導讀

本研究利用磁共振指紋(Magnetic Resonance Fingerprinting，MRF)技術(shù)探索ASL數(shù)據(jù)的獲取和多種血流動力學參數(shù)的量化。采用偽連續(xù)ASL標記方案和偽隨機時間，在2.5min內(nèi)采集MRF ASL數(shù)據(jù)。將廣泛的物理和血流動力學特性與偽隨機MRF ASL序列和二室模型相結(jié)合，生成了一個大的MRF ASL信號字典。將采集到的信號與字典匹配，同時量化腦血流量、組織達峰時間、腦血容量、動脈達峰時間、B1和T1。在對7名健康被試的研究中，得出了以下人群的灰質(zhì)值(平均值±標準差)：腦血流量為69.1±6.1ml/min/100g，動脈達峰時間為1.5±0.1s，組織達峰時間為1.5±0.1s，T1為1634ms，腦血容量為0.0048±0.0005。使用單室模型將CBF測量值與標準pCASL CBF測量值進行比較，Bland-Altman分析顯示一致性良好，偏差較小。對5名被試在同一測試階段進行了重復性測試，沒有發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計學上的差異。除了驗證之外，本研究還對MRF ASL采集對感興趣的物理和生理參數(shù)的敏感性進行了數(shù)值研究。

前言

在臨床和研究中，迫切需要一種強大的非侵入性工具，用于定量成像血流動力學參數(shù)。灌注、血容量和通過血管樹的運輸時間可作為組織健康及其活性水平的指標。應用包括但不限于腦卒中嚴重程度的測量，腦腫瘤范圍的識別和分類，并在其他臨床應用中進行了廣泛的探索。此外，基于MRI的灌注技術(shù)對腎臟和肺等其他器官也具有重要意義。
對比增強MR灌注成像需要注射釓造影劑，因為存在潛在的禁忌癥和由于需要清除示蹤劑而無法快速重復操作，因而不太理想。動脈自旋標記(ASL)是一種有吸引力的替代方法，它可以在不需要注射示蹤劑的情況下進行定量灌注成像。相反，在ASL灌注成像中，使用射頻(RF)磁脈沖暫時擾動目標器官上游血液中自旋的磁化狀態(tài)。這種擾動有效地產(chǎn)生了一種內(nèi)源性示蹤劑(動脈血中的倒置磁化)，只要在完全弛豫之前進行成像，不久后就可以在下游的感興趣組織中檢測到。ASL可以非侵入性地定量測量灌注指標，由于沒有注射釓造影劑，因此可以很容易地在掃描過程和掃描儀硬件之間進行比較，從而促進多中心和縱向研究。
盡管ASL灌注成像具有許多潛在的優(yōu)勢，但其受到低信噪比(SNR)和有限的時間和空間分辨率的限制。這些挑戰(zhàn)在白質(zhì)中最為顯著，因為白質(zhì)灌注速率較低，動脈到達時間較長。此外，在該區(qū)域的血液供應受損或血管系統(tǒng)的異常不符合有時使用的簡化模型情況下，因而ASL的灌注定量也很難進行。為了用ASL方法估計灌注，需要對幾種血流動力學和物理組織特性(例如推注到達時間和腦血容量)進行假設。在這些假設不再有效的情況下，需要估計這些額外的生理參數(shù)，以便準確地量化灌注。這些挑戰(zhàn)阻止了ASL成為臨床環(huán)境中的常規(guī)技術(shù)，盡管該技術(shù)有相當大的積極作用。
本研究探索了使用磁共振指紋(MRF)方法獲取ASL數(shù)據(jù)以及除灌注外的多種血流動力學參數(shù)的量化。MRF技術(shù)已被證明在同時定量多種組織特性方面非常有效，與動脈自旋標記(ASL)相結(jié)合的結(jié)果具有良好的前景。MRF已在其他應用中被證明對噪聲具有彈性，這可能有助于解決ASL采集容易受到低SNR影響的問題。重要的是，MRF框架允許同時有效地測量多種組織特性。MRF方法可以同時量化這些特性，而不是假設幾種血流動力學和物理組織特性如何影響信號。這將大大提高ASL在血液供應受損或血管異常情況下的可靠性。
本研究闡述了利用MRF方法進行ASL灌注特性映射的理論和誤差分析，以估計單次掃描的T1、翻轉(zhuǎn)角度、灌注、動脈和組織中的達峰時間以及動脈血流量，并證明了該方法在健康被試中的可行性。

