Quantifying CBF from Arterial Spin Labeling via Diverse-TI: sampling diversity or repetitions ?

Lei Yu (1) , Pierre Maurel (1) , Christian Barillot (1) , Rémi Gribonval (2, 3)

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2 METISS - Speech and sound data modeling and processing
3 PANAMA - Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio

Arterial Spin Labeling (ASL) is a noninvasive perfusion technique which allows the absolute quantification of Cerebral Blood Flow (CBF). The perfusion is obtained from the difference between images with and without magnetic spin labeling of the arterial blood and the captured signal is around 0.5-2\% of the magnitude of the labeling images, so the noise is one of the main problems for further data analysis. Classical method, \textit{Mono-TI}, for CBF quantification is averaging repetitions with only one Inversion Time (TI) - the time delay between labeling and acquisition to allow the labeled blood to arrive the imaging slice. It improves the robustness to noise, however, cannot compensate the variety of Arterial Arrival Time (AAT). In this paper, \textit{\newtech} is proposed to exploit different TI sampling instants (sampling diversity) to improve the robustness to variety of AAT and simultaneously average repetitions with each TI (sampling repetitions) to improve the robustness to noise. Generally, the sampling diversity is relatively small and can be considered as compressed measurements, thus the Compressive Matched Filter (CMF) enlightened from sparsity is exploited to directly reconstruct CBF and AAT directly from compressed measurements. Meanwhile, regarding the CBF quantification performance, the compromise between the sampling repetition and sampling diversity is discussed and the empirical protocol to determine the sampling diversity is proposed. Simulations are carried out to highlight our discussions.

L'imagerie par marquage de spins artériels est une modalité d'imagerie par perfusion non-invasive qui permet la quantification absolue du flux sanguin cérébral (CBF). La perfusion est obtenue par soustraction de deux images : avant et sans marquage des spins artériels. Le signal capturé est alors d'environ 0.5-2\% de l'amplitude du signal de chaque image. Le bruit est donc un des principaux problèmes. La méthode classique de quantification, \emph{Mono-TI}, effectue la moyenne de plusieurs répétitions à un certain temps d'inversion (TI) correspondant au délai entre le marquage et l'acquisition. Cette moyenne améliore le rapport signal-sur-bruit, mais choisir un seul TI ne permet pas de prendre en compte les éventuelles variations du temps d'arrivée du bolus (AAT). Dans cet article, nous proposons une nouvelle technique, \textit{\newtech}, qui échantillonne à différents TI. Il s'agit alors de trouver un compromis entre la diversité d'échantillonnage et le nombre de répétitions par TI. En général la diversité d'échantillonnage reste relativement faible et on peut donc se placer dans le cadre d'acquisitions compressés (en anglais \emph{compressed sensing}). La méthode \emph{Compressive Matched Filter} (CMF) est donc utilisée pour estimer le CBF et l'AAT directement à partir des mesures. Concernant la quantification du CBF, le compromis entre la diversité d'échantillonnage et le nombre de répétitions par TI est discuté et un protocole expérimental est proposé.

Domaines: Imagerie médicale

Lei Yu, Pierre Maurel, Christian Barillot, Rémi Gribonval. Quantifying CBF from Arterial Spin Labeling via Diverse-TI: sampling diversity or repetitions ?. [Research Report] RR-8258, INRIA Rennes - Bretagne Atlantique; INRIA. 2013. ⟨hal-00799718⟩