Bu çalışmanın parçaları, QC ve hiperkinetik bozukluğu olan hastaların verilerine uygulamada bozuk gradyan yönleri için düzeltme üzerinde çalışma yani Avrupa HD ağ (EHDN projesi 070) tarafından desteklenmiştir. Bu belirli çalışmada MRI taramaları Londra sitesi TRACK-HD kohort bir parçası olarak satın alındı.

Analiz Yöntemleri: Ön ve Artişleme Voxelwise algılama nedeniyle - - izotropik ya da anizotropik ya, ilgili vokselleri için yayvan veya yassı difüzyon tensör sonuçlanan aşağıdaki protokol görevi olabilir beyaz cevher yolları içinde voxelwise difüzyon özelliklerini analiz etmektir. Voksel Tensörlerin parametre FA-haritaların hesaplama veya fibertracts belirlenmesi (Şekil 1) ya için kullanılır. Aşağıda gösterildiği gibi analiz sonuçları elde etmek için, yazılım paketi Tensör Görüntüleme ve Fiber İzleme (Tift) 17 kullanın. Tift aşağıdaki gereksinimleri için analiz araçları sunar: <ul><li> DTI ölçümleri, örneğin FA-haritalar, açısından analizi </li><li> stereotaksik normalleşme </li><li> FA açısından veya diğer DTI ölçümler grup karşılaştırma </li><li> FT çeşitli analizi yaklaşımları </li><li> Grup FT D ortalamaTI verileri ve ilgili istatistiksel analizi. </li></ul> Bu özellikler bir yazılım ortamında 17,29,30,31 içinde analizler çeşitli sağlar. Tift yazılım DTI veri analizinde yeni seçenekler için geliştirme aşamasında sürekli olarak. Şekil 2 nasıl grup seviyesinde DTI verileri analiz etmek için iki tamamlayıcı yaklaşımlarla mekansal normalleştirme sonra, nihayet grup seviyesinde konu örnekleri arasındaki farklılıklar, sağlıklı kontrollere göre örneğin hastalıklı beyinleri elde etmek WBSS tarafından ve TFAS her iki yani şematik bir bakış sunuyor. TFAS önceden tanımlanmış fibertracts dayanmaktadır ise Burada, WBSS, grup seviyesinde farklılıklar olduğu bölgelerde bir voxelwise tarafsız algılama amaçlamaktadır; alanlarda başlayan TFAS ya serbestçe seçilebilir veya WBSS sonuçları (`noktaları` bir elde edilebilir önemli ölçüde) FA değiştirdi. FA-haritaların Bireysel boyuna göre algılama yapılırilgin stereotaksik hizalama sonra farklı zaman noktalarında ölçüm FA-haritalarında ting farklılıklar (Şekil 2). <ol><li> Bozuk gradyan yönleri için düzeltme dahil olmak üzere kalite kontrol (QC) Bozuk miktarlar halinde satın alma, yani sırasında hareket bozuklukları durumunda, bir SNR artış tensör hesabı için tek gradyan yönleri (GD) atlayarak elde edilir. Bu amaçla, bir kalite kontrol (QC) algoritması 32 geliştirilmiştir. Kısacası, cilt bozuk içeriyordu taramalar için, bir SNR artış tek gradyan yönleri tensör tahmini önce her seferinde bir ihmal elde edilir: Her GD için, ağırlıklı varyanstaki açı ile ağırlıklandırılarak sırayla kalan tüm yönlerden hesaplanır oldukları dizin GD farklıydı. <ol><li> Azalma şiddeti gösteren en az bir dilim GD tespit ederek bir eser düzeltme yapın, yani hareket eserler kendiliğinden su neden<html> bject hareketi (Şekil 3, üst panel). Herhangi bir difüzyon ağırlıklı birim için, her bir dilim için ortalama yoğunluğu hesaplamak ve ağırlıklı ortalama bir yaklaşım kullanarak tüm diğer birimler aynı dilim ile yoğunluğu karşılaştırma - ağırlık faktörü iki GD vektörlerin nokta ürünüdür <img alt="Denklem 8" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq8.jpg" /> : <img alt="Denklem 9" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq9.jpg" /> <img alt="Denklem 10" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq10.jpg" /> <img alt="Denklem 11" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq11.jpg" /> gözlem altında dilimin aritmetik ortalama yoğunluk gösterir ve427eq12.jpg &quot;/ karşılaştırma için&gt; bir dilim. Bağıl ortalama yoğunluk sapması <img alt="Denklem 13" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq13.jpg" /> GD nokta ürünü ağırlıklı. Böylece, küresel bir parametre tanımlamak için: <img alt="Denklem 14" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq14.jpg" /> her dilim slicewise karşılaştırmalar en az yansıtır. </li><li> S, belirli bir eşik değerinin (bu örnekte, 0.8 bir eşik bu amaç için kullanılır) altında ise, bütün bu hacim, ortadan kaldırmak veya GD. 0.8 bir eşik Şekil 3 sagital rekonstrüksiyon hareket eserler görünür göstermektedir. Istikrarlı bir çözüm 32 olarak kabul edilir ve QC algoritması tarafından algılanır. Bu örnekte, GD sayısı (Şekil 3c mavi nokta) dışında, 17 S karşılık gelen kırmızı çizgi altındaydı = 0.8 ve siteld ortadan. Bir bütün çalışma için bir birim eleme istatistik bir örneği Şekil 3B &#39;de sunulmaktadır. Bu örnek teşkil eden çalışmada, 29 presemptomatik HD deneklerin DTI verileri 30 kontroller DTI verileri ile karşılaştırılmıştır. Bu algoritma daha başka ayrıntıları, 32, 33 olarak sunulmuştur. </li></ol></li><li> Ön işleme ve mekansal normalleşme <ol><li> Eko-planar görüntüleme veri girdap akımları bağlı geometrik çarpıklıkların düzeltilmesi 34 önerdiği yöntemle ayarlar yapın. </li><li> Stereotaksik normalleştirilmesi için, bir çalışma-spesifik (b = 0) oluşturabilir - şablon olarak ve daha önce tarif edildiği gibi bir 17,28,31 FA-şablonu. Temel olarak, bir tam doğrusal olmayan bir stereotaksik normalleştirme adet deformasyon bileşenden oluşur. Sonuç olarak, ortaya çıkan difüzyon tensör <img alt="Denklem 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> her bir voksel i rotat olmak zorundadır(Şekil 4) Yukarıda listelenen tüm rotasyonlar göre ed: <ol class="lroman"><li> Şekil 4a temel koordinat çerçeveleri hizalamak için katı bir beyin dönüşüm gösterir. Dönme <img alt="Denklem 16" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq16.jpg" /> temel koordinat çerçevesi için hizalama kaynaklanan uygulanmalıdır <img alt="Denklem 17" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq17.jpg" /></li><li> Şekil 4b önemli noktalara göre doğrusal bir deformasyon gösterir. Özvektörler bileşenleri <img alt="Denklem 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> doğrusal deformasyon S (beyin bölgesi s, a = 1 ... 6 bağlıdır) altı normalleştirme parametrelerine göre adapte edilmesi gerekir. v, w j </sub&gt;&#39;&#39; &#39;= S, V, W J&#39;&#39;&#39; W = 1,2,3 ve j = x, y, z. </li><li> Şekil 4c, doğrusal olmayan beyin şekil farkları dengeleme, doğrusal olmayan bir normalleştirme gösterir. 