Table of Contents

Введение в количественную МРТ и многоэхопоследовательности

Магнитно-резонансная томография (МРТ) представляет собой неинвазивную модальность визуализации, которая использует сильные магнитные поля и радиочастотные импульсы для получения подробных анатомических изображений. В то время как обычная МРТ обеспечивает превосходный контраст между мягкими тканями, она остается в значительной степени качественной - интенсивность сигналов зависит от настроек сканера и специфических факторов пациента, что затрудняет прямое сравнение между обследованиями. Количественная МРТ (qMRI) решает это ограничение путем измерения внутренних параметров ткани, таких как время релаксации T1, время релаксации T2, время релаксации T2, плотность протона и коэффициенты диффузии. Эти параметры выражаются в физических единицах (например, миллисекунды для T2), что позволяет воспроизводимую, не зависящую от сканера характеристику микроструктуры и состава ткани.

Среди методов, приводящих к qMRI, центральную роль играют многоэхо-последовательности. Приобретая множественные сигналы в разное эхо-время после одного возбуждения, многоэхо-последовательности пробуют распад сигнала MR с высоким временным разрешением. Это позволяет точно оценить параметры релаксации, что, в свою очередь, дает представление о свойствах тканей, таких как содержание железа, миелинизация, фиброз и отек. Принципы, лежащие в основе многоэхо-последовательности, основаны на физике спиновой релаксации и формирования сигнала, и их успешное применение требует тщательного рассмотрения дизайна импульсной последовательности, сбора данных и постобработки. В этой статье исследуются фундаментальные принципы, стратегии приобретения, методы анализа и клиническое применение многоэхо-последовательности в количественной МРТ.

Основные принципы сигнального затухания

T2 и T2* Расслабление

После того, как начальный радиочастотный (RF) импульс возбуждает спины в ткани, поперечная намагниченность распадается с течением времени из-за двух процессов: спин-спин взаимодействия (T2 релаксация) и магнитного поля неоднородности (T2* релаксация). Время релаксации T2 является внутренним свойством ткани, отражающим эффективность энергетического обмена между соседними спинами. На него влияют молекулярное движение, макромолекулярное содержание и парамагнитные вещества. Наблюдаемый T2* всегда короче, чем T2, потому что он сочетает в себе истинный T2 распад с дополнительным ослаблением, вызванным неоднородностью статического поля, эффектами восприимчивости и химическим сдвигом:

1/T2* = 1/T2 + 1/T2'

где T2' представляет собой вклад неоднородностей поля. Многоэхо-последовательности могут быть разработаны для выделения либо T2, либо T2* в зависимости от того, включены ли механизмы перефокусировки (например, импульсы 180°).

Уравнение сигнала

При приобретении спин-эха величина сигнала в момент эхо-времени TE задается:

S(TE) = S0 · exp(-TE/T2)

Для получения градиентного эха сигнал распадается с T2* вместо T2. Путем отбора проб сигнала на нескольких ТЭ можно подогнать кривую распада к экспоненциальной модели и оценить T2 (или T2*) и полностью расслабленный сигнал S0 (который пропорционален плотности протона). Более сложные модели, такие как многоэкспоненциальные распады, учитывают несколько тканевых отсеков (например, свободная вода против связанной воды в миелиновой водной визуализации).

Pulse Sequence Designs для многоэтапного приобретения

Multi-Echo Spin Echo (МЕСЕ)

Классический подход к получению множественных Т2-взвешенных эхо является многоэхо спин эхо последовательность. После импульса возбуждения 90°, поезд 180° перефокусировки импульсов применяется, генерируя серию спиновых эхо в равноразмерных эхо раз. Каждое эхо отдельно кодируется для получения изображения. Состояние Карр-Перселл-Мейбум-Джилл (CPMG) имеет важное значение для минимизации стимулированных эхо и обеспечения точной оценки Т2. MESE последовательности широко используются для Т2 отображения, особенно в опорно-двигательной визуализации (например, оценка хряща) и визуализации мозга (например, рассеянный склероз).

