JoVE Logo

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
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

דימות מותחת דיפוזי (DTI) בוצעה כדי לנסות לתאר את החלקים העיקריים של המסלול החזותי. המטרה הייתה להשתמש בFDA אישר תחנת עבודה מסחרית סטנדרטית אשר יכול לשמש לשגרת היומיום על מנת לנסות להפחית את הנזק לאחר הניתוח של המסלול החזותי בחולים.

Abstract

DTI הוא טכניקה המזהה שטחי חומר לבנים (WMT) הלא פולשני בחולים בריאים ולא בריאים באמצעות מדידות דיפוזיה. בדומה למסלולים חזותיים (סמנכ"ל), WMT אינו גלוי עם MRI הקלאסי או תוך פעולה עם מיקרוסקופ. DIT יעזור נוירוכירורגים כדי למנוע הרס של סמנכ"ל תוך הסרת נגעים סמוכים לWMT זה. יש לנו לבצע DTI על חמישים חולים לפני ואחרי הניתוח בין מרץ 2012 לחודש ינואר 2014 כדי לנווט השתמשנו רצף משוקלל 3DT1. בנוסף, ביצענו T2 משוקלל וDTI-רצפים. הפרמטרים בם השתמשו היו, FOV: 200 x 200 מ"מ, עובי פרוס: 2 מ"מ, ומטריצת רכישה: 96 x 96 מניב voxels כמעט איזוטרופיים של 2 X 2 X 2 מ"מ. הצירי MRI בוצע באמצעות כיוון שיפוע 32 וB0-תמונה אחת. אנו משמשים הד מישורי הדמיה (EPI) והדמיה במקביל נכס עם גורם האצת 2 ו b-ערך של 800 s / mm². זמן הסריקה היה פחות מ -9 דקות. אף אוזן גרון "> DTI-נתונים המתקבלים עובדו באמצעות FDA ​​אישר תכנית מערכת ניווט ניתוחית המשתמשת בגישה של סיבי מעקב פשוט ידועות כמשימת סיבים על ידי מעקב רציף (FACT). זה מבוסס על ההתפשטות של קווים בין האזורים של עניין ( ROI) אשר מוגדר על ידי רופא. זווית המרבית של 50, FA להתחיל ערך של 0.10 וערך תחנת ADC של 0.20 / mm² של היו הפרמטרים המשמשים לtractography.

ישנן מספר מגבלות לטכניקה זו. מסגרת זמן הרכישה המוגבלת אוכפת פשרות באיכות התמונה. נקודה חשובה נוספת שלא להיות מוזנחת היא שינוי המוח במהלך ניתוח. באשר לMRI תוך ניתוחי האחרון עשויים להיות מועיל. יתר על כן את הסיכון לשטחים שליליים חיוביים או שקר שקר צריך להילקח בחשבון שעלולה לפגוע בתוצאות הסופיות.

Introduction

דימות מותחת דיפוזי (DTI) משמשת כדי לתאר WMT הלא פולשני במוח האנושי 1. זה כבר נעשה שימוש בעשור האחרון כדי להפחית את הסיכון של פגיעה באזורים רהוטים של המוח במהלך ניתוח 1.

DTI בוצע בחמישים חולים בין מרץ 2012 וינואר 2014 להציג את המסלול החזותי. DTI עשוי לשפר את השמירה על שטחים רהוטים של המוח במהלך ניתוח על ידי מתן מידע חשוב על המיקום האנטומי של שטחים בחומר לבנים. זה כבר שולב בתכנון אסטרטגי לכריתה של נגעים במוח מורכבים 1. עם זאת, התיאור של המסלול החזותי עדיין מהווה אתגר, משום שאין תקן לפרמטרים של DTI, המיקום של כרכי הזרע והפרשנות של תוצאות 12.

אלגוריתמים שונים יושמו עד כה 19-21. גישות מסוימות התרכזו בשיטות דטרמיניסטיות 19, 22-25. אחרים משתמשים בשיטות הסתברותיות, 26,27,29. לאחרונה, טכניקות שימוש בשדות Q-כדור מותח, הדמיה ספקטרלית דיפוזיה והדמיה גבוהה זוויתי החלטת דיפוזיה (Hardi) נמצאת בשימוש כדי לתאר את שטחי חומר לבנים בין השאר המסלול החזותי 1,13-15,18. אף על פי כן, הזמן הדרוש לHardi הוא באופן משמעותי יותר עם ​​45 דקות, התוכנה אינה זמינה באופן מסחרי ומדגישה יישומים מדעיים 18. נראה תקופת ההוראה לHardi להיות ארוך יותר לDTI 18.

