Name: Śledzenie cech architektonicznych sutka i wykrywanie raka piersi za pomocą obrazowania tensora dyfuzji rezonansu magnetycznego (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-12-15T15:00:00.000+00:00
Duration: 15 min 48 s
Description: Poznaj nieinwazyjną metodę obrazowania tensora dyfuzji do wykrywania raka piersi. Technika DTI pozwala analizować mikrostrukturę gruczołową bez kontrastu, oferując bezpieczną alternatywę dla standardowego MRI.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Chcielibyśmy podziękować Panu Nachumowi Sternowi i Pani Fanny Attar za ich doskonałą pomoc techniczną. H.D. jest kierownikiem Katedry Badań nad Rakiem Piersi im. Freda i Andrei Falleków.

<ol><li>Turnbull, L. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+contrast-enhanced+MRI+in+the+diagnosis+and+management+of+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+Biomed%22%5BJournal%5D)">Dynamic contrast-enhanced MRI in the diagnosis and management of breast cancer.</a> NMR Biomed. 22 (1), 28-39 (2009).</li>
<li>Sardanelli, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+imaging+of+the+breast%3A+recommendations+from+the+EUSOMA+working+group%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance imaging of the breast: recommendations from the EUSOMA working group.</a> Eur J Cancer. 46 (8), 1296-1316 (2010).</li>
<li>Lehman, C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+and+interpretation+time+of+computer-aided+detection+among+novice+and+experienced+breast+MRI+readers%5BTitle%5D)+AND+%22AJR+Am+J+Roentgenol%22%5BJournal%5D)">Accuracy and interpretation time of computer-aided detection among novice and experienced breast MRI readers.</a> AJR Am J Roentgenol. 200 (6), 683-689 (2013).</li>
<li>Riedl, C. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+imaging+of+the+breast+improves+detection+of+invasive+cancer%2C+preinvasive+cancer%2C+and+premalignant+lesions+during+surveillance+of+women+at+high+risk+for+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance imaging of the breast improves detection of invasive cancer, preinvasive cancer, and premalignant lesions during surveillance of women at high risk for breast cancer.</a> Clin Cancer Res. 13 (20), 6144-6152 (2007).</li>
<li>Heywang-Köbrunner, S. H., Hacker, A., Sedlacek, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance+imaging%3A+the+evolution+of+breast+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Breast%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance imaging: the evolution of breast imaging.</a> Breast. 22 (2), 77-82 (2013).</li>
<li>Peters, N. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Meta-analysis+of+MR+imaging+in+the+diagnosis+of+breast+lesions%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Meta-analysis of MR imaging in the diagnosis of breast lesions.</a> Radiology. 246 (1), 116-124 (2008).</li>
<li>Warner, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+review%3A+using+magnetic+resonance+imaging+to+screen+women+at+high+risk+for+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Intern+Med%22%5BJournal%5D)">Systematic review: using magnetic resonance imaging to screen women at high risk for breast cancer.</a> Ann Intern Med. 148 (9), 671-679 (2008).</li>
<li>Benndorf, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Breast+MRI+as+an+adjunct+to+mammography%3A+Does+it+really+suffer+from+low+specificity%3F+A+retrospective+analysis+stratified+by+mammographic+BI-RADS+classes%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Radiol%22%5BJournal%5D)">Breast MRI as an adjunct to mammography: Does it really suffer from low specificity? A retrospective analysis stratified by mammographic BI-RADS classes.</a> Acta Radiol. 51 (7), 715-721 (2010).</li>
<li>Thomassin-Naggara, I., De Bazelaire, C., Chopier, J., Bazot, M., Marsault, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trop+I+Diffusion-weighted+MR+imaging+of+the+breast%3A+advantages+and+pitfalls%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Radiol%22%5BJournal%5D)">Trop I Diffusion-weighted MR imaging of the breast: advantages and pitfalls.</a> Eur J Radiol. 82 (3), 435-443 (2013).</li>
<li>Bogner, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion-weighted+MR+for+differentiation+of+breast+lesions+at+3.0+T%3A+how+does+selection+of+diffusion+protocols+affect+diagnosis%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Diffusion-weighted MR for differentiation of breast lesions at 3.0 T: how does selection of diffusion protocols affect diagnosis.</a> Radiology. 253 (2), 341-351 (2009).</li>
<li>Diffusion tensor imaging of the breast: preliminary clinical findings [abstr]. Proceedings of the Fourteenth Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Partridge, S. C., et al. 2006 May 6-12, Seattle, Washington, , International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Berkeley, CA. (2006).</li>
<li>Partridge, S. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+MRI%3A+preliminary+anisotropy+measures+and+mapping+of+breast+tumors%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor MRI: preliminary anisotropy measures and mapping of breast tumors.</a> J Magn Reson Imaging. 31 (2), 339-347 (2010).</li>
<li>Partridge, S. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+normal+breast%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the normal breast.</a> Magn Reson Imaging. 28 (3), 320-328 (2010).</li>
<li>Baltzer, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+breast%3A+a+pilot+study%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Radiol%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the breast: a pilot study.</a> Eur Radiol. 21 (1), 1-10 (2011).</li>
<li>Wang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+the+parameters+for+diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+data+acquisition+for+breast+fiber+tractography+at+1.5%5BTitle%5D)+AND+%22T.+Clin+Breast+Cancer%22%5BJournal%5D)">Optimization of the parameters for diffusion tensor magnetic resonance imaging data acquisition for breast fiber tractography at 1.5.</a> T. Clin Breast Cancer. 14 (1), 61-67 (2014).</li>
<li>Method and apparatus for ductal tube tracking imaging for breast cancer and diagnosis and product. US Patent. , US8526698 B2 (2008).</li>
<li>Novel MRI method for breast cancer detection based on diffusion tensor tracking of the ductal trees [abstr]. Eyal, E., et al. Eighteenth Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2010 May 1-7, Stockholm, Sweden, , International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Berkeley, CA. 362(2010).</li>
<li>Breast cancer detection and diagnosis based on diffusion tensor imaging [abstr]. Furman-Haran, E., et al. Nineteenth Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2011 May 9-13, Montreal, Quebec, , International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Berkeley, CA. 515(2011).</li>
<li>Eyal, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Parametric+diffusion+tensor+imaging+of+the+breast%5BTitle%5D)+AND+%22Invest+Radiol%22%5BJournal%5D)">Parametric diffusion tensor imaging of the breast.</a> Invest Radiol. 47 (5), 284-291 (2012).</li>
<li>Tagliafico, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging+of+the+normal+breast%3A+reproducibility+of+DTI-derived+fractional+anisotropy+and+apparent+diffusion+coefficient+at+3.0+T%5BTitle%5D)+AND+%22Radiol+Med%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor magnetic resonance imaging of the normal breast: reproducibility of DTI-derived fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient at 3.0 T.</a> Radiol Med. 117 (6), 992-1003 (2012).</li>
<li>Cakir, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+diagnostic+performances+of+diffusion+parameters+in+diffusion+weighted+imaging+and+diffusion+tensor+imaging+of+breast+lesions.Eur%5BTitle%5D)+AND+%22J+Radiol%22%5BJournal%5D)">Comparison of the diagnostic performances of diffusion parameters in diffusion weighted imaging and diffusion tensor imaging of breast lesions.Eur.</a> J Radiol. 82 (12), e801-e806 (2013).</li>
<li>Tsougos, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+contribution+of+diffusion+tensor+imaging+and+magnetic+resonance+spectroscopy+for+the+differentiation+of+breast+lesions+at+3T%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Radiol%22%5BJournal%5D)">The contribution of diffusion tensor imaging and magnetic resonance spectroscopy for the differentiation of breast lesions at 3T.</a> Acta Radiol. 55 (1), 14-23 (2014).</li>
<li>Wiederer, P. azahrS., Leo, C., Nanz, D., Boss, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+breast+MRI%3A+2D+histogram+analysis+of+diffusion+tensor+parameters+in+normal+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Mater+Phy%22%5BJournal%5D)">Quantitative breast MRI: 2D histogram analysis of diffusion tensor parameters in normal tissue.</a> Magn Reson Mater Phy. 27, 185-193 (2014).</li>
<li>Nissan, N., Furman-Haran, E., Shapiro-Feinberg, M., Grobgeld, D., Degani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion-tensor+MR+imaging+of+the+breast%3A+hormonal+regulation%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Diffusion-tensor MR imaging of the breast: hormonal regulation.</a> Radiology. 271 (3), 672-680 (2014).</li>
<li>Cooper, A. P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCooper%2C+AP+%22On+the+Anatomy+of+the+breast%22">On the Anatomy of the breast</a>. , Longman, Orme, Green, Brown, and Longmans. London. (1840).</li>
<li>Ohtake, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer-assisted+complete+three-dimensional+reconstruction+of+the+mammary+ductal%2Flobular+systems%3A+implications+of+ductal+anastomoses+for+breast-conserving+surgery%29%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer%22%5BJournal%5D)">Computer-assisted complete three-dimensional reconstruction of the mammary ductal/lobular systems: implications of ductal anastomoses for breast-conserving surgery).</a> Cancer. 91 (12), 2263-2272 (2001).</li>
