Într-o prezentare Best-in-Physics la Adunarea anuală a AAPM, Sihao Chen a descris modul în care o singură scanare RMN poate fi utilizată pentru gestionarea mișcării în timpul radioterapiei ghidate de MR
curba respiratorie in vivo (a). Datele din primele 200 de spițe (marcate cu roșu) au fost utilizate pentru reconstrucții RMN cu scanare scurtă: folosind MCNUFFT fără corecția mișcării (b) și folosind MOTIF cu P2P (c). Reconstrucția folosind MOTIF cu MCNUFFT din RMN cu scanare obișnuită (2000 de spițe) servește drept standard de aur (d). (Cu amabilitatea: Sihao Chen)” width="635″ height="347″>
Mișcarea respiratorie poate afecta eficacitatea și siguranța radioterapiei în torace și abdomen. Pentru tratamentele care utilizează un linac ghidat de RMN, 4D-MRI cu respirație liberă este o alternativă promițătoare la 4D-CT pentru managementul mișcării, oferind un contrast excelent al țesuturilor moi, fără radiații ionizante. Sunt necesare imagini RM de înaltă calitate, fără artefacte de mișcare, pentru a delimita leziunile din țesutul normal. În prezent, totuși, abordările bazate pe MR necesită scanări multiple cu timpi de scanare substanțiali.
Pentru a satisface aceste nevoi, Sihao Chen, Hongyu An și colegii de la Universitatea Washington din St. Louis dezvoltă o modalitate de a utiliza o singură scanare RMN pentru detectarea mișcării, 4D-MRI cu rezoluție de mișcare și reconstrucție 3D-MRI integrată în mișcare. Vorbind la reuniunea anuală a AAPM de săptămâna trecută, Chen a arătat că acest lucru este posibil cu un timp de achiziție de mai puțin de un minut, folosind o metodă MR auto-navigată cu reconstrucția imaginii bazată pe învățarea profundă.
Tehnica în trei etape începe cu o secvență de detectare a mișcării respiratorii auto-navigate numită CAPTURE, care este o variantă a secvenței RMN cu stiva de stele. Cercetătorii au implementat CAPTURE pe 0.35 T ViewRay Linac ghidat de RMN și au evaluat tehnica propusă prin imagistica unei fantome de mișcare respiratorie și a 12 voluntari sănătoși. Ei au efectuat scanări RMN regulate folosind 2000 de spițe radiale, cu un timp de achiziție de 5-7 minute. Ei au evaluat scanarea completă (2000 de spițe radiale), precum și primele 10% din date, care au durat doar 30-40 de secunde.
Chen a împărtășit câteva exemple de curbe respiratorii detectate de CAPTURE, care au demonstrat capacitatea CAPTURE de a detecta mișcarea respiratorie în ciuda diferitelor modele respiratorii între subiecți și în timpul scanărilor individuale. Spectrele de frecvență corespunzătoare au identificat în mod clar componentele individuale de frecvență.
Apoi, echipa a folosit semnalele respiratorii măsurate pentru a crea 4D-MRI prin intermediul a trei tehnici de reconstrucție: transformată Fourier rapidă inversă neuniformă cu mai multe bobine (MCNUFFT); detecție comprimată; și reconstrucția Phase2Phase (P2P) bazată pe învățarea profundă.
Într-un studiu cu fantomă în mișcare, echipa a reconstruit imagini 4D-MR folosind fie 5 minute, fie 30 s de date. Detectarea mișcării CAPTURE a îmbunătățit vizibilitatea sferelor încorporate în fantomă până la nivelul văzut în imaginile de adevăr de la sol. În scanarea RMN scurtă, reconstrucția P2P a restabilit claritatea imaginii și a redus artefactele de subeșantionare în comparație cu linia de bază necorectată.
Pentru scanările pacientului, cercetătorii au folosit primele 200 de spițe pentru reconstrucția cu scanare scurtă (30 s), observând că P2P a depășit în mod clar celelalte două metode pentru reconstrucția 4D-IRM. Apoi au folosit 4D-MRI create atât din scanările de 30 s, cât și de 5 minute pentru a deriva câmpuri de vector de mișcare. Chen a remarcat că diferența dintre cele două a fost „moderată în comparație cu intervalul general de mișcare”.
În pasul final, aceste câmpuri de vector de mișcare sunt folosite pentru a reconstrui 3D-MRI folosind un model de reconstrucție integrată în mișcare (MOTIF). Imaginile 3D-MR ale fantomei au demonstrat că MOTIF a redus artefactele de mișcare și a îmbunătățit calitatea imaginii. În studiul pacientului, imaginile cu scanare scurtă (200 de spițe) reconstruite de MOTIF au avut un raport semnal-zgomot mai bun și mai puține artefacte de mișcare decât linia de bază necorectată și au demonstrat „calitate modestă a imaginii” în comparație cu imaginile scanate obișnuite (2000). spiţe) reconstruite de MOTIF.
Cel mai bun în fizică: RMN multidimensional și terapie cu protoni FLASH
Echipa a efectuat, de asemenea, o analiză radiologică oarbă a celor 12 subiecți. Imaginile reconstruite de MOTIF folosind întregul set de date au obținut peste 8/10 puncte atunci când au fost evaluate pentru claritate, contrast și lipsa artefactelor. „Pentru scanările scurte, MOTIF cu P2P a primit un scor de evaluare relativ satisfăcător de 5/10, în timp ce nicio corecție a mișcării nu a obținut un scor mai mic de 3/10”, a spus Chen.
Chen a concluzionat că o scanare RMN unică rapidă, utilizată cu CAPTURE, P2P și MOTIF, poate genera imagini 4D-MR de înaltă calitate pentru determinarea intervalului de mișcare a leziunii și imagini 3D-MR pentru delimitarea leziunii pe un linac ghidat de RMN cu câmp scăzut.
