ISMRM 2024特别报道(九):上海交大携手联影取得丰硕科研成果!

文摘   科学   2024-04-22 22:39   上海  


uMR&ISMRM

04-09 MAY 2024


联影磁共振与您 共向未来!



前言 FOREWORD

联影磁共振致力于汇聚全球智慧,与科学界、医学界和工业界建立了一种创新的合作伙伴关系。通过深度融合设备研发与制造、学术与科研以及临床诊断与治疗,联影磁共振与合作伙伴共同推动磁共振成像的创新与进步。

联影磁共振科学家与全球客户深度合作,在2024 年 ISMRM (国际医学磁共振学会年会) 投稿上取得令人瞩目的成绩!本期将详细介绍上海交通大学在 2024 年 ISMRM 中稿的部分摘要。


United Imaging


创新 合作 共享


联影始终以客户为中心,通过与全球高校、医院、研究机构及产业合作伙伴深度协同,不断突破科技创新边界,加速推进精准诊疗与前瞻科研探索,持续提升全球高端医疗设备及服务可及性。积跬步,至远方,联影与合作伙伴踏上探索未至之境的征途,致力于提供覆盖「基础研究-临床科研-医学转化」全链条的创新解决方案。自 2017 年,联影与上海交通大学开始深度合作以来,共同产出了一系列高质量的科研成果。


Passion for Change

上海交通大学摘要一览

上海交通大学是我国历史最悠久、享誉海内外的高等学府之一,是教育部直属并与上海市共建的全国重点大学。经过 120 多年的不懈努力,上海交通大学已经建设成为一所“综合性、创新型、国际化”的国内一流、国际知名大学。在 2024 年 ISMRM 中,上海交通大学杜一平教授团队、胡晨曦副教授团队、魏红江副教授团队、冯原副教授团队、张志勇副教授团队基于联影磁共振在头部、心脏、肺部、关节等部位,涉及 5T 超高场、CEST、多参数定量成像、K 空间数据填充、功能磁共振波谱、介入磁共振成像等领域的研究成果中稿,近 20 篇,包括多篇 Oral、Oral Power Pitch。今天,让我们一起走近这些最新的科研进展!


CEST加速成像新技术

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Highly Accelerated CEST Imaging with Stack-of-stars Acquisition using Unsupervised Implicit Neural Representation Networks》(摘要号: 3871 Oral Power Pitch)

化学交换饱和转移成像技术 (CEST) 是一项定量游离蛋白质的磁共振分子影像技术。杜一平教授团队开发了一种新型无监督学习算法,用于加速 Radial CEST 成像。

在序列采集方面,开发黄金角堆叠星轨迹的稳态脉冲 CEST 序列 (steady-state pulsed CEST imaging with golden-angle stack-of-stars),其黄金角旋转便于实现任意倍数的加速。在图像重建方面,使用了隐式神经表达 (implicit neural representation) 改善 CEST 重建,其中混合特征哈希编码 (hybrid-feature hash encoding) 通过利用多分辨率哈希表中不同特征网格的冗余,以较少的编码参数实现更高质量的重建。同时利用了 CEST 数据时空域中低秩和加权联合稀疏性的显式先验信息进一步提高成像质量。前瞻性实验中,在 10 倍、20 倍甚至 30 倍加速的情况下仍能获得接近全采样图像的结果。Radial CEST 的高效采集策略和隐式神经表达与显式先验信息结合的高质量重建方法,有望进一步推动 CEST 的临床应用。

图注: (a) 隐式神经表达与显式先验信息结合算法 (implicit neural representations with explicit sparse prior, INRESP) 的整体流程图 (b) 在不同的加速倍数 (R=10,20,和 30) 下,APTw 图像和 3.5 ppm 重建图像与全采样图像的对比结果及误差图



快速全脑多参数同步定量成像

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Whole Brain Multiparametric Mapping in Two Minutes Using a Dual-Flip-Angle Stack-of-Stars Blipped Multi-Gradient-Echo Acquisition》(摘要号: 3743 Oral Power Pitch)

