Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

الأمراض العصبية والعضلية في كثير من الأحيان تظهر على متفاوتة زمنيا، علم الأمراض غير متجانسة مكانيا، ومتعددة الأوجه. والهدف من هذا البروتوكول هو لوصف هذه الحالة المرضية باستخدام غير الغازية أساليب التصوير بالرنين المغناطيسي.

Abstract

Quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) describes the development and use of MRI to quantify physical, chemical, and/or biological properties of living systems. Neuromuscular diseases often exhibit a temporally varying, spatially heterogeneous, and multi-faceted pathology. The goal of this protocol is to characterize this pathology using qMRI methods. The MRI acquisition protocol begins with localizer images (used to locate the position of the body and tissue of interest within the MRI system), quality control measurements of relevant magnetic field distributions, and structural imaging for general anatomical characterization. The qMRI portion of the protocol includes measurements of the longitudinal and transverse relaxation time constants (T1 and T2, respectively). Also acquired are diffusion-tensor MRI data, in which water diffusivity is measured and used to infer pathological processes such as edema. Quantitative magnetization transfer imaging is used to characterize the relative tissue content of macromolecular and free water protons. Lastly, fat-water MRI methods are used to characterize fibro-adipose tissue replacement of muscle. In addition to describing the data acquisition and analysis procedures, this paper also discusses the potential problems associated with these methods, the analysis and interpretation of the data, MRI safety, and strategies for artifact reduction and protocol optimization.

Introduction

يصف الكمي التصوير بالرنين المغناطيسي (qMRI) تطوير واستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي لتحديد الفيزيائية والكيميائية، و / أو الخصائص البيولوجية في المنظومات الحية. يتطلب QMRI التي تتبنى واحد نموذج الفيزياء الحيوية للنظام، التي تتألف من الأنسجة من الاهتمام وتسلسل نبض التصوير بالرنين المغناطيسي. تم تصميم تسلسل نبض لتوعية شدة إشارة للصور إلى المعلمة من الفائدة في هذا النموذج. يتم قياس خصائص إشارة التصوير بالرنين المغناطيسي (حجم إشارة، تردد، و / أو المرحلة) وتحليلها وفقا للنموذج. الهدف هو إنتاج، وتقدير الكمي غير متحيز للمعلمة المادية أو البيولوجية بعد توزيعه بصورة مستمرة، ووحدات الفيزيائية للقياس. في كثير من الأحيان يتم تحليل المعادلات التي تصف النظام وتركيبها على أساس بكسل حسب بكسل، وتنتج صورة التي تعكس بشكل مباشر قيم متغير القيم بكسل. يشار مثل هذه الصورة لكخريطة حدودي.

الإستعمال الشائع للqMRI هو دevelopment وتطبيق المؤشرات الحيوية. المؤشرات الحيوية يمكن استخدامها لتحقيق آلية المرض، ووضع التشخيص، تحديد التشخيص، و / أو تقييم استجابة علاجية. ويمكن أن تأخذ شكل تجمعات أو أنشطة الجزيئات الذاتية أو الخارجية، عينة نسيجية، وهي كمية فيزيائية، أو صورة داخلية. بعض المتطلبات العامة من المؤشرات الحيوية هي أنها موضوعية قياس متغير موزعة بشكل مستمر باستخدام وحدات المادية للقياس. لدينا واضحة ومفهومة جيدا العلاقة مع علم الأمراض في المصالح؛ لديهم حساسية لتحسين لوتدهور حالة سريرية. ويمكن قياس مع دقة مناسبة والدقة. المؤشرات الحيوية غير الغازية أو الغازية الحد الأدنى مرغوبة بشكل خاص، كما أنها تعزز راحة المريض والحد الأدنى من تعكير صفو علم الأمراض من الفائدة.

هدف لتطوير المؤشرات الحيوية القائمة على الصورة لمرض في العضلات هو أن تعكس مرض في العضلات بطرق complementarذ ل، وأكثر تحديدا من أكثر مكانيا انتقائية من و / أو أقل تغلغلا من النهج القائمة. ميزة واحدة معينة من qMRI في هذا الصدد هو أن لديها القدرة على دمج أنواع متعددة من المعلومات، وبالتالي يحتمل أن تميز العديد من جوانب عملية المرض. هذه القدرة هي مهمة جدا في أمراض العضلات، والتي كثيرا ما تظهر متغير مكانيا، علم الأمراض المعقدة التي تشمل التهاب، نخر و / أو ضمور مع استبدال الدهون، والتليف، تعطل شعرية خيط عضلي ( "تدفق Z-القرص")، وتلف الغشاء . ميزة أخرى من وسائل qMRI هي أن الأوصاف النوعية أو شبه الكمية للصور الرنين المغناطيسي القائم على النقيض تعكس ليس فقط علم الأمراض، ولكن أيضا اختلافات في المعلمات الحصول على الصور، والمعدات، والإدراك البشري. وقد تجلى مثال على هذه المسألة الأخيرة التي Wokke وآخرون، الذي أظهر أن التقييمات شبه الكمية للتسلل الدهون تختلف اختلافا كبيرا، وكثيرا ما غير صحيحة، ثالدجاجة مقارنة مع الكمية التصوير بالرنين المغناطيسي الدهون / الماء (FWMRI) 1.

وصف بروتوكول هنا يشمل تسلسل النبض لقياس طولية (T 1) وعرضية (تي 2) الثوابت وقت الاسترخاء، الكمي نقل مغنطة (QMT) معلمات، معاملات نشر المياه باستخدام نشر الموترة التصوير بالرنين المغناطيسي (DT-MRI)، وبنية العضلات باستخدام صور الهيكلية وFWMRI. يقاس تي 1 باستخدام تسلسل الانتعاش انعكاس، الذي هو مقلوب متجه مغنطة صافي وأخذ عينات من حجمه كما يعود النظام إلى التوازن. يتم قياس T 2 بإعادة تركيز مرارا مغنطة عرضية باستخدام القطار من إعادة تركيز البقول، مثل (CPMG) طريقة كار-بورسيل Meiboom-جيل، وأخذ عينات من الناتج تدور أصداء. ويمكن تحليل تي 1 و تي البيانات 2 باستخدام أساليب تركيب منحنى غير الخطية التي إما تحمل عددا من exponeمكونات ntial مسبقا (عادة ما بين واحد وثلاثة) أو باستخدام نهج معكوس الخطي الذي يناسب البيانات المرصودة لمجموع عدد كبير من exponentials المتحللة، مما أدى إلى طائفة من سعة إشارة. هذا النهج يتطلب حلا مربع غير سالب الأقل (NNLS) ويتضمن عادة تنظيم إضافي لتحقيق نتائج مستقرة. وقد استخدمت تي 1 و تي 2 القياسات على نطاق واسع لدراسة أمراض العضلات واصابة 4-9. وانخفض تي 1 القيم عادة في المناطق التي تسللت الدهون من العضلات ورفع في المناطق الملتهبة 4-6. وارتقى T 2 القيم في كلا-تسلل الدهون والتهاب مناطق 10.

QMT-MRI يميز الماء وتشبه الصلبة حمامات بروتون الجزيئات الحرة في الأنسجة عن طريق تقدير نسبة الجزيئات إلى البروتونات مياه مجانية (نسبة حجم حمام السباحة، PSR)؛ وجوهري الاسترخاءمعدلات أوجه من هذه البرك. وفقا لأسعار الصرف بينهما. وتشمل النهج QMT المشتركة التشبع نابض 11 و الأساليب الانتقائية 12،13 الانتعاش انقلاب. يصف بروتوكول دون استخدام نهج تشبع نابض، والتي تستغل linewidth واسع للإشارة بروتون الجزيئات، نسبة إلى linewidth الضيق للإشارة بروتون المياه. التي تشبع إشارة الجزيئات على ترددات الرنين المختلفة بما فيه الكفاية من إشارة المياه، يتم تقليل إشارة المياه نتيجة لنقل مغنطة بين برك المياه بروتون الصلبة وحرة. ويتم تحليل البيانات باستخدام نموذج الفيزياء الحيوية الكمي. وقد تم تطوير QMT وتطبيقها في عضلات صحية 14،15، وظهر مجردة حديثا عن تنفيذه في أمراض العضلات 16. وقد استخدم QMT لدراسة النماذج الحيوانية الصغيرة من التهاب العضلات، حيث فقد تبين أن الالتهاب يقلل من PSR 17. بقدر ما MTيعكس محتويات كل من الجزيئات والمياه، قد تعكس البيانات MT أيضا التليف 18،19.

يستخدم DT-التصوير بالرنين المغناطيسي لقياس السلوك نشر متباين الخواص من جزيئات الماء في الأنسجة مع الخلايا ممدود أمر. في DT-التصوير بالرنين المغناطيسي، ويقاس نشر المياه في ستة أو أكثر من اتجاهات مختلفة. ثم يتم تركيبها هذه الإشارات إلى نموذج الموتر 20. موتر نشرها، وdiagonalized للحصول على ثلاثة القيم الذاتية (التي هي diffusivities الرئيسية الثلاثة) وثلاثة المتجهات الذاتية (التي تشير إلى الاتجاهات المقابلة لمعاملات نشر ثلاثة). وتوفر هذه والمؤشرات الكمية الأخرى المستمدة من D المعلومات حول بنية الأنسجة والتوجه على المستوى المجهري. خصائص نشر العضلات، وخاصة القيمة الذاتية الثالث من التطوير ودرجة تباين نشرها، تعكس العضلات التهاب 17 وتلف العضلات بسبب الاصابة التجريبية 2 1، الاصابة بسلالة 22، والمرض 23،24. وتشمل التأثيرات المحتملة الأخرى على خصائص نشر العضلات تغيرات في الخلية قطرها 25 و التغييرات نفاذية الأغشية.

وأخيرا، ضمور العضلات، دون أو دون تسلل الدهون العيانية، هو عنصر المرضية للعديد من الأمراض العضلية. ضمور العضلات يمكن تقييمها باستخدام الصور الهيكلية لقياس العضلات منطقة مستعرضة أو حجم وFW-التصوير بالرنين المغناطيسي لتقييم تسلل الدهنية. تسلل الدهون يمكن وصفها نوعيا في تي 1 - وT 2 -weighted الصور 26، ولكن أفضل طريقة لقياس الدهون والماء إشارات من خلال تشكيل الصور التي تستغل ترددات الرنين مختلفة من الدهون والماء البروتونات 27-29. وقد تم تطبيق أساليب الدهون / التصوير المياه الكمية في أمراض العضلات مثل ضمور العضلات 1،30،31، ويمكن التنبؤ فقدان التمشي في هؤلاء المرضى 31.

الطبقة = "jove_content"> بروتوكول qMRI الموصوفة هنا يستخدم كل من هذه القياسات لتوصيف حالة العضلات في المناعة الذاتية اعتلال العضلات التهاب الجلد الالتهابية (DM) والتهاب العضلات (بعد الظهر). مزيد من التفاصيل من البروتوكول، بما في ذلك استنساخ لها، وقد نشرت سابقا 32. ويتضمن البروتوكول تسلسل القياسية النبض وكذلك الترددات الراديوية (RF) والأشياء التدرج المجال المغناطيسي مبرمجة خصيصا على أنظمتنا. الكتاب تتوقع أن البروتوكول ينطبق أيضا في الاضطرابات العصبية والعضلية الأخرى التي تتسم ضمور العضلات، والتهاب، وتسلل الدهون (مثل ضمور العضلات).

