《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》：Comparative Performance Analysis of an Open Source Motion-Compensated Cardiac Diffusion Sequence Across Different MRI Systems and Gradient Strengths—A Pilot Study
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目的：验证开源心脏扩散序列框架的性能，并研究基于硬件的性能差异。方法：研究人员使用Pulseq编译了三个二阶运动补偿序列文件，并在不同MRI系统上应用于五名志愿者成像。研究人员进行了扩散张量成像（DTI）和信噪比（SNR）分析以研究方案的有效性。结果：该序列在
目的：验证开源心脏扩散序列框架的性能，并研究基于硬件的性能差异。方法：研究人员使用Pulseq编译了三个二阶运动补偿序列文件，并在不同MRI系统上应用于五名志愿者成像。研究人员进行了扩散张量成像（DTI）和信噪比（SNR）分析以研究方案的有效性。结果：该序列在心肌短轴视图成像和产生适合扩散张量成像分析的数据方面表现良好。揭示了不同系统间以及同一系统内序列性能的显著差异。使用最强可用梯度系统获得的相对SNR比最弱测试系统高出高达80%。在不同扫描仪上由相同序列获得的相对SNR差异高达42%，表明硬件影响值得进一步研究。结论：所提出的序列框架为心脏扩散张量成像提供了一个容易的起点，并为进一步分析硬件对性能的影响打开了大门。
心脏扩散磁共振成像（diffusion MRI）能够探测心肌微结构，用于检测心肌梗死、心肌病及先天性心脏病等异常。然而，心脏跳动和呼吸引起的体运动导致扩散敏感梯度过程中信号丢失。为克服这一问题，心脏扩散序列通常采用自旋回波（spin-echo，SE）采集模块，并结合高阶梯度矩清零（gradient moment nulling），最高至二阶（M1+M2）。梯度矩清零需额外扩散梯度瓣，增加回波时间（echo time，TE），而心肌横向弛豫时间（T2）在3T下约为50–60 ms，缩短TE有利于减少T2弛豫导致的信号损失。近年来，临床全身MRI系统梯度强度可达200 mT/m，可促进体内心肌扩散成像，相关研究显示二阶梯运动补偿心脏DTI序列的信噪比（SNR）增益可达40%。然而，不同MRI系统间的定量比较因序列实现细节和系统属性差异而困难，例如脂肪饱和协议、脉冲形状和相位等均因供应商而异，影响数据可比性。因此，需采用供应商无关的开源序列平台，以隔离硬件特定影响，如梯度脉冲响应、B0和B1匀场及频率校准。本研究旨在利用开源平台Pulseq开发二阶运动补偿心脏扩散SE序列，在不同MRI系统上获取相同序列定时的DTI数据，并定量分析系统性能对定量心脏DTI结果的影响。论文发表在《MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE》。
研究人员主要采用以下关键技术方法：使用Pulseq平台编译三个二阶运动补偿自旋回波序列，最大梯度幅度分别为200 mT/m（序列1）、80 mT/m（序列2）和45 mT/m（序列3），最大转换率200 mT/m/ms，但受外周神经刺激（peripheral nerve stimulation，PNS）限制，扩散梯度实际转换率降低。EPI读出采用GRAPPA加速因子3、部分傅里叶因子6/8及斜坡采样。9个扩散方向（b=350 s/mm2），每个方向5次平均，并采用短TI反转恢复（short-TI inversion recovery，STIR）脉冲抑制脂肪，内体积激发减少视野。数据采集在三个屏气周期内完成，每个周期6个心跳。重建使用MATLAB自编代码，包括GRAPPA、相位校正、吉布斯振铃校正、仿射配准、平均、k空间零填充插值及局部PCA去噪。DTI后处理采用CarDpy工具箱，获得平均扩散率（mean diffusivity，MD）、各向异性分数（fractional anisotropy，FA）及主特征向量（e1）图。参数不确定性通过bootstrap方法量化，计算95%置信区间。SNR分析包括时间SNR（temporal SNR，tSNR）和相对SNR（relative SNR，rSNR）。样本队列：5名志愿者（3男2女，年龄27±4岁）在三个不同3T MRI系统（Siemens Healthineers，系统1：Cima.X，梯度200 mT/m；系统2：Prisma.Fit，梯度80 mT/m；系统3：Vida，梯度45 mT/m）成像，另含自制扩散体模（聚维酮溶液管）。
研究结果：
3.1 序列性能：示例图像显示，所有序列与系统组合均能有效抑制皮下脂肪信号，心室中可见血流信号，心肌形状因部分傅里叶采样和并行成像而变形最小。
3.2 DTI结果：体模MD值与参考值偏差较小，在心肌对应范围内（1.16和1.55 μm2/s）偏差分别为4.9%和7.6%。体内MD平均值与文献参考值（1.45±0.23 μm2/s）一致，最显著差异出现在系统1的序列1（1.49±0.08 μm2/s）与序列3（1.41±0.24 μm2/s）之间。FA值均落入文献范围（0.36±0.04），但系统性低于参考均值，最低为系统3序列3（0.33±0.08），无统计学显著差异。主特征向量及螺旋角图显示预期跨壁结构，系统1的图像更清晰。重测与自由呼吸协议（含翻转回波技术）均未发现显著差异。
3.3 SNR比较：tSNR方面，序列1在系统1最低（4.80±0.84），序列3在不同系统间差异显著（系统1：5.22±0.67，系统2：4.78±0.78，p=5.03e-5）。rSNR方面，TE越短则rSNR越高，序列2与序列3在系统1的rSNR比值（2.59±2.21 vs 2.20±1.87）和系统2的比值（2.82±2.23 vs 2.53±2.22）均存在显著差异。
讨论部分总结：本研究系统比较了不同MRI系统上优化运动补偿心脏扩散序列的性能。体模MD结果显示无系统性高估或低估，但缺乏直接温度测量。体内DTI值大多与文献一致，但部分切片因残余脂肪伪影和血池污染导致局部FA升高。参数不确定性（dE1和dFA）较大，与较少扩散方向数有关。SNR差异符合理论预期，但tSNR在系统1较低，可能与涡流伪影有关。存在局限性：志愿者样本量小且同质，仅单一供应商系统，无供应商序列对比。结论翻译：本研究证明了该序列设计在获取无畸变、良好SNR图像并适用于DTI分析方面有效。供应商无关的Pulseq代码对心脏DTI经验有限的研究组具有实用价值。三种序列变体均可在目标系统上执行，同一系统结果遵循理论趋势。不同系统间观察到显著SNR和MD差异，揭示了硬件影响。这些差异的认识及序列框架的存在为解决此类差异提供了途径，是实现不同扫描仪或站点间定量cDTI值可比性的重要步骤，这由预编译的开源序列编程方法独特实现。
