Alcune parti di questo lavoro, vale a dire lo studio sul controllo di qualità e la correzione per i danneggiati di pendenza direzioni in applicazione ai dati dei pazienti con disturbi ipercinetici, sono state supportate dalla rete HD Europea (progetto EHDN 070). Le scansioni MRI in questa determinata studio sono stati acquisiti come parte del London sito TRACK-HD coorte.

Analisi Metodi: Pre-e post-elaborazione Il compito del seguente protocollo è quello di analizzare le proprietà di diffusione voxelwise entro tratti di materia bianca che potrebbe essere - a causa del rilevamento voxelwise - sia isotropo o anisotropo, con conseguente tensori di diffusione prolate o oblato per i rispettivi voxel. La parametrizzazione dei tensori voxel viene usato sia per il calcolo di FA-mappe o l&#39;identificazione di fibertracts (Figura 1). Al fine di ottenere i risultati delle analisi, come indicato nel seguito, utilizzare il pacchetto software Tensor Imaging and Fiber tracking (TIFT) 17. TIFT fornisce strumenti di analisi per i seguenti requisiti: <ul><li> analisi in termini di DTI metriche, ad esempio FA-mappe, </li><li> normalizzazione stereotassica </li><li> confronto di gruppo in termini di FA o altre metriche DTI </li><li> diversi approcci di analisi del FT </li><li> FT sul gruppo media DTI dati e l&#39;analisi statistica corrispondente. </li></ul> Queste caratteristiche consentono una serie di analisi in un unico ambiente software 17,29,30,31. Il software TIFT è costantemente in fase di sviluppo di nuove opzioni di analisi di dati DTI. La figura 2 fornisce una panoramica schematica come analizzare i dati DTI a livello di gruppo dopo la normalizzazione spaziale da due approcci complementari, vale a dire sia per WBSS e da TFAS per ottenere finalmente le differenze tra i campioni sottoposti a livello di gruppo, ad esempio cervelli malati rispetto a controlli sani. Qui, WBSS mira a una rilevazione imparziale voxelwise di aree con differenze a livello di gruppo, mentre TFAS si basa su fibertracts predefiniti; le TFAS partire aree può sia essere scelto liberamente o può essere derivata dai risultati WBSS (`hotspot` di alterato significativamente FA). Individuale confronto longitudinale del FA-mappe è eseguita da DATECdifferenze ting in FA-mappe di misurazioni a diversi intervalli di tempo dopo affine allineamento stereotassico (Figura 2). <ol><li> Controllo di qualità (QC), compresa la correzione per le direzioni di gradiente corrotti In caso di disturbi del movimento durante l&#39;acquisizione, vale a dire in caso di volumi danneggiati, con un incremento SNR si ottiene omettendo singole direzioni gradiente (GD) per il calcolo tensoriale. A tal fine, un controllo di qualità (QC) algoritmo 32 è stato sviluppato. In breve, per le scansioni che conteneva danneggiati volumi, con un aumento SNR è ottenuto omettendo singole direzioni gradiente uno alla volta prima stima tensore: per ogni GD, la varianza ponderata è calcolata da tutte le direzioni rimanenti nella sequenza per ponderazione l&#39;angolo in che differivano dal indice GD. <ol><li> Eseguire una correzione artefatto rilevando GD con almeno una fetta mostrando ridotta intensità, cioè artefatti di movimento causate da Su spontaneo<html> movimento bject (figura 3, pannello superiore). Per qualsiasi volume ponderato diffusione, calcolare l&#39;intensità media per ogni fetta e confrontare l&#39;intensità con la stessa fetta in tutti gli altri volumi utilizzando un approccio di media ponderata - il fattore di ponderazione è il