חלקים מהעבודה זו, כלומר מחקר על QC ותיקון לכיווני שיפוע פגום ביישום על נתונים של חולים עם הפרעות ההיפרקינטיות, נתמכו על ידי HD הרשת האירופית (EHDN פרויקט 070). בסריקות MRI במחקר מסוים זה נרכשו כחלק מעוקבת אתר לונדון Track-HD.

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: <ul style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ניתוח במונחים של מדדי DTI, למשל FA-מפות, </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הנורמליזציה stereotaxic </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השוואה במונחים של קבוצה אנגלי או מדדי DTI אחרים </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> גישות ניתוח שונים של FT </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> FT בקבוצת ממוצע Dנתוני TI והניתוחים הסטטיסטיים המתאימים. </li></ul> 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). <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 &#39;) 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. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע תיקון חפץ על ידי איתור GD עם פרוסה אחת לפחות מראה עוצמת ירידה, ממצא תנועה כלומר נגרמים על ידי su הספונטני<html> 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 <img alt="משוואה 8" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8.jpg" /> : <img alt="משוואה 9" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9.jpg" /> <img alt="משוואה 10" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10.jpg" /> <img alt="משוואת 11" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11.jpg" /> מציין את עוצמת ממוצע אריתמטי של הפרוסה תחת השגחה ו427eq12.jpg &quot;/&gt; פרוסה להשוואה. סטיית העצמה הממוצעת יחסית <img alt="משוואה 13" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13.jpg" /> משוקלל במוצר הנקודה של GD. לפיכך, על מנת להגדיר פרמטר גלובלי: <img alt="משוואה 14" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14.jpg" /> משקף את המינימום של השוואות slicewise של כל הפרוסות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עיבוד מקדים ונורמליזציה המרחבי <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע את התיקון של עיוותים גיאומטריות-Induced הנוכחי אדי של נתוני ההדמיה הד מישורי קובע לפי השיטה שהוצעה על ידי 34. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 <img alt="משוואה 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> של כל voxel אני חייב להיות rotatאד פי כל הסיבובים שפורטו לעיל (איור 4): <ol class="lroman" style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> איור 4 א מציג שינוי מוח נוקשה כדי ליישר את מסגרות קואורדינטות הבסיסיות. הסיבוב <img alt="משוואה 16" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16.jpg" /> כתוצאה מהיישור למסגרת הקואורדינטות הבסיסית צריכה להיות מיושמת <img alt="משוואה 17" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17.jpg" /></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> איור 4 מציג את עיוות ליניארי על פי ציוני דרך. הרכיבים של וקטורים העצמיים <img alt="משוואה 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> צריך להיות מותאם על פי פרמטרי הנורמליזציה של שישה S (תלוי באזור במוח,, = 1 ... 6 ים) של העיוות ליניארי. v W, J </sub&gt;&#39;&#39; &#39;= S w V, J&#39;&#39;&#39; w = 1,2,3 ו j = x, y, z. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 <img alt="משוואה 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /> ). 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 <img alt="משוואה 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> של כל voxel לאת voxels שמסביב. <img alt="משוואה 19" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19.jpg" /> <img alt="משוואה 20" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20.jpg" /> הם המרכיבים של <img alt="משוואה 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /></li></ol> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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&gt; 0.7. בדרך כלל זה מגיע לאחר שתי חזרות. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה השלבים הבאים 1.3.1 עד 1.3.5 הם דמיינו סכמטי באיור 5. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חישוב FA-מפות מנתוני DTI מנורמלים ביחס להליך נורמליזציה של 1.2. על מנת לשמר את המידע כיוונית (שלב (i)). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 &#39;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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תוצאות סטטיסטיים צריכים להיות מתוקנות להשוואות מרובות באמצעות גילוי השיעור שגוי (רוזוולט) האלגוריתם בp &lt;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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 &#39;הנורמליזציה זוrocedure על ידי שימוש בתבנית מחקר ספציפי באנלוגיה לנורמליזציה מיושמת על נתוני DTI קובע 17. </li></ol></li></ol> 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 &lt;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. <ol start="4" style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> על מנת ליישם אלגוריתמי FT קבוצה מבוסס, ליצור ממוצע DTI ערכות נתונים מ&#39;נתונים ומהפקדים &#39;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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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 &quot;FA-מפות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לשקול את כל voxels כתוצאה מכך עם ערך אנגלי מעל 0.2 לניתוח סטטיסטי על ידי מבחן t של סטודנט. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אם תרצה, טכניקת TFAS יכולה להיות מיושמת על כל נגזרות מדדי DTI, כגון diffusivity הממוצעת (MD), אנאיזוטרופיה רדיאלי, אנאיזוטרופיה צירית, וכו &#39;(לדוגמה, ראה 28). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> התוצאות מוצגות על רקע מורפולוגי המורכב מסטי D-3-המנורמלים משרד תשתיות הלאומיים T1-משוקללים נתונים </li></ol></li></ol>

