Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Количественный магнитно-резонансная томография скелетных мышечных заболеваний

19K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/52352

⸱

18 декабря 2016 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Imaging Science, Vanderbilt University, 2Department of Radiology and Radiological Sciences, Vanderbilt University, 3Department of Biomedical Engineering, Vanderbilt University, 4Department of Molecular Physiology and Biophysics, Vanderbilt University, 5Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Vanderbilt University, 6Department of Physics and Astronomy, Vanderbilt University

В этой статье

Краткое содержание

Нервно заболевания часто демонстрируют, изменяющуюся во времени пространственно неоднородной, и многогранный патологии. Целью данного протокола является характеристика этой патологии с использованием неинвазивных магнитных методов резонансной томографии.

Аннотация

Количественная магнитно-резонансная томография (qMRI) описывает разработку и использование МРТ для количественной оценки физических, химических и/или биологических свойств живых систем. Нервно-мышечные заболевания часто проявляются во времени изменяющейся, пространственно неоднородной и многогранной патологией. Целью данного протокола является характеристика данной патологии с помощью методов кМРТ. Протокол получения данных МРТ начинается с изображений локализатора (используемых для определения местоположения тела и тканей, представляющих интерес в системе МРТ), измерений контроля качества соответствующих распределений магнитного поля и структурной визуализации для общей анатомической характеристики. Часть протокола, относящаяся к кМРТ, включает измерения продольных и поперечных констант времени релаксации (T1 и T2 соответственно). Также приобретаются данные диффузионно-тензорной МРТ, в которых измеряется диффузионная диффузия воды и используется для вывода о патологических процессах, таких как отек. Количественная визуализация с переносом намагниченности используется для определения относительного содержания в тканях высокомолекулярных протонов и протонов свободной воды. Наконец, методы МРТ с жирной водой используются для характеристики замещения фиброзно-жировой ткани мышц. В дополнение к описанию процедур сбора и анализа данных, в этой статье также обсуждаются потенциальные проблемы, связанные с этими методами, анализом и интерпретацией данных, безопасностью МРТ, а также стратегиями уменьшения артефактов и оптимизации протокола.

Введение

Количественный магнитно-резонансная томография (qMRI) описывает развитие и использование МРТ для количественного определения физических, химических и / или биологических свойств живых систем. QMRI требует, чтобы один принять биофизической модель для системы, состоящей из интересующей ткани и последовательности импульсов МРТ. Последовательность импульсов предназначен для информирования интенсивности сигнала образы 'параметру интереса к модели. МРТ свойства сигнала (амплитуды сигнала, частоты и / или фазы) измеряются и анализируются в соответствии с моделью. Цель состоит в том, чтобы произвести объективную, количественную оценку физического или биологического параметра, имеющего непрерывно распределенные, физические единицы измерения. Часто уравнения, описывающие систему анализируются и устанавливаются на основе пиксель за пикселем, создавая изображение, значения которого пикселя непосредственно отражают значения переменной. Такое изображение называется параметрической карте.

Обычное использование qMRI является dАЗВИТИЕ и применение биомаркеров. Биомаркеры могут быть использованы для исследования механизма заболевания, установить диагноз, определить прогноз, и / или оценить терапевтический ответ. Они могут принимать форму концентрации или деятельности эндогенных или экзогенных молекул, гистологического образца, физическая величина, или внутренний образ. Некоторые общие требования биомаркеров, что они объективно измерять непрерывно распределенной переменной с использованием физических единиц измерения; иметь четкий, хорошо понимают взаимоотношения с патологией интересов; чувствительны к улучшению и к ухудшению клинического состояния; и может быть измерена с подходящей точностью и точностью. Неинвазивные или минимально инвазивные биомаркеры особенно желательно, так как они способствуют комфорт пациента и минимально нарушать патологии интерес.

Цель разработки изображений на основе биомаркеров для болезни мышц, чтобы отразить болезнь мышц способами, которые комплементарнаяу к, более конкретно, чем, более пространственно селективным, чем, и / или менее инвазивными, чем существующие подходы. Одно главное преимущество qMRI в этой связи является то, что она имеет потенциал для интеграции нескольких типов информации и, таким образом, потенциально характеризуют многие аспекты процесса заболевания. Эта способность очень важна в мышечных заболеваний, которые часто обнаруживают пространственно переменную, сложную патологию, которая включает воспаление, некроз и / или атрофии с заменой жира, фиброз, нарушение функций myofilament решетки ( "Z-диска потоковой передачи"), а также повреждение мембраны , Еще одним преимуществом методов qMRI является то, что качественные или Полуколичественные описания контраста на основе МР-изображений отражают не только патологии, но и различия в параметрах захвата изображений, аппаратные средства, и человеческое восприятие. Примером этого последнего вопроса была продемонстрирована Wokke и др., Который показал , что Полуколичественные оценки жировой инфильтрации весьма разнообразны и часто неправильно, WКурица по сравнению с количественным MRI жира / воды (FWMRI) 1.

