הדמיית תהודה מגנטית מותחת דיפוזי בניתוח של מחלות ניווניות

Summary

המותחת דיפוזי הדמיה (DTI) בעצם משמשת ככלי מבוסס MRI כדי לזהות

Abstract

המותחת דיפוזי הדמיה (DTI) טכניקות לספק מידע על תהליכי microstructural של החומר הלבן במוח (WM) in vivo. היישומים הנוכחיים נועדו לחקור הבדלים של דפוסי מעורבות WM במחלות שונות במוח, הפרעות ניווניות במיוחד, על ידי שימוש בניתוחי DTI שונים בהשוואה לביקורות תואמות.

ניתוח נתוני DTI מתבצע באופנה משתנה, כלומר השוואת voxelwise של מדדים אזוריים דיפוזיה מבוסס כיוון כגון אנאיזוטרופיה השבר (FA), יחד עם מעקב סיבים (FT) מלווה בנתונים סטטיסטיים אנאיזוטרופיה השבר tractwise (TFAS) ברמת הקבוצה במטרה כדי לזהות הבדלים באנגלים לאורך מבני WM, מכוון להגדרה של דפוסים אזוריים של שינויי WM ברמת הקבוצה. הפיכת שטח סטנדרטי stereotaxic היא תנאי הכרחי ללימודים בקבוצה ודורשת נתונים יסודיים עיבוד לשמר דבין תלות irectional. היישומים הנוכחיים מראים גישות טכניות מותאמים במיוחד לשימור של מידע כמותי וכיוונית במהלך נורמליזציה המרחבי בניתוח הנתונים ברמת הקבוצה. על בסיס זה, ניתן ליישם טכניקות FT לנתונים ממוצעים של קבוצה על מנת לכמת מדדי מידע כהגדרתו על ידי FT. בנוסף, יישום של שיטות DTI, כלומר בהבדלי FA-מפות לאחר יישור stereotaxic, בניתוח אורך על בסיס פרטני נושא לחשוף מידע על ההתקדמות של הפרעות נוירולוגיות. שיפור איכות נוספת של תוצאות מבוססות DTI ניתן להשיג במהלך עיבוד מקדים על ידי יישום של חיסול מבוקר של כיווני שיפוע עם רמות רעש גבוהות.

לסיכום, DTI משמש להגדרת pathoanatomy WM מובהק של מחלות שונות במוח על ידי שילוב של כל ניתוח מוח DTI מבוסס והמבוסס בדרכי.

Introduction

הדמיה מותח דיפוזיה במוח האנושי

העניין (WM) שטחים הלבנים במערכת העצבים המרכזית מורכבים מאקסונים צפופים בנוסף לסוגים שונים של neuroglia ואוכלוסיות קטנות אחרות של תאים. קרום axonal כמו גם את סיבי החלבון המיושרים היטב בתוך האקסון מגביל ניצב דיפוזיה מים לכיוון הסיבים, מה שמוביל לפיזור מים במוח אניסוטרופי WM ^1. נדני המיאלין סביב האקסונים עשויים גם לתרום אנאיזוטרופיה עבור שניהם התוך תאיים ומים ^2.

תיאור כמותי של אנאיזוטרופיה זה יכול להיות מזוהה על ידי מותח דיפוזי הדמיה (DTI). DTI מפיק תמונות של רקמות משוקלל עם המאפיינים המקומיים של microstructural דיפוזיה מים. את תמונת העוצמות-בכל עמדה הן מוחלשים, תלוי בכח ואת הכיוון של מה שנקרא שיפוע דיפוזיה המגנטי (מיוצג בB-הערך), כמו גם על מיקרו המקומי שבו מולקולות המים לפזר ^3, דיפוזיה המקדם D, ערך סקלר:

עם זאת, בנוכחות אנאיזוטרופיה בWM, כבר לא יכולה להיות מאופיינת דיפוזיה במקדם סקלרי אחת, אבל דורשת טנסור אשר בקירוב הראשון מתאר את הניידות מולקולרית לאורך כל כיוון ומתאם בין הכיוונים אלה ^4. אנאיזוטרופיה דיפוזיה נגרמת בעיקר על ידי הכיוון של קטעי סיבים בWM ומושפעת מתכונות מייקרו וmacrostructural. מהתכונות microstructural, ארגון intraaxonal נראה כי ההשפעה הגדולה ביותר על אנאיזוטרופיה דיפוזיה, מלבד הצפיפות של סיביםאריזת תא ND, מידת myelination, וקוטר סיב בודד. בקנה מידה מקרוסקופי, ההשתנות בכיוון של כל שטחי WM בvoxel ההדמיה משפיעה על מידת אנאיזוטרופיה ⁵ שלה.

במדידות DTI טיפוסיות, את ממדי voxel נמצאים בצו של מילימטרים. לפיכך, voxel תמיד מכיל את המידע הממוצע של מולקולות המים בתוך הנפח זיהה כי בדרך כלל מכסה מספר האקסונים, כמו גם את מולקולות מים הסמוכות. למרות סביבת multidirectional זה, DTI הוא רגיש לכיוון של הציר הראשי הגדול ביותר שמיישר לכיוון axonal הדומיננטי, כלומר תרומת axonal שולטת אות הנמדדת ^2.

DTI מספק שני סוגים של מידע על הנכס של דיפוזיה מים: ראשית, כיוון שאינו תלויה במידה של אנאיזוטרופיה דיפוזיה ⁵ ושנית, הכיוון העיקרי של המים בדיפוזיה מתאר לעצמיvoxels הדואר, כלומר הנטייה דיפוזיה ^6.

הפרוטוקולים הנוכחיים אמורים לספק מסגרת של טכניקות ניתוח DTI להשוואת כמותית של קבוצות נושא ברמת הקבוצה, כפי שמתוארים בחלק הבא.

כימות של נכסי דיפוזיה - ניתוח פרמטרים

האלמנטים של טנסור הסימטרי ניתן למדוד על ידי הדרגתיים דיפוזיה יחד לפחות שישה כיוונים הלא קוליניאריות ולא coplanar כך שB (משוואת 1) הפך למותח, וכתוצאה מכך הנחתה אות

משוואה זו דורשת חשבונאית לאינטראקציות אפשריות בין הדמיה והדרגות דיפוזיה המיושמות בכיוונים מאונך (מבחינת קרוס) ואפילו בין הדרגות הדמיה שחלותבכיוונים מאונך ^4.

טנסור דיפוזיה מהדרגה השנייה תמיד יכול להיות diagonalized משאיר רק שלושה אלמנטים שאינם אפס לאורך האלכסון הראשי של טנסור, כלומר הערכים העצמיים ( ). הערכים העצמיים משקפים את הצורה או תצורה של אליפסה. היחסים מתמטיים בין הקואורדינטות העיקריות של אליפסה ומסגרת המעבדה מתוארים על ידי וקטורים העצמיים

מאחר שיש כמה אתגרים בהצגת נתונים מותחים, הרעיון של ellipsoids דיפוזיה הוצע ^3. את Eigendiffusivities של דואר אלהllipsoids מייצג את מקדמי דיפוזיה unidimensional בכיוון העיקרי של diffusivities של המדיום, כלומר הציר הראשי של אליפסה מייצג את כיוון ההתפשטות העיקרי בvoxel אשר עולה בקנה אחד עם הכיוון של הסיבים, ואילו האקסצנטרית של אליפסה מספק מידע על מידת אנאיזוטרופיה והסימטריה שלו. לכן, יכולים להיות מוגדרים מדדי אנאיזוטרופיה דיפוזיה כגון אנאיזוטרופיה השבר (FA) ^7.

