文摘

磁共振电阻抗断层扫描(MREIT)是一种新的形态能够成像人体的电特性使用核磁共振相位信息与外部电流注入。最近在活的有机体内动物和人类MREIT相关研究显示独特的电导率对比不同组织或器官的生理和病理条件。当执行在活的有机体内大脑成像,成像小电流必须注射,以免刺激皮肤周围神经,而交付的大脑成像电流是由于头骨的低导电率相对较小。结果,成像注入电流会导致轻微相位信号和整体相信噪比低的大脑组织。在这项研究中,我们报告的数值模拟结果使用头MREIT脑部肿瘤检测。我们使用一个现实的三维头部模型来计算信号产生结果的预测水平翻倍的电导率发生在模拟大脑肿瘤的组织。我们确定这些变化测量的可行性在人体可接受的时间通过添加实际的噪音从候选人3 T系统测量。我们也重新电导率对比图片,显示这样的导电性差异可以检测和成像。

1。介绍

脑部肿瘤严重威胁生命,因为他们的侵入性和渗透性的特点(1]。医学成像过程中扮演着重要的角色在脑部肿瘤的诊断2,3]。MRI脑部肿瘤诊断的首选影像学方法,提供详细信息的损伤类型,大小和位置(4]。尽管gadolinium-enhanced三图片和三的MRI形态图像选择初始评估,其效用在识别肿瘤类型,区分肿瘤和nontumoral病变,并评估治疗效果是有限的(4,5]。由于这个原因,这些扫描可能会与其他先进的核磁共振成像技术结合使用5]。然而,仍有新的需求MR-based方法,既能检测和脑损伤的特点。

磁共振电阻抗断层扫描(MREIT)是一种技术,它使用核磁共振测量内部磁通密度由外部注入电流(6- - - - - -8]。自磁通密度扰乱核磁共振扫描仪的主要领域,人们可以获得的诱导磁通密度的分(由尺度改变相位图像(先生)9- - - - - -11]。应用电导图像重建算法(12- - - - - -14),我们可以重建高分辨率高对比度导电性物体的图像。从模拟MREIT一直在稳步发展,重建算法,并使用两个幻影成像实验和动物(12- - - - - -17]。现在已经到达了一个阶段在活的有机体内人类的成像实验,金等。18)最近报道第一次审判。使用MREIT也被建议在小规模孤立的神经活动检测的神经结构(19]或作为一种手段的理解的影响神经调节技术,如脑深部电刺激或经颅直流电刺激20.]。我们相信MREIT电导率成像将使用提供的在活的有机体内生物组织电导率信息在生理上相关的频率范围。

大脑成像的电流是困难由于低电导率的骷髅骨头。因此,注入电流信号可能诱发一个小阶段,高噪音水平和低信噪比(信噪比)的大脑组织。自相位信号以MREIT可能非常小,信噪比可以提高通过增加成像当前振幅或成像时间8]。与许多其他应用程序一样,内在的噪音水平可能降低平均或使用高磁场强度增加。因此,原则上应该有可能获得足够的信噪比使用MREIT观察脑部肿瘤,只要成像电流尽可能申请,如果先生相位噪声足够低,使得平均在一个实际的时间。

在这项研究中,我们的重点是MREIT应用到图像的可行性在活的有机体内脑部肿瘤内完整的头。我们接近这个目标通过构造一个有限元电磁模型的实际形状的人头,并模拟MREIT协议具有不同大小和位置的影响肿瘤的电导率变化。

2。方法

2.1。三维头部模型

我们建立了一个三维有限元模型基于MRI的引用数据集组成的42个矢状平面片(3毫米厚度)在270毫米×270毫米的视野(FOV)和一个图像矩阵大小为512×512。因此体元数据集的大小是0.53毫米×0.53毫米×3毫米。我们利用COMSOL (COMSOL Inc .)、伯灵顿,妈,美国)提取外部头形状的核磁共振数据集。首先,外部轮廓六横的预测计算,然后“漂浮”在一起,形成一个三维立体结构。由此产生的模型的体积4.2 L和寺庙的直径17.5厘米。四大MREIT电极(厚度3毫米,面积64.5厘米²,导电率0.17 S / m)被添加到头部的外表面(图1(一))。使用核磁共振数据集作为指南,头被进一步划分为重要的大脑部分:头皮,头骨,灰质体积(0.4 L),白质体积(1.1 L),蛛网膜下腔层(160毫升),和侧脑室(总量5.2毫升),如图1 (b)和1 (c)。

导率使用的有限元模型如表所示1(21- - - - - -26]。在可能的情况下,我们选择最近聚集的情况下测量值接近吗在活的有机体内条件。选择测量值附近100 Hz因为MREIT电流通常是低频率的方波(ca。10 - 20 ms时期50%的关税周期)。在我们的模型中,我们假设白质电导率各向同性的0.058 S / m。自头皮包括皮肤、肌肉、血管层,和脂肪,我们认为0.24 S / m的平均电导率值是合理的。一个各向同性导电率0.0042 S / m用于头骨(24]。已经有一些研究在人类脑脊髓液的电导率(21]。我们选择使用值为1.2 S / m蛛网膜下腔的最恰当地反映其MREIT属性。选择使用这个工具的原因是小厚度的组件(约2毫米,小于大多数压),和混合比例的组织(骨头、硬脑膜、脑脊液和血管)我们将有助于这一地区的属性(22- - - - - -26]。

我们有各种直径的球面异常的大脑内部组件模型来模拟肿瘤。这些异常的导电率被选为周围正常脑组织的两倍。在一个版本的模型中,我们介绍了8球简单的结构化肿瘤异常,直径在5,7.5,10或15毫米。在第二个版本的模型中,我们包含了8个球组成的复杂结构性异常血管生成和肿瘤坏死区域。每个区域的大小是异常的一半。

2.2。大脑MREIT的数值模拟

该模型集中在大量(ca 500000)立方四面体有限元素,如图1 (c)。集中于一个脑袋模型包含一个肿瘤异常,448708个元素创建了一个自由度总数约4.1×10⁶(图1 (c))。模型中的最小元素质量约为6.8×10⁻³(图1 (e))。我们解决了拉普拉斯方程的模型: 的头(Ω) 在哪里是表面,电压分布,是表面电流密度,n是一个曲面的法向量。的数量电导率分布在头部。总电流大约6.4 mA(电流密度为0.1 mA /厘米²在电极下面)是通过每个电极应用在左右(LR)或前后(美联社)方向。

电压解决方案计算的头域,然后转换为磁通密度(体素内)值1.40×1.40×4毫米的大小³用毕奥萨伐尔定律(7,8)或快速傅里叶变换方法(29日]。数据计算超过180×180毫米²的视野(FOV)和8片总模拟,每个片有一个4毫米的厚度。片图像矩阵大小为128×128。电线(长2厘米,电导率20000 S / m)被连接到每个电极的中心,在直角每个电极的表面使测量更为现实。本文模拟方法的进一步细节可能发现Minhas et al。29日]。

重建的数据在选定的决议进行电导率分布使用谐波算法。这种技术最初是由搜索引擎优化等。7,15),已广泛应用于MREIT实验研究。本文使用CoReHA电导率重构进行了MREIT重建包(28]。

2.3。噪声分析的大脑肿瘤检测

我们首先检查的影响引入简单的结构化异常200%电导率对比对大脑背景中出现了。然后我们检查信号和重建图像造成的复杂结构性异常模型有坏死和血管生成肿瘤区域。噪声标准差是来自实验的测量噪声在临床3 T磁共振成像系统(阿奇沃TX,飞利浦医疗系统,最好的,荷兰)(30.]。噪音被加入到模拟体元数据的基础上 在哪里先生的信噪比(信噪比)大小的图像,氢的旋磁比(26.75×10⁷radT⁻¹年代⁻¹),注入电流脉冲持续时间。自1,2灰色的价值,白质和脑脊液(CSF)是不同的(31日,32),来自不同组织的噪音水平的标准差是分开计算和总结。噪音水平在每个组织大约0.16元,0.03元,0.013元激发,分别。考虑收购MRI在立体像素大小的,,沿着,,方向,分别。让,,的数量是讨论样品,每一个方向,总读出采样时间,在那里是时间的读出样品。假设一个旋转回声脉冲序列,和依赖的大小是由先生 在哪里和自旋弛豫时间,是质子密度。级图像信噪比,,是由以下关系(33]: 用(5)(3),我们有 我们现在比较两个不同MREIT实验执行同样的总扫描时间,注入电流幅值相同,相同数量的质子。如果我们表示噪声标准差在每种情况下和那么,分别用(4)(6),我们发现和是相关的 的标准偏差噪音水平预期的人头计算通过调整使用典型的这个数字(时间回音)(重复)值,调整了体素的大小和数量的平均值。在这项研究中,我们使用1000 ms和一个30 ms。