הפרוטוקול המוצג הנו קל אפשרי וניתן להשתמש בו לשגרה יומיומית בפעולות נוירו כדי למנוע תחלואה ולשפר את התוצאות שלאחר הניתוח. הזמן נוסף לפרוטוקול זה הוא פחות מ 9 דקות שהוא מהיר יותר באופן משמעותי מפרוטוקולים אחרים 1,9,12,16. מתוך הכרה בעובדה שרבים אלגוריתמים מתוחכמים פותחו לאחרונה מגביל נייראת עצמו לשימוש בתוכנה זמינה מסחרי ומאושרת FDA. עם זאת, הוא חובה להביא בחשבון את המגבלות של טכניקה זו אשר הוזכרה לעיל.

Protocol

הערה: פרוטוקול זה כדלקמן ההנחיות של מרכז Hospitalier דה לוקסמבורג בלוקסמבורג.

.1 הכנת דיפוזיה טנסור ההדמיה לנתיב החזותי לנוירוכירורגיה ומעקב

  1. לבצע MRI-סריקה לפחות יום אחד לפני הניתוח צירי בקפדנות באמצעות 32 כיווני שיפוע וB0-תמונה אחת. שמור על קשר הדוק עם יחידת neuroradiology בכל רגע.
    הערה: להבהיר לneuroradiologist שהתמונות לאחר הניתוח זהים לאלה שלפני הניתוח.
  2. באמצעות MRI 3-Tesla, לבצע סריקות 3DT1 משוקללת וDTI-רצף. לבצע רצף משוקלל 3DT1 לאחר הניתוח גם כן.

.2 שימוש בתכנון התחנה

  1. העבר את נתוני סריקת T2 משוקלל, משוקלל 3DT1 וDTI-רצף להדמיה ותקשורת דיגיטליות ברפואה (DICOM). הליך זה לוקח עד 7 דקות.
    הערה: Don `t להפסיק את הליך befoמחדש לאחר שהעביר את כל הרצפים. אפשר לעצור ולהמשיך מאוחר יותר, בהתאם למועד של ניתוח.
  2. פתח את תכנית מערכת ניווט כירורגי. לחץ על קובץ ולאחר מכן על יבוא DICOM. חזור על תהליך זה שלוש פעמים לכל הרצפים שהוזכרו לעיל.
    1. לחץ על הוסף כדי להציג. להוסיף כל רצף בנפרד. Don `t מנסה להמשיך בצפייה.
  3. לחץ על כלים. הכנת DTI טנסור פתוחה. שים לב חלון חדש באמצע המסך.
  4. השלם את ארבעה השלבים הבאים.
    1. לבצע הקצאת Gradient כצעד הראשון.
      1. לשנות ב-הערך מ1,000 800 s / mm² בצד הימני התחתון של החלון.
      2. התאם את הסף בפינה הימנית העליונה של החלון. לעשות את זה באופן ידני על ידי פשוט כותב מספר או הזזת סמן. 20 עשויים להיות ערך מקובל. זה ניסיון אישי וזה לא חובה.
    2. לבצע רישום Gradient כצעד השני.
        < li> לחץ על לחצן כל הרכב. הליך זה לוקח עד 5 דקות.
      1. לחץ על אמת כל רישומים. ללא אימות רישומים לא ניתן להמשיך.
    3. בצע Coregistration כצעד השלישי.
      1. Coregister MR1 ותמונות MR2 B0 ידני. בסופו של לאמת את כל רישומים.
        הערה: ניתן לבצע שלב זה באופן אוטומטי. עם זאת, התוצאות עלולות להיות לא תמיד משביעות רצון בסופו של הדבר.
    4. לבצע חישוב טנסור כשלב הרביעי ואחרון,
      1. הפוך FA / דצמבר / ADC בטוח ב. אם לא לחץ על.
      2. לחץ על מחשוב. הליך זה ייקח רק כמה שניות.
  5. לשמור את כל הנתונים ולהמשיך עם fibertracking. אל תפסיק מבלי לשמור הכל.

.3 Fibertracking

הערה: אנטומי ידע של המסלול החזותי הוא חשוב מאוד לתוצאה המוצלחת.

