Methodenartikel

Constructie en toepassing van cerebrale functionele regio-gebaseerde cerebrale bloedstroomatlas met behulp van magnetische resonantiebeeldvorming - arteriële spin-labeling

DOI:

10.3791/66853

⸱

31 mei 2024

 ,  , 
1Department of Radiology, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 2Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

In dit artikel

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deze studie integreerde magnetische resonantiebeeldvorming - arteriële spin-labelafbeeldingen om de cerebrale bloedstroom (CBF) -atlas af te leiden voor cerebrale functionele regio's. Het vergelijken van typische CBF-atlassen voor gezonde en chronische cerebrale ischemie bracht significante verschillen aan het licht in regionale CBF-verdelingen, waardoor snelle, niet-invasieve beoordelingen van functionele CBF mogelijk zijn om te helpen bij de diagnose en evaluatie van therapieën.

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Cerebrale aandoeningen vereisen vaak nauwkeurige diagnose en monitoring, waardoor geavanceerde beeldvormingstechnieken nodig zijn. De huidige modaliteiten detecteren vroege tekenen van omkeerbare weefselbeschadiging mogelijk niet adequaat, wat de noodzaak onderstreept van innovatieve diagnostische hulpmiddelen die veranderingen in de cerebrale bloedstroom (CBF) met hoge specificiteit en gevoeligheid kunnen kwantificeren. Deze studie integreert driedimensionale arteriële spin-labeling (3D-ASL) met structurele MRI om uitgebreide CBF-atlassen te ontwikkelen die alle belangrijke functionele regio's van de hersenen bestrijken. Deze innovatieve methodologie voor magnetische resonantiebeeldvorming - arteriële spinlabeling (MRI-ASL) biedt een snelle en niet-invasieve manier om regiospecifieke CBF te kwantificeren en biedt een gedetailleerd beeld van CBF-niveaus in verschillende functionele regio's. De vergelijking tussen patiënten met chronische cerebrale ischemie (CCI) en gezonde proefpersonen onthulde een significant verminderde CBF in de cerebrale functionele regio's in de geconstrueerde CBF-atlassen voor de eerste. Deze benadering maakt niet alleen de efficiënte identificatie van CCI mogelijk door gelijktijdige dalingen in CBF in kritieke gebieden ten opzichte van gezonde verdelingen te analyseren, maar maakt het ook mogelijk om de behandelingsresponsen en de voortgang van de revalidatie te volgen door middel van longitudinale CBF-atlassen. De CBF-atlas die met behulp van de MRI-ASL-techniek is ontwikkeld, is een nieuwe stap voorwaarts op het gebied van cerebrale diagnostiek en patiëntenzorg. Door regionale CBF-niveaus te vergelijken met normatieve normen, verbetert deze methode de diagnostische mogelijkheden, waardoor clinici gepersonaliseerde zorg kunnen bieden aan patiënten met cerebrale aandoeningen.

Inleiding

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Op het gebied van neuroimaging blijft de zoektocht naar nauwkeurige, niet-invasieve hulpmiddelen om de hersenfunctie en pathologie te beoordelen van het grootste belang. Onder deze is de cerebrale bloedstroom (CBF) een essentiële indicator, die de metabolische eisen en de gezondheidstoestand vanhersenweefsel weerspiegelt1. Traditionele benaderingen brengen vaak empirische beoordelingen met zich mee, waarbij sterk wordt vertrouwd op de expertise van clinici om beelden te interpreteren en pathologische veranderingen te onderscheiden2. Vooruitgang in magnetische resonantiebeeldvorming (MRI) technieken, met name arteriële spin labeling (ASL)3, biedt echter een veelbelovende weg om CBF met grotere nauwkeurigheid en objectiviteit te kwantificeren 4,5.

Deze studie presenteert een baanbrekende methodologie die driedimensionale ASL (3D-ASL) integreert met structurele MRI om een uitgebreide CBF-atlas te construeren over cerebrale functionele regio's6. Door gebruik te maken van deze nieuwe benadering kunnen clinici niet alleen een globaal perspectief van CBF verkrijgen, maar zich ook verdiepen in specifieke functionele gebieden, waardoor een genuanceerd begrip van cerebrale perfusiepatronen mogelijkwordt7,8. Deze verbetering van de resolutie is een direct gevolg van de technologische vooruitgang in beeldvormingsapparatuur in plaats van het gebruik van geïnterpoleerde voxels. Het is vermeldenswaard dat de meeste reguliere MRI-apparaten die tegenwoordig op de markt verkrijgbaar zijn, doorgaans een beeldvormingsprecisie bieden die beter is dan 1.5 mm9. Deze vooruitgang in de beeldvormingstechnologie heeft de weg vrijgemaakt voor gedetailleerdere en nauwkeurigere CBF-beoordelingen. Dit vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving ten opzichte van conventionele beeldvorming, die vaak niet de resolutie heeft om subtiele veranderingen in CBF te detecteren die verband houden met pathologieën in een vroegstadium10.

