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骨格筋疾患の定量的磁気共鳴イメージング

Published: December 18, 2016 doi: 10.3791/52352
Automatic Translation
1,2,3,4, 1,2, 1,2, 1,2, 1,2,4, 1,2, 1,2,5, 1,2,3, 1,2,6, 1,2
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

Summary

神経筋疾患は、多くの場合、時間的に変化する、空間的に不均質な、と多面的な病態を呈します。このプロトコルの目的は、非侵襲的磁気共鳴画像法を用いてこの病変を特徴づけることです。

Introduction

定量的磁気共鳴イメージング（qMRI）は、物理的、化学的に定量化するために開発およびMRIの使用を記載し、かつ/または生体系の生物学的特性。 QMRIは1つが目的の組織とMRIのパルスシーケンスで構成されるシステムのための生物物理学的モデルを、採用することが必要です。パルスシーケンスは、モデルへの関心のパラメータにイメージ」信号強度を感作するように設計されています。 MRI信号特性（信号強度、周波数、および/または位相）がモデルに準拠して測定され、分析されます。目的は、測定の継続的分散、物理的単位を有する物理的または生物学的パラメーターの公平な、定量的な推定値を生成することです。多くの場合、システムを記述する方程式を分析し、画素値を直接変数の値を反映した画像を生成し、画素毎に取り付けられています。このような画像は、パラメータマップと呼ばれます。

qMRIの一般的な使用をdevelopmentとバイオマーカーの応用。バイオマーカーは、疾患の機構を調べ、診断を確立する、予後を決定する、および/または治療応答を評価することができます。これらは、内因性または外因性分子は、組織試料、物理量、または内部の画像の濃度または活性の形態をとることができます。バイオマーカーのいくつかの一般的な要件は、彼らが客観的測定の物理単位を使用して連続的に分布変数を測定することです。関心の病理との明確な、よく理解関係を持っています。改善し、臨床状態の悪化に敏感です。そして適切な正確さと精度で測定することができます。彼らは患者の快適性を促進し、最小限に関心の病理を乱すような非侵襲的または低侵襲性バイオマーカーは、特に望ましいです。

筋肉疾患のための画像ベースのバイオマーカーを開発するための目標は、complementarな方法で筋肉疾患を反映することですyに、より具体的な、より多くの空間より選択的な、および/または既存のアプローチよりも低侵襲。この点でqMRIの1つの特定の利点は、複数の情報タイプを統合し、潜在的に疾患プロセスの多くの側面を特徴付ける可能性を有することです。この能力は、頻繁に脂肪の交換、線維症、筋フィラメント格子（「Z-ディスクストリーミング」）の破壊、および膜損傷と炎症、壊死および/または萎縮が含まれる空間的変数、複雑な病態を呈するれ、筋肉疾患において非常に重要です。 qMRI方法の別の利点は、コントラストに基づくMR画像の定性的または半定量的な説明は、単に病理だけでなく、画像取得パラメータ、ハードウェア、および人間の知覚の違いを反映していないことです。この最後の問題の例はWokke ら 、脂肪浸潤の半定量的評価は、wは、非常に可変と頻繁に間違っていることが示されたことで証明されました定量的な脂肪/水のMRI（FWMRI）と比較した鶏1。

プロトコルは、ここで説明する（QMT）パラメータ、拡散テンソルMRI（DT-MRI）を用いて水の拡散係数、及び筋肉構造を使用して縦（T 1）および横（T 2）緩和時間定数、定量的な磁化移動を測定するためのパルスシーケンスを含みます構造的なイメージとFWMRI。 T 1は、正味の磁化ベクトルが反転され、システムが平衡状態に戻るように、その大きさがサンプリングされた反転回復シーケンスを用いて測定されます。 T 2を繰り返し、このようなカー・パーセルMeiboom-ギル（CPMG）法などのリフォーカスパルスの列を使用して横磁化を再集束し、得られたスピンエコーをサンプリングすることによって測定されます。 T 1及びT 2のデータはexpone数を想定どちら非線形曲線適合法を用いて分析することができますntial成分先験的 （典型的には1〜3）または信号振幅のスペクトルが得られ、減衰指数の多数の和に観測データに適合する線形逆のアプローチを使用しています。このアプローチは、非負最小二乗（NNLS）溶液3を必要とし 、典型的には安定した結果を生成するために追加の正則化を含んでいます。 T 1及びT 2の測定は広く筋肉疾患および傷害4-9を研究するために使用されてきました。 T 1の値は、典型的には、筋肉の脂肪浸潤の地域で減少し、炎症を起こした領域4-6で上昇しています。 T 2の値は、両方の脂肪浸潤や炎症を起こした領域10に上昇しています。

QMT-MRIは、無料の水プロトン（プールのサイズ比、PSR）に高分子の割合を推定することにより、組織内の自由水と固体状の高分子プロトンプールを特徴付けます。リラックス固有これらのプールのエーション率;そして、それらの間の為替レート。共通QMTのアプローチは、パルス彩度11および選択反転回復12,13の方法が挙げられます。以下のプロトコルは、水プロトン信号の狭い線幅に比べて高分子プロトンシグナルの広い線幅を、利用するパルス状の飽和アプローチの使用を記載しています。水信号から十分に異なる共振周波数で高分子信号を飽和させることによって、水信号は、固体及び自由水のプロトンのプールとの間の磁化移動の結果として減少します。データは、定量的な生物物理学的モデルを用いて分析します。 QMTが開発され、健康な筋肉14,15に適用され、最近の要約は、筋肉疾患16にその実装を記述する登場してきました。炎症がPSR 17を減少させることが示されている、請求QMTは、筋肉炎症の小動物モデルを研究するために使用されてきました。だけれどもMTとして高分子と水の両方の内容を反映し、MTのデータはまた、線維18,19を反映することができます。

DT-MRIは、順序付けられた、細長い細胞と組織内の水分子の異方性拡散挙動を定量化するために使用されます。 DT-MRIにおいては、水の拡散は、6以上の異なる方向で測定されます。これらの信号は、テンソルモデル20に取り付けられています。拡散テンソル、Dは 、（3主要な拡散率である）3固有値及び（3拡散係数に対応する方向を示している）3固有ベクトルを得るために対角化されます。 D由来のこれらおよび他の定量的指標は、顕微鏡レベルで組織構造と方向に関する情報を提供します。筋肉の拡散特性、特にDの第固有値および拡散異方性の程度は、実験による負傷2に筋肉の炎症17と筋損傷を反映します1、ひずみ傷害22、および疾患23,24。筋肉の拡散特性の他の潜在的影響は、細胞の直径25と膜透過性の変化における変化を含みます。

最後に、筋萎縮は、なしまたは巨視的な脂肪浸潤することなく、多くの筋肉疾患の病理学的な構成要素です。筋萎縮は、脂肪浸潤を評価するために、筋肉の断面積又は体積を測定するための構造の画像を使用してFW-MRIにより評価することができます。脂肪浸潤を定性的T 1で説明することができる-およびT 2強調画像26が、脂肪と水の信号が最良脂肪と水プロトン27-29の異なる共振周波数を利用する画像を形成することによって測定されます。定量的な脂肪/水の撮像方法は、筋ジストロフィー1,30,31などの筋肉疾患に応用されており、これらの患者において31歩行の損失を予測することができます。

32公開されています。プロトコルは、特に我々のシステムにプログラムの標準的なパルス配列ならびに無線周波数（RF）及び磁場勾配オブジェクトを含みます。著者らは、プロトコルはまた、筋萎縮、炎症、および（例えば筋ジストロフィーなど）の脂肪浸潤によって特徴付けられる他の神経筋疾患に適用可能であることを期待しています。

