인간 신장의 정량적 감수성 매핑(QSM)의 타당성

자세한 정보:ali.ma@wecistanche.com

Eric Bechler1 · Julia Stabinska1 · Thomas Thiel1 · Jonas Jasse1 · Romans Zukovs2 · Birte Valentin1 · Hans‑Jörg Wittsack1 · Alexandra Ljimani1

추상적인

목적 생체 내 실현 가능성 평가정량적 감수성 매핑(QSM) 인간의신장.

방법 19명의 건강한 지원자를 대상으로 3개의 T-MRI 스캐너(Magnetom Prisma, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany)에서 축방향 단일 호흡 유지 3D 다중 에코 시퀀스(획득 시간 33초)를 완료했습니다. 지방의 화학적 이동을 제거하고 QSM(정량적 감수성 매핑)상복부의. 두 가지 모두에서 전체, 신피질 및 수질의 평균 감수성 값신장간을 결정하고 비교했습니다. 5명의 대상을 두 번 측정하여 재현성을 조사했습니다. 중증환자 1명신장섬유증은 QSM의 잠재적인 임상적 관련성을 평가하기 위한 연구에 포함되었습니다.

결과 QSM (정량적 감수성 매핑) 17명의 지원자와 신장 섬유증 환자에서 성공적이었습니다. 복부의 해부학적 구조는 QSM으로 명확하게 구분할 수 있었고 간에서 얻은 감수성 값은 문헌에서 발견된 값과 비슷했습니다. 결과는 좋은 재현성을 보여주었습니다. 게다가 평균신장건강한 지원자에서 얻은 QSM 값({0}}.04±{6}}.07 ppm(오른쪽 및 − 0.06±0.19 ppm)신장) 조사된 섬유증에서 측정된 것보다 실질적으로 더 높았다.신장(− {{0}}.43±− 0.02ppm).

결론 인간의 QSM신장현미경적 신장 조직 구조에 대한 정보 평가를 위한 유망한 접근 방식이 될 수 있습니다. 따라서 기능적 신장 MR 영상을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

키워드 정량적 감수성 매핑 · 신장MRI · 기능적 신장 영상

소개

최근 몇 년 동안 기능에 대한 연구에 대한 관심이 증가하고 있습니다.신장MRI. 여러 이전 연구에서 MRI 바이오마커의 큰 잠재력이 암의 진행과 관련된 다양한 병리학적 과정을 특성화할 수 있음을 보여주었습니다.만성 신장 질환(CKD) [1-3]. CKD의 조직학적 특징이자 신장 간질 섬유증에서 진행성 신장 기능 손실의 주요 원인. 따라서 신장 조직의 간질 섬유증 정도는 가역성을 결정하는 중요한 지표입니다.신장 손상. 현재까지 세뇨관간질 섬유증의 정도를 평가하는 신뢰할 수 있는 유일한 임상 도구는 신장 생검입니다. 이 진단 절차는 침습적이고 샘플링 편향에 의해 손상되며 임의로 반복할 수 없기 때문에[4, 5], 신장 간질 섬유증의 정도를 정확하게 평가할 수 있는 비침습적 영상 기법이 매우 바람직합니다.

정량적 감수성 매핑(QSM)은 위상 이미지를 사용하여 조직의 자화율에 대한 높은 구조적 대비와 정량적 정보를 생성하는 새로운 MRI 기술입니다[6-9]. 이전 연구에서 QSM은 조직 미세구조 또는 화학적 조성의 변화에 ​​민감하므로 [10-12],신장간질 섬유증 [13]

지금까지 QSM은 다양한 신경계 질환에서 기저핵의 병리학적 침착물을 측정하거나 간 철분 과부하의 이미징 바이오마커로 주로 적용되어 왔다[14-17]. 동물 모델에 대한 보다 최근의 연구에서는신장미세구조 [13, 18, 19]. 특히, Xie et al. [13]은 생쥐에서 신장 염증과 섬유증으로 인한 병리를 감지하는 데 QSM의 민감성을 입증했습니다. 그러나 우리가 아는 한, 생체 내에서 감수성을 매핑하기 위해 수행된 적절한 연구가 없었습니다.인간의 신장.

