Blog

Aug 26, 2023

Resonancia magnética portátil de pacientes en interiores, exteriores y en el hogar

Informes científicos volumen 12,

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 13147 (2022) Citar este artículo

3727 Accesos

6 citas

36 Altmetric

Detalles de métricas

Los dispositivos móviles de imágenes médicas tienen un valor incalculable para fines de diagnóstico clínico tanto dentro como fuera de las instituciones sanitarias. Entre las diversas modalidades de imágenes, solo unas pocas son fáciles de transportar. La resonancia magnética nuclear (RMN), el estándar de oro para numerosas afecciones médicas, tradicionalmente no pertenece a este grupo. Recientemente, las empresas de tecnología de resonancia magnética de campo bajo han dado los primeros pasos decisivos hacia la portabilidad dentro de las instalaciones y los vehículos médicos. Sin embargo, el peso y las dimensiones de estos escáneres son incompatibles con casos de uso más exigentes, como en regiones remotas y en desarrollo, instalaciones y eventos deportivos, campamentos médicos y militares o atención médica domiciliaria. Aquí presentamos imágenes in vivo tomadas con un escáner de resonancia magnética de extremidades de campo bajo, ligero y de tamaño reducido fuera del entorno controlado proporcionado por las instalaciones médicas. Para demostrar la verdadera portabilidad del sistema y comparar su desempeño en varios escenarios relevantes, hemos adquirido imágenes de la rodilla de un voluntario en: (i) un laboratorio de física de MRI; (ii) una sala de oficina; (iii) fuera de un edificio del campus, conectado a un tomacorriente cercano; (iv) al aire libre, alimentado por un pequeño generador a base de combustible; y (v) en el domicilio del voluntario. Todas las imágenes se adquirieron en tiempos clínicamente viables, y las relaciones señal-ruido y el contraste tisular son suficientes para reconstrucciones 2D y 3D con valor diagnóstico. Además, el voluntario lleva un implante metálico de fijación atornillado al fémur, lo que genera fuertes artefactos en los sistemas clínicos estándar pero parece nítido en nuestras adquisiciones de campo bajo. En conjunto, este trabajo abre un camino hacia la resonancia magnética altamente accesible en circunstancias que antes no eran realistas.

Los escáneres de resonancia magnética clínica estándar utilizan potentes imanes superconductores que interactúan fuertemente con la gran cantidad de núcleos de hidrógeno en el cuerpo humano1. Estos imanes permiten la alta SNR y la resolución espacial típicas de las imágenes de resonancia magnética. Lamentablemente, estos imanes también requieren refrigeración criogénica, son voluminosos, pesados, costosos de construir, ubicar, operar y mantener y, en última instancia, constituyen una barrera formidable para la accesibilidad y democratización de la resonancia magnética2,3,4. Además, los escáneres de alto campo están sujetos a riesgos para la seguridad del paciente, por ejemplo, debido a incidentes con proyectiles5; están limitados en las secuencias de pulsos de imágenes que se pueden reproducir debido al aumento de las tasas de absorción específicas (SAR) de energía electromagnética en los tejidos en las correspondientes radiofrecuencias (RF)6 de mayor excitación; generan ruido acústico no deseado debido a las fuertes interacciones magnéticas durante los escaneos7; e inducen severos artefactos de imagen alrededor de los implantes metálicos debido a los efectos de susceptibilidad magnética8,9,10. Los sistemas de campo bajo (\(<0.3\) T) pueden superar todo lo anterior y hoy en día están ganando terreno como complementos asequibles para los escáneres de resonancia magnética estándar. Los logros recientes con los escáneres de campo bajo incluyen imágenes cerebrales y de extremidades in vivo11,12, imágenes de tejidos duros13,14,15 e incluso MRI cuantitativa y toma de huellas dactilares16,17. La principal penalización a pagar por operar en este régimen es una pérdida significativa en SNR y resolución espacial. Sin embargo, el valor diagnóstico de las reconstrucciones resultantes no se ve necesariamente comprometido debido a una serie de razones: (i) la relación contraste-ruido (CNR), una métrica más relevante para el diagnóstico que la SNR, no depende tanto del campo fuerza para algunos mecanismos de contraste relevantes18,19; (ii) se pueden diagnosticar múltiples condiciones de salud y enfermedades sin el exquisito detalle que brindan las imágenes de alto campo2; (iii) las restricciones de SAR son menos pronunciadas en campos bajos, lo que permite secuencias de pulso eficientes que aumentan el ciclo de trabajo para compensar parcialmente la pérdida de SNR2; y (iv) los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar para recuperar la calidad de la imagen de los datos de campo bajo dañados por el ruido, por ejemplo, mediante el aprendizaje por transferencia20,21.

El alcance de las aplicaciones concebibles para las tecnologías de resonancia magnética se amplía extraordinariamente una vez que se elimina la necesidad de grandes imanes superconductores. Por ejemplo, los vehículos han sido equipados con sistemas de campo bajo22,23, y se han demostrado neuroimágenes en el punto de atención y al lado de la cama con un escáner aprobado por la FDA de 64 mT24,25. Este último es posiblemente el intento más exitoso de MRI móvil hasta el momento. Sin embargo, se basa en un yugo de imán, lo que lo hace pesado (\(>600\) kg) y demasiado grande para la apertura libre de puertas estándar en construcciones residenciales (32" en EE. UU., 80 cm en Europa). Dispositivos de bajo costo con movilidad mejorada permitiría aplicaciones de resonancia magnética más allá de los entornos clínicos para el hogar y cuidados paliativos, clínicas pequeñas, áreas rurales o clubes deportivos e instalaciones escolares Los escáneres alimentados de forma autónoma podrían incluso operarse al aire libre, por ejemplo, en eventos deportivos, hospitales de campaña u ONG y campamentos militares26, hacer que la IRM esté disponible para una gran parte de la población mundial sin acceso o con acceso insuficiente2,3,4.

En este artículo presentamos un escáner de resonancia magnética de extremidades de 72 mT basado en un imán Halbach sin yugo montado en una estructura con ruedas de 70 cm de ancho, con un peso total \(\approx 250\) kg y un costo de componentes \(<50\) k€ . Después de comprobar que el sistema funciona como se esperaba para las imágenes in vivo en condiciones ambientales controladas en un laboratorio de física de resonancia magnética, tomamos imágenes de la rodilla derecha de un voluntario en diferentes entornos interiores y exteriores, incluida la sala de estar del apartamento del voluntario y en al aire libre conectado a un generador de gasolina portátil. Todas las imágenes de la rodilla se adquirieron con secuencias idénticas de adquisición rápida tridimensional con mejora de la relajación (3D-RARE), en aproximadamente 12 minutos cada una. El espectro de interferencia electromagnética (EMI) fue diferente en los distintos lugares, lo que da como resultado patrones de ruido ligeramente diferentes en las imágenes reconstruidas. No obstante, todos aportan valiosa información anatómica en tiempos clínicamente aceptables. El voluntario había sido sometido a una osteotomía del eje femoral y portaba un implante metálico de fijación atornillado al fémur. Este hardware está claramente definido en nuestras adquisiciones de campo bajo, donde las imágenes de campo alto anteriores sufrieron fuertes distorsiones de imagen inducidas por la susceptibilidad.