Protocol

ملاحظة: يتم تذكير القارئ بأن جميع البحوث التي تجرى على البشر يجب أن تتم الموافقة من قبل مجلس المراجعة المؤسسية المحلية (IRB) لاستخدام المواد البشرية في مجال البحوث. يجب أن تكون على علم المشاركين البحثية لغرض والإجراءات والمخاطر والفوائد من البحوث المقترحة؛ توافر العلاجات أو الإجراءات البديلة؛ توافر الأجر. ومن حقوقهم في الخصوصية وسحب موافقتها ووقف مشاركتهم. قبل الدورة اختبار التصوير بالرنين المغناطيسي، محقق يجب تقديم المشاركين المحتمل للبحوث مع وثيقة الموافقة المستنيرة وافق الاتحاد الدولي للرجبي (ICD)، وشرح محتوياته، ويطلب من المشاركين المحتمل للبحوث اذا كان / انها ترغب في المشاركة في الدراسة. إذا كان الأمر كذلك، فإن المشاركين أن توقيع وتاريخ ICD قبل إتمام أي من الخطوات للبروتوكول هنا.

1. تطبيقات وقبل يوم من الاختبار

  1. تقييد أسلوب الحياة والعادات التي يمكن أن يتغلب على Dآتا
    1. إرشاد المشاركين ليس لأداء التمارين المعتدلة أو الثقيلة خلال ال 48 ساعة قبل الاختبار. إرشاد المشاركين إلى الامتناع عن الافراط في مكافحة الأدوية وتناول الكحول خلال 24 ساعة قبل الاختبار. إرشاد المشاركين إلى الامتناع عن تعاطي التبغ أو استهلاك الكافيين خلال ح 6 قبل الاختبار.
    2. قبل الاختبار، تأكد من أن المشاركين كانت متوافقة مع هذه التعليمات.
  2. إعداد نظام التصوير بالرنين المغناطيسي
    1. ضمان توافر جميع المعدات اللازمة، كما هو موضح في الجدول المواد والمعدات.
    2. تعريف بروتوكول التصوير بالرنين المغناطيسي. تم العثور على المعلمات المقترحة في الجداول 1-5.

2. يوم من الاختبار: إعداد للتصوير بالرنين المغناطيسي الحصول على البيانات

  1. فحص سلوك السلامة
    1. شاشة للأخطار المحتملة في بيئة التصوير بالرنين المغناطيسي من خلال وجود التصوير بالرنين المغناطيسي سلامة تيأمطر عامل الرعاية الصحية يقدم المشارك بحث مع شكل مناسب سلامة التصوير بالرنين المغناطيسي، مثل تلك التي وجدت في www.mrisafety.com.
    2. إذا كان هناك أي الأشياء المغناطيسية أو الحساسة مغناطيسيا مزروع، تأكد من أنها آمنة للتصوير بالرنين المغناطيسي المسح.
  2. إعداد نظام التصوير بالرنين المغناطيسي
    1. التأكد من أن جميع الموظفين وإزالة كافة الكائنات المغناطيسية والحساسة مغناطيسيا قبل الدخول إلى الغرفة التي تضم نظام التصوير بالرنين المغناطيسي. إجراء هذا الاختيار في كل مرة أن شخصا ما يدخل الغرفة التصوير بالرنين المغناطيسي.
    2. إعداد نظام التصوير بالرنين المغناطيسي عن طريق وضع التلقي لفائف على سرير المريض من نظام التصوير بالرنين المغناطيسي. أيضا، وضع فراش مع ورقة وسادة مع وسادة على السرير. هل لديك الأشرطة المتاحة لوضع حول الفخذين ومساند أو الوسائد لوضع تحت الركبتين.
    3. بدء واجهة البرنامج، إدخال بيانات المريض، وفتح بروتوكول التصوير.
  3. ضع مشارك أبحاث على الماسح الجدول التصوير بالرنين المغناطيسي <رأ>
  4. مراقبة المشاركين البحوث كما انه / انها يتحقق له / لها شخص والملابس للكائنات حساسة مغناطيسيا. تأمين هذه الكائنات خارج الغرفة التصوير بالرنين المغناطيسي في حاوية قابلة للقفل. أدخل غرفة التصوير بالرنين المغناطيسي مع المشاركين البحوث على الفور بعد الانتهاء من هذه الخطوة.
  5. ضع المشاركين على سرير المريض في موقف ضعيف قدم والعشرين. وضع جزء من الجسم المراد تصويره على مقربة من خط الوسط من الجدول ممكن عمليا. مكان دعومات أو الوسائد تحت الركبتين لتوفير تخفيف الضغط لأسفل الظهر ووضع وسادة تحت الرأس. للحد من الحركة، ولكن بلطف تأمين فعالية الفخذ والساق والقدمين والتأكد من أن المشارك هو مريح.
  6. وضع لفائف استقبال الترددات اللاسلكية حول الفخذين المشارك وتوصيله إلى نظام التصوير بالرنين المغناطيسي.
  • إرشاد المشاركين وكاملة النهائية قبل الاختبار خطوات
    1. يعطي تعليمات حول كيفية التواصل مع المحققين. توفير صarticipant مع حماية السمع ومسموعة والتي يمكن استخدامها في الدعوة إلى الاهتمام إذا لزم الأمر. إرشاد المشاركين بضرورة البقاء لا تزال أثناء وبين كل تسلسل التصوير.
    2. دفع سرير المريض في ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي بحيث يكون جزء من الجسم المراد تصويره هو الانحياز إلى مركز الماسح الضوئي التصوير بالرنين المغناطيسي.
    3. بعد الخروج من غرفة التصوير بالرنين المغناطيسي، تأكد من أن نظام الاتصالات المريض يعمل ونرى أن المشارك هو مريح. في جميع أنحاء بروتوكول، والتواصل بشكل منتظم مع المشاركين لضمان له / لها الراحة والالتزام بالتعليمات.
  • 3. يوم من الاختبار: الحصول على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي

    1. خطوات التحضيرية
      1. كما يحدد نظام التصوير بالرنين المغناطيسي إعدادات مفيدة والمعايرة قبل كل تسلسل التصوير (التردد المركزي، المتلقي معايرة مكاسب، وما إلى ذلك)، والإشراف على هذه العمليات والتأكد من أن كل خطوة يتم تنفيذ correctlذ.
      2. باستخدام واجهة البرمجيات المناسبة، واكتساب مجموعة من الصور كالايزر (المعروف أيضا كطيار أو الصور الكشفية)؛ باستخدام معلمات اقترح الواردة في الجدول 2.
      3. تحديد مكان لوضع شريحة مركز لعمليات استحواذ البيانات qMRI، من خلال تحديد مجالات ضرر و / أو عن طريق الرجوع إلى موقف شريحة نسبة إلى المعالم التشريحية استنساخه.
    2. إرسال واستقبال لفائف معايرة خطوات
      1. لهذه الخطوات وكذلك كافة الخطوات التصوير لاحقة، وتحديد منطقة التشريح التي لتحسين تجانس الحقل المغناطيسي ثابت (ب 0)، وهي عملية تعرف باسم "الملئ". انظر الشكل 1A لوضع نموذجي من حجم الملئ من الفائدة (أصوات العراق) المستخدمة في الدراسات الحالية.
      2. إذا كان الماسح الضوئي التصوير بالرنين المغناطيسي لديه لفائف نقل متعدد العناصر، والحصول على بيانات RF المعايرة.
      3. إذا كان الماسح الضوئي التصوير بالرنين المغناطيسي لديه متعددة العناصر تتلقى لفائف، واكتسابخريطة حساسية المكانية للملفات.
    3. الحصول على الهيكلية بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي
      1. الحصول عالية الدقة ومتعددة شريحة، تي 1 -weighted الصور باستخدام (فس) تسلسل والصدى تدور بسرعة. يتم توفير المعلمات التصوير المستخدمة في الدراسات الحالية في الجدول 1.
      2. الحصول عالية الدقة ومتعددة شريحة، تي 2 -weighted الصور باستخدام تسلسل فس. يتم توفير المعلمات التصوير المستخدمة في الدراسات الحالية في الجدول 2.
    4. الحصول على بيانات في الوقت الحقيقي ومراقبة الجودة وإجراء التصحيحات في مرحلة ما بعد المعالجة
      1. الحصول على بيانات متعددة التدرج صدى ثلاثية الأبعاد (3D) لحساب خرائط ب 0 المجال. يتم توفير المعلمات التصوير المستخدمة في الدراسات الحالية في الجدول 3.
      2. دراسة الخرائط الميدانية لضمان عدم وجود أي انحرافات أكبر من ± 60 هرتز (حوالي 0.5جزء في المليون في 3 تسلا) عبر الصورة. إذا كان هناك، واعتماد نهج بديل للالملئ (أسلوب مختلف، وضع مختلف من أصوات العراق، الخ.).
      3. الحصول على البيانات 3D لحساب خرائط زاوية الإيماءة. يتم توفير المعلمات التصوير المستخدمة في الدراسات الحالية في الجدول 2.
      4. دراسة الخرائط الميدانية لضمان عدم وجود أي المناطق التي تحيد بشكل مفرط من زاوية الإيماءة الاسمية. لنبضات الترددات اللاسلكية التي تستخدم في هذا البروتوكول، وتعتبر الانحرافات أكبر من ± 30٪ من زاوية الإيماءة الاسمية مفرطة.
    5. الحصول على البيانات qMRI
      1. الحصول على صور 3D لحساب تي وذلك باستخدام تسلسل الانتعاش انقلاب. وتعرض المعلمات التصوير المستخدمة في الدراسات الحالية في الجدول 3.
      2. تكرار القياس تي 1 في وجود قمع إشارة الدهون (FS، هذه المعلمة هي abbreviaتيد تي FS).
      3. الحصول على صور شريحة واحدة لحساب T وذلك باستخدام تسلسل متعددة تدور الصدى. استخدام المعلمات التصوير الواردة في الجدول 3.
      4. تكرار القياس تي 2 في وجود FS (تي 2، FS).
      5. الحصول على صور 3D لحساب المعلمات QMT، وذلك باستخدام تسلسل التشبع نابض مع FS والمعلمات التصوير الواردة في الجدول (4).
      6. الحصول على البيانات متعددة شريحة لحساب المعلمات نشر-موتر، وذلك باستخدام سلسلة من الصور المرجحة نشرها. يتم إعطاء المعلمات التصوير المستخدمة في هذه الدراسات في الجدول 4.
      7. الحصول على البيانات 3D لحساب الصور الدهون / الماء، باستخدام سلسلة من ست صور التدرج الصدى. يتم إعطاء المعلمات التصوير المستخدمة في هذه الدراسات في الجدول 5.
    6. بعد استكمال بروتوكول qMRI
      1. ضمانجميع الصور هي من نوعية مناسبة من خلال دراسة لهم عن القطع الأثرية يحتمل أن تكون قابلة للتصحيح وقياس ما يكفي من نسبة الإشارة إلى الضوضاء.
      2. لكل مجموعة البيانات qMRI، وتحديد مناطق عدة من الفائدة (رويس) في سلسلة صورة ودراسة إشارة بوصفها وظيفة المعلمة ذات الصلة (على سبيل المثال، للبيانات معتمد على تي 1 المكتسبة في خطوات 3.5.1 و 3.5.2، رسم إشارة بوصفها وظيفة من منظمة الشفافية الدولية، وضمان أن البيانات تتبع وظيفة انعكاس لاسترداد المدرجة أدناه في الخطوة 4.1.2).
      3. بعد الانتهاء من الفحص الشخصي للكائنات حساسة مغناطيسيا، أدخل غرفة التصوير بالرنين المغناطيسي. إزالة مشارك من المغناطيس، وإزالة كل الأشرطة والحشو، ومساعدة المشاركين في الخروج من ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي وغرفة التصوير بالرنين المغناطيسي.
      4. نقل البيانات، وذلك باستخدام أساليب متوافقة مع قوانين الخصوصية الصحية المحلية، إلى محطة العمل المحلية للتجهيز؛ يمكن تصدير البيانات والتصوير الاتصالات الرقمية في الملفات الطب (DICOM) أو في بائعالصورة شكل الملكية (الطريقة المستخدمة في هذا البروتوكول).