복부 QSM (정량적 감수성 매핑) 기술적으로 어려운 것으로 간주됩니다. 첫째, 상복부 기관의 호흡 운동은 제한된 구조적 대조와 감수성 값을 과소평가하게 만든다[17]. 둘째, 복부 지방의 존재는 QSM 알고리즘에서 중요한 단계인 B{1}} 필드 맵의 추정에 부정적인 영향을 미칩니다[17, 20]. 셋째, 공기-조직 경계면 주변의 큰 감수성 변화는 심각한 줄무늬 아티팩트를 유발하여 잘못된 QSM 맵을 발생시킵니다[21]. 또한, 우리 연구 그룹[22]의 이전 예비 시뮬레이션 연구에서 볼 수 있듯이 복부 감수성 맵의 정확도는 포장 풀기 및 배경 필드 제거를 포함한 위상 처리 단계에 의해 크게 영향을 받습니다.

현재 작업은 생체 내 QSM 수행의 타당성을 평가하는 것을 목표로 했습니다.인간의 신장임상 MRI 시스템에서. 이를 위해 최적화된 MRI 획득 프로토콜과 QSM (정량적 감수성 매핑) 처리 파이프라인은 신장 QSM 지도를 얻기 위해 사용되었습니다.

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행동 양식

연구 인구

연구는 지역 윤리 위원회의 승인을 받았으며 모든 피험자로부터 서면 동의를 받았습니다.

병력이 없는 건강한 지원자 19명(평균 연령 28.1±12.9세)신장질병 또는 잠재적으로 신장을 포함하는 알려진 전신 질환이 연구에 참여했습니다. 5명의 피험자들은 재현성을 평가하기 위해 MRI에서 측정과 재위치 사이에 10분의 시간 간격으로 두 번 측정되었습니다.

또한 78-심각한 증상을 보이는 남성 환자신장장기간의 기억 상실로 인한 섬유증신장불충분 (CKD V (eGFR<15 ml/min/1.73="" m2="" )="" for="" 25="" years,="" state="" after="" kidney="" transplantation="" 20="" years="" ago,="" chronic="" graft="" failure="" and="" dialysis="" for="" the="" last="" 5="" years)="" was="" exemplarily="" included="" in="" the="" study="" to="" evaluate="" the="" potential="" clinical="" relevance="" of=""> (정량적 감수성 매핑).

검사 전에 특별한 준비가 이루어지지 않았습니다[1].

데이터 취득

데이터 수집은 30채널 바디 코일과 32채널 스파인 코일을 사용하여 3T 스캐너(Magnetom Prisma, Siemens AG, Healthineers, Erlangen, Germany)에서 수행되었습니다. 세 개의 이미지 축(축, 관상 및 시상) 모두에서 하프 푸리에 단일 샷 터보 스핀 에코(HASTE) 시퀀스를 사용하여 해부학적 이미지를 획득했습니다. 이 해부학적 이미지는 다음 QSM에 대한 FOV 배치에 사용되었습니다. (정량적 감수성 매핑) 순서. FOV는 중앙에 배치되었습니다.신장(그림 1).

QSM 데이터는 다음 매개변수와 함께 축방향 단일 호흡 참기 3D 다중 에코 기울기 에코 시퀀스를 사용하여 획득했습니다. 에코 수=4; TE1/ΔTE/TR=3.1/3.7/17ms; 뒤집기 각도=15도 ; 획득 행렬{11}}×192 × 26; 복셀 크기=1.64×1.64×3 mm3; 대역폭{20}} Hz/픽셀; 슬라이스 및 위상 푸리에 인코딩{21}}/8; 병렬 이미징 가속 계수=2; 획득 시간 33초. 에 대한 설정신장QSM 획득은 가능한 한 짧은 획득 시간에 최적의 이미지 품질을 달성하기 위해 사전 테스트에서 결정되었습니다.

QSM 획득 중 숨 참기의 품질은 통합 환자 관찰 카메라에 의한 시각적 제어를 통해 확인되었습니다. 또한, 획득한 데이터의 품질은 두 명의 숙련된 복부 영상의학과 전문의가 후처리 전(AL 10년, BV 4년) 검증하였다. 데이터에 중요한 모션 아티팩트가 있는 경우 QSM (정량적 감수성 매핑) 획득은 즉시 반복되거나 반복이 실패한 경우 추가 분석에서 제외되었습니다.

그림 1 FOV 배치의 예신장QSM 인수. FOV는 중앙에 배치되었습니다.신장균일한 이미징 조건을 보장하기 위해

후처리

그림 2의 순서도는 추정을 위해 수행된 재구성 단계를 표시합니다.신장QSM 지도. 모든 계산은 MATLAB(R2018a; The MathWorks, Inc., Natick, MA)을 사용하여 수행되었습니다.