הוא ממוצע אריתמטי של כל הערכים העצמיים.

גישה נוספת היא להשתמש בכיוון העיקרי של טנסור דיפוזיה כדי לטפל בקישוריות WM של המוח, המקבילה לapproa tractographyפרק שבו יש כוונה לחקור אילו חלקים של המוח מחובר זה לזה. בהנחת שהכיוון של הרכיב המרכזי של טנסור דיפוזיה מייצג את הכיוון של שטחי axonal הדומיננטיים, שדה וקטורי 3-D מסופק בו כל וקטור מייצג את כיוון הסיבים. נכון לעכשיו, יש כמה גישות שונות כדי לשחזר קטעי WM אשר יכול להיות מחולק לשני סוגים: הסוג הראשון מבוסס על אלגוריתמי התפשטות קו באמצעות המידע מותח המקומי עבור כל שלב של התפשטות מערכת סיבי ^2,8,9. הקטגוריה השנייה מבוססת על מזעור אנרגיה העולמית כדי למצוא את הנתיב האנרגטי החיובי ביותר בין שני אזורי WM, וכתוצאה מכך הגישה לסטטיסטיקה מרחביים המבוססת על מערכת (TBSS) ¹⁰ בו נעשה שימוש באלגוריתמים אחרים כגון נתונים סטטיסטיים אנאיזוטרופיה השבר tractwise (TFAS - ראה טקסט פרוטוקול, סעיף 2.4)..

הפיכת דוכן stereotaxicארד החלל

כמו בשיטות MRI מתקדמות אחרות, DTI-ומחקרים מבוססי FT בהקשר קליני להמשיך את המטרה הסופית לקטלג מורפולוגיה המוח של המטופל על מנת להקל על תהליך האבחון מבוסס על כמה אפליה מדד ^11. מחקרים ברמת הקבוצה הם רלוונטיים ביותר אם הפנוטיפ הקליני הנפוץ אמור להיות בשל נזק לאחד או יותר מאזורים מסוימים במוח או רשת neuroanatomical ספציפית. כאן, עם הממוצע של תוצאות עבור נבדקים שונים הוא שימושי כדי להעריך דפוסים נפוצים של שינויי microstructural. לכל אחד יש מוח אדם להיות מועבר לתוך חלל stereotaxic כך, בשלב שני, בממוצע אריתמטי של התוצאות ברמת voxel-by-voxel אפשרי. נורמליזציה המרחבי אפשרה למיצוע אריתמטי של התוצאות המתקבלות מנושאים שונים על מנת לשפר את יחס אות לרעש (SNR) ולבצע השוואה של דגימות של חולים והמשךrols על מנת לנתח pathoanatomy חישובית של הפרעה מסוימת, למשל מחלות ניווניות אשר מזוהה עם העמדת של מערכת מסוימת במוח.

הגישה המוקדמת של נורמליזציה למרחב stereotaxic טופל על ידי ¹² הציעה אלגוריתם לשינוי אטלס סטנדרטי הכולל זיהוי של אתרים שונים במוח וטיפי טיפין דרוג של רביעים מוח. כיום, רוב חבילות ניתוח נתונים המתקדמות MRI להשתמש נורמליזציה לנוירולוגיות מונטריאול המכון (משרד התשתיות הלאומי) stereotaxic שטח ^13. לשינוי הזה, אלגוריתמי רישום מוח חצי אוטומטיים ואוטומטיים תוך שימוש בתבניות ספציפיות לימוד פותחו ^14,15. בDTI, יש תשומת לב מיוחדת להיגרר לשמירת המידע כיוונית במהלך תהליך הנורמליזציה ^16,17. היישום של שינויים מרחביים לתמונות DT-MR שנדרש לנורמליזציה המרחביאוספים של ערכות נתונים הוא, בניגוד לתמונות שיטתיות השתאה, מסובכות על ידי העובדה שהזיות טרופות מכילות מידע orientational אשר מושפע שוב על ידי השינוי. השפעה זו חייבת להיות מטופלת על מנת להבטיח את התקינות אנטומית של התמונה השתנתה. הנה, טכניקות ליישום שינויי affine לערכות נתונים DTI מוצגות.

יישום של DTI למחלות מוח

ההשוואה של נתוני DTI אורכי דורשת יישור / רישום של הנתונים של נושא אחד בין זה לזה. בהקשר זה, שימור המידע כיוונית הכרחי (כלומר סיבוב של טנסור דיפוזיה במהלך תמורות affine). יישומים אפשריים להפרעות ניווניות כבר דיווחו בעבר (למשל ^18,19).

DTI כבר נקבע ככלי טכני לא פולשנית חזק לחקור in vivo neuropathology של שטחים עצביים WM (למשל ^{11,20,21,22).} מדדים כמותיים המבוססים על DTI של תהליך דיפוזיה, למשל אנגלי, שכבר הוכח כסמנים רגישים ללימוד מגוון רחב של פתולוגיות WM, כגון שבץ ^20, טרשת נפוצה ^23, amyotrophic ²⁴ טרשת ^{לרוחב, בן 25,} מחלת אלצהיימר ²⁶ , וכמה הפרעות WM ^27,28 אחרות.

בנוסף, ניתן להשתמש DTI עם FT לזהות קטעי WM ^23. טכניקה זו, ועדיין לא בשימוש קליני שגרתי, מתגלה ככלי רב עוצמה להערכה של הפרעות במסלול ספציפי במחל נוירולוגית. בתוך השטחים שזוהו, מדדי כמותיים MRI שונים הנגזרים מDTI ורכישות נוספות (למשל תמונות ו / או העברת המגנטיזציה (MT) הדמיה T2 משוקללות) שהם בחינה אנטומית coregistered לנתוני DTI ניתן היה למדוד. הנני, כל אחד יכול להיות מדד Calculated כפונקציה של מיקום בתוך המערכת, המתייחס לחלקות המתארות וריאציה המרחבי שלהם, כמו פרופילים בדרכי.

