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よしじろうとべ
5 years ago
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1 企画 1 今からでも大丈夫!! MRI 入門 Part4 パラレルイメージング GRAPPA 法の基礎と特徴について公立大学法人横浜市立大学附属市民総合医療センター放射線部出川輝浩 1

2 Agenda Parallel Imaigng? GRAPPA の原理 GRAPPA の特徴 2

3 30th Kanagawa MRI Technical Meeting 当センターの紹介場所横浜市南区浦舟町４丁目５７番地最寄駅阪東橋横浜市営地下鉄ベッド数 726床本館679床救急棟47床外来数 1,926人/日放射線部画像診断医７名診療放射線技師５0名 MRスタッフ 4人２台２２件２０分枠専門診療科リハビリテーション科総合診療科血液内科脳神経外科腎臓内科病理診断科婦人科内分泌糖尿病内科耳鼻咽喉科乳腺甲状腺外科整形外科歯科口腔外科矯正歯科皮膚科泌尿器腎移植科放射線科眼科 MAGNETOM Avanto1.5T VB19 (SIEMENS) 形成外科麻酔科神経内科疾患別センター高度救命救急総合周産期母子医療リウマチ膠原病呼吸器病精神医療心臓血管消化器病小児総合医療炎症性腸疾患(IBD) 生殖医療

4 What is the Parallel Imaging? 4

5 Parallel: 平行並列 parallel ski parallel bar parallel circuit 同時に複数の処理をする事 5

6 Parallel Imaging 複数のコイルを組み合せて撮像し画像再構成時に特殊なアルゴリズムを使用して撮像時間を短縮させる技術の総称 k-space を間引いて収集 k-space based algorithm のイメージ図コイル感度分布確認補正されたローデータ Coil 1 SMASH 再構成 FFT Coil 2

7 PI の目的は? 高速化 (= 時間短縮 ) 1998 年 ~ Bird Cage Coil TA 5: 年 ~ 16ch Multi Coil TA 2:40 With SENSE 7

8 PI に必要な道具 Single channel Multi channel PI 8

phase Average 数 k-space の充填時間 =TR( 繰り返し時間 ) N phase ( 位相エンコード数 )

9 phase 撮像時間を考える (2D-imaging) Spin Echo 法 :TR N phase Average 数 Turbo Spin Echo 法 :TR N phase Average 数 / Turbo Factor Gradient Echo 法 :TR N phase Average 数 k-space の充填時間 =TR( 繰り返し時間 ) N phase ( 位相エンコード数 ) k-space For shortening the TA readout 繰り返し時間を短くする : TR データ収集量を減らす : N phase 9

10 What happens when If shorten the TR? 10

11 TR を短くする (For shortening the TA) 180 echo 180 echo TR TR 短縮による臨床的制限 T2 コントラスト低下組織の T1 回復が不十分になり SNR の低下 T2WI-TSE (TE=100msec) TR 2000 TR TR 6000

12 TR を短くする (For shortening the TA) TR 短縮による臨床的制限撮像可能なスライス枚数の減少 180 echo 180 echo TR SAR の増加 SAR σ τ / TR (B 0 θ R ) 2 ρ σ : 電気伝導度 τ : RF 照射時間 B 0 : 磁束密度 θ : フリップ角 R : 半径 ρ : 密度

13 What happens when If reduce the N phase? 13

14 phase phase N phase を減らす (For shortening the TA) k-space 位相方向のデータ数を半分に k-space readout readout Matrix : 256*256 Pixel size : 1mm 2 SNR : 100% TA : 100sec Rectangular FOV ( FOV phase ) Rectangular Matrix ( Phase Resolution ) Half Fourier ( Phase Partial Fourier ) 撮像時間が半分に! 14

15 phase N phase を減らす (For shortening the TA) Rectangular FOV ( FOV phase ) データサンプリング間隔を広くして収集 TA は短縮空間分解能は不変 SNR は低下折り返しアーチファクトに注意 k-space readout Rectangular FOV 50% であれば TA : 50sec ( 短縮 ) Matrix size : Pixel size : 1 1mm 2 SNR : 71% ( 低下 ) 50% 100% 15

16 phase N phase を減らす (For shortening the TA) Rectangular Matrix ( Phase Resolution ) k-space の両端を間引く TA 短縮空間分解能は低下 SNR は向上 k-space readout Rectangular Matrix 50%(128) であれば TA : 50sec ( 短縮 ) Matrix size : Pixel size : 2 1mm 2 ( 拡大 ) SNR : 141% ( 向上 ) 50% 100% 16

