Delayed enhancement cardiac MRI: reduction of image artefacts in patients with irregular heart rate
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/9951 |
Resumo: | Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013 |
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Delayed enhancement cardiac MRI: reduction of image artefacts in patients with irregular heart rateDE-MRI (Delayed enhancement magnetic resonance imaging)Tempo de inversão (TI)Enfarte do miocárdioBatimento cardíaco irregularTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013DE-MRI (do inglês delayed enhancement magnetic resonance imaging) consiste numa técnica de imagiologia de ressonância magnética (MRI do inglês Magnetic Resonance Imaging) com especial aplicação em patologias cardíacas. Nos últimos anos, as técnicas de imagiologia de ressonância magnética tem desempenhado um importante papel no diagnóstico e prognóstico médico. Características vantajosas tais como uma elevada resolução espacial, ausência de radiação ionizante e múltiplas aplicações impulsionaram o seu uso alargado a várias áreas da medicina moderna. DE-MRI foi inicialmente desenvolvido para diagnóstico e avaliação de enfartes do miocárdio (vulgarmente denominado ataque de coração). No entanto, a aplicação a doenças isquémicas não é exclusiva, sendo que recentes estudos demonstraram a sua utilidade no diagnóstico de outras patologias cardíacas tais como metástases cardíacas, infecções virais e condições genéticas. DE-MRI consiste geralmente na aquisição de imagens com ponderação em T1 utilizando uma sequência IR (do inglês inversion recovery) após injeção de um agente de contraste. Tal como o nome indica delayed enhancement distingue-se das técnicas imagiológicas de contraste usuais uma vez que o momento de aquisição é atrasado por um determinado período de tempo (geralmente entre 10 a 20 min) após injeção do agente de contraste. O agente de contraste mais frequente em DE-MRI é um composto à base de gadolíneo (Gd) chamado DTPA-Gd (do inglês diethylene-triamine-penta-acid gadolinium). O gadolíneo puro apresenta fortes características paramagnéticas, magnetizando-se quando sob o efeito de um campo magnético exterior, sendo por isso natural a sua utilização como agente de contraste em MRI. A utilização de um agente de contraste permite obter contraste de sinal entre determinados tecidos através de um efeito de redução dos tempos de relaxação T1 dos protões circundantes. No entanto, é um composto altamente bio-tóxico e instável, sendo necessária a sua quelação com o composto DTPA para o tornar seguro em aplicações médicas. Contudo, essa quelação leva a que as moléculas de Gd apresente um elevado tamanho molecular, tendo por isso tendência a acumular em tecidos que sofreram enfarte (tecido necrótico) uma vez que estes possuem um alargado espaço extracelular em oposição ao miocárdio saudável. Devido a esta distribuição distinta do agente de contraste pelos tecidos cardíacos é possível obter o contraste de sinal entre o miocárdio que sofreu enfarte e o saudável. Isto porque aquando o momento de aquisição, após o período de atraso, o agente de contraste já terá sido eliminado dos tecidos saudáveis mas ainda permanece em elevadas concentrações nos tecidos que sofreram enfarte. Assim, a presença do Gd em maior concentração nestes tecidos irá reduzir o tempo de relaxação T1, reflectindo-se numa elevada intensidade de sinal em imagens com ponderação T1. Resumindo, numa imagem com ponderação T1, o miocárdio que sofreu enfarte irá apresentar elevada intensidade de sinal (tom claro na imagem) comparando com baixa intensidade de sinal (tom escuro na imagem) do miocárdio saudável. De forma a auxiliar a distinção de sinal entre os dois tecidos, uma sequência de gradientes IR é geralmente utilizada. Uma sequência IR consiste na aplicação de um impulso de radiofrequência de 180º despoletado por cada onda R na leitura electrocardiográfica (ECG) do paciente. Inicialmente, a magnetização longitudinal (Mz) possui um valor inicial denominado Mz0. Com a aplicação do impulso de inversão, o vector soma Mz é rodado em 180o convertendo Mz0 em _Mz0. Após o impulso de inversão, a magnetização longitudinal irá então recuperar de _Mz0 a Mz0. O tempo de inversão (TI) caracteriza o período de tempo entre a aplicação do impulso de inversão e o momento de aquisição. O TI é selecionado de forma a coincidir com o ponto nulo de determinado tecido (usualmente o miocárdio saudável) permitindo anular o sinal desse mesmo tecido. Resumindo, enquanto que por um lado a distribuição diferenciada do agente de contraste permite aumentar a intensidade de sinal do miocárdio que sofreu enfarte, a aplicação da sequência IR permite anular o sinal do miocárdio saudável. A juncão de ambos leva à obtenção do melhor contraste de sinal entre os dois tecidos. Uma vez que DE-MRI desempenha um importante papel na avaliação de doenças cardíacas, a procura