Summary
doenças neuromusculares geralmente exibem um temporalmente variando patologia, espacialmente heterogêneo e multifacetado. O objetivo deste protocolo é caracterizar esta patologia utilizando métodos de ressonância magnética não-invasivos.
Introduction
Quantitativa ressonância magnética (qMRI) descreve o desenvolvimento e uso de MRI para quantificar físicas, químicas e / ou propriedades biológicas dos sistemas vivos. QMRI requer que um adoptar um modelo biofísico para o sistema, composto por o tecido de interesse e uma sequência de impulsos de ressonância magnética. A seqüência de pulso é projetado para sensibilizar intensidades de sinal das imagens ao parâmetro de interesse no modelo. propriedades do sinal de ressonância magnética (magnitude do sinal, frequência e / ou fase) são medidos e analisados de acordo com o modelo. O objectivo é o de produzir uma estimativa imparcial, quantitativa de um parâmetro físico ou biológica tendo continuamente distribuídos unidades físicas, de medição. Muitas vezes, as equações que descrevem o sistema são analisados e montado numa base de pixel-a-pixel, produzir uma imagem de pixel cujos valores reflectem directamente os valores da variável. Tal imagem é referido como um mapa paramétrico.
Um uso comum do qMRI é o desenvolvimento e aplicação de biomarcadores. Os biomarcadores podem ser utilizados para investigar um mecanismo da doença, estabelecer um diagnóstico, determinar um prognóstico, e / ou avaliar uma resposta terapêutica. Eles podem tomar a forma das concentrações ou actividades das moléculas endógenas ou exógenas, uma amostra histológica, uma grandeza física, ou uma imagem interna. Alguns requisitos gerais de biomarcadores são de que eles medir objetivamente uma variável contínua distribuído utilizando unidades físicas de medida; ter uma relação clara e bem compreendido com a patologia de interesse; são sensíveis à melhoria e piora do estado clínico; e pode ser medido com exactidão e precisão adequada. biomarcadores não-invasivas ou minimamente invasivas são particularmente desejável, uma vez que promovem o conforto do paciente e minimamente perturbar a patologia de interesse.
A meta para o desenvolvimento de biomarcadores com base em imagens para a doença muscular é refletir doença muscular de maneiras que são complementary para, mais específico do que, espacialmente mais seletiva do que, e / ou menos invasiva do que as abordagens existentes. Uma vantagem particular da qMRI a este respeito é que ela tem o potencial para integrar vários tipos de informação e, portanto, potencialmente caracterizar muitos aspectos do processo da doença. Esta capacidade é muito importante em doenças musculares, que frequentemente apresentam uma patologia espacialmente variável, complexo que inclui inflamação, necrose e / ou atrofia com substituição de gordura, fibrose, perturbação da estrutura miofilamentos ( "streaming de Z-disco"), e os danos da membrana . Outra vantagem de métodos qMRI é que as descrições qualitativas ou semi-quantitativa de imagens de RM baseada em contraste refletem não apenas patologia, mas também diferenças nos parâmetros de aquisição de imagem, hardware e percepção humana. Um exemplo desta última edição foi demonstrada por Wokke et al., Que mostrou que as avaliações de semi-quantitativa da infiltração de gordura são altamente variáveis e freqüentemente incorretos, when comparação com MRI de gordura / água quantitativa (FWMRI) 1.
O protocolo aqui descrito inclui sequências de pulso para medir a longitudinal (T 1) e transversal (T 2) constantes de tempo de relaxamento, transferência de magnetização quantitativa (QMT) parâmetros, coeficientes de difusão de água através do tensor de difusão MRI (DT-MRI), e estrutura muscular usando imagens estruturais e FWMRI. T 1 é medida por meio de uma sequência de recuperação de inversão, em que o vector de magnetização do líquido é invertido e a sua magnitude é amostrado como o sistema de volta ao equilíbrio. T é medido por dois reorientar repetidamente magnetização transversal através de um trem de impulsos de reorientação, tais como o método de Carr-Purcell-Meiboom Gill (CPMG), e amostragem dos spin-eco resultantes. Dados T 1 e T 2, podem ser analisados utilizando métodos de ajuste de curvas não-lineares que assumem, quer um número de Exponecomponentes ntial a priori (tipicamente entre uma e três) ou usando uma abordagem inversa linear que se ajusta aos dados observados para a soma de um grande número de exponenciais em decomposição, resultando em um espectro de amplitudes do sinal. Esta abordagem requer uma solução quadrada não-negativa menos (NNLS) 3, e normalmente inclui regularização adicional para produzir resultados estáveis. T 1 e T 2 medições têm sido amplamente utilizado para estudar doenças e lesões musculares 4-9. Valores T 1 são tipicamente diminuída em regiões infiltrado com gordura de músculo e elevada em regiões inflamadas 4-6; Valores de T 2 são elevados em ambas as regiões se infiltrado em gordura e inflamados 10.
