Recent advances in high-field MRI have dramatically improved the visualization of human brain anatomy in vivo. Most notably, in cortical gray matter, strong contrast variations have been observed that appear to reflect the local laminar architecture. This contrast has been attributed to subtle variations in the magnetic properties of brain tissue, possibly reflecting varying iron and myelin content. To establish the origin of this contrast, MRI data from postmortem brain samples were compared with electron microscopy and histological staining for iron and myelin. The results show that iron is distributed over laminae in a pattern that is suggestive of each region’s myeloarchitecture and forms the dominant source of the observed MRI contrast.

Recent advances in high-field (≥7 T) MRI have made it possible to study the fine structure of the human brain at the level of fiber bundles and cortical layers. In particular, techniques aimed at detecting MRI resonance frequency shifts originating from local variation in magnetic susceptibility and other sources have greatly improved the visualization of these structures. A recent theoretical study [He X, Yablonskiy DA (2009) Proc Natl Acad Sci USA 106:13558–13563] suggests that MRI resonance frequency may report not only on tissue composition, but also on microscopic compartmentalization of susceptibility inclusions and their orientation relative to the magnetic field. The proposed sensitivity to tissue structure may greatly expand the information available with conventional MRI techniques. To investigate this possibility, we studied postmortem tissue samples from human corpus callosum with an experimental design that allowed separation of microstructural effects from confounding macrostructural effects. The results show that MRI resonance frequency does depend on microstructural orientation. Furthermore, the spatial distribution of the resonance frequency shift suggests an origin related to anisotropic susceptibility effects rather than microscopic compartmentalization. This anisotropy, which has been shown to depend on molecular ordering, may provide valuable information about tissue molecular structure.

Motivation: An advanced quantitative susceptibility mapping (QSM) technique, χ-separation, requires tissue field map and R2* to separate paramagnetic and diamagnetic components. As the background field is removed to acquire the tissue field map, the background R2* needs to be removed to accurately estimate paramagnetic and diamagnetic susceptibility maps. Goal(s): Investigate the effect of background R2* correction on χ-separation. Approach: The effect of background R2* correction on χ-separation was tested by varying the background R2* with multiple head orientations and k-space filtering. Results: Background R2* correction successfully reduced overestimation in χ-separation maps in different head orientations and low-pass filtering levels. Impact: Background R2* correction enables consistent χ-separation across different head orientations and k-space filtering.

Motivation: Previous studies have demonstrated the correlations between iron and paramagnetic susceptibility and myelin and diamagnetic susceptibility. However, there has yet to be a quantitative layer-wise comparison with histology. Goal(s): Our objective is to validate laminar structures of χ-separation against histology in V1. Approach: In V1, we performed laminar profiling of χ-separation, iron-, and myelin histology. The profile was obtained by sampling points at 5% intervals along the cortical depth, oriented perpendicularly to the cortex. Results: The cortical depth profile reveals that both χpara with iron histology and χdia with myelin staining exhibit similar profiles and peaks at the location of the Gennari line. Impact: By comparing the cortical depth profile in the V1 region including the location of the Gennari line between χ-separation and histology, we have confirmed that χ-separation (χpara, χdia) accurately represents the quantitative amounts of iron and myelin with precision.

Motivation: In QSM and χ-separation (chi-separation), artifacts from various sources may be introduced. The oversight of these artifacts could lead researchers to analyse inaccurate maps, resulting in potentially erroneous conclusions. Goal(s): The primary objective of this research is to investigate the characteristics, origins, and solutions related to artifacts encountered in QSM and χ-separation. Approach: We processed QSM and χ-separation in 364 subjects from Parkinson’s disease, Alzheimer’s disease, hypertension, and alcohol-exposed adolescents development studies, reporting various types of artifacts. They are categorized and explored for origins and potential solutions. Results: This study identified and provided solutions for 11 artifact types. Impact: While processing QSM and χ-separation in diverse subjects and vendors, various artifacts emerged. This study categorized these artifacts, investigated origins, mitigation strategies, and discernible effects on QSM and χ-separation results, aiding researchers and practitioners in artifact identification, correction, and exclusion.

Motivation: Conventional deep learning-based harmonization cannot handle the unseen source domain image when there is no large-size data. Goal(s): We propose blind harmonization, which requires only target domain data during training and generalizes well on unseen source domain data. Approach: BlindHarmony utilizes an unconditional flow model to measure the probability of the target domain image and find a harmonized image that is structurally close to this source domain image but has a high probability in the target domain. Results: BlindHarmony successfully harmonized the source domain image to the target domain and improved the performance of downstream tasks for the data with a domain gap. Impact: Deep learning-based harmonization typically necessitates both source and target domain data, limiting its widespread applicability. This study eliminates the need for source domain data and exhibits robust generalization to new source domain data, thereby expanding the utility of harmonization.

Motivation: In multiple sclerosis (MS) lesion, factors influencing myelin dynamics and future remyelination are under active investigation. Goal(s): To assess dynamic changes of MS lesions from their early stage and explore the factors related to their future remyelination outcomes. Approach: Longitudinal changes of MRI phenotypes in MS lesions were assessed from their early stage, particularly focusing on longitudinal alternations in diamagnetic myelin and paramagnetic iron signals using susceptibility source-separation (chi[𝜒]-separation). . Results: 26 lesions show remyelination and 36 did not. The hyperintensity in paramagnetic iron signal (hyper-paramagnetic sign, HPS) at early stage of lesion development was significantly associated to future remyelination. Impact: Iron deposition sign in early-stage MS lesion, which detected by added sensitivity of 𝜒-separation to iron and myelin, can offer potential imaging marker for the impaired remyelination capability in MS pathology.

Abstract Obtaining a histological fingerprint from the in-vivo brain has been a long-standing target of magnetic resonance imaging (MRI). In particular, non-invasive imaging of iron and myelin, which are involved in normal brain functions and are histopathological hallmarks in neurodegenerative diseases, has practical utilities in neuroscience and medicine. Here, we propose a biophysical model that describes the individual contribution of paramagnetic (e.g., iron) and diamagnetic (e.g., myelin) susceptibility sources to the frequency shift and transverse relaxation of MRI signals. Using this model, we develop a method, χ -separation, that generates the voxel-wise distributions of the two sources. The method is validated using computer simulation and phantom experiments, and applied to ex-vivo and in-vivo brains. The results delineate the well-known histological features of iron and myelin in the specimen, healthy volunteers, and multiple sclerosis patients. This new technology may serve as a practical tool for exploring the microstructural information of the brain.

Motivation: Abnormal iron and myelin distributions are associated with neurodegenerative diseases. An advanced susceptibility mapping technique, χ-separation, can disentangle paramagnetic iron and diamagnetic myelin contributions in quantitative susceptibility mapping. Goal(s): In this study, a normative χ-separation atlas is created from 106 healthy volunteers. Approach: To this end, individual χ-separation maps were registered to a common space and averaged across subjects. Results: The resulting χ-separation atlas reflects well-known iron and myelin-rich structures in the brain. The analysis based on regions of interest revealed distinct characteristics of normative para- and diamagnetic susceptibility profiles throughout subcortical nuclei, thalamic nuclei, and white matter fibers. Impact: Our χ-separation atlas would be utilized as a reference for imaging susceptibility in the brain and may assist in accurate localization of targets for intervention such as deep brain stimulation or high-intensity focused ultrasound.