יש מחברים אין לחשוף.

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. נורמל?...

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: <img alt="משוואת 1" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1.jpg" /> עם זאת, בנוכחות אנאיזוטרופיה בWM, כבר לא יכולה להיות מאופיינת דיפוזיה במקדם סקלרי אחת, אבל דורשת טנסור <img alt="משוואה 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> 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 <img alt="משוואה 2" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2.jpg" /> 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 <img alt="משוואה 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> תמיד יכול להיות diagonalized משאיר רק שלושה אלמנטים שאינם אפס לאורך האלכסון הראשי של טנסור, כלומר הערכים העצמיים ( <img alt="משוואה 4" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4.jpg" /> ). הערכים העצמיים משקפים את הצורה או תצורה של אליפסה. היחסים מתמטיים בין הקואורדינטות העיקריות של אליפסה ומסגרת המעבדה מתוארים על ידי וקטורים העצמיים <img alt="משוואה 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> 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. <img alt="משוואה 6" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6.jpg" /> <img alt="משוואה 7" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7.jpg" /> 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) <eמ &#39;&gt;. VBM הוא שיטה הפועלת על מקור תמונות שבו הבדלים בניגוד ניגוד בסריקות נפרדות צריכים להיפתר תוך WBSS הוא שיטה המשתמשת בהשוואת voxelwise של פרמטר פיזי. לכן, על אף אלגוריתמי דומה, מינוח המבדיל WBSS וVBM ישמש את הבאים.

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td>MR scanner</td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Siemens 1.5 T Magnetom Symphony</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>analysis software </td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>TIFT - Tensor Imaging and Fiber Tracking</td>
 </tr>
 </tbody>
 </table>

diffusion tensor magnetic resonance imaging in the analysis of neurodegenerative diseases

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.

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 לה...

Watch this Scientific Journal Video about Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases at JoVE.com

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

המותחת דיפוזי הדמיה (DTI) בעצם משמשת ככלי מבוסס MRI כדי לזהות<em&gt; In vivo</em&gt; מיקרו של המוח ותהליכים פתולוגיים בשל הפרעות נוירולוגיות בתוך החומר לבן במוח. ניתוחים מבוססי DTI לאפשר ליישום למחלות מוח גם ברמת הקבוצה והן בנתונים נושא אחד.

הדמיית תהודה מגנטית מותחת דיפוזי בניתוח של מחלות ניווניות

Diffusion tensor imaging (DTI) techniques provide information on the microstructural processes of the cerebral white matter (WM) in vivo. The present ...

diffusion-tensor-magnetic-resonance-imaging-analysis

Research

JoVE Journal

Medicine

28.1K Views.  University of Ulm. המותחת דיפוזי הדמיה (DTI) בעצם משמשת ככלי מבוסס MRI כדי לזהות In vivo מיקרו של המוח ותהליכים פתולוגיים בשל הפרעות נוירולוגיות בתוך החומר לבן במוח. ניתוחים מבוססי DTI לאפשר ליישום למחלות מוח גם ברמת הקבוצה והן בנתונים נושא אחד.

Video: Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

Magnetic Resonance Derived Myocardial Strain Assessment Using Feature Tracking

Purpose: An accurate and practical method to measure parameters like strain in myocardial tissue is of great clinical value, since it has been shown, that strain is a more sensitive and earlier marker for contractile dysfunction than the frequently used parameter EF. Current technologies for CMR are time consuming and difficult to implement in clinical practice. Feature tracking is a technology that can lead to more automization and robustness of quantitative analysis of medical images with less time consumption than comparable methods.
Methods: An automatic or manual input in a single phase serves as an initialization from which the system starts to track the displacement of individual patterns representing anatomical structures over time. The specialty of this method is that the images do not need to be manipulated in any way beforehand like e.g. tagging of CMR images.
Results: The method is very well suited for tracking muscular tissue and with this allowing quantitative elaboration of myocardium and also blood flow.
Conclusions: This new method offers a robust and time saving procedure to quantify myocardial tissue and blood with displacement, velocity and deformation parameters on regular sequences of CMR imaging. It therefore can be implemented in clinical practice.

