bioluminescence-imaging-heme-oxygenase-1-upregulation-gua-sha

Bioluminescence Imaging of Heme Oxygenase-1 Upregulation in the Gua Sha Procedure

Gua Sha is a traditional Chinese folk therapy that employs skin scraping to cause subcutaneous microvascular blood extravasation and bruises. The protocol ...

Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School

&#x6269;&#x6563;&#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF; (DWIs) &#x548C;&#x6DB2;&#x4F53;&#x8870;&#x51CF;&#x53CD;&#x8F6C;&#x6062;&#x590D; &#xFF08;&#x5929;&#x8D4B;&#xFF09; &#x56FE;&#x50CF;&#x5F02;&#x5E38;&#x60C5;&#x51B5;&#x62A5;&#x544A;-&#x75AF;&#x725B;&#x75C5; (&#x6C0F;)&#x3002;&#x5C31;&#x6211;&#x4EEC;&#x6240;&#x77E5;&#xFF0C;&#x8FDB;&#x884C;&#xFF0C;&#x6CA1;&#x6709;&#x5927;&#x578B;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x786E;&#x5B9A;&#x7684;&#x654F;&#x611F;&#x6027;&#x548C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x8BCA;&#x65AD;&#x6C0F; DWI &#x548C;&#x6C14;&#x9B44;&#xFF0C;&#x6210;&#x50CF;&#x3002;

-&#x75AF;&#x725B;&#x75C5;&#x6269;&#x6563;&#x52A0;&#x6743;&#x548C;&#x6DB2;&#x4F53;&#x8870;&#x51CF;&#x53CD;&#x8F6C;&#x6062;&#x590D;&#x6210;&#x50CF;&#xFF1A; &#x9AD8;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x548C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x8BCA;&#x65AD;&#x3002;

Abnormalities on diffusion-weighted images (DWIs) and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images are reported in Creutzfeldt-Jakob disease (CJD). To our knowledge, no large study has been conducted to determine the sensitivity and specificity of DWI and FLAIR imaging for diagnosing CJD.

Diffusion-weighted and fluid-attenuated inversion recovery imaging in Creutzfeldt-Jakob disease: high sensitivity and specificity for diagnosis.

Anomalies sur les images pond&eacute;r&eacute;es en diffusion (SIEP) et images de fluide-att&eacute;nu&eacute; inversion r&eacute;cup&eacute;ration (FLAIR) sont rapport&eacute;s dans la maladie de Creutzfeldt - Jakob (SCJ). &Agrave; notre connaissance, aucune &eacute;tude de grande envergure n&#39;a &eacute;t&eacute; men&eacute;e pour d&eacute;terminer la sensibilit&eacute; et la sp&eacute;cificit&eacute; de l&#39;imagerie DWI et FLAIR pour le diagnostic de MCJ.

L&#39;imagerie de la diffusion-pes&eacute;e et fluide-att&eacute;nu&eacute; inversion r&eacute;cup&eacute;ration en maladie Creutzfeldt - Jakob : haute sensibilit&eacute; et sp&eacute;cificit&eacute; pour le diagnostic.

&#x8FD9;&#x7BC7;&#x6587;&#x7AE0;&#x7684;&#x76EE;&#x7684;&#x662F;&#x4E3A;&#x4E34;&#x5E8A;&#x795E;&#x7ECF;&#x75C5;&#x5B66;&#x5BB6;&#x63D0;&#x4F9B;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x6280;&#x672F;&#x5148;&#x8FDB;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x8111;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x6982;&#x8FF0;&#xFF1A; &#x5F25;&#x6563;&#x52A0;&#x6743;&#x6210;&#x50CF;&#x3001; &#x704C;&#x6CE8;&#x6210;&#x50CF;&#x3001; &#x52A8;&#x6001;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x5EA6;&#x589E;&#x5F3A; T1 &#x6E17;&#x900F;&#x6210;&#x50CF;&#x3001; &#x5F25;&#x6563;&#x5F20;&#x91CF;&#x6210;&#x50CF;&#x548C;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6CE2;&#x8C31;&#x5206;&#x6790;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6280;&#x672F;&#x4EE3;&#x8868;&#x4E86;&#x5BF9;&#x5E38;&#x89C4;&#x89E3;&#x5256; MRI T2 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x3001; &#x6DB2;&#x4F53;&#x8870;&#x51CF;&#x7684;&#x53CD;&#x8F6C;&#x6062;&#x590D; (&#x5929;&#x8D4B;) T2 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x548C;&#x9486;&#x589E;&#x5F3A; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x8BC4;&#x4F30;&#x80BF;&#x7624;&#x6784;&#x6210;&#x53D8;&#x5316;&#x76D1;&#x6D4B;&#x3001; &#x767D;&#x8272;&#x7269;&#x8D28;&#x5165;&#x4FB5;&#x3001; &#x4EE3;&#x8C22;&#x7D0A;&#x4E71;&#x5305;&#x62EC;&#x7F3A;&#x6C27;&#x548C;&#x574F;&#x6B7B;&#x3001; &#x65B0;&#x751F;&#x8840;&#x7BA1;&#x6027;&#x6BDB;&#x7EC6;&#x8840;&#x7BA1;&#x8840;&#x91CF;&#x548C;&#x6E17;&#x900F;&#x7684;&#x91CD;&#x8981;&#x8865;&#x5145;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E86;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7B80;&#x77ED;&#x7684;&#x4ECB;&#x7ECD;&#x548C;&#x5BF9;&#x6587;&#x5B66;&#x7684;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x66F4;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x5F15;&#x7528;&#xFF0C;&#x4E3B;&#x8981;&#x91CD;&#x70B9;&#x662F;&#x63D0;&#x4F9B;&#x6700;&#x8FD1;&#x7684;&#x4E34;&#x5E8A;&#x7ECF;&#x9A8C;&#xFF0C;&#x5728;&#x5E94;&#x7528;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x4E2D;&#x7684;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4E3B;&#x8981;&#x5148;&#x8FDB;&#x7684;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x6280;&#x672F;&#x5BF9;&#x9274;&#x522B;&#x8BCA;&#x65AD;&#x3001; &#x5206;&#x7EA7;&#x3001; &#x624B;&#x672F;&#x89C4;&#x5212;&#x548C;&#x76D1;&#x6D4B;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x6CBB;&#x7597;&#x53CD;&#x5E94;&#x7684;&#x7EFC;&#x8FF0;&#x3002;

&#x5148;&#x8FDB;&#x7684;&#x6210;&#x4EBA;&#x8111;&#x80BF;&#x7624;&#x7684; mri &#x8868;&#x73B0;&#x3002;

This article is intended to provide clinical neurologists with an overview of the major techniques of advanced MRI of brain tumor: diffusion-weighted imaging, perfusion-weighted imaging, dynamic contrast-enhanced T1 permeability imaging, diffusion-tensor imaging, and magnetic resonance spectroscopy. These techniques represent a significant addition to conventional anatomic MRI T2-weighted images, fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) T2-weighted images, and gadolinium-enhanced T1-weighted images for assessing tumor cellularity, white matter invasion, metabolic derangement including hypoxia and necrosis, neovascular capillary blood volume, and permeability. Although a brief introduction and more extensive references to the technical literature is provided, the major focus is to provide a summary of recent clinical experience in application of these major advanced MRI techniques to differential diagnosis, grading, surgical planning, and monitoring of therapeutic response of tumors.

Advanced MRI of adult brain tumors.

Cet article est destin&eacute; &agrave; fournir des neurologues cliniques avec un aper&ccedil;u des principales techniques d&#39;IRM avanc&eacute; d&#39;une tumeur au cerveau : formation image diffusion-pes&eacute;e, imagerie pond&eacute;r&eacute;e perfusion, imagerie de la perm&eacute;abilit&eacute; du T1 de renforcement du contraste dynamique et imagerie du tenseur de diffusion spectroscopie de r&eacute;sonance magn&eacute;tique. Ces techniques constituent un ajout important &agrave; des images pond&eacute;r&eacute;es en T2 de l&#39;IRM anatomiques conventionnels et images pond&eacute;r&eacute;es en T2 du recouvrement (FLAIR) fluide inversion att&eacute;nu&eacute; le gadolinium les images pond&eacute;r&eacute;es en T1 pour &eacute;valuer la cellularit&eacute; de la tumeur, invasion de la substance blanche, trouble m&eacute;tabolique hypoxie et n&eacute;crose n&eacute;ovasculaire du volume sanguin capillaire et perm&eacute;abilit&eacute;. Bien qu&#39;une br&egrave;ve introduction et plus de nombreuses r&eacute;f&eacute;rences &agrave; la documentation technique est fournie, l&#39;objectif principal est de fournir un r&eacute;sum&eacute; de l&#39;exp&eacute;rience clinique r&eacute;cente d&#39;application de ces techniques d&#39;IRM avanc&eacute;es majeures au diagnostic diff&eacute;rentiel, classement, planification chirurgicale et suivi de la r&eacute;ponse th&eacute;rapeutique des tumeurs.

Pointe d&#39;IRM des tumeurs du cerveau adulte.

Dieser Artikel soll klinische Neurologen mit einem &Uuml;berblick &uuml;ber die wichtigsten Techniken der erweiterte MRI an Hirntumor zu bieten: diffusionsgewichtete Bildgebung, Perfusion diffusionsgewichtete Bildgebung, dynamischen Kontrast-verst&auml;rkte T1 Durchl&auml;ssigkeit Bildgebung, Diffusion-Tensor-Bildgebung und Magnetresonanz-Spektroskopie. Diese Techniken sind eine wichtige Erg&auml;nzung konventioneller anatomische MRI-T2-gewichtete Bilder, fl&uuml;ssig abgeschw&auml;chte Umkehrung Erholung (FLAIR) T2-gewichtete Bilder und Gadolinium-verst&auml;rkten T1-gewichtete Bilder f&uuml;r die Beurteilung der Tumor Zellstruktur, wei&szlig;en Substanz Invasion, metabolische Umnachtung einschlie&szlig;lich Hypoxie, Nekrose, Neovaskularisation und Kapillarblut Volumen und Durchl&auml;ssigkeit. Obwohl eine kurze Einf&uuml;hrung und umfangreiche Verweise auf Fachliteratur angegeben ist, ist der Schwerpunkt eine Zusammenfassung der j&uuml;ngsten klinischen Erfahrungen in Anwendung dieser wichtigen Techniken f&uuml;r fortgeschrittene MRI und Differentialdiagnose, Einstufung, Operationsplanung und &Uuml;berwachung der therapeutischen Antwort von Tumoren.

Erweiterte MRI von Erwachsenen Hirntumoren.

Questo articolo &egrave; destinato a fornire i neurologi clinici con una panoramica delle principali tecniche di RM avanzate di tumore al cervello: diffusion-weighted imaging, perfusion-weighted imaging, dinamico contrasto-enhanced T1 permeabilit&agrave; imaging, imaging del tensore di diffusione e spettroscopia di risonanza magnetica. Queste tecniche rappresentano una significativa aggiunta immagini anatomiche convenzionali RM T2-pesate, immagini T2-pesate di inversione attenuate fluido recupero (FLAIR) e gadolinio-enhanced immagini T1-pesata per valutare la cellularit&agrave; tumorale, invasione di sostanza bianca, derangement metabolico compreso ipossia e necrosi, volume del sangue capillare neovascolare e permeabilit&agrave;. Anche se viene fornita una breve introduzione e riferimenti pi&ugrave; ampi letteratura tecnica, l&#39;obiettivo principale &egrave; di fornire una sintesi dell&#39;esperienza clinica recente in applicazione di queste importanti tecniche avanzate di MRI per la diagnosi differenziale, classificazione, pianificazione chirurgica e monitoraggio della risposta terapeutica dei tumori.

MRI avanzate dei tumori del cervello adulto.

&#x3053;&#x306E;&#x8A18;&#x4E8B;&#x306F;&#x3001;&#x81E8;&#x5E8A;&#x795E;&#x7D4C;&#x79D1;&#x8133;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306A; MRI &#x306E;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x6280;&#x6CD5;&#x306E;&#x6982;&#x8981;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x3082;&#x306E;&#x3067;&#x3059;: &#x62E1;&#x6563;&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x704C;&#x6D41;&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x3001;&#x52D5;&#x7684;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x5897;&#x5F37; T1 &#x900F;&#x6C34;&#x4FC2;&#x6570;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;, &#x62E1;&#x6563;&#x30C6;&#x30F3;&#x30BD;&#x30EB;&#x753B;&#x50CF;&#x3001;&#x78C1;&#x6C17;&#x5171;&#x9CF4;&#x5206;&#x5149;&#x6CD5;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x6280;&#x8853;&#x306F;&#x3001;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x7684; MRI T2 &#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x3001;&#x30D5;&#x30EC;&#x30A2;&#x30FC;&#x6CD5;&#x56DE;&#x5FA9; (&#x624D;&#x80FD;) T2 &#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;, &#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x816B;&#x760D;&#x7D30;&#x80DE;, &#x767D;&#x8CEA;&#x6D78;&#x6F64;, &#x4EE3;&#x8B1D;&#x969C;&#x4F4E;&#x9178;&#x7D20;&#x3068;&#x58CA;&#x6B7B;&#x3001;&#x65B0;&#x751F;&#x8840;&#x7BA1;&#x6BDB;&#x7D30;&#x8840;&#x7BA1;&#x306E;&#x8840;&#x6DB2;&#x91CF;&#x3001;&#x900F;&#x78C1;&#x7387;&#x306A;&#x3069;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x30AC;&#x30C9;&#x30EA;&#x30CB;&#x30A6;&#x30E0; T1 &#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x6A5F;&#x80FD;&#x3092;&#x8868;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7C21;&#x5358;&#x306A;&#x7D39;&#x4ECB;&#x3068;&#x3088;&#x308A;&#x5E83;&#x7BC4;&#x306A;&#x53C2;&#x7167;&#x6280;&#x8853;&#x6587;&#x732E;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x304C;&#x3001;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x7126;&#x70B9;&#x306F;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306A; MRI &#x306E;&#x6280;&#x6CD5;&#x306E;&#x9451;&#x5225;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3001;&#x30B0;&#x30EC;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x3001;&#x624B;&#x8853;&#x8A08;&#x753B;, &#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x6CBB;&#x7642;&#x52B9;&#x679C;&#x306E;&#x30E2;&#x30CB;&#x30BF;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3078;&#x306E;&#x5FDC;&#x7528;&#x306E;&#x6700;&#x8FD1;&#x306E;&#x81E8;&#x5E8A;&#x7D4C;&#x9A13;&#x306E;&#x6982;&#x8981;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

&#x5927;&#x4EBA;&#x306E;&#x8133;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306A; MRI&#x3002;

&#xC774; &#xBB38;&#xC11C;&#xB294; &#xB1CC;&#xC885;&#xC591;&#xC758; &#xACE0;&#xAE09; MRI&#xC758; &#xC8FC;&#xC694; &#xAE30;&#xC220;&#xC758; &#xAC1C;&#xC694; &#xC784;&#xC0C1; &#xC2E0;&#xACBD;&#xACFC; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; &#xAC83;: &#xBCF4;&#xAE09;&#xC774; &#xC911; &#xC601;&#xC0C1; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xAD00;&#xB958;&#xAC00; &#xC911; &#xB3D9;&#xC801; &#xB300;&#xBE44; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; T1 &#xCE68;&#xD22C;&#xC131; &#xC601;&#xC0C1; &#xD655;&#xC0B0; &#xD150;&#xC11C; &#xC601;&#xC0C1;&#xACFC; &#xC790;&#xAE30; &#xACF5;&#xBA85; &#xBD84;&#xAD11;&#xD559;. &#xC774; &#xAE30;&#xC220;&#xC740; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xD574;&#xBD80;&#xD559; MRI t2&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;, &#xC561;&#xCCB4; &#xAC10;&#xC1E0; &#xBC18;&#xC804; &#xD68C;&#xBCF5; (&#xAC10;&#xAC01;) t 2&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xBC0F; &#xC885;&#xC591; cellularity, &#xBC31;&#xC0C9; &#xC9C8; &#xCE68;&#xACF5;, &#xB300;&#xC0AC; &#xD63C;&#xB780; hypoxia &#xBC0F; &#xAD34; &#xC0AC;, &#xC2E0;&#xC0DD; &#xBAA8; &#xC138;&#xAD00; &#xD608;&#xC561; &#xBCFC;&#xB968; &#xCE68;&#xD22C;&#xC131; &#xB4F1;&#xC744; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; t1&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xAC00;&#xB3CC;&#xB9AC;&#xB284; &#xAC15;&#xD654;&#xC5D0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xCD94;&#xAC00; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAC04;&#xB7B5; &#xD55C; &#xC18C;&#xAC1C; &#xBC0F; &#xAE30;&#xC220; &#xBB38;&#xD559;&#xC5D0; &#xB354; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xCC38;&#xC870; &#xC81C;&#xACF5; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;, &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC8FC;&#xC694; &#xCD08;&#xC810;&#xC740; &#xCC28;&#xB3D9; &#xC9C4;&#xB2E8;, &#xB4F1;&#xAE09;, &#xC218;&#xC220; &#xACC4;&#xD68D; &#xBC0F; &#xC885;&#xC591;&#xC758; &#xCE58;&#xB8CC; &#xBC18;&#xC751;&#xC758; &#xBAA8;&#xB2C8;&#xD130;&#xB9C1;&#xC744; &#xC8FC;&#xC694; &#xACE0;&#xAE09; MRI &#xAE30;&#xC220;&#xC744; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD5C;&#xADFC; &#xC784;&#xC0C1; &#xACBD;&#xD5D8;&#xC758; &#xC694;&#xC57D;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;.

&#xC131;&#xC778; &#xB1CC; &#xC885;&#xC591;&#xC758; MRI&#xB97C; &#xACE0;&#xAE09;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Este art&iacute;culo pretende ofrecer neur&oacute;logos cl&iacute;nicos con un Resumen de las principales t&eacute;cnicas de resonancia magn&eacute;tica avanzada del tumor cerebral: la proyecci&oacute;n de imagen difusi&oacute;n-cargada, proyecci&oacute;n de imagen perfusi&oacute;n-cargada, T1 de contraste din&aacute;mico im&aacute;genes de permeabilidad, proyecci&oacute;n de imagen del tensor de la difusi&oacute;n y espectroscopia de resonancia magn&eacute;tica. Estas t&eacute;cnicas representan una importante incorporaci&oacute;n a im&aacute;genes de resonancia magn&eacute;tica de T2-weighted anat&oacute;micas convencionales, im&aacute;genes de T2-weighted de recuperaci&oacute;n (instinto) de inversi&oacute;n atenuada l&iacute;quido e im&aacute;genes de T1-weighted gadolinio-realzadas para evaluar la celularidad tumoral, invasi&oacute;n de la materia blanca, trastorno metab&oacute;lico como hipoxia y necrosis, neovascular volumen de sangre capilar y permeabilidad. Aunque se ofrece una breve introducci&oacute;n y m&aacute;s amplias referencias a la literatura t&eacute;cnica, el foco principal es proporcionar un Resumen de la experiencia cl&iacute;nica reciente en aplicaci&oacute;n de estas importantes t&eacute;cnicas avanzadas de MRI para diagn&oacute;stico diferencial, clasificaci&oacute;n, planificaci&oacute;n quir&uacute;rgica y monitoreo de la respuesta terap&eacute;utica de tumores.

MRI avanzada de tumores del cerebro adulto.

&#x8111;&#x8840;&#x6D41;&#x91CF; (CBF) &#x4F30;&#x8BA1;&#x6765;&#x81EA;&#x5947;&#x5F02;&#x503C;&#x5206;&#x89E3; (SVD) &#x7684;&#x65F6;&#x95F4;&#x5F3A;&#x5EA6;&#x66F2;&#x7EBF;&#x4ECE;&#x9486;&#x4E38;&#x704C;&#x6CE8;&#x6210;&#x50CF;&#x5DF2;&#x77E5;&#x4F4E;&#x4F30; CBF&#xFF0C;&#x7279;&#x522B;&#x662F;&#x5728;&#x9AD8;&#x6D41;&#x52A8;&#x7387;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x62A5;&#x544A;&#x4F7F;&#x7528;&#x6700;&#x5C11;&#x7EDD;&#x5BF9;&#x504F;&#x5DEE; (&#x6CD5;&#x63F4;&#x7F72;) &#x6B63;&#x5219;&#x5316;&#x63D0;&#x9AD8; CBF &#x4F30;&#x7B97;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x7684;&#x72EC;&#x7ACB;&#x6A21;&#x578B;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5EF6;&#x8FDF;&#x7684;&#x53CD;&#x5377;&#x79EF;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x53D1;&#x5C55;&#x3002;&#x8981;&#x6BD4;&#x8F83; CBF &#x4F30;&#x8BA1;&#x6765;&#x81EA;&#x6CD5;&#x63F4;&#x7F72;&#x3001; &#x91CD;&#x65B0;&#x5236;&#x5B9A;&#x7684; SVD (rSVD) &#x548C;&#x6807;&#x51C6;&#x7684;&#x5947;&#x5F02;&#x503C;&#x5206;&#x89E3; (sSVD) &#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#xFF0C;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E86;&#x8BA1;&#x7B97;&#x673A;&#x6A21;&#x62DF;&#x3002;&#x6A21;&#x62DF;&#x8FDB;&#x884C;&#x56FE;&#x50CF;&#x4FE1;&#x53F7;&#x7684;&#x4FE1;&#x566A;&#x6BD4;&#x4ECE; 20 &#x5230; 400&#xFF0C;&#x8111;&#x8840;&#x5377;&#x4ECE; 1%&#x5230; 10%&#x548C; CBF &#x4ECE; 2.5 mL/100 g/min &#x4E3A; 176.5 mL/100 g/min &#x6765;&#x4F30;&#x8BA1; CBF &#x4F30;&#x8BA1;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x5BF9;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x6CD5;&#x63F4;&#x7F72;&#x65B9;&#x6CD5;&#x6539;&#x8FDB; CBF &#x4F30;&#x7B97;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x7684;&#x8FBE; 32%&#x7070;&#x8D28;&#x548C;&#x767D;&#x8D28;&#x76F8;&#x6BD4; rSVD &#x548C; sSVD &#x65B9;&#x6CD5;&#x4E2D;&#x7684; 23%&#x3002;&#x6CD5;&#x63F4;&#x7F72;&#x65B9;&#x6CD5;&#x8FD8;&#x53EF;&#x4EE5;&#x751F;&#x4EA7;&#x66F4;&#x51C6;&#x786E;&#x548C;&#x91CD;&#x590D;&#x6027;&#x6B8B;&#x7559;&#x51FD;&#x6570;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6BD4; rSVD &#x6216; sSVD &#x65B9;&#x6CD5;&#x540C;&#x65F6; rSVD &#x548C; sSVD &#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x7684;&#x504F;&#x89C1;&#x51CF;&#x5C11;&#x5230;&#x57FA;&#x7EBF;&#x4FE1;&#x566A;&#x6BD4;&#x3002;&#x521D;&#x6B65;&#x4E34;&#x5E8A;&#x5B9E;&#x65BD;&#x7684;&#x516D;&#x4E2A;&#x4EE3;&#x8868;&#x4E34;&#x5E8A;&#x75C5;&#x4F8B;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x786E;&#x8BA4;&#x6CD5;&#x63F4;&#x7F72;&#x5BF9; rSVD &#x65B9;&#x6CD5;&#x548C; sSVD &#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x4F18;&#x52BF;&#x3002;

&#x6539;&#x5584;&#x6B8B;&#x7559;&#x529F;&#x80FD;&#x548C;&#x51CF;&#x5C11;&#x7684;&#x6D41;&#x91CF;&#x4F9D;&#x8D56;&#x7684; MR &#x704C;&#x6CE8;&#x4F7F;&#x7528;&#x6700;&#x5C11;&#x7EDD;&#x5BF9;&#x504F;&#x5DEE;&#x6B63;&#x89C4;&#x5316;&#x3002;

Cerebral blood flow (CBF) estimates derived from singular value decomposition (SVD) of time intensity curves from Gadolinium bolus perfusion-weighted imaging are known to underestimate CBF, especially at high flow rates. We report the development of a model-independent delay-invariant deconvolution technique using least-absolute-deviation (LAD) regularization to improve the CBF estimation accuracy. Computer simulations were performed to compare the accuracy of CBF estimates derived from LAD, reformulated SVD (rSVD) and standard SVD (sSVD) techniques. Simulations were performed at image signal-to-noise ratios ranging from 20 to 400, cerebral blood volumes from 1% to 10%, and CBF from 2.5 mL/100 g/min to 176.5 mL/100 g/min to estimate the effect of these parameters on the accuracy of CBF estimation. The LAD method improved the CBF estimation accuracy by up to 32% in gray matter and 23% in white matter compared with rSVD and sSVD methods. LAD method also reduces the systematic bias of rSVD and sSVD methods to baseline SNR while producing more accurate and reproducible residue function calculation than either rSVD or sSVD method. Initial clinical implementation of the method on six representative clinical cases confirm the advantages of the LAD method over rSVD and sSVD methods.

