神経変性疾患の分析における拡散テンソル磁気共鳴画像

Summary

拡散テンソル画像（DTI）は、基本的に識別するためのMRIベースのツールと​​して機能します<em生体内で></em>大脳白質内の神経疾患に起因する脳と病理学的プロセスの微細構造。 DTIベースの分析では、グループレベルで、単一の対象データの両方の脳疾患への応用を可能にします。

Abstract

拡散テンソル画像（DTI）の技術は、生体内で大脳白質（WM）の微細構造のプロセスに関する情報を提供します。本アプリケーションは、マッチさせた対照と比較して異なるDTI解析を用いて、異なる脳疾患、特に神経変性疾患に関与WMのパターンの相違を調査するために設計されている。

DTIデータ分析は変量の方法で行われ、一緒に線維追跡でそのような異方性比率（FA）などの地域の拡散方向ベースのメトリックすなわち voxelwise比較、（FT）は、順番にグループレベルでtractwise異方性比率の統計（TFAS）を伴うグループレベルでWMの変化の地域的パターンの定義を目指し、WM構造に沿ってFAの違いを識別します。定位標準空間への変換は、グループ研究のための前提条件であり、dを保持するために徹底した処理データが必要irectional相互依存。現在のアプリケーションでは、グループレベルでのデータ分析における空間正規化中に定量的および方向情報の保存のための最適化されたこの技術的なアプローチを示しています。これに基づいて、FT技術はFTによって定義されたメトリック情報を定量化するために、グループ平均化データに適用することができる。さらに、DTIの方法の適用は、個々の対象者ごとに縦分析における定位整列後のFA-マップすなわち違いは、神経疾患の進行についての情報を明らかにする。 DTIベースの検索結果の更なる品質改善、高いノイズレベル勾配方向の制御された除去を適用することによって前処理中に得ることができる。

要約すると、DTIは、脳全体をベースと管系DTI分析の組み合わせによって異なる脳疾患の別個のWMの病理解剖学を定義するために使用される。

Introduction

人間の脳内の拡散テンソルイメージング

中枢神経系の白質（WM）管は、神経膠細胞の他の小集団の様々なタイプに加え、密集軸索から構成されています。軸索内の軸索の膜と同様によく整列蛋白繊維は脳WM ¹における異方性の水の拡散につながる、繊維配向に水拡散垂直に制限されます。軸索の周りに髄鞘はまた、内と外の両方の水²用異方性に寄与する可能性がある。

この異方性の定量的な記述は、拡散テンソルイメージング（DTI）によって検出される可能性がある。 DTIは、水の拡散の局所微細構造の特性で重み付け組織の画像を生成する。各位置における画像強度は、で表され、いわゆる磁気拡散勾配（の強さと方向に応じて、減衰されるb値）、ならびに水分子^3を拡散する局所微細構造、拡散係数D、スカラー値に関する：

しかし、WMに異方性の存在下で、拡散はもはや単一のスカラー係数によって特徴付けないが、テンソルを必要とすることができる第一近似でこれらの方向⁴との間の各方向と相関関係に沿って分子運動を記述する。拡散異方性は、主にWM路における繊維の配向によって引き起こされ、そのミクロおよびマクロ構造の特徴によって左右される。微細構造の特徴のうち、intraaxonal組織は、繊維の密度の他に、拡散異方性に最も大きな影響があるように見えるNDセルパッキング、髄鞘形成の程度、および個々の繊維径。巨視的スケールでは、イメージングボクセル内のすべてのWMの管の向きの変動が異方性⁵の程度に影響を与えます。

典型的なDTIの測定では、ボクセル寸法はミリメートルの順になっています。したがって、ボクセルは常に通常、複数の軸索と同様、周囲の水分子をカバーする検出ボリューム内の水分子の平均情報が含まれています。この多方向環境にもかかわらず、DTIが優勢軸索の方向に揃え最大主軸の向きに敏感であり、 すなわち軸索の貢献は、測定信号^2を支配する。

まず、拡散異方性⁵と第2の向きに依存しない程度、IMAGの水拡散の優勢な方向：DTIは、水の拡散のプロパティに関する2種類の情報を提供しています電子ボクセルは、拡散方向^{6、すなわち} 。

