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Dans cet article

  • Résumé
  • Résumé
  • Introduction
  • Protocole
  • Résultats
  • Discussion
  • Déclarations de divulgation
  • Remerciements
  • matériels
  • Références
  • Réimpressions et Autorisations

Résumé

Les auteurs décrivent une méthode normalisée pour évaluer l’imagerie par résonance magnétique artefacts causés par des implants pour estimer la pertinence des implants pour imagerie par résonance magnétique ou la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts métalliques en même temps.

Résumé

Comme le nombre de scanners d’imagerie de résonance magnétique (IRM) et les porteurs d’implants médicaux augmente constamment, radiologues rencontrent plus métalliques artefacts liés à implant à l’IRM, ce qui entraîne une qualité d’image réduite. Par conséquent, l’aptitude de MRI des implants en termes de volume de l’artefact, ainsi que le développement de séquences d’impulsions pour réduire les artefacts de l’image, est de plus en plus important. Nous présentons ici un protocole complet qui permet une évaluation standardisée du volume artefact des implants à l’IRM. En outre, ce protocole peut être utilisé pour analyser la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts. La proposition de protocole peut être appliqué aux images pondérées en T1 et en T2 avec ou sans implants de graisse-répression et tout passifs. En outre, la procédure permettra l’identification distincte et en trois dimensions des artefacts carambolage et de perte de signal. Comme les enquêtes précédentes diffèrent grandement dans les méthodes d’évaluation, la comparabilité des résultats a été limitée. Ainsi, des mesures normalisées des volumes artefact MRI sont nécessaires pour fournir la meilleure comparabilité. Cela peut améliorer le développement de l’aptitude de MRI d’implants et d’impulsions mieux séquences pour enfin améliorer les soins aux patients.

Introduction

MRI est devenu un outil diagnostique indispensable. Ainsi, le nombre de systèmes d’IRM dans le diagnostic de routine augmente davantage1. Dans le même temps, le nombre de patients avec des implants augmente ainsi2,3. En 2012, par exemple, plus de 1 million de genou et de prothèses articulaires sont réalisées dans le seul USA4. La prévalence de ces implants a été d’environ 7 millions en 2010, ce qui correspond à plus de 10 % des filles dans le groupe d’âge 80-89 ans5. En conséquence, la qualité de l’image et la valeur diagnostique des examens sont souvent entravés artefacts en raison des implants métalliques, ce qui entraîne une précision diagnostique une diminution. Par conséquent, l’aptitude de MRI des implants et la vulnérabilité de l’artefact des séquences d’impulsions gagnent en importance. Plusieurs approches ont été publiés pour évaluer ces caractéristiques. En raison de fortes divergences dans les méthodes d’évaluation utilisées, cependant, les résultats respectifs sont difficiles à comparer.

Une évaluation de la pertinence de MRI de matériaux peut être effectuée en calculant leur susceptibilité magnétique6. Cependant, la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts ne peut être comparée à cette approche pour un implant donné. Inversement, les volumes d’artefact pour une séquence d’impulsion donnée ne peuvent être grossièrement estimés pour différents implants. En outre, l’analyse est souvent réalisée avec les implants artificiellement en forme7,8. Comme le volume de matière et la forme ont une influence sur l’artefact taille6, ces fonctionnalités devraient être prises en compte aussi bien. Comme alternative à la susceptibilité magnétique, on peut évaluer la taille de l’artefact. Fréquemment, des études s’appuient uniquement sur l’évaluation qualitative de l’artefact taille9 ou mettre l’accent sur la taille de l’artefact à deux dimensions couvrant seulement une tranche de l’implant artefact10,11. En outre, des approches de segmentation manuelle sont souvent utilisés, qui est non seulement beaucoup de temps mais aussi sujette à intra - et inter - reader différences11. Enfin, des protocoles souvent ne permettent pas de tester pour les séquences non gras-saturés et de gras saturés dans le même temps12. Ceci, cependant, serait souhaitable, étant donné que la technique de suppression de graisse appliquée affecte profondément la taille de l’artefact.

Nous présentons ici un protocole qui permet la fiable, semi-automatique, tridimensionnelle, axée sur le seuil de quantification d’artefacts perte et l’amoncellement de signal de l’implant tout ou toutes sections contenant des artefacts visibles implant. En outre, il permet de tester les images pondérées en T1 et en T2 avec ou sans matière grasse-saturation. Le protocole peut être utilisé pour évaluer la pertinence de MRI des différents implants ou de la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts métalliques pour un implant donné.

