Summary

DTI der Sehbahn - der weißen Substanz und zerebrale Läsionen

Published: August 26, 2014
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Summary

Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) wurde durchgeführt, um zu versuchen, die wichtigsten Teile der Sehbahn darzustellen. Das Ziel war, verwenden ein von der FDA zugelassenen handelsüblichen Workstation, die für die tägliche Routine, um verwendet werden könnten, um zu versuchen, die postoperative Schädigung der Sehbahn bei den Patienten zu reduzieren.

Abstract

DTI ist eine Technik, die der weißen Substanz (WMT) nicht-invasiv bei gesunden und nicht gesunden Patienten mit Diffusionsmessungen identifiziert. Ähnlich wie der Sehbahn (VP), WMT sind nicht mit klassischen MRT oder intraoperativ mit Mikroskop sichtbar. DIT hilft Neurochirurgen zur Zerstörung der VP zu verhindern, während das Entfernen Läsionen neben diesem WMT. Wir haben DTI auf fünfzig Patienten vor und nach der Operation von März 2012 bis Januar 2014 durchgeführt, um zu navigieren verwendeten wir eine 3DT1-gewichtete Sequenz. Zusätzlich führten wir eine T2-gewichtete und DTI-Sequenzen. Die verwendeten Parameter waren, FOV: 200 x 200 mm, Schichtdicke: 2 mm, und die Erfassungsmatrix 96 x 96 ergibt nahezu isotropen Voxel von 2 x 2 x 2 mm. Axial MRI wurde mit einer 32 Gradientenrichtung und einer b0-Bild durchgeführt wird. Wir verwendeten Echo-Planar-Imaging (EPI) und Asset parallele Bildgebung mit einem Beschleunigungsfaktor von 2 und B-Wert von 800 s / mm ². Die Scanzeit betrug weniger als 9 min.

ent "> Die DTI-Daten gewonnen wurden mit einer FDA-Zulassung chirurgische Navigationssystem-Programm, das eine einfache Faser-Tracking-Ansatz als Faser Zuordnung durch kontinuierliche Verfolgung (FACT) bekannt nutzt verarbeitet. Dieses beruht auf der Ausbreitung von Linien zwischen den Regionen von Interesse (basierend ROI), die von einem Arzt festgelegt wird. einem Winkel von maximal 50, FA Anfangswert von 0,10 und ADC-Stoppwert von 0,20 mm ² / s wurden die für tractography verwendeten Parameter.

Es gibt einige Einschränkungen dieser Technik. Die begrenzte Erwerb Zeitrahmen erzwingt Kompromisse in der Bildqualität. Ein weiterer wichtiger Punkt nicht zu vernachlässigen ist das Gehirn Verschiebung während der Operation. Was die letztere intra-operative MRT hilfreich sein könnte. Darüber hinaus ist das Risiko von falsch-positiven oder falsch-negativen Flächen muss berücksichtigt werden, die die endgültigen Ergebnisse beeinträchtigen könnten, getroffen werden.

Introduction

Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) wird verwendet, um WMT nicht-invasiv in das menschliche Gehirn 1 darzustellen. Es hat sich in den letzten zehn Jahren verwendet worden, um das Risiko während der Operation 1 beredten Bereichen des Gehirns zu schädigen verringern.

DTI wurde in fünfzig Patienten, zwischen März 2012 und Januar 2014 durchgeführt, um die Sehbahn zu porträtieren. DTI könnte Erhaltung der beredte Bereiche des Gehirns während der Operation zu verbessern, indem wichtige Informationen über die anatomische Lage von der weißen Substanz. Es hat sich in die strategische Planung für die Resektion von komplexen Hirnläsionen 1 integriert. , Die Darstellung der Sehbahn bleibt jedoch eine Herausforderung, denn es gibt keinen Standard für die Parameter des DTI, die Platzierung der Samenvolumen und Interpretation der Ergebnisse 12.

Verschiedene Algorithmen sind bisher 19-21 implementiert. Einige Ansätze konzentrierten sich auf deterministische Methoden 19, 22-25. Andere wurden mit probabilistischen Methoden, 26,27,29. In jüngerer Zeit Techniken mit Q-Ball Tensorfeldern, Diffusion Spectral Imaging und hohe Winkelauflösung Diffusionsbildgebung (HARDI) werden eingesetzt, um der weißen Substanz unter anderem die Sehbahn 1,13-15,18 darzustellen. Dennoch ist die erforderliche Zeit für HARDI signifikant länger mit 45 min ist die Software, die nicht im Handel erhältlich und betont wissenschaftliche Anwendungen 18. Die Vorlesungszeit für HARDI scheint länger als bei DTI 18 sein.

