During the typical acquisition of single-voxel Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS), MR technologists select the corresponding voxel-of-interest (VOI) manually, which induces some degree of variability. Several automatic VOI positioning methods using rigid registration have been proposed to address the issue for longitudinal scans of the same subject.
This approach can be generalized to multi-subject scans, by utilizing non-rigid registrations such as affine and non-linear to accommodate anatomical variability. In this paper, we present the implementation and outcome of a scheme for automatic voxel placement in single-voxel spectroscopy using non-linear registration. The scheme is based on transfer of voxels prescribed on an atlas to the subject images during the scanning session and allows fast and reliable inter-subject placement of voxels for spectroscopy measurements.
We have performed validations of our proposed method using the datasets from several previously published studies. In addition, 1H spectra of various volumes of interest (VOIs) from multiple subjects were measured with the Siemens 3T scanner at KAIST as well as multiple Siemens and Philips scanners in the United States using the proposed automated VOI placements to validate the performance across different environments. MRS data acquired using automatic placement produced spectral quality comparable to manual placement, while yielding equivalent or superior intra- and inter-subject spatial consistency over manual placement.
일반적으로 자기공명 분광법 (magnetic resonance spectroscopy, MRS) 에서는 데이터의 측정에 앞서 방사선사 의 수동적인 위치선정 과정이 진행되는데, 방사선사 의 숙련도에 따라 측정 위치의 (voxel-of-interest, VOI) 선정 값에 변동성이 가해지게 된다. 이를 방지하고자 자동적으로 위치를 선정해주는 알고리즘이 기존에 제안되었으며, 이들 알고리즘들의 특징은 한 피험자에 대하여 한번 이상의 MRS 데이터 획득 시 이전 MRS 촬영 위치정보와 뇌 구조영상끼리의 rigid registration 계수 값을 구하여 이전과 동일한 부위의 촬영 위치 선정을 진행 하게 되는 원리이다. 이 같은 기법은 빠른 측정 위치의 재 선정이 가능토록 하나, 같은 피험자의 복수 촬영에 중점을 두므로 반드시 최초 촬영단계에서의 수동적인 위치 선정이 필요하다는 단점이 있다.
만약 특정 템플릿에 측정하고자 하는 VOI 가 정의되어 있고, 템플릿을 피험자 뇌에 registration 하게 된다면 수동적인 위치선정과정이 필요 없는 자동적인 위치 선정이 가능하게 된다. 특히 다양한 피험자의 뇌 구조를 감안하여 affine 과 비선형 registration 을 이용한다면 보다 정확한 위치선정 결과를 얻을 수 있다고 가정하였다. 따라서 본 연구에서는 선형 및 비선형 registration 을 이용하여 뇌 구조의 다양성을 감안하고 빠른 연산속도를 갖는 자동 VOI 위치선정 기법을 제안한다.
성능 검증은 우선 타 스터디에서 획득한 T1 데이터를 이용하여 정확도와 신뢰도에 대한 테스트를 진행하였으며, 본원 내 지멘스 3T MRI 장비 및 해외 학교에 있는 Siemens와 Philips 사의 장비를 이용한 피험자 실험을 통해 실제 촬영환경에서 다양한 VOI 에 대한 위치선정 결과와 그에 대응하는 수동적인 위치선정결과를 비교하였다. 분석 결과 자동기법에서 다중 피험자 사이 일관성이 향상된 측정결과를 볼 수 있었고, 수동 위치선정과 동등하거나 뛰어난 수준의 MRS 신호 획득을 확인하였다.