<li>Going, J. J., Moffat, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Escaping+from+Flatland%3A+clinical+and+biological+aspects+of+human+mammary+duct+anatomy+in+three+dimensions%5BTitle%5D)+AND+%22J+Pathol%22%5BJournal%5D)">Escaping from Flatland: clinical and biological aspects of human mammary duct anatomy in three dimensions.</a> J Pathol. 203 (1), 538-544 (2004).</li>
<li>Hancu, I., Govenkar, A., Lenkinski, R. E., Lee, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+shimming+approaches+in+3T+breast+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Med%22%5BJournal%5D)">On shimming approaches in 3T breast MRI.</a> Magn Reson Med. 69 (3), 862-867 (2013).</li>
<li>Basser, P. J., Jones, D. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion-tensor+MRI%3A+theory%2C+experimental+design+and+data+analysis+-+a+technical+review%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+Biomed%22%5BJournal%5D)">Diffusion-tensor MRI: theory, experimental design and data analysis - a technical review.</a> NMR Biomed. 15 (7-8), 465-467 (2002).</li>
<li>Reese, T. G., Heid, O., Weisskoff, R. M., Wedeen, V. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reduction+of+eddy-current-induced+distortion+in+diffusion+MRI+using+a+twice-refocused+spin+echo%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Med%22%5BJournal%5D)">Reduction of eddy-current-induced distortion in diffusion MRI using a twice-refocused spin echo.</a> Magn Reson Med. 49 (1), 1771-1782 (2003).</li>
<li>Jezzard, P., Balaban, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Correction+for+geometric+distortion+in+echo+planar+images+from+B0+field+variations%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Med%22%5BJournal%5D)">Correction for geometric distortion in echo planar images from B0 field variations.</a> Magn Reson Med. 34 (1), 65-73 (1995).</li>
<li>Kelcz, F., Furman-Haran, E., Grobgeld, D., Degani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+testing+of+high-spatial+resolution+parametric+contrast-enhanced+MR+imaging+of+the+breast%5BTitle%5D)+AND+%22AJR+Am+J+Roentgenol%22%5BJournal%5D)">Clinical testing of high-spatial resolution parametric contrast-enhanced MR imaging of the breast.</a> AJR Am J Roentgenol. 179 (6), 1485-1492 (2002).</li>
<li>Le Bihan, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffusion+tensor+imaging%3A+concepts+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Diffusion tensor imaging: concepts and applications.</a> J Magn Reson Imaging. 13 (4), 534-546 (2001).</li>
<li>Marquardt, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+Algorithm+for+Least-Squares+Estimation+of+Nonlinear+Parameter%5BTitle%5D)+AND+%22SIAM+Journal+on+Applied+Mathematics%22%5BJournal%5D)">An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameter.</a> SIAM Journal on Applied Mathematics. 11 (2), 431-441 (1963).</li>
<li>Jolliffe, I. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Principal+Component+Analysis%3A+A+Beginner%27s+Guide+%E2%80%94+I.+Introduction+and+application%5BTitle%5D)+AND+%22Weather%22%5BJournal%5D)">Principal Component Analysis: A Beginner's Guide — I. Introduction and application.</a> Weather. 45 (10), 375-382 (1990).</li>
<li>Mayr, N. A., Staples, J. J., Robinson, R. A., Vanmetre, J. E., Hussey, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Morphometric+studies+in+intraductal+breast+carcinoma+using+computerized+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer%22%5BJournal%5D)">Morphometric studies in intraductal breast carcinoma using computerized image analysis.</a> Cancer. 67 (11), 2805-2812 (1991).</li>
<li>Ramsay, D. T., Kent, J. C., Hartmann, R. A., Hartmann, P. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anatomy+of+the+lactating+human+breast+redefined+with+ultrasound+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22J+Anat%22%5BJournal%5D)">Anatomy of the lactating human breast redefined with ultrasound imaging.</a> J Anat. 206 (6), 525-534 (2005).</li>
<li>Gooding, M. J., Mellor, M., Shipley, J. A., Broadbent, K. A., Goddard, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+mammary+duct+detection+in+3D+ultrasound%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Image+Comput+Comput+Assist+Interv%22%5BJournal%5D)">Automatic mammary duct detection in 3D ultrasound.</a> Med Image Comput Comput Assist Interv. 8 (1), 434-441 (2005).</li>
<li>Diffusion tensor based reconstruction of the ductal tree [abstr]. Reisert, M. M., Eyal, E., Grobgeld, D., Degani, H., Hennig, J. Nineteenth Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2011 May 9-13, Montreal, Quebec, , International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Berkeley, CA. 3649(2011).</li>
<li>Jezzard, P., Clare, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sources+of+distortion+in+functional+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Sources of distortion in functional MRI data.</a> Hum Brain Mapp. 8 (2-3), 80-85 (1999).</li>
<li>Jones, D. K., Cercignani, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Twenty-five+pitfalls+in+the+analysis+of+diffusion+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+Biomed%22%5BJournal%5D)">Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data.</a> NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).</li>
</ol>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Praca ta demonstruje zdolność DTI, skanowanego przy 3 T w wysokiej rozdzielczości przestrzennej (~8 mm3), do pomiaru in vivo parametrów tensora dyfuzji wody w całej tkance włóknisto-gruczołowej obu piersi. Zespół algorytmów i oprogramowania opracowanych w trakcie tego badania umożliwił analizę dużych zbiorów danych DTI i jednoczesne przeglądanie map parametrycznych dyfuzji różnych współczynników dyfuzji, λ1, λ2, λ3, ADC i wskaźników anizotropii λ1–λ3 oraz FA wszystkich wycinków piersi. Praca ta podkreśla również potencjał różnych współczynników dyfuzji i wskaźników anizotropii w wykrywaniu i diagnozowaniu raka piersi. Wyniki wykazały, że główny współczynnik dyfuzji, λ1, jest głównym parametrem do wykrywania raka piersi, ze znaczną zdolnością do różnicowania złośliwej tkanki piersi od normalnej. Drugorzędnym niezależnym parametrem, o wysokiej czułości, ale znacznie niższej swoistości niż λ1, jest maksymalny wskaźnik anizotropii, który potwierdza wykrycie za pomocą pierwszego współczynnika dyfuzji.
Wyniki wykazały również zdolność rezonansu magnetycznego do pomiaru in vivo kierunkowej dyfuzji wody i ilościowego określenia anizotropii dyfuzji w całym układzie przewodowym/gruczołowym w obu piersiach. W celu zapewnienia jednolitego profilu precyzji pomiarów anizotropowych zastosowano 30 kierunków gradientu dyfuzji. Wybór wysokiego czasu echa wynoszącego 120 ms oraz optymalizacja rozdzielczości przestrzennej ujawniły ograniczenie dyfuzji wody w kanałach. Średnia wielkość normalnych kanałów wynosiła 90 μm, przy czym ~70% mieściło się w zakresie 40-100 μm36. Zgodnie z równaniem Einsteina średnie przemieszczenie dyfuzji swobodnej wody, x = (6Dt)1/2, gdzie D jest współczynnikiem dyfuzji swobodnej wody, a t czasem dyfuzji. W naszym eksperymencie x wynosi około 25 μm, a zatem tylko ułamek cząsteczek wody przewodowej jest ograniczony przez ściany przewodu sutkowego, co prowadzi do stosunkowo niskich wartości FA w piersi (górne wartości ~0,3) w porównaniu z wartościami stwierdzonymi w istocie białej mózgu (≥0,5). W badaniach Sir Astleya Cooperaujawniono , że ludzka tkanka piersi jest zorganizowana w oddzielne płaty, z których każdy składa się z drzewa przewodowego. Podjęto wstępne badania ultrasonograficzne piersi w okresie laktacji37 , a także detekcję przekrojowych struktur przewodowych za pomocą pomiarów kształtu drugiego rzędu38. Jednak do tej pory żadna metoda obrazowania nie odniosła sukcesu, ujawniając całe systemy przewodowe w obu piersiach in vivo. Algorytm uzyskiwania całego systemu drzew przewodowych 3D na podstawie wyników DTI jest nadal w fazie rozwoju, ale mapy wektorowe wyraźnie wykazują potencjał ujawnienia szczegółowej i wysoce zróżnicowanej anatomii drzew sutkowych. Niedawno zgłoszono pierwszą próbę pełnego śledzenia piersi w 3D na podstawie naszych zestawów danychDTI.
W trakcie tych prac zauważono ograniczenia techniczne wynikające z nieefektywnej tłumienia tkanki tłuszczowej i zniekształceń EPI. Supresję tłuszczu osiągnięto za pomocą sekwencji nasycenia tłuszczem (FAT-SAT), która zwykle była skuteczna w przypadku gęstych piersi. Natomiast w przypadku piersi tłuszczowych zastosowano Spectral Selection Attenuated Inversion Recovery (SPAIR), który jest bardziej skuteczny i mniej wrażliwy na niejednorodność B1. Protokoły dyfuzji oparte na EPI miały dodatkowe ograniczenia ze względu na prądy wirowe indukowane gradientem, niejednorodność pola B0 i różnice w podatności40,41. Ograniczenia te zostały zminimalizowane poprzez zastosowanie iteracyjnego automatycznego i ręcznego podkładkowania sygnałów wody i tłuszczu oraz wybór najniższego możliwego odstępu echa. Ponadto sporadycznie stosowano korektę zniekształceń geometrycznych w postaci przetwarzania końcowego, zgodnie z opisem w protokole. Ogólnie rzecz biorąc, w przypadku gęstych piersi z silnym sygnałem wodnym udało się pokonać ograniczenia techniczne; Jednak 5 przypadków w tym badaniu z silnie otłuszczonymi piersiami nie mogło być analizowanych ze względu na powyższe ograniczenia.
Podsumowując, opracowano protokół i narzędzia do przetwarzania obrazu do rezonansu magnetycznego tensora dyfuzji piersi. Ta całkowicie bezpieczna, szybka i nieinwazyjna metodologia precyzyjnie analizuje architekturę piersi i może ułatwić wykrycie raka piersi w klinice. Stwierdzono, że główny współczynnik dyfuzji λ1 i maksymalny wskaźnik anizotropii λ1-λ 3 służą jako dwa niezależne parametry dyfuzji do wykrywania raka. Badania kliniczne pacjentek z rakiem piersi wykazały, że skuteczność wykrywania przy użyciu tych dwóch parametrów jest porównywalna z DCE MRI. W związku z tym, wynikające z podstawowej wiedzy na temat architektury piersi i rozwoju raka oraz jej poleganie na ujawnianiu wymiernych istotnych zmian, a także to, że jest to bezpieczna i szybka metoda, sprawiają, że jest ona cennym narzędziem do badania różnych aspektów rozwojowych związanych z proliferacją przewodową oraz do testowania jej klinicznego wpływu na badania przesiewowe raka piersi w badaniach prospektywnych na dużą skalę.

