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 공진 주파수의 RF 펄스 하에서 반고체 풀의 자화 동역학을 일반화된 블로흐 모델이 얼마나 잘 기술할 수 있는가?
• RQ3 3D 레이디얼 코쉬볼 궤적을 사용한 희박한 샘플링이 정확한 qMT 매개변수 매핑을 위해 정보를 얼마나 잘 유지하는가?
• RQ4 신경망 기반의 적합 기법이 과도하게 샘플링된 동적 qMT 데이터로부터 신속하고 신뢰할 수 있는 매개변수 추정을 수행할 수 있는가?
• RQ5 모든 2풀 모델 매개변수를 고정된 제약 없이 자유롭게 추정할 경우, 제안된 방법이 정확도와 강건성을 유지하는가?

주요 결과

• 이 방법은 전체 뇌의 정량적 자화이동 매개변수 매핑을 12.6분 내에 효과적인 등방성 해상도 1.24 mm로 달성하였다.
• 다발성 경화증 환자에서 반고체 풀 크기가 감소하고, 리소너런스 시간이 연장된 것으로 나타났으며, 이는 이전 문헌과 일치하였다.
• 하이브리드 상태는 비가역적으로 넓어진 선형형태의 정확한 모델링을 지원하는 데 있어 생물물리적 매개변수의 효율적 인코딩을 가능하게 하였다.
• 일반화된 블로흐 모델은 공진 주파수의 RF 펄스 하에서 반고체 풀의 비지수 감쇠를 정확히 포착하여 정밀한 매개변수 추정을 가능하게 하였다.
• 희박한 코쉬볼 k-스페이스 데이터에 대한 부분공간 모델링이 영상 품질을 유지하고 고도로 과도하게 샘플링된 경우에도 신뢰할 수 있는 매개변수 매핑을 가능하게 하였다.
• 신경망 기반의 적합 기법은 재구성된 데이터로부터 여덟 개의 2풀 모델 매개변수를 계산적으로 효율적이고 정확하게 추정하는 데 성공하였다.

Figure 2 : Spin trajectory and the corresponding control for a pulse sequence with a varying flip angle and $T_{\text{RF}}$ , and an inversion pulse. (A) The dynamics of the free pool on the Bloch sphere, color-coded to provide a reference to the time axis in (B,C), and the steady-state ellipse in b