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Protocol

注：読者は、ヒトを対象とするすべての研究は、研究におけるヒト被験者の使用のために地元の治験審査委員会（IRB）によって承認されなければならないことに留意されています。研究参加者は、提案された研究の目的、手順、リスクおよび便益を知らされなければなりません。代替治療や手順の利用可能性;報酬の可用性;やプライバシーへの権利のと彼らの同意を撤回し、彼らの参加を中止します。前MRI検査セッションに、研究者は、IRBが承認したインフォームドコンセント文書（ICD）との潜在的な研究の参加者を提示し、その内容を説明し、彼/彼女が研究に参加することを希望する場合の潜在的な研究の参加者に依頼する必要があります。もしそうであれば、参加者は前にここでは、プロトコルのステップのいずれかを完了するICDに署名し、日付する必要があります。

試験の前の日に1アクション

  1. D混乱させるでし生活習慣を制限ATA
    1. 試験前に48時間の間、中程度または激しい運動を行わない参加者に指示します。試験前に24時間の間に店頭薬とアルコールの摂取を控えるために参加者に指示します。試験前に6時間の間、たばこの使用やカフェインの摂取を控えるよう参加者に指示します。
    2. 試験の前に、参加者はこれらの指示に準拠していたことを確認します。
  2. MRIシステムの準備
    1. 材料および装置の表に記載されている、すべての必要な機器の可用性を確保します。
    2. MRIプロトコルを定義します。 5 -推奨パラメータを表1に見られます。

テストの2日目：MRIデータ収集のための準備

  1. 行動の安全性スクリーニング
    1. MRIの安全性-トンを有することにより、MRI環境での潜在的な危険のための画面医療従事者は、このようなwww.mrisafety.comで見られるように、適切なMRIの安全フォームに研究参加者を提示雨が降りました。
    2. 任意の移植された磁気又は磁気感応オブジェクトが存在した場合、彼らはMRIスキャンのために安全であることを確認してください。
  2. MRIシステムの準備
    1. すべての担当者がMRIシステムを収容する部屋に入る前に全ての磁性と磁気感応のオブジェクトを削除していることを確認してください。このチェックを誰かがMRI室に入室するたびに行っています。
    2. MRIシステムの患者のベッドの上で受信コイルを配置することによって、MRIシステムを準備します。また、ベッドの上で枕カバーとシートと枕とマットレスを置きます。膝の下に置くために太ももの周りに配置するために利用可能なストラップとボルスターや枕を持っています。
    3. 、ソフトウェアインタフェースを起動し、患者データを入力し、撮影プロトコルを開きます。
  3. <MRIスキャナ表の研究の参加者を置きオール>
  4. 彼/彼女が磁気感応のオブジェクトのために彼/彼女の人と衣服をチェックするような研究の参加者を確認します。ロック付き容器にMRI室の外でこれらのオブジェクトを固定します。すぐにこのステップを完了した後、研究参加者とMRI室を入力します。
  5. 仰臥位、足、第一の位置に患者のベッド上で参加者を置きます。実用的なテーブルの正中線に近いように画像化される身体部分を配置します。場所は腰にストレインリリーフを提供し、頭の下に枕を置くために膝の下にボルスターや枕。運動を制限するために、穏やかに、しかし効果的に太もも、脚、足を確保し、参加者が快適であることを確認してください。
  6. 参加者の太ももの周りのRF受信コイルを配置し、MRIシステムに接続します。
  • 参加者と完全な最終的なプリテスト手順を指示します
    1. 研究者と通信する方法についての指示を与えます。 Pを提供聴覚保護し、必要に応じて注意を呼び出すために使用することができる信号装置とarticipant。すべての撮像シーケンスの間との間にまだ滞在する必要の参加者に指示します。
    2. 撮像すべき身体部分は、MRIスキャナの中央に配置されるようにMRIスキャナに患者のベッドを進めます。
    3. MRI室を出た後、患者の通信システムが動作し、参加者が快適であることを確認されていることを確認します。プロトコルを通して、指示に彼/彼女の快適さとコンプライアンスを確保するために、参加者と定期的に通信します。

    • テストの3日目：MRIデータを取得

    1. 準備手順
      1. MRIシステムは、各撮像シーケンス（中心周波数、受信機の利得較正など ）の前に楽器の設定及び較正、これらのプロセスを監視し、各ステップはcorrectlが行われていることを確実に判断するようにY。
      2. 適切なソフトウェアインタフェースを使用して、（また、パイロットまたはスカウト画像としても知られる）ローカライザ画像の組を取得します。 表2に提示したパラメータを使用して。
      3. および/または再現性の解剖学的目印にスライス位置を参照することにより、損傷の領域を識別することによって、qMRIデータの取得のための中央スライスをどこに置くかを決定します。
    2. コイルキャリブレーション手順を送受信します
      1. これらの手順だけでなく、すべての後続のイメージング手順については、静磁場（B 0）、「シム」として知られているプロセスの均一性を最適化する中で解剖学の領域を規定します。本研究で使用され、関心のシミング体積（VOI）の典型的な配置については、 図1Aを参照してください。
      2. MRIスキャナは、マルチエレメント送信コイルを有している場合、RF校正データセットを取得します。
      3. MRIスキャナは、多要素コイルを受け取った場合には、取得コイルの空間感度マップ。
    3. 構造的MRIデータを取得
      1. 高解像度、高速スピンエコー（FSE）シーケンスを使用して、マルチスライス、T 1強調画像を取得します。本研究で使用される撮像パラメータを表1に提供されています。
      2. 高解像度、FSEシーケンスを用いたマルチスライス、T 2強調画像を取得します。本研究で使用される撮像パラメータを表2に提供されます。
    4. リアルタイム品質管理のためのデータを取得し、後処理補正を行います
      1. B 0磁場マップの計算のための3次元（3D）多重勾配エコーデータを取得します。本研究で使用される撮像パラメータを表3に提供されます。
      2. 約0.5（より大きい±60ヘルツのない偏差がないことを確認するには、フィールドマップを調べ画像全体の3テスラでの百万分の一）。ある場合は、シム調整するための別のアプローチを採用（別の方法、VOIの異なる配置、 など 。）。
      3. 章動角マップの計算のための3次元データを取得します。本研究で使用される撮像パラメータを表2に提供されます。
      4. 公称章動角から過度に逸脱しない領域が存在しないことを確実にするために、フィールドマップを調べます。このプロトコルで使用されているRFパルスの場合は、公称章動角の±30％を超える偏差が過大と考えられています。
    5. qMRIデータを取得
      1. 反転回復シーケンスを使用して、T 1の計算のための3D画像を取得します。本研究で使用される撮像パラメータは、表3に示されています。
      2. 脂肪信号抑制（FSの存在下で、T 1の測定を繰り返し、このパラメータはabbreviaですテッドT 1、FS）。
      3. 複数のスピンエコーシーケンスを使用して、T 2を計算するために単一のスライス画像を取得します。 表3に示す撮像パラメータを使用します。
      4. FS（T 2、FS）の存在下で、T 2の測定を繰り返します。
      5. FSを有するパルス飽和配列および表4に示す撮影パラメータを用いて、QMTパラメータの計算のための3D画像を取得します。
      6. 拡散強調画像のシリーズを使用して、拡散テンソルパラメータの計算のためのマルチスライスデータを取得します。これらの研究で使用される撮像パラメータを表4に示します。
      7. 6グラディエントエコー一連の画像を用いて、脂肪/水の画像を計算するために3Dデータを取得します。これらの研究に使用される撮像パラメータは、 表5に示します。
    6. qMRIプロトコルを完了した後、
      1. 確認しておいて全ての画像は、潜在的に訂正アーチファクトのためにそれらを調べることによって、十分な信号対雑音比を測定することによって、適切な品質のものです。
      2. 、各qMRIデータセットの場合は、画像のシリーズに興味のあるいくつかの領域（ROIを）を定義し、（例えば、ステップ3.5.1および3.5.2で取得したT 1依存性データに関連するパラメータの関数としての信号を調べますTIの関数として信号をプロットし、データはステップ4.1.2で以下に列挙反転回復機能）に従うことを確認してください。
      3. 磁気感応オブジェクトのための個人的なスクリーニングを完了した後、MRI室に入ります。 、磁石からの参加者を削除し、すべてのストラップとパディングを削除し、MRIスキャナとMRI室を出るに参加者を支援します。
      4. 処理のためにローカル・ワークステーションに、地域の保健プライバシー法に準拠した方法を使用して、データを転送します。データはデジタル画像医学での通信（DICOM）ファイルまたはベンダーのようにエクスポートすることができます独自の形式（このプロトコルで使用される方法）。

