相位信息编码并行成像技术用于多次激发扩散成像技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61571258
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:60.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0125.医学信息检测与处理
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:关立; 海涌; 刘玉增; 陈小龙; 马晓栋; 张喆; 戴二鹏; 王易世; 张会;
- 关键词:
项目摘要
Cervical spondylotic myelopathy (CSM) is a common problem in the clinical at present. Surgery is one of the effective therapy methods to alleviate the corresponding symptoms. However, accurate information for guiding the surgery and evaluating functional damage in the spinal cord is still needed. Diffusion weighted MRI (DWI) can probe microstructure of the tissue, which provides functional information indirectly, thus it has tremendous potentials for surgery planning and post-surgery monitoring. However, the widely used technique has low resolution, poor signal to noise ratio and severe image distortion. The technical deficiencies limit its efficient application in clinical practice. This study proposes a novel k-space based parallel imaging reconstruction theory for multi-shot DWI, named Shot Encoded Parallel-imaging Technique (SEPARATE). We will apply this theory to multi-shot DWI and multi-band DWI. Furthermore, it can be seamlessly combined with traditional k-space parallel imaging reconstruction methods for improved reconstruction accuracy. This proposed technique will be fully evaluated in CSM patients. This study will address the key issues in DWI for clinical spinal cord imaging. Thus, it may provide an improved in vivo imaging tool for CSM disease diagnosis and follow-up studies after surgery. Additionally, this research belongs to basic method development, so the achievements can straightforwardly be extended to other imaging schemes for increased acquisition speed and image accuracy.
脊髓型颈椎病现已成为一种临床常见病和多发病。手术减压治疗是治疗颈椎病最有效的途径之一。然而,目前缺乏准确的信息评估脊髓功能的受损程度。扩散磁共振成像可以探测组织的微细结构来间接地反映功能信息,是指导手术和预测术后转归的有力工具。然而目前使用的成像方法存在分辨率低、信噪比差和图像变形等问题,技术上的不足严重限制了其在临床上的应用。这里我们提出了一种新的基于k空间的多次激发扩散成像重建理论: 相位信息编码并行成像技术(SEPARATE);并将该技术应用到多次激发扩散成像和多层同时激发的成像中。同时,它还可以和k空间的并行重建算法结合起来,协同提高图像的重建精度。我们将系统地评估该技术在颈椎病诊断中临床应用价值。本研究将解决扩散成像在颈椎成像中的关键问题,为颈椎病的诊断、手术计划和预后监测提供可快速转化的影像工具;同时这里提出的新概念可以推广到其它并行成像中,对推动MRI技术发展具有重要意义。
结项摘要
脊髓型颈椎病现已成为一种临床常见病和多发病。手术减压治疗是治疗颈椎病最有效的途径之一。然而,目前缺乏准确的信息评估脊髓功能的受损程度。扩散磁共振成像可以探测组织的微细结构来间接地反映功能信息,是指导手术和预测术后转归的有力工具。然而目前使用的成像方法存在分辨率低、信噪比差和图像变形等问题,技术上的不足严重限制了其在临床上的应用。本研究中,我们提出了一种新的基于k空间的多次激发扩散成像重建理论: 相位信息编码并行成像技术(SEPARATE);并将该技术应用到多次激发扩散成像和多层同时激发的成像中。同时,它还可以和k空间的并行重建算法结合起来,协同提高图像的重建精度。我们将所开发的多次激发扩散成像采集和重建技术应用到慢性颈椎病患者的研究当中,系统地评估和证明了该技术在颈椎病诊断中临床应用价值,为颈椎病的诊断、手术计划和预后监测提供可靠的影像工具;同时这里提出的新概念可以推广到其它并行成像中,对推动MRI技术发展具有重要意义。
项目成果
期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
A comparison of readout segmented EPI and interleaved EPI in high resolution diffusion weighted imaging
高分辨率扩散加权成像中读出分段 EPI 与交错 EPI 的比较
- DOI:10.1016/j.mri.2017.11.011
- 发表时间:2018
- 期刊:Magnetic Resonance Imaging
- 影响因子:2.5
- 作者:Wang Yishi;Ma Xiaodong;Zhang Zhe;Dai Erpeng;Jeong Ha Kyu;Xie Bin;Yuan Chun;Guo Hua
- 通讯作者:Guo Hua
A 3D k-space Fourier encoding and reconstruction framework for simultaneous multi-slab acquisition
用于同时多板采集的 3D k 空间傅里叶编码和重建框架
- DOI:10.1002/mrm.27793
- 发表时间:2019
- 期刊:Magnetic Resonance in Medicine
- 影响因子:3.3
- 作者:Dai Erpeng;Wu Yuhsuan;Wu Wenchuan;Guo Rui;Liu Simin;Miller Karla L;Zhang Zhe;Guo Hua
- 通讯作者:Guo Hua
Dynamic changes in thalamic connectivity following stress and its association with future depression severity
压力后丘脑连接的动态变化及其与未来抑郁严重程度的关系
- DOI:10.1002/brb3.1445
- 发表时间:2019
- 期刊:Brain and Behavior
- 影响因子:3.1
- 作者:Zhang Xue;Li Xuesong;Steffens David C;Guo Hua;Wang Lihong
- 通讯作者:Wang Lihong
Multishot cartesian turbo spin-echo diffusion imaging using iterative POCSMUSE Reconstruction
使用迭代 POCSMUSE 重建的多镜头笛卡尔涡轮自旋回波扩散成像
- DOI:10.1002/jmri.25522
- 发表时间:2017
- 期刊:Journal of Magnetic Resonance Imaging
- 影响因子:4.4
- 作者:Zhang Zhe;Zhang Bing;Li Ming;Liang Xue;Chen Xiaodong;Liu Renyuan;Zhang Xin;Guo Hua
- 通讯作者:Guo Hua
Water/fat separation for distortion-free EPI with point spread function encoding
通过点扩散函数编码实现无失真 EPI 的水/脂肪分离
- DOI:10.1002/mrm.27717
- 发表时间:2019
- 期刊:Magnetic Resonance in Medicine
- 影响因子:3.3
- 作者:Hu Zhangxuan;Wang Yishi;Dong Zijing;Guo Hua
- 通讯作者:Guo Hua
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