בסריקות הבאות, אדם DTI שבוצעו על 1.5 טסלה MRI-סורקים (Siemens Medical, Erlangen, גרמניה) הייתה בשימוש כדי לחקור את הפוטנציאל של טכניקות ניתוח שונות לאיתור ליקויים בחומר לבן בקבוצות חולה, כמו גם ביחידים. לאחר בדיקת איכות אוטומטית לחיסולה של תנועת כרכים-פגומים ונפחים עם סוגים אחרים של חפצים, נהלים סטנדרטיים postprocessing הכנת נתוני DTI עבור הניתוח ברציפות. ניתוח גישות שונות שתודגמנה בחלק הבא, כלומר המוח הראשון, המבוסס כולו סטטיסטיקה מרחבית (WBSS), שני, FT, וסטטיסטיקת השבר שלישית, Tractwise אנאיזוטרופיה (TFAS). WBSS היא שיטה שפועלת באנלוגיה לmorphometry מבוסס voxel (VBM) שהוא בדרך כלל ידוע כmorphometry מבוסס voxel / סטטיסטיקה על נתוני DTI (VBM / DTI)

Protocol

שיטות ניתוח: טרום וpostprocessing

המשימה של הפרוטוקול הבא היא לנתח את מאפייני דיפוזיה voxelwise בתוך שטחי חומר לבנים שיכול להיות - בשל זיהוי voxelwise - או איזוטרופיים או אניסוטרופי, וכתוצאה מtensors דיפוזיה המוארכת או oblate לvoxels בהתאמה. Parameterization של טנסור voxel משמש גם החישוב של FA-מפות או זיהוי fibertracts (איור 1).

על מנת לקבל תוצאות ניתוח כפי שניתן לראות בדוגמא הבאה, השתמש בתוכנת ההדמיה טנסור החבילה ומעקב סיבים (Tift) ^17. Tift מספק כלי ניתוח עבור בדרישות הבאות:

• ניתוח במונחים של מדדי DTI, למשל FA-מפות,
• הנורמליזציה stereotaxic
• השוואה במונחים של קבוצה אנגלי או מדדי DTI אחרים
• גישות ניתוח שונים של FT
• FT בקבוצת ממוצע Dנתוני TI והניתוחים הסטטיסטיים המתאימים.

תכונות אלו מאפשרות מגוון רחב של ניתוחים בסביבת תוכנה אחת ^17,29,30,31. תוכנת Tift היא כל הזמן בפיתוח לאפשרויות חדשות בניתוח נתוני DTI.

איור 2 נותן סקירה סכמטית כיצד לנתח את נתוני DTI ברמת הקבוצה לאחר נורמליזציה מרחבית על ידי שתי גישות משלימות, כלומר הן על ידי ועל ידי WBSS TFAS סוף סוף להשיג הבדלים בין דגימות נושא ברמת הקבוצה, מוח חולה למשל לעומת קבוצת ביקורת בריאה. הנה, WBSS מטרת זיהוי משוחד voxelwise של אזורים עם הבדלים ברמת הקבוצה, ואילו TFAS מבוסס על fibertracts מוגדר מראש; את TFAS החל אזורים או יכול להיות שנבחר באופן חופשי, או ניתן להסיק מתוצאות WBSS (`` של נקודות חמות שינה באופן משמעותי FA).

השוואת אורכי הפרט FA-המפות מתבצעת על ידי detecההבדלים בטינג FA-מפות של מדידות timepoints השונות לאחר יישור stereotaxic affine (איור 2).

1. בדיקת איכות (QC) ובכלל זה תיקון לכיווני שיפוע פגום
   במקרה של הפרעות תנועה במהלך הרכישה, כלומר במקרה של כרכים פגומים, גידול יחס אות לרעש מתקבל על ידי השמטת כיווני שיפוע חד (ה ') לחישוב מותח. לצורך כך, בדיקת איכות (QC) אלגוריתם ³² פותחה. בקיצור, עבור סריקות שהכילו פגומות כרכים, גידול SNR מושגת על ידי השמטת יווני שיפוע אחד ואחד בכל פעם, לפני ההערכה מותח: עבור כל GD, השונות המשוקללת מחושבת מכל עבר שנותר ברצף על ידי שקלול עם הזווית ב שבו הם שונים מGD המדד.
   1. לבצע תיקון חפץ על ידי איתור GD עם פרוסה אחת לפחות מראה עוצמת ירידה, ממצא תנועה כלומר נגרמים על ידי su הספונטני תנועת bject (איור 3, פנל העליון). עבור כל נפח משוקלל דיפוזיה, לחשב את עוצמת הממוצעת של כל פרוסה ולהשוות את עוצמתו עם אותו הפרוסה בכל כרכים האחרים על ידי שימוש בגישת ממוצע משוקלל - גורם הניפוח הוא התוצר של נקודת וקטורים של שני GD :
      
      
      מציין את עוצמת ממוצע אריתמטי של הפרוסה תחת השגחה ו427eq12.jpg "/> פרוסה להשוואה. סטיית העצמה הממוצעת יחסית משוקלל במוצר הנקודה של GD. לפיכך, על מנת להגדיר פרמטר גלובלי:
      
      משקף את המינימום של השוואות slicewise של כל הפרוסות.
   2. אם Q הוא מתחת לסף מסוים (בדוגמא, סף של 0.8 משמש למטרה זו), שכולו לחסל את הנפח, או GD. רף של 0.8 נחשב לפתרון יציב ^32. איור 3 ממחיש ממצא תנועה גלוי בשחזורי sagittal ומזוהה על ידי אלגוריתם בקרת האיכות. בדוגמה זו, מתוך המספר הכולל של GD (נקודות כחולות באיור 3 ג), 17 היו מתחת לקו האדום אשר תואם את Q = 0.8 ושוLD להתבטל. דוגמה של נפח נתונים סטטיסטיים חיסול לכל מחקר שהוצגה באיור 3D. במחקר למופת זה, נתוני DTI של 29 נבדקי HD presymptomatic הושוו לנתוני DTI של 30 פקדים. פרטים נוספים על אלגוריתם זה מוצגים ^{ב32, 33.}
2. עיבוד מקדים ונורמליזציה המרחבי
   1. לבצע את התיקון של עיוותים גיאומטריות-Induced הנוכחי אדי של נתוני ההדמיה הד מישורי קובע לפי השיטה שהוצעה על ידי ^34.
   2. לנורמליזצית stereotaxic, ליצור מחקר ספציפי (ב = 0) - תבנית וFA-תבנית כפי שתואר לעיל ^17,28,31. בעיקרון, נורמליזציה stereotaxic שאינו ליניארי שלם מורכבת משלושה מרכיבי עיוות. כתוצאה מכך, מותח דיפוזיה כתוצאה של כל voxel אני חייב להיות rotatאד פי כל הסיבובים שפורטו לעיל (איור 4):
      1. איור 4 א מציג שינוי מוח נוקשה כדי ליישר את מסגרות קואורדינטות הבסיסיות. הסיבוב כתוצאה מהיישור למסגרת הקואורדינטות הבסיסית צריכה להיות מיושמת
         
      2. איור 4 מציג את עיוות ליניארי על פי ציוני דרך. הרכיבים של וקטורים העצמיים צריך להיות מותאם על פי פרמטרי הנורמליזציה של שישה S (תלוי באזור במוח,, = 1 ... 6 ים) של העיוות ליניארי.
         v _{W, J} w V, J'''
         w = 1,2,3 ו j = x, y, z.
      3. איור 4C מציג נורמליזציה אינה ליניארי השוואת הבדלי צורת מוח שאינו ליניארי. משמרות וקטור 3-D הן שונות עבור כל voxel מוביל לשינוי נפרד לכל voxel של מערך voxel 3-D ). טריגונומטריה הסטנדרטית נותנת מטריצת סיבוב באופן עצמאי לכל voxel, וכתוצאה מהווקטור 3-D המשמרות בעקבות המושגים של ¹⁶ על מנת לשמר את היחסים בין וקטורים עצמיים של כיוונית voxels בשכנות. לפיכך, במשמרות של שני voxels בשכנות שונות לגרום לסיבובים של וקטורים העצמיים המתאימים. השתמש במטריצות התרחבות ליישור של טנסור של כל voxel לאת voxels שמסביב.
         
