[論文レビュー] Rapid quantitative magnetization transfer imaging: utilizing the hybrid state and the generalized Bloch model

Jakob Assländer, Cem Gultekin+8 more|PubMed|Jul 17, 2022

Advanced MRI Techniques and Applications参考文献 81被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、効率的なスピンダイナミクスのためのハイブリッド状態と一般化ブロッホモデルを組み合わせることで、正確で制約のないパrameterマッピングを可能にする高速な定量的磁化移動（qMT）MRI手法を提示する。最適化されたRFパルス列と部分空間再構成を用いることで、12.6分で全脳1.24 mmの等方的分解能を達成し、2プールモデルの全8パラメータを安定して推定する。

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.

研究の動機と目的

• 2プールモデルの交換率や緩和時間といったモデルパラメータに制約を設けない、高速で定量的な磁化移動（qMT）MRI技術の開発。
• 臨床的導入を妨げる長時間のスキャン時間と限られた分解能に起因する従来のqMT画像法の課題を克服すること。
• 高度なパルスシーケンス設計と正確なスピンダイナミクスモデリングを統合することで、高分解能で全脳のパラメータマッピングを可能にすること。
• 従来の手法で固定パラメータ仮定によるバイアスを低減し、制約なしに全パラメータ推定を可能にすること。
• 最適化された符号化と再構成により、臨床的に実用可能なスキャン時間でありながら、高い正確性と分解能を維持すること。

提案手法

• 本手法は、自由スピンプールにハイブリッド状態形式を、半固体スピンプールに一般化ブロッホモデルを統合した一貫したブロッホ＝マクケネルフレームワークを採用する。
• 全8パラメータの2プールモデルを効率的に符号化するため、フリップ角とパルス持続時間の最適化を数値的に行い、RFパルス列を設計する。
• 時間分解スピンダイナミクスを疎にサンプリングするため、3次元ラジアルのコーシュボールk空間サンプリングを採用し、スキャン時間を短縮する。
• 部分空間モデリングを用いて疎なk空間データを再構成し、サンプリングが疎であっても信号忠実度を保持する。
• 再構成データにqMTモデルをフィットさせるために、深層ニューラルネットワークを訓練し、高速かつ正確なパラメータマッピングを実現する。
• バランスの取れた勾配モーメントを活用して拡散感度を低減し、信号安定性を維持する。

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

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイブリッド状態形式は、正確性を損なわずにqMT画像法における符号化効率を向上させることができるか？
• RQ2 オンレゾネントRFパルス下での半固体プールの磁化ダイナミクスを、一般化ブロッホモデルがどの程度正確に記述できるか？
• RQ3 3次元ラジアルのコーシュボール軌道による疎なサンプリングが、正確なqMTパラメータマッピングに必要な情報をどの程度保持できるか？
• RQ4 ニューラルネットワークベースのフィッティング手法は、疎にサンプリングされた動的qMTデータから高速かつ信頼性の高いパラメータ推定を可能にするか？
• RQ5 本手法は、2プールモデルの全パラメータを固定制約なしに自由に推定する場合でも、正確性と頑健性を維持できるか？

主な発見

• 本手法は、わずか12.6分で全脳の定量的磁化移動パラメータマッピングを実現し、有効な等方的分解能は1.24 mmであった。
• 複数の多発性硬化症患者において、半固体プールサイズが減少し、緩和時間が延長されていることが確認され、先行研究と整合的であった。
• ハイブリッド状態は、取り扱い可能なスピンダイナミクスを提供し、不均一に広がったピーク形状の正確なモデリングを可能にした。
• 一般化ブロッホモデルは、オンレゾネントRFパルス下での半固体プールの非指数的減衰を正確に捉え、正確なパラメータ推定を可能にした。
• 疎なコーシュボールk空間データに対する部分空間モデリングは、高レベルのアンダーサンプリング要因であっても画像品質を保持し、信頼性のあるパラメータマッピングを可能にした。
• ニューラルネットワークベースのフィッティングにより、再構成データから全8パラメータの2プールモデルを計算的に効率的かつ正確に推定できた。

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