We would like to thank the whole Service of Neuroradiology. We would like to thank Lis Prussen for her work in the library.

הערה: פרוטוקול זה כדלקמן ההנחיות של מרכז Hospitalier דה לוקסמבורג בלוקסמבורג. .1 הכנת דיפוזיה טנסור ההדמיה לנתיב החזותי לנוירוכירורגיה ומעקב <ol style="margin-left: 40px;;text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> באמצעות MRI 3-Tesla, לבצע סריקות 3DT1 משוקללת וDTI-רצף. לבצע רצף משוקלל 3DT1 לאחר הניתוח גם כן. </li></ol> .2 שימוש בתכנון התחנה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פתח את תכנית מערכת ניווט כירורגי. לחץ על קובץ ולאחר מכן על יבוא DICOM. חזור על תהליך זה שלוש פעמים לכל הרצפים שהוזכרו לעיל. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על הוסף כדי להציג. להוסיף כל רצף בנפרד. Don `t מנסה להמשיך בצפייה. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על כלים. הכנת DTI טנסור פתוחה. שים לב חלון חדש באמצע המסך. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השלם את ארבעה השלבים הבאים. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע הקצאת Gradient כצעד הראשון. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לשנות ב-הערך מ1,000 800 s / mm² בצד הימני התחתון של החלון. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע רישום Gradient כצעד השני. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"> &lt;<html> li&gt; לחץ על לחצן כל הרכב. הליך זה לוקח עד 5 דקות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על אמת כל רישומים. ללא אימות רישומים לא ניתן להמשיך. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בצע Coregistration כצעד השלישי. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע חישוב טנסור כשלב הרביעי ואחרון, <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפוך FA / דצמבר / ADC בטוח ב. אם לא לחץ על. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על מחשוב. הליך זה ייקח רק כמה שניות. </li></ol></li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לשמור את כל הנתונים ולהמשיך עם fibertracking. אל תפסיק מבלי לשמור הכל. </li></ol> .3 Fibertracking הערה: אנטומי ידע של המסלול החזותי הוא חשוב מאוד לתוצאה המוצלחת. <ol st</html style=";text-align:right;direction:rtl">YLE = &quot;margin-left: 40px;&quot;&gt; <li style=";text-align:right;direction:rtl"> הכן למצוא שלוש נקודות חשובות שבו הסיבים צריכים לעבור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לקבוע את תצלובת הראייה תוך שימוש בידע אנטומי. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש ROI כנקודת התחלה ולתת הסיבים לעבור. ROIs מוגדרות על ידי הרופא. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחלופין, קטע האזור החשוד. לחץ פילוח על הפינה שמאלית התחתונה וחלון נוסף יופיע. אזורים מפולחים אנטומית מוגדרים אזורים. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לצבוע את האזור באופן ידני. לגלול למעלה ולמטה כדי לכלול את כל תצלובת הראייה. שמור את ההליך ולחזור. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עקוב אחר הסיבים או מהאזור של עניין או מהאזור המפולח או שניהם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מגזר קליפת המוח הראייתית. המשך כמו במקרה של תצלובת הראייה. זה עלול לקחת קצת זמן כמו תמונה משוקללת 3DT1 מכילה 160 פרוסות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עקוב אחר הסיבים מקליפת הראייה לLGN. ניתן לעקוב אחריהם מLGN לקליפת המוח הראייתית, כמו גם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חזור על כל מה שלחץ הכדור השני. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> 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. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מגזר הנגע המוחי והבצקת. המשך כאמור לעיל ב3.2.2. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לקבוע צבע לכל אזור או נגע מפולח על מנת להבחין טוב יותר. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שמור את ההליך לאחר כל שלב במקרה של אירועים בלתי צפויים או במקרה של חירום. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לייצא את כל הנתונים באופן מקומי. ניתן לייצא אותו לחדר הניתוח באופן ישיר, אבל זה לא נתפס מומלץ. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> קובץ לחץ ולאחר מכן יצוא 3D-אובייקטים. הקפד לייצא רק בחינת הניווט. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Don `t לייצא את הבחינה ההיברידית. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הזן גולגולת. בחר את החולה הנכון ולאחר מכן לחץ Stealthmerge. בחר תמונות משוקללת 3DT1 כבחינת התייחסות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> צור 3D-מודל ולהכניס את הכל. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לייבאי נתוניםn חדר הניתוח. </li></ol>