    4. qMRIデータの分析

    1. パラメトリックマップを計算します
      1. 科学技術計算や画像解析のために設計されたコンピュータプログラムを使用してください。画像における信号強度のヒストグラムを調べることによって、ノイズの領域からの信号の部分を描く信号閾値に基づく画像マスクを形成します。画像の信号部分のすべてのピクセルについては、以下の手順を実行します。
      2. 各反転時間（TI）は信号強度Sを測定することによって、T 1データを分析します。その後、減少したプリ遅延モデルと反転回復にSの値に適合：

        Equation1

        M 0は、平衡状態で磁化を表す信号の強度であり、S fは 、反転比でそして、TDは、プリディレイタイムです。その後、FS、T 1、FSと一定の縦緩和時間の決意を可能にする、同じモデルにFSを使用してデータをフィット。
      3. 各TEでSを測定することにより、T 2のデータを分析します。次に、単一指数減衰モデルにデータをフィット：

        Equation2

        Nは、ベースラインでオフセット信号です。読者はまた、以下のような、多指数モデルにデータを適合することを決定することができます。

        Equation3

        Jは指数構成要素と、F及びT 2 jの数であるj 番目の成分に関連する信号フラクション及びT 2の値です。または、リーダは非負最小二乗（NNLS）方法3を使用してもよいです。リットルでatterケースは、多指数関数的緩和分析（MERA）ツールボックス33は 、自由に利用可能です。他のプログラムも用意されています。し、FSのないデータのためにこれらの分析を繰り返します。
      4. QMTのデータを分析するために、オフセット各照射パワーと周波数のためにSを測定します。章動角マップを使用して（下の式にω1で表される）公称照射パワーを訂正してください。適用されるオフセット周波数を調整するためにB 0マップを用いて、周波数オフセット（以下の式において、ΔF）を修正します。次に、以下のモデル34,35にデータをフィット

        Equation4

        、無料の水プールの縦緩和速度は、自由水プールに巨大分子プールからの為替レートである場合には、（1秒-1であると仮定）高分子プールの縦緩和速度は、PSRがあり、されていますT ω1CWPEは、飽和パルスの平均電力です。 Henkelmanと同僚34,35によって作業で説明したように高分子プールの長手方向の磁化の飽和率は、超ローレンツモデルによって記述されています。
      5. DTIのデータを分析するために、最初に対応する非拡散強調画像に各拡散強調画像を登録するアフィン変換アルゴリズム36を使用します 。そして、各画素について、非拡散強調画像では、各拡散強調方向にSの値を測定します。拡散符号の向きからなるマトリックスを形成します。多変量の加重最小二乗回帰を使用して、拡散符号化行列およびフォームDの信号データを退行。対角化Dと固有値とその固有ベクトルの大きさ、ソートを行います。その後、平均拡散係数（MD）を計算します。

        "式5"
        ここで、λ1、λ2、λ3は、拡散テンソルの固有値です。またとしてフラクショナル異方性（FA）を計算します。

        Equation6
      6. （https://github.com/welcheb/FattyRiotから無料でダウンロードすることができ、このようなFattyRiotアルゴリズムとして、）は、化学シフトに基づいて水と脂肪信号を分離定量的アプローチを使用してFWMRIデータを分析します。
    2. 分析のための関心領域を定義します。
      1. （関心の各筋肉の境界を定義することによって）解剖学的画像上のROIを指定します。例えば、 図1に示されています。
      2. qMRI画像のマトリックスサイズに合わせてのROIのサイズを変更します。必要に応じて、参加者が移動した場合（例えば、qMRIマップに一致するようにROIの配置を調整します買収の間、ROIの位置の翻訳）は、筋肉の境界を重複を避けるために必要になることがあります。
      3. 各ROIを調べます。必要に応じて、パーシャルボリュームアーチファクト、非収縮組織、およびフローアーチファクトが含まれていることは、画素が含まれていないことを確認してください。例については、 図1を参照してください。
      4. 選択されたROI内の全ての画素にqMRI値の平均値と標準偏差を計算します。

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    Representative Results

    図1は、多発性筋炎患者の大腿中央で取得された代表的な軸方向の解剖学的画像を示します。また、シム量の面内の突起の位置が示されています。 7 -各qMRIメソッドの代表的なパラメータマップ、同じ患者から得られた全ては、 図2に設けられています。

    図2Aおよび2Bは 、それぞれ、ΔB 0と章動角フィールド・マップを示します。 B 0フィールドマップは、 図1（a）に示すように、シムのための最高の磁場均一性とVOIの配置のその領域との間の強い空間的一致を示しています。筋肉内、ΔB 0の値は、9.3 Hzでの平均と11.2ヘルツの標準偏差は、-40〜52 Hzの範囲でした。章動角マップでは、値があちこちにありました公称章動角の122.3パーセントまでメートル84.7。 図1の構造の画像と章動角マップを比較することにより、理想的な章動角からの偏差は、後部の筋肉においてより重度であり、明らかにボクセル中の脂肪の存在に相関しないことがわかります。

    試料T 1 relaxometryデータは、 図3に示されています。画像は、画像の皮下脂肪とノイズ領域を除外するためにマスクされています。 図3AはサンプルのT 1データを示し、 図3Bは、サンプルT 1、FSデータを示しています。これは、脂肪のT 1は、筋肉のそれよりもかなり低いことが、図3Aには明らかです。したがって、FSを用いずに測定された筋肉のためのT 1値は、FS値 T 1よりも低いです。また、FSの結果の使用脂肪の交換や皮下脂肪の領域からの信号の実質的な損失。したがって、FSを以下の残留水信号を表す当てはめパラメータのいずれかを欠いている、これらの画像領域の画素が存在する、またはパラメータが不十分と推定されています。

    図4Aは 、T 2、FS値のマスクされたパラメトリックマップを示し、 図4Bは、T 2の値を示しています。 図4Cは、単一のピクセルと単一指数モデルへのデータのベストフィットからのサンプルのT 2依存性信号の減衰を示しています。次指数緩和挙動からのずれが注目されます。 図4Dは、おそらく脂肪と水の成分の両方を含む単一のブロードなピークと、これらの同一の信号データのNNLS分析の結果を示します。

    図5、図6、 7本例は、。 QMTデータの場合、唯一のPSRが示されています。これらのFS-データへの信号閾値の適用は、パラメータマップからドロップアウトで、その結果、主に筋肉を含むものボクセルに曲線フィッティングを制限します。 PSRのための筋肉の値の不均一性も指摘されています。この方法はまた、水のT 2と高分子と自由水のプロトンのプール間の為替レートを推定しているが、T 2は、より優れた専用の撮像シーケンスを用いて推定されているので、これらは提示されないと、為替レートがあるので、両方の当てにならずに推定し、病理学に鈍感。

    図6Aは、MDのパラメトリックマップを提示し、 図6Bは、FA値のマップを提示しています。 MD値は、血管において上昇します。また、FA値は、のReduに対応する領域において減少していますCED PSR。他の量と同様に、MDおよびFAの両方が不正確にFSが信号放射性降下物の原因となる筋肉、脂肪、置き換え部分で推定されています。また、FAは、シムの体積の外側に上昇します。最後に、FWMRIデータから計算された脂肪画分マップは、 図7に示されています。これらのデータは、 図1で述べた定性的観察脂肪浸潤パターンを定量化します。対応する水画分のマップ（1 - 脂肪）単に等しく、図示されていません。