Fotografías del escáner de extremidades de campo bajo: (a) imán Halbach de 72 mT; (b) ensamblaje de gradiente; (c) bobina RF Tx/Rx; (d) vista del interior del escáner con un fantasma en su lugar; y (e) sistema completo montado en una estructura transportable y al aire libre.

El sistema (Fig. 1) está construido alrededor de una matriz de imanes permanentes en una configuración Halbach12, para una intensidad de campo de \(\approx 72\) mT. Los detalles técnicos sobre el aparato se pueden encontrar en la sección Métodos. El escáner suele estar en el entorno controlado de un laboratorio de física de MRI, donde la temperatura se estabiliza en \(18,0\pm 0,2\) C y la humedad relativa del aire en \(45\pm 10\)%. En estas condiciones, la frecuencia de Larmor es estable hasta el kilohercio a 3,076 MHz durante semanas, y las correcciones menores en la sintonía de frecuencia y la electrónica de adaptación de impedancia son suficientes para compensar las diferentes cargas electrónicas de la bobina de RF por diferentes sujetos y partes del cuerpo. . Los abundantes equipos electrónicos y escáneres circundantes generan EMI sustanciales en el laboratorio a frecuencias dentro de nuestro ancho de banda de detección. Por esta razón, ocultamos la bobina de RF resonante detrás de tres pantallas conectadas a tierra: una es la carcasa del escáner más externa (azul en la Fig. 1e), una lámina de cobre de 1,5 mm de espesor; otro está dentro del imán entre la bobina de RF y el conjunto de gradiente, que consiste en una serie de tiras de cinta de cobre de 0,1 mm de espesor de 5 cm de ancho y soldadas con estaño a lo largo de las costuras para la continuidad eléctrica; y por último, una tela eléctricamente conductora (Holland Shielding Systems, Dordrecht, Países Bajos) que se puede envolver alrededor del sujeto en ambos extremos del escáner, para evitar los efectos de antena que, de lo contrario, acoplarían EMI a la bobina desde el interior, a pesar de los otros dos escudos.

Rebanadas individuales de adquisiciones in vivo 3D-RARE de diferentes voluntarios en el laboratorio de física de resonancia magnética: (a) imagen ponderada \(T_1\) de una rodilla, adquirida en 19 min; (b) imagen ponderada \(T_1\) de una mano (10 min), con una débil línea EMI visible a lo largo de la dirección codificada en fase; (c)–(e) \(T_1\), \(\rho \) y \(T_2\) imágenes ponderadas de una muñeca (12 min).

Conjunto completo de cortes axiales de una adquisición de rodilla 3D-RARE ponderada con \(T_1\) (11,5 min), que muestra pequeñas distorsiones hacia los bordes del campo de visión y algunos aliasing entre el primero (arriba a la izquierda) y el último (abajo derecha) imágenes.

Las imágenes en las Figs. 2 y 3 muestran el rendimiento del escáner en el laboratorio y corresponden a adquisiciones 3D-RARE in vivo de diferentes sujetos sanos en diferentes días. Las imágenes de la Fig. 2 muestran cortes seleccionados de una rodilla izquierda, una mano derecha y una muñeca derecha, con tiempos de adquisición que oscilan entre 10 y 19 min (Métodos). Todas las imágenes muestran suficiente contraste tisular y resolución espacial para identificar características anatómicas relevantes, incluidos músculos, grasa, hueso cortical, médula ósea, tendones, ligamentos, venas, arterias y fascia. En estas imágenes mostramos diferentes mecanismos de contraste1, con ponderaciones en \(T_1\), \(T_2\) y densidad de protones (\(\rho \)). Las imágenes no se procesan después de la reconstrucción de Fourier y los efectos EMI débiles dan como resultado una línea tenue a lo largo de la dirección horizontal (codificada en fase) en la Fig. 2b. La figura 3 incluye el conjunto completo de cortes de una adquisición de rodilla axial, que muestra pequeñas distorsiones hacia los bordes del campo de visión debido a distribuciones de campo no ideales.

Imágenes del implante metálico de fijación adherido al fémur, que consta de una placa y siete tornillos: (a) vista sagital de una imagen sin procesar de campo bajo adquirida con el sistema de 72 mT (corte de 9 mm de \(T_1\)-ponderado en 3D- adquisición RARE con resolución en el plano de \(1,3\times 2\) mm\(^2\), tiempo de escaneo de 12 min, ocho años después de la osteotomía del eje femoral); (b) igual, pero con filtro BM4D27 y reescalado \(\times 2\) para aumentar el número de píxeles; (c) radiografía computarizada de rayos X lateral (dos semanas después de la cirugía); (d) vista sagital de la misma rodilla, adquirida con un sistema Siemens Skyra 3 T (\(T_1\)-adquisición 2D-RARE ponderada con espesor de corte de 3,9 mm y resolución de píxeles \(0,26\times 0,26\) mm\(^ 2\), un año después de la cirugía); y (e) reconstrucción 3D a partir de adquisición 3D-RARE ponderada \(T_1\) con resolución isotrópica de 2 mm, tiempo de exploración de 20 min, en la que se extrajeron segmentos seleccionados de músculo y grasa (ocho años después de la cirugía).

En un segundo conjunto de experimentos, demostramos imágenes de RM in vivo en presencia de implantes metálicos sin los fuertes artefactos inducidos por la susceptibilidad típicos de las adquisiciones de alto campo8,10, que a menudo dificultan la evaluación posoperatoria de los procedimientos ortopédicos9. El voluntario de estas pruebas había sido diagnosticado con gonartrosis lateral debido al daño del cartílago en la rodilla derecha y tenía una osteotomía del eje femoral para eliminar la presión del tejido dañado. El implante metálico de fijación atornillado al fémur es claramente visible en una imagen radiográfica computarizada de rayos X lateral (Fig. 4c), pero conduce a franjas de alta intensidad alrededor del hardware metálico en imágenes de RM de alto campo debido a un mapeo de giro incorrecto (ver Fig. .4d, tomada a 3 T). Estos efectos dependen supralinealmente de la fuerza del campo magnético y son apenas perceptibles en los campos \(<0.1\) T28. La dependencia del campo es notoria en las imágenes: la SNR y la resolución son mucho más altas en el sistema 3 T, pero la geometría del implante metálico se define con precisión en nuestras reconstrucciones 2D y 3D de 72 mT, y se puede segmentar fácilmente con el posprocesamiento de datos estándar. . Las imágenes de campo bajo se tomaron en 12 min (Fig. 4a, b) y 20 min (Fig. 4e) con adquisiciones 3D-RARE ponderadas \(T_1\) (Métodos).