         הם המרכיבים של
      כל תהליך הנורמליזציה הוא איטרטיבי, כלומר ליצור, סורק ורצף ספציפי (ב = 0) - תבנית למחקר זה בשלב הראשון על ידי ממוצע חשבונאי (ב = 0) - כרכים של כל הנבדקים לאחר טרנספורמציה לינארית על פי אופן ידני ציוני דרך קבע. לאחר הנורמליזציה ראשונה זה, ליצור תבניות משופרות על מנת לייעל את מטריצות הנורמליזציה. השלבים עד 1.2.5 1.2.3 הבאים הם דמיינו סכמטי באיור 5 א.
   3. לאחר הליך נורמליזציה אדם זה (stEP (i) - DTI-נתונים _ש0), משתמש בכל נתוני DTI האדם מגדיר ליצירת מחקר ספציפי (ב = 0) - התבנית וFA-תבנית (שלב (ii) - תבניות T _1). כרישום שאינו affine לFA-תבנית יש את היתרון שהוא מספק יותר לעומת בהשוואה ל( ב = 0) ¹⁰ תמונות, להגדיר FA-תבנית על ידי ממוצעים נגזר כל בנפרד FA-מפות של החולים והבקרות.
   4. בשלב שני, לאחר שהרעיונות הבסיסיים של Ashburner וFriston ^35, לבצע נורמליזציה משרד תשתיות לאומית שאינו ליניארי (שלב (III)) של נתוני DTI קובע על ידי צמצום חוסר ההתאמה בין עוצמות אזוריות של FA-המפה כדי להיות מצוידת ושל FA-תבנית בהתאם להבדלים בריבוע (X ²⁾ - בדרך זו, אתה מקבל נתונים DTI אני _1.
   5. בהתבסס על נתונים אלה, תבניות חדשות T ₂ נגזרות (שלב (ד)). חזור על פעולה זו עד שתהליך איטרטיבי המתאם בין פרט FA-מפות ולאהוא FA-התבנית הוא> 0.7. בדרך כלל זה מגיע לאחר שתי חזרות.
3. סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה
   השלבים הבאים 1.3.1 עד 1.3.5 הם דמיינו סכמטי באיור 5.
   1. חישוב FA-מפות מנתוני DTI מנורמלים ביחס להליך נורמליזציה של 1.2. על מנת לשמר את המידע כיוונית (שלב (i)).
   2. כצעד עיבוד מקדים לפני ההשוואה סטטיסטית voxelwise, להחיל מסנן החלקה (שלב (II)) למנורמלים FA-מפות הפרט. להחלקה, העובדה שגודל המסנן משפיע על התוצאות של ניתוח נתוני DTI ³⁶ דורשת יישום של משפט המסנן המתאים אשר קובע כי רוחבו של המסנן המשמש לעיבוד הנתונים צריך להיות מותאם לגודלו של הפער הצפוי, כמפורט בבקשות קודמות לנתוני DTI של חולים עם הפרעות ניווניות (למשל ^28).
   3. בצע הסטטיסטי compאריסון בין הקבוצות החולה וvoxelwise קבוצת הביקורת המקבילה על ידי מבחן t של סטודנט, כלומר להשוות בין ערכי FA של המטופלים FA-מפות עם ערכי FA של פקדים 'FA-מפות, לכל voxel בנפרד (שלב (iii )). ערכי FA מתחת 0.2 אינם נחשבים לחישוב מאז חומר אפור בקליפת המוח מראה ערכי FA ³⁷ עד 0.2.
   4. תוצאות סטטיסטיים צריכים להיות מתוקנות להשוואות מרובות באמצעות גילוי השיעור שגוי (רוזוולט) האלגוריתם בp <0.05 ³⁸ (שלב (ד)). יש הפחתה נוספת של שגיאת אלפא להתבצע על ידי אלגוריתם מתאם המרחבי (התקבצות - צעד (V)) שבוטל voxels בודד או קבוצות קטנות ומבודדות של voxels בטווח הגודל של הקרנל ההחלקה, מה שמוביל לגודל אשכול סף של 512 voxels.
   5. כדי להציג את התוצאות על רקע מורפולוגי (שלב (V)), לנרמל את 3 D-T1 נתונים המשוקללים קובע למרחב ומשרד תשתיות הלאומיים ממוצע חשבונאי. בצע עמ 'הנורמליזציה זוrocedure על ידי שימוש בתבנית מחקר ספציפי באנלוגיה לנורמליזציה מיושמת על נתוני DTI קובע ^17.

איור 6 מציג תוצאות הסטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה (WBSS) של חולי ALS לעומת בקרה. איור 6 א מציג את המקסימום המקומי של ערכי FA ירד בsagittal, עורקים כליליים וצירית תצוגה (thresholded בp <0.01, תיקן למספר רב של השוואות). איור 6 מציג FT projectional עם נקודתי פתיחה במערכת corticospinal משמשת כבסיס לTFAS. איור 6C מראה הבדלים בין קבוצות בFA-מפות שאותרו על ידי המוח כולו מבוסס סטטיסטיקה מרחבית (WBSS) בין מדגם של חולי ALS וביקורות תואמות ב הדמיה slicewise.

4. Tractography וסטטיסטיקת אנאיזוטרופיה השבר tractwise (TFAS)
   איור 7 ממחיש את התהליך של FT מבוסס קבוצה הכולל TFAS כפי שתואר ב1.4.1 עד 1.4.4.
   1. על מנת ליישם אלגוריתמי FT קבוצה מבוסס, ליצור ממוצע DTI ערכות נתונים מ'נתונים ומהפקדים 'את מטופלי נתוני ביחד לפי השיטות שתוארו קודם לכן ^17. מיצוע זה דורש טיפול זהיר של מידע orientational שנשמר במהלך תהליך הנורמליזציה לפי טכניקות שתוארו על ידי ¹⁶ - ³⁰ לפרטים ראו.
   2. בצע tractography בערכות נתונים DTI ממוצעים של קבוצות בכפוף על ידי יישום של טכניקה לייעל את מעקב אחר ^31. לזהות נקודות זרעים שהוגדרו באופן ידני סמוכות למקסימום המקומי על ידי מנתח FA מבוסס מוח שלם המהווה את הבסיס לניתוח FT ברציפות. לאחר זיהוי את הזרעים, לבצע tractography ולהגדיר את voxels של סיבים שמסומנים כמסיכה קבוצתית ספציפית לTFAS הבא ^30.
   3. על מנת לכמת את תוצאות tractography, להחיל את הטכניקה של TFAS באמצעות הקטעי סיבים אלקטרוניים שנוצרו על DTI נתונים ממוצעים של סטים של כל הנושאים של כל קבוצה (נתוני מטופל ונתוני בקרה יחד) עבור הבחירה של voxels שתורמים להשוואה בין החולים והבקרות "FA-מפות.
   4. לשקול את כל voxels כתוצאה מכך עם ערך אנגלי מעל 0.2 לניתוח סטטיסטי על ידי מבחן t של סטודנט.
   5. אם תרצה, טכניקת TFAS יכולה להיות מיושמת על כל נגזרות מדדי DTI, כגון diffusivity הממוצעת (MD), אנאיזוטרופיה רדיאלי, אנאיזוטרופיה צירית, וכו '(לדוגמה, ראה ^28).
   6. התוצאות מוצגות על רקע מורפולוגי המורכב מסטי D-3-המנורמלים משרד תשתיות הלאומיים T1-משוקללים נתונים

