1. Accelerated sodium MRI using undersampled 3D SPARKLING at 7T
- Author
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Porciuncula Baptista, Renata, Naudin, Mathieu, Giliyar Radhakrishna, Chaithya, Daval-Frérot, Guillaume, Mauconduit, Franck, Haeger, Alexa, Romanzetti, Sandro, Lapert, Marc, Ciuciu, Philippe, Rabrait-Lerman, Cécile, Guillevin, Remy, Vignaud, Alexandre, Boumezbeur, Fawzi, Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Building large instruments for neuroimaging: from population imaging to ultra-high magnetic fields (BAOBAB), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire commun Imagerie Métabolique Multi-Noyaux Multi-Organes (I3M), Université de Poitiers-Centre hospitalier universitaire de Poitiers (CHU Poitiers)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Siemens Healthineers, Digital Services, Digital Technology and Innovation, Data Analysis and Computations Through Imaging Modeling-Mathématiques, Imagerie, Santé (DACTIM-MIS), Laboratoire de Mathématiques et Applications (LMA-Poitiers), Université de Poitiers-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Poitiers-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles et inférence pour les données de Neuroimagerie (MIND), IFR49 - Neurospin - CEA, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Siemens Healthineers [Saint-Denis], Baobab, Département PEGASE [LBBE] (PEGASE), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universitätsklinikum RWTH Aachen - University Hospital Aachen [Aachen, Germany] (UKA), Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University (RWTH), Leducq Foundation (large equipment ERPT program, 360 NEUROVASC7T project), the HPC resources of IDRIS under the allocation 2021-AD011011153 made by GENCI, European Project: 800945,NUMERICS, Ciuciu, Philippe, and International PhD programme in NUMERICal Simulation - NUMERICS - 0000-00-00 - 0000-00-00 - 800945 - VALID
- Subjects
SPARKLING ,[INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing ,[SDV.IB.IMA]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging ,[INFO.INFO-IM] Computer Science [cs]/Medical Imaging ,[SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences ,$^{23}$Na ,UHF ,[SDV.IB.IMA] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging ,[INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing ,[INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging ,human brain ,[SDV.NEU.SC] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences ,TSC ,compressed sensing - Abstract
Submitted to Magnetic Resonance in Medicine; Purpose: To evaluate the benefits of SPARKLING, a stochastic k-space sampling approach over the deterministic sampling scheme TPI (Twisted Projection Imaging) in the context of accelerated cerebral $^{23}$Na MRI and assessing its impact on tissue sodium concentration (TSC) estimation.Methods: Guided by simulation results, in vitro and in vitro UTE $^{23}$Na MRI datasets were acquired at a 4 mm isotropic resolution from healthy volunteers using both TPI or SPARKLING trajectories with different acceleration factors (AF) on a 7T MR scanner equipped with a 32 channels head coil. Following reconstruction using NUFFT or Proximal Optimized Gradient Method (POGM) algorithms with or without regularization, respectively, the resulting sodium images were compared in terms of effective resolution (FWHM of the PSF), SNR and overall quality. with an in vitro assement of the accuracy of the TSC was performed via external referencing using a 4-point calibration approach. Results: In vivo cerebral sodium images acquired using SPARKLING with an acceleration factor of 32 (TA= 5 min 38 s) are similar to those obtained using TPI at AF=8 (TA= 22 min 34 s) with minimal impact on the accuracy of our TSC quantification. Conclusion: In conditions compatible with clinical examination, undersampled SPARKLING $^{23}$Na MRI can outperform the conventional TPI k-space sampling scheme allowing for shorter acquisition times.
- Published
- 2023