첫 번째 단계에서 데이터는 0으로 채워져 0.8×0.8 × 2.25mm의 복셀 크기가 되었습니다.³. QSM의 후처리는 원래 MRI 신호에 대한 지방의 기여도가 최소인 뇌 영상에 최적화되었습니다[20]. 그러나, 특히 복부에서 뇌 외부의 응용 프로그램은 감수성 맵에서 정량화 편향을 피하기 위해 효과적인 지방 제거가 필요합니다. 본 연구에서는 SPURS(Simultaneous Phase Unwrapping and Removal of Chemical Shift)라는 방법으로 물과 지방 사이의 원치 않는 화학적 이동 효과를 제거했습니다[20]. SPURS는 그래프 컷 기반 언래핑을 사용하여 0으로 채워진 위상 데이터의 위상 랩을 제거합니다. 또한, T2*-IDEAL 접근법[23]은 배경 필드 제거를 위한 입력으로 사용된 결과 지방 보정 필드 맵을 계산하기 위해 적용되었습니다.

이 연구에서는 복부 외부의 원치 않는 공기를 제거하기 위해 0으로 채워진 크기 데이터의 축 이미지(BrainSuite의 Brain Surface Extractor(BSE), Version 18a, University of California)에 전체 복부의 마스크를 자동으로 생성했습니다. 분할의 시각적 품질 제어 후 생성된 마스크는 MEDI 도구 상자[25]의 일부인 라플라시안 경계 값(LBV) 알고리즘[24]의 도움으로 배경 필드를 제거하는 데 사용되었습니다.

마지막 단계에서 잘못된 역 문제는 QSM에 대한 줄무늬 아티팩트 감소로 해결되었습니다. (정량적 감수성 매핑) (STAR-QSM) 방법 [26]은 STI-Suite [9]의 민감도 맵을 생성합니다. LBV와 STAR-QSM은 모두 기본 설정으로 실행되었습니다.

소프트웨어 ITK-SNAP(버전 3.8.0, University of Pennsylvania)를 사용하여 척추주위 근육 조직(336픽셀), 간(900픽셀), 전체신장(좌우 5533±1792 화소 및 4756±1142 화소신장, 각각),신장피질(왼쪽 및 오른쪽 신장 각각 1260±279픽셀 및 1245±265픽셀) 및 신장 수질(왼쪽 및 오른쪽 신장 각각 993±293픽셀 및 962±392픽셀)(그림 3). 모든 ROI는 3개의 연속 슬라이스에 걸쳐 그려졌고 각 기관 및 대상에 대해 평균 감수성과 표준 편차(SD)가 계산되었습니다. 척추 주변 근육 조직은 민감도 값의 일관성을 보장하기 위해 현재 연구에서 QSM 정량화를 위한 참조로 사용되었습니다(보충 자료, 표 S1) [27].

그림 2 재구성 단계를 표시하는 흐름도는 민감도 맵의 계산입니다. 재구성의 시작점은 0으로 채워진 크기 및 위상 데이터입니다. SPURS(Simultaneous Phase Unwrapping and Removal of chemical shift)는 물과 지방 사이의 화학적 이동 효과를 제거하기 위해 0으로 채워진 위상 데이터에 적용되었습니다. 또한, T2*-IDEAL 접근 방식을 적용하여 결과로 얻은 지방 보정 필드 맵(래핑되지 않은 위상)을 계산했습니다. 전체 복부의 마스크는 LBV(라플라시안 경계 값) 알고리즘의 도움으로 배경 필드 제거를 위해 0으로 채워진 크기 데이터에서 자동으로 생성되었습니다. 마지막 단계에서 잘못된 역 문제는 QSM에 대한 줄무늬 아티팩트 감소로 해결되었습니다. (정량적 감수성 매핑) (STAR-QSM) 방법은 STI-Suite의 민감도 맵을 생성합니다.

전역 후처리 효과가 계산된 QSM을 편향하는지 여부를 조사하려면 (정량적 감수성 매핑) 값, 예를 들어 ROI 전체에서 신뢰할 수 없는 필드 추정으로 인한 비국소 오류, 간의 QSM 값을 결정하고 사용 가능한 문헌 값과 비교했습니다.

