Accelerated phosphorus magnetic resonance spectroscopic imaging using compressed sensing method

Abstract

Bu simülasyon çalışmasının amacı, en son çıkan hızlı MR görüntüleme tekniklerinden olan sıkıştırılmış algılama kullanılarak hızlandırılmış fosfor manyetik rezonans spektroskopik görüntülemenin (31P-MRSG) performansını değerlendirmektir. Bir gönüllü 3T MR tarayıcısında (Philips Medical Systems, Best, Netherlands) 31P yüzey sarmalı kullanılarak görüntülendi. Elde edilen 31P spektra veri kümesi jMRUI içindeki AMARES aracıyla sayısallaştırıldı. Sağlıklı ve tümörlü veri kümeleri 31P spektra veri kümelerinde metabolit pik yoğunluklarına ve oranlarına bakılarak MATLAB?da (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA) oluşturuldu. 2 boyutlu 32x32?lik sağlıklı ve tümörlü (10x10 voksel, üst sol köşede) bölgelerden oluşan bir fosfor veri kümesi simüle edildi. k-uzayını x boyunca 2.23 lik azalma faktörü ile düşüren bir rastgele altörneklenmiş örüntü, iki boyutlu fosfor spektra veri kümesinin k-uzayına uygulandı. Bu azaltılmış k-uzayı, ky boyunca ters Fourier dönüştürülüp, kx-f verisi her y noktası için sıkıştırılmış algılama (SA) metodu olan Sparse MRI yazılım paketi kullanılarak geri çatıldı. Simülasyon çalışmasının sonuçlarında sıkıştırılmış algılama uygulanmış veri kümesinin orijinal veri kümesine oranla daha yüksek sinyal gürültü oranına (SGO) sahip olduğu ve bunun da nedenin sıkıştırılmış algılama geri çatma tekniğinin gürültüsüzlük etkisinin olduğu görüldü. Ancak pik oranları, sıkıştırılmış algılama ve orijinal veri kümeleri için de benzer çıktı. Bu çalışma, sıkıştırılmış algılama geri çatmasının hızlandırılmış fosfor manyetik rezonans görüntüleme için kullanılabilir olduğunu göstermiştir.

The purpose of this simulation study is to assess the performance of accelerated phosphorus magnetic resonance spectroscopic imaging (31P MRSI) using latest fast MR imaging technique, called compressed sensing. A volunteer was scanned at a 3T MR scanner (Philips Medical Systems, Best, Netherlands) using a 31P surface coil. Acquired 31P spectra dataset was quantified using AMARES tool in jMRUI. Healthy and tumor datasets were created in MATLAB (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA) based on metabolite peak intensities and ratios of 31P spectra dataset. A 2D 32x32 sized phosphorus spectra dataset which contains healthy and tumor (10x10 voxels on the left top side) regions were simulated. A randomly undersampled pattern which reduces k-space data along x by a reduction factor of 2.23 was implemented to k-space of 2D phosphorus spectra dataset. This undersampled k-space was inverse Fourier transformed along ky and then kx-f data was reconstructed for each y point using Sparse MRI software package that uses compressed sensing (CS) method. Results of our simulation study showed that compressed sensing applied datasets had higher signal to noise (SNR) ratio than the original datasets due to denoising effects of compressed sensing reconstruction technique. However, peak ratios were similar between both compressed sensing and original datasets. This study indicated that compressed sensing reconstruction could be used for faster phosphorus magnetic resonance spectroscopic imaging.