Rak piersi jest najczęstszą przyczyną nowotworów wśród kobiet na całym świecie. Wczesne wykrycie raka piersi odgrywa kluczową rolę w poprawie jakości życia i przeżywalności pacjentek. Obecne standardowe metody wykrywania raka piersi opierają się na mammografii rentgenowskiej i badaniu ultrasonograficznym. Niewystarczająca czułość i swoistość tych technik, szczególnie w wykrywaniu zmian w gęstych piersiach, stymulowała rozwój innych metod, w tym obrazowania piersi metodą rezonansu magnetycznego (MRI). Dynamiczne MRI z kontrastem (DCE-MRI) zostało uznane za potężne narzędzie w wykrywaniu i diagnozowaniu raka piersi1,2 , często wspierane przez systemy wspomagania diagnostyki komputerowej3. Obecnie jest ono stosowane w szczególnych przypadkach, np. u pacjentek wysokiego ryzyka4, ale nie w rutynowych badaniach przesiewowych, prawdopodobnie ze względu na wysokie koszty, konieczność podania środka kontrastowego, brak standaryzacji oraz zmienną swoistość w różnicowaniu zmian łagodnych od złośliwych, która waha się od wartości niskich/umiarkowanych5,6 do wysokich wartości uzyskanych przy zastosowaniu łączonej mammografii i DCE-MRI7,8 . W ostatnim czasie oceniano MRI z obrazowaniem dyfuzyjnym oraz wynikowe mapy pozornego współczynnika dyfuzji (ADC) jako metodę uzupełniającą DCE-MRI i wykazano, że wartości ADC mogą pomóc w rozróżnieniu między nowotworami, zmianami łagodnymi a normalną tkanką piersi9,10. Ponadto zainicjowano badania obrazowania tensora dyfuzji (DTI) piersi u zdrowych ochotników i pacjentek ze zmianami w piersiach przy natężeniu pola 1.5 T11-15 oraz 3 T16-24. W większości tych badań zgłoszono wartości ADC oraz anizotropii frakcyjnej (FA)11,12,14,15,20-23 i stwierdzono, że oba te parametry są powtarzalne, przy czym wartości ADC wykazują większą powtarzalność niż FA13,20. Wyniki tych badań wskazały, że zmiany złośliwe wykazują niskie wartości ADC w porównaniu z tkanką prawidłową i zmianami łagodnymi, jednak zgłoszono sprzeczne wyniki dotyczące wartości i możliwości diagnostycznych FA11,12,14,20-23. W serii badań DTI przy 3 T zgłoszono również wartości trzech wartości własnych i wektorów własnych tensora w układzie odniesienia tkanki piersi, a wyniki przedstawiono w postaci map wektorowych głównego wektora własnego oraz map parametrycznych wartości własnych, ADC, FA oraz maksymalnego indeksu anizotropii16-19,24. W badaniach tych wykazano, że główna wartość własna dyfuzji oraz maksymalna anizotropia służą jako najczulsze niezależne parametry w wykrywaniu i diagnozowaniu zmian nowotworowych
Pierś składa się z tkanki włóknisto-gruczołowej oraz tkanki tłuszczowej. Tkanka włóknisto-gruczołowa składa się z wielu płatów, które charakteryzują się dużą zmiennością rozmiarów i kształtu. Mikrostruktura każdego płata obejmuje funkcjonalne drzewo mleczne wraz z powiązanymi z nim zrazikami tworzącymi tkankę gruczołową oraz otaczającą je włóknistą tkankę łączną. Większość nowotworów złośliwych piersi rozpoczyna się od aberracyjnej proliferacji komórek nabłonkowych w przewodach lub zrazikach, rozwijając się w raka in situ, który poprzez naciekanie otaczającej tkanki przekształca się w raka naciekającego. W związku z tym struktury przewodowe/zrazikowe stanowią kluczowy obszar badań nad złośliwą transformacją piersi.
Cechy strukturalne drzew przewodowych zostały po raz pierwszy zbadane ex vivo w 1840 roku przez sir Astleya Coopera przy użyciu wstrzyknięcia kolorowego wosku do przewodów w preparatach z mastektomii25. Niedawno, dzięki wykorzystaniu preparatów z mastektomii, w kilku ludzkich piersiach uzyskano komputerowe śledzenie całych drzew przewodowych piersi26,27. Praca przedstawiona w niniejszym opracowaniu wykazuje, że parametry uzyskane za pomocą obrazowania tensora dyfuzji in vivo dostarczają informacji związanych z odrębnymi cechami mikrostrukturalnymi tkanki piersiowej, umożliwiając jednocześnie nieinwazyjne wykrywanie raka piersi.
Zasady fizyczne leżące u podstaw obrazowania tensora dyfuzji w piersi opierają się na możliwości MRI w zakresie pomiaru i kwantyfikacji anizotropowej dyfuzji wody w środowiskach ograniczonych28. W ujęciu ogólnym dyfuzja wody w roztworach jednorodnych jest swobodna i izotropowa, jednakże, jeśli ruch wody zostanie zatrzymany z powodu ograniczenia przez nieprzepuszczalne ściany, dyfuzja staje się anizotropowa, charakteryzując się szybką dyfuzją swobodną równolegle do ścian oraz wolniejszą dyfuzją ograniczoną prostopadle do ścian (Rysunek 1). Dyfuzja wody w tkankach jest złożona i zależy od cech strukturalnych oraz fizjologicznych przedziałów wewnątrz- i zewnątrzkomórkowych, w tym od rozmiarów komórek, gęstości komórek, krętości przestrzeni zewnątrzkomórkowej i wymiany wody przez błony, a także od obecności sieci naczyniowej i limfatycznej (Rysunek 2).
<img alt="Schemat procesu dyfuzji: izotropowa-swobodna w porównaniu z anizotropową-ograniczoną; porównanie ruchu." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig1highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rysunek 1"> 
Rysunek 1: Dyfuzja swobodna i ograniczona. Schematyczny rysunek dyfuzji swobodnej cząsteczki wody (po lewej) oraz dyfuzji ograniczonej przez nieprzepuszczalne ściany (po prawej).
<img alt="Schemat dyfuzji wewnątrzkomórkowej i zewnątrzkomórkowej przedstawiający ograniczony i utrudniony ruch cząsteczek." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig2highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 2"> 
Rycina 2: Złożona dyfuzja w tkance. Schemat dyfuzji wody w układzie komórkowym, przedstawiający ruch cząsteczek wody w przestrzeniach zewnątrzkomórkowych i wewnątrzkomórkowych oraz wymianę wody (strzałki) pomiędzy tymi dwiema przestrzeniami.
Ze względu na specyficzne cechy anatomiczne piersi, dyfuzja cząsteczek wody w przewodach mlecznych i zrazikach stanowi szczególny przykład ruchu ograniczonego i anizotropowego: równolegle do ścianek przewodów i zrazików dyfuzja jest zbliżona do dyfuzji swobodnej, natomiast w kierunkach prostopadłych do ścianek jest ona ograniczona przez ściany składające się z dwóch warstw komórek i błony podstawnej. W konsekwencji dyfuzja w układzie przewodowym/gruczołowym jest stosunkowo szybka i anizotropowa. Z kolei dyfuzja w otaczającej przewody włóknistej tkance łącznej jest szybka i izotropowa, co wynika z wysokiej zawartości wody i niskiej gęstości komórek w tej tkance (ryciny 3 i 4). W przypadku obecności procesu nowotworowego, zablokowanie przewodów i zrazików przez komórki raka zwiększa krętość i ograniczenie ruchu wody, co powoduje zmniejszenie współczynników dyfuzji we wszystkich kierunkach oraz redukcję ruchu anizotropowego (ryciny 3 i 4).
<img alt="Porównanie dyfuzji komórek nowotworowych; anizotropowa i izotropowa dyfuzja wody; schemat i obrazy." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig3highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 3"> 
Rycina 3: Dyfuzja w pęcherzykach piersi. Schematyczny rysunek przekroju przez pęcherzyki oraz dyfuzji wody wewnątrz jednego pęcherzyka. Po lewej: dyfuzja wody ograniczona ścianami pęcherzyków, wykazująca szybką dyfuzję równolegle do ścian i ograniczoną dyfuzję prostopadle do ścian. Po prawej: dyfuzja w pęcherzykach z komórkami nowotworowymi. Dyfuzja w przestrzeni zewnątrzkomórkowej jest silnie utrudniona, lecz podobna we wszystkich kierunkach, a zatem niemal izotropowa.
<img alt="Schemat fraktalnych wzorów wzrostu z symulacją rozgałęzień, ilustrujący dynamikę rozprzestrzeniania się drobnoustrojów." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig4highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 4"> 
Rycina 4: Dyfuzja wody w systemie drzewa przewodowego. Po lewej: Przewody mleczne z wstrzykniętym kolorowym woskiem, ukazujące ich kierunek promienistego rozchodzenia się oraz ich wzajemne rozgałęzienia25. Środek: Schematyczna ilustracja prawidłowego drzewa przewodowego z wektorami wskazującymi dyfuzję wewnątrz przewodów (czarne strzałki) oraz w tkance łącznej (zielone strzałki). Po prawej: Schematyczna ilustracja drzewa przewodowego z dwoma ogniskami komórek nowotworowych (fioletowe). Czerwone strzałki obrazują dyfuzję w obrębie nowotworów.
W niniejszej pracy szczegółowo opisano metodę obrazowania tensora dyfuzji oraz algorytmy przetwarzania i analizę programową zbiorów danych DTI, które umożliwiły wykrycie nowotworów złośliwych piersi. Wszystkie przypadki nowotworów zostały potwierdzone badaniami histopatologicznymi biopsji piersi i/lub preparatów chirurgicznych. Opisano również protokół obrazowania w czasie T2 w celu uzyskania cech anatomicznych piersi, a także protokół obrazowania DCE, który służył jako metoda referencyjna do oceny czułości wykrywania DTI. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52048/52048fig4large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>