또한, 외부 공기 제거의 정확도는 QSM 정량화를 위한 중요한 단계입니다. QSM 값에 대한 마스크 정의 품질의 영향을 평가하기 위해 한 명의 건강한 대상에서 마스크 정의를 다양화했습니다. 따라서 4개의 다른 마스크(복부 외부 공기 없음, 소량 및 다량의 외부 공기 포함 및 전체 이미지 영역 포함)를 데이터 세트에 각각 적용하고 오른쪽의 민감도 값을 데이터 세트에 적용했습니다.신장비교되었다.

그림 3 ROI 배치의 예. 척추 주변 근육 조직(336픽셀), 간(900픽셀), 전체 신장(왼쪽 및 오른쪽 신장에 대해 각각 5533±1792픽셀 및 4756±1142픽셀)에 그려진 관심 영역(ROI)의 예가 있는 복부의 크기 이미지 ),신장피질(왼쪽 및 오른쪽에 대해 1260±279픽셀 및 1245±265픽셀신장, 각각) 및 신장 수질(왼쪽 및 오른쪽 신장 각각 993±293픽셀 및 962±392픽셀)

통계 분석

왼쪽과 오른쪽의 감수성 값신장QSM의 잠재적인 임상적 관련성의 예를 평가하기 위해 건강한 대조군의 두 신장의 피질과 수질 뿐만 아니라 모든 피험자에 대해 평균을 내고 오른쪽 섬유증 신장 내부의 평균 및 SD와 비교했습니다.

또한 Wilcoxon 테스트를 사용하여 왼쪽 및 오른쪽 신장의 QSM 결과와신장피질과 수질. 게다가 피어슨 상관관계는신장건강한 대조군에 대해 간 감수성을 계산했습니다.

결과

두 명의 건강한 대상은 폐와 주변 조직 사이의 경계에서 심각한 인공물로 인해 추가 분석에서 제외되었습니다(그림 4e).

QSM (정량적 감수성 매핑) 17명의 건강한 지원자와 다음 환자에서 성공적으로 정량화되었습니다.신장섬유증(보충 재료, 그림 S1–S3). 간 및 신장과 같은 실질 상복부 장기는 이 데이터 세트에서 명확하게 구별되었습니다(그림 4). 한 사례에서 위상 언래핑은 가까운 작은 영역에서 실패했습니다.신장, 해당 영역에서 부정확한 민감도 값으로 이어집니다(그림 4d). 그러나 신장의 작은 부분만이 영향을 받았고 ROI 배치 중에 고려되었습니다. 신장과 간의 QSM 값 사이에는 상관관계가 관찰되지 않았으며(R{1}}.035)(그림 5), 이는 계산된 감수성 값을 후처리 편향으로 인한 전체적인 영향이 없음을 나타냅니다.

그림 6은 한 명의 건강한 지원자에서 마스크 정의의 변화에 ​​대한 민감도 맵과 값을 표시합니다. 신장 QSM의 변화 없음 (정량적 감수성 매핑) 상대적으로 작은 분할 부정확도의 경우 값을 식별할 수 있습니다(그림 6a, b). 그러나 더 많은 양의 공기는 부정확한 민감도 값으로 이어졌습니다(그림 6c, d).

평균신장건강한 지원자의 감수성 값은 {{0}}였습니다.04±0.07 ppm(범위 - {{10}} .{14}}오른쪽 신장의 경우 각각 7~0.16ppm), 왼쪽 신장의 경우 각각 - 0.06±0.19ppm(범위 - 0.35~0.39ppm)입니다(표 1). 오른쪽과 왼쪽의 평균 감수성 값신장크게 달랐다(p<0.05) showing="" a="" wider="" range="" of="" values="" for="" the="" left="" kidney="" (table="" 1).="" no="" significant="" difference="" between="" cortical="" and="" medullary="" qsm="" values="" of="" the="" right="" or="" the="" left="" kidney="" could="" be="" determined="" (p="">0.05).

건강한 지원자와 다음 환자에서 측정된 간 감수성 값신장섬유증은 건강한 지원자와 신장 섬유증 환자의 경우 각각 {{0}}.17±{4}}.13 ppm 및 0.15±0.01 ppm의 동일한 범위에 있었습니다(표 2).