Протокол , описанный здесь , включает в себя последовательности импульсов для измерения продольной (T 1) и поперечные (T 2) постоянные времени релаксации, количественного переноса намагниченности (QMT) параметры, коэффициенты диффузии воды с использованием тензора диффузии МРТ (ДТ-МРТ), а также структура мышц с использованием структурные изображения и FWMRI. T 1 измеряют с помощью последовательности инверсии восстановления, в которой суммарный вектор намагниченности перевернутую и его величина дискретизируется как система возвращается в состояние равновесия. Т 2 измеряется многократно перефокусировав поперечной намагниченности , используя череду перефокусировкой импульсов, таких как метод Карра-Перселла Meiboom-Gill (CPMG), и отбора проб результирующие спин-эхо - сигналы. T 1 и Т 2 данные могут быть проанализированы с помощью нелинейных кривых закрывающейся методы , которые либо предполагают ряд exponential компоненты априори ( как правило , от одного до трех) , либо с помощью линейной обратной подход , который соответствует полученным данным в сумме большого числа разлагающихся экспонент, в результате чего в спектре амплитуд сигналов. Такой подход требует решения 3 неотрицательным методом наименьших квадратов (NNLS), и , как правило , включает в себя дополнительную регуляризацию для получения стабильных результатов. Т 1 и Т 2 измерения были широко используются для изучения мышечных заболеваний и травм 4-9. T 1 значения , как правило , уменьшается в жировой инфильтрации регионах мышцы и повышен в воспаленных регионах 4-6; Значения T 2 возводятся в обоих обезжиренных и проникали воспаленных областей 10.

QMT-МРТ характеризует свободную воду и полупроводниковое как высокомолекулярные бассейны протонов в тканях путем оценки соотношения макромолекулярных к свободных протонов воды (соотношение размер пула, PSR); характеристическая расслабитьсятемпы Ation этих бассейнов; а темпы обмена между ними. Общие подходы включают QMT импульсного насыщения 11 и селективные методы 12,13 инверсии восстановления. Протокол ниже описывает использование импульсного подхода насыщения, который использует широкую ширину линии макромолекулярном протонного сигнала, относительно узкой ширины линии сигнала протона воды. Насыщая макромолекулярную сигнал на резонансных частотах достаточно отличных от сигнала воды, сигнал воды уменьшается в результате переноса намагниченности между твердыми и свободными бассейнах вода протонов. Данные анализируют с помощью количественного биофизической модели. QMT был разработан и применен в здоровых мышцах 14,15, а в последнее время появились абстрактные описания его реализации в мышечных заболеваний 16. QMT был использован для изучения мелких животных моделях воспаления мышц, в котором было показано , что воспаление уменьшает PSR 17. Поскольку MTотражает как высокомолекулярные и воды содержимое, данные MT могут также отражать фиброзом 18,19.

DT-МРТ используется для количественного определения анизотропную поведение диффузии молекул воды в тканях с упорядоченными, удлиненные клетки. В ДТ-МРТ, диффузия воды измеряется в шести или более разных направлениях; Затем эти сигналы установлены на тензорной модели 20. Тензор диффузии, D, диагонализируется для получения трех собственных значений (которые являются тремя основными температуропроводности) и три собственных векторов (которые указывают направления , соответствующие трем коэффициентов диффузии). Эти и другие количественные показатели , полученные из D предоставляют информацию о структуре ткани и ориентации на микроскопическом уровне. Свойства диффузии мышц, особенно третье собственное значение D и степень анизотропии диффузии, отражают воспаление мышц 17 и повреждение мышц вследствие экспериментальной травмы 21, штамм травмы 22, и болезнь 23,24. Другие потенциальные влияния на диффузию свойства мышц включают изменения в диаметре 25 клеток и изменения проницаемости мембраны.

И, наконец, атрофию мышц, без или без макроскопической жировой инфильтрации, является патологическим компонентом многих заболеваний мышц. Атрофия мышц может быть оценена с использованием структурных изображений для измерения мышечной площадь или объем поперечного сечения и FW-МРТ для оценки жировой инфильтрации. Жировая инфильтрация может быть качественно описано в Т 1 - Т 2 -weighted изображения 26, но жира и воды , сигналы лучше всего снимать путем формирования изображения, использующие различные резонансные частоты жира и воды протонов 27-29. Количественные методы жира / визуализации воды, были применены при мышечных заболеваний , таких как мышечная дистрофия 1,30,31, и может предсказать потерю передвижению у этих больных 31.

