核心概念
高速31P MRイメージングにおける再構成および処理パイプラインの最適化のためのツールボックスを開発し、GREおよびbSSFPタイプの高速リンイメージングデータに最適なパイプラインを決定した結果、最適な方法は取得タイプとデータ特性に大きく依存することが明らかになった。
要約
生体内$^{31}$P MRイメージングにおける再構成および後処理パイプラインの最適化のためのツールボックス:研究論文要約
文献情報: Pandurevic, P., Widmaier, M. S., Huang, Z., & Xin, L. (2024). A Toolbox for Optimization of Reconstruction and Post-processing Pipelines in In Vivo 31P MR Imaging. arXiv preprint arXiv:2409.16221v2.
研究目的: 本研究では、高速31P MRイメージングにおける再構成および処理パイプラインの最適化のためのツールボックスを開発し、GREおよびbSSFPタイプの高速リンイメージングデータに最適なパイプラインを決定することを目的とした。
方法:
- 7T MRIスキャナーと、二重調整(Tx/Rx)バードケージコイルと32チャンネル受信(31P)フェーズドアレイコイルを用いて、リン酸溶液を充填した球形ファントムと2名の健常男性ボランティアからデータを取得した。
- 3D 31P GREおよび3D 31P MRFの2種類の高速イメージングシーケンスを用いた。
- ツールボックスには、コイル結合方法(アダプティブコイル結合(AC)および白色化特異値分解(wSVD))、k空間フィルタリング、再構成方法(FFTを用いたカイザー・ベッセル(KB)再グリッディングおよび不均一FFT(NUFFT))、ノイズ除去方法(圧縮センシング(CS)およびマルチェンコ・パスツール主成分分析(MP-PCA))が含まれている。
- SNRマップを用いて、異なるパイプラインの組み合わせを評価した。
主な結果:
- 再構成方法: 両方の31Pデータセットにおいて、FFTを用いたKB再グリッディングは、NUFFTよりも高いSNRを示した。これは、X核イメージングで一般的な低SNRデータセットでは、KB with FFTが画像再構成に適している可能性があることを示唆している。
- コイル結合方法: ACは、使用した再構成技術に関係なく、GREスキャンにおいて一貫して他の方法よりも優れていた。wSVDは、bSSFP MRFデータにおいてACよりも優れた性能を示した。
- ノイズ除去方法: MP-PCAはGREデータに対して効果的であったが、CSはSNRマップを平滑化しすぎた。MRFの場合、画像領域に適用されたMP-PCAはアーチファクトを生成し、CSはアーチファクトなしで一貫したSNRブーストを提供した。
結論:
- 高速31P MRイメージングデータに最適な再構成および処理パイプラインは、取得タイプとデータ特性に大きく依存する。
- 3D 31P GREデータにはフィルタリング+ AC-KB + MP-PCA、bSSFPタイプのMRFデータにはMP-PCA + wSVD-KB + CSの使用が推奨される。
- konventionalな水素MRIで使用される方法が、X核イメージングに最も効果的とは限らないため、X核イメージングに最適なパイプラインを慎重に検討および選択する必要がある。
意義: 本研究で開発されたツールボックスは、他のX核データセットに最適なパイプラインを決定するためのさらなる研究を促進するものである。
限界点と今後の研究:
- 本研究では、限られた数のデータセットとパイプラインの組み合わせのみを検討した。
- 今後の研究では、他のX核データセットを用いて、より多くのパイプラインの組み合わせを評価する必要がある。
- また、深層学習などの高度な方法の性能を評価することも興味深い。
統計
31Pの相対SNR(1H MRIに対する)は約10^-6である。
AC-KBを用いて再構成されたファントムデータのSNRは、ノイズ除去なしで4倍ダウンサンプリングされたデータでは16、MP-PCAで29、CSで36であった。
完全サンプリングされた基準画像のSNRは38.9であった。
生体内GREデータにおいて、k空間データの100%、66%、33%を使用したAC-KB再構成画像のSNRは、それぞれ3.4、8.1、22であった。
k空間データの66%を使用し、CSを適用した生体内GREデータのSNRは15であった。
k空間データの33%を使用し、CSを適用した生体内GREデータのSNRは27であった。
引用
X核イメージングと分光法の主な課題は、信号対雑音比(SNR)が低いため、スキャン時間が長くなることである。
1H MRIデータで実施された研究とは異なり、調査した両方の31Pデータセットにおいて、FFTを用いたKaiser-Bessel再グリッディングはNUFFTよりも高いSNRを提供する。
これらの結果は、X核イメージングで一般的な低SNRデータセットでは、KB with FFTが画像再構成に適している可能性があることを示唆している。