5명의 피험자에 대한 재현성 측정은 간과 오른쪽 신장 QSM 모두에 대해 우수한 재현성을 나타냈습니다. (정량적 감수성 매핑) 두 측정 사이에 간 또는 신장 감수성 값에 큰 차이가 없었습니다(p{0}}.48)(표 3). 오른쪽에 대한 감수성 값신장{{0}}.02±{6}}.06ppm 및 − 0.{13}}3±{15} }.11 ppm 테스트 및 재테스트 측정 각각. 간 감수성은 각각 0.16±0.10ppm과 0.12±0.07ppm이었다.

그림 7은 건강한 지원자와 신장 간질 섬유증이 있는 조사 대상 환자의 크기 이미지에 겹쳐진 QSM 맵을 보여줍니다. 오른쪽 섬유성 신장의 감수성은 강한 반자성(-0.43±0.02 ppm)이었습니다.

논의

QSM (정량적 감수성 매핑) 조직 미세 구조 및 기능에 대한 정보 평가를 위한 새롭고 유망한 접근 방식입니다. 이 작업에서 우리는 임상 MRI 시스템에서 인간 신장의 생체 내 QSM을 수행하는 가능성을 입증했습니다. 제시된 획득 계획과 최첨단 QSM 방법으로 구성된 구현된 QSM 처리 파이프라인은 검사 대상의 90%에서 성공적이었고 재현 가능한 결과를 가져왔습니다. 복부의 해부학적 구조는 QSM 지도에서 명확하게 구별할 수 있었고 장 부위에는 몇 개의 인공물만 존재했습니다. 게다가, 건강한 사람에서 얻은 평균 QSM 값의 차이신장섬유성 신장의 감수성은 QSM의 가능성을 보여줍니다 (정량적 감수성 매핑) 건강한 것과 병적인 것을 구별하기 위해신장조직. 이 자금은 단일 섬유증 사례만을 기반으로 하기 때문에 더 많은 환자 집단을 대상으로 한 추가 연구에서 향후 QSM의 진단적 가치가 입증되어야 합니다.

그림 4. 5명의 건강한 지원자의 상복부 마스크와 국소 필드 및 감수성 맵뿐만 아니라 래핑 및 래핑되지 않은 위상 이미지의 예. 해부학적 구조는 명확하게 구분할 수 있으며 장 부위(a–c)에는 몇 가지 인공물만 존재합니다. 한 경우에는 위상 언래핑이 거의 실패했습니다.신장, 부정확한 민감도 값으로 이어집니다(d, 흰색 화살표). 두 명의 건강한 지원자에게 존재하는 폐의 공기로 인한 심각한 인공물(예: 검은색 화살표)의 예. 두 데이터 세트는 추가 후처리에서 제거되었습니다.

그림 5 사이의 피어슨 상관 관계 플롯신장및 건강한 지원자의 간 감수성 값. 신장과 간 QSM 사이에는 상관관계가 관찰되지 않았습니다. (정량적 감수성 매핑) 값(R2=0.035)은 전역 후처리 효과가 QSM 정량화에 영향을 미치지 않았음을 나타냅니다.

그림 6 한 건강한 지원자의 외부 공기 제거에 대한 마스크 정의의 변화에 ​​대한 민감도 맵 및 값의 예. 오른쪽의 QSM 값 변경 없음신장분할(a) 후 외부 공기가 남지 않고 소량의 외부 공기(b)가 포함된 비교적 작은 분할 부정확도의 경우 식별할 수 있습니다. 그러나 더 많은 양의 외부 공기는 부정확한 민감도 값(c, d)으로 이어졌습니다.

표 1 전체의 감수성 값신장, 피질 및 건강한 지원자의 수질은 17명의 모든 대상에 대해 평균을 냈습니다.

QSM의 중요한 차이점 (정량적 감수성 매핑) 왼쪽과 오른쪽의 가치신장(p<0.05) is="" probably="" based="" on="" higher="" motion="" artifacts="" in="" the="" left="" kidney.="" considering="" the="" standard="" deviation,="" the="" susceptibility="" of="" healthy="">신장tissue fluctuates around 0 in the current study. No significant difference between cortical and medullar QSM values of the right or the left kidneys could be determined (p>0.05)

표 2 17명의 모든 피험자 및 중증 신장 섬유증 환자의 평균인 건강한 지원자의 우측 신장 및 간의 감수성 값

오른쪽의 QSM 값신장신장 섬유증 환자의 %는 건강한 지원자의 오른쪽 신장에서 측정한 QSM 값과 상당히 다릅니다. 그러나 건강한 지원자와 신장 섬유증 환자에서 측정한 간 QSM 값은 전체 효과 편향 신장 QSM 결과를 제외하고 동일한 범위에 있습니다.