17 phase N phase を減らす (For shortening the TA) Half Fourier (Phase Partial Fourier) 間引いたデータを反対側の測定データで補う分解能は不変だが SNR が低下 TA 短縮空間分解能は不変 SNR は低下 k-space ringing アーチファクト発生 readout Half Fourier 50% であれば TA : 50sec ( 短縮 ) Matrix size : Pixel size : 1 1mm 2 SNR : 71% ( 低下 ) 50% 100% 17

18 TR や N phase 以外で時間を短縮する方法は? 18

19 SENSE と GRAPPA FFT FFT 複数のコイルでテーター収集 Coil 1 Coil 2 k-space based Coil 3. GRAPPA FFT SENSE Image based K-space を間引いて収集 + コイル感度マップ FFT 19

20 The principle of GRAPPA 20

21 各社の PI の種類 Image-based algorithms k-space-based algorithms SENSE PLIS msense ASEET SPEEDER RAPID SMASH Auto SMASH VD Auto SMASH GRAPPA ARC CAIPIRINHA 21

22 The history of evolution k-space-based algorithms 22

23 SMASH, SENSE, PILS, GRAPPA How to Choose the Optimal Method Martin Blaimer, Felix Breuer, Matthias Mueller, Robin M. Heidemann, Mark A. Griswold, and Peter M. Jakob Top Magn Reson Imaging Volume 15, Number 4, August 2004 ラインデータの計算手法が進化している 23

24 SMASH 特徴複数の位相エンコード step を一回の位相エンコードから作り出す計算により作り出す位相エンコードのラインデータを fitting という技術によって足りない raw data を合成する ( spatial harmonics ) この技術により実際の位相エンコード数が減り撮像時間の短縮が可能になる課題あらかじめ撮像ごとにコイルの感度マップを収集しているこれが撮像時間の延長につながり感度マップと本撮像で位置ズレが生じ fitting できなくなる収集したライン Coil 1 の k-space 合成したライン Coil 2 の k-space 間引いたライン

25 AUTO-SMASH 収集したライン Coil 1 の k-space 合成したライン Coil 2 の k-space ACS のライン間引いたライン特徴本撮像中に auto calibration signal( ACS ) として k-space のデータを多めに収集し fitting する手法 K-space 中心に充填されて画像再構成にも使用されるため SNR の向上にも寄与する課題 k-space 上の間引いたデータは実際に収集した複数のラインを用いて合成しているため位相エラーによるアーチファクトを含んでいたり SNR が低いといった問題点もある 25

26 Variable Density -AUTO-SMASH 特徴 ACS のデータ収集は k-space 中心を密に行う間引いたデータの合成には各コイルからの重み付けを考慮し複数のラインから fitting しているアーチファクト対策と SNR の向上を図る事が可能となった収集したライン課題位相ズレや算出した信号の誤差が大きい SNR と同時にアーチファクトも増大してしまう Coil 1 の k-space 合成したライン Coil 2 の k-space ACS のライン間引いたライン

27 GRAPPA Coil 1 の k-space FFT 間引いたライン Coil 2 の k-space ACS のライン FFT 収集したライン特徴複数の収集ラインから平均化したライン ACS データを利用してコイルごとに Sliding block approach というアルゴリズムを用いて収集した複数ラインから平均化して間引いたデータを合成しているこれを通常のアレイコイルの再構成方法と同じように画像を足し合わせる多くの ACS line を fitting に利用する事で展開精度と SNR の向上に寄与 magnitude 画像の合成なので位相エラーによる信号損失を防げる 27

28 SMASH, SENSE, PILS, GRAPPA How to Choose the Optimal Method Martin Blaimer, Felix Breuer, Matthias Mueller, Robin M. Heidemann, Mark A. Griswold, and Peter M. Jakob Top Magn Reson Imaging Volume 15, Number 4, August

29 GRAPPA 複数のコイルでテータ収集 Coil 1 Coil 2 ACS Coil 3. slideing block approach Coil 1 Coil 2 Coil 3. K-space を間引いて収集 + コイル感度マップ Combined Coil 1 Coil 2 Coil 3. 29

30 イタリア特産の蒸留酒でブランデーの一種ワインを蒸留して作る一般的なブランデーとは違いポマース ( ブドウの搾りかす ) を発酵させたアルコールを蒸留して作る 30

31 Characteristic of GRAPPA 31

32 GRAPPA の特徴 k-space を間引く Redaction - Factor Reference line ( ACS ) を変える geometry - factor Δk を変える phase over sampling 32

33 PI の SNR 差分 map 法日本放射線技術学会研究班 MR 画像の Parallel imaging における SNR 測定法の標準化 2006 SNR conv MAP SNR PI MAP = g-factor MAP R-factor 複数のコイル感度分布を利用して感度補正計算による画像展開雑音が不均一アーチファクトも発生 voxel 単位で考える 33

