Vi leverede en detaljeret protokol for en standardiseret metode til synsnervevurdering og kvantificering ved hjælp af MRI, ved hjælp af en bredt tilgængelig billedsekvens og open access-software til billedanalyse. Efter denne standardiserede protokol ville give meningsfulde data til sammenligning mellem forskellige patienter og forskellige undersøgelser.
Synsnerve vurdering er et vigtigt aspekt af grøn stær diagnose og opfølgning. Dette projekt beskriver en protokol for en samlet metode til synsnerve tværsnit vurdering og kvantificering ved hjælp af 3 T MR til billedopsamling og ImageJ’s Fiji software til billedbehandling kvantificering. Billedopsamling blev udført ved hjælp af 3 T MR- scanning med passende instruktioner til patienten for at sikre lige fiksering under billeddannelse. Der blev anvendt en T2-vægtet fedtnedtrykket sekvens. Et koronasnit taget 3 mm bag kloden og vinkelret på synsnerven aksen skal uploades til softwaren. Ved hjælp af tærskelfunktionen vælges og kvantificeres det hvide stofområde for synsnerven, hvilket eliminerer bias mellem individuelle målinger. Vi beskrev også de normale grænser for synsnerven tværsnitsarealet efter alder, baseret på tidligere offentliggjort litteratur. Vi brugte den beskrevne protokol til at vurdere synsnerven hos en formodet grøn stærpatient. Synsnerven tværsnit område blev anset for at være inden for de normale grænser, en konstatering yderligere bekræftet via optisk sammenhæng tomografi af synsnerven.
Glaukom er en optisk neuropati, der anses for at være den mest almindelige årsag til irreversibel blindhed1. På trods af det er det stadig dårligt forstået med hensyn til dets patofysiologi og diagnose uden en enkelt standardreference til etablering af diagnosen2. Ifølge National Institute for Health and Care Excellence (NICE) diagnosen primær åbenvinklet glaukom (POAG) kræver vurdering af flere domæner, herunder optisk disk vurdering af fundus eksamen eller optisk sammenhæng tomografi (OCT) billeddannelse, synsfelt vurdering, og intraokulære tryk måling 3. Ideen bag diagnosticering af grøn stær er at fastslå tilstedeværelsen af fremadskridende optisk neuropati, som kan gøres kvantitativt på OCT4. I denne henseende kan MR-scanning også bruges til synsnervevurdering og kvantificering af dets hvide stofområde5, men for at dette skal være klinisk meningsfuldt, skal den protokol, der anvendes i optisk nervehvid stofkvantificering, standardiseres. Desuden bør en protokol også tage højde for inter-individuelle variationer, en faktor, der kan påvirke nøjagtigheden i forskellige sygdomme6.
Synsnervens vurdering i grøn stær vurderes optimalt via oftalmisk billeddannelse, herunder OCT, hvor den mest forreste del af synsnerven (f.eks. optisk skive) vurderes. På den anden side vurderer brugen af MR-scanning til synsnervevurdering normalt retrobulbar delen af synsnerven i forskellige afstande fra kloden. Flere undersøgelser viste en stærk sammenhæng mellem optisk diskvurdering ved hjælp af OCT og MRI7,8. Der er dog stadig ingen samlet protokol for synsnervevurdering og kvantificering af MRI. Udstregning af synsnerven grænsen på MRI er blevet brugt til at kvantificere sit tværsnitsareal5. Denne metode har imidlertid betydelige forskelle mellem rater, da den skal udføres af en erfaren rater og kræver betydelig tid til at skitsere. Formålet med det nuværende projekt var at tilvejebringe en protokol for en samlet metode til synsnerve tværsnitsvurdering og kvantificering ved hjælp af 3 T MR til billederhvervelse og ImageJ’s Fiji-software til billedbehandling og kvantificering.
Vi beskrev en protokol til at vurdere og kvantificere synsnerve hvidt stof, der kan bruges til grøn stær patientvurdering. Protokollen bruger bredt tilgængelige billedsekvenser til billederhvervelse, og den bruger open source Fiji-softwaren til billedanalyse. Vi standardiserede de billedparametre, der tidligere blev anset for at være mest nøjagtige og meget reproducerbare i optisk nervebillede erhvervelse, herunder beder patienten om at fiksere ligeud, ved hjælp af T2 med fedt undertrykkelse sekvens, og indfange tv…
The authors have nothing to disclose.
Vi vil gerne takke Faris Haddad og Hasan El-Isa for deres vigtige bidrag til videooptagelser og udvikling.
Magnetic resonance imaging (MRI) machine | Siemens Magnetom Verio | N/A | 3T MRI scanner |