MRI超短回波时间成像序列结合T2*映射技术用于在体耳软骨无创检测
发布时间:2021-08-05 03:29
提出使用磁共振图像(MRI)超短回波时间(UTE)成像序列结合T2*映射技术,对耳软骨T2*值进行在体无创检测,探究既能对耳软骨进行非侵入性成像又能定量评估在体耳软骨生物成分的方法,为耳软骨再造和修复整形手术评价的标准化提供新思路。首先,使用1个UTE和5个短回波时间(TE)的成像组合序列采集30名志愿者右侧外耳的MRI图像;然后,利用采集到的每名志愿者的图像进行组内刚性配准及手动分割耳软骨与外耳轮廓(包含耳软骨及周围组织,如皮肤、脂肪和其他软组织)的预处理;接下来,分别运用单指数和双指数衰减模型在分割出来的耳软骨和外耳区域进行T2*值测量;最后,分别使用这两种模型拟合耳软骨信号强度随回波时间变化的衰减曲线,并比较拟合模型的准确性。结果显示,在30例右耳的单成分分析(单指数模型)实验中,外耳的T2*m平均值为(49.269±16.979)ms,耳软骨的T2*m平均值为(23.799±9.629)ms。在双成分分析(双指数模型)中,外耳的短成分T2*s平均值为(11.713±3.111)ms,长成分T2*l
【文章来源】:中国生物医学工程学报. 2020,39(03)北大核心CSCD
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
本研究的实验流程
UTE序列成像结果如图3所示。由图可见,随着TE的增长,冠状面中包括耳软骨在内的外耳廓信号强度逐渐减弱呈衰减趋势,而且在短TE的狭窄范围内耳软骨与周围其他组织可形成对比。但是,耳软骨的信号衰减是否符合指数衰减模型还需由曲线拟合结果进一步判断。运用单指数和双指数模型拟合外耳廓的信号衰减曲线分别如图4(a)和(b)所示,可以看到两种指数模型拟合的结果均可反映出耳软骨的信号强度随回波时间呈明显的指数衰减趋势,并且在UTE范围内衰减尤为剧烈,在短回波范围内衰减趋于平缓。与此同时,通过回归分析,双指数模型的拟合优度比单指数拟合模型高,二者的R2值之间有显著差异(P<0.05),说明将耳软骨中的水成分视作两种成分(结合水和自由水)进行分析时,双指数模型(双成分分析)比单指数模型(单成分分析)更能反映耳软骨信号强度随回波时间衰减的实际情况。图3 某例健康志愿者超短回波序列成像结果(冠状面)。(a)TE=0.401 ms;(b)TE=2.693 ms;(c)TE=4.986 ms;(d)TE=7.278 ms;(e)TE=9.570 ms;(f)TE=11.863 ms
图2 T2*映射的3D伪彩图。(a)外耳T2*映射单成分分析;(b)耳软骨T2*映射单成分分析;(c)外耳长T2*成分分析;(d)耳软骨长T2*成分分析;(e)手动分割的外耳标签;(f)外耳标签(黄色)叠加耳软骨标签(蓝色);(g)外耳短T2*成分分析;(h)耳软骨短T2*成分分析2.3 统计分析结果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多模态MRI图像的耳软骨模型构建[J]. 刘晓芳,赵成. 中国生物医学工程学报. 2019(06)
[2]MRI超短回波时间序列评价关节软骨的研究进展[J]. 万丽娣,邵泓达,汤光宇. 国际医学放射学杂志. 2017(04)
[3]中国1993-1998年出生缺陷监测能力分析[J]. 陈佳鹏,张蕾,陈功,宋新明,郑晓瑛. 中华流行病学杂志. 2006(05)
本文编号:3322974
【文章来源】:中国生物医学工程学报. 2020,39(03)北大核心CSCD
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
本研究的实验流程
UTE序列成像结果如图3所示。由图可见,随着TE的增长,冠状面中包括耳软骨在内的外耳廓信号强度逐渐减弱呈衰减趋势,而且在短TE的狭窄范围内耳软骨与周围其他组织可形成对比。但是,耳软骨的信号衰减是否符合指数衰减模型还需由曲线拟合结果进一步判断。运用单指数和双指数模型拟合外耳廓的信号衰减曲线分别如图4(a)和(b)所示,可以看到两种指数模型拟合的结果均可反映出耳软骨的信号强度随回波时间呈明显的指数衰减趋势,并且在UTE范围内衰减尤为剧烈,在短回波范围内衰减趋于平缓。与此同时,通过回归分析,双指数模型的拟合优度比单指数拟合模型高,二者的R2值之间有显著差异(P<0.05),说明将耳软骨中的水成分视作两种成分(结合水和自由水)进行分析时,双指数模型(双成分分析)比单指数模型(单成分分析)更能反映耳软骨信号强度随回波时间衰减的实际情况。图3 某例健康志愿者超短回波序列成像结果(冠状面)。(a)TE=0.401 ms;(b)TE=2.693 ms;(c)TE=4.986 ms;(d)TE=7.278 ms;(e)TE=9.570 ms;(f)TE=11.863 ms
图2 T2*映射的3D伪彩图。(a)外耳T2*映射单成分分析;(b)耳软骨T2*映射单成分分析;(c)外耳长T2*成分分析;(d)耳软骨长T2*成分分析;(e)手动分割的外耳标签;(f)外耳标签(黄色)叠加耳软骨标签(蓝色);(g)外耳短T2*成分分析;(h)耳软骨短T2*成分分析2.3 统计分析结果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多模态MRI图像的耳软骨模型构建[J]. 刘晓芳,赵成. 中国生物医学工程学报. 2019(06)
[2]MRI超短回波时间序列评价关节软骨的研究进展[J]. 万丽娣,邵泓达,汤光宇. 国际医学放射学杂志. 2017(04)
[3]中国1993-1998年出生缺陷监测能力分析[J]. 陈佳鹏,张蕾,陈功,宋新明,郑晓瑛. 中华流行病学杂志. 2006(05)
本文编号:3322974
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/wuguanyixuelunwen/3322974.html
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