An accurate and practical method to measure parameters like strain in myocardial tissue is of great clinical value, since it has been shown, that strain is a more sensitive and earlier marker for contractile dysfunction than the frequently used parameter EF.

תהודה מגנטית נגזר מסננים הערכה שריר הלב באמצעות מעקב אחר תכונות

Purpose: An accurate and practical method to measure parameters like strain in myocardial tissue is of great clinical value, since it has been shown, that ...

Probing the Brain in Autism Using fMRI and Diffusion Tensor Imaging

Newly emerging theories suggest that the brain does not function as a cohesive unit in autism, and this discordance is reflected in the behavioral symptoms displayed by individuals with autism. While structural neuroimaging findings have provided some insights into brain abnormalities in autism, the consistency of such findings is questionable. Functional neuroimaging, on the other hand, has been more fruitful in this regard because autism is a disorder of dynamic processing and allows examination of communication between cortical networks, which appears to be where the underlying problem occurs in autism. Functional connectivity is defined as the temporal correlation of spatially separate neurological events1. Findings from a number of recent fMRI studies have supported the idea that there is weaker coordination between different parts of the brain that should be working together to accomplish complex social or language problems2,3,4,5,6. One of the mysteries of autism is the coexistence of deficits in several domains along with relatively intact, sometimes enhanced, abilities. Such complex manifestation of autism calls for a global and comprehensive examination of the disorder at the neural level. A compelling recent account of the brain functioning in autism, the cortical underconnectivity theory,2,7 provides an integrating framework for the neurobiological bases of autism. The cortical underconnectivity theory of autism suggests that any language, social, or psychological function that is dependent on the integration of multiple brain regions is susceptible to disruption as the processing demand increases. In autism, the underfunctioning of integrative circuitry in the brain may cause widespread underconnectivity. In other words, people with autism may interpret information in a piecemeal fashion at the expense of the whole. Since cortical underconnectivity among brain regions, especially the frontal cortex and more posterior areas 3,6, has now been relatively well established, we can begin to further understand brain connectivity as a critical component of autism symptomatology.
A logical next step in this direction is to examine the anatomical connections that may mediate the functional connections mentioned above. Diffusion Tensor Imaging (DTI) is a relatively novel neuroimaging technique that helps probe the diffusion of water in the brain to infer the integrity of white matter fibers. In this technique, water diffusion in the brain is examined in several directions using diffusion gradients. While functional connectivity provides information about the synchronization of brain activation across different brain areas during a task or during rest, DTI helps in understanding the underlying axonal organization which may facilitate the cross-talk among brain areas. This paper will describe these techniques as valuable tools in understanding the brain in autism and the challenges involved in this line of research.

Neuroimaging techniques, such as functional MRI and Diffusion Tensor Imaging have become increasingly useful in characterizing the cognitive and neural deficits in autism. An examination of brain connectivity in autism at a network level along with adaptations for scanning children with developmental disabilities is presented.

לחקור את המוח באוטיזם באמצעות fMRI ו דימות מותח דיפוזי

Newly emerging theories suggest that the brain does not function as a cohesive unit in autism, and this discordance is reflected in the behavioral ...

