Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Nöromüsküler hastalıklar genellikle zamansal olarak değişen, uzaysal olarak, heterojen ve çok yönlü patolojisinin sergiler. Bu protokolün amacı, non-invaziv manyetik rezonans görüntüleme yöntemleri kullanılarak bu patolojinin karakterize etmektir.

Özet

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.

Giriş

Kantitatif manyetik rezonans görüntüleme (qMRI) fiziksel, kimyasal ölçmek için geliştirme ve MRI kullanımını tarif eder ve / veya canlı sistemler biyolojik özellikleri. QMRI bir ilgi konusu doku ve bir MRI darbe dizisi oluşan sistem için biyofiziksel modeli kabul gerektirir. darbe dizisi modelinde ilgi parametreye görüntüleri 'sinyal yoğunlukları duyarlı şekilde tasarlanmıştır. MR sinyal özellikleri (sinyal büyüklüğü, sıklık, ve / veya faz) modeline göre ölçülmüştür ve analiz edilir. hedef ölçüm sürekli dağıtılmış fiziksel birimlerine sahip olan bir fiziksel ya da biyolojik bir parametrenin tarafsız bir, niceliksel bir tahminini üretmek için. Genellikle sistemi açıklayan denklemleri analiz ve kimin piksel değerleri doğrudan değişkenin değerlerini yansıtan bir görüntü üreten, piksel-piksel bazında takılmıştır. Bu tür bir görüntü parametrik haritası olarak ifade edilir.

qMRI yaygın bir kullanımı development ve biyomarkerların uygulama. Biyomarkerler, bir hastalık mekanizmasını araştırmak tanısı koymak, prognozun belirlenmesi, ve / veya bir terapötik yanıtı değerlendirmek için de kullanılabilir. Bunlar, endojen veya eksojen moleküllerin, histolojik numune, fiziksel bir miktar ya da bir iç görüntü konsantrasyonuna faaliyetlerinin şeklini alabilir. biyomarkerların bazı genel şartları nesnel ölçü fiziksel birimleri kullanarak sürekli dağıtılmış değişken ölçmek yönündedir; ilgi patoloji ile net, iyi anlaşılan bir ilişki var; için iyileştirme ve klinik durumuna kötüleşmesine karşı duyarlıdır; ve uygun doğruluk ve hassasiyet ile ölçülebilir. Onlar hasta konforunu teşvik ve minimal ilgi patoloji rahatsız olarak non-invaziv veya minimal invaziv biyomarkerlar, özellikle tercih edilir.

kas hastalığı için görüntü tabanlı biyobelirteçlerini geliştirmek için bir hedef complementar yollarla kas hastalığı yansıtmakY, daha fazla spesifik daha fazla mesafeli olarak daha seçici ve / veya mevcut yaklaşımlara göre daha az invaziv. Bu konuda qMRI özel bir avantajı da bilgi birden fazla türde entegre ve böylece potansiyel hastalık sürecinin birçok açıdan karakterize potansiyeline sahip olmasıdır. Bu özellik, sıklıkla bir yağ ikamesi, fibroz, Myofilament kafes ( "Z disk akış") bozulması ve zar hasan ile enflamasyon, nekrozu ve / ya da atrofisini içeren uzamsal değişken karmaşık patoloji sergileyen kas hastalıklarında önemlidir . qMRI yöntemlerinin diğer bir avantajı, kontrast bazlı MR görüntüleri kalitatif ya da yarı-kantitatif açıklamalar yalnızca patoloji, aynı zamanda görüntü tedarik parametreleri, donanım farklılıkları ve insan algısını yansımasıdır. Bu son sayısında bir örneği Wokke et al., Yağ sızması yarı kantitatif değerlendirmeler w, son derece değişken ve sık sık yanlış olduğunu gösterdi tarafından gösterilmiştirkantitatif yağ / su MRI (FWMRI) ile karşılaştırıldığında tavuk 1.

Protokol Burada anlatılan (QMT) parametreleri, difüzyon tensör MRG (DT-MRI) kullanılarak su difüzyon katsayıları ve kas yapısı kullanılarak boyuna (T 1) ve enine (T 2) gevşeme zaman sabitleri, kantitatif manyetizasyon transfer ölçmek için nabız dizilerini içeren yapısal görüntüleri ve FWMRI. T 1, net mıknatıslanma vektörü ters ve sistem denge döner olarak büyüklüğü örneklenmiş olan bir ters geri sekansı kullanılarak ölçülür. T 2 arka arkaya böyle Carr-Purcell Meiboom-Gill (CPMG) yöntemi olarak refocusing bakliyat, bir tren kullanarak enine mıknatıslanma refocusing ve ortaya çıkan yan yankıları örnekleme ile ölçülür. T, 1 ve T 2 veri EXPone bir dizi kabul ya da olmayan bir doğrusal eğri uydurma yöntemler kullanılarak analiz edilebilirntial bileşenler, a priori (tipik olarak bir ila üç) veya sinyal genliklerinin spektrumu sonuçlanan çürüyen üstel bir sayıda toplamına gözlenen verilerin uygun bir doğrusal ters yaklaşımı kullanarak. Bu yaklaşım en az negatif olmayan kare (NNLS) çözümü 3 gerektirir ve genellikle istikrarlı sonuçlar üretmek için ek düzene sahiptir. T1 ve T2 ölçümleri geniş kas hastalıkları ve hasar 4-9 çalışma için kullanılmıştır. T 1 değerleri tipik olarak kas yağ infiltre bölgelerde azalmıştır ve iltihaplı bölgelere 4-6 yükselmiştir; T 2 değerleri hem yağ-sızmış ve iltihaplı bölgelerde 10 yükselmiştir.

