Obrazowanie strukturalnego rezonansu magnetycznego człowieka w wysokiej rozdzielczości in vivo i post mortem

Summary

Tutaj prezentujemy protokół do określenia minimalnej liczby obrazów, które musiały zostać zarejestrowane i uśrednione, aby rozwiązać struktury podkorowe i sprawdzić, czy poszczególne warstwy LGN mogą być rozwiązane przy braku szumu fizjologicznego.

Abstract

Głównym celem tego badania było przetestowanie granic rozdzielczości strukturalnego rezonansu magnetycznego mózgu poddanego sekcji zwłok w porównaniu z żywymi ludzkimi mózgami. Rozdzielczość strukturalnego rezonansu magnetycznego in vivo jest ostatecznie ograniczona przez szum fizjologiczny, w tym pulsację, oddychanie i ruchy głowy. Chociaż sprzęt do obrazowania jest stale ulepszany, nadal trudno jest rozdzielić struktury w skali milimetrowej. Na przykład pierwszorzędowe szlaki czuciowe wzrokowe synapsują się w jądrze kolankowatym bocznym (LGN), jądrze przekaźnikowym wzrokowym i kontrolnym we wzgórzu, które zwykle jest zorganizowane w sześć przeplatających się warstw jednoocznych. Badania neuroobrazowe nie były w stanie wiarygodnie rozróżnić tych warstw ze względu na ich niewielkie rozmiary, które mają mniej niż 1 mm grubości.

Granica rozdzielczości strukturalnego rezonansu magnetycznego w mózgu przeprowadzonym pośmiertnie została przetestowana przy użyciu wielu obrazów uśrednionych przez długi czas (~24 godziny). Celem było sprawdzenie, czy możliwe jest rozdzielenie poszczególnych warstw LGN przy braku szumu fizjologicznego. Sekwencję impulsów ważoną gęstością protonów (PD)¹ o różnej rozdzielczości i innych parametrach wykorzystano w celu określenia minimalnej liczby obrazów niezbędnych do zarejestrowania i uśrednienia w celu wiarygodnego rozróżnienia LGN i innych obszarów podkorowych. Wyniki porównano również z obrazami uzyskanymi w żywych ludzkich mózgach. Osoby badane in vivo były skanowane w celu określenia dodatkowego wpływu szumu fizjologicznego na minimalną liczbę skanów PD potrzebnych do różnicowania struktur podkorowych, przydatnych w zastosowaniach klinicznych.

Introduction

Celem tego badania było przetestowanie granic rozdzielczości strukturalnego rezonansu magnetycznego przy braku szumu fizjologicznego. Obrazy ważone gęstością protonów (PD) uzyskano w mózgu pośmiertnym przez długi czas (dwie sesje ~ 24 godziny) w celu określenia minimalnej liczby obrazów, które należało zarejestrować i uśrednić, aby rozwiązać struktury podkorowe. Dla porównania, obrazy ważone PD uzyskano również u żywych ludzi w ciągu kilku sesji. W szczególności celem było ustalenie, czy w najlepszym przypadku możliwe byłoby rozdzielenie wszystkich sześciu pojedynczych warstw ludzkiego LGN, które mają grubość około 1 mm (ryc. 1).

Ryc. 1. Warstwy jądra bocznego ludzkiego genikulatu. Schemat struktury laminarnej LGN. Warstwy magnokomórkowe (M) składają się z większego rozmiaru komórek neuronalnych i mniejszej gęstości komórek, które są odpowiedzialne za rozwiązywanie ruchu i konturów kursu (warstwy 1-2, przedstawione jako ciemnoszare). Warstwy parwokomórkowe (P) składają się z mniejszych rozmiarów komórek neuronalnych i większej gęstości komórek, które są odpowiedzialne za rozdzielanie drobnych kształtów i kolorów (warstwy 4-6, przedstawione jako jasnoszare). Podziałka liniowa 1 mm. Rysunek oparty na barwionym ludzkim LGN ¹².