    4. تحليل البيانات qMRI

    1. حساب خرائط حدودي
      1. استخدام برنامج حاسوبي مصمم للحوسبة العلمية وتحليل الصور. من خلال دراسة الرسم البياني من شدة إشارة في الصورة، تشكيل إشارة القائم على عتبة قناع الصورة التي يحدد مجالات إشارة من المناطق من الضوضاء. أكمل الخطوات أدناه للحصول على كل بكسل في الأجزاء إشارة من الصور.
      2. تحليل تي 1 البيانات عن طريق قياس كثافة إشارة S في كل مرة انعكاس (TI). ثم، تناسب قيم S لاسترداد انعكاس مع انخفاض نموذج ما قبل التأخير:

        figure-protocol-12667

        حيث M 0 هو كثافة إشارة تمثل مغنطة في حالة توازن، S و هي نسبة انعكاس،وTD هي المرة قبل تأخير. ثم، احتواء البيانات مع FS إلى نفس النموذج، مما يتيح تحديد وقت الاسترخاء الطولي المستمر مع FS، تي FS.
      3. تحليل T 2 البيانات عن طريق قياس S في كل TE. ثم، وتناسب البيانات إلى نموذج تسوس أحادية الأسي:

        figure-protocol-13221

        حيث N هو إشارة تعويض في الأساس. القارئ قد تقرر أيضا لاحتواء البيانات إلى نموذج متعدد الأسي، مثل أن أدناه:

        figure-protocol-13433

        حيث J هو عدد عناصر الأسي وي و و T هي جزء إشارة وT 2 القيم المرتبطة ي عنصر عشر. أو، قد تستخدم للقارئ طريقة المربعات الصغرى غير السلبية (NNLS) 3. في لترحالة atter، ومتعدد الأسي الاسترخاء تحليل (MERA) الأدوات 33 متاح بحرية. هي برامج أخرى متاحة أيضا. كرر هذه التحليلات للبيانات مع وبدون FS.
      4. لتحليل البيانات QMT، وقياس S لكل قوة إشعاع وتردد تعويض. تصحيح القوى التشعيع الاسمية (ممثلة ω 1 في المعادلة أدناه) باستخدام خرائط زاوية الإيماءة. تصحيح إزاحة التردد (Δ و في المعادلة أدناه) باستخدام B 0 خرائط لضبط الترددات تعويض تطبيقها. ثم، وتناسب البيانات إلى نموذج التالية 34،35

        figure-protocol-14321

        حيث سعر الصرف من تجمع الجزيئات إلى تجمع المياه مجانا، هو معدل الاسترخاء الطولي للسباحة المياه الحرة، هو معدل الاسترخاء الطولي للتجمع الجزيئات (يفترض أن يكون 1 ق -1)، هو PSR، و تي 2 من تجمع المياه مجانا، وω 1CWPE هو متوسط قوة النبض التشبع. معدل تشبع مغنطة طولية تجمع الجزيئات، والتي وصفها نموذجا فائقة Lorentzian، كما هو موضح في العمل من قبل Henkelman وزملاؤه 34،35.
      5. لتحليل البيانات زارة التجارة والصناعة، لأول مرة استخدام أفيني التحول خوارزمية 36 لتسجيل كل صورة المرجحة نشر في المقابلة غير نشر صورة مرجح. ثم، لكل بكسل، وقياس قيم S في عدم نشر صورة الموزون وفي كل اتجاه المرجحة نشرها. تشكيل مصفوفة مكونة من التوجيهات ترميز نشرها. استخدام متعدد المتغيرات، مرجحة المربعات الانحدار، التراجع البيانات إشارة على ترميز نشر مصفوفة وشكل D. Diagonalize التطوير وإجراء قوته الفرز من القيم الذاتية والمتجهات الذاتية الخاصة بهم. ثم حساب متوسط ​​الانتشارية (MD) على النحو التالي:

        Equation5

        حيث λ λ وλ 3 هي القيم الذاتية للالموترة نشرها. أيضا حساب تباين كسور (FA) على النحو التالي:

        figure-protocol-15673
      6. تحليل البيانات FWMRI باستخدام النهج الكمي الذي يفصل بين الإشارات الماء والدهون على أساس التحول الكيميائي (مثل خوارزمية FattyRiot، وهي متاحة للتحميل مجانا من https://github.com/welcheb/FattyRiot).
    2. تحديد المناطق ذات الاهتمام لتحليل
      1. تحديد رويس على الصور التشريحية (عن طريق تحديد حدود كل عضلة من الفائدة). يتم عرض مثال في الشكل 1.
      2. تغيير حجم رويس لتتناسب مع حجم مصفوفة من الصور qMRI. عند الضرورة، وضبط محاذاة رويس لتتناسب مع خريطة qMRI (على سبيل المثال، إذا نقل المشاركينبين الاستحواذ، قد تكون هناك حاجة إلى ترجمة الموقف عائد الاستثمار لتجنب تداخل الحدود العضلات).
      3. دراسة كل العائد على الاستثمار. إذا لزم الأمر، تأكد من أن يتم تضمين أية بكسل التي تحتوي على التحف جزئية حجم والأنسجة غير مقلص، والتحف التدفق. الرجاء انظر الشكل 1 للحصول على أمثلة.
      4. حساب المتوسط ​​والانحراف المعياري للقيم qMRI في كل بكسل داخل رويس المحدد.

    النتائج

    ويبين الشكل 1 تمثيلية الصور التشريحية المحوري المكتسبة في منتصف الفخذ للمريض مع التهاب العضلات. أظهرت أيضا هو موقع الإسقاط في الطائرة من حجم الرقاقة. خرائط المعلمة تمثيلية لكل طريقة qMRI، جميع الحصول عليها من هذا المريض نفسه، وتقدم من ال...

    Discussion

    أمراض العضلات مثل ضمور العضلات واعتلال العضلات التهاب مجهول السبب تشكل من مجموعة من الأمراض التي هي غير متجانسة في المسببات و، ككيانات فردية، نادرة في معدل الإصابة بها. على سبيل المثال، ضمور العضلات - الشكل الأكثر شيوعا من ضمور العضلات - قد تبلغ معدل 1 في 3500 ولادة حية ?...

    Disclosures

    None of the authors has a financial conflict of interest to report.

    Acknowledgements

    We acknowledge grant support from the National Institutes of Health: NIH/NIAMS R01 AR050101 (BMD), NIH/NIAMS R01 AR057091 (BMD/JHP), NIH/NIBEB K25 EB013659 (RDD), and the Vanderbilt CTSA award RR024975. We also thank the reviewers for the comments and the subject for participating in these studies.

    Materials

    NameCompanyCatalog NumberComments
    Name of Reagent/ EquipmentCompanyCatalog NumberComments/Description
    3T human MRI systemPhilips Medical Systems (Best, the Netherlands)Achieva/Intera
    Cardiac phased array receive coilPhilips Medical Systems
    Pillows, straps, bolsters, and other positioning devices
    Computer with MATLAB softwareThe Mathworks, Inc (Natick, MA)r. 2014