prodotto scalare di due vettori di GD <img alt="Equazione 8" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8.jpg" /> : <img alt="Equazione 9" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9.jpg" /> <img alt="Equazione 10" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10.jpg" /> <img alt="Equazione 11" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11.jpg" /> denota l&#39;intensità media aritmetica della fetta sotto osservazione e427eq12.jpg &quot;/&gt; una fetta di confronto. La deviazione intensità relativa media <img alt="Equazione 13" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13.jpg" /> è ponderato per il prodotto scalare della GD. Pertanto, al fine di definire un parametro globale: <img alt="Equazione 14" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14.jpg" /> riflette il minimo di confronti slicewise di tutte le sezioni. </li><li> Se Q è sotto una certa soglia (nell&#39;esempio, una soglia di 0,8 viene utilizzato per questo scopo), eliminare tale intero volume, o GD. Una soglia di 0,8 è considerata una soluzione stabile 32. Figura 3 illustra artefatti movimento visibile in ricostruzioni sagittali e rilevato dall&#39;algoritmo QC. In questo esempio, rispetto al numero totale di GD (punti blu in figura 3c), 17 erano sotto la linea rossa che corrisponde a Q = 0.8 e should essere eliminato. Un esempio di un volume statistiche di eliminazione di un intero studio è presentata nella Figura 3d. In questo studio esemplare, dati DTI di 29 soggetti presintomatici HD sono stati confrontati con i dati DTI di 30 controlli. Ulteriori dettagli di questo algoritmo sono presentati in 32, 33. </li></ol></li><li> Pre-elaborazione e la normalizzazione spaziale <ol><li> Eseguire la correzione della corrente parassite indotte distorsioni geometriche dei dati di imaging echo-planari imposta con il metodo proposto da 34. </li><li> Per la normalizzazione stereotassica, creare uno studio-specifica (b = 0) - modello e un FA-modello come descritto in precedenza 17,28,31. In sostanza, una normalizzazione stereotassica non lineare completo consiste di tre componenti di deformazione. Conseguentemente, il risultante tensore di diffusione <img alt="Equazione 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> di ciascun voxel i ha di essere rotantied. secondo tutte le rotazioni elencati sopra (Figura 4): <ol class="lroman"><li> La Figura 4a mostra una trasformazione cervello rigida per allineare i sistemi di coordinate di base. La rotazione <img alt="Equazione 16" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16.jpg" /> risultante dalla allineando al telaio coordinate di base deve essere applicata <img alt="Equazione 17" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17.jpg" /></li><li> Figura 4b mostra una deformazione lineare secondo punti di riferimento. I componenti degli autovettori <img alt="Equazione 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> essere adattato secondo i sei parametri di normalizzazione di S (a seconda della regione del cervello s a,, a = 1 ... 