<table><tbody><tr><td>Magnetol-Gadopentetatedimeglumine</td><td>Soreq, Jawne, Izrael</td><td></td><td>0,5 m</td></tr><tr><td>3 Skaner rezonansu magnetycznego Tesli, MAGNETON Trio</td><td>Siemens, Erlangn, Niemcy</td><td></td><td>120</td></tr><tr><td>Dwustronna cewka macierzy piersi</td><td>Siemens, Erlangn, Niemcy</td><td></td><td>4-kanałowa</td></tr><tr><td>dwustronna cewka macierzy piersi</td><td>In-Vivo, Orlando FA</td><td></td><td>7-kanałowa</td></tr><tr><td>pompa automatyczna, Spectris Solaris MR Wtryskiwacz</td><td>Medrad, Indianola, PA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DTI Oprogramowanie do przetwarzania obrazu</td><td>Domowej roboty</td><td></td><td>Właściwość <a href="http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp" target="_blank">Yeda Research and Development Co. Ltd</a></td></tr><tr><td>3TP Oprogramowanie do przetwarzania obrazu</td><td>Zbudowany</td><td></td> <td>w domuWłaściwość <a href="http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp" target="_blank">Yeda Research and Development Co. Ltd</a></td></tr></tbody></table>

Śledzenie cech architektonicznych sutka i wykrywanie raka piersi za pomocą obrazowania tensora dyfuzji rezonansu magnetycznego

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

Rak piersi jest najczęstszą przyczyną raka wśród kobiet na całym świecie. Wczesne wykrycie raka piersi odgrywa kluczową rolę w poprawie jakości życia i przeżywalności pacjentek z rakiem piersi. W artykule opisano nowe podejście do wykrywania raka piersi, oparte na śledzeniu elementów architektury sutka za pomocą obrazowania tensora dyfuzji (DTI). 
Artykuł skupia się na protokołach skanowania oraz algorytmach przetwarzania obrazów i oprogramowaniu, które zostały zaprojektowane tak, aby pasowały do właściwości dyfuzyjnych tkanki włóknisto-gruczołowej sutka i jej zmian podczas transformacji złośliwej. Końcowy wynik daje mapy wektorowe piksel po pikselu, które śledzą architekturę całych drzew gruczołów przewodowych sutka oraz mapy parametryczne współczynników tensora dyfuzji i wskaźników anizotropii. 
Skuteczność metody wykrywania raka piersi została przetestowana przez skanowanie ochotniczek, w tym 68 pacjentek z rakiem piersi potwierdzonym wynikami badań histopatologicznych. Regiony z komórkami rakowymi wykazywały wyraźne zmniejszenie współczynników dyfuzji i maksymalnego wskaźnika anizotropii w porównaniu z normalną tkanką piersi, zapewniając wewnętrzny kontrast dla wyznaczenia granic złośliwego wzrostu. Ogólnie rzecz biorąc, stwierdzono, że czułość parametrów DTI w wykrywaniu raka piersi jest wysoka, szczególnie w przypadku gęstych piersi, i porównywalna z obecną standardową metodą MRI piersi, która wymaga wstrzyknięcia środka kontrastowego. Dzięki temu metoda ta stanowi całkowicie nieinwazyjne, bezpieczne i czułe narzędzie do wykrywania raka piersi.

