基于切片和时间依赖深度图像先验的0.55T单次屏气全心心脏电影MRI重建

《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》：Whole-Ventricle Cardiac Cine MRI in a Single Breath-Hold With Slice- and Time-Dependent Deep Image Prior at 0.55T

　　

目的：开发一种在0.55T场强下、单次屏气扫描（约12–15秒）内完成全心心脏电影MRI径向采集的方法，并使用一种新型的自监督切片和时间依赖深度图像先验（ST-DIP）神经网络进行重建。 方法：通过在单次屏气中采集八个切片（每个切片1.5秒），并使用ST-DIP联合重建，实现了0.55T下的全心心脏电影MRI。采集采用微小黄金角径向轨迹和平衡稳态自由进动（bSSFP）读出序列。重建在频域中使用频率加权一致性损失，并在图像域中使用总变分正则化，所有切片共享相同的网络权重。该方法在10名健康受试者中进行了测试，并与时间依赖深度图像先验（TD-DIP）和传统重建方法进行了比较。 结果：ST-DIP在室间隔处达到了1.15 ± 0.32 pixel-1的边缘锐度（ES），略高于TD-DIP（1.08 ± 0.21 pixel-1），并显著高于GRASP（0.72 ± 0.13 pixel-1）。使用ST-DIP获得的左心室射血分数（LVEF）为58.7% ± 3.7%，与每切片15秒的径向参考扫描（59.1% ± 5.1%）相当。ST-DIP在16 ± 2分钟内同时重建了8个切片，而TD-DIP、GRASP和SENSE所需的顺序重建时间分别为45 ± 4分钟、12 ± 2分钟和3分钟。 结论：ST-DIP能够在单次屏气内实现全心电影成像，并在0.55T下重建高质量的电影图像，其图像质量优于传统方法，同时提供的LVEF值与每切片15秒的径向参考电影扫描相当。

研究背景与意义

心脏电影磁共振成像（cardiac cine MRI）是评估心脏功能的金标准，能够提供全面的解剖和功能信息。传统的检查通常需要采集约8至12个切片以覆盖左心室，这往往需要在多次屏气中进行，导致扫描时间长，且因患者每次屏气位置不同而产生切片错位的问题。因此，加速成像是心脏电影MRI的关键挑战，旨在减少或消除对多次屏气的需求。近年来，低场强MRI因其成本更低、孔径更大而受到关注，尽管其在0.55T等场强下也能提供与高场强相当的图像质量，但其固有的信噪比（SNR）较低和重复时间（TR）较长，使得加速采集更具挑战性。尽管已有多种方法尝试减少屏气次数，如单次屏气和自由呼吸采集，但大多数进展是在高场强下取得的，而在低场强下实现单次屏气的全心心脏电影MRI仍是一个难题。现有的多切片或三维重建方法常常需要外部数据集、参考帧或较长的训练时间，限制了其在快速临床工作流程中的应用。因此，亟需一种能在低场强下、单次屏气内完成全心多切片电影MRI，且重建时间合理、无需大型训练数据集的重建方法。

研究内容与结论

研究人员提出了一种在0.55T场强下、单次屏气扫描（约12–15秒）内完成全心心脏电影MRI径向采集的新方法。该方法将每个切片的采集时间缩短至1.5秒，并通过一种新型的自监督切片和时间依赖深度图像先验（ST-DIP）神经网络对所有切片进行同步重建。研究在10名健康受试者中进行了测试，结果表明，ST-DIP在图像质量上优于传统的时间依赖深度图像先验（TD-DIP）、压缩感知（GRASP）和并行成像（SENSE）等方法，特别是在边缘锐度（ES）方面表现更佳。更重要的是，ST-DIP获得的左心室射血分数（LVEF）与每切片15秒的径向参考扫描相当，证明了其在保持临床关键测量准确性方面的潜力。此外，ST-DIP的重建时间远短于逐个切片重建的TD-DIP，显示出更高的效率。这项研究的重要意义在于，它成功地在低场强MRI系统上实现了单次屏气内的全心心脏电影成像，有望提高MRI的可及性，并为无法耐受长时间扫描的患者提供了新的选择。