以下に概説されるように現在のプロトコルは、グループレベルで被写体基の定量的比較のためにDTI分析技術のフレームワークを提供することになっている。

拡散特性の定量化-分析パラメータ

B（ 式1）テンソルとなっているように、対称テンソルの要素は、信号減衰をもたらす、少なくとも6つの非共線および非同一平面上の方向に沿って拡散勾配によって測定することができる

この方程式は、直交する方向（交差項）に適用しても適用されているイメージング勾配との間でされているイメージングと拡散勾配の間の相互作用の可能性に関する会計処理を必要とする直交する方向に^4。

第二ランクの拡散テンソル常にテンソルの主対角線に沿って3つだけの非ゼロの要素を残して対角化することができ、（固有値、すなわち ）。固有値は、楕円体の形状や構成を反映。楕円や実験枠の主座標との間の数学的関係は、固有ベクトルにより記載されている

テンソルデータを表示する際にいくつかの課題があるため、拡散楕円体の概念は³提案され^ている。これらの電子のEigendiffusivities楕円体の離心率についての情報を提供しながら、楕円の主軸は、繊維の方向と一致するボクセルの主要な拡散方向を示し、すなわち llipsoidsは、媒体の拡散係数の主方向の一次元拡散係数を表す異方性とその対称性の度合い。したがって、このような異方性比率（FA）などの拡散異方性のメトリックは^、7を定義することができる。

すべての固有値の算術平均です。

さらなるアプローチは、ラクトapproaに対応する、脳のWMの接続に対処するために、拡散テンソルの主方向を使用することであるそのchが互いに接続されている脳の部分検討する意思を有している。拡散テンソルの主成分の方向が支配的な軸索路の向きを表すと仮定すると、各ベクトルは、繊維配向を表す、3次元ベクトル場が設けられている。最初のカテゴリは、線維トラクトの伝播^2,8,9の各ステップのローカルテンソル情報を用いて、線伝搬アルゴリズムに基づいている：現在、二種類に分けることができたWMトラクトを再構成するには、いくつかの異なるアプローチが存在する。第二のカテゴリーは、管ベースの空間統計学の手法では得られた2 WM領域間の精力的に最も有利なパスを見つけることが世界のエネルギー最小化に基づいている（TBSS）などtractwise異方性比率の統計（TFASとして他のアルゴリズムで使用されてきた¹⁰ – プロトコルテキスト、セクション2.4を参照）。

定位スタンドに変身ARDスペース

その他の高度なMRIの方法と同様に、臨床的な文脈でDTIとFTベースの研究では¹¹メートル、一部差別に基づく診断プロセスを容易にするために、個々の患者の脳の形態を分類するために究極の目標を追求しています。共通の臨床表現型は、1つ以上の特定の脳領域または特定の神経解剖学的ネットワークへの損傷に起因することになっている場合、グループレベルの研究では、最も関連する。ここでは、別の科目の結果を平均すると、微細構造変化の共通パターンを評価するために有用です。個々の脳定位固定空間に移送しなければならないように、第二工程において、ボクセル毎ボクセルレベルでの結果の平均化演算が可能である。空間的な正規化は、信号対雑音比（SNR）を改善し、患者のサンプルと続きの比較を行うために、異なる被験者から得られた結果の算術平均に許容されるROLSは、特定の疾患の病理解剖学計算を分析するために、特定の脳システムのふりをすることに関連付けられている神経変性疾患、例えば 。

¹²で標準化された定位空間に正規化の早期のアプローチは、様々な脳のランドマークと脳象限の断片的なスケーリングの識別を含む標準的なアトラスに変換アルゴリズムを提案した。今日では、高度なMRIデータ解析パッケージのほとんどはモントリオール神経学研究所（MNI）定位空間¹³への正規化を使用しています。この変換では、研究の特定のテンプレートを使って半自動と自動脳登録アルゴリズムは^14,15を開発しました。 DTIにおいて、特別な注意は正規化プロセス^16,17の間に方向情報を保存するために描かれなければならない。空間的な正規化のために必要とされるDT-MR画像に空間的な変換の応用データセットのコレクションのDTSは再び変換によって影響される配向情報が含まれているという事実によって複雑に反りスカラー画像とは対照的である。この効果は、変換画像の解剖学的な正確さを保証するために考慮する必要があります。ここで、DTIデータセットにアフィン変換を適用するための技術が示されている。

