BSLIM: Spectral Localization by Imaging with Explicit B0 B _{ 0 } Field Inhomogeneity Compensation

Magnetic resonance spectroscopy imaging (MRSI) is an attractive tool for medical imaging. However, its practical use is often limited by the intrinsic low spatial resolution and long acquisition time. Spectral localization by imaging (SLIM) has been proposed as a non-Fourier reconstruction algorithm that incorporates spatial a priori information about spectroscopically uniform compartments. Unfortunately, the influence of the magnetic field inhomogeneity—in particular, the susceptibility effects at tissues' boundaries—undermines the validity of the compartmental model. Therefore, we propose BSLIM as an extension of SLIM with field inhomogeneity compensation. A $B _{ 0 }$ -field inhomogeneity map, which can be acquired rapidly and at high resolution, is used by the new algorithm as additional a priori information. We show that the proposed method is distinct from the generalized SLIM (GSLIM) framework. Experimental results of a two-compartment phantom demonstrate the feasibility of the method and the importance of inhomogeneity compensation

Doctor of Philosophy

dissertationDynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) is a powerful tool to detect cardiac diseases and tumors, and both spatial resolution and temporal resolution are important for disease detection. Sampling less in each time frame and applying sophisticated reconstruction methods to overcome image degradations is a common strategy in the literature. In this thesis, temporal TV constrained reconstruction that was successfully applied to DCE myocardial perfusion imaging by our group was extended to three-dimensional (3D) DCE breast and 3D myocardial perfusion imaging, and the extension includes different forms of constraint terms and various sampling patterns. We also explored some other popular reconstruction algorithms from a theoretical level and showed that they can be included in a unified framework. Current 3D Cartesian DCE breast tumor imaging is limited in spatiotemporal resolution as high temporal resolution is desired to track the contrast enhancement curves, and high spatial resolution is desired to discern tumor morphology. Here temporal TV constrained reconstruction was extended and different forms of temporal TV constraints were compared on 3D Cartesian DCE breast tumor data with simulated undersampling. Kinetic parameters analysis was used to validate the methods

Water and lipid artifacts removal in MRSI data of the brain using new post-processing methods

