영구적인 뇌 허 혈에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 자기 공명 화상 진 찰 프로토콜

자기공명영상(MRI)은 ADC라고 하는 뇌 조직의 겉보기 확산 계수(Apparent Diffusion Coefficient)를 결정하여 급성 허혈성 뇌졸중을 감지할 수 있는 민감하고 구체적인 도구를 제공합니다. 허혈성 뇌졸중의 쥐 모델에서, 허혈성 병변 내 정량적 T1 및 T2 이완 시간의 반구 차이는 뇌졸중 발병 시점부터 시간이 지남에 따라 증가했다. 이러한 차이의 시간 종속성은 선형 함수에 의해 휴리스틱으로 설명되므로 뇌졸중 발병 시간에 대한 간단한 추정치를 제공합니다.

허혈성 병변 내에서 T1 및 T2 이완 시간이 증가한 조직의 부피도 선형적으로 증가하여 뇌졸중 타이밍을 위한 보완적인 방법을 제공합니다. 여기에서는 ADC를 사용하여 영구 국소 허혈의 초급성 단계에서 급성 허혈성 뇌졸중 조직을 설명하는 반자동 컴퓨터 루틴을 제시합니다. 허혈성 뇌졸중 조직 내에서도 확인된 상승된 이완 시간은 뇌졸중 발병 시간을 결정하는 데 사용됩니다.

체중이 300-400g인 수컷 Wistar 쥐를 사용하여 국소 허혈성 뇌졸중을 유발하기 위해 영구적인 중대뇌동맥 폐색을 시행했습니다. 수술 및 MRI 실험이 진행되는 동안 쥐는 안면 마스크를 통해 이소플루란으로 마취됩니다. 목을 절개한 후 기관이 노출되고 근육이 기관에서 분리됩니다.

상처는 총경동맥(Common Carotid Artery, CCA)으로 가는 길을 닦기 위해 확장됩니다. CCA는 옆에 있는 신경 다발을 피하면서 노출됩니다. 마이크로 훅은 CCA를 잡고 외부 경동맥인 ECA와 내부 경동맥인 ICA를 노출시키는 데 사용됩니다.

CCA의 순환은 수술실로 막혀 있습니다. ECA가 봉합됩니다. 경동맥체는 ICA에서 분리되고 ICA의 분기점은 폐색실이 삽입될 때 왼쪽 중대뇌동맥에 도달하여 차단되도록 하기 위해 위치합니다.

ICA 주변에 느슨한 봉합사가 도입됩니다. ICA에서는 클립이 봉합사보다 더 깊게 삽입됩니다. ECA는 외부 경동맥 주위에 묶여 있는 이중 매듭에 가깝게 유지됩니다.

ECA의 초과 부분은 ECA의 출혈을 방지하기 위해 소각됩니다. 폐색 스레드가 ECA에 삽입되고 ICA가 ECA에 정렬됩니다. 그런 다음 스레드가 클립까지 진행됩니다.

그런 다음 나사산이 ECA 내부로 계속 미끄러질 수 있도록 느슨한 봉합사를 조입니다. 그런 다음 클립을 제거하고 약 2cm가 삽입될 때까지 폐색 나사산을 더 전진시킵니다. 느슨한 매듭이 이중 매듭이 되도록 다른 매듭이 추가됩니다.

봉합사가 묶여 있고 견인기가 제거됩니다. 그런 다음 상처를 봉합합니다. 폐색 직후, 쥐는 이어버드와 바이트 블록을 사용하여 9.4 Tesla 자석 막대 중앙에 있는 요람에 고정됩니다.

이미징하는 동안 이소플루란 수치는 약 2%로 유지되고 온도는 쥐 몸통 아래에 놓인 물 가열 패드를 사용하여 섭씨 37도 가깝게 유지됩니다. 영상을 촬영하는 동안 호흡 속도와 직장 온도를 모니터링합니다. MRI 데이터는 폐색 후 최대 5시간 동안 수집되며 시간 간격으로 확산 텐서, CPMG T2 및 플래시 T1의 트레이스에 대한 12개의 일치 샘플링된 축 슬라이스가 획득됩니다.

염기서열 매개변수에 대한 자세한 내용은 원고에 나열되어 있습니다. 실험이 끝나면 쥐를 희생하고 Triphenyl Tetrazolium Chloride 또는 TTC 염색을 수행하여 쥐 뇌에 허혈이 있는지 확인합니다. TTC 염색에 대한 자세한 내용은 원고에 나와 있습니다.

MRI 데이터를 얻은 후, 다음으로 허혈성 조직을 감지하고 이완 측정 시그니처를 특성화하기 위한 반자동 방법을 개발하려고 했습니다. T2 이완은 모노 지수 붕괴로 모델링되었습니다. T2 맵은 에코 시간 차원을 따라 자연 알고리즘을 취하고 각 복셀에 선형 함수를 피팅하여 피팅되었습니다.

