在7 T时对骨肌组织中质子密度脂肪分数量化的参数优化

科学领域:

• 磁共振成像 (MRI) 是一种磁共振成像技术.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 7特斯拉 (7T) 的高场MRI提供了增强的信号噪声比,以改善组织特征.
• 精确量化肌肉组织中的脂肪对于诊断和监测各种代谢和神经肌肉疾病至关重要.
• 质子密度脂肪分数 (PDFF) 是评估肌内脂肪组织的可靠生物标志物.

研究的目的:

• 开发和验证一个优化的图像采集和后处理工作流程,以在7特斯拉 (7T) 的小牛肌肉组织中确定质子密度脂肪分数 (PDFF).
• 为了比较7T的PDFF测量和在3T获得的PDFF测量,无论是健康的个体还是脂肪肌肉替代患者.

主要方法:

• 对7T的多回声梯度回声序列的回声时间 (TEs) 的优化,以有效信号平均数 (NSA*) 的模拟为指导.
• 通过虚拟和体内测量在健康的小牛肌肉 (n=12) 中优化参数的验证.
• 评估用于减轻7T的相位误差的方法,包括使用B0映射和TE转移进行相位解调.

主要成果:

• 优化的TE对于在7T时准确分离脂肪和水至关重要,减少了脂肪和水的交换.
• 阶段解调或更长的TEs有效地解决了阶段错误.
• 在小腿肌肉7T测量的PDFF值与在健康受试者 (n=9) 和患者 (n=3) 3T测量的PDFF值相似.

结论:

• 在小牛肌肉组织中确定质子密度脂肪分数 (PDFF) 在7T时是可行的和准确的.
• 已建立的基于化学转移的方法,具有优化的获取和后处理,在超高场强度下提供可靠的脂肪量化.
• 这一工作流为7T的先进肌肉骨成像和研究应用提供了便利.