QMT-MRI caracteriza os água e sólido como piscinas de prótons macromoleculares livres em tecidos estimando a proporção de macromolecular de prótons de água livre (a proporção de tamanho da piscina, PSR); o relaxe intrínsecotaxas ation destas piscinas; e as taxas de câmbio entre eles. Abordagens QMT comuns incluem a saturação pulsada 11 e métodos seletivos 12,13 recuperação de inversão. O protocolo a seguir descreve a utilização da abordagem de saturação pulsado, que explora a ampla largura de linha do sinal de protão macromolecular, em relação à largura de linha estreita do sinal de protão da água. Ao saturar o sinal macromolecular a frequências de ressonância suficientemente diferente do sinal da água, o sinal de água é reduzido como um resultado de transferência de magnetização entre as piscinas dos protões da água e sólidos livres. Os dados são analisados utilizando um modelo biofísico quantitativa. QMT foi desenvolvida e aplicada nos músculos saudáveis 14,15 e um resumo recente apareceu descrevendo a sua aplicação em doenças músculo 16. QMT tem sido utilizada para estudar pequenos modelos animais de inflamação muscular, em que foi demonstrado que a inflamação diminui a PSR 17. Na medida em que MTreflete conteúdos tanto macromoleculares e de água, os dados MT pode também refletir fibrose 18,19.
DT-MRI é usado para quantificar o comportamento de difusão anisotrópica de moléculas de água nos tecidos com células ordenadas, alongadas. Em DT-MRI, a difusão de água é medido em seis ou mais direções diferentes; estes sinais são então ajustados a um modelo tensor 20. O tensor de difusão, D, é diagonalizado para se obter três valores próprios (que são as três principais difusividades) e três vectores eigen (que indicam as direcções correspondentes aos três coeficientes de difusão). Estes e outros índices quantitativos derivados de D fornecer informações sobre a estrutura do tecido e a orientação a um nível microscópico. As propriedades de difusão de músculo, especialmente o terceiro valor próprio de D e o grau de anisotropia de difusão, reflectir inflamação muscular 17 e dano muscular devido a lesão experimental 21, lesão por esforço 22 e doença 23,24. Outras influências potenciais sobre as propriedades de difusão de massa muscular incluem alterações no diâmetro da célula 25 e alterações da permeabilidade da membrana.
Por último, a atrofia muscular, sem gordura ou sem infiltração macroscópica, é um componente patológico de várias doenças musculares. A atrofia muscular pode ser avaliada através da utilização de imagens estruturais do músculo para medir a área de secção transversal ou volume e FW-MRI para avaliar a infiltração de gordura. Infiltração de gordura pode ser qualitativamente descrito no T 1 - e T 2 imagens ponderadas 26, mas sinais de gordura ea água sejam melhor medida pela formação de imagens que exploram as diferentes frequências de ressonância de gordura e água prótons 27-29. / Métodos de imagiologia água gordura quantitativos foram aplicados em doenças musculares tais como distrofia muscular 1,30,31, e pode prever a perda de deambulação em 31 destes pacientes.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
NOTA: O leitor é lembrado de que toda pesquisa envolvendo seres humanos deve ser aprovado pelo Institutional Review Board local (IRB) para o uso de Seres Humanos em Pesquisa. Os participantes da pesquisa devem ser informados da finalidade, procedimentos, riscos e benefícios da pesquisa proposta; a disponibilidade de tratamentos alternativos ou procedimentos; a disponibilidade de remuneração; e de seus direitos à privacidade e retirar o seu consentimento e descontinuar a sua participação. Antes da sessão de testes de ressonância magnética, um investigador deve apresentar um potencial participante da pesquisa com um documento de consentimento informado IRB-aprovado (ICD), explicar o seu conteúdo, e pedir o potencial participante da pesquisa se ele / ela deseja participar do estudo. Se assim for, o participante terá que assinar e datar o ICD antes de completar qualquer uma das etapas do protocolo aqui.
