{"id":5016,"date":"2026-03-17T13:21:18","date_gmt":"2026-03-17T13:21:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/alexandra-cristobal-huerta\/"},"modified":"2026-03-18T08:52:51","modified_gmt":"2026-03-18T08:52:51","slug":"alexandra-cristobal-huerta","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/alexandra-cristobal-huerta\/","title":{"rendered":"Alexandra Cristobal Huerta"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":8,"featured_media":5018,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-5016","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"naam_van_het_proefschift":"Acceleration and Image Enhancement for High Resolution Magnetic Resonance Imaging","samenvatting":"it proefschrift stelt nieuwe technieken voor en onderzoekt deze voor het verkrijgen van\nD drie dimensionale hoge resolutie hersen- en knie MR beelden, zonder verslechtering\nvan het beeld kwaliteit. De drie-dimensionale Fast Spin Echo (3D-FSE) pulse sequentie is\ngekozen om te worden onderzocht, omdat het toelaat om kleine structuren van het lichaam\nin de drie orthogonale vlakken van acquisitive af te beelden, en is vooral relevant in klinische\nomgevingen voor de acquisitie van Proton Density (PD)-gewogen en T 2 -gewogen beelden van\nde knie en hersenen. Echter, de lange acquisitietijd en de hoge speci\ufb01eke absorptiesnelheid\n(SAR) beperken zijn bredere acceptatie als standaardvolgorde binnen klinische protocollen.\nHoofdstuk 1 bevat een inleiding tot de fysica van magnetische resonantie (MR). Wij\nintroduceerden de algemene fysieke concepten, de twee hoofdreeksen waarop de meeste huidige\nsequenties op zijn gebaseerd en de twee geavanceerde sequenties die in dit proefschrift zijn\nonderzocht, met haar voordelen en nadelen. We lichten ook de drie meest populaire toe\nreconstructietechnieken die momenteel beschikbaar zijn in de meeste sequenties en klinische\nscanners. We sluiten dit hoofdstuk af met de introductie van het concept van Deep Learning\n(DL) en haar voordelen.\n\nIn hoofdstuk 2 hebben we inzichten en richting gegeven over de meest geschikte acceler-\natietechniek een van dezen die beschikbaar zijn in klinische scanners om sneller hoge resolutie\nPD-gewogen kniebeelden met een drie-dimensionale Fast Spin Echo (3D-FSE) sequentie. Wij\nhebben Half Fourier (HF), Parallel Imaging (PI) en Compressed Sensing (CS) kwantitatief\nvergeleken in termen van signaal-ruisverhouding (SNR), contrast-ruisverhouding (CNR) en\nscantijd in een fantoom en in-vivo experimenten. Vanuit de verkregen resultaten hebben we\ngeconcludeerd dat PI de hoogste beeldkwaliteit onder de technieken, maar kent de langste\nacquisitietijd. Bij het vergelijken van HF versus CS, verkrijgt het laatste meer wazige beelden\ntussen weefsels dan HF voor dezelfde acquisitietijd. Daarom wordt HF voorgesteld als de\nmeest geschikte versnellingstechniek om te gebruiken voor PD-gewogen kniebeelden met\n3D-FSE in klinische scanners.\n\nOm de acquisitie van 3D-FSE sequenties verder te versnellen en SAR te verminderen,\nin hoofdstuk 3 en hoofdstuk 4 de driedimensionale gradient en spin-echo (3D-GRASE)\nsequentie is ge\u00efmplementeerd en onderzocht samen met PI en CS voor beeldvorming met hoge\nresolutie. In deze hoofdstukken werden verschillende geschikte cartesische k-space trajecten\nen k-space roosters voorgesteld en geevalueerd. Speci\ufb01ek, in hoofdstuk 3 evalueert vier\nverschillende k-space trajecten voor het verkrijgen van knie PD-gewogen beelden en twee\nk-space trajecten voor hersen T 2 -gewogen beelden. Deze trajecten zijn gebaseerd op de SORT\n\nit proefschrift stelt nieuwe technieken voor en onderzoekt deze voor het verkrijgen van\nD drie dimensionale hoge resolutie hersen- en knie MR beelden, zonder verslechtering\nvan het beeld kwaliteit. De drie-dimensionale Fast Spin Echo (3D-FSE) pulse sequentie is\ngekozen om te worden onderzocht, omdat het toelaat om kleine structuren van het lichaam\nin de drie orthogonale vlakken van acquisitive af te beelden, en is vooral relevant in klinische\nomgevingen voor de acquisitie van Proton Density (PD)-gewogen en T 2 -gewogen beelden van\nde knie en hersenen. Echter, de lange acquisitietijd en de hoge speci\ufb01eke absorptiesnelheid\n(SAR) beperken zijn bredere acceptatie als standaardvolgorde binnen klinische protocollen.