Das vorgestellte Protokoll ist einfach möglich und kann für die tägliche Routine in neurochirurgischen Operationen, um die Morbidität zu vermeiden und die postoperative Ergebnis verwendet werden. Die zusätzliche Zeit für dieses Protokoll von weniger als 9 Minuten, die deutlich schneller als andere Protokolle 1,9,12,16 ist. In Anerkennung der Tatsache, dass viele hoch entwickelte Algorithmen haben vor kurzem die Papier schränkt entwickeltsich auf die Verwendung eines im Handel erhältlichen und FDA zugelassenen Software. Es ist jedoch zwingend zu berücksichtigen, die Grenzen dieser Technik, die oben genannt sind, zu nehmen.

Protocol

HINWEIS: Dieses Protokoll folgt den Richtlinien des Centre Hospitalier de Luxemburg in Luxemburg. 1. Herstellung der Diffusion Tensor Imaging für die Visual-Bahn für Neurochirurgie und Follow Up Führen Sie eine MRI-Scan mindestens einen Tag vor der Operation streng axial mit 32 Gradientenrichtungen und ein b0-Bild. Halten Sie in engem Kontakt mit der Neuroradiologie Einheit in jedem Augenblick. HINWEIS: Machen Sie deutlich, auf die Neuroradiolo…

Representative Results

Dieses Protokoll ermöglicht es dem Arzt, angemessen darzustellen, die große Teile der VP. Es kann mit einer kleinen Menge an Zeit, um Schäden bei Patienten mit zerebralen Läsionen neben beredten Bereichen zu verhindern verwendet werden. Postoperative Kontrollen zeigen auch gute Ergebnisse. VP ist in Figur 7 dargestellt, nachdem der Patient aus einem Glioblastom betrieben. 2 zeigt das VP nach Rezidiv eines Glioblastoms. Die Autoren erkennen die Tatsache der Schwierigkeiten, mit…

Discussion

DTI ist eine Technik, so dass der Neurochirurg an der weißen Substanz in vivo 8 visualisieren. Sehbahn ist eine dieser Bahnen. Obwohl dieses Verfahren bietet Ärzten neue Möglichkeiten hinsichtlich der Behandlung von Patienten mit Läsionen über eloquent Regionen des Gehirns wir sagen, dass einige Einschränkungen dieser Technik noch nicht existieren. Die erste und offensichtlichste Herausforderung Gehirn Verschiebung, die ein Problem in Untersuchung 4 bleibt. Nach dem Öffnen der Dura …

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We would like to thank the whole Service of Neuroradiology. We would like to thank Lis Prussen for her work in the library.

Materials

Name of Material/ Equipment Company Catalog Number Comments/Description
3-Tesla-MRI General Electric  Signa LX version 9.1
Surgical Navigation System Srogram Medtronic 9734478
Surgical Navigation System Srogram Medtronic 4500810331  20016318