<ol><li>Fernandez-Miranda, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-Definition+Fiber+Tractography+of+the+Human+Brain%3A+Neuroanatomical+Validation+and+Neurosurgical+Applications%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">High-Definition Fiber Tractography of the Human Brain: Neuroanatomical Validation and Neurosurgical Applications.</a> Neurosurgery. 71 (2), 430-453 (2012).</li>
<li>Alexander, D. C., Barker, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+imaging+parameters+for+fiber-orientation+estimation+in+diffusion+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Optimal imaging parameters for fiber-orientation estimation in diffusion MRI.</a> Neuroimage. 27 (2), 357-367 (2005).</li>
<li>Le Bihan, D., Poupon, C., Amadon, A., Lethimonnier, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Artifacts+and+pitfalls+in+diffusion+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Artifacts and pitfalls in diffusion MRI.</a> J Magn Reson Imaging. 24 (3), 478-488 (2006).</li>
<li>Abdullah, K. G., Lubelski, D., Nucifora, P. G., Brem, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+diffusion+tensor+imaging+in+glioma+resection%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurg+Focus%22%5BJournal%5D)">Use of diffusion tensor imaging in glioma resection.</a> Neurosurg Focus. 34 (4), (2013).</li>
<li>Ota, T., Kawai, K., Kamada, K., Kin, T., Saito, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intraoperative+monitoring+of+cortically+recorded+visual+response+for+posterior+visual+pathway%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosurg%22%5BJournal%5D)">Intraoperative monitoring of cortically recorded visual response for posterior visual pathway.</a> J Neurosurg. 112, 285-294 (2010).</li>
<li>Gras-Combe, G., Moritz-Gasser, S., Herbet, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intraoperative+subcortical+electrical+mapping+of+optic+radiations+in+awake+surgery+for+glioma+involving+visual+pathways%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosurg%22%5BJournal%5D)">Intraoperative subcortical electrical mapping of optic radiations in awake surgery for glioma involving visual pathways.</a> J Neurosurg. 117 (3), 466-473 (2012).</li>
<li>Maruyama, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optic+radiation+tractography+integrated+into+simulated+treatment+planning+for+Gamma+Knife+surgery%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosurg%22%5BJournal%5D)">Optic radiation tractography integrated into simulated treatment planning for Gamma Knife surgery.</a> J Neurosurg. 107, 721-726 (2007).</li>
<li>Bérubé, J., McLaughlin, N., Bourgouin, P., Beaudoin, G., Bojanowski, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+imaging+analysis+of+long+association+bundles+in+the+presence+of+an+arteriovenous+malformation%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosurg%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor imaging analysis of long association bundles in the presence of an arteriovenous malformation.</a> J Neurosurg. 107 (3), 509-514 (2007).</li>
<li>Sun, G. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intraoperative+High-Field+Magnetic+Resonance+Imaging+Combined+With+Fiber+Tract+Neuronavigation-Guided+Resection+of+Cerebral+Lesions+Involving+Optic+Radiation%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">Intraoperative High-Field Magnetic Resonance Imaging Combined With Fiber Tract Neuronavigation-Guided Resection of Cerebral Lesions Involving Optic Radiation.</a> Neurosurgery. 69 (5), 1070-1084 (2011).</li>
<li>Kamada, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+Monitoring+For+Visual+Pathway+Using+Real-Time+Visual+Evoked+Potentials+Aand+Optic-Radiation+Tractography%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">Functional Monitoring For Visual Pathway Using Real-Time Visual Evoked Potentials Aand Optic-Radiation Tractography.</a> Neurosurgery. 57 (1 Suppl), 121-127 (2005).</li>
<li>Wu, W., Rigolo, L., O'Donnell, L. J., Norton, I., Shriver, S., Golby, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+Pathway+Study+Using+In+Vivo+Diffusion+Tensor+Imaging+Tractography+to+Complement+Classic+Anatomy%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">Visual Pathway Study Using In Vivo Diffusion Tensor Imaging Tractography to Complement Classic Anatomy.</a> Neurosurgery. 70 (1 Suppl Operative), 145-156 (2012).</li>
<li>Stieglitz, L. H., Lüdemann, W. O., Giordano, M., Raabe, A., Fahlbusch, R., Samii, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optic+Radiation+Fiber+Tracking+Using+Anteriorly+Angulated+Diffusion+Tensor+Imaging%3A+A+Tested+Algorithm+for+Quick+Application%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">Optic Radiation Fiber Tracking Using Anteriorly Angulated Diffusion Tensor Imaging: A Tested Algorithm for Quick Application.</a> Neurosurgery. 68 (5), 1239-1251 (2011).</li>
<li>Hodaie, M., Quan, J., Chen, D. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+Vivo+Visualization+of+Cranial+Nerve+Pathways+in+Humans+Using+Diffusion-Based+Tractography%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosurgery%22%5BJournal%5D)">In Vivo Visualization of Cranial Nerve Pathways in Humans Using Diffusion-Based Tractography.</a> Neurosurgery. 66 (4), 788-795 (2010).</li>
<li>Perrin, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fiber+tracking+in+Q-ball+fields+using+regularized+particle+trajectories%5BTitle%5D)+AND+%22Inf+Process+Med+Imaging%22%5BJournal%5D)">Fiber tracking in Q-ball fields using regularized particle trajectories.</a> Inf Process Med Imaging. 19, 52-63 (2005).</li>
<li>Wedeen, V. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+spectrum+magnetic+resonance+imaging+%28DSI%29+tractography+of+crossing+fibers%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers.</a> Neuroimage. 41 (4), 1267-1277 (2008).</li>
