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(~3 frames/s)
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Respiration Cycle
Respiration Cycle
(~12 frames/s)
Cardiac Cycle
Cardiac Cycle
(~15 frames/s)

Patient-Friendly Acquisition

Acquisition Example
  1. Data acquired on 1.5T, 3T, or low-field scanner systems with a standard spoiled gradient echo or bSSFP sequence already installed at your MRI system for clinical use
  2. Acquisition is performed in free-breathing for 1 Minute / Slice without contrast material in free breathing

Efficient Post-Processing

Respiratory Cycle
Cardiac Cycle
  1. Cardiac and respiratory cycles with increased apparent temporal resolution are reconstructed after extensive post-processing
  2. Validated, sensitive and reproducible ventilation and perfusion biomarkers for lung disease detection, treatment monitoring and prognosis are extracted

V/Q Parameter Maps

Ventilation and Perfusion Maps
  1. Regional Ventilation (RVent) in ml/ml measures the relative amount of regional gas-exchange.
  2. Perfusion (Q) in ml/min/100ml measures the regional parenchymal perfusion.

V/Q Parameter Maps

Thresholded Map
V/Q Maps
  1. By application of thresholds binary ventilation and perfusion defect (VD/QD) maps can be derived
  2. The summarized information of defects and non-defects is available as a V/Q map with respective percentages

V/Q Parameter Maps

Flow-Volume-Loop Correlation Map
V/Q Maps
  1. Additionally, the regional Flow-Volume-Loop Correlation Metric (FVL-CM) is used to assess the whole respiration cycle
  2. Again, a V/Q Map can be visuallized by application of thresholds to Q and V maps

Comprehensive Report

PREFUL Report
  1. The maps are further processed by statistical analysis to create whole-lung / slice-values
  2. The report includes all relevant ventilation and perfusion parameters

Further Read

For further reading, a selection of scientific articles is provided, covering various aspects related to PREFUL[1]. These articles encompass technical developments that laid the foundation [2–5], the core development [6–11], validation and application in patient cohorts [12–26], and treatment/monitoring [27–29]. Additionally, for completeness, further essential articles regarding registration and segmentation are included [30–32].