Протокол qMRI, описанный здесь использует все эти измерения, чтобы охарактеризовать состояние мышц в аутоиммунных воспалительных миопатий дерматомиозит (ДМ) и полимиозит (ПМ). Более подробная информация о протоколе, включая его воспроизводимости, были опубликованы ранее 32. Протокол включает в себя стандартные последовательности импульсов, а также радиочастотная (RF) и объекты градиента магнитного поля, специально запрограммированным на наших системах. Авторы полагают, что этот протокол также применимо в других нервно-мышечных нарушений, характеризующихся мышечной атрофии, воспаления и жировой инфильтрации (такие как мышечная дистрофия).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Примечание: Напоминаем читателю, что все исследования с участием человека должны быть одобрены местным Институциональным наблюдательным советом (IRB) для использования человеческих субъектов в научных исследованиях. Участники исследования должны быть проинформированы о целях, процедурах, рисков и выгод предлагаемого исследования; наличие альтернативных методов лечения или процедур; наличие вознаграждения; и их права на частную жизнь и отозвать свое согласие и прекратить свое участие. До начала сессии тестирования МРТ, исследователь должен представить потенциальный участник исследования с IRB-утвержденного документа информированного согласия (ICD), объяснить его содержание, и попросить потенциального участника исследований, если он / она хочет принять участие в исследовании. Если да, то участник должен будет подписать и указать дату МКБ до завершения любого из этапов протокола здесь.

1. Действия До Дня тестирования

  1. Ограничение привычек образа жизни , которые могли бы посрамить Dата
    1. Попросите участника не выполнять умеренные или тяжелые упражнения в течение 48 часов перед тестированием. Попросите участника воздерживаться от чрезмерного рецепта лекарства и потребление алкоголя в течение 24 часов перед тестированием. Попросите участника воздерживаться от употребления табака или потребления кофеина в течение 6 часов перед тестированием.
    2. Перед тестированием подтвердить, что участник был совместим с этими инструкциями.
  2. Подготовка системы МРТ
    1. Обеспечить наличие всего необходимого оборудования, как указано в таблице материалов и оборудования.
    2. Определение протокола МРТ; Предложенные параметры находятся в таблицах 1 - 5.

2. День тестирования: Подготовка к МРТ сбора данных

  1. Скрининг поведения по безопасности
    1. Экран для потенциальных опасностей в среде МРТ при наличии МРТ безопасности-тдождь здоровья работника представить участник исследования с подходящей формой безопасности МРТ, как, например, найти на www.mrisafety.com.
    2. При наличии каких-либо имплантированными магнитных или чувствительных к магнитному полю объектов, убедитесь, что они безопасны для сканирования МРТ.
  2. Подготовка системы МРТ
    1. Убедитесь в том, что весь персонал удалили все магнитные и магнитно-чувствительные объекты перед входом в помещение, где находится система МРТ. Проводить эту проверку каждый раз, что кто-то входит в комнату МРТ.
    2. Подготовка системы МРТ путем размещения приемной катушки на пациента ложе системы МРТ. Кроме того, поместите матрас с листа и подушку с наволочкой на кровати. Есть ремни, доступные для размещения вокруг бедер и валики или подушки, чтобы место под колени.
    3. Запустите программный интерфейс, введите данные пациента, и открыть протокол формирования изображения.
  3. Поместите участнику исследования в таблице МРТ сканера <ол>
  4. Обратите внимание на участника исследования, как он / она проверяет его / ее лицо и одежду для чувствительных к магнитному полю объектов. Закрепите эти объекты вне помещения МРТ в запираемом контейнере. Введите номер МРТ с участником исследования сразу же после завершения этого шага.
  5. Расположите участника на кровати пациента в лежачем, ноги первой позиции. Поместите часть тела, чтобы быть отображены как можно ближе к средней линии стола, как практично. Место валики или подушки под коленями, чтобы обеспечить разгрузку для нижней части спины и положите подушку под голову. Чтобы ограничить движение, мягко, но эффективно обеспечить бедра, ноги и ступни и убедитесь, что участник комфортно.
  6. Поместите приемник катушку РФ вокруг бедер участника и подключить его к системе МРТ.
  • Проинструктировать участника и завершить заключительные шаги Предварительное тестирование
    1. Дайте инструкции о том, как общаться со следователями. Обеспечить рarticipant с защиты органов слуха и сигнальное устройство, которое может использоваться для вызова для внимания, если это необходимо. Попросите участника должны остаться еще во время и между всеми последовательностями изображений.
    2. Авансовые кровать пациента в МРТ сканера таким образом, чтобы часть тела, чтобы быть отображены выравнивается по центру сканера МРТ.
    3. После выхода из комнаты МРТ, подтверждают, что система связи пациент работает и видим, что участник комфортно. На протяжении всего протокола, регулярно общаться с участником, чтобы обеспечить его / ее комфорт и соблюдение инструкций.