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências 2016Espectroscopia de ressonância magnética (MRS), ao contrário de imagem de ressonância magnética (MRI), permite adquirir informação metabólica em vez de apenas informação morfológica. Imagem de MRS (MRSI) no cérebro permite detetar espectros de múltiplos voxels e, consequentemente, a heterogeneidade espacial de concentrações metabólicas, o que pode ser um indicador de doenças neurológicas e metabólicas. Contudo, MRSI é tecnicamente mais desafiante em campos magnéticos ultra altos havendo algumas limitações que impedem a implementação de MRSI em diagnóstico clínico. Como as concentrações dos metabolitos no corpo são muito mais baixas do que as dos lípidos e, especialmente, da água a sensibilidade de MRS na deteção dos metabolitos é muito mais baixa. Além disso, os sinais da água e dos lípidos são várias ordens de magnitude superiores às dos metabolitos, contaminando o espectro metabólico. Deste modo, é necessário utilizar técnicas de supressão de água e de lípidos. Todavia, devido à heterogeneidade de campo magnético causada por diferenças de suscetibilidade magnéticas nas interfaces ar-tecido, os sinais de água e dos lípidos podem sofrer um desvio da sua frequência, dificultando ainda mais a sua supressão. As técnicas mais usadas para supressão de água são a chemical-shift selective water suppression (CHESS) e a variable pulse power and optimized relaxation delays (VAPOR) que é baseada em CHESS. Embora a CHESS seja mais sensível a heterogeneidades de T1 e de B1, permite tempos de repetição mais curtos do que a VAPOR. No caso dos lípidos, técnicas como supressão de volume exterior (OVS) são muito usadas, porém necessitam de pulsos de radiofrequência (RF) adicionais e gradientes de desfasamento que aumentam o tempo de aquisição. Contudo, desenvolveu-se recentemente uma crusher coil que utiliza uma pequena corrente para gerar gradientes superficiais de desfasamento, criando uma distorção de campo magnético B0 que desfasa o sinal dos lípidos, permitindo tempos de aquisição mais curtos. A resolução espacial em MRSI é limitada não só pela baixa razão sinal-ruido (SNR) dos metabolitos, mas também pelo tempo necessário para codificação em fase das dimensões espaciais. Consequentemente, MRSI adquire-se com amostragem limitada do espaço k para manter tempos de aquisição aceitáveis. Os dados de MRSI necessitam de uma reconstrução com transformada de Fourier (FT) que, devido à amostragem limitada com zero-filling do espaço k, origina efeito de Gibbs ringing. A contaminação de sinal associada a este efeito é chamada de voxel bleeding (vazamento de sinal) e pode ser caracterizada usando a função de resposta ao impulso (PSF). A PSF é descrita por uma função seno cardinal, cuja largura a meia altura do pico principal corresponde ao tamanho efetivo do voxel. A contribuição do sinal pode ser positiva ou negativa e vai diminuindo com a distância à origem da PSF. No caso de a fonte de sinal estar no centro do voxel, não causará contaminação, pois os lobos laterais da função cruzam o valor zero no centro dos voxels adjacentes, ou seja, as contribuições cancelar-se-ão. Caso a fonte esteja localizada na borda do voxel, existirá uma propagação significativa do sinal para os voxels adjacentes. Filtros de apodização do espaço k permitem reduzir os lobos laterais da PSF e, consequentemente, a contaminação. Contudo, aumentam o tamanho efetivo do voxel, diminuindo a resolução espacial efetiva. Várias técnicas para redução de contaminação de lípidos têm sido propostas. Porém, estas apresentam algumas limitações. O objetivo deste estudo é desenvolver um novo método de pós-processamento que permita reduzir a contaminação do sinal dos lípidos extracerebrais nos espectros do cérebro usando conhecimento prévio da PSF. O método desenvolvido foi chamado Reduction of Lipid contamination with Zero-padding (REDLIPZ). Realizaram-se simulações com dados de MRSI simulados para testar o método e adquiriram-se dados de MRSI de fantomas e do cérebro para validação do método. Estes dados foram ainda usados para gerar dados com menor resolução. Utilizaram-se dois fantomas, um contendo água (fantoma de água), acetato, etanol e fosfato, simulando o sinal de metabolitos, e outro contendo óleo de girassol (fantoma de lípidos), simulando o sinal dos lípidos. Apenas no caso dos fantomas, foram feitas aquisições de referência (usando apenas o fantoma de água) onde não se aplicou qualquer supressão. Nas aquisições metabólicas para os fantomas (usando os dois fantomas) e in vivo, utilizou-se supressão de água com CHESS e supressão de lípidos com a crusher coil. Os dados do fantoma foram processados com e sem um filtro de apodização do espaço k, e os dados in vivo apenas com o filtro. Foi efetuada uma remoção do sinal residual da água com pós-processamento e não foi aplicada correção para a heterogeneidade de campo B1. Foram adquiridos mapas de lípidos e dos metabolitos para melhor visualizar alterações espaciais provocadas pelos métodos. Mapas da razão entre os picos dos metabolitos e dos lípidos também foram calculados, ilustrando alterações relativas para verificar se o método tem um maior efeito nos lípidos do que nos metabolitos. Avaliaram-se os espectros de diferentes voxels, um com baixa e outro com alta contaminação mostrando o efeito do método consoante o nível de contaminação. Comparou-se a razão acetato/etanol