De oorsprong van deze methodologie ligt in de noodzaak om de diagnostische uitdagingen aan te pakken die worden veroorzaakt door cerebrale aandoeningen, waaronder chronische cerebrale ischemie (CCI) en andere neurologische aandoeningen 11,12. Deze omstandigheden vereisen nauwkeurige en tijdige beoordelingen om therapeutische interventies effectief te begeleiden13,14. Door CBF-atlassen tussen gezonde personen en patiënten met CCI te vergelijken, onthult deze studie significante verschillen in regionale CBF-verdelingen, en biedt het inzicht in ziektepathologie en mogelijke behandelingsmogelijkheden.

Het nut van deze MRI-ASL-benadering gaat verder dan de diagnose en omvat therapeutische evaluatie en monitoring van ziekteprogressie15. Longitudinale CBF-atlassen zijn veelbelovend bij het volgen van behandelingsreacties en revalidatieresultaten, en bieden clinici onschatbare hulpmiddelen voor gepersonaliseerd patiëntbeheer. Bovendien kan het vermogen om subtiele CBF-veranderingen te onderscheiden dienen als een vroege biomarker voor dreigende weefselafwijkingen, waardoor proactieve interventies mogelijk worden om neurologische schade te beperken voordat deze onomkeerbaarwordt16.

Hoewel deze methodologie een geavanceerd hulpmiddel is, verdienen verschillende manieren voor verfijning en uitbreiding het overwegen waard. Het standaardiseren van scanprotocollen, CBF-normalisatietechnieken en het samenstellen van gezonde CBF-atlassen met meerdere onderwerpen zijn cruciale stappen in de richting van het verbeteren van de diagnostische nauwkeurigheid en klinische bruikbaarheid. Gezamenlijke inspanningen op het gebied van verschillende cerebrale pathologieën zijn essentieel om deze aanpak te valideren en te verfijnen voor wijdverbreide klinische acceptatie.

Deze studie introduceert een nieuwe benadering waarbij MRI-afgeleide CBF-atlassen clinici diepgaande inzichten bieden in de cerebrale functie en pathologie. Door de kloof tussen beeldvormingsgroep en klinische interpretatie te overbruggen, heeft deze methodologie het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de diagnose en het beheer van een groot aantal neurologische aandoeningen, en een toekomst van precisiegeneeskunde in te luiden die is afgestemd op de unieke behoeften van elke patiënt.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deze studie werd goedgekeurd door de Institutional Review Board van het Beijing Dongzhimen Hospital, Beijing, China. Een MRI-scanner werd gebruikt met gepulseerde ASL (PASL) sequentie op basis van turbo gradient spin echo (TGSE) voor 3D arteriële spin labeling (3D-ASL) met de volgende parameters: TR 4000 ms, TE 25 ms, bolusduur 700 ms, inversietijd 1990 ms. De softwaretools die in dit onderzoek zijn gebruikt, staan vermeld in de Materiaaltabel.

1. Gegevensverzameling en -voorbereiding

OPMERKING: De variantie in parameters blijft onaangetast door de onderzoeksaanpak. Zowel DICOM- als NIFTI-formaten worden gebruikt voor het opslaan van digitale medische beeldvormingsgegevens, waarbij DICOM de gebruikelijke uitvoer is van apparaten voor klinische beeldvorming. Het NIFTI-formaat heeft echter vaak de voorkeur vanwege het rekengemak bij onderzoeksactiviteiten. Het omzetten van DICOM naar NIFTI is een eenvoudige en gangbare praktijk17. In deze studie werden authentieke DICOM-gegevens verzameld en geconverteerd naar NIFTI-formaat. De gegevens werden verkregen met behulp van een MRI-scanner van 1,5 Tesla. In het registratieproces van kruisbeelden van deze studie werd voornamelijk de FLAIR-sequentie (Fluid-attenuated inversion recovery) gebruikt en gefuseerd met CBF-beelden. De CBF Atlas-tool (Table of Materials) die in dit onderzoek is gebruikt, is commerciële software.

