The spoiler recovery CEST: A new approach for shortening the acquisition time SR-CEST for characterization of CEST agents in solution using Bloch-McConnell fitting

Kjernemagnetisk resonans (NMR) er en utbredt metode for å undersøke materie, hvor de magnetiske prosessene som skjer selv på atomnivå er godt beskrevet. Kjemisk utveksling av metning (CEST) er en forholdsvis ny og fremvoksende teknikk innen NMR, utviklet for å produsere bedre kontrast ved magnetresonanstomografi (MRI). I CEST MRI og spektroskopi blir utvalgte protoner i såkalte CEST-agenter, for eksempel metabolitter, mettet. Disse mettede protonene kan bytte plass med protoner i bulkvannet, noe som gir en endring i bulkvannets netto magnetisering. Ved å se på denne endringen kan man med vesentlig økt sensitivitet måle tilstedeværelsen av ulike forbindelser indirekte, noe som kan utnyttes i en rekke nye biomedisinske applikasjoner. I dette arbeidet kombineres en vanlig CEST-pulssekvens med en spoiler recovery (SR)-sekvens. Dette har gitt den nye og raskere SR-CEST-sekvensen, som kan redusere tiden det tar å generere et CEST-spektrum med mer enn 70 %, uten at kvaliteten i spektret svekkes nevneverdig. Analyse av CEST-spektre har konvensjonelt gått via en MTRasym-analyse, som ser på asymmetrien i CEST-spektra som følge av utvekslingen av magnetisme. Denne tilnærmingen tar ikke hensyn til effekter som ofte skjer samtidig med CEST, som for eksempel kjerne-Overhauser-effekter (NOE) og semi-solid makromolekylær magnetiseringsoverføring (MT). I dette arbeidet er Bloch-McConnell(BM)-ligningene kurvetilpasset CEST-spektre for kreatin-, myo-inositol- og glutamatprøver med minste kvadraters metode. Denne BM-tilpasningen skiller CEST-effekten fra andre forstyrrende effekter, og estimerer flere av de fysiske egenskapene til CEST-agentene. De estimerte egenskapene med størst betydning er utvekslingsraten mellom vann- og CEST-agentproton, og konsentrasjonen av CEST-agentene. Begge er lovende biomarkører for å påvise sykdommer og overvåke effekter av sykdomsbehandling. CEST-spektra brukt i dette arbeidet ble laget for vandige prøver av kjente metabolittkonsentrasjoner med et 600 MHz NMR-spektrometer. For vandige prøver ved høye statiske felt blir den longitudinale relaksasjonsstiden T1 for vannprotonene svært lang, noe som gir tidkrevende eksperiment. SR-CEST-sekvensen kan derfor være spesielt nyttig for prøver av denne typen. BM-tilpasning av SR-CEST-spektra og vanlige CEST-spektra gir samlet sett de samme estimerte parameterne, og lykkes i å separere de ulike CEST-effektene. På grunn av den reduserte eksperimentelle tiden er SR-CEST dermed en lovende metode for CEST MRI. Forbedringer i eksperimentelt design og BM-tilpasning diskuteres basert på resultatene funnet her, samt den praktiske bruken av SR-CEST og BM-tilpasning for in vivo MRI

Pseudo-T2 mapping for normalization of T2-weighted prostate MRI

Objective Signal intensity normalization is necessary to reduce heterogeneity in T2-weighted (T2W) magnetic resonance imaging (MRI) for quantitative analysis of multicenter data. AutoRef is an automated dual-reference tissue normalization method that normalizes transversal prostate T2W MRI by creating a pseudo-T2 map. The aim of this study was to evaluate the accuracy of pseudo-T2s and multicenter standardization performance for AutoRef with three pairs of reference tissues: fat/muscle (AutoRefF), femoral head/muscle (AutoRefFH) and pelvic bone/muscle (AutoRefPB). Materials and methods T2s measured by multi-echo spin echo (MESE) were compared to AutoRef pseudo-T2s in the whole prostate (WP) and zones (PZ and TZ/CZ/AFS) for seven asymptomatic volunteers with a paired Wilcoxon signed-rank test. AutoRef normalization was assessed on T2W images from a multicenter evaluation set of 1186 prostate cancer patients. Performance was measured by inter-patient histogram intersections of voxel intensities in the WP before and after normalization in a selected subset of 80 cases. Results AutoRefFH pseudo-T2s best approached MESE T2s in the volunteer study, with no significant difference shown (WP: p = 0.30, TZ/CZ/AFS: p = 0.22, PZ: p = 0.69). All three AutoRef versions increased inter-patient histogram intersections in the multicenter dataset, with median histogram intersections of 0.505 (original data), 0.738 (AutoRefFH), 0.739 (AutoRefF) and 0.726 (AutoRefPB). Discussion All AutoRef versions reduced variation in the multicenter data. AutoRefFH pseudo-T2s were closest to experimentally measured T2s