在磁共振热计量和剂量测量中，对沸腾引起的磁化率伪影进行亚体素校正以监测微波热消融：以猪模型进行的可行性研究

《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》：A Subvoxel Correction of Boiling-Induced Susceptibility Artifacts in Magnetic Resonance Thermometry and Dosimetry for Monitoring Microwave Thermoablation: A Feasibility Study in a Swine Model

本研究提出了一种校正煮沸引起的磁化率伪影的方法，通过子体素网格和逆问题求解，有效提高了MRI热metry的准确性，使消融区域预测与T1w图像的吻合度显著提升。在23例猪肝消融实验中，校正后体积重叠（Dice）中位数提高4.8%，总重叠率提高6.2%，假阴性率降低11.4%。该方法解决了传统方法无法处理相邻切片贡献和局部体积效应的问题，适用于实时临床应用。

　　在医学影像领域，尤其是介入性治疗中，实时监测技术的准确性对治疗效果具有决定性影响。其中，微波消融（Microwave Ablation, MWA）作为一种治疗早期肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）的方法，通过局部能量传递实现病理组织的热破坏。然而，这种治疗过程中的实时监测常常受到磁敏感性伪影（susceptibility artifacts）的干扰，特别是由沸腾引起的磁敏感性伪影，会导致温度测量出现较大误差，从而影响病灶体积的预测精度。本研究提出了一种基于去除磁敏感性伪影贡献的修正方法，通过在亚体素（subvoxel）层面模拟磁敏感性分布，从而在体素层面实现温度的修正。

在进行MWA治疗时，治疗区域的温度变化对于确保病灶覆盖和避免对健康组织的损伤至关重要。然而，由于磁敏感性伪影的存在，传统的温度监测方法可能无法准确反映实际的温度变化，进而影响治疗效果的评估。这种伪影通常出现在图像中局部信号缺失的区域，特别是在病灶附近，可能会造成温度读数的显著偏差。因此，如何有效识别并修正这些伪影，成为提升MWA治疗效果的关键问题之一。

为了验证该修正方法的有效性，研究人员在七只猪的肝脏上进行了23次体内MWA实验，并使用质子共振频率位移（Proton Resonance Frequency Shift, PRFS）方法对温度进行了监测。在这些实验中，观察到11次出现由沸腾引起的磁敏感性伪影。通过对比修正后的温度分布与T1加权图像（T1w）中病灶的真实体积，研究团队评估了修正方法对病灶体积预测的改善效果。结果表明，在这些实验中，修正后的病灶体积预测与实际测量值之间的一致性得到了显著提升，例如体积Dice评分、总体重叠率（Total Overlap）以及假阴性率（False Negative Rate）分别提高了4.8%、6.2%和降低了11.4%。

PRFS方法是当前MRI热成像的主要技术之一，其原理是基于质子共振频率的位移来推断温度变化。然而，这种方法容易受到磁敏感性伪影的影响，特别是在高温环境下，如肝脏消融过程中，由于高血流和高热能输入，伪影的出现更加频繁。磁敏感性伪影会干扰相位信息，导致温度读数出现偏差。这种偏差有时会被误认为是真实的温度变化，从而影响病灶体积的评估。因此，如何准确地识别并修正这些伪影，是提升MRI热成像精度的重要课题。

本研究提出了一种修正方法，该方法通过构建一个磁敏感性分布，模拟由沸腾引起的磁敏感性伪影的主要稳定成分，从而在温度图像中减去这些伪影的影响。该方法首先对实验数据进行处理，包括将数据平均化、构建前图像（prior image）、定义感兴趣区域（ROI）和伪影区域的掩膜（mask），然后利用这些掩膜和权重矩阵（weight matrix）计算磁敏感性分布。权重矩阵的计算基于图像的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），并结合了相位和幅度数据，以提高修正的准确性。通过使用更精细的分辨率（即亚体素网格），该方法能够更准确地模拟磁敏感性伪影，并在体素层面进行修正。

在实际应用中，该修正方法被用于处理11个体内实验数据。实验结果显示，修正后的温度分布与真实病灶的匹配度显著提高。此外，研究还通过数值模拟验证了该方法的可靠性，表明在使用亚体素网格和相邻切片（subslice）的磁敏感性分布时，修正效果最佳。这种方法不仅能够更精确地模拟复杂伪影的形状，还能有效减少温度误差，从而提高热剂量（Thermal Dose, TD）预测的准确性。

在动物实验中，研究人员采用了一种多切片多回波梯度回波（GRE）EPI序列进行动态图像采集，以捕捉治疗过程中的温度变化。实验中，猪的肝脏被插入14号天线，并在MRI引导下进行消融。实验过程中，通过监测温度变化和热剂量的累积，研究人员能够评估修正方法对病灶体积预测的影响。此外，为了确保实验的准确性，研究人员使用了专门的软件（如3DSlicer和ITK-N4）对图像进行了后处理，以校正B1场不均匀性并提高图像质量。

本研究还探讨了修正方法在临床应用中的潜在挑战和局限性。首先，该方法依赖于手动识别沸腾引起的磁敏感性伪影，这在自动化临床环境中可能成为瓶颈。因此，研究团队提出了一种初步的自动检测算法，基于对伪影负温区的像素计数，该算法在本数据集中达到了80%的检测成功率。其次，该方法的计算效率较高，每切片的修正时间约为1.3秒，这使得其适用于实时监测场景。然而，为了进一步提升修正方法的自动化程度和鲁棒性，还需要进一步研究如何更有效地识别和处理与运动、血流或逐渐形成气泡相关的伪影。

此外，研究还指出，由于MRI热成像的分辨率和后处理技术的限制，当前的修正方法在某些情况下仍无法完全消除所有伪影的影响。特别是在与T1w图像进行对比时，修正后的病灶体积仍存在一定的偏差，尤其是在与B0方向平行的主轴上。因此，未来的研究方向可能包括改进图像分辨率、优化后处理算法，以及探索更高效的自动检测和修正方法。

总体而言，本研究提出的修正方法为MRI热成像在肝脏微波消融中的应用提供了一种有效的解决方案。通过在亚体素层面模拟磁敏感性分布，并在体素层面进行修正，该方法显著提高了温度测量的准确性，从而改善了病灶体积的预测效果。这一成果不仅为临床治疗提供了更可靠的温度监测手段，也为进一步优化MRI热成像技术奠定了基础。未来，随着计算能力和图像处理技术的提升，该方法有望在临床环境中得到更广泛的应用，从而提高微创治疗的安全性和有效性。