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1. (WO2019046102) SYSTEM AND METHOD FOR ULTRAFAST MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPIC IMAGING USING LEARNED SPECTRAL FEATURES
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Veröff.-Nr.: WO/2019/046102 Internationale Anmeldenummer PCT/US2018/047774
Veröffentlichungsdatum: 07.03.2019 Internationales Anmeldedatum: 23.08.2018
IPC:
A61B 5/055 (2006.01) ,G01R 33/34 (2006.01)
A Täglicher Lebensbedarf
61
Medizin oder Tiermedizin; Hygiene
B
Diagnostik; Chirurgie; Identifizierung
5
Messen zu diagnostischen Zwecken; Identifizieren von Personen
05
Messen zu diagnostischen Zwecken mittels elektrischer Ströme oder magnetischer Felder
055
unter Verwendung von Elektronenspinresonanz [ESR] oder Kernspinresonanz [NMR], z.B. Kernspintomografie
G Physik
01
Messen; Prüfen
R
Messen elektrischer Größen; Messen magnetischer Größen
33
Anordnungen oder Instrumente zum Messen magnetischer Größen
20
mit Spinresonanz
28
Einzelheiten von Geräten, die in den Gruppen G01R33/44-G01R33/6496
32
Anregungs- oder Detektionssysteme, z.B. mit Hochfrequenzsignalen
34
Einzelheiten des konstruktiven Aufbaus, z.B. Resonatoren
Anmelder:
THE BOARD OF TRUSTEES OF THE UNIVERSITY OF ILLINOIS [US/US]; 352 Henry Administration Building 506 South Wright Street Urbana, Illinois 61801, US
Erfinder:
LIANG, Zhi-Pei; US
LAM, Fan; US
Vertreter:
TROPPER, Matthew; US
Prioritätsdaten:
62/552,19330.08.2017US
Titel (EN) SYSTEM AND METHOD FOR ULTRAFAST MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPIC IMAGING USING LEARNED SPECTRAL FEATURES
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ D'IMAGERIE SPECTROSCOPIQUE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE ULTRARAPIDE UTILISANT DES CARACTÉRISTIQUES SPECTRALES APPRISES
Zusammenfassung:
(EN) A new method is developed for ultrafast, high-resolution magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) using learned spectral features. The method uses Free Induction Decay (FID) based ultrashort-TE and short-TR acquisition without any solvent suppression pulses to generate the desired spatiospectral encodings. The spectral features for the desired molecules are learned from specifically designed "training" data by taking into account the resonance structure of each compound generated by quantum mechanical simulations. A union-of-subspaces model that incorporates the learned spectral features is used to effectively separate the unsuppressed water/lipid signals, the metabolite signals, and the macromolecule signals. The unsuppressed water spectroscopic signals in the data can be used for various purposes, e.g., removing the need of additional auxiliary scans for calibration, and for generating high quality quantitative tissue susceptiability mapping etc. Simultaneous spatiospectral reconstructions of water, lipids, metabolite and macromolecule can be obtained using a single 1H-MRSI scan.
(FR) Cette invention concerne un nouveau procédé développé pour une imagerie spectroscopique par résonance magnétique ultrarapide, à haute résolution (MRSI) utilisant des caractéristiques spectrales apprises. Le procédé utilise une acquisition ultracourte-TE et courte-TR basée sur le déclin de l'induction libre (FID) sans impulsions de suppression de solvant pour générer les codages spatio-spectraux souhaités. Les caractéristiques spectrales des molécules souhaitées sont apprises à partir de données "d'apprentissage" spécifiquement conçues qui tiennent compte de la structure de résonance de chaque composé généré par des simulations mécaniques quantiques. Un modèle d'union de sous-espaces qui intègre les caractéristiques spectrales apprises est utilisé pour séparer efficacement les signaux afférents à l'eau/aux lipides non supprimés, les signaux des métabolites et les signaux des macromolécules. Les signaux spectroscopiques afférents à l'eau non supprimés dans les données peuvent être utilisés à diverses fins, p. ex., éliminer les balayages auxiliaires supplémentaires nécessaires à l'étalonnage, et générer un mappage de susceptibilité de tissus quantitatif de haute qualité, etc. Les reconstructions spatio-spectrales simultanées de l'eau, des lipides, du métabolite et de la macromolécule peuvent être obtenues à l'aide d'un balayage 1H-MRSI unique.
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Veröffentlichungssprache: Englisch (EN)
Anmeldesprache: Englisch (EN)