Современные методы диффузионно-тензорной визуализации мозга
Какой метод магнитно-резонасной томографии позволяет оценить состояние пучков волокон белого вещества мозга?
Диффузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография позволяет проводить неинвазивное миллиметровое картирование локальной ориентации тканей с помощью чувствительности к направленной диффузии в микрометровом масштабе. Тензорная модель в диффузионно-тензорной томографии (DTI) оказалась успешной для интерпретации этого сигнала в церебральных трактах белого вещества и реконструкции основных волоконных путей ( пучков волокон, трактов) в мозге, поскольку она чувствительна к ориентации волокон.
Какие методы DTI предоставляют подробную информацию о интравоксельной структуре и оценки множественных ориентаций популяции волокон на воксель?
Для устранения недостатков DTI в областях со сложной интравоксельной структурой методы диффузионной томографии с высоким угловым разрешением (HARDI) собирают и анализируют дополнительные данные для оценки множественных ориентаций популяции волокон на воксель. Эти методы предоставляют более подробную информацию о интравоксельной структуре, например, "преобразование диффузионной ориентации" (Özarslan, E., et.al., 2006), "сферическая деконволюция" (SD) (Tournier J.-D., et al. ,2004), "постоянная угловая структура" (PAS-MRI) (Jansons, K. M., & Alexander, D. C., 2003) или "Q-ball" (Tuch, D. S., 2004).
Какой метод диффузионного тензорного изображения предложен для представления пересекающихся волокон и сложной интравоксельной структуры?
Модель тензора диффузии неспецифична в областях, где структурные паттерны несовместимы в миллиметровом масштабе (т. е. области мозга с путями, которые пересекаются, изгибаются, разветвляются, веерятся и т.д. Было предложено множество моделей для представления пересекающихся волокон и сложной интравоксельной структуры из in vivo диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии (например, диффузионная томография с высоким угловым разрешением - HARDI)
В чем разница PAS-MRI и Q-ball?
PAS-MRI моделирует интравоксельную диффузию с использованием дискретного числа отсеков волокон, в то время как Q-ball оценивает "функцию распределения ориентации" (ODF), которая, как предполагается, отражает распределение ориентации базовых волокон через ее влияние на диффузию (Descoteaux, M., et.al., 2007). Было показано, что PAS более последователен, чем Q-ball, на синтетических данных при более низких или клинических ? значения около1200 с/мм2 (Alexander D., et.al., 2004). Между тем, Q-ball эффективен при более высоких ? значениях (∼3000 с/мм2или больше) (Tuch, D. S. , 2004). Несмотря на то, что минимальный угол ориентации волокон для PAS пока не установлен, известно, что Q-ball определяет углы вплоть до 45 градусов с уменьшающейся точностью в зависимости от адекватного отношения сигнал/шум (SNR) (Gorczewski K., et.al., 2009). PAS может более последовательно разрешать вокселы пересекающихся волокон по сравнению с Q-ball. PAS также показала способность обнаруживать до двух пересекающихся волокон с надежностью метода при наличии зашумленных данных. Было показано улучшение вероятностного "индекса связности" (PICo) трактографии с использованием распределения Бингама с убедительными результатами PAS по сравнению с Q-ball. Недостатком было то, что PAS-MRI показал ложный перпендикулярный пик для веерных структур на основе проверки методом бутстрепа. В одном з исследований авторы заявили, что методы распределения ориентации волокон имеют высокую степень согласия с вероятностной трактографией и PAS-MRI, в частности, имеющими разреженную матрицу связности. В связи с вышесказанным, предложено провести дальнейшую проверку с использованием более сложных методов биологических фантомов (Descoteaux, M., & Deriche, R., 2015).
Литература
Alexander D., “A comparison of Q-ball and PASMRI on sparse diffusion MRI data,” in Proc. of Int. Society for Magnetic Resonance in Medicine (2004).
Descoteaux, M., Angelino, E., Fitzgibbons, S., & Deriche, R. (2007). Regularized, fast, and robust analytical Q‐ball imaging. Magnetic Resonance in Medicine: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 58(3), 497-510.
Descoteaux, M., & Deriche, R. (2015). Handbook of Biomedical Imaging.
Gorczewski K., Mang S., Klose U., “Reproducibility and consistency of evaluation techniques for HARDI data,” Magn. Reson. Mater. Phys. Biol. Med. 22(1), 63–70 (2009).
Jansons, K. M., & Alexander, D. C. (2003). Persistent angular structure: new insights from diffusion magnetic resonanceimaging data. Inverse problems, 19(5), 1031.
Özarslan, E., Shepherd, T. M., Vemuri, B. C., Blackband, S. J., & Mareci, T. H. (2006). Resolution of complex tissue microarchitecture using the diffusion orientation transform (DOT). NeuroImage, 31(3), 1086-1103.
Tournier J.-D., et al. , “Direct estimation of the fiber orientation density function from diffusion-weighted MRI data using spherical deconvolution,” NeuroImage 23(3), 1176–1185 (2004)
Tuch, D. S. (2004). Q‐ball imaging. Magnetic Resonance in Medicine: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 52(6), 1358-1372.
Добавить комментарий