3-D vektör vardiya 3-D voksel dizinin her voksel için ayrı bir dönüşüme giden her voksel için farklıdır <img alt="Denklem 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /> .) Standart trigonometri 3-D vektör vardiya neighbored voksellerin özvektörleri arasındaki yönlü ilişkileri korumak için 16 kavramlarını takip sonucu, her voksel için bağımsız bir rotasyon matrisi verir. Böylece, iki neighbored vokseller farklı vardiya ilgili özvektörler bir dönüş yol. Tensör uyum için dilatasyon matrisler kullanın <img alt="Denklem 15" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq15.jpg" /> her vokselinçevreleyen vokselleri. <img alt="Denklem 19" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq19.jpg" /> <img alt="Denklem 20" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq20.jpg" /> bileşenleri; <img alt="Denklem 18" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq18.jpg" /></li></ol> Tüm normalleşme süreci iteratif, bir tarayıcı-ve sıra özel (b = 0) oluşturmak yani - şablon ilk adım bu çalışma için aritmetik (b = 0) ortalayarak - lineer dönüşüm sonra tüm konularda hacimleri elle göre yerler ayarlayın. Bu ilk normalleştirme sonra, normalleşme matrisler optimize etmek için geliştirilmiş şablonları oluşturabilir. Aşağıdaki adımlar 1.2.3 kadar 1.2.5 için Şekil 5a şematik görüntülendi. </li><li> Bu bireysel normalleşme işlemden sonra (stEP (I) - şablonları T 1) - DTI veri I 0), tek tek tüm DTI verileri bir çalışma özgü oluşturmak için ayarlar (- şablon ve FA-şablonu (adım (ii B = 0)) kullanın. Bir FA-şablonuna olmayan afin kaydı olarak avantajı göre daha fazla kontrast sağladığı vardır (b = 0) görüntüleri 10, tüm tek tek hastaların FA-haritalar ve kontrol edilen ortalama ile bir FA-şablonu tanımlayabilirsiniz. </li><li> İkinci adımda, Ashburner ve Friston 35 temel fikirlerini takip, bir doğrusal olmayan MNI normalleşme DTI veri (adım (iii)) FA-haritanın bölgesel yoğunlukları arasındaki uyumsuzluk takılacak en aza indirerek ve setleri gerçekleştirmek kareleri alınmış farkların (X 2) göre FA-şablon - bu şekilde, DTI verileri I 1 edinin. </li><li> Bu verilere dayanarak, yeni şablonlar T 2 (adım (iv)) elde edilir. Bu bireysel FA-haritalar ve t arasındaki ilişki kadar işlemi tekrarlayın iteratifo FA-şablon&gt; 0.7 olduğunu. Genellikle bu iki yineleme sonra ulaşılır. </li></ol></li><li> Tüm beyin temelli mekansal istatistik Aşağıdaki adımlar 1.3.5 için 1.3.1 Şekil 5b şematik olarak görüntülendi. <ol><li> 1.2 normalleştirme işlemi ile ilgili olarak normalize DTI veri FA-haritalar hesaplayın. yön bilgisi (adım (i)) korumak amacıyla. </li><li> Voxelwise istatistiksel karşılaştırma önce bir ön işleme adım olarak, bireysel normalize FA-haritalar için bir yumuşatma filtre (adım (ii)) geçerlidir. Yumuşatma için, filtre boyutu DTI veri analizi 36 sonuçlarını etkiler gerçeği ayrıntılı olarak, verileri işlemek için kullanılan filtrenin genişliği beklenen farkın büyüklüğüne uygun olmalıdır belirten eşleştirilmiş filtre teoremi uygulanmasını gerektirir nörodejeneratif hastalıklarda (örneğin 28) DTI verilerine önceki uygulamalarda. </li><li> Istatistiksel comp gerçekleştirinStudent t-testi ile hasta grupları ve ilgili kontrol grubu voxelwise arasında Arison, (adım (iii her voksel ayrı ayrı, FA-haritalar &#39;kontrollerin FA değerleri ile FA-haritalar ve hasta yakınlarının FA değerleri karşılaştırmak yani )). Kortikal gri cevher 0.2 37 FA değerleri göstermesi 0.2 aşağıda FA değerleri hesaplama için kabul edilmez. </li><li> İstatistiksel sonuçlar yanlış-keşif-oranı (FDR) p algoritması &lt;0.05 38 (adım (iv)) kullanılarak çoklu karşılaştırmalar için düzeltilmesi gerekir. 