Deep learning-based parameter mapping for joint relaxation and diffusion tensor MR Fingerprinting

Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) enables the simultaneous quantification of multiple properties of biological tissues. It relies on a pseudo-random acquisition and the matching of acquired signal evolutions to a precomputed dictionary. However, the dictionary is not scalable to higher-parametric spaces, limiting MRF to the simultaneous mapping of only a small number of parameters (proton density, T1 and T2 in general). Inspired by diffusion-weighted SSFP imaging, we present a proof-of-concept of a novel MRF sequence with embedded diffusion-encoding gradients along all three axes to efficiently encode orientational diffusion and T1 and T2 relaxation. We take advantage of a convolutional neural network (CNN) to reconstruct multiple quantitative maps from this single, highly undersampled acquisition. We bypass expensive dictionary matching by learning the implicit physical relationships between the spatiotemporal MRF data and the T1, T2 and diffusion tensor parameters. The predicted parameter maps and the derived scalar diffusion metrics agree well with state-of-the-art reference protocols. Orientational diffusion information is captured as seen from the estimated primary diffusion directions. In addition to this, the joint acquisition and reconstruction framework proves capable of preserving tissue abnormalities in multiple sclerosis lesions

Analysis and Mitigation of the Effect of Magnetic Field Inhomogeneities and Undersampling Artifacts on Magnetic Resonance Fingerprinting

Magnetic resonance imaging (MRI) is largely limited to producing qualitative contrast images instead of quantitative maps of tissue characteristics. A novel framework for quantitative MRI termed Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) to map tissue parameters such as the relaxation times T1 and T2 has recently been introduced. In MRF, tissue signals are generated by applying a pseudo-randomly varying MRI acquisition, acquired using highly undersampled trajectories and matched to a database of simulated tissue signals. The aim of this thesis is to investigate hypotheses underlying MRF regarding its susceptibility to undersampling artifacts and magnetic field inhomogeneities and develop countermeasures. Since MRF can be implemented in various ways, one of the most popular implementations based on the FISP (Fast Imaging with Steady State Precession) sequence was chosen for analysis and as a basis for further developments. The single shot spiral trajectories employed lead to substantial undersampling artifacts. In this work, the temporal variation of the spiral sampling patterns was examined and optimized. The results show that the originally proposed temporal order yields artifacts of similar frequencies as the signal responses from tissues, which leads to spatially dependent misestimations of parameters. To resolve those, an optimized temporal order was developed in simulations and proven in in-vivo experiments. The following chapter is dedicated to the influence of magnetic field inhomogeneities on MRF. Here it is shown that different local amplitudes of the radio frequency (RF) field B1+ can lead to misestimations of parameters by up to 50%, which can be resolved by measuring a B1+ map and integrating the information in the pattern match. Another newly developed strategy in this work is to mitigate the influence of B1+ by the introduction of acquisition segments that are particularly sensitive to B1+. Two approaches were developed and evaluated, one including FLASH (Fast Low-Angle Shot) and one using two 90° phase shifted pulses. Here, tissue parameter maps and B1+ maps were simultaneously generated, thereby resolving interdependencies. Furthermore, in this work it was found that the static magnetic field B0 can also have an impact on FISP-MRF. The dependency was analyzed and related to the relative phase difference between spin ensembles and RF pulses. A technique to mitigate the dependency by additionally dephasing spins before RF pulses was developed. The chapter is concluded with the presentation of the novel development of MRFF (Magnetic Resonance Field Fingerprinting). By replacing some FISP segments with TrueFISP and FLASH segments, B0 and B1+ dependent information was added, which enabled the simultaneous generation of T1, T2, B0, B1+ and intravoxel phase dispersion maps. In the last chapter, the in-vivo reproducibility of FISP-MRF with the newly developed improvements described in the previous chapters was evaluated by scanning ten volunteers on ten scanners. T1 and T2 values varied less than 8.0% in brain compartments across scanners.Die Magnetresonanztomographie (MRT) beschränkt sich weitgehend auf die Erzeugung qualitativer Kontrastbilder anstelle von quantitativen Karten von Gewebeeigenschaften. Kürzlich wurde ein neuartiges Framework für quantitative MRT, Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) zur direkten Abbildung von Gewebeparametern wie der Relaxationszeiten T1 und T2 präsentiert. Bei MRF werden Gewebesignale mittels einer pseudozufällig variierenden MRT-Sequenz generiert, die unter Verwendung stark unterabgetasteter Trajektorien aufgenommen werden und daraufhin mit einer Datenbank simulierter Gewebesignale zum Zweck der Identifikation von Gewebeparametern verglichen werden. Ziel dieser Arbeit ist es, die Anfälligkeit von MRF für Unterabtastungsartefakte und Magnetfeldinhomogenitäten zu untersuchen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu entwickeln. Da MRF auf verschiedene Arten implementiert werden kann, wurde die bis dato am häufigsten verwendete Implementierung basierend auf der FISP (Fast Imaging with Steady State Precession) Sequenz zur Analyse und als Grundlage für weitere Entwicklungen ausgewählt. Die in FISP-MRF verwendeten Einzelschuss-Spiraltrajektorien führen zu erheblichen Unterabtastungsartefakten im Bildraum. In dieser Arbeit wird deren zeitliche Variation untersucht und optimiert. Die Resultate zeigen, dass die ursprünglich vorgeschlagene Abfolge Artefakte mit ähnlichen Frequenzen wie die der Signalantworten von Geweben ergibt, was zu ortsabhängigen Parameterfehlern führt. Eine optimierte Abfolge wurde in Simulationen gefunden, die in in-vivo Experimenten bestätigt wurde. Das folgende Kapitel befasst sich mit dem Einfluss von Magnetfeldinhomogenitäten auf FISP-MRF. Hier wird gezeigt, dass variierende lokale Amplituden des HF-Feldes B1+ zu Parameterfehlern von bis zu 50% führen können, die sich durch die Messung einer B1+ Karte und Integrieren der Informationen in den Musterabgleich beheben lassen können. Eine weitere in dieser Arbeit entwickelte Strategie ist die Einführung von Akquisitionssegmenten, die gegenüber B1+ besonders sensitiv sind. Zwei Ansätze, einer mit FLASH (Fast Low-Angle Shot) und einer mit zwei um 90° phasenverschobenen Hochfrequenz-Pulsen pro TR wurden in dieser Arbeit entwickelt. Hier werden gleichzeitig Gewebeparameter- und B1+ -Karten erzeugt, wodurch gegenseitige Abhängigkeiten aufgelöst werden. In dieser Arbeit wurde auch gezeigt, dass Inhomogenitäten des statischen Magnetfelds B0 sich auf FISP-MRF auswirken können. Diese Abhängigkeit wurde analysiert und mit der relativen Phasendifferenz zwischen Spin-Ensembles und HF-Pulsen in Beziehung gesetzt. Wie in dieser Arbeit gezeigt, kann durch zusätzliches Dephasieren von Spin-Ensembles vor einem HF-Impuls der Einfluss von B0 stark vermindert werden. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels wird die neue eigene Entwicklung MRFF (Magnetic Resonance Field Fingerprinting) präsentiert. Durch Ersetzen einiger FISP-Segmente durch TrueFISP- und FLASH-Segmente werden B0 und B1+ abhängige Informationen hinzugefügt, wodurch die gleichzeitige Erzeugung von T1, T2, B0, B1+ sowie Suszeptibilitätskarten möglich wird. Im fünften Kapitel wurde die in-vivo Reproduzierbarkeit und Wiederholbarkeit von FISP-MRF mit den in den vorhergehenden Kapiteln beschriebenen Verbesserungen durch Messungen von zehn Probanden auf insgesamt zehn Scannern evaluiert. Die T1- und T2-Werte variierten zwischen den Scannern in den Gehirnkompartimenten um weniger als 8,0%