<li>Yamamoto, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+Tensor+Fiber+Tractography+of+the+Optic+Radiation%3A+Analysis+with+6-%2C+12-%2C+40-%2C+and+81-+Directional+Motion-Probing+Gradients%2C+a+Preliminary+Study%5BTitle%5D)+AND+%22AJNR+Am+J+Neuroradiol%22%5BJournal%5D)">Diffusion Tensor Fiber Tractography of the Optic Radiation: Analysis with 6-, 12-, 40-, and 81- Directional Motion-Probing Gradients, a Preliminary Study.</a> AJNR Am J Neuroradiol. 28 (1), 92-96 (2007).</li>
<li>Okada, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+Tensor+Fiber+Tractography+for+Arteriovenous+Malformations%3A+Quantitative+Analyses+to+Evaluate+the+Corticospinal+Tract+and+Optic+Radiation%5BTitle%5D)+AND+%22AJNR+Am+J+Neuroradiol%22%5BJournal%5D)">Diffusion Tensor Fiber Tractography for Arteriovenous Malformations: Quantitative Analyses to Evaluate the Corticospinal Tract and Optic Radiation.</a> AJNR Am J Neuroradiol. 28 (6), 1107-1113 (2007).</li>
<li>Kuhnt, D., Bauer, M. H., Sommer, J., Merhof, D., Nimsky, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optic+Radiation+Fiber+Tractography+in+Glioma+Patients+Based+on+High+Angular+Resolution+Diffusion+Imaging+with+Compressed+Sensing+Compared+with+Diffusion+Tensor+Imaging+-+Initial+Experience%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Optic Radiation Fiber Tractography in Glioma Patients Based on High Angular Resolution Diffusion Imaging with Compressed Sensing Compared with Diffusion Tensor Imaging - Initial Experience.</a> PLoS One. 8 (7), e70973(2013).</li>
<li>Basser, P. J., Pajevic, S., Pierpaoli, C., Duda, J., Aldroubi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+fiber+tractography+using+DT-MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Med%22%5BJournal%5D)">In vivo fiber tractography using DT-MRI data.</a> Magn Reson Med. 44 (4), 625-632 (2000).</li>
<li>Friman, O., Farneback, G., Westin, C. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Bayesian+approach+for+stochastic+white+matter+tractography%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Med+Imaging%22%5BJournal%5D)">A Bayesian approach for stochastic white matter tractography.</a> IEEE Trans Med Imaging. 25 (8), 965-978 (2006).</li>
<li>Mori, S., van Zijl, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fiber+tracking%3A+principles+and+strategies+-+a+technical+review%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+Biomed%22%5BJournal%5D)">Fiber tracking: principles and strategies - a technical review.</a> NMR Biomed. 15 (7-8), 468-480 (2002).</li>
<li>Alexander, D. C., Barker, G. J., Arridge, S. R. Detection and modeling of non-Gaussian apparent diffusion coefficient profiles in human brain data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAlexander%2C+DC+%22Magn+Reson+Med%22">Magn Reson Med</a>. 48 (2), 331-340 (2002).</li>
<li>Mori, S., Crain, B. J., Chacko, V. P., van Zijl, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+tracking+of+axonal+projections+in+the+brain+by+magnetic+resonance+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Neurol%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional tracking of axonal projections in the brain by magnetic resonance imaging.</a> Ann Neurol. 45, 265-269 (1999).</li>
<li>Conturo, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracking+neuronal+fiber+pathways+in+the+living+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Tracking neuronal fiber pathways in the living human brain.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 96, 10422-10427 (1999).</li>
<li>Poupon, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regularization+of+diffusion-based+direction+maps+for+the+tracking+of+brain+white+matter+fascicles%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Regularization of diffusion-based direction maps for the tracking of brain white matter fascicles.</a> Neuroimage. 12, 184-195 (2000).</li>
<li>Parker, G. J., Haroon, H. A., Wheeler-Kingshott, C. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+framework+for+a+streamline-based+probabilistic+index+of+connectivity+%28PICo%29+using+a+structural+interpretation+of+MRI+diffusion+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">A framework for a streamline-based probabilistic index of connectivity (PICo) using a structural interpretation of MRI diffusion measurements.</a> J Magn Reson Imaging. 18, 242-254 (2003).</li>
<li>Behrens, T. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-invasive+mapping+of+connections+between+human+thalamus+and+cortex+using+diffusion+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Non-invasive mapping of connections between human thalamus and cortex using diffusion imaging.</a> Nat Neurosci. 6, 750-757 (2003).</li>
<li>Reinges, M. H., Schoth, F., Coenen, V. A., Krings, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+of+postthalamic+visual+fiber+tracts+by+anisotropic+diffusion+weighted+MRI+and+diffusion+tensor+imaging%3A+principles+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Radiology%22%5BJournal%5D)">Imaging of postthalamic visual fiber tracts by anisotropic diffusion weighted MRI and diffusion tensor imaging: principles and applications.</a> European Journal of Radiology. 49, 91-104 (2004).</li>
<li>Sherbondy, A. J., Dougherty, R. F., Napel, S., Wandell, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+the+human+optic+radiation+using+diffusion+imaging+and+fiber%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Vis%22%5BJournal%5D)">Identifying the human optic radiation using diffusion imaging and fiber.</a> J. Vis. 8 (10), (2008).</li>
</ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