High Content Screening in Neurodegenerative Diseases

The functional annotation of genomes, construction of molecular networks and novel drug target identification, are important challenges that need to be addressed as a matter of great urgency1-4. Multiple complementary 'omics' approaches have provided clues as to the genetic risk factors and pathogenic mechanisms underlying numerous neurodegenerative diseases, but most findings still require functional validation5. For example, a recent genome wide association study for Parkinson's Disease (PD), identified many new loci as risk factors for the disease, but the underlying causative variant(s) or pathogenic mechanism is not known6, 7. As each associated region can contain several genes, the functional evaluation of each of the genes on phenotypes associated with the disease, using traditional cell biology techniques would take too long. 
	There is also a need to understand the molecular networks that link genetic mutations to the phenotypes they cause. It is expected that disease phenotypes are the result of multiple interactions that have been disrupted. Reconstruction of these networks using traditional molecular methods would be time consuming. Moreover, network predictions from independent studies of individual components, the reductionism approach, will probably underestimate the network complexity8. This underestimation could, in part, explain the low success rate of drug approval due to undesirable or toxic side effects. Gaining a network perspective of disease related pathways using HT/HC cellular screening approaches, and identifying key nodes within these pathways, could lead to the identification of targets that are more suited for therapeutic intervention.
	High-throughput screening (HTS) is an ideal methodology to address these issues9-12. but traditional methods were one dimensional whole-well cell assays, that used simplistic readouts for complex biological processes. They were unable to simultaneously quantify the many phenotypes observed in neurodegenerative diseases such as axonal transport deficits or alterations in morphology properties13, 14. This approach could not be used to investigate the dynamic nature of cellular processes or pathogenic events that occur in a subset of cells. To quantify such features one has to move to multi-dimensional phenotypes termed high-content screening (HCS)4, 15-17. HCS is the cell-based quantification of several processes simultaneously, which provides a more detailed representation of the cellular response to various perturbations compared to HTS. 
	HCS has many advantages over HTS18, 19, but conducting a high-throughput (HT)-high-content (HC) screen in neuronal models is problematic due to high cost, environmental variation and human error. In order to detect cellular responses on a 'phenomics' scale using HC imaging one has to reduce variation and error, while increasing sensitivity and reproducibility. 
	Herein we describe a method to accurately and reliably conduct shRNA screens using automated cell culturing20 and HC imaging in neuronal cellular models. We describe how we have used this methodology to identify modulators for one particular protein, DJ1, which when mutated causes autosomal recessive parkinsonism21. 
	Combining the versatility of HC imaging with HT methods, it is possible to accurately quantify a plethora of phenotypes. This could subsequently be utilized to advance our understanding of the genome, the pathways involved in disease pathogenesis as well as identify potential therapeutic targets.

We describe a methodology combining automated cell culturing with high-content imaging to visualize and quantify multiple cellular processes and structures, in a high-throughput manner. Such methods can aid in the further functional annotation of genomes as well as identify disease gene networks and potential drug targets.

הקרנת תוכן גבוהה במחלות ניווניות

The functional annotation of genomes, construction of molecular networks and novel drug target identification, are important challenges that need to be ...

The Use of Primary Human Fibroblasts for Monitoring Mitochondrial Phenotypes in the Field of Parkinson's Disease

Parkinson's disease (PD) is the second most common movement disorder and affects 1% of people over the age of 60 1. Because ageing is the most important risk factor, cases of PD will increase during the next decades 2. Next to pathological protein folding and impaired protein degradation pathways, alterations of mitochondrial function and morphology were pointed out as further hallmark of neurodegeneration in PD 3-11.
After years of research in murine and human cancer cells as in vitro models to dissect molecular pathways of Parkinsonism, the use of human fibroblasts from patients and appropriate controls as ex vivo models has become a valuable research tool, if potential caveats are considered. Other than immortalized, rather artificial cell models, primary fibroblasts from patients carrying disease-associated mutations apparently reflect important pathological features of the human disease.
Here we delineate the procedure of taking skin biopsies, culturing human fibroblasts and using detailed protocols for essential microscopic techniques to define mitochondrial phenotypes. These were used to investigate different features associated with PD that are relevant to mitochondrial function and dynamics. Ex vivo, mitochondria can be analyzed in terms of their function, morphology, colocalization with lysosomes (the organelles degrading dysfunctional mitochondria) and degradation via the lysosomal pathway. These phenotypes are highly relevant for the identification of early signs of PD and may precede clinical motor symptoms in human disease-gene carriers. Hence, the assays presented here can be utilized as valuable tools to identify pathological features of neurodegeneration and help to define new therapeutic strategies in PD.

The Use of Primary Human Fibroblasts for Monitoring Mitochondrial Phenotypes in the Field of Parkinson&#039;s Disease

Fibroblasts from patients carrying mutations in Parkinson's disease-causing genes represent an easily accessible ex vivo model to study disease-associated phenotypes. Live cell imaging gives the opportunity to study morphological and functional parameters in living cells. Here we describe the preparation of human fibroblasts and subsequent monitoring of mitochondrial phenotypes.

