DTI收购在1.5 t参数优化:信噪比分析和临床应用

文摘

背景。磁共振(MR)扩散张量成像(DTI)能够量化体内组织微观结构特性和检测疾病病理相关的中枢神经系统。然而,DTI受限于低空间分辨率与低信噪比(信噪比)。目的。目的是为大脑临床研究,选择一个DTI序列优化信噪比和分辨率。方法和结果。我们应用6信噪比计算方法在26个DTI序列不同的参数使用4个健康志愿者(高压)。挑选两个DTI序列的信噪比高,他们通过体素的大小和b值不同。随后,两个选择序列获得来自30个多发性硬化(MS)患者不同的残疾和病变负载和18年龄匹配的高压。我们观察到高之间的一致性意味着扩散系数(MD)和部分anysotropy (FA),然而DTI序列与小体素的大小显示一个更好的与疾病进展相关,尽管略低的信噪比。胼胝体的可靠性(CC)纤维跟踪与选择DTI序列也是考验。结论。DTI-derived指数医学相关组织的敏感性异常表明优化序列可能是一个强大的工具在研究旨在监测疾病和严重程度。

1。介绍

磁共振(MR)扩散张量成像(DTI)允许体内检查组织的微观结构,通过利用水扩散的特性。每个立体像素的DT计算允许我们来计算水扩散的大小,反映在平均扩散系数(MD)和各向异性的程度,这是一个衡量组织的组织,表示为一个维度指标,如分数各向异性(FA) [1]。多发性硬化(MS)的病理因素有潜力改变结构的渗透率或几何障碍水扩散在大脑中。与此一致的是,体内DTI的一些研究报告增加MD和减少FA值T2-visible病变,正常(NA)白质(WM)和灰质(GM)从MS患者2]。结合纤维tractography技术,DTI揭示WM纤维特征是非侵入性和连通性。在女士,tractographic重建处理一般FA减少正常白质(NAWM)和高FA减少病变结构损失(2- - - - - -5]。

最好的收购和后处理策略DTI序列的疾病,特别是女士,仍然是一个有争议的问题(2,6,7]。

图像的信噪比(信噪比)是一项基本的衡量磁共振扫描仪硬件和软件的表演,因为它提供了一个定量评价和比较信号和噪音水平不同的成像和重建方法、序列参数,射频线圈,梯度幅值,和杀率。自从DT是通过评估损失信号的重构diffusion-weighted相比,参考图片s /毫米²图像,这种方法容易受到低信噪比价值观:背景噪音水平接近低扩散加权信号会高估信号本身,因此低估扩散的大小。的信噪比s /毫米²图片应该至少20获得无偏DTI-derived措施。许多信噪比评价方法在图像可用先生和他们不同的估计噪声方差。它们通常分为两类:单级图像方法推导出噪音大,均匀背景区域(8,9];把图像方法是基于两个收购的相同的图像(10- - - - - -13]。后者的方法估计图像中的噪声得到两个获得图像的差异,区域定位的背景或检查的对象。这些方法并不是用于扩散加权评估,但只有常规(T1, T2)幻影成像和验证。

在此背景下,本研究的第一个目的是DTI序列的优化参数,以产生图像信噪比高、采集时间短,体素的大小适合tractography。大脑图像的信噪比是计算获得不同DTI序列参数。

第二个目标是DTI序列的选择给予最好的区分高压和MS患者。

第三个目标是确定这些序列使我们能够跟踪胼胝体(CC)纤维在MS患者(14- - - - - -16]。

初步的验证方法将显示在一群女士不同发展水平的疾病患者相比之下,一群年龄相仿的高压。

2。材料和方法

2.1。主题

获得信噪比参数的优化,我们进行了一个初步分析4高压(男/女= 2/2),平均年龄(范围)= 44.75(28 - 61)年)。

获得最好的DTI序列区分高压和MS患者我们获得18高压(男/女= 10/8,平均年龄(范围)= 43.11(24-50)年)和30 MS患者(男/女= 8/22,平均年龄(范围)= 45.03(26 - 68)年,中位数eds(范围)= 5.0(2 - 8),中等(范围)疾病持续时间= 13.5(2-34)年),其中13与复发缓和(RR)女士和17个二级进步(SP)。

2.2。MRI收购

先生进行了扫描使用1.5 T西门子Magnetom Avanto扫描仪(德国埃朗根)放射科的基金会汤圆ONLUS, IRCCS s玛丽亚Nascente米兰(意大利)。

26 DTI序列具有不同参数测试高压4日进行初步分析。改变参数像素大小(从1.87到2.5毫米²),切片厚度(从1.9到2.8毫米),值(900 s /毫米²,1000年代/毫米²,1500年代/毫米²,2000年代/毫米²),回波时间(TE)(女士从83年到110年),和重复时间(TR)(从6500毫秒到7800毫秒)。

下面的参考序列应用于所有48个受试者的研究:

(一)dual-echo涡轮自旋回波(TSE) (女士,女士,回波列车长度(ETL) = 5;翻转角度= 150;50交错,2.5毫米厚轴向片,矩阵大小=和一个视野(FOV) = 250毫米);(b)三维(3 d) t1 magnetisation-prepared收购快速梯度回波(MP-RAGE) (女士,女士,女士,翻转角度= 15°,176连续,轴向片体素的大小=毫米³矩阵大小=FOV = 256毫米板蜱虫= 187.2毫米)。

以下两个DTI序列也应用,因此高压4日之前的筛选:

(我)(DTI-A): pulsed-gradient旋转回声回声平面脉冲序列没有意义(TR = 7000毫秒,TE = 94毫秒,50片轴向片和2.5毫米厚度,收购矩阵大小=;FOV =与扩散梯度(毫米)值= 900 s /毫米²)应用于12 noncollinear方向;(2)(DTI-B): pulsed-gradient旋转回声回声平面脉冲序列没有意义(TR = 6500毫秒,TE = 95毫秒,40片轴向片和2.5毫米厚度,收购矩阵大小=;FOV =与扩散梯度(毫米)值= 1000 s /毫米²)应用于12 noncollinear方向。两个为每个组扩散梯度进行收购,以提高信噪比。采集时间符合临床协议:第一个序列(DTI-A)和第二(DTI-B)。

第一个和第二个DTI之间的主要差异序列值(900 s /毫米²与1000年代/毫米²)、像素大小(2、5毫米2、5毫米和88毫米1、88毫米)和TR(7000毫秒对6500毫秒)。

DTI-B有10片少于DTI-A;所以它覆盖少25毫米身高的方向。因为我们的临床目的是分析CC的显微结构变化由于病理女士,我们定位DTI-B群片(板)与相同的中心和DTI-A定位板,然后我们12它向上移动,5毫米(25/2毫米)颅方向。所以,两个DTI最后一块相同的位置和姿态。

2.3。信噪比计算方法

所有26个序列与自制的Matlab脚本,自动分析,计算信噪比与六种不同的方法,每片每卷(2卷,不是diffusion-weighted, 24 diffusion-weighted卷)和绘制SNR-to-slice(图2)。

在所有的6个方法,信号()评估2 d的意思是感兴趣的区域(ROI)的强度像素最大均匀大脑信号,自动提取每片(红ROI,图1(一))。相反,估计的噪声,单个和多个图像的方法。即使多个图像的重影等相对不敏感结构噪音响,和直流(DC)工件,一个完美的几何排列的图像和时间稳定成像过程的严格要求。出于这个原因,相应的两个后续收购以前coregistered统计参数映射(SPM) 5 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)。

方法单一ROI的信号和噪声,单一的形象
噪声是在相同的ROI评估用于年代(见上图)。信噪比计算(1)[17]: 在哪里σ是2 d像素强度标准差(SD)的ROI。

方法单一ROI的信号和噪声,不同的图像
图像中的噪声评估获得的差异两次获得图像的2 d SD强度相同的ROI用于信号s噪声ROI必须定位在组织足够高信噪比,而不是在图像背景,因为ROI内的噪声在图像被假定为高斯分布的差异。
信噪比是计算(2)[17- - - - - -21),那里的因素是由于财产之外的方差时添加或减去两个图片: 在哪里是像素强度的2 d SD的ROI。

方法噪声估计空气(SD),单一的形象
噪声估计的ROI像素,从背景中提取(空气)(图1(一)),注意把它远离重影和过滤器工件,可见作为一个增加信号附近的图像边缘。因为MRI噪音空气中遵循瑞利分布,噪声明显SD低估了真正的SD大约0.655。因此,信噪比得到的(3)[9,20.,22]

方法噪声估计空气(平均值),单一的形象
噪声估计的标准偏差的ROI像素,从背景中提取(空气)。自奥噪音空气中遵循瑞利分布,信号的平均值在第二个ROI ()等于噪音的SD,乘以系数。所以,信噪比是计算(4)[17,20.]:

方法单一ROI的信号和噪声,不同的图像
该方法类似于方法2。我们考虑了两种图像(A和B)获得两次收购相同的部分。信号像素的平均值在第一图像ROI (a)。然后,我们认为第二种ROI第二图像(B),位于第一ROI的形象。噪声的SD评估相同的ROI位置和计算提出了Ogura et al。17)和(5): 在哪里标准差和在图像像素的平均值获得的差异图像-图像B (ROIA-ROIB),反之亦然。

方法估计背景的噪声方差直方图模式,单一的形象
因为MRI噪音空气中遵循瑞利分布,噪声方差估计可以通过搜索大小()值的背景直方图达到最大(空气):噪音SD估计概率密度函数直方图的方式(12,23)在一个背景的ROI像素和信噪比是计算(6):

2.4。传统成像后处理

病变在质子密度分割(PD)三图像,在t2加权像使用相应的增加对损伤识别的信心。然后,病灶体积(ml)计算和分段损伤被用于屏蔽DTI(见部分2。5软件包),使用吉姆(Jim 5.0, Xinapse系统,莱斯特,英国)。

3 d-t1 MP-RAGE图像自动分割通用、WM和脑脊液(CSF),使用SPM5 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)和最大内部图像的同质性来够处理真实的情况调整24]。一个自制的Matlab脚本是用来把每个像素分类为通用、WM或脑脊液,依赖这地图有最大的概率在这个位置:这对每个组织产生互斥的面具。

2.5。后加工的扩散张量成像

DTI对涡流失真校正的数据目前包,注册12 diffusion-weighted卷量,基于互信息——(MI)的非线性变换。然后扩散梯度方向(即纠正了扫描仪设置。,slice angulation, slice orientation, etc.) and diffusion tensor was determined for each voxel using the freely available Diffusion Toolkit software, version 0.4.2 (http://www.trackvis.org/与线性最小二乘拟合方法()25]。张量是对角化,获得特征向量,特征值,MD, FA地图。

roi的病变个性化T2-images蒙面从医学和FA地图,为了估计NAWM损伤。

通用汽车和WM相互独家面具叠加MD和FA地图,和对应的直方图。一线外压的侵蚀从相互排斥的面具排除部分容积效应的贡献从周围的CSF观察通用和WM扩散系数变化和WM各向异性的变化。平均MD是通用和NAWM计算。平均FA派生只有NAWM,因为没有优惠的方向的水分子运动预计将发生在通用汽车,由于缺乏微观结构各向异性组织的组织间。

2.6。纤维跟踪

纤维跟踪的可靠性与使用扩散工具包v0.4.2 2 DTI序列测试(http://www.trackvis.org/免费软件)和可视化的TrackVis v0.4.2 (http://www.trackvis.org/)。蛮力方法和确定性streamline-based纤维追踪,与FA-map掩蔽形象和角终止35°。对于跟踪选择,one-ROI方法使用:CC是识别和分割的三个mid-sagittal邻片FA-map [26]。

FA和MD直方图是派生的CC纤维束(CC-FA和CC-MD)。

2.7。统计分析

图形显示允许比较信噪比估计的6个方法和序列的信噪比质量。

我们估计之间的组内相关系数2 DTI序列用在这项研究中,关于NAWM-FA的值,NAWM-MD, GM-MD所有48个科目(高压和MS患者)。

斯皮尔曼相关系数(SCC)评估估计DTI-derived措施之间的关系(NAWM-FA, NAWM-MD, GM-MD、CC-FA CC-MD)和受试者的条件(高压、名RRMS spm)。

3所示。结果

3.1。信噪比分析

正如所料,六个信噪比评价方法给不同的绝对数值。然而,通过片(图的变化2),通过不同的卷是在良好的协议,随着排名的表演不同的序列(数字3,4)。

信噪比被提升为序列绘制命令立体像素尺寸和相同的价值、TE和TR:这种图示显示明显的增加信噪比的增加,体素的大小。类似的表示是序列具有相同但参数值,使信噪比的结果随diffusion-sensitivity系数的增加,特别是对获得的图像的信噪比估计序列价值1500 s /毫米²不到20%的序列的信噪比价值1000 s /毫米²。同样的分析证实,最低TE可行磁共振扫描器必须选择,正如所料,由于DTI T2加权。

最高的序列是DTI-A信噪比的方法,特点是参数范围内推荐的帕加尼et al。27女士)多中心试验。

另一个序列(DTI-B)被选中的高信噪比之间的像素大小毫米²。DTI-B低于DTI-A信噪比,信噪比低于15%。

两个选择序列的信噪比比较数据所示3和4:只有两个信噪比计算方法(方法4图所示3和方法在图64),但在这两个人物很明显,DTI-A产生较高的图像信噪比,与附近的常数差异片。

