We would like to thank Mr. Nachum Stern and Ms. Fanny Attar for their excellent technical assistance. H.D. holds the Fred and Andrea Fallek Chair for Breast Cancer Research.

<html> NOT: Tüm protokoller Meir Tıp Merkezi, Kfar Saba-İsrail İç Değerlendirme Kurulu tarafından onaylanmış ve bir imzalı bilgilendirilmiş onam tüm konularda elde edilmiştir. MRG Tarayıcı 1. Hasta Hazırlama ve Konumlandırma <ol><li> Kontrast madde enjeksiyonu için sol veya sağ kolunda bir kateter yerleştirin. </li><li> Şekil 5&#39;te gösterildiği gibi hasta meme bobin ikili açıklıklar serbestçe asılı iki memede yüzüstü pozisyonda yatarken emin olun. </li><li> Baş hastanın baş ve boyun konfor için bir yastık üzerinde konumlandırılmış ve Şekil 5&#39;te gösterildiği gibi iki kolunu başının üstünde yerleştirildiğinden emin olun. </li><li> Her meme Şekil 5&#39;te gösterildiği gibi derinden gelen bobin açılması içinde mümkün olduğunca gevşek ve asılı, merkezi konumlandırma olduğundan emin olun. </li></ol>e 5 &quot;src =&quot; / files / ftp_upload / 52.048 / 52048fig5highres.jpg &quot;/&gt; Şekil 5: Meme MR tarama için bir kadının Konumlama. Eğilimli konumu ve meme bobin ikili açıklıklar hem göğüsler serbest asılı unutmayın. <ol start="5"><li> Damardan kateter için otomatik enjeksiyon pompası bağlayın. </li></ol> 2. MRI tarama <ol><li> Görüş alanını (FOV) her iki göğsü lokalize için MRI tarayıcısı ile bir pilot görüntü elde ve belirlemek dilimleri ve dilim kalınlığı sayısı tamamen aksillaya ve göğüs duvarına uzantısı ile her iki meme kapsayacak. </li><li> MRI tarayıcısı ile yapılan tüm aşağıdaki tarama dizilerde, her durum için FOV, dilim sayısı ve dilim kalınlığı aynı değeri tutmak. Örneğin, okuma ve faz yönünde 360 ​​mm FOV, meme büyüklüğüne bağlı olarak 2-3 mm arasında değişen dilim kalınlığı, ve bir faz kodlama yönü L ile 60 eksenel dilimleri elde2, Tablo 1 içinde gösterildiği gibi,&gt; R, ya da R &gt;&gt; L her bir dizin için kullanılan alıcı matris boyutu ile ilgili olarak, aşağıdaki dizileri düzlem çözünürlüğü değişir. </li></ol><table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td> Deneysel parametre </td><td> 2B T2 ağırlıklı </td><td> 2B DTI </td><td> 2D GE Alan haritalama </td><td> 3D DCE </td></tr><tr><td> Tekrarlama zamanı (TR) msn </td><td> 5,500 </td><td> 10,800 </td><td> 669 </td><td> 6.8 </td></tr><tr><td> Eko zamanı (TE) msn </td><td> 122 </td><td> 120 </td><td> 4.92 </td><td> 2.49 </td></tr><tr><td> TE (2) </td><td></td><td></td><td> 7.38 </td><td></td></tr><tr><td> Kapak açısı, derece </td><td></td><td></td><td> 60 </td><td> 18 </td></tr><tr><td> Toplama matrisi </td><td> 640 x 428 </td><td> 192 x 192 </td><td> 64 x 192 </td&gt; <td> 428 x 428 </td></tr><tr><td> Ortalamalar </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> ardışımlanması </td><td> 4 </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Turbo faktörü </td><td> 21 </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> Dilim başına trenlerin sayısı </td><td> 11 </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> Eko aralığı, msn </td><td> 10 </td><td> 0.79 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Bant genişliği, Hz / piksel </td><td> 300 </td><td> 1860 </td><td> 1532 </td><td> 560 </td></tr><tr><td> Düzlem tarama çözünürlüğü olarak </td><td> 0.56 x 0.84 </td><td> 1.9 x 1.9 </td><td></td><td> 0.8 x 0.8 </td></tr><tr><td> Düzlem görüntü çözünürlüğü olarak </td><td> 0.56 x 0.56 </td><td> 1.9 x 1.9 </td><td> 1.9 x 1.9 </td><td> 0.8 x 0.8 </td></tr><tr><td> Toplama süresi, dk: sn </td><td> 04:26 </td><td> 6:09 </td><td> 01:28 </td><td> 01:06 (x9) </td></tr><tr><td> Difüzyon geçişlerini arasında </td><td></td><td> 30 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Yağ baskılama </td><td> hayır </td><td> FAT-SAT / Spair 1 </td><td></td><td> hayır </td></tr><tr><td> B-değerleri dak / mm 2 </td><td></td><td> 0 700 </td><td></td><td></td></tr></tbody></table> Tablo 1:. Bu çalışmada kullanılan dizilerin Deneysel parametreleri 1 FAT-SAT: Yağ Doygunluk. Spair: Spektral Atenüe İnversiyon Kurtarma. <ol start="3"><li> MRG tarayıcının kullanıcı arayüzü bilgisayar ile hem göğüsler ve aksillayı içeren bir bölgede lokalize ve bir layneri kutusu tanımlamak. Manyetik alan 29 optimize etmek iteratif layneri stratejisi uygulayın. <ol><li> Kullanıcı arayüzü bilgisayar ekranında proton spektrumu görüntülemek ve t frekans merkezleme ile shimming ayarlayınO su rezonans frekansı ve daha sonra yağ rezonans frekansına. En iyi yağ ve su sinyallerini ayırır ve proton spektrumunda ortaya maksimum sinyal yoğunluğu ve şekli optimize kadar shimming tekrarlayın. Işınlama frekans su rezonans frekansı merkezli olduğundan emin olun. </li></ol></li><li> 2. açılır parametreleri Fix hızlanma faktörü, genelleştirilmiş oto-kalibrasyon kısmen paralel toplama (GRAPPA) ile yağ doygunluk olmadan yüksek uzaysal çözünürlükte kullanıcı arayüzü bilgisayar aracılığıyla 2B enine T2 ağırlıklı turbo sıkma-eko çok dilim dizisi uygulayın Tablo 1&#39;de sütununda &quot;2B T2 ağırlıklı&quot; kendi değerlerine göre ekranda. </li><li> Kullanıcı arayüzü bilgisayar aracılığıyla 2B çapraz, yağ baskılı, spin-eko difüzyon tensör görüntüleme uygulayın - DTI 2. parametrelerini saptamak ivme faktörü ile, iki kez GRAPPA kullanarak eko planar görüntüleme sekansı 30, refocused kullanarakÇizelge 1 sütun &quot;2B DTI&quot; kendi değerlerine göre ekranda açılır. </li><li> Eko-planar görüntüleme (EPI) geometrik bozulmaları düzeltmek için kullanıcı arayüzü bilgisayar aracılığıyla bir alan haritalama dizisi uygulayın ve Jezzard ve Balaban 31 tarafından açıklandığı gibi faz diferansiyel görüntüleri elde edebilir. Dizisi iki-faz farklı yankı süreleri ile 2D çapraz gradient eko (GE) görüntü satın içerir emin olun, ve faz kodlama yönü DTI dizisi (adım 2.5) de aynı olduğunu. Tablo 1&#39;de sütununda &quot;2D ​​GE Alan haritalama&quot; kendi değerlerine göre ekranda açılır parametreleri Fix. </li><li> Kullanıcı arayüzü bilgisayar aracılığıyla üç kez noktası (3TP) yöntemine 32 göre optimize parametreler ile yağ-bastırma olmadan 3D hızlı gradyan eko sekansı kullanarak bir dinamik kontrastlı protokolü uygulayın. Parametrelerini saptamak oTablo 1&#39;de sütununda &quot;3D DCE&quot; kendi değerlerine göre ekranda açılır. <ol><li> Adım 2.7 protokole göre ilk iki kontrast öncesi görüntüleri kaydetmek. </li></ol></li><li> Bir tuz akışı 20 ml, ardından, 2 ml / sn arasında bir hızda otomatik bir pompa kullanılarak, 0.1 mmol / kg vücut ağırlığı bir dozda, ikinci ön-kontrast satın kontrast ajanı gadopentetatedimeglumine sonuna kadar 15 saniye enjekte 2 ml / sn. <ol><li> 54, 120, 186, 252, 318, 384, ve 450 sn sonrası kontrast enjeksiyonu aşama 2.7 protokole göre yedi sıralı 3D veri setlerinin kayıt devam edin. </li></ol></li><li> Kullanıcı arayüzü bilgisayar aracılığıyla 2B enine uygulayın T2 ağırlıklı yağ T2 ağırlıklı görüntüleme için kullanılan benzer deneysel ayrıntıları adım 2.4 tarif turbo hızlandırma faktörü 2. Kullanımına GRAPPA kullanarak yüksek uzaysal çözünürlükte çoklu dilim dizisi, spin-eko bastırılmış </strong&gt;. Not: MRI protokolünde adımları özetleyen bir zaman süreci, Şekil 6&#39;da verilmiştir. </li></ol><img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig6highres.jpg" /> Şekil 6: Klinik MRG protokolü Zaman kursu. 