QSM은 이미 [17, 27, 29, 30] 인간의 복부에 적용되어 새로운 MRI 기술로 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 그러나, 이 방법은 지금까지 인간 신장에 대한 생체 내 적용을 방해하는 몇 가지 기술적 문제를 제기합니다. QSM에 대해 이미 확립된 이미지 후처리 단계를 결합하고 최적화함으로써 (정량적 감수성 매핑), 이러한 문제 중 일부는 현재 연구에서 성공적으로 해결되었습니다. 첫째, 호흡 종료 시 단일 호흡 동안 데이터를 획득하여 자유 호흡 유도 모션 인공물을 제거했습니다. 둘째, 고급 후처리 파이프라인을 사용하여 물과 지방 사이의 원치 않는 화학적 이동 효과를 제거했습니다. 셋째, 아티팩트를 최소화하고 재현 가능한 결과를 제공하기 위해 적절한 획득 및 후처리 매개변수가 결정되었습니다.

표 3 재현성 결과.

오른쪽에 대한 평균±표준편차 민감도 값신장그리고 간은 5가지 모든 재현성 대상에 대해 평균을 냈습니다. 두 측정 사이에 간 또는 신장 감수성 값에 큰 차이가 없는 간 및 오른쪽 신장 QSM 모두에 대한 우수한 재현성(p{0}}.48)

그림 7 건강한 지원자(왼쪽 이미지)와 신장 섬유증 환자(오른쪽 이미지)에 대한 오른쪽 신장의 QSM 맵과 중첩된 크기 이미지. 섬유증신장강한 반자성 값(− {{0}}.43±− 0.02 ppm)을 보여 건강한 상태에서 측정한 QSM 값보다 상당히 낮습니다.신장조직(오른쪽 신장 {{0}}.04±0.07 ppm)

우리가 아는 한, 이것은 생체 내 QSM을 수행하는 첫 번째 연구입니다. (정량적 감수성 매핑) 인간에서신장임상 MRI 시스템에서. 사용할 수 있는 문헌의 신장 QSM 값이 없기 때문에 우리는 우리 연구에서 얻은 간의 감수성 값을 다른 그룹에서 보고된 값과 비교할 수 밖에 없었습니다. Lin et al. [27], 계산된 간 감수성은 0.23~5.94ppm 범위였습니다. 그러나 그들의 연구는 간 철분 과부하(혈색소증) 환자에 초점을 맞췄습니다. 간의 철 침착이 적은 개인은 약 0.34ppm의 QSM 값을 보여 건강한 것으로 간주되었습니다. Dong et al.의 연구에서. [20], {{10}}.23±{14}}.07 ppm의 평균 간 감수성 값이 결정되었습니다. 전반적으로, 현재 연구에서 측정된 간 QSM 값(범위 0.01–0.44 ppm)은 이전 연구와 일치하며, 이는 전체 효과가 우리 결과를 편향시키지 않음을 나타냅니다.

잘못된 마스크 정의가 영향을 줄 수 있음신장QSM 가치. 따라서 외부 공기 제거의 최적 정확도는 QSM 정량화를 위한 중요한 단계입니다. 현재 연구에서 우리는 한 건강한 피험자의 마스크 정의를 다양화했습니다. 이 예에서 오른쪽의 QSM 값에는 큰 변화가 없습니다.신장우리 연구의 경우와 같이 상대적으로 작은 세분화 부정확성의 경우에 식별될 수 있습니다. 그러나 QSM 값에 대한 마스크 정의의 영향에 대한 체계적인 평가는 추가 시뮬레이션 연구의 대상이 될 수 있습니다.

이 연구에서 왼쪽 신장의 QSM 값의 변동성은 오른쪽 신장보다 유의하게 높았다(p<0.05). this="" difference="" might="" be="" due="" to="" higher="" cardiac="" artifacts="" of="" the="" left="">신장, 여러 이전 신장 MRI 연구에서 볼 수 있듯이 [28]. 이 효과는 신장 QSM의 추가 개발로 감소될 수 있습니다.

QSM에서는 피질-수질 분화가 불가능했습니다. (정량적 감수성 매핑) in the current study (p>0.05), 아마도 메서드의 적당한 해상도 때문일 것입니다. 피질-수질 분화를 가능하게 하는 QSM의 분해능 개선은 추가 연구의 대상이 되어야 합니다.