1. Recurso Antes do dia de testes
- Restringir hábitos de vida que poderiam confundir a Data
- Instruir o participante não realizar exercícios moderados ou pesados durante o 48 h antes dos testes. Instruir o participante a se abster de over-the-counter medicação e ingestão de álcool durante as 24 h antes do teste. Instruir o participante a abster-se do uso do tabaco ou o consumo de cafeína durante a 6 h antes do teste.
- Antes do teste, confirmar que o participante tem sido compatível com estas instruções.
- Preparar o sistema MRI
- Assegurar a disponibilidade de todos os equipamentos necessários, conforme listado na tabela de materiais e equipamentos.
- Definir um protocolo de ressonância magnética; parâmetros sugeridos são encontrados nas Tabelas 1 - 5.
2. dia de testes: Prepare-se para Aquisição de Dados MRI
- Screening Conduta Segurança
- Tela para os potenciais riscos no ambiente de MRI por ter uma ressonância magnética safety-tChoveu saúde trabalhador apresentar o participante da pesquisa com uma forma de segurança MRI adequado, tal como a encontrada na www.mrisafety.com.
- Se houver quaisquer objetos magnéticos ou magneticamente sensíveis implantados, garantir que eles são seguros para ressonância magnética.
- Preparar o sistema MRI
- Certifique-se de que todo o pessoal tenha removido todos os objetos magnéticos e magneticamente sensíveis antes de entrar na sala que abriga o sistema MRI. Realizar esta verificação a cada vez que alguém entra na sala de ressonância magnética.
- Prepara-se o sistema de ressonância magnética colocando a bobina recebe na cama do paciente sistema MRI. Além disso, colocar um colchão com lençol e travesseiro com fronha na cama. Têm alças disponíveis para colocar em torno das coxas e travesseiros ou almofadas para colocar sob os joelhos.
- Inicie a interface do software, insira os dados do paciente, e abrir o protocolo de imagem.
- Posicione o participante da pesquisa na tabela Scanner MRI <ol>
- Observe o participante da pesquisa como ele / ela verifica seu / sua pessoa e vestuário para objetos magneticamente sensíveis. Assegurar esses objetos fora da sala de MRI em um recipiente fechado à chave. Entre na sala de MRI com o participante da pesquisa imediatamente após a conclusão desta etapa.
- Posicione o participante sobre a cama do paciente em decúbito dorsal, os pés primeiro. Coloque a parte do corpo a ser trabalhada tão perto da linha média da tabela como prático. almofadas de lugar ou travesseiros sob os joelhos para aliviar a tensão para a parte inferior das costas e coloque um travesseiro sob a cabeça. Para limitar o movimento, suavemente, mas efetivamente garantir a coxa, perna e pé e garantir que o participante é confortável.
- Coloque a bobina receptor RF em torno de coxas do participante e conectá-lo ao sistema MRI.
- Dê instruções sobre como se comunicar com os investigadores. Fornecer a participant com a protecção e um dispositivo de sinalização que pode ser usado para chamar a atenção, se necessário ouvir. Instruir o participante da necessidade de ficar parado durante e entre todas as sequências de imagem.
- Avançar a cama do paciente para o equipamento de ressonância magnética de tal modo que a parte do corpo a ser trabalhada está alinhado com o centro do scanner de IRM.
- Depois de sair da sala de ressonância magnética, confirmam que o sistema de comunicação do paciente está a trabalhar e ver que o participante é confortável. Durante todo o protocolo, comunicar-se regularmente com o participante para assegurar a sua / seu conforto e conformidade com as instruções.
3. dia de testes: adquirir os dados de MRI
- Etapas preparatórias
- Como o sistema de ressonância magnética determina os ajustes instrumentais e calibrações antes de cada sequência de imagens (frequência central, calibração ganho do receptor, etc.), supervisionar estes processos e assegurar que cada passo é realizado sendo correctly.
