<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Dear Colleagues,</div><div><br></div><div>This is for a <a href="https://www.mdpi.com/journal/signals/special_issues/L6K2572P65">special issue</a> on:</div><div>“Whole Body MRI: Restoration and Analysis with Signal/Image Processing Principles.”</div><div><br></div><div>It invites submissions on the development of pre-processing, restoration and analysis methodologies for the effective and efficient interpretation of whole-body MRI data for the benefit of patient examinations. There is a summary of the scope of the special issue below.</div><div><br></div><div>Best regards,</div><div>Dr. Stathis Hadjidemetriou</div><div>Dr. Ismini Papageorgiou</div><div>Guest Editors</div><div><br></div><div><br></div><div>Summary:</div><div>Whole-Body MRI (WB-MRI) has a large Field-of-View (FoV) that covers the entire body. It is a competitive image expedition tool to both cover conventional clinical needs as well as enable novel observations.  It currently includes indications that span over a spectrum of physiology and pathology. An example for physiology is for monitoring fat and muscle in sports medicine. Furthermore, evidence collected so far argument towards a future first-line indication of WB-MRI in cancer staging and follow up. Implementations for bone metastatic disease detection reveal equal or higher sensitivity and specificity of the WB-MRI compared to classical radiation-base methods such as the bone scans with Tc99m-based radiopharmaceuticals and Positron Emission Tomography CT (PET-CT). Thus,  T1w and T2w MRI as well as with other contrasts offers a screening solution with high anatomical resolution, free of ionizing radiation and, eventually, free of Contrast Enhancing (CE) agents. </div><div>WB-MRI is a technological and clinical hotspot of research to improve the state-of-the-art on various fronts. Some of the technologies are large FoVs, parallel imaging with multiple coils having non-uniform sensitivities, and large scanning times prone to motion artifacts. Quality improvements of the imaging data require image restoration with effective and efficient pre-processing steps. A basic step is image denoising while at the same time preserving essential structures. These data often also suffer from motion artifacts due to involuntary or voluntary patient motion and require motion correction. WB intra-patient registration is also an essential to compensate for the displacements between scans of the same patient that are part of an imaging protocol.</div><div>WB-MRI images are large FoV data from multicoil acquisitions, inevitably suffering from extensive intensity nonuniformity artifacts. This special issue calls for corrections for smooth intensity uniformity for individual coils, as well as for compensatory solutions for signal intensity and chemical shift jumps at coil junctions. That is, these data require appropriate combined intensity uniformity restorations.  </div><div>This special issue intends to provide a platform on innovative WB-MRI pre-processing steps to improve the quality of the data as well as to improve the conspicuity of the findings. This can perhaps obviate the need for contrast enhancement (CE) agents during imaging. Additional information that can also obviate the need for contrast enhancement can originate from diffusion-weighted imaging (DWI). Hence, we are looking forward to endorsing manuscripts on WB-DWI MRI processing. </div><div>The objective is to use the corrected imaging data for further analysis, i.e., for providing a clinical report or for the final diagnosis of a patient. The size and the amount of information in the data is not only cumbersome to analyze manually, but limiting as well. It is preferable and sometimes even necessary to perform computer analysis of the imaging data to extract semantic information. One type of automated analysis can be for detection, segmentation, and compartmentalization into tissue types throughout the body. For example, into muscle, fat, and other tissues with DIXON, to assess the effect of exercise on an athlete. Another example is for pathology to achieve detection, volumetry and statistical quantitative evaluation of organ lesions, especially in disseminated expressions, impossible to achieve without computative support.  </div><div>The time requirements both for image acquisition as well as for analysis are high for Whole Body imaging. There is a need to expedite both. The whole-body imaging has been expedited with parallel imaging, partial (half) Fourier imaging, and other signal processing techniques such as compressed sensing. These imaging and reconstruction technologies must be further improved without at the same time ignoring the requirement to maintain a high data quality.                   </div><div>The large size of the acquired datasets, approximately one gigabyte per patient, sets challenging space and time requirements in data processing. Rigid registration and other pre-processing and analysis steps are also inherently time-demanding. This time is not necessarily available in the clinical routine. Hence, there is a need for both efficient methodologies as well as implementations. It is necessary to emphasize on the critical steps in the processing and summarize the remaining. The methods must be implemented efficiently; whenever possible parallelize them and implement them with GP-GPUs.</div><div>Beyond the work of individual laboratories, the progress in this field can also benefit from the collaboration between laboratories. To this end, this issue is also inviting manuscripts for WB-MRI public databases openly available to the community for analysis and evaluation. The databases can consist from the typical imaging modalities that are T1w, T2w, IR, DIXON, and diffusion as well as from other modalities. Furthermore, these databases can enable cross-sectional studies for population analysis.</div><div>The objective of this issue is to emphasize the significance of WB-MRI and improve the state-of-the-art on WB MRI data processing. To this end it intends to consolidate the problem of WB-MRI reconstruction, restoration, and analysis for clinical interpretation. Another future objective is to have a “one-stop-shop” role for WB-MRI, with implementations that go beyond bone staging and cover individual organs such as liver, pancreas, spleen or even the gastrointestinal tract (GIT) and the lungs. The methodologies to be investigated can be based on analytical signal and image processing as well as on machine learning and neural networks. This special issue is expected to develop novel methodologies in various aspects of the WB processing problem that will benefit directly the extensive and efficient patient examination.</div><div><br></div></div></div></div>