腎臓における速度選択的動脈スピンラベリングのラベルダイナミクスの調査
Mar 28, 2022
連絡先：Audrey Hu Whatsapp / hp：0086 13880143964メール：audrey.hu@wecistanche.com
Isabell K. Bones、et al
目的：速度選択的動脈スピンラベリング（VSASL）が提案されています腎臓灌流計画の課題と動脈通過時間（ATT）の不確実性の影響を軽減するためのイメージング。 VSASLでは、ラベル生成はカットオフ速度の関数として血管ツリー内でシフトする場合があります。 ここでは、ラベルのダイナミクス、特に腎臓VSASLのATTを調査し、空間的に選択的なパルス動脈スピンラベリング技術、フロー交互反転回復（FAIR）と比較しました。方法：動脈スピンラベリングデータは、5つのラベリング後遅延（400、800、1200、2000、および2600ミリ秒）で自由呼吸デュアルVSASLおよびFAIRを使用して7人の被験者で取得されました。 VSASL測定値は、5、10、および15 cm / sのカットオフ速度で、前後の速度エンコード方向で取得されました。 皮質灌流加重信号、時間的SNR、定量化腎臓血流、および動脈通過時間が報告されました。結果：FAIRとは対照的に、腎臓VSASLは、すべてのカットオフ速度について、ラベル付け後の最も早い遅延ですでにかなり高い信号を示しました。 最高のVSASL信号と時間的SNRは、ラベル付け後の遅延= 800ミリ秒で1 0 cm / sのカットオフ速度で得られました。これは、1200ミリ秒のFAIRよりも早かったです。 VSASLに適合したATTは0ミリ秒以下であり、ATTの鈍感性を示しており、FAIRの場合よりも短かった（189±79ミリ秒、P <.05）。>腎臓血液5 cm / s（398±84 mL / min / 100 g）および10 cm / s（472±160 mL / min / 100 g）のカットオフ速度で測定された流量は、FAIR（441±84）で測定された腎血流と同様でした。 mL / min / 100 g）（P> .05）被験者レベルで良好な相関関係があります。結論：腎臓での速度選択的動脈スピンラベリングは、推奨されるパルス動脈スピンラベリング方法と比較してATT感度を低下させます。また、動きによるスプリアスラベリングを低減するためにカットオフ速度を上げた場合も同様です。 したがって、VSASLは、時間効率の良い、単一の時点での自由呼吸の方法としての可能性を秘めています。腎臓FAIRよりもtSNRが低いにもかかわらず、灌流測定。
キーワード動脈スピンラベリング、バクストンカーブ、FAIR、マルチPLD ASL、腎臓灌流、速度選択的ラベリング
1|前書き
腎臓灌流は潜在的に価値のある指標です腎臓関数、1これは動脈スピンラベリング（ASL）MRI.2,3を使用して非侵襲的に画像化できます。動脈スピンラベリングは血液のプロトンを磁気的に標識し、それによって内因性トレーサーを作成し、造影剤の投与を必要としません。 これは、造影剤の使用が望ましくなく、潜在的に危険である腎機能障害のある患者にとって非常に魅力的です。 腎血流量（RBF）の定量値は、診断目的、臨床診療における灌流の変化の経時的モニタリング、および臨床研究に役立ちます。 灌流を定量化するには、ASL測定値を、時間の経過に伴う血液ラベルの動態と弛緩プロセスを説明するモデルに適合させる必要があります。測定。 おそらく最も重要なパラメータは動脈通過時間（ATT）です。これは、動脈血が標識部位から画像化される組織の毛細血管に移動するのにかかる時間です。 ATTは、年齢や性別に関連する生理学的状態、または病理学（腎動脈狭窄など）によって変化する可能性があり5-7、ATTを推定しないと（または誤って）、RBFの精度が低下し、解釈が損なわれる可能性があります。 血液の空間選択的ラベリングを使用する一般的に適用されるASL技術は、本質的にATTに敏感です。これは、ラベルがイメージングボリュームの上流の位置で作成され、その後ASL画像の読み出し前にターゲット組織に流れるためです8。空間的に選択的なASL法、フロー交互反転回復（FLAIR）ASL、9は、最近、腎灌流測定に推奨されました。
