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超高场——有利于提供更高的磁敏感度

功能性磁共振成像(fMRI)

大大受益于超高场(UHF)磁共振成像的应用是血氧水平依赖(BOLD)fMRI。在超高场下增加的磁敏感度转化为更大的可观察到的 BOLD 信号变化,因此改进了 fMRI 实验 [1]。

功能性磁共振成像用于研究功能连接,以进一步了解健康和疾病中的大脑功能 [2]。利用超高场提供的高灵敏度,高分辨率 fMRI 临床前实验因此而变得可行 [3]。此外,在热噪声占主导地位的情况下,功能灵敏度还将受益于超高场,因为它直接依赖于灵敏度并间接依赖于时间噪声 [4]。这是在超高场下进行高分辨率研究的情况 [5]。

参考:

[1] Duyn JH. The future of ultra-high field MRI and fMRI for study of the human brain. Neuroimage. 2012;62(2):1241-1248. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.10.065.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3389184/
[2] Kalthoff D, Hoehn H. Functional Connectivity MRI of the Rat Brain. Bruker Application Note 2012
Functional_Connectivity.pdf
[3] Seehafer JU, Hoehn H. Insights in the rat brain by high resolution BOLD functional MRI. Bruker Application Note 2011 BOLD_MRI_AppsNote_T13106.pdf
[4] Han SH, Son JP, Cho HJ, Park JY, Kim SG. Gradient‐echo and spin‐echo blood oxygenation level–dependent functional MRI at ultrahigh fields of 9.4 and 15.2 Tesla. Magnetic Resonance in Medicine. 2018; 1-10. doi: 10.1002/mrm.27457
www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30183108
[5] Uludağ K, Blinder P. Linking brain vascular physiology to hemodynamic response in ultra-high field MRI. NeuroImage. 2018; 168: 279-295. doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.02.063
www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28254456

SWI 和 QSM

除 BOLD 成像外,其它依赖于高磁敏感度和高信噪比磁共振应用也受益于超高场,例如磁敏感加权成像(Susceptibility Weighted Imaging ,SWI)和定量磁敏感成像(Quantitative Susceptibility Mapping, QSM)[6]。QSM可用于活体动物中风模型的微血管研究[7]。

In vivo mouse brain 150

在15.2特斯拉磁场强度下,利用磁共振成像超低温探头获取的超高分辨率 T2* 加权活体小鼠大脑数据。方法:FLASH,分辨率:(20 x 20) µm²,断层厚度:150 微米,断层: 7,扫描时间:21 分钟。A/C) 磁矩图像,两个不同断层。B/D) 相应的相位图像。

参考:

[6] Duyn J. MR Susceptibility Imaging. Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif : 1997). 2013;229:198-207. doi:10.1016/j.jmr.2012.11.013.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3602381/

[7] Hsieh M-C, Tsai C-Y, Liao M-C, Yang J-L, Su C-H, Chen J-H. Quantitative Susceptibility Mapping-Based Microscopy of Magnetic Resonance Venography (QSM-mMRV) for In Vivo Morphologically and Functionally Assessing Cerebromicrovasculature in Rat Stroke Model. Jiang Q, ed. PLoS ONE. 2016;11(3):e0149602. doi:10.1371/journal.pone.0149602.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26974842