3. Görüntü İşleme <ol><li> Tüm tarama dizileri elde edilen tüm veri kümesi aktarın (adımlarda 2.4 tarif - 2.9) uzak bir iş istasyonu veya kişisel bilgisayara ve meme difüzyon tensör görüntüleme ve DCE-MRI analiz adamış yazılım programları ile görüntülerin tüm veri setleri işlemek. <ol><li> Burada, MATLAB 19 programlama ortamını kullanarak doğrulandı C ++ ile yazılmış homebuilt yazılım paketi kullanarak aşağıda açıklanan adımları uygulayın. Genel olarak, ticari tarayıcılar meme için adapte edilebilir ama beyin DTI deneyler için görüntü işleme araçları sağlamakBizim homebuilt yazılım paketi tarafından uygulanan tüm işleme fonksiyonlarını olmayabilir </li></ol></li><li> Şekil 7 akış şemasında adımları izleyerek özel bir DTI görüntü işleme yazılımı kullanarak DTI veri setlerinin görüntü işleme gerçekleştirin. </li></ol><img alt="Şekil 7," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig7highres.jpg" /> Şekil 7: DTI işleme katılan adımların Akış Şeması. <ol style="margin-left: 40px;"><li> Memenin dış gürültü seviyesini ve (yaklaşık 1 cm 2) ilgi 3 ila 4 bölgelerde kalan doku değerlendirmek ve maksimum gürültü seviyesini bulmak için DTI yazılım programını kullanın. </li><li> , D xx, yy D, D, maksimum gürültü seviyesinden 60 dilim her bütün piksel, piksel altı difüzyon katsayıları piksel hesaplamak için DTI yazılım programını kullanınzz, D xy, xz D, D yz, D 33 altında açıklanan simetrik tensörün (Şekil 8) <img alt="Denklem 1" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/52048/52048eq1.jpg" /> Nerede D xy = yx D, D zy = D yz, D zx = D xz. <ol><li> Si, j (b) = Si (0) deney (-bD) Si, J (b) &#39;sinyalidir: tensör bileşenleri Stejskal-Tanner denkleme dayalı doğrusal olmayan regresyon uydurma programı kullanımı hesaplamak için yön j ve Si bir difüzyon degrade ile pikselin i yoğunluğu (0) b = 0 mm 2 · s aynı piksel sinyal yoğunluğu olduğunu. Bu uydurma her difüzyon degrade yön için 30 doğrusal olmayan fonksiyonların karelerinin toplamını minimizeLevenberg-Marquardt algoritmasını 34 .Bu aşamasının bir değişiklik ile altı difüzyon tensör değişken parçalar serbest yazılım cminpack ile gerçekleştirilmiştir ( <a href="http://devernay.free.fr/hacks/cminpack/index.html" target="_blank">http://devernay.free.fr/hacks/cminpack/index.html</a> ). </li></ol></li></ol><img alt="Şekil 8," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig8highres.jpg" /> Şekil 8: simetrik difüzyon tensör veren hesaplama adımlarının şematik çizimi. <ol start="3" style="margin-left: 40px;"><li> Temel bileşen analizi (PCA) 35 uygulayarak her bir piksel simetrik difüzyon tensör kösegenlestirin DTI yazılımını kullanın. NOT: PCA verinin boyutunu azaltmak ve ilintisiz ve dik eksenler yeni bir koordinat sistemi içine ilişkili piksel parametrelerini haritalar doğrusal dönüşüm bulmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu prkapsayabilecektir her piksel üç özvektörler için verimleri (ν 1, ν 2, ν 3), doku difüzyon çerçevesi ile çakışmaktadır bir elips şekli üç ortogonal eksenleri ve ilgili üç difüzyon özdeğerler difüzyon yönü tanımlayan, yüksek düzenlenmiştir düşüğe, üç yönlü difüzyon katsayıları (λ 1, λ 2, λ 3) (bakınız Şekil 9 ve 10) temsil etmektedir. </li></ol><img alt="Şekil 9," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig9highres.jpg" /> Şekil 9: doku difüzyon çerçevesi ve elips için modelleme ile örtüşen özdeğer ve özvektör elde hesaplama adımlarının şematik çizimi. <img alt="Şekil 10," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig10highres.jpg" /> Şekil 10: SchematNormal duktal dokusunda ve kanser dokusunda difüzyon öz vektörlerini ve öz hesaplamak ana işleme adımları ic çizimi. <ol start="4" style="margin-left: 40px;"><li> Üç Özdeğer &lt;λ&gt; = (λ 1 + λ 2 + λ 3) / 3 ortalama olarak tanımlanan her pikselin görünür difüzyon katsayısı (ADC) hesaplamak için DTI yazılım programını kullanın. </li><li> (- Λ 3 λ 1) her bir piksel için farkı olarak tanımlanan maksimum mutlak anizotropi indeksi hesaplamak için DTI yazılım programını kullanın. </li><li> Her piksel için (tek yönde serbest difüzyon) 1 (izotropik difüzyon) 0 arasında değişmektedir aşağıdaki denkleme göre fraksiyonel anizotropi (FA) endeksi hesaplamak için DTI yazılım programını kullanın: <img alt="Denklem 2" fo:content-width="3in" src="/files/ftp_upload/52048/52048eq2.jpg" width="300" /></li><li> Displa DTI yazılım programını kullanınHer iki göğüsler bir vektör Başbakan eigenvector&#39;ü yönünü gösteren harita, 1 ν ve üç renk ν 1 ana yön gösteren ve aynı T2 ağırlıklı görüntüde kapla bir renk kodlu harita boyunca her dilim piksel, y piksel dilim (Şekil 9). Bu adım, özgür yazılım gtk (kullanılarak gerçekleştirildi <a href="http://gtk.org" target="_blank">http://gtk.org</a> grafik). </li><li> Tüm difüzyon tensör değerleri λ 1, λ 2, λ 3, ADC parametreleri her iki memede boyunca her dilim piksel piksel görüntüler difüzyon tensör görüntüleme parametrik haritalar, λ 1 -λ 3 oluşturmak için DTI yazılım programı kullanın ve FA ve aynı dilimin T2 ağırlıklı görüntüde kapla (Şekil 11). </li></ol><img alt="Şekil 11," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig11highres.jpg" width="700" /> <strong&gt; Şekil 11:. 24 yaşındaki sağlıklı gönüllünün göğüsler merkezi dilim parametrik DTI haritaların Çıktı, aynı dilim Dir T2 ağırlıklı resmi üzerine bindirilmiş. - Kırmızı Yön haritası ayak yöne belirten kafa posterior sağ, yeşil belirten ön sola ve yeşil belirten. Vektör harita vektörler beyaz çizgilerle işaretlenmiş olduğunu unutmayın. Tüm difüzyon katsayısı ve maksimal anizotropi göstergesi 10 -3 mm2 / sn birimleri cinsindendir. FA birim azdır. vektör haritası ölçek çubuğu 20 mm bir uzunluğu ve geri kalan görüntüleri 20 mm arasında bir uzunluğa, T2 görüntüde ölçek çubuğu belirtmektedir. <ol start="3"><li> Gerektiğinde, geometrik bozulma, adım 2.6 de tarif edildiği gibi elde edilen faz farkı ilk yükleme ile, doğru DTI yazılım programı kullanarak. + Π huk için -π bir dizi gradyan eko görüntüde gürültü seviyesinden tüm piksel faz farkı haritanın aralığını Shiftradyan faz kaymasını Δɸ (x, y, z) (Şekil 12) nting. <ol><li> Göre piksel mekansal vardiya hesaplamak için DTI yazılım programını kullanın: <img alt="Denklem 3" fo:content-width="1.5in" src="/files/ftp_upload/52048/52048eq3.jpg" width="150" /> ΔTE iki yankıları arasındaki zaman farkı 2.46 x 10 -3 msn eşittir ve BWP deneyde faz bant genişliği 13.2 Hz / piksel eşittir olduğunu. Alan haritaya göre pikselleri Shift ve difüzyon tensör parametrelerini (Şekil 12) yeniden hesaplamak. </li></ol></li></ol><img alt="Şekil 12," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig12highres.jpg" /> Şekil 12:. Bir faz farkı harita kullanarak geometrik distorsiyon düzeltme örneği görüntüleri invaziv lobüler karsinom ile 47 yaşındaki gönüllü kaydedildi. Sol T2 ağırlıklı görüntü üzerinde ilk sütun ve bir dilim bir faz farkı haritasındasol memede kanser görüntülenir. İkinci ve 3. sütunlar 1 harita düzeltme öncesi ilk satırda görüntülenir ve düzeltme sonrası λ 1 harita, ikinci satırda görüntülenir λ. λ 1 haritaları ilgili T2 ağırlıklı görüntüde üst üste. 2. sütununda suyun difüzyon katsayılarının dizi (0,8-3,0) x10 -3 mm 2 sn azaltılmış aralık 1.7 x 10 bir eşik ile kullanılan renk kodlu ölçeği ve 3. sütununda kullanılan / sol memede kanser ve normal meme dokusu arasındaki kontrastı vurgulayan -3 mm 2 / sn. T2 görüntüde skala çubuğu bütün resimler de 20 mm&#39;lik bir uzunluğa karşılık gelir. <ol start="4"><li> Böyle 3TP görüntü işleme yazılımı 17 olarak geliştirme kinetik parametrelerin piksel haritaları piksel sağlayan bir yazılım kullanılarak DCE-MRI veri setleri görüntü işleme gerçekleştirin. </li></ol>

