开源心脏磁共振指纹成像技术：多参数定量评估的创新框架与跨平台验证

这篇综述介绍了开源心脏磁共振指纹成像（cMRF）技术的完整框架，包括基于Pulseq的脉冲序列设计、图像重建及参数估计工具。研究通过体模实验（T1MES phantom）和志愿者数据验证了该技术在T1/T2定量中的高准确性（平均误差4.50±2.48%）和跨平台一致性，为心脏多参数定量MRI提供了可重复的标准化解决方案。

　　

开源心脏磁共振指纹成像技术

引言
心脏磁共振成像（MRI）是诊断缺血性心脏病等疾病的一线技术，而定量T₁和T₂映射能提供独特的心肌组织特征。磁共振指纹成像（MRF）通过动态信号编码实现多参数同步量化，但传统方法受限于厂商专属序列的复杂性。本研究提出基于开源Pulseq框架的心脏MRF（cMRF）方案，整合了脉冲序列、重建算法和参数估计工具，旨在解决跨平台兼容性问题。

方法
研究团队开发了二维cMRF序列，采用变密度螺旋采集轨迹和心脏触发同步技术。序列包含T₁反转脉冲和T₂准备脉冲（MLEV-4型），通过15次心跳完成数据采集。信号字典通过扩展相位图（EPG）预计算，并采用滑动窗口重建匹配动态图像。为验证准确性，在四台3T西门子扫描仪上使用T1MES体模进行测试，同时对比厂商专属cMRF序列和临床标准序列（MOLLI/T2prep）。

结果
体模实验显示，开源cMRF的T₁/T₂误差在所有扫描仪间高度一致（平均RMSE 4.50±2.48%）。活体实验中，开源与厂商专属cMRF的定量结果具有可比性，但开源版本未使用脂肪抑制导致轻微脂肪-水位移伪影。旅行志愿者研究进一步证实了跨扫描仪的可重复性，心肌隔膜T₁值差异<5%。

讨论
该开源框架的优势在于模块化设计：螺旋轨迹可通过Python脚本调整，T₂准备脉冲的回波时间可自由配置。研究也揭示了当前局限，如梯度系统误差校正未纳入模型，且ISMRMRD数据格式暂仅全面支持西门子设备。未来可通过集成低秩重建或深度学习（如MRpro工具包）进一步提升精度。

结论
这项研究建立了首个从序列设计到参数估计的全开源cMRF工作流，为心肌淀粉样变性等疾病的定量诊断提供了标准化工具。所有代码和原始数据已公开，推动可重复性科学研究。