- Usando uma interface de software adequado, adquirir um conjunto de imagens localizador (também conhecido como piloto ou imagens de escoteiros); usando parâmetros sugeridos apresentados na Tabela 2.
- Determinar onde colocar a fatia centro de qMRI aquisições de dados, através da identificação de áreas de danos e / ou fazendo referência a posição fatia em relação a marcos anatômicos reprodutíveis.
- Transmitir e receber bobinas de calibração Passos
- Para estes passos, bem como todos os passos subsequentes de imagem, definir a região da anatomia na qual a optimizar a homogeneidade do campo magnético estático ou (B 0), um processo conhecido como "formação de calços". Ver Figura 1A para o posicionamento típico de o volume de calços de interesse (ISV) utilizado nos presentes estudos.
- Se o scanner de ressonância magnética tem uma bobina de transmissão multi-elemento, adquirir um conjunto de dados de calibração RF.
- Se o scanner de ressonância magnética tem um multi-elemento Receber bobina, adquiremum mapa sensibilidade espacial das bobinas.
- Adquirir Estrutural Dados MRI
- Adquirir alta resolução, multi-slice, T 1 imagens ponderadas usando um spin-eco rápida sequência (FSE); os parâmetros de imagiologia utilizadas nos presentes estudos são fornecidos na Tabela 1.
- Adquirir alta resolução, multi-slice, T 2 imagens ponderadas usando uma sequência de FSE; os parâmetros de imagiologia utilizadas nos presentes estudos são fornecidos na Tabela 2.
- Aquisição de dados em tempo real Controle de Qualidade e fazer correções de pós-processamento
- Aquisição de dados gradiente-eco múltiplos (3D) tridimensional para o cálculo de mapas B 0 campo. Os parâmetros de imagem utilizados nos presentes estudos são fornecidos na Tabela 3.
- Examinar os mapas de campo para assegurar que não haja desvios maiores do que ± 60 Hz (cerca de 0,5partes por milhão a 3 Tesla) através da imagem. Se houver, adoptar uma abordagem alternativa para calçar (método diferente, diferente colocação de VOI, etc.).
- Aquisição de dados 3D para o cálculo dos mapas ângulo de nutação. Os parâmetros de imagem utilizados nos presentes estudos são fornecidos na Tabela 2.
- Examinar os mapas de campo para garantir que não há áreas que se afastam excessivamente a partir do ângulo nutation nominal. Para os pulsos de RF que são usados neste protocolo, desvios superiores a ± 30% do ângulo nutation nominal são considerados excessivos.
- Obter os dados qMRI
- Adquirir imagens em 3D para o cálculo do T 1, utilizando uma sequência de recuperação de inversão. Os parâmetros de imagem utilizados nos presentes estudos são apresentados na Tabela 3.
- Repetir a medição T 1 na presença de supressão do sinal de gordura (FS; este parâmetro é abbreviated T 1, FS).
- Adquirir imagens de segmento único para o cálculo do T 2, utilizando uma sequência spin-echo múltipla. Use os parâmetros de imagem apresentados na Tabela 3.
- Repetir a medição T 2 na presença de FS (T 2, FS).
- Aquisição de imagens 3D para o cálculo de parâmetros QMT, utilizando uma sequência de saturação pulsado com a FS e os parâmetros de imagiologia dadas na Tabela 4.
- Aquisição de dados multi-slice para o cálculo dos parâmetros de difusão-tensor, utilizando uma série de imagens ponderadas em difusão. Os parâmetros de imagem utilizadas nestes estudos são apresentados na Tabela 4.
- Aquisição de dados 3D de cálculo de imagens de gordura / água, utilizando-se uma série de seis imagens gradiente-eco. Os parâmetros de imagem utilizadas nestes estudos são apresentados na Tabela 5.
- Depois de concluir o Protocolo qMRI
- Garanta quetodas as imagens são de qualidade adequada, examinando-os artefactos para potencialmente reversível e medindo a razão suficiente sinal-ruído.