Rozdzielczość przestrzenna w MRI jest poprawiana, gdy zwiększa się rozmiar matrycy, a pole widzenia (FOV) i grubość warstwy są zmniejszane. Jednak zwiększona rozdzielczość zmniejsza stosunek sygnału do szumu (SNR), który jest proporcjonalny do głośności wokseli. SNR jest również proporcjonalny do pierwiastka kwadratowego z liczby pomiarów. U żywych ludzi, chociaż wiele obrazów można uzyskać w kilku oddzielnych sesjach obrazowania, ostateczna rozdzielczość jest ograniczona przez szumy fizjologiczne, takie jak oddychanie, pulsacje krążenia i ruchy głowy.

Skany ważone PD o wysokiej rozdzielczości (0,35 mm w samolocie) ważone PD. Skany PD zwiększają szary i biały kontrast we wzgórzu¹ i dają obrazy, które minimalizują efekty T₁ i T₂. Jego obraz jest zależny od gęstości protonów w postaci wody oraz makrocząsteczek, takich jak białka i tłuszcze w objętości obrazowania. Zwiększona liczba protonów w tkance powoduje jaśniejszy sygnał na obrazie ze względu na wyższą podłużną składową namagnesowania².

Skany ważone PD zostały zebrane, ponieważ zapewniają one wyższy kontrast struktur podkorowych z otaczającą tkanką. Inne kontrasty, takie jak obrazy T1 i T2-zależne, powodują trudności w nakreśleniu struktur podkorowych, takich jak LGN, ze względu na mniejsze współczynniki kontrastu do szumu, jak określono ƒ ^1,3.

Podobnie, wcześniejsze badania wykazały, że obrazy pośmiertne mózgów z formaliną utrwalone metodą PD powodowały większe różnice kontrastu między istotą szarą i białą w porównaniu do obrazów T1- i T2, które miały podobną intensywność obrazu istoty szarej i białej ^3,4. Podstawowe uwarunkowania biofizyczne mogą wyjaśnić te różnice. Czasy relaksacji T1 (podłużnej) i T2 (poprzecznej) protonów wodorowych zależą od tego, jak woda porusza się w tkance. Utrwalacze, takie jak formalina, działają poprzez sieciowanie białek. Różnice między ruchliwością wody są zmniejszone między różnymi typami tkanek, gdy stosowane są utrwalacze. Po fiksacji zaobserwowano zmniejszony kontrast tkankowy T1, podczas gdy różnice we względnej gęstości protonów w tkankach mózgowych zwiększały się wraz z fiksacją, zapewniając lepsze różnicowanie kontrastu ^{3, 4}.

Poprzednie badania zidentyfikowały LGN w skanach ważonych PD przy użyciu skanera 1,5 T ^5,6,7, a przy 3 T skanera ^8,9. Uzyskanie tych skanów ma kluczowe znaczenie, aby móc precyzyjnie określić zakres LGN. Aby utrzymać pełne pokrycie jąder podkorowych, uzyskano 18 warstw ważonych PD we wzgórzu. Każda objętość została ponownie próbkowana do rozdzielczości dwukrotnie większej niż matryca 1024 (rozmiar woksela 0,15 mm w płaszczyźnie), połączona, skorygowana ruchem i uśredniona w celu uzyskania obrazu 3D struktur podkorowych o wysokiej rozdzielczości. Optymalna liczba obrazów PD wymagana do zapisania kolejnego plastra wynosiła 5, co skracało czas skanowania do mniej niż 15 minut u żywych ludzi. Tylko 1 obraz PD był wymagany do wyraźnego rozgraniczenia obszarów podkorowych w mózgu pośmiertnym, skracając czas skanowania do mniej niż 3 minuty (ryc. 2 i 3).

Cała pośmiertna próbka mózgu z formaliną została zeskanowana od kobiety, która zmarła z powodu zatrzymania krążenia i oddychania w wieku 82 lat. Przegląd dokumentacji medycznej wykazał, że miała: przewlekłą obturacyjną chorobę płuc, dławicę piersiową, operację potrójnego bypassu 8 lat przed śmiercią, raka macicy leczonego histerektomią 7 lat przed śmiercią, hiperlipidemię, jaskrę i operację zaćmy. Pośmiertną próbkę mózgu utrwalono zanurzeniem w 10% neutralnej buforowanej formalinie przez co najmniej 3 tygodnie w temperaturze 4 °C. Pośmiertny mózg został zeskanowany przy użyciu tego samego protokołu obrazowania, a także przy użyciu innych parametrów w ciągu wielu godzin w celu porównania jakości obrazu. Tylko zoptymalizowane parametry zostaną opisane dla protokołu.

