对比度差异图像配准技术提升了细胞外体积及心肌血容量分数的量化精度

《NMR in Biomedicine》：Decontrasted Image Registration Improves Quantification of Extracellular Volume and Fractional Myocardial Blood Volume

定量心脏MRI中多对比度图像去偏移配准方法研究

　　

摘要

在心脏磁共振（CMR）中，准确量化细胞外容积（ECV）和心肌血容量分数（fMBV）依赖于对比增强前后的图像精确对齐。图像对比度的变化常常会破坏传统的运动校正方法，导致由于呼吸或心脏运动而产生的图像错位。本文提出了一种配准方法，该方法能够考虑不同的图像对比度水平和心脏运动，从而实现更精确、高质量的心脏参数量化成像。11名疑似心肌疾病的患者分别接受了使用Gadavist（0.1 mmol/kg，n=11）和Ferumoxytol（累计剂量4.0 mg/kg，n=9）作为造影剂的CMR检查，以测量ECV和fMBV。T1图像是使用MOLLI序列生成的。为了消除不同反转时间和对比剂剂量下的图像对比度差异，我们将对比增强前后的MOLLI图像进行分组，并基于心肌和血液池信号使用相关权重表示法进行处理。配准过程是通过最大化互信息来实现的。我们将所提出方法的图像配准精度和映射精度与传统方法进行了比较。结果表明，与传统的全局配准方法相比，所提出的去对比度配准方法在不同对比度下的图像对齐效果更好（Dice得分平均值分别为0.77和0.69，p<0.001）。该方法还消除了由于图像错位引起的常见伪影（所有11例患者的情况都有所改善）。ECV（中位数变异系数从0.27降至0.14，p<0.001）和fMBV（中位数变异系数从0.71降至0.59，p<0.001）的心肌映射精度也得到了提高。此外，该方法还减少了ECV（从5.8降至3.58，p<0.001）和fMBV（从9.86降至7.93，p<0.001）图像中各心肌节段的差异。总体而言，去对比度图像配准通过减少多对比度图像之间的错位，提高了对比增强心肌参数成像的精度。该框架可扩展到其他涉及图像对比度变化的CMR后处理任务。

数据可用性声明

如需获取本研究结果的数据，可向通讯作者提出合理请求。实现代码可通过我们的仓库获取：https://github.com/fredy1215/de-contrast-FMBV-ECV.git。