Ces radiol. 2022, 76(4):249-255 | DOI: 10.55095/CesRadiol2022/029

Zkušenosti s použitím a zpracováním dat z měření průtoků magnetickou rezonancí sekvencí 4D Flow

Radek Galabov1, Kateřina Škardová2, Radomír Chabiniok3, Tomáš Oberhuber2, Radek Fučík2, Pavel Eichler2, Jan Kovář2, Petr Pauš2, Aleš Wodecki2, Jaroslav Tintěra1
1 IKEM, Praha
2 Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská ČVUT, Praha
3 UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390

Cílem článku je seznámit čtenáře s výhodami a nevýhodami sekvence 4D Flow.Vyšetření touto sekvencí umožňuje retrospektivně zjistit průtok a jinéparametry toku v objemu zájmu. Je ovšem náročné jak z hlediska času, taknásledného zpracování dat. Pro vysokou cenu komerčních programů může být prouživatele nutné vytvořit si vlastní nástroje zpracování dat. Komerční programyposkytují omezené nástroje segmentace, ale naopak zvládají všechny základníkorekce a nabízí množství funkcionalit. Přes svůj velký potenciál má sekvencesvá omezení, zejména je to nízké prostorové rozlišení a dlouhá doba akvizice.

Klíčová slova: 4D Flow, aorta, fázový kontrast

Zveřejněno: 1. prosinec 2022  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Galabov R, Škardová K, Chabiniok R, Oberhuber T, Fučík R, Eichler P, et al.. Zkušenosti s použitím a zpracováním dat z měření průtoků magnetickou rezonancí sekvencí 4D Flow. Ces radiol. 2022;76(4):249-255. doi: 10.55095/CesRadiol2022/029.
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Moran PR. A flow velocity zeugmatographic interlace for NMR imaging in humans. Magn Reson Imaging 1982; 1(4): 197-203. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    2. Nayak KS, Nielsen JF, Bernstein MA, et al. Cardiovascular magnetic resonance phase contrast imaging. J Cardiovasc Magn Reson 2015; 17(1): 71. https://doi.org/10.1186/s12968-015-0172-7 Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    3. Dyverfeldt P, Bissell M, Barker AJ, Bolger AF, Carlhäll C-J, Ebbers T, et al. 4D flow cardiovascular magnetic resonance consensus statement. J Cardiovasc Magn Reson 2015; 17(1): 72. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    4. Markl M, Frydrychowicz A, Kozerke S, Hope M, Wieben O. 4D flow MRI. J Magn Reson Imaging 2012; 36(5): 1015-1036. doi: 10.1002/jmri.23632 Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    5. Fučík R, Galabov R, Pauš P, Eichler P, Klinkovský J, Straka R, Tintěra J, Chabiniok R. Investigation of phase-contrast magnetic resonance imaging underestimation of turbulent flow through the aortic valve phantom: experimental and computational study using lattice Boltzmann method. Magma (New York, N.Y.) 2020; 33(5): 649-662. https://doi.org/10.1007/s10334-020-00837-5 Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    6. Browning J, Hertzberg J, Schroeder J, Fenster B. 4D Flow Assessment of Vorticity in Right Ventricular Diastolic Dysfunction. Bioengineering 2017; 4: 30. https://doi.org/10.3390/bioengineering4020030. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    7. Chabiniok R, et al. Flow Analysis in Cardiac Chambers Combining Phase Contrast, 3D Tagged and Cine MRI. Functional Imaging and Modeling of the Heart 2013, Lecture Notes in Computer Science, vol 7945. Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38899-6_43 Přejít k původnímu zdroji...
    8. Santelli C, Loecher M, Busch J, Wieben O, Schaeffter T, Kozerke S. Accelerating 4D flow MRI by exploiting vector field divergence regularization. Magn Reson Med 2016; 75(1): 115-125. doi: 10.1002/mrm.25563 Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    9. Landajuela M, Vidrascu M, Chapelle D, Fernández MA. Coupling schemes for the FSI forward prediction challenge: Comparative study and validation. Int J Numer Meth Biomed Engng 2017; 33: e2813. doi: 10.1002/cnm.2813. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    10. Chapelle D, Fragu M, Mallet V, et al. Fundamental principles of data assimilation underlying the Verdandi library: applications to biophysical model personalization within euHeart. Med Biol Eng Comput 2013; 51: 1221-1233. https://doi.org/10.1007/s11517-012-0969-6 Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    11. Töger J, Zahr MJ, Aristokleous N, Markenroth Bloch K, Carlsson M, Persson PO. Blood flow imaging by optimal matching of computational fluid dynamics to 4D-flow data. Magn Reson Med 2020; 84(4): 2231-2245. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    12. Klemens F, Förster B, Dorn M, Thäter G, Krause MJ. Solving fluid flow domain identification problems with adjoint lattice Boltzmann methods. Comp Math Appl 2020; 79(1): 17-33. Přejít k původnímu zdroji...
    13. Klemens F, Schuhmann S, Guthausen G, Thäter G, Krause MJ. CFD-MRI: A coupled measurement and simulation approach for accurate fluid flow characterisation and domain identification. Computers & Fluids 2018; 166: 218-224. Přejít k původnímu zdroji...
    14. Wong J, Chabiniok R, Tibby SM, Pushparajah K, Sammut E, Celermajer D, Giese D, Hussain T, Greil GF, Schaeffter T, Razavi R. Exploring kinetic energy as a new marker of cardiac function in the single ventricle circulation. J Appl Physiol 2018; 125: 889-900. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...

    Tento článek je publikován v režimu tzv. otevřeného přístupu k vědeckým informacím (Open Access), který je distribuován pod licencí Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0), která umožňuje distribuci, reprodukci a změny, pokud je původní dílo řádně ocitováno. Není povolena distribuce, reprodukce nebo změna, která není v souladu s podmínkami této licence.


    Zpět na obsah