通过多延迟的3D梯度和自旋回声以及单延迟的2D回声平面成像来协调大脑血液流量测量

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 医学物理 医学物理
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 大脑血流 (CBF) 对于大脑健康评估至关重要.
• 伪连续动脉旋转标记 (PCASL) 是一种常见的CBF测量技术.
• 在PCASL的方法变化限制数据的重复使用和协调.

研究的目的:

• 为了协调两个不同的PCASL技术.
• 为了使不同PCASL方法的研究能够共享和重复使用数据.
• 建立一种用于在不同的PCASL序列之间赋值CBF值的方法.

主要方法:

• 收集了两个PCASL序列:2D-EPI单次标签后延迟 (PLD) 和3D-GRASE多次PLD.
• 利用线性回归建模从二维-EPI CBF,血红蛋白和年龄计算出3D-GRASE CBF.
• 使用交叉验证和在主体内计算的变化系数 (wsCV) 和类间相关系数 (ICC) 评估归算准确性.

主要成果:

• 线性回归模型准确地预测了灰质 (GM) CBF (R2adj.=0.82) 和白质 (WM) CBF (R2adj.=0.78).
• 假定的CBF显示出低变化 (wsCV:GM为9.1%,WM为11.3%) 和高可靠性 (ICC:GM为0.89,WM为0.87).
• 包括年龄和血红蛋白在内的模型提供了比没有的模型更好的适应性.

结论:

• 可从2D-EPI单PLD PCASL中计算出3D-GRASE多PLD CBF. 这是可行的.
• 这种协调方法促进神经成像研究中的数据共享和可比性.
• 支持多种PCASL数据集的整合,以便进行更强大的科学调查.