In una presentazione Best-in-Physics al Riunione annuale dell'AAPM, Sihao Chen ha descritto come una singola scansione MRI può essere utilizzata per la gestione del movimento durante la radioterapia guidata dalla risonanza magnetica
curva respiratoria in vivo (a). I dati dei primi 200 raggi (contrassegnati in rosso) sono stati utilizzati per ricostruzioni MRI a scansione breve: utilizzando MCNUFFT senza correzione del movimento (b) e utilizzando MOTIF con P2P (c). La ricostruzione utilizzando MOTIF con MCNUFFT dalla risonanza magnetica a scansione regolare (2000 raggi) funge da gold-standard (d). (Per gentile concessione di Sihao Chen)” width=”635″ height=”347″>
Il movimento respiratorio può influire sull'efficacia e sulla sicurezza della radioterapia nel torace e nell'addome. Per i trattamenti che utilizzano un linac guidato dalla risonanza magnetica, la 4D-MRI a respirazione libera è un'alternativa promettente alla 4D-CT per la gestione del movimento, fornendo un eccellente contrasto dei tessuti molli senza radiazioni ionizzanti. Sono necessarie immagini RM di alta qualità prive di artefatti da movimento per delineare le lesioni del tessuto normale. Attualmente, tuttavia, gli approcci basati sulla risonanza magnetica richiedono scansioni multiple con tempi di scansione sostanziali.
Per soddisfare queste esigenze, Sihao Chen, Hongyu An e colleghi della Washington University di St. Louis stanno sviluppando un modo per utilizzare una singola scansione MRI per il rilevamento del movimento, la 4D-MRI con risoluzione del movimento e la ricostruzione 3D-MRI integrata nel movimento. Parlando alla riunione annuale dell'AAPM della scorsa settimana, Chen ha dimostrato che ciò è possibile con un tempo di acquisizione inferiore a un minuto, utilizzando un metodo MR auto-navigato con ricostruzione dell'immagine basata sul deep learning.
La tecnica in tre fasi inizia con una sequenza di rilevamento del movimento respiratorio auto-navigata chiamata CAPTURE, che è una variante della sequenza MRI stack-of-stars. I ricercatori hanno implementato CAPTURE su 0.35 T ViewRay Linac guidato dalla risonanza magnetica e valutato la tecnica proposta mediante l'imaging di un fantasma di movimento respiratorio e 12 volontari sani. Hanno eseguito scansioni MRI regolari utilizzando 2000 raggi radiali, con un tempo di acquisizione di 5-7 min. Hanno valutato la scansione completa (2000 raggi radiali), così come il primo 10% dei dati, che ha richiesto solo 30-40 secondi.
Chen ha condiviso alcuni esempi di curve respiratorie rilevate da CAPTURE, che hanno dimostrato la capacità di CAPTURE di rilevare il movimento respiratorio nonostante i diversi schemi respiratori tra i soggetti e durante le singole scansioni. Gli spettri di frequenza corrispondenti identificavano chiaramente le singole componenti di frequenza.
Successivamente, il team ha utilizzato i segnali respiratori misurati per creare 4D-MRI tramite tre tecniche di ricostruzione: trasformata di Fourier veloce inversa non uniforme multi-coil (MCNUFFT); rilevamento compresso; e la ricostruzione Phase2Phase (P2P) basata sul deep learning.
In uno studio su motion phantom, il team ha ricostruito immagini 4D-MR utilizzando 5 minuti o 30 s di dati. Il rilevamento del movimento CAPTURE ha migliorato la visibilità delle sfere incorporate nel fantasma al livello visto nelle immagini della verità sul terreno. Nella breve scansione MRI, la ricostruzione P2P ha ripristinato la nitidezza dell'immagine e ridotto gli artefatti di sottocampionamento rispetto alla linea di base non corretta.
Per le scansioni dei pazienti, i ricercatori hanno utilizzato i primi 200 raggi per la ricostruzione a scansione breve (30 s), osservando che P2P ha chiaramente superato gli altri due metodi per la ricostruzione 4D-MRI. Hanno quindi utilizzato 4D-MRI creati da entrambe le scansioni di 30 s e 5 minuti per derivare i campi del vettore di movimento. Chen ha notato che la differenza tra i due era "moderata rispetto alla gamma di movimento complessiva".
Nella fase finale, questi campi vettoriali di movimento vengono utilizzati per ricostruire 3D-MRI utilizzando un modello di ricostruzione integrata del movimento (MOTIF). Le immagini 3D-MR del fantasma hanno dimostrato che MOTIF riduce gli artefatti da movimento e migliora la qualità dell'immagine. Nello studio del paziente, le immagini a scansione breve (200 raggi) ricostruite da MOTIF avevano un migliore rapporto segnale-rumore e meno artefatti da movimento rispetto alla linea di base non corretta e hanno dimostrato una "qualità dell'immagine modesta" rispetto alle immagini a scansione regolare (2000 raggi) ricostruito da MOTIF.
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Il team ha anche eseguito una revisione radiologica in cieco dei 12 soggetti. Le immagini ricostruite da MOTIF utilizzando l'intero set di dati hanno ottenuto un punteggio di oltre 8/10 quando valutate per nitidezza, contrasto e mancanza di artefatti. "Per scansioni brevi, MOTIF con P2P ha ricevuto un punteggio di revisione relativamente soddisfacente di 5/10, mentre nessuna correzione del movimento ha ottenuto un punteggio inferiore a 3/10", ha affermato Chen.
Chen ha concluso che una singola scansione MRI rapida, utilizzata con CAPTURE, P2P e MOTIF, può generare immagini 4D-MR di alta qualità per la determinazione dell'intervallo di movimento della lesione e immagini 3D-MR per la delineazione della lesione su un linac guidato da MRI a basso campo.