    図1
    図1：多発性筋炎と患者からのサンプル解剖画像 。 図2-7に示したデータはすべて、この参加者から、このスライス位置で得ました。シアン色、半透明の矩形として重ねシム量の面内射影とA. T 1強調画像、。 T 2強調画像。緑の画像に重ね内側広筋の筋肉のためのサンプルROIです。半透明のROIを通じて、脂肪代替品に対応した高信号の領域が、注目されます。黄色の矢印は、筋肉、腱を示し、マゼンタの矢印は、太ももの神経血管束の領域を示しています。画像は、位相エンコード次元に沿って動脈に沿って発生する可能性があるフローアーチファクトを検査する必要があります。このような脂肪や腱などの結合組織は、関心領域から除外するための勧告です。フローアーチファクトが存在する場合にも、それらは除外すべきです。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    図2
    図2：ΔのB 0ヘルツの中心周波数からB 0磁場の偏差を示すカラースケール図1. A.ΔB 0マップに描かれた同じ患者からと章動角度マップ、。公称章動角の割合を示すカラースケールとB.ニューテーション角マップ、。画像は、画像のノイズ領域の値を除外するためにマスクされています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    図3
    図3：サンプルT 1データ、図 T 1値の1 A.地図に描かれた同じ患者からは 、減少したプリディレイモデルと反転回復にデータを当てはめることによって推定しました。カラースケールs内のT 1値を示しています。 T 1のB.マップは、FSの値は、同じモデルにFSデータを当てはめることによって推定しました。カラースケールは、s内のT 1値を示しています。画像は、皮下脂肪、対側脚部、及び画像のノイズ領域の値を除外するためにマスクされています。脂肪信号抑制を使用した場合、T 1の値が増加することに留意されたいです。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    図4
    図4：雑音項モデルと単一指数減衰にデータを当てはめることによって推定さT 2値の図1. A.マップに示された同じ患者からのサンプルT 2データ、。カラースケールミリ秒でのT 2値を示しています。 T 2のBのマップは、FSの値は、同じモデルにデータを当てはめることによって推定しました。 A及びBにおいて、画像は、皮下脂肪、対側脚部、及び画像のノイズ領域の値を除外するためにマスクされています。次指数モデルにパネルCおよびベストフィットのラインの画素からのC.サンプル T 2信号減衰（しかし、非単一指数T 2を示し、モデル、からの信号のずれに注意してください）。略称は前述ない：AU、任意の単位を。 D. Cに示された同じ生の信号の減衰データの非負の最小二乗分析。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。


    図5：サンプルQMTデータ、図1カラースケールで描かれた同じ患者からは PSR、無料の水プロトンに対する高分子の比率を反映した無次元量を示しています。 FS方法の使用は、脂肪によって置換されている筋肉の領域から実質的に信号抜けが生じます。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    図6
    図6：図1に示した同じ患者から、拡散データをサンプリング 。パネルAは 、10 -3ミリメートル2 / sの単位で拡散性を示すカラースケールで、平均拡散率を示しています。パネルBは 、whic異方性比率を示していますhは純粋に等方性拡散から拡散系のずれを示す無次元量です。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    図7
    図7：カラースケールは、脂肪の割合を示し、図1に示された同じ患者から、FWMRIデータをサンプル ;対応する水画分マップは、単に（1 - 脂肪）と示されていません。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

    パラメーター ローカライザ T 1強調 T 2強調
    一般的な シーケンスタイプ 2D、マルチスライス、グラディエントエコー 2D、マルチスライス、高速スピンエコー 2D、マルチスライス、高速スピンエコー
    準備フェーズ送信利得、受信利得、中心周波数、自動シムレシーバゲイン、中心周波数、VOIシムレシーバゲイン、中心周波数、VOIシム
    受信コイル心臓の心臓の心臓の
    励起の数 1 1 1
    総スキャン時間（分：秒） 1時23分 1時40分夜12時54
    幾何学 解剖学的面（複数可） アキシャル、コロナル、およびサジタル軸方向の軸方向の
    スライス数/プレーン 20 11 11
    スライス厚さ（mm） 10 7 7
    スライス間ギャップ（ミリメートル） 0 0 0
    スライス取得順インターリーブインターリーブインターリーブ
    獲得した行列 150×150 340のx 335 256×256
    再構成された行列 512×512 512×512 512×512
    視野（ミリメートル） 450のx 450 256×256 256×256
    再構成されたボクセルサイズ（ミリメートル） 0.88のx 0.88のx 10.00 0.50のx 0.50のx 7.00 0.50のx 0.50のx 7.00
    コントラスト 繰り返し時間（ミリ秒） 9 530 3000
    効果的なECホ時間（ミリ秒） 7 6.2 100
    エコー間隔（ミリ秒） N / A 6.2 11.8
    励起フリップ角（°） 20 90 90
    再収束フリップ角（°） N / A 110 120
    RFシミング静的アダプティブアダプティブ
    信号収集 読み出し方式デカルトのデカルトのデカルトの
    パラレルイメージングいいえ SENSE（グラム= 1.4） SENSE（グラム= 2.0）
    帯域幅/ピクセル（ヘルツ/ピクセル） 1237.8 377.1 286.6

    表1：ローカライザーイメージングとSTRUのために使用されるパラメータcturalイメージング。全ての配列は、RFフィールドを送信するために、直交ボディコイルを使用します。およびT 2 - -重み付けなどTR、TE、エコー間隔、エコー数などのパラメータは、まだT 1を維持しながら、少し実験的なニーズに応じて調節することができます。略称は前述ない： グラム、パラレルイメージングの加速係数を。これらは病状をローカライズし、qMRIシーケンスの位置を識別するために使用することができるように視点画像の大きなフィールドが、推奨されます。矢状および冠状買収は、この点で特に有用です。

    パラメーター 画像シーケンス
    B 0 -mapping アングルマッピングをフリップ
    一般的な シーケンスタイプ 3D、複数のRF-スポイル勾配リコールエコー 3D、高速勾配エコー、デュアルTR
    準備フェーズレシーバゲイン、中心周波数、VOIシムレシーバゲイン、中心周波数、VOIシム
    受信コイル直交ボディ心臓の
    励起の数 1 1
    総スキャン時間（分：秒） 1時26 4：33
    幾何学 解剖学的面（複数可） 軸方向の軸方向の
    スライスの数 11 55
    スライス厚さ（mm） 7 7
    スライス間ギャップ（ミリメートル） 0 0
    獲得した行列 64×64×6 64×64×27
    再構成された行列 128×128×11 128×128×55
    視野（ミリメートル） 256×256×77 256×256×385
    再構成されたボクセルサイズ（ミリメートル） 2.00のx 2.00のx 7.00 2.00のx 2.00のx 7.00
    コントラスト 繰り返し時間（ミリ秒） 150 30.0、130.0
    エコー時間（ミリ秒） {4,6、6.9} 2.2
    励起フリップ角（°） 25 60
    RFシミングアダプティブアダプティブ
    信号収集 読み出し方式デカルトのデカルトの
    帯域幅/ピクセル（ヘルツ/ピクセル） 302.5 499.4

    表2：パラメータのuΔB 0 と章動角マッピングのためのsed。両方の配列は、RF磁場を送信するための直交ボディコイルを使用します。どちらのシーケンスは、パラレルイメージングを使用しています。

    パラメーター 画像シーケンス
    T 1 -mapping T 2 -mapping
    一般的な シーケンスタイプ 3D、勾配甘やかされて育った、勾配リコールエコー読み出しと反転回復 2D、単一のスライス、マルチスピンエコー
    準備フェーズレシーバゲイン、中心周波数、VOIシムレシーバゲイン、中心周波数、VOIシム
    励起の数 1 2 総スキャン時間（分：秒） 1：44 12：04
    幾何学 解剖学的面（複数可） 軸方向の軸方向の
    スライスの数 11 1
    スライス厚さ（mm） 7 7
    スライス間ギャップ（ミリメートル） 0 0
    獲得した行列 128×128×6 128×128
    再構成された行列 128×128×11 128×128
    視野（ミリメートル） 256×256×77 256×256
    再構成されたボクセルサイズ（ミリメートル） 2.00のx 2.00のx 7.00 2.00のx 2.00のx 7.00
    コントラスト 繰り返し時間（ミリ秒） 多様な 4000
    逆パルス 180°、1ミリ秒、形状：ブロック N / A
    反転回復時間（ミリ秒） 50、100、200、500、1000 2000、6000 N / A
    前の遅延時間（ミリ秒） 1500 N / A
    （使用）脂肪信号抑制 1331二項水選択励起 SPAIR（パワー：2μT、反転遅延202ミリ秒、周波数が250ヘルツのオフセット）。
    SINCガウスプレパルス（90°、持続時間：18秒、周波数オフセット：100ヘルツ）
    励起フリップ角（°） 10 90
    リフォーカスパルス N / A バージョン-S
    エコー時間（ミリ秒） N / A {14、28、42 ... 280}
    エコー数/エコー間隔（ミリ秒） N / A N / A
    RFシミングアダプティブ ADAP的な
    信号収集 読み出し方式デカルトのデカルトの
    パラレルイメージング SENSE（G = 1.5） SENSE（G = 1.5）
    帯域幅/ピクセル（ヘルツ/ピクセル） 383 335.1