Bibliography
  1. A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, F. Klimeš, T. F. Kaireit, C. Schönfeld, A. Rotärmel, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Feasibility of quantitative regional ventilation and perfusion mapping with phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI in healthy volunteers and COPD, CTEPH, and CF patients”, Magnetic Resonance in Medicine 79, 2306–2314 (2018).
  2. M. Zapke, H.-G. Topf, M. Zenker, R. Kuth, M. Deimling, P. Kreisler, M. Rauh, C. Chefd’hotel, B. Geiger, and T. Rupprecht, “Magnetic resonance lung function – a breakthrough for lung imaging and functional assessment? A phantom study and clinical trial”, Respiratory Research 7, 10. 1186/1465-9921-7-106 (2006).
  3. M. Deimling, V. Jellus, B. Geiger, and C. Chefd’hotel, “Time Resolved Lung Ventilation Imaging by Fourier Decomposition”, in Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 16 (2008), p. 2639.
  4. G. Bauman, M. Puderbach, M. Deimling, V. Jellus, C. Chefd’hotel, J. Dinkel, C. Hintze, H.-U. Kauczor, and L. R. Schad, “Non-contrast-enhanced perfusion and ventilation assessment of the human lung by means of Fourier decomposition in proton MRI”, Magnetic Resonance in Medicine 62, 656–664 (2009).
  5. A. Fischer, S. Weick, C. O. Ritter, M. Beer, C. Wirth, H. Hebestreit, P. M. Jakob, D. Hahn, T. Bley, and H. Köstler, “SElf-gated Non-Contrast-Enhanced FUnctional Lung imaging (SENCEFUL) using a quasi-random fast low-angle shot (FLASH) sequence and proton MRI”, NMR in Biomedicine 27, 907–917 (2014).
  6. A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, F. Klimes, T. Kaireit, A. Rotärmel, C. Schönfeld, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Retrospective Image Sorting for Phase REsolved Lung Perfusion Imaging (PRELP)”, in Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 25 (2017), p. 4898.
  7. A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, T. F. Kaireit, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Low-pass imaging of dynamic acquisitions (LIDA) with a group-oriented registration (GOREG) for proton MR imaging of lung ventilation”, Magnetic Resonance in Medicine 78, 1496–1505 (2017).
  8. F. Klimeš, A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, A. Kern, L. Behrendt, T. Kaireit, A. Rotärmel, J. Renne, C. Schönfeld, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Correction for Ventilation Quantification Errors due to Registration in Pulmonary Lung MRI Fourier Decomposition”, in (2018), p. 4358.
  9. A. Voskrebenzev, F. Klimeš, M. Gutberlet, T. Kaireit, C. Schönfeld, J. Renne, H. Biller, J. Hohlfeld, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Imaging-Based Spirometry in Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Patients using Phase Resolved Functional Lung Imaging (PREFUL)”, in Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 26 (2018), p. 1079.
  10. J. Glandorf, F. Klimeš, L. Behrendt, A. Voskrebenzev, T. F. Kaireit, M. Gutberlet, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Perfusion quantification using voxel-wise proton density and median signal decay in PREFUL MRI”, Magnetic Resonance in Medicine 86, 1482–1493 (2021).
  11. C. Crisosto, A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, F. Klimeš, T. F. Kaireit, G. Pöhler, T. Moher, L. Behrendt, R. Müller, M. Zubke, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Artificially-generated consolidations and balanced augmentation increase performance of U-net for lung parenchyma segmentation on MR images”, PLOS ONE 18, e0285378 (2023).
  12. A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, L. Becker, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Reproducibility of fractional ventilation derived by Fourier decomposition after adjusting for tidal volume with and without an MRI compatible spirometer”, Magnetic Resonance in Medicine 76, 1542–1550 (2016).
  13. T. F. Kaireit, A. Kern, A. Voskrebenzev, G. H. Pöhler, F. Klimes, L. Behrendt, M. Gutberlet, T. Moher-Alsady, A.-M. Dittrich, F. Wacker, J. Hohlfeld, and J. Vogel-Claussen, “Flow Volume Loop and Regional Ventilation Assessment Using Phase-Resolved Functional Lung (PREFUL) MRI: Comparison With 129 Xenon Ventilation MRI and Lung Function Testing”, Journal of magnetic resonance imaging: JMRI 53, 1092–1105 (2021).
  14. M. J. Couch, S. Munidasa, J. H. Rayment, A. Voskrebenzev, R. T. Seethamraju, J. Vogel-Claussen, F. Ratjen, and G. Santyr, “Comparison of Functional Free-Breathing Pulmonary 1H and Hyperpolarized 129Xe Magnetic Resonance Imaging in Pediatric Cystic Fibrosis”, Academic Radiology 28, e209– e218 (2021).
  15. G. H. Pöhler, F. Löffler, F. Klimeš, L. Behrendt, A. Voskrebenzev, C. C. González, M. Westhoff-Bleck, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Validation of Phase-Resolved Functional Lung (PREFUL) Magnetic Resonance Imaging Pulse Wave Transit Time Compared to Echocardiography in Chronic Obstructive Pulmonary Disease”, Journal of Magnetic Resonance Imaging 56, 605–615 (2022).
  16. L. Behrendt, L. J. Smith, A. Voskrebenzev, F. Klimeš, T. F. Kaireit, G. H. Pöhler, A. L. Kern, C. C. Gonzalez, A.-M. Dittrich, H. Marshall, K. Schütz, P. J. C. Hughes, P. Ciet, H. A. W. M. Tiddens, J. M. Wild, and J. Vogel-Claussen, “A dual center and dual vendor comparison study of automated perfusion-weighted phase-resolved functional lung magnetic resonance imaging with dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in patients with cystic fibrosis”, Pulmonary Circulation 12, e12054 (2022).
