位相サイクルのBSSFP MRIを使用した効率的なパラメーターマッピングのための制約付き楕円フィッティング

バランスの取れた定常状態の自由歳差運動（BSSFP）イメージングにより、MRIの高いスキャン効率が可能になりますが、メインフィールドの不均一性と非標準性に対する感度の上昇[式：テキストを参照]の重み付き組織コントラストの点で、従来のシーケンスとは異なります。これらの制限に対処するために、同じ解剖学の複数のBSSFP画像が一般的に、異なるRF位相サイクルの増分のセットで取得されます。位相サイクルの取得の共同処理は、フィールドの不均一性に対する感受性を緩和するのに役立ちます。最近、フェーズサイクルのBSSFPの取得も活用され、明示的な信号モデルに基づいて緩和パラメーターを推定しました。効果的ですが、これらのモデルベースの方法には多くの場合、多数の取得（n≈10-16）が含まれ、スキャン効率を低下させます。ここでは、位相循環BSSFP MRIの効率と精度が向上し、パラメーター推定のための新しい制約された楕円フィッティング法（CELF）を提案します。CELFは、複雑なBSSFP信号の楕円形の信号モデルフレームワークに基づいています。また、推定効率を改善するために楕円特性に幾何学的制約を導入し、推定精度を改善する辞書ベースの識別を導入します。CELFは[式：テキストを参照]、[フォーミュラ：テキストを参照]、オフレノランス、および共生のBSSFP信号のマップを生成します。我々の結果は、CELFがN = 4つの取得の少ない正確なオフレノナンスおよびバンディングのないBSSFPマップを生成できることを示していますが、緩和パラメーターの推定精度は、BSSFPイメージングの微細構造感度からのバイアスによって特に制限されています。

Balanced steady-state free precession (bSSFP) imaging enables high scan efficiency in MRI, but differs from conventional sequences in terms of elevated sensitivity to main field inhomogeneity and nonstandard [Formula: see text]-weighted tissue contrast. To address these limitations, multiple bSSFP images of the same anatomy are commonly acquired with a set of different RF phase-cycling increments. Joint processing of phase-cycled acquisitions serves to mitigate sensitivity to field inhomogeneity. Recently phase-cycled bSSFP acquisitions were also leveraged to estimate relaxation parameters based on explicit signal models. While effective, these model-based methods often involve a large number of acquisitions (N ≈ 10-16), degrading scan efficiency. Here, we propose a new constrained ellipse fitting method (CELF) for parameter estimation with improved efficiency and accuracy in phase-cycled bSSFP MRI. CELF is based on the elliptical signal model framework for complex bSSFP signals; and it introduces geometrical constraints on ellipse properties to improve estimation efficiency, and dictionary-based identification to improve estimation accuracy. CELF generates maps of [Formula: see text], [Formula: see text], off-resonance and on-resonant bSSFP signal by employing a separate [Formula: see text] map to mitigate sensitivity to flip angle variations. Our results indicate that CELF can produce accurate off-resonance and banding-free bSSFP maps with as few as N = 4 acquisitions, while estimation accuracy for relaxation parameters is notably limited by biases from microstructural sensitivity of bSSFP imaging.