QMT-MR ücretsiz su proton (havuz boyutu oranı, PSR) için makromoleküler oranı tahminine göre dokularda serbest su ve katı-benzeri makromoleküler proton havuzları karakterize; dinlenmek içselBu havuzların ation oranları; ve aralarındaki değişim oranları. Ortak QMT yaklaşımlar darbeli doygunluğu 11 ve seçici inversiyon kurtarma 12,13 yöntemleri içerir. protokol aşağıda su proton sinyalinin çizgi genişliği dar göre makromoleküler bir proton sinyalinin çizgi genişliğine geniş, istismar darbeli doygunluk yaklaşım, kullanımını tarif etmektedir. Su sinyalinden yeterince farklı rezonans frekanslarında makromoleküler sinyal doyurarak, su sinyali katı ve serbest su proton havuzları arasında mıknatıslanma transferi bir sonucu olarak azalır. Veri kantitatif biyofiziksel modeli kullanılarak analiz edilir. QMT geliştirilen ve sağlıklı kas 14,15 uygulanan ve son soyut kas hastalığı 16 uygulanmasını açıklayan ortaya çıkmıştır. Inflamasyon PSR 17 azaldığı gösterilmiştir, burada QMT kas iltihabı küçük hayvan modelleri incelemek için kullanılmıştır. Mademki MT olarakmakromoleküler ve su hem de içeriğini yansıtan, MT verileri de fibrozis 18,19 yansıtıyor olabilir.

DT-MRI sipariş uzunlamasına hücrelerle dokularda su moleküllerinin anizotropik difüzyon davranışı ölçmek için kullanılır. DT-MRI olarak, su dağılım, altı ya da daha fazla farklı yönlerde ölçülür; Bu sinyaller daha sonra bir tensör modeli 20 takılmıştır. Difüzyon tensör, D, (üç temel difüzyon olan) üç özdeğer ve (üç difüzyon katsayılarının karşılık gelen yön göstermek) üç özvektörler elde etmek için kösegenlestirilir. D türetilen bu ve diğer nicel endeksleri bir mikroskobik düzeyde doku yapısı ve yönlendirme hakkında bilgi verir. Kas difüzyon özellikleri, özellikle D üçüncü özdeğer ve difüzyon anizotropi derecesi nedeniyle deneysel yaralanma 2 kas iltihabı 17 ve kas hasarı yansıtır1, gerilme yaralanması 22 ve hastalık 23,24. Kas difüzyon özelliklerine Diğer potansiyel etkileri, hücre çapı 25 ve membran geçirgenliği değişiklikleri değişiklikleri içerir.

Son olarak, kas atrofisi, olmadan veya makroskopik yağ infiltrasyonu olmadan, birçok kas hastalıklarının patolojik bir bileşenidir. Kas atrofi yağlı infiltrasyon değerlendirmek için kas kesit alanı veya hacmi ve FW-MR ölçmek için yapısal görüntüleri kullanarak değerlendirilebilir. Yağ infiltrasyonu niteliksel T 1 tarif edilebilir - ve T 2 görüntüleri 26 -ağırlıklı, ama yağ ve su sinyalleri iyi yağ ve su proton 27-29 farklı rezonans frekanslarını istismar görüntüleri oluşturarak ölçülür. Kantitatif yağ / su görüntüleme yöntemleri gibi müsküler distrofi 1,30,31 olarak kas hastalıklarında uygulanmıştır ve bu hastalarda 31 ambulasyon kaybı tahmin edebilirsiniz.

Burada anlatılan qMRI protokol otoimmün inflamatuar miyopatiler dermatomiyoziti (DM) ve polimiyozit (PM) kas durumu karakterize etmek bu ölçümlerin hepsi kullanır. Bunun röprodüsibilite dahil protokol daha başka ayrıntıları, daha önce 32 yayınlanmıştır. protokol özellikle bizim sistemlerde programlanmış standart darbe dizileri yanı sıra radyofrekans (RF) ve manyetik alan degrade nesneleri içerir. Yazarlar protokolü (örneğin müsküler distrofi gibi) aynı zamanda kas atrofi, enflamasyon ve yağ infiltrasyonu ile karakterize diğer nöromüsküler hastalıklarda uygulanabilir olduğunu tahmin ediyoruz.

Protokol

NOT: okuyucu İnsan denekleri tüm araştırmalar Araştırmalarında İnsan Deneklerin Kullanımına İlişkin yerel Kurumsal Değerlendirme Kurulu (KİK) tarafından onaylanması gerektiğini hatırlattı. Araştırma katılımcılarının önerilen araştırmanın amacı, prosedürleri, riskleri ve yararları haberdar edilmelidir; Alternatif tedaviler veya prosedürlerin kullanılabilirliği; ücretlerinin kullanılabilirliği; ve gizlilik haklarını ve rızalarını geri çekme ve katılımlarını durdurma. MR test seansı öncesinde, bir IRB onaylı bilgilendirilmiş onam belgesi (ICD) ile potansiyel araştırma katılımcıyı mevcut içeriğini açıklamak ve o / o çalışmaya katılmayı isterse potansiyel araştırma katılımcıdan gereken bir araştırmacı. Eğer öyleyse, katılımcı imzalamak zorunda ve burada protokol adımlardan herhangi tamamlamadan ICD önce tarih olacak.