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...

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.

<table><tbody><tr><td>3-Tesla-MRI</td><td>General Electric</td><td>Signa LX version 9.1</td><td></td></tr><tr><td>Surgical Navigation System Program</td><td>Medtronic</td><td>9734478</td><td></td></tr><tr><td>Surgical Navigation System Program</td><td>Medtronic</td><td>4500810331&amp;nbsp; 20016318</td><td></td></tr></tbody></table>

dti of the visual pathway - white matter tracts and cerebral lesions

<html> DTI הוא טכניקה המזהה שטחי חומר לבנים (WMT) הלא פולשני בחולים בריאים ולא בריאים באמצעות מדידות דיפוזיה. בדומה למסלולים חזותיים (סמנכ&quot;ל), WMT אינו גלוי עם MRI הקלאסי או תוך פעולה עם מיקרוסקופ. DIT יעזור נוירוכירורגים כדי למנוע הרס של סמנכ&quot;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&quot;מ, עובי פרוס: 2 מ&quot;מ, ומטריצת רכישה: 96 x 96 מניב voxels כמעט איזוטרופיים של 2 X 2 X 2 מ&quot;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 &quot;&gt; 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.

<html> פרוטוקול זה מאפשר לרופא להציג כראוי את החלקים העיקריים של סמנכ&quot;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&quot;ל מוצג באיור 7 לאחר שהמטופל נותח מגליובלסטומה....

Watch this Scientific Journal Video about DTI of the Visual Pathway - White Matter Tracts and Cerebral Lesions at JoVE.com

DTI of the Visual Pathway - White Matter Tracts and Cerebral Lesions

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.

קטעי חומר לבנים ופצעי מוחין - DTI של הנתיב החזותי

DTI is a technique that identifies white matter tracts (WMT) non-invasively in healthy and non-healthy patients using diffusion measurements. Similar to ...

dti-of-the-visual-pathway-white-matter-tracts-and-cerebral-lesions

Research

JoVE Journal

Medicine

14.0K Views.  Centre Hospitalier de Luxembourg.  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. 

Video: DTI of the Visual Pathway - White Matter Tracts and Cerebral Lesions

Dissection of Human Vitreous Body Elements for Proteomic Analysis

The vitreous is an optically clear, collagenous extracellular matrix that fills the inside of the eye and overlies the retina. 1,2 Abnormal interactions between vitreous substructures and the retina underlie several vitreoretinal diseases, including retinal tear and detachment, macular pucker, macular hole, age-related macular degeneration, vitreomacular traction, proliferative vitreoretinopathy, proliferative diabetic retinopathy, and inherited vitreoretinopathies. 1,2 The molecular composition of the vitreous substructures is not known. Since the vitreous body is transparent with limited surgical access, it has been difficult to study its substructures at the molecular level. We developed a method to separate and preserve these tissues for proteomic and biochemical analysis. The dissection technique in this experimental video shows how to isolate vitreous base, anterior hyaloid, vitreous core, and vitreous cortex from postmortem human eyes. One-dimensional SDS-PAGE analyses of each vitreous component showed that our dissection technique resulted in four unique protein profiles corresponding to each substructure of the human vitreous body. Identification of differentially compartmentalized proteins will reveal candidate molecules underlying various vitreoretinal diseases.

This video shows an effective technique for differentiating and dissecting the various semi-transparent structures of the human vitreous body in post mortem eyes.

Dissection של גוף האדם אלמנטים הזגוגיות לניתוח proteomic

The vitreous is an optically clear, collagenous extracellular matrix that fills the inside of the eye and overlies the retina. 1,2 Abnormal interactions ...

The Application Of Permanent Middle Cerebral Artery Ligation in the Mouse

Focal cerebral ischemia is among the most common type of stroke seen in patients. Due to the clinical significance there has been a prolonged effort to develop suitable animal models to study the events that unfold during ischemic insult. These techniques include transient or permanent, focal or global ischemia models using many different animal models, with the most common being rodents.
The permanent MCA ligation method which is also referred as pMCAo in the literature is used extensively as a focal ischemia model in rodents 1-6. This method was originally described for rats by Tamura et al. in 1981 7. In this protocol a craniotomy was used to access the MCA and the proximal regions were occluded by electrocoagulation. The infarcts involve mostly cortical and sometimes striatal regions depending on the location of the occlusion. This technique is now well established and used in many laboratories 8-13. Early use of this technique led to the definition and description of &#x201C;infarct core&#x201D; and &#x201C;penumbra&#x201D; 14-16, and it is often used to evaluate potential neuroprotective compounds 10, 12, 13, 17. Although the initial studies were performed in rats, permanent MCA ligation has been used successfully in mice with slight modifications 18-20 .
This model yields reproducible infarcts and increased post-survival rates. Approximately 80% of the ischemic strokes in humans happen in the MCA area 21 and thus this is a very relevant model for stroke studies. Currently, there is a paucity of effective treatments available to stroke patients, and thus there is a need for good models to test potential pharmacological compounds and evaluate physiological outcomes. This method can also be used for studying intracellular hypoxia response mechanisms in vivo. 
Here, we present the MCA ligation surgery in a C57/BL6 mouse. We describe the pre-surgical preparation, MCA ligation surgery and 2,3,5 Triphenyltetrazolium chloride (TTC) staining for quantification of infarct volumes.

Middle cerebral artery (MCA) ligation is a technique to study focal cerebral ischemia in animal models. In this method, the middle cerebral artery is exposed by craniotomy and ligated by cauterization. This method gives highly reproducible infarct volumes and increased post-operative survival rates compared to other methods available.

היישום של קשירת העורקים התיכון הקבע מוחין העכבר

Focal cerebral ischemia is among the most common type of stroke seen in patients. Due to the clinical significance there has been a prolonged effort to ...

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 ...

Co-analysis of Brain Structure and Function using fMRI and Diffusion-weighted Imaging

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when studying the brain, as the functional role that a brain area fulfills may be largely defined by its connections to other brain areas. In this report, we describe a novel, non-invasive approach for relating brain structure and function using magnetic resonance imaging (MRI). This approach, a combination of structural imaging of long-range fiber connections and functional imaging data, is illustrated in two distinct cognitive domains, visual attention and face perception. Structural imaging is performed with diffusion-weighted imaging (DWI) and fiber tractography, which track the diffusion of water molecules along white-matter fiber tracts in the brain (Figure 1). By visualizing these fiber tracts, we are able to investigate the long-range connective architecture of the brain. The results compare favorably with one of the most widely-used techniques in DWI, diffusion tensor imaging (DTI). DTI is unable to resolve complex configurations of fiber tracts, limiting its utility for constructing detailed, anatomically-informed models of brain function. In contrast, our analyses reproduce known neuroanatomy with precision and accuracy. This advantage is partly due to data acquisition procedures: while many DTI protocols measure diffusion in a small number of directions (e.g., 6 or 12), we employ a diffusion spectrum imaging (DSI)1, 2 protocol which assesses diffusion in 257 directions and at a range of magnetic gradient strengths. Moreover, DSI data allow us to use more sophisticated methods for reconstructing acquired data. In two experiments (visual attention and face perception), tractography reveals that co-active areas of the human brain are anatomically connected, supporting extant hypotheses that they form functional networks. DWI allows us to create a "circuit diagram" and reproduce it on an individual-subject basis, for the purpose of monitoring task-relevant brain activity in networks of interest.

