Eliminación de artefactos lipídicos en imágenes espectroscópicas de 1H mediante extrapolación de datos

La imagenografía espectroscópica por RMN de protones (MRSI) del córtex cerebral humano se complica por la presencia de una señal intensa de lípidos subcutáneos, que, si no se suprime antes de la reconstrucción de Fourier, provoca reverberaciones y contaminación de la señal en toda la imagen de metabolitos como resultado de un muestreo limitado del espacio k. En este artículo, se obtiene una reconstrucción mejorada de la región lipídica utilizando el algoritmo de Papoulis-Gerchberg. Este procedimiento hace uso de la naturaleza de banda estrecha y limitada de la señal lipídica subcutánea para extrapolar a valores más altos del espacio k sin alterar la región de señal de metabolitos. Utilizando simulaciones por computadora y estudios experimentales in vivo, se examinaron la implementación y el rendimiento de este algoritmo. Se encontró que este método permite obtener espectros cerebrales de MRSI sin aplicar ninguna supresión lipídica durante la adquisición de datos, a tiempos de eco de 50 ms y más. Cuando se aplica junto con métodos de adquisición optimizados, esto proporciona un procedimiento efectivo para la imagenografía de distribuciones de metabolitos en regiones de superficie cortical cerebral.