Test gününe kadar 1. Eylemler önce

  1. D Lanet olsun Could Yaşam Alışkanlıkları sınırlaata
    1. testten önce 48 saat boyunca orta veya ağır egzersiz yapmak değil katılımcı bilgilendirin. Test öncesinde 24 saat boyunca over-the-counter ilaç ve alkol alımı kaçınmaları katılımcı bilgilendirin. testten önce 6 saat boyunca tütün kullanımı ya da kafein tüketimi kaçınmaları katılımcı bilgilendirin.
    2. Testten önce, katılımcı bu talimatlarla uyumlu olmuştur teyit etmektedir.
  2. MR Sistemi hazırlayın
    1. Malzeme ve Ekipman Tablo listelendiği gibi tüm gerekli ekipman kullanılabilirliğini sağlamak.
    2. MRI protokolü tanımla; 5 - tavsiye edilen parametreler Tablo 1 'de görülmektedir.

Test 2. Gün: MRG Veri Toplama hazırlanın

  1. Davranış Emniyet Eleme
    1. MRI emniyet t alarak MR ortamında potansiyel tehlikeler için ekransağlık çalışanı gibi www.mrisafety.com bulunan bu kadar uygun bir MR güvenlik formu ile araştırma katılımcıyı sunmak yağmur yağdı.
    2. Herhangi bir implante manyetik veya manyetik olarak duyarlı nesneler var, onlar MRI taraması için güvenli olduğundan emin olun.
  2. MR Sistemi hazırlayın
    1. Tüm personel MR sistemini barındıran odaya girmeden önce tüm manyetik ve manyetik olarak duyarlı nesneleri kaldırıldı emin olun. Bu kontrol ediniz birisi MR odaya girdiğinde her zaman yapıyoruz.
    2. MR sisteminin hasta yatağında alma bobin yerleştirerek MR sistemini hazırlayın. Ayrıca, yatak yastık ile levha ve yastık ile bir yatak yerleştirin. dizlerinin altına yerleştirmek için uyluk çevresinde yer mevcut askıları ve minderleri veya yastıklar var.
    3. , Yazılım arayüzü başlatın hasta verilerini girin ve görüntüleme protokolü açın.
  3. ol>
  4. o / o manyetik olarak duyarlı nesneler için onun / onu kişiyi ve giyim kontrol olarak araştırma katılımcısını gözlemleyin. kilitlenebilir bir kapta MRG oda dışında bu nesneleri sabitleyin. hemen bu adımı tamamladıktan sonra araştırma katılımcı ile MRG odasına girin.
  5. sırtüstü, ayak-birinci konumda hasta yatağında katılımcıyı yerleştirin. vücut parçası yerleştirin pratik olarak tablonun orta hatta yakın olarak yansıması. dizlerinin altında yer yastıklar veya yastık düşük gerilimin azalmasını geri sağlamak ve başının altına yastık koyun. yavaşça hareket sınırlamak ancak etkili uyluk, bacak ve ayak güvenliğini sağlamak ve katılımcı rahat olduğundan emin olmak için.
  6. katılımcının uyluk etrafında RF alıcı bobin yerleştirin ve MR sisteme bağlamak.
  • Katılımcı ve Komple Final Öncesi test Adımlar talimat
    1. araştırmacılar ile iletişim konusunda talimat vermek. p sağlamakkoruma ve gerekirse dikkat çağırmak için kullanılabilecek bir sinyal cihazı işitme articipant. sırasında ve tüm görüntüleme dizileri arasında hareketsiz kalmak için ihtiyaç katılımcı bilgilendirin.
    2. yansıması için vücut parçası MRI tarayıcısı merkezine hizalanmış şekilde MRI tarayıcısı içine hasta yatağı ilerlemek.
    3. MRG odasına çıktıktan sonra, hasta iletişim sistemi çalışma ve katılımcı rahat olduğunu görüyoruz emin olun. protokol boyunca, talimatları ile onun / onu konfor ve uyum sağlamak için katılımcı ile düzenli olarak iletişim kurar.