    References

    1. Wokke, B. H., et al. Comparison of Dixon and T1-weighted MR methods to assess the degree of fat infiltration in duchenne muscular dystrophy patients. J Magn Reson Imaging. 38 (3), 619-624 (2013).
    2. Carr, H., Purcell, E. Effects of diffusion on free precession in NMR experiments. Phys Rev. 94, 630-638 (1954).
    3. Whittall, K. P., MacKay, A. L. Quantitative interpretation of NMR relaxation data. Journal of Magnetic Resonance. 84 (1), 134-152 (1989).
    4. Park, J. H., et al. Dermatomyositis: correlative MR imaging and P-31 MR spectroscopy for quantitative characterization of inflammatory disease. Radiology. 177 (2), 473-479 (1990).
    5. Park, J. H., et al. Magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy provide unique quantitative data useful in the longitudinal management of patients with dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 37 (5), 736-746 (1994).
    6. Park, J. H., et al. Use of magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy to detect and quantify muscle dysfunction in the amyopathic and myopathic variants of dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 38 (1), 68-77 (1995).
    7. Huang, Y., et al. Quantitative MR relaxometry study of muscle composition and function in Duchenne muscular dystrophy. J Magn Reson Imaging. 4 (1), 59-64 (1994).
    8. Kim, H. K., et al. T2 mapping in Duchenne muscular dystrophy: distribution of disease activity and correlation with clinical assessments. Radiology. 255 (3), 899-908 (2010).
    9. Arpan, I., et al. T2 mapping provides multiple approaches for the characterization of muscle involvement in neuromuscular diseases: a cross-sectional study of lower leg muscles in 5-15-year-old boys with Duchenne muscular dystrophy. NMR in Biomedicine. 26 (3), 320-328 (2013).
    10. Fan, R. H., Does, M. D. Compartmental relaxation and diffusion tensor imaging measurements in vivo in λ-carrageenan-induced edema in rat skeletal muscle. NMR in Biomedicine. 21 (6), 566-573 (2008).
    11. Sled, J. G., Pike, G. B. Quantitative interpretation of magnetization transfer in spoiled gradient echo MRI sequences. J Magn Reson. 145 (1), 24-36 (2000).
    12. Gochberg, D. F., Gore, J. C. Quantitative magnetization transfer imaging via selective inversion recovery with short repetition times. Magn Reson Med. 57 (2), 437-441 (2007).
    13. Li, K., et al. Optimized inversion recovery sequences for quantitative T1 and magnetization transfer imaging. Magn Reson Med. 64 (2), 491-500 (2010).
    14. Louie, E. A., Gochberg, D. F., Does, M. D., Damon, B. M. Magnetization transfer and T2 measurements of isolated muscle: effect of pH. Magn Reson Med. 61 (3), 560-569 (2009).
    15. Sinclair, C. D. J., et al. Quantitative magnetization transfer in in vivo healthy human skeletal muscle at 3 T. Magn Reson Med. 64 (6), 1739-1748 (2010).
    16. Sinclair, C., et al. Multi-parameter quantitation of coincident fat and water skeletal muscle pathology. Proc 21st Ann Meeting ISMRM. , (2013).
    17. Bryant, N., et al. Multi-parametric MRI characterization of inflammation in murine skeletal muscle. NMR Biomed. 27 (6), 716-725 (2014).
    18. Aisen, A. M., Doi, K., Swanson, S. D. Detection of liver fibrosis with magnetic cross-relaxation. Magn Reson Med. 31 (5), 551-556 (1994).
    19. Kim, H., et al. Induced hepatic fibrosis in rats: hepatic steatosis, macromolecule content, perfusion parameters, and their correlations-preliminary MR imaging in rats. Radiology. 247 (3), 696-705 (2008).
    20. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys J. 66 (1), 259-267 (1994).
    21. Heemskerk, A., Strijkers, G., Drost, M., van Bochove, G., Nicolay, K. Skeletal muscle degeneration and regeneration following femoral artery ligation in the mouse: diffusion tensor imaging monitoring. Radiology. 243 (2), 413-421 (2007).
    22. Zaraiskaya, T., Kumbhare, D., Noseworthy, M. D. Diffusion tensor imaging in evaluation of human skeletal muscle injury. J Magn Reson Imaging. 24 (2), 402-408 (2006).
    23. Qi, J., Olsen, N. J., Price, R. R., Winston, J. A., Park, J. H. Diffusion-weighted imaging of inflammatory myopathies: polymyositis and dermatomyositis. J Magn Reson Imaging. 27 (1), 212-217 (2008).
    24. McMillan, A. B., Shi, D., Pratt, S. J., Lovering, R. M. Diffusion tensor MRI to assess damage in healthy and dystrophic skeletal muscle after lengthening contractions. J Biomed Biotech. , (2011).
    25. Scheel, M., et al. Fiber type characterization in skeletal muscle by diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 26 (10), 1220-1224 (2013).
    26. Kaufman, L. D., Gruber, B. L., Gerstman, D. P., Kaell, A. T. Preliminary observations on the role of magnetic resonance imaging for polymyositis and dermatomyositis. Annalsrheumatic Dis. 46 (8), 569-572 (1987).
    27. Dixon, W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology. 153 (1), 189-194 (1984).
    28. Glover, G. H. Multipoint Dixon technique for water and fat proton and susceptibility imaging. J Magn Reson Imaging. 1 (5), 521-530 (1991).
    29. Berglund, J., Kullberg, J. Three-dimensional water/fat separation and T2* estimation based on whole-image optimization--application in breathhold liver imaging at 1.5 T. Magn Reson Med. 67 (6), 1684-1693 (2012).
    30. Gloor, M., et al. Quantification of fat infiltration in oculopharyngeal muscular dystrophy: Comparison of three MR imaging methods. J Magn Reson Imaging. 33 (1), 203-210 (2011).
    31. Fischmann, A., et al. Quantitative MRI and loss of free ambulation in Duchenne muscular dystrophy. J Neurol. 260 (4), 969-974 (2013).
    32. Li, K., et al. Multi-parametric MRI characterization of healthy human thigh muscles at 3.0 T - relaxation, magnetization transfer, fat/water, and diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 27 (9), 1070-1084 (2014).
    33. Morrison, C., Stanisz, G., Henkelman, R. M. Modeling magnetization transfer for biological-like systems using a semi-solid pool with a super-Lorentzian lineshape and dipolar reservoir. J Magn Reson Series B. 108 (2), 103-113 (1995).
    34. Li, J. G., Graham, S. J., Henkelman, R. M. A flexible magnetization transfer line shape derived from tissue experimental data. Magn Reson Med. 37 (6), 866-871 (1997).