3所示。结果

3.1。仿真结果

图2显示了示例数据的计算和没有一个异常电导率对比度为200%的情况下3 mA水平(LR)当前和当前应用程序的时间30 ms。图显示块的上面板电压(V),电流密度(A / m²),磁通密度分别(T),没有异常。较低的面板显示电压的变化,电流密度,导致肿瘤异常时。肿瘤内的平均电流密度值是0.035 /米²,远远低于1.2的价值/ m²被估计为神经兴奋阈值(34]。的变化由于订单的脑瘤是±10⁻¹⁰在这种情况下。我们发现异常不安的分布,,并指出的值附近的异常大于噪声的预测的测量数据。我们发现类似的结果第二注入电流。

重建电导率图片使用收集的数据从单一异常模型图2如图3。图3(一个)显示实际的电导率分布,和数字3 (b)和3 (c)没有和重建电导率图像创建实验噪音,分别。为了更好的模拟在活的有机体内大脑图像,我们添加了高斯噪声标准差值为0.080元,0.016元,0.007元(灰质、白质和脑脊液)来模拟noise-contaminated生成的数据的平均值。因此,重建图像的灰质比白质隔间整体出现噪音很大。这些值是计算使用(7)。无论实验噪音,MREIT重建法可以定性区分肿瘤异常直径大于10毫米3 mA电流幅值时使用。

3.2。脑部肿瘤检测

更全面的测试技术,我们重复的数值模拟四种不同直径的情况下的异常5,7.5,10和15毫米。数据4(一)和4 (b)显示实际和重建的电导率的图像结构简单使用无噪声的异常数据。因为脑内肿瘤可以生长在任何地方,我们把灰质和白质异常。相位信号异常脑组织边界附近的噪音水平高于那些在大脑。数据4 (c)和4 (d)显示的图像复杂结构异常我们创造了更实际的测试模型。没有噪音,MREIT重建法可以定性区分肿瘤异常直径大于1.4毫米的像素大小。

图5显示重建的导电率的模拟图像头模型结构简单异常从收集的数据创建使用不同数量的平均水平和当前的振幅。代表的图像重建结果NEX(平均的数量)从1增加到8(从上到下)和注入电流的振幅增加从1到5 mA(左到右)。任何值的电流幅值,我们可以看到,图像质量改善我们增加平均的数量。不幸的是,在1 mA成像电流的情况下,即使是异常有15毫米直径不能区分。对于一个固定数量的噪音数据(即。,for a given value of),我们可以改善图像质量,增加生产目前的振幅数据与一个更大的动态范围,高信噪比的测量数据。对于任何的价值马,使用3或5注入电流,重建的15毫米异常清晰可见。白质,10到7.5毫米的异常在任何的价值马,使用3或5注入电流。5毫米异常区分马和8 5注入电流。在灰质,异常有直径小于10毫米不清晰可见,甚至噪音水平最低的(5 mA注入电流)。10毫米异常只有部分区分或8 5 mA电流。表2总结了标准差电导率电导率值代表改进的图像按照不同数量的平均水平和电流振幅对于简单的结构化的异常。

图6显示了相同的过程的结果应用于复杂结构性异常模式。作为1马在单一异常情况下,注入电流,检测肿瘤异常时是很困难的4和8除了15毫米在白质异常。随着当前振幅增加,一些异常的检测逐步增加。白质,5毫米复杂异常甚至不是清晰可见马和5注入电流。有趣的是,在10和15毫米直径肿瘤坏死和肿瘤血管生成区域之间的导电性差异很容易区分。当或8 5 mA电流注入,7.5 mm异常还显示这种模式。不幸的是,在灰质,10毫米异常是清晰可见或8 5 mA电流。7.5毫米的异常检测,但没有显示电导率对比肿瘤的坏死和血管生成区域。

3.3。分析噪音水平

为肿瘤异常检测到大脑内部,测量的变化,由于异常的存在,必须大于测量噪声水平数据。值受注入电流幅值和异常大小的影响。我们计算平均值内部异常区域,并与噪声水平通过成像参数,进而确定和组织的性质和所示(7)。数据7(一)和7 (b)说明噪声水平在测量应该改变像素大小的平均水平和总电流注入时间灰质和白质是多种多样的。在这两种情况下,切片厚度是4毫米,异常的直径是10毫米。这些情节提供了一个有用的指南等参数的选择,,,生产和注入电流幅值要求数据能够可视化的某些异常的存在一个特定的估计噪声水平。我们可以轻松地扩大和情节在图7对于不同的情况。

4所示。讨论

我们已经表明,肿瘤异常200%电导率对比直接可以由现有的3 T系统检测和成像使用下面总收购乘以30分钟。较小的异常(ca。5毫米直径)图像中不容易被察觉,即使8平均水平。然而,它可能会发现这些小异常当我们进一步改变成像参数,如通过增加的数量平均8以上,或提高图像分辨率,但这当然会增加整体平均时间。7.5、10和15毫米直径以200%的对比检测在白质异常,但10毫米灰质异常只有可见的最低相对噪声水平。在复杂的异常情况下,低电导率坏死区域之间的界限和高导电性血管生成地区显然是在10和15毫米直径异常对比。这些结果可能会提供证据表明MREIT不仅可以检测脑部肿瘤,但也可能提供有用的肿瘤特征信息。

这里使用的模型我们已经详细对校长电导率对比在头上。这些关键的头部提供当前头皮和颅骨电导率,以及脑脊液电导率(20.]。有几个改进,可以使我们的模型,包括分化皮质和松质骨,使用各向异性电导率在白质。这可能会导致一些修改电流密度分布,因此预测信号水平(35]。另一个修改,我们这里有包括区分外围和心室CSF。先生在一个立体像素数据本质上是体积的,因此数据是所有组织内的平均值。头骨和皮质之间的层非常薄,由许多不同的组件,只有一个是脑脊液。因此,我们估计电导率的值在这个区域的混合CSF和其他组织建模,包括硬脑膜,头骨,血管。模型的建构效度的考虑扩展到预期的电导率变化的包容。虽然一些大小的估计,电导率变化有望从脑部肿瘤,我们选择的值被最广泛使用的。进一步建模和实验将在这些基本的指导下改进测量。

的使用传统的数据收集在这项研究中,简单的自旋回波序列先生。更加敏感和更快的脉冲序列目前在发展8,36),可能会进一步提高相位数据,信号噪声比(信噪比),和敏感性。多个射频线圈的使用和更新、低噪声系统应进一步提高信噪比。

谐波算法实现CoReHA产生相对电导率电导率影像对比(28]。谐波的一种变体算法被称为当地的谐波算法(LBz)可用于在指定区域内执行电导率数据感兴趣的(16,17]。这种方法的好处是避免使用数据,重构信噪比非常低。此外,去噪步骤可以极大地提高重建图像的质量(37,38]。而绝对的电导率在成像图像是有利的肿瘤或其他静态生理演示,电导率对比度图像应该是足够的对于大多数MREIT应用程序。

虽然我们相信这项研究表明MREIT是可实现的人类大脑肿瘤检测、还有其他注意事项时,必须考虑执行在活的有机体内成像。首先,我们不确定程度的生理,特别是hemodynamic-changes应该影响信噪比。只有在活的有机体内测试将使我们能够确定这些信号的影响。我们已经证明MREIT应该能够成像实际大小的脑瘤电导率变化发生在灰质区域使用常规系统和先生在一个实际的时间。测试在活的有机体内将使我们能够确定生理变化的范围和规模。

5。结论

在这项研究中,我们展示了MREIT电导率成像用于脑部肿瘤检测的可行性。我们模拟的效果MREIT电导率变化的协议有不同的大小和位置,使用有限元电磁模型的一个人。电导率值用于我们的模型被广泛接受和最近的来源,与关注室环境。以及建模头骨舱电导率准确,同样重要的是在模拟研究使用实际的头骨和头部几何图形和适当段头模型。更好地应用这一技术在活的有机体内先进的头,成像方法包括脉冲序列(如GRE, EPI, SSFP),讨论采样策略和多通道高灵敏度射频线圈可以用来减少噪音水平测量磁通密度数据,从而减少所需的电流和时间产生良好的电导率决议。

确认

这项工作是支持的基础科学研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部、科学和技术(没有。2012 r1a1a2008477)。