  17. S. Lévy, R. Heiss, R. Grimm, D. Grodzki, D. Hadler, A. Voskrebenzev, J. Vogel-Claussen, F. Fuchs, R. Strauss, S. Achenbach, M. Hinsen, D. Klett, J. Schmid, A. E. Kremer, M. Uder, A. M. Nagel, and S. Bickelhaupt, “Free-Breathing Low-Field MRI of the Lungs Detects Functional Alterations Associated With Persistent Symptoms After COVID-19 Infection”, Investigative Radiology 57, 742–751 (2022).
  18. Marshall, A. Voskrebenzev, L. J. Smith, A. M. Biancardi, A. L. Kern, G. J. Collier, P. A. Wielopolski, P. Ciet, H. A. W. M. Tiddens, J. Vogel-Claussen, and J. M. Wild, “129Xe and Free-Breathing 1H Ventilation MRI in Patients With Cystic Fibrosis: A Dual-Center Study”, Journal of Magnetic Resonance Imaging 57, 1908–1921 (2023).
  19. A. Voskrebenzev, M. Greer, M. Gutberlet, C. Schönfeld, J. Renne, J. Hinrichs, T. Kaireit, T. Welte, F. Wacker, J. Gottlieb, and J. Vogel-Claussen, “Detection of chronic lung allograft dysfunction using ventilation-weighted Fourier decomposition MRI”, American Journal of Transplantation 18, 2050–2060 (2018).
  20. F. Kaireit, M. Gutberlet, A. Voskrebenzev, J. Freise, T. Welte, J. M. Hohlfeld, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Comparison of quantitative regional ventilation-weighted fourier decomposition MRI with dynamic fluorinated gas washout MRI and lung function testing in COPD patients”, Journal of magnetic resonance imaging: JMRI 47, 1534–1541 (2018).
  21. H. Marshall, A. Voskrebenzev, A. Biancardi, L. Smith, B. Tahir, J. Wild, and J. Vogel-Claussen, “Comparison of 1H MRI and 3He MRI ventilation images in patients with cystic fibrosis and patients with lung cancer”, in European Respiratory Journal 52, (2018).
  22. T. F. Kaireit, A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, J. Freise, B. Jobst, H.-U. Kauczor, T. Welte, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Comparison of quantitative regional perfusion-weighted phase resolved functional lung (PREFUL) MRI with dynamic gadolinium-enhanced regional pulmonary perfusion MRI in COPD patients”, Journal of magnetic resonance imaging: JMRI 49, 1122–1132 (2019).
  23. T. M. Alsady, A. Voskrebenzev, M. Greer, L. Becker, T. F. Kaireit, T. Welte, F. Wacker, J. Gottlieb, and J. Vogel-Claussen, “MRI-derived regional flow-volume loop parameters detect early-stage chronic lung allograft dysfunction”, Journal of Magnetic Resonance Imaging 50, 1873–1882 (2019).
  24. L. Behrendt, A. Voskrebenzev, F. Klimeš, M. Gutberlet, H. B. Winther, T. F. Kaireit, T. M. Alsady, G. H. Pöhler, T. Derlin, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Validation of Automated Perfusion-Weighted Phase-Resolved Functional Lung (PREFUL)-MRI in Patients With Pulmonary Diseases”, Journal of Magnetic Resonance Imaging 52, 103–114 (2020).
  25. J. Glandorf, F. Klimeš, A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, L. Behrendt, C. Crisosto, F. Wacker, P. Ciet, J. M. Wild, and J. Vogel-Claussen, “Comparison of phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI derived perfusion and ventilation parameters at 1.5T and 3T in healthy volunteers”, PLOS ONE 15, e0244638 (2020).
  26. J. Glandorf, F. Klimeš, A. Voskrebenzev, M. Gutberlet, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Effect of intravenously injected gadolinium-based contrast agents on functional lung parameters derived by PREFUL MRI”, Magnetic Resonance in Medicine 83, 1045–1054 (2020).
  27. G. H. Pöhler, F. Klimes, A. Voskrebenzev, L. Behrendt, C. Czerner, M. Gutberlet, S. Cebotari, F. Ius, C. Fegbeutel, C. Schoenfeld, T. F. Kaireit, E. F. Hauck, K. M. Olsson, M. M. Hoeper, F. Wacker, and J. Vogel-Claussen, “Chronic Thromboembolic Pulmonary Hypertension Perioperative Monitoring Using Phase-Resolved Functional Lung (PREFUL)-MRI”, Journal of magnetic resonance imaging: JMRI 52, 610–619 (2020).
  28. A. Voskrebenzev, T. F. Kaireit, F. Klimeš, G. H. Pöhler, L. Behrendt, H. Biller, K. Berschneider, F. Wacker, T. Welte, J. M. Hohlfeld, and J. Vogel-Claussen, “PREFUL MRI Depicts Dual Bronchodilator Changes in COPD: A Retrospective Analysis of a Randomized Controlled Trial”, Radiology. Cardiothoracic Imaging 4, e210147 (2022).
  29. J. Vogel-Claussen, T. F. Kaireit, A. Voskrebenzev, F. Klimeš, J. Glandorf, L. Behrendt, M. Gutberlet, C. Korz, M. Speth, T. Welte, F. Wacker, and J. Gottlieb, “Phase-resolved Functional Lung (PREFUL) MRI–derived Ventilation and Perfusion Parameters Predict Future Lung Transplant Loss”, Radiology 307, e221958 (2023).
  30. N. J. Tustison, B. B. Avants, P. A. Cook, Y. Zheng, A. Egan, P. A. Yushkevich, and J. C. Gee, “N4ITK: improved N3 bias correction”, IEEE transactions on medical imaging 29, 1310–1320 (2010).
  31. D. Forsberg, M. Andersson, and H. Knutsson, “Extending Image Registration Using Polynomial Expansion To Diffeomorphic Deformations”, in SSBA Symposium on Image Analysis (2012), p. 4.
  32. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”, in Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015, edited by N. Navab, J. Hornegger, W. M. Wells, and A. F. Frangi, Lecture Notes in Computer Science (2015), pp. 234–241.