Fotografías durante adquisiciones (izquierda) y corte axial de reconstrucciones 3D-RARE (derecha, sin procesamiento posterior) en cinco ubicaciones diferentes: (a) en un laboratorio de física de MRI; (b) en una oficina; (c) fuera de un edificio del campus, conectado a un tomacorriente cercano; (d) al aire libre, alimentado por un pequeño generador a base de combustible; y (e) en la casa del voluntario.

El objetivo del último conjunto de experimentos es evaluar la portabilidad del escáner y su rendimiento en diversos entornos y condiciones. Para establecer comparaciones lo más imparciales posible, las adquisiciones en los cinco escenarios son de la rodilla intervenida del mismo voluntario que en la Fig. 4, y todas con los mismos parámetros de secuencia: \(T_1\)-ponderado 3D-RARE con un total tiempo de exploración \(\aprox. 12\) min (Métodos). Los cortes de la Fig. 4 se han seleccionado para mostrar el tercer tornillo desde arriba (Fig. 4) a medida que atraviesa el hueso desde la parte superior de la imagen, donde se implanta la placa protésica. Como indicador general de la calidad de la imagen, medimos la SNR en una región de interés (ROI) en la médula ósea del fémur (recuadros rojos en las reconstrucciones sin procesar en la Fig. 5). Con este fin, estimamos la intensidad de la señal como el brillo promedio del vóxel en el ROI y el ruido como el brillo promedio del vóxel en el fondo (recuadros blancos). Antes de cada adquisición, medimos la densidad de ruido espectral recogida por la bobina de RF de detección con el sujeto dentro del escáner. La intensidad de la señal promedio en estos espectros habla de la amplitud del ruido blanco en la cadena Rx, que idealmente está cerca del ruido térmico (Johnson) en la bobina (Métodos). Además, a menudo encontramos picos más fuertes, lo que indica EMI en frecuencias discretas. Estos se pueden suprimir cubriendo meticulosamente al sujeto con la tela protectora.

La primera adquisición (Fig. 5a) tuvo lugar en el mismo laboratorio que el anterior y sirve como referencia en condiciones ambientales controladas. Para la adquisición en el laboratorio de física de resonancia magnética, la frecuencia de Larmor fue \(\approx 3.076\) MHz, el nivel de ruido medido (\(\approx 50\) nV/Hz\(^{1/2}\)) fue compatible con el ruido de Johnson (Métodos), no hay EMI visible y la SNR del fémur es \(\approx 21\).

El segundo escaneo se realizó en una oficina (Fig. 5b) a unos 20 m del laboratorio, en el mismo edificio y piso. La frecuencia de Larmor aquí disminuyó a \(\approx 3.064\) MHz debido a una temperatura más alta. La amplitud del ruido aún es consistente con los niveles de ruido de Johnson y la EMI no es visible en la reconstrucción. La SNR en el ROI de la médula es \(\approx 25\) y la calidad general de la imagen es comparable a la imagen de referencia, quizás incluso un poco más nítida.

La tercera imagen se adquirió al aire libre, en el nivel del sótano, justo afuera del edificio del laboratorio (Fig. 5c). El sistema se alimentaba a través de un cable de 30 m que bajaba tres pisos desde el laboratorio. La tela conductora envuelta alrededor del sujeto conectaba deliberadamente el blindaje del escáner al piso de concreto para mejorar la conexión resistiva entre la tierra del laboratorio y la tierra. Durante esta adquisición, el voluntario informó haber sentido la presencia y las conversaciones de los transeúntes, una ligera brisa en la tela puesta a tierra y débiles temblores debido a los vehículos que circulaban por el estacionamiento subterráneo. La calidad de la imagen resultante no parece estar fuertemente influenciada por ninguno de estos, con una SNR de \(\approx 19\) en el ROI y un espectro de ruido de amplitud comparable a las adquisiciones en interiores. La frecuencia de Larmor era \(\approx 3.065\) MHz.

El cuarto escaneo también se realizó al aire libre, en este caso al aire libre en un campus universitario (Fig. 5d, frecuencia Larmor \(\approx 3.063\) MHz), lejos de tomas de corriente y operando de manera autónoma con un generador de electricidad portátil. Este último está basado en un motor de gasolina de bajo consumo, pesa \(<20\) kg, cuesta \(<600\) € y tiene una autonomía \(>10\) horas con el escáner en funcionamiento continuo (Métodos). Conectamos a tierra el sistema eléctricamente como antes, con la tela conductora ofreciendo caminos de baja resistencia entre el blindaje del escáner, el piso de concreto y la terminal de tierra en el generador. El espectro estaba significativamente más poblado en este caso, con una amplitud media de aproximadamente el doble del límite de Johnson esperado, presumiblemente debido al ruido que se originaba en el motor. En consecuencia, la calidad de la imagen resultante es menor que en las adquisiciones anteriores (\(\text {SNR}\approx 11\)), y se ve una línea EMI a lo largo de la dirección vertical (codificación de fase). No obstante, las principales características anatómicas, los diferentes tejidos y los implantes metálicos siguen siendo claramente identificables.

La última imagen fue adquirida en el apartamento del voluntario. Este se encuentra en un municipio de baja densidad de la provincia de Valencia, España. El sistema se transportó en un camión pequeño desde el campus universitario hasta un estacionamiento a unos 300 m de la entrada del bloque de apartamentos y se empujó por la acera hasta el edificio, el ascensor, el apartamento y, por último, la sala de estar. A lo largo del recorrido, los únicos elementos adaptados a sillas de ruedas fueron las aceras rebajadas de los pasos de peatones. Después del transporte, el sistema requería volver a conectar algunos de los módulos electrónicos de RF que habíamos empacado en una caja separada y apretar algunos conectores atornillados que se habían aflojado durante el transporte a través de las aceras de baldosas resistentes. Aparte de eso, el sistema estaba enchufado a un tomacorriente de pared, sintonizado a \(\approx 3.065\) MHz y listo para usar. El espectro de ruido en el apartamento estaba limpio, nuevamente compatible con los niveles de ruido de Johnson. La SNR en el ROI para esta adquisición es \(\approx 19\).

En conclusión, hemos demostrado la viabilidad de un sistema portátil y de bajo costo para imágenes de resonancia magnética en interiores, exteriores y en el hogar. En este trabajo nos hemos centrado en voluntarios sanos y sujetos portadores de implantes metálicos. No obstante, las imágenes adquiridas contienen suficiente información anatómica para diagnosticar una gran variedad de enfermedades articulares, como derrame, congestión sinovial, rotura de tendones o fracturas óseas.