    • Test 3. Gün: MRI Veri Edinme

    1. hazırlık adımları
      1. MR sistemi, her görüntüleme dizisi (merkez frekansı, alıcı kazanç kalibrasyonu, vb) öncesinde enstrümantal ayarları ve kalibrasyonları, bu süreçleri denetlemek ve her adımda correctl yapılıyorsa emin belirlediğiY.
      2. Uygun bir yazılım arayüzü kullanarak, yerelleştirici görüntüleri bir dizi (aynı zamanda pilot veya izci görüntüler olarak da bilinir) kazanmak; Tablo 2'de sunulan önerilen parametreler kullanılarak.
      3. ve / veya tekrarlanabilir anatomik noktalara dilim pozisyon göreceli başvurarak hasar alanları belirleyerek, qMRI veri satın almalar için merkezi dilim nereye yerleştirileceğini belirler.
    2. Bobin Kalibrasyon Adımlar iletmek ve alın
      1. Bu adımların yanı sıra tüm sonraki görüntüleme adımları için, statik manyetik alan (B 0), "shimming" olarak bilinen bir süreç homojenliği optimize etmek için anatomi bölgeyi tanımlamak. Ilgi layneri hacmi tipik yerleşim için Şekil 1A (Bkz VOI), mevcut çalışmalarda kullanılan.
      2. MRI tarayıcı bir çok eleman iletim bobini varsa, bir RF kalibrasyon veri kümesi kazanır.
      3. MRI tarayıcı çok eleman alıyorsunuz bobin varsa, kazanmakbobinlerin bir mekansal duyarlılık haritası.
    3. Yapısal MRG Veri Edinme
      1. Yüksek çözünürlüklü, çoklu dilim Edinme T 1 hızlı bir spin-eko (FSE) sırasını kullanarak görüntüleri -ağırlıklı; Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 1 'de verilmiştir.
      2. Yüksek çözünürlüklü, çoklu-dilim, T 2, bir FSE dizisi kullanarak görüntüleri -ağırlıklı Edinme; Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 2'de verilmektedir.
    4. Gerçek zamanlı Kalite Kontrol ve Yapımı post-processing Düzeltmeler için Veri Edinme
      1. B 0 alan haritaların hesaplanması için üç boyutlu (3D) çoklu gradient-eko veri elde. Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri, Tablo 3'te verilmiştir.
      2. daha büyük ± 60 Hz bir sapma (yaklaşık 0.5 olmasını sağlamak için alan haritaları incelemekgörüntü boyunca 3 Tesla milyon başına parçalar). Varsa, shimming için alternatif bir yaklaşım benimsemek (farklı bir yöntem, VOI farklı yerleşim, vb.).
      3. nütasyon açı haritalarının hesaplanması için 3D veri elde. Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 2'de verilmektedir.
      4. Nominal nütasyon açısı aşırı sapma hiçbir alanları vardır emin olmak için saha haritaları inceleyin. Bu protokolde kullanılan RF bakliyat için anma nütasyon açısı ± 30% daha fazla sapmalar aşırı kabul edilir.
    5. QMRI Veri Edinme
      1. Bir inversiyon kurtarma sırasını kullanarak, T 1 hesaplanması için 3D görüntüler elde edin. Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 3'te sunulmaktadır.
      2. Bu parametre abbrevia olduğu; (FS yağ sinyal bastırma mevcudiyetinde t 1 ölçüm tekrarted T 1, FS).
      3. Çoklu spin-eko sekansı kullanarak, T 2 hesaplanması için tek dilim görüntüler elde. Tablo 3'te sunulan görüntüleme parametrelerini kullanın.
      4. Fs (t 2, FS) varlığında, T2 ölçümü tekrarlanır.
      5. FS ile darbeli doygunluk dizisi ve Tablo 4'te verilen görüntüleme parametreleri kullanılarak, QMT parametrelerinin hesaplanması için 3D görüntüler elde edin.
      6. difüzyon ağırlıklı görüntülerde bir dizi kullanarak, difüzyon tensör parametrelerinin hesaplanması için çok kesitli veri elde. Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 4'te verilmektedir.
      7. Altı gradient-eko görüntüleri bir dizi kullanarak, yağ / su görüntülerin hesaplanması için 3D veri elde. Bu çalışmalarda kullanılan görüntüleme parametreleri Tablo 5 'de verilmektedir.
    6. QMRI Protokolü Tamamladıktan Sonra
      1. emin olunTüm görüntüler potansiyel düzeltilebilir eserler için onları inceleyerek ve yeterli sinyal-gürültü oranı ölçerek uygun kalitede.
      2. Her qMRI veri kümesi için, resim serisi ilgi (ROI) çeşitli bölgeleri tanımlamak ve adım 3.5.1 ve 3.5.2 edinilen T 1 bağımlı veri (örneğin ilgili parametrenin bir fonksiyonu olarak bir sinyal incelemek, TI bir fonksiyonu olarak sinyal arsa ve veri adım 4.1.2 aşağıda listelenen inversiyon recovery fonksiyonu) izleyin emin olun.
      3. manyetik olarak duyarlı nesneler için kişisel bir tarama tamamladıktan sonra, MR odaya girin. , Mıknatıstan katılımcıyı çıkarmak için tüm askıları ve dolgu kaldırmak ve MR tarayıcı ve MR odası çıkışta katılımcıyı yardımcı olur.
      4. işlenmek üzere yerel iş istasyonunda yerel sağlık gizlilik yasalarına, uyumlu yöntemleri kullanarak, veri aktarımı; veri Tıp (DICOM) dosyaları veya satıcı Dijital Görüntüleme Communications olarak ihraç edilebilir'Nin mülkiyet biçimi (Bu protokolde kullanılan yöntem).

