The aim of this study was to evaluate the effects of low-dose (10 mg) and high-dose (80 mg) atorvastatin on carotid plaque inflammation as determined by ultrasmall superparamagnetic iron oxide (USPIO)-enhanced carotid magnetic resonance imaging (MRI). The hypothesis was that treatment with 80 mg atorvastatin would demonstrate quantifiable changes in USPIO-enhanced MRI-defined inflammation within the first 3 months of therapy. Preliminary studies indicate that USPIO-enhanced MRI can identify macrophage infiltration in human carotid atheroma in vivo and hence may be a surrogate marker of plaque inflammation. Forty-seven patients with carotid stenosis >40% on duplex ultrasonography and who demonstrated intraplaque accumulation of USPIO on MRI at baseline were randomly assigned in a balanced, double-blind manner to either 10 or 80 mg atorvastatin daily for 12 weeks. Baseline statin therapy was equivalent to 10 mg of atorvastatin or less. The primary end point was change from baseline in signal intensity (ΔSI) on USPIO-enhanced MRI in carotid plaque at 6 and 12 weeks. Twenty patients completed 12 weeks of treatment in each group. A significant reduction from baseline in USPIO-defined inflammation was observed in the 80-mg group at both 6 weeks (ΔSI 0.13; p = 0.0003) and at 12 weeks (ΔSI 0.20; p < 0.0001). No difference was observed with the low-dose regimen. The 80-mg atorvastatin dose significantly reduced total cholesterol by 15% (p = 0.0003) and low-density lipoprotein cholesterol by 29% (p = 0.0001) at 12 weeks. Aggressive lipid-lowering therapy over a 3-month period is associated with significant reduction in USPIO-defined inflammation. USPIO-enhanced MRI methodology may be a useful imaging biomarker for the screening and assessment of therapeutic response to “anti-inflammatory” interventions in patients with atherosclerotic lesions. (Effects of Atorvastatin on Macrophage Activity and Plaque Inflammation Using Magnetic Resonance Imaging [ATHEROMA]; NCT00368589)

Inflammation within atherosclerotic lesions contributes to plaque instability and vulnerability to rupture. We set out to evaluate the use of a macrophage labeling agent to identify carotid plaque inflammation by in vivo magnetic resonance imaging (MRI).Thirty patients with symptomatic severe carotid stenosis scheduled for carotid endarterectomy underwent multi-sequence MRI of the carotid bifurcation before and after injection of ultrasmall superparamagnetic particles of iron oxide (USPIOs). USPIO particles accumulated in macrophages in 24 of 30 plaques (80%). Areas of signal intensity reduction, corresponding to USPIO/macrophage-positive histological sections, were visualized in 24 of 27 (89%) patients, with an average reduction in signal intensity induced by the USPIO particles of 24% (range, 3.1% to 60.8%).USPIO-enhanced MRI can identify plaque inflammation in vivo by accumulation of USPIO within macrophages in carotid plaques.

To assess the feasibility of sodium-23 MRI for performing quantitative and non-invasive measurements of total sodium concentration (TSC) and relaxation in a variety of abdominal organs.

Intraoperative neuronavigation is currently an essential component of neurosurgical operations in several contexts. Recent progress in mixed reality (MR) technology has attempted to overcome the disadvantages of standard neuronavigation systems allowing the surgeon to superimpose a 3D rendered image onto the patient's anatomy. We present the first study in the literature to assess the surface matching accuracy of MR rendered image. For the purposes of this study, we used HoloLens 2 with virtual surgery intelligence providing the software capability for image rendering. To assess the accuracy of using mixed reality device for neuronavigation intraoperatively. This study seeks to assess the accuracy of rendered holographic images from a mixed reality device as a means for neuronavigation intraoperatively. We used the Realistic Operative Workstation for Educating Neurosurgical Apprentices to represent a patient's skull with intracranial components which underwent standardized computed tomography (CT) and MRI imaging. Eleven predefined points were used for purposes of assessing the accuracy of the rendered image, compared with the intraoperative gold standard neuronavigation. The mean HoloLens values against the ground truth were significantly higher when compared with Stealth using CT scan as the imaging modality. Using extracranial anatomic landmarks, the HoloLens error values continued to be significantly higher in magnitude when compared with Stealth across CT and MRI. This study provides a relatively easy and feasible method to assess accuracy of MR-based navigation without requiring any additions to the established imaging protocols. We failed to show the equivalence of MR-based navigation over the current neuronavigation systems.

