Diffusion tensor imaging is often performed by acquiring a series of diffusion-weighted spin-echo echo-planar images with different direction diffusion gradients. A problem of echo-planar images is the geometrical distortions that obtain near junctions between tissues of differing magnetic susceptibility. This results in distorted diffusion-tensor maps. To resolve this we suggest acquiring two images for each diffusion gradient; one with bottom-up and one with top-down traversal of k-space in the phase-encode direction. This achieves the simultaneous goals of providing information on the underlying displacement field and intensity maps with adequate spatial sampling density even in distorted areas. The resulting DT maps exhibit considerably higher geometric fidelity, as assessed by comparison to an image volume acquired using a conventional 3D MR technique.

Abstract Current neuroimaging acquisition and processing approaches tend to be optimised for quality rather than speed. However, rapid acquisition and processing of neuroimaging data can lead to novel neuroimaging paradigms, such as adaptive acquisition, where rapidly processed data is used to inform subsequent image acquisition steps. Here we first evaluate the impact of several processing steps on the processing time and quality of registration of manually labelled T 1 -weighted MRI scans. Subsequently, we apply the selected rapid processing pipeline both to rapidly acquired multicontrast EPImix scans of 95 participants (which include T 1 -FLAIR, T 2 , T 2 *, T 2 -FLAIR, DWI & ADC contrasts, acquired in ∼1 minute), as well as to slower, more standard single-contrast T 1 -weighted scans of a subset of 66 participants. We quantify the correspondence between EPImix and single-contrast T 1 -weighted scans, using correlations between voxels and regions of interest across participants, measures of within- and between-participant identifiability as well as regional structural covariance networks. Furthermore, we explore the use of EPImix for the rapid construction of morphometric similarity networks. Finally, we quantify the reliability of EPImix-derived data using test-retest scans of 10 participants. Our results demonstrate that quantitative information can be derived from a neuroimaging scan acquired and processed within minutes, which could further be used to implement adaptive multimodal imaging and tailor neuroimaging examinations to individual patients. Abstract Figure Graphical abstract.

Overuse of computed tomography (CT)-based cerebrovascular imaging in the emergency department (ED) and inpatient settings, notably CT angiography of the head and neck (CTAHN) for minor and non-focal neurological presentations, stresses imaging services and exposes patients to radiation and contrast. Furthermore, such CT-based imaging is often insufficient for definitive diagnosis, necessitating additional MR imaging. Recent advances in fast MRI may allow for timely assessment and reduced need for CTAHN in select populations.