La portabilidad del sistema es un objetivo importante para los sistemas de campo bajo, ya que no se espera que esto sea posible con escáneres de campo alto en un futuro cercano. Nuestra configuración utiliza un imán de Halbach, al igual que otros12,29,30. Una ventaja importante de las configuraciones de Halbach es su peso reducido en comparación con los imanes con yugo. Por ejemplo, el sistema de 64 mT de Hyperfine Inc. pesa \(>600\) kg y el sistema de 55 mT de Liu et al. alrededor de 750 kg31. Por el contrario, el peso de nuestro sistema es comparable al de una cama de hospital (\(\approx 140\) kg) con un paciente (\(\approx 80\) kg), lo que lo hace apto para ser transportado por una sola persona en una superficie plana. Por lo tanto, incluso si el diseño abierto de los imanes con yugo facilita el manejo y la comodidad del paciente (especialmente para neuroimágenes), se puede decir que una configuración de Halbach es ventajosa en términos de portabilidad. La eficiencia del gradiente también mejora en las configuraciones de Halbach en el sentido de que los imanes unidos tienden a utilizar gradientes planos para preservar la apertura general del sistema. Nuestros gradientes están en superficies cilíndricas, lo que significa que se pueden lograr gradientes más fuertes para corrientes equivalentes. Además, no necesitamos toda la potencia disponible de nuestros amplificadores de gradiente, por lo que se podría considerar intercambiar eficiencia por linealidad, lo que puede ser útil para ciertas aplicaciones. Con respecto a los circuitos de RF, las antenas empleadas en otros escáneres de campo bajo son en su mayoría bobinas de cabeza dedicadas para aplicaciones de neuroimagen. Todavía no hemos explorado esto, porque nuestro escáner es algo pequeño para obtener imágenes de la cabeza. Finalmente, para completar esta comparativa con otros sistemas de bajo campo existentes, hay que destacar que Hyperfine Inc. está muy por delante de cualquier otra iniciativa, incluida la nuestra, tanto en haber diseñado un producto final como en haberlo certificado para uso clínico. No obstante, los futuros escáneres con una portabilidad muy mejorada probablemente requerirán los beneficios antes mencionados de los imanes de Halbach.

De cara al futuro, nuestro escáner de 72 mT aún se puede actualizar de varias maneras. Se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático aumentan el rendimiento en otros sistemas de campo bajo y se pueden incorporar fácilmente al nuestro. Estos se pueden usar, a través del aprendizaje de transferencia, para aumentar la resolución espacial de los escaneos a posteriori en función de adquisiciones múltiples, conocimiento previo sobre la muestra32, o con redes entrenadas con conjuntos de datos emparejados de imágenes de campo bajo y alto, para recuperarse de las características anteriores. visible de lo contrario sólo con este último21,33. El aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales también se pueden emplear para aumentar la calidad de la reconstrucción a través de la eliminación de ruido de la imagen, la detección de artefactos y la cancelación activa del ruido20,31,34. La resonancia magnética cuantitativa, la radiómica y la toma de huellas dactilares16,17,35 muestran un potencial prometedor en situaciones en las que los cambios sutiles en la textura contienen información potencialmente valiosa para los pacientes. Además, las secuencias de pulsos para fines especiales y los métodos de reconstrucción pueden mejorar la eficiencia de la resonancia magnética de campo bajo13,17, y los desarrollos de hardware y agentes de contraste que son pilares en la resonancia magnética clínica de campo alto (por ejemplo, imágenes paralelas, optimización de bobinas de detección de RF para diferentes partes del cuerpo , realce de contraste con gadolinio), rara vez se utilizan en los sistemas de bajo campo todavía en su mayoría experimentales disponibles2,36. Finalmente, para nuestro escáner particular, la GUI y la usabilidad general del sistema se pueden mejorar para facilitar la operación por parte de personas no expertas.

En general, el rendimiento del escáner demostrado en este trabajo, especialmente si se actualiza con las capacidades anteriores, establece un camino hacia la resonancia magnética accesible, democratizando su uso y beneficios, y ampliando cualitativamente las circunstancias en las que puede proporcionar valor.

El escáner emplea un imán cilíndrico de Halbach que incluye casi 4600 cubos N48 NdFeB de lado 12 mm para generar \(B_0\approx 72\) mT en el campo de visión, y otros \(\approx 1100\) N42 cuboides más pequeños (64 mm\ (^3\)) para calzar la falta de homogeneidad desde \(\approx \) 15,700 hasta \(\approx 3100\) ppm sobre un volumen esférico de 20 cm de diámetro. Este fue diseñado para un diámetro interior de \(\approx 27\) cm siguiendo los métodos descritos en la Ref. 37, pero optimizamos para tres capas de imanes (en lugar de dos) para aumentar la intensidad del campo de 50 a 72 mT. En total, el imán incluye 23 anillos sostenidos por 8 tornillos externos que atraviesan la configuración completa. La dependencia de la frecuencia de Larmor con la temperatura del aire es \(\approx -6\) kHz/C.

La geometría de la bobina de gradiente se optimiza con métodos convencionales de campo objetivo, siguiendo los procedimientos descritos en la Ref. 37. Nuestros gradientes x (axial), y (vertical) y z (horizontal) tienen, respectivamente: eficiencias \(\approx 0.53\), 0.91 y 0.89 mT/m/A; resistencias \(\approx 0.35\), 0.38 y \({0.40}\,{\Omega }\) con un alambre de diámetro 1.5 mm; inductancias \(\approx 180\), 227 y \({224}\, \upmu \hbox {H}\); y desviaciones \(\approx 27,2\), 1,1 y 1,0 % de la linealidad perfecta en un DSV de 15 cm. Estas bobinas se enrollan y pegan sobre moldes curvos de Nylon impresos en 3D, y todo el conjunto está soportado por un cilindro de metacrilato. No nos hemos encontrado con la necesidad de refrigeración por agua o aire. Las formas de onda analógicas de gradiente se generan con una placa OCRA138, conectada a un Red Pitaya Stemlab 122.88-16 SDR39 a través de la interfaz periférica en serie (SPI) y amplificadas por amplificadores de potencia AE Techron 7224 (Indiana, EE. UU.), que pueden entregar hasta \( \approx 45\) A en nuestras cargas en los ciclos de trabajo correspondientes. Esto corresponde a campos de gradiente de hasta 25 mT/m a lo largo de x y 40 mT/m a lo largo de y y z. En condiciones normales de funcionamiento, la frecuencia de Larmor disminuye \(\approx 10\) Hz/min debido al calentamiento de los imanes permanentes debido a la potencia disipada por las bobinas de gradiente.