We describe a novel approach for simultaneous analysis of brain function and structure using magnetic resonance imaging (MRI). We assess brain structure with high-resolution diffusion-weighted imaging and white-matter fiber tractography. Unlike standard structural MRI, these techniques allow us to directly relate anatomical connectivity to functional properties of brain networks.

שיתוף ניתוח של מבנה המוח ותפקודו באמצעות fMRI ודיפוזיה משוקללת הדמיה

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when ...

Neuroscience

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

Diffusion tensor imaging (DTI) techniques provide information on the microstructural processes of the cerebral white matter (WM) in vivo. The present applications are designed to investigate differences of WM involvement patterns in different brain diseases, especially neurodegenerative disorders, by use of different DTI analyses in comparison with matched controls. 	
DTI data analysis is performed in a variate fashion, i.e. voxelwise comparison of regional diffusion direction-based metrics such as fractional anisotropy (FA), together with fiber tracking (FT) accompanied by tractwise fractional anisotropy statistics (TFAS) at the group level in order to identify differences in FA along WM structures, aiming at the definition of regional patterns of WM alterations at the group level. Transformation into a stereotaxic standard space is a prerequisite for group studies and requires thorough data processing to preserve directional inter-dependencies. The present applications show optimized technical approaches for this preservation of quantitative and directional information during spatial normalization in data analyses at the group level. On this basis, FT techniques can be applied to group averaged data in order to quantify metrics information as defined by FT. Additionally, application of DTI methods, i.e. differences in FA-maps after stereotaxic alignment, in a longitudinal analysis at an individual subject basis reveal information about the progression of neurological disorders. Further quality improvement of DTI based results can be obtained during preprocessing by application of a controlled elimination of gradient directions with high noise levels.	
In summary, DTI is used to define a distinct WM pathoanatomy of different brain diseases by the combination of whole brain-based and tract-based DTI analysis.

Diffusion tensor imaging (DTI) basically serves as an MRI-based tool to identify in vivo the microstructure of the brain and pathological processes due to neurological disorders within the cerebral white matter. DTI-based analyses allow for application to brain diseases both at the group level and in single subject data.

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 ...

Measuring Connectivity in the Primary Visual Pathway in Human Albinism Using Diffusion Tensor Imaging and Tractography

In albinism, the number of ipsilaterally projecting retinal ganglion cells (RGCs) is significantly reduced. The retina and optic chiasm have been proposed as candidate sites for misrouting. Since a correlation between the number of lateral geniculate nucleus (LGN) relay neurons and LGN size has been shown, and based on previously reported reductions in LGN volumes in human albinism, we suggest that fiber projections from LGN to the primary visual cortex (V1) are also reduced. Studying structural differences in the visual system of albinism can improve the understanding of the mechanism of misrouting and subsequent clinical applications. Diffusion data and tractography are useful for mapping the OR (optic radiation). This manuscript describes two algorithms for OR reconstruction in order to compare brain connectivity in albinism and controls.An MRI scanner with a 32-channel head coil was used to acquire structural scans. A T1-weighted 3D-MPRAGE sequence with 1 mm3 isotropic voxel size was used to generate high-resolution images for V1 segmentation. Multiple proton density (PD) weighted images were acquired coronally for right and left LGN localization. Diffusion tensor imaging (DTI) scans were acquired with 64 diffusion directions. Both deterministic and probabilistic tracking methods were run and compared, with LGN as the seed mask and V1 as the target mask. Though DTI provides relatively poor spatial resolution, and accurate delineation of OR may be challenging due to its low fiber density, tractography has been shown to be advantageous both in research and clinically. Tract based spatial statistics (TBSS) revealed areas of significantly reduced white matter integrity within the OR in patients with albinism compared to controls. Pairwise comparisons revealed a significant reduction in LGN to V1 connectivity in albinism compared to controls. Comparing both tracking algorithms revealed common findings, strengthening the reliability of the technique.

This manuscript describes deterministic and probabilistic algorithms for white matter (WM) reconstruction, used to examine differences in optic radiation (OR) connectivity between albinism and controls. Although probabilistic tractography follows the true course of nerve fibers more closely, deterministic tractography was run to compare the reliability and reproducibility of both techniques.

מדידת קישוריות במסלול הראייה העיקרית ב לבקנות האדם באמצעות הדמיה דיפוזיה מותח tractography

In albinism, the number of ipsilaterally projecting retinal ganglion cells (RGCs) is significantly reduced. The retina and optic chiasm have been proposed ...

Fiber Connections of the Supplementary Motor Area Revisited: Methodology of Fiber Dissection, DTI, and Three Dimensional Documentation

The purpose of this study is to show the methodology for the examination of the white matter connections of the supplementary motor area (SMA) complex (pre-SMA and SMA proper) using a combination of fiber dissection techniques on cadaveric specimens and magnetic resonance (MR) tractography. The protocol will also describe the procedure for a white matter dissection of a human brain, diffusion tensor tractography imaging, and three-dimensional documentation. The fiber dissections on human brains and the 3D documentation were performed at the University of Minnesota, Microsurgery and Neuroanatomy Laboratory, Department of Neurosurgery. Five postmortem human brain specimens and two whole heads were prepared in accordance with Klingler's method. Brain hemispheres were dissected step by step from lateral to medial and medial to lateral under an operating microscope, and 3D images were captured at every stage. All dissection results were supported by diffusion tensor imaging. Investigations on the connections in line with Meynert's fiber tract classification, including association fibers (short, superior longitudinal fasciculus I and frontal aslant tracts), projection fibers (corticospinal, claustrocortical, cingulum, and frontostriatal tracts), and commissural fibers (callosal fibers) were also conducted.

The purpose of this study is to show each step of the fiber dissection technique on human cadaveric brains, the 3D documentation of these dissections, and the diffusion tensor imaging of the anatomically dissected fiber pathways.

סיבים חיבורים של אזור המשלים המשולב Revisited: מתודולוגיה של פיזור דיסק, DTI, ו 3 תיעוד מימדי

The purpose of this study is to show the methodology for the examination of the white matter connections of the supplementary motor area (SMA) complex ...

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in Chronic Spinal Cord Compression

Chronic spinal cord compression is the most common cause of spinal cord impairment in patients with nontraumatic spinal cord damage. Conventional magnetic resonance imaging (MRI) plays an important role in both confirming the diagnosis and evaluating the degree of compression. However, the anatomical detail provided by conventional MRI is not sufficient to accurately estimate neuronal damage and/or assess the possibility of neuronal recovery in chronic spinal cord compression patients. In contrast, diffusion tensor imaging (DTI) can provide quantitative results according to the detection of water molecule diffusion in tissues. In the present study, we develop a methodological framework to illustrate the application of DTI in chronic spinal cord compression disease. DTI fractional anisotropy (FA), apparent diffusion coefficients (ADCs), and eigenvector values are useful for visualizing microstructural pathological changes in the spinal cord. Decreased FA and increases in ADCs and eigenvector values were observed in chronic spinal cord compression patients compared to healthy controls. DTI could help surgeons understand spinal cord injury severity and provide important information regarding prognosis and neural functional recovery. In conclusion, this protocol provides a sensitive, detailed, and noninvasive tool to evaluate spinal cord compression.

Here, we present a protocol for the application of diffusion tensor imaging parameters to evaluate spinal cord compression.

דיפוזיה זנסור הדמיה מגנטית באמצעות דחיסת חוט השדרה כרונית

Chronic spinal cord compression is the most common cause of spinal cord impairment in patients with nontraumatic spinal cord damage. Conventional magnetic ...

Advanced Diffusion Imaging in The Hippocampus of Rats with Mild Traumatic Brain Injury

Mild traumatic brain injury (mTBI) is the most common type of acquired brain injury. Since patients with traumatic brain injury show a tremendous variability and heterogeneity (age, gender, type of trauma, other possible pathologies, etc.), animal models play a key role in unraveling factors that are limitations in clinical research. They provide a standardized and controlled setting to investigate the biological mechanisms of injury and repair following TBI. However, not all animal models mimic the diffuse and subtle nature of mTBI effectively. For example, the commonly used controlled cortical impact (CCI) and lateral fluid percussion injury (LFPI) models make use of a craniotomy to expose the brain and induce widespread focal trauma, which are not commonly seen in mTBI. Therefore, these experimental models are not valid to mimic mTBI. Thus, an appropriate model should be used to investigate mTBI. The Marmarou weight drop model for rats induces similar microstructural alterations and cognitive impairments as seen in patients who sustain mild trauma; therefore, this model was selected for this protocol. Conventional computed tomography and magnetic resonance imaging (MRI) scans commonly show no damage following a mild injury, because mTBI induces often only subtle and diffuse injuries. With diffusion weighted MRI, it is possible to investigate microstructural properties of brain tissue, which can provide more insight into the microscopic alterations following mild trauma. Therefore, the goal of this study is to obtain quantitative information of a selected region-of-interest (i.e., hippocampus) to follow up disease progression after obtaining a mild and diffuse brain injury.

The overall goal of this procedure is to obtain quantitative microstructural information of the hippocampus in a rat with mild traumatic brain injury. This is done using an advanced diffusion-weighted magnetic resonance imaging protocol and region-of-interest based analysis of parametric diffusion maps.

הדמיה מתקדמת דיפוזיה בהיפוקמפוס של חולדות עם פגיעה מוחית טראומטית מתון

Mild traumatic brain injury (mTBI) is the most common type of acquired brain injury. Since patients with traumatic brain injury show a tremendous ...

Using Diffusion Tensor Imaging in Traumatic Brain Injury

Source: Laboratories of Jonas T. Kaplan and Sarah I. Gimbel&#8212;University of Southern California
Traditional brain imaging techniques using MRI are very good at visualizing the gross structures of the brain. A structural brain image made with MRI provides high contrast of the borders between gray and white matter, and information about the size and shape of brain structures. However, these images do not detail the underlying structure and integrity of white matter networks in the brain, which consist of axon bundles that interconnect local and distant brain regions.
Diffusion MRI uses pulse sequences that are sensitive to the diffusion of water molecules. By measuring the direction of diffusion, it is possible to make inferences about the structure of white matter networks in the brain. Water molecules within an axon are constrained in their movements by the cell membrane; instead of randomly moving in every direction with equal probability (isotropic movement), they are more likely to move in certain directions, in parallel with the axon (anisotropic movement; Figure 1). Therefore, measures of diffusion anisotropy are thought to reflect properties of the white matter such as fiber density, axon thickness, and degree of myelination. One common measure is fractional anisotropy (FA). FA values range from 0, which represents completely isotropic movement, to 1, reflecting maximum anisotropy.
<img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/10276/10276fig1.jpg" /> 
Figure 1: Diffusion anisotropy. When the direction of diffusion is unconstrained and random, movement is measured in all directions equally. This is isotropic diffusion (A). When water molecules are contained within the axon of a neuron, diffusion is anisotropic, tending to occur more frequently along the direction of the axon (B). <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/10276/10276fig1large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
In this experiment we will use diffusion tensor imaging (DTI) to measure white matter integrity in traumatic brain injury (TBI). TBI occurs when an external force injures the brain, such as a blow to the head or a sudden movement like the kind that might occur in a car accident. This type of brain injury from mechanical forces is associated with diffuse axonal injury-damage to white matter throughout the brain. Because it is an injury affecting white matter integrity, standard neuroimaging techniques may not reveal the damage. However, measures of diffusion are especially sensitive to these anatomical changes. Following a study by Kraus et al.1, we compare a group of healthy controls to a group of people with TBI and use diffusion imaging to measure the effect of TBI on cerebral white matter. Furthermore, we will test the relationship between white matter integrity and cognitive function using an attention task.2 This study uses a region of interest (ROI) approach focusing on three white matter tracts: the splenium of the corpus callosum, the anterior corona radiata, and the superior longitudinal fasciculus (Figure 2).
<img alt="Figure 2" src="/files/ftp_upload/10276/10276fig2.jpg" /> 
Figure 2: Regions of interest. The three ROIs, defined from the ICBM DTI-81 atlas, are shown here in horizontal slices through the brain. In green is the splenium of the corpus callosum. The splenium is the most posterior part of the corpus callosum. In blue is the anterior corona radiata. The superior longitudinal fasciculus is shown in red. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/10276/10276fig2large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>

Diffusion Tensor Imaging in Traumatic Brain Injury

שימוש בהדמיית טנזור דיפוזיה בפגיעה מוחית טראומטית

Source: Laboratories of Jonas T. Kaplan and Sarah I. Gimbel&#8212;University of Southern California
Traditional brain imaging techniques using MRI are ...