Specifics of cardiac magnetic resonance imaging in children

SummaryThis review points out three specific features of cardiac magnetic resonance imaging (MRI) in children: the small size of the heart modifies the usual balance between signal-to-noise ratio and spatial resolution; the higher and more variable heart rate limits tissue characterization and temporal resolution; and motion artefacts (notably respiratory motions) must be dealt with. In the second part of this review, we present the current and future practices of cardiac magnetic resonance (CMR) in children, based on the experience of all French paediatric cardiac MRI centres

Synchronisation vocale et mouvement compensé en reconstruction pour une ciné IRM de la parole

National audienceL’imagerie dynamique du conduit vocal permet d’étudier et de modéliser la production de laparole. La durée moyenne de chaque son est d’environ 80 ms. Lemouvement de chaque articulateur, en particulier la langue, doit être mesuréavec suffisamment de précision. Actuellement la fluoroscopie à rayon X estutilisée cliniquement. L’IRM temps réel permet la visualisation directe desmouvements articulatoires [1] mais reste limitée en résolution. Lasynchronisation de l’IRM par un système acoustique est possible [2] maisnécessite l’exécution de mouvements articulatoires avec une parfaitereproductibilité. Dans ce travail nous proposons un dispositif optimisé pour laréalisation d’une imagerie dynamique IRM de la parole avec une hauterésolution spatiale et temporelle. Il s’appuie sur l’utilisation conjointe d’unmicrophone compatible IRM enregistrant la parole pendant l’acquisition IRMet d’une reconstruction d’images synchronisées a posteriori incluant unecompensation du mouvement. Cette reconstruction permet une prise encompte de la variabilité de répétition de la phrase lors de l’acquisition

Sound synchronization and motion compensated reconstruction for speech Cine MRI

International audienceDynamic imaging of the vocal tact is important for modeling speechthrough the acoustic-articulatory relation. The average duration of each sound isabout 80ms. Movements of each articulator, in particular the tongue, should becaptured with sufficient precision. Current clinical techniques use X-ray videofluoroscopy which involves ionizing radiation. Real-time MRI allows direct recordingof speech motion [1] but is intrinsically limited in terms of resolution and SNR.Synchronization of MRI with an acoustic device is possible [2] but requires motion ofvocal system to be highly reproducible. In this work we propose an optimized setupfor achieving dynamic MRI of speech with high spatial and temporal resolution basedon a combination of: an MR-compatible acoustic device allowing simultaneousrecording of speech during MRI; and a retrospectively gated, motion-compensatedimage reconstruction that can deal with the variability of the subject repeating thesame sentence over the acquisition

Speech Cine SSFP with optical microphone synchronization and motion compensated reconstruction

International audienceDynamic imaging of the vocal tact is important for modeling speechthrough the acoustic-articulatory relation. The average duration of each sound isabout 80ms. Movements of each articulator, in particular the tongue, should becaptured with sufficient precision. Current clinical techniques use X-ray videofluoroscopy which involves ionizing radiation. Real-time MRI allows direct recordingof speech motion [1] but is intrinsically limited in terms of resolution and SNR.Synchronization of MRI with an acoustic device is possible [2] but requires motion ofvocal system to be highly reproducible. In this work we propose an optimized setupfor achieving dynamic MRI of speech with high spatial and temporal resolution basedon a combination of: an MR-compatible acoustic device allowing simultaneousrecording of speech during MRI; and a retrospectively gated, motion-compensatedimage reconstruction that can deal with the variability of the subject repeating thesame sentence over the acquisition

A Multimodal Real-Time MRI Articulatory Corpus of French for Speech Research

International audienceIn this work we describe the creation of ArtSpeechMRIfr: a real-time as well as static magnetic resonance imaging (rtMRI, 3D MRI) database of the vocal tract. The database contains also processed data: denoised audio, its phonetically aligned annotation, articulatory contours, and vocal tract volume information , which provides a rich resource for speech research. The database is built on data from two male speakers of French. It covers a number of phonetic contexts in the controlled part, as well as spontaneous speech, 3D MRI scans of sustained vocalic articulations, and of the dental casts of the subjects. The corpus for rtMRI consists of 79 synthetic sentences constructed from a phonetized dictionary that makes possible to shorten the duration of acquisitions while keeping a very good coverage of the phonetic contexts which exist in French. The 3D MRI includes acquisitions for 12 French vowels and 10 consonants, each of which was pronounced in several vocalic contexts. Ar-ticulatory contours (tongue, jaw, epiglottis, larynx, velum, lips) as well as 3D volumes were manually drawn for a part of the images