Ограничения включают в себя ограничения скорости поглощения (SAR) из-за множества импульсов 180° и чувствительности к неоднородностям B1, которые могут поставить под угрозу эффективность перефокусировки. Передовые методы, такие как использование композиционных импульсов или специальное РЧ-симминг, помогают смягчить эти проблемы.

Многоэхо-радиентное эхо (ME-GRE)

Градиентные эхопоследовательности приобретают эхо путем применения градиентных разворотов вместо 180° импульсов. В последовательности многоэхо-градиентного эха (ME-GRE) после однократного РЧ возбуждения при увеличении ТЭ образуются множественные градиентные эхо. Этот метод является высокоэффективным, поскольку позволяет очень быстро, часто за одно повторение, отбирать кривую распада T2*. Отсутствие перефокусирующих импульсов снижает SAR, что делает МЭ-ГРЭ пригодным для высокополевой МРТ и для визуализации пациентов с имплантатами.

Применение ME-GRE включает в себя картирование R2* (R2* = 1/T2*), которое используется для количественной оценки содержания железа в печени, мозге и сердце. На распад сигнала в ME-GRE также влияют макроскопические неоднородности поля, которые требуют коррекции (например, с использованием полевых карт) для получения надежных значений R2*.

Ультракороткое эхо-время (UTE)

Для тканей с очень короткими T2 или T2* (например, корковой кости, сухожилий, связок и миелина), обычные эхо-времени слишком длинные, чтобы захватить сигнал. Ультракороткие эхо-времени (UTE) последовательности используют радиальные или спиральные k-пространственные траектории в сочетании с очень короткими TE (до 0,01 мс) и могут быть расширены до многоэхо приобретения. Эти методы позволяют количественно короткие T2 компоненты, что позволяет исследования костной микроструктуры, кальцификации и миелиновой воды.

Анализ данных и оценка параметров

Моноэкспоненциальная фитинговая

Простейший и наиболее распространенный подход к анализу данных с несколькими эхами заключается в подгонки сигнала в качестве функции ТЭ к модели моноэкспоненциального распада. Для отображения T2 модель представляет собой S(TE) = S0 · exp(-TE/T2) + шумовое смещение. Подгонка обычно выполняется на основе пикселей по пикселям с использованием логарифма наименьших квадратов (принимая естественный логарифм сигнала и выполняя линейную регрессию) или нелинейных наименьших квадратов (например, используя алгоритм Левенберга-Марквардта). Нелинейная подгонка обеспечивает более точные оценки при низком соотношении сигнал-шум (SNR) и может учитывать шумовое дно.

Точность и точность оценок T2 зависят от количества эхо-сигналов, интервала эхо-сигнала и диапазона отобранных ТЭ. В идеале самый длинный ТЭ должен быть не менее чем в 1,5 раза больше интересующего Т2, а самый короткий ТЭ должен быть как можно меньше, чтобы захватить ранний распад.

Многоэкспониентальная фитинговая

Ткани часто содержат несколько отсеков воды с различным временем релаксации. Например, белое вещество имеет компонент воды миелина с очень коротким T2 (~10-20 мс) и внутри / внеклеточный компонент воды с более длинным T2 (~80-100 мс). Многоэкспоненциальная подгонка пытается разрешить эти компоненты путем моделирования распада в виде суммы экспоненциальных терминов. Для оценки непрерывного распределения значений T2 используются такие методы, как алгоритм неотрицательных наименьших квадратов (NNLS). Это основа визуализации воды миелина (MWI), которая обеспечивает метрику содержания миелина и имеет приложения при демиелинизирующих заболеваниях, таких как рассеянный склероз.

К числу проблем относятся некорректный характер обратной задачи (многие возможные распределения одинаково хорошо подходят к данным), чувствительность к шуму, а также необходимость высокой SNR и много эхов. Для стабилизации решения используются методы регуляризации (например, регуляризация Тихонова) и байесовские подходы.