  1. Kopieer gegevens naar de aangewezen werkmap.
    1. Kopieer alle NIFTI-gegevens naar een aangepaste werkmap.
      OPMERKING: De werkmap is hetzelfde in het besturingssysteem en MATLAB. Het onderzoek volgt de oriëntatiestandaard Right Anterior Superior (RAS).
    2. Ga naar de map met de gegevens in de huidige werkmap van MATLAB en gebruik de niftiread-functie om AIR-gegevens in de werkruimte te laden. Gebruik de maatfunctie om de afmetingen van de FLAIR-reeks te controleren. Roep het commando Flair_Slice aan om de FLAIR-reeks weer te geven (zoals weergegeven in afbeelding 1). Gebruik de specifieke commando's als volgt:
      FLAIR_XLF = niftiread('FLAIR_XFL.nii');
      Maat(FLAIR_XLF)
      Flair_Slice, lid FLAIR_XLF);
    3. Zie afbeelding 1 voor een afbeelding van de interactieve grafische gebruikersinterface (GUI) voor de FLAIR-sequentie. Gebruik de schuifbalk aan de onderkant om snel door de verschillende sequenties te bladeren.
  2. Bekijk snel beelden van CBF.
    1. Gebruik de niftiread-functie om CBF-gegevens in de werkruimte te laden. Gebruik de groottefunctie om de afmetingen van de CBF-reeks te controleren. Roep het commando CBF_Slice aan om view de CBF-sequentie (zoals weergegeven in afbeelding 2). Gebruik de specifieke commando's als volgt:
      CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii');
      Maat(CBF_XLF)
      CBF_Slice, lid CBF_XLF);
    2. Zie Afbeelding 2 voor een interactieve GUI-schermafbeelding van de CBF-sequentie. Gebruik de schuifbalk aan de onderkant om snel door de verschillende sequenties te bladeren.
      OPMERKING: In figuur 2 is het CBF-waardebereik meestal 0-120 ml/100 g/min. Figuur 2 gebruikt een kleurenkaart om verschillende CBF-niveaus in verschillende kleuren weer te geven.

2. Segmentatie van cerebrale functionele regio's uit de FLAIR-sequentie

OPMERKING: De FLAIR-sequentie dient zowel als structurele beeldvorming als biedt uitstekende pathologische diagnostische mogelijkheden. Daarom heeft het samensmelten van FLAIR met CBF een belangrijke diagnostische waarde in klinieken. Deze studie segmenteert belangrijke cerebrale functionele regio's uit de FLAIR-sequentie.

  1. Roep in de werkruimte de functie FLAIR_Segment aan en voer het vooraf getrainde 3D-U-Net-gebaseerde beeldsegmentatieprogramma uit om automatisch triplanaire weergaven van segmentatie van cerebrale functionele regio's te genereren, zoals weergegeven in afbeelding 3. Elke kleur in figuur 3 vertegenwoordigt een afzonderlijk functioneel gebied.
  2. Voor real-time inspectie van verschillende cerebrale functionele regio's, gebruik de dradenkruisinteractie (Figuur 3). Klik en sleep het midden van het dradenkruis voor een willekeurig 3D-onderzoek van de gereconstrueerde hersenanatomie.
    OPMERKING: De GUI in Afbeelding 3 maakt het ook mogelijk om het grijswaardenintensiteitsbereik, contrast en helderheid van de triplanaire weergaven aan te passen.
  3. Druk en sleep de linkermuisknop over een willekeurig deel van de afbeeldingen voor real-time wijziging van de helderheid en contrastniveaus. Laat de muisknop los om de aanpassingen te bevestigen en af te ronden.

3. Triplanaire weergaven van CBF-verdeling over cerebrale functionele regio's

OPMERKING: Het onderzoeken van de CBF-verdeling over verschillende cerebrale functionele regio's vergemakkelijkt nauwkeurige klinische beoordelingen van de toestand van de patiënt. Onder het functionele regiokader uit figuur 3 maakt het opnemen van de exacte CBF-waarden uit de CBF-sequentie en het presenteren ervan in triplanaire weergaven een uitgebreide inspectie door de arts mogelijk.