- Para cada conjunto de dados qMRI, definir várias regiões de interesse (ROI) da série de imagens e examinar o sinal em função do parâmetro relevante (por exemplo, para os dados dependentes de T 1 adquiridos nos passos 3.5.1 e 3.5.2, representar graficamente o sinal como uma função de TI e assegurar que os dados seguem a função de inversão-recuperação listados abaixo no passo 4.1.2).
- Depois de completar uma triagem pessoal para objetos magneticamente sensíveis, entrar na sala de ressonância magnética. Remover o participante do magneto, remova todas as correias e estofo, e ajudar o participante sair do scanner de ressonância magnética e a sala de ressonância magnética.
- Transferir os dados, utilizando métodos compatíveis com as leis de privacidade de saúde locais, para uma estação de trabalho local para a transformação; os dados podem ser exportados como Digital Imaging Communications em arquivos de Medicina (DICOM) ou o fornecedorformato proprietário 's (o método utilizado neste protocolo).
4. Analisar os dados qMRI
- Calcular os mapas paramétricos
- Use um programa de computador projetado para computação científica e análise de imagem. Por análise de um histograma de intensidades de sinal na imagem, formam uma imagem máscara à base de limite do sinal que delineia as áreas de sinal das áreas de ruído. Conclua os passos abaixo para cada pixel nas porções de sinal das imagens.
- Analisar o t 1 de dados através da medição da intensidade do sinal S para cada tempo de inversão (TI). Em seguida, coloque os valores para o S a uma inversão recuperação com reduzida modelo de pré-delay:
em que M é 0 uma intensidade do sinal que representa a magnetização no estado de equilíbrio, S f é a relação de inversão,e TD é o tempo de pré-delay. Em seguida, ajustar os dados com FS para o mesmo modelo, permitindo a determinação do tempo de relaxamento longitudinal constante com FS, T 1, FS. - Analisar o T 2 de dados através da medição S em cada TE. Em seguida, ajustar os dados a um modelo de decaimento mono-exponencial:
onde N é o sinal de desfasamento na linha de base. O leitor também pode decidir ajustar os dados para um modelo multi-exponencial, como a seguir:
onde j é o número de componentes exponenciais e j f e T 2, são a fracção do sinal e T 2 valores associados com o componente de ordem j. Ou, o leitor pode utilizar um método 3 mínimos quadrados não-negativos (NNLS). No lcaso Atter, o Multi-exponencial Relaxamento Análise (MERA) caixa de ferramentas 33 está disponível gratuitamente; outros programas também estão disponíveis. Repita essas análises para os dados com e sem FS. - Para analisar os dados QMT, medir S para cada fonte de irradiação e freqüência de offset. Corrigir os poderes de irradiação nominais (representados por ω 1 na equação abaixo) usando os mapas ângulo nutation. Corrigir os desfasamentos de frequência (Δ f na equação abaixo) utilizando o B 0 mapas para ajustar as frequências de deslocamento aplicado. Em seguida, ajustar os dados com o seguinte modelo 34,35
onde é a taxa de câmbio a partir da piscina macromolecular para a piscina de água livre, é a taxa de relaxamento longitudinal da piscina de água livre, é a taxa de relaxamento longitudinal da piscina macromolecular (assumido ser 1 s -1), é o PSR, é o t - Para analisar os dados do DTI, primeiro use um algoritmo de transformação afim 36 para registrar cada imagem ponderada em difusão para a imagem ponderada não-difusão correspondente. Em seguida, para cada pixel, para medir os valores de S na imagem ponderada não-difusão e em cada direcção ponderada em difusão. Formar uma matriz composta por as instruções de codificação de difusão. Usando multivariada, ponderada de regressão por mínimos quadrados, regredir os dados do sinal na matriz de difusão de codificação e forma D. Diagonalizar D e realizar uma magnitude-ordenação dos valores próprios e os seus vectores próprios. Em seguida, calcular a difusividade média (MD) como:
onde λ 1, λ 2 e λ 3 são os valores próprios do tensor de difusão. Também calcular a anisotropia fraccionada (FA) como:
- Analisar os dados FWMRI usando uma abordagem quantitativa que separa os sinais de água e de gordura com base no deslocamento químico (tal como o algoritmo FattyRiot, disponível para download gratuito a partir https://github.com/welcheb/FattyRiot).