    表3：T 1 及び T 2 マッピング するために使用されるパラメータ 。 T 1およびT 2のデータは、とし、FSずに取得されます。両方の配列は、RFフィールドおよび信号受信のための6つの要素の心コイルを送信するために、直交ボディコイルを使用します。それは、可変反転ティムと固定プリディレイタイムを使用しているため、繰り返し時間はT 1 -mapping系列ごとに異なります電子。

    パラメーター 画像シーケンス
    QMT DTI
    一般的な シーケンスタイプ 3D、MT-加重勾配リコールエコー 2D、マルチスライス、シングルショットスピンエコーEPI
    準備フェーズレシーバゲイン、中心周波数、VOIシムレシーバゲイン、中心周波数、VOIシム
    励起の数 2 6
    総スキャン時間（分：秒） 10：41 6時28分
    幾何学 解剖学的面（複数可） 軸方向の軸方向の
    スライスの数 11 11
    スライス厚さ（mm） 7 7
    スライス間ギャップ（ミリメートル） 0 0
    獲得した行列 128×128×6 64×64
    再構成された行列 128×128×1 128×128
    視野（ミリメートル） 256×256×77 256×256
    再構成されたボクセルサイズ（ミリメートル） 2.00のx 2.00のx 7.00 2.00のx 2.00のx 7.00
    コントラスト 繰り返し時間（ミリ秒） 50 4,000
    MTパルス公称フリップ角：360°、820°;
    パルス幅：20msの。
    周波数オフセット：1、2、5、10、20、50、100キロヘルツ    		 N / A
    拡散強調（b）は（複数可。•ミリメートル-2） N / A B = 450;
    15方向+ 1 B= 0の画像
    （使用）脂肪信号抑制 1331二項水選択励起グラデーション逆転;
    SINCガウスプレパルス（90°、持続時間：18秒、周波数オフセット：100ヘルツ）
    エコー時間（ミリ秒） 3.9 48
    エコー数/エコー間隔（ミリ秒） N / A N / A
    励起フリップ角（°） 6 90
    RFシミングアダプティブアダプティブ
    信号収集 読み出し方式デカルトのデカルトの
    パラレルイメージング SENSE（G = 1.5） SENSE（G = 1.5）
    帯域幅/ピクセル（ヘルツ/ピクセル） 383 42.1

    Tできる4：QMTとDTIのために使用されるパラメータ。両方の配列は、RFフィールドおよび信号受信のための6つの要素の心コイルを送信するための直交ボディコイルを使用します。略称は前述ない：EPI、エコープラナーイメージング。

    信号取得
    パラメーター 画像シーケンス
    FW-MRI
    一般的な シーケンスタイプ 3D勾配リコールエコー
    準備フェーズレシーバゲイン、中心周波数、VOIシム
    RF送信コイル Quandrature-体
    受信コイル心臓の
    励起の数 1
    総スキャン時間（分：秒） 夜12時18分
    解剖学的面（複数可） 軸方向の
    スライスの数 11
    スライス厚さ（mm） 7.0ミリメートル
    スライス間ギャップ（ミリメートル） 0ミリメートル
    獲得した行列 128×128×4
    再構成された行列 128×128×7
    視野（ミリメートル） 256×256×77
    再構成されたボクセルサイズ（ミリメートル） 2.00のx 2.00のx 7.00
    コントラスト 繰り返し時間（ミリ秒） 75
    励起フリップ角（°） 22
    エコー時間（ミリ秒） {1.34、2.87、4.40、5.93 ... 8.99}
    励起フリップ角（°） 6
    RFシミングアダプティブ
    読み出し方式デカルトの
    パラレルイメージング SENSE（グラム= 1.3）
    帯域幅/ピクセル（ヘルツ/ピクセル） 1395.1

    表5：FW-MRI のために使用するパラメータ。

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    Discussion

    そのような筋ジストロフィーおよび特発性炎症性筋疾患などの筋疾患は、病因で不均一で、個々のエンティティとして、その発生率は稀である疾患群で構成しています。例えば、デュシェンヌ型筋ジストロフィー-筋ジストロフィーの最も一般的な形態は、 - 1 3500でのライブ男性出生37,38の発生率を持っています。皮膚筋炎、このプロトコルを適用した100,000 39 1の発生率を有します。しかし、これらの疾患の高い集団発生率、およびそれらの多くの場合、重複する病理学的徴候 - 萎縮、炎症、脂肪浸潤、膜損傷、および線維症は - 定量的にこれらの疾患を特徴付けるための方法の共通セットの開発と応用をサポートしています。

    QMRIは、非侵襲的に、これらの病態生理学的変化の多くを特徴付けることができます。任意の科学的方法と同様に、qMRI研究は、車の中で実装する必要がありますeful方法。根本的な問題は安全です。また、ここで説明する各qMRI方法は、エラーの発生源と関連しています。そして明白な理由のために、これらの誤りを理解し、認識することが重要です。最後に、測定値の多くは、複雑な解釈を持っています。これらの問題は、ここで議論されています。ディスカッションを提示するには、我々はここで紹介するプロトコルは、我々は我々の目的のために最善の実験的アプローチであると感じるものを説明していることに注意してください。我々は他の人が異なるビュー、追加の知識を有していてもよく、あるいは我々が持っているとは異なるプロトコル最適化の潜在的な結果を比較検討することを選択することができることを認識しています。また、読者のMRIシステムは、利用可能なプロトコルで説明するオプションのすべてを持っていない場合があります。または読者が我々のシステムでは利用できない追加オプションを有していてもよいです。当社は、当社のシステムにカスタムプログラムされている私たちのプロトコルの側面に注目しました。読者は彼/彼女のシステムに関連するすべてのオプションを調べ、完全に文学のすべてを考慮することをお勧めします、と彼/彼女の実験的な目的のために、可能な限り最高のプロトコルにつながる意思決定を行います。

    MRIの安全性の問題
    MRIは磁場のいくつかのタイプを使用しています。ここに記載された研究で使用されるシステムのB 0磁場強度は3.0テスラである、または〜0.2ミリテスラの約15,000倍の地球の磁場。パルスRF磁界（B 1）は、スピン系にエネルギーを導入し、共振現象を作成するために使用されます。傾斜磁場は、撮像シーケンス中にオン・オフされ、いくつかの目的のために使用されます。それらは、空間符号化のためにNMR周波数と空間的な位置の間の線形関係を作成するために使用され、また、信号の不要なソースを除去するために使用されます。

    磁場のこれらのタイプの各々は、それに関連する安全性の懸念を有しています。 B 0磁場に関連する主要な安全上の懸念は、aはマグネットに向かって磁性体のcceleration。 B 0フィールドは常に存在しています。磁界の強さは、dは 、フィールドのソースからの距離である1 / D 3、の関数として変化するので、B 0磁場が急激に上昇一方がMRIシステムに近づきます。強磁性体は、ほとんど、または警告なしでMRIシステムに向かって加速することができ、重傷や死亡事故を引き起こす可能性があります。したがって、彼らは、MRI室の外に除去し、保護する必要があります。 B 0フィールドに関連する他の危険有害性は、移植された磁性体と消去や磁気感応装置への他の損傷に異常トルクの配置です。 B 1フィールドは、組織を加熱することができ、この効果は、移植された金属物体の周りの領域で強化することができます。グラデーションのフィールドは（そのような神経および埋め込み医療機器など）の導電性物体で電流を誘導することができます。勾配の切り替えフィールドはまた、潜在的に大声で、不快な騒音を発生させます。政府の規制機関は、磁場のこれらの様々なタイプへの曝露のレベルおよび期間について厳格な制限を配置している、と人間のイメージングシステムは、これらのガイドラインの遵守を確保する固有のソフトウェアコントロールが付いています。