    4. qMRI Verileri Analiz

    1. Parametrik Maps hesaplayın
      1. bilimsel hesaplama ve görüntü analizi için tasarlanmış bir bilgisayar programı kullanın. görüntüdeki sinyal yoğunluklarının bir histogram inceleyerek, gürültü alanlarından sinyal alanları delineates bir sinyal eşik tabanlı görüntü maskesi oluşturur. görüntülerin sinyal kısımlarında her piksel için aşağıdaki adımları tamamlayın.
      2. Her inversiyon süresi (TI) için sinyal yoğunluğu S ölçerek T 1 verileri analiz edin. Ardından, azaltılmış ön gecikme modeli ile inversiyon-kurtarma S değerleri uygun:

        figure-protocol-10429

        M 0 denge durumuna da mıknatıslanma temsil eden bir sinyal yoğunluğu olduğu, S f, inversiyon oranıve TD öncesi gecikme zamanı. Ardından, FS, T 1, FS ile sürekli boyuna relaksasyon zamanı belirlenmesini sağlayan aynı model FS ile veri sığdırmak.
      3. Her TE de S ölçerek t 2 verileri analiz edin. Sonra, bir mono-üstel bozulma modeli veri sığdırmak:

        figure-protocol-10998

        burada N başlangıçta ofset sinyaldir. Okuyucu da, aşağıda bu gibi bir çok-üstel modeli verileri, uygun karar verebilir:

        figure-protocol-11224

        J üstel bileşenleri ve, K ve T, 2J sayısı olduğu bir bileşen TH J bağlantılı sinyal fraksiyonu ve T2 değerleridir. Ya da, okuyucu negatif olmayan bir en küçük kareler (NNLS) yöntemini 3 kullanabilir. latter durumda, Multi-üstel Gevşeme Analizi (MERA) araç 33 serbestçe kullanılabilir; diğer programlar da mevcuttur. ve FS olmadan veri bu analizleri tekrarlayın.
      4. QMT verileri analiz etmek, offset her ışınlama gücü ve frekans için S ölçün. Nütasyon açısı haritaları kullanarak (aşağıdaki denklemde Ê 1 ile temsil edilir), nominal ışınlama güçleri düzeltin. Uygulanan offset frekansları ayarlamak için B 0 haritalar kullanılarak frekans uzaklıklar (aşağıdaki denklemde Δ f) düzeltin. Ardından, aşağıdaki modele 34,35 veri sığdırmak

        figure-protocol-12243

        serbest su havuzu uzunlamasına gevşeme oranı serbest su havuzuna makromoleküler havuzundan kur nerede, (1 s -1 olduğu varsayılır) makromoleküler havuz boyuna gevşeme oranı, PSR olduğunu olduğunu T Ücretsiz su havuzu 2 ve ω 1CWPE doygunluk darbesinin ortalama gücüdür. Henkelman ve arkadaşları 34,35 çalışmalarının tarif edildiği gibi makromoleküler havuz uzunlamasına manyetizasyon doyma oranı, bir süper-Lorentz modeli ile açıklanmaktadır.
      5. DTI verileri analiz etmek için, ilk olarak uygun olmayan difüzyon ağırlıklı görüntüye her difüzyon ağırlıklı görüntü kaydetmek için bir afin dönüşüm algoritması 36 kullanın. Sonra, her bir piksel için, olmayan difüzyon ağırlıklı görüntüde ve her difüzyon ağırlıklı yönde S değerlerini ölçün. difüzyon kodlama yönde oluşan bir matris oluşturur. Çok değişkenli, ağırlıklı en küçük kareler regresyon kullanılarak difüzyon kodlama matrisi ve form D sinyal verilerini geriler. Köşegenleştirme D özdeğerler ve özvektörler bir büyüklük-sıralama yapmak ve. Sonra da ortalama yayılma (MD) hesaplamak:

        Equation5

        nerede λ 1, λ 2, ve λ 3 difüzyon tensör özdeğerleridir. Ayrıca olarak fraksiyonel anizotropi (FA) hesaplamak:

        figure-protocol-13736
      6. (Https://github.com/welcheb/FattyRiot ücretsiz indirmek için bu tür FattyRiot algoritması olarak) kimyasal kayma dayalı su ve yağ sinyallerini ayıran bir nicel bir yaklaşım kullanarak FWMRI verileri analiz edin.
    2. Analiz için İlgi Bölgeleri tanımlayın
      1. (Ilgi her kasın sınırlarını tanımlayarak) anatomik görüntülerde İB'leri belirtin. Bir örnek, Şekil 1 'de gösterilmiştir.
      2. qMRI görüntülerin matris boyutuna uyacak şekilde yeniden boyutlandırmak İB'leri. Gerekirse, katılımcı hareket ederse (örneğin qMRI harita maç ROI hizasını ayarlamaksatın almalar arasında, ROI konumunun bir çeviri), kas sınırları örtüşen önlemek için gerekli olabilir.
      3. Her ROI inceleyin. Gerekirse, hiçbir piksel kısmi hacim eserler olmayan kasılma doku ve akış eserler içeren dahil olmasını sağlamak; örnekler için bakınız Şekil 1 ediniz.
      4. Seçilen ROI içindeki tüm piksel qMRI değerlerinin ortalama ve standart sapma hesaplayın.

    Sonuçlar

    Şekil 1 polimiyozit bir hastanın orta uyluk edinilen temsilcisi eksenel anatomik görüntüleri gösterir. Ayrıca şim hacminin de-düzlem projeksiyon konumudur gösterilmiştir. 7 - Her qMRI yöntemi için temsili parametre haritaları, bu aynı hastadan alınan tüm Şekil 2 sağlanmaktadır.