- Definir regiões de interesse para análise
- Especifique ROIs nas imagens anatômicas (definindo os limites de cada músculo de interesse). Um exemplo é mostrado na Figura 1.
- Redimensionar as ROIs para corresponder ao tamanho da matriz das imagens qMRI. Conforme necessário, ajustar o alinhamento dos ROIs para coincidir com o mapa qMRI (por exemplo, se o participante movidoentre as aquisições, uma tradução da posição ROI pode ser necessária para evitar a sobreposição dos limites musculares).
- Examine cada ROI. Se necessário, garantir que nenhum pixels são incluídos que contêm artefatos parciais de volume, tecido não-contrátil, e artefatos de fluxo; consulte a Figura 1 para exemplos.
- Calcule a média eo desvio-padrão dos valores qMRI em todos os pixels dentro das ROIs selecionadas.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
A Figura 1 mostra imagens anatômicas axiais representativos adquiridas no meio da coxa de um paciente com polimiosite. Também é mostrada a localização da projecção no plano do volume calço. Mapas de parâmetros representativos para cada método qMRI, todos obtidos a partir deste mesmo paciente, são fornecidos a partir das Figuras 2 - 7.
As Figuras 2A e 2B mostram os mapas Δ B 0 e o ângulo de nutação campo, respectivamente. O mapa de campo B 0 demonstra uma forte coincidência espacial entre a sua área de maior homogeneidade campo e o posicionamento da VDI para calçar, como indicado na Figura 1A. Dentro dos músculos, os Δ B 0 valores variaram de -40 a 52 Hz, com uma média de 9,3 Hz e um desvio padrão de 11,2 Hz. No mapa do ângulo nutation, os valores variaram from 84,7-122,3% da nutação ângulo nominal. Ao comparar o mapa ângulo de nutação com as imagens estruturais na Figura 1, pode ser visto que os desvios de nutação ângulo ideal são mais graves nos músculos posteriores e não são, obviamente, correlacionada com a presença de gordura, em um voxel.
Dados t uma relaxometria de exemplo são apresentados na Figura 3. As imagens foram mascarados para excluir as regiões de gordura subcutâneos e de ruído de imagem. A Figura 3A mostra amostra T 1 de dados e a Figura 3B mostra amostra de T 1, dados FS. É evidente que na Figura 3A a um T de gordura é consideravelmente mais baixa do que a de músculo; Por conseguinte, os valores T 1 para o músculo medidos sem usar FS são mais baixos do que os T 1, os valores FS. Além disso, a utilização dos resultados FS emperda substancial de sinal a partir de regiões de substituição de gordura ou gordura subcutânea. Por conseguinte, não são pixels nestas regiões da imagem que são ou desprovido de parâmetros ajustados, que representam sinais de água residuais seguintes FS, ou em que os parâmetros são mal estimados.
A Figura 4A apresenta um mapa paramétrico mascarado do T 2, os valores de F e A Figura 4B mostra os valores de T 2. A Figura 4C mostra uma amostra de T 2 decaimento do sinal dependente de um único pixel e o melhor ajuste dos dados a um modelo monoexponencial. Um desvio do comportamento de relaxamento monoexponencial é anotado. A Figura 4D mostra os resultados da análise NNLS desses mesmos dados de sinal, com um único pico largo que provavelmente inclui ambos os componentes de gordura e água.
Figuras 5, 6, 7 presentes de dados QMT, DTI e FWMRI, respectivamente. Para os dados QMT, somente a PSR é mostrado. A aplicação de um sinal de limiar para estes dados FS-se restringe a esses voxels contendo principalmente músculos, resultando em abandono do mapa de parâmetros de ajuste de curva. Heterogeneidade nos valores musculares para PSR é também observada. Embora o método também estima a água T 2 e a taxa de câmbio entre as piscinas de prótons de água macromoleculares e gratuitos, estes não são apresentados porque o T 2 é melhor estimados utilizando sequências de imagens dedicadas e porque a taxa de câmbio é tanto unreliably estimado e insensível à patologia .
