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요약

확산 텐서 영상 (DTI)는 시각 경로의 주요 부분을 묘사하기 위해 시도 하였다. 목표는 FDA는 환자의 수술 후 시각적 통로의 손상을 줄이기 위해 위해 매일 루틴에 사용될 수있는 표준 상용 워크 스테이션을 사용하도록 승인했다.

초록

DTI는 비 침습적으로 확산 측정을 사용하여 건강하고 비 건강한 환자에서 흰색 물질 책자 (WMT)를 식별하는 기술이다. 시각 경로 (VP)와 마찬가지로, WMT 클래식 MRI 또는​​ 내부에 작동 현미경으로 볼 수 없습니다. DIT이 WMT에 인접하여 병변을 제거하는 동안 신경 외과는 VP의 파괴를 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 우리는 우리가 3DT1 가중 시퀀스를 사용하여 탐색 월 2014 년 3 월 ~ 2012 수술 전후 환자 50 명에 DTI를 수행했습니다. 또한, 우리는 T2 강조하고 DTI 시퀀스를 시행 하였다. 200 X 200mm, 슬라이스 두께 : 2mm, 및 수집 매트릭스 : 96 X 96은 2 × 2 × 2mm의 거의 등방성 복셀를 산출에 사용 된 매개 변수는 FOV이었다. MRI는 축 방향으로 경사 (32)와 하나의 화상 (B0)을 이용하여 수행 하였다. 우리는 둘의 가속 계수 및 800의 / ㎟의 B-값 에코 평면 - 이미징 (EPI) 및 자산 병렬 영상을 사용했다. 주사 시간은 9 분 미만이었다. ENT "> FDA 연속 추적 (FACT)에 의한 섬유 할당라고도 간단 광 추적 방식을 사용 수술 네비게이션 시스템 프로그램을 승인하여 처리 하였다 수득 DTI-데이터. 이는 관심 영역 사이 선의 전파 (에 기초 의사에 의해 정의되는 ROI). (50)의 최대 각도가, FA는 S가 tractography 위해 사용되는 파라미터의 값이었다 0.10 및 0.20의 MM² / ADC의 정지 값을 시작한다.

이 기술에 몇 가지 제한이 적용됩니다. 제한된 획득 시간 프레임 화질 절충을 시행. 무시 될 수없는 또 다른 중요한 점은 수술 중 뇌의 변화이다. 후자의 수술 중 MRI에 관해서는 도움이 될 수 있습니다. 또한 위양성 혹은 위음성 책자의 위험은 최종 결과를 손상시킬 수있는 고려 될 필요가있다.

서문

확산 텐서 영상 (DTI)은 인간의 뇌 비 침습적 WMT을 묘사하는 데 사용됩니다. 이는 수술 중에 하나의 뇌 영역 웅변 해칠 위험을 줄이기 위해 지난 10 년간 사용되어왔다.

DTI는 시각적 통로를 묘사 3 월 2012 2014년 1월 사이에 쉰 명에서 시행 하였다. DTI는 흰색 물질 책자의 해부학 적 위치에 대한 중요한 정보를 제공하여 수술 중 뇌의 웅변 지역의 보존을 향상시킬 수 있습니다. 그것은 복잡한 뇌 병변 1의 절제에 대한 전략적 계획에 통합되었습니다. DTI, 볼륨 및 시드 (12)의 해석 결과의 배치의 파라미터에 대한 기준이 없기 때문에, 통로의 시각적 묘사 도전 남아있다.

다른 알고리즘은 지금까지 19 ~ 21 구현되었습니다. 어떤 접근 방식이 결정 방법에 집중 9, 22 ~ 25. 다른 사람은 26,27,29, 확률 적 방법을 사용 하였다. 최근 Q-볼 텐서 필드, 확산 스펙트럼 이미징 및 높은 각도 해상도 확산 이미징 (HARDI)가 사용되는 기술을 사용하여 다른 시각 통로 1,13-15,18 가운데 흰색 물질 책자를 묘사한다. 그럼에도 불구하고, HARDI에 필요한 시간이 현저하게 길어 45 분으로되면, 소프트웨어는 시판되지 않고, 과학적 애플리케이션 (18)을 강조한다. HARDI에 대한 교육 기간은 더 이상 DTI 18에 비해 것으로 보인다.

