Cerebrovascular Reserve Imaging with Simultaneous PET/MRI Using Arterial Spin Labeling and Deep Learning

使用动脉自旋标记和深度学习同时进行 PET/MRI 脑血管储备成像

基本信息

  • 批准号:
    10205063
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 65.71万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-09-20 至 2023-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Cerebrovascular disease remains a common cause of death and major disability in the United States, and identifying and preventing strokes should be a high priority. Direct measurement of regional cerebral blood flow (CBF) is challeng- ing in these patients, since we do not have a non-invasive, radiation-free imaging method that has been appropriately validated against gold standard techniques. This is important, because there is compelling evidence that measuring the CBF change before and after a stress test meant to increase CBF (a measurement known as cerebrovascular reserve [CVR]) can identify patients at increased stroke risk. Stress tests have been a mainstay of the diagnostic workup of cardiology patients for many years, and we believe strongly that their use will benefit cerebrovascular disease patients as well. The goal of this project is to improve the quality of arterial spin label (ASL) MRI using deep learning, a powerful form of machine learning, that is currently undergoing tremendous progress. We will then to apply this in a prospective, adaptive validation trial against oxygen-15 water PET CBF, using simultaneous PET/MRI to minimize biological variability. Finally, we will apply this improv- ed tool to study the effects of gender on CVR and its reproducibility. Successful completion of this study will result in a validated methodology to assess CVR in cerebrovascular disease patients without the use of radiation or contrast. As such, it will provide solid, evidence-based recommendations for clinicians developing new paradigms and interventions in patients with impaired CVR.
脑血管疾病仍然是死亡和严重残疾的常见原因 在美国,识别和预防中风应该很高 优先事项。直接测量区域脑血流(CBF)是挑战 - 在这些患者中,由于我们没有无侵入性,无辐射 成像方法已通过金标准进行了适当验证 技术。这很重要,因为有令人信服的证据表明 在应力测试之前和之后测量CBF的变化旨在增加CBF (一种称为脑血管储备[CVR]的测量值)可以识别患者 在增加中风风险时。压力测试一直是诊断的主要支柱 心脏病患者多年的检查,我们坚信他们 使用也将使脑血管疾病患者受益。 该项目的目的是提高动脉自旋标签(ASL)的质量 MRI使用深度学习,这是一种强大的机器学习形式,目前是 取得了巨大进步。然后,我们将将其应用于潜在的 使用同时使用的针对Oxygen-15水PET CBF的自适应验证试验 PET/MRI以最大程度地减少生物变异性。最后,我们将应用此即兴演奏 - 研究性别对CVR及其可重复性的影响的工具。 这项研究的成功完成将导致经过验证的方法 在不使用辐射或 对比。因此,它将为 临床医生开发新的范式和干预措施 CVR受损。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
18F-FSPG PET/CT Imaging of System xC- Transporter Activity in Patients with Primary and Metastatic Brain Tumors.
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  • DOI:
    10.1148/radiol.203296
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    19.7
  • 作者:
    Wardak,Mirwais;Sonni,Ida;Fan,AudreyP;Minamimoto,Ryogo;Jamali,Mehran;Hatami,Negin;Zaharchuk,Greg;Fischbein,Nancy;Nagpal,Seema;Li,Gordon;Koglin,Norman;Berndt,Mathias;Bullich,Santiago;Stephens,AndrewW;Dinkelborg,LudgerM;Abel,
  • 通讯作者:
    Abel,
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  • 作者:
    G. Zaharchuk
  • 通讯作者:
    G. Zaharchuk
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