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Protocole

1. fantôme préparation

  1. Déterminer le volume de l’implant (p. ex., en utilisant la méthode de déplacement de l’eau).
    Remarque : Le volume de l’échantillon de la CCT-T et le Z-T mesure 0,65 et 0,73 mL, respectivement.
  2. Fixer la position de l’implant au milieu d’une boîte en plastique, non ferromagnétiques et imperméable à l’eau en utilisant un fil mince. Utiliser une zone plus grande que les artefacts de MRI attendus.
    Remarque : Si aucun des estimations approximatives des volumes artefact de la séquence implant et/ou impulsion d’intérêt ne sont disponibles, effectuez une analyse de test en plaçant le fantôme dans une boîte, environ 10 x plus grand que le fantôme, rempli d’eau. Les volumes d’artefact dans cette étudient variait de 7,3 mL (pour l’échantillon de la CCT-T) et 0,09 mL (pour l’échantillon Z-T).
  3. Avec précaution, faire fondre un mélange de graisse semi-synthétique (58,8 %), eau (40 %) et 8-macrogol-stéarate (1,2 %), à l’aide d’un bain d’eau à 50 ° C.
    Remarque : Pour les échantillons dans cette étude, nous avons utilisé un mélange de 500 mL pour l’incorporation de chaque échantillon.
    1. Lorsque le mélange devient fluide, arrêter le chauffage et commencer à brasser lentement et arrêter le chauffage. S’assurer qu’il n’y a aucune séparation entre les phases de graisse et d’eau.
  4. Dès que la coagulation commence, lentement commencer à intégrer l’implant avec le mélange. Pour ce faire, versez le mélange encastrement lentement dans la zone fantôme avec l’implant.
    NOTE : Coulage doit être effectuée lentement pour éviter l’inclusion d’air.
  5. Placez la zone fantôme avec l’implant incorporé dans le réfrigérateur à 4 ° C durant la nuit pendant la dessiccation. Le lendemain, enlever toutes les pièces fluides résiduels par décantation.

2. l’examen IRM

  1. Placez le fantôme (boîte avec l’implant intégré) à l’IRM dans le même sens que dans la situation in vivo . Position au milieu du fantôme dans l’isocenter de l’IAM.
  2. Pour les mesures, utiliser une bobine qui permet une distribution de signal homogène dans le volume d’imagerie sans signal grave et manifeste tombe (par exemple, une bobine de tête).
  3. Lorsque la planification de l’IRM analyse au niveau de la console de MRI, assurez-vous que la zone fantôme, y compris un peu d’air sur les bords de la boîte, se trouve le volume d’imagerie.
  4. Ensuite, effectuer l’examen de MRI.