    Şekiller 2A ve 2B, sırasıyla Δ B ...

    Tartışmalar

    Böyle müsküler distrofi ve idiyopatik inflamatuar miyopatilerde olarak kas hastalıkları görülme sıklıklarının nadir bireysel varlıklar olarak, etiyolojisinde heterojen ve hastalıkların grubunun oluşturmaktadır. Örneğin, Duchenne müsküler distrofi - müsküler distrofi en yaygın biçimi - 1 3.500 canlı erkek bebek doğumlarının 37,38 insidansı vardır; dermatomiyozit, bu protokol uygulanmış olduğu 100,000 39 1 arasında bir oranda bulunur. Bu hastalıkların yüksek genel...

    Açıklamalar

    None of the authors has a financial conflict of interest to report.

    Teşekkürler

    We acknowledge grant support from the National Institutes of Health: NIH/NIAMS R01 AR050101 (BMD), NIH/NIAMS R01 AR057091 (BMD/JHP), NIH/NIBEB K25 EB013659 (RDD), and the Vanderbilt CTSA award RR024975. We also thank the reviewers for the comments and the subject for participating in these studies.

    Malzemeler

    NameCompanyCatalog NumberComments
    Name of Reagent/ EquipmentCompanyCatalog NumberComments/Description
    3T human MRI systemPhilips Medical Systems (Best, the Netherlands)Achieva/Intera
    Cardiac phased array receive coilPhilips Medical Systems
    Pillows, straps, bolsters, and other positioning devices
    Computer with MATLAB softwareThe Mathworks, Inc (Natick, MA)r. 2014