entre espectros da aquisição de referência (aquisição apenas com o fantoma de água) e da aquisição metabólica (aquisição com ambos os fantomas) para verificar se ambos os picos sofriam alterações de maneira uniforme após aplicação dos métodos. As comparações entre resultados do fantoma processados com e sem filtro mostram o efeito do método em ambos os dados. A comparação dos resultados dos dados originais com os de baixa resolução permite verificar como o método funcionaria com dados de menor resolução. Para este método é necessário assumir previamente que a propagação do sinal dos metabolitos é insignificante e que, por isso, este efeito pode ser desprezado. A utilização de um filtro de apodização do espaço k dificulta o cálculo de uma PSF mais verdadeira. A PSF estimada para os dados do fantoma processados com o filtro, terá lobos laterais diferentes e superiores aos da PSF real apodizada pelo filtro. A presença inesperada de sinal de metabolitos nas regiões correspondentes aos lípidos deve-se aos sinais de água e dos lípidos não totalmente suprimidos. Estes causam distorções da linha de base do espectro e, consequentemente, criam falsos sinais dos metabolitos. As maiores alterações provocadas pelo método nos voxels com maior contaminação, reforçam o facto das contribuições da PSF diminuírem com a distância ao centro da PSF. Verificou-se ainda que os diferentes metabolitos não são afetados uniformemente, porque a PSF difere para as várias ressonâncias. Nos dados de menor resolução foi observada uma menor redução do sinal dos lípidos e maiores artefactos de Gibbs ringing. Estes artefactos estão de acordo com o facto de que a PSF depende da resolução da imagem. Para dados de menor resolução a PSF apresenta lobos laterais maiores. Além disso é mais difícil definir o sinal dos lípidos responsável pela contaminação devido a efeitos de volume parcial e, por essa razão, a PSF produzida será menos precisa. Por último, a heterogeneidade de B1 causa uma variação espacial nos ângulos de nutação. A grande heterogeneidade de sinal deve-se ao facto de não ter sido aplicada uma correção para a heterogeneidade de B1. A correção é necessária no caso de serem feitas comparações diretas entre picos de diferentes metabolitos no espectro. Porém, a correção de B1 não é importante para o cálculo da PSF. A PSF depende da intensidade do sinal e se for aplicada correção de B1 antes de aplicar o método, a intensidade do sinal mudaria, mas a PSF calculada também mudará consoante essa alteração. Trabalho futuro incluirá a combinação dos dados de MRSI com imagens de alta resolução de MRI. Usando a imagem de MRI, o objetivo é realizar uma seleção mais precisa do sinal dos lípidos que realmente geram contaminação melhorando a estimação da PSF destes sinais. Também o perfil de sensibilidade das bobines de receção será tido em conta. A PSF é calculada com uma ponderação relativa à sensibilidade para cada uma das bobines, e no fim é feita uma soma de todas contribuições para cada voxel. Desta forma, produz-se um conhecimento prévio da PSF mais verdadeiro. O método desenvolvido neste estudo permitiu reduzir alguma contaminação dos lípidos em dados de MRSI do cérebro, através da determinação e subtração da PSF destes contaminantes dos espectros contaminados. A redução é benéfica e necessária para deteção e quantificação da concentração corretas dos metabolitos aumentando, assim, a relevância clinica das técnicas de MRSI.MR spectroscopic (MRS) imaging has relatively low spatial resolution and the reconstruction of the data requires a Fourier transform. As a result, MRS images suffer from an effect referred to as voxel bleeding, whereby residual extra-cranial lipid signals contaminate neighboring voxels. These signals can be one to two orders of magnitude higher than the metabolites, leading to a distortion of metabolite information as well as incorrect detection and quantification. Lipid contamination reduction is necessary to enable quantification of metabolite concentrations, thus, increasing the clinical relevance of MRSI techniques. To this end, our aim was to develop a post-processing method to reduce extra-cerebral lipid tissue signal contamination in the brain tissue spectra. In this work, a new post-processing approach to reduce extra-cerebral tissue lipid signal contamination in the brain tissue spectra by using prior PSF knowledge is presented. A method named REDLIPZ (REDuction of LIPid contamination with Zero-padding) was implemented to assess the PSF knowledge via zero-padding the k-space. The measured PSF of the contaminating lipid signal was later subtracted from the contaminated data. The REDLIPZ produced some reduction of the lipid signal with minimal variations (either an increase or a decrease) in the metabolite resonances both in phantom and in vivo MRSI data acquired at ultra-high field (7T). The reduction of the lipid signal was greater in generated data with lower resolution, however, the changes in the metabolite resonances were also larger. The method was proven to reduce some lipid contamination. This is beneficial for the clinical relevance of MRSI. Combining MRSI with high resolution MR images and taking into account the receiving coil array sensitivity profiles should be both considered for a more precise and truthful measure of the PSF. Further refinement including B1 correction and pre-processing of the MRSI data is required