フローセンシティブASLは、ATTの影響を軽減できる可能性があり、ATTの交絡効果を最小限に抑えた単一時点のASLを可能にする、より最近のアプローチです。10-14これまで、速度を含むいくつかのフローベースのASL手法が開発されました。選択的ASL（VSASL）.10,11,15ここで、血液は、その流速が選択されたカットオフ速度（VC）を超えると飽和します。 十分に低いVCを選択することにより、小さな血管でも、したがってイメージングボリューム内でもラベルが生成され、ATT感度が低下します。 フローセンシティブASLのもう1つの利点は、ラベリングスラブを配置する必要がないことです。これにより、腎臓で複雑になる可能性のあるASL検査の計画が簡素化されます。 これまでのところ、血流増感灌流測定は主に脳で実証されており11,13,14,16,17、最近では心臓18,19と胎盤に適用されています20,21。最近、腎臓でのVSASL標識の実現可能性を調査しました。 1.5 Tで、適切に選択されたVSASLシーケンスパラメータを使用すると、（呼吸）運動によるラベリングおよびサブトラクションアーティファクトを回避できることを実証し、VSASLの実現可能性を示しました。腎臓灌流測定22。呼吸運動が存在する場合のVCが低いと、動いている組織の偽のラベル付けが発生する可能性があるため、速度をエンコードする方向の脳（約2 cm / s）よりも腎臓の方がVCを高くすることをお勧めします。ただし、腎臓のこれらの適切なスキャンパラメータでVSASLを使用すると、ラベルの前面が血管樹のより上流に移動し、ATT感度が再導入される可能性があります。 したがって、ATTに敏感なVSASLが腎臓にどのように存在するかをテストするために、ASL信号の進化を特徴づけることが不可欠です。
この研究では、自由呼吸のラベルダイナミクスを調査しました腎臓VSASLは、複数の時点でASLデータを取得することにより、推奨される空間選択パルスASL手法FAIRと比較しました。 さらに、ATT感度を評価しました腎臓VCのさまざまな設定用のVSASL。 最後に、VSASLとFAIRの間で、マルチタイムポイントフィットから取得したRBF値を比較しました。
2|方法
この研究は、地元の機関審査委員会によって承認されました。 書面によるインフォームドコンセントは、検査前にすべての被験者から得られた。
2.1|磁気共鳴画像
この研究は、28-エレメントフェーズドアレイ受信機コイルを使用して、1.5T臨床スキャナー（Ingenia; Philips、アムステルダム、オランダ）で実施されました。 すべてのASLスキャンは、8 0×81取得マトリックスを使用した冠状方向のシングルショットグラディエントエコーEPI2D読み出し、足頭位相エンコードを使用したEPI係数55、並列イメージング係数1.5（SENSE）で取得されました。フリップ角90度、取得したボクセルサイズ3×3×6 mm、位相エンコード帯域幅30.9Hz/ピクセル。 B0シミングは、244×244mmのFOV全体に対して実行されました。 呼吸による面貫通運動を最小限に抑えるために、腎臓の長軸に沿って単一の冠状斜めスライスを取得しました。 マルチスライス読み出しも同様に実行可能な読み出しオプションですが、明確に定義された時点での測定を確実にするために、現在の研究ではシングルスライス取得が選択されました。 FAIRの取得では、下行大動脈を選択的反転スラブから除外するように注意が払われました（補足情報図S5）。 脂肪抑制にはスペクトル選択的部分反転パルスを使用し、飽和スラブをイメージングボリュームの上下に配置して、不要な信号エイリアシングを抑制しました。 後続のラベリングパルスを適用する前に新鮮な血液を流入できるように、すべてのVSASL取得に3500ミリ秒の回復遅延が挿入されました（図1）。
図1A、1回の繰り返し時間（TR）の速度選択的動脈スピンラベリング（VSASL）シーケンスのタイミング。 シーケンスの開始時の速度選択（VS）ラベリングモジュールの後に、ラベリング後遅延（PLD）が続きます。この間、バックグラウンド抑制のための2つの非選択（NS）反転が適用され、画像取得（Acq）の直前に2番目のVSモジュールが適用されました。 2番目のVSモジュールは画像取得モジュールにリンクされており、それに応じてPLDとシフトすることに注意してください。 シーケンスは、次の測定の残留磁化変調を排除するための飽和後パルスで終了します。 B、1つのTRのフロー交互反転回復（FAIR）シーケンスタイミング。 FAIRラベリングモジュールの前に前飽和パルスを適用し、後に後飽和パルスを適用しました。 PLD中に、2つの非選択的反転パルスが適用され、続いて画像が取得されました。 注：図のタイミングは縮尺どおりではありません
バックグラウンド信号は、ラベリング後に実行された2つの双曲線割線反転パルスを使用して抑制されました。 バックグラウンド抑制（BGS）反転パルスのタイミングは、MATLABで実行されたBlochシミュレーションに基づいて、腎臓信号の最大9 0パーセントの抑制を達成するために、各ポストラベリング遅延（PLD）に適合されました（リリース2019b; The MathWorks、マサチューセッツ州ネイティック）は、皮質で1057-1183ミリ秒、髄質で1389-1573ミリ秒の文献から腎臓のT1値を考慮しています23。適用された各BGSパルスのASL信号）。