    YLE = "margin-left: 40px;">
  1. הכן למצוא שלוש נקודות חשובות שבו הסיבים צריכים לעבור.
  2. לקבוע את תצלובת הראייה תוך שימוש בידע אנטומי.
    1. השתמש ROI כנקודת התחלה ולתת הסיבים לעבור. ROIs מוגדרות על ידי הרופא.
    2. לחלופין, קטע האזור החשוד. לחץ פילוח על הפינה שמאלית התחתונה וחלון נוסף יופיע. אזורים מפולחים אנטומית מוגדרים אזורים.
      1. לצבוע את האזור באופן ידני. לגלול למעלה ולמטה כדי לכלול את כל תצלובת הראייה. שמור את ההליך ולחזור.
    3. עקוב אחר הסיבים או מהאזור של עניין או מהאזור המפולח או שניהם.
    4. הסיבים מגיעים לגרעין השמאל הברכיתיים (LGN), המהווה את הנקודה החשובה השנייה של המסלול החזותי. הזווית המרבית הייתה 50. הסיכון של שטחי שווא יעלה עם אם הזווית היא גבוהה מדי.
      1. קיימת אפשרות למגזר LGN כפי שמוצג בתצלובת הראייהולאחר מכן לעקוב אחר הסיבים. לאחר שחלק את תצלובת ראייה, סיבי מסלול אשר לרוץ מLGN ולסיים בתצלובת הראייה או להיפך.
    5. מגזר קליפת המוח הראייתית. המשך כמו במקרה של תצלובת הראייה. זה עלול לקחת קצת זמן כמו תמונה משוקללת 3DT1 מכילה 160 פרוסות.
    6. עקוב אחר הסיבים מקליפת הראייה לLGN. ניתן לעקוב אחריהם מLGN לקליפת המוח הראייתית, כמו גם.
    7. אם קליפת המוח הראייתית הוא פלש ידי גידול או בצקת ולאחר מכן להשתמש באזור של העניין במקום של אזור מפולח ואז לתת לי הסיבים לרוץ בכיוון של LGN.
      הערה: אם הבצקת היא מקוטע זה לפעמים יכול לפלוש לקליפת המוח הראייתית אז לאחר מכן קליפת המוח הראייתית לא יוכל למפולחים לחלוטין כי המחשב `לא יכול להבחין ביניהם. ג `מדוע יש צורך לשים את ההחזר על ההשקעה.
    8. חזור על כל מה שלחץ הכדור השני.
    9. התחל עם חצי הכדור הבריא הראשון.
      הערה:אפשר להתחיל עם השני יותר מדי, אבל זה יכול להיות קל יותר לעקוב אחר הסיבים של האונה בריאה ראשון שהפך לרעיון ראשון על המצב. זה לא חובה, זה רק עצה.
  3. מגזר הנגע המוחי והבצקת. המשך כאמור לעיל ב3.2.2.
    1. לקבוע צבע לכל אזור או נגע מפולח על מנת להבחין טוב יותר.
  4. שמור את ההליך לאחר כל שלב במקרה של אירועים בלתי צפויים או במקרה של חירום.
  5. לייצא את כל הנתונים באופן מקומי. ניתן לייצא אותו לחדר הניתוח באופן ישיר, אבל זה לא נתפס מומלץ.
    1. קובץ לחץ ולאחר מכן יצוא 3D-אובייקטים. הקפד לייצא רק בחינת הניווט.
    2. Don `t לייצא את הבחינה ההיברידית.
  6. הזן גולגולת. בחר את החולה הנכון ולאחר מכן לחץ Stealthmerge. בחר תמונות משוקללת 3DT1 כבחינת התייחסות.
  7. צור 3D-מודל ולהכניס את הכל.
  8. לייבאי נתוניםn חדר הניתוח.

תוצאות

פרוטוקול זה מאפשר לרופא להציג כראוי את החלקים העיקריים של סמנכ"ל. ניתן להשתמש בו עם כמות קטנה של זמן כדי למנוע נזקים בחולים עם נגעים במוח בסמוך לאזורים רהוטים. בקרות לאחר ניתוח מראות גם תוצאות טובות. סמנכ"ל מוצג באיור 7 לאחר שהמטופל נותח מגליובלסטומה....

Discussion

DTI הוא טכניקה המאפשרת למנתח המוח כדי להמחיש שטחי חומר לבנים in vivo 8. המסלול החזותי הוא אחד מהשטחים הללו. למרות ששיטה זו מספקת לרופאים עם אפשרויות חדשות בנוגע לטיפול בחולים עם נגעים בדבר אזורים רהוטים של המוח שיש לנו לומר כי יש מספר מגבלות של טכניקה זו עושות עד...

Disclosures

The authors declare that they have no competing financial interests.

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

NameCompanyCatalog NumberComments
3-Tesla-MRIGeneral ElectricSigna LX version 9.1
Surgical Navigation System ProgramMedtronic9734478
Surgical Navigation System ProgramMedtronic4500810331  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).

Reprints and Permissions

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

Request Permission

Explore More Articles

90

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