512 bir eşik küme boyutu yol açan, izole vokselleri veya düzeltme çekirdek büyüklüğü aralığında voksellerden küçük izole gruplar ortadan - alfa hata daha da azaltılması bir mekansal korelasyon algoritması (adım (v) kümeleme) tarafından yapılacak olan vokselleri. </li><li> Bir morfolojik arka plan (adım (v)) üzerindeki sonuçlarını görüntülemek için, aritmetik MNI alanı ve ortalama ayarlayan 3-D T1 ağırlıklı veri normalleştirmek. Bu normalleşme p gerçekleştirinDTG verilere uygulanan normalleştirme benzer şekilde bir çalışma-belirli bir şablon kullanılarak rocedure 17 belirler. </li></ol></li></ol> Şekil 6 ALS hastaları vs kontrollerin tüm beyin temelli mekansal istatistik (WBSS) sonuçları göstermektedir. Şekil 6a bir sagital azalmış FA değerlerin yerel maksimum gösterir, coronar ve eksenel görünümü (p &lt;0.01 eşiklenir birden için düzeltilmiş karşılaştırmalar). Şekil 6b TFAS için temel olarak kullanılan kortikospinal sisteminde başlangıç ​​noktaları ile eğik FT gösterir. Şekil 6c bir ALS hastalarının örnek ve eşleştirilmiş kontrollerde arasında mekansal istatistik (WBSS) tabanlı tüm beyin tarafından tespit FA-haritalarda grup farklılıklar göstermektedir bir slicewise görselleştirme. <ol start="4"><li> Traktografi ve tractwise fraksiyonel anizotropi istatistikler (TFAS) Şekil 7, 1 &#39;de tarif edildiği gibi TFAS de dahil olmak üzere, grup tabanlı FT işlemi göstermektedir.4.1 1.4.4 kadar. <ol><li> Grup tabanlı algoritmalar FT uygulamak için, DTG oluşturmak veri birlikte daha önce 17 tarif edilen yöntemlere göre, hasta verilerini ve kontrollerden &#39;veri kümeleri, ortalama olarak. Bu ortalama 16 tarif tekniklerine göre normalleşme sürecinde korunur yönelim bilgilerin dikkatli tedavi gerektirir - detay 30 görmek için. </li><li> Bir düzene izleme tekniği 31 uygulanarak konusu grupların ortalama DTI veri setleri traktografi yapın. Ardışık FT analizi için temel olan tüm beyin temelli FA analizleri ile yerel maksimum bitişik el tanımlanan tohum noktaları belirlemek. Tohumların belirlenmesinden sonra, traktografi gerçekleştirmek ve aşağıdaki TFAS 30 için bir grup özel maske olarak tarif liflerin vokselleri tanımlar. </li><li> Traktografi sonuçları ölçmek için, inci kullanılarak TFAS tekniğini uygulamakortalama DTI veriler oluşturulan e lif yolları hasta ve kontrol &#39;FA-haritalar arasında bir karşılaştırma katkıda voksellerin seçimi için her grup (hasta veri ve kontrol verileri bir araya) tüm konuların ayarlar. </li><li> Student t-testi ile istatistiksel analiz için 0.2 üzerinde bir FA değeri ortaya çıkan vokselleri düşünün. </li><li> İsterseniz, TFAS teknik, ortalama yayınım gibi türetilmiş DTI ölçümleri, (MD), radyal anizotropi, eksenel anizotropi, vb (bir örnek için, 28) için uygulanabilir. </li><li> Sonuçlar MNI-normalize 3-D T1 ağırlıklı veri setleri oluşan morfolojik arka plan üzerinde görüntülenir </li></ol></li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