<ol>
	<li>Turnbull, L. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+contrast-enhanced+MRI+in+the+diagnosis+and+management+of+breast+cancer.">Dynamic contrast-enhanced MRI in the diagnosis and management of breast cancer.</a> NMR Biomed. 22 (1), 28-39 (2009).</li><li>Sardanelli, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Magnetic+resonance+imaging+of+the+breast:+recommendations+from+the+EUSOMA+working+group.">Magnetic resonance imaging of the breast: recommendations from the EUSOMA working group.</a> Eur J Cancer. 46 (8), 1296-1316 (2010).</li><li>Lehman, C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+and+interpretation+time+of+computer-aided+detection+among+novice+and+experienced+breast+MRI+readers.">Accuracy and interpretation time of computer-aided detection among novice and experienced breast MRI readers.</a> AJR Am J Roentgenol. 200 (6), 683-689 (2013).</li><li>Riedl, C. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Magnetic+resonance+imaging+of+the+breast+improves+detection+of+invasive+cancer,+preinvasive+cancer,+and+premalignant+lesions+during+surveillance+of+women+at+high+risk+for+breast+cancer.">Magnetic resonance imaging of the breast improves detection of invasive cancer, preinvasive cancer, and premalignant lesions during surveillance of women at high risk for breast cancer.</a> Clin Cancer Res. 13 (20), 6144-6152 (2007).</li><li>Heywang-K&#246;brunner, S. H., Hacker, A., Sedlacek, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Magnetic+resonance+imaging:+the+evolution+of+breast+imaging.">Magnetic resonance imaging: the evolution of breast imaging.</a> Breast. 22 (2), 77-82 (2013).</li><li>Peters, N. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Meta-analysis+of+MR+imaging+in+the+diagnosis+of+breast+lesions.">Meta-analysis of MR imaging in the diagnosis of breast lesions.</a> Radiology. 246 (1), 116-124 (2008).</li><li>Warner, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+review:+using+magnetic+resonance+imaging+to+screen+women+at+high+risk+for+breast+cancer.">Systematic review: using magnetic resonance imaging to screen women at high risk for breast cancer.</a> Ann Intern Med. 148 (9), 671-679 (2008).</li><li>Benndorf, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Breast+MRI+as+an+adjunct+to+mammography:+Does+it+really+suffer+from+low+specificity?+A+retrospective+analysis+stratified+by+mammographic+BI-RADS+classes.">Breast MRI as an adjunct to mammography: Does it really suffer from low specificity? A retrospective analysis stratified by mammographic BI-RADS classes.</a> Acta Radiol. 51 (7), 715-721 (2010).</li><li>Thomassin-Naggara, I., De Bazelaire, C., Chopier, J., Bazot, M., Marsault, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Trop+I+Diffusion-weighted+MR+imaging+of+the+breast:+advantages+and+pitfalls.">Trop I Diffusion-weighted MR imaging of the breast: advantages and pitfalls.</a> Eur J Radiol. 82 (3), 435-443 (2013).</li><li>Bogner, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion-weighted+MR+for+differentiation+of+breast+lesions+at+3.0+T:+how+does+selection+of+diffusion+protocols+affect+diagnosis.">Diffusion-weighted MR for differentiation of breast lesions at 3.0 T: how does selection of diffusion protocols affect diagnosis.</a> Radiology. 253 (2), 341-351 (2009).</li><li>Partridge, S. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+imaging+of+the+breast:+preliminary+clinical+findings+[abstr].">Diffusion tensor imaging of the breast: preliminary clinical findings [abstr].</a> Proceedings of the Fourteenth Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. , (2006).</li><li>Partridge, S. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+MRI:+preliminary+anisotropy+measures+and+mapping+of+breast+tumors.">Diffusion tensor MRI: preliminary anisotropy measures and mapping of breast tumors.</a> J Magn Reson Imaging. 31 (2), 339-347 (2010).</li><li>Partridge, S. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+normal+breast.">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the normal breast.</a> Magn Reson Imaging. 28 (3), 320-328 (2010).</li><li>Baltzer, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+breast:+a+pilot+study.">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the breast: a pilot study.</a> Eur Radiol. 21 (1), 1-10 (2011).</li><li>Wang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimization+of+the+parameters+for+diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+data+acquisition+for+breast+fiber+tractography+at+1.5.">Optimization of the parameters for diffusion tensor magnetic resonance imaging data acquisition for breast fiber tractography at 1.5.</a> T. Clin Breast Cancer. 14 (1), 61-67 (2014).</li><li>Eyal, E., Degani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Method+and+apparatus+for+ductal+tube+tracking+imaging+for+breast+cancer+and+diagnosis+and+product.">Method and apparatus for ductal tube tracking imaging for breast cancer and diagnosis and product.</a> US Patent. , (2008).</li><li>Eyal, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Novel+MRI+method+for+breast+cancer+detection+based+on+diffusion+tensor+tracking+of+the+ductal+trees+[abstr].">Novel MRI method for breast cancer detection based on diffusion tensor tracking of the ductal trees [abstr].</a> , 362 (2010).</li><li>Furman-Haran, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Breast+cancer+detection+and+diagnosis+based+on+diffusion+tensor+imaging+[abstr].">Breast cancer detection and diagnosis based on diffusion tensor imaging [abstr].</a> , 515 (2011).</li><li>Eyal, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parametric+diffusion+tensor+imaging+of+the+breast.">Parametric diffusion tensor imaging of the breast.</a> Invest Radiol. 47 (5), 284-291 (2012).</li><li>Tagliafico, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+normal+breast:+reproducibility+of+DTI-derived+fractional+anisotropy+and+apparent+diffusion+coefficient+at+3.0+T.">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the normal breast: reproducibility of DTI-derived fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient at 3.0 T.</a> Radiol Med. 117 (6), 992-1003 (2012).</li><li>Cakir, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+the+diagnostic+performances+of+diffusion+parameters+in+diffusion+weighted+imaging+and+diffusion+tensor+imaging+of+breast+lesions.Eur.">Comparison of the diagnostic performances of diffusion parameters in diffusion weighted imaging and diffusion tensor imaging of breast lesions.Eur.</a> J Radiol. 82 (12), e801-e806 (2013).</li><li>Tsougos, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+contribution+of+diffusion+tensor+imaging+and+magnetic+resonance+spectroscopy+for+the+differentiation+of+breast+lesions+at+3T.">The contribution of diffusion tensor imaging and magnetic resonance spectroscopy for the differentiation of breast lesions at 3T.</a> Acta Radiol. 55 (1), 14-23 (2014).</li><li>Wiederer, P. a. z. a. h. r. S., Leo, C., Nanz, D., Boss, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+breast+MRI:+2D+histogram+analysis+of+diffusion+tensor+parameters+in+normal+tissue.">Quantitative breast MRI: 2D histogram analysis of diffusion tensor parameters in normal tissue.</a> Magn Reson Mater Phy. 27, 185-193 (2014).</li><li>Nissan, N., Furman-Haran, E., Shapiro-Feinberg, M., Grobgeld, D., Degani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion-tensor+MR+imaging+of+the+breast:+hormonal+regulation.">Diffusion-tensor MR imaging of the breast: hormonal regulation.</a> Radiology. 271 (3), 672-680 (2014).</li><li>Cooper, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> On the Anatomy of the breast. , (1840).</li><li>Ohtake, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer-assisted+complete+three-dimensional+reconstruction+of+the+mammary+ductal/lobular+systems:+implications+of+ductal+anastomoses+for+breast-conserving+surgery).">Computer-assisted complete three-dimensional reconstruction of the mammary ductal/lobular systems: implications of ductal anastomoses for breast-conserving surgery).</a> Cancer. 91 (12), 2263-2272 (2001).</li><li>Going, J. J., Moffat, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Escaping+from+Flatland:+clinical+and+biological+aspects+of+human+mammary+duct+anatomy+in+three+dimensions.">Escaping from Flatland: clinical and biological aspects of human mammary duct anatomy in three dimensions.</a> J Pathol. 203 (1), 538-544 (2004).