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胡晨曦课题组EJNMMI发表论文:心肌PET/MR显像中“两步法”实现心肌PET和LGE图像的配准
发布时间:2022-06-25 22:05:00

      心肌活性是临床上冠心病和心肌病的重要辅助诊断信息,对于病人的再灌注治疗以及预后具有指导意义。18F-FDG PET心肌活力显像被认为是存活心肌诊断的金标准,18F-FDG PET心肌炎症显像可灵敏检测心肌炎症反应中糖酵解的能量供给。同时,心脏磁共振(Cardiovascular Magnetic Resonance, CMR)成像是18F-FDG PET心肌显像的有益补充,借助心脏电影成像、T2加权水肿影像、静息和负荷心肌灌注以及心肌瘢痕LGE影像,CMR可提供广泛的心肌解剖和生理功能评价。心肌PET/MR显像中,借助多模影像定量分析心肌从能量代谢到结构改变的一系列病理过程成为可能。然而,心脏运动带来的图像质量下降及图像错配对其临床应用构成了困扰,近年来一系列的研究都致力于解决此类问题,以使PET定量更加准确,使MR和PET之间匹配更精准。


      胡晨曦课题组提出了心肌PET和CMR-LGE的多模态、多尺度图像配准“两步法”,通过以用于衰减校正的3D FLASH序列为桥梁,改善了两者的配准准确度。其基本原理为(图1):1)首先进行2D LGE图像与3D FLASH图像的配准。由于两者的呼吸状态不同,配准的目标主要是去除呼吸造成的心脏位移;由于两者模态一致(均为MR),配准准确度相比直接配准LGE和PET大幅提高。2)进行3D FLASH和3D PET间的配准。由于两者均为自由呼吸序列,心脏位置基本一致;配准的主要目的是去除多模态下的小运动,其准确度亦优于直接配准LGE和PET。因此,通过两步法,能较好的改善原始配准问题中多模态、多尺度带来的挑战,“化整为零”,改善总体配准效果。

图 1 两步配准法算法原理图

      区别于目前流行的通过复杂配准算法直接配准PET和MR的研究方向,本工作通过使用已存在的中间媒介,将复杂问题变为简单问题,配准速度快,效果好,适合临床转化。相关算法在合作单位“上海市东方医院核医学科”进行了临床验证。通过纳入23例非缺血性心肌病患者,对共191层短轴图像的PET/LGE配准展开研究,发现两步法相比一步法和无配准显著提升了两种图像间的位置匹配程度。更重要的,在使用两步法配准后,心肌SUV(即FDG的摄取量,反映心肌活性)相比其它两种方法发生了显著变化,证明了两步法的有效性、和对于PET/MR心肌活性定量分析的必要性(图2)。

图2 配准前后PET/MR融合图像对比(左)以及两步法对于配准精度改善的定位和定量评估(右)

      相关论文以“A two-stage cardiac PET and late gadolinium enhancement MRI co-registration method for improved assessment of non-ischemic cardiomyopathies using integrated PET/MR”为题,于2022年1月15日在European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging(IF=9.236)在线刊登(https://doi.org/10.1007/s00259-022-05681-4)。论文第一作者为yl8cc永利博士生张政,上海市东方医院核医学科陈兴及上海市东方医院心内科万青为论文的共同第一作者;yl8cc永利胡晨曦副教授和上海市东方医院赵军主任为论文的共同通讯作者。该工作得到了国家自然科学基金和上海市科学委员会基金的支持。


原文信息

Zhang Z#, Chen X#, Wan Q#, Wang H, Qi N, You Z, Yuan J, Hu L, Sun H, Wang Z, Hu C*, Zhao J*. A two-stage cardiac PET and late gadolinium enhancement MRI co-registration method for improved assessment of non-ischemic cardiomyopathies using integrated PET/MR. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2022 Jun;49(7):2199-2208. doi: 10.1007/s00259-022-05681-4. Epub 2022 Jan 15. PMID: 35031812.

胡晨曦:长聘教轨副教授,博士生导师,2010-2015就读于美国阿拉巴马州奥本大学并先后获得应用数学硕士学位与电气工程博士学位, 2015-2019年于耶鲁大学医学院放射与医学影像系从事博士后工作,2019年6月加入上海交通大学。主要研究领域是磁共振序列开发、图像重建算法设计、以及人工智能方法在医学影像领域的开发与应用等;致力于通过开发原创影像技术提升磁共振成像,尤其是心脏成像的成像效率、稳定性、和医学价值。先后获得国际医学磁共振学会(ISMRM)颁发的W. S. Moore Young Investigator Award(ISMRM青年学者的最高奖项),入选“上海市特聘专家”青年项目,主持国自然青年基金、上海市浦东计划、上海交通大学医工交叉重点专项,在磁共振领域顶级期刊(MRM,JMRI,JCMR,TMI等)发表第一/通讯论文10余篇,会议摘要30余篇,担任多个知名学术期刊的审稿人。