R2* Картирование и исправления

Для данных с градиентным эхом многоэхо картирование R2* выполняется путем привязки кривой распада к моноэкспоненциальной модели. Однако макроскопические неоднородности B0 вводят дополнительный распад, который может сместить оценки R2*. Подходы коррекции включают использование карты поля, специфичной для вокселя, полученной из фазы приобретенных эхо, для демодуляции сигнала или применение последовательности эха с многоэховым градиентом с считыванием, которая объединяет эхо, приобретенные как при положительных, так и отрицательных полярностях градиента, для смягчения эффектов B0. Альтернативно, x-компонент карты поля может быть использован для коррекции распада, как в методе, известном как «отделение воды от жира с коррекцией R2*».

Еще одна важная коррекция заключается в наличии жира. В тканях, содержащих как воду, так и жир, химический сдвиг вызывает помехи, которые модулируют распад сигнала. Методы разделения воды и жира (например, IDEAL или Dixon) могут быть объединены с многоэхо-приобретениями для одновременной оценки фракций воды и жира и R2*.

Клинические применения

Неврологическая визуализация

Многоэхо-последовательности широко используются в головном мозге. T2 картирование помогает в характеристике поражений рассеянного склероза, где длительный T2 отражает демиелинизацию и отек. Мелиновая визуализация воды с использованием мультиэхо T2 обеспечивает более специфический маркер содержания миелина. R2* картирование в базальных ганглиях является чувствительной мерой накопления железа, которая возникает при старении и нейродегенеративных расстройствах, таких как болезнь Паркинсона и болезнь Хантингтона. При инсульте T2 и T2* картирование может дифференцировать острое от хронического кровоизлияния и контролировать жизнеспособность тканей.

Печень и брюшная визуализация

Перегрузка железа в печени (например, вследствие наследственного гемохроматоза или трансфузионно-зависимых анемий) может быть количественно оценена с помощью картирования R2* с многоэхо-градиентными эхо-последовательности. Корреляция между R2* и концентрацией железа в печени хорошо установлена, что позволяет проводить неинвазивную диагностику и мониторинг лечения. Одновременно разделение на жиры с водой позволяет оценить фракцию протонной плотности жира (PDFF), проверенный биомаркер для печеночного стеатоза. Мультиэхо-последовательности, таким образом, обеспечивают комплексную оценку здоровья печени в одном приобретении задержки дыхания.

Мускулоскелетная визуализация

В хряще картирование T2 используется для выявления ранних дегенеративных изменений при остеоартрите. Ориентация коллагеновых волокон и гидратация влияют на значения T2, а изменения в T2 предшествуют морфологическим изменениям. Обычно используются многоэхо-спиновые эхо-последовательности с отдельными эхо-поездами для каждого среза. Сочетание картирования T2 с T1ρ-визуализацией обеспечивает дополнительную информацию о содержании протеогликанов.

Кардиологическая визуализация

Картографирование миокарда T2 и T2* ценно для оценки отеков (например, при миокардите), перегрузки железом (при талассемии) и кровоизлияния (при хроническом инфаркте). Последовательности эхо-градиента многоэхо адаптированы для сердечного глотания и задержки дыхания для замораживания сердечного движения. Картографирование T2* в сердце более сложно, чем в печени из-за более низких уровней железа и движения, но с современными улучшениями последовательности и постобработкой, это стало клинически возможным.

Передовые технологии и последние разработки

Одновременная карта T2 и T2*

Некоторые последовательности стремятся получить как T2, так и T2* информацию в одном приобретении. Например, последовательность градиент-эхо-спина (GRASE) переплетает градиентные эхо между спиновыми эхо-сигналами, позволяя одновременно отбирать образцы кривых распада T2 и T2*. Другой подход заключается в использовании многоэхо-эхо-эха с последующим спиновым эхо-поездом в рамках одного и того же повторения. Эти методы могут обеспечить дополнительную информацию о микроструктуре ткани.

