In einer Best-in-Physics-Präsentation auf der AAPM-Jahrestagung, beschrieb Sihao Chen, wie ein einziger MRT-Scan für das Bewegungsmanagement während der MR-geführten Strahlentherapie verwendet werden kann
In-vivo-Atmungskurve (a). Daten der ersten 200 Speichen (rot markiert) wurden für Short-Scan-MRT-Rekonstruktionen verwendet: mit MCNUFFT ohne Bewegungskorrektur (b) und mit MOTIF mit P2P (c). Als Goldstandard dient die Rekonstruktion mittels MOTIF mit MCNUFFT aus dem Regular-Scan-MRT (2000 Speichen) (d). (Mit freundlicher Genehmigung von Sihao Chen)” width=”635″ height=”347″>
Atembewegungen können die Wirksamkeit und Sicherheit der Strahlentherapie im Thorax und Abdomen beeinträchtigen. Für Behandlungen mit einem MRT-geführten Beschleuniger ist die 4D-MRT bei freier Atmung eine vielversprechende Alternative zur 4D-CT für das Bewegungsmanagement, da sie einen hervorragenden Weichteilkontrast ohne ionisierende Strahlung bietet. Hochwertige MR-Bilder frei von Bewegungsartefakten werden benötigt, um Läsionen von normalem Gewebe abzugrenzen. Derzeit erfordern MR-basierte Ansätze jedoch mehrere Scans mit erheblichen Scanzeiten.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, Sihao Chen, Hongyu An und Kollegen an der Washington University in St. Louis entwickeln eine Möglichkeit, einen einzigen MRT-Scan zur Bewegungserkennung, bewegungsaufgelösten 4D-MRT und bewegungsintegrierten 3D-MRT-Rekonstruktion zu verwenden. In seiner Rede auf der AAPM-Jahrestagung letzte Woche zeigte Chen, dass dies mit einer Erfassungszeit von weniger als einer Minute möglich ist, indem er eine selbstnavigierte MR-Methode mit Deep-Learning-basierter Bildrekonstruktion verwendet.
Die dreistufige Technik beginnt mit einer selbstnavigierten Atembewegungserkennungssequenz namens CAPTURE, die eine Variante der Stack-of-Stars-MRT-Sequenz ist. Die Forscher implementierten CAPTURE auf dem 0.35 T ViewRay MRT-geführte Linearbeschleuniger und evaluierten ihre vorgeschlagene Technik, indem sie ein Atembewegungsphantom und 12 gesunde Freiwillige abbildeten. Sie führten regelmäßige MRT-Scans mit 2000 radialen Speichen mit einer Akquisitionszeit von 5–7 min durch. Sie werteten den vollständigen Scan (2000 radiale Speichen) sowie die ersten 10 % der Daten aus, was nur 30–40 s dauerte.
Chen teilte einige Beispiele von CAPTURE-erkannten Atemkurven mit, die die Fähigkeit von CAPTURE demonstrierten, Atembewegungen trotz unterschiedlicher Atemmuster zwischen Probanden und während einzelner Scans zu erkennen. Die entsprechenden Frequenzspektren identifizierten eindeutig die einzelnen Frequenzkomponenten.
Als nächstes verwendete das Team die gemessenen Atmungssignale, um 4D-MRTs über drei Rekonstruktionstechniken zu erstellen: Multi-Coil Non-Uniform Inverse Fast Fourier Transformation (MCNUFFT); komprimierte Abtastung; und Deep-Learning-basierte Phase2Phase (P2P)-Rekonstruktion.
In einer Bewegungsphantomstudie rekonstruierte das Team 4D-MR-Bilder mit Daten von entweder 5 Minuten oder 30 Sekunden. Die CAPTURE-Bewegungserkennung verbesserte die Sichtbarkeit eingebetteter Kugeln im Phantom auf das Niveau, das in Ground-Truth-Bildern zu sehen ist. Im kurzen MRT-Scan stellte die P2P-Rekonstruktion die Bildschärfe wieder her und reduzierte Undersampling-Artefakte im Vergleich zur nicht korrigierten Basislinie.
Für die Patientenscans nutzten die Forscher die ersten 200 Speichen für die Short-Scan-Rekonstruktion (30 s) und stellten fest, dass P2P die beiden anderen Methoden zur 4D-MRT-Rekonstruktion deutlich übertraf. Anschließend verwendeten sie 4D-MRTs, die sowohl aus den 30-Sekunden- als auch aus den 5-Minuten-Scans erstellt wurden, um Bewegungsvektorfelder abzuleiten. Chen bemerkte, dass der Unterschied zwischen den beiden „moderat im Vergleich zum gesamten Bewegungsbereich“ sei.
Im letzten Schritt werden diese Bewegungsvektorfelder verwendet, um 3D-MRTs unter Verwendung eines bewegungsintegrierten Rekonstruktionsmodells (MOTIF) zu rekonstruieren. 3D-MR-Bilder des Phantoms zeigten, dass MOTIF Bewegungsartefakte reduzierte und die Bildqualität verbesserte. In der Patientenstudie hatten mit MOTIF rekonstruierte Short-Scan-Bilder (200 Speichen) ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis und weniger Bewegungsartefakte als die nicht korrigierte Basislinie und zeigten eine „bescheidene Bildqualität“ im Vergleich zu Regular-Scan-Bildern (2000 Speichen) rekonstruiert von MOTIF.
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Das Team führte auch eine verblindete radiologische Untersuchung der 12 Probanden durch. Bilder, die von MOTIF unter Verwendung des gesamten Datensatzes rekonstruiert wurden, erzielten über 8/10 Punkte, wenn sie für Schärfe, Kontrast und das Fehlen von Artefakten bewertet wurden. „Für kurze Scans erhielt MOTIF mit P2P eine relativ zufriedenstellende Bewertung von 5/10, während keine Bewegungskorrektur weniger als 3/10 erzielte“, sagte Chen.
Chen kam zu dem Schluss, dass ein schneller einzelner MRT-Scan, der mit CAPTURE, P2P und MOTIF verwendet wird, hochwertige 4D-MR-Bilder zur Bestimmung des Bewegungsbereichs von Läsionen und 3D-MR-Bilder zur Läsionsabgrenzung auf einem MRT-geführten Linearbeschleuniger mit niedrigem Feld erzeugen kann.