  1. Roep de functie CBF_triplanar aan om de triplanaire GUI-weergave te genereren die wordt weergegeven in figuur 4, waarbij de ruimtelijke verdeling van CBF over functionele regio's wordt weergegeven. Verplaats het dradenkruis om onderzoek naar de CBF-verdeling in interessegebieden mogelijk te maken.
  2. Klik op de knop Gegevenstips in de rechterbovenhoek van de GUI om de CBF-waarden op elke positie weer te geven.
  3. Druk en sleep de linkermuisknop over een willekeurig deel van de afbeeldingen voor real-time wijziging van de helderheid en contrastniveaus. Laat de muisknop los om de aanpassingen te bevestigen en af te ronden.

4. CBF-atlas over de belangrijkste cerebrale functionele regio's

OPMERKING: Het normaliseren van de CBF-waarschijnlijkheidsverdelingen over verschillende functionele regio's genereert de CBF-atlas voor cerebrale functionele regio's, die de CBF-niveaus uitdrukt over de cerebrale functionele regio's van de proefpersoon.

  1. Roep de functie CBF_Atlas aan om de ruimtelijke CBF-verdeling zoals weergegeven in figuur 4 om te zetten in een CBF-atlas (zoals weergegeven in figuur 5).
    OPMERKING: In figuur 5 vertegenwoordigt de x-as verschillende cerebrale functionele regio's en de y-as vertegenwoordigt verschillende CBF-niveaus; De verschillende kleuren geven verschillende waarschijnlijkheidsniveaus aan (hoe roder de kleur, hoe meer voxels er aanwezig zijn).
  2. Klik op de knop In-/uitzoomen in de rechterbovenhoek van de GUI die wordt weergegeven in afbeelding 5 om gedeeltelijke afbeeldingen te schalen.
    OPMERKING: De curve in figuur 5 verbindt de gemiddelde CBF over de regio's heen.

5. Significante verschillen in CBF_Atlas tussen gezonde proefpersonen en CCI-patiënten

OPMERKING: Met behulp van hetzelfde proces dat in de rubrieken 1-4 wordt beschreven, kunnen de gemiddelde CBF-waarden over verschillende cerebrale functionele regio's worden verkregen voor CCI-patiënten.

  1. Gebruik de functie CBF_Compare om een vergelijkende grafiek van de CBF-curve te genereren van een gezonde proefpersoon versus een CCI-patiënt (Figuur 6).
  2. Let op de significante verschillen tussen de CBF-curve van de patiënt (gekleurd in zwart) en de gezonde curve (gekleurd in rood) (Figuur 6). Identificeer de functionele regio's met meer uitgesproken CBF-dalingen bij de patiënt. Integreer stap 3.3 en onderzoek opnieuw de regio's waar de patiënt slechter presteerde in vergelijking met de andere regio's.
    OPMERKING: Stap 3.3 maakt het mogelijk om de CBF-niveaus van de patiënt in een driedimensionale ruimte te bekijken, wat betekent dat artsen de triplanaire GUI-weergave kunnen gebruiken die wordt weergegeven in figuur 4 om de CBF op elke positie van de patiënt te onderzoeken. Hier varieert de mate van CBF-afname op verschillende locaties voor CCI-patiënten. Artsen kunnen figuur 4 opnieuw bekijken om zich te concentreren op hersengebieden met een significante CBF-afname.
  3. Gebruik de pictogrammen in de rechterbovenhoek van de GUI (Afbeelding 5) om toegang te krijgen tot functies zoals uitzoomen, inzoomen, terugkeren naar de algemene weergave en het markeren van de coördinaten van de geselecteerde pixel.
    OPMERKING: Met behulp van hetzelfde principe kunnen de resultaten van voor en na de behandeling van dezelfde patiënt ook worden vergeleken met behulp van de benadering in figuur 6 om de klinische werkzaamheid in de loop van de tijd te evalueren.

Resultaten

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit onderzoek maakt gebruik van daadwerkelijke patiëntgegevens die zijn verkregen met behulp van een 1,5 T MRI-scanner om de kwantificering van de cerebrale bloedstroom (CBF) en de atlasconstructiemethodologie te valideren. De voorbewerkingsstappen omvatten structurele FLAIR-afbeeldingen (Figuur 1), CBF-afbeeldingen (Figuur 2) en triplanaire gefuseerde afbeeldingen (Figuur 3 en Figuur 4).

