MAGiC@PET/MR 解锁神经系统定量应用

zskyteacher 2019-09-18

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MAGiC，MAGnetic resonance imaging Compilation，是一种全新的MR定量成像技术，它有别于传统的MR weighted images 权重成像的方式，而是通过多回波实现弛豫率成像，通过智能后处理，自动重建十种对比图，五种弛豫率定量图谱，并且能够通过后参数设定，重建出任意所需TR,TE,TI参数的组织对比图像。

MAGiC技术的出现，让MR的应用得到极大的拓展。在2019年6月发布的全新一代全息定量TOF PET/MR中，MAGiC成为PET+MR Quant双定量方案的重要组成部分，让我们从MAGiC的技术优势分析其在PET/MR中的巨大应用潜力。

一. 量化分析组织特征

众所周知，传统MR在软组织对比上，特别是颅脑各组织对比显示上要优于CT，但只是表现为视觉差异，并不能借助类似于Hu值的量化数据进行更深入的特征分析，因为即使是相同的MR参数,对用一病灶的不同次检查之间的MR unit值也不同。而MAGiC技术可以直接获得组织的弛豫率数据，绝对量化的弛豫率数据不仅可以用于同一患者的随访，还可以用于大数据分析。

如上图所示，当我们测量白质部分（左图），散点图显示了白质组织的R1,R2弛豫特征，当我们测量范围同时包括灰白质时，散点图不但显示了白质的组织特征（黄箭），同时还显示了灰质的组织特征（绿箭）。

在大量研究中，许多学者已经通过实验证实，正常人群的灰白质以及核团，T1,T2的弛豫率具有一致性，当脑组织发生损伤或者蜕变时，组织成份就会发生变化，这种变化可以通过MAGiC弛豫率图谱准确的显示。

例如下图文献中多发性硬化（MS）病例所示，与正常组织相比，MS病灶有显著的R1、R2特征差异。类似的研究还被广泛应用于多种退行性病变中。PET特异性检查同时结合MAGiC技术的双定量分析，将成为退行性变研究的新热点。

（MRI Journal, 2015 June, 33#; Wolfgang Krauss）

二. 量化区分不同组织成分

在神经系统病变的诊断中，如何准确区分正常组织、病变组织、病变累及范围、病变与正常组织的移行部分也是重要的诊断信息，对疾病的治疗方案决策有着重要意义。

A:T1WI B：T1WI (+C) D:T1 mapping

E:R1 Mapping(+C) F:R1 Mapping（subtraction）

G:R2 mapping H:R2 Mapping(+C) I:R1变化曲线

如上图病例所示，通过弛豫率图，可以清晰的区分病变组织，水肿组织和正常组织，通过对比强化之后，病变组织因为对比剂滞留，造成明显的T1弛豫率的变化。除此之外更重要的是，通过量化测量，我们发现在距离病灶实体边界6mm范围内，强化后的弛豫率仍然明显区别于正常组织，我们由此可知这部分组织已经发生了肿瘤浸润，需要在下一步的治疗中予以关注处理，否则可能发生治疗不足导致的转移或复发。而这一部分是由权重图的视觉观察所看不到的信息，通过精准定量数据的显示得以准确判断。

三. 更好的图像质量

我们知道，磁共振的参数设计，关系到图像质量和组织对比，一套参数在不同患者和不同病种中的效果也不同，MAGiC与传统采集技术最大区别，是后参数重建，也就是允许我们在扫描之后，通过TR,TE,TI参数的调整，获得组织对比最好的图像。另外，因为MAGiC技术特殊的多回波采集方式，信噪比和分辨率也较传统序列有很大提升，伪影也更少。