Analysis Made Easy

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Features

  1. Access to the latest PREFUL versions
  2. Command line (CLI) and graphical user interface (GUI)
  3. Automated batch-processing for effcient workflow
  4. Integration of two external selectable registration algorithms
  5. Automated generation of electronical case reports
  6. Quality control (QC) with manual resegmentation, adaption of thresholds etc.
  7. Easy setup using Docker and Singularity containerisation

Full Service

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Optimized Acquisition is essential for high quality results
  1. We help you to set up an optimal MR-protocol for the acquisition
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3D PREFUL

3D PREFUL Cycle
Ventilation Dynamics
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  1. Self-gated sequences can be used to acquire 3D data suited for 3D PREFUL
  2. A high isotropic resolution of 1.9 x 1.9 x 1.9 mm³ is achieved for ventilation dynamics
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Interdisciplinary team

Jens Vogel-Claussen Portrait
Prof. Dr. Jens Vogel-Claussen
Radiology
Andreas Voskrebenzev Portrait
Dr. Andreas Voskrebenzev
MR-Physics
Filip Klimeš Portrait
Dr. Filip Klimeš
Medical Engineering

After a decade of dedicated scientific work to bring PREFUL from its early development to wide application and recognition, we are proud to provide a commercial application, which will give access to this promising method to scientists and patients all around the world.

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