Cerebrale functionele regio's werden gesegmenteerd op basis van FLAIR-scans met behulp van een vooraf getraind deep learning-model (Figuur 3). De ASL-CBF-beelden werden vervolgens geregistreerd om uit te lijnen met de FLAIR-ruimte. Het samensmelten van de regiolabels met bijbehorende CBF-waarden genereerde triplanaire weergaven die CBF-verdeling over gesegmenteerde gebieden vertonen (Figuur 4).

Verdere verwerking construeerde een CBF-atlas voor de gezonde proefpersoon (Figuur 5) en CCI-patiënt (Figuur 6). De x-as geeft regio's aan, de y-as geeft CBF-niveaus aan en de kleurintensiteit geeft de waarschijnlijkheid weer. De curve geeft de gemiddelde regionale CBF aan. Vergelijking van de twee CBF-atlassen onthulde een significant verminderde CBF in alle cerebrale functionele regio's bij de CCI-patiënt versus de gezonde proefpersoon.

Deze techniek maakte met succes onderscheid tussen normale en abnormale CBF-verdeling op wereldwijde en regionale resolutieniveaus. De constructie van 3D cerebrale functionele regio's CBF-atlassen op basis van MRI-ASL-beeldvorming biedt een aanzienlijk potentieel voor geassisteerde diagnose van verschillende cerebrale pathofysiologieën.

figure-results-1
Figuur 1: Interactieve grafische gebruikersinterface voor FLAIR slice view. De afbeelding toont de GUI voor het bekijken van FLAIR slices. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figure-results-2
Figuur 2: Interactieve grafische gebruikersinterface voor CBF slice view. De afbeelding toont de GUI voor het bekijken van CBF-segmenten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figure-results-3
Figuur 3: Segmentatie van cerebrale functionele regio's op basis van FLAIR-beeldvormingssequentie. Extractie van cerebrale functionele regio's en triplanaire weergaven op basis van FLAIR-sequentie. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figure-results-4
Figuur 4: Triplanaire weergaven van de ruimtelijke verdeling van CBF over cerebrale functionele regio's. Triplanaire weergaven die de CBF-verdeling over cerebrale regio's weergeven. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figure-results-5
Figuur 5: Cerebrale functionele regio's CBF-atlas. CBF-atlas geconstrueerd door de kansverdeling van regiospecifieke CBF-niveaus. Deze studie maakt gebruik van een veelgebruikte segmentatie van 32 regio's. Deze regio's omvatten achtergrond, linker cerebrale witte stof, linker hersenschors, linker laterale ventrikel, linker inferieure laterale ventrikel, linker cerebellum witte stof, linker cerebellum cortex, linker thalamus, linker kaudaat, linker putamen, linker pallidum, derde ventrikel, vierde ventrikel, hersenstam, linker hippocampus, linker amygdala, linker accumbensgebied, linker ventrale DC, rechter cerebrale witte stof, rechter hersenschors, rechter laterale ventrikel, rechter inferieure laterale ventrikel, rechter cerebellum witte stof, rechter cerebellum cortex, rechter thalamus, rechter caudaat, rechter putamen, rechter pallidum, rechter hippocampus, rechter amygdala, rechter accumbensgebied en rechter ventrale DC. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figure-results-6
Figuur 6: Vergelijking van cerebrale functionele regio's CBF-atlas. Vergelijking onthult significant verminderde CBF in cerebrale functionele regio's bij een CCI-patiënt versus een gezonde proefpersoon. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Discussie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De belangrijkste stappen (secties 3 en 4) vormen de basis voor de constructie van de CBF-atlas, waarbij de CBF-verdeling over cerebrale functionele regio's wordt gekwantificeerd. Stap 4.2 bakent expliciet CBF-niveaus af voor elk hersengebied, waarmee een nieuwe techniek wordt ontwikkeld. Dit geeft artsen niet alleen een globaal beeld van CBF van patiënten, maar ook kwantitatieve metingen van individuele functionele regio's. Stap 5.1 toont aan dat de CBF-atlas een substantiële klinische diagnostische bruikbaarheid heeft die CCI onderscheidt van gezonde controles.