Metodę tę przetestowano i zademonstrowano początkowo poprzez skanowanie zdrowych ochotników w różnych fazach hormonalnych. Rysunek 11 przedstawia mapy parametryczne i wektorowe uzyskane za pomocą naszego oprogramowania dla przekroju centralnego młodej, zdrowej ochotniczki z relatywnie wysoką frakcją tkanki włóknisto-gruczołowej, co wyraźnie widać na obrazie ważonym T2 (wszystkie szare obszary to tkanka włóknisto-gruczołowa, a jasne obszary to tkanka tłuszczowa). Kierunek głównego współczynnika dyfuzji λ1 jest pokazany na mapie wektorowej v1, gdzie znaczna liczba pikseli jest skierowana w stronę sutka. Zgodnie z oczekiwaniami wartości współczynników tensora dyfuzji maleją od λ1 do λ2 i λ3. Wykorzystanie tych trzech współczynników dyfuzji umożliwiło obliczenie średniej dyfuzyjności ADC, anizotropii frakcyjnej (FA) oraz anizotropii maksymalnej, λ1 - λ3. Należy zwrócić uwagę na wysoką zgodność przestrzennego rozkładu wartości tych dwóch indeksów na mapach FA oraz λ1 - λ3.
U kobiet w okresie pomenopauzalnym piersi są zazwyczaj mniej gęste, co pokazano na przykładzie 63-letniej zdrowej ochotniczki na Rysunku 13. Współczynniki dyfuzji są niższe u starszej ochotniczki, ale wskaźniki anizotropii są wyższe, co prawdopodobnie wynika z mniejszej średnicy przewodów i zrazików, a tym samym z większego ograniczenia dyfuzji w kierunkach prostopadłych do ścian przewodów. Inny przykład demonstrujący czułość tensora na wielkość przewodów przedstawiono na przykładzie karmiącej piersią ochotniczki na Rysunku 14. Ponieważ mleko jest koloidem kuleczek tłuszczu w płynie na bazie wody, który zawiera rozpuszczone węglowodany i agregaty białkowe z minerałami, lepkość mleka jest wyższa niż lepkość normalnego płynu wodnego w przewodach, w związku z czym współczynniki dyfuzji wody w piersiach laktujących są niższe niż u kobiet przed menopauzą24. Ponadto przewody w pobliżu sutka są duże, a ograniczenie w kierunkach prostopadłych do przewodów jest mniejsze niż w piersi niekarmiącej, w rezultacie wskaźniki anizotropii są również niższe. Jednak w obszarach zrazikowych – tylnych części piersi laktującej anizotropia pozostaje wysoka.
U pacjentów z nowotworami złośliwymi główna zmiana w parametrach tensora dyfuzji objawia się znaczną redukcją trzech współczynników dyfuzji. Stwierdzono, że zmiany w λ1 zapewniają najwyższy stosunek kontrastu do szumu19. W badaniu ujęto 68 pacjentek z potwierdzoną patologią, w tym 33 pacjentki z rozpoznaniem naciekającego raka przewodowego (IDC), 19 z raka przewodowego in situ (DCIS), 13 z naciekającego raka zrazikowego (ILC) oraz 3 z innymi nowotworami złośliwymi. U kilku pacjentek stwierdzono wieloogniskowy lub wielocentryczny rak piersi. Wielkość nowotworów wahała się od 3 do 95 mm, przy medianie 14 mm i rozstępie międzykwartylnym od 10 do 30 mm. U wszystkich tych pacjentek skuteczność wykrywania w DCE i DTI była porównywalna. Jednakże 5 przypadków, w których stwierdzono wzmocnienie w DCE i potwierdzono patologicznie obecność raka, nie zostało włączonych do analizy DTI z powodu problemów technicznych w piersiach z dużą zawartością tkanki tłuszczowej, związanych przede wszystkim z niejednorodnością pola oraz niewystarczającą supresją tłuszczu, co prowadziło do zniekształceń i artefaktów.
Rysunki 15, 16 i 17 przedstawiają typowe mapy parametryczne dwóch głównych parametrów dyfuzji λ1 oraz λ1 - λ3, które są wykorzystywane do wykrywania nowotworów złośliwych piersi. Rysunek ten pokazuje, poza obrazami ważonymi T2, wyniki analizy DCE z zastosowaniem metody kodowania kolorami 3TP. Jak wyjaśniono we wstępie, obecność komórek nowotworowych w przewodach lub zrazach oraz w ich otoczeniu utrudnia dyfuzję w przestrzeni zewnątrzkomórkowej, co znacząco obniża współczynniki dyfuzji. Ponadto anizotropia wynikająca ze struktur przewodowych zanika w miarę rozprzestrzeniania się komórek rakowych we wszystkich kierunkach w sposób chaotyczny, bez wyraźnego kierunku. FA nie jest odpowiednim parametrem do wykrywania raka piersi, ponieważ normalizacja tego parametru do średniej dyfuzyjności prowadzi do wysokich wartości FA w nowotworach, podobnych do tych w tkance prawidłowej19. Jednakże maksymalna anizotropia zapewnia możliwość wykrycia nowotworu (Rysunki 15-17). Niemniej jednak, ponieważ włóknista tkanka łączna jest również bliska izotropii i wykazuje niskie wartości maksymalnej anizotropii, parametr ten jest mniej swoisty niż współczynnik dyfuzji λ1 i pełni rolę parametru pomocniczego względem λ1.
Rysunek 17 obrazuje również zdolność DTI do charakterystyki odpowiedzi na chemioterapię neoadjuwantową. W tym przykładzie pacjentka w pełni odpowiedziała na leczenie (4 cykle Adriamycyny + Cycloxanu, a następnie 4 cykle Taxolu). Rzeczywiście, odpowiedź na terapię spowodowała znaczny wzrost współczynników dyfuzji do wartości typowych dla normalnej tkanki piersi, co sugeruje obecność naprawczej tkanki łącznej, która zastąpiła komórki nowotworowe. Podobne wyniki uzyskano u 4 innych pacjentek, które odpowiedziały na terapię.
<img alt="Analiza obrazowania MRI mózgu; obejmuje obrazy ważone T2, mapę wektorową oraz wskaźniki dyfuzji (ADC, FA)." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig13highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 13"> 
Rycina 13: Wynik parametrów map DTI w centralnym przekroju piersi 63-letniego zdrowego ochotnika, nałożony na obraz ważony T2 tego samego przekroju. Dir. – Mapa kierunków, w której kolor czerwony oznacza kierunek z lewej do prawej, zielony kierunek od przodu do tyłu, a niebieski kierunek od głowy do stóp. Należy zauważyć, że wektory są zaznaczone białymi liniami. Wszystkie współczynniki dyfuzji oraz maksymalny wskaźnik anizotropii są podane w jednostkach 1 x10-3 mm2/sec. FA jest wartością bezwymiarową. Pasek skali na mapie wektorowej odnosi się do długości 20 mm, a pasek skali na obrazie T2 odnosi się do długości 20 mm na wszystkich pozostałych obrazach.
<img alt="Wektory i mapy ciepła MRI barku; obrazowanie tensora dyfuzji; pomiar mikrostruktury tkanki." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig14highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 14"> 
Rycina 14: Wynik parametrzycznych map DTI centralnego przekroju piersi 40-letniej karmiącej ochotniczki, nałożony na obraz T2-zależny tego samego przekroju. Dir. – mapa kierunków, gdzie kolor czerwony oznacza kierunek od lewej do prawej, zielony od przodu do tyłu, a niebieski od głowy do stóp. Wszystkie współczynniki dyfuzji oraz maksymalny wskaźnik anizotropii podano w jednostkach 1 x10-3 mm2/sec. FA jest wartością bezwymiarową. Należy zauważyć na mapie kierunków i mapie wektorowej, że większość pikseli jest skierowana w stronę sutka. Zwróćmy również uwagę na niższe współczynniki dyfuzji w stosunku do wartości u zdrowych ochotników przedstawionych na Ryciniach 7 i 10. Pasek skali na mapie wektorowej odpowiada długości 20 mm, a pasek skali na obrazie T2 odpowiada długości 20 mm na wszystkich pozostałych obrazach.
<img alt="Analiza MRI guza piersi; porównanie map dyfuzyjnych; wartości własne λ1-λ3; wyniki obrazowania." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig15highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rysunek 15"> 
Rysunek 15: Mapy parametryczne λ1 oraz λ1 - λ3 u 38-letniej pacjentki z wieloogniskowym inwazyjnym rakiem przewodowym. W 1szym rzędzie parametry DTI są przedstawione z progiem 1,7 x 10-3 mm2/sec dla λ1 i 0,6 mm2/sec dla λ1-λ3 (wszystkie wartości powyżej progów są zaznaczone na fioletowo). W 2gim rzędzie wartości powyżej progu nie są kolorowane, co odsłania znajdujący się pod nimi obraz T2-zależny. Rysunek zawiera również w 1szej kolumnie po lewej stronie obraz T2-zależny oraz parametryczną mapę DCE, uzyskaną metodą 3TP, dla tego samego przekroju co mapy parametryczne DTI. Pasek skali na obrazie T2 odnosi się do długości 20 mm we wszystkich obrazach. Należy zauważyć, że rozdzielczość przestrzenna w płaszczyźnie obrazów DCE jest w przybliżeniu dwukrotnie wyższa niż w przypadku DTI, jednak występuje wysoka zgodność wizualna w lokalizacji i rozmiarze map parametrycznych 3TP oraz λ1.
<img alt="Schematy MRI piersi porównujące T2, 3TP, λ1 i λ1-λ3 dla analizy perfuzji i dyfuzji." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig16highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 16"> 
Rycina 16: Mapy parametryczne λ1 oraz λ1-λ3 u 60-letniego pacjenta z DCIS niskiego stopnia. Rycina zawiera również w 1sz kolumnie po lewej stronie obraz ważony T2 oraz parametryczną mapę DCE, uzyskaną metodą 3TP, z tego samego przekroju co parametryczne mapy DTI. Pasek skali na obrazie T2 odpowiada długości 20 mm we wszystkich obrazach. Zwróć uwagę na zdolność DTI do wykrywania raka w piersi o wysokiej zawartości tkanki tłuszczowej.
<img alt="Analiza MRI piersi w obrazowaniu tensora dyfuzji: sekwencje T2, MIP, 3TP, mapy λ1, λ1-λ3." src="/files/ftp_upload/52048/52048fig17highres.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rycina 17"> 
Rycina 17: Mapy parametryczne λ1 oraz λ1 - λ3 u 39-letniej pacjentki z inwazyjnym rakiem zrazikowym przed i po chemioterapii neoadjuwantowej. Pacjentka została poddana badaniu dwukrotnie: raz przed terapią i raz przed operacją, po 4 cyklach Adryamicin + Cycloxan oraz 4 cyklach Taxol. Zwrócono uwagę na wzrost λ1 oraz λ1-λ3 w obszarach nowotworowych, które odpowiedziały na leczenie. 1szy rząd przedstawia obrazy uzyskane przed terapią, a 2gi rząd przedstawia obrazy z niemal tego samego obszaru co w 1szym rzędzie, uzyskane przed operacją. Przed leczeniem obszary nowotworowe wykazywały wartości λ1 i λ1-λ3 poniżej ich progu, a po leczeniu oba te parametry wzrosły do wartości powyżej ich progu. Rycina zawiera również w 1szej kolumnie po lewej stronie obrazy ważone T2; w 2giej kolumnie projekcję wielokrotnych obrazów (MIP), uzyskaną poprzez odjęcie obrazów przed kontrastem od obrazów 2 min po podaniu kontrastu; w 3ciej kolumnie mapy parametryczne DCE uzyskane metodą 3TP. Pasek skali na obrazie T2 odnosi się do długości 20 mm we wszystkich obrazach

