Motion-robust high-resolution 3D-GRASE pseudo-continuous ASL perfusion imaging at 3T

मस्तिष्क एक जीवित मानचित्र है, जिसे रक्त की एक नदी द्वारा निरंतर पोषण मिलता है जो प्रत्येक कोशिका तक ऑक्सीजन और पोषक तत्व पहुँचाती है। यह मानचित्र कैसे कार्य करता है, या स्ट्रोक या डिमेंशिया जैसी स्थितियों में यह कैसे बाधित होता है, इसे समझने के लिए डॉक्टरों को यह देखने की आवश्यकता होती है कि रक्त वास्तव में कहाँ बह रहा है। दशकों तक, इसे करने का सबसे अच्छा तरीका रक्तप्रवाह में एक बाहरी डाई (dye) इंजेक्ट करना था, एक ऐसी विधि जिसमें जोखिम शामिल थे और जिसे बार-बार दोहराया नहीं जा सकता था। एक सुरक्षित विकल्प, जिसे आर्टेरियल स्पिन लेबलिंग (arterial spin labeling) के रूप में जाना जाता है, शरीर के अपने रक्त को ही एक ट्रेसर के रूप में उपयोग करता है। यह मस्तिष्क तक पहुँचने से पहले धमनियों में मौजूद पानी को चुंबकीय रूप से "टैग" करके काम करता है, जिससे स्कैनर टैग किए गए और बिना टैग वाले रक्त के बीच के अंतर को देख पाता है। इससे बिना किसी सुई या डाई के रक्त प्रवाह की एक तस्वीर बन जाती है। हालाँकि, एक स्पष्ट तस्वीर प्राप्त करना हमेशा एक संघर्ष रहा है। रक्त से मिलने वाला संकेत अत्यंत मंद होता है, और मस्तिष्क की सतह के सूक्ष्म विवरणों को देखने के लिए, शोधकर्ताओं को बहुत छोटे चित्र तत्वों (picture elements) का उपयोग करना पड़ता है, जिससे संकेत और भी कमजोर हो जाता है और स्कैन मामूली हलचल के प्रति भी संवेदनशील हो जाता है। सिर का एक छोटा सा बदलाव भी छवि को धुंधला कर सकता है या ऐसे काल्पनिक आर्टिफैक्ट्स (artifacts) पैदा कर सकता है जो सच्चाई को छिपा देते हैं।

ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन चित्रों को लेने की पूरी प्रक्रिया को फिर से डिजाइन करके इस समस्या का समाधान किया है, चाहे वह स्कैनर द्वारा पल्स भेजने का तरीका हो या कंप्यूटर द्वारा डेटा को वापस जोड़ने का तरीका। उनका लक्ष्य मस्तिष्क के रक्त प्रवाह का एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन मानचित्र बनाना था जो रोगी के सिर हिलने पर भी स्पष्ट रहे। उन्होंने एक विशिष्ट प्रकार के स्कैन पर ध्यान केंद्रित किया जो त्रि-आयामी (three-dimensional) छवि बनाने के लिए कई त्वरित स्नैपशॉट लेता है। हालाँकि यह विधि तेज़ और कुशल है, लेकिन यह अत्यधिक नाजुक है; यदि स्नैपशॉट के बीच में सिर हिल जाता है, तो अंतिम छवि बिखर जाती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि वे तकनीकें जिनका उपयोग छवि को साफ बनाने के लिए किया जाता था, वास्तव में मोशन एरर (गति संबंधी त्रुटियों) को ठीक करना कठिन बना देती थीं। एक सटीक तस्वीर पाने के लिए, उन्हें मस्तिष्क के स्थिर ऊतकों (static tissue) से संकेत को इतनी गहराई से दबाना था कि कंप्यूटर अब संरेखण (align) करने के लिए शरीर रचना (anatomy) को देख ही न सके। यह एक विरोधाभास था: एक साफ छवि प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका, गलतियों को सुधारने की क्षमता खोने का भी सबसे अच्छा तरीका था।

इस समस्या को हल करने के लिए, टीम ने छवियों के पुनर्निर्माण (reconstruction) का एक नया तरीका विकसित किया जो संरेखण के लिए मस्तिष्क की संरचना को देखने पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, उनका कंप्यूटर प्रोग्राम स्कैनर के कॉइल्स (coils) से प्राप्त कच्चे डेटा संकेतों को देखकर यह अनुमान लगाता है कि सिर कैसे हिला है। उन्होंने इसे एक ऐसी रणनीति के साथ जोड़ा जो मस्तिष्क के स्थिर ऊतकों के संकेत को पूरी तरह से शांत कर देती है, जिससे वह "शोर" हट जाता है जो आमतौर पर मंद रक्त प्रवाह को दबा देता है। चूँकि ऊतकों को शांत करने से वे लैंडमार्क भी शांत हो जाते हैं जिनका उपयोग कंप्यूटर शॉट्स को संरेखित करने के लिए करता है, इसलिए उन्हें टुकड़ों को क्रम में रखने के लिए एक नया गणितीय तरीका खनाना पड़ा। उन्होंने यह भी पाया कि जब बैकग्राउंड इतना शांत होता है, तो एक अलग प्रकार का संकेत—त्वचा के नीचे की वसा (fat)—एक बड़ी समस्या बन जाता है, इसलिए उन्होंने ऐसी तकनीक अपनाई जो केवल पानी को उत्तेजित करती है और वसा को अनदेखा करती है। अंत में, उन्होंने टैग किए गए और बिना टैग वाले चित्रों को घटाने (subtract) के तरीके को बदला ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि गणितीय गणना में मंद रक्त संकेत लुप्त न हो जाए।

