三维相位解析功能性肺部磁共振成像

3D PREFUL MRI 能够实现肺通气的可视化。我们最初开发 PREFUL MRI 的动机是什么？是为了相较于传统的 2D PREFUL MRI，能够以更高的各向同性图像分辨率捕捉整个肺部容积。

3D PREFUL MRI 能够实现动态通气成像、肺部疾病检出、治疗监测，未来有望用于肺部疾病患者的预后评估。在儿童中，PREFUL MRI 尤其具有优势，因其对患者友好且无辐射暴露。3D PREFUL MRI 最显著的优势在于其采用了一种产品序列，该序列可在先进的磁共振扫描仪上使用，从而有助于该技术在其他医疗中心的广泛推广和应用。

此外，与其他三维非增强自由呼吸MRI技术相比，三维PREFUL MRI最近已通过19F对比剂成像和超极化气体成像技术在通气直接测量方面得到验证，显示出这些方法之间具有高度一致性。我们已证明，三维PREFUL MRI能够显示哮喘和闭塞性细支气管炎（CBD）患者的通气异质性及通气缺陷。此外，我们还能够显示囊性纤维化患者在治疗后的治疗反应效应。

因此，我们认为在未来，三维PREFUL MRI可作为肺部疾病患者临床诊疗中一种有价值的补充工具。最新的三维PREFUL技术进展包括新的序列设计，例如采用螺旋轨迹成像。这类方法因其对硬件要求较低，并能提高基于病例的采样效率而具有重要意义。

此外，同步运动切片方法正受到越来越多的关注，该方法可在进行二维图像采集时显著缩短扫描时间，同时实现通气和灌注加权成像。三维PREFUL MRI的下一步发展将包括进一步缩短采集时间，并采用基于深度学习的技术进行图像重建和图像配准，因为这些步骤目前仍是整个流程中最耗时的部分。通过这些改进，我们旨在显著加速这些过程，提高整体采集效率，并实现在线重建。

首先，指导受试者仰卧于磁共振成像（MRI）检查床上。利用激光导航系统对患者进行定位，使成像区域位于磁体孔径的ISIS中心。执行定位序列，获取三个平面上的低分辨率解剖图像，以规划三维PREFUL检查。

设置采集参数后，调整径向投影数量，使采集时间约为八分钟。检查整个胸腔是否均包含在视野范围内，然后开始采集。使用MR控制台上的厂商特定步骤保存原始的3D PREFUL基于病例的数据。

设置原始数据路径，以使用图像重建脚本评估采集到的数据。利用BART中的S延迟函数，通过校准投影估计依赖于MR系统的梯度延迟。根据计算得到的梯度延迟对每个投影应用偏移，随后在XY平面和Z方向上对经梯度延迟校正的数据使用周期性窗函数进行滤波处理。

对于低分辨率图像重建，选取基于病例数据的八分之一，以读出维度的中心索引为中心，同时选取基于病例数据的四分之一，以分区维度的中心索引为中心。将基于病例的数据矩阵及其对应的轨迹重塑，以包含额外的时间维度，每个时间点包含14个径向投影。利用并行成像和压缩感知（pics）命令及BART工具进行图像重建。

为了提取呼吸门控信号，使用大津阈值法对每个重建的低分辨率三维图像中的肺实质进行分割，并计算每个时间点的肺实质体积。对提取的体积时间序列应用截止频率为0.7赫兹的低通滤波器，并计算呼吸频率。然后从时间序列中剔除极端离群值。

接下来，对沿切片方向的滤波数据进行快速傅里叶变换，以实现逐层图像重建。根据提取的时间序列重新调整基于病例的数据矩阵，使每个呼吸相位 bin 至少包含 100 条放射状轨迹。重新调整基于病例的轨迹矩阵，使其尺寸与基于病例的数据矩阵相匹配，并利用相邻 bin 中 20% 的投影数据以提高每个呼吸相位 bin 的信噪比。

对每个切片执行 picks 命令以进行图像重建。将变量保存至 DOTMAP 文件，包括一个完整呼吸周期的重建图像、呼吸频率和采集时间。然后对重建图像的信号强度进行反转，并使用非刚性配准将其配准到选定的呼吸状态。

对配准并重新反演的图像进行Nadaraya-Watson核回归滤波，以在均匀时间网格上插值得到16个相位。在时域中对插值后的数据使用截止频率为0.7赫兹的低通滤波器，以消除与呼吸无关的信号变化。将窗口大小参数设置为5 5 5，lambda设置为0.001。

使用时间平均配准图像作为引导图像，通过图像引导滤波对低通滤波后的图像进行去噪处理。针对每个呼吸时相 N，计算区域通气量或以毫升每毫升为单位的通气图。接下来，使用具有 NNU-net 架构的卷积神经网络对呼气末吸气相的三维图像中的肺实质进行分割。利用血管识别算法排除肺血管，然后计算第八时相右肺通气图的通气缺陷图或 VD 图，该时相代表最大通气量。

通过 R vent 的一阶导数计算流量。根据 Vent 值在第75至第95百分位之间定义的健康区域，为每个切片建立参考流量-容积环（FVL）。使用零滞后的互相关方法，确定每个肺实质体素的 FVL 与参考 FVL 之间的相似性。

然后计算通气缺陷与FEL相关性度量图。计算以呼吸周期百分比表示的通气达峰时间（VTTP）图，随后计算VTTP值相对于50%峰值吸气时刻的偏差。对所有层面的通气参数、FELCM、VTTP及VTTP偏差进行统计学描述，提供中位数、均值、标准差以及四分位间距。最后，计算由生成的VD图得出的通气缺陷百分比值，并将所有计算得到的参数导出至电子表格文件中。

一位健康志愿者的3D PREFUL MRA显示，所有通气参数图的通气值均一。在示例的VD图中，本研究所用通气方式的通气缺陷百分比为3.6%，而FELCM为3%，均处于健康正常范围内。对一位54岁女性慢性阻塞性肺疾病患者进行的3D PREFUL MRI与19 FMRI的通气缺陷图比较表明，健康区域与低通气区域具有良好的视觉相关性。

对囊性纤维化患者肺部在治疗前后区域反应的3D PREFUL MRI比较显示，治疗后FEL相关性指标值升高，同时VD值降低。