    • 3. День тестирования: сбор данных МРТ

    1. Подготовительные шаги
      1. Поскольку система МРТ определяет инструментальные настройки и калибровки перед каждым последовательности изображений (центральная частота, приемник калибровки усиления и т.д.), контролировать эти процессы и обеспечить , чтобы каждый шаг выполняется correctlу.
      2. С помощью подходящего программного интерфейса, приобрести набор радиомаяков изображений (также известный как пилот или разведчик изображений); используя предложенные параметры , представленные в таблице 2.
      3. Определите, куда поместить кусочек центра для qMRI приобретения данных, путем определения областей повреждения и / или с помощью ссылки на положения среза относительно воспроизводимых анатомических ориентиров.
    2. Передачи и приема Coil шаги калибровки
      1. Для этих шагов, а также все последующие стадии обработки изображений, определяют область анатомии , в которой для оптимизации однородности статического магнитного поля (B 0), процесс , известный как "подкладок". Смотрите рисунок 1А для типичного размещения объема Шиммирование интереса (ВОИ) , используемый в настоящем исследовании.
      2. Если сканер МРТ имеет катушку передачи многоэлементного, приобретают калибровочный набор данных РФ.
      3. Если сканер МРТ имеет многоэлементного приемной катушки, приобретаютпространственную карту чувствительности катушек.
    3. Приобретать Структурная МРТ данных
      1. Приобретать высокое разрешение, мульти-срез, T 1 -weighted изображения , используя быстрое спин-эхо (FSE) последовательность; параметры обработки изображений , используемые в настоящем исследовании, приведены в таблице 1.
      2. Приобретать высокое разрешение, мульти-срезовый, T 2 -weighted изображения , используя последовательность FSE; параметры обработки изображений , используемые в настоящем исследовании, приведены в таблице 2.
    4. Сбор данных для реального времени контроля качества и внесения исправлений после обработки
      1. Приобретать трехмерных (3D) данных множества градиентных эхо для расчета карт B 0 поля. Параметры получения изображений , используемые в настоящем исследовании, приведены в таблице 3.
      2. Изучите карты полей, чтобы гарантировать, что нет никаких отклонений больше чем на ± 60 Гц (приблизительно 0,5частей на миллион в 3 Тесла) по изображению. Если они есть, принять альтернативный подход к подкладок (другой метод, по- разному размещению ВОИ и др.).
      3. Приобретать 3D-данные для расчета нутационных карт угла. Параметры получения изображений , используемые в настоящем исследовании, приведены в таблице 2.
      4. Изучите карты полей, чтобы убедиться, что там нет зон, которые отличаются чрезмерно от номинального угла нутации. Для РЧ импульсов, которые используются в этом протоколе отклонения более ± 30% от номинального угла нутации считаются чрезмерными.
    5. Приобретать qMRI данных
      1. Acquire 3D изображения для вычисления T 1, с использованием последовательности инверсии - восстановления. Параметры получения изображений , используемые в настоящем исследовании, представлены в таблице 3.
      2. Повторите измерение T 1 в присутствии подавления жира сигнала (FS; этот параметр abbreviaTed T 1, FS).
      3. Приобретать одного ломтика изображения для вычисления T 2, используя несколько спин-эхо последовательность. Используйте параметры изображения , представленные в таблице 3.
      4. Повторите измерение Т 2 в присутствии FS (T 2, FS).
      5. Приобретать 3D изображения для расчета параметров QMT, с использованием импульсного последовательности насыщения с ФС и параметры изображения , приведенные в таблице 4.
      6. Приобретать данные нескольких срезов для расчета параметров диффузионного тензора, используя ряд диффузионно-взвешенных изображениях. Параметры получения изображений , используемые в этих исследованиях , приведены в таблице 4.
      7. Приобретать 3D-данные для расчета жира / воды изображений, используя серию из шести градиентных-эхо изображений. Параметры получения изображений , используемые в этих исследованиях , приведены в таблице 5.
    6. После завершения работы qMRI протокола
      1. Гарантировать, чтовсе изображения надлежащего качества путем изучения их потенциально корректируемых артефактов и путем измерения достаточное отношение сигнал-шум.
      2. Для каждого набора данных qMRI, определить несколько областей , представляющих интерес (трансформирования) в серии изображений и исследовать сигнал в зависимости от соответствующего параметра (например, для -зависимых данных T 1 , полученных на этапах 3.5.1 и 3.5.2, график сигнала в зависимости от TI и гарантировать, что данные следуют функции инверсии-восстановления, перечисленных ниже в пункте 4.1.2).
      3. После завершения личного скрининга для чувствительных к магнитному полю объектов, входят в комнату МРТ. Удалить участника из магнита, снимите все ремни и отступы, и помочь участнику в выходе сканера МРТ и комнату МРТ.
      4. Передача данных с использованием методов, совместимых с местными законами здоровья личной жизни, локальной рабочей станции для обработки; Данные могут быть экспортированы в Digital Imaging связи в медицине (DICOM файлов) или поставщика'S собственный формат (метод, используемый в данном протоколе).

