Tracking der Brust architektonische Details und Erkennen von Brustkrebs mit Magnet-Resonanz-Diffusion Tensor Imaging

Das übergeordnete Ziel des folgenden Experiments ist es, die Mikrostruktur der Brust zu verfolgen, um Brustkrebs mit einem völlig nicht-invasiven und sicheren bildgebenden Verfahren zu erkennen. Dies wird erreicht, indem MRT-Bilder beider Brüste aufgenommen und im gesamten fibrokulären Drüsengewebe der Brust gemessen werden. Der Wasserdiffusionstensor zeigt die normalen und pathologischen mikrostrukturellen und zellulären Merkmale der Brust auf.

In einem zweiten Schritt werden die Datensätze der Diffusionstensor-Bildgebung mit Hilfe eines symmetrischen Tensormodells verarbeitet, um die gerichteten Diffusionskoeffizienten und die Anisotropieindizes Pixel für Pixel zu berechnen. Als nächstes vektor- und farbcodierte parametrische Karten der gerichteten Diffusionskoeffizienten. Ihr durchschnittlicher scheinbarer Diffusionskoeffizient und die fraktionierten und maximalen Anti-Isotropie-Indizes werden ermittelt, um die besten Parameter für die Erkennung von Malignität und die Untersuchung der Pathologie zu identifizieren.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Diffusionstensorparameter die architektonischen Merkmale der Brust aufdecken und bösartiges Wachstum erkennen können, indem sie Kartenregionen mit reduzierten Diffusionskoeffizienten und reduzierten maximalen Anisotropiewerten im Vergleich zu normalem Gewebe finden. Das neue Diffusions-Tensor-Bildgebungsverfahren zeigte eine diagnostische Genauigkeit bei Brustkrebs, die der standardmäßigen dynamischen kontrastverstärkten Drei-Zeitpunkt-Methode entspricht. Der Hauptvorteil dieser Technik gegenüber bestehenden MRT-Methoden wie der dynamischen kontrastverstärkten MRT besteht darin, dass die DTI keine Injektion eines externen Kontrastmittels erfordert und daher völlig sicher und nicht-invasiv ist.

Es ist auch eine relativ schnelle Methode, und seine klinische Leistung wird nicht durch hormonelle Veränderungen beeinflusst. Diese Methode erkennt eine erhöhte Zellularität aufgrund der Proliferation von Krebszellen und kann helfen, wichtige Fragen in der Brustbildgebung zu beantworten, einschließlich Erkennung, Diagnose und Therapie, Überwachung von Brustkrebs sowie Bildgebung anderer Organe mit daktylen Drüsenkomponenten wie der Prostata und der Niere. Im Allgemeinen werden Personen, die mit dieser Methode noch nicht vertraut sind, Schwierigkeiten haben, da die Brust-DTI eine Optimierung des Scanprotokolls durch Feinabstimmung aller experimentellen Parameter sowie eine fortschrittliche Verarbeitungssoftware der Rohdatensätze erfordert, die klare parametrische Karten der Diffusionstensorparameter liefert. Wir hatten die Idee für diese Methode, als wir auf die Zeichnung des Buches über das Brustgangsystem über die Anatomie der Brust aus dem Jahr 1840 stießen und die rezente Computerresistenz mit dimensionaler Rekonstruktion des Mamm-Reduktor-Systems in den Berichten von Atkin, Kollegen aus dem Jahr 2001 und Going in Moat aus dem Jahr 2004.

visuelle Demonstration dieser Methode ist von entscheidender Bedeutung, da die Anwendung und die Auswirkungen dieser Methode auf farbcodierten parametrischen Karten basieren, die die Bewertung des Brustgewebes und die Erkennung von Krebs ermöglichen. Das Verfahren wird von Dr. Edna Fran, von Dr. Mara Shapiro Feinberg, Dr. Noam Nisan, Herrn Dove Gogel und unseren beiden ausgezeichneten MRT-Technikern, Frau Fania Tao und Herrn Holster, demonstriert. Das neue Brustdiffusions-Tensor-Bildgebungsverfahren wird im Vergleich zur aktuellen standardmäßigen dynamischen kontrastverstärkten Brust-MRT-Methode evaluiert und beginnt daher mit dem Einführen eines intravenösen Katheters in einen der Arme der Patientin, um das Kontrastmittel zu verabreichen, und positioniert die Patientin dann für den Brustscan.

Die Patientin muss in Bauchlage liegen, wobei beide Brüste frei in den beidseitigen Öffnungen der Brustspirale hängen. Der Patient sollte auch seinen Kopf und Nacken auf ein Kissen legen, um es sich bequem zu machen. Lassen Sie die Patientin nun beide Arme über den Kopf strecken und die Brustpositionierung überprüfen.

Achten Sie auch hier darauf, dass jede Brust mittig positioniert ist und lose und so tief wie möglich in der Spiralöffnung hängt. Schließen Sie nun die automatische Injektionspumpe an den intravenösen Katheter an, schieben Sie den Patienten in den Scanner und fahren Sie mit dem Scannen fort. Lokalisieren Sie anhand eines Pilotbildes beide Brüste und bestimmen Sie das Sichtfeld, gefolgt von der Anzahl der benötigten Scheiben und der erforderlichen Schnittdicke, um beide Brüste mit Verlängerung zur Achselhöhle und zur Brustwand vollständig zu bedecken.

Halten Sie diese drei experimentellen Parameter in allen Scansequenzen konsistent. Lokalisieren Sie als Nächstes mit dem Schnittstellencomputer des Scanners einen Bereich, der sowohl die Brüste als auch die Achselhöhle umfasst, um eine Shimming-Box zu definieren. Wenden Sie dann eine iterative Shimming-Strategie an, um das Magnetfeld zu optimieren und gleichzeitig das Signal im Protonenspektrum zu beobachten.

Passen Sie die Unterlegscheibe an, indem Sie die Frequenz auf die Wasserresonanz und dann auf die Fettresonanz zentrieren. Durch die Trennung der Fett- und Wassersignale muss die Signalintensität optimiert und die Strahlungsfrequenz auf die Wasserresonanzfrequenz zentriert werden. Damit dies funktioniert, wenden Sie nun eine 2D-transversale T-, zwei-gewichtete Turbo-Spin-Echo-Multis-Slice-Sequenz mit hoher räumlicher Auflösung ohne Fettsättigung unter Verwendung von Grappa mit einem Beschleunigungsfaktor von zwei an.

Legen Sie die Variablenparameter gemäß Tabelle eins fest. Führen Sie als Nächstes ein fettunterdrücktes Spin-Echo-DTI durch. Unter Verwendung der zweimal neu fokussierten planaren Echo-Bildgebungssequenz wenden Sie erneut grpa mit einem Beschleunigungsfaktor von zwei an.

Für das Spin-Echo DTI verwenden Sie die folgenden Parameter, die kritischsten sind violett hervorgehoben. Dazu gehören die Echozeit te, die räumliche Auflösung, die Anzahl der Diffusionsgradientenrichtungen und die B-Werte der Gradienten. Wenden Sie nun eine Field-Mapping-Sequenz an, um geometrische Verzerrungen in der Echoplaner-Bildgebung zu korrigieren.

Erhalten Sie Phasendifferenzbilder, wie sie von Desert und Balaban beschrieben werden, stellen Sie sicher, dass die Bildgebungssequenz 2D-Transversalgradienten-Echobilder mit zwei unterschiedlichen Phasenechozeiten enthält, und stellen Sie sicher, dass die Phasen- und Codierungsrichtung die gleiche ist wie in der DTI-Sequenz. In der ersten Tabelle sind die Werte aufgeführt, die auch für diese Bildsequenz verwendet werden sollen. Der nächste Schritt besteht darin, ein dynamisches kontrastverstärktes Protokoll anzuwenden, das eine schnelle 3D-Gradientenechosequenz ohne Fettunterdrückung und mit Parametern verwendet, die nach der Drei-Zeitpunkt-Methode optimiert sind.

Auch hier finden Sie die Parameterwerte in Tabelle eins. 15 Sekunden vor dem Ende der zweiten Vorkontrastbildaufnahme. Injizieren Sie mit dem computergesteuerten automatischen Injektor das Kontrastmittel mit zwei Millilitern pro Sekunde.

Nach dieser Injektion erfolgt eine automatische Injektion von 20 Millilitern Kochsalzlösung als Spülung, die mit der gleichen Geschwindigkeit abgegeben wird. Fahren Sie nun mit der Aufzeichnung von sieben sequenziellen 3D-Datensätzen zu sieben festen Zeitpunkten nach der Injektion fort. Erstellen Sie als Nächstes eine transversale 2D-T-Sequenz mit zwei gewichteten fettunterdrückten Turbo-Spin-Echo-Multis-Scheiben unter Verwendung experimenteller Details, die denen ähneln, die für die T-Zwei-gewichtete Bildgebung verwendet werden.

Die Gesamtuntersuchungszeit beträgt 30,5 Minuten, wobei die Dauer der DTI-Sequenz sechs Minuten beträgt. Beginnen Sie mit der Verarbeitung der Bilder, indem Sie zunächst den gesamten Datensatz auf eine Remote-Workstation oder einen PC übertragen. Öffnen Sie dann die Daten mit Programmen, die sich der Analyse der Brustdiffusion, der Tensorbildgebung und D-C-E-M-R-I widmen. Hier kommt eine selbst entwickelte Software zum Einsatz, die alle Schritte für die DTI-Bildverarbeitung enthält.

Bewerten Sie zunächst den Geräuschpegel außerhalb der Brust und das verbleibende Gewebe in drei oder vier interessierenden Regionen. Jeweils ca. 100 Pixel. Ermitteln Sie den maximalen Rauschpegel für die Pixel über dem Rauschpegel.

Verwenden Sie die 30 Gradientenrichtungen, um die sechs Diffusionskoeffizienten des symmetrischen Tensors D in allen 60 Schichten zu berechnen. Verwenden Sie die Staal-Tanner-Gleichung und ein nichtlineares Regressionsanpassungsprogramm. Diagonalisieren Sie dann den symmetrischen Diffusionstensor in jedem Pixel mithilfe der Hauptkomponentenanalyse.

Dieser Prozess ergibt drei iGen-Vektoren pro Pixel, die die Diffusionsrichtung in den drei orthogonalen AEs einer Ellipsoidform definieren. Diese Werte stimmen mit dem Diffusionsrahmen des Gewebes und den entsprechenden Diffusionseigenwerten überein, die die gerichteten Diffusionskoeffizienten bestimmen. Berechnen Sie als Nächstes für jedes Pixel den scheinbaren Diffusionskoeffizienten, der dem Durchschnitt der drei egen-Werte entspricht.

Berechnen Sie dann den maximalen absoluten Anti-Isotropie-Index, der sich aus der Differenz der egen-Werte von Lambda eins und Lambda drei ergibt. Bestimmen Sie nun den fraktionierten Anti-Isotropie-Index. Für jedes Pixel.

Die Werte reichen von Null für isotrope Diffusion bis eins für freie Diffusion in eine Richtung. Nachdem Sie all diese Berechnungen durchgeführt haben, nutzen Sie die grafischen Fähigkeiten der Software, um eine Vektorkarte des Primzahlvektors oder des ersten Eigenvektors V zu erstellen. Erstellen Sie außerdem eine Karte mit drei Farben, die die Hauptrichtungen von V eins anzeigen, und überlagern Sie sie mit einem gewichteten Bild mit T zwei derselben Schicht in der DTI-Software construct diffusion tensor imaging, parametrische Karten, die die Werte aller Diffusionstensorparameter für jedes Pixel in jeder Schicht anzeigen.

Überlagern Sie dann diese Werte mit dem zwei gewichteten Bild desselben Slices. Die Methode wurde getestet und an einem jungen, gesunden Probanden demonstriert. Der relativ hohe Anteil an fibrokulärem Drüsengewebe ist auf dem mit T zwei gewichteten Bild deutlich als graue Bereiche zu erkennen.

Die hellen Bereiche sind fett. Die Richtung des Primdiffusionskoeffizienten Lambda eins zeigt einen großen Anteil von Pixeln, die auf den Nippel zeigen. Wie erwartet sanken die Werte der Diffusionstensorkoeffizienten von Lambda eins auf Lambda zwei auf Lambda drei.

Die Verwendung dieser drei Diffusionskoeffizienten ermöglichte die Berechnung der durchschnittlichen Diffusivität, A DC, der fraktionierten Antiatropie und der maximalen Antiatropie, zu der die fraktionierte Antiatropie hochgradig kongruent war. 68 Patientinnen mit Malignomen der Brust wurden mit dem DTI-Protokoll untersucht. Es wurde festgestellt, dass die parametrischen Karten des höchsten Diffusionskoeffizienten Lambda eins und der maximalen Anisotropie Lambda eins minus Lambda drei im Krebsgewebe im Vergleich zum normalen Brustgewebe signifikant niedriger und für die Erkennung von Brustkrebs am effektivsten sind.

Bei diesen Patienten können die Regionen mit niedrigen Werten von Lambda eins und Lambda eins minus Lambda drei den Regionen entsprechen, die als Krebs identifiziert wurden. Die kontrastverstärkte MRT wurde durch die Farbcodierung der Drei-Zeitpunkt-Methode visualisiert. Das zweite Paar von Lambda eins und Lambda eins minus Lambda drei Bilder zeigt einen Krebs bei einem Patienten, der sich anschließend einer neoadjuvanten Chemotherapie unterzogen hat. Nach erfolgreicher neoadjuvanter Chemotherapie vor der Operation konnte das DTI das Ansprechen des Gewebes charakterisieren. Ein signifikanter Anstieg der Diffusionskoeffizienten war zu verzeichnen, was das Vorhandensein von reparativem Bindegewebe widerspiegelt, das die Krebszellen ersetzt. Nach der Beherrschung der Sequenzierung und der bildgebenden Verarbeitung der Diffusions-Tensor-Bildgebungsdatensätze kann in wenigen Minuten durchgeführt werden, was zu diffusionsparametrischen Karten im gesamten Brustgewebe führt, was die Erkennung von Malignitäten mit hoher Empfindlichkeit ermöglicht.

Bei diesem Verfahren ist es wichtig, daran zu denken, den MRT-Scanner zu optimieren, die Feldhomogenität zu gewährleisten und das DTI-Protokoll und die Spezifikationen für die Bildverarbeitung einzuhalten. Im Anschluss an dieses Verfahren können andere MRT-Methoden wie die dynamische Kontrastverstärkung durchgeführt werden, um die DTI-Ergebnisse zu verifizieren und die Genauigkeit der Brustkrebsdiagnose nach seiner Entwicklung zu erhöhen. Diese Technik kann Forschern den Weg ebnen, um Entwicklungsaspekte und die hormonelle Regulation des normalen Brustgewebes zu erforschen und frühe Veränderungen in der Brust zu charakterisieren, die zur Entwicklung von Malignität führen.

Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie die von uns beschriebenen Erfassungs- und Bildverarbeitungstools an Ihren fortschrittlichen MRT-Scanner anpassen und implementieren können, sowie wie Sie diffuse Tenal-Parameterkarten der Brust auswerten und Malignität der Brust identifizieren können.