DTG veri denekler arası ortalama sırasıyla difüzyon genliği (FA bilgilerin kullanılması ile) ve yayılma yönü (FT dayalı olarak) ile ilgili olarak elde edilebilir. FA haritaların ortalama WBSS ve TFAS tarafından konu grupların istatistiksel karşılaştırma için izin verir. Bu metodolojik çerçeve arası konu ortalama ve grup karşılaştırma ile DTI tekniklerine giriş yapılıyor. Stereotaksik normalleştirme ve grup düzeyinde FA haritaların karşılaştırılması konu grupları arasındaki farklı...

Insan beyninde difüzyon tensör görüntüleme Merkezi sinir sisteminde beyaz madde (PY) nöroglia yolları ve diğer hücre nüfusu az çeşitli ek olarak yoğun bir şekilde aksonlar oluşur. Bir akson olan aksonal membran hem de iyi hizalanmış protein lifleri beyin WM 1 anizotropik su dağılım yol açan, lif yönelimine dik su dağılım kısıtlar. Aksonlar etrafında miyelin kılıfını da hücre içi ve dışı su 2 her ikisi için de anizotropi katkıda bulunabilir. Bu anizotropi kantitatif açıklaması difüzyon tensör görüntüleme (DTG) tarafından tespit edilebilir. DTI su difüzyon yerel mikro özelliklere sahip ağırlıklı dokuların görüntüler üretir. Her pozisyonda görüntü yoğunlukları (temsil sözde difüzyon manyetik gradyan şiddeti ve yönü ile ilgili olarak, zayıflatılmışb-değeri), hem de su molekülleri 3 yaygın olan, yerel mikro, difüzyon katsayısı D skalar değeri: <img alt="Denklem 1" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq1.jpg" /> Bununla birlikte, WM anizotropi varlığında, difüzyon artık tek bir skalar katsayısı ile karakterize edilen, ancak tensör gerektirir <img alt="Denklem 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> İlk yaklaşım bu yönde 4 arasında her yönde ve korelasyon birlikte moleküler hareketlilik anlatılmaktadır. Difüzyon anizotropi özellikle WM lif yolları yönünü neden olur ve mikro-ve macrostructural özellikleri etkilenir. Mikroyapısal özellikleri arasında, intraaxonal organizasyon lif yoğunluğunun yanı sıra, difüzyon anizotropi üzerinde büyük etkisi olduğu görülmektedirnd hücre ambalaj, miyelinasyonun derecesi ve bireysel elyaf çapı. Bir makroskopik ölçekte, bir görüntüleme voksel tüm WM yolları yönde değişkenlik anizotropi 5 derecesi etkiler. Tipik DTI ölçümlerde, voksel boyutları milimetre sıralanmıştır. Bu nedenle, her bir voksel genellikle birkaç akson hem de çevresindeki su molekülleri kapsar tespit hacmi içindeki su moleküllerinin ortalama bilgi içerir. Bu çok yönlü ortama rağmen, DTI baskın aksonal yönüne hizalar en büyük ana ekseni yönünü duyarlı, yani aksonal katkı ölçülen sinyal 2 hakimdir. İlk, difüzyon anizotropi 5 ve ikinci yönünü bağımsız ölçüde, imag su difüzyon baskın yönü: DTI su difüzyon özelliği hakkında iki tür bilgi sağlare vokselleri, difüzyon dizilişi 6 yani. Aşağıdaki belirtildiği gibi mevcut protokoller, grup seviyesinde konu grupları kantitatif karşılaştırılması için DTI analiz teknikleri bir çerçeve sağlamak gerekiyor. Difüzyon özelliklerinin ölçümü - analiz parametreleri B (Denklem 1) Bir tensör olmuştur, böylece simetrik tensörünün elemanları sinyal kaybı ile sonuçlanan, en az altı olmayan doğrudaş ve eş düzlemli olmayan yönleri boyunca difüzyon gradyanlar ile ölçülebilir <img alt="Denklem 2" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq2.jpg" /> Bu denklem dik yönde (çapraz açısından) uygulanan ve hatta uygulanan görüntüleme geçişlerini arasında olan görüntüleme ve difüzyon geçişlerini arasındaki olası