3. analyse et post-traitement de l’image

  1. Exporter les images sans perte de qualité (p. ex., par compression) de la console de MRI (p. ex., en utilisant le format DICOM). Importer les images dans une IRM post-traitement logiciel qui permet de placer la région d’intérêt (ROI), évaluant les intensités de signal de retour sur investissement, une segmentation basées sur un seuil et une quantification des volumes segmentation (voir Table des matières).
  2. Pour définir le seuil pour les artefacts de carambolage et vérifier pour une distribution de signal homogène dans le volume d’imagerie, placez lignes perpendiculaires les uns aux autres et à côté de la frontière extérieure de l’artefact visible sur la tranche avec l’artefact maximale taille ( Figure 1 a).
    NOTE : Artefacts pile-up sont des artefacts de déplacement, présentant des zones avec des intensités de signal artificiellement élevés. Ils se produisent dans la direction de la tranche et le sens de lecture.
    1. Placer un fond ROI (retour sur investissementfond) avec 10 mm de diamètre à l’extérieur de chacun des points de quatre intersection (Figure 1 a). Placer les lignes et les régions de fond des intérêts à l’aide de l’éditeur de segmentation.
    2. Mesurer l’intensité du signal moyenne et écart-type (SD) de tous les voxels dans le cadre de ces 4 valeurs ROIfond et chaque ROIfond séparément. Utilisez l’outil Statistique de matériau dans la vue projet.
    3. Assurez-vous que l’intensité de signal moyenne de chaque ROIfond se trouve la plage de ± 1,5 SD du signal moyens de chacun des 3 autres homologues à garantir une répartition homogène de signal.
    4. Calculer le seuil pour les artefacts de carambolage en ajoutant 3 SD du ROIfond à l’intensité de signal moyenne de tous les voxels de ces 4 valeurs ROIfond . Effectuer une segmentation semi-automatique de basées sur des seuils d’artefacts de carambolage en sélectionnant tous les voxels avec les intensités du signal dépasse le seuil adjacent à l’artefact de perte de signal dans chaque tranche. Utilisez l’outil de masquage de l’éditeur de segmentation pour visualiser la gamme d’intensité de signal prédéfinis et restreindre la segmentation pour elle.
  3. Pour définir le seuil pour les artefacts de perte de signal, placez 4 régions d’intérêts (ROIs) dans les régions de contenant de l’air (ROIAir; chaque 10 mm de diamètre) aux coins de la zone fantôme et mesurer l’intensité de signal moyenne et écart-type de tous les voxels dans ces 4 ROI Air tel que décrit à l’étape 3.2, à l’aide de l’éditeur de la segmentation et les « Statistiques de matériel », respectivement.
    Nota : Présentent des artefacts de perte de Signal avec une intensité de signal faible artificielle de voxels. Elles sont causées par des objets de déphasage et de déplacement.
    1. Placer un retour sur investissement dans le noyau de l’artefact de perte de signal (ROICore) défini par le plus grand domaine relié des intensités du signal faible (Figure 1 a). Augmenter manuellement la taille du ROICore jusqu'à ce que se trouve la plus grande taille possible au sein de l’artefact de perte de signal dont l’intensité moyenne de signal est plus faible que la moyenne ROIAir + 3 x SD respectifs. Enfin, mesurer l’intensité du signal moyenne et SD du ROICore.
    2. Calculer le seuil d’intensité de signal pour les artefacts de perte de signal en ajoutant 3 SD du ROI à la moyenne du ROICoreCore . Effectuer une segmentation semi-automatique de basées sur des seuils d’artefacts de perte de signal en sélectionnant tous les voxels connectés au ROICore avec des intensités de signal au-dessous du seuil.
    3. Utilisez l’outil de masquage de l’éditeur de segmentation pour visualiser la gamme d’intensité de signal prédéfinis et restreindre la segmentation pour elle. Si possible, utilisez la fonction de « Remplissage » dans l’eau du robinet « Sélection » de l’éditeur de segmentation pour inclure tous les voxels dans la segmentation qui ne sont pas encore sélectionnés. Le cas échéant, ajouter manuellement les artefacts de perte de signal sans équivoque supplémentaire à la segmentation.
  4. Soustraire le volume de l’implant physique du volume calculé artefact pour obtenir le volume véritable artefact. Répétez l’analyse au moins 3 x. Un intervalle d’au moins deux semaines doit séparer les lectures multiples pour exclure un biais de l’apprentissage.

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Résultats

Avec le protocole susmentionné, nous avons évalué le volume de l’artefact des 2 implants dentaires différentes en couronnes de différentes pièces titane (T ; Voir la Table des matières) [porcelaine fondue-métal non précieux alliage (CCT-T) et monolithique zircone (Z-T) ; Figure 1 b et 1C]. L’exemple de la CCT-T représente une composition de matériaux fortement paramagnétique prédire grands artefacts (Cobalt...

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Discussion

Le nombre de patients avec metallic implants et le nombre d’examens augmente actuellement1,2,3. Dans le passé, les examens ont été évitées après prothèses articulaires. Aujourd'hui, cependant, MRI n’est pas sollicitée pour l’imagerie de ces patients mais doit également permettre l’évaluation des complications directement adjacent à l’arthroplastie. Ainsi, le MRI sécurité et l’aptitude de MRI des implants...

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Déclarations de divulgation

Tim Hilgenfeld, Franz S. Schwindling et Alexander Juerchott financé par une bourse de recherche postdoctorale de la faculté de médecine de l’Université de Heidelberg. L’étude a été financée en partie par la Dietmar Hopp-Fondation (projet n° 23011228). Les auteurs ont déclaré explicitement qu’il n’y a aucun conflit d’intérêts dans le cadre de cet article.

Remerciements

Les auteurs désirent remercier Stefanie Sauer, pharmacien au département de pharmacie Heidelberg University Hospital, pour ses contributions à la phantom de MRI. En outre, nous tenons produits NORAS MRI GmbH (Höchberg, Allemagne) et en particulier Daniel Gareis remercie de fournir un prototype de la bobine polyvalent 16 canaux. En outre, nous sommes reconnaissants pour l’aimable coopération avec SIEMENS Healthcare GmbH (Erlangen, Allemagne) et surtout Mathias Nittka pour leur aide dans la configuration de la séquence.

