Neues Paper: Phase Distribution Graphs
In dieser Arbeit (https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mrm.30055) stellen Jonathan Endres und Co-Autoren einen analytischen Bloch-Simulationsansatz für die Simulation beliebiger MRT-Sequenzen vor, die sogenannten Phase Distribution Graphs. Es handelt sich dabei um eine allgemeine Umsetzung des Extended Phase Graph (EPG)-Konzepts, das auf der Blochgleichung im Fourier-Bereich basiert, jedoch mit beliebigem Timing und unter Einbeziehung des exakten Beitrags dephasierter Zustände, die sich aus der räumlicher Kodierung und den T2′-Relaxationseffekten ergeben. Im Gegensatz zum EPG, das nur auf die Echoamplituden beschränkt war, ermöglicht dieses Konzept die Berechnung der vollständigen Echoformen. Die Pytorch-Implementierung bietet vollständige Differenzierbarkeit aller Eingabeparametern und ermöglicht eine Optimierung des Gradientenverfahrens. Ein Hauptproblem von Phasendiagrammen, nämlich die Erzeugung einer „astronomischen Anzahl von Zuständen“, wird durch einen effizienten Zustandsauswahlalgorithmus gelöst. Die Simulation ist gut vergleichbar mit den Ergebnissen konventioneller Bloch-Simulationen mit quasi-zufälliger, isochromatischer Verteilung und übertrifft diese in der Simulationszeit um mindestens eine Größenordnung. Verschiedene Sequenzen und ihre Artefakte werden analysiert und verbessert, was unterstreicht, dass die Phase Distribution Graphs eine effiziente Simulation und Optimierung beliebiger MRT-Sequenzen ermöglichen, was bisher nur mit hohen Isochromatenzahlen möglich war.
Abbildung 1: Die PDG Simulation stimmt mit der analytischen Lösung der steady-state bSSFP überein.
Abbildung 2: PDG konvergiert schneller als isochromatische Lösungen. In vielen Sequenzen ist die Simulation um mehr als eine Größenordnung schneller.
Abbildung 3: PDG bietet über das neu eingeführte latente Signal einen tieferen Einblick in die zu jedem Signal beitragenden Echopfade.