Opisujemy, jak uzyskać mapy parametryczne i wektorowe tensora dyfuzji piersi za pomocą rezonansu magnetycznego. Protokół i końcowe wyniki po przetworzeniu obrazowania są dostosowane do śledzenia cech architektonicznych piersi i wykrywania nowotworu złośliwego piersi.

Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of ...

Ogólnym celem poniższego eksperymentu jest śledzenie mikrostruktury piersi w celu wykrycia raka piersi przy użyciu całkowicie nieinwazyjnej i bezpiecznej metody obrazowania. Osiąga się to poprzez wykonanie zdjęć MRI obu piersi i pomiar w całej tkance gruczołowej włókna piersi. Tensor dyfuzji wody ujawnia normalne i patologiczne cechy mikrostrukturalne i komórkowe piersi.W drugim kroku zestawy danych obrazowania tensora dyfuzji są przetwarzane przy użyciu symetrycznego modelu tensorowego w celu obliczenia kierunkowych współczynników dyfuzji i wskaźników anizotropii piksel po pikselu. Następnie wektorowe i oznaczone kolorami mapy parametryczne współczynników dyfuzji kierunkowej. Ich średni współczynnik dyfuzji pozornej oraz frakcyjne i maksymalne wskaźniki antyizotropii są opracowywane w celu określenia najlepszych parametrów do wykrywania nowotworów złośliwych i badania patologii.Wyniki pokazują, że parametry tensora dyfuzji mogą ujawniać cechy architektoniczne piersi i wykrywać złośliwy wzrost poprzez znajdowanie obszarów mapy o obniżonych wartościach współczynnika dyfuzji i obniżonych maksymalnych wartościach anizotropii w porównaniu z normalną tkanką. Nowa metoda obrazowania tensora dyfuzji wykazała dokładność diagnostyczną raka piersi równoważną standardowej metodzie trzech punktów czasowych ze wzmocnionym kontrastem dynamicznym. Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami MRI, takimi jak rezonans magnetyczny z kontrastem dynamicznym, jest to, że DTI nie wymaga wstrzykiwania zewnętrznego środka kontrastowego, a zatem jest całkowicie bezpieczny i nieinwazyjny.Jest to również stosunkowo szybka metoda, a na jego wydajność kliniczną nie mają wpływu zmiany hormonalne. Metoda ta wykrywa zwiększoną komórkowość spowodowaną proliferacją komórek rakowych i może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w obrazowaniu piersi, w tym wykrywanie, diagnozowanie i terapię, monitorowanie raka piersi, a także obrazowanie innych narządów z elementami gruczołów daktylowych, takich jak prostata i nerki. Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które są nowicjuszami w tej metodzie, będą miały trudności, ponieważ DTI piersi wymaga optymalizacji protokołu skanowania poprzez precyzyjne dostrojenie wszystkich parametrów eksperymentalnych, a także zaawansowanego oprogramowania do przetwarzania surowych zestawów danych, które dają jasne mapy parametryczne parametrów tensora dyfuzji Czuliśmy, że wpadliśmy na pomysł tej metody, gdy natknęliśmy się na rysunek książki o systemie przewodowym piersi na temat anatomii piersi z 1840 roku i niedawny opór komputerowy z rekonstrukcją wymiarową systemu Reduktora Mamm w raportach Atkina, kolegów z 2001 roku i schodzeniu w fosę z 2004 roku.Wizualna demonstracja tej metody ma kluczowe znaczenie, ponieważ zastosowanie i implikacje tej metody opierają się na oznaczonych kolorami mapach parametrycznych, które umożliwiają ocenę tkanki piersi i wykrycie raka. Procedura zostanie zademonstrowana przez dr Ednę Fran, dr Marę Shapiro Feinberg, dr Noama Nisana, pana Dove Gogela oraz naszych dwóch doskonałych techników rezonansu magnetycznego, panią Fanię Tao i pana Holstera. Nowa metoda obrazowania tensora dyfuzji piersi jest oceniana w porównaniu z obecną standardową metodą dynamicznego rezonansu magnetycznego piersi ze wzmocnieniem kontrastowym i dlatego rozpoczyna się od wprowadzenia cewnika dożylnego w dowolnym ramieniu pacjentki w celu podania środka kontrastowego, a następnie ustawia pacjentkę do badania piersi.Pacjentka musi leżeć w pozycji leżącej z obiema piersiami swobodnie zwisającymi w obustronnych otworach cewki piersiowej. Pacjent powinien również opierać głowę i szyję na poduszce dla wygody. Teraz poproś pacjentkę, aby wysunęła obie ręce nad głowę i sprawdziła ułożenie piersi.Ponownie upewnij się, że każda pierś jest umieszczona centralnie, zwisając luźno i tak głęboko, jak to możliwe w otworze cewki. Teraz podłącz automatyczną pompę iniekcyjną do cewnika dożylnego, przenieś pacjenta do skanera i kontynuuj skanowanie. Korzystając z obrazu pilotażowego, zlokalizuj obie piersi i określ pole widzenia, a następnie liczbę potrzebnych plastrów i grubość plastra potrzebną do całkowitego pokrycia obu piersi z przedłużeniem do pachy i ściany klatki piersiowej.Utrzymuj spójność tych trzech parametrów eksperymentalnych we wszystkich sekwencjach skanowania. Następnie, korzystając z interfejsu komputera skanera, zlokalizuj obszar, który obejmuje zarówno piersi, jak i pachę, aby zdefiniować ramkę podkładkową. Następnie zastosuj iteracyjną strategię podkładkowania, aby zoptymalizować pole magnetyczne podczas obserwacji sygnału w widmie protonów.Dostosuj podkładkowanie, centrując częstotliwość na rezonansie wody, a następnie na rezonansie tłuszczu. Oddzielając sygnały tłuszczu i wody, optymalizuj intensywność sygnału i kształtuj częstotliwość promieniowania, która musi być wyśrodkowana na częstotliwości rezonansu wody. Aby to zadziałało, zastosuj teraz poprzeczną sekwencję wielowarstwową 2D T two weighted turbo spin echo multis w wysokiej rozdzielczości przestrzennej bez nasycenia tłuszczem za pomocą grappy o współczynniku przyspieszenia dwa.Ustaw parametry zmiennej zgodnie z tabelą pierwszą. Następnie wykonaj stłumione tłuszczem echo spinowe DTI. Korzystając z dwukrotnie ponownie zogniskowanej sekwencji obrazowania echo płaskiego, ponownie zastosuj grpa ze współczynnikiem przyspieszenia równym dwa.Dla echa wirowania DTI należy użyć następujących parametrów, najbardziej krytyczne są podświetlone na fioletowo. Obejmują one czas echa te, rozdzielczość przestrzenną, liczbę kierunków gradientu dyfuzji oraz wartości gradientów B. Teraz zastosuj sekwencję mapowania pola, aby skorygować zniekształcenia geometryczne w obrazowaniu echoplanera.Uzyskaj obrazy różnicy faz zgodnie z opisem desert i balaban, upewnij się, że sekwencja obrazowania zawiera obrazy 2D poprzecznego gradientu gradientowego z dwoma różnymi czasami echa fazowego i upewnij się, że kierunek fazy i kodowania jest taki sam jak w sekwencji DTI. W tabeli pierwszej wymieniono również wartości, które należy zastosować dla tej sekwencji obrazowania. Następnym krokiem jest zastosowanie protokołu dynamicznego wzmocnionego kontrastem przy użyciu szybkiej sekwencji echa gradientowego 3D bez tłumienia tłuszczu i z parametrami zoptymalizowanymi zgodnie z metodą trzech punktów czasowych.Ponownie zapoznaj się z tabelą pierwszą, aby zapoznać się z wartościami parametrów. 