</li><li>Hancu, I., Govenkar, A., Lenkinski, R. E., Lee, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+shimming+approaches+in+3T+breast+MRI.">On shimming approaches in 3T breast MRI.</a> Magn Reson Med. 69 (3), 862-867 (2013).</li><li>Basser, P. J., Jones, D. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion-tensor+MRI:+theory,+experimental+design+and+data+analysis+-+a+technical+review.">Diffusion-tensor MRI: theory, experimental design and data analysis - a technical review.</a> NMR Biomed. 15 (7-8), 465-467 (2002).</li><li>Reese, T. G., Heid, O., Weisskoff, R. M., Wedeen, V. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reduction+of+eddy-current-induced+distortion+in+diffusion+MRI+using+a+twice-refocused+spin+echo.">Reduction of eddy-current-induced distortion in diffusion MRI using a twice-refocused spin echo.</a> Magn Reson Med. 49 (1), 1771-1782 (2003).</li><li>Jezzard, P., Balaban, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correction+for+geometric+distortion+in+echo+planar+images+from+B0+field+variations.">Correction for geometric distortion in echo planar images from B0 field variations.</a> Magn Reson Med. 34 (1), 65-73 (1995).</li><li>Kelcz, F., Furman-Haran, E., Grobgeld, D., Degani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clinical+testing+of+high-spatial+resolution+parametric+contrast-enhanced+MR+imaging+of+the+breast.">Clinical testing of high-spatial resolution parametric contrast-enhanced MR imaging of the breast.</a> AJR Am J Roentgenol. 179 (6), 1485-1492 (2002).</li><li>Le Bihan, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+imaging:+concepts+and+applications.">Diffusion tensor imaging: concepts and applications.</a> J Magn Reson Imaging. 13 (4), 534-546 (2001).</li><li>Marquardt, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+Algorithm+for+Least-Squares+Estimation+of+Nonlinear+Parameter.">An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameter.</a> SIAM Journal on Applied Mathematics. 11 (2), 431-441 (1963).</li><li>Jolliffe, I. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Principal+Component+Analysis:+A+Beginner's+Guide+&#8212;+I.+Introduction+and+application.">Principal Component Analysis: A Beginner's Guide &#8212; I. Introduction and application.</a> Weather. 45 (10), 375-382 (1990).</li><li>Mayr, N. A., Staples, J. J., Robinson, R. A., Vanmetre, J. E., Hussey, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Morphometric+studies+in+intraductal+breast+carcinoma+using+computerized+image+analysis.">Morphometric studies in intraductal breast carcinoma using computerized image analysis.</a> Cancer. 67 (11), 2805-2812 (1991).</li><li>Ramsay, D. T., Kent, J. C., Hartmann, R. A., Hartmann, P. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anatomy+of+the+lactating+human+breast+redefined+with+ultrasound+imaging.">Anatomy of the lactating human breast redefined with ultrasound imaging.</a> J Anat. 206 (6), 525-534 (2005).</li><li>Gooding, M. J., Mellor, M., Shipley, J. A., Broadbent, K. A., Goddard, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+mammary+duct+detection+in+3D+ultrasound.">Automatic mammary duct detection in 3D ultrasound.</a> Med Image Comput Comput Assist Interv. 8 (1), 434-441 (2005).</li><li>Reisert, M. M., Eyal, E., Grobgeld, D., Degani, H., Hennig, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diffusion+tensor+based+reconstruction+of+the+ductal+tree+[abstr].">Diffusion tensor based reconstruction of the ductal tree [abstr].</a> , 3649 (2011).</li><li>Jezzard, P., Clare, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sources+of+distortion+in+functional+MRI+data.">Sources of distortion in functional MRI data.</a> Hum Brain Mapp. 8 (2-3), 80-85 (1999).</li><li>Jones, D. K., Cercignani, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Twenty-five+pitfalls+in+the+analysis+of+diffusion+MRI+data.">Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data.</a> NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Bu eser (~ 8 mm 3), ölçmek için in vivo hem de meme tüm fibroglandular dokusunda su difüzyon tensör parametreleri yüksek uzaysal çözünürlükte 3 T taranan DTI yeteneğini, göstermektedir. Aynı anda büyük DTI veri setleri Bu çalışmada etkin analiz sırasında geliştirilen ve algoritmalar ve yazılım topluluğu çeşitli difüzyon katsayıları, λ 1, λ 2, λ 3 difüzyon parametrik haritaları görüntülemek, ADC ve anizotropi endeksleri 1 -λ λ 3, tüm meme dilimleri ve FA. Bu çalışma aynı zamanda tespit ve meme kanseri teşhis için çeşitli difüzyon katsayıları ve anizotropi endeksleri potansiyelini vurguluyor. Bulgular asal difüzyon katsayısı, 1 λ, normal göğüs dokusundan malign ayırt etmek için önemli bir özelliği ile, göğüs kanserinin bulgulanması için temel bir parametre olduğunu göstermiştir. İkincil bağımsıyüksek hassasiyet ama 1 λ çok daha düşük özgüllük ile göçük parametre, Başbakan difüzyon katsayısı ile tespit onaylamak için hareket maksimum anizotropi endeksidir. Sonuçlar ayrıca in vivo yönlü su difüzyon ölçmek ve her iki memede tüm duktal / glandüler sistemde difüzyon anizotropi ölçmek için MRI yeteneğini gösterdi. Anizotropik ölçümleri 30 difüzyon gradyan yönleri muntazam bir hassas profilini sağlamak amacıyla uygulanmıştır. 120 msn ve uzaysal çözünürlüğü optimizasyonu yüksek eko-zaman seçimi kanallarında su difüzyon kısıtlanması saptandı. Normal kanalların ortalama boyutu, 40-100 um, 36 ila% 70 ~ ile 90 um olduğu bildirilmiştir. Einstein denklemi göre serbest su difüzyon deplasman D ücretsiz su difüzyon katsayısı x = (6DT) 1/2, ortalama ve difüzyon tZaman. (~ 0.3, üst değerler) göre memede nispeten düşük FA değerlere götürmüştür eden deneyde x &#39;in yaklaşık 25 um, ve bundan dolayı, duktal su moleküllerinin sadece bir kısmı meme kanalı duvarları ile sınırlıdır bulunan değerlere Beyin beyaz cevher (≥0.5). Efendim Astley Cooper, bir duktal ağacının oluşan her bir insan meme dokusu ayrı lob halinde düzenlenmiştir o ortaya çıktı 25 inceler. Bir emzikli meme 37 Ön ultrason çalışmaları teşebbüs, yanı sıra ikinci dereceden şekil ölçümleri 38 kullanılarak kesit duktal yapıların tespiti yapılmıştır. Ancak, hiçbir görüntüleme yöntemi bugüne kadar in vivo her iki memede tüm duktal sistemlerini ortaya başardı. DTI sonuçları tüm 3D duktal ağaç sistemini elde etmek için algoritma geliştirme aşamasında olduğunu ancak vektör açıkça meme ağaçların ayrıntılı ve son derece çeşitlendirilmiş anatomisini ortaya çıkarmak için potansiyeli gösterirler eşler. Son zamanlarda bir iBizim DTG veri setleri dayalı meme tam bir 3D izleme nitial girişimi 39 bildirilmiştir. Bu çalışmalar sırasında teknik sınırlamalar nedeniyle verimsiz yağ bastırma ve EPI çarpıtmalara fark edilmiştir. Yağ baskılama yoğun göğüsler genellikle verimli bir yağ doygunluk dizisi (FAT-SAT) tarafından elde edildi. Ancak, yağlı göğüsler daha verimli ve B1 homojen daha az duyarlı olan Spektral Seçim Atenüe Ters Kurtarma (Spair), uygulanmıştır. EPI tabanlı difüzyon protokolleri ek kaynaklı girdap akımları gradyan nedeniyle sınırlamalar, B 0 saha homojen olmayan ve duyarlılık farkları 40,41 vardı. Bu sınırlamalar, su ve yağ sinyalleri üzerinde iteratif otomatik ve manuel shimming kullanarak ve alt olası yankı aralığı seçerek minimize edilmiştir. Protokol&#39;de tanımlanan ek olarak, geometrik çarpıklıkların bir post işleme düzeltme bazen uygulandı. Tüm, Teknik sınırlamaları aşmak mümkün olan güçlü bir su sinyali ile yoğun meme durumunda; Ancak, yüksek yağlı göğüsler ile bu çalışmada 5 olgu yukarıdaki sınırlamalar nedeniyle analiz edilemedi. Özetle, meme difüzyon tensör MR için bir protokol ve görüntü işleme araçları geliştirilmiştir. Bu tamamen güvenli, hızlı ve noninvaziv yöntem tam meme mimarisi masaya ve klinikte meme kanserinin saptanmasını kolaylaştırır. birinci difüzyon katsayısı, λ 1 ve maksimal anizotropi indeksi, λ 1 -λ 3, kanserin bulgulanması için iki bağımsız difüzyon parametre olarak hizmet etmek için bulunmuştur. Meme kanseri hastalarının klinik çalışmalar, bu iki parametre ile tespit verimliliği DCE MR ile karşılaştırılabilir olduğunu göstermiştir. Böylece, temel meme mimarisinin ve kanser gelişimi anlayışı ve ortaya onun güven bu yöntemin ortaya çıkanölçülebilir önemli değişiklikler yanı sıra onun güvenli ve hızlı bir yöntem olan bu ve büyük ölçekli prospektif çalışmalarda meme kanseri taraması için klinik etkisini test etmek için duktal proliferasyon içeren çeşitli gelişimsel yönlerini araştırmak için değerli bir araç yapmak.

