一种灵活的MRF方法,以提高基于bSSFP的超极化[1-¹³C]pyruvateMRI的动力速率估计

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 代谢成像 - 代谢成像
• 量化MRI是指数量化的MRI.

背景情况:

• 精确量化代谢转化率对于理解细胞过程至关重要.
• 超极化CMRI为体内代谢成像提供了一个强大的工具.
• 使用平衡稳定状态自由前行 (bSSFP) 量化代谢速率的现有方法的稳定性可能受到限制.

研究的目的:

• 在MR指纹 (MRF) 框架内开发和验证改进的基于bSSFP的超极化C成像技术.
• 为了提高代谢转化率量化的稳定性和准确性,特别是酸盐到乳酸盐的转化 (k_PL).

主要方法:

• 对[1-¹³C]pyruvate和[1-¹³C]lactate进行可变射频激发的光谱选择性bSSFP采集的实施.
• 使用MRF框架与基于字典的模板匹配进行参数估计.
• 通过模拟,蒙特卡洛评估和在3T扫描仪上进行体内大鼠脏实验来评估方法性能.

主要成果:

• 拟议的MRF-Sigmoid方法在k_PL估计中显示出最小的偏差 (<0.1%),跨越各种转换率和噪声水平.
• 与以前的混合梯度回声方法相比,基于bSSFP的采购显示出相适应的差异明显较低.
• MRF-Sigmoid增加了3.5倍的pyruvate累积信号与噪声比 (SNR),同时保持了乳酸SNR.

结论:

• 使用基于字典的模板匹配,MRF框架可用于准确的k_PL估计.
• 开发的基于bSSFP的MRF方法改善了高极化CMRI中的定量代谢率估计和累积SNR.
• 这种技术为体内代谢研究提供了更强大的方法.