Imagerie adaptative en IRM : utilisation des informations de mouvements physiologiques pour l'optimisation des processus d'acquisition et de reconstruction

Magnetic resonance imaging (MRI) is a relatively slow imaging technique. In the context of cardiac and abdominal imaging, patient motion is a major impediment that disturbs the spatial encoding process needed to form an image. Motion results in image deteriorations, called artifacts. These artifacts can take complex forms as this encoding occurs in an unusual space (Fourier/coil sensitivity hybrid space). Generally the patient is asked for a breathhold in order to minimize the influence of respiration, and the acquisition is synchronized to the electrocardiogram in order to handle cardiac contraction. These methods are imperfect and not always applicable, and therefore alternative approaches are desirable. We propose to integrate prior knowledge in the acquisition and reconstruction processes, based on a specially designed platform, developed to acquire and analyze physiological data during the MRI examination. Various solutions are investigated to implement this adaptive imaging, with special care to the correction of motion induced spatial encoding errors. For that purpose, we build a predictive model that allows elastic displacement fields in the field of view to be predicted, from linear combinations of signals provided by the platform. Then we define a generalized reconstruction framework in which predicted displacement data are included, leading to the reconstruction of a motion-compensated image. The hypotheses are analyzed, and the predictive model, as well as the proposed reconstruction methods, are validated on real cardiac and abdominal data from healthy volunteers, in 2D and 3D free breathing scans.L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d'imagerie relativement lente. Les mouvements du patient, en particulier en imagerie cardiaque et abdominale, constituent un obstacle important, venant perturber le processus d'encodage spatial nécessaire à la réalisation d'une image. Ces mouvements induisent des dégradations de l'image, appelées artéfacts, qui prennent des formes complexes du fait que cet encodage est réalisé dans un espace inhabituel (espace hybride Fourier/sensibilités d'antennes). Les méthodes généralement utilisées (apnée du patient, synchronisation de l'acquisition avec l'électrocardiogramme) sont imparfaites et ne sont pas toujours applicables. A l'aide d'une plateforme spécialement développée pour l'acquisition et l'analyse des données physiologiques pendant l'examen IRM, nous proposons d'intégrer des informations de mouvement a priori, à différents niveaux des processus d'acquisition et de reconstruction, avec un intérêt particulier pour la correction des erreurs d'encodage spatial. Nous construisons un modèle prédictif permettant d'estimer les champs de déplacements élastiques dans le plan ou le volume imagé, à partir de combinaisons linéaires des signaux fournis par la plateforme. Puis nous définissons un cadre de reconstruction généralisé permettant d?inclure les données de déplacements prédites par le modèle, afin de reconstruire une image corrigée, minimisant ainsi les artéfacts de mouvement. Les hypothèses et conditions de validité sont analysées, et le modèle prédictif ainsi que les différentes méthodes de reconstruction proposées sont validés sur des données réelles, cardiaques et abdominales, de sujets sains

Adaptive imaging in MRI : optimization of image acquisition and reconstruction using physiological motion information