材料和方法

理論與實驗設計

本研究的目標是設計一個MRF ASL實驗，以同時量化幾種血流動力學特性。設計和實現(xiàn)基于MRF的技術(shù)有兩個主要組成部分。首先，MRF脈沖序列應產(chǎn)生具有不同組織特性組合的組織所特有的信號。在最近的MRF技術(shù)中，序列的設計通常采用偽隨機變化的序列參數(shù)。確定脈沖序列后，第二步是對產(chǎn)生的信號進行精確建模，以便根據(jù)組織特性的各種可能組合創(chuàng)建一個可能信號的字典。信號建模需要結(jié)合偽隨機變化序列參數(shù)和組織特性的可能組合。一旦序列設計完成并創(chuàng)建了字典，就可以使用模式識別算法將獲取的組織信號與單個字典條目進行匹配，從而可以訪問合并的組織特性。
本研究的重點是調(diào)整MRF框架以測量灌注和其他ASL組織特性，包括輸入推注的達峰時間和動脈血容量。為了使用MRF方法獲得對這些參數(shù)的敏感性，使用的MRF ASL脈沖序列是一種偽連續(xù)動脈自旋標記(pCASL)方案。在傳統(tǒng)的pCASL中，該序列通常使用較長的標記持續(xù)時間來提供最大的ASL信號變化，并使用較長的標記后延遲時間(PLD)來確保標記的自旋完全傳遞到組織。時間序列可以通過在保持采集參數(shù)不變的情況下收集多個重復來獲得。MRF ASL應用偽隨機持續(xù)時間的標記和控制脈沖，以改變動脈輸入功能的時間，并改變到達組織的內(nèi)源性示蹤劑的數(shù)量。此外，已知改變標記后延遲(PLD)會影響ASL信號，并且通常使用長PLD以減少推注時間(即動脈輸入功能)到達對觀察到的灌注信號的影響。然而，在建議的MRF實現(xiàn)中，選擇PLD的最小值，以便更頻繁地采樣信號。最后，標記脈沖和控制脈沖的出現(xiàn)可以隨機化。這允許動脈輸入功能的隨機化，以及標記的自旋和組織自旋的清除和弛豫。通過改變標記脈沖的頻率、標記持續(xù)時間和PLD時間，隨著時間的推移產(chǎn)生隨機流入組織的標記自旋，這應該有助于為灌注、動脈和組織的達峰時間以及動脈血容量的不同組合產(chǎn)生所需的獨特信號。

其他幾個序列參數(shù)也可以通過采集而改變(例如翻轉(zhuǎn)角，TR)，盡管本研究沒有探討這些參數(shù)。MRF ASL脈沖序列的簡化序列圖如圖1a所示。

需要注意的是，MRF ASL序列與標準pCASL采集有本質(zhì)上的不同。可變標記頻率和脈沖標記持續(xù)時間允許創(chuàng)建標記自旋到目標組織的可變輸入。通過保持相對較短的標記持續(xù)時間和PLD，可以更頻繁地對動脈和組織信號的演變進行采樣。本研究的目的是證明這種隨機變化可以估計導致該信號變化的多種相關(guān)組織特性。
一旦設計好序列，就必須對MRF ASL信號進行精確建模，以生成所有可能信號的字典。本研究基于修正的Bloch方程構(gòu)建了一個可能的觀測信號字典，其中包括二室模型中灌注的影響。該模型由動脈和組織隔室組成，腦血容量反映了各室對腦容量的貢獻。每個隔室都有自己的輸入函數(shù)和峰值時間，根據(jù)Chappell等人的方法，將其定義為動脈樹脈沖響應函數(shù)的達峰時間，如下所述。然后將灌注建模為每體積組織進入組織室的流速。施加的射頻脈沖和T1弛豫的影響也包括在磁化傳遞效應的模型中。
因此，組織隔室縱向磁化的微分方程Mt(t)可以寫成：

其中f為灌注量，R1為組織縱向弛豫速率，Ma,t(t)是下式中所述的動脈磁化輸入。血腦分配系數(shù)用λ表示，設定為0.9。標記效率設定為85%。磁化傳遞效應被歸為一個單獨項，表示標記和控制期間自旋的部分飽和。在這里，Km是磁化傳遞率，在標記和控制期間均采用恒定值(根據(jù)經(jīng)驗設置為0.01)，否則為零(請注意，通常的正向和反向磁化傳遞項被歸為一個單獨項)。動脈磁化建模必須描述pCASL標記脈沖的隨機應用。在這里，這些被描述為標記函數(shù)(inp(t))的是一個方波，當動脈磁化反轉(zhuǎn)時取值為1，否則為0：

