乳腺アーキテクチャの特長を追跡し、磁気共鳴拡散テンソルイメージングと乳がんの検出

次の実験の全体的な目標は、乳房の微細構造を追跡し、完全に非侵襲的で安全なイメージング法を使用して乳がんを検出することです。これは、両方の乳房のMRI画像を撮影し、乳房線維腺組織全体を測定することによって達成されます。水拡散テンソルは、正常および病理学的な乳房の微細構造および細胞の特徴を明らかにします。

第2のステップとして、拡散テンソルイメージングデータセットは、対称テンソルモデルを使用して処理され、指向性拡散係数と異方性指数をピクセルごとに計算します。次に、方向拡散係数のベクトルと色分けされたパラメトリック マップ。それらの平均見かけ拡散係数と分数および最大抗等方性指数は、悪性腫瘍を検出し、病理を検査するための最良のパラメータを特定するために生成されます。

結果は、拡散テンソルパラメータが、正常組織と比較して拡散係数値が減少し、最大異方性値が減少したマップ領域を見つけることにより、乳房の建築的特徴を明らかにし、悪性成長を検出できることを示しています。新しい拡散テンソルイメージング法は、標準的な動的コントラスト増強3点法と同等の乳がん診断精度を示しました。この技術の主な利点は、動的造影MRIなどの既存のMRI方法と比較すると、DTIは外部造影剤の注射を必要としないため、完全に安全で非侵襲的であることです。

それはまた比較的速い方法であり、そして彼の臨床成績はホルモンの変化によって影響を受けません。この方法は、がん細胞の増殖による細胞性の増加を検出し、乳がんの検出、診断と治療、乳がんのモニタリング、前立腺や腎臓などの乳腺成分を持つ他の臓器のイメージングなど、乳房イメージングにおける重要な質問に答えるのに役立ちます。一般的に、この方法に不慣れな個人は、乳房DTIは、すべての実験パラメータの微調整を通じてスキャンプロトコルの最適化だけでなく、拡散テンソルパラメータの明確なパラメトリックマップを生成する生データセットの高度な処理ソフトウェアを必要とするため、我々は1840年から乳房の解剖学に乳房管系の本の図面に出くわしたときに、この方法のアイデアを持っていたと感じました2001年からのアトキン、同僚のレポートでMamm Reductorシステムの次元再構築と最近のコンピュータ抵抗は、2004年から堀に行く。

この方法の使用と意味は、乳房組織の評価と癌の検出を可能にする色分けされたパラメトリックマップに基づいているため、この方法の視覚的なデモンストレーションは重要です。この手順は、エドナ・フラン博士、マラ・シャピロ・ファインバーグ博士、ノーム・ニサン博士、ダヴ・ゴーゲル氏、そして私たちの2人の優れたMRI技術者、ファニア・タオ氏とホルスター氏によって実演されます。新しい乳房拡散テンソルイメージング法は、現在の標準的な動的造影乳房MRI法と比較して評価されるため、患者のいずれかの腕に静脈内カテーテルを挿入して造影剤を送達し、次に患者を乳房スキャンのために配置することから始めます。

患者は、両方の乳房が乳房コイルの両側の開口部に自由にぶら下がっている状態で、腹臥位で横たわっている必要があります。また、患者さんは快適に過ごすために、頭と首を枕に乗せておく必要があります。次に、患者に両腕を頭上に伸ばしてもらい、乳房の位置を確認します。

繰り返しになりますが、各乳房が中央に配置され、コイルの開口部内でできるだけ深くぶら下がっていることを確認してください。次に、自動注入ポンプを静脈内カテーテルに接続し、患者をスキャナーに移動してスキャンを続行します。パイロット画像を使用して、両方の乳房の位置を特定し、視野を決定し、その後に必要なスライスの数とスライスの厚さを決定し、腋窩と胸壁まで延長して両方の乳房を完全に覆います。

これら3つの実験パラメータは、すべてのスキャンシーケンスで一貫してください。次に、スキャナーのインターフェースコンピューターを使用して、胸と腋窩の両方を含む領域を見つけて、シミングボックスを定義します。次に、反復シミング戦略を適用して、陽子スペクトルの信号を観察しながら磁場を最適化します。

周波数を水の共振の中心に置き、次に脂肪の共振に周波数を集中させて、シミングを調整します。脂肪と水の信号を分離することにより、信号強度を最適化し、水の共振周波数を中心に照射周波数を形成する必要があります。これを機能させるには、加速度係数 2 の grappa を使用して、脂肪飽和のない高空間分解能で 2D 横 T 2 加重ターボ スピン エコー マルチスライス シーケンスを適用します。

表 1 に従って変数パラメータを設定します。次に、脂肪抑制スピンエコーDTIを行います。2 回再焦点化されたエコー平面イメージング シーケンスを使用して、再度、加速係数 2 の grpa を適用します。

スピンエコーDTIでは、次のパラメータを使用し、最も重要なものは紫色で強調表示されます。これには、エコー時間 te、空間分解能、拡散勾配方向の数、および勾配 B 値が含まれます。次に、フィールドマッピングシーケンスを適用して、エコープレーナーイメージングの幾何学的歪みを修正します。

desert と balaban で説明されている位相差画像を取得し、イメージング シーケンスに 2 つの異なる位相エコー時間を持つ 2D 横勾配エコー画像が含まれていることを確認し、位相と符号化方向が DTI シーケンスと同じであることを確認します。表 1 には、このイメージングシーケンスに使用する値もリストされています。次のステップは、脂肪抑制なしの3D高速グラディエントエコーシーケンスを使用し、3つのタイムポイント法に従って最適化されたパラメータを使用して、ダイナミックコントラスト強化プロトコルを適用することです。

パラメータ値については、表1を参照してください。2回目のプレコントラスト画像取得が終了する15秒前。コンピュータ制御の自動インジェクターで、造影剤を毎秒2ミリリットルで注入します。

この注入に続いて、同じ速度で送達されるフラッシュとして20ミリリットルの生理食塩水の自動注入が行われます。次に、注入後 7 つの固定時点で 7 つのシーケンシャル 3D データセットの記録を続けます。次に、T 2 加重イメージングに使用したのと同様の実験の詳細を使用して、2D 横方向の T 2 加重脂肪抑制ターボ スピン エコー マルチスライス シーケンスを作成します。

全体の検査時間は30.5分で、DTIシーケンスの所要時間は6分で、最初にデータセット全体をリモートワークステーションまたはパーソナルコンピューターに転送して画像の処理を開始します。次に、乳房拡散、テンソルイメージング、およびD-C-E-M-R-Iの分析に特化したプログラムでデータを開きます。ここでは、自作のソフトウェアパッケージがDTI画像処理のすべての手順で使用されます。

まず、乳房の外側の騒音レベルと、関心のある3つまたは4つの領域の残りの組織を評価します。それぞれ約 100 ピクセルです。ノイズレベルより上のピクセルの最大ノイズレベルを見つけます。

30 の勾配方向を使用して、60 個のスライスすべてにおける対称テンソル D の 6 つの拡散係数を計算します。staal tanner 方程式と非線形回帰フィッティング プログラムを使用します。次に、主成分解析を使用して、各ピクセルの対称拡散テンソルを対角化します。

このプロセスにより、ピクセルごとに 3 つの iGen ベクトルが生成され、楕円体の 3 つの直交 AE の拡散方向が定義されます。これらの値は、組織の拡散フレームと、指向性拡散係数を決定する対応する拡散固有値と一致します。次に、各ピクセルについて、3つのegen値の平均である見かけの拡散係数を計算します。

次に、Lambda 1とLambda 3のegen値の差である最大絶対反等方性指数を計算します。次に、分数反等方性指数を決定します。ピクセルごと。

値の範囲は、等方性拡散を示す 0 から、一方向の自由拡散を示す 1 までです。これらすべての計算を実行したら、ソフトウェアのグラフ作成機能を使用して、素数または最初の固有ベクトルVのベクトルマップを作成します。また、V 1の主な方向を示す3色のマップを作成し、それらをDTIソフトウェアコンストラクトの同じスライスのT 2加重画像に重ね合わせます。拡散テンソルイメージング、各スライスの各ピクセルのすべての拡散テンソルパラメータの値を表示するパラメトリックマップです。

次に、これらの値を同じスライスの T 2 つの重み付け画像に重ね合わせます。この方法がテストされ、若い健康なボランティアが実証されました。線維腺組織の比較的高い割合は、T 2 の重み付け画像で灰色の領域としてはっきりと見ることができます。

明るい部分は太っています。素拡散係数ラムダの方向は、ニップルを指すピクセルの大部分を示しています。予想通り、拡散テンソル係数の値は、ラムダ1からラムダ2、ラムダ3に減少しました。

これら3つの拡散係数を使用することで、平均拡散率、A DC、フラクショナル抗アトロピー、およびフラクショナル抗アトロピーが非常に一致していた最大抗アトロピーの計算が可能になりました。乳房悪性腫瘍の68人の患者がDTIプロトコルを使用してスキャンされました。拡散係数が最も高いラムダ1と、ラムダ1からラムダ3を引いた最大異方性のパラメトリックマップは、正常な乳房組織と比較してがん組織で有意に低く、乳がんの検出に最も効果的であることがわかりました。

これらの患者では、ラムダ1とラムダ1からラムダ3を引いた低い値の領域は、3つのタイムポイント法の色分けによって視覚化された動的コントラスト増強MRIでがんと特定された領域と並行しており、ラムダ1とラムダ1からラムダ3を引いた2番目のペアの画像は、その後ネオアジュバント化学療法治療を受けた患者に癌を示しています。ネオアジュバント化学療法が成功した後、手術前にDTIは組織の反応を特徴づけることができました。がん細胞を置き換える修復結合組織の存在を反映して拡散係数が大幅に増加していた拡散テンソルのシーケンシングおよびイメージング処理を習得すると、イメージングデータセットは数分で実行でき、乳房組織全体にわたる拡散パラメトリックマップが得られ、高感度で悪性腫瘍の検出が可能になります。

この手順を試行する際には、MRIスキャナーの最適化、フィールドの均一性、およびDTIプロトコルとイメージング処理の仕様への準拠を忘れないようにすることが重要です。この手順に続いて、DTIの結果を確認し、乳がん診断の精度を高めるために、ダイナミックコントラストエンハンスメントなどの他のMRI方法を実行できます。この技術は、研究者が正常な乳房組織の発達的側面とホルモン調節を調査し、悪性腫瘍の発症につながる乳房の初期の変化を特徴付ける道を開く可能性があります。

このビデオを見れば、高度なMRIスキャナー、説明されている取得および画像処理ツールにどのように適応し、実装するか、また、乳房びまん性テナルパラメトリックマップを評価し、乳房の悪性腫瘍を特定する方法について十分に理解できるはずです。