Identification of arterial input function in perfusion imaging with MR angiography-supported semi-automatic method

Abstract

Bu tez DSC-MR görüntülemede damara ait girdi fonksiyonunun seçimini MR anjiyografi ve konsantrasyon zaman eğrilerinin parametrelerini sınıflandırma yöntemi kullanarak geliştirmeyi hedeflemektedir. MR anjiyografiden konsantrasyon zaman eğrilerinin parametrik değerlendirilmesi sırasında damar lokasyonlarının tespiti ve arteryel girdi fonksiyonunda olabilecek şekil bozukluklarından kaçınmak için faydalanılmıştır. Damar lokasyonlarının bilinmesi bu araştırma için önem taşımaktadır çünkü MCA'in üzerindeki ve etrafındaki piksellere ait konsantrasyon zaman eğri parametrelerinin sınıflandırma analizinde rehberlik etme değerine sahiptir. Buna ilave olarak, AIF kriterlerine sahip olanların yanında konsantrasyon zaman eğrilerinde şekil bozukluğu gözlenen piksellerin damar lokasyonuna göre konumlarını tespit edebilmemizi sağlar. Önceki çalışmalar AIF seçimi için şu kriterleri geliştirmiştir: tepe noktasının yüksek olması, tepe noktasının yarısındaki eğri genişliğin küçük olması, zirve zamanının erken olması ve kontrast madde varış zamanının erken olması. Bununla birlikte, tepe noktasının çok yüksek olması ve tepe yüksekliğinin yarısında eğri genişliğinin çok küçük olması kısmi hacim etkisine bağlı şekil bozukluğunun göstergesi olduğu bulunmuştur. Tek bir vokselin içinde hem beyin dokusu hem damar bulunduğunda oluşan kısmi hacim etkisi, AIF seçiminde sıkça karşılaşılan bir problemdir. Bundan kaçınmak için çalışmamızda, konsantrasyon zaman eğrisinin son kısmındaki denge düzeyi ile kontrast maddenin ilk geçiş bölümünün altında kalan alanın oranı olarak tanımlanmış olan SS:AUC parametresini kullandık. AIF in SS:AUC değeri referans değerden uzak olduğunda CBF nin %41.1 +- 14.3 düşük veya %36.6 +- 19.2 yüksek hesaplanmasına sebep olduğu görülmüştür.

This thesis aims to improve arterial input function (AIF) selection in DSC-MRI by using the information gathered through magnetic resonance angiography (MRA) and cluster analysis of the concentration time curve (CTC) parameters. MRA was utilized with a dual-purpose, identifying arterial locations during the parametric evaluation of CTCs in DSC-MRI, and avoiding shape distortions in AIF. The knowledge of arterial locations is essential to the research, as it guided the cluster analysis carried out with the CTC parameters of voxels located within and around the middle cerebral artery (MCA). Additionally, it enabled us to identify the voxels that meet the AIF criteria and those with distorted CTCs. The literature has developed the following criteria for selecting AIF: high peak height (PH), small full-width-at-half-maximum, (FWHM), early time-to-peak (TTP), and early arrival time (AT). However, it has been found that high PH and small FWHM may indicate a shape distortion due to partial volume effect (PVE). PVE is a common problem in AIF identification, which emerges when a voxel contains both artery and brain tissue. To avoid PVE, we included in our cluster analysis a recently introduced parameter, the SS:AUC ratio, which indicates the ratio of the mean steady state (SS) value (post-bolus equilibrium) to the area under the curve (AUC) of the first passage of contrast agent. We calculated the SS:AUC of VOF and used it as a reference in selecting AIF. By using this reference value, we managed to detect the CTCs that were not distorted by PVE. If the SS:AUC of AIF was far from the reference value, CBF was either under- or over-estimated by a maximum of 41.1 +- 14.3 and 36.6 +- 19.2%, respectively.