קטעי חומר לבנים ופצעי מוחין - DTI של הנתיב החזותי
Summary
דימות מותחת דיפוזי (DTI) בוצעה כדי לנסות לתאר את החלקים העיקריים של המסלול החזותי. המטרה הייתה להשתמש בFDA אישר תחנת עבודה מסחרית סטנדרטית אשר יכול לשמש לשגרת היומיום על מנת לנסות להפחית את הנזק לאחר הניתוח של המסלול החזותי בחולים.
Abstract
DTI הוא טכניקה המזהה שטחי חומר לבנים (WMT) הלא פולשני בחולים בריאים ולא בריאים באמצעות מדידות דיפוזיה. בדומה למסלולים חזותיים (סמנכ"ל), WMT אינו גלוי עם MRI הקלאסי או תוך פעולה עם מיקרוסקופ. DIT יעזור נוירוכירורגים כדי למנוע הרס של סמנכ"ל תוך הסרת נגעים סמוכים לWMT זה. יש לנו לבצע DTI על חמישים חולים לפני ואחרי הניתוח בין מרץ 2012 לחודש ינואר 2014 כדי לנווט השתמשנו רצף משוקלל 3DT1. בנוסף, ביצענו T2 משוקלל וDTI-רצפים. הפרמטרים בם השתמשו היו, FOV: 200 x 200 מ"מ, עובי פרוס: 2 מ"מ, ומטריצת רכישה: 96 x 96 מניב voxels כמעט איזוטרופיים של 2 X 2 X 2 מ"מ. הצירי MRI בוצע באמצעות כיוון שיפוע 32 וB0-תמונה אחת. אנו משמשים הד מישורי הדמיה (EPI) והדמיה במקביל נכס עם גורם האצת 2 ו b-ערך של 800 s / mm². זמן הסריקה היה פחות מ -9 דקות.
אף אוזן גרון "> DTI-נתונים המתקבלים עובדו באמצעות FDA אישר תכנית מערכת ניווט ניתוחית המשתמשת בגישה של סיבי מעקב פשוט ידועות כמשימת סיבים על ידי מעקב רציף (FACT). זה מבוסס על ההתפשטות של קווים בין האזורים של עניין ( ROI) אשר מוגדר על ידי רופא. זווית המרבית של 50, FA להתחיל ערך של 0.10 וערך תחנת ADC של 0.20 / mm² של היו הפרמטרים המשמשים לtractography.ישנן מספר מגבלות לטכניקה זו. מסגרת זמן הרכישה המוגבלת אוכפת פשרות באיכות התמונה. נקודה חשובה נוספת שלא להיות מוזנחת היא שינוי המוח במהלך ניתוח. באשר לMRI תוך ניתוחי האחרון עשויים להיות מועיל. יתר על כן את הסיכון לשטחים שליליים חיוביים או שקר שקר צריך להילקח בחשבון שעלולה לפגוע בתוצאות הסופיות.
Introduction
דימות מותחת דיפוזי (DTI) משמשת כדי לתאר WMT הלא פולשני במוח האנושי 1. זה כבר נעשה שימוש בעשור האחרון כדי להפחית את הסיכון של פגיעה באזורים רהוטים של המוח במהלך ניתוח 1.
DTI בוצע בחמישים חולים בין מרץ 2012 וינואר 2014 להציג את המסלול החזותי. DTI עשוי לשפר את השמירה על שטחים רהוטים של המוח במהלך ניתוח על ידי מתן מידע חשוב על המיקום האנטומי של שטחים בחומר לבנים. זה כבר שולב בתכנון אסטרטגי לכריתה של נגעים במוח מורכבים 1. עם זאת, התיאור של המסלול החזותי עדיין מהווה אתגר, משום שאין תקן לפרמטרים של DTI, המיקום של כרכי הזרע והפרשנות של תוצאות 12.