A Figura 6A apresenta um mapa paramétrico do DM, e a Figura 6B apresenta um mapa dos valores de FA. MD valores são elevados nos vasos sanguíneos. Além disso, os valores de FA são reduzidos nas regiões correspondendo a ReduPSR ced. Tal como acontece com outras quantidades, tanto o MD ea FA estão imprecisamente estimada em porções substituído teor de gordura do músculo, onde FS provoca precipitação de sinal. Além disso, FA é elevado fora do volume do calço. Por último, um mapa fracção gorda, calculado a partir dos dados FWMRI, é mostrado na Figura 7. Estes dados quantificar os padrões de infiltração de gordura qualitativamente observados observado na Figura 1. O mapa fracção de água correspondente é simplesmente igual a (1 - Fat) e não é mostrado.
Figura 1: Anatomical Images amostra de um doente com polimiosite. Todos os dados apresentados nas Figuras 2-7 foram adquiridos nesta posição fatia desse participante. A. T 1 imagem ponderadas, com a projeção no plano do volume calço sobrepostos como o, retângulo semi-transparente ciano-colorido.
Figura 2: B 0 Δe nutação Mapas ângulo, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. A. Δ B 0 mapa, com a escala de cores que indica o desvio do campo B 0 a partir do centro de frequência em Hz. B. nutation mapa ângulo, com a escala de cor que indica a percentagem do ângulo nutation nominal. Imagens foram mascarados para excluir os valores a partir das regiões de ruído de imagem. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: Amostra 1 t de dados, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. A. Mapa dos valores de t 1, estimada por ajuste dos dados para a recuperação de inversão com reduzida modelo pré-atraso. A escala de coresindica o valor T 1 em s. B. Mapa do T 1, os valores de FS, estimado pelo ajuste de dados FS para o mesmo modelo. A escala de cores indica o valor T 1 em s. As imagens foram mascarados para excluir valores da gordura subcutânea, a perna contralateral, e as regiões de ruído de imagem. Note-se que os valores de t 1 são aumentadas quando a supressão do sinal de gordura é utilizada. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: Amostra T 2 de dados, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. A. Mapa dos valores de T 2, estimada por ajuste dos dados para o decaimento monoexponencial com modelo termo de ruído. A escala de coresindica o valor T 2 em ms. B. Mapa do T 2, os valores de FS, estimada por ajuste dos dados para o mesmo modelo. Em A e B, as imagens foram mascarados para excluir valores da gordura subcutânea, a perna contralateral, e as regiões de ruído de imagem. C. Amostra T decaimento 2 sinal a partir de um pixel no painel C e a linha de melhor ajuste ao modelo monoexponencial (mas notar o desvio do sinal a partir do modelo, o que indica um t-2 não monoexponencial). Abreviatura não observado anteriormente: AU, unidades arbitrárias. D. não negativo análise de mínimos quadrados dos mesmos dados de decaimento do sinal matéria-representadas na C. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 5: Exemplo de QMT de dados, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. A escala de cor indica a PSR, uma quantidade sem dimensões que reflecte o rácio de macromolecular para protões de água livre. A utilização de métodos FS resulta em queda de sinal substancial a partir das regiões de músculo que foram substituídas por gorduras. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 6: Exemplo de difusão de dados, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. O painel A mostra a difusividade significativo, com a escala de cor que indica a difusividade com unidades de 10 -3 mm 2 / s. O painel B mostra a anisotropia fraccionada, which é uma quantidade adimensional que indica o desvio do sistema de difusão de difusão puramente isotrópico. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 7: Exemplo de dados FWMRI, a partir do mesmo paciente ilustrado na Figura 1. A escala de cor indica a fracção de gordura; o mapa fracção de água correspondente é simplesmente (1 - Fat) e não é mostrado. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
