Name: diffusion tensor magnetic resonance imaging in the analysis of neurodegenerative diseases
Uploaded: 2013-07-28T14:00:00
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Alcune parti di questo lavoro, vale a dire lo studio sul controllo di qualità e la correzione per i danneggiati di pendenza direzioni in applicazione ai dati dei pazienti con disturbi ipercinetici, sono state supportate dalla rete HD Europea (progetto EHDN 070). Le scansioni MRI in questa determinata studio sono stati acquisiti come parte del London sito TRACK-HD coorte.

Analisi Metodi: Pre-e post-elaborazione Il compito del seguente protocollo è quello di analizzare le proprietà di diffusione voxelwise entro tratti di materia bianca che potrebbe essere - a causa del rilevamento voxelwise - sia isotropo o anisotropo, con conseguente tensori di diffusione prolate o oblato per i rispettivi voxel. La parametrizzazione dei tensori voxel viene usato sia per il calcolo di FA-mappe o l&#39;identificazione di fibertracts (Figura 1). <p class="jo...

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

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

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td>MR scanner</td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Siemens 1.5 T Magnetom Symphony</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>analysis software </td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>TIFT - Tensor Imaging and Fiber Tracking</td>
 </tr>
 </tbody>
 </table>

diffusion tensor magnetic resonance imaging in the analysis of neurodegenerative diseases

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

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

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Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in the Analysis of Neurodegenerative Diseases

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

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