השימוש בפיברובלסטים אנושיים ראשוניים לניטור פנוטיפים מיטוכונדריאלי בתחום מחלת פרקינסון

Parkinson's disease (PD) is the second most  common movement disorder and affects 1% of people over the age of 60 1. Because ageing is  the most important ...

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of life and survival of breast cancer patients. In this paper a new approach for the detection of breast cancer is described, based on tracking the mammary architectural elements using diffusion tensor imaging (DTI). 
The paper focuses on the scanning protocols and image processing algorithms and software that were designed to fit the diffusion properties of the mammary fibroglandular tissue and its changes during malignant transformation. The final output yields pixel by pixel vector maps that track the architecture of the entire mammary ductal glandular trees and parametric maps of the diffusion tensor coefficients and anisotropy indices. 
The efficiency of the method to detect breast cancer was tested by scanning women volunteers including 68 patients with breast cancer confirmed by histopathology findings. Regions with cancer cells exhibited a marked reduction in the diffusion coefficients and in the maximal anisotropy index as compared to the normal breast tissue, providing an intrinsic contrast for delineating the boundaries of malignant growth. Overall, the sensitivity of the DTI parameters to detect breast cancer was found to be high, particularly in dense breasts, and comparable to the current standard breast MRI method that requires injection of a contrast agent. Thus, this method offers a completely non-invasive, safe and sensitive tool for breast cancer detection.

We describe how to obtain parametric and vector maps of the diffusion tensor of the breast using magnetic resonance imaging. The protocol and final output following imaging processing are tailored for tracking breast architectural features and detecting breast malignancy.

סרטן שד מעקב מאפיינים אדריכליים החלב וזיהוי עם דימות מותחת דיפוזי תהודה מגנטית

Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of ...

Quantitative Magnetic Resonance Imaging of Skeletal Muscle Disease

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.

Neuromuscular diseases often exhibit a temporally varying, spatially heterogeneous, and multi-faceted pathology. The goal of this protocol is to characterize this pathology using non-invasive magnetic resonance imaging methods.

דימות תהודה מגנטית כמותי של מחלת שריר שלד

Quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) describes the development and use of MRI to quantify physical, chemical, and/or biological properties of ...

Simultaneous PET/MRI Imaging During Mouse Cerebral Hypoxia-ischemia

Dynamic changes in tissue water diffusion and glucose metabolism occur during and after hypoxia in cerebral hypoxia-ischemia reflecting a bioenergetics disturbance in affected cells. Diffusion weighted magnetic resonance imaging (MRI) identifies regions that are damaged, potentially irreversibly, by hypoxia-ischemia. Alterations in glucose utilization in the affected tissue may be detectable by positron emission tomography (PET) imaging of 2-deoxy-2-(18F)fluoro-&#7429;-glucose ([18F]FDG) uptake. Due to the rapid and variable nature of injury in this animal model, acquisition of both modes of data must be performed simultaneously in order to meaningfully correlate PET and MRI data. In addition, inter-animal variability in the hypoxic-ischemic injury due to vascular differences limits the ability to analyze multi-modal data and observe changes to a group-wise approach if data is not acquired simultaneously in individual subjects. The method presented here allows one to acquire both diffusion-weighted MRI and [18F]FDG uptake data in the same animal before, during, and after the hypoxic challenge in order to interrogate immediate physiological changes.

The method presented here uses simultaneous positron emission tomography and magnetic resonance imaging. In the cerebral hypoxia-ischemia model, dynamic changes in diffusion and glucose metabolism occur during and after injury. The evolving and irreproducible damage in this model necessitates simultaneous acquisition if meaningful multi-modal imaging data are to be acquired.

ההדמיה PET / MRI בו זמנית בעכבר מוחין היפוקסיה-איסכמיה

Dynamic changes in tissue water diffusion and glucose metabolism occur during and after hypoxia in cerebral hypoxia-ischemia reflecting a bioenergetics ...