\nHoofdstuk 1 bevat een inleiding tot de fysica van magnetische resonantie (MR). Wij\nintroduceerden de algemene fysieke concepten, de twee hoofdreeksen waarop de meeste huidige\nsequenties op zijn gebaseerd en de twee geavanceerde sequenties die in dit proefschrift zijn\nonderzocht, met haar voordelen en nadelen. We lichten ook de drie meest populaire toe\nreconstructietechnieken die momenteel beschikbaar zijn in de meeste sequenties en klinische\nscanners. We sluiten dit hoofdstuk af met de introductie van het concept van Deep Learning\n(DL) en haar voordelen.\n\nIn hoofdstuk 2 hebben we inzichten en richting gegeven over de meest geschikte acceler-\natietechniek een van dezen die beschikbaar zijn in klinische scanners om sneller hoge resolutie\nPD-gewogen kniebeelden met een drie-dimensionale Fast Spin Echo (3D-FSE) sequentie. Wij\nhebben Half Fourier (HF), Parallel Imaging (PI) en Compressed Sensing (CS) kwantitatief\nvergeleken in termen van signaal-ruisverhouding (SNR), contrast-ruisverhouding (CNR) en\nscantijd in een fantoom en in-vivo experimenten. Vanuit de verkregen resultaten hebben we\ngeconcludeerd dat PI de hoogste beeldkwaliteit onder de technieken, maar kent de langste\nacquisitietijd. Bij het vergelijken van HF versus CS, verkrijgt het laatste meer wazige beelden\ntussen weefsels dan HF voor dezelfde acquisitietijd. Daarom wordt HF voorgesteld als de\nmeest geschikte versnellingstechniek om te gebruiken voor PD-gewogen kniebeelden met\n3D-FSE in klinische scanners.\n\nOm de acquisitie van 3D-FSE sequenties verder te versnellen en SAR te verminderen,\nin hoofdstuk 3 en hoofdstuk 4 de driedimensionale gradient en spin-echo (3D-GRASE)\nsequentie is ge\u00efmplementeerd en onderzocht samen met PI en CS voor beeldvorming met hoge\nresolutie. In deze hoofdstukken werden verschillende geschikte cartesische k-space trajecten\nen k-space roosters voorgesteld en geevalueerd. Speci\ufb01ek, in hoofdstuk 3 evalueert vier\nverschillende k-space trajecten voor het verkrijgen van knie PD-gewogen beelden en twee\nk-space trajecten voor hersen T 2 -gewogen beelden. Deze trajecten zijn gebaseerd op de SORT\n\nfasecoderingsstrategie in combinatie met lineaire of radiale modulatie. De prestatie van elk\ntraject is ge\u00ebvalueerd in simulatie, in fantoom- en in-vivo experimenten door de Point Spread\nFunction (PSF) en Signaal-tot ruisverhouding (SNR) te meten en vergeleken met vergelijk-\nbare 3D-FSE acquisities. Dit werk concludeerd dat SORT lineaire modulatiecodering voor\nT 2 -gewogen afbeeldingen en SORT Radiale modulatiecodering met M =0 voor PD-gewogen\nafbeeldingen beeldkwaliteit verkrijgt vergelijkbaar met 3D-FSE, terwijl de SAR met meer\ndan 40% wordt verlaagd en de acquisitietijd met 20% wordt verkort. Anderzijds onderzoekt\nHoofdstuk 1 de e\ufb00ecten van de verschillende k-space trajecten voorgesteld in hoofdstuk 4,\nsamen met twee gemeenschappelijke k-space onderbemonsteringsroosters voor CS gecombi-\nneerd met PI (CSPI) in PD gewogen en T 2 -gewogen 3D-GRASE acquisities. CSPI vereist een\nonsamenhangende undersampled, een k-space raster met variabele dichtheid en een volledig\nbemonsterd k-space centrum om een artefactvrije reconstructie te bereiken. Deze vereisten\nzijn vervuld door twee onderbemonsterde rasters die in de literatuur worden voorgesteld voor\nverschillende sequenties en toepassingen: Variable Density (VD) pseudo-random Gaussian\ngrid en VD Poisson-disc grid. De incoherentie van de verschillende combinaties van k-space\ntrajecten en undersampled k-space rasters werden ge\u00ebvalueerd in simulatie, fantoom en in-vivo\nexperimenten, tot slot: dat i) bemonsteringspatronen die een VD Poisson-grid k-space raster\ncombineren in beide PD-gewogen en T 2 -gewogen contrasten verkregen de hoogste incoherentie\nen ii) het traject is laag invloed op de resultaten.