6) della deformazione lineare. v w, j </sub&gt;&#39;&#39; &#39;= S a v w, j&#39;&#39;&#39; w = 1,2,3 e j = x, y, z. </li><li> La figura 4c mostra una normalizzazione non lineare equalizzazione differente forma del cervello non lineari. Gli spostamenti vettore 3D sono differenti per ciascun voxel portando a una trasformazione separato per ciascun voxel dell&#39;array voxel 3-D <img alt="Equazione 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /> ). Trigonometria standard fornisce una matrice di rotazione indipendentemente per ciascun voxel, risultante dal vettore 3D sposta sui concetti del 16 al fine di preservare le relazioni fra direzionali autovettori di voxel neighbored. Così, diversi turni di due voxel neighbored provocano rotazioni dei corrispondenti autovettori. Utilizzare le matrici di dilatazione per l&#39;allineamento del tensore <img alt="Equazione 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> di ciascun voxeli voxel circostanti. <img alt="Equazione 19" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19.jpg" /> <img alt="Equazione 20" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20.jpg" /> sono le componenti di <img alt="Equazione 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /></li></ol> L&#39;intero processo di normalizzazione è iterativa, cioè creare uno scanner e-sequenza-specifica (b = 0) - template di tale studio nel primo passo aritmeticamente la media (b = 0) - volume di tutti i soggetti dopo trasformazione lineare secondo manualmente impostare punti di riferimento. Dopo questo primo normalizzazione, creare modelli migliorati per ottimizzare le matrici di normalizzazione. I seguenti passaggi 1.2.3 fino a 1.2.5 sono rappresentati schematicamente nella figura 5a. </li><li> Dopo questa procedura di normalizzazione individuale (step (i) - DTI-dati I 0), utilizzare tutti i singoli dati DTI imposta per la creazione di uno studio specifico (b = 0) - modello e una FA-template (passo (ii) - i modelli di T 1). Come la registrazione non affine a un FA-template ha il vantaggio che fornisce più contrasto rispetto a (b = 0) 10 immagini, definire un FA-template mediando tutti derivati ​​singolarmente FA-mappe dei pazienti e dei controlli. </li><li> In una seconda fase, seguendo le idee di base del Ashburner e Frisanco 35, eseguire un MNI normalizzazione non lineare (fase (iii)) dei dati DTI imposta, riducendo al minimo la mancata corrispondenza tra intensità regionali del FA-map da montare e di il FA-modello secondo le differenze al quadrato (X 2) - in questo modo, si ottiene DTI dati I 1. </li><li> Sulla base di questi dati, i nuovi modelli di T 2 sono derivati ​​(passo (iv)). Ripetere questo processo iterativo fino a quando la correlazione tra individuo FA-mappe e tegli FA-modello è&gt; 0,7. Di solito questo viene raggiunto dopo due iterazioni. </li></ol></li><li> Intere statistica spaziale del cervello a base di I seguenti passaggi 1.3.1 fino a 1.3.5 vengono rappresentati schematicamente nella figura 5b. <ol><li> Calcolare FA-mappe da dati DTI normalizzati rispetto alla procedura di normalizzazione di 1.2. per conservare informazioni direzionali (fase (i)). </li><li> Come passo di pre-elaborazione prima di confronto statistico voxelwise, applicare un filtro di smoothing (passo (ii)) per l&#39;individuo normalizzato FA-mappe. Per la lisciatura, il fatto che la dimensione del filtro influenza i risultati delle analisi DTI dati 36 richiede l&#39;applicazione del teorema filtro adattato che stabilisce che la larghezza del filtro utilizzato per elaborare i dati dovrebbe essere adattata alle dimensioni della differenza attesa, come dettagliato in applicazioni precedenti ai dati DTI di pazienti con malattie neurodegenerative (ad esempio 28). </li><li> Eseguire statistico compArison tra i gruppi di pazienti e il corrispondente gruppo di controllo voxelwise di Student t-test, cioè confrontare i valori di FA dei pazienti &#39;FA-mappe con i valori di FA dei controlli&#39; FA-mappe, per ogni