Advanced parallel magnetic resonance imaging methods with applications to MR spectroscopic imaging

Parallel magnetic resonance imaging offers a framework for acceleration of conventional MRI encoding using an array of receiver coils with spatially-varying sensitivities. Novel encoding and reconstruction techniques for parallel MRI are investigated in this dissertation. The main goal is to improve the actual reconstruction methods and to develop new approaches for massively parallel MRI systems that take advantage of the higher information content provided by the large number of small receivers. A generalized forward model and inverse reconstruction with regularization for parallel MRI with arbitrary k-space sub-sampling is developed. Regularization methods using the singular value decomposition of the encoding matrix and pre-conditioning of the forward model are proposed to desensitize the solution from data noise and model errors. Variable density k-space sub-sampling is presented to improve the reconstruction with the common uniform sub-sampling. A novel method for massively parallel MRI systems named Superresolution Sensitivity Encoding (SURE-SENSE) is proposed where acceleration is performed by acquiring the low spatial resolution representation of the object being imaged and the stronger sensitivity variation from small receiver coils is used to perform intra-pixel reconstruction. SURE-SENSE compares favorably the performance of standard SENSE reconstruction for low spatial resolution imaging such as spectroscopic imaging. The methods developed in this dissertation are applied to Proton Echo Planar Spectroscopic Imaging (PEPSI) for metabolic imaging in human brain with high spatial and spectral resolution in clinically feasible acquisition times. The contributions presented in this dissertation are expected to provide methods that substantially enhance the utility of parallel MRI for clinical research and to offer a framework for fast MRSI of human brain with high spatial and spectral resolution

Autocalibration Region Extending Through Time: A Novel GRAPPA Reconstruction Algorithm to Accelerate 1H Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging

Magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) has the ability to noninvasively interrogate metabolism in vivo. However, excessively long scan times have thus far prevented its adoption into routine clinical practice. Generalized autocalibrating partially parallel acquisitions (GRAPPA) is a parallel imaging technique that allows one to reduce acquisition duration and use spatial sensitivity correlations to reconstruct the unsampled data points. The coil sensitivity weights are determined implicitly via a fully-sampled autocalibration region in k-space. In this dissertation, a novel GRAPPA-based algorithm is presented for the acceleration of 1H MRSI. Autocalibration Region extending Through Time (ARTT) GRAPPA instead extracts the coil weights from a region in k-t space, allowing for undersampling along each spatial dimension. This technique, by exploiting spatial-spectral correlations present in MRSI data, allows for a more accurate determination of the coil weights and subsequent parallel imaging reconstruction. This improved reconstruction accuracy can then be traded for more aggressive undersampling and a further reduction of acquisition duration. It is shown that the ARTT GRAPPA technique allows for approximately two-fold more aggressive undersampling than the conventional technique while achieving the same reconstruction accuracy. This accelerated protocol is then applied to acquire high-resolution brain metabolite maps in less than twenty minutes in three healthy volunteers at B0 = 7 T

ECCENTRIC: a fast and unrestrained approach for high-resolution in vivo metabolic imaging at ultra-high field MR

A novel method for fast and high-resolution metabolic imaging, called ECcentric Circle ENcoding TRajectorIes for Compressed sensing (ECCENTRIC), has been developed and implemented on 7 Tesla human MRI. ECCENTRIC is a non-Cartesian spatial-spectral encoding method optimized for random undersampling of magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) at ultra-high field. The approach provides flexible and random (k,t) sampling without temporal interleaving to improve spatial response function and spectral quality. ECCENTRIC needs low gradient amplitudes and slew-rates that reduces electrical, mechanical and thermal stress of the scanner hardware, and is robust to timing imperfection and eddy-current delays. Combined with a model-based low-rank reconstruction, this approach enables simultaneous imaging of up to 14 metabolites over the whole-brain at 2-3mm isotropic resolution in 4-10 minutes with high signal-to-noise ratio. In 20 healthy volunteers and 20 glioma patients ECCENTRIC demonstrated unprecedented mapping of fine structural details of metabolism in healthy brains and an extended metabolic fingerprinting of glioma tumors.Comment: 20 pages, 7 figures,2 tables, 10 pages supplementary materia

Noise-reduction techniques for 1H-FID-MRSI at 14.1T: Monte-Carlo validation & in vivo application

