On Blood and Mechanical Motion Sensitization of Encoding and Decoding in Magnetic Resonance Imaging

Abstract

The assessment of three-dimensional blood flow dynamics by means of Phase-Contrast Magnetic Resonance Imaging (PC-MRI) holds promising potential for the non-invasive diagnosis of diseases of individual vessels and entire structures such as the heart. A variant of PC-MRI, 4D Flow MRI, offers novel biomarkers, which are gaining importance for the classification of e.g. valvular heart disease. The evaluation of mean blood flow and turbulence, by additionally encoding the Reynolds stress tensor, may further enable the quantification of stenosis severity, the assessment of hemolysis and other factors. As these markers can influence clinical decision making, knowledge of the accuracy and precision of the estimated parameters is of utmost importance. Given the intrinsic limitations of PC-MRI in terms of spatial and temporal resolution and the employed hardware, estimated flow parameters are sensitized to the blood flow itself but also to other, undesired contributions. In addition, long acquisition times in 4D Flow MRI hamper its clinical applicability and patient acceptance. In previous works, the echo planar imaging (EPI) readout technique has been suggested to reduce the time needed for acquisition of 4D Flow MRI exams. Here, it is shown that employing EPI for 4D Flow MRI results in misregistration, velocity estimation errors and degrading spatial resolution depending on blood flow patterns. Therefore, it is concluded that for shortening scan time other acceleration methods such as compressed sensing in conjunction with standard gradient echo (GRE) imaging are favorable. Current turbulence encoding models for PC-MRI are based on assumptions regarding the time scales of the underlying flow field. In this work, the turbulence encoding model is derived and related to diffusion MRI and turbulence theory. Results of PC-MRI simulations employing large eddy simulation (LES) data as input show that current turbulence encoding models need to be revisited as they systematically underestimate turbulence parameters. Subsequently, a correction method based on probing the Lagrangian turbulence spectrum is presented and used to gauge the encoding model to reinstate the accurateness of turbulence parameter estimation. The method is demonstrated for PC-MRI of stenotic flows. While encoding and reconstruction techniques can be further optimized, MRI hardware limitations remain. Based on a linear, time-invariant description of the MRI gradient system, the influence of mechanical resonances on PC-MRI data are highlighted. It is shown that residual background phases, which result in biased velocity estimation, can be reduced both in amplitude and spatial order by PC-MRI sequence optimization. The influence of mechanical resonances on spatial encoding is evaluated, demonstrating that EPI readouts are particularly vulnerable to undesired contributions due to mechanical motion of the gradient system. The gradient performance of lower-field systems is shown to benefit from reduced Lorentz forces, mitigating the influence of mechanical resonances. This benefit is contrasted with the reduced signal-to-noise ratio of lower-field systems. Based on a comparison of an MRI system operated at standard and at lower-field strength, increased gradient fidelity as well as reduced sound pressure levels are demonstrated for the lower-field configuration.

Die Quantifizierung des dreidimensionalen Blutflusses durch die Phasenkontrast-Magnetresonanzbildgebung (PC-MRI) hat vielversprechendes Potential für eine nicht-invasive Diagnose von Erkrankungen einzelner Gefässe und ganzer Strukturen wie das Herz. Mit der PC-MRI Erweiterung, 4D Fluss MRI, stehen neue Biomarker zur Verfügung, welche an Bedeutung für die Klassifikation von z.B. Klappenerkrankungen gewinnen. Die Evaluation des mittleren und turbulenten Blutflusses, durch die zusätzliche Kodierung des Reynolds Spannungstensors, ermöglicht eine Quantifizierung des Stenosegrades, eine Abschätzung der Hämolyse und anderer Faktoren. Da diese Parameter die klinische Entscheidungsfindung direkt beeinflussen, ist ihre Genauigkeit von höchster Wichtigkeit. Die intrinsischen Limitationen der PC-MRI im Bezug auf örtliche und zeitliche Auflösung und in Bezug auf die zur Verfügung stehende Hardware resultieren in einer Abhängigkeit der geschätzten Flussparameter nicht nur vom Blutfluss selbst, sondern auch von anderen, ungewollten Beiträgen. Zusätzlich ist die klinische Praktikabilität und die Akzeptanz durch Patienten limitiert durch die lange Acquisitionszeit von 4D Fluss MRI Protokollen. In vorangegangenen Studien wurde die Echo Planar Imaging (EPI) Methode verwendet, um die Akquisitionszeit von 4D Fluss MRI Untersuchungen zu verkürzen. In der vorliegenden Arbeit wird nun gezeigt, dass EPI für 4D Fluss MRI in fehlerhafter örtlicher Abbildung, Fehlern in der Schätzung der Geschwindigkeiten und in einer reduzierten örtlichen Auflösung in Abhängigkeit des Flussfeldes resultiert. Basierend auf den Ergebnissen wird geschlussfolgert, dass zur Verkürzung der Akquisitionszeit andere Beschleunigungsmethoden wie z.B. Compressed Sensing in Verbindung mit einer Standard Gradient Echo (GRE) Auslesetechnik besser geeignet sind. Aktuelle Turbulenzkodierungsmodelle für PC-MRI basieren auf Annahmen über Zeitskalen des abzubildenden Flussfeldes. In der vorliegenden Arbeit wird das Kodiermodell hergeleitet und in Beziehung zur Diffusions- und Turbulenztheorie gesetzt. Ergebnisse von PC-MRI Simulationen basierend auf Large-Eddy Simulationsdaten (LES) zeigen, dass aktuelle Turbulenzkodiermodelle überarbeitet werden müssen, da sie eine systematische Unterschätzung der Turbulenzparameter ergeben. Folglich wird eine Korrekturmethode basierend auf der Abtastung des Lagrange Turbulenzspektrums präsentiert, um die Genauigkeit der Schätzung der Turbulenzparameter zu verbessern. Die Methode wird am Beispiel PC-MRI für stenotische Flüsse demonstriert. Während Kodier- und Rekonstruktionsmethoden weiter optimiert werden können, bleiben Hardwarelimitationen von MRI-Systemen bestehen. Basierend auf der linearen, zeitinvarianten Beschreibung des MRI-Gradientensystem wird der Einfluss von mechanischen Resonanzen auf PC-MRI Daten beleuchtet. Es wird gezeigt, dass verbleibende Hintergrundphasen, die in fehlerhaften Geschwindigkeitsschätzungen resultieren, durch die Optimierung der PC-MRI Sequenz in ihrer Amplitude und der örtlichen Ordnung reduziert werden können. Der Einfluss von mechanischen Resonanzen auf die Ortskodierung wird evaluiert, wobei gezeigt wird, dass besonders die EPI Auslesetechnik anfällig für ungewollte Beiträge durch mechanische Bewegung des Gradientensystems ist. Die Gradientengenauigkeit von Niederfeldsystemen profitiert von reduzierten Lorentz-Kräften, welche den Einfluss der mechanischen Resonanzen reduzieren. Dieser Vorteil wird dem verringerten Signal-zu-Rausch-Verhältnis von Niederfeldsystemen gegenübergestellt. Basierend auf einem Vergleich eines MRI Systems, welches bei Standard- und Niederfeldstärke betrieben wurde, wird die erhöhte Gradientengenauigkeit und reduzierte Schallpegel bei Niederfeldkonfiguration gezeigt.