por uma melhoria na qualidade de imagem e ausência de artefactos, tem impulsionado vários projectos de investigação nos últimos anos. Algumas limitações inerentes à técnica ainda permanecem por solucionar. Tratando-se de uma técnica cardiac triggered, irregularidades no batimento cardíaco influenciam directamente o comportamento da magnetização longitudinal e consequente sinal adquirido. Esta irregularidade do sinal adquirido leva ao aparecimento de artefactos na imagem final quando reconstruída. Este projecto consistiu em avaliar de que forma irregularidades no batimento cardíaco influenciam o sinal adquirido e consequente aparecimento de artefactos na imagem final. Assim como posterior desenvolvimento e teste de um novo método de redução de artefactos das imagens em pacientes com um batimento cardíaco irregular. Diversos métodos de redução de artefactos através da otimização do TI têm sido apresentados na comunidade científica. Estes pretendem diminuir a dispersão do sinal do miocárdio saudável através de otimização do TI para cada intervalo cardíaco. No entanto, a otimização do TI é dependente de T1 e a minimização de variações do sinal do miocárdio saudável pode gerar artefactos devido ao sinal proveniente dos restantes tecidos que não foram corrigidos. O método de correção sugerido nesta dissertação procura eliminar esse factor e otimizar dinamicamente o TI tendo em conta simultaneamente o sinal de vários tecidos. O projecto consistiu primeiramente na construção de um ambiente de simulação numérica e posterior implementação em scanner clínico 3T utilizando fantomas experimentais. O ambiente de simulação encontra-se dividido em várias funções modulares. Uma primeira função permite obter um registo simulado de ECG, representando o nosso paciente virtual, podendo simular diferentes intervalos de tempo entre picos R com um determinado desvio-padrão (10%,20%...etc.) da média de batimento cardíaco. De seguida, uma segunda função calcula a intensidade de sinal ao longo de cada janela de aquisição tendo em consideração diversos parâmetros iniciais. Sendo os principais: TI, TR (tempo de repetição), TE (tempo de eco), o sinal de ECG e o factor de aquisição. O factor de aquisição (N) permite definir o número de pontos do espaço-K adquiridos por cada janela de aquisição. Uma terceira função modular simula a aquisição de imagens 2D utilizando como input: um fantoma virtual, a intensidade de sinal previamente calculada e uma trajetória de aquisição no espaço-K. O fantoma virtual utilizado pretende representar um corte de curto eixo do ventrículo esquerdo com três tecidos presentes: miocárdio que sofreu enfarte, massa de sangue no interior do ventrículo e miocárdio saudável. De seguida, cada ponto de intensidade do sinal de cada vez pré-calculado através do T1 do tecido correspondente é atribuido à máscara do tecido correspondente no fantoma virtual. Após soma das três máscaras de intensidade (três tecidos)e aplicação de uma transformada de Fourier (FFT), o espaço-K final é obtido. Posteriormente, a trajetória de aquisição do espaço-K é utilizada de forma a re-organizar a ordem em que este é preenchido. Por último, após transformação do espaço K através de uma transformada inversa de Fourier (IFFT) (do inglês Inverse Fast Fourier Transform), obtém-se a imagem final reconstruida. A quarta função modular aplica o método de correção de artefactos por otimização do TI. O principal objectivo consiste em determinar o TI ótimo (TIopt) que corresponde à minimização de variações do sinal (SSEtotal) dos vários tecidos considerados: SSEtotal = W * SSEmyocardium +(1-W) * SSEblood. Onde W é o factor que permite contra-balançar a correção dando mais ponderação a artefactos originários do sangue (W<0.5) ou do miocárdio saudável (W>0.5). Por último, o método proposto foi implementado em scanner clínico Philips 3T utilizando fantomas de gel de forma a representar os três tipos de tecidos (miocárdio que sofreu enfarte, sangue e miocárdio saudável). Para aquisição dos dados em scanner, os mesmos parâmetros de aquisição e sinal de ECG previamente calculados no ambiente de simulação, foram utilizados. Resultados obtidos com a simulação numérica confirmaram que um batimento cardíaco irregular afecta directamente o comportamento do sinal adquirido. Por exemplo para 50% de variação do batimento cardíaco, o sinal do miocárdio saudável apresentou mais de 85% de dispersão em relação ao valor médio enquanto que o sangue revelou quase 30% de desvio. Verificou-se também que irregularidades do batimento cardíaco levam a maiores desvios de intensidade do sinal do miocárdio saudável e do sangue. Para além disso, a simulação de imagens 2D revelou o aparecimento de artefactos com intensidade crescente de acordo com a intensidade de variação do batimento cardíaco. Implementação do método de otimização do TI foi executada com sucesso e revelou resultados positivos. Medições do nível