Protocol

1. Uczestnik i pośmiertna konfiguracja mózgu

UWAGA: Wszystkie obrazy zostały uzyskane za pomocą skanera MRI 3 T z 32-kanałową cewką główną, a wszystkie skany MRI zostały wykonane w temperaturze RT, około 20 °C. Wszyscy uczestnicy byli praworęczni i wyrazili pisemną świadomą zgodę. Każdy uczestnik był w dobrym zdrowiu, bez historii zaburzeń neurologicznych. Protokół eksperymentalny został zatwierdzony i jest zgodny z wytycznymi Komitetu ds. Oceny Uczestników Badań Klinicznych Uniwersytetu York.

1. Poproś każdego uczestnika, aby wypełnił i podpisał formularz zgody pacjenta, który zawiera szczegółowe wytyczne dotyczące bezpieczeństwa MRI i protokół neuroobrazowania.
2. Dla każdego uczestnika umieść zatyczki do uszu w każdym uchu i zabezpiecz jego głowę ochraniaczkami, aby zminimalizować ruchy głowy.
3. W przypadku pośmiertnego obrazowania mózgu upewnij się, że mózg jest naprawiony przed neuroobrazowaniem i znajduje się w torbie lub pojemniku, który mieści się w cewce głowy MRI. Umieść mózg pośmiertny w cewce głowicy tak, aby jego oś z (lepsza do dolnej) była wyrównana z otworem skanera. Pień mózgu (tylny) powinien być skierowany w stronę stóp łóżka skanera.
4. Umieść ręce z poduszką próżniową wokół mózgu pośmiertnego, aby uzyskać dodatkowe wsparcie.

2. Lokalizacja i przepisywanie podkory

UWAGA: Wzgórze jest dwupłatową strukturą znajdującą się w pobliżu środka mózgu znajdującego się między śródmózgowiem a korą mózgową. Znajdujący się w grzbietowym wzgórzu, ludzki LGN jest małą strukturą podkorową, która rozciąga się maksymalnie na ~10 mm.

1. Aby zarejestrować nowego uczestnika, otwórz oprogramowanie do obrazowania MRI i kliknij zakładkę Pacjent w lewym górnym rogu. Następnie kliknij Zarejestruj się.
2. Wypełnij odpowiednie informacje o pacjencie, a następnie kliknij zakładkę Egzamin.
3. Aby uzyskać skanowanie lokalizatora, kliknij zakładkę Exam Explorer (Eksplorator egzaminów) w celu utworzenia nowego protokołu. Obserwuj okno konfiguracji na ekranie, kliknij kartę Rutyna i wprowadź następujące parametry: czas akwizycji 28 sekund, matryca akwizycji 160 × 160, 1 warstwa, rozmiar woksela izotropowego o grubości 1,6 mm, FOV = 260 mm, faza FoV = 100%, rozdzielczość warstwy = 69%, faza i cząstka cząstkowa fazy Fouriera = 6/8, TR = 3,15 ms, TE = 1,37 ms, kąt odwrócenia = 8°.
4. Nałóż pole wyboru wycinka służące do pozyskiwania obrazów wyładowań niezupełnych na lokalizator obejmujący jądra podkorowe we wzgórzu, a także otaczające struktury (ryc. 4).