etkileşimler için muhasebe gerektirirdik yönde 4. İkinci-sıra difüzyon tensör <img alt="Denklem 3" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq3.jpg" /> her zaman tensör temel diyagonal boyunca sadece üç sıfır olmayan elemanlar terk köşegenleştirilebilir olabilir, (Özdeğer yani <img alt="Denklem 4" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq4.jpg" /> .) Özdeğer elipsoid şekli veya yapılandırma yansıtmaktadır. Elipsoid ve laboratuvar çerçevenin koordinatlar arasındaki matematiksel ilişki özvektörler tarafından açıklanan <img alt="Denklem 5" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq5.jpg" /> Tensör veri görüntüleme çeşitli zorluklar olduğu için, difüzyon elipsoitlerin kavramı 3 önerilmiştir. Bu e EigendiffusivitiesElipsoid eksantrikliği ile ilgili bilgi sağlar iken elipsoidin ana ekseni, liflerin yönü ile çakışan voksel temel yayılma yönü temsil llipsoids yani, ortamın difüzyon ana yönde tek boyutlu difüzyon katsayıları temsil anizotropi ve simetri derecesi. Bu nedenle, fraksiyonel anizotropi (FA) olarak difüzyon anizotropi ölçümleri 7 tanımlanabilir. <img alt="Denklem 6" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq6.jpg" /> <img alt="Denklem 7" fo:src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50427/50427eq7.jpg" /> Tüm Özdeğer ve aritmetik ortalamasıdır. Bir başka yaklaşım traktografi approa tekabül eden, beynin WM bağlantı adresine difüzyon tensörünün ana yön kullanmaktırhangi kanal birbirine bağlı olduğu, beynin bölümleri araştırmak için niyeti. Difüzyon tensör en önemli bileşeni yönünü baskın aksonal yolları yönünü temsil ettiği varsayılarak, her vektör fiber yönü temsil eder, bir 3-D vektör alanı sağlanır. İlk kategori fiber yolu yayılma 2,8,9 her adımı için yerel tensör bilgileri kullanarak hat yayılma algoritmalar dayanmaktadır: Şu anda, iki tip ayrılabilir olabilir WM yolları yeniden inşa etmek farklı yaklaşımlar vardır. İkinci kategori yolu tabanlı mekansal istatistik yaklaşımı ile sonuçlanan iki WM bölge arasındaki enerjik en uygun yolu bulmak için küresel enerji minimizasyonu dayanmaktadır (TBSS) gibi tractwise fraksiyonel anizotropi istatistik (TFAS gibi diğer algoritmalar kullanılmıştır 10 - protokol metni, bkz. Bölüm 2.4).. Stereotaksik standı dönüşümard alanı Diğer gelişmiş MR yöntemleri gibi, bir klinik bağlamda DTI-ve FT-dayalı çalışmalar 11 metrik bazı ayrımcılığa dayalı tanı sürecini kolaylaştırmak için hastanın beyin morfolojisi kategorize nihai hedefi takip. Ortak klinik fenotip bir veya daha fazla beyin alanları veya belirli nöroanatomik ağa hasar nedeniyle olması gerekiyordu, grubun düzeyinde çalışmalar en uygun olan. Burada, farklı konular için sonuçların ortalama mikro değişiklikler ortak kalıpları değerlendirmek için yararlıdır. Her bir beyin, böylece bir ikinci adımda, ortalama aritmetik bir voksel-by-voksel düzeyde sonuç mümkündür stereotaksik uzaya aktarılır zorundadır. Mekansal normalleştirme sinyal-gürültü oranı (SNR) geliştirmek ve hasta numuneleri ve konteynerler bir karşılaştırma yapmak amacıyla farklı hastalardan elde edilen sonuçların aritmetik ortalama müsadeRols belirli bir bozukluğun hesaplama pathoanatomy analiz etmek için, belirli bir beyin sisteminin özenti ile ilişkili bir nörodejeneratif hastalık gibi. 12 tarafından standart bir stereotaksik alana normalleştirme erken yaklaşımı çeşitli beyin yerler ve beyin kadranın parça parça ölçekleme belirlenmesi