Superresolution Reconstruction for Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging Exploiting Low-Rank Spatio-Spectral Structure

Magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) is a rapidly developing medical imaging modality, capable of conferring both spatial and spectral information content, and has become a powerful clinical tool. The ability to non-invasively observe spatial maps of metabolite concentrations, for instance, in the human brain, can offer functional, as well as pathological insights, perhaps even before structural aberrations or behavioral symptoms are evinced. Despite its lofty clinical prospects, MRSI has traditionally remained encumbered by a number of practical limitations. Of primary concern are the vastly reduced concentrations of tissue metabolites when compared to that of water, which forms the basis for conventional MR imaging. Moreover, the protracted exam durations required by MRSI routinely approach the limits for patient compliance. Taken in conjunction, the above considerations effectively circumscribe the data collection process, ultimately translating to coarse image resolutions that are of diminished clinical utility. Such shortcomings are compounded by spectral contamination artifacts due to the system pointspread function, which arise as a natural consequence when reconstructing non-band-limited data by the inverse Fourier transform. These artifacts are especially pronounced near regions characterized by substantial discrepancies in signal intensity, for example, the interface between normal brain and adipose tissue, whereby the metabolite signals are inundated by the dominant lipid resonances. In recent years, concerted efforts have been made to develop alternative, non-Fourier MRSI reconstruction strategies that aim to surmount the aforementioned limitations. In this dissertation, we build upon the burgeoning medley of innovative and promising techniques, proffering a novel superresolution reconstruction framework predicated on the recent interest in low-rank signal modeling, along with state-of-the-art regularization methods. The proposed framework is founded upon a number of key tenets. Firstly, we proclaim that the underlying spatio-spectral distribution of the investigated object admits a bilinear representation, whereby spatial and spectral signal components can be effectively segregated. We further maintain that the dimensionality of the subspace spanned by the components is, in principle, bounded by a modest number of observable metabolites. Secondly, we assume that local susceptibility effects represent the primary sources of signal corruption that tend to disallow such representations. Finally, we assert that the spatial components belong to a class of real-valued, non-negative, and piecewise linear functions, compelled in part through the use of a total variation regularization penalty. After demonstrating superior spatial and spectral localization properties in both numerical and physical phantom data when compared against standard Fourier methods, we proceed to evaluate reconstruction performance in typical in vivo settings, whereby the method is extended in order to promote the recovery of signal variations throughout the MRSI slice thickness. Aside from the various technical obstacles, one of the cardinal prospective challenges for high-resolution MRSI reconstruction is the shortfall of reliable ground truth data prudent for validation, thereby prompting reservations surrounding the resulting experimental outcomes. [...

Bright galaxy sample in the Kilo-Degree Survey Data Release 4::selection, photometric redshifts, and physical properties