脳疾患への応用DTI

縦DTIデータの比較は、お互いの間で一つの主題のデータの配置/登録が必要です。その意味で、方向情報の保存は（アフィン変換中に拡散テンソルすなわち回転）が必要です。神経変性疾患の可能な用途（ 例えば ^、18,19）は、以前に報告されている。

DTIは、in vivo neuropathol に調査する堅牢な非侵襲的な技術的なツールとして確立されているWM神経管のOGY（ 例えば ^{11,20,21,22）。}拡散プロセスのDTIベースの定量的な測定基準は、FA、例えば 、すでにそのようなストローク^20、多発性硬化症^23、筋萎縮性側索硬化症^24、25、アルツハイマー病²⁶とWM病変の広い範囲を研究するための敏感なマーカーであることが示されている、および他のいくつかのWM障害^27,28。

また、FTとDTIは、WMの管^23を識別するために使用することができる。まだしない日常的な臨床使用中にこの技術は、神経疾患における経路特異的な異常を評価するための強力な手段として浮上している。識別路内では、DTIデータに解剖学的にcoregisteredあるDTI由来の様々な定量的MRI指標と追加取得（ 例えば T2強調画像及び/又は磁化移動（MT）イメージング）を測定することができます。これにより、各インデックスはcalculかもしれません管プロファイルとしての空間的な変動を示すプロットを参照して、管内での位置の関数としてated。

1.5で行った次の、人間のDTIのスキャンでテスラMRI-スキャナは（シーメンスメディカル、エアランゲン、ドイツ）患者群だけでなく、個人での白質の異常を検出するための様々な解析手法の可能性を調査するために使用された。アーティファクトの他の種類のモーション破損ボリュームとボリュームの除去のための自動化された品質チェックの後、標準化された後処理手順は、連続した分析用のDTIのデータを準備する。異なる分析アプローチは、以下に示すように、 すなわち空間統計基づいて、最初の、全脳（WBSS）、第二、FT、および第三、Tractwise異方性比率の統計（TFAS）。されますWBSSは通常DTIデータ（VBM / DTI）上のボクセルベースの​​形態計測/統計として知られているボクセルベースの​​形態計測（VBM）と同様に動作します方法です<emは>。VBMは、もともと別のスキャンのコントラスト差がWBSSが物理パラメータのvoxelwise比較を用いる方法である間に解決されなければならないコントラスト画像上で実行されるメソッドです。アルゴリズム的に類似しているにも関わらず、そのWBSSとVBMの差別化されている用語は、以下で使用されます。

Protocol

分析方法：事前と後処理 voxelwise検出による – – 等方性または異方性のいずれかで、それぞれのボクセルのため扁長またはオブラート拡散テンソルの結果、次のプロトコルのタスクは、可能性があり、白質路内voxelwise拡散特性を分析することである。ボクセルテンソルのパラメータは、FA-マップの計算やfibertractsの識別（ 図1）のどちらかのために使用されます…

Representative Results

1。多動障害のQCとの患者のデータをアプリケーション内の破損した勾配方向の補正 QCのアプリケーションとそれに続くボリューム除外（破損したGDの補正から結果など）の効果のための例として、 図8は、29 premanifestハンチントン病のグループの比較のために体積排除の有無にかかわらず全脳ベースの空間統計の違いを示しています30年齢と性別マッチさせた対?…

Discussion

DTIデータの被験者間の平均は、それぞれ、拡散振幅（FA情報を用いて）と拡散方向（FTに基づく）に対して実現することができる。 FAマップの平均化はWBSSとTFASによって対象グループの統計を比較することができます。この方法論のフレームワークは、被験者間の平均とグループの比較でDTIのテクニックに紹介しま​​す。定位正規化およびグループレベルのFAマップの比較は、対象群間の差?…

Materials

MR scanner			Siemens 1.5 T Magnetom Symphony
analysis software			TIFT – Tensor Imaging and Fiber Tracking