voxel separatamente (passo (iii )). Valori di FA sotto 0.2 non sono considerati per il calcolo in quanto la materia grigia corticale presenta valori di FA fino a 0,2 37. </li><li> I risultati statistici devono essere corretti per confronti multipli usando la-scoperta-di falsi (FDR) algoritmo a p &lt;0.05 38 (passo (iv)). Ulteriore riduzione dell&#39;errore alfa deve essere eseguita da un algoritmo di correlazione spaziale (clustering - fase (v)), che ha eliminato voxel isolate o piccoli gruppi isolati di voxel nella gamma di dimensioni del kernel smoothing, portando ad una dimensione di cluster soglia di 512 voxel. </li><li> Per visualizzare i risultati su uno sfondo morfologico (passo (v)), normalizzare i D 3-T1 dati ponderati imposta di spazio e media MNI aritmeticamente. Eseguire questa normalizzazione pROCEDURA mediante l&#39;uso di un modello di studi specifici in analogia alla normalizzazione applicato ai dati di DTI insiemi 17. </li></ol></li></ol> La figura 6 mostra i risultati di tutta la statistica spaziale cervello-based (WBSS) dei pazienti vs controlli di SLA. Figura 6a mostra il massimo locale di valori di FA sono diminuiti in un sagittale, coronar e vista assiale (thresholded a p &lt;0.01, corretti per multiple i confronti). Figura 6b mostra FT proiettivo con punti di partenza nel tratto corticospinale utilizzato come base per TFAS. Figura 6c mostra le differenze di gruppo in FA-mappe rilevati dal cervello complesso basate statistica spaziale (WBSS) tra un campione di pazienti affetti da SLA e controlli appaiati in una visualizzazione slicewise. <ol start="4"><li> Statistiche di anisotropia frazionaria tractwise trattografia e (TFAS) La Figura 7 illustra il processo di FT basato sul gruppo compreso TFAS come descritto in 1.4.1 fino a 1.4.4. <ol><li> Al fine di applicare a base di gruppo algoritmi FT, generare una media di dati DTI imposta dai &quot;dati e dai controlli dei pazienti dati insieme secondo i metodi descritti in precedenza 17. Questa media richiede un trattamento accurato delle informazioni orientazionale che si conserva durante il processo di normalizzazione secondo tecniche descritte da 16 - per i dettagli vedere 30. </li><li> Eseguire trattografia in medi insiemi di dati DTI di gruppi di soggetti mediante l&#39;applicazione di una tecnica di semplificare il monitoraggio 31. Identificare i punti di semi definiti manualmente adiacenti al massimi locali da tutto il analisi FA cervello a base che sono la base per l&#39;analisi FT consecutivo. Dopo l&#39;identificazione dei semi, eseguire trattografia e definire i voxel delle fibre, così definita una maschera di gruppo-specifico per il seguente TFAS 30. </li><li> Al fine di quantificare i risultati trattografia, applicare la tecnica di TFAS utilizzando thposta in fibra di tratti che sono stati creati su dati DTI mediato insiemi di tutti i soggetti di ciascun gruppo (i dati del paziente e dati di controllo insieme) per la selezione dei voxel che contribuiscono a un confronto tra i pazienti e dei controlli &#39;FA-mappe. </li><li> Considerare tutti i voxel risultanti con un valore di FA sopra 0.2 per l&#39;analisi statistica di Student t-test. </li><li> Se lo si desidera, la tecnica TFAS potrebbe essere applicato a tutte le metriche derivate DTI, come la diffusività media (MD), anisotropia radiale, anisotropia assiale, ecc (per un esempio, vedere 28). </li><li> I risultati vengono visualizzati su un fondo morfologico costituito dai MNI-normalizzati 3 D-set T1 pesate dati </li></ol></li></ol>

