Đánh giá các phương pháp bù đắp độ biến dạng hình học trong dữ liệu MRI chức năng độ phân giải 7 T

Human Brain Mapping - Tập 42 Số 13 - Trang 4205-4223 - 2021
Michael‐Paul Schallmo1, Kimberly B. Weldon2,1, Philip Burton2,3, Scott R. Sponheim1,4, Cheryl A. Olman2,5
1Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA
2Center for Magnetic Resonance Research, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA
3Office of the College of Liberal Arts Associate Dean for Research, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA
4Veterans Affairs Medical Center, Minneapolis, Minnesota, USA
5Department of Psychology, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA

Tóm tắt

Tóm tắtChụp ảnh hồi âm mặt phẳng (EPI) được sử dụng rộng rãi trong MRI chức năng và MRI khuếch tán nhưng gặp phải những biến dạng hình học đáng kể trong hướng mã hóa pha do sự không đồng nhất của trường từ tĩnh (B0). Đây là một thách thức đặc biệt với EPI ở trường rất cao (≥7 T), vì độ biến dạng tăng lên với độ mạnh trường cao hơn. Có nhiều kỹ thuật bù đắp độ biến dạng, bao gồm những kỹ thuật dựa trên bản đồ trường B0 và thu nhận các quét EPI với hướng mã hóa pha ngược lại. Tuy nhiên, rất ít so sánh định lượng giữa các phương pháp bù đắp độ biến dạng đã được thực hiện bằng dữ liệu EPI của con người, đặc biệt là ở trường rất cao. Ở đây, chúng tôi đã so sánh việc bù đắp độ biến dạng sử dụng bản đồ trường B0 và các quét mã hóa pha ngược lại trong hai gói phần mềm khác nhau (FSL và AFNI) áp dụng cho dữ liệu EPI từ 31 người tham gia ở 7 T. Chúng tôi đánh giá chất lượng bù đắp độ biến dạng bằng cách định lượng sự căn chỉnh với các quét tham chiếu giải phẫu bằng cách sử dụng hệ số Dice và thông tin tương hỗ. Hiệu suất giữa FSL và AFNI là tương đương. Trong các phân tích toàn bộ não của chúng tôi, chúng tôi phát hiện bù đắp độ biến dạng tốt hơn khi sử dụng các quét GE với hướng mã hóa pha ngược lại, so với bản đồ trường B0 hoặc các quét spin echo (SE) mã hóa pha ngược lại. Tuy nhiên, SE hoạt động tốt hơn khi phân tích chỉ giới hạn ở vỏ não trước trán bên trong, một vùng có sự rơi sóng đáng kể. Việc khớp loại quét mã hóa pha ngược lại với dữ liệu EPI đang được chỉnh sửa (ví dụ: SE-đến-SE) cũng mang lại việc bù đắp độ biến dạng tốt hơn. Mặc dù phương pháp bù đắp độ biến dạng lý tưởng có thể khác nhau tùy thuộc vào sự khác biệt phương pháp trong các thí nghiệm, nhưng nghiên cứu này cung cấp một khung để so sánh định lượng giữa các phương pháp bù đắp độ biến dạng khác nhau.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1006/nimg.2001.0746

10.1016/S1053-8119(03)00336-7

10.1016/0730-725X(92)90011-N

10.1016/j.mri.2009.07.005

10.1167/18.13.23

10.1006/cbmr.1996.0014

Dale A. M., 1999, Cortical surface‐based analysis, I. Segmentation and surface reconstruction. NeuroImage, 9, 179

10.1162/jocn.1993.5.2.162

10.1016/j.neuroimage.2016.07.009

10.1002/hbm.20959

Esteban O. Daducci A. Caruyer E. O'Brien K. Ledesma‐Carbayo M. J. Bach‐Cuadra M. &Santos A.(2014a 4/2014).Simulation‐based evaluation of susceptibility distortion correction methods in diffusion MRI for connectivity analysis. Paper presented at the 2014 IEEE 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2014).

10.1002/mrm.1910320418

10.1002/hbm.460020402

Gholipour A. Kehtarnavaz N. Scherrer B. &Warfield S. K.(2011).On the accuracy of unwarping techniques for the correction of susceptibility‐induced geometric distortion in magnetic resonance Echo‐planar images. In2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 6997–7000.

Gholipour A. Kehtarnavaz N. Gopinath K. Briggs R. Devous M. &Haley R.(2006a 10/2006).Distortion correction via non‐rigid registration of functional to anatomical magnetic resonance brain images. Paper presented at the 2006 International Conference on Image Processing.

Gholipour A. Kehtarnavaz N. Scherrer B. &Warfield S. K.(2011a 08/2011).On the accuracy of unwarping techniques for the correction of susceptibility‐induced geometric distortion in magnetic resonance Echo‐planar images. Paper presented at the 2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

10.1038/nn.4361

10.1016/j.neuroimage.2013.04.127

10.1002/mrm.1222

10.1006/nimg.2001.0746

10.1016/S1053-8119(03)00336-7

10.1016/0730-725X(92)90011-N

10.1016/j.mri.2009.07.005

10.1167/18.13.23

10.1006/cbmr.1996.0014

Dale A. M., 1999, Cortical surface‐based analysis, I. Segmentation and surface reconstruction. NeuroImage, 9, 179

10.1162/jocn.1993.5.2.162

10.1016/j.neuroimage.2016.07.009

10.1002/hbm.20959

Esteban O. Daducci A. Caruyer E. O'Brien K. Ledesma‐Carbayo M. J. Bach‐Cuadra M. &Santos A.(2014b 4/2014).Simulation‐based evaluation of susceptibility distortion correction methods in diffusion MRI for connectivity analysis. Paper presented at the 2014 IEEE 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2014).

10.1002/mrm.1910320418

10.1002/hbm.460020402

Gholipour A. Kehtarnavaz N. Gopinath K. Briggs R. Devous M. &Haley R.(2006b 10/2006).Distortion correction via non‐rigid registration of functional to anatomical magnetic resonance brain images. Paper presented at the 2006 International Conference on Image Processing.

Gholipour A. Kehtarnavaz N. Scherrer B. &Warfield S. K.(2011b 08/2011).On the accuracy of unwarping techniques for the correction of susceptibility‐induced geometric distortion in magnetic resonance Echo‐planar images. Paper presented at the 2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

10.1038/nn.4361

10.1016/j.neuroimage.2013.04.127

10.1002/mrm.1222

10.2174/1874440001105010074

10.1002/mrm.1910380509

10.1016/j.neuroimage.2008.09.037

10.1016/j.neuroimage.2004.07.051

10.1109/42.896788

10.1016/S0031-3203(98)00091-0

10.1002/(SICI)1522-712X(1995)1:3<151::AID-IGS4>3.0.CO;2-9

10.1109/42.232253

10.1016/j.neuroimage.2016.11.049

10.1016/j.neuroimage.2013.05.041

10.1016/j.neuroimage.2015.08.004

10.1002/mrm.1910370619

10.3389/fninf.2017.00017

10.1002/mrm.20261

10.1002/mrm.10200