title: Efficient cardiac magnetic resonance fingerprinting
Creators: name: Gatefait, Constance G. F.
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
subject: cardiac MR
subject: MR fingerprinting
subject: motion rorrection
subject: quantitative MR
subject: T1 mapping
subject: T2 mapping

description: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a powerful non-invasive diagnostic technique, particularly valuable for cardiovascular applications due to its high sensitivity to soft tissues. It can be used to establish a wide range of diagnosis, from the assessment of cardiac functions to the characterisation of myocardial tissues. Despite those applications, cardiovascular MRI is time-consuming due to the cardiac motion of the heart. Indeed, because of this cardiac movement motion artefacts can occur, which could eventually lead to misdiagnosis. In order to minimize motion artefacts, cardiac acquisitions are usually triggered, i.e. data is only acquired in certain phases of the cardiac cycle. Hence, the amount of data used for image reconstruction is limited to 10% to 20% of the cardiac cycle. MRI applications usually acquire qualitative images, relying on the contrast difference between tissues and the physician experience to establish a diagnosis. Recently, quantitative imaging techniques were introduced, aiming to obtain an objective diagnosis by accurately mapping biophysical parameters. Those latter, such as the relaxation times T1 and T2, could help diagnose a wide range of cardiomyopathies, like fibrosis for example. Thereafter, multiparametric sequences emerged, providing several parameters in only one single acquisitions, further improving the scan efficiency. One of those methods is Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF). Unlike traditional MRI, the acquisition parameters are changed over time to produce "fingerprints", or tissue-dependent temporal signal curves. These curves are then matched to a dictionary, simulating the signal evolution for various tissue types. Although cardiac MRF is a very promising technique, it is very time consuming due to the challenge of cardiac motion and the already longer acquisition times needed for quantitative imaging. This thesis aims to tackle these motion and efficiency challenges by introducing a continuously acquired MRF sequence incorporating motion correction and combining it with an advanced reconstruction techniques. MRF acquisition parameters were optimised for this specific application to ensure parameter accuracy and repeatability. With this approach, simultaneously acquired T1 and T2 maps were obtained after an acquisition of only 12s. By introducing cardiac motion correction, smaller anatomical details were enhanced using up to 80% of the acquired data in the reconstruction process. The precision in the myocardium of the resulting maps was also increased by more than 50%. A model-based reconstruction approach was implemented and led to high image quality even at higher resolution (0.8x0.8x6 mm3) without an increase in scan time. The proposed approach was evaluated in phantoms, healthy volunteers and patients. The approaches developed in this thesis show great potential for quantitative mapping. Because of its flexibility and efficiency, this framework could be used to map further parameters traditionally used in clinical practice.
description: Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist eine leistungsstarke, nicht-invasive Diagnosemethode, die besonders für kardiovaskuläre Anwendungen wertvoll ist, da sie eine hohe Empfindlichkeit für Weichgewebe aufweist. Sie kann für eine Vielzahl von Diagnosen eingesetzt werden, von der Beurteilung der Herzfunktionen bis zur Charakterisierung des Myokardgewebes. Aufgrund der Herzbewegung ist die kardiovaskuläre MRT jedoch zeitaufwändig, da Bewegungsartefakte auftreten können, die zu Fehldiagnosen führen könnten. Um dies zu minimieren, werden kardiale Aufnahmen getriggert, wobei nur in bestimmten Phasen des Herzzyklus Daten erfasst werden, was die Datenmenge auf 10 % bis 20 % des Herzzyklus begrenzt. MRT liefert normalerweise qualitative Bilder, die auf Kontrastunterschieden zwischen Geweben und der Erfahrung des Arztes basieren. Kürzlich eingeführte quantitative Bildgebungstechniken ermöglichen eine objektive Diagnose durch genaue Kartierung von biophysikalischen Parametern wie T1 und T2, was bei der Diagnose von Kardiomyopathien, beispielsweise Fibrose, helfen kann. Multiparametrische Sequenzen liefern mehrere Parameter in einer einzigen Aufnahme und verbessern so die Scaneffizienz. Eine dieser Methoden ist das Magnetresonanz- Fingerprinting (MRF), bei dem die Aufnahmeparameter im Laufe der Zeit geändert werden, um gewebespezifische zeitliche Signalverläufe zu erzeugen. Diese werden mit einem Datenbank abgeglichen, das die Signalentwicklung für verschiedene Gewebetypen simuliert. Trotz der vielversprechenden Technik ist kardiales MRF aufgrund der Herzbewegung und der längeren Aufnahmezeiten zeitaufwändig. Diese Dissertation zielt darauf ab, diese Bewegungs- und Effizienzprobleme zu lösen, indem eine kontinuierlich aufgenommene MRF-Sequenz mit Bewegungskorrektur und fortschrittlichen Rekonstruktionstechniken kombiniert wird. Die MRF-Aufnahmeparameter wurden optimiert, um Parametergenauigkeit und Wiederholbarkeit zu gewährleisten. So konnten gleichzeitig erfasste T1- und T2-Karten nach nur 12 Sekunden Aufnahme erhalten werden. Durch die Herzbewegungskorrektur wurden kleinere anatomische Details durch Verwendung von bis zu 80% der erfassten daten sichtbar. Die Präzision der Karten im Myokard wurde um mehr als 50 % erhöht. Ein modellbasierter Rekonstruktionsansatz führte zu hoher Bildqualität, selbst bei höherer Auflösung (0.8x0.8x6 mm3), ohne die Scanzeit zu erhöhen. Der Ansatz wurde an Phantomen, gesunden Probanden und Patienten evaluiert. Die entwickelten Ansätze zeigen großes Potenzial für das quantitative Mapping und könnten zur Kartierung weiterer klinisch relevanter Parameter verwendet werden.