Clinical practice in CMR with respect to cardiovascular disease is currently focused on tissue characterization, and cardiac function, in particular. In recent years MRI based diffusion tensor imaging (DTI) has been shown to enable the assessment of microstructure based on the analysis of Brownian motion of water molecules in anisotropic tissue, such as the myocardium. With respect to both functional and structural imaging, 7T MRI may increase SNR, providing access to information beyond the reach of clinically applied field strengths. To date, cardiac 7T MRI is still a research modality that is only starting to develop towards clinical application.
In this thesis we primarily aimed to advance methods of ultrahigh field CMR using the latest 7T technology and its application towards the functional and structural characterization of the myocardium.
Regarding the assessment of myocardial microstructure at 7T, feasibility of ex vivo DTI of large animal hearts was demonstrated. In such hearts a custom sequence implemented for in vivo DTI was evaluated and fixation induced alterations of derived diffusion metrics and tissue properties were assessed. Results enable comparison of prior and future ex vivo DTI studies and provide information on measurement parameters at 7T.
Translating developed methodology to preclinical studies of mouse hearts, ex vivo DTI provided highly sensitive surrogates for microstructural remodeling in response to subendocardial damage. In such cases echocardiography measurements revealed mild diastolic dysfunction and impaired longitudinal deformation, linking disease induced structural and functional alterations. Complementary DTI and echocardiography data also improved our understanding of structure-function interactions in cases of loss of contractile myofiber tracts, replacement fibrosis, and LV systolic failure.
Regarding the functional characterization of the myocardium at 7T, sequence protocols were expanded towards a dedicated 7T routine protocol, encompassing accurate cardiac planning and the assessment of cardiac function via cine imaging in humans.
This assessment requires segmentation of myocardial contours. For that, artificial intelligence (AI) was developed and trained, enabling rapid automatic generation of cardiac segmentation in clinical data. Using transfer learning, AI models were adapted to cine data acquired using the latest generation 7T system. Methodology for AI based segmentation was translated to cardiac pathology, where automatic segmentation of scar tissue, edema and healthy myocardium was achieved.
Developed radiofrequency hardware facilitates translational studies at 7T, providing controlled conditions for future method development towards cardiac 7T MRI in humans.
In this thesis the latest 7T technology, cardiac DTI, and AI were used to advance methods of ultrahigh field CMR. In the long run, obtained results contribute to diagnostic methods that may facilitate early detection and risk stratification in cardiovascular disease. / Bei kardiovaskulären Erkrankungen konzentriert sich die kardiale MRT aktuell auf die Gewebecharakterisierung und insbesondere die Herzfunktion. In den letzten Jahren hat sich gezeigt, dass MRT-basierte Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) die Beurteilung der Mikrostruktur anhand der Analyse der Brownschen Bewegung von Wassermolekülen in anisotropem Gewebe, wie dem Myokardium, ermöglicht. In Bezug auf sowohl die funktionelle als auch die strukturelle Bildgebung kann 7T MRT SNR verbessern und Information messbar machen, die außerhalb der Reichweite von klinisch angewendeten Feldstärken liegt. Heute ist kardiale 7T MRT noch eine Forschungsmodalität, die sich Richtung klinischer Anwendung entwickelt.
Hauptziel dieser Dissertation war die Weiterentwicklung von Methoden der kardialen Ultrahochfeld-Bildgebung mittels der neuesten 7T-Technologie und dessen Anwendung für die funktionelle und strukturelle Charakterisierung des Myokardiums.
Für die Mikrostrukturcharakterisierung des Myokardiums bei 7T wurde die Durchführbarkeit von ex vivo DTI Messungen von Großtierherzen demonstriert. In solchen Herzen wurde eine Sequenz evaluiert, die für in vivo DTI etabliert wurde. Zudem wurden fixationsbedinge Veränderungen von Diffusionsparametern und Gewebeeigenschaften ermittelt. Die Ergebnisse erlauben den Vergleich von bestehenden und zukünftigen ex vivo Studien und geben Informationen zu Messparametern bei 7T.
Der Transfer von etablierten Methoden zu präklinischen Studien in Mäuseherzen demonstrierte, dass ex vivo DTI sensitive Marker für Mikrostruktur-Remodeling nach Subendokard-Schäden liefern kann. In solchen Fällen zeigte Echokardiographie eine leichte diastolische Dysfunktion und eingeschränkte Longitudinalverformung. Komplementäre DTI und Echokardiographie-Daten erweiterten zudem unser Verständnis von Struktur-Funktions-Interaktionen in Fällen von Verlust von kontraktilen Faserbündeln, Fibrose und linksventrikulärem, systolischem Versagen.
Für die funktionelle Charakterisierung des Myokardiums bei 7T wurde ein dediziertes 7T-Humanprotokoll erarbeitet, welches akkurate Schichtplanung und die Bestimmung der Herzfunktion mittels Cine-Bildgebung umfasst.
Die Herzfunktionsbestimmung erfordert die Segmentierung des Myokards. Hierfür wurde künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die eine schnelle, automatische Herzsegmentierung in klinischen Daten ermöglicht. Mittels Lerntransfer wurden KI-Modelle für Bilder angepasst, die mit der neuesten 7T-Technologie aufgenommen wurden. Methoden für die KI-basierte Segmentierung wurden zudem für die Bestimmung und Segmentierung von Narbengewebe, Ödemen und gesundem Myokard erweitert.
Entwickelte Radiofrequenz-Komponenten ermöglichen translationale 7T-Studien, welche kontrollierte Bedingungen für die Methodenentwicklung von kardialen 7T-Anwendungen für den Humanbereich liefern.
In dieser Arbeit werden die neueste 7T-Technologie, DTI am Herzen und AI genutzt, um Methoden der kardialen Ultrahochfeld-Bildgebung weiterzuentwickeln. Langfristig erweitern die erzielten Ergebnisse diagnostische Methoden, die Früherkennung und Risikoabschätzung in kardiovaskulären Erkrankungen ermöglichen können.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:23448 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Lohr, David |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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