2.2|速度選択的なラベルの準備
VSASLでは、血液ラベルは動きを敏感にする勾配を適用することによって生成されます。 ラベル条件では、速度選択（VS）モジュールには、カットオフ速度VCよりも速く流れるスピンを飽和させる運動増感勾配が含まれますが、制御条件では、運動増感勾配がオフになり、血液の磁化が残ります。 untouched.11デュアルVSASLでは、2番目のVSモジュールが画像読み出しの直前に適用されます。これは、制御条件とラベル条件の両方で等しい流量増感勾配が有効になっており、v> VCの血液の信号を除去し、信号を除去します。大きな静脈と動脈から。11両方のVSモジュールは、定量化で考慮に入れる必要があるT2緩和と拡散重み付けのためにVSASL信号を減衰させます。11,22
シーケンスの開始時に、4つの水励起技術（WET）飽和パルス24がイメージング領域に適用され（後飽和と呼ばれます）、以前の測定から残留磁化変調を排除しました。 各測定が同じ開始磁化を持つように、飽和後の後に3.5秒の固定回復遅延が続きました。
2.3|フロー交互反転-リカバリラベルの準備
フロー交互反転回復ラベリングは、前述のように実装されました。25簡単に説明すると、イメージングスライスを含むスラブ選択的反転が制御条件で使用され、非選択的反転がラベル条件で使用されます。 断熱周波数オフセット補正反転パルス（FOCI）は、選択的および非選択的反転の両方に使用されました。26,27選択的および非選択的FOCIパルスの反転プロファイルの違いによって引き起こされる信号の違いを最小限に抑えるために、WETを使用したプレサチュレーションとシングルを使用したポストサチュレーション反転パルスの直前と直後に、それぞれ90度のパルスをイメージング領域に適用しました。 選択的反転スラブは、スライスの厚さより10mm広い。
2.4|磁気共鳴画像実験
主な実験に加えて、特に短いPLDでの取得に焦点を当てて、アガロースファントムのVSASL信号に対する拡散重み付けと渦電流の寄与を最初に決定しました。 （詳細な方法と結果については、サポート情報を参照してください。）
7人の健康な被験者（23-34歳、男性2人）では、自由呼吸中にVSASLおよびFAIR腎ASLデータが取得されました。 シーケンス図を図1に示します。両方のASL手法について、測定は5つの時点（PLD=400、800、1200、2000、2600ミリ秒）で実行されました。 VSASL信号曲線は、3つの異なるカットオフ速度でサンプリングされました。10cm/ s（VSASL10）は、腎臓のバルク運動に起因するスプリアスラベリングを制限することが実証されています22および5 cm / s、および15 cm / s（それぞれVSASL5とVSASL15）。 カットオフ速度の変化は、50ミリ秒の有効なVSモジュール持続時間を一定に保ちながら、勾配強度のみを増加させることによって達成されました。 スプリアスラベリングのリスクを最小限に抑えるために、VSASLフロー増感グラジエントを前後方向に適用しました22。バックグラウンド抑制の反転パルスのタイミングを表1に示します。
各PLDのデータは、13のラベルとコントロールのペアで構成される個別の取得で取得されました。 プロトコルは、特定のASL技術（またはVC設定）のすべてのPLDと、個別に取得されたM0画像を含むセットで編成されました。 セットの順序、およびセット内の異なるPLDでの取得の順序は、被験者間でランダムに変更されました。 T1マッピングは、プロトコルの最後に1回実行されました。 M 0画像、本質的にラベリングもBGSパルスも使用しないFAIR / VSASLスキャンは、再調整後、SNRを改善するために平均化された3回の繰り返しで取得されました。 VSASLの場合、VSラベルのRFパルスを含むM 0画像が取得されましたが、ASL減算画像と同様のT2重み付けを実現するために、動きを敏感にする勾配が無効になっています。 T1マップは、11回の反転時間で循環するマルチスライス反転回復シーケンス28を使用して取得されました。これは、腎臓領域のセグメンテーションと、灌流定量化のためのボクセル単位のT1値を提供するために使用されました。
2.5|データ分析
画像処理と分析は、MeVisLab（バージョン2.8.2; MeVis Medical Solutions、ブレーメン、ドイツ）のカスタムスクリプトを使用して実行されました。