15 sekund przed końcem drugiej akwizycji obrazu przed kontrastem. Wstrzyknąć za pomocą sterowanego komputerowo automatycznego wstrzykiwacza, środek kontrastowy w ilości dwóch mililitrów na sekundę.Następnie należy wykonać automatyczne wstrzyknięcie 20 mililitrów soli fizjologicznej jako spłukiwanie dostarczane z tą samą prędkością. Teraz kontynuuj nagrywanie siedmiu sekwencyjnych zestawów danych 3D w siedmiu stałych punktach czasowych po wstrzyknięciu. Następnie utwórz poprzeczną sekwencję wielowarstwową 2D T z dwoma ważonymi tłuszczami tłumionymi turbo spin echo przy użyciu eksperymentalnych szczegółów podobnych do tych używanych do obrazowania T dwa ważone.Całkowity czas badania wynosi 30,5 minuty, a czas trwania sekwencji DTI wynosi sześć minut, rozpocznij przetwarzanie obrazów, najpierw przesyłając cały zestaw danych do zdalnej stacji roboczej lub komputera osobistego. Następnie otwórz dane za pomocą programów poświęconych analizie dyfuzji piersi, obrazowania tensorowego i D-C-E-M-R-I. Tutaj używany jest domowy pakiet oprogramowania ze wszystkimi krokami przetwarzania obrazu DTI.Najpierw oceń poziom hałasu na zewnątrz piersi i pozostałą tkankę w trzech lub czterech obszarach zainteresowania. Każdy około 100 pikseli. Znajdź maksymalny poziom szumu dla pikseli powyżej poziomu szumu.Użyj 30 kierunków gradientu, aby obliczyć sześć współczynników dyfuzji symetrycznego tensora D we wszystkich 60 warstwach. Użyj równania Tannera Staala i programu dopasowania regresji nieliniowej. Następnie diagonalizuj symetryczny tensor dyfuzji w każdym pikselu, korzystając z analizy składowych podstawowych.W wyniku tego procesu uzyskuje się trzy wektory iGen na piksel, które definiują kierunek dyfuzji w trzech ortogonalnych AE o kształcie elipsoidy. Wartości te pokrywają się z ramą dyfuzji tkanki i odpowiadającymi jej wartościami własnymi dyfuzji, które określają współczynniki dyfuzji kierunkowej. Następnie dla każdego piksela oblicz pozorny współczynnik dyfuzji, który jest średnią z trzech wartości egen.Następnie oblicz maksymalny bezwzględny wskaźnik antyizotropii, który jest różnicą wartości egen Lambda jeden i Lambda trzy. Teraz określ ułamkowy indeks antyizotropii. Dla każdego piksela.Wartości wahają się od zera wskazującego dyfuzję izotropową do jednego wskazującego na swobodną dyfuzję w jednym kierunku. Po wykonaniu wszystkich tych obliczeń wykorzystaj możliwości graficzne oprogramowania, aby utworzyć mapę wektorową pierwszego lub pierwszego wektora własnego V. Utwórz również mapę z trzema kolorami pokazującymi główne kierunki V jeden i nałóż je na dwuwagowy obraz T tego samego wycinka z powrotem w oprogramowaniu DTI konstruuje obrazowanie tensora dyfuzji, mapy parametryczne, które wyświetlają wartości wszystkich parametrów tensora dyfuzji dla każdego piksela w każdym przekroju.Następnie nałóż te wartości na obraz ważony T dwa tego samego wycinka. Metoda została przetestowana i zademonstrowana na młodym, zdrowym ochotniku. Stosunkowo wysoki odsetek włóknistej tkanki gruczołowej można wyraźnie zobaczyć na obrazie T dwa ważone jako szare obszary.Jasne obszary są grube. Kierunek pierwszego współczynnika dyfuzji Lambda jeden pokazuje dużą frakcję pikseli skierowanych w stronę brodawki. Zgodnie z oczekiwaniami wartości współczynników tensora dyfuzji spadły od Lambda jeden do Lambda 2 do Lambda trzy.Wykorzystanie tych trzech współczynników dyfuzji umożliwiło obliczenie średniej dyfuzyjności, A DC, antyatropii frakcyjnej i maksymalnej antyatropii, do których antyatropia frakcyjna była wysoce zgodna. 68 pacjentek z nowotworami złośliwymi piersi przeskanowano przy użyciu protokołu DTI. Stwierdzono, że mapy parametryczne najwyższego współczynnika dyfuzji Lambda jeden i maksymalnej anizotropii Lambda jeden minus Lambda trzy są istotnie niższe w tkance nowotworowej w porównaniu z prawidłową tkanką piersi i najbardziej skuteczne w wykrywaniu raka piersi.U tych pacjentów regiony o niskich wartościach Lambda jeden i Lambda jeden minus Lambda trzy wskazujące, że mogą być równoległe do regionów, które zostały zidentyfikowane jako rak z dynamicznym rezonansem magnetycznym wzmocnionym kontrastem, wizualizowanym za pomocą kodowania kolorami metody trzech punktów czasowych, druga para obrazów Lambda jeden i Lambda jeden minus Lambda trzy pokazuje raka u pacjenta, który następnie przeszedł chemioterapię neoadjuwantową. Po udanej chemioterapii neoadjuwantowej przed operacją, DTI był w stanie scharakteryzować odpowiedź tkanki. Nastąpił znaczny wzrost współczynników dyfuzji odzwierciedlających obecność naprawczej tkanki łącznej zastępującej komórki nowotworowe Po opanowaniu sekwencjonowania i obrazowania przetwarzania tensora dyfuzji zestawy danych obrazowania można wykonać w ciągu kilku minut, uzyskując parametryczne mapy dyfuzji w całej tkance piersi, co umożliwia wykrycie nowotworu złośliwego z wysoką czułością.Podczas wykonywania tej procedury należy pamiętać o optymalizacji skanera MRI, jednorodności pola oraz przestrzeganiu protokołu DTI i specyfikacji przetwarzania obrazowania. Po tej procedurze można wykonać inne metody MRI, takie jak dynamiczne wzmocnienie kontrastu, w celu weryfikacji wyników DTI i zwiększenia dokładności diagnozy raka piersi po jego rozwinieniu. Technika ta może utorować drogę naukowcom w badaniu aspektów rozwojowych i regulacji hormonalnej prawidłowej tkanki piersi oraz charakteryzowaniu wczesnych zmian w piersi prowadzących do rozwoju nowotworu złośliwego.Po obejrzeniu tego filmu powinnaś dobrze zrozumieć, jak dostosować i wdrożyć do swojego zaawansowanego skanera MRI, opisane przez nas narzędzia do akwizycji i przetwarzania obrazu, a także oceniać rozlane mapy parametryczne piersi i identyfikować nowotwór złośliwy.

