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要旨

Einleitung: Spektral hochaufgelöste in vivo Z-Spektren können zu einer besseren Identifizierung von CEST Substrukturen, aber auch für quantitative CEST Evaluierungen oder Machine-Learning Ansätze genutzt werden. Die zusätzlich benötigte Messzeit konnten wir durch die Anwendung der neuesten Entwicklungen in der 3D-Bilderfassung und -nachbearbeitung deutlich reduzieren.
Material und Methoden: Z-Spektren wurden bei 7T mittels der Snap-shot Sequenz1 (18 Schichten, 1.72x1.72x3mm3) aufgenommen. Die CEST Sättigung bestand aus gaussförmigen Pulsen (tsat=1.875s, tp=100ms, DC=80%) und verschiedenen Sättigungsamplituden B1. Jedes Z-Spektrum wurde mit 328 Frequenzoffsets
aufgenommen. Die WASABI-Methode2 ermöglichte die B0- und B1-Korrektur3. Eine zusätzliche Kalibrierungsmessung ermöglichte es Steady-State Z-Spektren zu errechnen4, welche mittels Denoising
nachbearbeitet wurden. Insgesamt wurden 1080 3D Volumen, d.h. FullHD, in ca. 90min aufgenommen. Die Isolierung der CEST Peaks wurde durch eine Multipool Lorentzfit erreicht3.
Ergebnisse: Im repräsentativen Z-Spektrum aus der Weißen Hirnsubstanz (Abbildung 1) sind die bekannten Peaks der Amide, Amine und dem rNOE bei 3.5, 2.0 und -3.3ppm sichtbar. In Übereinstimmung mit kürzlich
publizierten Z-Spektren bei 9.4T5 sind zusätzliche Peaks bei 2.7, 1.3 und -1.7ppm zu erkennen. Das verwendete Protokoll ermöglicht es, im Vergleich zu unserem Standardprotokoll, sechsmal so viele
Daten in der gleichen Zeit aufzunehmen.
Zusammenfassung: Wir sind in der Lage in vivo Z-Spektren mit erheblich vergrößerter spektraler Auflösung in annehmbarer Zeit für einen Großteil des Gehirns aufzunehmen. Das FullHD CEST Protokoll könnte in Zukunft als Ground-Truth Messung für Machine-Learning Ansätze oder als Benchmark- und
Optimierungsgrundlage für Sequenz- oder Auswertungsparameter dienen.