Motivation: The short, but non-zero, time taken to switch between transmit and receive results in a dead-time gap in Zero Echo-Time (ZTE) imaging, which leads to substantial reconstruction artifacts. Goal(s): Determine the missing data in the dead-time gap without any additional acquisition. Approach: We reformulate the reconstruction problem as a nuclear norm minimization problem to implicitly fill the missing data through iterative reconstruction. Results: The proposed method demonstrates that the missing data can be filled using low-rank without sacrificing image quality. Impact: We present a method for filling the dead-time gap in ZTE imaging using low-rank that does not require the collection of additional data.

Motivation: To investigate the effect of a deep learning reconstruction algorithm on radiomic image features. Goal(s): To assess the effect of AIRTM Recon Deep Learning (ARDL), a commercial AI reconstruction algorithm, on radiomic features in a set of phantoms. Approach: A set of radiomic phantoms were constructed and used to acquire images with different numbers of signal averages and ARDL levels. Effects were evaluated through intraclass correlation coefficient (ICC) measures. Results: Radiomic features maintain excellent ICC values (&gt;0.9) at a constant SNR with ARDL Low, but ICC values decrease with higher ARDL levelsImpact: This research highlights how deep learning image reconstruction can alter radiomic features and could help define a subset of stable features. The level of deep learning reconstruction applied is shown to have significant impact, even at constant SNR.

Motivation: Sodium homeostasis is altered in abdominal pathologies such as cancer and cardiovascular disease, but established quantification techniques require an invasive biopsy. Goal(s): Quantification of abdominal sodium content and T2* relaxation in abdominal organs and fluid-filled structures using 23Na-MRI. Approach: Proton and sodium imaging of the abdomen was performed in 18 healthy volunteers using a 3D cones sequence and a sodium-tuned body coil on a clinical 3 T system. Results: Mean total sodium concentration and long T2* relaxation times were measured in 8 organs and fluid-filled structures; results agreed with previously published work in human and animal models. Impact: Quantitative 23Na-MRI measurements in healthy volunteers will serve as a baseline to evaluate pathological changes in hypertension and kidney tumour characterisation. This may assist in the assessment of treatment efficacy, thereby reducing the need for invasive biopsy techniques.

Motivation: Osteoarthritis (OA) leads to cartilage degradation and pain, impacting patients' lives. MRI allows detailed cartilage assessment; however, limited sensitivity hinders early-phase clinical trials developing disease-modifying treatments. Goal(s): To apply 3D cartilage surface mapping in a homogeneous patient group over 12 months. Approach: Combined morphological and compositional cartilage MRI with 3D surface-based analysis to assess longitudinal changes within patients with mild OA. Results: Bi-directional cartilage thickness, T1&rho;, and T2 alterations exceeding measurement errors were observed after 12 months. Medial femorotibial cartilage thinned, while lateral tibial cartilage thickened. Cartilage thickness changes correlated negatively with T1&rho; and T2 changes in tibial and patellar cartilage. Impact: The results and methods presented can improve understanding of early structural and compositional changes in cartilage, monitoring disease progression and assessing the effectiveness of therapeutic interventions in OA.

Abstract Medical imaging is a revolutionary field that has transformed healthcare, providing clinicians with the ability to view the inside of the body without invasive procedures. This overview traces the evolution of the major medical imaging modalities from their inception to the advanced technologies used today. Starting with the serendipitous discovery of X-rays by Wilhelm Conrad Röntgen in 1895 the subsequent developments in various imaging modalities including fluoroscopy, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), nuclear medicine and ultrasound imaging are chronicled. The technological breakthroughs, pioneering scientists and clinicians involved, and the significant impact of these advancements on diagnostic medicine are discussed. Additionally the integration of digital imaging, artificial intelligence (AI) and machine learning technologies into medical imaging is considered together with their potential to revolutionise diagnostic procedures, enhance patient care and streamline healthcare delivery.