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d’imagerie relativement lente. Les mouvements du patient, en particulier en imagerie cardiaque et abdominale, constituent un obstacle important, venant perturber le processus d’encodage spatial nécessaire à la réalisation d’une image. Ces mouvements induisent des dégradations de l’image, appelées artéfacts, qui prennent des formes complexes du fait que cet encodage est réalisé dans un espace inhabituel (espace hybride Fourier/sensibilités d’antennes). Les méthodes généralement utilisées (apnée du patient, synchronisation de l’acquisition avec l’électrocardiogramme) sont imparfaites et ne sont pas toujours applicables. A l’aide d’une plateforme spécialement développée pour l’acquisition et l’analyse des données physiologiques pendant l’examen IRM, nous proposons d’intégrer des informations de mouvement a priori, à différents niveaux des processus d’acquisition et de reconstruction, avec un intérêt particulier pour la correction des erreurs d’encodage spatial. Nous construisons un modèle prédictif permettant d’estimer les champs de déplacements élastiques dans le plan ou le volume imagé, à partir de combinaisons linéaires des signaux fournis par la plateforme. Puis nous définissons un cadre de reconstruction généralisé permettant d’inclure les données de déplacements prédites par le modèle, afin de reconstruire une image corrigée, minimisant ainsi les artéfacts de mouvement. Les hypothèses et conditions de validité sont analysées, et le modèle prédictif ainsi que les différentes méthodes de reconstruction proposées sont validés sur des données réelles, cardiaques et abdominales, de sujets sains.Magnetic resonance imaging (MRI) is a relatively slow imaging technique. In the context of cardiac and abdominal imaging, patient motion is a major impediment that disturbs the spatial encoding process needed to form an image. Motion results in image deteriorations, called artifacts. These artifacts can take complex forms as this encoding occurs in an unusual space (Fourier/coil sensitivity hybrid space). Generally the patient is asked for a breathhold in order to minimize the influence of respiration, and the acquisition is synchronized to the electrocardiogram in order to handle cardiac contraction. These methods are imperfect and not always applicable, and therefore alternative approaches are desirable. We propose to integrate prior knowledge in the acquisition and reconstruction processes, based on a specially designed platform, developed to acquire and analyze physiological data during the MRI examination. Various solutions are investigated to implement this adaptive imaging, with special care to the correction of motion induced spatial encoding errors. For that purpose, we build a predictive model that allows elastic displacement fields in the field of view to be predicted, from linear combinations of signals provided by the platform. Then we define a generalized reconstruction framework in which predicted displacement data are included, leading to the reconstruction of a motion-compensated image. The hypotheses are analyzed, and the predictive model, as well as the proposed reconstruction methods, are validated on real cardiac and abdominal data from healthy volunteers, in 2D and 3D free breathing scans

Imagerie adaptative en IRM (utilisation des informations de mouvements physiologiques pour l'optimisation des processus d'acquisition et de reconstruction)

L imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d imagerie relativement lente. Les mouvements du patient, en particulier en imagerie cardiaque et abdominale, constituent un obstacle important, venant perturber le processus d encodage spatial nécessaire à la réalisation d une image. Ces mouvements induisent des dégradations de l image, appelées artéfacts, qui prennent des formes complexes du fait que cet encodage est réalisé dans un espace inhabituel (espace hybride Fourier/sensibilités d antennes). Les méthodes généralement utilisées (apnée du patient, synchronisation de l acquisition avec l électrocardiogramme) sont imparfaites et ne sont pas toujours applicables. A l aide d une plateforme spécialement développée pour l acquisition et l analyse des données physiologiques pendant l examen IRM, nous proposons d intégrer des informations de mouvement a priori, à différents niveaux des processus d acquisition et de reconstruction, avec un intérêt particulier pour la correction des erreurs d encodage spatial. Nous construisons un modèle prédictif permettant d estimer les champs de déplacements élastiques dans le plan ou le volume imagé, à partir de combinaisons linéaires des signaux fournis par la plateforme. Puis nous définissons un cadre de reconstruction généralisé permettant d inclure les données de déplacements prédites par le modèle, afin de reconstruire une image corrigée, minimisant ainsi les artéfacts de mouvement. Les hypothèses et conditions de validité sont analysées, et le modèle prédictif ainsi que les différentes méthodes de reconstruction proposées sont validés sur des données réelles, cardiaques et abdominales, de sujets sains.Magnetic resonance imaging (MRI) is a relatively slow imaging technique. In the context of cardiac and abdominal imaging, patient motion is a major impediment that disturbs the spatial encoding process needed to form an image. Motion results in image deteriorations, called artifacts. These artifacts can take complex forms as this encoding occurs in an unusual space (Fourier/coil sensitivity hybrid space). Generally the patient is asked for a breathhold in order to minimize the influence of respiration, and the acquisition is synchronized to the electrocardiogram in order to handle cardiac contraction. These methods are imperfect and not always applicable, and therefore alternative approaches are desirable. We propose to integrate prior knowledge in the acquisition and reconstruction processes, based on a specially designed platform, developed to acquire and analyze physiological data during the MRI examination. Various solutions are investigated to implement this adaptive imaging, with special care to the correction of motion induced spatial encoding errors. For that purpose, we build a predictive model that allows elastic displacement fields in the field of view to be predicted, from linear combinations of signals provided by the platform. Then we define a generalized reconstruction framework in which predicted displacement data are included, leading to the reconstruction of a motion-compensated image. The hypotheses are analyzed, and the predictive model, as well as the proposed reconstruction methods, are validated on real cardiac and abdominal data from healthy volunteers, in 2D and 3D free breathing scans.NANCY1-Bib. numérique (543959902) / SudocSudocFranceF