אלגוריתמים שונים יושמו עד כה 19-21. גישות מסוימות התרכזו בשיטות דטרמיניסטיות 19, 22-25. אחרים משתמשים בשיטות הסתברותיות, 26,27,29. לאחרונה, טכניקות שימוש בשדות Q-כדור מותח, הדמיה ספקטרלית דיפוזיה והדמיה גבוהה זוויתי החלטת דיפוזיה (Hardi) נמצאת בשימוש כדי לתאר את שטחי חומר לבנים בין השאר המסלול החזותי 1,13-15,18. אף על פי כן, הזמן הדרוש לHardi הוא באופן משמעותי יותר עם 45 דקות, התוכנה אינה זמינה באופן מסחרי ומדגישה יישומים מדעיים 18. נראה תקופת ההוראה לHardi להיות ארוך יותר לDTI 18.
הפרוטוקול המוצג הנו קל אפשרי וניתן להשתמש בו לשגרה יומיומית בפעולות נוירו כדי למנוע תחלואה ולשפר את התוצאות שלאחר הניתוח. הזמן נוסף לפרוטוקול זה הוא פחות מ 9 דקות שהוא מהיר יותר באופן משמעותי מפרוטוקולים אחרים 1,9,12,16. מתוך הכרה בעובדה שרבים אלגוריתמים מתוחכמים פותחו לאחרונה מגביל נייראת עצמו לשימוש בתוכנה זמינה מסחרי ומאושרת FDA. עם זאת, הוא חובה להביא בחשבון את המגבלות של טכניקה זו אשר הוזכרה לעיל.
Protocol
Representative Results
Discussion
DTI הוא טכניקה המאפשרת למנתח המוח כדי להמחיש שטחי חומר לבנים in vivo 8. המסלול החזותי הוא אחד מהשטחים הללו. למרות ששיטה זו מספקת לרופאים עם אפשרויות חדשות בנוגע לטיפול בחולים עם נגעים בדבר אזורים רהוטים של המוח שיש לנו לומר כי יש מספר מגבלות של טכניקה זו עושות עד…
Declarações
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 |
Referências
- 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).
- Alexander, D. C., Barker, G. J. Optimal imaging parameters for fiber-orientation estimation in diffusion MRI. Neuroimage. 27 (2), 357-367 (2005).
- Le Bihan, D., Poupon, C., Amadon, A., Lethimonnier, F. Artifacts and pitfalls in diffusion MRI. J Magn Reson Imaging. 24 (3), 478-488 (2006).
- Abdullah, K. G., Lubelski, D., Nucifora, P. G., Brem, S. Use of diffusion tensor imaging in glioma resection. Neurosurg Focus. 34 (4), (2013).
- 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).
- 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).
- Maruyama, K., et al. Optic radiation tractography integrated into simulated treatment planning for Gamma Knife surgery. J Neurosurg. 107, 721-726 (2007).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Perrin, M., et al. Fiber tracking in Q-ball fields using regularized particle trajectories. Inf Process Med Imaging. 19, 52-63 (2005).
- Wedeen, V. J., et al. Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. Neuroimage. 41 (4), 1267-1277 (2008).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Friman, O., Farneback, G., Westin, C. F. A Bayesian approach for stochastic white matter tractography. IEEE Trans Med Imaging. 25 (8), 965-978 (2006).
- Mori, S., van Zijl, P. C. Fiber tracking: principles and strategies – a technical review. NMR Biomed. 15 (7-8), 468-480 (2002).
- 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).
- 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).
- Conturo, T., et al. Tracking neuronal fiber pathways in the living human brain. Proc Natl Acad Sci U S A. 96, 10422-10427 (1999).
- Poupon, C., et al. Regularization of diffusion-based direction maps for the tracking of brain white matter fascicles. Neuroimage. 12, 184-195 (2000).
- 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).
- Behrens, T. E., et al. Non-invasive mapping of connections between human thalamus and cortex using diffusion imaging. Nat Neurosci. 6, 750-757 (2003).
- 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).
- 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).