We present a bright galaxy sample with accurate and precise photometric redshifts (photo-zs), selected using $ugriZYJHK_\mathrm{s}$ photometry from the Kilo-Degree Survey (KiDS) Data Release 4 (DR4). The highly pure and complete dataset is flux-limited at $r<20$ mag, covers $\sim1000$ deg$^2$, and contains about 1 million galaxies after artifact masking. We exploit the overlap with Galaxy And Mass Assembly (GAMA) spectroscopy as calibration to determine photo-zs with the supervised machine learning neural network algorithm implemented in the ANNz2 software. The photo-zs have mean error of $|\langle \delta z \rangle| \sim 5 \times 10^{-4}$ and low scatter (scaled mean absolute deviation of $\sim 0.018(1+z)$), both practically independent of the $r$-band magnitude and photo-z at $0.05 < z_\mathrm{phot} < 0.5$. Combined with the 9-band photometry, these allow us to estimate robust absolute magnitudes and stellar masses for the full sample. As a demonstration of the usefulness of these data we split the dataset into red and blue galaxies, use them as lenses and measure the weak gravitational lensing signal around them for five stellar mass bins. We fit a halo model to these high-precision measurements to constrain the stellar-mass--halo-mass relations for blue and red galaxies. We find that for high stellar mass ($M_\star>5\times 10^{11} M_\odot$), the red galaxies occupy dark matter halos that are much more massive than those occupied by blue galaxies with the same stellar mass. The data presented here are publicly released via the KiDS webpage at http://kids.strw.leidenuniv.nl/DR4/brightsample.php.Comment: Matches the published version. Data available at http://kids.strw.leidenuniv.nl/DR4/brightsample.ph

Enhancing Compressed Sensing 4D Photoacoustic Tomography by Simultaneous Motion Estimation

A crucial limitation of current high-resolution 3D photoacoustic tomography (PAT) devices that employ sequential scanning is their long acquisition time. In previous work, we demonstrated how to use compressed sensing techniques to improve upon this: images with good spatial resolution and contrast can be obtained from suitably sub-sampled PAT data acquired by novel acoustic scanning systems if sparsity-constrained image reconstruction techniques such as total variation regularization are used. Now, we show how a further increase of image quality can be achieved for imaging dynamic processes in living tissue (4D PAT). The key idea is to exploit the additional temporal redundancy of the data by coupling the previously used spatial image reconstruction models with sparsity-constrained motion estimation models. While simulated data from a two-dimensional numerical phantom will be used to illustrate the main properties of this recently developed joint-image-reconstruction-and-motion-estimation framework, measured data from a dynamic experimental phantom will also be used to demonstrate their potential for challenging, large-scale, real-world, three-dimensional scenarios. The latter only becomes feasible if a carefully designed combination of tailored optimization schemes is employed, which we describe and examine in more detail

Spectral estimation with spatio-spectral constraints for magnetic resonance spectroscopic imaging

Magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) is a promising tool to acquire in vivo biochemical information, and spectral estimation (quantification) of MRSI data is an important step towards quantitative studies. Although a large body of work has been done on spectral estimation over the past decades, it remains challenging due to model nonlinearity and extremely low signal-to-noise ratio (SNR). Building on the existing methods which effectively incorporate spectral prior knowledge in the form of basis functions, this work addresses the spectral estimation problem by incorporating both spectral and spatial prior information. Specifically, we jointly estimate the spectra over all the voxels of interest, incorporating prior spatial information in a regularization framework. The effectiveness of the proposed method has been evaluated using both simulated and experimental data. A theoretical analysis based on Cramer-Rao Bound is proposed to further assess the performance improvement of the proposed method over state-of-the-art methods. The proposed spectral estimation method should prove useful in various MRSI studies.Ope

Multireference approaches for excited states of molecules

Understanding the properties of electronically excited states is a challenging task that becomes increasingly important for numerous applications in chemistry, molecular physics, molecular biology, and materials science. A substantial impact is exerted by the fascinating progress in time-resolved spectroscopy, which leads to a strongly growing demand for theoretical methods to describe the characteristic features of excited states accurately. Whereas for electronic ground state problems of stable molecules the quantum chemical methodology is now so well developed that informed nonexperts can use it efficiently, the situation is entirely different concerning the investigation of excited states. This review is devoted to a specific class of approaches, usually denoted as multireference (MR) methods, the generality of which is needed for solving many spectroscopic or photodynamical problems. However, the understanding and proper application of these MR methods is often found to be difficult due to their complexity and their computational cost. The purpose of this review is to provide an overview of the most important facts about the different theoretical approaches available and to present by means of a collection of characteristic examples useful information, which can guide the reader in performing their own applications