\nHoofdstuk 3 en hoofdstuk 4 toonde aan dat de kwaliteit van 3D-GRASE beelden sterk\nafhangt van de traject toegepast tijdens de acquisitie. Bovendien kan het beeldcontrast\nenigszins veranderen met betrekking tot Fast Spin Echo (FSE) als de acquisitieparameters niet\nzorgvuldig zijn gekozen, vanwege de T 2 -gewogen contrast ge\u00efntroduceerd door de Gradient\nRecalled Echos (GREs). In om een oplossing voor dit probleem voor te stellen, staat\ner in hoofdstuk 5 een Deep Learning (DL)- methode methode die: brengt het uiterlijk\nvan 3D-GRASE dichter bij 3D-FSE-beelden, verwijdert artefacten en het bereiken van een\nmeer vergelijkbaar FSE-beeldcontrast werd onderzocht. Drie verschillende DL-modellen zijn\nontwikkeld op basis van een driedimensionaal (3D) U-Net in combinatie met drie verlies\nfuncties die eerder in de literatuur zijn voorgesteld voor regressieproblemen: i) de voxel-wise\nmetrische l 2 -norm, ii) Destructural Similarity Index (DSSIM) en iii) het perceptuele verlies.\nDe resultaten van dit werk toonden aan dat de algehele beeldkwaliteit in het axiale vlak is\nverbeterd wanneer een 3D U-Net met perceptueel verlies wordt toegepast op 3D-GRASE-\nbeelden, aangezien ruis is verwijderd, blijven beelddetails grotendeels behouden en lijkt het\nbeeldcontrast daar meer op van 3D-FSE-beelden. De kwantitatieve statistieken die worden\ngebruikt om de kwaliteit van de afbeeldingen te evalueren bevestigde de hogere beeldkwaliteit\nen gelijkenis tussen de beelden verbeterd door de 3D U-Net en 3D-FSE in het axiale vlak.\nDe beoordeling van de radioloog gaf echter aan dat er verdere ontwikkelingen nodig zijn om\nde interface van de weefsels in de beelden uit de netwerken om deze werkzaamheden toe te\npassen bij de beoordeling van kraakbeen.\nTot slot worden de bijdragen en conclusies van dit proefschrift besproken in hoofdstuk\n6. Hoewel verdere beoordelingen moeten worden uitgevoerd om de technische ontwikkelin-\ngen hiervan over te nemen proefschrift in klinische settings, hebben we de voordelen van\n3D-GRASE met versnelde gereconstrueerde technieken over 3D-FSE en de veelbelovende\nmogelijkheden van DL om te verbeteren de kwaliteit van 3D-GRASE beelden.\n\nfasecoderingsstrategie in combinatie met lineaire of radiale modulatie. De prestatie van elk\ntraject is ge\u00ebvalueerd in simulatie, in fantoom- en in-vivo experimenten door de Point Spread\nFunction (PSF) en Signaal-tot ruisverhouding (SNR) te meten en vergeleken met vergelijk-\nbare 3D-FSE acquisities. Dit werk concludeerd dat SORT lineaire modulatiecodering voor\nT 2 -gewogen afbeeldingen en SORT Radiale modulatiecodering met M =0 voor PD-gewogen\nafbeeldingen beeldkwaliteit verkrijgt vergelijkbaar met 3D-FSE, terwijl de SAR met meer\ndan 40% wordt verlaagd en de acquisitietijd met 20% wordt verkort. Anderzijds onderzoekt\nHoofdstuk 1 de e\ufb00ecten van de verschillende k-space trajecten voorgesteld in hoofdstuk 4,\nsamen met twee gemeenschappelijke k-space onderbemonsteringsroosters voor CS gecombi-\nneerd met PI (CSPI) in PD gewogen en T 2 -gewogen 3D-GRASE acquisities. CSPI vereist een\nonsamenhangende undersampled, een k-space raster met variabele dichtheid en een volledig\nbemonsterd k-space centrum om een artefactvrije reconstructie te bereiken. Deze vereisten\nzijn vervuld door twee onderbemonsterde rasters die in de literatuur worden voorgesteld voor\nverschillende sequenties en toepassingen: Variable Density (VD) pseudo-random Gaussian\ngrid en VD Poisson-disc grid. De incoherentie van de verschillende combinaties van k-space\ntrajecten en undersampled k-space rasters werden ge\u00ebvalueerd in simulatie, fantoom en in-vivo\nexperimenten, tot slot: dat i) bemonsteringspatronen die een VD Poisson-grid k-space raster\ncombineren in beide PD-gewogen en T 2 -gewogen contrasten verkregen de hoogste incoherentie\nen ii) het traject is laag invloed op de resultaten.