Representative Results

1. QC ותיקון לכיווני שיפוע פגום ביישום על נתונים של חולים עם הפרעות ההיפרקינטיות

כדוגמה להשפעת היישום של QC וההדרה נפח שלאחר מכן (כתוצאה מהתיקון לGD הפגום), איור 8 מראה הבדלים בכל סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח עם ובלי הדרת נפח להשוואת קבוצה של 29 מחלת premanifest הנטינגטון נושאים לעומת גיל ומין 30 תאמו פקדים. פרוטוקול הסריקה בוצע על 1.5 טסלה Magnetom סימפונית (Siemens Medical, Erlangen, גרמניה). פרוטוקול מחקר DTI היה זהה עבור חולים ובקרות וכללו 72 כרכים (40 פרוסות, 96 x 96 פיקסלים, מ"מ עובי פרוסת 2.3, גודל פיקסל 2.3 x 2.3 מ"מ), המייצגים 64 יווני שיפוע (B = 1,000 שניות / מ"מ ²⁾ ו -8 סריקות עם שקלול דיפוזיה מינימאלי (ב = 100 שניות / ² מ"מ). זמן ההד (TE) וההחזרה זמן (TR) wפה 90 אלפיות שני ו8,000 אלפיות שני, בהתאמה.

2. DTI בxeroderma pigmentosum

Xeroderma pigmentosum (XP) הוא תסמונת נדירה progeroid אוטוזומלית רצסיבית בי פגם תיקון DNA הבסיסי ממלאת תפקיד מרכזי בתהליך הזדקנות ^39,40. גישת ה-MRI multiparametric לאפיין את הפנוטיפ cerebromorphological שימש בשבעה חולי XP של תת שונים על מנת להעריך את מורפולוגיה מוחין macrostructural וmicrostructural בהשוואה לקבוצת ביקורת, ובכלל זה ⁴¹ DTI, מדידות נפח, ומר ספקטרוסקופיה ⁽¹ H MRS).

פרוטוקול ה-MRI נרכש על טסלה MR מערכת 1.5 (Magnetom סימפוני, סימנס, Erlangen, גרמניה), מצויד בheadcoil סטנדרטי. T1 משוקלל סורק (T1W) כלל 196 פרוסות בעובי 1.0 מ"מ פרוס (256 x 256 פיקסלים, 1.0 מ"מ גודל פיקסל X 1.0). TE וTR היו 12 אלפיות שני ו456 אלפיות שניים, בהתאמה. פרוטו מחקר DTIcol כלל 13 כרכים (45 פרוסות, 128 x 128 פיקסלים, 2.2 מ"מ עובי פרוס, גודל פיקסל 1.5 x 1.5 מ"מ), המייצגים 12 כיווני שיפוע וסריקה אחת עם שיפוע 0 (ב = 0). TE וTR היו 93 אלפיות שנייה ו8,000 אלפיות שניים, בהתאמה; ב היה 800 שניות / ² מ"מ וחמש סריקות היו בממוצע באינטרנט על ידי תוכנת הסורק בחלל תמונה.

בשל ההטרוגניות הקלינית ודמוגרפית של XP-נבדקים, ההשוואה לא בוצע ברמת הקבוצה אלא באופן pairwise, כלומר כל נושא XP-נותח בהשוואה לשליטת גיל ומין מתאימה. השוואת FA-המפה בוצעה לROIs ממוקם בתלמוס, במערכת corticospinal העליונה, בכמוסה הפנימית, ובכפיס המוח. יתר על כן, שינויים כיווניות הושוו pairwise לFT וTFAS רצופים, עם נקודות התחלה של התלמוס. DTI הדגים באופן משמעותי כיווניות WM מצטמצמים בכל האזורים שנחקרו, כלומר הדואר התלמוס, קטעי corticospinal וכפיס המוח הגבי, עם נפח ויווני הפחתות של תחזיות הסיבים מעורבות שני סיבי craniocaudal ואת קשרי המיספרי (איור 9). ממצאים אלה, למרות הטרוגנית בקרב מדגם המחקר, יכולים להיות מתואמים עם הסימפטומים clinico-הנוירולוגיות. את ממצאי ההדמיה תומכים בעמדה כי מבני המיאלין לבזות בטרם עת במוח של חולי XP, כפי שנדונו ^ב41.

DTI בתהליכי ניוון מוחיים (מחלות נוירון המוטוריות)

שינויים מורפולוגיים בטרשת נפוצה (ALS) מטופלים על ידי ניתוח לרוחב amyotrophic MRI מבני ^42,43, כמו גם שינויים בקישוריות תפקודיים הסנסורית חולי ALS ²¹ כבר דיווחו לאחרונה. בעבודה זו, כדוגמה ליישום של WBSS וTFAS שיטות הניתוח, עשרים חולי ALS נחקרו על ידי multiparametric-MRI. Severity של סימפטומים גופניים כפי שנמדד עם ALS המתוקן סולם דירוג תפקודי (ALS-FRS-R) היה בטווח של קל עד בינוני (35.9 ± 8.0), ואף אחד מהחולים הראה סימנים של דימנציה frontotemporal נוירופסיכולוגיים. כקבוצת ביקורת הגיל עשרים וביקורת בריאה מותאמת מגדר נסרקו.

פרוטוקול הסריקה בוצע על 1.5 טסלה Magnetom סימפונית (Siemens Medical, Erlangen, גרמניה). פרוטוקול מחקר DTI היה זהה לחולים ובקרות וכללו 13 כרכים (45 פרוסות, 128 x 128 פיקסלים, 2.2 מ"מ עובי פרוס, גודל פיקסל 1.5 x 1.5 מ"מ), המייצגים 12 כיווני שיפוע וסריקה אחת עם שיפוע 0 (ב = 0). TE וTR היו 93 אלפיות שנייה ו8,000 אלפיות שניים, בהתאמה; ב היה 800 שניות / ² מ"מ וחמש סריקות היו בממוצע באינטרנט על ידי תוכנת הסורק בחלל תמונה.

התוצאות עבור קבוצת ALS הראו הפחתת FA נרחבת לאורך חלקים גדולים של CST וCC, בחודש האחרון אניncluding המגזר השלישי על פי הופר וFrahm ערכת ⁴⁴ אבל לכת מעבר לאזורי CC הגחון ועל גב (איור 6). התוצאות עבור קבוצת ALS הראו ירידות נרחבות FA לאורך חלקים גדולים של CST וסמ"ק, שבאחרון ביניהם המגזר שלישי על פי הופר וFrahm ערכת ⁴⁴ אבל לכת מעבר לאזורי CC הגחון ועל גב (איור 6).

