Laminar Perfusion Imaging

层流灌注成像

基本信息

  • 批准号:
    10629329
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 49.74万
  • 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:
    2021-08-01 至 2025-04-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY The goal of this project is to further develop and optimize the next generation arterial spin labeling (ASL) technologies for quantitative mapping of microvascular perfusion at the level of cortical layers and columns on the first FDA approved ultrahigh magnetic (UHF) system, the 7T Terra. Blood oxygen level dependent (BOLD) fMRI is the most widely used non-invasive imaging modality for studying the dynamics of macroscopic brain networks and mesoscopic brain circuits. However, BOLD contrast is susceptible to contaminations of pial veins on the cortical surface that significantly confounds laminar fMRI. Cerebral blood flow (CBF) or microvascular perfusion measured by ASL is a key parameter for in vivo assessment of neurovascular function. The ASL signal is localized close to the site of neural activation and offers the unique capability for quantitative CBF measurements both at rest and during task activation. We pioneered laminar perfusion imaging using 3D inner- volume GRASE (Gradient and Spin Echo) ASL at 7T with a spatial resolution of ~1mm3. However, a sub- millimeter spatial resolution, and ideally at the level of ~0.1mm3 (or ~0.5x0.5x0.5mm3), is required for reliable differentiation of neural activities across cortical layers and columns, as well as for comparison with the state- of-the-art BOLD and CBV fMRI. We will take advantage of a few latest technical breakthroughs in our lab: 1) Cutting-edge ASL pulse sequences with optimized spin labeling strategies for laminar perfusion imaging at 7T; 2) A novel k-t CAIPIRANHA scheme in conjunction with a total-generalized-variation (TGV) regularized algorithm for robust under-sampling patterns and constrained reconstruction; and 3) A novel denoising technique termed k-space weighted image average (KWIA) invented by our group that is able to reduce the thermal noise by 50% and double the signal-to-noise ratio (SNR) of dynamic MRI without significantly affecting the spatial and temporal resolution. We will then apply the advanced ASL methods to precisely measure perfusion, arterial transit time (ATT) and T1 of brain tissue across cortical layers during resting state, as well as to precisely measure task induced perfusion signal changes across cortical layers and columns using sensorimotor stimulation and working memory tasks. As an exploratory aim, we will further develop an innovative pulse sequence for concurrent measurements of T2w BOLD, CBF and CBV contrasts at 7T for mesoscopic imaging of metabolic activities. The developed ASL technologies and research findings will be highly valuable to both basic and clinical neuroscientific research. We will also evaluate the developed next- generation ASL pulse sequences and post-processing algorithms at 3T, and disseminate these technologies to other sites with 3 and/or 7T MR systems to facilitate the widespread adoption of our technologies by the neuroscientific community.
项目概要 该项目的目标是进一步开发和优化下一代动脉自旋标记(ASL) 皮质层和柱水平微血管灌注定量绘图技术 第一个 FDA 批准的超高磁 (UHF) 系统 7T Terra。血氧水平依赖性(BOLD) fMRI 是研究宏观大脑动力学最广泛使用的非侵入性成像方式 网络和介观脑回路。然而,BOLD 造影剂容易受到软脑膜静脉的污染 在皮质表面,显着混淆层流功能磁共振成像。脑血流量 (CBF) 或微血管 ASL 测量的灌注是体内评估神经血管功能的关键参数。美国手语协会 信号定位于神经激活部位附近,提供定量 CBF 的独特功能 休息时和任务激活期间的测量。我们率先使用 3D 内层灌注成像技术 7T 下的体积 GRASE(梯度和自旋回波)ASL,空间分辨率约为 1mm3。然而,一个子 毫米空间分辨率,理想情况下为〜0.1mm3(或〜0.5x0.5x0.5mm3)水平,是可靠的 跨皮质层和柱的神经活动的分化,以及与状态的比较 最先进的 BOLD 和 CBV fMRI。我们将利用我们实验室的一些最新技术突破:1) 尖端的 ASL 脉冲序列,具有优化的自旋标记策略,适用于 7T 的层流灌注成像; 2) 一种新颖的 k-t CAIPIRANHA 方案与总广义变分 (TGV) 正则化相结合 用于鲁棒欠采样模式和约束重建的算法; 3)一种新颖的去噪方法 我们小组发明的称为 k 空间加权图像平均 (KWIA) 的技术能够减少 热噪声降低 50%,动态 MRI 的信噪比 (SNR) 加倍,且不会显着影响 空间和时间分辨率。然后我们将应用先进的 ASL 方法来精确测量 静息状态下脑组织跨皮质层的灌注、动脉传输时间 (ATT) 和 T1,以及 使用以下方法精确测量任务引起的跨皮质层和柱的灌注信号变化 感觉运动刺激和工作记忆任务。作为探索性目标,我们将进一步开发 创新的脉冲序列,可在 7T 下同时测量 T2w BOLD、CBF 和 CBV 对比度 代谢活动的细观成像。开发的 ASL 技术和研究成果将 对基础和临床神经科学研究都非常有价值。我们还将评估开发的下一步- 生成 ASL 脉冲序列和 3T 后处理算法,并将这些技术传播给 其他拥有 3 和/或 7T MR 系统的站点,以促进我们的技术被广泛采用 神经科学界。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Transformer-based deep learning denoising of single and multi-delay 3D arterial spin labeling.
基于 Transformer 的单延迟和多延迟 3D 动脉自旋标记深度学习去噪。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Shou, Qinyang;Zhao, Chenyang;Shao, Xingfeng;Jann, Kay;Kim, Hosung;Helmer, Karl G;Lu, Hanzhang;Wang, Danny J J
  • 通讯作者:
    Wang, Danny J J
Whole-Cerebrum distortion-free three-dimensional pseudo-continuous arterial spin labeling at 7T.
7T 下全脑无失真三维伪连续动脉自旋标记。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023-08-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Zhao, Chenyang;Shao, Xingfeng;Shou, Qinyang;Ma, Samantha J;Gokyar, Sayim;Graf, Christina;Stollberger, Rudolf;Wang, Danny Jj
  • 通讯作者:
    Wang, Danny Jj
Corrigendum to "Laminar perfusion imaging with zoomed arterial spin labeling at 7 Tesla" [NeuroImage volume 245, 2021, 118724].
“7 特斯拉下缩放动脉自旋标记的层流灌注成像”的勘误表 [NeuroImage 卷 245, 2021, 118724]。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022-04-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Shao, Xingfeng;Guo, Fanhua;Shou, Qinyang;Wang, Kai;Jann, Kay;Yan, Lirong;Toga, Arthur W;Zhang, Peng;Wang, Danny J J
  • 通讯作者:
    Wang, Danny J J
High Resolution Multi-delay Arterial Spin Labeling with Transformer based Denoising for Pediatric Perfusion MRI.
用于儿科灌注 MRI 的高分辨率多延迟动脉自旋标记和基于变压器的去噪。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024-03-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shou, Qinyang;Zhao, Chenyang;Shao, Xingfeng;Herting, Megan M;Wang, Danny Jj
  • 通讯作者:
    Wang, Danny Jj
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基于深度学习的局部 SAR 预测,使用 B1 地图和头部结构 MRI 进行 7 T 并行传输。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Gokyar, Sayim;Zhao, Chenyang;Ma, Samantha J;Wang, Danny J J
  • 通讯作者:
    Wang, Danny J J
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