Meme kanseri dünyada kadınlar arasında en sık görülen kanser nedenidir. Meme kanserinde erken tanı, meme kanseri hastalarının yaşam kalitesinin ve süresinin artırılmasında kritik bir role sahiptir. Meme kanseri tespiti için geçerli standart yöntemleri, x-ışını mamografi ve ultrason tarama dayanmaktadır. yetersiz duyarlılık ve özellikle yoğun meme lezyonları saptamak için bu tekniklerin, özgüllüğü, meme manyetik rezonans görüntüleme (MRG) gibi diğer tekniklerin geliştirilmesini teşvik etmiştir. Dinamik kontrastlı (DCE) MRG meme kanseri 1,2 tespiti ve teşhisi için güçlü bir araç olarak kurulmuş ve sık sık bilgisayar destekli tanı kolaylaşır 3 anlamına gelir. Şu anda böyle yüksek riskli hastalarda 4 gibi özel durumlarda, kullanılan, ancak rutin tarama için, muhtemelen yüksek maliyetler nedeniyle, gerek bir kontrast madde enjeksiyonu, standardizasyon a eksikliği kullanmak için değilnd düşük / orta değerlerden 5,6 kombine mamografi ve DCE-MRI 7,8 kullanılarak elde edilmiştir yüksek değerlere kadar malign lezyonların benign ayrımında değişken özgüllük. Daha yakın zamanlarda, difüzyon DCE-MRI bir tamamlayıcısı yöntemi olarak değerlendirilmiştir MRG ve görünür difüzyon katsayısı (ADC) çıkan haritalar ağırlıklı ve gösterilen kanser, iyi huylu lezyonlar ve normal meme dokusu 9,10 ayırt yardımcı olabilir ADC değerleri . Buna ek olarak, meme difüzyon tensör görüntüleme (DTG) çalışmaları 1.5 T 11-15 alan gücünde ve 3 T 16-24 sağlıklı gönüllüler ve meme lezyonu olan hastalarda başlatılmıştır. Bu çalışmaların çoğu ADC ve fraksiyonel anizotropi (FA) değerleri 11,12,14,15,20-23 bildirdi ve FA 13,20 daha tekrarlanabilir ADC değerleri ile tekrarlanabilir olması için bu iki parametre bulundu. Bu çalışmaların sonuçları malign lezyonları comp gibi düşük ADC değerleri gösterirler belirttiNormal doku ve iyi huylu lezyonların ared, ancak çelişkili sonuçlar değerler ve FA 11,12,14,20-23 teşhis yetenek bildirildi. 3 T DTI çalışmalar bir dizi meme dokusu çerçevesinde üç tensör Özdeğer ve özvektörler değerleri de rapor ve sonuçlar vektör ana eigenvector&#39;ü haritalar ve özdeğerler parametrik haritalar, ADC, FA sunuldu ve maksimal anizotropi göstergesi 16-19,24. Bu çalışmalarda temel difüzyon özdeğer ve maksimal anizotropi kanser lezyonlarının saptanması ve tanısında en duyarlı bağımsız parametre olarak hizmet gösterilmiştir Meme fibroglandular dokusu ve yağ dokusu oluşur. fibroglandular yumuşak kağıt olup, boyut ve şekil olarak oldukça değişken birçok loblar, oluşmaktadır. Her lob mikro fonksiyonel meme ağaç ve bez doku oluşturan ilişkili lobülleri ve çevredeki bağ-fi içerirfibröz doku. Çoğu meme maligniteler çevredeki dokuya sızması ile invaziv karsinoma in situ karsinom dönüşmesi, gelişmekte kanalları veya lobülleri epitel hücrelerinin, anormal çoğalması ile başlar. Bu nedenle, duktal / lobüler yapılar malign meme dönüşüm soruşturma bir zorunluluk alanı vardır. duktal ağaçların yapısal özellikleri ilk mastektomi örneklerinin 25 kanallara renkli balmumu enjeksiyonu kullanılarak Sir Astley Cooper tarafından 1840 yılında ex vivo incelenmiştir. Son zamanlarda, tüm meme duktal ağaçların bilgisayar kaynaklı izleme mastektomi numuneleri 26,27 ile birkaç insan göğüsler elde edilmiştir. Burada sunulan çalışma, in vivo difüzyon tensör görüntüleme ile elde edilen parametreler non-invaziv meme kanseri tespiti de sağlayan, farklı meme dokusu mikroyapı özellikleri ile ilgili bilgi sağlar olduğunu göstermektedir. pMeme difüzyon tensör görüntüleme altında yatan hysical ilkeler ölçmek ve kısıtlı ortamlarda 28 anizotropik su difüzyon ölçmek için MRG yetenek dayanmaktadır. Su hareketi difüzyon duvarları hızlı serbest difüzyon paralel ve duvarlara dik bir yavaş kısıtlı difüzyon ile (anizotropik olur çünkü geçirimsiz duvarların kısıtlama durdurulur Genel olarak, homojen çözümleri su difüzyon, ancak, özgür ve izotropik Şekil 1). Dokularda su difüzyon karmaşıktır ve intra yapısal ve fizyolojik özellikleri ve hücrelerin boyutları, hücrelerin yoğunluğu, hücre dışı eğrilik ve zarlar boyunca ve aynı zamanda vasküler ve lenf ağların varlığı su değişimi de dahil olmak üzere hücre bölmelerine bağlıdır (Şekil 2). <img alt="Şekil 1," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig1highres.jpg" /> Şekil 1: Ücretsiz ve sınırlı difüzyon geçirimsiz duvarlar (sağda) ile sınırlı bir su molekülü serbest difüzyon (solda) ve difüzyon şematik çizimi.. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig2highres.jpg" /> Şekil 2: bir dokuda Kompleks difüzyon hücre dışı ve hücre içi bölmelerin ve bu iki bölüm arasında bir su değişimi (oklar) su moleküllerinin hareketini gösteren bir selüler sistemde bir su difüzyonu şematik çizimi.. Nedeniyle meme özgü mimari özelliklerine meme kanalları ve lobülleri su moleküllerinin difüzyon kısıtlı ve anizotropik hareketinin belli bir örneği sunuyoruz: kanalların duvarlarına paralel olarak ve difüzyon serbest difüzyon buna yakın lobülleri ama duvarlara bu duvarlar tarafından kısıtlanır iki oluşan dik yönlerdeHücre ve temel zar katmanları. Sonuç olarak duktal / glandüler sistemde difüzyon nispeten hızlı ve anizotropiktir. Öte yandan, kanalların çevreleyen bağ fibröz doku difüzyon bu dokuda, yüksek su içeriği ve düşük hücre yoğunluğunda (Şekiller 3 ve 4) bir sonucu olarak, hızlı ve izotropiktir. Habis varlığında, kanser hücreleri tarafından kanal ve lobüllerini blokajı (ve Şekil 3, 4) tüm yönlerde ve anizotropik hareketi difüzyon katsayılarının bir azalmaya neden olan, su hareketi eğrilik ve kısıtlama arttırır. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig3highres.jpg" /> Şekil 3: Meme lobülleri difüzyon lobülleri aracılığıyla bir kesim ve bir lobül içindeki su difüzyon şematik çizimi.. Sol: Hızlı gösteren lobüller &#39;duvarlarla sınırlı su difüzyonduvarlara dik difüzyon duvarlara paralel ve sınırlı difüzyon. Sağ: Kanser hücreleri ile lobülleri difüzyon. Hücre dışı bölüme difüzyon Yüksek düzeyde engellenmiş ancak tüm yönleri içindeki ve dolayısıyla neredeyse izotropik edilir. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig4highres.jpg" /> Şekil 4:. Duktal ağaç sisteminde su difüzyon Sol: onların yayılan yönünü ve onların arası dallanma 25 gösteren renkli balmumu ile enjekte Meme kanalları. Orta: kanallarının (siyah oklar) içindeki difüzyon gösteren vektörler ile normal bir duktal ağacın şematik çizim ve bağ dokusunda (yeşil oklar). Sağ: Kanser hücrelerinin iki lokus (mor) ile bir duktal ağacının şematik çizimi. Kırmızı oklar kanserlerde difüzyon sergiler. Bu kağıt detaylı difüzyon tensör tarama yöntemi ve pr açıklarocessing algoritmaları ve meme malignite tespit etkin DTI veri setlerinin yazılım analizi. Tüm kanserler meme biyopsisi ve / veya cerrahi örneklerinin histopatolojik bulguları ile teyit edildi. Biz de meme anatomik özellikleri yanı sıra, DTI algılama hassasiyetini değerlendirmek için bir referans yöntem olarak görev DCE tarama protokolü elde etmek için T2 ağırlıklı tarama protokol açıklar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52048/52048fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1079">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:364px;">Material/Equipment&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;</td>
			<td style="width:180px;">Company/ Catalog No.&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;</td>
			<td style="width:180px;"></td>
			<td style="width:355px;">Comments/ Description</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="41" rowspan="2" style="height:41px;width:364px;">Magnetol-Gadopentetatedimeglumine</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;">Soreq, Yavne, Israel</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:355px;">0.5M</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="41" rowspan="2" style="height:41px;width:364px;">3 Tesla MRI scanner,&#160; MAGNETON Trio&#160;&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;">Siemens, Erlangn, Germany</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:355px;">120</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:364px;">Bilateral breast&#160; array coil&#160;&#160;</td>
			<td style="width:180px;">Siemens, Erlangn, Germany</td>
			<td style="width:180px;"></td>
			<td style="width:355px;">4-channel</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:364px;">Bilateral breast&#160; array coil&#160;&#160;</td>
			<td style="width:180px;">In-Vivo, Orlando FA</td>
			<td style="width:180px;"></td>
			<td style="width:355px;">7.channel</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="41" rowspan="2" style="height:41px;">Automated pump, Spectris Solaris MR Injector&#160;&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;">Medrad, Indianola , PA&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:180px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:355px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="61" rowspan="3" style="height:61px;width:364px;">DTI Image processing software&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;</td>
			<td rowspan="3" style="width:180px;">Home-built</td>
			<td rowspan="3" style="width:180px;"></td>
			<td rowspan="3" style="width:355px;">Property of Yeda Research and Development Co.&#160; Ltd http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="20">
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:364px;">3TP Image processing software</td>
			<td style="width:180px;">Home-built</td>
			<td style="width:180px;"></td>
			<td style="width:355px;">Property of Yeda Research and Development Co.&#160; Ltd http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