    読者は、このプレゼンテーションがやや一遍であることを知っている必要があります。それは完全にすべての関連する安全性の問題を認識し、どのように事故を防止することがMRIテストに関連付けられているすべての従業員の責務です。また、MRI検査に関連するすべての担当者が潜在的に危険な移植金属や医療機器についてスクリーニングされるべきです。

    プレテストのライフスタイルの制限
    できるだけ事前テストのライフスタイルの挙動を超えるほど実験制御を発揮することは、このプロトコルの重要な構成要素です。 T 2測定の場合は、なぜ、この制御の例として提供されています必要とされています。 T 2は、神経筋疾患40の大手MRIのバイオマーカーと考えられています。しかし、筋肉水プロトンのT 2は、いくつかの理由で上昇させることができます。神経筋疾患のqMRI研究では、FSの存在下で測定されたT 2は、一般的に 、非FS T 2は 、脂肪浸潤を反映することができながら、疾患の重症度に関連した慢性炎症の状態を反映するために推定されます。しかし、T 2もあるため、患者と健常者違っ42に影響を与える可能性が偏心運動41、の中期的な上昇を受けることができます。このような理由から、著者らは、試験前に48時間、中程度または激しい運動を制限することをお勧めします。 T 2はまた、運動43,44の急性発作の結果として、より短い寿命の上昇を受けることができます。重度の筋肉の損失の患者のために、歩行はTを上昇させるのに十分な激しい運動を構成することができ

    データ収集と分析：一般的な問題
    重要な点は、健康な人で最初にして、目的の疾患を有する人で慎重なパイロットテストは、必要不可欠であるということです。多くの実験的なオプションは非常にMRIシステムに固有の（含むが戦略、RFコイルオプション、最大傾斜磁場強度、及びそのようなRFパルス形状などの高度なオプションの利用可能性をシミング、0磁場強度Bに限定されるものではない）です。配列特異的なパイロットテストの目的は、以下に記載されています。データの品質に影響を与える他の問題は、画像化されるべき疾患の種類及び病状の予想タイプ、患者集団の年齢、さらには体の一部として、本質的に生物学的です。これらの要因の全ては、パイロットtの間に考慮されるべきですesting。

    データ収集自体の間、頻繁に遭遇する問題は運動です。ここで紹介するプロトコルの撮像部は、最大で1時間を必要とすることができます。 （このようなエコープラナーイメージングなど）配列のいくつかは、バルクの動きに鈍感です。しかし、他の配列は、長さで正確なパラメータ推定のための正確な画像位置合わせを必要とする、および/または本質的に運動と小文字が区別された信号を持っています。プロトコルで述べたように、参加者に指示し、彼/彼女の慰めは、自主的かつ不随意の両方の動きを防止するための重要な方法で促進するための措置を講じ。別の戦略は、パディングと、静かに動きを制限することであるが、効果的に、患者のベッドに取り付けるストラップを置きました。画像レジストレーション技術は、後処理のために利用可能です。筋肉が容易に変形可能な器官であるため、非剛体レジストレーション技術がしばしば必要とされます。非剛体レジストレーションは常にエコープラナーイメージングに基づく拡散イメージング法のために必要とされるであろう。画像登録技術の一般的な有用性にもかかわらず、動きを防止またはアーチファクトを低減するための任意の方法は、広範な後処理を必要とするソリューションよりも優れていることであろう。関心の対象集団において利用可能な最善の動き削減戦略を定義すると、パイロットテストのための目標でなければなりません。

    良好な再現性は、スライスの配置の一貫性が必要です。プロトコルステップでは、再現性の解剖学的ランドマークにスライス位置を参照して説明します。大腿このための有効な戦略は、全大腿骨の可視化を可能にする、全体の大腿のコロナル画像を得ることです。 MRI装置の画像解析ツールは、典型的には、デジタル定規機能を含みます。これは、大腿骨頭と大腿骨顆の（例えば、中間点のような）特定の点を測定し、そこにスライススタックの中心位置を配置するために使用することができます。この手順は、ビデオに示されています。

    不均質<em>のB 0及びB 1のフィールドは、MRIにおける避けられない問題であるが、戦略は不均一性のレベルを低下させるために存在します。基本的な戦略は、磁石の中心部またはその近傍に結像されるように身体の部分を配置することです。ここで紹介するプロトコルは、著者の経験では、これらの実験条件のために最も効果的である、B 0シミングルーチンが含まれています。参加者は、プロトコル中に移動する可能性があるため、B 0シミングは、すべての配列の較正手順の一部として繰り返します。また、買収の多くは、信号取得を加速し、それによって画像の歪みの原因となる位相進化におけるΔB 0依存性の違いを減らすためにパラレルイメージング技術を使用しています。これらの研究に用いられるRF送信コイルが2つのコイル要素が含まれているので、B 1シミング方法を使用することができ、プロトコールに記載されています。また、プロトコルは、＆＃916;リアルタイムの品質管理のためのB 0及び章動角フィールドマッピング配列。上記のプロトコルは、ここで説明する実験条件、RFパルスの形状、および勾配スポイルスキームのために許容されるΔBを0と章動角の許容誤差を含んでいます。これらは、パイロットテストで決定と慎重なプロトコル開発の価値を再強調しました。

    実際には、良好な実験計画に必要な方法論の整合性を維持しながら、B 0及びB 1フィールドの均一性に影響を与えるためにリアルタイムで使用可能な戦略の限定された数が存在してもよいです。ユーザーは、したがって、最終的には、関心の対象集団について効果的かつ一般的に適用可能な戦略に到着し、徹底したパイロットテストでそれらに利用可能なすべてのオプションを調査することをお勧めします。 B 0シミングオプションは、mは反復法を含みますこのような半最大ピーク高さとΔB 0マップを使用して、最適なシムチャネルの設定を計算する方法で水ピークの線幅などのパラメータをinimize。前者の方法は、非局在化し、取得に基づいて、または、ここに記載されているプロトコル、ローカライズされたボリュームからの信号の捕捉のようにすることができます。 B 0シミングオプションのパイロットテストの目標は最高の一般的な戦略（反復対のイメージベース）だけでなく、最高のシミングのための関心領域を定義する方法の詳細を含みます。読者はシムするために、このような関心のボリュームのサイズや向きなどの要因、筋肉と脂肪の相対量はシムボリュームに含める検討したい、とどのようにスライススタックを超えたことがあります。撮像すべき各スライスにおけるシムボリュームの内スライスの投影を検討する価値があります。

    B 1フィールドの場合には、RFコイルのタイプは、送信のために使用さ受信及び使用されるRFパルスの種類とは、磁場均一性の重要な決定因子です。表に記載されたプロトコルは、我々の実験条件のための最適な発見したRFパルスのパラメータを含みます。コイルの選択については、ここで説明するプロトコルは、別冊の送​​信と受信専用のボリュームコイルを組み合わせています。送信コイルは、システムに組み込まれている直交ボディコイルであり、かつ大規模な解剖学的領域を横切って比較的均質B 1フィールドを作成します。解剖学的領域に応じて、コイルのオプションを受信する種々のがあってもよい、検討されます。我々の場合には、パイロットテストは、利用可能な最善の解決策であることが6素子、フェーズドアレイ心コイルを示しました。利用可能なその他のオプションは、表面コイルと組み合わせ送信/ボリューム受信コイルを含みます。表面コイルは、B 1場の侵入の深さに制限されており、我々は一般的イメージングアプリケーションのためのそれらの使用をお勧めしません。 Combinatイオン透過率は/ボリューム受信コイル内蔵の直交ボディコイルよりも良好な信号対雑音比（SNR）性能およびB 1均質性を提供していますが、すべての解剖学的領域では使用できませんがあります。最終的なコメントは、フェーズド・アレイ・コイルが用意されていたとき、彼らは買収をスピードアップし、そのようなエコープラナーイメージングなどの技術で、空間の歪みを低減するパラレルイメージング技術の使用を可能にすることです。これらの利益は、しかし、SNRペナルティが付属して、そのためパイロットテストは、最高の全体的な画質を提供するソリューションを見つけるに向けなければなりません。