Usamos dos antenas de RF Tx/Rx, una para las imágenes en las Figs. 2 y 3 (de diámetro interior \(\approx 14\) cm), y uno mayor para la rodilla implantada (\(\approx 20\) cm). Ambos son bobinas de solenoide sintonizadas y adaptadas a la impedancia de la frecuencia de protones Larmor (\(\approx 3\) MHz). Los soportes de la bobina de RF se imprimieron en 3D en ácido poliláctico (PLA) y el cable se fijó con adhesivo de cianoacrilato. Las bobinas están dentro de un blindaje de cobre conectado a tierra para mitigar la captación de ruido y evitar interferencias entre los gradientes y el sistema de RF, y una tela conductora cubre al sujeto durante las adquisiciones in vivo. Los amplificadores de RF de bajo ruido (ganancia de 45 dB, 50 ohmios, figura de ruido \(<1\) dB) y amplificadores de potencia (250 W, ciclo de trabajo máximo del 10 % con pulsos de 10 ms), así como el interruptor pasivo Tx/Rx , fueron adquiridos de Barthel HF-Technik GmbH (Aquisgrán, Alemania).

La electrónica de control se basa en MaRCoS, un sistema de control de resonancia magnética de código abierto y alto rendimiento40,41,42.

El diámetro y la longitud del escáner son alrededor de 53 y 51 cm respectivamente, excluyendo la electrónica y la estructura móvil, con una abertura de orificio \(\approx 24\) cm (diámetro interior de la estructura de gradiente) y un peso de \(\approx 200 \) kg. Una vez en la estructura móvil, abierta y equipada con toda la electrónica requerida y la computadora de control, las dimensiones generales del sistema son \(70\times 88\times 166\) cm\(^3\) y el peso es \(\approx 250\) kg.

Los protocolos de experimentación con seres humanos fueron aprobados por el Comité Ético (CEIm) del Hospital La Fe de Valencia (IIS-F-PG-22-02, convenio de investigación número 2019-139-1).

Algunos aspectos comunes a todas las imágenes presentadas en este trabajo son: (i) la duración de los pulsos resonantes \(\pi /2\) y \(\pi \) en todas las imágenes son \(\approx {40}\, \upmu \hbox {s}\) y \(\approx \, {80}\upmu \hbox {s}\), respectivamente; (ii) los pulsos de gradiente de desfase de lectura después de que los pulsos de excitación de RF se enfatizan previamente por un factor \(\approx 1.008\) para colocar los ecos en el centro de las ventanas de adquisición de datos y mitigar los efectos de las formas de onda de gradiente imperfecto y Eddy inducido corrientes; y (iii) se ejecuta una calibración de frecuencia Larmor automática antes de cada nuevo escaneo, es decir, una secuencia completa para una imagen.

La imagen de la rodilla en la Fig. 2a se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 130\times 140\times 180\) mm\(^3\), una resolución de \(1.85\times 1.75\times 2\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 200\) ms, \(\text {BW} = 17,5\) kHz y 4 promedios para un tiempo de exploración total de 19,2 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones de lectura (RO), codificación de fase (PE) y codificación de segmento (SE), respectivamente.

La imagen de la mano en la Fig. 2b se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 180\times 180\times 50\) mm\(^3\), una resolución de \(1.5\times 1.5\times 5\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 10\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 400\) ms, \(\text {BW} = 30\) kHz y 13 promedios para un tiempo de exploración total de 10,4 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, SE y PE, respectivamente.

La imagen de la muñeca en la Fig. 2c se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 180\times 140\times 80\) mm\(^3\), una resolución de \(1.5\times 1.5\times 10\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 3\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 100\) ms, \(\text {BW} = 30\) kHz y 30 promedios para un tiempo de exploración total de 12 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, SE y PE, respectivamente.

La imagen de la muñeca en la Fig. 2d se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(\rho \), con \(\text {FoV} = 180\times 140\times 80\) mm\(^3\), una resolución de \(1.5\times 1.5\times 10\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\ text {TR} = 1000\) ms, \(\text {BW} = 30\) kHz y 5 promedios para un tiempo de exploración total de 12 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, SE y PE, respectivamente.

La imagen de la muñeca en la Fig. 2e se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_2\), con \(\text {FoV} = 180\times 140\times 80\) mm\(^3\), una resolución de \(1,5\times 1,5\times 10\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), espaciado de eco de 20 ms, efectivo \(\text {TE} = 100\ ) ms, \(\text {TR} = 1000\) ms, \(\text {BW} = 30\) kHz y 5 promedios para un tiempo de exploración total de 12 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, SE y PE, respectivamente.

Las imágenes de la rodilla en la Fig. 3 se adquirieron con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 150\times 150\times 180\) mm\(^3\), una resolución de \(1.50\times 1.85\times 10\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 200\) ms, \(\text {BW} = 25\) kHz y 12 promedios para un tiempo de exploración total de 11,5 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones SE, PE y RO, respectivamente.

Las imágenes de la rodilla en la Fig. 4a,b se adquirieron con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 200\times 200\times 180\) mm\(^3\) , una resolución de \(1.3\times 2\times 9\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), \(\text {TE} = 20\) ms, \( \text {TR} = 200\) ms, \(\text {BW} = 37,5\) kHz y 9 promedios para un tiempo de exploración total de 12 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, PE y SE, respectivamente.

La imagen de la rodilla en la Fig. 4e se adquirió con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 200\times 200\times 180\) mm\(^3\), una resolución de \(2\times 2\times 2\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 10\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 300\) ms, \(\text {BW} = 22,5\) kHz y 4 promedios para un tiempo de exploración total de 20 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones RO, PE y SE, respectivamente.

Las imágenes de la rodilla en la Fig. 5 se adquirieron con una secuencia 3D-RARE ponderada \(T_1\), con \(\text {FoV} = 180\times 200\times 200\) mm\(^3\), una resolución de \(1.2\times 2\times 10\) mm\(^3\), \(\text {ETL} = 5\), \(\text {TE} = 20\) ms, \(\text {TR} = 200\) ms, \(\text {BW} = 37,5\) kHz y 9 promedios para un tiempo de exploración total de 12 min. Los ejes x, y y z corresponden a las direcciones SE, PE y RO, respectivamente.

La cadena de recepción consta de una etapa analógica (bobina de RF, interruptor pasivo Tx/Rx y amplificador de bajo ruido) seguida de una etapa digital. La digitalización se realiza a 122,88 Ms/s mediante un convertidor de analógico a digital en la placa Red Pitaya Stemlab40,41,42. La señal digital se mezcla mediante una multiplicación compleja con un oscilador controlado numéricamente ajustado a la frecuencia de Larmor. Los componentes de datos reales e imaginarios pasan primero por un filtro de peine integrador en cascada y finalmente por un filtro de respuesta de impulso finito. Los datos resultantes conforman los componentes buscados en fase y en cuadratura de la señal de resonancia magnética. Estos se envían a la computadora de control y se pueden transformar por Fourier para la reconstrucción y el posprocesamiento de la imagen.