\nHoofdstuk 3 en hoofdstuk 4 toonde aan dat de kwaliteit van 3D-GRASE beelden sterk\nafhangt van de traject toegepast tijdens de acquisitie. Bovendien kan het beeldcontrast\nenigszins veranderen met betrekking tot Fast Spin Echo (FSE) als de acquisitieparameters niet\nzorgvuldig zijn gekozen, vanwege de T 2 -gewogen contrast ge\u00efntroduceerd door de Gradient\nRecalled Echos (GREs). In om een oplossing voor dit probleem voor te stellen, staat\ner in hoofdstuk 5 een Deep Learning (DL)- methode methode die: brengt het uiterlijk\nvan 3D-GRASE dichter bij 3D-FSE-beelden, verwijdert artefacten en het bereiken van een\nmeer vergelijkbaar FSE-beeldcontrast werd onderzocht. Drie verschillende DL-modellen zijn\nontwikkeld op basis van een driedimensionaal (3D) U-Net in combinatie met drie verlies\nfuncties die eerder in de literatuur zijn voorgesteld voor regressieproblemen: i) de voxel-wise\nmetrische l 2 -norm, ii) Destructural Similarity Index (DSSIM) en iii) het perceptuele verlies.\nDe resultaten van dit werk toonden aan dat de algehele beeldkwaliteit in het axiale vlak is\nverbeterd wanneer een 3D U-Net met perceptueel verlies wordt toegepast op 3D-GRASE-\nbeelden, aangezien ruis is verwijderd, blijven beelddetails grotendeels behouden en lijkt het\nbeeldcontrast daar meer op van 3D-FSE-beelden. De kwantitatieve statistieken die worden\ngebruikt om de kwaliteit van de afbeeldingen te evalueren bevestigde de hogere beeldkwaliteit\nen gelijkenis tussen de beelden verbeterd door de 3D U-Net en 3D-FSE in het axiale vlak.\nDe beoordeling van de radioloog gaf echter aan dat er verdere ontwikkelingen nodig zijn om\nde interface van de weefsels in de beelden uit de netwerken om deze werkzaamheden toe te\npassen bij de beoordeling van kraakbeen.\nTot slot worden de bijdragen en conclusies van dit proefschrift besproken in hoofdstuk\n6. Hoewel verdere beoordelingen moeten worden uitgevoerd om de technische ontwikkelin-\ngen hiervan over te nemen proefschrift in klinische settings, hebben we de voordelen van\n3D-GRASE met versnelde gereconstrueerde technieken over 3D-FSE en de veelbelovende\nmogelijkheden van DL om te verbeteren de kwaliteit van 3D-GRASE beelden.\n\nGlossary\n\nB 0 Main static \ufb01eld, measured in Teslas .\nB 1 Radiofrequency \ufb01eld which is applied perpendicular to\nB 0 .\n\nT 1 Spin-lattice relaxation time.\nT 2 Spin-spin relaxation time.\nT 2 \u2217 T2 contrast that results from inhomogeneities in the\nmain magnetic \ufb01eld or due to some tissue properties.\n\nEPI factor The number of gradient echoes in-between RF refocusing\npulses for a GRASE sequence.\n\nin-vivo A living organism, such as a human.\n\nk-space Representation of the spatial frequency information in\n2D or 3D.\n\nPhantom Arti\ufb01cial object which can mimic some tissue properties\nor contain some details structures. It is mainly used for\ntests and calibrations.\n\nRF-spacing Time in-between two refocusing pulses.\n\nTrajectory The way that k-space is \ufb01lled in time during acquition\nplural.\n\nGlossary\n\nB 0 Main static \ufb01eld, measured in Teslas .\nB 1 Radiofrequency \ufb01eld which is applied perpendicular to\nB 0 .\n\nT 1 Spin-lattice relaxation time.\nT 2 Spin-spin relaxation time.\nT 2 \u2217 T2 contrast that results from inhomogeneities in the\nmain magnetic \ufb01eld or due to some tissue properties.\n\nEPI factor The number of gradient echoes in-between RF refocusing\npulses for a GRASE sequence.\n\nin-vivo A living organism, such as a human.\n\nk-space Representation of the spatial frequency information in\n2D or 3D.\n\nPhantom Arti\ufb01cial object which can mimic some tissue properties\nor contain some details structures. It is mainly used for\ntests and calibrations.\n\nRF-spacing Time in-between two refocusing pulses.\n\nTrajectory The way that k-space is \ufb01lled in time during acquition\nplural.\n\nAcronyms\n\n1D One-dimensional.\n2D Two-dimensional.\n2D-FSE Two-dimensional Fast Spin Echo.\n3D Three-dimensional.\n3D-FSE Three-dimensional Fast Spin Echo.\n3D-GRASE Three-dimensional Gradient and Spin Echo.\n3D-MRCP Three-dimensional MR cholangiopancreatography.\n\nACS Autocalibrated Signal.\nARC Autocalibrating Reconstruction for Cartesian imaging.\nASL Arterial Spin Labelling.\n\nBM Bone Marrow.\n\nCG Cartilage.\nCNN Convolutional Neural Network.\nCNR Contrast to Noise Ratio.\n\nCS Compressed Sensing.\nCSF Cerebrospinal Fluid.\nCSPI Compressed Sensing and Parallel Imaging.\n\nDL Deep Learning.\nDSSIM Destructural Similarity Index.\n\nAcronyms\n\n1D One-dimensional.\n2D Two-dimensional.\n2D-FSE Two-dimensional Fast Spin Echo.\n3D Three-dimensional.