Macromolecules such as myelin could not be detected directly in magnetic resonance imaging due to their short relaxation times. Therefore, they were observed indirectly from the magnetization transfer (MT) effect. Conventional methods for quantifying MT was magnetization transfer ratio (MTR), however, it varies depending on scan conditions and does not complicate enough to represent complex information. Quantitative MT (qMT) can overcome these limitations by giving intrinsic MT parameters as a map but requires data acquisition at multiple frequency offsets and saturation powers, which increases scan time. Moreover, long fitting time to get a qMT map is another challenge in qMT. Therefore, qMT still needs improvements in data acquisition and processing. Recently balanced steady state free precession (bSSFP) based inter-slice imaging has been proposed as a fast MT imaging method, while its feasibility as qMT has not been investigated. Also, database driven approaches are tried in many research areas to improve processing time, but their applications in qMT have not be demonstrated yet.
In this study, we investigated methods to decrease MT data acquisition time by modulation of the offset frequency and saturation power via changes in inter-slice gap and flip angle to advance the inter-slice MT imaging to qMT. And database driven fitting approach was used for decreasing map fitting time, in comparison with Bloch equation based approach, the results showed about 200 times reduction in processing time with the database approach. The inter-slice qMT and database based mapping efficiency were validated by comparison with conventional pre-saturation qMT method in single slice. After that, the approach was expanded to the whole brain in clinically acceptable scan time (< 10 min). The proposed approaches of inter-slice qMT imaging and database-driven processing will be useful for applying qMT imaging in diagnostic situations.
마이엘린과 같은 고분자 물질은 자화전이 현상을 자화전이비로 나타내어 간접적 분석을 해왔지만, 자화전이비는 촬영 조건에 의존적이며 정량적인 정보를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 정량적 자화전이 기법을 이용하면 자화전이관련 고유 매개 변수들을 매핑하여 자화전이비보다 더 정확한 정보를 얻을 수 있지만, 다양한 주파수와 세기가 필요하여 촬영시간이 길어지는 단점이 있다. 더군다나, 정량적 맵들을 얻기 위한 영상처리 시간이 긴 것도 정량적 자화전이 기법의 한계점이다. 최근 항정상태자유세차기법 기반 고효율 단면간 자화전이 기법이 제안되었으나 정량적 자화전이 기법으로 발전되지는 않았다. 또한, 데이터베이스에 기반하여 데이터 처리 속도를 개선하는 연구들이 많이 진행되어 왔지만, 정량적 자화전이에서는 시도된 적이 없다.
본 연구에서는 정량적 자화전이 기법의 촬영시간을 줄이고자 단면간 자화전이 기법을 정량적 자화전이로 발전시켰으며, 데이터베이스 기반 처리 방식을 이용하여 빠른 맵 획득 시간을 보였다. 단일 단면에서 사전 포화 자화전이 방법과의 비교를 통해 제안하는 방식의 효용성을 확인하였으며, 10분 이내의 임상 적용 가능 시간 범위에서 전체 뇌 데이터를 얻어 고유 매개 변수 지도를 단축된 시간 안에 구함으로써 효율적인 임상 적용 가능성을 기대한다.