Ускоренная многоэхо-визуализация с сжатым восприятием

Для уменьшения времени сканирования при сохранении количества эхо-сигналов применяются методы сжатого зондирования (CS) и параллельного формирования изображений для многоэхо-последовательности. CS использует редкость параметрических карт в трансформационной области (например, вейвлеты) и позволяет проводить подсэмплирование k-пространства. Это особенно полезно для 3D-схем многоэхо-схем, где один объем с высоким разрешением может быть реконструирован с помощью нескольких ТЭ.

Коррекция движений и приложения в реальном времени

Для таких применений, как МРТ плода или МРТ сердца, движение во время многоэхо-приобретений может повредить данные. Перспективная коррекция движения с использованием эхо-сигналов навигатора или оптического отслеживания в сочетании с радиальным отбором золотого угла позволяет создавать надежные многоэхо-визуальные изображения даже при наличии движения. В реальном времени петли обратной связи позволяют непрерывно регулировать плоскость визуализации.

Проблемы и ограничения

Несмотря на свою мощность, мультиэхо-последовательности сталкиваются с несколькими проблемами. Соотношение сигнал-шум уменьшается с более длительными эхо-временами, особенно для коротких Т2-тканей, требуя тщательного подбора интервала эха и количества эхо-сигналов. Неоднородности В1 влияют на точность перефокусировки импульсов в спин-эхо-последовательности, приводя к стимулированным эхо-и предвзятым оценкам Т2. В градиент-эхо-последовательности неоднородности В0 вызывают дополнительный распад сигнала и требуют коррекции, что может быть несовершенным. Дополнительно, предположение о моноэкспоненциальном распаде может нарушаться в гетерогенных тканях, приводя к ошибкам подгонки модели. Наконец, время сканирования для многоэхо-схемов высокого разрешения может быть длительным, что требует методов ускорения.

Для решения этих проблем разработчики последовательностей продолжают совершенствовать импульсные последовательности, разрабатывать лучшие алгоритмы коррекции и интегрировать машинное обучение для оценки параметров. Например, нейронные сети могут изучать отображение из сигналов многоэхо на карты T2, потенциально улучшая скорость и надежность по сравнению с обычной подгонкой.

Будущие направления

Одно из перспективных направлений - интеграция многоэхо-последовательности с другими количественными методами, такими как диффузионная визуализация или передача намагниченности, для обеспечения всестороннего биофизического профиля ткани. Другое - разработка стандартизированных протоколов между поставщиками для облегчения многоцентровых исследований и клинического принятия. Искусственный интеллект, вероятно, будет играть большую роль в реконструкции, коррекции артефактов и даже в разработке оптимальных стратегий отбора эхо-проб на лету. По мере улучшения аппаратного обеспечения - более высокие силы поля, лучшие градиентные системы и более чувствительные RF-кулисы - многоэхо-последовательности будут достигать более высокого разрешения, более короткие TE и улучшенные SNR.

В конечном счете, принципы многоэхо-последовательности являются основополагающими для количественной МРТ. Понимая физику распада сигнала, конструирование последовательностей и методы анализа, клиницисты и исследователи могут использовать эти методы для получения воспроизводимых, значимых биомаркеров, которые улучшают диагностику, мониторинг лечения и наше понимание заболеваний человека.

Для дальнейшего чтения см. всесторонний обзор Mackay et al. (2006) по мультиэхо T2 релаксации в мозге , практическое руководство по R2* отображению Hernando et al. (2015) для количественного определения железа печени и клиническое применение визуализации миелиновой воды, обсуждаемое в недавнем обзоре Laule et al. (2020) . Дополнительные технические детали по мультиэхо импульсным последовательностям можно найти в Bernstein et al.'s Handbook of MRI Pulse Sequences.