içeren standart bir atlas bir dönüşüm algoritması önerdi. Günümüzde, gelişmiş MR veri analizi paketleri çoğu Montreal Nöroloji Enstitüsü (MNI) stereotaksik alanı 13 normalleştirme kullanın. Bu dönüşüm için, çalışma belirli şablonları kullanarak yarı otomatik ve otomatik beyin kaydı algoritmaları 14,15 geliştirilmiştir. DTI, özel ilgi normalleşme sürecine 16,17 sırasında yön bilgilerini korumak için çizilecek vardır. DT-MR görüntüleri için mekansal dönüşümlerin uygulanması hangi mekansal normalleşmesi için gereklidirveri setleri koleksiyonları DTS yeniden dönüşümü ile etkilenir yönelim bilgisi içeren gerçeği ile daha da karmaşık çözgü sayısal görsel aksine vardır. Bu etki dönüştürülmüş görüntünün anatomik doğruluğunu sağlamak için dikkate alınması gerekir. Burada, DTI veri setleri için afin dönüşümler uygulamak için teknikleri sunulmaktadır. Beyin hastalıkları DTI Uygulanması Uzunlamasına DTI veri karşılaştırılması aralarında bir konu veri bir uyum / kayıt olunması. Bu bağlamda, yön bilgilerin korunması (afin dönüşümler sırasında difüzyon tensör yani dönme) gereklidir. Nörodejeneratif hastalıklar için olası uygulamalar (örneğin 18,19) daha önce bildirilmiştir. DTI in vivo nöropatoloji araştırmak için güçlü bir non-invaziv teknik araç olarak kurulmuşturWM nöronal yolları ogy (örneğin 11,20,21,22). Difüzyon süreci DTG tabanlı bir miktar ölçümleri, FA, örneğin daha önce, inme 20, multipl skleroz 23, amiyotrofik lateral skleroz, 24, 25, Alzheimer hastalığı 26 olarak WM patolojilerin, geniş bir yelpazede çalışmak için hassas belirteçleri gösterilmiştir ve diğer bazı WM bozuklukları 27,28. Buna ek olarak, FT ile DTG WM yolları 23 tanımlamak için kullanılabilir. Bu teknik, hala rutin klinik kullanımda, nörolojik hastalığı yolu özgü anormalliklerin değerlendirilmesi için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmaktadır olmasa da. Tespit yolları içinde, çeşitli kantitatif MRG endeksleri DTI verilere anatomik coregistered olan ölçülebilir ki DTI ve ek satın alma (örneğin, T2 ağırlıklı görüntülerde ve / veya manyetizasyon transfer (MT) görüntüleme) elde edilen. Bu vesile ile, her dizin calcul olabilirsistem profilleri olarak mekansal değişim gösteren araziler atıfta sistemi içinde konumunun bir fonksiyonu olarak ated. 1.5 uygulandı aşağıdaki, insan DTI taramaları Tesla MR-tarayıcılar (Siemens Medical, Erlangen, Almanya) hasta gruplarında hem de bireylerde beyaz cevher anormallikleri tespit etmek için çeşitli analiz tekniklerinin potansiyel araştırmak için kullanılmıştır. Eserler başka türlü hareket bozuk hacimleri ve hacimleri ortadan kaldırılması için otomatik bir kalite kontrol sonra, standart postprocessing işlemleri ardışık analiz için DTI verileri hazırlamak. Farklı analiz yaklaşımlar aşağıdaki gösterildiği, yani mekansal istatistik tabanlı ilk, tüm beyin (WBSS), ikinci, FT, ve üçüncü, Tractwise fraksiyonel anizotropi istatistik (TFAS). Olacak WBSS genellikle DTI verileri (VBM / DTI) üzerinde voksel tabanlı morfometri / istatistik olarak bilinir voksel tabanlı morfometri (VBM) benzer şekilde çalışan bir yöntemdir <em&gt;. VBTM başlangıçta WBSS bir fiziksel parametrenin voxelwise karşılaştırması kullanan bir yöntem ise ayrı olarak tarar kontrast farklılıkları çözülmesi gereken kontrast görüntüleri üzerinde çalışan bir yöntemdir. Algoritmik benzer olsa da, bu nedenle, WBSS ve VBM ayırt bir terminoloji aşağıdaki kullanılacaktır.

