Evaluation of an automated method for arterial input function detection for first-pass myocardial perfusion cardiovascular magnetic resonance

ABSTRACT: Background: Quantitative assessment of myocardial blood flow (MBF) with first-pass perfusion cardiovascular magnetic resonance (CMR) requires a measurement of the arterial input function (AIF). This study presents an automated method to improve the objectivity and reduce processing time for measuring the AIF from first-pass perfusion CMR images. This automated method is used to compare the impact of different AIF measurements on MBF quantification.Methods: Gadolinium-enhanced perfusion CMR was performed on a 1.5 T scanner using a saturation recovery dual-sequence technique. Rest and stress perfusion series from 270 clinical studies were analyzed. Automated image processing steps included motion correction, intensity correction, detection of the left ventricle (LV), independent component analysis, and LV pixel thresholding to calculate the AIF signal. The results were compared with manual reference measurements using several quality metrics based on the contrast enhancement and timing characteristics of the AIF. The median and 95 % confidence interval (CI) of the median were reported. Finally, MBF was calculated and compared in a subset of 21 clinical studies using the automated and manual AIF measurements.Results: Two clinical studies were excluded from the comparison due to a congenital heart defect present in one and a contrast administration issue in the other. The proposed method successfully processed 99.63 % of the remaining image series. Manual and automatic AIF time-signal intensity curves were strongly correlated with median correlation coefficient of 0.999 (95 % CI [0.999, 0.999]). The automated method effectively selected bright LV pixels, excluded papillary muscles, and required less processing time than the manual approach. There was no significant difference in MBF estimates between manually and automatically measured AIFs (p = NS). However, different sizes of regions of interest selection in the LV cavity could change the AIF measurement and affect MBF calculation (p = NS to p = 0.03).Conclusion: The proposed automatic method produced AIFs similar to the reference manual method but required less processing time and was more objective. The automated algorithm may improve AIF measurement from the first-pass perfusion CMR images and make quantitative myocardial perfusion analysis more robust and readily available

Evaluation of an automated method for arterial input function detection for first-pass myocardial perfusion cardiovascular magnetic resonance

Background: Quantitative assessment of myocardial blood flow (MBF) with first-pass perfusion cardiovascular magnetic resonance (CMR) requires a measurement of the arterial input function (AIF). This study presents an automated method to improve the objectivity and reduce processing time for measuring the AIF from first-pass perfusion CMR images. This automated method is used to compare the impact of different AIF measurements on MBF quantification.Methods: Gadolinium-enhanced perfusion CMR was performed on a 1.5 T scanner using a saturation recovery dual-sequence technique. Rest and stress perfusion series from 270 clinical studies were analyzed. Automated image processing steps included motion correction, intensity correction, detection of the left ventricle (LV), independent component analysis, and LV pixel thresholding to calculate the AIF signal. The results were compared with manual reference measurements using several quality metrics based on the contrast enhancement and timing characteristics of the AIF. The median and 95 % confidence interval (CI) of the median were reported. Finally, MBF was calculated and compared in a subset of 21 clinical studies using the automated and manual AIF measurements.Results: Two clinical studies were excluded from the comparison due to a congenital heart defect present in one and a contrast administration issue in the other. The proposed method successfully processed 99.63 % of the remaining image series. Manual and automatic AIF time-signal intensity curves were strongly correlated with median correlation coefficient of 0.999 (95 % CI [0.999, 0.999]). The automated method effectively selected bright LV pixels, excluded papillary muscles, and required less processing time than the manual approach. There was no significant difference in MBF estimates between manually and automatically measured AIFs (p = NS). However, different sizes of regions of interest selection in the LV cavity could change the AIF measurement and affect MBF calculation (p = NS to p = 0.03).Conclusion: The proposed automatic method produced AIFs similar to the reference manual method but required less processing time and was more objective. The automated algorithm may improve AIF measurement from the first-pass perfusion CMR images and make quantitative myocardial perfusion analysis more robust and readily available

Myocardial Blood Flow Quantification From MRI by Deconvolution Using an Exponential Approximation Basis

We have evaluated the use of deconvolution using an exponential approximation basis for the quantification of myocardial blood flow from perfusion cardiovascular magnetic resonance. Our experiments, based on simulated signal intensity curves, phantom acquisitions, and clinical image data, indicate that exponential deconvolution allows for accurate quantification of myocardial blood flow. Together with automated respiratory motion correction myocardial contour delineation, the exponential deconvolution enables efficient and reproducible quantification of myocardial blood flow in clinical routine

Myocardial blood flow quantification from MRI by deconvolution using an exponential approximation basis

We have evaluated the use of deconvolution using an exponential approximation basis for the quantification of myocardial blood flow from perfusion cardiovascular magnetic resonance. Our experiments, based on simulated signal intensity curves, phantom acquisitions, and clinical image data, indicate that exponential deconvolution allows for accurate quantification of myocardial blood flow. Together with automated respiratory motion correction myocardial contour delineation, the exponential deconvolution enables efficient and reproducible quantification of myocardial blood flow in clinical routine

Myocardial blood flow quantification from MRI by deconvolution using an exponential approximation basis

We have evaluated the use of deconvolution using an exponential approximation basis for the quantification of myocardial blood flow from perfusion cardiovascular magnetic resonance. Our experiments, based on simulated signal intensity curves, phantom acquisitions, and clinical image data, indicate that exponential deconvolution allows for accurate quantification of myocardial blood flow. Together with automated respiratory motion correction myocardial contour delineation, the exponential deconvolution enables efficient and reproducible quantification of myocardial blood flow in clinical routine

