Costruzione e applicazione dell'atlante del flusso sanguigno cerebrale basato sulla regione funzionale cerebrale utilizzando la risonanza magnetica-marcatura dello spin arterioso

Nell'ambito del neuroimaging, la ricerca di strumenti precisi e non invasivi per valutare la funzione cerebrale e la patologia rimane fondamentale. Tra questi, il flusso sanguigno cerebrale (CBF) è un indicatore vitale, che riflette le richieste metaboliche e lo stato di salute del tessuto cerebrale¹. Gli approcci tradizionali spesso comportano valutazioni empiriche, che si basano fortemente sull'esperienza dei medici per interpretare le immagini e discernere i cambiamenti patologici². Tuttavia, i progressi nelle tecniche di risonanza magnetica (MRI), in particolare la marcatura dello spin arterioso (ASL)³, offrono una strada promettente per quantificare la CBF con maggiore precisione e obiettività ^4,5.

Questo studio presenta una metodologia pionieristica che integra l'ASL tridimensionale (3D-ASL) con la risonanza magnetica strutturale per costruire un atlante CBF completo attraverso le regioni funzionali cerebrali⁶. Sfruttando questo nuovo approccio, i medici possono non solo ottenere una prospettiva globale della CBF, ma anche approfondire specifiche aree funzionali, consentendo una comprensione sfumata dei modelli di perfusione cerebrale ^7,8. Questo miglioramento della risoluzione è il risultato diretto del progresso tecnologico nelle apparecchiature di imaging piuttosto che dell'uso di voxel interpolati. Vale la pena notare che la maggior parte dei dispositivi MRI tradizionali disponibili oggi sul mercato offre in genere una precisione di imaging migliore di 1,5 mm⁹. Questi progressi nella tecnologia di imaging hanno aperto la strada a valutazioni CBF più dettagliate e accurate. Ciò rappresenta un cambiamento di paradigma rispetto all'imaging convenzionale, che spesso manca della risoluzione per rilevare sottili cambiamenti nella CBF associati a patologie in stadio iniziale¹⁰.

La genesi di questa metodologia risiede nell'imperativo di affrontare le sfide diagnostiche poste dalle condizioni cerebrali, tra cui l'ischemia cerebrale cronica (CCI) e altri disturbi neurologici^11,12. Queste condizioni richiedono valutazioni precise e tempestive per guidare efficacemente gli interventi terapeutici^13,14. Confrontando gli atlanti CBF tra individui sani e pazienti con CCI, questo studio svela disparità significative nelle distribuzioni regionali di CBF, offrendo approfondimenti sulla patologia della malattia e sulle potenziali vie di trattamento.

L'utilità di questo approccio MRI-ASL va oltre la diagnosi, comprendendo la valutazione terapeutica e il monitoraggio della progressione della malattia¹⁵. Gli atlanti CBF longitudinali sono promettenti nel tracciare le risposte al trattamento e i risultati della riabilitazione, fornendo ai medici strumenti inestimabili per la gestione personalizzata dei pazienti. Inoltre, la capacità di discernere sottili cambiamenti di CBF può fungere da biomarcatore precoce per imminenti anomalie tissutali, consentendo interventi proattivi per mitigare il danno neurologico prima che diventi irreversibile¹⁶.

Sebbene questa metodologia rappresenti uno strumento avanzato, diverse strade per il perfezionamento e l'espansione meritano di essere prese in considerazione. La standardizzazione dei protocolli di scansione, le tecniche di normalizzazione CBF e la costruzione di atlanti CBF sani multi-soggetto sono passi cruciali per migliorare l'accuratezza diagnostica e l'utilità clinica. Gli sforzi collaborativi tra diverse patologie cerebrali sono essenziali per convalidare e perfezionare questo approccio per un'adozione clinica diffusa.

Questo studio introduce un nuovo approccio in base al quale gli atlanti CBF derivati dalla risonanza magnetica offrono ai medici una visione approfondita della funzione cerebrale e della patologia. Colmando il divario tra il gruppo di imaging e l'interpretazione clinica, questa metodologia ha il potenziale per rivoluzionare la diagnosi e la gestione di una miriade di condizioni neurologiche, inaugurando un futuro della medicina di precisione su misura per le esigenze uniche di ogni paziente.

Questo studio è stato approvato dall'Institutional Review Board del Beijing Dongzhimen Hospital, Pechino, Cina. È stato utilizzato uno scanner MRI con sequenza ASL pulsata (PASL) basata su turbo gradient spin echo (TGSE) per l'etichettatura 3D dello spin arterioso (3D-ASL) con i seguenti parametri: TR 4000 ms, TE 25 ms, durata bolo 700 ms, tempo di inversione 1990 ms. Gli strumenti software utilizzati in questa ricerca sono elencati nella Tabella dei Materiali.

1. Raccolta e preparazione dei dati

NOTA: La varianza dei parametri rimane inalterata dall'approccio di ricerca. Entrambi i formati DICOM e NIFTI vengono utilizzati per l'archiviazione dei dati di imaging medico digitale, con DICOM che è l'output abituale dei dispositivi di imaging clinico. Tuttavia, il formato NIFTI è spesso preferito per comodità computazionale nelle attività di ricerca. La conversione da DICOM a NIFTI è una pratica semplice e comune¹⁷. In questo studio, i dati DICOM autentici sono stati acquisiti e convertiti in formato NIFTI. I dati sono stati acquisiti utilizzando uno scanner MRI da 1,5 Tesla. Nel processo di registrazione di immagini incrociate di questo studio, è stata utilizzata principalmente la sequenza di recupero dell'inversione attenuata dal fluido (FLAIR) e fusa con immagini CBF. Lo strumento CBF Atlas (Table of Materials) utilizzato in questo studio è un software commerciale.

1. Copiare i dati nella directory di lavoro designata.
   1. Copia tutti i dati NIFTI in una directory di lavoro personalizzata.
      NOTA: La directory di lavoro è la stessa nel sistema operativo e in MATLAB. La ricerca segue lo standard di orientamento Anteriore Superiore Destro (RAS).
   2. Vai alla directory che ospita i dati all'interno della directory di lavoro corrente di MATLAB e usa la funzione niftiread per caricare i dati FLAIR nell'area di lavoro. Utilizzare la funzione di dimensione per controllare le dimensioni della sequenza FLAIR. Chiamare il comando Flair_Slice per visualizzare la sequenza FLAIR (come mostrato nella Figura 1). Utilizzare i comandi specifici come segue:
      FLAIR_XLF = niftiread('FLAIR_XFL.nii');
      Taglia(FLAIR_XLF)
      Flair_Slice(FLAIR_XLF);
   3. Fare riferimento alla Figura 1 per un'immagine dell'interfaccia utente grafica interattiva (GUI) per la sequenza FLAIR. Usa la barra di scorrimento in basso per sfogliare rapidamente le diverse sequenze.
2. Controlla rapidamente le immagini di CBF.
   1. Utilizzare la funzione niftiread per caricare i dati CBF nell'area di lavoro. Utilizzare la funzione di dimensione per controllare le dimensioni della sequenza CBF. Chiamare il comando CBF_Slice per visualizzare la sequenza CBF (come illustrato nella Figura 2). Utilizzare i comandi specifici come segue:
      CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii');
      Taglia(CBF_XLF)
      CBF_Slice(CBF_XLF);
   2. Fare riferimento alla Figura 2 per una schermata interattiva della GUI della sequenza CBF. Usa la barra di scorrimento in basso per sfogliare rapidamente le diverse sequenze.
      NOTA: Nella Figura 2, l'intervallo di valori CBF è solitamente compreso tra 0 e 120 ml/100 g/min. La Figura 2 utilizza una mappa a colori per rappresentare diversi livelli di CBF in colori diversi.

2. Segmentazione di regioni funzionali cerebrali da sequenza FLAIR

NOTA: La sequenza FLAIR funge sia da imaging strutturale che da eccellente capacità diagnostica patologica. Pertanto, la fusione di FLAIR con CBF ha un importante valore diagnostico nelle cliniche. Questo studio segmenta le principali regioni funzionali cerebrali dalla sequenza FLAIR.

1. Nell'area di lavoro, chiamare la funzione FLAIR_Segment ed eseguire il programma di segmentazione delle immagini basato su U-Net 3D pre-addestrato per generare automaticamente viste triplanari della segmentazione delle regioni funzionali cerebrali, come mostrato nella Figura 3. Ogni colore nella Figura 3 rappresenta una regione funzionale distinta.
2. Per l'ispezione in tempo reale di diverse regioni funzionali cerebrali, utilizzare l'interazione a mirino (Figura 3). Fai clic e trascina il centro del mirino per un esame 3D arbitrario dell'anatomia del cervello ricostruito.
   NOTA: L'interfaccia grafica nella Figura 3 consente anche di regolare l'intervallo di intensità della scala di grigi, il contrasto e la luminosità delle viste triplanari.
3. Premi e trascina il pulsante sinistro del mouse su qualsiasi regione delle immagini per modificare in tempo reale i livelli di luminosità e contrasto. Rilasciare il pulsante del mouse per confermare e finalizzare le regolazioni.

3. Viste triplanari della distribuzione del CBF nelle regioni funzionali cerebrali

NOTA: L'esame della distribuzione del CBF in diverse regioni funzionali cerebrali facilita giudizi clinici precisi sulle condizioni del paziente. Nell'ambito del quadro delle regioni funzionali della Figura 3, l'incorporazione dei valori esatti di CBF dalla sequenza CBF e la loro presentazione in viste triplanari consente un'ispezione completa da parte del medico.

1. Chiamare la funzione CBF_triplanar per generare la vista GUI triplanare illustrata nella Figura 4, che mostra la distribuzione spaziale CBF tra le regioni funzionali. Spostare il mirino per consentire l'esame della distribuzione del CBF nelle regioni di interesse.
2. Fare clic sul pulsante Suggerimenti dati nell'angolo in alto a destra della GUI per visualizzare i valori CBF in qualsiasi posizione.
3. Premi e trascina il pulsante sinistro del mouse su qualsiasi regione delle immagini per modificare in tempo reale i livelli di luminosità e contrasto. Rilasciare il pulsante del mouse per confermare e finalizzare le regolazioni.

4. Atlante CBF nelle principali regioni funzionali cerebrali

NOTA: La normalizzazione delle distribuzioni di probabilità CBF tra diverse regioni funzionali genera l'Atlante CBF delle Regioni Funzionali Cerebrali, che esprime i livelli di CBF nelle regioni funzionali cerebrali del soggetto.

1. Chiamare la funzione CBF_Atlas per convertire la distribuzione spaziale CBF mostrata nella Figura 4 in un atlante CBF (come mostrato nella Figura 5).
   NOTA: Nella Figura 5, l'asse x rappresenta diverse regioni funzionali cerebrali e l'asse y rappresenta diversi livelli di CBF; I diversi colori denotano diversi livelli di probabilità (più rosso è il colore, più voxel sono presenti).
2. Fare clic sul pulsante Zoom avanti/indietro in alto a destra della GUI mostrata nella Figura 5 per ridimensionare le immagini parziali.
   NOTA: la curva nella Figura 5 collega il CBF medio tra le regioni.

5. Differenze significative nella CBF_Atlas tra soggetti sani e pazienti con ICC

NOTA: Utilizzando lo stesso processo descritto nelle sezioni 1-4, è possibile ottenere i valori medi di CBF in diverse regioni funzionali cerebrali per i pazienti con CCI.

1. Utilizzare la funzione CBF_Compare per generare un grafico comparativo della curva CBF da un soggetto sano rispetto a un paziente con CCI (Figura 6).
2. Osservare le differenze significative tra la curva CBF del paziente (colorata in nero) e la curva sana (colorata in rosso) (Figura 6). Identificare le regioni funzionali con cali di CBF più pronunciati nel paziente. Integrando il passaggio 3.3, riesaminare le regioni in cui il paziente ha ottenuto risultati peggiori rispetto alle altre regioni.
   NOTA: Il passaggio 3.3 consente la visualizzazione dei livelli di CBF del paziente nello spazio tridimensionale, il che significa che i medici possono utilizzare la vista GUI triplanare mostrata nella Figura 4 per esaminare il CBF in qualsiasi posizione del paziente. Qui, il grado di declino del CBF varia in diverse sedi per i pazienti con ICC. I medici possono rivisitare la Figura 4 per concentrarsi sulle regioni cerebrali con un significativo declino del CBF.
3. Utilizzare le icone nell'angolo in alto a destra della GUI (Figura 5) per accedere a funzioni quali lo zoom indietro, lo zoom avanti, il ritorno alla vista globale e la marcatura delle coordinate del pixel selezionato.
   NOTA: Utilizzando lo stesso principio, i risultati pre-trattamento e post-trattamento dello stesso paziente possono essere confrontati utilizzando l'approccio nella Figura 6 per valutare l'efficacia clinica nel tempo.

Questa indagine utilizza i dati effettivi del paziente acquisiti utilizzando uno scanner MRI da 1,5 T per convalidare la quantificazione del flusso sanguigno cerebrale (CBF) e la metodologia di costruzione dell'atlante. Le fasi di pre-elaborazione includevano immagini strutturali FLAIR (Figura 1), immagini CBF (Figura 2) e immagini fuse triplanari (Figura 3 e Figura 4).

Le regioni funzionali cerebrali sono state segmentate dalle scansioni FLAIR utilizzando un modello di deep learning pre-addestrato (Figura 3). Le immagini ASL-CBF sono state quindi registrate per allinearsi con lo spazio FLAIR. La fusione delle etichette delle regioni con i corrispondenti valori CBF ha generato viste triplanari che mostrano la distribuzione CBF tra le aree segmentate (Figura 4).

Un'ulteriore elaborazione ha costruito un atlante CBF per il soggetto sano (Figura 5) e il paziente CCI (Figura 6). L'asse x indica le regioni, l'asse y indica i livelli di CBF e l'intensità del colore riflette la probabilità. La curva indica la media regionale CBF. Il confronto tra i due atlanti CBF ha rivelato una riduzione significativa della CBF in tutte le regioni funzionali cerebrali nel paziente con CCI rispetto al soggetto sano.

Questa tecnica è riuscita a differenziare la distribuzione normale e anormale del CBF a livelli di risoluzione globale e regionale. La costruzione di atlanti CBF 3D delle regioni funzionali cerebrali basati sull'imaging MRI-ASL ha un notevole potenziale per la diagnosi assistita di varie fisiopatologie cerebrali.

Figura 1: Interfaccia utente grafica interattiva per la visualizzazione della sezione FLAIR. La figura mostra l'interfaccia grafica per la visualizzazione delle sezioni FLAIR. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Interfaccia utente grafica interattiva per la visualizzazione della sezione CBF. La figura mostra l'interfaccia grafica per la visualizzazione delle sezioni CBF. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Segmentazione delle regioni funzionali cerebrali basata sulla sequenza di imaging FLAIR. Estrazione di regioni funzionali cerebrali e viste triplanari basate sulla sequenza FLAIR. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Viste triplanari della distribuzione spaziale del CBF nelle regioni funzionali cerebrali. Viste triplanari che mostrano la distribuzione del CBF nelle regioni cerebrali. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: Atlante CBF delle regioni funzionali cerebrali. Atlante CBF costruito dalla distribuzione di probabilità dei livelli di CBF specifici per regione. Questo studio adotta una segmentazione comunemente usata di 32 regioni. Queste regioni includono il fondo, la sostanza bianca cerebrale sinistra, la corteccia cerebrale sinistra, il ventricolo laterale sinistro, il ventricolo laterale inferiore sinistro, la sostanza bianca del cervelletto sinistro, la corteccia del cervelletto sinistro, il talamo sinistro, il caudato sinistro, il putamen sinistro, il pallido sinistro, il terzo ventricolo, il quarto ventricolo, il tronco encefalico, l'ippocampo sinistro, l'amigdala sinistra, l'area di accumbens sinistra, la DC ventrale sinistra, la sostanza bianca cerebrale destra, la corteccia cerebrale destra, ventricolo laterale destro, ventricolo laterale inferiore destro, sostanza bianca del cervelletto destro, corteccia del cervelletto destro, talamo destro, caudato destro, putamen destro, pallido destro, ippocampo destro, amigdala destra, area di accumbens destro e DC ventrale destra. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6: Confronto delle regioni funzionali cerebrali CBF Atlas. Il confronto rivela una significativa riduzione della CBF nelle regioni funzionali cerebrali in un paziente con CCI rispetto a un soggetto sano. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Lo strumento software CBF Atlas V1.0 è un prodotto di Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. I diritti di proprietà intellettuale di questo strumento software appartengono all'azienda. Gli autori non hanno conflitti di interesse da dichiarare.