उनके कार्य के परिणाम दर्शाते हैं कि इन तकनीकों का यह नया संयोजन उल्लेखनीय रूप से प्रभावी है। स्वस्थ स्वयंसेवकों के साथ परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने कुछ लोगों को स्कैनर चलते समय थोड़ा सिर हिलाने के लिए कहा। अतीत में, ऐसी हलचल उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले स्कैन को बर्बाद कर देती, जिससे वह धुंधली और त्रुटियों से भरी रह जाती। हमारी नई विधि के साथ, कंप्यूटर ने गति को सफलतापूर्वक ठीक कर दिया, जिससे छवि की तीक्ष्णता और रक्त प्रवाह का मानचित्र स्पष्ट हो गया। पुरानी विधियों की तुलना में उनके द्वारा बनाई गई छवियां काफी अधिक स्पष्ट और सटीक थीं, भले ही विषय हिल रहे थे। टीम ने पाया कि बैकग्राउंड टिश्यू को पूरी तरह से शांत करके, उन्होंने वास्तव में गति के कारण होने वाली त्रुटियों को कम कर दिया, बशर्ते कंप्यूटर शॉट्स को बिना ऊतकों को देखे संरेखित कर सके। इस दृष्टिकोण ने उन्हें 2.0 मिलीमीटर का रिज़ॉल्यूशन प्राप्त करने की अनुमति दी, जो विवरण का एक ऐसा स्तर है जो मस्तिष्क की सतही परतों को अभूतपूर्व स्पष्टता के साथ प्रकट करता है।

अध्ययन ने यह भी स्पष्ट किया कि मस्तिष्क के इन स्कैनों में गति को ठीक करने के पिछले प्रयास अक्सर क्यों विफल रहे। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि बैकग्राउंड सप्रेशन (background suppression) के मध्यम स्तरों का उपयोग करना एक ऐसा समझौता था जो न तो साफ सिग्नल की आवश्यकता को पूरा करता था और न ही आसान मोशन करेक्शन की। मध्यम सप्रेशन ने पर्याप्त स्थिर ऊतक छोड़ दिए जो मोशन करेक्शन एल्गोरिदम को भ्रमित कर देते थे, और साथ ही पर्याप्त बैकग्राउंड शोर भी छोड़ दिया जो सिर हिलने पर आर्टिफैक्ट्स पैदा करता था। पूर्ण सप्रेशन और अपने नए संरेखण पद्धति का उपयोग करके, उन्होंने उस स्थिर शोर को समाप्त कर दिया जो आमतौर पर गति को धुंधलेपन में बदल देता है। उन्होंने यह भी प्रदर्शित किया कि केवल मानक फैट-सप्रेशन तकनीक पर्याप्त नहीं थी; वसा के संकेत को स्रोत पर ही हटाया जाना आवश्यक था, जिसके लिए एक विशेष पल्स का उपयोग किया गया जो केवल पानी के अणुओं को लक्षित करता है। इस चरण के बिना, वसा का संकेत मस्तिष्क के चारों ओर चमकीले, विचलित करने वाले छल्लों के रूप में दिखाई देता, जो अंतिम छवि को खराब कर देता।

यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने मस्तिष्क इमेजिंग की हर समस्या को हल कर दिया है, न ही यह सुझाव देता है कि रोगी अब किसी भी स्कैन के दौरान स्वतंत्र रूप से हिल सकते हैं। परीक्षण उन स्वयंसेवकों के साथ किए गए थे जिनसे नियंत्रित तरीके से हिलने के लिए कहा गया था, और अध्ययन का ध्यान विशिष्ट रोगों के निदान के बजाय स्पष्ट छवि बनाने की तकनीकी क्षमता पर था। हालाँकि, निष्कर्ष एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करते हैं। यह सिद्ध करके कि उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले रक्त प्रवाह मानचित्रों को गति के प्रति सुदृढ़ बनाया जा सकता है, शोधकर्ताओं ने वास्तविक दुनिया के परिवेश में इन स्कैनों के उपयोग में एक बड़ी बाधा को हटा दिया है। यह विधि मस्तिष्क के रक्त आपूर्ति के विस्तृत दृश्य प्रदान करती है जो पहले बहुत नाजुक थे। यह मस्तिष्क स्वास्थ्य की अधिक विस्तृत और बार-बार निगरानी के द्वार खोलता है, जो संभावित रूप से डॉक्टरों को उन सूक्ष्म संवहनी समस्याओं या रक्त प्रवाह के सूक्ष्म परिवर्तनों को पहचानने में मदद कर सकता है जो पहले गति के धुंधलेपन के कारण छिपे रहते थे। अध्ययन पुष्टि करता है कि सही हार्डवेयर सेटिंग्स और सॉफ्टवेयर पुनर्निर्माण के साथ, मस्तिष्क के नाजुक रक्त प्रवाह को स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है, भले ही रोगी पूरी तरह से स्थिर न रह सके।