[논문 리뷰] Unconstrained quantitative magnetization transfer imaging: disentangling T1 of the free and semi-solid spin pools

Jakob Assländer, Andrew Mao외 6명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 20.

Advanced MRI Techniques and Applications참고 문헌 75인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 임상적 3T MRI에서 체적 단위로, 제약 없는 정량적 자화이동(MT) 맵핑을 위한 하이브리드 상태 펄스 시퀀스를 제안한다. 이로 인해 뇌 백질에서 자유($T_1^f \approx 1.90$ s) 및 반고체($T_1^s \approx 0.327$ s) 풀의 T1 리커일 시간을 동시에 추정할 수 있다. 이 방법은 MT가 縦방향 리커일의 주요 원인임을 확인하였으며, 이전에 상정된 것보다 더 큰 반고체 풀 비율($m_0^s \approx 0.202$)을 확인하였고, 다발성 경화증 환자와 대조군 간 정상적으로 보이는 백질에서의 $T_1^f$ 차이가 통계적으로 유의미함을 밝혀냈다.

ABSTRACT

Since the inception of magnetization transfer (MT) imaging, it has been widely assumed that Henkelman's two spin pools have similar longitudinal relaxation times, which motivated many researchers to constrain them to each other. However, several recent publications reported a $T_1^s$ of the semi-solid spin pool that is much shorter than $T_1^f$ of the free pool. While these studies tailored experiments for robust proofs-of-concept, we here aim to quantify the disentangled relaxation processes on a voxel-by-voxel basis in a clinical imaging setting, i.e., with an effective resolution of 1.24mm isotropic and full brain coverage in 12min. To this end, we optimized a hybrid-state pulse sequence for mapping the parameters of an unconstrained MT model. We scanned four people with relapsing-remitting multiple sclerosis (MS) and four healthy controls with this pulse sequence and estimated $T_1^f \approx 1.84$s and $T_1^s \approx 0.34$s in healthy white matter. Our results confirm the reports that $T_1^s \ll T_1^f$ and we argue that this finding identifies MT as an inherent driver of longitudinal relaxation in brain tissue. Moreover, we estimated a fractional size of the semi-solid spin pool of $m_0^s \approx 0.212$, which is larger than previously assumed. An analysis of $T_1^f$ in normal-appearing white matter revealed statistically significant differences between individuals with MS and controls.

연구 동기 및 목표

• 자화이동(MT)이 뇌 조직에서 종방향 리커일의 주요 원인임을 확인하여, 일반적으로 $T_1^f = T_1^s$로 가정하는 것에 도전한다.
• 체적 단위로 비제약적인 MT 모델을 피팅할 수 있는 임상적으로 실현 가능한 1mm 등방성, 전체 뇌 12분 내 펄스 시퀀스를 개발한다.
• 보다 향상된 매개변수 감도를 확보하기 위해 살아있는 상태에서 $T_1^f$, $T_1^s$, 반고체 풀 비율 $m_0^s$를 정량화한다.
• 다발성 경화증(MS) 환자와 건강한 대조군 간 정상적으로 보이는 백질(NAWM)에서의 $T_1^f$ 차이를 비교하여 경미한 신경퇴행성 변화를 탐지한다.
• 재현성 및 향후 MT 펄스 시퀀스 최적화를 위해 오픈소스 도구를 제공한다.

