Bevezetés: Az elmúlt években megjelentek a nagy felbontó képességű, dedikált kisállat PET/MRI eszközök. Az MR képeken megjelenő képi kontrasztot, illetve a felbontást befolyásoló paraméterek jó megválasztásával optimalizálhatóak a szekvenciák, valamint a gyűjtés hossza is. Célul tűztük ki, olyan szövet-ekvivalens fantomok kialakítását mind kisállat és mind humán MRI készülékekhez, amellyel a szekvencia optimalizálás relaxometriai adatok segítségével lesz elvégezhető.
Anyagok és módszerek: Három különböző mágneses térerőn végeztük a méréseket, 0.5, 1 és 1,5 Tesla. A kísérletekhez 1, 10, 15, 20 és 100 mmol/L koncentrációjú NiCl2 vizes oldatokat, illetve 1%-os agaróz gélben oldott NiCl2 (0; 0,5; 0,95 és 1,8 mmol/L) mintákat készítettünk. A képalkotáshoz kezdetben kis térfogatú ampullákkal dolgoztunk, majd a kisállat PET kamerákhoz használt képminőség fantomot töltöttük fel az oldatokkal. A humán kamerához szükség volt egy nagyobb térfogatra is, így az un. ACR fantomot használtuk. Az agaróz géles mintákat kémcsövekbe, majd később pedig egy általunk készített speciális fantomba helyezve végeztük a méréseket. Szekvenciák: a minták T1 és T2 relaxációját vizsgáltuk SE, FSE, GRE, IR, valamint beépített T1 mapping és MESE szekvenciákkal a különböző mágneses térerőkön.
Eredmények: A NiCl2 oldatok estében a T2 és T1 relaxációs állandók erősen függtek az oldatok koncentrációjától, de a két érték mindig igen közel állt egymáshoz, így nem megfelelő a humán szövetek modellezéséhez. Agaróz géles mintáknál a T1 relaxáció és a koncentrációk között fordított arányosság állt fent a következő adatokkal. 0,5 Tesla: 1401,87 ms (0 mM NiCl2), 683 ms (0,95mM NiCl2). 1 T: 2419,7 ms (0 mM NiCl2), 978,02 ms (0,95mM NiCl2). 1,5 T: 1042,6 ms (0 mM NiCl2); 606,06 ms (0,95mM NiCl2). A T2 relaxáció viszont a koncentrációtól kevésbé függött. (0,5 Tesla: 36,26 ms (0 mM NiCl2), 62,22 ms (0,95mM NiCl2). 1,5 T: 97,66 ms (0 mM NiCl2), 96,81 ms (0,95mM NiCl2).
Következtetés: A NiCl2-ot tartalmazó agaróz gél minták relaxációs tulajdonságai igen közel állnak a humán szövetekéhez, így megfelelő lehet az MRI szekvenciák optimalizálásához.