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基于 DT-MREIT 的单次电流注入的低频电导率张量成像。

Low-frequency conductivity tensor imaging with a single current injection using DT-MREIT.

机构信息

Department of Electrical and Electronics Engineering, Middle East Technical University, 06800 Ankara, Turkey.

Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital, Amager and Hvidovre, Denmark.

出版信息

Phys Med Biol. 2021 Feb 20;66(5):055011. doi: 10.1088/1361-6560/abddcf.

DOI:10.1088/1361-6560/abddcf
PMID:33472190
Abstract

Diffusion tensor-magnetic resonance electrical impedance tomography (DT-MREIT) is an imaging modality to obtain low-frequency anisotropic conductivity distribution employing diffusion tensor imaging and MREIT techniques. DT-MREIT is based on the linear relationship between the conductivity and water self-diffusion tensors in a porous medium, like the brain white matter. Several DT-MREIT studies in the literature provide cross-sectional anisotropic conductivity images of tissue phantoms, canine brain, and the human brain. In these studies, the conductivity tensor images are reconstructed using the diffusion tensor and current density data acquired by injecting two linearly independent current patterns. In this study, a novel reconstruction algorithm is devised for DT-MREIT to reconstruct the conductivity tensor images using a single current injection. Therefore, the clinical applicability of DT-MREIT can be improved by reducing the total acquisition time, the number of current injection cables, and contact electrodes to half by decreasing the number of current injection patterns to one. The proposed method is evaluated utilizing simulated measurements and physical experiments. The results obtained show the successful reconstruction of the anisotropic conductivity distribution using the proposed single current DT-MREIT.

摘要

扩散张量磁共振电阻抗成像(DT-MREIT)是一种利用扩散张量成像和 MREIT 技术获取低频各向异性电导率分布的成像方式。DT-MREIT 基于多孔介质(如脑白质)中电导率和水自扩散张量之间的线性关系。文献中的几项 DT-MREIT 研究提供了组织体模、犬脑和人脑的截面各向异性电导率图像。在这些研究中,使用通过注入两种线性独立电流模式获得的扩散张量和电流密度数据来重建电导率张量图像。在这项研究中,设计了一种新的 DT-MREIT 重建算法,使用单次电流注入来重建电导率张量图像。因此,通过将电流注入模式的数量减少到一个,将总采集时间、电流注入电缆数量和接触电极数量减少一半,从而提高 DT-MREIT 的临床适用性。利用模拟测量和物理实验对所提出的方法进行了评估。所得到的结果表明,使用所提出的单次电流 DT-MREIT 成功重建了各向异性电导率分布。

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