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.

yöntemde, Hormonal aşamalarında, normal gönüllüler tarama ile test edilmiş ve gösterilmiştir. açıkça görüleceği gibi, 11 fibroglandular doku arasında nispeten yüksek bir fraksiyonu ile, küçük, sağlıklı gönüllü merkezi bir dilim yazılım kullanılarak elde edilen parametre ve vektör haritalarını gösterdi Şekil T2 ağırlıklı görüntüde (tüm gri alanlar fibroglandular dokusu ve parlak alanlar yağ vardır). 1 λ Başbakan difüzyon katsayısı yönü meme ucuna bakacak piksel büyük bir kısmıyla birlikte vektör haritası v1 gösterilir. 2 λ için tensör katsayıları 1&#39;den λ gelen düşüş difüzyon değerleri beklendiği gibi 3. λ için. Ortalama difüzyon ADC hesaplama etkin bu üç difüzyon katsayıları kullanılarak, fraksiyonel anizotropi (FA) ve maksimal anizotropi, λ 1 - λ 3. FA haritalar ve λ 1&#39;de Uyarı - λ <sub&gt; 3 Bu iki endeks değerlerinin mekansal dağılımı yüksek ahenk. 63 yaşındaki, normal gönüllü için Şekil 13 &#39;de örnek olarak gösterildiği gibi, menopoz sonrası kadınlarda meme, genellikle daha az yoğundurlar. difüzyon katsayıları yaşlı gönüllü düşük ama anizotropi endeksleri yönde difüzyon dayatılan yüksek kısıtlama duktal duvarlara ortogonal, muhtemelen çünkü dolayısıyla kanalları ve lobülleri ve alt çapı, yüksektir. Süt mineral çözündürüldü karbonhidrat ve protein agregatları içeren, su bazlı bir sıvı içinde yağ globülleri bir koloit olduğu kanal büyüklüğüne tensörünün hassasiyet gösteren başka bir örnek. Şekil 14&#39;te, bir emzikli gönüllü örnekte gösterilmiştir süt viskozitesi bu nedenle normal su kanalları içinde sıvının, ve daha yüksek olduğu, meme meme su dağılım katsayısı l vardırpremenopozal kadınlarda 24 daha ower. Ayrıca, meme ucuna yakın kanalları büyük ve kanallara dik yönde sınırlama emzirme döneminde olayan, meme daha düşüktür ve buna bağlı olarak anizotropi endeksleri de daha düşüktür. Ancak emziren meme lobüler -posterior bölgelerinde anizotropi hala yüksek. Kanserli hastalarda difüzyon tensör parametreleri ana değişiklik üç difüzyon katsayıları önemli bir düşüş sergilenmektedir. λ 1 değişiklikler gürültü oranı 19 en yüksek kontrast sağlamak için bulunmuştur. Bu çalışma, invaziv duktal karsinom (IDC) tanısı 33 hastada, in situ duktal karsinom 19 (DCIS), diğer malignitelerle invaziv lobüler karsinom (LAK) ve 3 ile 13 olmak üzere teyit patoloji ile 68 hasta alındı. Birkaç hastada çoklu fokal veya çok merkezli meme kanseri vardı. kanser boyutu değişken10-30 mm, 14 mm ve çeyrekler aralığının ortalaması 3 ila 95 mm &#39;den hazırlanmıştır. Bu hastaların tümünde DCE ve DTI saptama oranı karşılaştırılabilir. Ancak, DCE geliştirme gösterdi ve kanserler nedeniyle öncelikle saha homojen ve çarpıtmalar ve eserler sonuçlanan yetersiz yağ bastırılması ile ilgili yağlı göğüsler teknik sorunlar, DTI analize dahil edilmemiştir gibi patoloji tarafından doğrulandı 5 olgu. 16 ve 17 iki ana difüzyon parametrelerinin tipik parametrik haritaları göstermek, 15 Şekil 1 λ ve λ 1 - meme maligniteler tespit için kullanılan λ 3. Bu rakam gösterileri, ek ağırlıklı görüntüler T2 için, 3TP renk kodlu yöntemi kullanılarak DCE analiz sonuçları. Kanalları veya lobules Giriş malign hücrelerin varlığını açıkladı ve şöyle onların t ölçüde azaltarak dışı bölmeye difüzyon engel çevreleyenO katsayıları difüzyon. Buna ek olarak, duktal yapıların anizotropi hiçbir belirgin yönü ile kaotik bir şekilde tüm yönlere yayılan kanser hücreleri gibi kayboluyor. Ortalama yayılma için bu parametrenin normalleşme normal dokuda 19 benzer kanserlerde FA yüksek değerlere neden beri FA meme kanseri tespiti için yeterli bir parametre değildir. Bununla birlikte, maksimum anizotropi kanserinin bulgulanması için bir araç (15-17 Şekil) sağlamaz. Bununla birlikte, bağ fibröz doku da izotropik ve maksimal anizotropi düşük değerler sergilemek yakın olduğundan, bu parametre difüzyon katsayısı λ 1 daha az spesifiktir ve bir ikincil parametre 1 λ olarak görür. Şekil 17 da neoadjuvan kemoterapi yanıtı karakterize etmek DTI yeteneğini gösterir. Ad Bu örnekte, hastanın tam olarak tedaviye cevap (4 defariamycin + Cycloxane - Taxol 4 kür ardından). Gerçekten de, tedaviye yanıt kanser hücrelerinin yerini onarım bağ dokusu varlığına işaret, normal meme dokusu için tipik değerlere difüzyon katsayılarının önemli bir artışa neden olmuştur. Benzer sonuçlar tedaviye cevap veren diğer 4 hastada elde edildi. <img alt="Şekil 13," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig13highres.jpg" /> Şekil 13:. 