在pCASL采集的情況下，動脈自旋通過標記脈沖發(fā)生反轉(zhuǎn)，隨后以R1a的弛豫速率返回。同時，動脈自旋以不同的速度傳播，并在向組織傳輸?shù)倪^程中分散在動脈樹中。弛豫和傳播由以下卷積方程得到：

其中Ma,t(t)是動脈隔室的縱向磁化強度，Ma,t(t)是輸入到組織隔室中的縱向磁化強度。函數(shù)inp(t)是指公式(2)中的標記函數(shù)。反轉(zhuǎn)效率由α捕獲，α設置為0.9。假設R1a為0.59s?1。Γ(t，δ，D)是具有達峰時間δ和分散常數(shù)D的伽馬變量函數(shù)(D根據(jù)經(jīng)驗設置)。請注意，達峰時間δ是該模型中推注到達時間的度量，如圖1b所示。重要的是，為了解釋組織和動脈隔室中不同的達峰時間延遲，公式(3)還用于使用單獨的達峰時間δart來模擬標記在動脈隔室中的分散和衰減。
公式(1)~(3)允許模擬MRF ASL信號，解釋了MRF ASL序列的偽隨機特性。使用公式(3)的Ma,a估算體素動脈隔室的磁化強度，并調(diào)制該信號以考慮每次采集期間的RF激發(fā)。然后用以下公式描述總信號：

序列設計和數(shù)據(jù)采集

一般序列結(jié)構(gòu)在理論部分中進行了描述，如圖1a所示。各種序列參數(shù)是隨機的，以產(chǎn)生標記自旋的獨特流入。雖然可以按照這種結(jié)構(gòu)設計無限序列，但這一概念驗證研究使用了以下方法：

①標記脈沖的頻率：選擇一個脈沖作為標記或?qū)φ?，使用隨機數(shù)生成器進行隨機化。這些在圖2中作為標記函數(shù)(inp(t))對序列的一個片段進行標繪。

②標記和控制脈沖持續(xù)時間：以偽隨機方式選擇標記/控制脈沖持續(xù)時間。創(chuàng)建一個標記/控制持續(xù)時間向量，在10ms和400ms之間具有等距間隔，并且對該向量進行隨機排序。
③標記后延遲時間(PLD)：雖然也可以隨機選擇持續(xù)時間，但本研究和其他研究中選擇了一個較短且恒定的PLD(10ms)，以便更快地對磁化進行采樣。
④采集：在每個pCASL脈沖及其相關(guān)的PLD之后，采集具有單發(fā)螺旋軌跡和破壞梯度回波序列的圖像。對于每個圖像，使用60°的恒定翻轉(zhuǎn)角。使用35ms的恒定采集時間，然后在下一個pCASL脈沖前有50ms的延遲。
使用3T MR750(General Electric，Milwaukee，WI)采集數(shù)據(jù)，視場為240mm，矩陣大小為642。每次掃描總共采集500張圖像，所選偽隨機pCASL方案的總掃描時間為2.5min。對采集到的螺旋數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格化和密度補償，然后對每個體素中的信號進行分析。

字典生成和模式匹配

采用理論部分所述的二室模型。所選的序列參數(shù)和感興趣的生理/物理組織特性作為輸入提供給模型，然后生成與序列和組織特性相對應的字典。為了提供定量組織特性圖，使用最大的內(nèi)積作為度量選擇字典中與采集信號匹配最接近的條目。
本研究對圖像中的每個像素進行了三步搜索。在第一步中，使用一個非常粗略的流量參數(shù)范圍，創(chuàng)建一個字典來單獨量化T1和B1。20個T1值范圍為500ms?~?3500ms, 20個B1值范圍為標稱翻轉(zhuǎn)角的?20%?~?+20%。第一步?jīng)]有使用灌注參數(shù)的全范圍/分辨率。采用兩個灌注值(30和60ml/min/100g組織)、三個動脈推注到達時間(0.5，1.75和3s)、三個組織推注到達時間(0.5，1.75和3s)和1%的腦血容量。從這第一步開始，生成并存儲了T1和B1映射。
將分配給每個像素的T1和B1值用作先驗信息，以生成字典進行第二步搜索。對字典生成中使用的B1映射進行平滑處理，以減少噪聲引起的空間波動。第二字典側(cè)重于動脈隔室，即腦血容量和動脈達峰時間。包括三個灌注值(10，55，100ml/min/100g組織)和三個組織達峰時間(0.5，1.75和3s)。在此之后，生成腦血容量和動脈達峰時間圖。
最后，利用每個像素的腦血容量和動脈推注到達時間生成最終字典，重點關(guān)注灌注和組織推注到達時間。然后使用該字典來識別每個像素的灌注，以及組織達到峰值的時間。使用空間高斯平滑法對先驗信息圖(T1，B1，CBVa和動脈達峰時間)進行濾波，以減少噪聲引起的空間波動，但結(jié)果中報告了每個階段的未平滑映射。