geral de artefactos da imagem simulada para diferentes valores de W, permitiram concluir que o valor ótimo de W corresponde a 0,4. Para uma situação de 50% de variação do batimento cardíaco e utilizando o método de correção com W=0,4, verificou-se uma diminuição na variação do sinal do miocárdio saudável de 90 % para aproximadamente 25% e no sinal do sangue de 20% para menos de 10%. Tal como esperado, uma redução na variação de intensidade do sinal reflectiu-se na diminuição da quantidade de artefactos na imagem final. Assim, verificou-se uma redução de 70% dos artefactos comparando com uma imagem não corrigida. Correspondendo 20 e 30 % mais comparando com corrigir apenas um tecido de cada vez, sangue e miocárdio saudável respectivamente. Resultados similares foram obtidos nos dados experimentais adquiridos no scanner, com similar redução do nível de artefactos na imagem final. Medição do nível de artefactos nas imagens 2D dos fantomas experimentais levaram à conclusão que o método permitiu reduzir ainda mais o nível de artefactos comparando com os dados simulados. Com o método de otimização do TI a W=0.4, a imagem apresentou uma redução de mais de 40% comparando com uma correção de apenas o miocárdio saudável. Resumindo, os resultados experimentais foram coincidentes com os resultados simulados e parecem suportar a conclusão que a otimização do TI tendo em conta múltiplos tecidos reduz com sucesso a quantidade de artefactos em imagens DE. No entanto, o estudo apresenta algumas limitações. Os valores de T1 dos fantomas experimentais foram determinados através de uma sequência Look-Locker. No entanto, alguns resultados obtidos sugeriram que a errada estimação dos valores de T1 poderá ter ocorrido, o que levou ao desvio nos resultados obtidos. Aspectos como variar a média do batimento cardíaco para valores inferiores ou superiores, teste diferentes trajetórias de aquisição do espaço-K, novo teste dos valores de T1 dos fantomas, assim como determinação dos parâmetros de aquisição para imagens in-vivo são importantes aspectos a considerar em estudos futuros. Em conclusão, este estudo contribuiu positivamente para um conhecimento mais alargado em termos da diminuição de artefactos imagens DE-MRI. Concluiu-se que uma abordagem à otimização de TI onde múltiplos tecidos são considerados apresenta vantagens relativamente à abordagem em que apenas a contribuição do miocárdio saudável é tida em conta.Delayed Enhancement Magnetic Resonance Imaging (DE-MRI) is a widely used imaging tool in the assessment of ischemic pathologies, crucial in distinguishing between infarcted and healthy myocardium [1]. Usually, T1 weighted images are acquired using an Electrocardiogram (ECG) triggered Inversion Recovery (IR) sequence after contrast agent injection which allows to increase signal contrast between the two tissues. Since DE-MRI is cardiac triggered, heart rate (HR) irregularities directly affect signal behavior. When HR varies, the time for the longitudinal magnetization (Mz) to recover is different for each cycle which leads to a different amount of magnetization available for acquisition. This irregular signal intensity can cause strong image artefacts. Therefore, the purpose of this study was to develop a novel acquisition approach to compensate for HR variations using a multi-tissue model. Optimal Inversion Time (TI) values for each cycle were obtained by minimizing Mz variations of the healthy myocardium (SSEmyocardium) and blood (SSEblood): SSEtotal = W * SSEmyocardium + (1-W) *SSEblood. The weighting (W) allows to correct more strongly for artefacts from blood (W < 0.5) or myocardium (W>0.5) to achieve the best image quality possible. Simulations were performed to study signal behavior and test the proposed multitissue correction approach. In addition, the method was also implemented on a 3T scanner and phantom experiments verified the simulated results. The proposed multi-tissue method was successful when compensating for artefacts. For 30% HR variation scenario, it reduced image artefacts by approximately 70 % compared with a non-corrected image which is 20 and 45 % more than the single-tissue approach, only blood or healthy myocardium respectively. In conclusion, not only the proposed multi-tissue method can be successfully used to reduce image artefacts, but also leads to a better image quality than some previously presented approaches with a single tissue correction.Schaeffter, TobiasNunes, Rita Gouveia, 1976-Repositório da Universidade de LisboaFreitas, Andreia Calisto de2014-01-06T16:54:08Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9951TID:201289636enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:54:50Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9951Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:34:01.436591Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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