Todas las imágenes se han reconstruido directamente mediante un protocolo de transformada rápida de Fourier inversa implementado en la GUI de MaRCoS que hemos desarrollado en Python40. Por lo tanto, las reconstrucciones presentadas están sujetas a distorsiones debido a la falta de homogeneidad del campo y las no linealidades del gradiente. Estos pueden ser mitigados por algoritmos de reconstrucción que incluyen información sobre los mapas de campo43, pero no hemos encontrado esto necesario en esta etapa. Las únicas operaciones de posprocesamiento que hemos utilizado en este trabajo son el filtrado BM4D27 y el reescalado de imágenes para aumentar el número de píxeles, y solo donde se indica explícitamente en el texto principal.

La densidad de ruido espectral de los datos de RM está limitada desde abajo por el ruido de Johnson debido a las fluctuaciones térmicas de los electrones en los elementos resistivos R en la cadena de recepción (hasta el LNA). Estos están dominados por la bobina, con factor de calidad \(Q\approx 93\) (88) y \(R\approx 5\) \(({5.5}\,{\Omega })\) en la descarga (cargada). ) caso. Para un ancho de banda de adquisición dado, se espera que la amplitud del ruido integrado sea \((4k_\text {B} R\cdot BW)^{1/2}\), con \(k_\text {B}\) el Boltzmann constante. En el entorno controlado del laboratorio de física de MRI, medimos \(\approx 50\) nV/Hz\(^{1/2}\) después de un preamplificador de bajo ruido de 45 dB, de acuerdo con el nivel de Johnson estimado . Lo usamos como referencia para evaluar la calidad de la señal y la eficiencia de blindaje de la tela conductora, tanto en el laboratorio como en el resto de ubicaciones.

Hemos encontrado situaciones en las que suprimir el ruido hasta los niveles de Johnson no es trivial y, de hecho, no lo logramos cuando el sistema estaba alimentado por el generador portátil. La computadora de control es otra fuente importante de ruido de 50 Hz y debe estar lo más lejos posible en el bastidor para reconstruir imágenes limpias. También encontramos que a menudo es necesario asegurarse de que el sujeto esté suficientemente cubierto por la tela conductora, y extender algo de ella en el suelo ayuda.

Para los experimentos autónomos al aire libre, alimentamos el sistema con un generador de gasolina "Limited 2000i" de Genergy (Calahorra, España). Este motor entrega hasta 2 kW a 230 V y 50 Hz (monofásico). Cuesta \(<600\) €, pesa 19 kg y tiene una capacidad de depósito de combustible de 4 ly una autonomía de 10,8 horas al 25 % de carga (500 W), más de lo necesario para el funcionamiento continuo del escáner.

Todos los experimentos se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices de las Declaraciones de Helsinki y siguiendo la normativa española y bajo el convenio de investigación del Hospital La Fe de Valencia (IIS-F-PG-22-02, convenio número 2019-139-1).

Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los sujetos antes del comienzo del estudio.

Se obtuvo el consentimiento informado por escrito para la publicación de todos los sujetos antes del comienzo del estudio.

Todos los conjuntos de datos anónimos, reconstrucción y métodos de posprocesamiento generados y/o utilizados durante el presente estudio están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Los códigos para MaRCoS y la GUI están disponibles públicamente en repositorios de código abierto en https://github.com/vnegnev/marcos_server y https://github.com/yvives/PhysioMRI_GUI, respectivamente.

Haacke, EM et al. Imágenes por resonancia magnética: principios físicos y diseño de secuencias vol. 82 (Wiley, Nueva York, 1999).

Google Académico

Marques, JP, Simonis, FF y Webb, AG IRM de campo bajo: perspectiva de la física de la RM. J. magn. resonancia Imágenes 49 (6), 1528–1542. https://doi.org/10.1002/jmri.26637 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Sarracanie, M. & Salameh, N. Resonancia magnética de campo bajo: ¿Qué tan bajo podemos llegar? Una nueva mirada a un viejo debate. Frente. física 8, 172. https://doi.org/10.3389/fphy.2020.00172 (2020).

Artículo Google Académico

Wald, LL, McDaniel, PC, Witzel, T., Stockmann, JP & Cooley, CZ Resonancia magnética portátil y de bajo costo. J. magn. resonancia Imágenes 52(3), 686–696. https://doi.org/10.1002/JMRI.26942 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Watson, RE Lecciones aprendidas de los eventos de seguridad de MRI. actual Radiol. Rep. 3(10), 1–7. https://doi.org/10.1007/S40134-015-0122-Z (2015).

Artículo Google Académico

Panych, LP & Madore, B. La física de la seguridad de MRI. J. magn. resonancia Imágenes 47(1), 28–43. https://doi.org/10.1002/JMRI.25761 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Price, DL, De Wilde, JP, Papadaki, AM, Curran, JS & Kitney, RI Investigación del ruido acústico en 15 escáneres de resonancia magnética de 0,2 T a 3 TJ Mag. resonancia Imagen desactivada. J. Int. Soc. revista resonancia Medicina. https://doi.org/10.1002/1522-2586 (2001).

Artículo Google Académico

Lüdeke, KM, Röschmann, P. & Tischler, R. Artefactos de susceptibilidad en imágenes de RMN. Magn. resonancia Imágenes 3(4), 329–343. https://doi.org/10.1016/0730-725X(85)90397-2 (1985).

Artículo PubMed Google Académico

Harris, CA & White, LM Reducción de artefactos metálicos en resonancia magnética musculoesquelética. Orthop. clin. am del norte 37(3), 349–359. https://doi.org/10.1016/J.OCL.2006.04.001 (2006).

Artículo PubMed Google Académico

Stradiotti, P., Curti, A., Castellazzi, G. & Zerbi, A. Artefactos relacionados con el metal en la columna vertebral instrumentada. Técnicas de reducción de artefactos en TAC y RM: Estado del arte. EUR. Spine J. 18 (SUP. 1), 102–108. https://doi.org/10.1007/S00586-009-0998-5 (2009).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Cooley, CZ et al. Un escáner portátil para imágenes de resonancia magnética del cerebro. Nat. biomedicina Ing. 5(3), 229–239. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00641-5 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

O'Reilly, T., Teeuwisse, WM, Gans, D., Koolstra, K. & Webb, AG In vivo 3D cerebro y resonancia magnética de las extremidades a 50 mT usando una matriz de imán permanente Halbach. revista resonancia Medicina. https://doi.org/10.1002/mrm.28396 (2020).

