基于先验分割信息的增强型超极化化学位移成像
医学物理
2018-11-26 v1
摘要
目的:开发一种基于源自特征性水基1H图像的先验解剖信息,来提高超极化13C MRSI分辨率和灵敏度的方法。方法:基于谱学线性代数建模(SLAM)原理的改进,开发了利用1H MRI重新定义13C MRSI解剖结构的重建算法。为在不损害SNR的前提下增强13C空间分辨率并减少溢出效应,通过赋予该模型在感兴趣靶区内13C MR强度平滑变化搜索能力对其进行了扩展。结果:基于13C富集超极化丙酮酸和尿素的给药,在酶溶液中和啮齿动物体内进行了实验。使用新算法基于预定义1H解剖分区重建的这些底物及代谢产物的谱图像,优于由相同数据的常规基于傅里叶分析所得结果。新方法还提供了可靠的动力学13C结果,适用于超极化MRSI通常针对的此类过程和时标。结论:引入了一种简单而灵活的策略,基于易得的1H MR信息来提升超极化13C MRSI所提供的灵敏度和分辨率。
引用
@article{arxiv.1811.09370,
title = {Enhanced Hyperpolarized Chemical Shift Imaging Based on a priori Segmented Information},
author = {Gil Farkash and Stefan Markovic and Mihajlo Novakovic and Lucio Frydman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.09370},
year = {2018}
}
备注
8 Figures in main text; 4 Figures in Supporting Info