Cardiac Magnetic Resonance Imaging at 7 Tesla

CMR at an ultra-high field (magnetic field strength B0&#160;&#8805; 7 Tesla) benefits from the signal-to-noise ratio (SNR) advantage inherent at higher magnetic field strengths and potentially provides improved signal contrast and spatial resolution. While promising results have been achieved, ultra-high field CMR is challenging due to energy deposition constraints and physical phenomena such as transmission field non-uniformities and magnetic field inhomogeneities. In addition, the magneto-hydrodynamic effect renders the synchronization of the data acquisition with the cardiac motion difficult. The challenges are currently addressed by explorations into novel magnetic resonance technology. If all impediments can be overcome, ultra-high field CMR may generate new opportunities for functional CMR, myocardial tissue characterization, microstructure imaging or metabolic imaging. Recognizing this potential, we show that multi-channel radio frequency (RF) coil technology tailored for CMR at 7 Tesla together with higher order B0 shimming and a backup signal for cardiac triggering facilitates high fidelity functional CMR. With the proposed setup, cardiac chamber quantification can be accomplished in examination times similar to those achieved at lower field strengths. To share this experience and to support the dissemination of this expertise, this work describes our setup and protocol tailored for functional CMR at 7 Tesla.

The sensitivity gain inherent to ultrahigh field magnetic resonance holds promise for high spatial resolution imaging of the heart. Here, we describe a protocol customized for functional cardiovascular magnetic resonance (CMR) at 7 Tesla using an advanced multi-channel radio-frequency coil, magnetic field shimming and a triggering concept.

דימות תהודה מגנטית לב בטסלה 7

CMR at an ultra-high field (magnetic field strength B0&#160;&#8805; 7 Tesla) benefits from the signal-to-noise ratio (SNR) advantage inherent at higher ...

Phase Contrast Magnetic Resonance Imaging in the Rat Common Carotid Artery

Phase contrast magnetic resonance imaging (PC-MRI) is a noninvasive approach that can quantify flow-related parameters such as blood flow. Previous studies have shown that abnormal blood flow may be associated with systemic vascular risk. Thus, PC-MRI can facilitate the translation of data obtained from animal models of cardiovascular diseases to pertinent clinical investigations. In this report, we describe the procedure for measuring blood flow in the common carotid artery (CCA) of rats using cine-gated PC-MRI and discuss relevant analysis methods. This procedure can be performed in a live, anesthetized animal and does not require euthanasia after the procedure. The proposed scanning parameters yield repeatable measurements for blood flow, indicating excellent reproducibility of the results. The PC-MRI procedure described in this article can be used for pharmacological testing, pathophysiological assessment, and cerebral hemodynamics evaluation.

The overall goal of this procedure is to measure the blood flow in the rat common carotid artery by using noninvasive phase contrast magnetic resonance imaging.

שלב ניגודיות תהודה מגנטית בעורק החולדה נפוצים

Phase contrast magnetic resonance imaging (PC-MRI) is a noninvasive approach that can quantify flow-related parameters such as blood flow. Previous ...

Cardiac Magnetic Resonance for the Evaluation of Suspected Cardiac Thrombus: Conventional and Emerging Techniques

We present the conventional cardiac magnetic resonance (CMR) protocol for evaluating a suspected thrombus and highlight emerging techniques.&#160;The appearance of a mass on certain magnetic resonance (MR) sequences can help differentiate a thrombus from competing diagnoses such as a tumor. T1 and T2 signal characteristics of a thrombus are related to the evolution of hemoglobin properties. A thrombus typically does not enhance following contrast administration, which also helps differentiation from a tumor. We also highlight the emerging role of T1 mapping in the evaluation of a thrombus, which can add another level of support in diagnosis. Prior to any CMR exam, patient screening and interviews are critical to ensure safety and to optimize patient comfort. Effective communication during the exam between the technologist and the patient promotes proper breath holding technique and higher quality images. Volumetric post processing and structured reporting are helpful to ensure that the radiologist answers the ordering services&#39; question and communicates these results effectively. Optimal pre-MR safety evaluation, CMR exam execution, and post exam processing and reporting allow for delivery of high quality radiological service in the evaluation of a suspected cardiac thrombus.

The goal of this article is to describe how cardiac magnetic resonance can be used for the evaluation and diagnosis of a suspected cardiac thrombus. The method presented will describe data acquisition as well as the pre-procedure and post-procedure protocol.

תהודה מגנטית קרדיולוגית להערכת החשוד בתרובוס הלב: טכניקות קונבנציונליות והמתעוררים

We present the conventional cardiac magnetic resonance (CMR) protocol for evaluating a suspected thrombus and highlight emerging techniques.&#160;The ...