tracking-mammary-architectural-features-detecting-breast-cancer-with

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Dokładna i praktyczna metoda pomiaru parametrów takich jak odkształcenie (strain) w tkance mięśnia sercowego ma dużą wartość kliniczną, ponieważ wykazano, że odkształcenie jest czulszym i wcześniejszym markerem dysfunkcji kurczliwości niż często stosowany parametr EF.

Ocena odkształcenia mięśnia sercowego w rezonansie magnetycznym z wykorzystaniem śledzenia cech (feature tracking)

Metody obrazowania biologicznego stosowane do oceny biodystrybucji komórkowej nanocząsteczek znajdują zastosowanie w monitorowaniu terapeutycznym i diagnostycznym związków sformułowanych w nanostruktury. Metody opisane w niniejszym opracowaniu są czułe i swoiste w ocenie za pomocą korejestracji histologicznej. Przedstawione metodologie zapewniają ścieżkę translacyjną od zastosowań na modelach gryzoni do zastosowań u ludzi.

Rejestrowane obrazowanie biomedyczne nanomateriałów w monitorowaniu diagnostyki i terapii

W patogenezie przerzutów do kości angiogeneza jest procesem kluczowym, w związku z czym stanowi cel obrazowania i terapii. W niniejszej pracy przedstawiamy szczurzy model miejscowych przerzutów raka piersi do kości oraz opisujemy strategie nieinwazyjnego obrazowania angiogenezy in vivo z wykorzystaniem obrazowania rezonansem magnetycznym, wolumetrycznej tomografii komputerowej i ultrasonografii.

Wielomodalne obrazowanie angiogenezy w modelu przerzutów raka piersi do kości u szczurów nago z wykorzystaniem obrazowania rezonansem magnetycznym, wolumetrycznej tomografii komputerowej i ultradźwięków

Śledzenie komórek za pomocą MRI zyskało niezwykłą uwagę w ostatnich latach. Protokół ten opisuje znakowanie komórek dendrytycznych cząstkami bogatymi w fluor (19F), zastosowanie tych komórek in vivo oraz monitorowanie zakresu ich migracji do drenującego węzła chłonnego za pomocą 19F/1H MRI i 19F MRS.

Monitorowanie migracji komórek dendrytycznych za pomocą rezonansu magnetycznego 19F / 1H

Demonstrujemy metody wykrywania zniekształceń architektonicznych w poprzednich mammografach. Zorientowane struktury są analizowane za pomocą filtrów Gabora i portretów fazowych w celu wykrycia miejsc promieniowania wzorców tkankowych. Każde miejsce jest scharakteryzowane i sklasyfikowane za pomocą miar reprezentujących wzory spikulacyjne. Metody te powinny pomóc w wykrywaniu raka piersi.

Wykrywanie zniekształceń architektonicznych we wcześniejszych mammografiach poprzez analizę zorientowanych wzorców

Obrazowanie tensora dyfuzji (DTI) zasadniczo służy jako narzędzie oparte na MRI do identyfikacji in vivo mikrostruktury mózgu i procesów patologicznych spowodowanych zaburzeniami neurologicznymi w obrębie istoty białej mózgu. Analizy oparte na DTI pozwalają na zastosowanie ich w chorobach mózgu zarówno na poziomie grupy, jak i w danych pojedynczych osób.

Rezonans magnetyczny tensora dyfuzji w analizie chorób neurodegeneracyjnych

Obrazowanie tensora dyfuzji (DTI) zostało wykonane w celu zobrazowania głównych części szlaku wzrokowego. Celem było wykorzystanie zatwierdzonej przez FDA standardowej komercyjnej stacji roboczej, która mogłaby być używana do codziennej rutyny, w celu zmniejszenia pooperacyjnego uszkodzenia drogi wzrokowej u pacjentów.

DTI drogi wzrokowej - drogi istoty białej i zmiany w mózgu

Choroby nerwowo-mięśniowe często wykazują zróżnicowaną czasowo, przestrzennie niejednorodną i wieloaspektową patologię. Celem tego protokołu jest scharakteryzowanie tej patologii za pomocą nieinwazyjnych metod obrazowania metodą rezonansu magnetycznego.

Ilościowy rezonans magnetyczny w chorobach mięśni szkieletowych

Tutaj prezentujemy protokół zastosowania parametrów obrazowania tensora dyfuzji do oceny ucisku rdzenia kręgowego.

Rezonans magnetyczny tensora dyfuzji w przewlekłym ucisku rdzenia kręgowego

Tłumaczenie wyników mikroskopii przyżyciowej jest utrudnione ze względu na jego płytką głębokość penetracji w tkanki. W tym miejscu opisujemy mysi model komory z oknem grzbietowym, który umożliwia jednoczesną rejestrację mikroskopii przyżyciowej i klinicznie stosowanych metod obrazowania (np. CT, MRI) w celu bezpośredniej korelacji przestrzennej, potencjalnie usprawniając kliniczne tłumaczenie wyników mikroskopii przyżyciowej.

Mysi model guza w komorze grzbietowego fałdu skórnego do połączonej mikroskopii przyżyciowej i obrazowania metodą rezonansu magnetycznego w translacyjnych badaniach nad rakiem

Protokół ten opisuje procedurę obrazowania na urządzeniu mikrofalowym do obrazowania piersi.

Obrazowanie kliniczne mammografii mikrofalowej

Poznaj nieinwazyjną metodę obrazowania tensora dyfuzji do wykrywania raka piersi. Technika DTI pozwala analizować mikrostrukturę gruczołową bez kontrastu, oferując bezpieczną alternatywę dla standardowego MRI.

Śledzenie cech architektonicznych sutka i wykrywanie raka piersi za pomocą obrazowania tensora dyfuzji rezonansu magnetycznego

Przeglądaj więcej filmów