    Referanslar

    1. Wokke, B. H., et al. Comparison of Dixon and T1-weighted MR methods to assess the degree of fat infiltration in duchenne muscular dystrophy patients. J Magn Reson Imaging. 38 (3), 619-624 (2013).
    2. Carr, H., Purcell, E. Effects of diffusion on free precession in NMR experiments. Phys Rev. 94, 630-638 (1954).
    3. Whittall, K. P., MacKay, A. L. Quantitative interpretation of NMR relaxation data. Journal of Magnetic Resonance. 84 (1), 134-152 (1989).
    4. Park, J. H., et al. Dermatomyositis: correlative MR imaging and P-31 MR spectroscopy for quantitative characterization of inflammatory disease. Radiology. 177 (2), 473-479 (1990).
    5. Park, J. H., et al. Magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy provide unique quantitative data useful in the longitudinal management of patients with dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 37 (5), 736-746 (1994).
    6. Park, J. H., et al. Use of magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy to detect and quantify muscle dysfunction in the amyopathic and myopathic variants of dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 38 (1), 68-77 (1995).
    7. Huang, Y., et al. Quantitative MR relaxometry study of muscle composition and function in Duchenne muscular dystrophy. J Magn Reson Imaging. 4 (1), 59-64 (1994).
    8. Kim, H. K., et al. T2 mapping in Duchenne muscular dystrophy: distribution of disease activity and correlation with clinical assessments. Radiology. 255 (3), 899-908 (2010).
    9. Arpan, I., et al. T2 mapping provides multiple approaches for the characterization of muscle involvement in neuromuscular diseases: a cross-sectional study of lower leg muscles in 5-15-year-old boys with Duchenne muscular dystrophy. NMR in Biomedicine. 26 (3), 320-328 (2013).
    10. Fan, R. H., Does, M. D. Compartmental relaxation and diffusion tensor imaging measurements in vivo in λ-carrageenan-induced edema in rat skeletal muscle. NMR in Biomedicine. 21 (6), 566-573 (2008).
    11. Sled, J. G., Pike, G. B. Quantitative interpretation of magnetization transfer in spoiled gradient echo MRI sequences. J Magn Reson. 145 (1), 24-36 (2000).
    12. Gochberg, D. F., Gore, J. C. Quantitative magnetization transfer imaging via selective inversion recovery with short repetition times. Magn Reson Med. 57 (2), 437-441 (2007).
    13. Li, K., et al. Optimized inversion recovery sequences for quantitative T1 and magnetization transfer imaging. Magn Reson Med. 64 (2), 491-500 (2010).
    14. Louie, E. A., Gochberg, D. F., Does, M. D., Damon, B. M. Magnetization transfer and T2 measurements of isolated muscle: effect of pH. Magn Reson Med. 61 (3), 560-569 (2009).
    15. Sinclair, C. D. J., et al. Quantitative magnetization transfer in in vivo healthy human skeletal muscle at 3 T. Magn Reson Med. 64 (6), 1739-1748 (2010).
    16. Sinclair, C., et al. Multi-parameter quantitation of coincident fat and water skeletal muscle pathology. Proc 21st Ann Meeting ISMRM. , (2013).
    17. Bryant, N., et al. Multi-parametric MRI characterization of inflammation in murine skeletal muscle. NMR Biomed. 27 (6), 716-725 (2014).
    18. Aisen, A. M., Doi, K., Swanson, S. D. Detection of liver fibrosis with magnetic cross-relaxation. Magn Reson Med. 31 (5), 551-556 (1994).
    19. Kim, H., et al. Induced hepatic fibrosis in rats: hepatic steatosis, macromolecule content, perfusion parameters, and their correlations-preliminary MR imaging in rats. Radiology. 247 (3), 696-705 (2008).
    20. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys J. 66 (1), 259-267 (1994).
    21. Heemskerk, A., Strijkers, G., Drost, M., van Bochove, G., Nicolay, K. Skeletal muscle degeneration and regeneration following femoral artery ligation in the mouse: diffusion tensor imaging monitoring. Radiology. 243 (2), 413-421 (2007).
    22. Zaraiskaya, T., Kumbhare, D., Noseworthy, M. D. Diffusion tensor imaging in evaluation of human skeletal muscle injury. J Magn Reson Imaging. 24 (2), 402-408 (2006).
    23. Qi, J., Olsen, N. J., Price, R. R., Winston, J. A., Park, J. H. Diffusion-weighted imaging of inflammatory myopathies: polymyositis and dermatomyositis. J Magn Reson Imaging. 27 (1), 212-217 (2008).
    24. McMillan, A. B., Shi, D., Pratt, S. J., Lovering, R. M. Diffusion tensor MRI to assess damage in healthy and dystrophic skeletal muscle after lengthening contractions. J Biomed Biotech. , (2011).
    25. Scheel, M., et al. Fiber type characterization in skeletal muscle by diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 26 (10), 1220-1224 (2013).
    26. Kaufman, L. D., Gruber, B. L., Gerstman, D. P., Kaell, A. T. Preliminary observations on the role of magnetic resonance imaging for polymyositis and dermatomyositis. Annalsrheumatic Dis. 46 (8), 569-572 (1987).
    27. Dixon, W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology. 153 (1), 189-194 (1984).
    28. Glover, G. H. Multipoint Dixon technique for water and fat proton and susceptibility imaging. J Magn Reson Imaging. 1 (5), 521-530 (1991).
    29. Berglund, J., Kullberg, J. Three-dimensional water/fat separation and T2* estimation based on whole-image optimization--application in breathhold liver imaging at 1.5 T. Magn Reson Med. 67 (6), 1684-1693 (2012).
    30. Gloor, M., et al. Quantification of fat infiltration in oculopharyngeal muscular dystrophy: Comparison of three MR imaging methods. J Magn Reson Imaging. 33 (1), 203-210 (2011).
    31. Fischmann, A., et al. Quantitative MRI and loss of free ambulation in Duchenne muscular dystrophy. J Neurol. 260 (4), 969-974 (2013).
    32. Li, K., et al. Multi-parametric MRI characterization of healthy human thigh muscles at 3.0 T - relaxation, magnetization transfer, fat/water, and diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 27 (9), 1070-1084 (2014).
    33. Morrison, C., Stanisz, G., Henkelman, R. M. Modeling magnetization transfer for biological-like systems using a semi-solid pool with a super-Lorentzian lineshape and dipolar reservoir. J Magn Reson Series B. 108 (2), 103-113 (1995).
    34. Li, J. G., Graham, S. J., Henkelman, R. M. A flexible magnetization transfer line shape derived from tissue experimental data. Magn Reson Med. 37 (6), 866-871 (1997).