    これらの戦略は完全に不均一なB 0及びB 1フィールドを補償していないので、しかし、ΔB 0と章動角フィールドマップの別の使用は、後処理です。これらのマップは、いくつかの定量的なパラメータの計算を改善するために、画像の歪みを補正するために使用することができます。しかし、いくつかのΔB 0 </ em>の-とB 1関連の問題は、完全にまたは後処理であっても、部分的に修正可能ではないかもしれません。いくつかの例は、エコープラナーイメージング、低信号、T 2測定値またはFSE法に乏しいリフォーカス効率、およびT 1の測定値の貧しい反転効率などの技術のFS方法、総画像歪みの有効性の減少を含みます。この場合も、厳格なパイロットテストとリアルタイムの品質管理手順が不可欠です。

    配列の多くは、脂肪によって、および/または水と脂質のプロトンの異なる共鳴周波数に起因するアーチファクトの存在を減少させるための筋肉信号の汚染を回避するための機構として、脂肪信号抑制又は水選択励起を使用します。 FSを使用した場合、最大3つの方法の組み合わせが使用されます。脂肪の信号を選択的にこれらの信号を反転させるスペクトル選択断熱反転回復（SPAIR）パルスを使用して、減少または除去されています。信号は+ M 0に向かって-M 0の信号値から回復したように、正味の信号がゼロに等しくなる時間があります。撮像データは、この信号のゼロ化ポイントで取得されます。なお、この時点では、このような繰り返し時間スライスの数などのパラメータに依存するので、パイロットテストプロセスの間に各列に対して個別に最適化されなければならないことに留意すべきです。また、SPAIRパルスの帯域幅は、水信号の振幅の低下は最小限に抑えられるように、脂肪信号を除去するためにのみ十分な幅であるべきです。 B 0均一性を最大化するための手順を取ることは、この点で参考になります。配列の多くは、オレフィンプロトン共鳴45の飽和パルスを使用します。このパルスは、イメージングシーケンスの直前に適用されます。可能な場合、勾配反転技術が使用されています。この方法では、スライス選択勾配の符号は、スライス選択及び再収束パルス間で逆転します。このCAUSESは、水再集束されないから遠く離れたオフ共鳴信号。このアプローチのさらなる利点は、RFベースの方法とは異なり、勾配反転が脂肪信号は、RFパルス列の間に縦緩和によって回復することはできませんということです。このようなディクソンベースの方法46などの追加の戦略は、もご利用いただけます。

    データ分析における共通の問題は、ROI信号解析（ここでROIの信号が平均化され、その後、モデルに適合）またはピクセルベースの分析を意味使用するかどうかです（モデルフィッティングは、画素ごとに発生します基礎、および統計情報は、その後、フィットパラメータ）に対して計算されます。前者の方法の利点は、信号の平均化は有効SNRを改善することです。固有のSNRが低い場合、この戦略は、ノイズフロアのパラメータバイアス効果を回避するのに役立ち得ます。後者のアプローチの利点は、空間的不均一性は、神経筋疾患の共通の病理学的特徴であるということです。 Tを適合させることにより彼は、画素ごとに、この不均一性は高く評価し、疾患表現型のさらなる態様を特徴付けるために使用することができる値。 SNRが有効に実行されるこの種の分析を許可する場合、著者はこの方法をお勧めします。ウィルコックスらによる最近の研究は、疾患の進行47を監視するには、このアプローチの値を示しています。

    データ収集と分析：イメージングシーケンス固有の問題
    プロトコルは、T 1の強固な測定のための反転回復法を使用しています。反転回復シーケンスの多くの実装の実用的な制限は、長い総スキャン時間です。このプロトコルで使用される配列は、3次元、高速、ローアングル（FLASH）読み出し、パラレルイメージング加速度の適度な量、および2分未満に全走査時間を減少させる減少プレシーケンス遅延を使用しています。セブン反転時間は、サンプリングされたおおよそのに離間されています50〜6000ミリ秒から光年等比数列。この戦略サンプル信号の時間微分が最も高い信号回復の部分の間に最も頻繁に反転回復信号曲線。炎症や脂肪浸潤が全体のプロトンT 1の交絡効果を持っているので、シーケンスはとし、FSずに繰り返される：脂肪が水よりT 1を有している炎症は、水のT 1を増加させます。それは1がT 1に脂肪浸潤や炎症のこれらの相対する影響との間で解決することができますので、このようにデータの解釈にT 1およびT 1、FS補助剤の両方を測定します。パラメータ推定は、科学計算ソフトウェアパッケージにおける非線形、最小二乗回帰法を使用することによって達成されます。

    T 2の測定値は、同様にFS非FS条件下で実施されます類似の理由でD：炎症や脂肪は、それぞれT 2を増やすことができます 。炎症に加えて、完全性を膜にかかるZディスクストリーミングおよび損失などの病理学的プロセスは、水のT 2の値に影響を与えることが予想されます。両方のT 2およびT 2の測定は、FSは病理学のこれらのソースのすべてを区別することはできませんが、この方法は、一般的な、筋肉組織特異的な病理学との間で解決することによって、データへの増加解釈可能に余裕がありません。水のみのT 2値を測定する代替戦略は、スペクトルの化学シフト軸上の脂質から水を分離するために1 H MR分光法を使用することです。このアプローチは、撮像よりも有意に低い空間分解能を有し、データ収集中にボリュームの配置に関するユーザ判断と主観性を受けることができるが、それは、水を分離するための明確な方法を提供し、そして脂質シグナル。

    ここで提示さT 2のプロトコル測定は、T 2の測定値に誤差のいくつかの一般的な原因を軽減するためにいくつかの方法を採用して、すなわちB 1不均一性および不完全なリフォーカスパルスからのエコーの形成を刺激しました。刺激されたエコーは、3つの非180°パルスの任意の組み合わせによって形成されています。 B 1不均一性のいくつかのレベルが常に存在し、そのマルチエコートレインは、T 2依存性の信号減衰をサンプリングするために使用されていることを考えると、エコーがT 2の測定値における誤差の潜在的に重要な源で刺激しました。排除するために、ここで使用される戦略はリフォーカスパルスの前後の単一のスライス取得、スポイラー勾配の最適化配列48、49間隔線形エコー、およびB 1非感受性」バージョン-Sの使用の使用を含むエコー形成を刺激しました「コンポかなり不完全なリフォーカスによって生じるアーティファクトを低減し、サイトのリフォーカスパルス50、まだ両方の水と脂質の信号を再集束するための十分な帯域幅を提供します。パイロットテストでは、最適化されたスポイルスキームおよびバージョン-Sパルスが著しく刺激エコーの出現を減少させたことを観察しました。私たちは、これらのオブジェクトの両方が我々のシステムに特異的にプログラムされていることに注意してください。バージョン-Sパルスは、RFエネルギーの比吸収率（SAR）を大きくし、このように長いTRと大きくインターエコーの間隔はSARのための安全限界内に維持するために必要とされています。しかし、筆者の経験ではよく指導し、快適な患者は〜12分の間に十分にまだ残っていることができるということです。全走査時間。また、14ミリ秒の間のエコー間隔の値は、それが存在する場合、多指数関数の緩和を検出するのに十分です。 、ここでは採用していない別のアプローチは、FITTにエコーをリフォーカスパルスの効率化と刺激含めることですB 1マップを提供し、マルチスライス買収39を可能にする38,28を 、る。読者はまた、いくつかの類似したこれらの方法40,51に関するいくつかの異なる勧告を提供する筋肉疾患でT 2の測定の実施と解釈を説明するいくつかの最近の論文、呼ばれています。