T1 이완은 평형 자화로 돌아가는 모노 지수로 모델링되었으며 이진 분필 방법을 사용하여 적합했습니다. ADC 맵은 B 값에 대한 신호의 모노 지수 손실을 가정하여 계산되었습니다. 모든 정량적 이미지가 준비되면 상호 ADC 맵을 사용하여 허혈성 조직을 식별할 수 있습니다.

이러한 맵은 상호 ADC가 비허혈성 조직의 중앙값 상호 ADC보다 1 중앙값 절대 편차를 초과하는 경우 조직이 허혈성으로 표시되도록 임계값을 설정했습니다. 이 프로세스는 자동적이고 객관적으로 수행될 수 있습니다. 허혈성 조직의 경계선을 정한 상태에서 각 관심 부피에서 T1 및 T2의 분포를 계산했습니다.

반대쪽 반구에서 T1 및 T2의 분포를 얻기 위해 허혈성 조직에 대한 관심 부피를 반영했습니다. 이 예에서 T1 및 T2 분포는 발병 후 시간이 지남에 따라 오른쪽으로 이동하는 것을 볼 수 있습니다. 시간에 따른 T1 및 T2 분포의 변화를 설명하기 위해 두 개의 서로 다른 매개변수를 사용합니다.

매개 변수 f는 다음과 같이 정의됩니다. 이것은 허혈성 병변에서 T1 또는 T2 값이 비정상적으로 높거나 낮은 복셀 분획의 휴리스틱 매개변수화를 제공합니다. T1 또는 T2 맵의 복셀은 높은 값, 낮은 값 또는 정상 값을 갖는 것으로 분류될 수

허혈성 병변에서 높은 T1 또는 T2 값은 관심 비허혈성 부피의 중앙값 T1 또는 T2보다 최대 1/2 초과한 값으로 정의되었습니다. F1은 T1 값이 높은 허혈성 복셀의 분율이고, F2는 T2 값이 높은 복셀의 분율입니다. 둘째, 높은 T1과 높은 T2를 모두 가진 ADC 식별된 허혈 조직 내 겹침의 부피가 계산되고 전체 뇌 부피로 정규화됩니다.

F1, F2 및 중첩 부피는 모든 측정 시간에서 모든 랫트에 대해 계산되었습니다. 그런 다음 선형 모델을 피팅하여 허혈 발병 시간을 역계산하는 데 별도로 사용되었습니다. 이를 통해 시작 시간의 불확실성을 계산할 수 있습니다.

이러한 불확실성은 선형 피팅에 대한 제곱 평균 제곱근 오차에 의해 매개변수화되었습니다. 확산 양성 뇌졸중 병변에서 모든 매개변수는 시간에 따라 선형적으로 증가했습니다. 그리고 제곱 평균 오차 막대에 따르면 당사 프로토콜은 30분의 정확도로 뇌졸중 시작 시간 추정치를 제공합니다.

T2 데이터가 T1보다 성능이 뛰어나고 시작 시간 결정을 위한 최상의 정확도는 상승된 T1 및 T2가 겹치는 볼륨에서 얻어지는 것이 일반적인 추세입니다. 비정상적인 T1 및 T2가 있는 영역은 허혈성 병변 내에 이질적으로 흩어져 있는데, 이는 허혈로 인한 병태생리학적 변화에 대한 이러한 정량적 MRI 매개변수의 민감도가 다르기 때문일 수 있습니다. 이는 정량적 MRI 매개변수가 조직 상태에 대한 정보일 수도 있음을 시사합니다. 여기에서는 뇌졸중 발병 시간을 상당히 정확하게 추정할 수 있는 MRI 프로토콜을 제시했으며, 이를 통해 영구 허혈 중 뇌 조직 상태에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

뇌졸중 발병 시간을 추정하기 위해 이완 시간을 정량화하는 것의 이점은 허혈성 병변 내에서 예상되는 자기장 변화를 포함하여 자기장 불균일성 및 양성자 밀도와 같은 기술적 요인으로 인한 내재적 변동에 둔감하다는 것입니다. 현재 프로토콜은 영구적 허혈에만 적용되며 논문에 제공된 MRI 데이터 수집 매개변수는 사용된 9.4 Tesla MRI 스캐너에만 해당된다는 점을 인식해야 합니다. 첨부된 논문의 이전 연구는 4.7 Tesla에서도 절차가 정확하다는 것을 보여줍니다.

전반적으로, 우리는 우리의 프로토콜이 항허혈 요법을 조사하는 연구를 포함한 전임상 뇌졸중 연구에 적용될 수 있다고 믿습니다.