关键技术方法概述

为实现这一目标，研究人员采用了以下关键技术：

1. 1.
   微小黄金角径向轨迹：使用微小黄金角（tiny golden angle）进行k空间采样，这种轨迹相比标准黄金角轨迹能减少图像伪影。
2. 2.
   平衡稳态自由进动（bSSFP）读出序列：用于数据采集。
3. 3.
   切片和时间依赖深度图像先验（ST-DIP）神经网络：这是核心算法，它将心脏跳动的时空结构表示为一个圆柱体，每个点代表一个特定切片和心脏相位。网络接收该坐标作为输入，通过全连接网络（MapNet）和卷积网络（Generator）生成图像。
4. 4.
   基于投影切片定理的数据一致性约束：利用Radon变换和一维傅里叶变换在频域施加数据一致性，避免了非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）。
5. 5.
   频率加权一致性损失和总变分（TV）正则化：损失函数结合了频域的频率加权一致性损失和图像域的总变分正则化，以减少噪声伪影。
6. 6.
   ESPIRiT线圈灵敏度估计：使用特征值分解方法为每个切片单独估计线圈灵敏度图。

研究结果

3.1 同时性电影重建的评估

通过改变同时重建的切片数量（从1到8），研究人员发现，使用ST-DIP同时重建多个切片不仅提高了性能（峰值信噪比PSNR和结构相似性指数SSIM均提升），还显著减少了总重建时间。随着切片数量增加，TD-DIP的重建时间线性增长，而ST-DIP的增长速率则低得多。

3.2 参数优化

研究人员对ST-DIP框架的正则化参数（λ）、学习率（lr）、批量大小（BS）和迭代次数进行了优化。结果显示，λ值为0.005时伪影较少，学习率为0.01时效果最佳，批量大小为128（对应NFrames=2）在伪影和重建时间之间取得了良好平衡。最终选定的参数为：λ=0.005，lr=0.01，BS=128，迭代次数为2000。

3.3 定性结果

对于一名代表性受试者的8个切片，ST-DIP重建的图像在所有左心室切片上均显示出良好的视觉质量。与其他方法对比，ST-DIP在视觉上保留了参考扫描的大部分特征，重建时间为15分51秒。TD-DIP产生了相似的图像质量，但重建时间更长（41分7秒）。GRASP重建时间与ST-DIP相近，但未能正确恢复某些参考特征，例如其时间剖面显示血液与心肌的区分不佳。而SENSE由于欠采样因子过高，完全无法恢复心脏形状。

3.4 定量评估

在10名健康受试者中，ST-DIP在室间隔处的边缘锐度（ES）达到1.15 ± 0.32 pixel^-1，略高于TD-DIP（1.08 ± 0.21 pixel^-1），并显著高于GRASP（0.72 ± 0.13 pixel^-1）。在左心室射血分数（LVEF）方面，ST-DIP的结果为58.7% ± 3.7%，与每切片15秒的径向参考扫描（59.1% ± 5.1%）高度一致，无统计学显著差异。相比之下，TD-DIP和GRASP的LVEF与参考扫描存在显著差异。

讨论与结论

讨论部分指出，ST-DIP通过联合重建多个切片，利用了跨切片的冗余信息，从而提升了图像质量并加快了收敛速度。与传统方法相比，ST-DIP在保持高图像质量和准确的LVEF测量的同时，显著降低了重建时间。与GRASP相比，ST-DIP能更好地保留高频细节，获得更锐利的边缘。而与SENSE相比，ST-DIP在高加速倍数下依然可行。尽管TD-DIP也能产生可比的图像质量，但其逐个切片的重建方式导致总时间过长。ST-DIP的优势在于其联合重建策略，使其更适合临床应用。

研究结论：ST-DIP能够在0.55T场强下、单次屏气内实现全心电影成像，并重建出高质量的电影图像。该方法的图像质量优于传统方法，同时提供的LVEF值与每切片15秒的径向参考电影扫描相当，证明了其在低场强下进行高效、准确心脏功能评估的潜力。