Highly Efficient MRI Pulse Sequences for High Resolution Physiological and Functional Brain Imaging

用于高分辨率生理和功能脑成像的高效 MRI 脉冲序列

基本信息

  • 批准号:
    10491234
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 159万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-09-20 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Summary This project will develop MRI physiological imaging with higher spatial and temporal resolution, larger brain coverage, and faster accelerated pulse sequences. The physiologic images have contrasts of microvascular- weighted blood oxygen level dependent (BOLD), cerebral blood flow (CBF) and cerebral blood volume (CBV). Importantly, the techniques to be developed are largely insensitive to venous blood contributions to signal, unlike traditional BOLD echo planar imaging (EPI) sequences, and thus they are extremely useful for precision imaging of physiological markers in neurological disorders and for higher specificity in cortical layer fMRI, enabling higher granularity in human neurocircuitry imaging. Novel acceleration techniques for each pulse sequence will be incorporated to increase slice-volume coverage and improve signal to noise ratio (SNR) and point spread function (PSF) in signal localization. Sequence development and evaluations will be performed at several 3T and 7T imaging sites. We will develop a software package with advanced variants of several pulse sequences: zoomed 3D gradient-and-spin-echo (GRASE), arterial spin labeling (ASL) for CBF imaging, slice- saturation slab- inversion vascular space occupancy (SS-SI-VASO) for CBV imaging, and the novel VASO technique with “multiple acquisitions with global excitation cycling” (MAGEC)-VASO to achieve whole brain coverage. The software package will also include a modular analysis pipeline for use by neuroscientists and physicians without the need for extensive MR-physics or coding expertise. Achieving non-invasive imaging of neuronal circuits in the human brain will allow neuroscientists to study normal brain processes and allow medical scientists to study neurocircuitry changes and neurological diseases. Currently, high-resolution fMRI technology could be used to identify fMRI of neural activity at different cortical depths, but is severely limited by poorly localized signal from venous drainage in the cortex. This project innovates new, robust 3D fMRI imaging sequences that eliminate venous contamination, thus affording high fidelity mapping of fine-scale neuronal circuitry compared to current gradient echo EPI BOLD imaging.
概括 该项目将开发具有更高空间和时间分辨率、更大大脑的MRI生理成像 覆盖范围和更快的加速脉冲序列具有微血管对比。 加权血氧水平依赖性(BOLD)、脑血流量(CBF)和脑血容量(CBV)。 重要的是,要开发的技术很大程度上对静脉血对信号的贡献不敏感, 与传统的 BOLD 回波平面成像 (EPI) 序列不同,因此它们对于精确度非常有用 神经系统疾病的生理标志物成像以及皮质层功能磁共振成像的更高特异性, 为每个脉冲提供更高粒度的人体神经回路成像。 将合并序列以增加切片体积覆盖范围并提高信噪比(SNR)和 信号定位中的点扩散函数(PSF)将在序列开发和评估中进行。 我们将开发一个包含多个脉冲高级变体的软件包。 序列:缩放 3D 梯度和自旋回波 (GRASE)、用于 CBF 成像的动脉自旋标记 (ASL)、切片 用于 CBV 成像的饱和度板 - 反转血管空间占用 (SS-SI-VASO) 以及新型 VASO 通过“全局激发循环多次采集”(MAGEC)-VASO 技术实现全脑 该软件包还将包括供神经科学家使用的模块化分析流程。 医生无需具备丰富的 MR 物理学或编码专业知识即可实现非侵入性成像。 人脑中的神经元回路将使神经科学家能够研究正常的大脑过程并允许 目前,医学科学家正在研究神经回路变化和神经系统疾病。 技术可用于识别不同皮质深度神经活动的功能磁共振成像,但受到严重限制 该项目创新了新的、强大的 3D fMRI 成像。 消除静脉污染的序列,从而提供精细神经网络的高保真度映射 电路与当前梯度回波 EPI BOLD 成像的比较。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Alexander Beckett其他文献

Alexander Beckett的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Alexander Beckett', 18)}}的其他基金

NexGen 7T MRI scanner for mesoscale brain imaging: Integration and Dissemination
用于中尺度脑成像的 NexGen 7T MRI 扫描仪:整合与传播
  • 批准号:
    10725586
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
Highly Efficient MRI Pulse Sequences for High Resolution Physiological and Functional Brain Imaging
用于高分辨率生理和功能脑成像的高效 MRI 脉冲序列
  • 批准号:
    10326081
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
Highly Efficient MRI Pulse Sequences for High Resolution Physiological and Functional Brain Imaging
用于高分辨率生理和功能脑成像的高效 MRI 脉冲序列
  • 批准号:
    10684334
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:

相似国自然基金

面向电力储能集群系统的加速退化试验与寿命评估方法研究
  • 批准号:
    62303293
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
面向计算密集型应用的新型计算范式及其加速器关键技术
  • 批准号:
    62374108
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    48 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于任意精度计算架构的量子信息处理算法硬件加速技术研究
  • 批准号:
    62304037
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
分布式非凸非光滑优化问题的凸松弛及高低阶加速算法研究
  • 批准号:
    12371308
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    43.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目
极端光场条件下正电子束的产生、加速和操控研究
  • 批准号:
    12375244
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    53 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

A computational model for prediction of morphology, patterning, and strength in bone regeneration
用于预测骨再生形态、图案和强度的计算模型
  • 批准号:
    10727940
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
Mitral Regurgitation Quantification Using Dual-venc 4D flow MRI and Deep learning
使用 Dual-venc 4D 流 MRI 和深度学习对二尖瓣反流进行量化
  • 批准号:
    10648495
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
The contribution of air pollution to racial and ethnic disparities in Alzheimer’s disease and related dementias: An application of causal inference methods
空气污染对阿尔茨海默病和相关痴呆症的种族和民族差异的影响:因果推理方法的应用
  • 批准号:
    10642607
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
Interactive hand hygiene training for special education pre-vocational students
特教职前学生互动式手卫生培训
  • 批准号:
    10761562
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
Primary cell culture models of HIV/HBV co-infection
HIV/HBV合并感染的原代细胞培养模型
  • 批准号:
    10762093
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 159万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了