63 yaşında sağlıklı gönüllü bir merkez meme dilim parametrik DTI haritaların Çıktı, aynı dilim Dir T2 ağırlıklı resmi üzerine bindirilmiş. - Kırmızı Yön haritası ayak yöne belirten kafa posterior sağ, yeşil belirten ön sola ve yeşil belirten. Vektörler beyaz çizgilerle işaretlenmiş olduğunu unutmayın. Tüm difüzyon katsayısı ve maksimal anizotropi indeksi 1 x10 -3 mm2 / sn birimleri cinsindendir. FA birim azdır. vektör harita ref ölçek çubuğu20 mm&#39;lik bir uzunlukta ve T2 görüntü ölçek çubuğu ers kalan görüntüleri 20 mm&#39;lik bir uzunluğa karşılık gelir. <img alt="Şekil 14," src="/files/ftp_upload/52048/52048fig14highres.jpg" /> Şekil 14:. Aynı dilim Dir T2 ağırlıklı resmi üzerine bindirilmiş bir 40 yaşında emziren gönüllü bir merkez meme dilim parametrik DTI haritaların Çıktı. - Kırmızı Yön haritası ayak yöne belirten kafa posterior sağ, yeşil belirten ön sola ve yeşil belirten. Tüm difüzyon katsayısı ve maksimal anizotropi indeksi 1 x10 -3 mm2 / sn birimleri cinsindendir. FA birim azdır. En piksel meme ucuna doğru hizalanmış yön haritası ve vektör haritasında unutmayın. Ayrıca Şekil 7 ve sağlıklı gönüllülerde 10 değerlere göre daha düşük difüzyon katsayıları not. vektör haritası ölçek çubuğu 20 mm bir uzunluğa karşılık gelirT2 görüntüde skala çubuğu bütün geri kalan görüntüleri 20 mm&#39;lik bir uzunluğa karşılık gelir. <img alt="Şekil 15" src="/files/ftp_upload/52048/52048fig15highres.jpg" /> Şekil 15:. 1 λ 1 ve λ parametrik haritalar - λ 3 çoklu fokal invaziv duktal karsinom ile 38 yaşında hastada 1. ham DTI parametreleri 1,7 x 10 -3 mm 2 / sn bir eşik ile sunulmaktadır -λ 3 λ 1 λ 1 ve 0.6 mm 2 / sn (eşiklerin üzerinde tüm değerler mor renklidir). Eşiğin üstünde 2. ham, değerleri, renkli ve altta yatan T2 ağırlıklı görüntü göstermek değildir. Şekil aynı zamanda sol T2 ağırlıklı görüntüde 1. sütun ve DTI parametrik haritalar aynı dilim, 3TP yöntemiyle elde edilen bir DCE parametrik haritasında bulunuyor. T2 görüntüde ölçek çubuğu 20 mm bir uzunluğa karşılık gelir ın bütün görüntüler. DCE görüntü düzlem uzamsal çözünürlüğü yaklaşık olarak iki kat daha yüksek bir DTI fazla olduğu dikkat Ancak 3TP ve λ 1 parametre haritaları konumunda ve boyutunda, yüksek görüntü uyum vardır. <img alt="Şekil 16" src="/files/ftp_upload/52048/52048fig16highres.jpg" /> Şekil 16:. 1 -λ 3 düşük dereceli DCIS rakam da sol T2 ağırlıklı görüntü ve bir DCE parametrik harita üzerinde 1. sütununda içeren bir 60 yaşında bir hastada λ 1 ve λ parametrik haritalar, elde edilen DTI parametrik haritalar aynı dilim 3TP yöntemi. T2 görüntüde skala çubuğu bütün resimler de 20 mm&#39;lik bir uzunluğa karşılık gelir. Bir çok yağlı meme kanseri tespit DTI yeteneğini unutmayın. <img alt="Şekil 17" src="/files/ftp_upload/52048/52048fig17highres.jpg" /> Şekil 17: 1 λ 1 ve λ parametrik haritalar - λ 3 öncesi ve neoadjuvan kemoterapi sonrası invaziv lobüler karsinom ile 39 yaşında hasta hasta Adryamicin 4 döngüsünden sonra, bir kez tedavi öncesi ve bir kez ameliyat öncesi, iki kez tarandı +. Taxol Cycloxan ve 4 kür. Λ 1 ve tedaviye yanıt kanser bölgelerinde λ 1 -λ 3 artışını not edin. 1. Ham gösterir görüntüleri tedavi öncesi elde edilen ve 1. satırda yaklaşık olarak aynı bölgede 2. ham gösterir görüntüleri, ameliyattan önce elde. Tedavi kanser bölgeleri 1 -λ 3 değerleri eşiğin altında λ 1 ve λ sergiledi ve tedavi sonrası bu iki parametre kendi eşiğinin üzerinde değerlerine yükselmiştir önce. Şekil aynı zamanda sol T2 ağırlıklı görüntülerde 1. sütununda içerir; 2. sütununda Multiple Görüntü Projeksiyon-MIP, 2 dk sonrası kontrast görüntüleri kontrast öncesi görüntüleri çıkarılmasıyla elde edilen; 3. sütununda DCE parametre harita 3TP yöntemi ile elde edilmiştir. T2 görüntüde skala çubuğu bütün resimler de 20 mm&#39;lik bir uzunluğa karşılık gelir