דוגמה נוספת הייתה מעורבות בחקירה של דפוסי WM במחלות אחרות הנוירון מוטורית (MND), כלומר ALS, טרשת לרוחב עיקרי (PLS), וparaparesis העוויתי התורשתי (HSP) מחולק לצרוף (pHSP) ומסובכת (cHSP), על ידי שימוש בגישה כפולה של ניתוח DTI: WBSS על FA-מפות הושלמה בתוצאות FT וTFAS שלאחר מכן. השוואות של ALS ודגימות PLS מבוססי DTI כבר תואר על ידי כותבים אחרים, כמו גם ^45. ניתוח קבוצת PLS הראה דפוס דומה של ירידת FA אלוןגרם האנטומיה CST תוך מעורבות CC הייתה מסומנת אך פחות נרחבת מאשר בALS ומוגבל יותר למגזר שלישי. הניתוח במדגם pHSP הפגין ירידות הפא בCST שכלל אזורים מוגבלים שבתוך מבנה זה ואילו השינויים היו CC, בדומה לדפוס שנצפה בקבוצת ALS, השתרעה על פני חלקים גדולים של CC הגבי כולל הקטע המוטורי. לבסוף, הקבוצה הראתה cHSP התחומים אנגלי ירד אשר נצברו לאשכול אחד גדול המחוברת כולל מבנה השלם CST וגב גדול וגם חלקי הגחון של CC הגדולים. לסיכום, ניתוח DTI המבוקר בסך של 72 חולים עם MND שונה הראה דפוסי נגע אופייניים מתואמים עם המעורבות של אזורי מוח שונים בתוך התהליכים פתולוגיים של גופי המחלה השונים. לתיאור ודיון מפורט, עיין ^22,28,46

3. DTI להשוואות אורך >

כדוגמה ליישום של DTI בהשוואה אורכי, מטופל בן 46 עם oligoastrocytoma אנפלסטית ביופסיה מוכחת WHO III ° נסרק. לאחר ניתוח הושלם, המטופל קיבל radio-/chemotherapy שילוב ו6 מחזורים של כימותרפיה adjuvant.

DTI נרכש ב -4 נקודות זמן, כלומר לפני radio-/chemotherapy שילוב ו2, 5, ו 9 חודשים לאחר radio-/chemotherapy כדי לתאר את מעמדו של יושרת WM האזורית והגלובלית בעיצוב האורכי.

פרוטוקול הסריקה בוצע על 1.5 טסלה Magnetom סימפונית (Siemens Medical, Erlangen, גרמניה). מחקר DTI הפרוטוקול כלל 52 כרכים (64 פרוסות, 128 x 128 פיקסלים, מ"מ עובי פרוס, 2.8 פיקסל גודל 2.0 X 2.0 מ"מ), המייצגים את 48 כיווני שיפוע וארבע סריקות עם שיפוע 0 (B = 0). TE וTR היו 95 אלפיות שנייה ו8,000 אלפיות שניים, בהתאמה; B היה 1,000 שניות / ² מ"מ.

ntent "> איור 10 מופתיים מציג הבדלים בFA-מפות בין סריקת DTI לאחר radio-/chemotherapy וDTI סריקת 7 חודשים מאוחר יותר, כלומר סריקות של timepoints 2 ו -4. WBSS מתבצעת בהתאם לסעיף 1.3. עם סף של FA 0.15, רוזוולט מתוקן.

איור 1. בDTI, voxel מייצג את מאפייני הדיפוזיה של כמה צרורות של אקסונים לחשב מותח דיפוזיה, מתואר כאליפסה. לכל voxel, מידע יכול להיות מותח פרמטרים באנאיזוטרופיה השבר (FA) או מפות המשמש למעקב אחר סיבים (FT).

27fig2.jpg "/>
איור 2 פנל עליון:. לאחר בדיקת איכות (QC) וחיסול הנפח המקביל (VE), מדדי DTI, למשל FA-מפות יכולים להיות מחושב. בשלב הבא, או הנורמליזציה stereotaxic (משמאל) מאפשרת השוואה ברמת הקבוצה (המוח כולו מבוסס סטטיסטיקה מרחבית - WBSS ו / או נתונים סטטיסטיים אנאיזוטרופיה השבר tractwise - TFAS) או יישור stereotaxic (מימין) מאפשר להשוות את אורך FA-מפות . ניתוחים אלה גם להוביל להבדלים ברמת הקבוצה (משמאל) או לזהות הבדלי אורך בתוך אחת כפוף DTI נתונים (מימין). לחצו כאן לצפייה בדמות גדולה.

les/ftp_upload/50427/50427fig3.jpg "/>
איור 3. (א) נציג התנועה צירי פגומה פרוסה בעוצמה מופחתת שזוהתה על ידי אלגוריתם QC. (ב) הלוקליזציה המתאימה בנפח sagittal המשוחזר, מסומנת בחץ לבן. שחיתות התנועה מצויינים גם מבחינה חזותית על ידי אובדן העצמה יחסי בהשוואה לפרוסות ציריות סמוכות. (ג) על ידי יישום של סף של 0.8 (קו אדום) בסך הכל 17 כיווני שיפוע התגלו לחיסול נפח. החץ השחור מצביע על היקף (א) ו (ב) (ד) סטטיסטיקות חיסול נפח (מספר כיווני שיפוע בוטלו - GD). במשך 29 נושאי presymptomatic של מחלת הנטינגטון (PS) ו -30 בקרות.

(א) שינוי המוח נוקשה על ידי תרגום וסיבוב כדי ליישר את מסגרות קואורדינטות הבסיסיות. (ב) עיוות ליניארי על פי ציוני דרך. הרכיבים של וקטורים העצמיים היינו צריכים להיות מותאמים בהתאם לעיוות ליניארי. (ג) נורמליזציה אינה ליניארי השוואת הבדלי צורת מוח שאינו ליניארי. משמרות וקטור 3-D היו שונות עבור כל voxel מוביל לשינוי נפרד לכל voxel של מערך voxel 3-D על מנת לשמר את היחסים בין וקטורים עצמיים של כיוונית voxels בשכנות.

איור 5. (א) לדוגמא סכמטי איטרטיבי תבנית ספציפית למשרד תשתיות לאומי-normalization: אחרי צעד נורמליזציה 1 ^st המבוסס על ציוני דרך, על ידי ממוצע אריתמטי של DTI-נתונים _{ש0, 1} T ((B = 0) תבנית וFA-תבנית) התבניות ראשונות הושגו. כתוצאה מכך, בהליך איטרטיבי, מנורמל _DTI-1 נתונים אני התקבל על ידי נורמליזציה אינה ליניארי לתבניות שהוגדרו בעבר (T _1). מתוך אלה שזה עתה מנורמל אני _DTI-1 נתונים, תבניות חדשות (T ₂₎ נגזרו ששוב יוכל לשמש עבור נורמליזציה. זה תהליך איטרטיבי נפסק כאשר הושג צירוף מקרים מוגדרים מראש (מדד על ידי מתאם) בין נתוני DTI-ותבניות (ב) תכנית לעיבוד נתונים מראש לפני הנתונים הסטטיסטיים מרחביים המבוססים על המוח שלמים (WBSS):. FA-מפות מחושבות מ נתוני DTI מנורמלים ומסנן להחלקה המנורמלת FA-מפות הפרט מוחל. בצעד ברציפות, השוואה סטטיסטית voxelwise בין הקבוצות החולה וקבוצת הביקורת המתאימה היא PErformed. לאחר תיקון להשוואות מרובות באמצעות גילוי שיעור-שווא (רוזוולט) האלגוריתם והליך אשכולות להפחתה נוספת של שגיאת אלפא, תוצאות מוצגות על רקע מורפולוגי. לחץ כאן לצפייה בדמות גדולה.