敏感性分析

通過模擬考察觀測信號在感興趣參數(shù)影響下的靈敏度來評估MRF ASL序列設計。這是通過使用與本實驗相同的采集時序參數(shù)生成合成信號，然后計算MRF信號相對于每個感興趣的物理和血管參數(shù)在參數(shù)值范圍內(nèi)的偏導數(shù)來實現(xiàn)的。這些偏導數(shù)是使用有限差分方法計算的，其中感興趣的組織特性(x)的變化為：

其中dx設置為屬性值x0的2.5%。然后，偏導數(shù)的范數(shù)由參數(shù)中心值得到的信號范數(shù)縮放。

結(jié)果

MRF ASL信號對各種血管和物理特性的靈敏度如圖3所示。通過比較各組織特性的偏導數(shù)范圍，可以確定實驗對該特性敏感性的相對差異?？梢宰⒁獾?，由于血管參數(shù)變化引起的信號變化遠小于由T1或采集翻轉(zhuǎn)角引起的信號變化。此外，與灌注相比，采集顯示出對CBV的敏感性更高，對動脈達峰時間的敏感性高于組織達峰時間。

根據(jù)實證數(shù)據(jù)計算出的代表性定量組織特性圖如圖4所示。表1描述了七名被試隊列中灰質(zhì)和白質(zhì)感興趣區(qū)域的組織特性。

在五名被試中，MRF ASL實驗在同一測試中重復兩次，以驗證結(jié)果的可重復性。圖5為某代表性被試CBF和δ的重復圖，并將其相減進行比較。對于這些重復測量，創(chuàng)建一個灰質(zhì)掩膜，并對每次測量該區(qū)域的組織特性進行平均。CBF每次重復測量的灰質(zhì)區(qū)域之間的平均差異為0.15ml/min/100g組織，δart為15.7ms，δ為13.0ms，CBVa為0.000029，T1為7.9ms。使用配對t檢驗估計的任何組織特性，在兩次重復之間均無統(tǒng)計學顯著性差異。

除了MRF ASL檢查外，還對每名被試進行傳統(tǒng)的pCASL檢查和多次標記后延遲pCASL檢查，并使用這些數(shù)據(jù)估計灌注和動脈達峰時間。圖6顯示了來自MRF ASL和參考方法的灌注和動脈達峰時間圖。圖7使用Bland-Altman分析了7名被試的灰質(zhì)，進一步比較了這些數(shù)據(jù)。兩種方法之間的平均CBF差值(由圖7中的藍色水平線表示，左)為5.9ml/min/100g組織。所有數(shù)據(jù)點都落在均值的兩個標準差范圍內(nèi)。兩種方法之間的動脈達峰時間平均差異(由圖7中的藍色水平線表示，右)為0.23s。七個數(shù)據(jù)點中有六個落在均值的兩個標準差范圍內(nèi)。

圖8顯示了使用前250張和500張圖像以及所有1000張圖像進行回顧性重建的數(shù)據(jù)結(jié)果，并顯示了這三個掃描持續(xù)時間的灌注和組織達峰時間圖。

結(jié)論

本研究提出并展示了一種使用MRF框架進行ASL數(shù)據(jù)采集和參數(shù)量化的方法。通過偽隨機改變pCASL標記的時序，然后使用多步模式識別算法將MRF ASL信號與字典條目進行匹配。通過選擇單個字典條目，MRF ASL提供了對已建模的定量組織特性的訪問。通過在單次采集中量化感興趣的特性，灌注定量有可能減少掃描時間，產(chǎn)生更豐富的生理測量，并解釋其他組織和血流動力學參數(shù)對灌注測量準確性的影響?？偟膩碚f，MRF框架與ASL相結(jié)合，可同時定量灌注、組織達峰時間、腦血容量、動脈達峰時間、B1和T1。MRF ASL掃描使用的總采集時間為2.5min，與目前臨床推薦的ASL掃描協(xié)議(采集時間為2-4min)相似。采集需要有限的用戶輸入(僅用于選擇成像體積和標記平面)，因為所有時序參數(shù)都是預先選擇的偽隨機變化。這讓我們在大腦活體測試中看到了有前景的初步結(jié)果。
原文：Estimation of perfusion properties with MR Fingerprinting Arterial Spin Labeling. https://doi.org/10.1016/j.mri.2018.03.011

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