    ここで紹介するプロトコルは、QMTイメージング用のパルス飽和方法を使用しています。生成された5つの当てはめのパラメータがありますが、唯一のPSRが報告されています。他の4つのパラメータのいずれかよりよい（例えば遊離水プールのT 2など）、他の方法を用いて推定されているか（そのようなプール52,53間の為替レートのような）病的な感度を欠いているためです。他のQMT方法に比べ、3Dカバレッジパルス飽和方法に臨床的に実現可能な時間内に達成することができます。このQMTアプローチのもう一つの利点は、そのCOMです画像全体で> 95％の脂肪信号を抑制することが見出された水選択励起のための空間スペクトルの二項パルス方法とpatibility。水選択励起パルスとオフ共鳴飽和パルスの両方が私たちのシステムにカスタマイズされています。前の数値シミュレーション54は、信号かもしれバイアスQMTのパラメータ推定値への追加の脂肪成分であることを示しています。このようにFSは常に骨格筋でのQMTイメージングのために推奨されます。上述したように、過剰なB 1不均一性やモーションアーチファクトも同様にバイアスQMTパラメータ推定をすることができます。

    DT-MRIプロトコルは、エコープラナーイメージング、SNR、およびb -値の空間の歪みに着目して実装されています。ここでは、空間的な歪みがパラレルイメージングを使用することにより減少し、アフィン位置合わせを使用して後処理に補正されます。前の作品に述べたように、SNRとbが estimatio上のインタラクティブな効果を持っている-値低SNR値がλ1、λ3、V 1、及びFA 55,57-59の特に誤った推定の結果とD 55-57のnは、。筋肉では、正確なテンソル推定のためのSNR要件は= 435から725秒/ mm 2と55-57,60範囲bで最低です。 61,62は、ノイズ除去を使用してから、良好な結果を報告している他の著者は、筋肉DT-MRIに近づいているが、これらの追加の手順を必要としないように、このプロトコルで分析大きなROIが十分な信号平均を持っています。読者は、DT-MRI法56,63の最適な実装のトピックのいくつかのレビューと呼ばれます。

    最後に、定量的FWMRIに関連するいくつかの注意点やエラーの発生源が注目されています。まず、ここで採用FattyRiotフィッティングアルゴリズムは、固定された場所と相対振幅64で9ピークを有する特定の脂肪スペクトルを前提としています。想定脂肪spectrumは被験体によって異なりますビボスペクトルにおいて 、真の完全な一致はありません。しかし、任意の脂肪スペクトルについて解くとエコーの数が少ないと実用的ではありません。第二に、このアルゴリズムは、水と脂肪信号の両方によって共有される単一のR 2 *減衰率のためにフィットします。これは完全に無視してR 2 *混乱させる定量的な脂肪信号の端数測定することが知られ、そして単一のR 2のためにそのフィッティングは*減衰が十分な65です。しかし、水の正確なR 2 *と個々の脂肪のピークが変化します。第三に、複雑な画像を使用してFWMRI分離アルゴリズムは、脂肪と水の信号の誤分類を引き起こす可能性が深刻なB 0磁場不均一性に対して脆弱です。ロバストな空間的制約のアルゴリズムを使用することに加えて、小さなエコー間隔が大きいB 0磁場の変動を捕捉することを可能にします。大きさの画像を使用したアルゴリズムは、presencに、より堅牢ですB 0磁場不均一性のeは、彼らはSNRのペナルティを被ります。複雑な画像を使用してアルゴリズムも渦電流または他の任意の時間変化位相効果によって混乱することができます。このような交絡位相効果は、典型的には、複数のエコー読み出し電車の中で最初のエコーのために最悪であり、単にそのようなエコーを無視することによって緩和することができます。あるいは、混合大きさと複雑な信号モデル66を採用することができます。入力として複雑な画像を撮るFWMRIアルゴリズムのユーザーは、多くの市販のMRIスキャナで画像再構成パイプラインに適用される修正などの複雑な画像の潜在的な摂動の他の情報源を避けるべきです。このような位相補正は無効にされるべきである、またはユーザーがオリジナルの生データから直接画像を再構成する必要があります。最後に、FWMRIを用いて脂肪画分のいずれかの推定は、実際には、脂肪信号割合の推定であり、したがって示差脂肪又は水信号をスケーリングする任意の因子によって影響を受けます。 T 1 T 1 -weightingは、T 1、TR、および励起章動角の関数です。脂肪信号の端数推定値のT 1のバイアスは水と脂肪のほぼ等しいミックスとボクセルのための最悪です。 TRを増やすか、バイアスを最小限に抑えることができ章動角を減少させます。 T 1バイアスはまた、我々は（それぞれ、水と脂肪のために1.4秒と0.3秒）をここで行うとして、水と脂肪のために想定さT 1の値を使用して遡及的に修正され、または値を測定することができます。

    プロトコルフォーメーション/シーケンス選択
    上述したように、筋肉の病理学的景観は、複雑なものです。 FWMRIは、それが明確な解釈を持っているという点で、このプロトコルでの測定の中で一意です。指摘したように、ここで測定された他qMRIバイオマーカーの多くは、多くの場合、INC非特異的な病理学的根拠を持っていますludes浮腫も脂肪浸潤、線維症、膜損傷、およびサルコメア破壊を含むことができます。これらの感度のいくつかはまだだけ存在すると仮定していることが強調されます。各qMRIバイオマーカーを、定量的に、これらの及び他の病理学的過程の相対的な重要性を実証するために行われる必要があるか、状態作業のかなりの量が存在します。このような理解で、ここに記載のマルチパラメトリックアプローチは、変数の組み合わせを介して、個々の病態のより具体的な記述を可能にすることができます。

    代替的に、読者は、ここで提示さ測定値のサブセットを選択することによって、このプロトコルを適応させることを選択することができます。例えば、FSおよび非FS測定の付加価値は、筋肉の脂肪置換によって特徴付けられていない状態で、おそらく低いです。これは、<など MR分光法、MRI灌流画像、として（患者のために減少した撮影時間のために、追加の測定がなされる可能性があります / em>の）、または追加の身体部分を撮像します。この地域の疾患は、疾患の関与の初期マーカーを提供することができるよう近位から遠位のファッションに存在する多くの筋肉疾患は、ここに記載されているプロトコルは、太ももに実装されています。しかしながら、近位および遠位領域の両方に病変を測定することは、疾患の進行の改善された測定を可能にすることができます。

    結論
    結論として、このqMRIプロトコルは、神経筋疾患の三大病理学的成分である、浮腫、脂肪浸潤、および萎縮の定量的評価を可能にします。 （T 1、T 2、拡散、QMT、FWMRI）測定の幅広いコレクションを組み込むことにより、データの解釈可能では両方の広がりと深化です。細心の注意がエラーの潜在的な源に支払われている場合、このアプローチは、正確かつ精密に神経筋疾患のいくつかの主要なコンポーネントを特徴づけることができます。

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    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    3T human MRI system Philips Medical Systems (Best, the Netherlands) Achieva/Intera
    Cardiac phased array receive coil Philips Medical Systems
    Pillows, straps, bolsters, and other positioning devices
    Computer with MATLAB software The Mathworks, Inc (Natick, MA) r. 2014

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    医学、問題118、DT-MRI、MT、FWMRI、萎縮、脂肪代替品、生物物理学的基礎、神経筋疾患、炎症性ミオパシー、筋ジストロフィー
    骨格筋疾患の定量的磁気共鳴イメージング
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    Damon, B. M., Li, K., Dortch, R. D., Welch, E. B., Park, J. H., Buck, A. K. W., Towse, T. F., Does, M. D., Gochberg, D. F., Bryant, N. D. Quantitative Magnetic Resonance Imaging of Skeletal Muscle Disease. J. Vis. Exp. (118), e52352, doi:10.3791/52352 (2016).

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