3. Parametry konstrukcyjne o wysokiej rozdzielczości

1. Utwórz nowy protokół do uzyskiwania skanów ważonych wyładowaniem niezupełnymi o wysokiej rozdzielczości. W oknie ustawień na ekranie kliknij zakładkę Rutyna i wprowadź następujące parametry w orientacji koronalnej: czas akwizycji 179 sekund, matryca akwizycji 512 × 512, 0,3 × 0,3 × 1 mm³ rozmiar woksela, TR = 3,25 sekundy, TE = 32 ms, kąt odwrócenia = 120°, akwizycja warstwy z przeplotem, odczyt FoV = 160 mm, faza FoV = 100%, obrazowanie równoległe (GRAPPA) ze współczynnikiem przyspieszenia 2.
   1. Użyj sekwencji Turbo Spin Echo o długości pociągu Echo wynoszącej 5. Pierwsze echo o długości 32 ms jest echem efektywnym dla tej sekwencji. Zmniejsz przepustowość (BW) do minimum możliwego, 40 Hz/piksel, aby zmaksymalizować SNR. Aby skrócić czas skanowania, wybierz 18 plasterków, każdy o grubości 1 mm, z polem widzenia = 160 mm. Ta płyta zapewnia wystarczające pokrycie podkorowych obszarów zainteresowania.
      UWAGA: Aby uzyskać wiarygodną identyfikację struktur podkorowych, należy pobrać 5 przebiegów z powyższymi parametrami. Całkowity czas skanowania wynosi tylko ~15 minut (Rysunek 5). Nie stosowano nasycenia tłuszczem.
2. W pośmiertnym obrazowaniu mózgu wiarygodną identyfikację struktur podkorowych można zaobserwować już w jednym skanie, którego łączny czas trwania wynosi zaledwie ~3 minuty, zgodnie z tym samym protokołem skanowania, co w 3.1 (Figura 6).

4. Analiza obrazu

UWAGA: Aby przeanalizować dane MRI, skorzystaj z bezpłatnego pakietu biblioteki oprogramowania FMRIB (FSL) dostępnego do pobrania pod adresem (https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/).