遡及的モーション補正は、Bスプライン補間器、適応確率的勾配降下オプティマイザー、およびBスプラインスタック変換を備えたElastixツールボックス29を使用して実行されました。 BGSによって導入されたクロスコントラスト登録の問題とシーケンス間のパラメータの違いは、主成分分析ベースのグループごとのメトリックを使用して説明されました。30モーション補正は腎臓ごとに個別に適用されました。 腎臓全体の輪郭は、M0画像に手動で描画されました。 登録前に、処理時間を短縮するために画像を腎臓のサイズにトリミングしました。
ボクセル単位のT1緩和時間は、11個の反転回復画像の強度に単指数関数回復関数を当てはめることによって計算されました。 被験者ごとに、得られたT1マップを使用して、腎臓全体の関心領域を皮質、髄質、およびその他（腎集合管および静脈を含む）の3つの領域に分割しました。 セグメンテーションは、必要に応じて強度ヒストグラムに基づいて手動でしきい値を調整する、強度ベースのしきい値処理アプローチ31である大津の方法を使用して行われました。 さらなる分析中の部分体積の影響を回避するために、2×2カーネルを使用して腎臓領域を侵食しました（図2）。
図2A、1つの代表的な被験者のT1マップ。 B、関心のある腎臓領域全体のオーバーレイ。皮質（緑）、延髄（赤）、および残り（黄色）に分割されています。 C、侵食前と侵食後の皮質領域のオーバーレイ
減算後、登録されたラベルとコントロールのペアに外れ値の拒否が適用されました。 腎臓内のボクセルの>80パーセント（経験的に選択されたしきい値）が、全体の繰り返しの平均ボクセル値から±2 SD未満の値を持っていた場合にのみ、減算（ΔM）がさらなる分析に含まれました。 これにより、偽のラベル付けによる追加の外れ値が削除されました。 残りのサブトラクション画像は繰り返しにわたって平均化され、正規化のために対応するM 0で除算され、正規化された灌流強調画像が生成されました。 生成されたラベルの動的な動作は、各PLDの両方の腎臓の皮質ボクセルで平均化された灌流加重信号（PWS=ΔM/M0×100パーセント）を計算することによって評価されました。 さらに、VSASLで測定されたPWSは、e-t ∕ T1で除算することにより、T1の減衰を補正し、1350 msの血液のT1を使用して32、ラベルの蓄積と基礎となるラベルのダイナミクスの解明を容易にしました。 さらに、平均時間SNR（t SNR）全体の皮質ボクセルが報告され、時間の経過に伴う平均灌流加重信号（μΔM）と時間SD（σΔM）の比率として計算されました。tSNR=μΔM/σΔM 。
定量分析のために、皮質PWSマップを平滑化して、ノイズを減らし、モデルの適合を安定させました。 1- cm SDのガウスカーネルは、マスク外のボクセルからの寄与を除外するために正規化された畳み込みを使用して、皮質マスク内のボクセルに特に適用されました。 次に、ボクセル単位のRBF（mL / min / 100 g）とATT（ms）を、パルスASLのバクストンの一般的な運動モデルをマルチPLDデータにフィッティングすることによって計算しました4。前述のように、2番目のVS（クラッシャー）モジュールの適用（式2）22。
標準の運動モデルによれば、VSASL信号のダイナミクスは次の3つのフェーズで記述できます。
FAIRの定量化には、バクストンのモデルの次の方程式が使用されました。
どこBGSBGS反転効率（0 .95）; デュアルは、e（-b・ADC）を使用した2番目のモジュールアプリケーションによる信号減衰を補正するためのスケーリング項です。肝臓) ⋅ VS、22ここで、bは勾配スキームのb値です（VCによって異なります）。 ADCkidneyは2.26の組織ADCです⋅1{{10}}-3mm2 /s.33 Adiffffusionの値は、ラベル状態中に予想される拡散減衰を補正し、QP（t）は無次元の項です。 Buxton et al.4の式3で定義されているように、複数のPLD、M0、およびT1組織値から取得したΔMは、1350ミリ秒の1.5Tでの動脈血のT1に関する文献からの仮定値とともに対応する2コンパートメントモデルに提供されました。 .32λは0.9mL/gの組織-血液分配係数です34。公平はFAIRのラベル付け効率です（{{0}}。95）。 M0tは組織の平衡磁化です。 VSラベリング効率VSは、ラベリング中のT2減衰によって決定されます。VS{{0}} e-TEVS ∕ T2b、11ここで、TEVSは単一のVSモジュールの持続時間、T2bは動脈血のT2（1.5Tで290ms）です。35M0画像を取得したとき2つのVSモジュールを使用し、RFパルスを使用しますが、動きを敏感にする勾配はありません。2VS、方程式1-3でその要素をキャンセルします。 私たちの実装では、PLDは方程式1-5のtと同等でした。 これは、2番目のVSモジュールの直後にイメージングモジュールを配置したため、VSASLにも同様に当てはまります。 したがって、FAIRでも一般的であるように、VSASLのボーラス持続時間（BD）は、血管系で作成されたラベル付きボーラスの最大時間範囲を指します。