    4. Анализ данных qMRI

    1. Вычислить параметрической Карты
      1. Используйте компьютерную программу, предназначенную для научных вычислений и анализа изображений. Рассматривая гистограмму интенсивности сигналов в изображении, формируют на основе порогового изображения маски сигнала, который очерчивает области сигнала от областей шума. Выполните действия, описанные ниже для каждого пикселя на участках сигнала изображений.
      2. Анализ Т 1 данные путем измерения интенсивности S сигнала для каждого времени инверсии (TI). Затем, установите значения для S к инверсии-восстановления с уменьшенной модели предварительной задержки:

        figure-protocol-1

        где M 0 обозначает интенсивность сигнала , представляющая намагниченность в равновесном состоянии, S F является отношением инверсии,и TD время предварительной задержки. Затем, установите данные с FS одной и той же модели, что позволяет определить время продольной релаксации постоянной с FS, T 1, FS.
      3. Анализ Т 2 данных путем измерения S на каждом TE. Затем, установите данные в модели распада моно экспоненциальный:

        figure-protocol-2

        где N является сигналом смещения на исходном уровне. Читатель может также принять решение, чтобы соответствовать данным к многоканальному экспоненциальной модели, такие, как, что ниже:

        figure-protocol-3

        где J есть число экспоненциальных компонентов и Р и Т 2, J являются фракция сигнала и 2 значения T , связанный с J - го компонента. Или, читатель может использовать метод 3 неотрицательные методом наименьших квадратов (NNLS). В лAtter случае, Multi-экспоненциальная релаксация анализ (MERA) набор инструментов 33 находится в свободном доступе; другие программы доступны тоже. Повторите эти анализы для данных с и без ПФ.
      4. Для анализа данных QMT, измерения S для каждой мощности облучения и сдвига частоты. Исправьте номинальные облучения полномочия (представленные со 1 в приведенном ниже уравнении) , используя угол нутации карты. Исправьте смещений частоты (Δ F в уравнении ниже), используя B 0 карты для регулировки приложенные частоты смещения. Затем, соответствует данным в следующей модели 34,35

        figure-protocol-4

        где обменный курс от макромолекулы бассейна к свободному воде бассейна, продольная скорость релаксации свободного водного бассейна, продольная скорость релаксации макромолекулы бассейна (предположительно 1 с -1), является PSR, является Т 2 свободного водного бассейна, и ω 1CWPE средняя мощность импульса насыщения. Скорость насыщения продольной намагниченности макромолекулярном бассейна, описывается супер-Лоренцевы модели, как описано в работе Henkelman и коллегами 34,35.
      5. Для анализа данных DTI, сначала использовать алгоритм преобразования аффинное 36 для регистрации каждого диффузионно-взвешенное изображение к соответствующему без диффузии взвешенное изображение. Затем для каждого пикселя, измерять значения S в не-диффузионной взвешенного изображения и в каждом диффузно-взвешенная направлении. Образуют матрицу, состоящую из направлений кодирования диффузии. Используя многомерный взвешенной регрессии по методу наименьших квадратов регрессировать сигнальных данных на Матрицакодирования диффузии и форма D. Диагонализуют D и выполнить величину сортировочный собственных значений и собственных векторов их. Затем вычислить среднее коэффициент диффузии (MD), как:

        Equation5

        где λ 1, λ 2 и λ 3 являются собственными значениями тензора диффузии. Также вычислить фракционную анизотропию (FA), как:

        figure-protocol-6
      6. Анализ данных FWMRI используя количественный подход, который отделяет воды и жира сигналов на основе химического сдвига (например, алгоритм FattyRiot, доступной для свободного скачивания с https://github.com/welcheb/FattyRiot).
    2. Определение регионов интереса для анализа
      1. Укажите трансформирования на анатомических изображений (путем определения границ каждой мышцы интереса). Пример показан на рисунке 1.
      2. Изменение размера трансформирования в соответствии с размером матрицы изображений qMRI. По мере необходимости, отрегулировать выравнивание трансформирования, чтобы соответствовать карте qMRI (например, если участник переехалмежду приобретениями, перевод позиции ROI может потребоваться, чтобы избежать перекрытия границ мышц).
      3. Проверьте каждый ROI. При необходимости, убедитесь, что ни один пиксел не включены, которые содержат частичные артефакты объема, без сократительной ткани и артефакты потока; смотрите рисунок 1 для примеров.
      4. Вычислить среднее значение и стандартное отклонение значений qMRI во всех пикселов в выбранных трансформирования.

    Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

    Результаты

    На рисунке 1 показаны типичные осевые анатомических изображений , полученных в середине бедра пациента с полимиозит. Также показано расположение в плоскости проекции объема Шим. Типичные карты параметров для каждого метода qMRI, все полученные из этого же пациента, предоставляются из рис 2 - 7.

    Фигуры 2А и 2В показаны карты Δ B 0 и угол нут...

    Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

    Обсуждение

    Мышечные заболевания, такие как мышечные дистрофии и идиопатические воспалительные миопатии представляют собой группы заболеваний, которые неоднородны по этиологии и, как отдельных лиц, редко в их падении. Например, мышечная дистрофия Дюшенна - наиболее распространенной формой мышечной дистрофии - имеет частоту 1 в 3500 живых новорожденных мальчиков 37,38; дерматомиозит, к которому этот протокол был применен, имеет частоту 1 в 100.000 39. Чем выше коллективная частота этих заболеваний, однако, и их...

    Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

    Раскрытие информации

    Ни у одного из авторов нет финансового конфликта интересов, о котором можно было бы сообщить.