    35. Mangin, J. F., Poupon, C., Clark, C., Le Bihan, D., Bloch, I. Distortion correction and robust tensor estimation for MR diffusion imaging. Med Image Anal. 6 (3), 191-198 (2002).
    36. Moser, H. Duchenne muscular dystrophy: pathogenetic aspects and genetic prevention. Hum Genet. 66 (1), 17-40 (1984).
    37. van Essen, A. J., Busch, H. F., te Meerman, G. J., ten Kate, L. P. Birth and population prevalence of Duchenne muscular dystrophy in The Netherlands. Hum Genet. 88 (3), 258-266 (1992).
    38. Bendewald, M. J., Wetter, D. A., Li, X., Davis, M. P. Incidence of dermatomyositis and clinically amyopathic dermatomyositis: A population-based study in olmsted county, minnesota. Arch Dermatol. 146 (1), 26-30 (2010).
    39. Carlier, P. G. Global T2 versus water T2 in NMR imaging of fatty infiltrated muscles: different methodology, different information and different implications. Neuromuscul Disord. 24 (5), 390-392 (2014).
    40. Foley, J. M., Jayaraman, R. C., Prior, B. M., Pivarnik, J. M., Meyer, R. A. MR measurements of muscle damage and adaptation after eccentric exercise. J Appl Physiol. 87 (6), 2311-2318 (1999).
    41. Garrood, P., et al. MR imaging in Duchenne muscular dystrophy: quantification of T1-weighted signal, contrast uptake, and the effects of exercise. J Magn Reson Imaging. 30 (5), 1130-1138 (2009).
    42. Bratton, C. B., Hopkins, A. L., Weinberg, J. W. Nuclear magnetic resonance studies of living muscle. Science. 147, 738-739 (1965).
    43. Fleckenstein, J. L., Canby, R. C., Parkey, R. W., Peshock, R. M. Acute effects of exercise on MR imaging of skeletal muscle in normal volunteers. AJR Am J Roentgenol. 151 (2), 231-237 (1988).
    44. Williams, S., Heemskerk, A., Welch, E., Damon, B., Park, J. The quantitative effects of inclusion of fat on muscle diffusion tensor MRI measurements. J Magn Reson Imaging. 38 (5), 1292-1297 (2013).
    45. Hernando, D., et al. Removal of olefinic fat chemical shift artifact in diffusion MRI. Magn Reson Med. 65 (3), 692-701 (2011).
    46. Willcocks, R. J., et al. Longitudinal measurements of MRI-T2 in boys with Duchenne muscular dystrophy: effects of age and disease progression. Neuromuscul Disord. 24 (5), 393-401 (2014).
    47. Poon, C. S., Henkelman, R. M. Practical T2 quantitation for clinical applications. J Magn Reson Imaging. 2 (5), 541-553 (1992).
    48. Does, M. D., Gore, J. C. Complications of nonlinear echo time spacing for measurement of T2. NMR Biomed. 13 (1), 1-7 (2000).
    49. Poon, C. S., Henkelman, R. M. 180° refocusing pulses which are insensitive to static and radiofrequency field inhomogeneity. J Magn Reson. 99 (1), 45-55 (1992).
    50. Hollingsworth, K. G., de Sousa, P. L., Straub, V., Carlier, P. G. Towards harmonization of protocols for MRI outcome measures in skeletal muscle studies: consensus recommendations from two TREAT-NMD NMR workshops, 2 May 2010, Stockholm, Sweden, 1-2 October 2009, Paris, France. Neuromuscul Disord. 22, S54-S67 (2010).
    51. Underhill, H. R., Rostomily, R. C., Mikheev, A. M., Yuan, C., Yarnykh, V. L. Fast bound pool fraction imaging of the in vivo rat brain: Association with myelin content and validation in the C6 glioma model. Neuroimage. 54 (3), 2052-2065 (2011).
    52. Smith, S. A., et al. Quantitative magnetization transfer characteristics of the human cervical spinal cord in vivo: application to adrenomyeloneuropathy. Magn Reson Med. 61 (1), 22-27 (2009).
    53. Li, K. D. R., Dortch, R. D., Gochberg, D. F., Smith, S. A., Damon, B. M., Park, J. H. Quantitative magnetization transfer with fat component in human muscles. Proc. 20th Ann Meeting ISMRM. , (2012).
    54. Damon, B. M. Effects of image noise in muscle diffusion tensor (DT)-MRI assessed using numerical simulations. Magn Reson Med. 60 (4), 934-944 (2008).
    55. Damon, B. M., Buck, A. K. W., Ding, Z. Diffusion-tensor MRI-based skeletal muscle fiber tracking. Imaging Med. 3 (6), 675-687 (2011).
    56. Froeling, M., Nederveen, A. J., Nicolay, K., Strijkers, G. J. DTI of human skeletal muscle: the effects of diffusion encoding parameters, signal-to-noise ratio and T2 on tensor indices and fiber tracts. NMR in Biomedicine. 26 (11), 1339-1352 (2013).
    57. Basser, P. J., Pajevic, S. Statistical artifacts in diffusion tensor MRI (DT-MRI) caused by background noise. Magn Reson Med. 44 (1), 41-50 (2000).
    58. Anderson, A. W. Theoretical analysis of the effects of noise on diffusion tensor imaging. Magn Reson Med. 46 (6), 1174-1188 (2001).
    59. Saupe, N., White, L. M., Stainsby, J., Tomlinson, G., Sussman, M. S. Diffusion tensor imaging and fiber tractography of skeletal muscle: optimization of B value for imaging at 1.5 T. AJR Am J Roentgenol. 192 (6), W282-W290 (2009).
    60. Levin, D. I., Gilles, B., Madler, B., Pai, D. K. Extracting skeletal muscle fiber fields from noisy diffusion tensor data. Med Image Anal. 15 (3), 340-353 (2011).
    61. Sinha, U., Sinha, S., Hodgson, J. A., Edgerton, R. V. Human soleus muscle architecture at different ankle joint angles from magnetic resonance diffusion tensor imaging. J Appl Physiol. 110 (3), 807-819 (2011).
    62. Jones, D. K., Cercignani, M. Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data. NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).
    63. Hamilton, G., et al. In vivo characterization of the liver fat 1H MR spectrum. NMR Biomed. 24 (7), 784-790 (2011).
    64. Hernando, D., Kellman, P., Haldar, J. P., Liang, Z. P. Robust water/fat separation in the presence of large field inhomogeneities using a graph cut algorithm. Magn Reson Med. 63 (1), 79-90 (2010).
    65. Hernando, D., Hines, C. D., Yu, H., Reeder, S. B. Addressing phase errors in fat-water imaging using a mixed magnitude/complex fitting method. Magn Reson Med. 67 (3), 638-644 (2012).

    Yeniden Basımlar ve İzinler

    Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

    Izin talebi

    Daha Fazla Makale Keşfet

    T pSay 118DT MRIMTFWMRIatrofiya de i tirmebiyofizik temellerin rom sk ler bozukluklarinflamatuar miyopatilerkas distrofisi

    This article has been published

    Video Coming Soon

    JoVE Logo

    Gizlilik

    Kullanım Şartları

    İlkeler

    Bize Ulaşın

    KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

    JoVE HABER BÜLTENLERİ

    Araştırma

    Eğitim

    Yazarlar

    Kütüphaneciler

    JoVE Hakkında

    Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır