Encodage spatial à haute SNR dans l’imagerie par particules magnétiques à l’aide de la technique de stimulation mixte spécifique à l’espace

Introduction

L’imagerie par particules magnétiques (Magnetic Particle Imaging, MPI), en tant que nouvelle technologie d’imagerie de traçage sans rayonnement, permet de visualiser la distribution spatiale des nanoparticules de superparamagnétiques d’oxyde de fer (Superparamagnetic Iron Oxide Nanoparticles, SPIOs), réalisant une imagerie quantitative à haute sensibilité. Contrairement à l’imagerie optique, le MPI n’a pas de limite de profondeur d’imagerie et peut quantifier directement les SPIOs sans interférence du signal de fond des tissus. Cependant, les méthodes conventionnelles d’encodage spatial du MPI reposent sur le champ de gradient à intensité fixe pour générer un point sans champ (Field-Free Point, FFP) ou une ligne sans champ (Field-Free Line, FFL) pour le balayage spatial. Augmenter l’intensité du gradient peut améliorer la résolution spatiale théorique, mais cela diminue également le rapport signal-bruit (Signal-to-Noise Ratio, SNR) et la sensibilité du système d’imagerie.

Le MPI montre un grand potentiel dans les applications précliniques telles que la détection du cancer et la surveillance des anomalies vasculaires, mais le compromis entre la résolution spatiale et la sensibilité reste un défi technique. Afin de résoudre ce problème technique sans augmenter la complexité matérielle, les chercheurs de l’Université Beihang (Yanjun Liu, Guanghui Li, Jiaqian Li, Zhenchao Tang, Yu An, et Jie Tian) ont proposé une nouvelle technique de stimulation mixte spécifique à l’espace (Space-Specific Mixing Excitation, SSME).

Source de l’article

Cet article de recherche est rédigé par Yanjun Liu, Guanghui Li et leurs collègues. L’équipe de recherche appartient à l’École d’ingénierie médicale et de sciences médicales de l’Université Beihang, et il y a également collaboration avec le Laboratoire clé de médecine de précision et de big data du Ministère de l’Industrie et de l’Information de Chine (Université Beihang). L’article a été accepté par IEEE Transactions on Biomedical Engineering et sera officiellement publié en 2024.

Processus de recherche détaillé

Workflow

Objet de l’étude et équipement expérimental

L’équipe de recherche a utilisé un scanner MPI auto-fabriqué de taille d’une souris pour les expériences de validation. Ce scanner MPI est équipé d’un récepteur à double canal, avec une ouverture de 30 mm et un champ de vision (Field of View, FOV) de 20×20 mm² dans le plan X-Y. Pour réaliser un codage spatial rapide multidimensionnel, l’appareil utilise la technique SSME, générant une région sans champ élastique (Elastic Field-Free Region, EFFR) via un champ de gradient oscillant (Oscillating Gradient Field, OGF).

Stimulation mixte spécifique à l’espace (SSME)

La technique SSME introduit un champ magnétique de stimulation à double fréquence et une intensité de champ non uniforme, permettant aux particules magnétiques de générer une réponse d’intermodulation unique à chaque position. Cette stratégie de stimulation dépend principalement de la contraction et de l’expansion de l’EFFR dans l’espace, indépendamment de la trajectoire de mouvement du FFP. Grâce à la collecte multicanal et à la reconstruction basée sur une matrice système, une image rapide multidimensionnelle à haute SNR peut être obtenue.

Méthodes et étapes de recherche

La recherche commence par l’introduction de la théorie et du concept SSME, suivi d’une analyse de simulation des fonctions du système bidimensionnel SSME-MPI. Le processus expérimental comprend des modèles humains, des particules et des expériences d’imagerie fantôme. Après l’étalonnage de la matrice système, les images sont générées par une méthode de reconstruction basée sur l’algorithme Kaczmarz. La fonction système dans le mode SSME est comparée à celle du MPI traditionnel, et les performances en termes de résolution spatiale, de sensibilité et de qualité d’image sont évaluées.

Principaux résultats

1. Analyse comparative des fonctions système :

   • En mode SSME, la fonction système unidimensionnelle typique montre la répartition de l’énergie et la structure spatiale des composants de fréquence. Par rapport au mode SGF, le SNR harmonique en mode SSME est significativement augmenté, notamment dans les composants de haute fréquence, avec une augmentation du SNR harmonique allant jusqu’à 20 dB en mode SSME.

2. Expérience d’imagerie fantôme bidimensionnelle :

   • Des expériences utilisant des sources fantômes à double point espacées montrent que le mode SSME peut efficacement séparer les points à une distance de 1 mm, contrairement au mode SGF. Le mode SSME sépare également efficacement deux cibles dans la direction Y.

3. Évaluation de la sensibilité :

   • Par une série de tests avec des échantillons de particules à différents contenus en fer, la limite de détection (Limit of Detection, LOD) de SSME-MPI a été déterminée à 64 ng, soit une amélioration significative par rapport au mode SGF (231 ng). Les résultats d’imagerie montrent que les échantillons avec un contenu en fer atteignant 850 ng peuvent être reconstruits avec précision.

4. Expérience d’imagerie in vivo :

   • Les expériences in vivo sur des souris ont prouvé la haute sensibilité et faisabilité de SSME-MPI dans la détection des tumeurs en termes de position et de quantité. En particulier pour la détection des tumeurs sur le bord du champ de vision (FOV), où le MPI traditionnel est limité, SSME-MPI a réussi à réaliser une imagerie de haute qualité.

Conclusion et importance

En analysant attentivement les résultats des expériences in vivo et fantômes, la technique SSME proposée dans cette étude montre des avantages significatifs dans l’amélioration du SNR et de la sensibilité du MPI, réalisant une résolution spatiale de 1 mm sans augmenter la complexité matérielle. Cela offre une solution efficace au compromis entre la résolution spatiale et la sensibilité du MPI, avec un potentiel de promotion dans une gamme plus large d’applications médicales. Une direction future de la recherche pourrait être de combiner SSME avec les configurations matérielles MPI existantes pour optimiser davantage les performances d’imagerie globales tout en réduisant la complexité et les coûts du système.

Les résultats de cette recherche montrent que la technologie SSME a réalisé non seulement une percée technique, mais fournit également de nouvelles idées et méthodes pour le développement ultérieur des technologies d’imagerie biomédicale.