제안 방법

• 이 연구는 일반화된 블로흐 방정식 프레임워크 내에서 하이브리드 상태의 인코딩 특성을 활용하여 MT 모델 매개변수에 대한 민감도를 향상시키는 하이브리드 상태 펄스 시퀀스를 사용한다.
• RF 펄스와 k-space 궤적의 동시 최적화를 통해 단위 시간당 정보량을 극대화하여, 1mm 등방성 해상도에서 12분 내로 전체 뇌 스캔이 가능하도록 한다.
• 비선형 최소 제곱 피팅 절차를 각 체적의 신호 변화에 적용하여, $T_1^s$의 고정된 값을 가정하지 않고 $T_1^f$, $T_1^s$, $m_0^s$를 추정한다.
• 신호 모델은 헨켈만의 이중 풀 MT 모델에 기반하며, 자유 풀과 반고체 풀 간의 교환에 의해 종방향 리커일이 결정되며, 줄리아에서 구동되는 오픈소스 MRIgeneralizedBloch.jl 패키지를 사용해 시뮬레이션된다.
• 이미지 재구성은 전용 MRFingerprintingRecon.jl 패키지를 사용하여 수행되며, 과도한 샘플링 감소로 인한 흐림을 줄이기 위해 정규화 및 운동 보정이 적용된다.
• 크래머-라오 경계(CRB)는 펄스 시퀀스 최적화를 안내하고 매개변수 추정 신뢰도를 평가하는 데 사용된다.

Figure 1 : Sketch of the two-pool magnetization transfer model (Henkelman et al., 1993 ) . This model jointly describes all magnetization arising from protons bound in liquids by the spin pool $m_{0}^{f}$ ; and all magnetization arising from protons bound in macromolecules by the pool $m_{0}^{s}$ wh

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자화이동은 전형적인 포화 펄스가 필요 없는, 뇌 백질에서 종방향 리커일의 주요이고 본질적인 원인인가?
• RQ2 12분 이내의 임상적 실현 가능한 스캔 시간과 1mm 등방성 해상도에서 비제약적, 체적 단위로 이중 풀 MT 모델 피팅이 가능한가?
• RQ3 건강한 백질에서의 진정한 $T_1^f$ 및 $T_1^s$ 값은 무엇이며, 일반적으로 가정되는 1.0–1.1 s와 비교해 어떻게 다를까?
• RQ4 반고체 풀 비율 $m_0^s$는 이전에 추정된 것보다 더 크며, 개인 간에 의미 있는 차이를 보이는가?
• RQ5 다발성 경화증 환자에서 정상적으로 보이는 백질의 미세구조적 변화는 건강한 대조군과의 $T_1^f$ 차이를 통해 경미하게 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• 연구는 건강한 백질에서 $T_1^f \approx 1.90$ s 및 $T_1^s \approx 0.327$ s임을 확인하였으며, 이는 오랫동안 $T_1^s = 1$ s 또는 $T_1^f = T_1^s$로 가정해 온 것을 도전한다.
• 반고체 풀 비율 $m_0^s \approx 0.202$는 이전에 상정된 것보다 유의미하게 크며, 매크로분자 수소의 MT 효과에 대한 기여가 더 크다는 것을 시사한다.
• 재발-완화형 다발성 경화증 환자와 건강한 대조군 간 정상적으로 보이는 백질에서의 $T_1^f$에 통계적으로 유의미한 차이가 관찰되어 초기 신경퇴행성 변화에 민감함을 시사한다.
• 하이브리드 상태 펄스 시퀀스는 12분 스캔 시간과 1mm 등방성 해상도에서 안정적이고 비제약적인 체적 단위 MT 모델 피팅을 가능하게 하여, 기존 방법보다 민감도를 향상시켰다.
• 이 방법은 직접적으로 기초 MT 매개변수를 정량화함으로써 단일 지수 $T_1$ 피팅에 의존하지 않아, 시퀀스 간 및 스캐너 간 변동성을 감소시켰다.
• 모든 데이터, 코드, qMT 맵은 조노도 및 깃허브를 통해 공개되어 재현성 확보 및 향후 MT 시퀀스 최적화를 가능하게 한다.

Figure 2 : Optimized RF-pulse trains, evoked spin dynamics, and corresponding in vivo parameter maps. a,h The flip angle $\alpha$ and b,i the pulse duration $T_{\text{RF}}$ control the spin dynamics. c,j The normalized $z$ -magnetization of the two pools. The spherical and rectangular magnifications