Learning Bloch Simulations for MR Fingerprinting by Invertible Neural Networks

Magnetic resonance fingerprinting (MRF) enables fast and multiparametric MR imaging. Despite fast acquisition, the state-of-the-art reconstruction of MRF based on dictionary matching is slow and lacks scalability. To overcome these limitations, neural network (NN) approaches estimating MR parameters from fingerprints have been proposed recently. Here, we revisit NN-based MRF reconstruction to jointly learn the forward process from MR parameters to fingerprints and the backward process from fingerprints to MR parameters by leveraging invertible neural networks (INNs). As a proof-of-concept, we perform various experiments showing the benefit of learning the forward process, i.e., the Bloch simulations, for improved MR parameter estimation. The benefit especially accentuates when MR parameter estimation is difficult due to MR physical restrictions. Therefore, INNs might be a feasible alternative to the current solely backward-based NNs for MRF reconstruction.Comment: Accepted at MICCAI MLMIR 202

Decoupling of brain function from structure reveals regional behavioral specialization in humans

The brain is an assembly of neuronal populations interconnected by structural pathways. Brain activity is expressed on and constrained by this substrate. Therefore, statistical dependencies between functional signals in directly connected areas can be expected higher. However, the degree to which brain function is bound by the underlying wiring diagram remains a complex question that has been only partially answered. Here, we introduce the structural-decoupling index to quantify the coupling strength between structure and function, and we reveal a macroscale gradient from brain regions more strongly coupled, to regions more strongly decoupled, than expected by realistic surrogate data. This gradient spans behavioral domains from lower-level sensory function to high-level cognitive ones and shows for the first time that the strength of structure-function coupling is spatially varying in line with evidence derived from other modalities, such as functional connectivity, gene expression, microstructural properties and temporal hierarchy