Parallele kT-Punkt-Sendeimpulse zur Verbesserung der hochauflösenden quantitativen Multiparameter-Mapping (MPM)
Wir verwenden quantitatives Multi-Parameter-Mapping (MPM), um detaillierte Informationen über die Mikrostruktur des Gehirns zu erhalten. Diese Informationen umfassen Maps von MR-Parametern wie der longitudinalen Relaxationsrate (R1), der Protonendichte (PD) und der effektiven transversalen Relaxationsrate R2*. Hochfeld MRT (z. B. 7-Tesla-MRT) hilft uns, diese Parameter mit ultrahoher Auflösung zu messen, aber bei 7T können Verzerrungen und Shading-Artefakte beobachtet werden. Um dieses Problem zu lösen, nutzen wir die parallele Sendeinfrastruktur unseres 7T Terra-Scanners und integrierten den pTx kt-points-Ansatz in die MPM-Akquisition.
Im Pilotprojekt verglichen wir die Leistung des kt-Punkte-MPM-Ansatzes mit dem konventionellen MPM-Ansatz in einer Gruppe von 8 Probanden bei 7T. Es wurden zwei verschiedene nicht-selektive HF-Anregungspulse verwendet: pTx 4 kt-Punkte- und sinc-Pulse, die als pTx- bzw. True-Form-Akquisition bezeichnet werden. Die Daten wurden mit der hMRI-Toolbox verarbeitet, was zu Karten der lokalen Anregungskippwinkel, R1, PD und R2* führte.
Wie die Bilder zeigen, verbesserte der pTx-Ansatz die Homogenität des Anregungskippwinkels erheblich, was zu einer geringeren Verzerrung und einem reduzierten Variationskoeffizienten (CoV) in R1-Karten führte. Ähnliche Verbesserungen wurden bei den PD-Karten, jedoch nicht bei den R2*-Karten beobachtet. Die Verbesserungen waren am deutlichsten in Bereichen mit Signalausfällen, wie den unteren Temporallappen und dem Kleinhirn. Der pTx-Ansatz hatte keinen signifikanten Einfluss auf die R2*-Karten, da die R2*-Anpassungen nur geringfügig von der anfänglichen Signalintensität abhängen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der pTx-Ansatz die effektive Abdeckung und Empfindlichkeit für anatomische Studien verbessert und leicht in Scan- und Datenverarbeitungsabläufe integriert werden kann. Er verlängert die Scanzeit um etwa 2,5 Minuten und ist mit etablierten Pipelines für die quantitative MRT-Verarbeitung kompatibel.