Improved residue function and reduced flow dependence in MR perfusion using least-absolute-deviation regularization.

Le d&#xE9;bit sanguin c&#xE9;r&#xE9;bral (CBF) estim&#xE9;es &#xE0; partir de la d&#xE9;composition en valeurs singuli&#xE8;res (SVD) des courbes d&#x26;#39;intensit&#xE9; en temps de bolus de Gadolinium perfusion imagerie pond&#xE9;r&#xE9;e sont connus &#xE0; sous-estimer CBF, en particulier &#xE0; des d&#xE9;bits &#xE9;lev&#xE9;s. Nous rapportons le d&#xE9;veloppement d&#x26;#39;une technique ind&#xE9;pendante du mod&#xE8;le de d&#xE9;convolution retard invariant en utilisant la r&#xE9;gularisation au-absolue-&#xE9;cart (DAL) pour am&#xE9;liorer la pr&#xE9;cision de l&#x26;#39;estimation CBF. Des simulations sur ordinateur ont &#xE9;t&#xE9; effectu&#xE9;es pour comparer la pr&#xE9;cision de la CBF estime d&#xE9;riv&#xE9;e de CONT, reformul&#xE9;s SVD (RSVD) et la norme SVD (DEP) techniques. Des simulations ont &#xE9;t&#xE9; effectu&#xE9;es &#xE0; l&#x26;#39;image du signal-bruit des rapports allant de 20 &#xE0; 400, les volumes sanguins c&#xE9;r&#xE9;braux de 1% &#xE0; 10%, et CBF de 2,5 ml/100 g / min &#xE0; 176,5 ml/100 g / min pour estimer l&#x26;#39;effet de la ces param&#xE8;tres sur la pr&#xE9;cision de l&#x26;#39;estimation CBF. La m&#xE9;thode LAD am&#xE9;lior&#xE9; la pr&#xE9;cision de l&#x26;#39;estimation par CBF jusqu&#x26;#39;&#xE0; 32% dans la mati&#xE8;re grise et 23% dans la substance blanche par rapport aux m&#xE9;thodes RSVD et DEP. M&#xE9;thode LAD permet &#xE9;galement de r&#xE9;duire le biais syst&#xE9;matique de m&#xE9;thodes RSVD et DEP au niveau de r&#xE9;f&#xE9;rence SNR tout en produisant plus pr&#xE9;cise et reproductible calcul de la fonction de r&#xE9;sidus que la m&#xE9;thode soit RSVD ou DEP. Initiale mise en &#x153;uvre clinique de la m&#xE9;thode sur six cas cliniques repr&#xE9;sentatifs de confirmer les avantages de la m&#xE9;thode LAD sur les m&#xE9;thodes RSVD et DEP.

Fonction r&#xE9;sidus Am&#xE9;lioration et d&#xE9;pendance r&#xE9;duction du d&#xE9;bit dans Perfusion MR en utilisant moins-absolue-&#xE9;cart R&#xE9;gularisation

Zerebralen Blutflusses (CBF) sch&auml;tzt Singul&auml;rwertzerlegung (SVD) abgeleitet, der Intensit&auml;t Zeitkurven von Gadolinium Bolus Perfusion-gewichtete Bildgebung sind bekannt, CBF, besonders bei hohen Durchflu&szlig;geschwindigkeiten zu untersch&auml;tzen. Wir berichten &uuml;ber die Entwicklung einer Modellunabh&auml;ngige Verz&ouml;gerung invarianter Entwindung-Technik mit geringsten-Absolute-Abweichung (LAD) Regularisierung um die KBF-Sch&auml;tzung-Genauigkeit zu verbessern. Computer-Simulationen wurden durchgef&uuml;hrt, um die Genauigkeit der KBF Sch&auml;tzungen abgeleitet LAD, neuformulierten SVD (rSVD) und Standardtechniken SVD (sSVD) zu vergleichen. Simulationen wurden durchgef&uuml;hrt, um Bild-Signal-Rausch-Verh&auml;ltnis von 20 bis 400, zerebralen Blut-Volumen von 1 % bis 10 % und CBF von 2,5 mL/100 g/min bis 176.5 mL/100 g/min, die Wirkung dieser Parameter auf die Genauigkeit der Sch&auml;tzung der CBF zu sch&auml;tzen. Die LAD-Methode verbessert die CBF-Sch&auml;tzung-Genauigkeit von bis zu 32 % in der grauen Substanz und 23 % in der wei&szlig;en Substanz im Vergleich zu rSVD und sSVD Methoden. LAD-Methode verringert auch die systematische Verschiebung des rSVD und sSVD Methoden zur Baseline SNR beim produzieren mehr genaue und reproduzierbare R&uuml;ckstand Funktion Berechnung als rSVD oder sSVD-Methode. Erste klinische Implementierung der Methode auf sechs repr&auml;sentative klinische F&auml;lle best&auml;tigen die Vorteile der LAD-Methode &uuml;ber rSVD und sSVD Methoden.

R&uuml;ckstand-Funktion und reduzierten Durchfluss Abh&auml;ngigkeit in Herrn Perfusion mit am wenigsten-Absolute-Abweichung Regularisierung verbessert.

Flusso ematico cerebrale (CBF) stima derivata dalla decomposizione a valori singolari (SVD) di curve intensit&agrave; tempo dal bolo di gadolinio perfusion-weighted imaging sono noti a sottovalutare CBF, soprattutto alle alte portate. Riportiamo lo sviluppo di una tecnica indipendente dal modello di ritardo-invariante deconvoluzione mediante regolarizzazione di meno-assoluto-deviazione (LAD) per migliorare la precisione della stima CBF. Le simulazioni al computer sono state eseguite per confrontare l&#39;accuratezza delle stime CBF derivate da LAD, riformulati SVD (rSVD) e tecniche SVD (sSVD) standard. Simulazioni sono state eseguite a rapporti segnale-rumore di immagine che vanno da 20 a 400, volumi di sangue cerebrale dal 1% al 10% e CBF da 2,5 mL/100 g/min per 176.5 mL/100 g/min per stimare l&#39;effetto di questi parametri sulla precisione della stima della CBF. Il metodo LAD migliorato la precisione della stima di CBF fino al 32% in materia grigia e del 23% in materia bianca rispetto ai metodi rSVD e sSVD. Metodo LAD riduce anche il bias sistematico dei metodi rSVD e sSVD di baseline SNR, producendo pi&ugrave; accurato e riproducibile residuo funzione calcolo rispetto o rSVD o sSVD Metodo. Implementazione clinica iniziale del metodo su sei casi clinici rappresentativi confermare i vantaggi del metodo LAD sopra rSVD e metodi sSVD.

Migliorata funzione di residui e dipendenza dal flusso ridotto in perfusione Signor utilizzando meno-assoluto-deviazione regolarizzazione.

&#x30AC;&#x30C9;&#x30EA;&#x30CB;&#x30A6;&#x30E0;&#x30DC;&#x30FC;&#x30E9;&#x30B9;&#x704C;&#x6D41;&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x6642;&#x9593;&#x5F37;&#x5EA6;&#x66F2;&#x7DDA;&#x306E;&#x7279;&#x7570;&#x5024;&#x5206;&#x89E3;&#xFF08;SVD&#xFF09;&#x304B;&#x3089;&#x6D3E;&#x751F;&#x3057;&#x305F;&#x8133;&#x8840;&#x6D41;&#x91CF;&#xFF08;CBF&#xFF09;&#x63A8;&#x5B9A;&#x5024;&#x306F;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x9AD8;&#x6D41;&#x901F;&#x3067;&#x3001;CBF&#x3092;&#x904E;&#x5C0F;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x77E5;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;CBF&#x63A8;&#x5B9A;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x3092;&#x5411;&#x4E0A;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x6700;&#x5C0F;&#x7D76;&#x5BFE;&#x504F;&#x5DEE;&#xFF08;LAD&#xFF09;&#x6B63;&#x5247;&#x5316;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306B;&#x4F9D;&#x5B58;&#x3057;&#x306A;&#x3044;&#x9045;&#x5EF6;&#x304C;&#x4E0D;&#x5909;&#x30C7;&#x30B3;&#x30F3;&#x30DC;&#x30EA;&#x30E5;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x6CD5;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x5831;&#x544A;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BF;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306F;&#x3001;LAD&#x304B;&#x3089;&#x6D3E;&#x751F;&#x3057;&#x305F;CBF&#x63A8;&#x5B9A;&#x5024;&#x306E;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x306F;&#x3001;&#x5B9A;&#x5F0F;&#x5316;SVD&#xFF08;RSVD&#xFF09;&#x3068;&#x6A19;&#x6E96;SVD&#xFF08;sSVD&#xFF09;&#x6280;&#x8853;&#x3092;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x884C;&#x308F;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306F;&#x3001;2.5 mL/100 g /&#x5206;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;176.5 mL/100 g /&#x5206;&#x3092;20&#x304B;&#x3089;400&#x307E;&#x3067;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5BFE;&#x96D1;&#x97F3;&#x6BD4;&#x3001;&#x8133;&#x8840;&#x6DB2;&#x91CF;&#x306E;1&#xFF05;&#x301C;10&#xFF05;&#x3068;&#x3001;CBF&#x3067;&#x884C;&#x3063;&#x305F;CBF&#x63A8;&#x5B9A;&#x306E;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x3067;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30D1;&#x30E9;&#x30E1;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x8A2D;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002; LAD&#x6CD5;&#x306F;&#x3001;RSVD&#x3068;sSVD&#x65B9;&#x6CD5;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3066;&#x767D;&#x8CEA;&#x7070;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;32&#xFF05;&#x3068;23&#xFF05;&#x307E;&#x3067;CBF&#x63A8;&#x5B9A;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x3092;&#x6539;&#x5584;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002; RSVD&#x307E;&#x305F;&#x306F;sSVD&#x3044;&#x305A;&#x308C;&#x304B;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x6B63;&#x78BA;&#x3067;&#x518D;&#x73FE;&#x6027;&#x306E;&#x6B8B;&#x6E23;&#x95A2;&#x6570;&#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3057;&#x306A;&#x304C;&#x3089;LAD&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x306F;&#x3001;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x306E;SNR&#x3078;RSVD&#x3068;sSVD&#x65B9;&#x6CD5;&#x306E;&#x4F53;&#x7CFB;&#x7684;&#x306A;&#x30D0;&#x30A4;&#x30A2;&#x30B9;&#x3092;&#x6E1B;&#x3089;&#x3059;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002; 6&#x3064;&#x306E;&#x4EE3;&#x8868;&#x7684;&#x306A;&#x81E8;&#x5E8A;&#x4F8B;&#x3067;&#x306E;&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x306E;&#x521D;&#x671F;&#x81E8;&#x5E8A;&#x306E;&#x5B9F;&#x88C5;&#x3067;&#x306F;&#x3001;RSVD&#x3068;sSVD&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3088;&#x308A;&#x3082;LAD&#x6CD5;&#x306E;&#x5229;&#x70B9;&#x3092;&#x78BA;&#x8A8D;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x6700;&#x5C0F;&#x7D76;&#x5BFE;&#x504F;&#x5DEE;&#x306E;&#x6B63;&#x5247;&#x5316;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;MR&#x704C;&#x6D41;&#x306E;&#x6539;&#x5584;&#x6B8B;&#x7559;&#x6A5F;&#x80FD;&#x3068;&#x7E2E;&#x5C0F;&#x30D5;&#x30ED;&#x30FC;&#x4F9D;&#x5B58;

&#xB300;&#xB1CC; &#xD608; &#xB958; &#xB7C9; (CBF) &#xAC00;&#xB3CC;&#xB9AC;&#xB284; bolus &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xAD00;&#xB958;&#xAC00; &#xC911; &#xB192;&#xC740; &#xD750;&#xB984; &#xC18D;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD2B9;&#xD788; CBF, &#xACFC;&#xC18C; &#xD3C9;&#xAC00; &#xC54C;&#xB824;&#xC9C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2DC;&#xAC04; &#xAC15;&#xB3C4; &#xACE1;&#xC120;&#xC758; &#xB2E8; &#xC218; &#xAC12; &#xBD84;&#xD574; (SVD)&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; &#xACAC;&#xC801;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xCD5C;&#xC18C; &#xC808;&#xB300; &#xD3B8;&#xCC28; (&#xC80A;&#xC740;&#xC774;) &#xC624;&#xC790; CBF &#xCD94;&#xC815; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xAC1C;&#xC120; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0; &#xAD00;&#xACC4; &#xC5C6;&#xC774; &#xC9C0;&#xC5F0; &#xACE0;&#xC815; deconvolution &#xAE30;&#xC220; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xBCF4;&#xACE0;&#xC11C;. &#xC80A;&#xC740;&#xC774;, &#xACF5;&#xC2DD;&#xD654; SVD (rSVD) &#xBC0F; &#xD45C;&#xC900; SVD (sSVD) &#xAE30;&#xC220;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; CBF &#xC608;&#xCE21;&#xC758; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xBE44;&#xAD50; &#xD558;&#xB294; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD130; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xC218;&#xD589; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xC2E0;&#xD638; &#xB300; &#xC7A1;&#xC74C; &#xBE44;&#xC728; 1% ~ 10%&#xC5D0;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; 400, &#xB300;&#xB1CC; &#xD608;&#xC561; &#xBCFC;&#xB968; &#xBC0F; CBF 2.5 mL/100g&#xC5D0;&#xC11C; 20&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC30;&#xC5F4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC218;&#xD589;&#xD55C;/&#xBD84;&#xC744; 176.5 mL/100g/CBF &#xCD94;&#xC815;&#xC758; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4;&#xC5D0; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xB9E4;&#xAC1C; &#xBCC0;&#xC218;&#xC758; &#xD6A8;&#xACFC; &#xCD94;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xBD84;. &#xC80A;&#xC740;&#xC774; &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC; &#xD68C;&#xC0C9; &#xBB38;&#xC81C;&#xC5D0; &#xCD5C;&#xB300; 32% &#xBC0F; &#xBC31;&#xC0C9; &#xC9C8; rSVD sSVD &#xBC29;&#xBC95;&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; 23 %cbf &#xCD94;&#xC815; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xD5A5;&#xC0C1;. &#xC80A;&#xC740;&#xC774; &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC;&#xB294; &#xB610;&#xD55C; &#xB3D9;&#xC2DC;&#xC5D0; &#xB354; &#xC815;&#xD655; &#xD558; &#xACE0; &#xC7AC;&#xD604;&#xC131; &#xC794;&#xB958;&#xBB3C; &#xD568;&#xC218; &#xACC4;&#xC0B0; rSVD &#xB610;&#xB294; sSVD &#xBC29;&#xBC95; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xAE30;&#xC900;&#xC120; SNR rSVD sSVD &#xBC29;&#xBC95;&#xC758; &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC778; &#xBC14;&#xC774;&#xC5B4;&#xC2A4;&#xB97C; &#xC904;&#xC77C; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. 6 &#xB300;&#xD45C;&#xC801;&#xC778; &#xC784;&#xC0C1; &#xC0AC;&#xB840;&#xC5D0; &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC;&#xC758; &#xCD08;&#xAE30; &#xC784;&#xC0C1; &#xAD6C;&#xD604; rSVD &#xD1B5;&#xD574; &#xC80A;&#xC740;&#xC774; &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC; &#xBC0F; sSVD &#xBC29;&#xBC95;&#xC758; &#xC774;&#xC810;&#xC744; &#xD655;&#xC778; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xCC0C; &#xAEBC; &#xAE30; &#xAE30;&#xB2A5;&#xACFC; &#xCD5C;&#xC18C; &#xC808;&#xB300; &#xD3B8;&#xCC28; &#xC624;&#xC790;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; MR &#xAD00;&#xB958;&#xC5D0; &#xC758;&#xC874; &#xAC10;&#xC18C; &#xD750;&#xB984; &#xAC1C;&#xC120;.

El flujo sangu&#xED;neo cerebral (FSC) las estimaciones derivadas de la descomposici&#xF3;n de valor singular (SVD) de las curvas de intensidad de tiempo, de bolo de gadolinio perfusi&#xF3;n de la imagen ponderada se conocen a subestimar la CBF, sobre todo a altas velocidades de flujo. Se presenta el desarrollo de una t&#xE9;cnica de deconvoluci&#xF3;n independiente del modelo de retardo-invariante con menos absoluta-desviaci&#xF3;n (LAD) regularizaci&#xF3;n de mejorar la precisi&#xF3;n de la estimaci&#xF3;n CBF. Las simulaciones por ordenador se han realizado para comparar la precisi&#xF3;n de las estimaciones derivadas de la CBF LAD, reformulados SVD (RSVD) y est&#xE1;ndar de enfermedad vesicular porcina (DEP) t&#xE9;cnicas. Las simulaciones se realizaron a la imagen de la se&#xF1;al-ruido proporciones que van desde 20 hasta 400, vol&#xFA;menes sangu&#xED;neos cerebrales de 1% a 10%, y CBF de 2,5 ml/100 g / min a 176,5 ml/100 g / min para estimar el efecto de estos par&#xE1;metros sobre la exactitud de la estimaci&#xF3;n de la CBF. El m&#xE9;todo de LAD mejorado la precisi&#xF3;n de la estimaci&#xF3;n CBF hasta en un 32% de la materia gris y un 23% en la sustancia blanca en comparaci&#xF3;n con los m&#xE9;todos RSVD y DEP. M&#xE9;todo de LAD tambi&#xE9;n reduce el sesgo sistem&#xE1;tico de los m&#xE9;todos de RSVD y DEP con el valor basal SNR mientras que la producci&#xF3;n de residuos de c&#xE1;lculo la funci&#xF3;n m&#xE1;s exacta y reproducible que el m&#xE9;todo sea RSVD o DEP. La implementaci&#xF3;n inicial del m&#xE9;todo cl&#xED;nico en seis casos cl&#xED;nicos representativos de confirmar las ventajas del m&#xE9;todo de LAD sobre los m&#xE9;todos RSVD y DEP.

Funci&#xF3;n de residuos mejorada y reducci&#xF3;n de la dependencia del flujo de perfusi&#xF3;n RM-Con menos absoluta-la desviaci&#xF3;n de Regularizaci&#xF3;n

&#x591A;&#x901A;&#x9053;&#x5E8F;&#x5217;&#x4ECE;&#x8111;&#x80BF;&#x7624;&#x5206;&#x5272;&#x5DF2;&#x63D0;&#x8BAE;&#x5404;&#x79CD;&#x7B97;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4F46;&#x662F;&#xFF0C;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x4EBA;&#x90FD;&#x9700;&#x8981;&#x7684; MR &#x56FE;&#x50CF;&#x7684;&#x5404;&#x5411;&#x540C;&#x6027;&#x6216; pseudo-isotropic &#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5728;&#x5206;&#x5272;&#x4E4B;&#x524D;&#x6267;&#x884C;&#x914D;&#x51C6;&#x548C;&#x4F4E;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982; T2 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x4E0A;&#x7684;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#xFF0C;&#x5982; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x3001; &#x7A7A;&#x95F4;&#x63D2;&#x503C;&#xFF0C;&#x7ED3;&#x679C;&#x901A;&#x5E38;&#x53D7;&#x5230;&#x90E8;&#x5206;&#x5BB9;&#x79EF;&#x6548;&#x5E94;&#x7684;&#x4F4E;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#x63D2;&#x503C;&#x7684;&#x9650;&#x5236;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x6539;&#x5584;&#x80BF;&#x7624;&#x5206;&#x5272;&#x5728;&#x90A3;&#x91CC;&#x4EE5;&#x53CA;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#xFF0C;&#x901A;&#x5E38;&#x4F7F;&#x7528;&#x4F4E;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x4E34;&#x5E8A;&#x5E94;&#x7528;&#x4E2D;&#x7684;&#x8D28;&#x91CF;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x57FA;&#x4E8E;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x52A0;&#x6743;&#x9A6C;&#x5C14;&#x53EF;&#x592B;&#x968F;&#x673A;&#x5B57;&#x6BB5;&#x7684;&#x7B97;&#x6CD5;&#x548C;&#x4E24;&#x4E2A;&#x671F;&#x671B;&#x6700;&#x5927;&#x5316; &#xFF08;&#x5979;&#xFF09; &#x65B9;&#x6CD5;&#x81EA;&#x52A8;&#x80BF;&#x7624;&#x548C;&#x589E;&#x5F3A;&#x80BF;&#x7624;&#x5206;&#x5272;&#x3002;&#x5979;&#x5C06;&#x7EB3;&#x5165;&#x4F18;&#x5316;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x7684;&#x9690;&#x85CF;&#x9A6C;&#x5C14;&#x53EF;&#x592B;&#x968F;&#x673A;&#x5B57;&#x6BB5; &#xFF08;HMRF&#xFF09; &#x5148;&#x751F;&#x7684;&#x591A;&#x901A;&#x9053;&#x56FE;&#x50CF;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x548C;&#x4F4E;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387; T2 &#x52A0;&#x6743;&#x56FE;&#x50CF;&#x90E8;&#x5206;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x7A7A;&#x95F4;&#x63D2;&#x503C;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x7684;&#x4F4E;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#x3002;&#x5728;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BA1;&#x7B97;&#x4E00;&#x7EC4;&#x6A21;&#x62DF;&#x591A;&#x901A;&#x9053;&#x8111; MR &#x56FE;&#x50CF;&#x4F7F;&#x7528;&#x5DF2;&#x77E5;&#x7684;&#x5730;&#x9762;&#x771F;&#x76F8;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5206;&#x5272;&#x6B64;&#x7B97;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x8FD8;&#x5C06;&#x5176;&#x5E94;&#x7528;&#x4E8E; MR &#x56FE;&#x50CF;&#x5728;&#x8111;&#x80BF;&#x7624;&#x5316;&#x7597;&#x7684;&#x4E34;&#x5E8A;&#x8BD5;&#x9A8C;&#x4E2D;&#x83B7;&#x5F97;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x3002;&#x8C03;&#x67E5;&#x7ED3;&#x679C;&#x663E;&#x793A;&#xFF0C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x901A;&#x8FC7;&#x6BD4;&#x8F83;&#x5E38;&#x89C4;&#x7684;&#x591A;&#x901A;&#x9053;&#x5206;&#x5272;&#x7B97;&#x6CD5;&#x83B7;&#x5F97;&#x66F4;&#x51C6;&#x786E;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x5206;&#x5272;&#x7ED3;&#x679C;&#x3002;

&#x4F7F;&#x7528;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x52A0;&#x6743;&#x9690;&#x85CF;&#x7684;&#x9A6C;&#x5C14;&#x53EF;&#x592B;&#x81EA;&#x52A8;&#x5316;&#x7684;&#x8111;&#x80BF;&#x7624;&#x5206;&#x5272;&#x3002;

A variety of algorithms have been proposed for brain tumor segmentation from multi-channel sequences, however, most of them require isotropic or pseudo-isotropic resolution of the MR images. Although co-registration and interpolation of low-resolution sequences, such as T2-weighted images, onto the space of the high-resolution image, such as T1-weighted image, can be performed prior to the segmentation, the results are usually limited by partial volume effects due to interpolation of low-resolution images. To improve the quality of tumor segmentation in clinical applications where low-resolution sequences are commonly used together with high-resolution images, we propose the algorithm based on Spatial accuracy-weighted Hidden Markov random field and Expectation maximization (SHE) approach for both automated tumor and enhanced-tumor segmentation. SHE incorporates the spatial interpolation accuracy of low-resolution images into the optimization procedure of the Hidden Markov Random Field (HMRF) to segment tumor using multi-channel MR images with different resolutions, e.g., high-resolution T1-weighted and low-resolution T2-weighted images. In experiments, we evaluated this algorithm using a set of simulated multi-channel brain MR images with known ground-truth tissue segmentation and also applied it to a dataset of MR images obtained during clinical trials of brain tumor chemotherapy. The results show that more accurate tumor segmentation results can be obtained by comparing with conventional multi-channel segmentation algorithms.

Automated brain tumor segmentation using spatial accuracy-weighted hidden Markov Random Field.

Une vari&#xE9;t&#xE9; d&#x26;#39;algorithmes ont &#xE9;t&#xE9; propos&#xE9;s pour la segmentation tumeur au cerveau &#xE0; partir de s&#xE9;quences multi-canaux, cependant, la plupart d&#x26;#39;entre eux n&#xE9;cessitent une r&#xE9;solution isotrope ou pseudo-isotrope des images IRM. Bien que la co-registration et l&#x26;#39;interpolation de basse r&#xE9;solution, telles que des s&#xE9;quences pond&#xE9;r&#xE9;es en T2 des images, sur l&#x26;#39;espace de l&#x26;#39;image &#xE0; haute r&#xE9;solution, tels que T1 image, peut &#xEA;tre effectu&#xE9;e avant la segmentation, les r&#xE9;sultats sont g&#xE9;n&#xE9;ralement limit&#xE9;s par effets de volume partiel en raison de l&#x26;#39;interpolation d&#x26;#39;images &#xE0; basse r&#xE9;solution. Afin d&#x26;#39;am&#xE9;liorer la qualit&#xE9; de la segmentation des tumeurs dans les applications cliniques o&#xF9; la faible r&#xE9;solution des s&#xE9;quences sont couramment utilis&#xE9;s avec des images haute r&#xE9;solution, nous proposons l&#x26;#39;algorithme bas&#xE9; sur la pr&#xE9;cision spatiale pond&#xE9;r&#xE9;e champ de Markov cach&#xE9; al&#xE9;atoire et la maximisation des attentes (SHE) approche &#xE0; la fois pour une tumeur automatis&#xE9; et renforc&#xE9;e-tumorale de segmentation. Elle int&#xE8;gre la pr&#xE9;cision d&#x26;#39;interpolation spatiale des images basse r&#xE9;solution dans la proc&#xE9;dure d&#x26;#39;optimisation du champ de Markov cach&#xE9;s (Random HMRF) &#xE0; une tumeur segment &#xE0; l&#x26;#39;aide multi-canaux des images IRM avec des r&#xE9;solutions diff&#xE9;rentes, par exemple, &#xE0; haute r&#xE9;solution pond&#xE9;r&#xE9;es en T1 et T2 en basse r&#xE9;solution les images pond&#xE9;r&#xE9;es. Dans les exp&#xE9;riences, nous avons &#xE9;valu&#xE9; cet algorithme en utilisant un ensemble de simulations multi-canaux des images IRM du cerveau avec la segmentation des tissus connus rez-de-la v&#xE9;rit&#xE9; et &#xE9;galement appliqu&#xE9; &#xE0; un ensemble de donn&#xE9;es d&#x26;#39;images IRM obtenues lors des essais cliniques de chimioth&#xE9;rapie tumeur au cerveau. Les r&#xE9;sultats montrent que des r&#xE9;sultats plus pr&#xE9;cis de segmentation de tumeurs peuvent &#xEA;tre obtenues par comparaison avec les algorithmes conventionnels de segmentation multi-canaux.

Segmentation automatique Brain Tumor Utilisation du territoire Pr&#xE9;cision pond&#xE9;r&#xE9;e champ de Markov cach&#xE9;s au hasard

Eine Vielzahl von Algorithmen f&uuml;r Gehirn Tumor Segmentierung von Mehrkanal-Sequenzen vorgeschlagen worden, die meisten von ihnen erfordern jedoch isotrope oder pseudo-isotropic Aufl&ouml;sung der Herr Bilder. Obwohl Sensork&ouml;pfe und Interpolation von Miniaturbildern Sequenzen, wie T2-gewichtete Bilder, auf den Raum des hochaufl&ouml;senden Bildes, z. B. T1-gewichteten Bild, bevor die Segmentierung durchgef&uuml;hrt werden k&ouml;nnen, sind die Ergebnisse in der Regel durch partielle Mengeneffekte durch Interpolation von Bildern mit niedriger Aufl&ouml;sung begrenzt. Zur Verbesserung der Qualit&auml;t der Tumor Segmentierung in klinische Anwendungen, wo mit niedriger Aufl&ouml;sung Sequenzen zusammen mit hochaufl&ouml;senden Bildern h&auml;ufig verwendet werden, schlagen wir den Algorithmus basiert auf r&auml;umliche Genauigkeit gewichteten Hidden Markov random Field und Expectation Maximization (SHE) Ansatz f&uuml;r beide automatisierte Tumor und verbessert-Tumor-Segmentierung. Sie beinhaltet die r&auml;umliche Interpolation Genauigkeit der niedrig aufl&ouml;sende Bilder in die Optimierung Prozedur von der Hidden Markov Random Feld (HMRF) Segment Tumor Mehrkanal-Herr-Bildern mit verschiedenen Aufl&ouml;sungen, z. B. hochaufl&ouml;sende T1-gewichtet und niedrig aufl&ouml;sende T2-gewichtete Bilder. In Experimenten, die wir dieser Algorithmus anhand eines simulierten Mehrkanal Gehirn Herr Bilder mit bekannten Ground-Truth-Gewebe Segmentierung evaluiert und galt es auch f&uuml;r ein Dataset von MR-Bilder, die w&auml;hrend der klinischen Studien der Gehirn-Tumor-Chemotherapie. Die Ergebnisse zeigen, dass genauere Ergebnisse der Tumor-Segmentierung durch Vergleich mit konventionellen Mehrkanal Segmentierungsalgorithmen abgerufen werden k&ouml;nnen.

Automatisierte Gehirn Tumor Segmentierung mit r&auml;umliche Genauigkeit gewichteten versteckten Markov Random Field.

Una variet&agrave; di algoritmi sono stati proposti per la segmentazione di tumore cerebrale da sequenze multicanale, tuttavia, la maggior parte di loro richiedono la risoluzione isotropa o pseudo-isotropic delle immagini dell&#39;onorevole. Anche se co-registrazione e interpolazione delle sequenze a bassa risoluzione, come ad esempio immagini T2-pesate, sullo spazio dell&#39;immagine ad alta risoluzione, come immagine T1-pesata, pu&ograve; essere eseguite prima della segmentazione, i risultati sono limitati solitamente dagli effetti di volume parziale a causa di interpolazione delle immagini a bassa risoluzione. Per migliorare la qualit&agrave; della segmentazione del tumore in applicazioni cliniche dove sequenze a bassa risoluzione sono comunemente usati insieme con immagini ad alta risoluzione, vi proponiamo l&#39;algoritmo basato sulla precisione ponderata Hidden Markov random campo spaziale e approccio massimizzazione (lei) aspettativa per entrambi automatizzati Segmentazione avanzata-tumore e tumore. La procedura di ottimizzazione della nascosti Markov Random campo (HMRF) per tumore del segmento utilizzando multicanale Signor immagini con diverse risoluzioni, ad esempio, a bassa risoluzione e T1-pesata T2-pesata immagini ad alta risoluzione lei incorpora l&#39;accuratezza di interpolazione spaziale delle immagini a bassa risoluzione. Negli esperimenti, abbiamo valutato questo algoritmo utilizzando un set di immagini Signor cervello multicanale simulato con segmentazione tessuto terra-verit&agrave; conosciuta e applicata anche a un dataset del signor immagini ottenute durante gli studi clinici di chemioterapia tumore cerebrale. I risultati mostrano che pi&ugrave; accurate segmentazione di tumore risultati possono essere ottenuti confrontando con algoritmi di segmentazione multicanale convenzionali.

Automatizzato cervello tumore segmentazione mediante pesata di precisione nascosti Markov Random campo spaziale.

&#x69D8;&#x3005;&#x306A;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x304C;&#x3001;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30C1;&#x30E3;&#x30F3;&#x30CD;&#x30EB;&#x914D;&#x5217;&#x304B;&#x3089;&#x8133;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x63D0;&#x6848;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3001;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x306F;&#x3001;MR&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x7B49;&#x65B9;&#x6027;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x64EC;&#x4F3C;&#x7B49;&#x65B9;&#x6027;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3068;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;T1&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x7A7A;&#x9593;&#x306B;&#x305D;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;T2&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x4F4E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3092;&#x3001;&#x3001;&#x3001;&#x3001;&#x306E;&#x5171;&#x540C;&#x767B;&#x9332;&#x3068;&#x88DC;&#x9593;&#x524D;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306B;&#x5B9F;&#x884C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x901A;&#x5E38;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5236;&#x9650;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x4F4E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x88DC;&#x9593;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x90E8;&#x5206;&#x5BB9;&#x7A4D;&#x52B9;&#x679C;&#x3002;&#x4F4E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x306F;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306B;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x3068;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x81E8;&#x5E8A;&#x5FDC;&#x7528;&#x306E;&#x816B;&#x760D;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x8CEA;&#x3092;&#x5411;&#x4E0A;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x81EA;&#x52D5;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x7A7A;&#x9593;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x52A0;&#x91CD;&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C0;&#x30E0;&#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x3068;&#x671F;&#x5F85;&#x5024;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#xFF08;SHE&#xFF09;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x305F;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x5F37;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x816B;&#x760D;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3002; SHE&#x306F;&#x3001;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3001;&#x4F8B;&#x3048;&#x3070;&#x3001;&#x9AD8;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;T1&#x5F37;&#x8ABF;&#x3068;&#x4F4E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;T2&#x3068;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30C1;&#x30E3;&#x30F3;&#x30CD;&#x30EB;MR&#x753B;&#x50CF;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x816B;&#x760D;&#x306B;&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C0;&#x30E0;&#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x306E;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x624B;&#x9806;&#xFF08;HMRF&#xFF09;&#x306B;&#x4F4E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x7A7A;&#x9593;&#x88DC;&#x9593;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x304C;&#x7D44;&#x307F;&#x8FBC;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x3002;&#x5B9F;&#x9A13;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x77E5;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x5730;&#x4E0A;&#x306E;&#x771F;&#x7406;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3092;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30C8;&#x3057;&#x3001;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30C1;&#x30E3;&#x30CD;&#x30EB;&#x8133;MR&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3053;&#x306E;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3057;&#x3001;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x8133;&#x306E;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x5316;&#x5B66;&#x7642;&#x6CD5;&#x306E;&#x81E8;&#x5E8A;&#x8A66;&#x9A13;&#x4E2D;&#x306B;&#x5F97;&#x3089;&#x308C;&#x305F;MR&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306B;&#x9069;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3088;&#x308A;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;&#x816B;&#x760D;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3001;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30C1;&#x30E3;&#x30CD;&#x30EB;&#xB7;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5F97;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;

&#x7A7A;&#x9593;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x52A0;&#x91CD;&#x96A0;&#x308C;&#x30DE;&#x30EB;&#x30B3;&#x30D5;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C0;&#x30E0;&#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x81EA;&#x52D5;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x8133;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x30BB;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;

&#xADF8;&#xB7EC;&#xB098; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC758; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xBA40;&#xD2F0; &#xCC44;&#xB110; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB1CC; &#xC885;&#xC591; &#xC138;&#xBD84;&#xD654;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC81C;&#xC548; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0;, &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84; &#xD544;&#xC694; &#xBBF8;&#xC2A4;&#xD130; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xB4F1;&#xBC29;&#xC131; &#xB610;&#xB294; pseudo-isotropic &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;. &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xC774;&#xC804; &#xACF5;&#xB3D9; &#xBC0F; t1&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB4F1; &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xACF5;&#xAC04;&#xC5D0; t 2&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB4F1;&#xC758; &#xC800;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC758; &#xBCF4;&#xAC04;&#xC744; &#xC218;&#xD589;&#xD560; &#xC218;, &#xBE44;&#xB85D; &#xACB0;&#xACFC; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xBD80;&#xBD84; &#xBCFC;&#xB968; &#xD6A8;&#xACFC; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0; &#xC800;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xBCF4;&#xAC04;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC81C;&#xD55C; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC640; &#xC800;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB294; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xB294; &#xC784;&#xC0C1; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC138;&#xADF8;&#xBA3C;&#xD2B8;&#xD654; &#xC885;&#xC591;&#xC758; &#xD488;&#xC9C8;&#xC744; &#xAC1C;&#xC120; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC6B0;&#xB9AC; &#xACF5;&#xAC04; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xC911; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xB79C;&#xB364; &#xD544;&#xB4DC;&#xB97C; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB294; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD558; &#xACE0; &#xAE30;&#xB300; (&#xADF8;&#xB140;) &#xADF9;&#xB300;&#xD654; &#xC811;&#xADFC; &#xBAA8;&#xB450;&#xB97C; &#xC704;&#xD55C; &#xC790;&#xB3D9;&#xD654; &#xB41C; &#xC885;&#xC591; &#xBC0F; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xC885;&#xC591; &#xC138;&#xBD84;&#xD654;. &#xADF8;&#xB140;&#xC758; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xB79C;&#xB364; &#xD544;&#xB4DC; (HMRF) &#xC138;&#xADF8;&#xBA3C;&#xD2B8; &#xC885;&#xC591; &#xBA40;&#xD2F0; &#xCC44;&#xB110; &#xC528; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB2E4;&#xB978; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;, &#xC608;&#xB97C; &#xB4E4;&#xC5B4;, &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; T1 &#xAC00;&#xC911;&#xCE58; &#xBC0F; &#xC800;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; t2&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB97C; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xACFC;&#xC815;&#xC73C;&#xB85C; &#xC800;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xACF5;&#xAC04; &#xBCF4;&#xAC04; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xD1B5;&#xD569; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC54C;&#xB824;&#xC9C4;&#xB41C; &#xC9C0;&#xC0C1; &#xC9C4;&#xC2E4; &#xC870;&#xC9C1; &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xB41C; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xB41C; &#xB2E4;&#xCC44;&#xB110; &#xB1CC; MR &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xC9D1;&#xD569;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;&#xC774; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC744; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558; &#xACE0; &#xB610;&#xD55C; &#xB1CC; &#xC885;&#xC591; &#xD654;&#xD559; &#xC694;&#xBC95;&#xC758; &#xC784;&#xC0C1; &#xC2DC;&#xD5D8; &#xAE30;&#xAC04; &#xB3D9;&#xC548; &#xC5BB;&#xC740; MR &#xC601;&#xC0C1;&#xC758; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569;&#xC5D0; &#xC801;&#xC6A9;&#xD560;. &#xACB0;&#xACFC; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xB2E4;&#xC911; &#xCC44;&#xB110; &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998; &#xBE44;&#xAD50; &#xD558; &#xC5EC; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; &#xC885;&#xC591; &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xACB0;&#xACFC; &#xC5BB;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC790;&#xB3D9;&#xD654; &#xB41C; &#xB1CC; &#xC885;&#xC591; &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xACF5;&#xAC04; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xC911; &#xC228;&#xACA8;&#xC9C4;&#xB41C; &#xB9C8;&#xB974;&#xCF54;&#xD504; &#xB79C;&#xB364; &#xD544;&#xB4DC;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;.

Una variedad de algoritmos se han propuesto para la segmentaci&#xF3;n de tumor cerebral a partir de secuencias multi-canal, sin embargo, la mayor&#xED;a de ellas requieren resoluci&#xF3;n isotr&#xF3;pica o pseudo-isotr&#xF3;picos de las im&#xE1;genes de RM. A pesar de co-registro y la interpolaci&#xF3;n de las secuencias de baja resoluci&#xF3;n, tales como im&#xE1;genes potenciadas en T2, sobre el espacio de la imagen de alta resoluci&#xF3;n, como en T1 de la imagen, se puede realizar antes de la segmentaci&#xF3;n, los resultados suelen estar limitadas por el efectos de volumen parcial debido a la interpolaci&#xF3;n de im&#xE1;genes de baja resoluci&#xF3;n. Para mejorar la calidad de la segmentaci&#xF3;n del tumor en las aplicaciones cl&#xED;nicas en las secuencias de baja resoluci&#xF3;n se utilizan normalmente junto con im&#xE1;genes de alta resoluci&#xF3;n, se propone el algoritmo basado en la precisi&#xF3;n espacial ponderado campo aleatorio de Markov Ocultos y la maximizaci&#xF3;n de expectativas (SHE), enfoque autom&#xE1;tico tanto para el tumor y mejorada-tumoral segmentaci&#xF3;n. Se incorpora la precisi&#xF3;n de la interpolaci&#xF3;n espacial de las im&#xE1;genes de baja resoluci&#xF3;n en el procedimiento de optimizaci&#xF3;n del campo oculto de Markov aleatorio (HMRF) con el tumor de segmento usando m&#xFA;ltiples canales las im&#xE1;genes de RM con diferentes resoluciones, por ejemplo, de alta resoluci&#xF3;n en T1 y T2 de baja resoluci&#xF3;n ponderado im&#xE1;genes. En los experimentos, se evalu&#xF3; este algoritmo usando un conjunto de im&#xE1;genes simuladas de varios canales del cerebro MR con la segmentaci&#xF3;n del tejido conocida realidad sobre el terreno y tambi&#xE9;n se aplica a un conjunto de datos de im&#xE1;genes de RM obtenidas durante los ensayos cl&#xED;nicos de quimioterapia de tumores cerebrales. Los resultados muestran que los resultados m&#xE1;s precisos tumorales segmentaci&#xF3;n puede obtenerse mediante la comparaci&#xF3;n con los sistemas convencionales algoritmos de segmentaci&#xF3;n de m&#xFA;ltiples canales.

Brain Tumor segmentaci&#xF3;n automatizada de uso espacial Precisi&#xF3;n ponderado campo aleatorio de Markov Ocultos

&#x6211;&#x4EEC;&#x6F14;&#x793A;&#x76F8;&#x5E72; anti-Stokes &#x62C9;&#x66FC;&#x6563;&#x5C04; (&#x8F66;) &#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x56FE;&#x50CF;&#x8111;&#x7ED3;&#x6784;&#x53CA;&#x75C5;&#x7406;&#x6269;&#x589E;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x975E;&#x4FB5;&#x88AD;&#x6027;&#x4E34;&#x5E8A;&#x8111;&#x6210;&#x50CF;&#x4E0E; CT&#x3001; MRI &#x548C; PET &#x6539;&#x53D8;&#x4E86;&#x5BF9;&#x795E;&#x7ECF;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x75BE;&#x75C5;&#x7684;&#x8BCA;&#x65AD;&#xFF0C;&#x660E;&#x786E;&#x672F;&#x524D;&#x533A;&#x5206;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x548C;&#x826F;&#x6027;&#x75C5;&#x75C7;&#x4ECD;&#x96BE;&#x4EE5;&#x5B9E;&#x73B0;&#x3002;&#x786E;&#x8BCA;&#x4ECD;&#x9700;&#x8981;&#x5728;&#x5F88;&#x591A;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#x7684;&#x8111;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x6D3B;&#x68C0;&#x3002;&#x8F66;&#x955C;&#xFF0C;&#x975E;&#x7EBF;&#x6027;&#x3001; &#x632F;&#x52A8;&#x654F;&#x611F;&#x7684;&#x6280;&#x672F;&#xFF0C;&#x6709;&#x65E0;&#x5916;&#x6E90;&#x8D34;&#x6807;&#x4EE3;&#x7406;&#x9AD8;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x5316;&#x5B66;&#x9009;&#x62E9;&#x6027;&#x4E09;&#x7EF4;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#x3002;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#xFF0C;&#x50CF;&#x8F66;&#x53EF;&#x8FDB;&#x884C;&#x8C03;&#x6574;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x63D0;&#x4F9B;&#x5404;&#x79CD;&#x5404;&#x6837;&#x7684;&#x53EF;&#x80FD;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5F62;&#x6210;&#x4E86;&#x9C9C;&#x660E;&#x5BF9;&#x6BD4;&#xFF0C;&#x4F46;&#x4E0E;&#x4E9A;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x548C;&#x8FD1;&#x5B9E;&#x65F6;&#x65F6;&#x95F4;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5C5E;&#x6027;&#x4F7F;&#x8F66;&#x5B50;&#x5FEB;&#x3001; &#x5FAE;&#x521B;&#x3001; &#x975E;&#x7834;&#x574F;&#x6027;&#x3001; &#x5206;&#x5B50;&#x5177;&#x4F53;&#x672F;&#x4E2D;&#x5149;&#x5B66;&#x8BCA;&#x65AD;&#x8111;&#x75C5;&#x53D8;&#x7684;&#x7406;&#x60F3;&#x6280;&#x672F;&#x3002;&#x8FD9;&#x627F;&#x8BFA;&#x91CD;&#x5927;&#x4E34;&#x5E8A;&#x6548;&#x76CA;&#x5BF9;&#x795E;&#x7ECF;&#x5916;&#x79D1;&#x75C5;&#x4EBA;&#x6240;&#x63D0;&#x4F9B;&#x7684;&#x7624;&#x6837;&#x75C5;&#x53D8;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x6D3B;&#x68C0;&#x6216;&#x5207;&#x9664;&#x524D;&#x786E;&#x8BCA;&#x3002;&#x6C7D;&#x8F66;&#x5F71;&#x50CF;&#x53EF;&#x4EE5;&#x589E;&#x52A0;&#x7A7F;&#x523A;&#x6D3B;&#x68C0;&#x4E2D;&#x4F20;&#x7EDF;&#x7684;&#x51B7;&#x51BB;&#x7684;&#x5207;&#x7247;&#x75C5;&#x7406;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x8BCA;&#x65AD;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x548C;&#x52A8;&#x6001;&#x5B9A;&#x4E49;&#x80BF;&#x7624;&#x5207;&#x9664;&#x8111;&#x624B;&#x672F;&#x4E2D;&#x7684;&#x8FB9;&#x8DDD;&#x3002;&#x6B64;&#x62A5;&#x8868;&#x8BF4;&#x660E;&#x4E86;&#x4F53;&#x5185;&#x6C7D;&#x8F66;&#x632F;&#x52A8;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x7684;&#x53EF;&#x884C;&#x6027;&#xFF0C;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E00;&#x79CD;&#x4E34;&#x5E8A;&#x795E;&#x7ECF;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x8BCA;&#x65AD;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x901A;&#x8FC7;&#x5C55;&#x793A;&#x8F66;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x5728;&#x786E;&#x5B9A;&#x6B63;&#x5E38;&#x8111;&#x7ED3;&#x6784;&#x548C;&#x539F;&#x53D1;&#x6027;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x65B0;&#x9C9C;&#x7684;&#x975E;&#x56FA;&#x5B9A;&#x548C;&#x5BB6;&#x4EBA;&#x6E05;&#x6E05;&#x767D;&#x767D; ex &#x6D3B;&#x4F53;&#x8111;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;

&#x5316;&#x5B66;&#x9009;&#x62E9;&#x6027;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x8111;&#x7ED3;&#x6784;&#x4E0E;&#x8F66;&#x955C;&#x3002;

We demonstrate the use of coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microscopy to image brain structure and pathology ex vivo. Although non-invasive clinical brain imaging with CT, MRI and PET has transformed the diagnosis of neurologic disease, definitive pre-operative distinction of neoplastic and benign pathologies remains elusive. Definitive diagnosis still requires brain biopsy in a significant number of cases. CARS microscopy, a nonlinear, vibrationally-sensitive technique, is capable of high-sensitivity chemically-selective three-dimensional imaging without exogenous labeling agents. Like MRI, CARS can be tuned to provide a wide variety of possible tissue contrasts, but with sub-cellular spatial resolution and near real time temporal resolution. These attributes make CARS an ideal technique for fast, minimally invasive, non-destructive, molecularly specific intraoperative optical diagnosis of brain lesions. This promises significant clinical benefit to neurosurgical patients by providing definitive diagnosis of neoplasia prior to tissue biopsy or resection. CARS imaging can augment the diagnostic accuracy of traditional frozen section histopathology in needle biopsy and dynamically define the margins of tumor resection during brain surgery. This report illustrates the feasibility of in vivo CARS vibrational histology as a clinical tool for neuropathological diagnosis by demonstrating the use of CARS microscopy in identifying normal brain structures and primary glioma in fresh unfixed and unstained ex vivo brain tissue.

Chemically-selective imaging of brain structures with CARS microscopy.

Nous d&#xE9;montrons l&#x26;#39;utilisation de anti-Stokes coh&#xE9;rente de diffusion Raman (CARS) microscopie &#xE0; la structure du cerveau l&#x26;#39;image et la pathologie ex vivo. Bien que l&#x26;#39;imagerie non invasive du cerveau clinique avec CT, IRM et la TEP a transform&#xE9; le diagnostic de maladie neurologique, d&#xE9;finitif pr&#xE9;-op&#xE9;ratoire des pathologies n&#xE9;oplasiques distinction et b&#xE9;nignes reste insaisissable. Le diagnostic d&#xE9;finitif n&#xE9;cessite encore une biopsie c&#xE9;r&#xE9;brale dans un nombre significatif de cas. Microscopie CARS, une non-lin&#xE9;aire, vibration sensible &#xE0; la technique, est capable de haute sensibilit&#xE9; chimiquement s&#xE9;lective imagerie tridimensionnelle sans agents de marquage exog&#xE8;nes. Comme l&#x26;#39;IRM, les voitures peuvent &#xEA;tre r&#xE9;gl&#xE9;e pour offrir une grande vari&#xE9;t&#xE9; de contrastes tissulaires possibles, mais avec des sous-cellulaire r&#xE9;solution spatiale et &#xE0; proximit&#xE9; de la r&#xE9;solution temporelle en temps r&#xE9;el. Ces attributs font de CARS une technique id&#xE9;ale pour rapide, peu invasive, non destructive, le diagnostic perop&#xE9;ratoire mol&#xE9;culaire optique sp&#xE9;cifique des l&#xE9;sions c&#xE9;r&#xE9;brales. Cela promet un b&#xE9;n&#xE9;fice clinique significatif pour les patients en neurochirurgie en fournissant un diagnostic d&#xE9;finitif de la n&#xE9;oplasie avant biopsie tissulaire ou r&#xE9;section. Imagerie CARS peut augmenter la pr&#xE9;cision diagnostique de traditionnelle extemporan&#xE9; histopathologie biopsie &#xE0; l&#x26;#39;aiguille et d&#xE9;finir dynamiquement les marges de r&#xE9;section de la tumeur lors de la chirurgie du cerveau. Ce rapport illustre la faisabilit&#xE9; de CARS en histologie in vivo vibratoire comme un outil clinique pour le diagnostic neuropathologique par la d&#xE9;monstration de l&#x26;#39;utilisation de la microscopie CARS dans l&#x26;#39;identification des structures c&#xE9;r&#xE9;brales normales et gliome primaire en eau douce des tissus du cerveau non fix&#xE9;e ex vivo et sans tache.

Chimiquement s&#xE9;lective imagerie des structures c&#xE9;r&#xE9;brales par microscopie CARS

Wir demonstrieren die Verwendung von koh&auml;renten Anti-Stokes Raman-Streuung (Angebote)-Mikroskopie Bild Gehirnstruktur und Pathologie ex Vivo. Obwohl nicht-invasive klinische Hirn-Bildgebung mit CT, MRI und PET die Diagnose der neurologischen Krankheit verwandelt hat, bleibt definitive pr&auml;operative Unterscheidung von neoplastischen und gutartigen Erkrankungen. Definitive Diagnose erfordert noch Gehirn Biopsie in einer bedeutenden Anzahl von F&auml;llen. CARS-Mikroskopie, eine nichtlineare, schwingungsm&auml;&szlig;ig-Sensitive Technik kann hochempfindlichen chemisch-selektive dreidimensionale Bildgebung ohne exogene Kennzeichnung Agenten. Wie MRI k&ouml;nnen Autos optimiert werden, um eine Vielzahl von m&ouml;glichen Gewebe Kontraste, aber mit subzellulare r&auml;umlicher Aufl&ouml;sung und nahe Echtzeit zeitliche Aufl&ouml;sung bereitstellen. Diese Attribute machen Autos eine ideale Technik f&uuml;r schnelle, minimal-invasive, zerst&ouml;rungsfreie, Molekular bestimmte intraoperative optische Diagnose Gehirn L&auml;sionen. Dies verspricht neurochirurgischen Patienten durch die Bereitstellung von Diagnose der Neoplasie vor Gewebe Biopsie oder Resektion von bedeutenden klinischen Nutzen. Autos imaging k&ouml;nnen erg&auml;nzen die diagnostische Genauigkeit der traditionellen gefrorenen Abschnitt Histopathologie in Nadelbiopsie und dynamisch definieren am Rande der Tumor-Resektion w&auml;hrend Gehirnchirurgie. Dieser Bericht veranschaulicht die Machbarkeit der in-vivo-Autos-Schwingungs-Histologie als Klinisches Instrument zur Neuropathologische Diagnostik durch die Verwendung des CARS-Mikroskopie normalen Gehirn Strukturen und prim&auml;re Gliom in frischen nicht fixierten und Ungef&auml;rbtes ex Vivo Hirngewebe zu identifizieren.

Chemisch-selektive Bildgebung des Gehirns Strukturen mit CARS-Mikroskopie.

Noi di dimostrare l&#39;uso di coerente microscopia anti-Stokes Raman scattering (auto) alla struttura del cervello di immagine e patologia ex vivo. Sebbene non invasiva clinical brain imaging con CT, MRI e PET ha trasformato la diagnosi di malattia neurologica, definitiva distinzione preoperatoria di patologie benigne e neoplastiche rimane sfuggente. La diagnosi definitiva richiede ancora la biopsia del cervello in un numero significativo di casi. Microscopia di automobili, una tecnica non lineare, vibrazionalmente-sensibili, &egrave; in grado di chimicamente selettivo imaging tridimensionale ad alta sensibilit&agrave; senza etichettatura di agenti esogeni. Come MRI, automobili possono essere adattate per fornire una vasta gamma di tessuti possibili contrasti, ma con risoluzione spaziale subcellulare e vicino a tempo reale risoluzione temporale. Questi attributi fare automobili una tecnica ideale per veloce, minimamente invasiva, non distruttiva, molecolarmente specifica intraoperatoria ottica diagnosi di lesioni cerebrali. Questo promette benefici clinici significativi ai pazienti neurochirurgici fornendo diagnosi definitiva di neoplasia prima della biopsia o resezione. AUTOMOBILI di imaging possono aumentare l&#39;accuratezza diagnostica di istopatologia tradizionale sezione congelata nella biopsia dell&#39;ago e definire dinamicamente i margini di resezione del tumore durante l&#39;intervento chirurgico al cervello. Questa relazione dimostra la fattibilit&agrave; di in vivo istologia vibrazionale automobili come strumento clinico per la diagnosi neuropatologiche dimostrando l&#39;uso della microscopia automobili nell&#39;individuare strutture cerebrali normali e glioma primario nel tessuto cerebrale freschi non fissati e non colorati ex vivo.

Imaging chimicamente selettivo di strutture cerebrali con microscopia di automobili.

&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x30B3;&#x30D2;&#x30FC;&#x30EC;&#x30F3;&#x30C8;&#x53CD;&#x30B9;&#x30C8;&#x30FC;&#x30AF;&#x30B9;&#x30E9;&#x30DE;&#x30F3;&#x6563;&#x4E71;&#xFF08;CARS&#xFF09;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x8133;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x75C5;&#x7406;ex vivo&#x3067;&#x306E;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002; CT&#x3001;MRI&#x3068;PET&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x975E;&#x4FB5;&#x8972;&#x7684;&#x306A;&#x81E8;&#x5E8A;&#x8133;&#x6A5F;&#x80FD;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x306F;&#x200B;&#x200B;&#x3001;&#x795E;&#x7D4C;&#x75BE;&#x60A3;&#x306E;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3092;&#x5909;&#x3048;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x304C;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x3068;&#x826F;&#x6027;&#x75C5;&#x5909;&#x306E;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x7684;&#x306A;&#x8853;&#x524D;&#x306E;&#x533A;&#x5225;&#x306F;&#x3001;&#x3068;&#x3089;&#x3048;&#x3069;&#x3053;&#x308D;&#x306E;&#x306A;&#x3044;&#x307E;&#x307E;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x78BA;&#x5B9A;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306F;&#x307E;&#x3060;&#x8133;&#x304C;&#x4F8B;&#x304B;&#x306A;&#x308A;&#x306E;&#x6570;&#x306B;&#x751F;&#x691C;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002; CARS&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x3001;&#x975E;&#x7DDA;&#x5F62;&#x3001;&#x632F;&#x52D5;&#x306B;&#x654F;&#x611F;&#x306A;&#x624B;&#x6CD5;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x5916;&#x56E0;&#x6027;&#x6A19;&#x8B58;&#x5264;&#x306A;&#x3057;&#x3067;&#x9AD8;&#x611F;&#x5EA6;&#x306A;&#x5316;&#x5B66;&#x9078;&#x629E;&#x7684;&#x4E09;&#x6B21;&#x5143;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x304C;&#x53EF;&#x80FD;&#x3067;&#x3059;&#x3002; MRI&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x3001;CARS&#x306F;&#x3001;&#x5E83;&#x3044;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x7D44;&#x7E54;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x306E;&#x69D8;&#x3005;&#x306A;&#x3001;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x30B5;&#x30D6;&#x643A;&#x5E2F;&#x7A7A;&#x9593;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x3068;&#x30EA;&#x30A2;&#x30EB;&#x30BF;&#x30A4;&#x30E0;&#x306B;&#x8FD1;&#x3044;&#x6642;&#x9593;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x8ABF;&#x6574;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x5C5E;&#x6027;&#x306F;&#x3001;CARS&#x306E;&#x8133;&#x75C5;&#x5909;&#x306E;&#x9AD8;&#x901F;&#x3001;&#x4F4E;&#x4FB5;&#x8972;&#x3001;&#x975E;&#x7834;&#x58CA;&#x3001;&#x5206;&#x5B50;&#x56FA;&#x6709;&#x306E;&#x8853;&#x4E2D;&#x5149;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x7406;&#x60F3;&#x7684;&#x306A;&#x30C6;&#x30AF;&#x30CB;&#x30C3;&#x30AF;&#x3092;&#x884C;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x3001;&#x7D44;&#x7E54;&#x751F;&#x691C;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x5207;&#x9664;&#x524D;&#x306B;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x78BA;&#x5B9A;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x3001;&#x8133;&#x795E;&#x7D4C;&#x5916;&#x79D1;&#x306E;&#x60A3;&#x8005;&#x306B;&#x6709;&#x610F;&#x306A;&#x81E8;&#x5E8A;&#x52B9;&#x679C;&#x3092;&#x304A;&#x7D04;&#x675F;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002; CARS&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x91DD;&#x751F;&#x691C;&#x306E;&#x4F1D;&#x7D71;&#x7684;&#x306A;&#x51CD;&#x7D50;&#x5207;&#x7247;&#x75C5;&#x7406;&#x7D44;&#x7E54;&#x5B66;&#x7684;&#x691C;&#x67FB;&#x306E;&#x8A3A;&#x65AD;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x3092;&#x5F37;&#x5316;&#x3057;&#x3001;&#x52D5;&#x7684;&#x306B;&#x8133;&#x306E;&#x624B;&#x8853;&#x4E2D;&#x306B;&#x816B;&#x760D;&#x5207;&#x9664;&#x306E;&#x30DE;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x3092;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30EC;&#x30DD;&#x30FC;&#x30C8;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x65B0;&#x9BAE;&#x306A;&#x672A;&#x5B9A;&#x3068;&#x67D3;&#x8272;ex vivo&#x3067;&#x306E;&#x8133;&#x7D44;&#x7E54;&#x3067;&#x306F;&#x6B63;&#x5E38;&#x306A;&#x8133;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x3092;&#x7279;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;CARS&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x795E;&#x7D4C;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x81E8;&#x5E8A;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3068;&#x3057;&#x3066;in vivo&#x3067;&#x306E;&#x8ECA;&#x306E;&#x632F;&#x52D5;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

CARS&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x8133;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x5316;&#x5B66;&#x9078;&#x629E;&#x7684;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;

&#xC6B0;&#xB9AC; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB1CC; &#xAD6C;&#xC870;&#xC640; ex vivo &#xBCD1;&#xB9AC;&#xD559;&#xC5D0; anti-Stokes &#xC77C;&#xAD00; &#xB41C; &#xB77C;&#xB9CC; &#xC0B0;&#xB780; (&#xC790;&#xB3D9;&#xCC28;) &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. CT, MRI, &#xC560;&#xC644; &#xB3D9;&#xBB3C;&#xC640; &#xBE44;-&#xCE68;&#xB7B5; &#xC801; &#xC784;&#xC0C1; &#xB1CC; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC2E0;&#xACBD;&#xD559; &#xC801; &#xC9C8;&#xD658;&#xC758; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xBCC0;&#xD654; &#xD558;&#xACE0;&#xC788;&#xB2E4;, &#xBE44;&#xB85D; &#xC885;&#xC591; &#xC57D; &#xBC0F; &#xC591;&#xC131; pathologies&#xC758; &#xD655;&#xC2E4; &#xD55C; &#xC218;&#xC220; &#xAD6C;&#xBCC4; &#xD558;&#xAE30; &#xC5B4;&#xB824;&#xC6B4; &#xB0A8;&#xC544; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCD5C;&#xC885; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xC5EC;&#xC804;&#xD788; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xC218;&#xC758; &#xACBD;&#xC6B0; &#xB1CC; &#xC0DD; &#xAC80;&#xC744; &#xD574;&#xC57C;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBC95;, &#xBE44;&#xC120;&#xD615;, vibrationally &#xBBFC;&#xAC10;&#xD55C; &#xAE30;&#xC220;, &#xACE0;&#xAC10;&#xB3C4; &#xD654;&#xD559;&#xC801; &#xC120;&#xD0DD; 3-&#xCC28;&#xC6D0; &#xC601;&#xC0C1; exogenous &#xB808;&#xC774;&#xBE14; &#xC5D0;&#xC774;&#xC804;&#xD2B8; &#xC5C6;&#xC774; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. MRI, &#xAC19;&#xC740; &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC870;&#xC9C1; &#xB300;&#xC870; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; sub-cellular &#xACF5;&#xAC04; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC2E4;&#xC2DC;&#xAC04;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xAC00;&#xAE4C;&#xC774; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558; &#xC870;&#xC815; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xD2B9;&#xC131;&#xC744; &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xBE60;&#xB974;&#xACE0;, &#xCD5C;&#xC18C; &#xCE68; &#xC2B5;, &#xBE44; &#xD30C;&#xAD34;, &#xBD84;&#xC790;&#xB85C; &#xD2B9;&#xC815; &#xB1CC; &#xBCD1; &#xBCC0;&#xC758; &#xC790;&#xAC00; &#xAD11; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xC704;&#xD55C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xAE30;&#xC220;. &#xC774; &#xC774;&#xC804;&#xC5D0; &#xC870;&#xC9C1; &#xC0DD; &#xAC80; &#xB610;&#xB294; &#xC808;&#xC81C; &#xC2E0; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xC758; &#xD655;&#xC2E4; &#xD55C; &#xC9C4;&#xB2E8;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558; &#xC5EC; neurosurgical &#xD658;&#xC790;&#xC5D0; &#xAC8C; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xD55C; &#xC784;&#xC0C1; &#xD61C;&#xD0DD;&#xC744; &#xC57D;&#xC18D; &#xB4DC;&#xB9BD;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xBC14;&#xB298; &#xC0DD; &#xAC80;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC804;&#xD1B5;&#xC801;&#xC778; &#xACE0;&#xC815;&#xB41C; &#xC139;&#xC158; histopathology&#xC758; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xC99D;&#xAC00; &#xC2DC;&#xD0A4;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xD558; &#xACE0; &#xB3D9;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xB1CC; &#xC218;&#xC220; &#xC911; &#xC885;&#xC591; &#xC808;&#xC81C;&#xC220;&#xC758; &#xC5EC;&#xBC31;&#xC744; &#xC815;&#xC758;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBCF4;&#xACE0;&#xC11C;&#xB294; &#xC815;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xB1CC; &#xAD6C;&#xC870;&#xC640; &#xC2E0;&#xC120;&#xD55C; &#xACE0;&#xC815; &#xB418;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC740; &#xBC0F; ex &#xD760; &#xC5C6;&#xB294; &#xBE44;&#xBCF4; &#xB1CC; &#xC870;&#xC9C1;&#xC758; &#xAE30;&#xBCF8; glioma &#xC2DD;&#xBCC4; &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xC2DC;&#xC5F0; &#xD558; &#xC5EC; neuropathological &#xC9C4;&#xB2E8; &#xC704;&#xD55C; &#xC784;&#xC0C1; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB85C; vivo&#xC5D0;&#xC11C; &#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xC9C4;&#xB3D9; &#xC870;&#xC9C1;&#xD559;&#xC758; &#xD0C0;&#xB2F9;&#xC131;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC790;&#xB3D9;&#xCC28; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD;&#xACFC; &#xB1CC; &#xAD6C;&#xC870;&#xC758; &#xD654;&#xD559;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC120;&#xD0DD;&#xC801; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;.

Se demuestra el uso de anti-Stokes coherente dispersi&#xF3;n Raman (CARS) de microscop&#xED;a a la estructura del cerebro y la imagen de la patolog&#xED;a ex vivo. Aunque la imagen no invasiva del cerebro cl&#xED;nica con TC, RM y PET ha transformado el diagn&#xF3;stico de la enfermedad neurol&#xF3;gica y definitiva antes de la operaci&#xF3;n distinci&#xF3;n de patolog&#xED;as neopl&#xE1;sicas benignas y sigue siendo dif&#xED;cil de alcanzar. El diagn&#xF3;stico definitivo todav&#xED;a requiere biopsia cerebral en un n&#xFA;mero significativo de casos. Microscop&#xED;a CARS, una t&#xE9;cnica no lineal, vibratoriamente-sensible, es capaz de qu&#xED;micamente selectivo de alta sensibilidad im&#xE1;genes tridimensionales sin agentes de etiquetado ex&#xF3;genos. Al igual que la RM, los coches pueden ser afinado para ofrecer una amplia variedad de contrastes de tejidos posibles, pero con la sub-celular resoluci&#xF3;n espacial y resoluci&#xF3;n temporal casi en tiempo real. Estos atributos hacen que COCHES una t&#xE9;cnica ideal para una r&#xE1;pida y m&#xED;nimamente invasiva, no destructiva, el diagn&#xF3;stico intraoperatorio molecularmente &#xF3;ptica espec&#xED;fica de las lesiones cerebrales. Esto promete un beneficio cl&#xED;nico significativo para los pacientes neuroquir&#xFA;rgicos, proporcionando un diagn&#xF3;stico definitivo de la neoplasia del tejido antes de la biopsia o la resecci&#xF3;n. Im&#xE1;genes CARS puede aumentar la precisi&#xF3;n diagn&#xF3;stica de la tradicional secci&#xF3;n de congelados histopatolog&#xED;a en la biopsia con aguja y din&#xE1;mica definir los m&#xE1;rgenes de la resecci&#xF3;n del tumor durante la cirug&#xED;a cerebral. Este informe pone de manifiesto la viabilidad de la histolog&#xED;a en el CARS in vivo de vibraci&#xF3;n como herramienta cl&#xED;nica para el diagn&#xF3;stico neuropatol&#xF3;gico, demostrando el uso de la microscop&#xED;a CARS en la identificaci&#xF3;n de las estructuras normales del cerebro y el glioma primario en el tejido cerebral no fijado fresca y sin mancha ex vivo.

Qu&#xED;micamente selectivo de im&#xE1;genes de las estructuras cerebrales con microscop&#xED;a CARS

&#x5BF9;&#x8111;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x690D;&#x5165;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x7684;&#x624B;&#x672F;&#x89C4;&#x5212;&#x9700;&#x8981;&#x7ACB;&#x4F53;&#x5B9A;&#x5411;&#x5BFC;&#x822A; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x6210;&#x50CF; &#xFF08;T1WI&#xFF09;&#x3002;&#x7531;&#x4E8E;&#x4E18;&#x8111;&#x5E95;&#x6838;&#x3001; &#x8111;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x76EE;&#x6807;&#x548C;&#x5176;&#x4ED6;&#x4E2D;&#x8111;&#x6838;&#x4E0D;&#x80FD;&#x4E0A;&#x7684;&#x7ACB;&#x4F53;&#x5B9A;&#x5411;&#x6307;&#x5BFC; T1WI &#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#xFF0C;&#x989D;&#x5916; T2 &#x52A0;&#x6743;&#x6210;&#x50CF;&#x6280;&#x672F; &#xFF08;T2WI&#xFF09; &#x901A;&#x5E38;&#x662F;&#x83B7;&#x5F97;&#x548C;&#x6CE8;&#x518C;&#x5230;&#x5916;&#x79D1;&#x9488;&#x5BF9; T1WI&#x3002;&#x5916;&#x79D1;&#x89C4;&#x5212;&#x57FA;&#x4E8E; 2 &#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x7684;&#x6CE8;&#x518C;&#x662F;&#x4E0D;&#x4E00;&#x81F4;&#x7684;&#x51E0;&#x4F55;&#x5931;&#x771F;&#x548C; 2 &#x626B;&#x63CF;&#x4E4B;&#x95F4;&#x4EFB;&#x4F55;&#x4E3B;&#x9898;&#x8FD0;&#x52A8;&#x6240;&#x5F15;&#x8D77;&#x7684;&#x8BEF;&#x5DEE;&#x3002;&#x5728;&#x672C;&#x6587;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x4EA4;&#x51FA;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x589E;&#x5F3A;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x5EA6;&#x4F18;&#x5316; T1 &#x52A0;&#x6743; 3 &#x7EF4;&#x88AB;&#x5BA0;&#x574F;&#x4E86;&#x68AF;&#x5EA6;&#x53EC;&#x56DE;&#x7684;&#x91C7;&#x96C6;&#x589E;&#x5F3A;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x5EA6;&#x5728;&#x5BB9;&#x79EF;&#x7684; T1WI &#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x672C;&#x8EAB;&#x5185;, &#x4E2D;&#x8111;&#x6838;&#x7684;&#x7A33;&#x6001;&#x56FE;&#x50CF;&#x4E2D;&#x7684;&#x4E00;&#x79CD;&#x65B0;&#x65B9;&#x6CD5;&#x65E0;&#x9700;&#x989D;&#x5916;&#x7684; T2WI&#x3002;3 &#x7EF4;&#x88AB;&#x5BA0;&#x574F;&#x4E86;&#x6E10;&#x53D8;&#x7684;&#x626B;&#x63CF;&#x53C2;&#x6570;&#x56DE;&#x987E;&#x4E2D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x72B6;&#x6001;&#x7684;&#x91C7;&#x96C6;&#x9009;&#x62E9;&#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#xFF0C;T1WI &#x53EF;&#x83B7;&#x53D6;&#x4ECE;&#x5E38;&#x89C4;&#x89C4;&#x6A21;&#x91CD;&#x5EFA;&#x548C;&#x6539;&#x8FDB;&#x4E2D;&#x8111;&#x6838;&#x4E0E;&#x5468;&#x56F4;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x5EA6;&#x7684;&#x56FE;&#x50CF;&#x53EF;&#x4EE5;&#x901A;&#x8FC7;&#x9009;&#x62E9;&#x611F;&#x5174;&#x8DA3;&#x7684;&#x533A;&#x57DF;&#x6267;&#x884C;&#x654F;&#x611F;&#x52A0;&#x6743;&#x6210;&#x50CF;&#x91CD;&#x5EFA;&#x4EA7;&#x751F;&#x76F8;&#x540C;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x521D;&#x6B65;&#x7684;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x8868;&#x660E;&#x4E2D;&#x8111;&#x6838;&#x7684;&#x7ED3;&#x679C;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x662F;&#x4F18;&#x4E8E;&#x5F53;&#x524D;&#x5148;&#x8FDB;&#x7684;&#x5FEB;&#x901F;&#x81EA;&#x65CB;&#x56DE;&#x6CE2; T2WI &#x4E2D;&#x63CF;&#x7ED8;&#x6709;&#x522B;&#x4E8E;&#x8111;&#x5185;&#x9ED1;&#x8D28;&#x5E15;&#x5C14;&#x7F51;&#x8109;&#x548C;&#x6E05;&#x6670;&#x63CF;&#x7ED8;&#x7684;&#x4E18;&#x8111;&#x6838; ventrointermedius &#x8179;&#x58C1;&#x7684;&#x4E18;&#x8111;&#x5E95;&#x6838;&#x3002;

&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x589E;&#x5F3A; 3 &#x7279;&#x65AF;&#x62C9; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x88AB;&#x5BA0;&#x574F;&#x4E86;&#x68AF;&#x5EA6;&#x56DE;&#x6CE2;&#x7684;&#x4E2D;&#x8111;&#x6838;&#x8111;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x690D;&#x5165;&#x7684;&#x6307;&#x5BFC;&#x3002;

Surgical planning for deep brain stimulation implantation procedures requires T1-weighted imaging (T1WI) for stereotactic navigation. Because the subthalamic nucleus, the main target for deep brain stimulation, and other midbrain nuclei cannot be visualized on the stereotactic guidance T1WI, additional T2-weighted imaging (T2WI) is generally obtained and registered to the T1WI for surgical targeting. Surgical planning based on the registration of the 2 data sets is subject to error resulting from inconsistent geometric distortions and any subject movement between the 2 scans. In this article, we propose a new method to produce susceptibility-enhanced, contrast-optimized T1-weighted 3-dimensional spoiled gradient recalled acquisition in steady state images with enhanced contrast for midbrain nuclei within the volumetric T1WI data set itself, eliminating the need for additional T2WI. The scan parameters of 3-dimensional spoiled gradient recalled acquisition in steady state are chosen in a way that T1WI can be obtained from conventional magnitude reconstruction and images with improved contrast between midbrain nuclei and surrounding tissues can be produced from the same data by performing susceptibility-weighted imaging reconstruction on a chosen region of interest. In addition, our preliminary experience suggests that the resulting contrast between the midbrain nuclei is superior to the current state-of-the-art fast spin echo T2WI in depicting the subthalamic nucleus as distinct from the substantia nigra pars reticulata and clear depiction of the nucleus ventrointermedius externus of thalamus.

Susceptibility-enhanced 3-Tesla T1-weighted spoiled gradient echo of the midbrain nuclei for guidance of deep brain stimulation implantation.

La planification chirurgicale pour les proc&eacute;dures d&#39;implantation la stimulation c&eacute;r&eacute;brale profonde exige imagerie pond&eacute;r&eacute;e T1 (T1WI) pour la navigation st&eacute;r&eacute;otaxique. Parce que le noyau sous-thalamique, la cible principale de la stimulation c&eacute;r&eacute;brale profonde et autres noyaux du m&eacute;senc&eacute;phale ne peut &ecirc;tre visualis&eacute; sur le guidage st&eacute;r&eacute;otaxique T1WI, l&#39;imagerie pond&eacute;r&eacute;e T2 suppl&eacute;mentaire (T2WI) est g&eacute;n&eacute;ralement obtenu et enregistr&eacute; &agrave; la T1WI pour le ciblage chirurgicale. La planification chirurgicale bas&eacute;e sur l&#39;enregistrement des 2 ensembles de donn&eacute;es est sujette &agrave; l&#39;erreur r&eacute;sultant des distorsions g&eacute;om&eacute;triques incoh&eacute;rentes et tout mouvement entre les 2 scans du sujet. Dans cet article, nous vous proposons une nouvelle m&eacute;thode pour produire la susceptibilit&eacute; accrue, contraste optimis&eacute; pond&eacute;r&eacute;es en T1 tridimensionnelle g&acirc;t&eacute;e gradient rappel&eacute;e acquisition dans les images de l&#39;&eacute;tat stationnaire avec un contraste am&eacute;lior&eacute; pour les noyaux du m&eacute;senc&eacute;phale au sein de l&#39;ensemble de donn&eacute;es volum&eacute;trique T1WI elle-m&ecirc;me, &eacute;liminant le besoin de T2WI suppl&eacute;mentaires. Les param&egrave;tres de num&eacute;risation du gradient g&acirc;t&eacute; tridimensionnel a rappel&eacute; acquisition dans l&#39;&eacute;tat d&#39;&eacute;quilibre sont choisis de mani&egrave;re &agrave; T1WI peuvent &ecirc;tre obtenus aupr&egrave;s de reconstruction grandeur conventionnelle et images avec un contraste am&eacute;lior&eacute; entre noyaux m&eacute;senc&eacute;phale et tissus environnants peuvent &ecirc;tre produits les m&ecirc;mes donn&eacute;es en effectuant la reconstruction d&#39;imagerie pond&eacute;r&eacute;e sensibilit&eacute; sur une r&eacute;gion choisie d&#39;int&eacute;r&ecirc;t. En outre, notre exp&eacute;rience pr&eacute;liminaire sugg&egrave;re que le contraste qui en r&eacute;sulte entre les noyaux du m&eacute;senc&eacute;phale est sup&eacute;rieur &agrave; l&#39;&eacute;cho actuel de l&#39;essorage rapide &eacute;tat-of-the-art T2WI &agrave; d&eacute;peindre le noyau sous-thalamique, par opposition &agrave; la substantia nigra pars reticulata et une repr&eacute;sentation claire de l&#39;externus ventrointermedius de noyau du thalamus.

Susceptibilit&eacute; accrue 3-Tesla T1-weighted g&acirc;t&eacute; gradient echo des noyaux m&eacute;senc&eacute;phale d&#39;orientation de l&#39;implantation de la stimulation c&eacute;r&eacute;brale profonde.

Operationsplanung f&uuml;r deep Brain Stimulation Einnistung Verfahren erfordert T1-gewichtete Bildgebung (T1WI) f&uuml;r Stereotaktische Navigation. Weil der subthalamischen Kern, das Hauptziel f&uuml;r Tiefe Hirnstimulation und andere Mittelhirn Kerne Lernberatung Stereotaktische T1WI visualisiert werden k&ouml;nnen nicht, zus&auml;tzliche T2-gewichtete Bildgebung (T2WI) im allgemeinen gesammelt und f&uuml;r die T1WI f&uuml;r chirurgische targeting registriert. Operationsplanung basierend auf die Registrierung der 2 Datens&auml;tze unterliegt den Fehler aufgrund von inkonsistenten geometrische Verzerrungen und jedes Thema Bewegung zwischen 2 Scans. In diesem Artikel schlagen wir eine neue Methode zur erh&ouml;hter Anf&auml;lligkeit, Kontrast-Optimierung T1-gewichtet 3-dimensionale verw&ouml;hnte gradient zur&uuml;ckgerufenen Akquisition im Steady-State-Bilder mit verbesserter Kontrast f&uuml;r Mittelhirn Kerne innerhalb der volumetrischen T1WI Daten selbst zu produzieren, wodurch die Notwendigkeit f&uuml;r zus&auml;tzliche T2WI. Die Scanparameter der 3-dimensionalen verw&ouml;hnte Farbverlauf erinnerte Akquisition im Steady-State werden ausgew&auml;hlt, in einer Weise, die herk&ouml;mmliche Helligkeit Wiederaufbau T1WI gewonnen werden k&ouml;nnen und Bilder mit verbesserter Kontrast zwischen Mittelhirn Kerne und umgebenden Gewebe aus denselben Daten erzeugt werden, indem eine Anf&auml;lligkeit-gewichtete Bildgebung Wiederaufbau auf einer gew&auml;hlten Region of Interest. Dar&uuml;ber hinaus schl&auml;gt unsere vorl&auml;ufige Erfahrung, dass der daraus resultierende Kontrast zwischen dem Mittelhirn Kerne besser als der aktuelle Zustand-of-the-Art schnelle Spin Echo T2WI in Darstellung des subthalamischen Kerns im Unterschied zu der Substantia Nigra Pars Reticulata und klare Darstellung der Kern Ventrointermedius Externus des Thalamus.

Erh&ouml;hter Anf&auml;lligkeit 3-Tesla-T1-gewichtet verw&ouml;hnte gradient Echo das Mittelhirn Kerne f&uuml;r die Ausrichtung der deep Brain Stimulation Implantation.

Pianificazione chirurgica per le procedure di impianto di stimolazione cerebrale profonda richiede immagini T1-pesata (T1WI) per la navigazione stereotassica. Perch&eacute; il nucleo subtalamico, il bersaglio principale per la stimolazione cerebrale profonda e altri nuclei mesencefalo non possono essere visualizzati sulla guida stereotassica T1WI, ulteriori immagini T2-pesate (T2WI) sono generalmente ottenuto e registrato per il T1WI per il targeting chirurgica. Pianificazione chirurgica basata sulla registrazione dei 2 set di dati &egrave; soggetta a errori dovuti a distorsioni geometriche incoerente e qualsiasi movimento del soggetto tra le 2 scansioni. In questo articolo, vi proponiamo un nuovo metodo per produrre una maggiore suscettibilit&agrave;, ottimizzato per contrasto T1-pesata 3-dimensionale viziato gradiente ricordato acquisizione in stato stazionario immagini con contrasto migliorato per nuclei mesencefalo all&#39;interno del set di dati T1WI volumetrico stesso, eliminando la necessit&agrave; di ulteriori T2WI. I parametri di scansione del gradiente viziati 3-dimensionale ha ricordato acquisizione in regime stazionario sono scelti in modo che T1WI possono essere ottenuti dalla ricostruzione di magnitudo convenzionali e immagini con contrasto migliorato tra nuclei del mesencefalo e tessuti circostanti possono essere prodotto dagli stessi dati eseguendo suscettibilit&agrave;-weighted imaging ricostruzione su una regione di interesse scelta. Inoltre, la nostra esperienza preliminare suggerisce che il conseguente contrasto tra nuclei del mesencefalo &egrave; superiore all&#39;attuale stato-of-the-art fast spin echo T2WI in raffigurante il nucleo subtalamico distinto la substantia nigra pars reticulata e chiara rappresentazione del nucleo ventrointermedius esterno del talamo.

Suscettibilit&agrave;-enhanced 3-Tesla T1-pesata viziato eco di pendenza dei nuclei mesencefalo per l&#39;orientamento dell&#39;impianto di stimolazione cerebrale profonda.

&#x8133;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x6CE8;&#x5165;&#x306E;&#x624B;&#x9806;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x624B;&#x8853;&#x8A08;&#x753B; T1 &#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF; (T1WI) &#x5B9A;&#x4F4D;&#x30CA;&#x30D3;&#x30B2;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x7528;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x8996;&#x5E8A;&#x4E0B;&#x6838;, &#x8133;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x7642;&#x6CD5;&#x306E;&#x4E3B;&#x306A;&#x5BFE;&#x8C61;&#x3068;&#x305D;&#x306E;&#x4ED6;&#x4E2D;&#x8133;&#x6838;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x306E;&#x6307;&#x5C0E; T1WI &#x3092;&#x8996;&#x899A;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306F;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x306E;&#x3067;&#x3001;&#x8FFD;&#x52A0; T2 &#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF; (T2WI) &#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306B;&#x5F97;&#x3089;&#x308C;&#x308B;&#x3057;&#x3001;&#x5916;&#x79D1;&#x7684;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0; T1WI &#x306B;&#x767B;&#x9332;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;2 &#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x767B;&#x9332;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x624B;&#x8853;&#x8A08;&#x753B;&#x77DB;&#x76FE;&#x3057;&#x305F;&#x5E7E;&#x4F55;&#x5B66;&#x7684;&#x6B6A;&#x307F;&#x3068; 2 &#x306E;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x9593;&#x306E;&#x4EFB;&#x610F;&#x306E;&#x88AB;&#x5199;&#x4F53;&#x306E;&#x52D5;&#x304D;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x3058;&#x308B;&#x30A8;&#x30E9;&#x30FC;&#x3092;&#x53D7;&#x3051;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x8A18;&#x4E8B;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x8FFD;&#x52A0;, T2WI &#x4E0D;&#x8981;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x3092;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3001;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x304C;&#x5F37;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F; T1 &#x52A0;&#x91CD; 3 &#x6B21;&#x5143;&#x7518;&#x3084;&#x304B;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x80B2;&#x3063;&#x305F;&#x30B0;&#x30E9;&#x30C7;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x547C;&#x3073;&#x623B;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x8CB7;&#x53CE;&#x3067;&#x5B9A;&#x5E38;&#x72B6;&#x614B;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306B;&#x4E2D;&#x8133;&#x6838;&#x4F53;&#x7A4D; T1WI &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x81EA;&#x4F53;&#x3001;&#x5185;&#x306E;&#x62E1;&#x5F35;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x624B;&#x6CD5;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3; &#x30D1;&#x30E9;&#x30E1;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC; 3 &#x6B21;&#x5143;&#x7518;&#x3084;&#x304B;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x80B2;&#x3063;&#x305F;&#x30B0;&#x30E9;&#x30C7;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x5B9A;&#x5E38;&#x72B6;&#x614B;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x8CB7;&#x53CE; T1WI &#x5F93;&#x6765;&#x30DE;&#x30B0;&#x30CB;&#x30C1;&#x30E5;&#x30FC;&#x30C9;&#x5FA9;&#x8208;&#x304B;&#x3089;&#x5F97;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x9078;&#x3070;&#x308C;&#x3001;&#x95A2;&#x5FC3;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3057;&#x305F;&#x9818;&#x57DF;&#x306B;&#x78C1;&#x5316;&#x7387;&#x5F37;&#x8ABF;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x518D;&#x69CB;&#x6210;&#x3092;&#x5B9F;&#x884C;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x3001;&#x6539;&#x826F;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x4E2D;&#x8133;&#x6838;&#x3068;&#x5468;&#x56F2;&#x7D44;&#x7E54;&#x3068;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x753B;&#x50CF;&#x304B;&#x3089;&#x540C;&#x3058;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x751F;&#x7523;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x30EA;&#x30B3;&#x30FC;&#x30EB;&#x3002;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x4E88;&#x5099;&#x306E;&#x7D4C;&#x9A13;&#x4E2D;&#x8133;&#x6838;&#x9593;&#x7D50;&#x679C;&#x306E;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x4E2D;&#x8133; pars &#x30EC;&#x30C6;&#x30A3;&#x30AD;&#x30E5;&#x30E9;&#x30FC;&#x30BF;&#x3084;&#x8996;&#x5E8A;&#x306E;&#x6838; ventrointermedius &#x5916;&#x306E;&#x660E;&#x78BA;&#x306A;&#x63CF;&#x5199;&#x3068;&#x306F;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x8996;&#x5E8A;&#x4E0B;&#x6838;&#x3092;&#x63CF;&#x3044;&#x305F;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#x306E;&#x82B8;&#x8853;&#x306E;&#x9AD8;&#x901F;&#x30B9;&#x30D4;&#x30F3; &#x30A8;&#x30B3;&#x30FC;, T2WI &#x512A;&#x308C;&#x305F;&#x304C;&#x793A;&#x5506;&#x3055;&#x308C;&#x305F;.

&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x5F37;&#x5316; 3 &#x30C6;&#x30B9;&#x30E9; T1 &#x52A0;&#x91CD;&#x7518;&#x3084;&#x304B;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x80B2;&#x3063;&#x305F;&#x30B0;&#x30E9;&#x30C7;&#x30A3;&#x30A8;&#x30F3;&#x30C8; &#x30A8;&#x30B3;&#x30FC;&#x4E2D;&#x8133;&#x6838;&#x8133;&#x6DF1;&#x90E8;&#x523A;&#x6FC0;&#x6CE8;&#x5165;&#x306E;&#x6307;&#x5C0E;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x3002;

&#xAE4A;&#xC740; &#xB450;&#xB1CC; &#xC790;&#xADF9; &#xC774;&#xC2DD; &#xC808;&#xCC28;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC218;&#xC220; &#xACC4;&#xD68D; T1 &#xAC00;&#xC911;&#xCE58; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; (T1WI) &#xC815;&#xC704; &#xC801; &#xD0D0;&#xC0C9;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD544;&#xC694; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC2DC;&#xC0C1; &#xD575;, &#xAE4A;&#xC740; &#xB450;&#xB1CC; &#xC790;&#xADF9;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC8FC;&#xC694; &#xB300;&#xC0C1; &#xBC0F; &#xB2E4;&#xB978; midbrain &#xD575; &#xC815;&#xC704; &#xC801; &#xC9C0;&#xCE68; t1wi&#xC5D0; &#xC2DC;&#xAC01;&#xD654;&#xD560; &#xC218; &#xC5C6;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;, &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0; &#xCD94;&#xAC00; t 2&#xAC00; &#xC911; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; (T2WI) &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD68D;&#xB4DD; &#xBC0F; &#xC218;&#xC220; &#xB300;&#xC0C1;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; t1wi&#xC5D0; &#xB4F1;&#xB85D; &#xB41C;. 2 &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC138;&#xD2B8; &#xB4F1;&#xB85D;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xC218;&#xC220; &#xACC4;&#xD68D; &#xC624;&#xB958; &#xC77C;&#xAD00;&#xC131;&#xC774; &#xC5C6;&#xB294; &#xAE30;&#xD558;&#xD559;&#xC801; &#xC65C;&#xACE1; 2 &#xAC80;&#xC0AC; &#xAC04;&#xC758; &#xC8FC;&#xC81C; &#xC6C0;&#xC9C1;&#xC784; &#xC801;&#xC6A9; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBB38;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xCD94;&#xAC00; T2WI &#xD544;&#xC694; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC73C;&#xBBC0;&#xB85C; &#xC790;&#xD654; &#xC728; &#xD5A5;&#xC0C1;, &#xB300;&#xBE44;&#xC5D0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xB41C; t1&#xAC00; &#xC911; 3 &#xCC28;&#xC6D0; &#xBC84; &#xB987;&#xB41C; &#xADF8;&#xB77C;&#xB370;&#xC774;&#xC158; &#xB9AC;&#xCF5C;&#xB41C; &#xC218;&#xC9D1; midbrain &#xD575; &#xC790;&#xCCB4;, &#xCCB4;&#xC801; T1WI &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xBA85;&#xC554;&#xC73C;&#xB85C; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xC548;&#xC815; &#xB41C; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD558;&#xB294; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. 3 &#xCC28;&#xC6D0; &#xBC84; &#xB987; &#xADF8;&#xB77C;&#xB514;&#xC5B8;&#xD2B8;&#xC758; &#xC2A4;&#xCE94; &#xB9E4;&#xAC1C; &#xBCC0;&#xC218; T1WI &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xC9C4;&#xB3C4; &#xC7AC;&#xAC74;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC5BB;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95;&#xC73C;&#xB85C; &#xC548;&#xC815; &#xB41C; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC778;&#xC218;&#xB97C; &#xC120;&#xD0DD; &#xD558;&#xB294; &#xBC0F; midbrain &#xD575; &#xBC0F; &#xC8FC;&#xC704; &#xC870;&#xC9C1; &#xAC04;&#xC758; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xBA85;&#xC554;&#xC73C;&#xB85C; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB294; &#xC120;&#xD0DD; &#xB41C; &#xAD00;&#xC2EC; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0; &#xC790;&#xD654; &#xC728;&#xC774; &#xC911; &#xC601;&#xC0C1; &#xC7AC;&#xAD6C;&#xC131;&#xC744; &#xC218;&#xD589; &#xD558; &#xC5EC; &#xB3D9;&#xC77C;&#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC0B0;&#xC5D0; &#xD68C; &#xACE0; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB610;&#xD55C;, &#xC608;&#xBE44; &#xACBD;&#xD5D8;&#xC0C1; midbrain &#xD575; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC; &#xB300;&#xC870;&#xB294; &#xC2DC;&#xC0C1; &#xD575; substantia nigra &#xAC08; &#xAC70; &#xC608;&#xC694; reticulata&#xC640; &#xC2DC;&#xC0C1; &#xD575; ventrointermedius externus&#xC758; &#xBA85;&#xD655;&#xD55C; &#xBB18;&#xC0AC;&#xC640; &#xBB18;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xD604;&#xC7AC; &#xCD5C;&#xC2E0;&#xC758; &#xACE0;&#xC18D; &#xC2A4;&#xD540; &#xC5D0;&#xCF54; T2WI &#xC6B0;&#xC218; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xBBFC;&#xAC10;&#xC131; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; 3 &#xD14C;&#xC2AC;&#xB77C; t1&#xAC00; &#xC911; &#xBC84; &#xB987;&#xB41C; &#xADF8;&#xB77C;&#xB370;&#xC774;&#xC158; &#xC5D0;&#xCF54;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE4A;&#xC740; &#xB1CC; &#xC790;&#xADF9; &#xC774;&#xC2DD;&#xC758; &#xC9C0;&#xB3C4; midbrain &#xD575;&#xC758;.

Planificaci&oacute;n quir&uacute;rgica para procedimientos de implantaci&oacute;n de la estimulaci&oacute;n cerebral profunda requiere proyecci&oacute;n de imagen de T1-weighted (T1WI) para la navegaci&oacute;n estereot&aacute;ctica. Porque otros n&uacute;cleos del mesenc&eacute;falo, el n&uacute;cleo subtal&aacute;mico y el principal objetivo de la estimulaci&oacute;n cerebral profunda no se pueden visualizar en la direcci&oacute;n stereotactic T1WI, im&aacute;genes de T2-weighted adicional (T2WI) generalmente es obtenido y registrado en el T1WI para apuntar al blanco quir&uacute;rgico. Planificaci&oacute;n quir&uacute;rgica basada en el registro de los 2 conjuntos de datos est&aacute; sujeta a error resultante de distorsiones geom&eacute;tricas inconsistentes y cualquier movimiento del tema entre las 2 im&aacute;genes. En este art&iacute;culo, se propone un nuevo m&eacute;todo para producir susceptibilidad mejorada, contraste optimizado T1-weighted tridimensional estropeado gradiente record&oacute; adquisici&oacute;n en estado estacionario im&aacute;genes con contraste para n&uacute;cleos del mesenc&eacute;falo en el conjunto de datos volum&eacute;tricos T1WI, eliminando la necesidad de T2WI adicional. Los par&aacute;metros de exploraci&oacute;n de 3 dimensiones gradiente estropeado recordaron adquisici&oacute;n en estado estacionario se eligen de manera que T1WI puede obtenerse de reconstrucci&oacute;n de magnitud convencionales y pueden producir im&aacute;genes con mayor contraste entre n&uacute;cleos del mesenc&eacute;falo y tejidos circundantes de los mismos datos al realizar la proyecci&oacute;n de imagen susceptibilidad-cargada de la reconstrucci&oacute;n de una regi&oacute;n solicitada de inter&eacute;s. Adem&aacute;s, nuestra experiencia preliminar sugiere que el contraste resultante entre los n&uacute;cleos del mesenc&eacute;falo es superior al actual Eco exprimido estado-of-the-art T2WI en que representa el n&uacute;cleo subtal&aacute;mico diferencia la sustancia negra pars reticulata y la representaci&oacute;n clara de la n&uacute;cleo ventrointermedius externus del t&aacute;lamo.

Susceptibilidad-realzada 3-Tesla T1-weighted estropeado eco del gradiente de los n&uacute;cleos del mesenc&eacute;falo para gu&iacute;a de implantaci&oacute;n de la estimulaci&oacute;n cerebral profunda.

&#x800C;&#x80F6;&#x8D28;&#x6BCD;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7624; (GBM) &#x60A3;&#x8005;&#x7684;&#x9884;&#x540E;&#x4ECD;&#x5DEE;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x6CBB;&#x7597;&#x7684;&#x6700;&#x65B0;&#x8FDB;&#x5C55;&#xFF0C;&#x53D8;&#x91CF;&#x7684;&#x5B58;&#x6D3B;&#x65F6;&#x95F4;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x53D8;&#x5316;&#x5728;&#x80BF;&#x7624;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x53CA;&#x5206;&#x5C42;&#x5E72;&#x9884;&#x7684;&#x673A;&#x4F1A;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x5BB9;&#x91CF;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x5F62;&#x6001;&#x5B66;&#x6D4B;&#x91CF;&#x8111;&#x5BA4;&#x4E0B;&#x533A; &#xFF08;SVZ) &#x63A5;&#x8FD1;&#x548C;&#x751F;&#x5B58;&#x5728;&#x961F;&#x5217;&#x4E2D;&#x7684; 39 &#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5173;&#x7CFB;&#x65B0;&#x8BCA;&#x65AD; GBM &#x60A3;&#x8005;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6536;&#x96C6;&#x7684; T2 &#x52A0;&#x6743;&#x548C;&#x9486;&#x589E;&#x5F3A; T1 &#x52A0;&#x6743;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x5F71;&#x50CF; (MRI) &#x5728;&#x672F;&#x524D;&#x3001; &#x672F;&#x540E;&#x3001; pre-radiation &#x6CBB;&#x7597;&#x548C;&#x7167;&#x5C04;&#x6CBB;&#x7597;&#x65F6;&#x95F4;&#x70B9;&#x6765;&#x8861;&#x91CF;&#x80BF;&#x7624;&#x5377;&#x548C;&#x8DDD;&#x79BB; SVZ &#x548C;&#x6536;&#x96C6;&#x4E34;&#x5E8A;&#x6570;&#x636E;&#x3002;&#x5355;&#x53D8;&#x91CF;&#x548C;&#x591A;&#x53D8;&#x91CF; Cox &#x56DE;&#x5F52;&#x8868;&#x660E;&#x80BF;&#x7624;&#x653E;&#x5C04;&#x6CBB;&#x7597;&#x671F;&#x95F4;&#x6D89;&#x53CA;&#x7684; SVZ &#x548C;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x751F;&#x957F;&#x901F;&#x7387;&#x8F83;&#x77ED;&#x7684;&#x65E0;&#x8FDB;&#x5C55;&#x548C;&#x6574;&#x4F53;&#x751F;&#x5B58;&#x7684;&#x72EC;&#x7ACB;&#x9884;&#x6D4B;&#x56E0;&#x7D20;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x5728;&#x9760;&#x8FD1;&#x8111;&#x5BA4;&#x7684;&#x5BA4;&#x7BA1;&#x819C;&#x9762; GBMs &#x4F20;&#x8FBE;&#x66F4;&#x7CDF;&#x9884;&#x540E;&#x7684;&#x89C2;&#x5BDF;&#xFF0C;&#x53EF;&#x80FD;&#x662F;&#x6709;&#x76CA;&#x7684;&#x5206;&#x5C42;&#x6CBB;&#x7597;&#x3002;

&#x51CF;&#x5C11;&#x751F;&#x5B58;&#x8111;&#x5BA4;&#x5468;&#x56F4;&#x80F6;&#x8D28;&#x6BCD;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7624;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x7684;&#x7EB5;&#x5411;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x8BC1;&#x636E;&#x3002;

While the prognosis of patients with glioblastoma (GBM) remains poor despite recent therapeutic advances, variable survival times suggest wide variation in tumor biology and an opportunity for stratified intervention. We used volumetric analysis and morphometrics to measure the spatial relationship between subventricular zone (SVZ) proximity and survival in a cohort of 39 newly diagnosed GBM patients. We collected T2-weighted and gadolinium-enhanced T1-weighted magnetic resonance images (MRI) at pre-operative, post-operative, pre-radiation therapy, and post-radiation therapy time points, measured tumor volumes and distances to the SVZ, and collected clinical data. Univariate and multivariate Cox regression showed that tumors involving the SVZ and tumor growth rate during radiation therapy were independent predictors of shorter progression-free and overall survival. These results suggest that GBMs in close proximity to the ependymal surface of the ventricles convey a worse prognosis-an observation that may be useful for stratifying treatment.

Longitudinal MRI evidence for decreased survival among periventricular glioblastoma.

Alors que le pronostic des patients atteints d&#39;un glioblastome (GBM) reste faible malgr&eacute; les progr&egrave;s th&eacute;rapeutiques r&eacute;cents, dur&eacute;e de survie variable sugg&egrave;re grande variation dans la biologie tumorale et la possibilit&eacute; d&#39;intervention stratifi&eacute;e. Nous avons utilis&eacute; l&#39;analyse volum&eacute;trique et morphom&eacute;trie pour mesurer la relation spatiale entre la proximit&eacute; de la zone sous-ventriculaire (SVZ) et de la survie dans une cohorte de 39 nouvellement diagnostiqu&eacute;s de GBM. Nous avons recueilli pond&eacute;r&eacute;es en T2 et le gadolinium IRM pond&eacute;r&eacute;es en T1 images (MRI) en pr&eacute;op&eacute;ratoire, la th&eacute;rapie post-op&eacute;ratoire, conditionnement et moments d&#39;irradiation th&eacute;rapeutique, mesur&eacute; le volume de la tumeur et les distances &agrave; la SVZ et recueilli des donn&eacute;es cliniques. Univari&eacute;e et multivari&eacute;e r&eacute;gression de Cox ont montr&eacute; que les tumeurs impliquant le taux de croissance de SVZ et tumeur au cours de la radioth&eacute;rapie &eacute;taient des pr&eacute;dicteurs ind&eacute;pendants de la survie sans progression et globale plus courte. Ces r&eacute;sultats sugg&egrave;rent que les GBM &agrave; proximit&eacute; de la surface &eacute;pendymaires des ventricules v&eacute;hiculent une pire pronostic-une observation pouvant s&#39;av&eacute;rer utile pour le traitement de stratification.

Preuve de MRI longitudinale pour une survie diminu&eacute;e chez p&eacute;riventriculaire glioblastome.

Wenn die Prognose von Patienten mit Glioblastom (GBM) Armut trotz therapeutischer Fortschritte ist, deuten Variable &Uuml;berlebenszeiten gro&szlig;e Unterschiede in der Tumorbiologie und eine Chance f&uuml;r geschichtete Intervention. Wir nutzten Volumetrische Analyse und Morphometrie die r&auml;umliche Beziehung zwischen subventrikul&auml;re Zone (SVZ)-N&auml;he und &Uuml;berleben in einer Kohorte von 39 messen neu diagnostiziert GBM-Patienten. Wir gesammelt, T2-gewichtet und Gadolinium-verst&auml;rkten T1-gewichteten Magnetresonanz-Bilder (MRI) bei pr&auml;operative, postoperative, pre-radiation Therapie und post-radiation Therapie Zeitpunkten, gemessen, Tumor-Volumes und Entfernungen zu den SVZ und klinische Daten gesammelt. Univariate und multivariate Cox-Regression zeigte, dass Tumoren mit die SVZ und Tumor-Wachstumsrate bei der Strahlentherapie unabh&auml;ngige Pr&auml;diktoren f&uuml;r k&uuml;rzere Fortschreiten und die gesamte &uuml;berleben. Diese Ergebnisse legen nahe, dass GBMs in der N&auml;he der ependymalen Oberfl&auml;che der Kammern eine schlechtere Prognose-eine Beobachtung zu vermitteln, die bei Stratifikation Behandlung hilfreich sein kann.

Longitudinal MRI Beweise f&uuml;r verminderte &Uuml;berleben unter periventrikul&auml;re Glioblastom.

Mentre la prognosi dei pazienti con glioblastoma (GBM) rimane povera nonostante i recenti progressi terapeutici, tempi di sopravvivenza variabile suggeriscono ampia variazione nella biologia del tumore e un&#39;opportunit&agrave; per intervento stratificato. Abbiamo utilizzato l&#39;analisi volumetrica e morfometria per misurare la relazione spaziale tra prossimit&agrave; zona subventricolare (SVZ) e la sopravvivenza in una coorte di 39 appena diagnosticato i pazienti GBM. Abbiamo raccolto T2-pesate e gadolinio-enhanced risonanza magnetica da T1-pesata immagini (MRI) presso pre-operative, terapia post-operatoria, pre-radiation e terapia da tempo punti, misurarono, tumore volumi e distanze per le SVZ e raccolti dati clinici. Analisi univariata e multivariata regressione di Cox ha dimostrato che i tumori che coinvolgono il tasso di crescita del tumore e SVZ durante la radioterapia erano predittori indipendenti di sopravvivenza globale e libera da progressione pi&ugrave; breve. Questi risultati suggeriscono che GBMs in prossimit&agrave; della superficie ependimali dei ventricoli, trasmettere una peggiore prognosi-una osservazione che pu&ograve; essere utile per la stratificazione di trattamento.

Prove di MRI longitudinale per la ridotta sopravvivenza fra periventricolare glioblastoma.

&#xFF08;GBM&#xFF09; &#x81A0;&#x82BD;&#x816B;&#x60A3;&#x8005;&#x306E;&#x4E88;&#x5F8C;&#x304C;&#x6CBB;&#x7642;&#x306E;&#x6700;&#x8FD1;&#x306E;&#x9032;&#x6B69;&#x306B;&#x3082;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x8CA7;&#x3057;&#x3044;&#x307E;&#x307E;&#x3001;&#x5909;&#x6570;&#x306E;&#x751F;&#x5B58;&#x671F;&#x9593;&#x306F;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x6210;&#x5C64;&#x306E;&#x4ECB;&#x5165;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6A5F;&#x4F1A;&#x306E;&#x5E83;&#x3044;&#x5909;&#x5316;&#x3092;&#x304A;&#x52E7;&#x3081;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x5BB9;&#x91CF;&#x5206;&#x6790;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3001;&#x65B0;&#x3057;&#x304F;&#x8133;&#x5BA4;&#x4E0B;&#x5E2F; (SVZ) &#x8FD1;&#x63A5;&#x3068; 39 &#x306E;&#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306E;&#x751F;&#x5B58;&#x3068;&#x7A7A;&#x9593;&#x306E;&#x95A2;&#x4FC2;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x4EBA;&#x9AA8; GBM &#x306E;&#x60A3;&#x8005;&#x3092;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F; T2 &#x5F37;&#x8ABF;&#x53CE;&#x96C6;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30AC;&#x30C9;&#x30EA;&#x30CB;&#x30A6;&#x30E0;&#x5897;&#x5F37; T1 &#x5F37;&#x8ABF;&#x78C1;&#x6C17;&#x5171;&#x9CF4;&#x753B;&#x50CF; &#xFF08;MRI&#xFF09; &#x8853;&#x524D;&#x3001;&#x8853;&#x5F8C;&#x3001;pre-radiation &#x7642;&#x6CD5;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x7167;&#x5C04;&#x5F8C;&#x7642;&#x6CD5;&#x6642;&#x9593;&#x30DD;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C8;&#x3067;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x30DC;&#x30EA;&#x30E5;&#x30FC;&#x30E0;&#x3068;&#x3001;&#x5CF6;&#x539F;&#x3078;&#x306E;&#x8DDD;&#x96E2;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3057;&#x3001;&#x81E8;&#x5E8A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x53CE;&#x96C6;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5358;&#x5909;&#x91CF;&#x3068;&#x591A;&#x5909;&#x91CF; Cox &#x56DE;&#x5E30;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x653E;&#x5C04;&#x7DDA;&#x6CBB;&#x7642;&#x4E2D; SVZ &#x3068;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x6210;&#x9577;&#x7387;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x7121;&#x6599;&#x306E;&#x9032;&#x884C;&#x3068;&#x5168;&#x4F53;&#x306E;&#x751F;&#x5B58;&#x671F;&#x9593;&#x306E;&#x77ED;&#x7E2E;&#x306E;&#x72EC;&#x7ACB;&#x3057;&#x305F;&#x4E88;&#x6E2C;&#x56E0;&#x5B50;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;GBMs &#x306B;&#x8FD1;&#x63A5;&#x3057;&#x3066;&#x5FC3;&#x5BA4;&#x306E;&#x4E0A;&#x8863;&#x8868;&#x9762;&#x6CBB;&#x7642;&#x5C64;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x5F79;&#x306B;&#x7ACB;&#x3064;&#x304B;&#x3082;&#x3057;&#x308C;&#x306A;&#x3044;&#x3001;&#x89B3;&#x5BDF;&#x4E88;&#x5F8C;&#x3092;&#x60AA;&#x5316;&#x4F1D;&#x3048;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x793A;&#x5506;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;

&#x8133;&#x5BA4;&#x5468;&#x56F2;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x82BD;&#x816B;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x6E1B;&#x5C11;&#x3057;&#x751F;&#x5B58;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x7E26; MRI &#x8A3C;&#x62E0;&#x3002;

Glioblastoma (GBM) &#xD658;&#xC790; &#xC608; &#xD6C4; &#xCD5C;&#xADFC; &#xCE58;&#xB8CC; &#xBC1C;&#xC804;&#xC5D0;&#xB3C4; &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0; &#xBD88; &#xC30D; &#xD55C; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB85C; &#xAC00;&#xBCC0; &#xC0DD;&#xC874; &#xBC88; &#xC885;&#xC591; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xCE35; &#xD654; &#xAC1C;&#xC785;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE30;&#xD68C;&#xC758; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xBCC0;&#xD654;&#xB97C; &#xAC83;&#xC774; &#xC88B;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC0C8;&#xB85C; &#x5E2F; (SVZ) &#xADFC;&#xC811; &#xBC0F; 39&#xC758; &#xCF54; &#xD638;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC874;&#xC758; &#xACF5;&#xAC04; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xCE21;&#xC815; &#xD558;&#xB294; morphometrics &#xC9C4;&#xB2E8; GBM &#xD658;&#xC790; &#xBC0F; volumetric &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; t 2&#xAC00; &#xC911; &#xC218;&#xC9D1; &#xBC0F; t1&#xAC00; &#xC911; &#xC790;&#xAE30; &#xACF5;&#xBA85; &#xAC00;&#xB3CC;&#xB9AC;&#xB284; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; (MRI) pre-operative, &#xCE58;&#xB8CC;&#xB294; &#xC218;&#xC220;, pre-radiation, &#xBC0F; post-radiation &#xCE58;&#xB8CC; &#xC2DC;&#xAC04; &#xD3EC;&#xC778;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC885;&#xC591; &#xBCFC;&#xB968; &#xBC0F; SVZ, &#xAC70;&#xB9AC; &#xCE21;&#xC815; &#xBC0F; &#xC784;&#xC0C1; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC218;&#xC9D1;. &#xBCC0;&#xB7C9; &#xBC0F; &#xB2E4;&#xBCC0;&#xB7C9; &#xCF55;&#xC2A4; &#xD68C;&#xADC0; &#xC885;&#xC591; &#xBC29;&#xC0AC;&#xC120; &#xCE58;&#xB8CC; &#xAE30;&#xAC04; &#xB3D9;&#xC548; SVZ&#xC640; &#xC885;&#xC591; &#xC131;&#xC7A5; &#xC18D;&#xB3C4; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC9E7;&#xC740; &#xC9C4;&#xD589; &#xBB34;&#xB8CC; &#xBC0F; &#xC804;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; &#xC0DD;&#xC874;&#xC758; &#xB3C5;&#xB9BD;&#xC801;&#xC778; &#xC608;&#xCE21;&#xC790; &#xD588;&#xB2E4; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC8FC;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xACB0;&#xACFC; &#xC2EC; &#xC2E4;&#xC758; &#x8863; &#xD45C;&#xBA74; &#xAC00;&#xAE4C;&#xC774;&#xC5D0; GBMs stratifying &#xCE58;&#xB8CC;&#xC5D0; &#xC720;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xAD00;&#xCC30; &#xC608; &#xD6C4;&#xB97C; &#xC545;&#xD654;&#xB97C; &#xC804;&#xB2EC; &#xD558;&#xC2DC;&#xAE30; &#xBC14;&#xB78D;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xACBD;&#xB3C4; MRI &#xB1CC; glioblastoma &#xC911; &#xAC10;&#xC18C; &#xC0DD;&#xC874;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC99D;&#xAC70;.

Mientras que el pron&oacute;stico de pacientes con glioblastoma (GBM) sigue siendo pobre a pesar de los recientes avances terap&eacute;uticos, tiempos de supervivencia variable sugieren amplia variaci&oacute;n en la biolog&iacute;a del tumor y una oportunidad de intervenci&oacute;n estratificado. Utilizamos An&aacute;lisis volum&eacute;trico y morfometr&iacute;a para medir la relaci&oacute;n espacial entre la proximidad de la zona subventricular (SVZ) y la supervivencia en una cohorte de 39 reci&eacute;n diagnosticado a pacientes GBM. Recogimos de T2-weighted y resonancia-T1-weighted gadolinio-realzado im&aacute;genes (MRI) en el preoperatorio, terapia postoperatoria, pre-radiation y momentos de terapia poste-radiaci&oacute;n, miden vol&uacute;menes tumor y distancias a la SVZ, recopilaron datos cl&iacute;nicos. Univariante y multivariante regresi&oacute;n de Cox demostraron que los tumores que implican la tasa de crecimiento del tumor y SVZ durante la radioterapia fueron predictores independientes de la supervivencia libre de progresi&oacute;n y global m&aacute;s corta. Estos resultados sugieren que los GBMs en proximidad cercana a la superficie ependimaria de los ventr&iacute;culos transmitan una peor pron&oacute;stico-una observaci&oacute;n que puede ser &uacute;til para estratificar el tratamiento.

Evidencia de MRI longitudinal para supervivencia disminuida entre periventricular glioblastoma.

&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF; (MRI) &#x662F;&#x6210;&#x50CF;&#x65B9;&#x5F0F;&#x7684;&#x9009;&#x62E9;&#x9879;&#x76D1;&#x6D4B;&#x75C5;&#x4EBA;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x548C;&#x6CBB;&#x7597;&#x6548;&#x679C;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5DF2;&#x5E94;&#x7528;&#x4E8E;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x7684;&#x5C0F;&#x9F20;&#x6A21;&#x578B;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x53D1;&#x5C55;&#x7684;&#x6709;&#x6548;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x6CBB;&#x7597;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x969C;&#x788D;&#x5DF2;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x4F7F;&#x7528;&#x52A8;&#x7269;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x6709;&#x4E0D;&#x51C6;&#x786E;&#x5730;&#x6982;&#x62EC;&#x7684;&#x5F62;&#x6001;&#x5B66;&#x5F02;&#x8D28;&#x6027;&#x548C;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x5F88;&#x6709;&#x6740;&#x4F24;&#x529B;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x764C;&#x75C7;&#x4FB5;&#x88AD;&#x6027;&#x6027;&#x8D28;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x7F3A;&#x9677;&#x6B63;&#x5728;&#x7F13;&#x89E3;&#x6B63;&#x5728;&#x5236;&#x8BA2;&#x66F4;&#x5177;&#x4EE3;&#x8868;&#x6027;&#x7684;&#x6A21;&#x5F0F;&#xFF0C;&#x4F46;&#x4ECD;&#x6709;&#x4E00;&#x4E2A;&#x660E;&#x786E;&#x7684;&#x67D0;&#x79CD;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x4E0A;&#x662F;&#x5176; MRI &#x8868;&#x73B0;&#x5728;&#x4EBA;&#x4EEC;&#x719F;&#x77E5;&#x7684;&#x6709;&#x5173;&#x5C1A;&#x672A;&#x5B9E;&#x9645;&#x6A21;&#x578B;&#x9700;&#x8981;&#x3002;&#x56E0;&#x6B64;&#x6211;&#x4EEC;&#x529B;&#x6C42;&#x7EAA;&#x4E8B;&#x6700;&#x8FD1;&#x53D1;&#x8FBE;&#x3001; &#x8F83;&#x7B80;&#x5355;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80BF;&#x7624;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE; (&#x9AD8;&#x6E29;&#x8D85;&#x5BFC;&#xFF09; &#x6D3E;&#x751F;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x5C0F;&#x9F20;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x5E38;&#x89C4;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x3002;&#x6B64;&#x6A21;&#x578B;&#x8F6C;&#x8F7D;&#x4E86;&#x5728;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x534E;&#x4E3D;&#x7684;&#x8840;&#x7BA1;&#x751F;&#x6210;&#x548C;&#x4FB5;&#x7565;&#x5165;&#x4FB5;&#x6B63;&#x5E38;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x7684;&#x7A81;&#x51FA;&#x7279;&#x70B9;&#x3002;&#x56E0;&#x6B64;&#xFF0C;&#x8BE5;&#x53D8;&#x91CF;&#xFF0C;&#x521B;&#x5F62;&#x6001;&#x7684;&#x9AD8;&#x6E29;&#x8D85;&#x5BFC;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x5728; MRI &#x4E0A;&#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#x91CD;&#x590D;&#x770B;&#x5230;&#x75C5;&#x4EBA;&#xFF0C;&#xFF0C;&#x5B83;&#x5927;&#x5927;&#x6709;&#x522B;&#x4E8E;&#x4E0D;&#x4FB5;&#x5165;&#x6B63;&#x5E38;&#x8111;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x4F7F;&#x7528; U87 &#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x6A21;&#x578B;&#x3002;&#x540E;&#x51E0;&#x4E2A;&#x661F;&#x671F;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x751F;&#x957F;&#x7684;&#x9AD8;&#x6E29;&#x8D85;&#x5BFC;&#x6A21;&#x578B;&#x5C55;&#x51FA;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x5242;&#x589E;&#x5F3A;&#x578B;&#x5177;&#x6709;&#x53EF;&#x53D8;&#x7684;&#x5F3A;&#x5EA6;&#x548C;&#x5F62;&#x72B6;&#x4E0D;&#x89C4;&#x5219;&#xFF0C;&#x6A21;&#x4EFF;&#x4EBA;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x60A3;&#x8005;&#x89C2;&#x5BDF;&#x5230;&#x7684;&#x5F02;&#x6784;&#x5916;&#x89C2;&#x3002;Mri &#x62A5;&#x544A;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x652F;&#x6301;&#x7ED3;&#x5408; MRI&#xFF0C;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x8BC4;&#x4F30;&#x5019;&#x9009;&#x4EBA;&#x6CBB;&#x7597;&#x8111;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#xFF0C;&#x5E76;&#x53D1;&#x5C55;&#x65B0;&#x578B;&#x5148;&#x751F;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x5E73;&#x53F0;&#x7684;&#x9AD8;&#x6E29;&#x8D85;&#x5BFC;&#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x5F02;&#x79CD;&#x79FB;&#x690D;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;

&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B; tumorsphere &#x80F6;&#x8D28;&#x7624;&#x539F;&#x4F4D;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x8868;&#x5F81;&#x3002;

Magnetic resonance imaging (MRI) is the imaging modality of choice by which to monitor patient gliomas and treatment effects, and has been applied to murine models of glioma. However, a major obstacle to the development of effective glioma therapeutics has been that widely used animal models of glioma have not accurately recapitulated the morphological heterogeneity and invasive nature of this very lethal human cancer. This deficiency is being alleviated somewhat as more representative models are being developed, but there is still a clear need for relevant yet practical models that are well-characterized in terms of their MRI features. Hence we sought to chronicle the MRI profile of a recently developed, comparatively straightforward human tumor stem cell (hTSC) derived glioma model in mice using conventional MRI methods. This model reproduces the salient features of gliomas in humans, including florid neoangiogenesis and aggressive invasion of normal brain. Accordingly, the variable, invasive morphology of hTSC gliomas visualized on MRI duplicated that seen in patients, and it differed considerably from the widely used U87 glioma model that does not invade normal brain. After several weeks of tumor growth the hTSC model exhibited an MRI contrast enhancing phenotype having variable intensity and an irregular shape, which mimicked the heterogeneous appearance observed with human glioma patients. The MRI findings reported here support the use of the hTSC glioma xenograft model combined with MRI, as a test platform for assessing candidate therapeutics for glioma, and for developing novel MR methods.

Characterization of a human tumorsphere glioma orthotopic model using magnetic resonance imaging.

Imagerie par r&#xE9;sonance magn&#xE9;tique (IRM) est la modalit&#xE9; d&#x26;#39;imagerie de choix permettant de suivre les gliomes patients et les effets de traitement, et a &#xE9;t&#xE9; appliqu&#xE9;e &#xE0; des mod&#xE8;les murins de gliomes. Toutefois, un obstacle majeur au d&#xE9;veloppement de th&#xE9;rapeutiques efficaces gliome a &#xE9;t&#xE9; que les mod&#xE8;les animaux largement utilis&#xE9;s de gliome n&#x26;#39;ont pas pr&#xE9;cis&#xE9;ment r&#xE9;capitul&#xE9; l&#x26;#39;h&#xE9;t&#xE9;rog&#xE9;n&#xE9;it&#xE9; morphologique et de la nature invasive de ce cancer tr&#xE8;s l&#xE9;tal pour l&#x26;#39;homme. Cette lacune est att&#xE9;nu&#xE9;e un peu comme les mod&#xE8;les les plus repr&#xE9;sentatifs sont en cours d&#x26;#39;&#xE9;laboration, mais il ya encore un besoin &#xE9;vident pour les mod&#xE8;les concern&#xE9;s et pratique qui sont bien caract&#xE9;ris&#xE9;s en termes de leurs caract&#xE9;ristiques IRM. Par cons&#xE9;quent, nous avons cherch&#xE9; &#xE0; faire la chronique du profil de l&#x26;#39;IRM d&#x26;#39;un r&#xE9;cemment mis au point, la cellule tumorale humaine relativement simple tige (SCHT) d&#xE9;riv&#xE9; mod&#xE8;le de gliome chez les souris en utilisant les m&#xE9;thodes classiques d&#x26;#39;IRM. Ce mod&#xE8;le reproduit les traits saillants de gliomes chez les humains, y compris la n&#xE9;oangiog&#xE9;n&#xE8;se fleuri et l&#x26;#39;invasion agressive de d&#xE9;veloppement normal du cerveau. En cons&#xE9;quence, la variable, la morphologie invasive des SCHT gliomes visualis&#xE9;es sur l&#x26;#39;IRM en double que chez les patients, et il diff&#xE9;rait consid&#xE9;rablement de l&#x26;#39;largement utilis&#xE9; U87 mod&#xE8;le de gliome qui n&#x26;#39;empi&#xE8;te pas sur le cerveau normal. Apr&#xE8;s plusieurs semaines de croissance de la tumeur le mod&#xE8;le HTSC pr&#xE9;sentaient un ph&#xE9;notype de contraste pour IRM am&#xE9;lioration ayant une intensit&#xE9; variable et de forme irr&#xE9;guli&#xE8;re, qui imitait l&#x26;#39;aspect h&#xE9;t&#xE9;rog&#xE8;ne observ&#xE9;e chez les patients de gliome humain. Les r&#xE9;sultats de l&#x26;#39;IRM rapport&#xE9;s ici d&#x26;#39;appuyer l&#x26;#39;utilisation du mod&#xE8;le de x&#xE9;nogreffe HTSC gliome associ&#xE9; &#xE0; l&#x26;#39;IRM, en tant que plate-forme de test pour &#xE9;valuer les candidats th&#xE9;rapeutiques pour les gliomes, et pour d&#xE9;velopper de nouvelles m&#xE9;thodes de RM.

Caract&#xE9;risation d&#x26;#39;un mod&#xE8;le de gliome humain Tumorsphere orthotopique aide de l&#x26;#39;imagerie par r&#xE9;sonance magn&#xE9;tique

Magnetresonanztomographie (MRT) ist die bildgebende Modalit&auml;t der Wahl von dem Patienten Gliome und Effekte der Behandlung &uuml;berwacht und auf murinen Modelle von Gliomen angewendet wurde. Ein Haupthindernis f&uuml;r die Entwicklung von wirksamen Gliom-Therapeutika wurde jedoch, dass weit verbreitete Tiermodellen f&uuml;r Gliom der morphologischen Heterogenit&auml;t und invasive Art der dieser sehr t&ouml;dliche menschliche Krebs nicht genau abgewogen haben. Dieser Mangel ist gelindert wird etwas als repr&auml;sentativer Modelle entwickelt, aber es noch eine klare gibt Notwendigkeit einer entsprechenden noch praktische Modelle, die im Hinblick auf ihre MRI-Funktionen gut charakterisierten sind. Wir wollten daher das MRI-Profil der neu entwickelte, vergleichsweise einfachen menschlichen Tumor Stammzellen (HTSL) abgeleiteten Gliom Modell bei M&auml;usen, die mit konventionellen MRI Methoden Chronik. Dieses Modell reproduziert die wichtigsten Merkmale von Gliomen bei Menschen, einschlie&szlig;lich Floride Neoangiogenesis und aggressive Invasion der normalen Gehirn. Dementsprechend die Variable invasiv Morphologie der HTSL Gliome auf MRI visualisiert dupliziert, die bei Patienten gesehen, und Unterschied er sich deutlich aus dem weit verbreiteten U87 Gliom-Modell, das nicht normalen Gehirn eindringen. Nach mehreren Wochen Tumorwachstum stellte das HTSL-Modell einen MRI-Kontrast verbessern Ph&auml;notyp mit variabler Intensit&auml;t und eine unregelm&auml;&szlig;ige Form, die die heterogene Darstellung mit menschlichen Gliom Patienten beobachtet nachgeahmt. Die MRI-Befunde berichtet hier unterst&uuml;tzen die Verwendung des HTSL Gliom Xenograft-Modells kombiniert mit MRI, als Testplattform f&uuml;r die Beurteilung der Kandidaten-Therapeutika f&uuml;r Gliom und f&uuml;r die Entwicklung neuartiger Herr Methoden.

Charakterisierung eines menschlichen Tumorsphere Gliom Orthotopic Modells mit Magnetresonanz-Bildgebung.

Risonanza magnetica (MRI) &egrave; la modalit&agrave; di imaging di scelta con cui monitorare il paziente gliomi e gli effetti del trattamento ed &egrave; stato applicato ai modelli murini di glioma. Tuttavia, un grave ostacolo allo sviluppo di terapie efficaci glioma &egrave; stata che ampiamente usati modelli animali di glioma non hanno ricapitolato con precisione l&#39;eterogeneit&agrave; morfologica e la natura invasiva di questo cancro umano molto letale. Questo deficit &egrave; essere alleviato un po &#39; come i modelli pi&ugrave; rappresentativi sono in fase di sviluppo, ma c&#39;&egrave; ancora un chiaro bisogno per i modelli pertinenti ma pratici che sono ben caratterizzati in termini di loro caratteristiche di MRI. Quindi abbiamo cercato di cronaca il profilo di MRI di un modello di glioma derivata recentemente sviluppato, comparativamente semplice tumore umano della cellula formativa (hTSC) nei topi utilizzando i metodi convenzionali di MRI. Questo modello riproduce le caratteristiche salienti dei gliomi negli esseri umani, tra cui neoangiogenesis florido e aggressiva invasione del cervello normale. Di conseguenza, la variabile, morfologia invasiva dei gliomi hTSC fruiti su MRI duplicati che visto in pazienti, e si differenziava notevolmente dal modello di glioma U87 ampiamente utilizzato che non invadono il cervello normale. Dopo diverse settimane di crescita tumorale il modello hTSC esposto un contrasto di MRI migliorando il fenotipo con intensit&agrave; variabile e forma irregolare, che imitava l&#39;aspetto eterogeneo osservato con i pazienti di glioma umano. I risultati di MRI segnalati qui supportano l&#39;utilizzo del glioma hTSC xenoinnesto modello combinato con MRI, come una piattaforma di prova per valutare terapie candidato per glioma e per lo sviluppo di nuovi metodi di MR.

Caratterizzazione di un modello di ortotopico di glioma umano tumorsphere mediante risonanza magnetica.

&#x78C1;&#x6C17;&#x5171;&#x9CF4;&#x753B;&#x50CF;&#x6CD5;&#xFF08;MRI&#xFF09;&#x306F;&#x3001;&#x60A3;&#x8005;&#x306E;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x3068;&#x6CBB;&#x7642;&#x52B9;&#x679C;&#x3092;&#x76E3;&#x8996;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x3001;&#x9078;&#x629E;&#x3057;&#x305F;&#x753B;&#x50CF;&#x8A3A;&#x65AD;&#x6CD5;&#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x3001;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306B;&#x9069;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;&#x52B9;&#x679C;&#x7684;&#x306A;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x6CBB;&#x7642;&#x85AC;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x3078;&#x306E;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x969C;&#x5BB3;&#x306F;&#x3001;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x5E83;&#x304F;&#x4F7F;&#x308F;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x52D5;&#x7269;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x304C;&#x6B63;&#x78BA;&#x306B;&#x5F62;&#x614B;&#x7684;&#x4E0D;&#x5747;&#x4E00;&#x6027;&#x3068;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x975E;&#x5E38;&#x306B;&#x81F4;&#x547D;&#x7684;&#x306A;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x764C;&#x306E;&#x4FB5;&#x8972;&#x7684;&#x306A;&#x6027;&#x8CEA;&#x3092;recapitulated&#x3066;&#x3044;&#x306A;&#x3044;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x6B20;&#x4E4F;&#x306F;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x4EE3;&#x8868;&#x7684;&#x306A;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x304C;&#x958B;&#x767A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x5E7E;&#x5206;&#x7DE9;&#x548C;&#x3055;&#x304C;&#x3001;&#x5F7C;&#x3089;&#x306E;MRI&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x9762;&#x3067;&#x5341;&#x5206;&#x306B;&#x7279;&#x5FB4;&#x4ED8;&#x3051;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x95A2;&#x9023;&#x306F;&#x307E;&#x3060;&#x5B9F;&#x7528;&#x7684;&#x306A;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x660E;&#x78BA;&#x306A;&#x5FC5;&#x8981;&#x6027;&#x304C;&#x4F9D;&#x7136;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x5B58;&#x5728;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x3001;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306F;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;MRI&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306B;&#x30B0;&#x30EA;&#x30AA;&#x30FC;&#x30DE;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3092;&#x5C0E;&#x51FA;&#x3057;&#x3001;&#x6700;&#x8FD1;&#x958B;&#x767A;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x6BD4;&#x8F03;&#x7684;&#x5358;&#x7D14;&#x306A;&#x30D2;&#x30C8;&#x816B;&#x760D;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#xFF08;HTSC&#xFF09;&#x306E;MRI&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x3092;&#x5E74;&#x4EE3;&#x9806;&#x306B;&#x8A18;&#x9332;&#x3057;&#x3088;&#x3046;&#x3068;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306F;&#x3001;&#x8840;&#x8272;&#x306E;&#x8840;&#x7BA1;&#x65B0;&#x751F;&#x3068;&#x6B63;&#x5E38;&#x306A;&#x8133;&#x306E;&#x7A4D;&#x6975;&#x7684;&#x306A;&#x4FB5;&#x653B;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x9855;&#x8457;&#x306A;&#x7279;&#x5FB4;&#x3092;&#x518D;&#x73FE;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x3001;HTSC&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x5909;&#x6570;&#x3001;&#x4FB5;&#x8972;&#x7684;&#x306A;&#x5F62;&#x614B;&#x306F;&#x3001;&#x60A3;&#x8005;&#x306B;&#x898B;&#x3089;&#x308C;&#x308B;&#x91CD;&#x8907;&#x3057;&#x3066;MRI&#x3067;&#x53EF;&#x8996;&#x5316;&#x3057;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x304C;&#x6B63;&#x5E38;&#x306A;&#x8133;&#x306B;&#x4FB5;&#x5165;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x5E83;&#x304F;&#x4F7F;&#x308F;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;U87&#x30B0;&#x30EA;&#x30AA;&#x30FC;&#x30DE;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x304B;&#x3089;&#x5927;&#x5E45;&#x306B;&#x7570;&#x306A;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002;&#x816B;&#x760D;&#x5897;&#x6B96;&#x306E;&#x6570;&#x9031;&#x9593;&#x5F8C;&#x306B;HTSC&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x5909;&#x6570;&#x306E;&#x5F37;&#x3055;&#x3068;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x60A3;&#x8005;&#x3067;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7570;&#x7A2E;&#x306E;&#x5916;&#x89B3;&#x3092;&#x6A21;&#x5023;&#x3059;&#x308B;&#x4E0D;&#x898F;&#x5247;&#x306A;&#x5F62;&#x72B6;&#x3092;&#x6709;&#x3059;&#x308B;MRI&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x5897;&#x5F37;&#x8868;&#x73FE;&#x578B;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002; MRI&#x6240;&#x898B;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5019;&#x88DC;&#x6CBB;&#x7642;&#x85AC;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x30D7;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;MRI&#x3092;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x308B;HTSC&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;&#x7570;&#x7A2E;&#x79FB;&#x690D;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x3092;&#x30B5;&#x30DD;&#x30FC;&#x30C8;&#x3057;&#x3001;&#x65B0;&#x305F;&#x306A;MR&#x6CD5;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5831;&#x544A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;

&#x78C1;&#x6C17;&#x5171;&#x9CF4;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x30D2;&#x30C8;&#x795E;&#x7D4C;&#x81A0;&#x816B;Tumorsphere&#x540C;&#x6240;&#x6027;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x8A55;&#x4FA1;

&#xC790;&#xAE30; &#xACF5;&#xBA85; &#xC601;&#xC0C1; (MRI) &#xD658;&#xC790; gliomas &#xBC0F; &#xCE58;&#xB8CC; &#xD6A8;&#xACFC; &#xBAA8;&#xB2C8;&#xD130;&#xB9C1; &#xD558;&#xB294; &#xC120;&#xD0DD;&#xC758; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC801;&#xC784; &#xC774;&#xBA70; &#xC2E0;&#xACBD;&#xC758; murine &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0; &#xC801;&#xC6A9; &#xB41C;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xD6A8;&#xACFC;&#xC801;&#xC778; &#xC2E0;&#xACBD; &#xCE58;&#xB8CC; &#xD559; &#xBC1C;&#xC804;&#xC5D0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC7A5;&#xC560; &#xC2E0;&#xACBD;&#xC758; &#xB110;&#xB9AC; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xB294; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xBAA8;&#xB378; &#xD615;&#xD0DC;&#xD559;&#xC774; &#xC9C8; &#xACE0;&#xC758;&#xC774; &#xB9E4;&#xC6B0; &#xCE58;&#xBA85;&#xC801;&#xC778; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC554; &#xC815;&#xD655; &#xD558; &#xAC8C; recapitulated &#xD558;&#xC9C0;&#xAC00; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBD80;&#xC871;&#xC740; &#xC644;&#xD654; &#xB418; &#xACE0; &#xB2E4;&#xC18C; &#xB354; &#xB300;&#xD45C; &#xBAA8;&#xB378; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB418;&#xACE0;&#xC788;&#xB2E4;, &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC544;&#xC9C1;&#xB3C4; &#xBD84;&#xBA85; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; MRI &#xD2B9;&#xC9D5;&#xC758; &#xC810;&#xC5D0;&#xC11C; well-characterized &#xAD00;&#xB828; &#xC544;&#xC9C1; &#xC2E4;&#xC6A9;&#xC801;&#xC778; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD544;&#xC694;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xBBC0;&#xB85C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; MRI &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD5C;&#xADFC;&#xC5D0; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB41C;, &#xBE44;&#xAD50;&#xC801; &#xAC04;&#xB2E8;&#xD55C; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC885;&#xC591; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; (hTSC) &#xD30C;&#xC0DD;&#xB41C; &#xC2E0;&#xACBD; &#xBAA8;&#xB378;&#xC758; MRI &#xD504;&#xB85C;&#xD544; &#xAE30;&#xB85D; &#xD558;&#xACE0;&#xC790; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBAA8;&#xB378; &#xC778;&#xAC04;, &#xD654;&#xB824;&#xD55C; neoangiogenesis &#xB4F1; &#xC815;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xB1CC;&#xC758; &#xC801;&#xADF9;&#xC801;&#xC778; &#xCE68;&#xB7B5; gliomas&#xC758; &#xD604;&#xC800;&#xD55C; &#xD2B9;&#xC9D5;&#xC744; &#xC7AC;&#xD604; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xB530;&#xB77C;, &#xBCC0;&#xC218;, MRI&#xC5D0; &#xC2DC;&#xAC01; hTSC gliomas&#xC758; &#xCE68;&#xC785; &#xD615;&#xD0DC; &#xD658;&#xC790;, &#xBCF8;&#xC744; &#xBCF5;&#xC81C; &#xD558; &#xACE0; &#xC815;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xB1CC;&#xB97C; &#xCE68;&#xBC94; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xB294; &#xB110;&#xB9AC; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xB294; U87 glioma &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xD788; &#xB2EC;&#xB790;&#xB2E4;. &#xC885;&#xC591;&#xC758; &#xC131;&#xC7A5; &#xBA87; &#xC8FC; &#xD6C4; hTSC &#xBAA8;&#xB378; &#xAC15;&#xD654; &#xD615; &#xAC00;&#xBCC0; &#xAC15;&#xB3C4;&#xC640; &#xC720;&#xC0AC; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD658;&#xC790; &#xAD00;&#xCC30; &#xC774;&#xAE30;&#xC885; &#xBAA8;&#xC591; &#xBD88;&#xADDC;&#xCE59; &#xD55C; &#xBAA8;&#xC591;&#xC744; &#xD558;&#xB294; &#xB370; MRI &#xB300;&#xBE44; &#xC804;&#xC2DC;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xBCF4;&#xACE0; MRI &#xACB0;&#xACFC; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xCE58;&#xB8CC; &#xD559; &#xC2E0;&#xACBD;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xC18C;&#xC124; &#xBBF8;&#xC2A4;&#xD130; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD558; &#xACE0; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xD50C;&#xB7AB;&#xD3FC;&#xC73C;&#xB85C; MRI&#xC640; &#xD568;&#xAED8; hTSC &#xC2E0;&#xACBD; &#xB1CC;&#xC885;&#xC591; &#xBAA8;&#xB378; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xC9C0;&#xC6D0; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC790;&#xAE30; &#xACF5;&#xBA85; &#xD654;&#xC0C1; &#xC9C4; &#xCC30;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; tumorsphere &#xC2E0;&#xACBD; orthotopic &#xBAA8;&#xB378;&#xC758; &#xD2B9;&#xC131; &#xBD84;&#xC11D;.

La resonancia magn&#xE9;tica (RM) es la modalidad de imagen de elecci&#xF3;n que permita la supervisi&#xF3;n de los pacientes y los gliomas efectos del tratamiento, y se ha aplicado a los modelos murinos de glioma. Sin embargo, un obst&#xE1;culo importante para el desarrollo de terapias eficaces glioma ha sido que los utilizados modelos animales de glioma no se precisa una recapitulaci&#xF3;n de la heterogeneidad morfol&#xF3;gica y la naturaleza invasiva de este tipo de c&#xE1;ncer humano muy letal. Esta deficiencia se alivi&#xF3; un poco a medida que m&#xE1;s modelos representativos se est&#xE1;n desarrollando, pero todav&#xED;a hay una clara necesidad de modelos pertinentes y pr&#xE1;ctico que est&#xE1;n bien caracterizados en t&#xE9;rminos de sus caracter&#xED;sticas de resonancia magn&#xE9;tica. Por lo tanto hemos tratado de hacer la cr&#xF3;nica del perfil de resonancia magn&#xE9;tica de un recientemente desarrollado, comparativamente sencilla de c&#xE9;lulas madre tumorales humanas (HTSC) que se derivan del modelo de glioma en ratones utilizando los m&#xE9;todos convencionales de resonancia magn&#xE9;tica. Este modelo reproduce las principales caracter&#xED;sticas de los gliomas en los seres humanos, incluyendo la neoangiog&#xE9;nesis florida y la invasi&#xF3;n agresiva de la normal del cerebro. En consecuencia, la morfolog&#xED;a variable, invasor de la HTSC gliomas visualizado en la RM duplica la observada en los pacientes, y que difiere considerablemente del modelo de glioma ampliamente utilizado U87 que no invade el cerebro normal. Despu&#xE9;s de varias semanas de crecimiento de los tumores del modelo HTSC mostraron un fenotipo de contraste de MRI con la mejora de intensidad variable y una forma irregular, que imitaba el aspecto heterog&#xE9;neo observado con los pacientes de glioma humano. Los hallazgos de la RM que aqu&#xED; apoyan el uso del modelo de xenoinjerto HTSC glioma combinado con resonancia magn&#xE9;tica, como una plataforma de prueba para evaluar la terap&#xE9;utica candidatos para el glioma, y &#x200B;&#x200B;para el desarrollo de nuevos m&#xE9;todos de resonancia magn&#xE9;tica.

Caracterizaci&#xF3;n de un modelo de glioma humano Tumorsphere ortot&#xF3;pico de resonancia magn&#xE9;tica

&#x82E5;&#x8981;&#x81EA;&#x52A8;&#x5C06;&#x8F90;&#x5C04;&#x574F;&#x6B7B;&#x4E0E;&#x590D;&#x53D1;&#x6027;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x9AD8;&#x7A7A;&#x95F4;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x4F7F;&#x7528;&#x591A;&#x53C2;&#x6570;&#x4F4D;&#x79FB; mri &#x533A;&#x5206;&#x5F00;&#x6765;&#x3002;

&#x652F;&#x6301;&#x5411;&#x91CF;&#x673A;&#x591A;&#x53C2;&#x6570;&#x4F4D;&#x79FB; MRI &#x7684;&#x6807;&#x8BC6; pseudoprogression &#x4ECE;&#x5207;&#x9664;&#x80F6;&#x8D28;&#x6BCD;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7624;&#x60A3;&#x8005;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x590D;&#x53D1;&#x3002;

To automatically differentiate radiation necrosis from recurrent tumor at high spatial resolution using multiparametric MRI features.

Support vector machine multiparametric MRI identification of pseudoprogression from tumor recurrence in patients with resected glioblastoma.

Pour diff&eacute;rentier automatiquement n&eacute;crose rayonnement tumeur r&eacute;currente &agrave; haute r&eacute;solution spatiale &agrave; l&#39;aide de fonctionnalit&eacute;s multiparam&eacute;triques de MRI.

Support vector machine multiparam&eacute;trique MRI identification des pseudoprogression d&#39;une r&eacute;cidive tumorale chez les patients atteints d&#39;un glioblastome r&eacute;s&eacute;qu&eacute;.

Automatisch Strahlung Nekrose von wiederkehrenden Tumor mit hoher r&auml;umlicher Aufl&ouml;sung multiparametric MRI Funktionen unterscheiden.

Unterst&uuml;tzung Vektor Maschine multiparametric MRI Kennung des Pseudoprogression vom Tumor Wiederauftreten bei Patienten mit reseziertem Glioblastom.

Per differenziare automaticamente necrosi radiazione da recidiva del tumore ad alta risoluzione spaziale utilizzando multiparametriche caratteristiche di MRI.

Supporto vettoriale multiparametrica MRI identificazione macchina di pseudoprogression da recidiva tumorale in pazienti con glioblastoma resecato.

&#x81EA;&#x52D5;&#x7684;&#x306B;&#x653E;&#x5C04;&#x7DDA;&#x58CA;&#x6B7B;&#x3092;&#x3053;&#x3048;&#x308B; MRI &#x306E;&#x7279;&#x5FB4;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x9AD8;&#x7A7A;&#x9593;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x306B;&#x518D;&#x767A;&#x304B;&#x3089;&#x533A;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3002;

&#x30B5;&#x30DD;&#x30FC;&#x30C8; &#x30D9;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB; &#x30DE;&#x30B7;&#x30F3;&#x7A81; MRI &#x540C;&#x5B9A;&#x5207;&#x9664;&#x81A0;&#x82BD;&#x816B;&#x60A3;&#x8005;&#x306E;&#x518D;&#x767A;&#x304B;&#x3089;&#x306E; pseudoprogression &#x306E;&#x3002;

&#xC790;&#xB3D9;&#xC73C;&#xB85C; &#xB192;&#xC740; &#xACF5;&#xAC04; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; multiparametric mri &#xAC80;&#xC0AC; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC7AC;&#xBC1C; &#xC885;&#xC591; &#xBC29;&#xC0AC;&#xC120; &#xAD34; &#xC0AC; &#xAD6C;&#xBCC4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC9C0;&#xC6D0; &#xBCA1;&#xD130; &#xAE30;&#xACC4; multiparametric MRI&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xC808;&#xC81C; glioblastoma &#xD658;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC885;&#xC591; &#xC7AC;&#xBC1C;&#xC5D0;&#xC11C; pseudoprogression.

Autom&aacute;ticamente diferenciar necrosis de la radiaci&oacute;n del tumor recurrente en alta resoluci&oacute;n espacial usando caracter&iacute;sticas de MRI multiparam&eacute;trico.

Apoyo vector m&aacute;quina multiparam&eacute;trica MRI identificaci&oacute;n de pseudoprogression de recidiva tumoral en pacientes con glioblastoma resecado.

&#x8FF7;&#x8D70;&#x795E;&#x7ECF;&#x9798;&#x7624;&#x3002;

Vagal schwannoma.

Schwannoma vagale.

Vagusnerven Schwannom.

&#x8FF7;&#x8D70;&#x795E;&#x7D4C;&#x9798;&#x816B;&#x3002;

Vagal schwannoma&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Schwanoma vagal.

&#x6211;&#x4EEC;&#x62A5;&#x544A;&#x540C;&#x65F6;&#x51B3;&#x8BAE;&#x5728;&#x672F;&#x540E; 24 &#x5C0F;&#x65F6;&#x5185;&#x75C7;&#x72B6;&#x51FA;&#x73B0;&#x7684;&#x4E24;&#x4E2A;&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x6210;&#x50CF;&#x8003;&#x8BD5;&#x7684;&#x8111;&#x5352;&#x4E2D;&#x75C5;&#x4EBA;&#x6025;&#x6027;&#x795E;&#x7ECF;&#x529F;&#x80FD;&#x7F3A;&#x635F;&#x7684;&#x4F4E;&#x6269;&#x6563;&#x7CFB;&#x6570;&#x7684;&#x975E;&#x540C;&#x5BFB;&#x5E38;&#x7684;&#x5FEB;&#x901F;&#x548C;&#x81EA;&#x53D1;&#x6B63;&#x5E38;&#x5316;&#x3002;&#x6269;&#x6563;&#x52A0;&#x6743;&#x6210;&#x50CF;&#x5728;&#x5DE6;&#x53CC;&#x9762;&#x7684;&#x5F31;&#x70B9;&#x8868;&#x660E;&#x53F3;&#x56CA;&#x4F4E;&#x6269;&#x6563;&#x7CFB;&#x6570;&#x4E0E;&#x75C5;&#x4EBA;&#x7684;&#x75C7;&#x72B6;&#x51B3;&#x8BAE;&#x76F8;&#x543B;&#x5408;&#x7684; 24 &#x5C0F;&#x65F6;&#x5185;&#x89E3;&#x51B3;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x91CD;&#x70B9;&#x9886;&#x57DF;&#x7684;&#x53D1;&#x75C5;&#x5C0F;&#x65F6;&#x5185;&#x83B7;&#x5F97;&#x3002;

&#x78C1;&#x5171;&#x632F;&#x5F25;&#x6563;&#x52A0;&#x6743; MRI &#x5F02;&#x5E38;&#x7684;&#x53E3;&#x5403;&#x8111;&#x5352;&#x4E2D;&#x75C5;&#x4EBA;&#x7684;&#x5FEB;&#x901F;&#x89E3;&#x51B3;&#x3002;

We report the unusually rapid and spontaneous normalisation of low diffusivity that accompanied resolution of acute neurological deficits in a stroke patient who underwent two magnetic resonance imaging examinations within 24 h of symptom onset. Diffusion weighted imaging obtained within hours of onset of left sided weakness demonstrated a focal right capsular area of low diffusivity that resolved within 24 h, coinciding with resolution of the patient's symptoms.

Rapid resolution of diffusion weighted MRI abnormality in a patient with a stuttering stroke.

Nous rapportons la normalisation exceptionnellement rapide et spontan&eacute;e de faible diffusivit&eacute; qui accompagnaient les r&eacute;solution des d&eacute;ficits neurologiques aigu&euml; chez un patient de l&#39;AVC qui a subi deux examens d&#39;imagerie par r&eacute;sonance magn&eacute;tique dans les 24h de l&#39;apparition des sympt&ocirc;mes. Diffusion pes&eacute;e imagerie obtenue dans les heures suivant l&#39;apparition de gauche faiblesse face a d&eacute;montr&eacute; une zone droite capsulaire focale de faible diffusivit&eacute; r&eacute;solus dans les 24 heures, ce qui co&iuml;ncide avec la r&eacute;solution des sympt&ocirc;mes du patient.

R&eacute;solution rapide de diffusion weighted MRI anomalie chez un patient pr&eacute;sentant un accident vasculaire c&eacute;r&eacute;bral de b&eacute;gaiement.

Wir berichten die ungew&ouml;hnlich schnelle und spontane Normalisierung der niedrigen Diffusionsverm&ouml;gen, die Aufl&ouml;sung von akuten neurologischen Defizite bei einem Schlaganfallpatienten begleitet, die zwei Magnetresonanztomographie-Untersuchungen innerhalb von 24 Stunden Symptom Erkrankungsalter unterzogen. Verbreitung gewichteter Bildgebung erzielten innerhalb von Stunden nach Auftreten der linken einseitige Schw&auml;che ein ganzer Kapselspannring Schwerpunkt der niedrigen Diffusionsverm&ouml;gen, die innerhalb von 24 h zeigt, zeitgleich mit der Aufl&ouml;sung des Patienten Symptome aufgel&ouml;st.

Schnelle L&ouml;sung der Diffusion gewichtete MRI Anomalie bei einem Patienten mit einem Schlaganfall Stottern.

Riportiamo la normalizzazione insolitamente rapida e spontanea di bassa diffusivit&agrave; che ha accompagnato la risoluzione dei deficit neurologici acuti in un paziente di corsa che ha subito due esami di risonanza magnetica entro 24 h di insorgenza. Diffusion weighted imaging ottenuta entro ore di insorgenza del sinistro-retro debolezza dimostrata una focale area destra capsula della bassa diffusivit&agrave; che risolte entro 24 h, in concomitanza con risoluzione dei sintomi del paziente.

Rapida risoluzione di anormalit&agrave; MRI diffusione pesata in un paziente con un ictus balbuzie.

&#x6025;&#x6027;&#x306E;&#x795E;&#x7D4C;&#x8131;&#x843D;&#x75C7;&#x72B6;&#x767A;&#x73FE;&#x306E; 24 h &#x4EE5;&#x5185;&#x306E; 2 &#x3064;&#x306E;&#x78C1;&#x6C17;&#x5171;&#x9CF4;&#x753B;&#x50CF;&#x691C;&#x67FB;&#x3092;&#x53D7;&#x3051;&#x305F;&#x8133;&#x5352;&#x4E2D;&#x60A3;&#x8005;&#x3067;&#x306E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3092;&#x4F34;&#x3046;&#x4F4E;&#x62E1;&#x6563;&#x7387;&#x306E;&#x7570;&#x5E38;&#x306B;&#x6025;&#x901F;&#x306A;&#x3068;&#x81EA;&#x767A;&#x56FD;&#x4EA4;&#x6B63;&#x5E38;&#x5316;&#x3092;&#x5831;&#x544A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x62E1;&#x6563;&#x5F37;&#x8ABF;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x7126;&#x70B9;&#x306E;&#x53F3;&#x88AB;&#x819C;&#x5730;&#x57DF;&#x60A3;&#x8005;&#x306E;&#x75C7;&#x72B6;&#x306E;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3067;&#x5408;&#x308F;&#x305B; 24 h &#x4EE5;&#x5185;&#x89E3;&#x6C7A;&#x4F4E;&#x62E1;&#x6563;&#x7387;&#x306E;&#x4E21;&#x9762;&#x306E;&#x5F31;&#x3055;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x5DE6;&#x306E;&#x767A;&#x75C7;&#x6642;&#x9593;&#x5185;&#x306B;&#x304A;&#x3044;&#x3066;&#x5F97;&#x3089;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x5403;&#x97F3;&#x8133;&#x5352;&#x4E2D;&#x60A3;&#x8005;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x62E1;&#x6563;&#x5F37;&#x8ABF; MRI &#x306E;&#x7570;&#x5E38;&#x3092;&#x8FC5;&#x901F;&#x306B;&#x89E3;&#x6C7A;&#x3002;

&#xC6B0;&#xB9AC; &#xBCF4;&#xACE0; &#xC99D;&#xC0C1; &#xBC1C;&#xBCD1; 24 &#xC2DC;&#xAC04; &#xC774;&#xB0B4; &#xB450; &#xC790;&#xAE30; &#xACF5;&#xBA85; &#xC601;&#xC0C1; &#xAC80;&#xC0AC;&#xB97C; &#xBC1B;&#xC558;&#xB2E4;&#xAC00; &#xB1CC;&#xC878;&#xC911; &#xD658;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAE09;&#xC131; &#xC2E0;&#xACBD;&#xD559; &#xC0C1;&#xC758; &#xC801;&#xC790;&#xC758; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xD568;&#xAED8; &#xC81C;&#xACF5; &#xB41C; &#xB0AE;&#xC740; &#xD655;&#xC0B0;&#xB3C4;&#xC758; &#xC774;&#xB840;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2E0;&#xC18D; &#xD558; &#xACE0; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xC815;&#xC0C1;&#xD654;. &#xBCF4;&#xAE09; &#xAC00;&#xC911;&#xCE58; &#xC591;&#xBA74;&#xB41C; &#xC57D;&#xC810; &#xC2DC;&#xC5F0; &#xD658;&#xC790;&#xC758; &#xC99D;&#xC0C1;&#xC758; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;&#xC640; &#xB3D9;&#xC2DC; 24 &#xC2DC;&#xAC04; &#xC774;&#xB0B4;&#xC5D0; &#xD574;&#xACB0; &#xB0AE;&#xC740; &#xD655;&#xC0B0;&#xB3C4;&#xC758; &#xCD08;&#xC810; &#xBC14;&#xB85C; capsular &#xC601;&#xC5ED; &#xC67C;&#xCABD;&#xC758; &#xBC1C;&#xBCD1;&#xC758; &#xC2DC;&#xAC04; &#xB0B4; &#xAC00;&#xC838;&#xC628; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;.

&#xBCF4;&#xAE09;&#xC758; &#xC2E0;&#xC18D;&#xD55C; &#xD574;&#xACB0; &#xB530;&#xB974;&#xBA74; &#xB1CC;&#xC878;&#xC911; &#xD658;&#xC790;&#xC758; MRI &#xC774;&#xC0C1;&#xC774; &#xC911;.

Divulgamos la normalizaci&oacute;n inusualmente r&aacute;pida y espont&aacute;nea de difusividad baja que acompa&ntilde;&oacute; la resoluci&oacute;n del d&eacute;ficit neurol&oacute;gico agudos en un paciente del movimiento que se sometieron a dos ex&aacute;menes de resonancia magn&eacute;tica dentro de las 24 h del inicio de los s&iacute;ntomas. Difusi&oacute;n cargada de im&aacute;genes obtenidas dentro de las horas de inicio de izquierda cara debilidad demostr&oacute; un &aacute;rea derecha capsular focal de difusividad baja que resolver dentro de las 24 h, coincidiendo con la resoluci&oacute;n de los s&iacute;ntomas del paciente.

Article	Year
Diffusion-weighted and fluid-attenuated inversion recovery imaging in Creutzfeldt-Jakob disease: high sensitivity and specificity for diagnosis. AJNR. American journal of neuroradiology\| PubMed ID: 15956529	2005
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Improved residue function and reduced flow dependence in MR perfusion using least-absolute-deviation regularization. Magnetic resonance in medicine : official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine\| PubMed ID: 19161133	2009
Automated brain tumor segmentation using spatial accuracy-weighted hidden Markov Random Field. Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society\| PubMed ID: 19446435	2009
Chemically-selective imaging of brain structures with CARS microscopy. Optics express\| PubMed ID: 19547572	2007
Susceptibility-enhanced 3-Tesla T1-weighted spoiled gradient echo of the midbrain nuclei for guidance of deep brain stimulation implantation. Neurosurgery\| PubMed ID: 19834387	2009
Longitudinal MRI evidence for decreased survival among periventricular glioblastoma. Journal of neuro-oncology\| PubMed ID: 21132516	2011
Characterization of a human tumorsphere glioma orthotopic model using magnetic resonance imaging. Journal of neuro-oncology\| PubMed ID: 21240539	2011
Support vector machine multiparametric MRI identification of pseudoprogression from tumor recurrence in patients with resected glioblastoma. Journal of magnetic resonance imaging : JMRI\| PubMed ID: 21274970	2011
Vagal schwannoma. Ear, nose, & throat journal\| PubMed ID: 21938697	2011
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Geoffrey S. Young

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