QSM의 잠재적 진단 가치를 조사하기 위해,신장말기 신장 병리학의 예로서 섬유증이 연구에 포함되었습니다. 이전에는 신장 섬유증이 신장 조직의 반자성 함량을 증가시키는 것으로 보고된 바 있는데[13], 이는 아마도 강한 반자성인 콜라겐의 과도한 침착으로 인한 것일 수 있습니다[31]. 표준편차를 고려할 때, 본 연구에서는 건강한 신장 조직의 감수성이 0 부근에서 변동합니다. 우리 연구에서 섬유성신장건강한 신장 조직에 비해 상당히 낮은 강한 반자성 감수성 값을 보였다. 신장 QSM의 정확한 진단 가치를 평가하기 위해서는 더 큰 환자 집단에 대한 향후 연구가 필요합니다. (정량적 감수성 매핑).

우리 작업에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 건강한 지원자의 수가 적었고 본 연구에는 1명의 환자만이 포함되었다. 그러나 우리의 초점은 임상 MRI 시스템에서 생체 내 신장 QSM을 수행하기 위한 강력한 획득 프로토콜 및 후처리 파이프라인을 개발하는 것이었습니다. 둘째, SPURS와 T2* IDEAL 접근법을 사용하여 물과 지방 사이의 원치 않는 화학적 이동 효과를 제거하고 지방 보정 필드 맵을 계산했습니다. 이 연구에서는 획득 시간을 연장할 수 있는 지방 억제 기술을 사용하지 않았습니다. 이 문제를 해결하려면 복부에서 QSM을 측정할 때 VIBE(Volumemetric Interpolated Breath-Hold Examination)[32] 또는 방사형 획득 방식[33]과 같은 더 빠른 영상 방법을 고려해야 합니다. 셋째, 생성된 마스크는 복부 외부의 공기만 제거했습니다. 장과 폐의 공기는 감수성 계산에 여전히 존재했습니다. 이는 ROI 전체에 걸쳐 로컬 필드에서 로컬이 아닌 오류로 이어질 수 있습니다[34]. 그러나 우리는 현재 연구에서 좋은 피험자 내 재현성을 보여 복부 내부 공기로 인한 오류를 무시할 수 있음을 시사합니다. 또한 MR 영상의 해상도가 다소 낮아 민감도가 과소 평가되었을 수 있습니다[35, 36]. 이 한계를 극복하기 위해 원시 데이터는 QSM 후처리 전에 0으로 채워졌습니다. 게다가, QSM 데이터는 33초의 단일 호흡 정지에서 획득되었으며, 이는 아프고 노인 대상자에게 수행하기 어려울 수 있습니다. 따라서 이미지 품질을 유지하면서 스캔 시간을 줄이려면 다중 에코 3D 그래디언트 에코 ​​시퀀스의 추가 최적화가 필요합니다.

결론적으로, 생체 내 QSM의 실현 가능성 (정량적 감수성 매핑) 인간에서신장현재 연구에서 좋은 재현성으로 성공적으로 입증되었습니다. 건강한 신장과 섬유성 신장 사이의 QSM 값의 명백한 차이는 QSM의 가능한 진단 가능성을 나타냅니다. 기능에 대한 QSM의 진단적 관련성을 증명하기 위해 더 많은 환자 집단을 대상으로 한 추가 연구가 수행되어야 합니다.신장MR 영상.

전자 보충 자료 이 문서의 온라인 버전(https://doi.org/10.1007/s10334-020-00895-9)에는 승인된 사용자가 사용할 수 있는 보충 자료가 포함되어 있습니다.

저자 기여 EB: 연구 개념 및 설계, 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 원고 초안 작성 및 비판적 수정; JS: 연구 개념 및 설계, 데이터 수집 및 중요한 수정; TT: 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 비판적 수정 JJ: 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 비판적 수정; RZ: 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 중요한 수정 BV: 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 중요한 수정 HW: 연구 개념 및 설계, 데이터 분석 및 해석, 비판적 수정; AL: 연구 개념 및 설계, 데이터 수집, 데이터 분석 및 해석, 원고 초안 작성 및 비판적 수정.

자금 조달 Open Access 자금 조달은 Projekt DEAL에 의해 활성화되고 조직되었습니다.

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