    Благодарности

    Мы выражаем признательность за грантовую поддержку от Национальных институтов здравоохранения: NIH/NIAMS R01 AR050101 (BMD), NIH/NIAMS R01 AR057091 (BMD/JHP), NIH/NIBEB K25 EB013659 (RDD) и RR024975 премии Vanderbilt CTSA. Мы также благодарим рецензентов за комментарии и тему для участия в этих исследованиях.

    Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

    Материалы

    Список материалов, использованных в этой статье
    ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
    Система МРТ человека 3 Т PhilipsMedical Systems (Best, Нидерланды)Achieva/Intera
    Cardiac с фазированной решеткой приемаPhilips Medical Systems
    Подушки, ремни, валики и другие устройства
    Компьютер с программным обеспечением MATLABThe Mathworks, Inc (Natick, MA)r. 2014
    катушки позиционирования

    Ссылки

    1. Wokke, B. H., et al. Comparison of Dixon and T1-weighted MR methods to assess the degree of fat infiltration in duchenne muscular dystrophy patients. J Magn Reson Imaging. 38 (3), 619-624 (2013).
    2. Carr, H., Purcell, E. Effects of diffusion on free precession in NMR experiments. Phys Rev. 94, 630-638 (1954).
    3. Whittall, K. P., MacKay, A. L. Quantitative interpretation of NMR relaxation data. Journal of Magnetic Resonance. 84 (1), 134-152 (1989).
    4. Park, J. H., et al. Dermatomyositis: correlative MR imaging and P-31 MR spectroscopy for quantitative characterization of inflammatory disease. Radiology. 177 (2), 473-479 (1990).
    5. Park, J. H., et al. Magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy provide unique quantitative data useful in the longitudinal management of patients with dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 37 (5), 736-746 (1994).
    6. Park, J. H., et al. Use of magnetic resonance imaging and p-31 magnetic resonance spectroscopy to detect and quantify muscle dysfunction in the amyopathic and myopathic variants of dermatomyositis. Arthritis & Rheumatism. 38 (1), 68-77 (1995).
    7. Huang, Y., et al. Quantitative MR relaxometry study of muscle composition and function in Duchenne muscular dystrophy. J Magn Reson Imaging. 4 (1), 59-64 (1994).
    8. Kim, H. K., et al. T2 mapping in Duchenne muscular dystrophy: distribution of disease activity and correlation with clinical assessments. Radiology. 255 (3), 899-908 (2010).
    9. Arpan, I., et al. T2 mapping provides multiple approaches for the characterization of muscle involvement in neuromuscular diseases: a cross-sectional study of lower leg muscles in 5-15-year-old boys with Duchenne muscular dystrophy. NMR in Biomedicine. 26 (3), 320-328 (2013).
    10. Fan, R. H., Does, M. D. Compartmental relaxation and diffusion tensor imaging measurements in vivo in λ-carrageenan-induced edema in rat skeletal muscle. NMR in Biomedicine. 21 (6), 566-573 (2008).
    11. Sled, J. G., Pike, G. B. Quantitative interpretation of magnetization transfer in spoiled gradient echo MRI sequences. J Magn Reson. 145 (1), 24-36 (2000).
    12. Gochberg, D. F., Gore, J. C. Quantitative magnetization transfer imaging via selective inversion recovery with short repetition times. Magn Reson Med. 57 (2), 437-441 (2007).
    13. Li, K., et al. Optimized inversion recovery sequences for quantitative T1 and magnetization transfer imaging. Magn Reson Med. 64 (2), 491-500 (2010).
    14. Louie, E. A., Gochberg, D. F., Does, M. D., Damon, B. M. Magnetization transfer and T2 measurements of isolated muscle: effect of pH. Magn Reson Med. 61 (3), 560-569 (2009).
    15. Sinclair, C. D. J., et al. Quantitative magnetization transfer in in vivo healthy human skeletal muscle at 3 T. Magn Reson Med. 64 (6), 1739-1748 (2010).
    16. Sinclair, C., et al. Multi-parameter quantitation of coincident fat and water skeletal muscle pathology. Proc 21st Ann Meeting ISMRM. , (2013).
    17. Bryant, N., et al. Multi-parametric MRI characterization of inflammation in murine skeletal muscle. NMR Biomed. 27 (6), 716-725 (2014).
    18. Aisen, A. M., Doi, K., Swanson, S. D. Detection of liver fibrosis with magnetic cross-relaxation. Magn Reson Med. 31 (5), 551-556 (1994).
    19. Kim, H., et al. Induced hepatic fibrosis in rats: hepatic steatosis, macromolecule content, perfusion parameters, and their correlations-preliminary MR imaging in rats. Radiology. 247 (3), 696-705 (2008).
    20. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys J. 66 (1), 259-267 (1994).