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Interindividuale media dei dati DTI può essere ottenuto rispetto alla ampiezza diffusione (mediante l&#39;uso di informazioni FA) e direzione diffusione (basato su FT), rispettivamente. Una media di FA mappe consente il raffronto statistico dei gruppi di soggetti da WBSS e TFA. Questo quadro metodologico fornisce una introduzione alle tecniche DTI con inter-soggetto della media e confronto di gruppo. Normalizzazione stereotassica e confronto di mappe FA a livello di gruppo consente più possibilità di quantificare le ...

Tensore della diffusione nel cervello umano Materia (WM) tratti bianchi nel sistema nervoso centrale consistono di assoni densamente oltre a vari tipi di neuroglia e altre piccole popolazioni di cellule. La membrana assonale nonché le fibre proteiche ben allineati entro un assone limita acqua diffusione perpendicolare all&#39;orientamento fibra, portando a diffusione dell&#39;acqua anisotropo cervello WM 1. Guaine di mielina intorno agli assoni possono anche contribuire alla anisotropia sia per l&#39;acqua intra ed extracellulare 2. La descrizione quantitativa di questa anisotropia potrebbe essere rilevato dal tensore di diffusione (DTI). DTI produce immagini dei tessuti ponderata con le caratteristiche microstrutturali locali di diffusione dell&#39;acqua. Le immagini-intensità in ogni posizione sono attenuate, a seconda della forza e la direzione del cosiddetto gradiente di diffusione magnetico (rappresentato inil valore-b), nonché dalla microstruttura locale nel quale le molecole di acqua diffondono 3, il coefficiente di diffusione D, un valore scalare: <img alt="Equazione 1" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1.jpg" /> Tuttavia, in presenza di anisotropia in WM, diffusione può più essere caratterizzato da un unico coefficiente scalare, ma richiede un tensore <img alt="Equazione 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> che in prima approssimazione descrive la mobilità molecolare lungo ogni direzione e la correlazione tra queste direzioni 4. Diffusione anisotropia è causata principalmente da l&#39;orientamento dei tratti di fibre in WM ed è influenzato dalle sue caratteristiche micro e macrostrutturale. Delle caratteristiche microstrutturali, organizzazione intraaxonal appare di massima influenza sulla diffusione anisotropia, oltre alla densità delle fibre alimballaggio cella nd, grado di mielinizzazione, e diametro delle fibre individuale. Su scala macroscopica, la variabilità nella orientamento di tutte le vie WM in un voxel di imaging influenza il grado di anisotropia 5. In tipiche misure DTI, le dimensioni voxel sono dell&#39;ordine dei millimetri. Così, un voxel contiene sempre le informazioni mediata delle molecole d&#39;acqua all&#39;interno del volume rilevato che copre solitamente parecchi assoni e le molecole d&#39;acqua circostanti. Nonostante questo ambiente multidirezionale, DTI è sensibile all&#39;orientamento del più grande asse principale che allinea alla direzione assonale predominante, cioè il contributo assonale domina il segnale misurato 2. DTI fornisce due tipi di informazioni sulla proprietà di diffusione dell&#39;acqua: la prima, nella misura orientamento indipendente di diffusione anisotropia 5 e la seconda, la direzione predominante di diffusione dell&#39;acqua in imagelettroniche voxel, cioè l&#39;orientamento diffusione 6. Gli attuali protocolli sono tenuti a fornire un quadro di tecniche di analisi DTI per la comparazione quantitativa dei gruppi di soggetti a livello di gruppo, come indicato di seguito. Quantificazione di proprietà di diffusione - parametri di analisi Gli elementi del tensore simmetrico possono essere misurati con gradienti di diffusione lungo almeno sei non collineari e non coplanari direzioni modo che b (Equazione 1) è diventato un tensore, con conseguente attenuazione del segnale <img alt="Equazione 2" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2.jpg" /> Questa equazione richiede la contabilità per le possibili interazioni tra imaging e gradienti di diffusione che vengono applicate in direzioni