1. Otwórz okno terminala i przekonwertuj nieprzetworzone pliki DICOM ze skanera dla każdego woluminu PD na format NIfTI za pomocą konwertera DICOM na NIfTI. Niektóre z nich są dostępne do pobrania za darmo (np. https://www.nitrc.org/projects/mricron). W wierszu poleceń wpisz dcm2nii, a następnie katalog każdego uruchomienia obrazu ważonego PD.
2. W oknie terminala uzyskaj parametry oryginalnego skanowania PD. Wpisz fslinfo w wierszu poleceń, a następnie skanuj PD w formacie NIfTI.
3. Utwórz wolumin docelowy pustego obrazu o wysokiej rozdzielczości, który ma dwukrotnie większą rozdzielczość i połowę rozmiaru woksela podanego przez parametry z fslinfo z oryginalnego skanu PD. Kolejność wprowadzania danych dla tego polecenia jest następująca:
   fslcreatehd
   UWAGA: Na przykład, jeśli zbierany jest oryginalny skan wyładowań niezupełnych o następujących parametrach opisanych w ppkt 3.1 (tj. macierz 512 × 512, 18 warstw, 0,3 × 0,3 × 1 mm³ rozmiar wokseli, TR = 3,25 s), wpisz następujące polecenie w oknie poleceń:
   FSLcreateHD 1024 1024 36 1 0,15 0,15 0,5 3,25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz
4. Zdefiniuj przekształcenie przy użyciu macierzy jednostkowej. Wpisz w dowolnym edytorze tekstu plik tekstowy zapisany jako "identity.mat", który wygląda tak:
   0 0 0
   1 0 0
   0 1 0
   0 0 1
5. Użyj polecenia flirt, aby zastosować transformację, zwiększając próbkowanie każdego oryginalnego przebiegu ważonego PD, aby podwoić całkowitą rozdzielczość z macierzy 512 do 1024, i zmniejszając o połowę rozmiar woksela w każdym wymiarze, co daje rozdzielczość 0,15 × 0,15 × 0,5 mm³. W oknie terminala dla każdego woluminu PD wpisz następujące polecenie flirt, zmieniając nazwy oryginału i wyjścia dla każdego uruchomienia:
   flirt -interp sinc -in originalPD.nii.gz -ref blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.mat -out highresPD.nii.gz
   UWAGA: Gdzie originalPD.nii.gz jest woluminem źródłowym, blankhr.nii.gz jest żądaną rozdzielczością wyjściową, a highresPD.nii.gz jest nazwą woluminu wyjściowego.
6. Przenieś wszystkie obrazy w wysokiej rozdzielczości do nowego folderu i przejdź do niego w oknie terminala.
7. Dla każdego uczestnika połącz wszystkie obrazy PD z upsamplowanym obrazem w jeden plik 4D za pomocą fslmerge. W oknie terminala wpisz:
   fslmerge -t concat_highresPD *.nii.gz
   UWAGA: Spowoduje to utworzenie pliku 4D o nazwie concat_highresPD.nii.gz.
8. Popraw ruchem połączony plik za pomocą mcflirt ¹⁰ . Narzędzie to pozwala na zautomatyzowaną, solidną rejestrację liniowych (afinicznych), intermodalnych i intermodalnych obrazów mózgu. Wybierz 4-stopniową korekcję, która wykorzystuje interpolację (wewnętrznie) jako dalsze przejście optymalizacyjne w celu uzyskania większej dokładności. W oknie terminala wpisz:
   mcflirt -in concat_highresPD -out mcf_concat_highresPD.nii.gz -etapy 4 -działki
   UWAGA: Spowoduje to utworzenie pliku 4D o nazwie mcf_concat_highresPD.nii.gz.
9. Na koniec utwórz średni obraz 3D za pomocą fslmaths. W oknie terminala wpisz:
   fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz
   UWAGA: Spowoduje to utworzenie pliku 3D o nazwie mean_highresPD.nii.gz, który jest wysokiej jakości
10. Wizualizuj końcowy obraz 3D w wysokiej rozdzielczości za pomocą polecenia fslview. W katalogu, w którym znajduje się obraz, wpisz następujące polecenie w oknie terminala:
    fslview mean_highresPD.nii.gz."
11. Sprawdź profile intensywności kwestionowanych zwrotów z inwestycji. Utwórz ROI za pomocą fslview (może to być na przykład pionowa linia narysowana w poprzek regionu LGN). W fslview załaduj obraz PD o wysokiej rozdzielczości. Kliknij kartę narzędzi, a następnie kliknij kartę pojedynczego obrazu, aby powiększyć obraz w celu narysowania zwrotu z inwestycji. Następnie kliknij kartę Plik, a następnie kartę Utwórz maskę. Narysuj linię w interesującym Cię ROI. Zapisz ROI, klikając Plik, a następnie Zapisz jako. Powtórz maski linii dla wielu obszarów w ROI, aby porównać intensywność i inne kwestionowane ROI.
12. Użyj polecenia 3dmaskdump AFNI, aby przeanalizować wynikową intensywność obrazu. W katalogu, w którym znajdują się obrazy, użyj następującego polecenia w oknie terminala, aby wyodrębnić intensywność obrazu i lokalizację (podaną jako result_mask.txt) maski ROI:
    3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz

Results

Gdy podkora jest przepisana we wzgórzu, obrazy ważone PD są zbierane w polu wyboru plasterka (Rysunek 4). Wskaźnik SNR poprawił się poprzez zwiększenie liczby średnich zarówno w skanach pośmiertnych, jak i in vivo. Aby określić jakość obrazu, porównano SNR z różnych średnich skanów, dzieląc sygnał średniego obszaru mózgu przez odchylenie standardowe w pewnym obszarze poza mózgiem. Stosunek sygnału do szumu (SNR) obliczono jako SNR = 0,655 * μ_tkanka/σ_powietrze

Discussion

W badaniu tym opisano zoptymalizowany protokół w technice akwizycji i analizy w celu uzyskania obrazów o wysokiej rozdzielczości ważonych PD obszarów podkorowych. Przetestowano i zmodyfikowano szereg parametrów skanowania, z których najważniejsze dotyczyły rozmiaru matrycy, rozmiaru woksela i szerokości pasma, aby zwiększyć SNR i zmniejszyć liczbę akwizycji, co jest kluczowym krokiem w kierunku określenia struktur podkorowych o wysokiej rozdzielczości. W połączeniu ze znalezieniem optymalnych parametrów u żywych ludzi, b...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Magnetom Trio 3T  MRI	Siemens (Erlangen, Niemcy).
Poduszka próżniowa ręczna	Siemens	Mat No: 4765454	Wyprodukowany przez: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg