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！本期将详细介绍联影与全球合作伙伴在 2024 年 ISMRM 中稿的心血管磁共振成像领域摘要。
“心”方案
挑战不可能
联影磁共振与全球合作伙伴携手，直面心血管磁共振成像受限于心跳和呼吸运动敏感性以及依赖高精度定位、技师操作熟练度的痛点，开发新技术，直击影像边界！
“心”方案
心脏磁共振成像摘要一览
联影磁共振与上海交通大学、深圳先进院、上海科技大学、复旦大学、四川大学华西医院、山东省立第三医院、天津医科大学总医院、南开大学附属北辰医院等合作伙伴在心血管磁共振成像领域深度合作，带来全“心”的心血管磁共振成像方案。今天，我们将介绍部分研究成果，感受联影磁共振从挑战不可能到实现更多可能!
心脏多参数定量映射新方法
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Accelerated and Accurate Myocardial Multi-Parametric Quantitative Mapping using Bloch Equation Simulation-based Fitting》
上海科技大学胡鹏教授团队提出了一种基于 Bloch 方程仿真和 Levenberg-Marquardt (LM) 拟合算法的心脏多参数定量映射方法，替代原有的字典匹配后处理方法，实现更快速、更准确的 T1、T2 和 T1ρ 参数定量。除此之外，团队还对提出的自由呼吸多参数映射 (FB-MultiMap) 序列进行了改进，采用 FLASH 读出替代 bSSFP 读出, 并在原序列前引入了额外的质子密度加权图像，既加快了参数拟合的速度，同时考虑了序列扫描时反转脉冲的不完美性，来提高 T1 估计的准确性。
图注: 两种方法成像对比
CMR图像运动校正新技术
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Cine Cardiac MRI Motion Correction using Denoising Diffusion Probabilistic Models》
在心脏病学的临床诊断领域，心脏电影模式磁共振成像因其提供动态心脏活动的高分辨率图像而受到青睐。不过，该技术面临着成像时间过长及易受患者呼吸和心跳运动影响产生伪影的双重挑战。这些限制不仅增加了患者的不适感，也可能影响诊断的精确性。鉴于此，上海科技大学胡鹏教授团队致力于研发一种创新的心脏磁共振图像运动校正技术，以提高成像效率，并尽可能减少由于生理运动引起的图像伪影。
利用先进的深度学习方法，本研究开发了一个基于扩散模型的算法。该算法以人工合成的 ACDC 数据集进行训练，从而学会识别并校正心脏磁共振图像中的运动伪影。在多次测试和验证后，研究提出的方法在模拟和实际临床图像中均展现出了卓越的性能，能够生成与真实图像高度一致的成像结果，其结构相似性指数 (SSIM) 和峰值信噪比 (PSNR) 得分均位列所有评估方法之首。
图注：本研究对提出的模型和其他方法进行了定性比较。前两行是不同方法在 ACDC 人工合成数据集重建的结果，最后一行是不同方法在前瞻数据集重建的结果。对 ACDC 合成数据集和前瞻性获取的数据集的结果进行比较，GAN 和 U-Net 方法产生了相对较差的结果
呼吸心动自门控新技术
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Cardiac and respiratory self-gating based on PCA of selected points from coil arrays》
图注: 对猪注射钆造影之后，扫描心脏的 4 min 30 s 的 3D 的成像结果
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》(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，上海交通大学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。
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
DMV自动分割模型及直径定量
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Automatic Segmentation and Quantitative Measurement of Deep Medullary Veins Diameter》
静脉胶原沉积 (VC) 引起的大脑深髓静脉 (DMV) 狭窄，可能是小脑血管病 (CSVD) 的致病因素之一，因此需要一种非入侵性的方法对 DMV 直径进行评估。然而，由于 DMV 的直径很小 (100-250 μm)，因此在 MRI 图像中很难直接测量它们的大小。上海科技大学宗小鹏研究员团队训练针对 DMV 的自动分割模型，并开发对于 DMV 直径的定量计算方法。
基于 20 名志愿者的梯度回波 (GRE) 幅值和相位图像，本研究利用 nnU-Net 训练了 DMV 自动分割模型，取得了良好的分割结果，并在亚体素级别上建立物理模型，通过对于 DMV 周围的 MRI 复数信号进行模拟、拟合，估算出了 DMV 的直径。该物理模型的准确性在仿体实验中得到了验证。
图注: (A) 石墨棒仿体图片。(B) 第一行: 直径分别为 320、540、700 微米的石墨棒所产生的 GRE 相位图。下一行: 由模型拟合计算得到的对应的相位图。仅使用红色轮廓内的体素进行拟合。(C) 石墨棒仿体通过模型拟合测量得到的直径与真实直径的散点图。红线表示对数据的线性回归 (y=kx)。证明了建立的物理模型能够较为准确地计算出石墨棒的直径
深度学习快速心脏T1定量技术
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《A Study on the Feasibility and Acuracy of Rapid T1 Mapping Utlizing Deep Learning Techniques in Cardiac Magnetic Resonance lmaging》
心脏磁共振是无创性评估心脏结构、功能和组织特性的重要方法。T1 定量技术能够定量的测量心肌每个像素的 T1 值，并且支持 ECV 参数的计算，而后者在弥散性心肌病的定量评估中有重要作用。MOLLI 是临床常规的 T1 定量技术，具有好的准确性和可重复性。然而它的扫描时间和屏气时间较长，影响其临床使用度。前期研究开发了基于全链接深度学习网络的快速 T1 定量序列 MyoMapNet，能够通过 5 次心跳周期中 5 个不同的 T1 加权像得到 T1 值。该技术极大的缩短了采集时间和屏气时间，减小了对于心率波动的依赖，提高了病人扫描的成功率。天津医科大学总医院李东副主任团队联合南开大学附属北辰医院刘青主任团队通过在线重建出图，比较 MyoMapNet 技术和传统 MOLLI 技术的差异。
本研究评估了 MyoMapNet 和传统 MOLLI 技术在 T1 定量方面的准确度和图像质量，虽然仅仅需要 5 个心跳周期，MyoMapNet 技术能够得到跟 MOLLI 类似的质量。在临床扫描中，较短的扫描时间将减弱心率变化对于图像带来的影响，促进心脏磁共振临床工作流。
3D全心实时电影
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《3D Real-Time Whole Heart Cine MR Based on Spiral-In/Out bSSFP Sequence》
心血管磁共振成像在评估心脏功能和形态方面起着至关重要的作用。实时成像方法因其能够有效地捕捉心脏的动态运动而在心脏功能的评估中具有重要价值。近年来，CMR 电影技术实现了在 2D 层面上约 50 毫秒的高时间分辨率，推进了 CMR 评估心脏功能的能力。然而，追求 3D 全心实时成像是一项更为艰巨的挑战。联影美国研发团队为完成这一功能开展了开创性研究，达成了高时空分辨率的全心实时 Cine，使全心实时心功能分析在临床应用中成为可能。
这一原创的突破性进展依赖于基于平衡稳态自由进动 (bSSFP) 序列，配合 k 空间层面内黄金角旋转的螺旋线旋进旋出 (spiral-in/out) 的采集轨迹，以及变密度且随机的层方向相位编码采集方式，实现了高达 32 倍的采集加速能力，结合先进的时空约束下的迭代重建方法，克服了以实时高时间分辨率捕捉 3D 全心动态的阻碍，达成了 49.2 毫秒 (4.1 毫秒/TR×12 TR) 时间分辨率的 3D 全心实时采集。
图注: 一名健康志愿者的 3D 实时心脏 Cine。在约 49.2 毫秒的高时间分辨率下，心脏运动可以被很好地捕捉到
Multitasking左心室心功能对比分析
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Free-breathing, Non-ECG Cardiovascular Magnetic Resonance Multitasking for the Assessment of Left Ventricular Function》
心室功能的准确分析在心血管疾病的诊断、治疗和预后中有着重要作用。传统心脏电影成像是心功能分析的金标准，但是需要心电门控并且需要多次屏气，不适用于心律不齐或者屏气困难的病人。与传统技术试图“冻结”呼吸和心跳运动不同，基于低秩张量的多任务磁共振成像技术 Multitasking (MTT) 不依赖心电门控，允许病人自由呼吸。通过仅仅约 1 分钟的扫描即可生成心脏的多维图像，包括心跳周期、呼吸周期、T1 反转恢复。前人研究主要集中于探索 Multitasking 技术在 T1 定量方面的准确度，而较少探究其在心功能分析方面的价值。四川大学华西医院孙家瑜副主任团队比较了 Multitasking 与传统技术在左心室心功能分析方面的结果。
