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Multi‐echo balanced SSFP with a sequential phase‐encoding order for functional MR imaging at 7T

计算机科学 Echo(通信协议) 回波平面成像 体素 重影 计算机视觉 磁共振成像 医学 计算机网络 放射科
作者
Huilou Liang,Ziyi Pan,Chencan Qian,Chengwen Liu,Kaibao Sun,Dehe Weng,Jing An,Yan Zhuo,Danny J.J. Wang,Hua Guo,Rong Xue
出处
期刊:Magnetic Resonance in Medicine [Wiley]
卷期号:88 (3): 1303-1313 被引量:2
标识
DOI:10.1002/mrm.29301
摘要

Purpose To develop a 2D multi‐echo passband balanced SSFP (bSSFP) sequence using an echo‐train readout with a sequential phase‐encoding order (sequential multi‐echo bSSFP), and evaluate its performance in fast functional brain imaging at 7 T. Methods As images of sequential multi‐echo bSSFP exhibit multiple ghosts due to periodic k‐space modulations, a GRAPPA‐based reconstruction method was proposed to eliminate ghosting artifacts. MRI experiments were performed to compare the image quality of multi‐echo bSSFP and conventional single‐echo bSSFP. Submillimeter‐resolution fMRI using a checkerboard visual stimulus was conducted to compare the activation characteristics of multi‐echo bSSFP, conventional single‐echo bSSFP and standard gradient‐echo EPI (GE‐EPI). Results A higher mean structural similarity index was found between images of single‐echo bSSFP and multi‐echo bSSFP with a shorter echo train length (ETL). Multi‐echo bSSFP (ETL = 3) showed higher temporal SNR (tSNR) values than GRAPPA‐accelerated single‐echo bSSFP ( R = 2). In submillimeter‐resolution fMRI experiments, multi‐echo bSSFP (ETL = 3) approached the imaging speed of GRAPPA‐accelerated single‐echo bSSFP ( R = 2), but without tSNR penalty and reduced activation due to acceleration. The median t ‐value and the number of significantly activated voxels were comparable between GE‐EPI and multi‐echo bSSFP (ETL = 3) that provides virtually distortion‐free functional images and inherits the activation patterns of conventional bSSFP. Conclusion Sequential multi‐echo bSSFP (ETL = 3) is suitable for fast fMRI with submillimeter in‐plane resolution, and offers an option to accelerate bSSFP imaging without tSNR penalty like parallel imaging.
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