Correção de aquisição e automatização da reconstrução GRASP de imagens de RM

Abstract

O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um sistema que permita a aquisição de imagens de ressonância magnética do tórax de pacientes com respiração livre. As técnicas tradicionais quando empregadas em pacientes que não conseguem realizar apneia resultam em imagens com borramento elevado. Os métodos convencionais de aquisição imagens de RM convencionais funcionam adquirindo o espaço-k de forma cartesiana. No sistema proposto utilizamos a sequência de pulsos GRASP, Golden-angle RAdial Sparse Parallel, em conjunto com um algoritmo de reconstrução. A sequência GRASP adquire as imagens de forma radial continuamente, incrementada pela constante de radial golden angle. Posteriormente, no processo de reconstrução é feito o rastreamento do movimento respiratório, a separação das estrelas de spokes em estágios respiratórios e a redução de artefatos de subamostragem utilizando Compressed Senssing. Após a aquisição dos dados da RM pelo método GRASP é imprescindível a correção otimizada dos dados adquiridos para obtenção de resultados adequados. Para realizar esta correção reconstruímos diversos exames de diferentes pacientes, variando apenas este parâmetro com o intuito de realizarmos análises mais aprofundadas dos atributos destas imagens. A partir destes resultados, desenvolvemos um método que se baseia na variância dos pixels das imagens como figura de mérito a fim de obter as imagens mais fidedignas, apresentando resultados plenamente satisfatórios. Ao todo foram realizados 174 exames de Tomografia Computadorizada e Ressonância Magnética de 29 pacientes. Estes exames foram avaliados clinicamente por dois radiologistas experientes. Na avaliação clínica o método GRASP apresentou elevada correlação com a Tomografia Computadorizada (referência) e equivalência de qualidade com os exames de Ressonância Magnética convencionais em apneia.

The main objective of this work is to develop a system that allows the acquisition of magnetic resonance images of the thorax of patients with free breathing. Traditional techniques when used in patients who can not perform apnea result in high blurry images. Conventional MR imaging methods work by acquiring CartesianK space. In the proposed system we used the GRASP pulse sequence, Goldenangle RAdial Sparse Parallel, in conjunction with a reconstruction algorithm. The GRASP sequence acquires the images radially continuously, incremented by the radial golden angle constant. Subsequently, in the reconstruction process the respiratory movement is tracked, the separation of the spokes stars in respiratory stages and the reduction of subamplification artifacts using Compressed Senssing. After the acquisition of the RM data by the GRASP method, it is essential to optimize the acquired data to obtain adequate results. To perform this correction we reconstructed several exams of different patients, varying only this parameter in order to carry out more in depth analyzes of the attributes of these images. From these results, we developed a method that is based on the variance of the pixels of the images as a figure of merit in order to obtain the most reliable images, presenting totally satisfactory results. A total of 174 computerized tomography and magnetic resonance imaging examinations of 29 patients were performed. These examinations were evaluated clinically by two experienced radiologists. In the clinical evaluation, the GRASP method presented a high correlation with Computerized Tomography (reference) and quality equivalence with the conventional magnetic resonance imaging in apnea.