Referenzen

  1. Fernandez-Miranda, J. C., et al. High-Definition Fiber Tractography of the Human Brain: Neuroanatomical Validation and Neurosurgical Applications. Neurosurgery. 71 (2), 430-453 (2012).
  2. Alexander, D. C., Barker, G. J. Optimal imaging parameters for fiber-orientation estimation in diffusion MRI. Neuroimage. 27 (2), 357-367 (2005).
  3. Le Bihan, D., Poupon, C., Amadon, A., Lethimonnier, F. Artifacts and pitfalls in diffusion MRI. J Magn Reson Imaging. 24 (3), 478-488 (2006).
  4. Abdullah, K. G., Lubelski, D., Nucifora, P. G., Brem, S. Use of diffusion tensor imaging in glioma resection. Neurosurg Focus. 34 (4), (2013).
  5. Ota, T., Kawai, K., Kamada, K., Kin, T., Saito, N. Intraoperative monitoring of cortically recorded visual response for posterior visual pathway. J Neurosurg. 112, 285-294 (2010).
  6. Gras-Combe, G., Moritz-Gasser, S., Herbet, G. Intraoperative subcortical electrical mapping of optic radiations in awake surgery for glioma involving visual pathways. J Neurosurg. 117 (3), 466-473 (2012).
  7. Maruyama, K., et al. Optic radiation tractography integrated into simulated treatment planning for Gamma Knife surgery. J Neurosurg. 107, 721-726 (2007).
  8. Bérubé, J., McLaughlin, N., Bourgouin, P., Beaudoin, G., Bojanowski, M. W. Diffusion tensor imaging analysis of long association bundles in the presence of an arteriovenous malformation. J Neurosurg. 107 (3), 509-514 (2007).
  9. Sun, G. C., et al. Intraoperative High-Field Magnetic Resonance Imaging Combined With Fiber Tract Neuronavigation-Guided Resection of Cerebral Lesions Involving Optic Radiation. Neurosurgery. 69 (5), 1070-1084 (2011).
  10. Kamada, K., et al. Functional Monitoring For Visual Pathway Using Real-Time Visual Evoked Potentials Aand Optic-Radiation Tractography. Neurosurgery. 57 (1 Suppl), 121-127 (2005).
  11. Wu, W., Rigolo, L., O’Donnell, L. J., Norton, I., Shriver, S., Golby, A. J. Visual Pathway Study Using In Vivo Diffusion Tensor Imaging Tractography to Complement Classic Anatomy. Neurosurgery. 70 (1 Suppl Operative), 145-156 (2012).
  12. Stieglitz, L. H., Lüdemann, W. O., Giordano, M., Raabe, A., Fahlbusch, R., Samii, M. Optic Radiation Fiber Tracking Using Anteriorly Angulated Diffusion Tensor Imaging: A Tested Algorithm for Quick Application. Neurosurgery. 68 (5), 1239-1251 (2011).
  13. Hodaie, M., Quan, J., Chen, D. Q. In Vivo Visualization of Cranial Nerve Pathways in Humans Using Diffusion-Based Tractography. Neurosurgery. 66 (4), 788-795 (2010).
  14. Perrin, M., et al. Fiber tracking in Q-ball fields using regularized particle trajectories. Inf Process Med Imaging. 19, 52-63 (2005).
  15. Wedeen, V. J., et al. Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. Neuroimage. 41 (4), 1267-1277 (2008).
  16. Yamamoto, A. Diffusion Tensor Fiber Tractography of the Optic Radiation: Analysis with 6-, 12-, 40-, and 81- Directional Motion-Probing Gradients, a Preliminary Study. AJNR Am J Neuroradiol. 28 (1), 92-96 (2007).
  17. Okada, T., et al. Diffusion Tensor Fiber Tractography for Arteriovenous Malformations: Quantitative Analyses to Evaluate the Corticospinal Tract and Optic Radiation. AJNR Am J Neuroradiol. 28 (6), 1107-1113 (2007).
  18. Kuhnt, D., Bauer, M. H., Sommer, J., Merhof, D., Nimsky, C. Optic Radiation Fiber Tractography in Glioma Patients Based on High Angular Resolution Diffusion Imaging with Compressed Sensing Compared with Diffusion Tensor Imaging – Initial Experience. PLoS One. 8 (7), e70973 (2013).
  19. Basser, P. J., Pajevic, S., Pierpaoli, C., Duda, J., Aldroubi, A. In vivo fiber tractography using DT-MRI data. Magn Reson Med. 44 (4), 625-632 (2000).
  20. Friman, O., Farneback, G., Westin, C. F. A Bayesian approach for stochastic white matter tractography. IEEE Trans Med Imaging. 25 (8), 965-978 (2006).
  21. Mori, S., van Zijl, P. C. Fiber tracking: principles and strategies – a technical review. NMR Biomed. 15 (7-8), 468-480 (2002).
  22. Alexander, D. C., Barker, G. J., Arridge, S. R. Detection and modeling of non-Gaussian apparent diffusion coefficient profiles in human brain data. Magn Reson Med. 48 (2), 331-340 (2002).
  23. Mori, S., Crain, B. J., Chacko, V. P., van Zijl, P. C. Three-dimensional tracking of axonal projections in the brain by magnetic resonance imaging. Ann Neurol. 45, 265-269 (1999).
  24. Conturo, T., et al. Tracking neuronal fiber pathways in the living human brain. Proc Natl Acad Sci U S A. 96, 10422-10427 (1999).
  25. Poupon, C., et al. Regularization of diffusion-based direction maps for the tracking of brain white matter fascicles. Neuroimage. 12, 184-195 (2000).
  26. Parker, G. J., Haroon, H. A., Wheeler-Kingshott, C. A. A framework for a streamline-based probabilistic index of connectivity (PICo) using a structural interpretation of MRI diffusion measurements. J Magn Reson Imaging. 18, 242-254 (2003).
  27. Behrens, T. E., et al. Non-invasive mapping of connections between human thalamus and cortex using diffusion imaging. Nat Neurosci. 6, 750-757 (2003).
  28. Reinges, M. H., Schoth, F., Coenen, V. A., Krings, T. Imaging of postthalamic visual fiber tracts by anisotropic diffusion weighted MRI and diffusion tensor imaging: principles and applications. European Journal of Radiology. 49, 91-104 (2004).
  29. Sherbondy, A. J., Dougherty, R. F., Napel, S., Wandell, B. A. Identifying the human optic radiation using diffusion imaging and fiber. J. Vis. 8 (10), (2008).

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Diesen Artikel zitieren
Hana, A., Husch, A., Gunness, V. R. N., Berthold, C., Hana, A., Dooms, G., Boecher Schwarz, H., Hertel, F. DTI of the Visual Pathway – White Matter Tracts and Cerebral Lesions. J. Vis. Exp. (90), e51946, doi:10.3791/51946 (2014).

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