Artículo Google Académico

Algarín, JM et al. Imágenes simultáneas de tejidos biológicos duros y blandos en un escáner de resonancia magnética dental de campo bajo. ciencia Rep. 10(1), 21–470. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78456-2 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Borreguero, J., González, J. M., Pallás, E., Rigla J. P., Algarín, J. M., Bosch, R., Galve, F., Grau-Ruiz, D., Pellicer, R., Ríos, A., Benlloch, J. M., Alonso, J. Prepolarized MRI of hard tissues and solid-state matter. NMR Biomed. e4737 (2022). https://doi.org/10.1002/NBM.4737

Borreguero, J., Galve, F., Algarín, JM, Benlloch, JM, Alonso,J. Imágenes de tiempo de eco cero selectivas de corte de tejidos T2 ultracortos basados ​​en bloqueo de espín. arXiv:2201.06305 (2022).

O'Reilly, T. & Webb, AG Mapas de tiempo de relajación T1 y T2 in vivo de tejido cerebral, músculo esquelético y lípidos medidos en voluntarios sanos a 50 mT. Magn. resonancia Medicina. 87(2), 884–895. https://doi.org/10.1002/MRM.29009 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Sarracanie, M. Imágenes de resonancia magnética de campo bajo cuantitativas rápidas con OPTIMUM: toma de huellas dactilares de resonancia magnética optimizada utilizando un enfoque cartesiano de estado estacionario estacionario y programas de adquisición acelerados. Invertir. Radiol. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000836 (2021).

Artículo PubMed Central Google Académico

Rutt, BK & Lee, DH El impacto de la intensidad de campo en la calidad de imagen en MRI. J. magn. resonancia Imágenes 6(1), 57–62. https://doi.org/10.1002/JMRI.1880060111 (1996).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Ghazinoor, S., Crues, JV y Crowley, C. Resonancia magnética musculoesquelética de campo bajo. J. magn. resonancia Imágenes 25(2), 234–244. https://doi.org/10.1002/jmri.20854 (2007).

Artículo PubMed Google Académico

Koonjoo, N., Zhu, B., Bagnall, GC, Bhutto, D. y Rosen, MS Aumento de la relación señal-ruido de la resonancia magnética de campo bajo con reconstrucción de imágenes de aprendizaje profundo. ciencia Rep. 11(1), 1–16. https://doi.org/10.1038/s41598-021-87482-7 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Garcia Hernandez, A., Fau,P., Rapacchi, S., Wojak, J., Mailleux,H., Benkreira, M., Adel, M. Mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética de campo bajo con aprendizaje profundo 60–263 ( 2021). https://doi.org/10.1109/ICIP42928.2021.9506659

Nakagomi, M. et al. Desarrollo de un pequeño sistema de imágenes por resonancia magnética montado en un automóvil para codos humanos utilizando un imán permanente de 0,2 T. J.Mag. resonancia 304, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.jmr.2019.04.017 (2019).

Artículo ADS CAS Google Académico

Deoni, SC et al. Resonancia magnética residencial: desarrollo de un laboratorio de resonancia magnética móvil en cualquier lugar y lugar. Res. cuadrados https://doi.org/10.21203/RS.3.RS-1121934/V1 (2021).

Artículo Google Académico

... Sheth, KN et al. Evaluación de lesiones cerebrales utilizando imágenes de resonancia magnética portátil de bajo campo al lado de la cama de pacientes en estado crítico. JAMA Neurol. 78(1), 41–47. https://doi.org/10.1001/JAMANEUROL.2020.3263 (2021).

Artículo Google Académico

Mazurek, MH et al. Resonancia magnética portátil de campo bajo junto a la cama para evaluar la lesión cerebral en pacientes con COVID-19 grave (1349). Neurología https://doi.org/10.7759/CUREUS.15841 (2021).

Artículo Google Académico

Sarracanie, M. et al. Resonancia magnética de bajo costo y alto rendimiento. ciencia Rep. 5(1), 15–177. https://doi.org/10.1038/srep15177 (2015).

Artículo CAS Google Académico

Maggioni, M., Katkovnik, V., Egiazarian, K. y Foi, A. Filtro de dominio de transformación no local para la eliminación y reconstrucción de datos volumétricos. Trans. IEEE. Proceso de imagen. 22(1), 119–133. https://doi.org/10.1109/TIP.2012.2210725 (2013).

Artículo ADS MathSciNet PubMed MATH Google Scholar

Van Speybroeck, C., O'Reilly, T., Teeuwisse, W., Arnold, P. & Webb, A. Caracterización de las fuerzas de desplazamiento y artefactos de imagen en presencia de implantes médicos pasivos en campo bajo (<100 mT) sistemas de IRM basados ​​en imanes permanentes y comparaciones con sistemas de IRM clínicos. física Medicina. 84, 116–124. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2021.04.003 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Zimmerman Cooley, C. et al. Diseño de matrices de imanes halbach dispersos para resonancia magnética portátil utilizando un algoritmo genético. Trans. IEEE. revista https://doi.org/10.1109/TMAG.2017.2751001 (2017).

Artículo Google Académico

Compra, AR et al. Un imán de Halbach dipolar corto, ligero y disperso para resonancia magnética. Acceso IEEE 9, 95294–95303. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3093530 (2021).

Artículo Google Académico

Liu, Y. et al. Un escáner de resonancia magnética cerebral de campo ultra bajo de bajo costo y sin blindaje. Nat. común 12(1), 1–14. https://doi.org/10.1038/s41467-021-27317-1 (2021).

Artículo ADS CAS Google Académico

Van Reeth, E., Tham, IWK, Tan, CH & Poh, CL Superresolución en imágenes por resonancia magnética: una revisión. Conceptos Mag. resonancia Parte A 40A(6), 306–325. https://doi.org/10.1002/cmr.a.21249 (2012).

Artículo Google Académico

Iglesias J. E, Schleicher R., Laguna S., Billot B., Schaefer P., McKaig, B., Goldstein,JN, Sheth, KN, Rosen, MS, Kimberly, WT Resonancia magnética cerebral precisa de superresolución y campo bajo . preimpresión de arXiv arXiv:2202.03564 (2022).

Kstner, T. et al. Detección automatizada sin referencia de artefactos de movimiento en imágenes de resonancia magnética. Magn. resonancia Mate. física Biol. Medicina. 31(2), 243–256. https://doi.org/10.1007/S10334-017-0650-Z/FIGURES/10 (2018).

