Relaxométrie R2* complexe corrigée pour les graisses en plusieurs pics : Théorie, optimisation et validation clinique

OBJECTIF : Développer des techniques de cartographie R2* corrigées pour les facteurs de confusion et optimisées pour la performance en termes de bruit. THÉORIE ET MÉTHODES : La cartographie R2* conventionnelle est affectée par deux facteurs de confusion clés : le biais lié au bruit et la présence de graisses dans les tissus. Les effets de plancher de bruit introduisent un biais dans les reconstructions basées sur l'amplitude, en particulier à des valeurs R2* élevées. La présence de graisses, si elle n'est pas corrigée, introduit un biais sévère dépendant du protocole. Dans ce travail, les propriétés de biais/bruit de différentes reconstructions de cartographie R2* (reconstructions par amplitude et ajustement complexe, non corrigées pour les graisses et corrigées pour les graisses) sont caractérisées à l'aide d'une analyse de la limite de Cramer-Rao, de simulations, et de données in vivo. Un cadre pour optimiser le choix des temps d'écho est fourni. Enfin, la robustesse de la cartographie R2* hépatique en présence de graisses est évaluée chez 28 sujets. RÉSULTATS : La cartographie R2* corrigée pour les graisses élimine le biais lié aux graisses sans pénalité de bruit sur une large gamme de valeurs R2*. Les reconstructions R2* ajustées par moindres carrés non linéaires complexes et corrigées pour les graisses qui tiennent compte de la complexité spectrale des graisses fournissent des estimations R2* robustes avec un faible biais et une performance en bruit optimisée sur une large gamme de combinaisons de temps d'écho et de valeurs R2*. CONCLUSION : L'utilisation d'un ajustement complexe et de la correction pour les graisses améliore la robustesse, la performance en bruit et l'exactitude des mesures R2*, et sont nécessaires pour établir R2* comme un biomarqueur d'imagerie quantitatif dans le foie.