    21. Heemskerk, A., Strijkers, G., Drost, M., van Bochove, G., Nicolay, K. Skeletal muscle degeneration and regeneration following femoral artery ligation in the mouse: diffusion tensor imaging monitoring. Radiology. 243 (2), 413-421 (2007).
    22. Zaraiskaya, T., Kumbhare, D., Noseworthy, M. D. Diffusion tensor imaging in evaluation of human skeletal muscle injury. J Magn Reson Imaging. 24 (2), 402-408 (2006).
    23. Qi, J., Olsen, N. J., Price, R. R., Winston, J. A., Park, J. H. Diffusion-weighted imaging of inflammatory myopathies: polymyositis and dermatomyositis. J Magn Reson Imaging. 27 (1), 212-217 (2008).
    24. McMillan, A. B., Shi, D., Pratt, S. J., Lovering, R. M. Diffusion tensor MRI to assess damage in healthy and dystrophic skeletal muscle after lengthening contractions. J Biomed Biotech. , (2011).
    25. Scheel, M., et al. Fiber type characterization in skeletal muscle by diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 26 (10), 1220-1224 (2013).
    26. Kaufman, L. D., Gruber, B. L., Gerstman, D. P., Kaell, A. T. Preliminary observations on the role of magnetic resonance imaging for polymyositis and dermatomyositis. Annalsrheumatic Dis. 46 (8), 569-572 (1987).
    27. Dixon, W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology. 153 (1), 189-194 (1984).
    28. Glover, G. H. Multipoint Dixon technique for water and fat proton and susceptibility imaging. J Magn Reson Imaging. 1 (5), 521-530 (1991).
    29. Berglund, J., Kullberg, J. Three-dimensional water/fat separation and T2* estimation based on whole-image optimization--application in breathhold liver imaging at 1.5 T. Magn Reson Med. 67 (6), 1684-1693 (2012).
    30. Gloor, M., et al. Quantification of fat infiltration in oculopharyngeal muscular dystrophy: Comparison of three MR imaging methods. J Magn Reson Imaging. 33 (1), 203-210 (2011).
    31. Fischmann, A., et al. Quantitative MRI and loss of free ambulation in Duchenne muscular dystrophy. J Neurol. 260 (4), 969-974 (2013).
    32. Li, K., et al. Multi-parametric MRI characterization of healthy human thigh muscles at 3.0 T - relaxation, magnetization transfer, fat/water, and diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 27 (9), 1070-1084 (2014).
    33. Does, M. Multi-Exponential Relaxation Analysis (MERA) Toolbox, Version 2. , Available from: http://www.vuiis.vanderbilt.edu/~doesmd/MERA/MERA_Toolbox.html (2014).
    34. Morrison, C., Stanisz, G., Henkelman, R. M. Modeling magnetization transfer for biological-like systems using a semi-solid pool with a super-Lorentzian lineshape and dipolar reservoir. J Magn Reson Series B. 108 (2), 103-113 (1995).
    35. Li, J. G., Graham, S. J., Henkelman, R. M. A flexible magnetization transfer line shape derived from tissue experimental data. Magn Reson Med. 37 (6), 866-871 (1997).
    36. Mangin, J. F., Poupon, C., Clark, C., Le Bihan, D., Bloch, I. Distortion correction and robust tensor estimation for MR diffusion imaging. Med Image Anal. 6 (3), 191-198 (2002).
    37. Moser, H. Duchenne muscular dystrophy: pathogenetic aspects and genetic prevention. Hum Genet. 66 (1), 17-40 (1984).
    38. van Essen, A. J., Busch, H. F., te Meerman, G. J., ten Kate, L. P. Birth and population prevalence of Duchenne muscular dystrophy in The Netherlands. Hum Genet. 88 (3), 258-266 (1992).
    39. Bendewald, M. J., Wetter, D. A., Li, X., Davis, M. P. Incidence of dermatomyositis and clinically amyopathic dermatomyositis: A population-based study in olmsted county, minnesota. Arch Dermatol. 146 (1), 26-30 (2010).
    40. Carlier, P. G. Global T2 versus water T2 in NMR imaging of fatty infiltrated muscles: different methodology, different information and different implications. Neuromuscul Disord. 24 (5), 390-392 (2014).
    41. Foley, J. M., Jayaraman, R. C., Prior, B. M., Pivarnik, J. M., Meyer, R. A. MR measurements of muscle damage and adaptation after eccentric exercise. J Appl Physiol. 87 (6), 2311-2318 (1999).
    42. Garrood, P., et al. MR imaging in Duchenne muscular dystrophy: quantification of T1-weighted signal, contrast uptake, and the effects of exercise. J Magn Reson Imaging. 30 (5), 1130-1138 (2009).
    43. Bratton, C. B., Hopkins, A. L., Weinberg, J. W. Nuclear magnetic resonance studies of living muscle. Science. 147, 738-739 (1965).
    44. Fleckenstein, J. L., Canby, R. C., Parkey, R. W., Peshock, R. M. Acute effects of exercise on MR imaging of skeletal muscle in normal volunteers. AJR Am J Roentgenol. 151 (2), 231-237 (1988).
    45. Williams, S., Heemskerk, A., Welch, E., Damon, B., Park, J. The quantitative effects of inclusion of fat on muscle diffusion tensor MRI measurements. J Magn Reson Imaging. 38 (5), 1292-1297 (2013).
