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동맥 스핀 라벨링(ASL) 기술은 다양한 환자 그룹에서 뇌 혈류(CBF)를 시각화하고 정량화하는 데 인기를 얻고 있습니다. 그러나 대부분의 ASL 방법은 collateral flow 및 병변에 대한 동맥 공급을 평가하는 데 중요한 혈관 선택 정보를 결여하고 있습니다. 본 연구에서는 여러 포스트라벨링 지연을 사용하여 혈관 인코딩된 유사 연속 ASL(VEPCASL)을 활용하여 네 가지 주요 뇌 공급 동맥 각각에 대한 개별 정량적 CBF 및 볼루스 도착 시간 맵을 얻고, 이를 동등한 스캔 시간을 사용한 전통적인 유사 연속 ASL(PCASL)에서 얻은 결과와 비교하였습니다. 시뮬레이션 결과, PCASL은 두 개의 동맥이 공급하는 복셀에서 CBF를 최대 37%까지 체계적으로 과소 추정하는 반면, VEPCASL은 각 혈관 성분이 별도로 처리되기 때문에 CBF 정확성을 유지했습니다. 건강한 자원봉사자를 대상으로 한 실험 결과, VEPCASL로 생성된 CBF 추정값에서 체계적인 편향이 없으며 두 기술의 신호 대 잡음 비율이 유사하다는 것을 보여주었습니다. 더 복잡한 획득 및 이미지 처리 과정이 필요하고 움직임에 대한 민감도가 증가할 가능성이 있지만, VEPCASL은 혈관 선택 정보를 추가하여 PCASL과 유사한 데이터를 제공합니다. 이는 중복 흐름이 상당한 환자에서 더 정확한 CBF 추정으로 이어질 수 있습니다.
Okell et al. (Wed,)는 이 문제를 연구했습니다.