איור 6. תוצאות של הנתונים הסטטיסטיים מרחביים המבוססים על המוח השלמים (WBSS) של חולי ALS. לעומת בקרה () המרבית של ערכי FA מקומי ירד בsagittal, עורקים כליליים וצירי תצוגה (thresholded בp <0.01, תיקן להשוואות מרובות () ב) FT עם נקודתי פתיחה במערכת corticospinal המשמשות כבסיס לTFAS (ג) (1 אנימציה):.. הבדלי קבוצה בFA-MA נ.ב. זוהה על ידי המוח כולו מבוסס סטטיסטיקה מרחבית (WBSS) בין מדגם של חולי ALS וביקורות תואמות בהדמית slicewise. לחץ כאן לצפייה בדמות גדולה.

איור 7 (אנימציה 2):. מעקב סיבים (FT) על קבוצה בממוצע נתונים (בקרה) עם נקודתי מוצא של כפיס המוח (משמאל) ובמערכת corticospinal (מימין). לחץ כאן לצפייה בדמות גדולה.

fig8highres.jpg "src =" / files/ftp_upload/50427/50427fig8.jpg "/>
איור 8 סטטיסטיקת מוח כולו מבוססת מרחביים לפני תיקון חפץ. (חיסול נפח - VE) (משמאל) ואחרי תיקון חפץ (מימין), שכל אחד תיקן בp <0.05, שיעור גילוי שקר (רוזוולט)). עלייה אנגלי בצבעים קרים, ירידה אנגלי בצבעים חמים.

איור 9 Multiparametric MRI לנושא עם xeroderma pigmentosum (XP) שורה עליונה:.. ניגוד הודעה T1-משוקלל קונבנציונלי MRI בעורקים כלילי, sagittal, ותצוגה צירית. תתמקד בנגע שמאל חצאים מוח ניגוד משופר עם בצקת perifocal בתוך החומר הלבן frontoparietal שורה אמצעית:. FA מפות (תצוגת סף 0.2) עם זההתתמקד בשורה תחתונה: תוצאות FT עם נקודות זרעים של התלמוס - שמאל:. בכפוף XP, ימין: FT ממוצע מ7 פקדים.

איור 10. חולה עם oligoastrocytoma אנפלסטית ביופסיה מוכחת WHO III ° ומלא ניתוחים וradio-/chemotherapy משולבים וכימותרפיה adjuvant. הבדלי אורך בFA-מפות בין שתי הסריקות הבאות עם מרווח זמן של 7 חודשים (FA הבדל 0.15, רוזוולט מתוקן).

Discussion

מיצוע בין הנושא של DTI נתונים ניתן להשיג ביחס למשרעת דיפוזיה (על ידי שימוש במידע FA) וכיוון דיפוזיה (המבוסס על FT), בהתאמה. ממוצע של FA מפות מאפשר השוואה הסטטיסטית של קבוצות בכפוף ידי WBSS וTFAS. מסגרת המתודולוגית זה נותן מבוא לטכניקות DTI עם מיצוע בין הנושא והשוואה לקבוצה. נורמליזציה והשוואה של מפות פא ברמת קבוצת Stereotaxic מאפשר לכמה אפשרויות לכמת הבדלים בין קבוצות בנושא. נראה WBSS וTFAS להיות צוואה דרך למדוד הבדלים ברמת קבוצה בקבוצות של נבדקים עם דפוס דומה GroupWise של שינויים במוח, מחלות ניווניות כגון. להפרעות עם פנוטיפים קליניים הטרוגניות, לא יכולה להיות בשימוש בגישת ניתוח ברמת הקבוצה, אלא ניתוח באופן pairwise יכול להיות מתאים, כפי שמודגם למשל במחקר בחולי XP.מיפוי המוח מבוסס DTI זה במקרה בודד ברמה חשוב גם בהקשר קליני אחר, כלומר שילוב של כלים הדמייה שאינם פולשניים שונים ושיתוף שילובם בstereotaxy frameless / מערכות neuronavigational לאחר רישום כמרכיב חשוב ובעל ערך של אבחון preneurosurgical . גישות שונות טכניות כגון טכניקות fMRI, DTI, גברת, טומוגרפיה פליטת פוזיטרונים (PET), פליטת פוטון יחידה טומוגרפיה ממוחשבת (SPECT), ומגנט (מג) באפשרויות של שילובים שימושיים נמצאות בשימוש קליני (למשל ^47,48,49) .

באופן כללי, טכניקות מבוססות DTI מוגבלים בכך שהם רק מסוגלים לנתח את הכיווניות בחומר לבן עם רזולוציה MRI ספציפית בצו של מילימטרים. שחזורי FT יאפשר לחזות את הכיווניות הסבירה ביותר axonal הסיבים, לא מבני axonal עצמם. לכן, זה לא יהיה אפשרי על ידי DTI לתמונת האקסונים דirectly. מגבלות ספציפיות של רכישת DTI נתונים וניתוח ברציפות כפי שתואר כאן הן ראשונה ברזולוציה מרחבית אשר יכול להיות מושגת תוך זמן סריקה מוגדר מראש מסוים. עם זאת, רכישה זו היא מוגבלת על ידי מה שהנבדקים עם יכולות פיסיות ירד בשל גיל ותנאים חולים יכולים לעמוד. גודל voxel מוגבל מוביל לקשיים כדי לפתור אזורים עם חציית סיבים. שנית, רוב המחקרים שהוצגו כאן בוצעו עם כיווני שיפוע משוקללים 12 דיפוזיה - פרוטוקול סריקה כגון DTI מאפשר FA-מיפוי עם איכות מספקת. FT עם 12 יוונים הדרגתיים חושף תוצאות נאות במבני סיבי האקסון גדולים, עם זאת, כהגבלה שלישית, בעיות יכולה להתרחש באזורים של סיבי מעברים ובאזורים בהם ניתן להפריד אין מבני סיבים שונים ברזולוציה מרחבית נתון. הצעות לפתרון סיבי מעברים היו ראשונה אלגוריתם "מהירה הצעידה" ⁵⁰ אשר בעיקרון זוכר histoר"י של דרכי וצעדות עם צעדים גדולים דרך אזור סיבי החצייה, ושנייה שנקרא "Q-כדור" הדמיה ⁵¹ אשר על ידי רכישה של מספר רב של כיווני שיפוע (> 100) מאפשרת לזהות כיוון אחד או יותר ב voxel אחת. גישה שונה כדי לקבל מידע מפורט על ארכיטקטורת סיבי multidirectional היא הרזולוציה הגבוהה הזוויתי דיפוזיה משוקללת ההדמיה (HARDI) שבו תוכניות רכישה כיוונית כיוונים נוספות (קידוד דיפוזיה 129 למשל שיפוע) לספק מידע נוסף על אזורים עם מעברי סיבים מאשר סטנדרטי DTI ^52. כמה אפשרויות לFT יושמו בTift: ייעול מעקב ^2,3, סטיית טנסור ^53, צועד-אלגוריתם מהיר ^50, ושינויים של אלו טכניקות ^31. הבחירה של אלגוריתם FT אינה משפיעה על אסטרטגית הניתוח, כלומר כל אחד מאלגוריתמי FT מיושמים יוכל לשמש בתהליך הניתוח בזמן tהוא ברמת קבוצה. מאז, לא קיים שום טכניקת FT אופטימיזציה כללית הבחירה של טכניקת FT היא בהתאם לשאלה הספציפית לטפל על ידי המחקר. התפתחויות רומן של אלגוריתמי רגל (למשל ⁵⁴⁾ יכולה לעזור לשפר עוד יותר את התוצאות, במיוחד בפתרון מבני סיבי מעברים. גישה שונה לחלוטין תהיה השימוש בTBSS ¹⁰ (ראה מבוא).

צינור העיבוד דווח במחקר זה פותח בעיקר עבור מחקרים קליניים, כאשר נדרש בפרוטוקול בדיקת MRI השגרתי הקליני להיות החלטות קצרות למדי, כלומר voxel לפי הסדר של 2 מ"מ, ומספר מוגבל של הצטברויות אותות (SA) וכיווני שיפוע (GD ), כלומר SA X GD בצו של 50 עד 80 נמצאים בשימוש. למחקרים המתמקדים בסריקות DTI רזולוציה גבוהות (כולל החלטות voxel עובי פרוס <1.5 מ"מ וסריקה ברזולוציה גבוהה הכוללים מותח GD> 50 עם מספר מסוים של אות accumulatioNS (SA> 2), כלומר SA X GD> 100, אלטרנטיבה לנורמליזציה המרחבי מדויקת היא השימוש באלגוריתמים השתאה ממדיים גבוהים על נתונים אנטומיים נפרדים קובע ^55. יתר על כן, postprocessing דווח במחקר זה מבוסס על השימוש בתבנית מחקר ספציפי שמהותו מחייבת את הצורך של איטרטיבי תהליך נורמליזציה. חלופה יכולה להיות הנורמליזציה אינה איטרטיבי לתבנית DTI stereotaxically טופל עם החסרון שהדיוק המשופר של הנורמליזציה stereotaxic לתבנית ספציפית מחקר לא היה ניצלו. מגבלה אחת של ריצת FT על ערכות נתונים מנורמלות מרחבית היא שהמעקב יכול להיות מוגבל על ידי תהליך הנורמליזציה, צעדי נורמליזציה ליניארי ולא ליניארי, כלומר עלולים להוביל לאי דיוקים קלים של יווניות מותח. מצד השני, אלגוריתמים כגון מעקב העולמי ⁵⁴ כי עבודה על נתונים כגון: זוויתי גבוהה ברזולוציה דיפוזיה הדמיה

בנוסף, השלב הקריטי ביותר בהליך הניתוח הוא שיתוף רישום מדויק של נתוני DTI זה לזה. עניי שיתוף אחת עלולים להוביל לתוצאות שליליות חיוביות או שקר שקר. על מנת לשפר את איכות שיתוף רישום, איטרטיבי דמותו של תהליך הנורמליזציה על ידי שימוש בתבניות מחקר ספציפי הוא צעד מפתח בעיבוד נתונים. בנוסף, החלקה של ערכות נתונים נובעים עוזרתלשפר את איכות הנתונים על ידי הפחתה של אי דיוקים מרחביים שיורית. גישה נוספת איטרטיבי כדי לקבל פרמטרים לנורמליזציה המרחבית כבר פורסם לאחרונה על ידי מוחמדי ועמיתים לעבודה ⁵⁷ ונעשה זמין כארגז כלים לSPM. אלגוריתמם פותח בעיקר לחישוב פרמטרים נורמליזציה לתבנית סימטרית.

במובן של תהליך פתרון בעיות, הרעיון של תוכנת Tift מאפשר לשלוט בתוצאות לאחר כל צעד מראש וpostprocessing. באופן זה, נתוני פרט / הקרנת תוצאות (גם של ערכות נתונים בודדות) על עקביות וסבירות הופך לאפשרי בסופו של דבר כדי לאפשר לאינטראקציות בכל שלב של מפל הניתוח.

יחדיו, מחקרים אלה תומכים ברעיון שהאנגלי הוא סמן רגיש של מוחין WM פתולוגיה (ראה גם ^58). בהתחשב בכך שהסמן ביולוגי ממוקד גישה היא כעת בראש סדר עדיפויות ברבים neurodegenerativ נוירולוגית ובמיוחדמחלות E, המחקרים הנוכחיים לחזק את תפקידו של DTI ככלי נוסף להגדרת pathoanatomy המוח על ידי microstructural במאפייני טביעת אצבע vivo. נראים ניתוחי DTI ברמת קבוצה כדי להיות שימושי לזיהוי ולכימות של תכונות pathoanatomical במונחים של סמנים בלתי פולשניות. יכולות להיות מסופקים על ידי ניתוח תוצאות נוספות בשילוב של טכניקות מבוססות MRI המתקדמים של neuroanatomy חישובית, כלומר שילוב של DTI עם ניתוח המבוסס על עוצמת לדוגמה של 3 D-T1-משוקלל MRI (למשל ^59), או הדמיה בתהודה המגנטית תפקודית מצב מנוחה (לדוגמא ^60), כמו גם עם המתאם של פרמטרים כמותיים אחרים שהפיקו מבחינה קלינית.

בגישה המשלימה או multiparametric, DTI הוא בשילוב עם שיטות MRI אחרות, כגון ספקטרוסקופיה תהודה, MT או מגנטי או T2-T1-משוקללת (MRS) על מנת לקבל מקיף וcomמידע plementary ^29. כדוגמאות, ⁶¹ ו ^-23 תוצאות קורלציה DTI-FA עם זמן ההרפיה T2 בטרשת נפוצה, ואפיון רקמות ביצע ⁶² על ידי שילוב של DTI וההדמיה T1 משוקלל. גישת multiparametric, כפי שמוצגת במחקר בחולי XP ברמה יחידה נושא, מאפשרת ניתוח משלים ומקיף של העמדת של מבנים מוחיים במחל מוח. את האפשרויות של DTI לניטור התקדמות מחלה ברמת פרט בתצפיות אורך הוכחו, אבל מחקרים ארוכי טווח יותר הם הכרחיים בעתיד לעשות שימוש בפוטנציאל זה.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
MR scanner			Siemens 1.5 T Magnetom Symphony
analysis software			TIFT - Tensor Imaging and Fiber Tracking