[二重反転回復のためのスキャンパラメーターの最適化プログラムの開発MRI]

この研究の目的は、二重反転回復（DIR）MRIのためのスキャンパラメーターの最適化プログラムを開発することでした。最適化アルゴリズムは、次の手順で構成されています。（1）初期パラメーター（2つの減衰組織のTR、TE、およびT1値の取得）。（2）エラーの最小化のための反復計算。（3）最適化されたTi（1st）およびTi（2番目）の決定。開発されたアルゴリズムを評価するために、白と灰色の物質と脳脊髄液のT1値を模倣したファントムを使用して、ファントムおよびシミュレーション研究を実行しました。さらに、白質は、1人のボランティアで最適化されたスキャンパラメーターによって、白質減衰反転回復（WAIR）および灰白質減衰反転回復（GAIR）画像を取得しました。開発されたアルゴリズムは、最適化されたTi（1st）およびTi（2番目）値を一度に計算できます。2つの減衰組織の信号強度（SI）の合計の結果は、2つの組織のSIが、開発されたアルゴリズムを使用して計算された理論値を使用して十分にアテン生化されたことを示しています。実際の測定とシミュレーション測定の間の灰白質のファントムのSIの相関係数はr = 0.997でした。実際の測定によって得られたSIは、シミュレーション測定によって得られたSIとよく相関していました。ボランティアのWairとGairの画像は、灰色または白の問題が大幅に向上しました。したがって、開発されたアルゴリズムを使用して、DIR-MRIの最適化されたパラメーターを計算できると結論付けます。

The purpose of this study was to develop an optimizing program of scanning parameters for double inversion recovery (DIR) MRI. The optimization algorithm consists of the following steps: (1) obtaining the initial parameters (TR, TE, and T1 values of the two attenuated tissues); (2) iterative calculation for minimization of errors; and (3) determination of the optimized TI(1st) and TI(2nd). To evaluate the developed algorithm, we performed the phantom and simulation studies using the phantoms which were imitated T1 values of white and gray matters and cerebrospinal fluid. In addition, white matter attenuated inversion recovery (WAIR) and gray matter attenuated inversion recovery (GAIR) images were obtained by optimized scan parameters in one volunteer. The developed algorithm could calculate the optimized TI(1st) and TI(2nd) values at once. Results of summation of signal intensity (SI) of two attenuated tissues shows that the SI of the two tissues were well-attenuated using the theoretical values which were calculated using the developed algorithm. The correlation coefficient of the SI of the phantom of the gray matter between actual and simulation measurements was r=0.997. The SI obtained by actual measurements well correlated with the SI obtained by the simulation measurements. The WAIR and GAIR images in the volunteer were well enhanced gray or white matters. We thus conclude that it is possible to calculate the optimized parameters for the DIR-MRI using the developed algorithm.