<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

Difüzyon tensör görüntüleme (DTG) teknikleri in vivo serebral beyaz cevher (WM) ve mikro süreçleri hakkında bilgi vermek. Mevcut uygulamalar uyumlu kontrollere göre farklı DTI analizler kullanılarak farklı beyin hastalıkları, özellikle nörodejeneratif hastalıkların, WM katılımı desen farklılıkları araştırmak için tasarlanmıştır. DTI veri analizi bir değişken şekilde yapılır, birlikte lif izleme ile bu fraksiyonel anizotropi gibi bölgesel difüzyon yön-tabanlı ölçümleri (FA), (FT) yani voxelwise karşılaştırılması amacıyla grup seviyesinde tractwise fraksiyonel anizotropi istatistik (TFAS) ile birlikte grup seviyesinde WM değişikliklerin bölgesel desen tanımı amaçlayan, WM yapıları birlikte FA farklılıkları tanımlamak için. Bir stereotaksik standart uzaya Dönüşüm grup çalışmaları için bir ön koşuldur ve d korumak için işlem ayrıntılı veri gerektiririrectional arası bağımlılıkları. Mevcut uygulamalar grup seviyesinde veri analizleri mekansal normalleştirme sırasında nicel ve yön bu bilgi korunması için optimize edilmiş teknik yaklaşımlar göstermektedir. Bu temelde, MS teknikleri MS tarafından tanımlanan ölçüm bilgilerini ölçmek amacıyla grubun ortalama veri uygulanabilir. Ayrıca, DTI yöntemlerin uygulanması, bireysel konu bazında bir uzunlamasına analizinde stereotaksik yönlendirmeden sonra FA-haritalarda yani farklılıkları, nörolojik hastalıkların ilerlemesi hakkında bilgi ortaya koymaktadır. DTG tabanlı bir sonuç daha da kalitesinin iyileştirilmesi yüksek gürültü seviyeleri gradyanı ile yönde kontrollü bir eleme uygulanması ile ön işleme sırasında elde edilebilir. Özet olarak, DTG tüm beyin bazlı ve kanal bazlı DTG analizi kombinasyonu, farklı beyin hastalıkları ayrı bir WM pathoanatomy tanımlamak için kullanılır.

1. Hiperkinetik bozukluğu olan QC ve hasta veri uygulama bozulmuş gradyan yönleri için düzeltme QC uygulanması ve sonraki hacim dışlama (bozuk GD için düzeltme bir sonucu olarak) etkisi için bir örnek olarak, Şekil 8 29 premanifest Huntington hastalığı grubu karşılaştırılması için ses dışlama olan ve olmayan tüm beyin temelli mekansal istatistik farklılıklar gösterir 30 yaş ve cinsiyet vs konular kontrolleri uyumlu. Tarama protokolü, 1.5 Tesla Mag...

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

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

MRI-tabanlı bir araç tespit olarak difüzyon tensör görüntüleme (DTG) temelde hizmet vermektedir<em&gt; In vivo</em&gt; Serebral beyaz cevher içinde nörolojik bozukluklar nedeniyle beyin ve patolojik süreçlerin mikro. DTI tabanlı analizler grup seviyesinde ve tek bir konu veri hem de beyin hastalıkları için uygulama için izin verir.

Nörodejeneratif Hastalıkların Analizi Difüzyon Tensör Manyetik Rezonans Görüntüleme

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

diffusion-tensor-magnetic-resonance-imaging-analysis

Research

JoVE Journal

Medicine

28.1K Görüntüleme.  University of Ulm. MRI-tabanlı bir araç tespit olarak difüzyon tensör görüntüleme (DTG) temelde hizmet vermektedir In vivo Serebral beyaz cevher içinde nörolojik bozukluklar nedeniyle beyin ve patolojik süreçlerin mikro. DTI tabanlı analizler grup seviyesinde ve tek bir konu veri hem de beyin hastalıkları için uygulama için izin verir.

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

Magnetic Resonance Derived Myocardial Strain Assessment Using Feature Tracking

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

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

Özellik Takibi Manyetik Rezonans Türetilmiş Miyokard Gerinim Değerlendirmesi

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 ...

Tıp

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.

FMRI ve Difüzyon Tensör Görüntüleme Otizm Beyin problama

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.

Nörodejeneratif Hastalıklar Yüksek İçerik Tarama

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.

Parkinson Hastalığı Alanında Mitokondriyal Fenotiplerinin İzleme İlköğretim İnsan Fibroblast Kullanımı

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.

Manyetik Rezonans Difüzyon Tensor Görüntüleme ile Meme Mimari Özellikleri İzleme ve algılama Meme Kanseri

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.

İskelet Kası Hastalığının kantitatif Manyetik Rezonans Görüntüleme

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.

Fare Serebral Hipoksi-iskemi sırasında Eşzamanlı PET / MR Görüntüleme

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.

7 Tesla, kardiyak manyetik rezonans görüntüleme

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.

Faz kontrast manyetik rezonans görüntüleme sıçan ortak karotis arter

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.

Şüpheli kardiyak Trombülerin değerlendirilmesi için kardiyak manyetik rezonans: konvansiyonel ve gelişmekte olan teknikler

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