磁共振多参数定量成像可以改善神经系统疾病的评估,但长时间的扫描限制了其临床应用。为了减少扫描时间,杜一平教授团队开发了一种快速全脑多参数定量成像技术。该技术使用基于星堆采样 (SOS) 的双翻转角梯度多回波序列进行数据采集,使用 SOS 导航信号估计时间基函数,使用局部低秩约束的子空间重建算法进行图像重建。此外,该技术使用基于组织先验信息的方法估计 B1+,使用联合稀疏约束的多组分谱估计算法提高 MWF 定量的准确性。在人体实验中,使用该技术 2 分钟扫描获得的结果与全采样结果具有良好的一致性。

    该研究表明,这项技术仅需 2 分钟扫描便可提供准确的三维全脑多参数定量成像 (T1,PD,B1+,MWF,QSM 和 R2*)

图注: 传统的笛卡尔全采样 (Cartesian,采样时间 15.4 分钟)、SOS 全采样 (full-SOS,采样时间 24.3 分钟) 和 SOS 欠采样 (pr2-SOS,采样时间 2 分钟) 所获得的全脑多参数定量图像对比



动态UTE肺成像环状伪影消除技术

RESEARCH ACHIEVEMENT 

摘要: 《Reducing ringing artifacts in dynamic pulmonary MRI with a golden-step based interleaving approach for 3D ultra-short TE acquisition》(摘要号: 6858 Digital Poster)

三维球形径向采样轨迹是一种非常适合用于自由呼吸下胸腹部及心脏动态成像的采样方式,使用这种轨迹进行动态成像时,三维球形的径向 k 空间会被分成多个叶序,每个叶序含有一个自导航采样进行呼吸导航。在数据采集完成后,根据监测到的采集过程中的呼吸信号,将采集到的叶序按呼吸位移大小分入不同的运动状态,得到不同运动状态的 k 空间数据,最后进行动态图像的重建。杜一平教授团队发现,当扫描过程中被试产生呼吸漂移时,相邻 k 空间叶序的采集次序如果是顺序的,在动态图像中可能会产生环状伪影。为了解决这一问题,杜一平教授团队提出了一种黄金步长的叶序采集次序,使得相邻 k 空间叶序的采集次序随机化,消除动态图像中的环状伪影

图注: (A) 产生呼吸漂移时的呼吸曲线,呼气末端横膈膜的位置随时间逐渐向头方向漂移;(B) k 空间叶序顺序采集次序图示;(C) k 空间叶序黄金步长采集次序图示;(D) 采用顺序采集次序得到的动态图像,存在红色箭头所示的环状伪影;(E) 采用黄金步长采集次序得到的动态图像,环状伪影明显消除; (D)、(E) 中从左到右依次为呼气末端、呼吸中间态以及吸气末端的图像



心脏bSSFP伪影抑制方案

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Joint suppression of cardiac bSSFP cine banding and flow artifacts based on twofold phase-cycling and a dual-encoder neural network》(摘要号: 3705 Oral)

心脏 bSSFP 电影成像经常出现由于非共振效应导致的黑带伪影和血流伪影,尤其是在高场、超高场或有心脏植入设备的情况下。抑制黑带伪影和血流伪影对于精准的左心室和左心房功能分析十分重要。黑带伪影可利用 4 倍的相位循环 (fourfold phase cycling, 4PC) 去除,但该方法延长扫描时间,且因非共振区域移动至血流区域而将引入额外的血流伪影。在此,胡晨曦副教授团队提出了一种方案,结合 2 倍的相位循环 (twofold phase cycling, 2PC) bSSFP 电影序列和基于神经网络的重建方法,旨在实现鲁棒的黑带和血流伪影联合抑制成像方案,且成像时间仅需 11 个心跳。重建网络使用来自 18 个健康志愿者的 2PC 短轴左心室图像进行训练。

研究纳入了 10 名健康志愿者进行前瞻性扫描,利用 2PC 序列扫描左心室和左心房层面。通过双编码器神经网络进行伪影抑制,以更好地结合来自两个相位图像的互补解剖信息,从而实现对伪影的抑制。研究结果显示,所提出的 2PC+Network 方案能够实现黑带和血流伪影联合抑制,且表现出对解剖结构变化的鲁棒性