    35. Mangin, J. F., Poupon, C., Clark, C., Le Bihan, D., Bloch, I. Distortion correction and robust tensor estimation for MR diffusion imaging. Med Image Anal. 6 (3), 191-198 (2002).
    36. Moser, H. Duchenne muscular dystrophy: pathogenetic aspects and genetic prevention. Hum Genet. 66 (1), 17-40 (1984).
    37. van Essen, A. J., Busch, H. F., te Meerman, G. J., ten Kate, L. P. Birth and population prevalence of Duchenne muscular dystrophy in The Netherlands. Hum Genet. 88 (3), 258-266 (1992).
    38. Bendewald, M. J., Wetter, D. A., Li, X., Davis, M. P. Incidence of dermatomyositis and clinically amyopathic dermatomyositis: A population-based study in olmsted county, minnesota. Arch Dermatol. 146 (1), 26-30 (2010).
    39. Carlier, P. G. Global T2 versus water T2 in NMR imaging of fatty infiltrated muscles: different methodology, different information and different implications. Neuromuscul Disord. 24 (5), 390-392 (2014).
    40. Foley, J. M., Jayaraman, R. C., Prior, B. M., Pivarnik, J. M., Meyer, R. A. MR measurements of muscle damage and adaptation after eccentric exercise. J Appl Physiol. 87 (6), 2311-2318 (1999).
    41. Garrood, P., et al. MR imaging in Duchenne muscular dystrophy: quantification of T1-weighted signal, contrast uptake, and the effects of exercise. J Magn Reson Imaging. 30 (5), 1130-1138 (2009).
    42. Bratton, C. B., Hopkins, A. L., Weinberg, J. W. Nuclear magnetic resonance studies of living muscle. Science. 147, 738-739 (1965).
    43. Fleckenstein, J. L., Canby, R. C., Parkey, R. W., Peshock, R. M. Acute effects of exercise on MR imaging of skeletal muscle in normal volunteers. AJR Am J Roentgenol. 151 (2), 231-237 (1988).
    44. Williams, S., Heemskerk, A., Welch, E., Damon, B., Park, J. The quantitative effects of inclusion of fat on muscle diffusion tensor MRI measurements. J Magn Reson Imaging. 38 (5), 1292-1297 (2013).
    45. Hernando, D., et al. Removal of olefinic fat chemical shift artifact in diffusion MRI. Magn Reson Med. 65 (3), 692-701 (2011).
    46. Willcocks, R. J., et al. Longitudinal measurements of MRI-T2 in boys with Duchenne muscular dystrophy: effects of age and disease progression. Neuromuscul Disord. 24 (5), 393-401 (2014).
    47. Poon, C. S., Henkelman, R. M. Practical T2 quantitation for clinical applications. J Magn Reson Imaging. 2 (5), 541-553 (1992).
    48. Does, M. D., Gore, J. C. Complications of nonlinear echo time spacing for measurement of T2. NMR Biomed. 13 (1), 1-7 (2000).
    49. Poon, C. S., Henkelman, R. M. 180° refocusing pulses which are insensitive to static and radiofrequency field inhomogeneity. J Magn Reson. 99 (1), 45-55 (1992).
    50. Hollingsworth, K. G., de Sousa, P. L., Straub, V., Carlier, P. G. Towards harmonization of protocols for MRI outcome measures in skeletal muscle studies: consensus recommendations from two TREAT-NMD NMR workshops, 2 May 2010, Stockholm, Sweden, 1-2 October 2009, Paris, France. Neuromuscul Disord. 22, S54-S67 (2010).
    51. Underhill, H. R., Rostomily, R. C., Mikheev, A. M., Yuan, C., Yarnykh, V. L. Fast bound pool fraction imaging of the in vivo rat brain: Association with myelin content and validation in the C6 glioma model. Neuroimage. 54 (3), 2052-2065 (2011).
    52. Smith, S. A., et al. Quantitative magnetization transfer characteristics of the human cervical spinal cord in vivo: application to adrenomyeloneuropathy. Magn Reson Med. 61 (1), 22-27 (2009).
    53. Li, K. D. R., Dortch, R. D., Gochberg, D. F., Smith, S. A., Damon, B. M., Park, J. H. Quantitative magnetization transfer with fat component in human muscles. Proc. 20th Ann Meeting ISMRM. , (2012).
    54. Damon, B. M. Effects of image noise in muscle diffusion tensor (DT)-MRI assessed using numerical simulations. Magn Reson Med. 60 (4), 934-944 (2008).
    55. Damon, B. M., Buck, A. K. W., Ding, Z. Diffusion-tensor MRI-based skeletal muscle fiber tracking. Imaging Med. 3 (6), 675-687 (2011).
    56. Froeling, M., Nederveen, A. J., Nicolay, K., Strijkers, G. J. DTI of human skeletal muscle: the effects of diffusion encoding parameters, signal-to-noise ratio and T2 on tensor indices and fiber tracts. NMR in Biomedicine. 26 (11), 1339-1352 (2013).
    57. Basser, P. J., Pajevic, S. Statistical artifacts in diffusion tensor MRI (DT-MRI) caused by background noise. Magn Reson Med. 44 (1), 41-50 (2000).
    58. Anderson, A. W. Theoretical analysis of the effects of noise on diffusion tensor imaging. Magn Reson Med. 46 (6), 1174-1188 (2001).
    59. Saupe, N., White, L. M., Stainsby, J., Tomlinson, G., Sussman, M. S. Diffusion tensor imaging and fiber tractography of skeletal muscle: optimization of B value for imaging at 1.5 T. AJR Am J Roentgenol. 192 (6), W282-W290 (2009).
    60. Levin, D. I., Gilles, B., Madler, B., Pai, D. K. Extracting skeletal muscle fiber fields from noisy diffusion tensor data. Med Image Anal. 15 (3), 340-353 (2011).
    61. Sinha, U., Sinha, S., Hodgson, J. A., Edgerton, R. V. Human soleus muscle architecture at different ankle joint angles from magnetic resonance diffusion tensor imaging. J Appl Physiol. 110 (3), 807-819 (2011).
    62. Jones, D. K., Cercignani, M. Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data. NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).
    63. Hamilton, G., et al. In vivo characterization of the liver fat 1H MR spectrum. NMR Biomed. 24 (7), 784-790 (2011).
    64. Hernando, D., Kellman, P., Haldar, J. P., Liang, Z. P. Robust water/fat separation in the presence of large field inhomogeneities using a graph cut algorithm. Magn Reson Med. 63 (1), 79-90 (2010).
    65. Hernando, D., Hines, C. D., Yu, H., Reeder, S. B. Addressing phase errors in fat-water imaging using a mixed magnitude/complex fitting method. Magn Reson Med. 67 (3), 638-644 (2012).

    Reprints and Permissions

    Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

    Request Permission

    Explore More Articles

    118 DT MRI MT FWMRI myopathies

    This article has been published

    Video Coming Soon

    JoVE Logo

    Privacy

    Terms of Use

    Policies

    Research

    Education

    ABOUT JoVE

    Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved