Summary

DTI av Visual Pathway - hvit substans Traktater og hjerne lesjoner

Published: August 26, 2014
doi:

Summary

Diffusion tensor imaging (DTI) ble utført for å prøve å skildre de store deler av den visuelle veien. Målet var å bruke et FDA-godkjent standard kommersiell arbeidsstasjon som kan brukes for daglig rutine for å prøve å redusere postoperativ skade av den visuelle bane i pasientene.

Abstract

DTI er en teknikk som identifiserer hvit substans traktater (WMT) non-invasiv hos friske og ikke-friske pasienter som bruker diffusjon målinger. I likhet med synsbanene (VP), WMT er ikke synlige med klassisk MR eller intraoperativt med mikroskop. DIT vil bidra til nevrokirurger å hindre ødeleggelse av VP, mens fjerning av lesjoner i tilknytning til denne WMT. Vi har utført DTI på femti pasienter før og etter operasjonen mellom mars 2012 til januar 2014. Slik navigerer vi brukte en 3DT1 vektet sekvens. I tillegg har vi utført en T2-vektet og DTI-sekvenser. Parameterne som ble brukt var, FOV: 200 x 200 mm, slice tykkelse: 2 mm, og oppkjøpet matrise: 96 x 96 yte nesten isotrope voxel av 2 x 2 x 2 mm. Axial MR ble utført ved hjelp av en 32 gradient retning og ett B0-image. Vi brukte Echo-Planar-avbildning (EPI) og ASSET parallelt bildebehandling med en akselerasjon faktor på 2 og b-verdi på 800 s / mm². Den skannetiden var mindre enn 9 min.

ent "> DTI-data innhentet ble behandlet ved hjelp av et FDA godkjent kirurgisk navigasjonssystem program som bruker en grei fiber-sporing tilnærming kjent som fiber oppgave ved kontinuerlig sporing (FACT). Dette er basert på overføring av linjer mellom regioner av interesse ( ROI) som er avgrenset av en lege. en maksimal vinkel på 50, FA startverdi på 0,10 og ADC stoppverdi på 0,20 mm² / s var de parametere som benyttes for tractography.

Det er noen begrensninger i denne teknikken. Den begrensede oppkjøpet tidsramme håndhever avveininger i bildekvaliteten. Et annet viktig punkt for ikke å bli neglisjert er hjernen forskyvning under operasjonen. Som for sistnevnte intraoperativ MR kan være nyttig. Videre er risikoen for falske positive eller falske negative traktene må tas i betraktning som kan kompromittere de endelige resultater.

Introduction

Diffusion tensor imaging (DTI) brukes til å skildre WMT non-invasiv i den menneskelige hjerne en. Det har blitt benyttet i det siste tiår for å redusere risikoen for å skade talende områder av hjernen under operasjonen 1.

DTI ble utført i femti pasienter mellom mars 2012 og januar 2014 for å skildre den visuelle veien. DTI kan forbedre bevaring av veltalende områder av hjernen under operasjonen ved å gi viktig informasjon om den anatomiske plassering av hvit substans traktater. Det har blitt innlemmet i strategisk planlegging for reseksjon av komplekse hjerneskader ett. Men skildringen av den visuelle veien er fortsatt en utfordring fordi det er ingen standard for parametrene av DTI, plassering av frø volumer og tolkning av resultater 12.

Forskjellige algoritmer er iverksatt så langt 19-21. Noen tilnærminger konsentrert på deterministiske metoder 19, 22-25. Andre bruker sannsynlighets metoder, 26,27,29. Flere nylig, til teknikker ved hjelp av Q-ball tensorfelter, diffusjon spektral avbildning og høy vinkeloppløsning Diffusion Imaging (Hardi) blir brukt skildre hvit substans traktene blant andre den visuelle sti 1,13-15,18. Likevel er nødvendig tid for Hardi betydelig lengre med 45 min, er programvaren ikke er kommersielt tilgjengelig, og understreker vitenskapelige applikasjoner 18. Undervisningsperioden for HARDI synes å være lenger enn for DTI 18.

Den presenterte protokollen er lett gjennomførbart og kan brukes for daglig rutine i nevrokirurgiske operasjoner for å unngå morbiditet og forbedre den postoperative utfall. Den ekstra tid for denne protokollen er mindre enn 9 min som er betydelig raskere enn andre protokoller 1,9,12,16. Erkjennelsen av at mange avanserte algoritmer har blitt utviklet nylig papir begrenserseg til bruk av et kommersielt tilgjengelig og godkjent av FDA programvare. Imidlertid er det obligatorisk å ta hensyn til begrensninger av denne teknikk som er nevnt ovenfor.

Protocol

MERK: Denne protokollen følger retningslinjene fra Centre Hospitalier de Luxembourg i Luxembourg. 1. Utarbeidelse av Diffusion Tensor Imaging for Visual Pathway for nevrokirurgi og følge opp Utfør en MR-scan minst en dag før operasjonen strengt aksial bruker 32 gradient retninger og én B0-image. Hold tett kontakt med Neuroradiology enhet når som helst. MERK: Gjør klart for neuroradiologist at bildene etter operasjonen er de samme som før o…

Representative Results

Denne protokollen gjør det mulig for legen å skildre tilstrekkelig store deler av VP. Det kan brukes sammen med en liten mengde av tid for å hindre skader på pasienter med cerebrale lesjoner ved siden talende områder. Postoperative kontroller viser også gode resultater. VP er skildret i figur 7 etter at pasienten ble operert fra et glioblastom. Figur 2 viser VP etter tilbakefall av et glioblastom. Forfatterne anerkjenner det faktum av de vanskelighetene som presenteres av de…

Discussion

DTI er en teknikk som gjør det mulig nevrokirurg å visualisere hvit substans traktater in vivo åtte. Den visuelle bane er en av disse trakter. Selv om denne fremgangsmåte gir leger med nye muligheter når det gjelder behandling av pasienter med lesjoner vedrørende talende regioner av hjernen vi har å si at noen begrensninger av denne teknikken eksisterer fortsatt. Den første og mest åpenbare utfordringen er hjernen skift, som fortsatt er et problem under etterforskning fire. Etter …

Disclosures

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

References

  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).
check_url/51946?article_type=t

Play Video

Cite This Article
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).

View Video