Artículo Google Académico

Simpson, G. et al. Valor predictivo de las características radiómicas de la resonancia magnética de 0,35 T en la radioterapia corporal ablativa estereotáctica del cáncer de páncreas: un estudio piloto. Medicina. física 47(8), 3682–3690. https://doi.org/10.1002/MP.14200 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Waddington, DE, Boele, T., Maschmeyer, R., Kuncic, Z. y Rosen, MS Contraste in vivo de alta sensibilidad para imágenes de resonancia magnética de campo ultrabajo utilizando nanopartículas de óxido de hierro superparamagnético. ciencia Adv. 6(29), 998–1015. https://doi.org/10.1126/sciadv.abb0998 (2020).

Artículo ADS CAS Google Académico

O'Reilly, T., Teeuwisse, W. y Webb, A. Resonancia magnética tridimensional en un imán homogéneo de matriz Halbach de 27 cm de diámetro. J.Mag. resonancia 307, 106–578. https://doi.org/10.1016/j.jmr.2019.106578 (2019).

Artículo CAS Google Académico

OCRA1: atenuador de RF y DAC de 18 bits de 4 canales controlado por SPI. https://zeugmatographix.org/ocra/2020/11/27/ocra1-spi-controlado-4-channel-18bit-dac-and-rf-attenutator/

Kit básico STEMlab 122.88-16 SDR. https://www.redpitaya.com/p52/stemlab-12288-16-sdr-kit-basic

Guallart-Naval T., et al., Evaluación comparativa del rendimiento de un sistema de control de resonancia magnética de bajo costo en múltiples sitios en la comunidad abierta de MaRCoS. preimpresión de arXiv arXiv:2203.11314 (2022).

Negnevitsky, V., O'Reilly, T., Pellicer-Guridi, R., Vives-Gilabert, Y., Craven-Brightman, L., Schote, D., Algarín, JM, Prier, M., Stockmann, J ., Witzel, T., Menküc, B., Alonso, J., Webb, A. en Book of Abstracts ESMRMB 2021 38th Annual Scientific Meeting, vol. 34, 172. (Springer, Nueva York, 2021). https://doi.org/10.1007/s10334-021-00947-8

Craven-Brightman, L., O'Reilly, T., Menküc, B., Prier, M., Pellicer-Guridi, R., Alonso, J., Wald, LL, Zaitsev, M., Stockmann, J., Witzel, T., Webb, A., Negnevitsky, V. en Actas de la reunión y exhibición anual de ISMRM y SMRT de 2021, resumen 0748 (ISMRM, 2021). https://cds.ismrm.org/protected/21MPresentations/abstracts/0748.html

Koolstra, K., O'Reilly, T., Börnert, P. & Webb, A. Corrección de distorsión de imagen para MRI en sistemas de imanes permanentes de campo bajo con fuerte falta de homogeneidad B0 y no linealidades de campo de gradiente. Magn. resonancia Mate. física Biol. Medicina. 34(4), 631–642. https://doi.org/10.1007/S10334-021-00907-2 (2021).

Artículo Google Académico

Descargar referencias

Agradecemos a los cuatro voluntarios anónimos por su participación, Andrew Webb y Thomas O'Reilly por las discusiones sobre el hardware de MRI, Benjamin Menküc por las contribuciones a MaRCoS y Marcus Prier por el desarrollo de la placa OCRA1.

Este trabajo fue apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España a través de la beca de investigación PID2019-111436RB-C2 Acción cofinanciada por la Unión Europea a través del Programa Operativo del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (EFR) de la Comunidad Valenciana 2014-2020 (IDIFEDER/2018/022 e IDIFEDER/2021/004). JMG y JB agradecen el apoyo del programa Innodocto de la Agencia Valenciana de Innovación (INNTA3/2020/22 e INNTA3/2021/17).

These authors contributed equally: Teresa Guallart-Naval and José M. Algarín.

Tesoro Imaging SL, 46022, Valencia, España

Teresa Guallart-Naval, Rubén Bosch, José Mª González, Juan P. Rigla, Pablo Martínez, José Borreguero & Alfonso Ríos

Instituto de Imagen Molecular e Instrumentación, Consejo Superior de Investigaciones Científicas, 46022, Valencia, España

José María Algarín, Fernando Galve, Eduardo Pallás, José María Benlloch & Joseba Alonso

Institute for Molecular Imaging and Instrumentation, Universidad Politécnica de Valencia, 46022, Valencia, Spain

José María Algarín, Fernando Galve, Eduardo Pallás, José María Benlloch & Joseba Alonso

PhysioMRI Tech SL, 46022, Valencia, España

Rubén Pellicer-Guridi, Yolanda Vives-Gilabert & Francisco J. Lloris

Asociación de investigación MPC, 20018, San Sebastián, Spain

Rubén Pellicer-Guridi

Intelligent Data Analysis Laboratory, Departamento de Electronic Engineering, Universidad de Valencia, 46100, Burjassot, Spain

Yolanda Vives-Gilabert

Colegio Helios, 46183, La Eliana, España

Álvaro Marcos-Perucho

Oxford Ionics, Oxford, OX5 1PF, Reino Unido

Vlad Negnevitski

Medical Imaging Department, Hospital Universitario y Politécnico La Fe, 46026, Valencia, Spain

Luis Martí-Bonmatí

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

Imágenes de campo bajo tomadas por TGN y JMA con ayuda de RB, PM, FJL, JPR y JA Sistema portátil construido por RPG, TGN, JMA, FG, RB, EP, JMG y JA con ayuda de JPR, PM y FJL Análisis de datos y evaluación por JMA, TGN, FG, LMB y JA Electrónica y software de control desarrollados por VN, YVG, JMA, TGN y JB Experimentos de portabilidad concebidos por JA, JMA, TGN y AMP Proyecto concebido y supervisado por AR, JMB y JA. Documento escrito por JA y LMB, con aportes de todos los autores.

Correspondence to Joseba Alonso.

PhysioMRI Tech SL es una organización con ánimo de lucro escindida del Institute for Molecular Imaging and Instrumentation y propietaria del escáner de campo bajo presentado en este trabajo. JMA, FG, JB, JMB y JA tienen patentes pendientes que están licenciadas a PhysioMRI Tech SL JMA, FG, AR, JMB y JA son cofundadores de PhysioMRI Tech SL Todos los demás autores declaran no tener intereses en competencia.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Guallart-Naval, T., Algarín, J., Pellicer-Guridi, R. et al. Portable magnetic resonance imaging of patients indoors, outdoors and at home. Sci Rep 12, 13147 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-17472-w

Descargar cita

Recibido: 31 de marzo de 2022

Aceptado: 26 julio 2022

Publicado: 30 julio 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17472-w

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, un enlace para compartir no está disponible actualmente para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenido Springer Nature SharedIt

Materiales de resonancia magnética en física, biología y medicina (2023)

Materiales de resonancia magnética en física, biología y medicina (2023)

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y Pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.