Towards an Efficient Gas Exchange Monitoring with Electrical Impedance Tomography - Optimization and validation of methods to investigate and understand pulmonary blood flow with indicator dilution

In vielen Fällen sind bei Patienten, die unter stark gestörtem Gasaustausch der Lunge leiden, die regionale Lungenventilation und die Perfusion nicht aufeinander abgestimmt. Besonders bei Patienten mit akutem Lungenversagen sind sehr heterogene räumliche Verteilungen von Belüftung und Perfusion der Lunge zu beobachten. Diese Patienten müssen auf der Intensivstation künstlich beatmet und überwacht werden, um einen ausreichenden Gasaustausch sicherzustellen. Bei schweren Lungenverletzungen ist es schwierig, durch die Anwendung hoher Beatmungsdrücke und -volumina eine optimale Balance zwischen dem Rekrutieren kollabierter Regionen zu finden, und gleichzeitig die Lunge vor weiterem Schaden durch die von außen angelegten Drücke zu schützen. Das Interesse für eine bettseitige Messung und Darstellung der regionalen Belüftungs- und Perfusionsverteilung für den Einsatz auf der Intensivstation ist in den letzten Jahren stark gestiegen, um eine lungenprotektive Beatmung zu ermöglichen und klinische Diagnosen zu vereinfachen. Die Elektrische-Impedanztomographie (EIT) ist ein nicht-invasives, strahlungsfreies und sehr mobil einsetzbares System. Es bietet eine hohe zeitliche Abtastung und eine funktionelle räumliche Auflösung, die es ermöglicht, dynamische (patho-) physiologische Prozesse zu visualisieren und zu überwachen. Die medizinische Forschung an EIT hat sich dabei hauptsächlich auf die Schätzung der räumlichen Belüftung konzentriert. Kommerziell erhältliche Systeme haben gezeigt, dass die EIT eine wertvolle Entscheidungshilfe während der mechanischen Beatmung darstellt. Allerdings ist die Abschätzung der pulmonalen Perfusion mit EIT noch nicht etabliert. Dies könnte das fehlende Glied sein, um die Analyse des pulmonalen Gasaustauschs am Krankenbett zu ermöglichen. Obwohl einige Publikationen die prinzipielle Machbarkeit der indikatorgestützten EIT zur Schätzung der räumlichen Verteilung des pulmonalen Blutflusses gezeigt haben, müssen diese Methoden optimiert und durch Vergleich mit dem Goldstandard des Lungenperfusions-Monitorings validiert werden. Darüber hinaus ist weitere Forschung notwendig, um zu verstehen welche physiologischen Informationen der EIT-Perfusionsschätzung zugrunde liegen. Mit der vorliegenden Arbeit soll die Frage beantwortet werden, ob bei der klinischen Anwendung von EIT neben der regionalen Belüftung auch räumliche Informationen des pulmonalen Blutflusses geschätzt werden können, um damit potenziell den pulmonalen Gasaustausch am Krankenbett beurteilen zu können. Die räumliche Verteilung der Perfusion wurde durch Bolusinjektion einer leitfähigen Kochsalzlösung als Indikator geschätzt, um die Verteilung des Indikators während seines Durchgangs durch das Gefäßsystem der Lunge zu verfolgen. Verschiedene dynamische EIT-Rekonstruktionsmethoden und Perfusionsparameter Schätzmethoden wurden entwickelt und verglichen, um den pulmonalen Blutfluss robust beurteilen zu können. Die geschätzten regionalen EIT-Perfusionsverteilungen wurden gegen Goldstandard Messverfahren der Lungenperfusion validiert. Eine erste Validierung wurde anhand von Daten einer tierexperimentellen Studie durchgeführt, bei der die Multidetektor-Computertomographie als vergleichende Lungenperfusionsmessung verwendet wurde. Darüber hinaus wurde im Rahmen dieser Arbeit eine umfassende präklinische Tierstudie durchgeführt, um die Lungenperfusion mit indikatorverstärkter EIT und Positronen-Emissions-Tomographie während mehrerer verschiedener experimenteller Zustände zu untersuchen. Neben einem gründlichen Methodenvergleich sollte die klinische Anwendbarkeit der indikatorgestützten EIT-Perfusionsmessung untersucht werden, indem wir vor allem die minimale Indikatorkonzentration analysierten, die eine robuste Perfusionsschätzung erlaubte und den geringsten Einfluss für den Patienten darstellt. Neben den experimentellen Validierungsstudien wurden zwei in-silico-Untersuchungen durchgeführt, um erstens die Sensitivität von EIT gegenüber des Durchgangs eines leitfähigen Indikators durch die Lunge vor stark heterogenem pulmonalen Hintergrund zu bewerten. Zweitens untersuchten wir die physiologischen Einflüsse, die zu den rekonstruierten EITPerfusionsbildern beitragen, um die Limitationen der Methode besser zu verstehen. Die Analysen zeigten, dass die Schätzung der Lungenperfusion auf der Basis der indikatorverstärkten EIT ein großes Potenzial für die Anwendung in der klinischen Praxis aufweist, da wir sie mit zwei Goldstandard-Perfusionsmesstechniken validieren konnten. Zudem konnten wertvolle Schlüsse über die physiologischen Einflüsse auf die geschätzten EIT Perfusionsverteilungen gezogen werden