フィッティングプロセスを安定させるために、自由パラメーターの制限がフィッティングに提供されました。 重要なことに、これらの制限はATTおよびRBFの決定とは異なります。 ATTに合わせるために、制限は-4 0 0ミリ秒から1000ミリ秒に設定され、VSASLで予想されるように、（たとえば、ノイズの結果として）発生する可能性のある負のATTを考慮に入れました。 これらの負のATTに対応するために、フィットに提供されるBDの上限は3600ミリ秒に設定されました。これは、前回のPLDよりも大きい値です。 ただし、式1-3のVSASL動的モデル4は、ATT=0の場合と同じΔM（PWS）をATT <0に提供し、rbfフィットで負のattを許可すると、誤ったrbf値が発生します。 異なるattレジメンに対するバクストンの運動モデルの説明については、補足情報の図s6を参照してください。="" したがって、rbfフィッティングの場合、att値は0ミリ秒に制限され、bdの上限は最後の測定ポイントである2600ミリ秒に設定されました。="" 被験者ごとに、適合パラメータrbfおよびatt全体の皮質ボクセルの中央値が決定され、すべての被験者の平均値が報告されました。="" bdの適合値は、観測ウィンドウが短く（0-2600="">
すべての統計分析は、Windows用のGraphPadPrism8バージョン8.0.1（244）（GraphPad Software、カリフォルニア州サンディエゴ）を使用して実行されました。 ASL手法とVSASLVC間の適合パラメーターRBFとATTの違いは、有意水準.05のフリードマン検定またはウィルコクソン検定のペアと多重比較の補正を使用して検定されました。
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3|結果
ファントム実験により、VSASL信号への渦電流効果と拡散減衰の寄与が無視できることが確認されました（<0.02% of="" δm).="" (see="" the="" supporting="" information="" for="" detailed="">
以前の文献22に記載されているスプリアスラベリングは、7人中3人の被験者でVC=5 cm / sでのみ観察され、それぞれ1回、2回、4回の影響を受けました。 影響を受けたサブトラクション画像が特定され、外れ値拒否手順によって分析から拒否されました。
明確な皮質髄質コントラストを備えた灌流強調画像は、すべての被験者のすべてのASL技術で得られました。 これは、図3の1人の被験者について提示されており、異なるカットオフ速度のVSASLと推奨される空間選択的FAIRを使用して、自由呼吸中に取得された腎灌流強調画像を示しています。 FAIRの全体的なPWSは、カットオフ速度に関係なく、VSASLで測定された信号よりも高かった。これは、FAIRの反転とVSASLの飽和によるラベル付けによって説明できる。
図31人の被験者のシングルスライス灌流強調画像（ΔM/ M 0）は、FAIR（A）、VSASL5（B）、VSASL10（C）、およびVSASL15（D）を使用して5つの異なる時点で取得されました。 。 信号強度の比較を容易にするために、スケーリングは技術間で一定に保たれました
図4は、T1補正前（図4A）と後（図4B）のすべてのASL手法のグループ平均皮質PWS曲線と、最初の時点への線形フィット（図4C）を示しています。 サブジェクトレベルの結果については、サポート情報の図S4を参照してください。 定性的には、t=400 msで、VSASL曲線がFAIR（34％）よりもピーク信号（VSASL5=63パーセントおよびVSASL{{1 0}}パーセント）に非常に近く開始することを観察しました。 ）。 VSASL15のPWS曲線は、すべての時点で、VCが低い曲線よりも低かった。 フローベースの飽和によって生成された最大ピークPWSは、VSASL1 0で約800ミリ秒で観察され、PWSは3.35±0.83パーセントでした。 FAIRの場合、選択的反転を使用すると、ピークPWSは、約1200ミリ秒で、5.98±0.70パーセントで後で観察されました。
tSNRに関しても同じ傾向が見られました。 フローベースの飽和によって生成される最大tSNRは、1.37±0。33のVSASL1 0、続いて1.26±0。26のVSASL5、0のVSASL15で見つかりました。 .82±0。29。 FAIR法では、選択的反転により、全体的に最高のtSNRである3.30±0.72が得られました。
T1補正後、FAIR PWS曲線は、測定された時点の全範囲で直線的に強く増加しました（図4B）。 VSASL PWS曲線は、ピーク信号が800ミリ秒または1200ミリ秒に達するまで増加しました。 ピーク後、彼らは平らになりました。 この形状は、信号の蓄積がより長いPLDでVSASLに対して停止することが観察されたため、FAIRよりもVSASLの方がBDおよび/またはATTが短いことを示しています。 さらに、すべてのVSASL信号曲線は、原点付近（図4B、C）または負の範囲にゼロ交差があるように見え、組織内でのラベル生成を示していますが、FAIRの場合、ゼロ交差は後の時点にあります。正の範囲。ターゲット組織からさらに離れたラベルの生成を示します。
図4A、VSASL5（金）、VSASL10（黒）、VSASL15（茶色）およびFAIR（破線、灰色）で取得された皮質ボクセルに基づくグループ平均動脈スピンラベリング（ASL）信号曲線。 B、T1補正後、VSASL15のピークが約1200 msに表示され（オレンジ色の矢印）、信号の蓄積を示します。 C、ASL手法ごとの上り勾配T 1-補償灌流加重信号（PWS）値に線形回帰フィット。 VSASL曲線は負の時間軸でx軸と交差しますが、FAIRは正の時間tでゼロと交差します。
FAIRおよびVSASLのマルチPLDASLデータを式1-5にフィッティングした結果の定量的結果は、VCとは無関係に0ミリ秒未満のVSASLのグループ平均皮質ATTを示しています（図5および表2）（ P> .05）。 VSASLの陽性ATTがないことは、標的組織の近くまたは内部にラベルが生成されていることを示しており、これはATT非感受性の仮定された特性をサポートしています。 対照的に、FAIRの場合、189±79 msの正のグループ平均皮質ATTが見つかりました。これは、すべてのVCのVSASLよりも大きいです（図5）（P <.05）。>
後期PLDでのtSNRが低く、観測ウィンドウが短い（0-2600 ms）ため、定量的なBD値は、FAIRよりもVSASLの短いBDの定性的な観測を確認するための信頼できる測定値にはなりませんでした。
図55cm / s、10 cm / s、および15 cm / s（VSASL5、VSASL10）のカットオフ速度でのFAIRおよびVSASLの個々のレベル（N=7）での平均定量化皮質動脈通過時間（ATT） 、およびVSASL15）、複数のPLDフィットの結果。 VSASLグループの平均ATTは負ですが、FAIRのATTは正です。 青い線は平均とSDを示します
グループ平均皮質RBF値は、FAIRでは441±84 mL / min / 1 0 0 g、VSASL5では398±84 mL / min / 1 0 0 g、472± VSASL10の160mL/ min / 100 g（図6Aおよび表2）が見つかりましたが、有意差はありませんでした（P> .05）。 VSASL15の場合、308±84 mL / min / 100 gの低いグループ平均皮質RBF値が見つかりました（P <.05）。 異なるvcを使用したfairとvsasl間のrbf相関分析（図6b）は、vsasl5の0.71、vsasl10の0.80、およびvsasl15の0.61の線形回帰r2値（すべてfairに関して）によってサポートされるように、個々のレベルで良好な相関を示しました。="">
図6A、カットオフ速度が5 cm / s、10 cm / s、および15 cm / sのFAIRおよびVSASL（VSASL5）の個々のレベル（N=7）での平均定量化皮質腎血流量（RBF） 、VSASL10、およびVSASL15）、複数のPLDフィットの結果。 青いバーは平均とSDを示します。 B、5 cm / s、10 cm / s、および15 cm /sのFAIRおよびVSASLカットオフ速度で測定された皮質RBF値の線形回帰直線（黒）を使用した相関プロット。 アイデンティティの線は灰色の点線で表示されます
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4|討論