\n3D-FSE Three-dimensional Fast Spin Echo.\n3D-GRASE Three-dimensional Gradient and Spin Echo.\n3D-MRCP Three-dimensional MR cholangiopancreatography.\n\nACS Autocalibrated Signal.\nARC Autocalibrating Reconstruction for Cartesian imaging.\nASL Arterial Spin Labelling.\n\nBM Bone Marrow.\n\nCG Cartilage.\nCNN Convolutional Neural Network.\nCNR Contrast to Noise Ratio.\n\nCS Compressed Sensing.\nCSF Cerebrospinal Fluid.\nCSPI Compressed Sensing and Parallel Imaging.\n\nDL Deep Learning.\nDSSIM Destructural Similarity Index.\n\n118 Acronyms Acronyms 119\n\nEPI Echo Planar Imaging. Qscore Quality Score.\nESP Echo Spacing.\nET Echo Time. ReLU Recti\ufb01ed Linear Unit.\nETL Echo Train Length. RF Radio-frequency.\nROI Region of Interest.\nFC Femoral Cartilage.\nFDA Food and Drug Administration. SAR Speci\ufb01c Absorption Rate.\n\nfMRI Functional Magnetic Resonance Imaging. SE Spin Echo.\nFSE Fast Spin Echo. SENSE Sensitivity Encoding.\nFWHM Full-With-Half-Maximum. SF Synovial Fluid.\nSNR Signal to Noise Ratio.\nGM Grey Matter. SSIM Structural similarity Index.\nGPU Graphics Processing Unit.\nGRAPPA Generalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition. TE Echo Time.\nGRASE Gradient and Spin Echo. TOI Tissue of Interest.\nGRE Gradient Recalled Echo. TR Repetition Time.\n\nHF Half Fourier. VD Variable Density.\nVFA Variable Flip Angle.\nILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.\nWM White Matter.\nML Machine Learning.\nMR Magnetic Resonance.\nMRI Magnetic Resonance Imaging.\nMS-SSIM Multiscale Structural Similarity.\nMTF Modulation Transfer Function.\n\nPD Proton Density.\nPI Parallel Imaging.\nPIQUE no-reference Perception-based Image Quality Evaluator.\nPSF Point Spread Function.\n\n118 Acronyms Acronyms 119\n\nEPI Echo Planar Imaging. Qscore Quality Score.\nESP Echo Spacing.\nET Echo Time. ReLU Recti\ufb01ed Linear Unit.\nETL Echo Train Length. RF Radio-frequency.\nROI Region of Interest.\nFC Femoral Cartilage.\nFDA Food and Drug Administration. SAR Speci\ufb01c Absorption Rate.\n\nfMRI Functional Magnetic Resonance Imaging. SE Spin Echo.\nFSE Fast Spin Echo. SENSE Sensitivity Encoding.\nFWHM Full-With-Half-Maximum. SF Synovial Fluid.\nSNR Signal to Noise Ratio.\nGM Grey Matter. SSIM Structural similarity Index.\nGPU Graphics Processing Unit.\nGRAPPA Generalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition. TE Echo Time.\nGRASE Gradient and Spin Echo. TOI Tissue of Interest.\nGRE Gradient Recalled Echo. TR Repetition Time.\n\nHF Half Fourier. VD Variable Density.\nVFA Variable Flip Angle.\nILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.\nWM White Matter.\nML Machine Learning.\nMR Magnetic Resonance.\nMRI Magnetic Resonance Imaging.\nMS-SSIM Multiscale Structural Similarity.\nMTF Modulation Transfer Function.\n\nPD Proton Density.\nPI Parallel Imaging.\nPIQUE no-reference Perception-based Image Quality Evaluator.\nPSF Point Spread Function.","summary":"his thesis proposes and investigates novel techniques to shorten the acquisition of three-\nT dimensional high-resolution brain and knee MR images, without deteriorating image\nquality. The Three-dimensional Fast Spin Echo (3D-FSE) pulse sequence was chosen as\nsequence to investigate since it allows depicting small structures of the body isotropically\nin the three orthogonal planes of acquisition, and is especially relevant in clinical settings\nfor acquiring Proton Density (PD)-weighted and T 2 -weighted images from knee and brain.\nHowever, its long acquisition time and its high Speci\ufb01c Absorption Rate (SAR) limit its\nwider acceptance as standard sequence within clinical protocols.\nAn introduction to Magnetic Resonance (MR) physics is provided in Chapter 1. We\nintroduced the general physical concepts, the two main sequences on which most of the\ncurrent sequences are based on and the two advanced sequences investigated in this thesis,\nwith its advantages and disadvantages. We also explain the three most popular reconstruction\ntechniques currently available in most of the sequences and clinical scanners. We \ufb01nalize this\nchapter by introducing the concept of Deep Learning (DL) and its advantages.\nIn Chapter 2 we provided insights and guidance about the most suitable acceleration\ntechnique among the ones available in clinical scanners to acquire faster high-resolution\nPD-weighted knee images with a 3D-FSE sequence. We compared Half Fourier (HF), Parallel\nImaging (PI) and Compressed Sensing (CS) quantitatively in terms of Signal to Noise\nRatio (SNR), Contrast to Noise Ratio (CNR) and scanning time in a phantom and in-vivo\nexperiments. From our results we concluded that PI obtains the highest image quality among\nthe techniques but has in the longest acquisition time. When comparing HF versus CS, the\nlatest obtains more blurry images between tissues than HF for the same acquisition time.\nTherefore, HF is proposed as the most suitable acceleration technique to use for PD-weighted\nknee images with 3D-FSE in clinical scanners.\nTo further accelerate the acquisition of 3D-FSE sequences and reduce SAR, in Chapter 3\nand Chapter 4 the Three-dimensional Gradient and Spin Echo (3D-GRASE) sequence was\nimplemented and investigated together with PI and CS for high resolution imaging. In these\nchapters, several suitable cartesian k-space trajectories and k-space grids were proposed and\nevaluated. Speci\ufb01cally, Chapter 3 evaluates four di\ufb00erent k-space trajectories for obtaining\nknee PD-weighted images and two k-space trajectories for brain T 2 -weighted images. These\ntrajectories were based on the SORT phase-encoding strategy combined with linear or radial\nmodulation. The performance of each trajectory was evaluated in simulation, in phantom and\nin-vivo experiments by measuring the Point Spread Function (PSF) and Signal to Noise Ratio\n\nhis thesis proposes and investigates novel techniques to shorten the acquisition of three-\nT dimensional high-resolution brain and knee MR images, without deteriorating image\nquality. The Three-dimensional Fast Spin Echo (3D-FSE) pulse sequence was chosen as\nsequence to investigate since it allows depicting small structures of the body isotropically\nin the three orthogonal planes of acquisition, and is especially relevant in clinical settings\nfor acquiring Proton Density (PD)-weighted and T 2 -weighted images from knee and brain.\nHowever, its long acquisition time and its high Speci\ufb01c Absorption Rate (SAR) limit its\nwider acceptance as standard sequence within clinical protocols.\nAn introduction to Magnetic Resonance (MR) physics is provided in Chapter 1. We\nintroduced the general physical concepts, the two main sequences on which most of the\ncurrent sequences are based on and the two advanced sequences investigated in this thesis,\nwith its advantages and disadvantages. We also explain the three most popular reconstruction\ntechniques currently available in most of the sequences and clinical scanners. We \ufb01nalize this\nchapter by introducing the concept of Deep Learning (DL) and its advantages.\nIn Chapter 2 we provided insights and guidance about the most suitable acceleration\ntechnique among the ones available in clinical scanners to acquire faster high-resolution\nPD-weighted knee images with a 3D-FSE sequence. We compared Half Fourier (HF), Parallel\nImaging (PI) and Compressed Sensing (CS) quantitatively in terms of Signal to Noise\nRatio (SNR), Contrast to Noise Ratio (CNR) and scanning time in a phantom and in-vivo\nexperiments. From our results we concluded that PI obtains the highest image quality among\nthe techniques but has in the longest acquisition time. When comparing HF versus CS, the\nlatest obtains more blurry images between tissues than HF for the same acquisition time.\nTherefore, HF is proposed as the most suitable acceleration technique to use for PD-weighted\nknee images with 3D-FSE in clinical scanners.\nTo further accelerate the acquisition of 3D-FSE sequences and reduce SAR, in Chapter 3\nand Chapter 4 the Three-dimensional Gradient and Spin Echo (3D-GRASE) sequence was\nimplemented and investigated together with PI and CS for high resolution imaging. In these\nchapters, several suitable cartesian k-space trajectories and k-space grids were proposed and\nevaluated. Speci\ufb01cally, Chapter 3 evaluates four di\ufb00erent k-space trajectories for obtaining\nknee PD-weighted images and two k-space trajectories for brain T 2 -weighted images. These\ntrajectories were based on the SORT phase-encoding strategy combined with linear or radial\nmodulation. The performance of each trajectory was evaluated in simulation, in phantom and\nin-vivo experiments by measuring the Point Spread Function (PSF) and Signal to Noise Ratio\n\n(SNR), and compared with similar 3D-FSE acquisitions. From this work it was concluded that\nSORT Linear modulation encoding for T 2 -weighted images and SORT Radial modulation\nencoding with M=0 for PD-weighted images obtain image quality comparable to 3D-FSE,\nwhile reducing SAR by more than 40% and shortening acquisition time by 20%. On the\nother hand, Chapter 4 investigates the e\ufb00ects of the di\ufb00erent k-space trajectories proposed\nin Chapter 3 together with two common k-space undersampling grids for CS combined with\nPI (CSPI) in PD-weighted and T 2 -weighted 3D-GRASE acquisitions. CSPI requires an\nincoherent undersampling, a variable density k-space grid and a fully sampled k-space center\nin order to achieve an artefact-free reconstruction. Two undersampled grids proposed in\nthe literature for di\ufb00erent sequences and applications ful\ufb01ll these requirements: Variable\nDensity (VD) pseudo-random Gaussian grid and VD Poisson-disc grid. The incoherence\nof the di\ufb00erent combinations of k-space trajectories and undersampled k-space grids was\nevaluated in simulation, phantom and in-vivo experiments, concluding that i) sampling\npatterns combining a VD Poisson-disc k-space grid in both PD-weighted and T 2 -weighted\ncontrasts obtained the highest incoherence and ii) the trajectory has low in\ufb02uence on the\nresults.\n\nChapter 3 and Chapter 4 shown that the quality of 3D-GRASE images highly depends\non the trajectory applied during the acquisition. Moreover, the image contrast can slightly\nchange with respect to Fast Spin Echo (FSE) if the acquisition parameters are not carefully\nchosen, due to the T -weighted contrast introduced by the Gradient Recalled Echos (GREs).\n\u2217\n\nIn order to propose a solution to this problem, in Chapter 5 a Deep Learning (DL) method\nthat brings the appearance of 3D-GRASE closer to 3D-FSE images, removing artefacts and\nachieving a more similar FSE image contrast, was investigated. Three di\ufb00erent DL models\nwere developed based on a Three-dimensional (3D) U-Net in combination with three loss\nfunctions previously proposed in the literature for regression problems: i) the voxel-wise\nmetric l 2 -norm, ii) Destructural Similarity Index (DSSIM) and iii) the perceptual loss. The\nresults from this work showed that the overall image quality in the axial plane is improved\nwhen a 3D U-Net with a perceptual loss is applied to 3D-GRASE images, since noise is\nremoved, image details are mostly preserved and image contrast is more similar to that\nof 3D-FSE images. The quantitative metrics used to evaluate the quality of the images\ncorroborated the higher image quality and similarity between the images enhanced by the\n3D U-Net and 3D-FSE in the axial plane. However, the radiologist assessment indicated that\nfurther developments need to be performed to improve the interface of the tissues in the\nimages from the networks to apply this work in the assessment of cartilage.\nFinally, the contributions and conclusions of this thesis are discussed in Chapter 6.\nAlthough further assessments need to be performed to adopt the technical developments of\nthis thesis in clinical settings, we have shown the bene\ufb01ts of 3D-GRASE with accelerated\nreconstructed techniques over 3D-FSE and the promising capabilities of DL to enhance the\nquality of 3D-GRASE images.\n\n(SNR), and compared with similar 3D-FSE acquisitions. From this work it was concluded that\nSORT Linear modulation encoding for T 2 -weighted images and SORT Radial modulation\nencoding with M=0 for PD-weighted images obtain image quality comparable to 3D-FSE,\nwhile reducing SAR by more than 40% and shortening acquisition time by 20%. On the\nother hand, Chapter 4 investigates the e\ufb00ects of the di\ufb00erent k-space trajectories proposed\nin Chapter 3 together with two common k-space undersampling grids for CS combined with\nPI (CSPI) in PD-weighted and T 2 -weighted 3D-GRASE acquisitions. CSPI requires an\nincoherent undersampling, a variable density k-space grid and a fully sampled k-space center\nin order to achieve an artefact-free reconstruction. Two undersampled grids proposed in\nthe literature for di\ufb00erent sequences and applications ful\ufb01ll these requirements: Variable\nDensity (VD) pseudo-random Gaussian grid and VD Poisson-disc grid. The incoherence\nof the di\ufb00erent combinations of k-space trajectories and undersampled k-space grids was\nevaluated in simulation, phantom and in-vivo experiments, concluding that i) sampling\npatterns combining a VD Poisson-disc k-space grid in both PD-weighted and T 2 -weighted\ncontrasts obtained the highest incoherence and ii) the trajectory has low in\ufb02uence on the\nresults.\n\nChapter 3 and Chapter 4 shown that the quality of 3D-GRASE images highly depends\non the trajectory applied during the acquisition. Moreover, the image contrast can slightly\nchange with respect to Fast Spin Echo (FSE) if the acquisition parameters are not carefully\nchosen, due to the T -weighted contrast introduced by the Gradient Recalled Echos (GREs).\n\u2217\n\nIn order to propose a solution to this problem, in Chapter 5 a Deep Learning (DL) method\nthat brings the appearance of 3D-GRASE closer to 3D-FSE images, removing artefacts and\nachieving a more similar FSE image contrast, was investigated. Three di\ufb00erent DL models\nwere developed based on a Three-dimensional (3D) U-Net in combination with three loss\nfunctions previously proposed in the literature for regression problems: i) the voxel-wise\nmetric l 2 -norm, ii) Destructural Similarity Index (DSSIM) and iii) the perceptual loss. The\nresults from this work showed that the overall image quality in the axial plane is improved\nwhen a 3D U-Net with a perceptual loss is applied to 3D-GRASE images, since noise is\nremoved, image details are mostly preserved and image contrast is more similar to that\nof 3D-FSE images. The quantitative metrics used to evaluate the quality of the images\ncorroborated the higher image quality and similarity between the images enhanced by the\n3D U-Net and 3D-FSE in the axial plane. However, the radiologist assessment indicated that\nfurther developments need to be performed to improve the interface of the tissues in the\nimages from the networks to apply this work in the assessment of cartilage.\nFinally, the contributions and conclusions of this thesis are discussed in Chapter 6.\nAlthough further assessments need to be performed to adopt the technical developments of\nthis thesis in clinical settings, we have shown the bene\ufb01ts of 3D-GRASE with accelerated\nreconstructed techniques over 3D-FSE and the promising capabilities of DL to enhance the\nquality of 3D-GRASE images.","auteur":"Alexandra Cristobal Huerta","auteur_slug":"alexandra-cristobal-huerta","publicatiedatum":"26 januari 2022","taal":"EN","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/alexandracristobalhuerta?iframe=true","url_download_pdf":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/download\/157aa4f4-a9f1-499f-8cd6-8c429aae0065\/optimized","url_epub":"","ordernummer":"FTP-202603171252","isbn":"978-94-6423-599-9","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Erasmus Universiteit Rotterdam","afbeeldingen":5018,"naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Erasmus Universiteit Rotterdam","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/5016","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5016"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/5016\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5019,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/5016\/revisions\/5019"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5018"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5016"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=5016"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}