論文の概要: Implicit neural representation for free-breathing MR fingerprinting (INR-MRF): co-registered 3D whole-liver water T1, water T2, proton density fat fraction, and R2* mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15175v1
- Date: Sat, 19 Oct 2024 18:35:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:16:30.020672
- Title: Implicit neural representation for free-breathing MR fingerprinting (INR-MRF): co-registered 3D whole-liver water T1, water T2, proton density fat fraction, and R2* mapping
- Title（参考訳）: 自由呼吸型MRフィンガープリント(INR-MRF)におけるインプシット神経表現 : 共登録3次元全粒水T1,水T2,プロトン密度脂肪分画,R2*マッピング
- Authors: Chao Li, Jiahao Li, Jinwei Zhang, Eddy Solomon, Alexey V. Dimov, Pascal Spincemaille, Thanh D. Nguyen, Martin R. Prince, Yi Wang,
- Abstract要約: INR-MRFは3D全肝T1,T2,R2*,PDFFマッピングを1回のフリーブレススキャンで可能とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.625898586293502
- License:
- Abstract: Purpose: To develop an MRI technique for free-breathing 3D whole-liver quantification of water T1, water T2, proton density fat fraction (PDFF), R2*. Methods: An Eight-echo spoiled gradient echo pulse sequence with spiral readout was developed by interleaving inversion recovery and T2 magnetization preparation. We propose a neural network based on a 4D and a 3D implicit neural representation (INR) which simultaneously learns the motion deformation fields and the static reference frame MRI subspace images respectively. Water and fat singular images were separated during network training, with no need of performing retrospective water-fat separation. T1, T2, R2* and proton density fat fraction (PDFF) produced by the proposed method were validated in vivo on 10 healthy subjects, using quantitative maps generated from conventional scans as reference. Results: Our results showed minimal bias and narrow 95% limits of agreement on T1, T2, R2* and PDFF values in the liver compared to conventional breath-holding scans. Conclusions: INR-MRF enabled co-registered 3D whole liver T1, T2, R2* and PDFF mapping in a single free-breathing scan.
- Abstract（参考訳）: 目的:水T1,水T2,陽子密度脂肪分画(PDFF),R2*の3D全粒定量のためのMRI技術を開発すること。
方法: インバージョンリカバリとT2磁化処理を交互に行うことにより, スパイラルリードアウト付き8echoスポレーション勾配エコーシーケンスを開発した。
本研究では, 4D と 3D の暗黙的ニューラル表現 (INR) に基づくニューラルネットワークを提案する。
ネットワークトレーニング中に水と脂肪の特異画像を分離した。
提案法により得られたT1, T2, R2*およびプロトン密度脂肪分画 (PDFF) は, 健常者10名を対象に, 従来のスキャンから得られた定量的マップを基準としてin vivoで検証した。
結果: 従来の呼吸保持法と比較すると, 肝におけるT1, T2, R2*, PDFF値に最小のバイアス, 95%の一致限界が認められた。
結論:INR-MRFは1回のフリーブレスティングスキャンで3D全肝T1,T2,R2*,PDFFマッピングを可能にした。
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