In this study, we investigated the label dynamics of quantitative VSASL in the kidney and compared those with spatially selective FAIR ASL at 1.5 T. We found that ASL label dynamics in the kidney differed between spatially selective FAIR and flow-sensitive VSASL (Figure 3). The VSASL technique generated a relatively high signal already at the shortest PLD, which indicates label generation closer to tissue, and correspondingly a shorter ATT was found for VSASL than for FAIR, for all cutoff velocities studied (Figure 4A). Additionally, quantified VSASL ATT was ≤ 0 ms for all cutoff velocities, supporting ATT insensitivity also for the higher cutoff velocities (>10 cm / s）は、自由呼吸の取得中に腎臓のVSラベルの（呼吸）運動の破損を回避することが以前に実証されています。 T1補正後、すべてのカットオフ速度でVSASLの800-1200 msのピークに向かって灌流信号の増加が観察され（図4B）、実際にラベルの蓄積を測定していたことを裏付けています。 結果は、絶対信号強度とt SNRがカットオフ速度の関数として変化し、ピークPWSとt SNRがVSASL10で最大であることを示しました（図3）。 T 1-補正曲線は、VSASLのBDがFAIRよりも短いことを示しています。 ただし、これはまだ定量的に確認されていません。 最後に、カットオフ速度が5 cm/sおよび10cm/ sのVSASLの定量的RBF値は、FAIRを使用して測定されたRBFとの良好な相関を示しました。
腎臓では、FAIRラベルダイナミクスの以前の研究では、110ミリ秒から500ミリ秒の範囲の平均ATT36,37と、約1400ミリ秒37のピーク信号が報告されました。これは、ATTが約200ミリ秒と約1200ミリ秒でピーク。 比較のために、腎臓の上にラベルを付けた疑似連続ASLについて報告された平均ATT値は、700ミリ秒から1230ミリ秒の範囲です36,37。これまでのところ、腎臓でのVSASLとそのラベルダイナミクスの経験は限られています。 しかし、脳では、カットオフ速度が約2 cm / sの低いVSASL研究でも、灰白質の平均VSASL信号が動脈通過遅延効果に鈍感であり、高い信号がすでに初期の時点にあり、すぐにピーク信号が続くことが示されました。ピーク直後の急速な信号減衰13。さらに、その研究では、VSASLと比較して、通過遅延が大きく、ピークが遅いパルスASLラベルダイナミクスも示されました。 したがって、腎臓での私たちの発見は、脳でのこれらの発見とほぼ一致しています。
VCの値は、ラベルのダイナミクスに定性的および定量的に影響を与えました。 まず、VC=15 cm / sの場合、PWS信号は調査した他のVCよりもすべての時点で低く、これはVC=5cm/と比較して低いRBF値にも反映されていました。 sおよび10cm/ s、およびFAIR。 これは、少なくとも心周期の一部の間、前後方向に15 cm/sを超える速度で流れる限られた血液量を反映していると仮定します。 脳のVSASLの文献では、これらの信号の大きさの違いは、VCの関数としてラベル付けされている血液プールの変動にすでに起因しています。 38同様に、心筋では、VCが高い（10-40 cm / s）ASL信号の減少が観察されています18。
興味深いことに、800ミリ秒で、VSASL5よりもVSASL10の方が一貫して高い信号を観測しました。 この観察の正確な原因は不明なままですが、フローエンコーディング勾配（特にラベル付きボーラスの前端近く）に関する血管系の方向および/または速度選択的効果の不一致に関連している可能性がありますラベリング中（最初のVSモジュール）および破砕状態（2番目のVSモジュール）の血流速度分布の飽和。
以前に報告された195〜362 mL / minの範囲の平均皮質RBF値と比較して、比較的高い皮質RBF値（FAIRでは441±84 mL / min / 100 g、デュアルVSASL10では472±160 mL / min / 100 g）が得られました。 / 100 g、FAIRを使用して測定、37、39-41 158-410 mL / min / 100 g、疑似連続ASLを使用、2,37および264±34 mL / min / 100 g、デュアルVSASLを使用22。ここで役割を果たしました：速度エンコード方向やカットオフ速度などのVSASLシーケンス設定の違い、BGSアプリケーション、外れ値検出、モーション補正、および動的モデル適合パラメーターの初期化と制限の選択。 重要な要素は、関心のある皮質領域の定義です。これは、私たちの研究では、髄質または背景のある部分的なボリュームの影響を比較的受けない皮質値を提供するためにかなり厳密に実行されました。