3.2。纤维微观结构指数的统计比较完整,来自两个序列

组内相关系数从0.91到0.99不等,高一致性参数来源于DTI-A和DTI-B(表1)。

鳞状细胞癌显示从名RRMS DTI序列分离高压和spm的病人,但癌DTI-B是高于DTI-A之间()和受试者的情况如表所示2。

3.3。纤维跟踪

(我)Tractography算法获得与所选DTI对所有高压(在图序列5来CC神经纤维束造影的一个例子与DTI-A获得如图所示)。

(2)Tractography算法获得与所选DTI序列30 MS患者(图286),但没有大量的病变患者在两个CC。

4所示。讨论

在这项研究中,我们改进质量的DTI序列,寻找一个信噪比和空间分辨率之间的妥协。信噪比计算值与不同的方法显示不同的偏见和对噪声的敏感性:这个观察进一步调查。尽管如此,在现在的工作的目的,所有的方法都是按照整个数据集在指出序列DTI-A和DTI-B最好的无一例外(信噪比SNR DTI-B DTI-A >)。这些整合的评价让我们产生一种自动DTI序列质量评价和初步选择26 DTI序列中的两个。选择的两个序列之间的权衡最好的信噪比,立体像素大小和扩散传感。即使DTI-B DTI-A相比有较低的信噪比,信噪比最高15%的损失是由一个高分辨率补偿,这是一个关键因素在决定tractographic重建质量(7]。两个DTI序列选择临床协议通过SNR-based评价是可行的,因为可接受的收购的时间(约)。

最优来CC基于单独的神经纤维束造影的结果是生产28 30例,与纤维束重建即使他们通过病变。焦点和扩散组织组织的改变,导致了各向异性和随之增加的主要特征向量DTI的不确定性,是著名的女士来失败的神经纤维束造影的原因之前的研究(2,28]。如前所述(7来纤维减少,神经纤维束造影的数量),停止错误,当信噪比降低。信噪比的提高贡献使纤维束重建成为可能。高信噪比也基本为更好地评价医学和足总。实际上,他们都是低估了在低信噪比(29日]。

为了提高信噪比,平均通常不止一个,但是太多的放大coregistration失误率,提高采集时间和主题活动。在DTI协议我们选择收购2平均每个扩散序列(运行)。在图1 (b)图像显示了第一个和第二个跑的区别(coregistered第一个),这表明,噪声SD的ROI估计(红色)放在一个区域由于失配误差最小的coregistration:图像的差异是统一的,没有振铃或边境工件。

噪音,估计用不同方法,片(图几乎是常数7):例如,DTI-A噪声计算方法4中值(范围)= 9.2(8.2 - -10.2)/图像意味着(范围)强度为33.7 (0 - 585);DTI-B噪声计算方法4中值(范围)= 8.6(7.7 - -9.3)/图像意味着(范围)强度为40.8 (0 - 681)。因此,信噪比片(数据的依赖3和4)主要是由于意味着信号差异为各种组织获得了一片一片。

除了信噪比考试,甚至决议必须考虑DTI序列参数选择。事实上,FA和MD也受到体素的大小的影响,由于径向特征值在一个大的增量体素(30.]。此外,组织不同的扩散特性可以在一个大的体素,把偏见扩散结果(29日]。这个问题被称为部分体积效应和它导致DTI-derived措施,评价的改变与影响FA高于医学博士,由于增加径向特征值在一个大的体素(30.]。也知道交叉纤维在一个大的体素的存在影响扩散属性的估计,从明显的主要DT获得特征向量的平均两交叉纤维方向与顺向FA(减少7,30.]。

因为上述原因我们还包括DTI-B在临床协议,由于小体素的大小,即使DTI-A有更高的信噪比。

准确的FA和MD估计提高tractography的可靠性,这是容易出错:有些是主观的(例如,如何跟踪ROI选择,等等)和一些内在的DTI序列使用。事实上,偏见在扩散张量特征向量和特征值的估计受损的纤维跟踪,因为它会导致错误或丢失纤维(28,30.]。几项研究已经减少了错误纤维跟踪(30.- - - - - -33),但这些方法仍在发展,没有一个是常用的,大部分都是耗时,需要强大的计算能力。

5。结论

结果与不同的信噪比计算方法(数据3和4)表明,这些方法只应用于幻影在先前的研究17,21),或在老鼠大脑12)或人工腹部(20.常规磁共振成像,也可以成功地用于DTI对人类大脑。

我们选择DTI序列能够量化女士的组织损伤,导致区分之间的病人和高压女士和女士不同的表型。然而,高分辨率和高的序列价值(DTI-B)取得了更好的相关性与MS疾病的存在。即使DTI-B序列不如DTI-A片,它覆盖整个CC大片由于收购了板的位置。适当的定位采集板应该在进一步的研究以评估分析其他纤维束。

最后,提出了纤维跟踪序列和过程显示更高的可靠性,能够辨别疾病即使女士的存在严重lesional模式观察,可能因此被视为一个潜在的强大的工具研究监控疾病和严重程度。

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