Watch this Scientific Journal Video about Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging at JoVE.com

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

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 ...

tracking-mammary-architectural-features-detecting-breast-cancer-with

Research

JoVE Journal

Medicine

22.3K Görüntüleme.  Weizmann Institute of Science. 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. 

Video: Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

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 ...

Multi-modal Imaging of Angiogenesis in a Nude Rat Model of Breast Cancer Bone Metastasis Using Magnetic Resonance Imaging, Volumetric Computed Tomography and Ultrasound

Angiogenesis is an essential feature of cancer growth and metastasis formation. In bone metastasis, angiogenic factors are pivotal for tumor cell proliferation in the bone marrow cavity as well as for interaction of tumor and bone cells resulting in local bone destruction. Our aim was to develop a model of experimental bone metastasis that allows in vivo assessment of angiogenesis in skeletal lesions using non-invasive imaging techniques.
For this purpose, we injected 105 MDA-MB-231 human breast cancer cells into the superficial epigastric artery, which precludes the growth of metastases in body areas other than the respective hind leg1. Following 25-30 days after tumor cell inoculation, site-specific bone metastases develop, restricted to the distal femur, proximal tibia and proximal fibula1. Morphological and functional aspects of angiogenesis can be investigated longitudinally in bone metastases using magnetic resonance imaging (MRI), volumetric computed tomography (VCT) and ultrasound (US).
MRI displays morphologic information on the soft tissue part of bone metastases that is initially confined to the bone marrow cavity and subsequently exceeds cortical bone while progressing. Using dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) functional data including regional blood volume, perfusion and vessel permeability can be obtained and quantified2-4. Bone destruction is captured in high resolution using morphological VCT imaging. Complementary to MRI findings, osteolytic lesions can be located adjacent to sites of intramedullary tumor growth. After contrast agent application, VCT angiography reveals the macrovessel architecture in bone metastases in high resolution, and DCE-VCT enables insight in the microcirculation of these lesions5,6. US is applicable to assess morphological and functional features from skeletal lesions due to local osteolysis of cortical bone. Using B-mode and Doppler techniques, structure and perfusion of the soft tissue metastases can be evaluated, respectively. DCE-US allows for real-time imaging of vascularization in bone metastases after injection of microbubbles7.
In conclusion, in a model of site-specific breast cancer bone metastases multi-modal imaging techniques including MRI, VCT and US offer complementary information on morphology and functional parameters of angiogenesis in these skeletal lesions.

In the pathogenesis of bone metastasis, angiogenesis is a crucial process and therefore represents a target for imaging and therapy. Here, we present a rat model of site-specific breast cancer bone metastasis and describe strategies to non-invasively image angiogenesis in vivo using magnetic resonance imaging, volumetric computed tomography and ultrasound.

Manyetik Rezonans Görüntüleme, Volumetrik Bilgisayarlı Tomografi ve Ultrason Kullanımı Meme Kanseri Kemik metastazı bir Nude Rat Model Angiogenezis Multi-modal Görüntüleme

Angiogenesis is an essential feature of cancer growth and metastasis formation. In bone metastasis, angiogenic factors are pivotal for tumor cell ...

Time-lapse Imaging of Primary Preneoplastic Mammary Epithelial Cells Derived from Genetically Engineered Mouse Models of Breast Cancer

Time-lapse imaging can be used to compare behavior of cultured primary preneoplastic mammary epithelial cells derived from different genetically engineered mouse models of breast cancer. For example, time between cell divisions (cell lifetimes), apoptotic cell numbers, evolution of morphological changes, and mechanism of colony formation can be quantified and compared in cells carrying specific genetic lesions. Primary mammary epithelial cell cultures are generated from mammary glands without palpable tumor. Glands are carefully resected with clear separation from adjacent muscle, lymph nodes are removed, and single-cell suspensions of enriched mammary epithelial cells are generated by mincing mammary tissue followed by enzymatic dissociation and filtration. Single-cell suspensions are plated and placed directly under a microscope within an incubator chamber for live-cell imaging. Sixteen 650 &mu;m x 700 &mu;m fields in a 4x4 configuration from each well of a 6-well plate are imaged every 15 min for 5 days. Time-lapse images are examined directly to measure cellular behaviors that can include mechanism and frequency of cell colony formation within the first 24 hr of plating the cells (aggregation versus cell proliferation), incidence of apoptosis, and phasing of morphological changes. Single-cell tracking is used to generate cell fate maps for measurement of individual cell lifetimes and investigation of cell division patterns. Quantitative data are statistically analyzed to assess for significant differences in behavior correlated with specific genetic lesions.

Time-lapse imaging is used to assess behavior of primary preneoplastic mammary epithelial cells derived from genetically engineered mouse models of breast cancer risk to determine if there are correlations between specific behavioral parameters and distinct genetic lesions.

Birincil Preneoplastic Meme Epitel Hücrelerinin Time-lapse görüntüleme Meme Kanseri Genetik Fare Modelleri türetilen

Time-lapse  imaging can be used to compare behavior of cultured primary preneoplastic  mammary epithelial cells derived from different genetically ...

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

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

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

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 ...

Orthotopic Injection of Breast Cancer Cells into the Mammary Fat Pad of Mice to Study Tumor Growth.

Breast cancer growth can be studied in mice using a plethora of models. Genetic manipulation of breast cancer cells may provide insights into the functions of proteins involved in oncogenic progression or help to discover new tumor suppressors. In addition, injecting cancer cells into mice with different genotypes might provide a better understanding of the importance of the stromal compartment. Many models may be useful to investigate certain aspects of disease progression but do not recapitulate the entire cancerous process. In contrast, breast cancer cells engraftment to the mammary fat pad of mice better recapitulates the location of the disease and presence of the proper stromal compartment and therefore better mimics human cancerous disease. In this article, we describe how to implant breast cancer cells into mice orthotopically and explain how to collect tissues to analyse the tumor milieu and metastasis to distant organs. Using this model, many aspects (growth, angiogenesis, and metastasis) of cancer can be investigated simply by providing a proper environment for tumor cells to grow.

Cancer is a complex disease that is influenced by the tissue surrounding the tumor as well as local pro- and anti-inflammatory mediators. Therefore, orthotropic injection models, rather than subcutaneous models may be useful to study cancer progression in a manner that better mimics human pathology.

Farelerin Meme Fat Pad içine Meme Kanseri Hücreleri Ortotopik Enjeksiyon Tümör Büyüme Eğitim için.

Breast cancer growth can be studied in mice using a plethora of models. Genetic manipulation of breast cancer cells may provide insights into the ...

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 ...