ortogonali (termini trasversali) e anche tra i gradienti di imaging che vengono applicatein quattro direzioni ortogonali. Il tensore di diffusione di secondo rango <img alt="Equazione 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> può sempre essere diagonalizzata lasciando solo tre elementi diversi da zero lungo la diagonale principale del tensore, cioè gli autovalori ( <img alt="Equazione 4" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4.jpg" /> ). Gli autovalori riflettono la forma o configurazione dell&#39;ellissoide. La relazione matematica fra le coordinate principale dell&#39;ellissoide e il telaio laboratorio è descritto da autovettori <img alt="Equazione 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> Poiché ci sono diverse sfide nella visualizzazione dati tensoriali, il concetto di ellissoidi di diffusione è stato proposto 3. Le Eigendiffusivities di queste ellipsoids rappresentano i coefficienti di diffusione unidimensionali nella direzione principale della diffusività del mezzo, cioè l&#39;asse principale dell&#39;ellissoide rappresenta la direzione principale di diffusione nel voxel che coincide con la direzione delle fibre, mentre l&#39;eccentricità dell&#39;ellissoide fornisce informazioni sul grado di anisotropia e la sua simmetria. Pertanto, diffusione metriche anisotropia come l&#39;anisotropia frazionaria (FA) potrebbero essere definiti 7. <img alt="Equazione 6" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6.jpg" /> <img alt="Equazione 7" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7.jpg" /> è la media aritmetica di tutti gli autovalori. Un ulteriore approccio è quello di utilizzare la direzione principale del tensore di diffusione per affrontare la connettività WM del cervello, corrispondenti ai trattografia avvicinamench che ha l&#39;intenzione di indagare quali parti del cervello sono collegati tra loro. Supponendo che l&#39;orientamento del componente principale del tensore di diffusione rappresenta l&#39;orientamento dei tratti assonali dominanti, un campo vettoriale 3-D viene fornito in cui ogni vettore rappresenta l&#39;orientamento delle fibre. Attualmente, ci sono diversi approcci per ricostruire WM tratti che possono essere suddivisi in due tipi: la prima categoria si basa sulla linea di algoritmi di propagazione utilizzando le informazioni tensore locale per ogni fase del tratto di propagazione in fibra di 2,8,9. La seconda categoria si basa sulla minimizzazione globale di energia per trovare il percorso energeticamente più favorevole tra le due regioni WM, con conseguente approccio di statistica spaziale tratto basati (TBSS) 10, che è stato utilizzato in altri algoritmi, come le statistiche di anisotropia frazionaria tractwise (TFAS - vedi testo del protocollo, sezione 2.4).. Trasformazione in supporto stereotassicaard spazio Come in altri metodi MRI avanzati, e DTI-FT studi basati in un contesto clinico perseguono l&#39;obiettivo finale di categorizzare morfologia cerebrale del singolo paziente, al fine di facilitare il processo diagnostico basato su qualche discriminazione metrica 11. Studi a livello di gruppo sono più pertinenti se il fenotipo clinico comune dovrebbe essere causa di danni a una o più aree specifiche del cervello o una specifica rete neuroanatomici. Qui, con una media dei risultati per diversi soggetti è utile per valutare i modelli comuni di alterazioni microstrutturali. Ogni cervello individuale deve essere trasferito nello spazio stereotassico modo che, in una seconda fase, la media aritmetica dei risultati a un livello voxel per voxel è possibile. Normalizzazione spaziale consentito per media aritmetica dei risultati ottenuti da soggetti diversi al fine di migliorare il rapporto segnale-rumore (SNR) e per eseguire un confronto di campioni di pazienti e controls per analizzare la pathoanatomy computazionale di un disturbo specifico, ad esempio una malattia neurodegenerativa che è associato con l&#39;affettazione di un sistema cerebrale specifico. L&#39;approccio iniziale di normalizzazione di uno spazio stereotassico standard da 12 ha suggerito un algoritmo di