图注: 两个受试者左心房中四种方法和 GRE 的动态电影。在常规 bSSFP 图像中,黑带伪影遮挡了肺静脉 (红色箭头);虽然 2PC 和 4PC 改善了这一情况,但它们也产生了血流伪影 (黄色箭头);所提出的 2PC+Network 实现了最佳的伪影抑制和肺静脉的可视化,与 GRE 序列相似。重要的是,该网络没有在左心房进行训练,这表明该方法对解剖学变化的鲁棒性



三维冠脉加速成像重建方法

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Accelerate 3D Coronary Magnetic Resonance Angiography by De-Aliasing Regularization based Compressed Sensing (DARCS)》(摘要号: 2169 Oral Power Pitch)

三维冠状动脉磁共振造影 (CMRA) 是一种非侵入式、无电离辐射的冠脉成像手段,然而较长的成像时间对其应用带来了挑战,因此加速成像和相应重建算法对高分辨三维 CMRA 非常关键。传统压缩感知成像的非特异性稀疏先验在高倍加速下重建质量欠佳,而目前主流基于迭代展开 (unrolling) 的深度学习重建算法的训练显存消耗限制了其在三维成像上的应用和图像质量提升。因此,胡晨曦副教授团队提出了一种方案,结合传统压缩感知成像的稀疏先验正则项和深度去伪影网络,将网络估计的伪影信息作为正则项参与重建优化过程

研究招募了 20 名健康志愿者,利用心电门控呼吸导航的双回波 GRE 序列扫描全心三维区域,利用回顾性产生的欠采样图像训练去伪影生成对抗网络模型。随后,利用该网络估计的伪影残差的 L1 范数构建正则项,采用迭代优化算法求解重建问题。研究将所提出的方法与基于 patch 张量低秩性的重建方法、基于模型的深度学习重建方法和去伪影生成对抗网络等传统和深度学习方法作了对比,结果表明 8 倍欠采样加速下的重建结果在图像质量指标上具备优势,且能高质量地可视化冠脉的主要节段
图注: 所提出的去伪影网络正则项压缩感知方法原理示意。该方法中将深度去伪影网络估计得到的图像伪影作为一种稀疏约束,用于构建优化目标的正则项

图注: 健康受试者冠脉左前降支 (LAD) 和右冠脉 (RCA) 的最大密度投影图像,以及重建结果与参考图像可见冠脉长度的统计对比。所提出的方法相较现有方法能更好地显示冠脉结构细节,且冠脉最大可见长度与金标准参考图像无显著性差异



心脏多参数定量成像运动矫正新技术

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《A Dictionary Matching-Based Motion Correction Method for Cardiac Multi-Parametric Mapping》(摘要号: 4648 Digital Poster)

为提高心脏定量成像的准确度,在估计参数前,一般需要对采集的加权图像做回顾式的运动校正。然而,加权图像间剧烈的对比度变化对相关运动校正方法的开发提出了挑战。基于模型的运动校正方法利用信号弛豫的物理模型构造无运动的、与真实图像对比度一致的仿真图像,并通过将真实图像配准至仿真图像实现运动校正。然而,现有的基于模型的方法依赖于解析的信号模型,因此不适用于大多数心脏多参数定量成像任务。

针对上述问题,胡晨曦副教授团队开发了一种基于字典匹配的运动校正方法。该方法通过字典匹配产生仿真图像以引导配准,不需要任何解析的信号模型,从而大大拓展了基于模型的运动校正方法的应用范围。团队采集了 10 位健康志愿者在自由呼吸与屏气状态下的心脏联合 T1、T2 定量成像图像,并使用这些图像测试了所提出方法的性能。实验结果表明,基于字典匹配的运动校正方法有效抑制了呼吸运动导致的图像间错配,从而显著减少了 T1、T2 定量图中的运动伪影与模糊
图注: 基于字典匹配的心脏多参数定量成像运动校正方法的原理图

图注: 一位健康志愿者的运动校正前、运动校正后与屏气状态下的三层短轴 T1、T2 定量图。所提出的运动校正方法显著减少了参数定量图中的运动伪影



同时多层T1和T2联合定量成像

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Cardiac Simultaneous Multi-Slice Multimapping based on Locally Low-Rank and Sparsity Constraints: Method Development and Validation》(摘要号: 3706 Digital Poster)

在临床上为全面评估心脏至少需要 6 次重复屏气扫描以获得心脏短轴三层的 T1 和 T2 的定量图,而这样的重复屏气扫描不仅会造成采集时间长,还会增加患者和技师的负担。为解决这一问题,胡晨曦副教授团队提出了一种同时多层 T1 和 T2 联合定量成像方案,将 6 次屏气扫描减少至1次屏气。该方案基于同时多层技术 (SMS) 和多参数映射技术 (Multimapping) 开发成像序列,并与局部低秩 (LLR) 和稀疏性 (Sparsity) 约束的图像重建算法相结合以提高成像质量。 

研究在定量模体、仿真数据和 20 名健康志愿者中进行了验证。研究结果显示,所提出的同时多层 T1 和 T2 联合定量方案能够在单次屏气扫描下同时获得心脏短轴三层的 T1 和 T2 定量图,并与传统心脏成像方法得到的结果具有一致性

图注: 所提出的成像方案 SMS-Multimapping (1 次屏气) 与参考成像方法 MOLLI/T2 mapping (6 次屏气)、Multimapping (3 次屏气) 在两位健康志愿者的 T1 图和 T2 图的对比



多对比度定量成像新序列

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Multi-contrast quantitative mapping with an unsupervised reconstruction method based on implicit neural representation》(摘要号: 2948 Digital Poster)

多对比度定量 MRI 通常需要多个序列扫描,使得扫描时间变长,且可能出现不同扫描间不对齐的现象。魏红江副教授团队开发了一个多对比度定量成像序列,在单次扫描中同时获得 T1, T2, T2* 和亚体素 QSM 图像。本研究利用高度欠采样的高维 k 空间数据进行图像重建,以计算不同对比度的定量图像。

本研究在仿真数据、定量体膜和健康被试上进行了验证。结果表明,新序列的定量图像与参考序列拟合得到的定量图像具有较高的一致性同时,本研究所提出的序列与重建框架可以在 5.8 分钟的扫描时间内实现全脑的多对比度定量成像,在神经科学领域的组织特性分析和病理学研究中具有重要的临床应用前景
图注: 所提出方法与低秩张量重建方法在仿真数据上的结果。与低秩张量重建方法相比,本研究的方法具有较高的图像质量和较小的误差

图注: 所提出方法与参考序列在健康被试上 T1,T2,T2* 和亚体素 QSM 图像的对比



K空间补全框架新方法

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Low-rank regularized implicit neural representation for k-space completion in fast MRI reconstruction》(摘要号: 4138 Digital Poster)

在 MRI 并行成像中,k 空间的欠采样会在重建图像中引入噪声和伪影。为了有效地填充欠采样的 k 空间点并重建出高质量的 MRI 图像,魏红江副教授团队提出了一种基于隐式神经表示的 k 空间补全框架,模型利用了 k 空间的低秩性作为约束条件来捕捉 k 空间的连续性。本研究的方法在公开数据集上进行了验证评估,并与图像域和 k 空间域的重建方法进行了比较。结果显示,本研究的方法能够在没有任何图像域先验知识的情况下重建出高质量的图像,证明了其在高加速因子下填充欠采样 k 空间的能力。这一结果意味着本研究提出的方法能够进一步减少并行成像中采集的 k 空间点数,从而加快 MRI 采集过程
图注: 基于隐式神经表示的 k 空间补全框架

图注: 二维变密度采样下 (AF=12 和 ACS=24) 16 通道大脑数据的重建结果



亚体素QSM技术定量关节软骨

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Subvoxel QSM of human knee cartilage: a preliminary study》(摘要号: 4350 Digital Poster)

定量磁化率成像 (QSM) 可以反映膝关节软骨中胶原纤维等物质的含量,已被用来评估骨关节炎患者、剧烈负重和老化等情况下膝关节软骨的微观成分含量变化。但是,单个体素可能同时存在顺磁性物质和逆磁性物质,传统 QSM 体现的是两者混合作用的结果,亚体素 QSM 可以进一步地提高 QSM 定量精度。魏红江副教授团队前期开发的 APART-QSM 技术可以实现高精度的顺、逆磁源分离。但是除了梯度回波序列 (GRE) 序列提供的相位信息,还需要一个额外的自旋回波序列 (MSE) 序列来获取 T2 定量图。本摘要依托魏红江副教授团队开发的磁共振多参数一体化定量框架,实现了一个序列内 T2 和相位图的同时计算 (图 1),进而输入到 APART-QSM 重建算法中,成功实现了关节软骨中体素水平顺、逆磁源的分离

图 2 显示了传统的 GRE 序列加 MSE 序列的重建结果与本摘要使用的方法重建传统 QSM 图、逆磁图和顺磁图的结果对比。膝关节软骨的深层主要是逆磁性物质,浅层主要是顺磁性物质,在这两种方法的亚体素 QSM 定量结果中都能发现这种趋势。总的来说,本摘要首次实现了在膝关节软骨中的磁化率源分离,将有望为膝关节软骨研究提供新的定量工具。
图注: 基于信号公式使用 T1,T2 和 T2* 图像合成幅度图和相位图。相位图和 T2 定量图将用于后续的亚体素 QSM 重建

图注: 传统的 GRE 序列加 MSE 序列的重建结果与本摘要使用的方法重建传统磁化率图、逆磁图和顺磁图的结果对比



介入针定位算法助力精确定位

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《An Algorithm using Artifact Features for Needle Tip Localization in Interventional MRI》(摘要号: 3324 Oral Power Pitch)

介入磁共振成像 (interventional MRI, i-MRI) 在基于磁共振图像引导的手术,如脑深部电刺激手术 (Deep Brain Stimulation, DBS) 和脑穿刺术中发挥着至关重要的作用。实时 i-MRI 能够提供术中影像,使介入针的实时准确定位成为可能,从而提高介入操作的精度。然而,介入物往往会引起磁场效应,导致磁共振图像出现金属伪影,影响针尖位置的准确定位。冯原副教授团队基于联影高端科研型 3T 磁共振系统,利用介入针的针尖位置的伪影形态特征,开发了一种介入针定位算法,可以快速精确地定位针尖位置,解决伪影带来的定位精度下降问题

由于针尖位置的伪影主要受介入针的介入角度和脉冲序列类型的影响,不同参数下有不同的伪影形态。伪影特征作为一种先验信息,能够帮助介入针的定位。本研究结合模板匹配和目标跟踪算法,实现了高识别速度、高精度、高稳定性的针尖跟踪定位。

图注: 图 (a) 和图 (b) 为算法分别在胶体模型和猪脑体模上的测试结果。绿色方框为算法所跟踪的针尖伪影区域,红点则为算法估计的针尖位置; 图 (c) 为介入针在不同介入角度下针尖伪影的仿真成像结果图,红点标注了实际的针尖位置,不同介入角度所产生的伪影形态特征不同



fMRS探究谷氨酸浓度变化

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《Measurement of metabolic changes in response to different types of visual stimulus using functional MRS at 5T》(摘要号: 6888 Digital Poster)

功能磁共振波谱 (fMRS) 是一项可以无创检测人体内谷氨酸、GABA 以及乳酸等代谢物动态变化的磁共振技术。现有 fMRS 研究表明,在闪烁的视觉棋盘刺激过程中,大脑视觉皮层的谷氨酸浓度比在非视觉刺激状态 (即空白屏幕) 下提升了约 2-4%。本项工作探索不同图像类型的视觉刺激,是否会引起不同程度的刺激反应的情况。

在本项工作中,张志勇副教授团队采用 fMRS 技术探究人体在受到不同类型图像刺激时视觉皮层的谷氨酸浓度变化。在初步实验中,招募了 6 名视力正常的健康志愿者,均采用 2 分钟休息-5 分钟任务-3 分钟休息的实验范式进行视觉刺激实验,其中 5 分钟任务有三种类型:分别是 5 张无意义的图像、房屋以及人脸。初步实验结果表明,人脸刺激产生的谷氨酸浓度变化较其他两种图像的刺激更大,进一步的定量与统计分析将在采集更多样本后进行讨论。
图注: 用于 fMRS 的视觉刺激范式。它包括 3 个阶段。每个阶段包含 3 个部分: 休息 2 分钟,任务 5 分钟,休息 3 分钟。在休息期间,将显示带有白色固定十字准线的黑色背景。任务期间包含 5 个 50 秒视觉刺激模块,并与 10 秒的短暂休息时间交错进行。 第一阶段的视觉刺激是 5 张无意义的图片,第二阶段是 5 张房屋图片,第三阶段是 5 张面孔图片。

图注: (A) MRS 体素放置和 BOLD 激活图的一个示例 (右下方)。(B) fMRS 数据的一个示例。红色光谱来自任务期间,黑色光谱来自休息期间



基于子空间的不同时间基重构

RESEARCH ACHIEVEMENT

摘要: 《A comparative study of subspace based EPTI reconstructions using different temporal basis variants》(摘要号: 4171 Digital Poster)

局部低秩 (LLR) 子空间方法将 MRI 信号的演变看作基和系数的线性组合,通过先验知识获取基,在通过重建出对应的系数,大幅减少重建计算量,在快速多对比 MRI 重建中得到了广泛的应用。但是基的选择和对重建结构的影响需要进一步的评估分析。因此,张志勇副教授团队以回波平面时间分辨成像 (EPTI) 技术为例,利用子空间的线性变换,比较评估了 Bloch 仿真和不同被试、不同场强下的校准扫描的子空间基在基于局部低秩的子空间重建中的影响

研究分别根据序列及其参数,通过 Bloch 仿真得到对应子空间基,以及通过校准扫描分别采集健康和脑肿瘤受试者所得子空间基, 并对比了 3T 和 5T 不同场强下的子空间重建结果。研究招募了 3 名健康受试者和 3 名脑肿瘤受试者,使用 GESE-EPSI 序列获取全采样的数据集,然后通过 SVD 分解,获取数据集的子空间基,再使用 GESE-EPTI 的采样轨迹对数据进行回顾式欠采样,并比较不同的子空间基对应子空间重建结果的影响。

结果表明,通过校准扫描得到的基可以优化子空间重建结果,且可以通过线性变换对结果进行优化,不增加扫描时间的结果,并对比了 3T 和 5T 不同场强下的 GESE-EPTI 子空间重建结果
图注: (a) 是研究所使用的 GESE-EPTI 序列;(b) 是所对应的低秩子空间重建算法;(c) 示意研究分别使用 Bloch 仿真 (Bloch-sim) 和校准扫描 (Calib-scan) 获取信号演化数据集并通过 SVD 分解获取对应的前 6 个子空间基;(d) 是使用不同的基以及通过不同基之间的存在的线性变换所得的 GESE-EPTI 子空间重建结果。结果表明重建仿真基与校准扫描用于子空间重建所得结果无显著性差异
图注: 使用健康被试 (Healthy Bases) 与肿瘤被试 (Tumor Bases) 所得子空间基对肿瘤组织的重建结果。重建结果显示,肿瘤基的重建结果的误差比健康基的结果稍大,忽略这一差异,健康基和肿瘤基在脑肿瘤组织的 GESE-EPTI 子空间重建中均可获得相似的结果

图注: 分别使用相近的实验参数,对同一健康被试分别在联影的 3T和 5T 下使用 GESE-EPTI 进行全脑扫描,并使用基于低秩子空间的重建算法所得定量结果。5T 系统相对 3T 有着更好的梯度性能,所得结果有着更高的信噪比,同时 T2,T2* 值更短,信号衰减更快







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