제시된 프로토콜은 쉽게 실현하고 수술 후 결과를 이환율을 방지하고 개선하기 위해 신경 외과 조작 일상 루틴에 사용될 수있다. 이 프로토콜에 대한 추가 시간은 다른 프로토콜 1,9,12,16보다 훨씬 빠르다 미만 9 분이다. 많은 정교한 알고리즘이 종이를 제한 최근 개발되었다는 사실을 인정자체 시판 및 FDA 승인 된 소프트웨어의 사용에 관한 것이다. 그러나이 계정에 위에서 언급 한 아르이 기술의 한계를 취할 필수입니다.

프로토콜

참고 :이 프로토콜은 룩셈부르크 센터 Hospitalier 드 룩셈부르크 (Luxembourg)의 지침을 따른다.

신경 외과 및 시각 통로에 대한 확산 텐서 영상의 1 준비 후속

  1. 적어도 하루 32 그라데이션 방향 및 한 B0 이미지를 사용하여 엄격하게 축 수술 전 MRI 스캔을 수행합니다. 어떤 순간에 신경 방사선학 부와의 긴밀한 연락을 유지하십시오.
    주 : 수술 후 이미지가 수술 전과 동일 neuroradiologist에 분명합니다.
  2. 3 테슬라 MRI를 사용하여, 3DT1 가중 및 DTI 시퀀스 검색을 수행합니다. 뿐만 아니라 수술 후 3DT1 가중 순서를 수행합니다.

2 계획 스테이션을 사용하여

  1. 의학 (DICOM)에 디지털 영상 및 통신에 T2 강조, 3DT1 가중 및 DTI 시퀀스 스캔 데이터를 전송합니다. 이 절차는 7 분까지 소요됩니다.
    참고 : 돈`t는 사이클로 절차를 중지다시 모든 시퀀스를 전송하는 데. 그것은 중지하고 수술 날짜에 따라 나중에 계속하는 것이 가능하다.
  2. 수술 네비게이션 시스템 프로그램을 엽니 다. 파일에 다음 가져 오기 DICOM을 클릭합니다. 위에서 언급 한 모든 시퀀스에 대해이 절차를 세 번 반복합니다.
    1. 보기 추가를 클릭합니다. 개별적으로 모든 순서를 추가합니다. 돈`t보기를 진행하려고합니다.
  3. 도구를 클릭하십시오. 오픈 DTI 텐서 준비. 화면의 중앙에 새 창을 관찰합니다.
  4. 다음과 같은 네 단계를 완료합니다.
    1. 첫 번째 단계로 그라데이션 할당을 수행합니다.
      1. 창 오른쪽 아래에 1000의 800 / ㎟에서 B-값을 변경합니다.
      2. 창의 오른쪽 상단에있는 임계 값을 조정합니다. 단순히 숫자를 작성하거나 커서를 이동하여 수동으로 작업을 수행합니다. (20) 허용 값 수 있습니다. 그것은 개인적인 경험이며 필수가 아닙니다.
    2. 두 번째 단계 그라데이션 등록을 수행합니다.
        <리> 버튼을 모두 자동을 클릭합니다. 이 절차는 5 분까지 소요됩니다.
      1. 모든 등록 확인을 클릭합니다. 등록을 확인하지 않고 계속 할 수 없습니다.
    3. 세 번째 단계로 Coregistration를 수행합니다.
      1. Coregister MR1 수동 B0 MR2 이미지. 결국 모든 등록을 확인합니다.
        주 :이 단계를 자동으로 수행하는 것이 가능하다. 그러나, 결과는 결국 항상 만족스럽지 않을 수 있습니다.
    4. 마지막 4 번째 단계로 텐서 계산을 수행,
      1. 확인 FA / DEC / ADC가 확인하십시오. 경우 클릭하지.
      2. 계산을 클릭합니다. 이 절차는 몇 초 정도 걸립니다.
  5. 모든 데이터를 저장하고 fibertracking를 계속합니다. 모든 내용을 저장하지 않고 중지하지 마십시오.

3 Fibertracking

참고 : 시각 경로의 해부학 적 지식은 성공적인 결과를 위해 매우 중요하다.