研究发现，无论是志愿者还是病人群体，左心室射血分数 LVEF 在两种技术中均无明显差异。左心室舒张末质量 LVEDM 在两个群体中均被 Multitasking 技术显著高估。线性回归分析显示两种技术在各个指标上面均有较好的相关性，心肌-血池对比度噪声比 CNR 在两种技术间无明显差异，两种技术均获得了可以用于诊断的、相似的图像质量评分。研究表明，作为一种自由呼吸、无需心电门控的技术， Multitasking 在屏气不好的病人身上能够比传统技术表现更好。
心脏全心T1、T1rho同时定量新进展
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《3D free-breathing simultaneous myocardial T1 and T1p mapping with B1+ correction and subject-specific non-rigid motion corection》(Oral)
心脏 T1 值在某些心肌病的诊断中具有重要价值，例如法布里病人心肌内的铁沉积会导致 T1 降低，而心肌中自由水和淀粉样蛋白含量的增加则会导致 T1 值的增加。T1rho 值则对大分子含量较为敏感，并曾被用于诊断局域和弥撒性的心肌纤维化。如何能够同时产生图像对齐的 (co-registered) 的全心 T1 和 T1rho 定量图一直以来是学术界的热点课题，然而，传统的三维自由呼吸的多参数心脏定量技术易于受到诸多因素的干扰。本研究通过技术创新，综合利用了个体化呼吸运动矫正、自旋历史 B1+ 矫正、Dixon 读出等关键技术，旨在实现 3T 场强下 T1 和 T1rho 同时定量成像。
该方法获得的定量结果经过水模验证具有很高的准确度。多对比度的心脏图像质量高，能够同时获得水像和脂像，并且得到 T1、T1rho、B1+ 的定量图，跟传统技术相比，定量结果一致性较高。该技术能够同时进行三维自由呼吸的 T1 和 T1rho 定量，具有对于运动、脂肪信号、场不均匀性等干扰因素的不敏感性，代表着三维自由呼吸心脏多参数定量成像的全新技术框架。
加速CMR时空扩散模型
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Spatiotemporal Diffusion Model with Paired Sampling for Accelerated Cardiac Cine MRI》(Oral)
加速的心脏电影成像，如实时电影成像，由于其较短的扫描时间和较高的运动鲁棒性而受到青睐，但由于高度的欠采样率，其重建过程颇具挑战。虽然深度学习 (DL) 方法可以大幅减少高加速 MRI 重建中的混叠伪影，但是现有的大多数方法将重建问题作为预测回归问题来处理，导致得到的图像清晰度受损并伴有运动模糊。扩散模型属于生成式人工智能的一种方法，通过对已学习的数据分布进行采样，生成新的样本。这种模型在静态图像重建中已经显出良好的效果，有效地减少了与满采图像之间的质量差距，然而，在动态成像方面，这种模型尚未展现出同样的性能优势。联影智能美国团队提出了一种结合预测式深度学习重建模型与生成式扩散模型相结合的框架，用于增强高加速倍数下心脏电影磁共振成像的质量。扩散模型采用时空架构处理二维加时间数据，推理过程中融入了一种新颖的配对采样策略。这种方法在提高图像锐利度的同时，减少了由训练数据系统噪声导致的生成图像中的合成噪声。该方法在回顾性和真实欠采样的心脏电影成像上进行了定量和定性评估。
图注: 2 个是实时心脏电影短轴层重建结果。在相比于高度欠采样率 (R=14.8) 下，本研究所提出的预测式+配对扩散模型 (Diff-pair)，比原本的基于残差卷积循环神经网络 (res-CRNN) 的预测式模型重建，提高了组织边界的清晰度，并减少了混叠伪影。此外，与单次扩散采样 (Diff-single) 相比，该方法产生的噪声也大大减少
高加速CMR扩散重建的临床可行性
RESEARCH ACHIEVEMENT
摘要: 《Clinically Feasible Diffusion Reconstruction for Highly-Accelerated Cardiac Cine MRI》（Oral Power Pitch）
图注: 重建时间在本方法与现有的基于扩散模型的重建方法之间的对比。提出的扩散模型比其他方法提速超过两个数量级 (注意其他方法为单帧重建时间)。对于一个实时电影，在原有 1 秒的重建时间上，提出的扩散模型只需额外 1.5 秒进行增强重建
“心”方案
实现更多可能
