在7T时使用多回声旋回声序列和基于字典的建模,对人类大脑进行高分辨率的定量T₂映射

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 磁共振成像 (MRI) 是一种磁共振成像技术.
• 量化MRI是指数量化的MRI.

背景情况:

• 定量T2映射为详细的大脑成像提供了独特的对比度,特别是在超高场强度 (7T) 提供更高的空间分辨率.
• 在7 T的挑战包括射频 (RF) 发射场的不均性,导致依赖于序列细节的复杂信号衰变.
• 噪音和射频不均性可以在T2映射中引入偏差,特别是在高分辨率和短T2时间.

研究的目的:

• 开发一种强大的,准确的,快速的定量T2绘图方法,用于7TMRI.
• 为了应对高分辨率T2映射中的射频不均质和噪声偏差的挑战.
• 改进大脑结构的划线,促进对微观结构和病理学的研究.

主要方法:

• 采用2D多回声旋回声序列与布洛赫方程模拟辅助字典匹配相结合.
• 整合了一个预测的B1+地图,用于调整字典的合适性.
• 使用基于补丁的PCA排斥算法,并进行大小偏差校正,以减轻噪声引起的错误.

主要成果:

• 在皮层和皮层下的大脑区域实现了同位素0.7毫米高分辨率的定量T2地图,具有详细的对比度.
• 清晰可视化高铁含量区域,如黑色物质和核.
• 在大脑各区域展示了一致的T2值,与现有文献保持一致,并强调了噪声校正的重要性.

结论:

• 开发的方法提供可靠的,高分辨率的定量T2地图在7T,有效地解决RF不均性和噪声偏差.
• 该技术使大脑微观结构的详细可视化成为可能,包括富含铁的核.
• 这一进步为神经成像研究的大脑微观结构和病理学做出了重大贡献.