trasformazione di un atlante di serie che coinvolge l&#39;identificazione dei vari punti di riferimento del cervello e frammentario di scala di quadranti del cervello. Al giorno d&#39;oggi, la maggior parte dei pacchetti di analisi dei dati di risonanza magnetica avanzate usano la normalizzazione del Montreal Neurological Institute (MNI) spazio stereotassico 13. Per questa trasformazione, algoritmi registrazione del cervello semiautomatici e automatici utilizzando i modelli specifici di studio sono stati sviluppati 14,15. In DTI, particolare attenzione deve essere redatto per preservare le informazioni direzionali durante il processo di normalizzazione 16,17. L&#39;applicazione di trasformazioni spaziali per immagini DT-MR che sono richiesti per normalizzazione spazialedi collezioni di insiemi di dati sono, rispetto alle immagini scalari orditura, complicata dal fatto che DTs contengono informazioni orientazionale che è di nuovo influenzato dalla trasformazione. Questo effetto deve essere contabilizzato per garantire la correttezza anatomica dell&#39;immagine trasformata. Qui, le tecniche per l&#39;applicazione di trasformazioni affini ai set di dati DTI sono presentati. Applicazione del DTI a malattie del cervello Il confronto dei dati DTI longitudinale richiede un allineamento / registrazione di dati di un oggetto tra l&#39;altro. In tale contesto, la conservazione delle informazioni direzionale è necessario (cioè rotazione del tensore di diffusione durante trasformazioni affini). Possibili applicazioni a patologie neurodegenerative sono stati riportati in precedenza (ad esempio 18,19). DTI è stato stabilito come uno strumento tecnico non invasivo robusto per studiare in vivo neuropathollogia di WM tratti neuronali (es. 11,20,21,22). Metrica quantitativa del processo di diffusione DTI basati, ad esempio il FA, hanno già dimostrato di essere indicatori sensibili per studiare una vasta gamma di WM patologie, come ad esempio corsa 20, sclerosi multipla 23, sclerosi laterale amiotrofica 24, 25, morbo di Alzheimer 26 , e molti altri disturbi WM 27,28. Ulteriormente, DTI con FT può essere utilizzato per identificare WM tratti 23. Questa tecnica, mentre ancora non è in uso clinico di routine, sta emergendo come un potente strumento per la valutazione delle anomalie pathway-specifici nella malattia neurologica. All&#39;interno dei tratti individuati, vari indici MRI quantitativi derivati ​​dalla DTI e acquisizioni aggiuntive (ad esempio immagini T2 e / o trasferimento di magnetizzazione (MT) per immagini) che sono anatomicamente coregistrate ai dati DTI potrebbe essere misurata. Con il presente documento, ogni indice può essere calculgestiti come una funzione della posizione all&#39;interno del tratto, riferendosi a trame raffiguranti loro variazione spaziale come profili tratto. Nei seguenti, scansioni DTI umani che sono stati eseguiti su 1,5 Tesla MRI scanner (Siemens Medical, Erlangen, Germania) sono stati utilizzati per studiare il potenziale delle varie tecniche di analisi per la rilevazione di anomalie della sostanza bianca in gruppi di pazienti, così come negli individui. Dopo un controllo qualità automatizzato per l&#39;eliminazione di volumi moto-corrotti e volumi con altri tipi di manufatti, procedure standardizzate postprocessing preparano i dati DTI per l&#39;analisi consecutiva. I diversi approcci di analisi saranno illustrati nel seguito, vale a dire in primo luogo, tutto il cervello in base statistica spaziale (WBSS), in secondo luogo, FT, e la terza, statistiche anisotropia frazionale Tractwise (TFAS). WBSS è un metodo che viene eseguito in analogia con morfometria voxel-based (VBM), che di solito è conosciuto come morfometria voxel-based / statistiche sui dati DTI (VBM / DTI) <em&gt;. VBM è un metodo che viene eseguito originariamente sulle immagini a contrasto in cui le differenze di contrasto nelle scansioni separati devono essere risolte mentre WBSS è un metodo che utilizza il confronto voxelwise di un parametro fisico. Pertanto, sebbene algoritmicamente simile, una terminologia che è differenziando WBSS e VBM sarà utilizzata nel seguito.

