3D Whole‐Heart Joint T <sub>1</sub> /T <sub>1ρ</sub> Mapping and Water‐Fat Imaging on a Clinical 0.55‐T Low‐Field Scanner

Myocardial maps are conventionally acquired in 2D breath-hold single-parameter scans that are slow and have limited heart coverage. To overcome limitations associated with 2D breath-hold mapping sequences, we develop a novel free-breathing 3D joint <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> / <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> mapping sequence with Dixon encoding to provide co-registered 3D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> maps and water-fat volumes with isotropic spatial resolution in a single scan for comprehensive contrast-agent free myocardial tissue characterization and visualisation of the whole-heart anatomy on a clinical 0.55-T MR scanner. The proposed sequence acquires four interleaved 3D volumes with preparation modules to provide <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> encoding, with data acquired with a two-echo Dixon readout and 2D image navigators to enable <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mn>100</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow> <mml:annotation>$$ 100\% $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> respiratory scan efficiency. Images were reconstructed with nonrigid respiratory motion-corrected iterative SENSE with multi-dimensional low-rank patch-based denoising, and maps generated by matching with simulated dictionaries. The proposed sequence was tested in phantoms, 11 healthy subjects and 1 patient, and compared with conventional techniques. For phantoms, the proposed 3D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> measurements showed good correlation with 2D spin-echo reference measurements. For healthy subjects, septal myocardial tissue mapping values were <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>743</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>19</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1=743\pm 19\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>46</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>9</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>7</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho }=46.9\pm 2.7\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> for the proposed sequence, against <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>681</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>23</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1=681\pm 23\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>57</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>9</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>6</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho }=57.9\pm 3.6\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> for 2D modified Look-Locker inversion recovery and 2D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> respectively. Promising results were obtained when the proposed mapping was compared to 2D late-gadolinium enhancement imaging in a patient. The proposed approach enables simultaneous 3D whole-heart joint <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> / <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> mapping and water-fat imaging at 0.55 T in a single scan of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mo>≈</mml:mo> <mml:mn>11</mml:mn></mml:mrow> <mml:annotation>$$ \approx 11 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> min, demonstrating good agreement with conventional techniques in phantoms and healthy subjects, and promising results in a patient.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
NMR in Biomedicine
Published
2025-12-22
DOI
https://doi.org/10.1002/nbm.70195
Primary Topic
Advanced MRI Techniques and Applications
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00

Funders

Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

3D Whole‐Heart Joint T 1 /T 1ρ Mapping and Water‐Fat Imaging on a Clinical 0.55‐T Low‐Field Scanner

Karl Kunze, Dongyue Si, C. Lobete Prieto, Carlos Castillo‐Passi et al.
NMR in Biomedicine
Advanced MRI Techniques and Applications
article

3D Whole‐Heart Joint T 1 /T 1ρ Mapping and Water‐Fat Imaging on a Clinical 0.55‐T Low‐Field Scanner

Karl Kunze, Dongyue Si, C. Lobete Prieto, Carlos Castillo‐Passi, Michael Crabb, Simon J. Littlewood, René M. Botnar
article en

Abstract

Myocardial maps are conventionally acquired in 2D breath-hold single-parameter scans that are slow and have limited heart coverage. To overcome limitations associated with 2D breath-hold mapping sequences, we develop a novel free-breathing 3D joint <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> / <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> mapping sequence with Dixon encoding to provide co-registered 3D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> maps and water-fat volumes with isotropic spatial resolution in a single scan for comprehensive contrast-agent free myocardial tissue characterization and visualisation of the whole-heart anatomy on a clinical 0.55-T MR scanner. The proposed sequence acquires four interleaved 3D volumes with preparation modules to provide <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> encoding, with data acquired with a two-echo Dixon readout and 2D image navigators to enable <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mn>100</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo></mml:mrow> <mml:annotation>$$ 100\% $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> respiratory scan efficiency. Images were reconstructed with nonrigid respiratory motion-corrected iterative SENSE with multi-dimensional low-rank patch-based denoising, and maps generated by matching with simulated dictionaries. The proposed sequence was tested in phantoms, 11 healthy subjects and 1 patient, and compared with conventional techniques. For phantoms, the proposed 3D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> measurements showed good correlation with 2D spin-echo reference measurements. For healthy subjects, septal myocardial tissue mapping values were <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>743</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>19</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1=743\pm 19\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>46</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>9</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>7</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho }=46.9\pm 2.7\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> for the proposed sequence, against <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>681</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>23</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1=681\pm 23\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>57</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>9</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>.</mml:mo> <mml:mn>6</mml:mn> <mml:mspace></mml:mspace> <mml:mtext>ms</mml:mtext></mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho }=57.9\pm 3.6\kern0.3em \mathrm{ms} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> for 2D modified Look-Locker inversion recovery and 2D <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> respectively. Promising results were obtained when the proposed mapping was compared to 2D late-gadolinium enhancement imaging in a patient. The proposed approach enables simultaneous 3D whole-heart joint <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_1 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> / <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:msub><mml:mrow><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn> <mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {T}_{1\rho } $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> mapping and water-fat imaging at 0.55 T in a single scan of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mo>≈</mml:mo> <mml:mn>11</mml:mn></mml:mrow> <mml:annotation>$$ \approx 11 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> min, demonstrating good agreement with conventional techniques in phantoms and healthy subjects, and promising results in a patient.

NMR in BiomedicineVol. 39(2)
Pontificia Universidad Católica de Chile (CL), King's College London (GB), Siemens (United Kingdom) (GB), Institute for Advanced Study (DE), Millennium Institute for Integrative Biology (CL)
Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia, National Institute for Health and Care Research, British Heart Foundation, Technische Universität München, Engineering and Physical Sciences Research Council, Centre For Medical Engineering, King’s College London
Clean water and sanitation
Openalex Percentile: Top 31%
Advanced MRI Techniques and Applications
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.