MRI plays an important role in abdominal imaging because of its ability to detect and characterize focal lesions. However, MRI examinations have several challenges, such as comparatively long scan times and motion management through breath-holding maneuvers. Techniques for reducing scan time with acceptable image quality, such as parallel imaging, compressed sensing, and cutting-edge deep learning techniques, have been developed to enable problem-solving strategies. Additionally, free-breathing techniques for dynamic contrast-enhanced imaging, such as extra-dimensional-volumetric interpolated breath-hold examination, golden-angle radial sparse parallel, and liver acceleration volume acquisition Star, can help patients with severe dyspnea or those under sedation to undergo abdominal MRI. We aimed to present various advanced abdominal MRI techniques for reducing the scan time while maintaining image quality and free-breathing techniques for dynamic imaging and illustrate cases using the techniques mentioned above. A review of these advanced techniques can assist in the appropriate interpretation of sequences.
This study was conducted to nondestructively estimate the volumetric information of peach and pit and to visualize the 3D information of internal structure from magnetic resonance imaging(MRI) data. Bruker Biospec 7T spectrometer operating at a proton reosonant frequency of 300 MHz was used for acquisition of MRI data of peach. Image processing algorithms and visualization techniques were implemented by using MATLAB (Mathworks) and Visualization Toolkit(Kitware), respectively. Thresholding algorithm and Kohonen's self organizing map(SOM) were applied to MRI data fur region segmentation. Volumetric information were estimated from segemented images and compared to the actual measurements. The average prediction errors of peach and pit volumes were 4.5%, 26.1%, respectively for the thresholding algorithm. and were 2.1%, 19.9%. respectively for the SOM. Although we couldn't get the statistically meaningful results with the limited number of samples, the average prediction errors were lower when the region segmentation was done by SOM rather than thresholding. The 3D visualization techniques such as isosurface construction and volume rendering were successfully implemented, by which we could nondestructively obtain the useful information of internal structures of peach.
Purpose: To explore the feasibility of maximum diameter as a response assessment method for vestibular schwannomas (VS) after stereotactic radiosurgery or fractionated stereotactic radiotherapy (RT), we analyzed the concordance of RT responses between maximum diameters and volumetric measurements. Materials and Methods: Forty-two patients receiving curative stereotactic radiosurgery or fractionated stereotactic RT for VS were analyzed retrospectively. Twelve patients were excluded: 4 did not receive follow-up magnetic resonance imaging (MRI) scans and 8 had initial MRI scans with a slice thickness >3 mm. The maximum diameter, tumor volume (TV), and enhanced tumor volume (ETV) were measured in each MRI study. The percent change after RT was evaluated according to the measurement methods and their concordances were calculated with the Pearson correlation. The response classifications were determined by the assessment modalities, and their agreement was analyzed with Cohen kappa statistics. Results: Median follow-up was 31.0 months (range, 3.5 to 86.5 months), and 90 follow-up MRI studies were analyzed. The percent change of maximum diameter correlated strongly with TV and ETV (r(p) = 0.85, 0.63, p = 0.000, respectively). Concordance of responses between the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) using the maximum diameters and either TV or ETV were moderate (kappa = 0.58; 95% confidence interval, 0.32-0.85) or fair (kappa = 0.32; 95% confidence interval, 0.05-0.59), respectively. Conclusions: The percent changes in maximum diameter and the responses in RECIST were significantly concordant with those in the volumetric measurements. Therefore, the maximum diameters can be used for the response evaluation of VS following stereotactic RT.