    46. Hernando, D., et al. Removal of olefinic fat chemical shift artifact in diffusion MRI. Magn Reson Med. 65 (3), 692-701 (2011).
    47. Willcocks, R. J., et al. Longitudinal measurements of MRI-T2 in boys with Duchenne muscular dystrophy: effects of age and disease progression. Neuromuscul Disord. 24 (5), 393-401 (2014).
    48. Poon, C. S., Henkelman, R. M. Practical T2 quantitation for clinical applications. J Magn Reson Imaging. 2 (5), 541-553 (1992).
    49. Does, M. D., Gore, J. C. Complications of nonlinear echo time spacing for measurement of T2. NMR Biomed. 13 (1), 1-7 (2000).
    50. Poon, C. S., Henkelman, R. M. 180° refocusing pulses which are insensitive to static and radiofrequency field inhomogeneity. J Magn Reson. 99 (1), 45-55 (1992).
    51. Hollingsworth, K. G., de Sousa, P. L., Straub, V., Carlier, P. G. Towards harmonization of protocols for MRI outcome measures in skeletal muscle studies: consensus recommendations from two TREAT-NMD NMR workshops, 2 May 2010, Stockholm, Sweden, 1-2 October 2009, Paris, France. Neuromuscul Disord. 22, Suppl 2. S54-S67 (2010).
    52. Underhill, H. R., Rostomily, R. C., Mikheev, A. M., Yuan, C., Yarnykh, V. L. Fast bound pool fraction imaging of the in vivo rat brain: Association with myelin content and validation in the C6 glioma model. Neuroimage. 54 (3), 2052-2065 (2011).
    53. Smith, S. A., et al. Quantitative magnetization transfer characteristics of the human cervical spinal cord in vivo: application to adrenomyeloneuropathy. Magn Reson Med. 61 (1), 22-27 (2009).
    54. Li, K. D. R., Dortch, R. D., Gochberg, D. F., Smith, S. A., Damon, B. M., Park, J. H. Quantitative magnetization transfer with fat component in human muscles. Proc. 20th Ann Meeting ISMRM. , (2012).
    55. Damon, B. M. Effects of image noise in muscle diffusion tensor (DT)-MRI assessed using numerical simulations. Magn Reson Med. 60 (4), 934-944 (2008).
    56. Damon, B. M., Buck, A. K. W., Ding, Z. Diffusion-tensor MRI-based skeletal muscle fiber tracking. Imaging Med. 3 (6), 675-687 (2011).
    57. Froeling, M., Nederveen, A. J., Nicolay, K., Strijkers, G. J. DTI of human skeletal muscle: the effects of diffusion encoding parameters, signal-to-noise ratio and T2 on tensor indices and fiber tracts. NMR in Biomedicine. 26 (11), 1339-1352 (2013).
    58. Basser, P. J., Pajevic, S. Statistical artifacts in diffusion tensor MRI (DT-MRI) caused by background noise. Magn Reson Med. 44 (1), 41-50 (2000).
    59. Anderson, A. W. Theoretical analysis of the effects of noise on diffusion tensor imaging. Magn Reson Med. 46 (6), 1174-1188 (2001).
    60. Saupe, N., White, L. M., Stainsby, J., Tomlinson, G., Sussman, M. S. Diffusion tensor imaging and fiber tractography of skeletal muscle: optimization of B value for imaging at 1.5 T. AJR Am J Roentgenol. 192 (6), W282-W290 (2009).
    61. Levin, D. I., Gilles, B., Madler, B., Pai, D. K. Extracting skeletal muscle fiber fields from noisy diffusion tensor data. Med Image Anal. 15 (3), 340-353 (2011).
    62. Sinha, U., Sinha, S., Hodgson, J. A., Edgerton, R. V. Human soleus muscle architecture at different ankle joint angles from magnetic resonance diffusion tensor imaging. J Appl Physiol. 110 (3), 807-819 (2011).
    63. Jones, D. K., Cercignani, M. Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data. NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).
    64. Hamilton, G., et al. In vivo characterization of the liver fat 1H MR spectrum. NMR Biomed. 24 (7), 784-790 (2011).
    65. Hernando, D., Kellman, P., Haldar, J. P., Liang, Z. P. Robust water/fat separation in the presence of large field inhomogeneities using a graph cut algorithm. Magn Reson Med. 63 (1), 79-90 (2010).
    66. Hernando, D., Hines, C. D., Yu, H., Reeder, S. B. Addressing phase errors in fat-water imaging using a mixed magnitude/complex fitting method. Magn Reson Med. 67 (3), 638-644 (2012).

    Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

    Перепечатки и разрешения

    Больше статей

    Количественная МРТТ1-релаксацияТ2-релаксациядиффузионно-тензорная визуализацияперенос намагниченностиМРТ разделения жира и водылокализационные изображениякартирование поляобласть интереса
    Количественный магнитно-резонансная томография скелетных мышечных заболеваний
    Связаться с нами
    Порекомендовать библиотеке

    Конфиденциальность

    Условия использования

    Политики

    © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.