Proton magnetic resonance spectroscopic imaging (1H-MRSI) is a powerful tool that enables the multidimensional non-invasive mapping of the neurochemical profile at high-resolution over the entire brain. The constant demand for higher spatial resolution in 1H-MRSI led to increased interest in post-processing-based denoising methods aimed at reducing noise variance. The aim of the present study was to implement two noise-reduction techniques, the Marchenko-Pastur principal component analysis (MP-PCA) based denoising and the low-rank total generalized variation (LR-TGV) reconstruction, and to test their potential and impact on preclinical 14.1T fast in vivo 1H-FID-MRSI datasets. Since there is no known ground truth for in vivo metabolite maps, additional evaluations of the performance of both noise-reduction strategies were conducted using Monte-Carlo simulations. Results showed that both denoising techniques increased the apparent signal-to-noise ratio SNR while preserving noise properties in each spectrum for both in vivo and Monte-Carlo datasets. Relative metabolite concentrations were not significantly altered by either methods and brain regional differences were preserved in both synthetic and in vivo datasets. Increased precision of metabolite estimates was observed for the two methods, with inconsistencies noted on lower concentrated metabolites. Our study provided a framework on how to evaluate the performance of MP-PCA and LR-TGV methods for preclinical 1H-FID MRSI data at 14.1T. While gains in apparent SNR and precision were observed, concentration estimations ought to be treated with care especially for low-concentrated metabolites.Comment: Brayan Alves and Dunja Simicic are joint first authors. Currently in revision for NMR in Biomedicin

SIVIC: Open-Source, Standards-Based Software for DICOM MR Spectroscopy Workflows

Quantitative analysis of magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) data provides maps of metabolic parameters that show promise for improving medical diagnosis and therapeutic monitoring. While anatomical images are routinely reconstructed on the scanner, formatted using the DICOM standard, and interpreted using PACS workstations, this is not the case for MRSI data. The evaluation of MRSI data is made more complex because files are typically encoded with vendor-specific file formats and there is a lack of standardized tools for reconstruction, processing, and visualization. SIVIC is a flexible open-source software framework and application suite that enables a complete scanner-to-PACS workflow for evaluation and interpretation of MRSI data. It supports conversion of vendor-specific formats into the DICOM MR spectroscopy (MRS) standard, provides modular and extensible reconstruction and analysis pipelines, and provides tools to support the unique visualization requirements associated with such data. Workflows are presented which demonstrate the routine use of SIVIC to support the acquisition, analysis, and delivery to PACS of clinical 1H MRSI datasets at UCSF

A Multiscale Approach for Statistical Characterization of Functional Images

Increasingly, scientific studies yield functional image data, in which the observed data consist of sets of curves recorded on the pixels of the image. Examples include temporal brain response intensities measured by fMRI and NMR frequency spectra measured at each pixel. This article presents a new methodology for improving the characterization of pixels in functional imaging, formulated as a spatial curve clustering problem. Our method operates on curves as a unit. It is nonparametric and involves multiple stages: (i) wavelet thresholding, aggregation, and Neyman truncation to effectively reduce dimensionality; (ii) clustering based on an extended EM algorithm; and (iii) multiscale penalized dyadic partitioning to create a spatial segmentation. We motivate the different stages with theoretical considerations and arguments, and illustrate the overall procedure on simulated and real datasets. Our method appears to offer substantial improvements over monoscale pixel-wise methods. An Appendix which gives some theoretical justifications of the methodology, computer code, documentation and dataset are available in the online supplements

Compressed Sensing Accelerated Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging

abstract: Magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) is a valuable technique for assessing the in vivo spatial profiles of metabolites like N-acetylaspartate (NAA), creatine, choline, and lactate. Changes in metabolite concentrations can help identify tissue heterogeneity, providing prognostic and diagnostic information to the clinician. The increased uptake of glucose by solid tumors as compared to normal tissues and its conversion to lactate can be exploited for tumor diagnostics, anti-cancer therapy, and in the detection of metastasis. Lactate levels in cancer cells are suggestive of altered metabolism, tumor recurrence, and poor outcome. A dedicated technique like MRSI could contribute to an improved assessment of metabolic abnormalities in the clinical setting, and introduce the possibility of employing non-invasive lactate imaging as a powerful prognostic marker. However, the long acquisition time in MRSI is a deterrent to its inclusion in clinical protocols due to associated costs, patient discomfort (especially in pediatric patients under anesthesia), and higher susceptibility to motion artifacts. Acceleration strategies like compressed sensing (CS) permit faithful reconstructions even when the k-space is undersampled well below the Nyquist limit. CS is apt for MRSI as spectroscopic data are inherently sparse in multiple dimensions of space and frequency in an appropriate transform domain, for e.g. the wavelet domain. The objective of this research was three-fold: firstly on the preclinical front, to prospectively speed-up spectrally-edited MRSI using CS for rapid mapping of lactate and capture associated changes in response to therapy. Secondly, to retrospectively evaluate CS-MRSI in pediatric patients scanned for various brain-related concerns. Thirdly, to implement prospective CS-MRSI acquisitions on a clinical magnetic resonance imaging (MRI) scanner for fast spectroscopic imaging studies. Both phantom and in vivo results demonstrated a reduction in the scan time by up to 80%, with the accelerated CS-MRSI reconstructions maintaining high spectral fidelity and statistically insignificant errors as compared to the fully sampled reference dataset. Optimization of CS parameters involved identifying an optimal sampling mask for CS-MRSI at each acceleration factor. It is envisioned that time-efficient MRSI realized with optimized CS acceleration would facilitate the clinical acceptance of routine MRSI exams for a quantitative mapping of important biomarkers.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Bioengineering 201

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