Verschillende technische verfijningen zouden dit veelbelovende protocol kunnen verbeteren, voornamelijk door gebruik te maken van MRI-ASL-beeldvorming. Er is standaardisatie nodig met betrekking tot scannauwkeurigheid, CBF-normalisatie en synchronisatie van structurele en CBF-beelden. Bovendien rechtvaardigt het construeren van een gezonde CBF-atlas met meerdere proefpersonen als diagnostische basislijn via uitgebreide cohorten verder onderzoek. Het verzamelen van CBF-atlaspatronen in verschillende cerebrale pathofysiologieën door middel van klinische samenwerkingen vertegenwoordigt ook belangrijk toekomstig werk.

Een huidige beperking is dat CBF, hoewel van onschatbare waarde, niet de enige biomarker is voorhersenaandoeningen18,19. Het integreren van andere vitale klinische markers zoals gefosforyleerd tau-eiwit (p-tau) in cerebrospinale vloeistof, elektro-encefalografie (EEG) en cerebrale stofwisselingssnelheden (bijv. glucosestofwisseling) zou de diagnostiek kunnen verbeteren.

Het nauwkeurig berekenen van de CBF-verdeling voor elk functioneel hersengebied en het presenteren ervan in de vorm van een atlas vereist het afstemmen van functionele structurele beeldvorming van de hersenen met CBF-sequenties in de driedimensionale ruimte en het berekenen van de CBF-verdeling voor elk gebied. Deze inspanning vertegenwoordigt de belangrijkste innovatie van onze studie. De resulterende CBF-atlas, waarbij de x-as de functionele regio's van de hersenen vertegenwoordigt en de y-as de CBF-verdeling voor elke regio weergeeft, maakt het mogelijk om de resultaten voor en na de behandeling bij patiënten te vergelijken en maakt kwantitatieve vergelijkingen mogelijk tussen gezonde en zieke groepen20. Dit maakt de beoordeling van CBF nauwkeuriger (waardoor een nauwkeurige vergelijking van de CBF-verdeling over regio's mogelijk is) in plaats van te vertrouwen op ervaringsoordeel21.

Bovendien biedt het potentieel van longitudinale CBF-atlassen om de werkzaamheid van behandelingen te monitoren en de progressie van neurologische aandoeningen in de loop van de tijd te volgen, een veelbelovende weg voor gepersonaliseerde geneeskunde. Door een basislijn vast te stellen van de CBF-distributie binnen gezonde cerebrale functionele regio's, kunnen clinici de impact van therapeutische interventies nauwkeuriger meten en weloverwogen beslissingen nemen met betrekking tot patiëntenzorg.

Concluderend is de ontwikkeling van de CBF-atlas met behulp van MRI-ASL-beeldvorming een veelbelovende stap in de richting van het verbeteren van het diagnostische en therapeutische landschap voor cerebrale aandoeningen. Deze techniek heeft het potentieel om bij te dragen aan een beter begrip van de dynamiek van de cerebrale bloedstroom en kan de ontwikkeling van benaderingen van precisiegeneeskunde ondersteunen die gericht zijn op het afstemmen van interventies op basis van de cerebrale perfusiepatronen van de individuele patiënt. Toekomstige richtingen voor dit onderzoek zijn onder meer het verfijnen van de methodologie, het standaardiseren van protocollen en het uitbreiden van klinische validaties om het potentieel van CBF-atlassen in de neurologie en daarbuiten volledig te realiseren.

Openbaarmakingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De softwaretool CBF Atlas V1.0 is een product van Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. De intellectuele eigendomsrechten van deze softwaretool behoren toe aan het bedrijf. De auteurs hebben geen belangenconflicten te melden.

Dankbetuigingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deze studie kreeg aanzienlijke steun en hulp bij het modelleren van de R&D-afdeling van Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd., Beijing, China.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
CBF AtlasIntelligent EntropyCBF Atlas V1.0Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.
Modellering voor Schildklierziekte
MATLABMathWorks2023BComputeren en visualisatie
MRI-apparaatSiemensAmria 1.5 TMRI-scanner

