复杂多峰多回波基于化学位移的水脂定量中的 R2* 弛豫测量：在神经肌肉疾病中的应用
医学物理
2016-08-10 v1
摘要
目的：通过使用针对混杂因素校正并优化信噪比的最新理论模型，研究 R2* 映射技术的可行性。理论与方法：由于存在不可忽略的偏差和尚未解决的数值不稳定性，改进最先进的 MRI 弛豫测量算法的性能具有挑战性。此处研究了 R2* 映射重建，包括使用单衰减（1D）和双衰减（2D）公式进行多谱脂肪校正的复数拟合，以识别最佳配置参数并最小化数值伪影。通过模拟和体内数据评估了回波数、回波间距以及脂肪/水弛豫模型的影响。我们还通过分析高比例脂肪浸润的影响以及生物物种间局部横向弛豫的差异，探讨了这些模型的稳定性。结果：MRI 弛豫测量的主要限制在于偏差的存在和影响其准确性的伪影的发生。采用 1D 公式进行化学位移复数重建且经 R2* 校正的方法，在脂肪和水的弛豫速率存在显著差异且脂肪浓度大于 30% 时表现出较大偏差。我们发现，对于以脂肪为主的组织或受铁过载影响的患者，考虑多指数弛豫时间的 MRI 重建能提供准确的 R2* 测量，且不易产生数值伪影。结论：在各种诊断场景中，复数拟合 2D 公式优于传统的 1D 近似。尽管它仍然缺乏需要模型增强和波谱学支持的数值稳定性，但它为将弛豫测量发展成为改善组织表征和监测神经肌肉疾病的可靠工具提供了广阔前景。
引用
@article{arxiv.1608.02643,
title = {On the R2* Relaxometry in Complex Multi-Peak Multi-Echo Chemical Shift-Based Water-Fat Quantification: Applications to the Neuromuscular Diseases},
author = {G. Siracusano and A. La Corte and C. Milazzo and G. P. Anastasi and G. Finocchio and M. Gaeta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02643},
year = {2016}
}