Microwave seminar | 08 October 2026

 
Зиля Мурзина
Университет ИТМО, физический факультет, НОЦ Радиофизики
Количественное Т2-картирование в МРТ: методы моделирования, словарные и нейросетевые подходы
Abstract

Количественная магнитно-резонансная томография (МРТ) позволяет получать не относительный контраст, а абсолютные физические параметры тканей, среди которых важное место занимает время спин-спиновой релаксации Т2, чувствительное к содержанию свободной воды и структурным изменениям. Т2-картирование перспективно для оценки хрящевой ткани, миокарда и внутренних органов, однако его клиническое внедрение ограничено необходимостью высокой точности, воспроизводимости и скорости, поскольку существующие подходы либо используют грубую экспоненциальную аппроксимацию, либо требуют длительного сканирования и постобработки. В докладе рассматриваются методы численного моделирования отклика быстрых импульсных последовательностей MESE и ME-TSE, включая дифференцируемую модель сигнала на основе матричной формы уравнений Блоха, учитывающую форму радиочастотных импульсов, релаксацию и частотные сдвиги, а также генерацию словарей смоделированных кривых эхо-модуляции, в том числе с помощью трёхмерного симулятора Блоха. Отдельно анализируются алгоритмы восстановления Т2-карт: классический поиск по словарю, нейронные сети, обученные на синтетических данных, и нейросети с самообучением, где физическая модель МР-сигнала используется в функции потерь и не требует эталонных карт. Особое внимание уделяется эффектам многосрезового сканирования. Приводятся результаты экспериментов на фантомах и in vivo.

1. Badrieva Z., De Mayenne C.A., Troalen T., Bendahan D., Brui E. Accuracy and homogeneity of dictionary-based T2-mapping dedicated to single slice and multi-slice multi-echo turbo-spin echo imaging//Magnetic Resonance Imaging, 2026, Vol. 133, pp. 110723
2. Badrieva Z., Konanykhina A., Brui E. Feasibility of Neural Network-Assisted T2 Mapping Utilizing Bloch Equation Simulations for Training Dataset Generation //2025 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). – IEEE, 2025. – С. 330-332.
3. Brui E.A., Badrieva Z., De Manenne C., Rapacchi S., Troalen T., Bendahan D. Mitigating slice cross-talk in multi-slice multi-echo spin echo T2 mapping//Magnetic Resonance in Medicine, 2024, Vol. 91, No. 5, pp. 2089-2103