34 What happens if you change the Reduction Factor? 34

35 phase phase k-space を間引く SNR PI = SNR conventional g-factor R-factor 各社 Reduction Factor の呼び名 ASSET factor Acceleration factor Pat factor SENSE factor Rf = 2 Rf = 3 倍速を表す指標実際は何行に 1 回の割合で k-space を encode するか readout readout 35

36 k-space を間引く SNR PI = SNR conventional g-factor R-factor 計算で正確に戻す指標 1 以上の値になる Geometry Factor に影響する要因アレイコイルエレメント数 / 幾何学的な配置画像展開アルゴリズムリダクションファクター 36

SNR g-factor Reduction Factor を変える Non (Rf:1) Matrix : 256, Reference Line : 32 Rf : 2 Rf : 3 Rf : 4 120 60 10 SNR 1/ R

37 SNR g-factor Reduction Factor を変える Non (Rf:1) Matrix : 256, Reference Line : 32 Rf : 2 Rf : 3 Rf : SNR 1/ R TA TA(sec) 5 g-factor MAX Reduction Factor g-factor average Reduction Factor

38 What happens if you change the Reference Line? ( ACS ) 38

39 Reference Line Reference Line k-space center の数ラインを密に収集したデータからコイルの感度マップを作成本スキャンの中にリファレンススキャンが組み込まれている Self calibration 法なので動きの影響を少なく出来る感度補正に使用する k-space のライン数増やすと展開エラーも減少するが TA も延長する 39

40 SNR g-factor Reference Line を変える Matrix : 256, Reduction factor : 2 Ref.Line 8 Ref.Line 16 Ref.Line 32 Ref.Line SNR TA Non Grappa TA(sec) 2 1 g-factor MAX Non Grappa Ref.Line g-factor average Ref.Line

41 What happens if you change the Δ ky 41

42 TR Δky Δy Δ ky データ空間 k 空間画像 ΔTs Δkx Δx Ts Kx max FOV x 時間領域空間周波数領域周波数領域 42

43 Δky 位相エンコード Δky 位相エンコード Phase Over Smapling 位相エンコード方向の折り返しアーチファクトを防止サンプリングする位相エンコード方向のデータ Δky を増やす事周波数エンコード位相エンコード数 :6 POS : 0% 周波数エンコード位相エンコード数 :12 POS : 100% 43

44 g-factor ave 位相エンコード数の違いによる g-factor ave の変化 Δky Re.fa4 Re.fa3 Re.fa2 3.0 Re.fa Δky

位相エンコード数の違いによる g-factor ave の変化 Conventional Scan matrix:256 256 POS : 0% Red-fac : 8 Ref.

45 位相エンコード数の違いによる g-factor ave の変化 Conventional Scan matrix: POS : 0% Red-fac : 8 Ref.line :32 matrix: POS : 0% Red-fac : 8 Ref.line :32 matrix: POS : 100% SNR :112 SNRPI : 9.4 G-fac ave : 4.5 G-fac max : 9.4 SNRPI : 48 G-fac ave : 1.1 G-fac max :

46 GRAPPA 法の基礎と特徴 Parallel Imaigng? Multi coil, 時間短縮 GRAPPA の原理 SMASH GRAPPA GRAPPA の特徴 Reduction Factor, Reference Line, Δky 46

47 参考資料今井広差分マップ法および連続撮像法による Parallel MRI 画像の SNR 測定日本放射線技術學會雜誌 64(8) 奥秋知幸 6. 臨床応用 (4) MRI の画像再構成 ( パラレルイメージング法 ) 日本放射線技術学会雑誌 Vol. 70(2014)No.10 丸山克也パラレルイメージングの原理特徴映像情報 2003(1) 水内宣夫 Parallel Imaging(mSENSE,GRAPPA) および PACE と Hyperecho 映像情報メディカル 2003(1)vol34,No.6 室伊三男 k 空間 (k-space) の特徴日本放射線技術学会雑誌 Vol.59(2003)No.7 荒木力決定版 MRI 完全解説秀潤社蜂谷順一改訂版 MRI 応用自在 MEDICAL VIEW 47

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PowerPoint Presentation EPI シーケンスにおける歪み対策 - 歪みの原理と各社装置のパラメータを熟知する - ( 財 ) 長野市保健医療公社長野市民病院小林正人信州大学医学部附属病院愛多地康雄長野県 MR 研究会 Ⅱ GE 社製 MRI 装置 Distortion (mm) = dfb (Hz) FOV (mm) ESP (msec) rfov Rf nshot DWI は Single のみ ESP の確認は出来ない