さらに、すべてのVSASL実験で、平均ATTは負になる傾向がありました。 負のATTは、脳内のマルチPLD VSASLデータに適合する以前の研究でも報告されており13、これらの負の値はノイズに起因するとされています。 ノイズが負のATTに寄与するという仮説を支持します。特に、VSASL15のPWSが減少すると（つまり、t SNRが最も低くなると）、ATTがより負になることが観察されたためです。 VSASLに正のATTがないことは、そのATTの鈍感性をサポートします。これは、より高いVCでも観察されたため、動きによって誘発される偽のラベリングがなく、腎灌流測定に高いVCを使用することが正当化されます。
低いtSNRと取得されたPLDの範囲が精度を制限することを経験したため、この作業では適合BD値は報告されませんでした。 PLD
VSASLのtSNRがFAIR（飽和vs反転）よりも低い11,13,16は、フィットの安定性に影響を与える可能性があり、フリーフィットパラメーターであるATTおよびBDの制限への依存度が高くなります。 VSASL10（サポート情報図S4）の800 msでのピークPWSを一貫して測定し、その結果がATT非感度（ATT=0）を示したことを考慮すると、堅牢なVSASL RBF定量化では、1回だけ取得する方が有益である可能性があります。 -パラメータATTおよびBDをフィッティングする必要なしにVSASLをポイントします。 RBFに関する情報は、ボーラスが終了する前に、（T 1-補償された）PWSが800-1000ミリ秒まで増加することがほとんどであるため、この単一の時点を遅すぎるように選択しないでください。信号の実質的なT1減衰が発生します。 同時に、単一時点の測定はより時間効率が高く、より多くの繰り返しを取得してSNRを向上させることができます。
速度選択的ラベリングのSNRを向上させるために、速度選択的反転14や速度選択的飽和モジュールの繰り返し適用などの有望な方法が提示されています13。腎臓での最初の適用の試みは最近腎臓で行われ、有望な結果が得られました。 .42
逆に、ATTの違いが重要なアプリケーションでは、ATTに依存しないVSASLが非常に役立つとは期待できません。 ここでは、代替のATTに敏感で、空間的に選択的なASLメソッドを検討する必要があります。 これは、モヤモヤ病患者を含む研究17ですでに脳で実証されており、VSASLを使用して脳血流を正確に測定し、空間選択パルスASL技術を使用してATTを測定しました。 モヤモヤ病や頸動脈閉塞症の患者のように、脳の通過遅延の場合、単一時点の空間選択的ASLを取得するときに灌流が過小評価される可能性があります17,43。代わりに、空間選択的ASLの場合は複数時点の方法が提案されましたただし、VSASLは、より正確な単一時点の代替手段としても提示されました17。複数時点の測定は、スキャン時間が長くなるため、臨床的に望ましくない場合があります。 したがって、ATT非感受性VSASLの強みは、腎動脈狭窄44や分節動脈の閉塞など、血流が遅い病的状態のシナリオにあり、迅速な単一時点測定で正確な灌流測定を提供します。 ATT遅延の可能性が高いこのような患者集団では、この利点をうまく示すことができます。 それにもかかわらず、腎患者におけるVSASLの臨床的適用性は依然として調査されるべきである。
cistancheの用途：腎障害の予防
5|結論
この研究の結果は、フローベースのVSASLラベリング法が、FAIRと比較して、自由呼吸腎灌流測定のATT感度を低下させたことを示しています。 ATT感度はVC= 10cm / sでも低下しました。これにより、動きによって誘発される偽のラベリングのない自由呼吸腎灌流測定が可能になります。 したがって、この方法は、FAIRよりもt SNRが低いにもかかわらず、時間効率の高いRBF測定のためのATTに影響されない手法としての可能性を秘めています。妥協した患者では、フローによってエラーが発生する可能性があります。
了承
著者は、画像分析に使用された医療画像処理および視覚化環境を提供してくれたMeVis Medical Solutions（ブレーメン、ドイツ）に感謝します。
利害の対立
Marijn van Stralenは、MRIguidanceBVの共同設立者および株主です。
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