  1. 섬유가 통과해야 할 세 가지 중요한 포인트를 찾을 준비합니다.
  2. 해부학 적 지식을 사용하여 광학 chiasm를 결정합니다.
    1. 출발점으로 ROI를 사용하여 섬유를 통과하자. 로아는 의사에 의해 정의된다.
    2. 또한, 세그먼트 의심되는 지역입니다. 바닥에 분할을 클릭 왼쪽과 또 다른 창이 나타납니다. 분단 된 지역은 해부학 적 영역을 정의한다.
      1. 수동으로 영역을 페인트합니다. 전체 광학 chiasm을 포함 아래로 스크롤합니다. 절차를 저장하고 돌아갑니다.
    3. 관심 영역이나 분할 영역 중 하나 또는 둘 다에서 섬유를 추적.
    4. 섬유는 시각적 경로의 두 번째 중요한 점이다 왼쪽 geniculate 핵 (LGN)에 도달. 최대 각도는 거짓 책자의 위험이 각도가 너무 높은 경우에 일어날 것이다 (50)이었다.
      1. 광섬유 chiasm와 같이 LGN 세그먼트 가능성이있다다음 섬유를 추적. 광학 chiasm 또는 그 반대의 LGN 마무리에서 실행 광학 chiasm, 트랙 섬유를 분할 한 후.
    5. 세그먼트 시각 피질. 광섬유 chiasm의 경우처럼 진행. 3DT1 강조 영상 (160) 슬라이스가 들어 있으므로 시간이 좀 걸릴 수 있습니다.
    6. LGN의 시각 피질에서 섬유를 추적 할 수 있습니다. 그것뿐만 아니라 시각 피질에 LGN으로부터들을 추적 할 수있다.
    7. 시각 피질이 종양이나 부종에 의해 침략되고있는 경우, 분할 된 영역 대신에 관심 영역을 사용하고 LGN의 방향으로 진행 섬유를 할 수 있습니다.
      참고 : 부종은 다음 시각 피질에 침입 할 수 때때로 그것을 분할되는 경우, 시각 피질은 컴퓨터가 서로 구별은`t 있기 때문에 완전히 분할 할 수 없습니다. 그것이 필요한 이유 That`s 투자 수익 (ROI)을 넣어.
    8. 다른 반구에 필요한 모든 것을 반복합니다.
    9. 첫째 건강 반구 시작합니다.
      참고 : IT를수는 너무 다른 하나를 시작하지만, 상황에 대한 첫번째 생각 될 첫번째 건강한 반구의 섬유를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 그것은 단지 충고, 필수가 아닙니다.
  3. 세그먼트 뇌 병변 및 부종. 3.2.2에서 상술 한 바와 같이 진행합니다.
    1. 더 구별하기 위해 모든 분할 영역이나 병변의 색상을 지정합니다.
  4. 예기치 못한 사건의 경우 나 응급 상황의 각 단계 이후의 절차를 저장합니다.
  5. 로컬로 전체 데이터를 내 보냅니다. 그것은 바로 수술실으로 내보낼 수 있지만, 추천하는 계약을 맺는.
    1. 를 눌러 파일 다음 내보내기 3D-개체입니다. 만 탐색 시험을 수출해야합니다.
    2. 돈`t은 하이브리드 시험을 보냅니다.
  6. 두개골을 입력합니다. 오른쪽 환자를 선택 후 Stealthmerge을 누릅니다. 기준 시험 등 3DT1 강조 영상을 선택합니다.
  7. 3D 모델을 생성하고 모든 것을 삽입합니다.
  8. 데이터 나 가져 오기n은 수술실.

결과

이 프로토콜은 적절하게 VP의 주요 부분을 묘사하는 의사 수 있습니다. 그것은 웅변 영역 옆 대뇌 병변을 가진 환자에서의 손상을 방지하기 위하여 약간의 시간의 양으로 사용될 수있다. 수술 후 컨트롤도 좋은 결과를 보여줍니다. 환자가 아교 모세포종에서 운영 된 후 부사장은 그림 7에서 묘사된다.이는 아교 모세포종의 재발 후 VP를 보여줍니다. 저자는 중요한 과?...

토론

DTI는 생체 내 팔에 흰색 물질 책자를 시각화 신경 외과를 가능하게하는 기술이다. 시각적 통로는이 책자 중 하나입니다. 이 방법은 우리가이 기술의 몇 가지 제한 사항이 아직도 존재한다는 말을 뇌의 웅변 지역에 관한 병변을 가진 환자의 치료에 대한 새로운 가능성과 의사를 제공하지만. 먼저 가장 눈에 띄는 문제는 조사 4에서 문제가 남아 뇌의 변화입니다. 종양 또는 우...

공개

The authors declare that they have no competing financial interests.

감사의 말

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

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
Name of Material/ EquipmentCompanyCatalog NumberComments/Description
3-Tesla-MRIGeneral Electric Signa LX version 9.1
Surgical Navigation System SrogramMedtronic9734478
Surgical Navigation System SrogramMedtronic4500810331  20016318

참고문헌

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

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