最適化された呼吸分解補償補償3Dデカルト冠動脈MR血管造影

目的：自由呼吸3D全心臓冠動脈冠磁気共鳴血管造影（CMRA）の取得から高品質の運動補償分解画像を提供する堅牢で効率的な再構築フレームワークを開発する。 方法：最近、100％スキャン効率を達成し、呼吸器の次元でスパースを利用することにより呼吸分解3DラジアルCMRA画像を提供するために、XD-GRASP（超次元の黄金角放射状のスパースパラレルMRI）が提案されました。ここでは、デカルトCMRAイメージングの再構成フレームワークが提案されています。これは、2Dビートツービートツーリングトランスモーション情報を組み込んで呼吸器の腫瘍性を高めることにより、呼吸分解のモーション補償画像を提供します。モーション情報は、インターリーブ画像ナビゲーターから抽出され、各呼吸段階内の2D翻訳運動を補うためにも使用されます。提案された最適化された呼吸器分解されたデカルト冠動脈MR血管造影（XD-ORCCA）法は、心血管疾患のある10人の健康な被験者と2人の患者でテストされ、XD-GRASPと比較されました。 結果：提案されているXD-ORCCAは、高品質の呼吸分解型画像を提供し、不規則な呼吸パターンであっても、左右の冠動脈の明確な視覚化を可能にします。XD-GRASPと比較して、提案された方法は、両方の冠動脈の視認性とシャープネスを改善します。2つの方法の間に、可視血管の長さと近位血管の鋭さに有意差（p <.05）が見つかりました。XD-GRASPメソッドは、段階的運動がない場合に良質の画像を提供します。ただし、より大きな運動振幅を持つ呼吸相のXDグラス画像および不規則な呼吸パターンを持つ被験者のXD-GRASP画像では、モーションブラーリングが観察されます。 結論：デカルトCMRAの堅牢な呼吸分解補償補償フレームワークが、健康な被験者および患者で提案およびテストされています。提案されているXD-ORCCAは、呼吸パターンの規則性とは無関係に、すべての呼吸段階に高品質の画像を提供します。

PURPOSE: To develop a robust and efficient reconstruction framework that provides high-quality motion-compensated respiratory-resolved images from free-breathing 3D whole-heart Cartesian coronary magnetic resonance angiography (CMRA) acquisitions. METHODS: Recently, XD-GRASP (eXtra-Dimensional Golden-angle RAdial Sparse Parallel MRI) was proposed to achieve 100% scan efficiency and provide respiratory-resolved 3D radial CMRA images by exploiting sparsity in the respiratory dimension. Here, a reconstruction framework for Cartesian CMRA imaging is proposed, which provides respiratory-resolved motion-compensated images by incorporating 2D beat-to-beat translational motion information to increase sparsity in the respiratory dimension. The motion information is extracted from interleaved image navigators and is also used to compensate for 2D translational motion within each respiratory phase. The proposed Optimized Respiratory-resolved Cartesian Coronary MR Angiography (XD-ORCCA) method was tested on 10 healthy subjects and 2 patients with cardiovascular disease, and compared against XD-GRASP. RESULTS: The proposed XD-ORCCA provides high-quality respiratory-resolved images, allowing clear visualization of the right and left coronary arteries, even for irregular breathing patterns. Compared with XD-GRASP, the proposed method improves the visibility and sharpness of both coronaries. Significant differences (p < .05) in visible vessel length and proximal vessel sharpness were found between the 2 methods. The XD-GRASP method provides good-quality images in the absence of intraphase motion. However, motion blurring is observed in XD-GRASP images for respiratory phases with larger motion amplitudes and subjects with irregular breathing patterns. CONCLUSION: A robust respiratory-resolved motion-compensated framework for Cartesian CMRA has been proposed and tested in healthy subjects and patients. The proposed XD-ORCCA provides high-quality images for all respiratory phases, independently of the regularity of the breathing pattern.