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【科研进展】3.0T人脑高分辨率亚毫米各向同性弥散张量成像

发布日期:2016-2-23 10:13:32 |
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  高分辨率亚毫米各向同性弥散张量成像(DTI),有助于白质纤维素追踪的准确性,尤其是对走行曲度较大或交叉走行的白质纤维,目前在人脑标体中DTI已能实现0.73x0.73x0.73mm3的分辨率。对于成像序列,大部分DTI成像技术使用二维EPI序列能实现很高的层面内分辨率,但无法做到较薄的层厚,包括文献中提到的SPIRAL、PROPELLER DTI成像技术,当减小层厚时,图像的SNR明显受影响,同时又要受到脂肪信号的干扰(<1.5mm)。最近开发的基于EPI序列的三维多块并行采集DTI成像技术(3D Multi-Slab parallel EPI based DTI)能够获得1.5x1.5x1.5mm3的DTI数据,也同样面对着同时获得高分辨率与高信噪比图像的挑战。

  在本文研究中,我们结合三维多块并行同步采集DTI成像与多通道复用、多激发节段式EPI采集空间信号敏感性编码图像重建(MUSE)技术,在3T磁共振获取人脑高分辨率各向同性DTI数据,体素可达0.85x0.85x0.85mm3,与常规2x2x2mm3分辨率DTI数据比较,显示更为清晰的人脑结构网络连接。


磁共振检查方法



  图1显示三维多块同步采集EPI序列示意图,在第1个180°脉冲前后施加弥散敏感梯度,通过四次激发(Multi-Shot),进行节段式EPI采集组织弥散信号,在第2个180°脉冲之后额外施加4倍加速的导航回波EPI采集(无层面方向Kz梯度编码)。此序列单块为三维采集,在层面方向施加额外的层间相位编码实现,相对于2D DWI序列具有更高的信噪比(SNR)。在这里,导航回波的采集分析,主要用于多激发EPI序列信号相位一致性修正,减少MUSE重建时信号混叠、图像卷折伪影。

  三维弥散EPI采集中,需要对射频系统进行特别的校正(RF Calibration),否则层面方向上会发生图像的形变和信号变异,本研究中三维块激励使用GE产品化的空间-频率选择性二维射频脉冲(2D RF),而在成像过程中进行相应的参数优化,1)三维块激励中只选择射频波形中心较好的部分,而删除层块两端2/3的层面(图2, a),2)重复激励三次来获得整个三维块的数据,无层间隔(图2, b)。


  弥散张量成像使用GE Discovery MR750,32通道相控阵线圈,三维多块同步激发节段式采集EPI序列扫描参数:有效TE=59ms,导航回波TE=115ms,TR=3000ms,图像采集相位编码部分采集Ky=70%,三维层块厚度=9.4mm,每块层数=12,共39个三维块,矩阵256x256,体素大小=0.85x0.85x0.85mm3,弥散方向=12,b=800s/mm2,扫描时间32min,扫描覆盖范围132.6mm/156层。

图像重建过程分为五个步骤:

1. 每个三维成像块K空间数据和导航回波K空间数据进行傅立叶转换。

2. 导航回波数据利用SENSE算法去除图像卷折伪影。

3. 利用导航回波相位校正数据对图像进行相位修正。

4. 相位校正信息结合线圈空间敏感性数据,计算多激发节段式EPI采集数据,消除信号混叠(MUSE重建法)。

5. 利用步骤4获得的数据重建每一个三维块图像,然后将所有成像块数据组合在一起。

  使用DTIprep软件(http://www.nitrc.org/projects/dtiprep/)去除数据中的涡流和运动伪影,利用FSL软件计算FA位图,用TrackVis (http://www.trackvis.org)重建白质纤维素,纤维走行最在曲度设为35度角/体素。

  所有数据同时利用SENSE重建算法计算得到另外一套数据(相当于上述步骤4由MUSE算法改为SENSE算法),与MUSE重建数据进行比较。另外,所有数据在空间上降低分辨率为2x2x2mm3(FreeSurfer软件),与MUSE重建数据进行比较。

实验结果



图4显示利用MUSE算法有效去除多激发节段式EPI采集产生的图像卷褶伪影。

图5显示MUSE和SENSE算法重建的DWI图像质量比较。

图6-8显示MUSE高分辨率DTI图像重建FA图像与常规分辨率DTI的比较。

图9显示MUSE高分辨率DTI白质纤维素追踪与常规分辨率DTI的图像比较。



结论



  利用多激发多块三维EPI并行采集3D MUSE重建获得高分辨率亚毫米DTI数据,比常规DTI图像质量明显提高,可以获得更好的FA和白质纤维素追踪效果。


作者:Hing-Chiu Chang , Mark Sundman, Laurent Petit , Shayan Guhaniyogi , Mei-Lan Chu , hristopher Petty , Allen W. Song , Nan-kuei Chen. Brain Imaging and Analysis Center, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA. NeuroImage 118 (2015) 667675


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