Despite improvements in operative techniques and perioperative care, post-hepatectomy liver failure (PHLF) remains the most serious cause of morbidity and mortality after surgery, and several risk factors have been identified to predict PHLF. Although volumetric assessment using imaging contributes to surgical simulation by estimating the function of future liver remnants in predicting PHLF, liver function is assumed to be homogeneous throughout the liver. The combination of volumetric and functional analyses may be more useful for an accurate evaluation of liver function and prediction of PHLF than only volumetric analysis. Gadoxetic acid is a hepatocyte-specific magnetic resonance (MR) contrast agent that is taken up by hepatocytes via the OATP1 transporter after intravenous administration. Gadoxetic acid-enhanced MR imaging (MRI) offers information regarding both global and regional functions, leading to a more precise evaluation even in cases with heterogeneous liver function. Various indices, including signal intensity-based methods and MR relaxometry, have been proposed for the estimation of liver function and prediction of PHLF using gadoxetic acid-enhanced MRI. Recent developments in MR techniques, including high-resolution hepatobiliary phase images using deep learning image reconstruction and whole-liver T1 map acquisition, have enabled a more detailed and accurate estimation of liver function in gadoxetic acid-enhanced MRI.
Background: Cardiac computed tomography (CT) has emerged as an alternative to magnetic resonance imaging (MRI) for ventricular volumetry. However, the clinical use of cardiac CT requires external validation. Methods: Both cardiac CT and MRI were performed prior to pulmonary valve implantation (PVI) in 11 patients (median age, 19 years) who had undergone total correction of tetralogy of Fallot during infancy. The simplified contouring method (MRI) and semiautomatic 3-dimensional region-growing method (CT) were used to measure ventricular volumes. Results: All volumetric indices measured by CT and MRI generally correlated well with each other, except for the left ventricular end-systolic volume index (LV-ESVI), which showed the following correlations with the other indices: the right ventricular end-diastolic volume index (RV-EDVI) (r=0.88, p<0.001), the right ventricular end-systolic volume index (RV-ESVI) (r=0.84, p=0.001), the left ventricular end-diastolic volume index (LV-EDVI) (r=0.90, p=0.001), and the LV-ESVI (r=0.55, p=0.079). While the EDVIs measured by CT were significantly larger than those measured by MRI (median RV-EDVI: $197mL/m^2$ vs. $175mL/m^2$, p=0.008; median LV-EDVI: $94mL/m^2$ vs. $92mL/m^2$, p=0.026), no significant differences were found for the RV-ESVI or LV-ESVI. Conclusion: The EDVIs measured by cardiac CT were greater than those measured by MRI, whereas the ESVIs measured by CT and MRI were comparable. The volumetric characteristics of these 2 diagnostic modalities should be taken into account when indications for late PVI after tetralogy of Fallot repair are assessed.
Volume rendering is a method of displaying volumetric data as a sequence two-dimensional image. Because this algorithm has an advantage of visualizing structures within objects, it has recently been used to analyze medical images i.e, MRI, PET, and SPECT. In this paper. we suggested a method for creating images easily from sampled volumetric data and applied the interpolation method to medical images. Additionally, we implemented and applied two kinds of interpolation methods to improve the image quality, linear interpolation and cubic interpolation at the sampling stage. Subsequently, we compared the results of volume rendered data using a transfer function. We anticipate a significant contribution to diagnosis through image reconstruction using a volumetric data set, because volume rendering techniques of medical images are the result of 3-dimensional data.
Finite element method (FEM) provides several advantages over other numerical methods such as boundary element method, since it allows truly volumetric analysis and incorporation of realistic electrical conductivity values. Finite element mesh generation is the first requirement in such in FEM to represent the volumetric domain of interest with numerous finite elements accurately. However, conventional mesh generators and approaches offered by commercial packages do not generate meshes that are content-adaptive to the contents of given images. In this paper, we present software that has been implemented to generate content-adaptive finite element meshes (cMESHes) based on the contents of MR images. The software offers various computational tools for cMESH generation from multi-slice MR images. The software named as the Content-adaptive FE Mesh Generation Toolbox runs under the commercially available technical computation software called Matlab. The major routines in the toolbox include anisotropic filtering of MR images, feature map generation, content-adaptive node generation, Delaunay tessellation, and MRI segmentation for the head conductivity modeling. The presented tools should be useful to researchers who wish to generate efficient mesh models from a set of MR images. The toolbox is available upon request made to the Functional and Metabolic Imaging Center or Bio-imaging Laboratory at Kyung Hee University in Korea.
New methods to register multiple hemispheric slices of the postmortem brain to anatomically corresponding in-vivo MRI slices within a 3D volumetric MRI are presented. Gel-embedding and fiducial markers are used to reduce geometrical distortions in the postmortem brain volume. The registration algorithm relies on a recursive extraction of warped MRI slices from the reference MRI volume using a modified non-linear polynomial transformation until matching slices are found. Eight different voxel similarity measures are tested to get the best co-registration cost and the results show that combination of two different similarity measures shows the best performance. After validating the implementation and approach through simulation studies, the presented methods are applied to real data. The results demonstrate the feasibility and practicability of the presented coregistration methods, thus providing a means of MR signal analysis and histological examination of tissue lesions via coregistered images of postmortem brain slices and their corresponding MRI sections. With this approach, it is possible to investigate the pathology of a disease through both routinely acquired MRls and postmortem brain slices, thus improving the understanding of the pathological substrates and their progression.
Objective: To assess the accuracy and potential bias of computed tomography (CT) ventricular volumetry using semiautomatic three-dimensional (3D) threshold-based segmentation in repaired tetralogy of Fallot, and to compare them to those of two-dimensional (2D) magnetic resonance imaging (MRI). Materials and Methods: This retrospective study evaluated 32 patients with repaired tetralogy of Fallot who had undergone both cardiac CT and MRI within 3 years. For ventricular volumetry, semiautomatic 3D threshold-based segmentation was used in CT, while a manual simplified contouring 2D method was used in MRI. The indexed ventricular volumes were compared between CT and MRI. The indexed ventricular stroke volumes were compared with the indexed arterial stroke volumes measured using phase-contrast MRI. The mean differences and degrees of agreement in the indexed ventricular and stroke volumes were evaluated using Bland-Altman analysis. Results: The indexed end-systolic (ES) volumes showed no significant difference between CT and MRI (p > 0.05), while the indexed end-diastolic (ED) volumes were significantly larger on CT than on MRI (93.6 ± 17.5 mL/m2 vs. 87.3 ± 15.5 mL/m2 for the left ventricle [p < 0.001] and 177.2 ± 39.5 mL/m2 vs. 161.7 ± 33.1 mL/m2 for the right ventricle [p < 0.001], respectively). The mean differences between CT and MRI were smaller for the indexed ES volumes (2.0-2.5 mL/m2) than for the indexed ED volumes (6.3-15.5 mL/m2). CT overestimated the stroke volumes by 14-16%. With phase-contrast MRI as a reference, CT (7.2-14.3 mL/m2) showed greater mean differences in the indexed stroke volumes than did MRI (0.8-3.3 mL/m2; p < 0.005). Conclusion: Compared to 2D MRI, CT ventricular volumetry using semiautomatic 3D threshold-based segmentation provides comparable ES volumes, but overestimates the ED and stroke volumes in patients with repaired tetralogy of Fallot.
We have developed a 3-D image processing and display technique that include image resampling, modification of MIP, and fusion of MIP image and volumetric rendered image. This technique facilitates the visualization of the three-dimensional spatial relationship between vasculature and surrounding organs by overlapping the MIP image on the volumetric rendered image of the organ. We applied this technique to a MR brain image data to produce an MRI angiogram that is overlapped with 3-D volume rendered image of brain. MIP technique was used to visualize the vasculature of brain, and volume rendering was used to visualize the other structures of brain. The two images are fused after adjustment of contrast and brightness levels of each image in such a way that both the vasculature and brain structure are well visualized either by selecting the maximum value of each image or by assigning different color table to each image. The resultant image with this technique visualizes both the brain structure and vasculature simultaneously, allowing the physicians to inspect their relationship more easily. The presented technique will be useful for surgical planning for neurosurgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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