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matériels

NameCompanyCatalog NumberComments
Aqua B. Braun EcotainerB. Braun Melsungen AG, Melsungen, Germany
Semisynthetic fat: Witepsol W25Caelo Caesar & Loretz GmbH, Hilder, Germany4051
Macrogol-8-stearateCaelo Caesar & Loretz GmbH, Hilder, Germany3023
Plastic box: not specified
Implants: Nobel ReplaceNobel Biocare, Zürich, Switzerland
Water bath Haake S5PThermo Scientific, Waltham, MA, USA
Measuring cylinder Blaubrand Eterna, Class A, Boro 3.3BRAND GmbH + Co Kg, Wertheim, Germany32708
Coil: VarietyNoras MRI products GmbH, Höchberg, Germany
MRI: Magnetom TrioSiemens Healthcare GmbH, Erlangen, Germany
Postprocesing software: Amira 6.4Thermo Scientific, Waltham, MA, USA

Références

  1. Matsumoto, M., Koike, S., Kashima, S., Awai, K. Geographic distribution of CT, MRI and PET devices in Japan: a longitudinal analysis based on national census data. PLoS ONE. 10 (5), (2015).
  2. Cram, P., et al. Total knee arthroplasty volume, utilization, and outcomes among medicare beneficiaries. JAMA. 308 (12), 1227-1236 (1991).
  3. Jordan, R. A., Micheelis, W. Fünfte Deutsche Mundgesundheitsstudie (DMS V). , Deutscher Zahnärzte Verlag DÄV. Köln. (2016).
  4. Steiner, C., Andrews, R., Barrett, M., Weiss, A. HCUP projections mobility/orthopedic procedures 2003 to 2012. , U.S. Agency for Healthcare Research and Quality. Rockville. Report #2012-03 (2012).
  5. Kremers, H., et al. Prevalence of total hip and knee replacement in the United States. The Journal of Bone and Joint Surgery. 97 (17), 1386-1397 (2015).
  6. Schenck, J. The role of magnetic susceptibility in magnetic resonance imaging: MRI magnetic compatibility of the first and second kinds. Medical Physics. 23 (6), 815-850 (1996).
  7. Filli, L., et al. Material-dependent implant artifact reduction using SEMAC-VAT and MAVRIC: a prospective MRI phantom study. Investigative Radiology. 52 (6), 381(2017).
  8. Klinke, T., et al. Artifacts in magnetic resonance imaging and computed tomography caused by dental materials. PloS ONE. 7 (2), (2012).
  9. Lee, J., et al. Usefulness of IDEAL T2-weighted FSE and SPGR imaging in reducing metallic artifacts in the postoperative ankles with metallic hardware. Skeletal Radiology. 42 (2), 239-247 (2013).
  10. Zho, S. -Y., Kim, M. -O., Lee, K. -W., Kim, D. -H. Artifact reduction from metallic dental materials in T1-weighted spin-echo imaging at 3.0 tesla. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 37 (2), 471-478 (2013).
  11. Fritz, J., et al. Compressed sensing SEMAC: 8-fold accelerated high resolution metal artifact reduction MRI of Cobalt-Chromium knee arthroplasty implants. Investigative Radiology. 51 (10), 666(2016).
  12. Aguiar, M., Marques, A., Carvalho, A., Cavalcanti, M. Accuracy of magnetic resonance imaging compared with computed tomography for implant planning. Clinical Oral Implants Research. 19 (4), 362-365 (2008).
  13. Talbot, B. S., Weinberg, E. P. MR imaging with metal-suppression sequences for evaluation of total joint arthroplasty. RadioGraphics. 36 (1), 209-225 (2015).
  14. Ai, T., et al. SEMAC-VAT and MSVAT-SPACE sequence strategies for metal artifact reduction in 1.5T magnetic resonance imaging. Investigative Radiology. 47 (5), 267-276 (2012).
  15. Smeets, R., et al. Artefacts in multimodal imaging of titanium, zirconium and binary titanium-zirconium alloy dental implants: an in vitro study. Dento Maxillo Facial Radiology. 46 (2), 20160267(2016).
  16. Nawabi, D. H., et al. MRI predicts ALVAL and tissue damage in metal-on-metal hip arthroplasty. Clinical Orthopaedics and Related Research. 472 (2), 471-481 (2014).
  17. Cooper, H. J., et al. Early reactive synovitis and osteolysis after total hip arthroplasty. Clinical Orthopaedics and Related Research. 468 (12), 3278-3285 (2010).

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