Referenties

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Rodriguez, G., et al. Regional cerebral blood flow in chronic stroke patients. Stroke. 24 (1), 94-99 (1993).
  2. Kwok, C. H. R., et al. Cognition and cerebral blood flow after extracranial carotid revascularization for carotid atherosclerosis: A systematic review. Clin Ther. 45 (11), 1069-1076 (2023).
  3. Togao, O., et al. Arterial spin labeling-based MR angiography for cerebrovascular diseases: Principles and clinical applications. J Magn Reson Imaging. , (2023).
  4. Haidar, H., Majzoub, R. E., Hajeer, S., Abbas, L. A. Arterial spin labeling (ASL-MRI) versus fluorodeoxyglucose-PET (FDG-PET) in diagnosing dementia: a systematic review and meta-analysis. BMC Neurol. 23 (1), 385(2023).
  5. Xu, Y., Tan, G., Chen, D., Liu, J., Zhou, Z., Liu, L. Arterial spin labeling perfusion MRI applications in drug-resistant epilepsy and epileptic emergency. Acta Epileptol. 5, 23(2023).
  6. Xie, H., et al. Abnormalities of cerebral blood flow and the regional brain function in Parkinson's disease: a systematic review and multimodal neuroimaging meta-analysis. Front Neurol. 14, 1289934(2023).
  7. Tenberg, A., et al. Dysautonomia and activity in the early stroke recovery period. Neurol Sci. 45 (6), 2505-2521 (2024).
  8. Joshi, D., Prasad, S., Saini, J., Ingalhalikar, M. Role of arterial spin labeling (ASL) images in Parkinson's disease (PD): A systematic review. Acad Radiol. 30 (8), 1695-1708 (2023).
  9. Mohamed, A. Z., Kwiatek, R., Fante, P. D., Calhoun, V. D., Lagopoulos, J., Shan, Z. Y. Functional MRI of the brainstem for assessing its autonomic functions: From imaging parameters and analysis to functional atlas. J Magn Reson Imaging. , (2024).
  10. Vanherle, L., Matuskova, H., Don-Doncow, N., Uhl, F. E., Meissner, A. Improving cerebrovascular function to increase neuronal recovery in neurodegeneration associated to cardiovascular disease. Front Cell Dev Biol. 8, 53(2020).
  11. Fujimura, M., Tominaga, T. Significance of cerebral blood flow analysis in the acute stage after revascularization surgery for Moyamoya disease. Neurol Med Chir (Tokyo). 55 (10), 775-781 (2015).
  12. Østergaard, L., et al. The role of the microcirculation in delayed cerebral ischemia and chronic degenerative changes after subarachnoid hemorrhage. J Cereb Blood Flow Metab. 33 (12), 1825-1837 (2013).
  13. Mankoo, A., et al. The role of the autonomic nervous system in cerebral blood flow regulation in stroke: A review. Auton Neurosci. 246, 103082(2023).
  14. Yang, X., Qiang, Q., Li, N., Feng, P., Wei, W., Hölscher, C. Neuroprotective mechanisms of glucagon-like peptide-1-based therapies in ischemic stroke: An update based on preclinical research. Front Neurol. 13, 844697(2022).
  15. Ho, M. -L. Arterial spin labeling: Clinical applications. J Neuroradiol. 45 (5), 276-289 (2018).
  16. Sforza, M., Bianchini, E., Alivernini, D., Salvetti, M., Pontieri, F. E., Sette, G. The impact of cerebral vasomotor reactivity on cerebrovascular diseases and cognitive impairment. J Neural Transm (Vienna). 129 (11), 1321-1330 (2022).
  17. Elhadad, A., Jamjoom, M., Abulkasim, H. Reduction of NIFTI files storage and compression to facilitate telemedicine services based on quantization hiding of downsampling approach. Sci Rep. 14 (1), 5168(2024).
  18. Gonzalez-Ortiz, F., Kac, P. R., Brum, W. S., Zetterberg, H., Blennow, K., Karikari, T. K. Plasma phospho-tau in Alzheimer's disease: towards diagnostic and therapeutic trial applications. Mol Neurodegener. 18 (1), 18(2023).
  19. Magliozzi, R., et al. CSF parvalbumin levels reflect interneuron loss linked with cortical pathology in multiple sclerosis. Ann Clin Transl Neurol. 8 (5), 534-547 (2021).
  20. Kawano, H., et al. Aging and sex differences in brain volume and cerebral blood flow. Aging Dis. , (2023).
  21. Jia, R., Solé-Guardia, G., Kiliaan, A. J. Blood-brain barrier pathology in cerebral small vessel disease. Neural Regen Res. 19 (6), 1233-1240 (2023).

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Cerebral Blood FlowArterial Spin LabelingFunctional Brain RegionsCBF AtlasMagnetic Resonance ImagingChronic Cerebral IschemiaRegion Specific CBFBrain DisordersNoninvasive ImagingLongitudinal CBF Atlas

Gerelateerde artikelen