<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

Tensore della diffusione tecniche (DTI) forniscono informazioni sui processi microstrutturali della sostanza bianca cerebrale (WM) in vivo. Le attuali applicazioni sono progettate per indagare le differenze di modelli WM coinvolgimento in diverse malattie cerebrali, disturbi neurodegenerativi, in particolare mediante l&#39;uso di differenti analisi DTI a confronto con controlli appaiati. L&#39;analisi dei dati DTI viene eseguita in maniera variata, ossia il confronto voxelwise di metriche regionali di diffusione direzione-based come anisotropia frazionaria (FA), insieme con il monitoraggio in fibra (FT) accompagnato da statistiche anisotropia frazionaria tractwise (TFAS) a livello di gruppo al fine per individuare differenze nelle FA lungo strutture WM, finalizzate alla definizione di modelli regionali di WM alterazioni a livello di gruppo. Trasformazione in uno spazio standard di stereotassico è un prerequisito per gli studi di gruppo e richiede dati accurati elaborazione di preservare directional interdipendenze. Le attuali applicazioni mostrano approcci tecnici ottimizzati per questa conservazione delle informazioni quantitative e direzionali durante la normalizzazione spaziale in analisi dei dati a livello di gruppo. Su questa base, FT tecniche possono essere applicate al gruppo dati mediati per quantificare informazioni metriche come definito da FT. Inoltre, l&#39;applicazione di metodi di DTI, cioè differenze nelle mappe FA-dopo allineamento stereotassico, in un&#39;analisi longitudinali a base individuale soggette rivelare informazioni sulla progressione dei disturbi neurologici. Ulteriore miglioramento della qualità dei risultati basati DTI può essere ottenuto durante il pre-elaborazione per l&#39;applicazione di una eliminazione controllata delle direzioni gradiente con alti livelli di rumore. In sintesi, DTI viene utilizzato per definire una distinta WM pathoanatomy di malattie cerebrali diverse dalla combinazione di DTI intera analisi basata sul cervello e del tratto-based.

1. Controllo di qualità e la correzione per i danneggiati di pendenza direzioni in applicazione ai dati dei pazienti con disturbi ipercinetici Come esempio per l&#39;effetto dell&#39;applicazione del QC e successiva esclusione del volume (come conseguenza dalla correzione per i danneggiati GD), la Figura 8 mostra differenze nel cervello intero statistica spaziale based con e senza volume esclusione di confronto gruppo di 29 malattia di premanifest Huntington soggetti di età v...

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Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

Tensore di diffusione (DTI) serve essenzialmente come strumento di risonanza magnetica-based per identificare<em&gt; In vivo</em&gt; La microstruttura del cervello e processi patologici a causa di disturbi neurologici all&#39;interno della sostanza bianca cerebrale. Analisi DTI-based consentono l&#39;applicazione a malattie del cervello, sia a livello di gruppo e di dati di singoli soggetti.

Diffusion Tensor Imaging a risonanza magnetica in Analisi delle Malattie Neurodegenerative

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

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28.1K Views.  University of Ulm. Tensore di diffusione (DTI) serve essenzialmente come strumento di risonanza magnetica-based per identificare In vivo La microstruttura del cervello e processi patologici a causa di disturbi neurologici all'interno della sostanza bianca cerebrale. Analisi DTI-based consentono l'applicazione a malattie del cervello, sia a livello di gruppo e di dati di singoli soggetti.

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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.

Risonanza Magnetica Derivato valutazione di deformazione miocardica Utilizzo del rilevamento delle caratteristiche

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 ...

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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.

Probing the Brain in Autismo Utilizzando fMRI e imaging del tensore di diffusione

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.

Contenuto di screening ad alto contenuto di Malattie Neurodegenerative

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.

L&#39;uso di fibroblasti umani primari per il monitoraggio fenotipi mitocondriali nel campo della malattia di Parkinson

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.

Monitoraggio delle mammarie caratteristiche architettoniche e Rilevamento cancro al seno con risonanza magnetica del tensore di diffusione 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 ...

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.

Quantitative Magnetic Resonance Imaging di malattia muscolare scheletrico

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.

Simultanea Imaging PET / MRI Durante mouse cerebrale ipossia-ischemia

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.

Risonanza magnetica cardiaca a 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 ...

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.

Fase di contrasto risonanza magnetica nell'arteria carotica comune ratto

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.

Risonanza magnetica cardiaca per la valutazione di un trombo cardiaco sospetto: tecniche convenzionali ed emergenti

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