| Parâmetro | localizadores | T 1 ponderadas | T 2 ponderadas | |
| Geral | tipo de sequência | 2D, multi-slice, gradiente-eco | 2D, multi-slice, fast spin-echo | 2D, multi-slice, fast spin-echo |
| fases de preparação | o ganho do transmissor, ganho do receptor, frequência central, auto-calço | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | |
| Receba bobina | Cardíaco | Cardíaco | Cardíaco | |
| Número de excitações | 1 | 1 | 1 | |
| duração total de verificação (min: seg) | 01:23 | 01:40 | 00:54 | |
| Geometria | plano anatômico (s) | Axial, coronal e sagital | Axial | Axial |
| Número de fatias / avião | 20 | 11 | 11 | |
| espessura de corte (mm) | 10 | 7 | 7 | |
| gap-slice Inter (mm) | 0 | 0 | 0 | |
| ordem de aquisição da fatia | intercalado | intercalado | intercalado | |
| matriz adquirida | 150 x 150 | 340 x 335 | 256 x 256 | |
| matriz reconstruída | 512 x 512 | 512 x 512 | 512 x 512 | |
| Campo de visão (mm) | 450 x 450 | 256 x 256 | 256 x 256 | |
| tamanho do voxel reconstruído (mm) | 0,88 x 0,88 x 10,00 | 0,50 x 0,50 x 7,00 | 0,50 x 0,50 x 7,00 | |
| Contraste | tempo de repetição (ms) | 9 | 530 | 3000 |
| ec eficaztempo ho (ms) | 7 | 6.2 | 100 | |
| espaçamento de eco (ms) | N / D | 6.2 | 11,8 | |
| ângulo de excitação flip (°) | 20 | 90 | 90 | |
| ângulo de reorientação flip (°) | N / D | 110 | 120 | |
| calços RF | Estático | adaptativo | adaptativo | |
| aquisição de sinal | tipo de leitura | cartesiano | cartesiano | cartesiano |
| imagens paralelas | Não | SENSE (g = 1,4) | SENSE (g = 2,0) | |
| A largura de banda / pixel (Hz / pixel) | 1237,8 | 377,1 | 286,6 | |
Tabela 1: Parâmetros utilizados para o Localizer Imaging and Structural Imaging. Todas as sequências de usar a bobina de corpo de quadratura para a transmissão de campos de RF. Parâmetros tais como TR, TE, espaçamento de eco, e número de ecos podem ser ligeiramente ajustadas de acordo com as necessidades experimentais, mantendo T 1 - T 2 e - ponderação. Abreviatura não observado anteriormente: g, paralela fator de aceleração de imagem. Grande campo da visualização de imagens são recomendados, pois eles podem ser usados para localizar patologia e identificar os locais para as sequências qMRI. As aquisições sagital e coronal são particularmente útil a este respeito.
| Parâmetro | Sequência de Imagens | ||
| B 0 -Mapping | Virar Angle-Mapping | ||
| Geral | tipo de sequência | 3D, múltiplos RF-estragada echo lembrou de gradiente | 3D, rápida gradiente-eco, dual TR |
| fases de preparação | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | |
| Receba bobina | Quadratura-organismo | Cardíaco | |
| Número de excitações | 1 | 1 | |
| duração total de verificação (min: seg) | 01:26 | 04:33 | |
| Geometria | plano anatômico (s) | Axial | Axial |
| Número de fatias | 11 | 55 | |
| espessura de corte (mm) | 7 | 7 | |
| gap-slice Inter (mm) | 0 | 0 | |
| matriz adquirida | 64 x 64 x 6 | 64 x 64 x 27 | |
| matriz reconstruída | 128 x 128 x 11 | 128 x 128 x 55 | |
| Campo de visão (mm) | 256 x 256 x 77 | 256 x 256 x 385 | |
| tamanho do voxel reconstruído (mm) | 2,00 x 2,00 x 7,00 | 2,00 x 2,00 x 7,00 | |
| Contraste | tempo de repetição (ms) | 150 | 30,0, 130,0 |
| tempo de eco (ms) | {4,6, 6,9} | 2.2 | |
| ângulo de excitação flip (°) | 25 | 60 | |
| calços RF | adaptativo | adaptativo | |
| aquisição de sinal | tipo de leitura | cartesiano | cartesiano |
| A largura de banda / pixel (Hz / pixel) | 302.5 | 499,4 | |
Tabela 2: Parâmetros used para Δ B 0 e Mapeamento Ângulo nutation. Ambas as sequências de usar a bobina de quadratura do corpo para transmitir o campo de RF; nem sequência utiliza imagens paralelas.
| Parâmetro | Sequência de Imagens | ||||
| T 1 -Mapping | T 2 -Mapping | ||||
| Geral | tipo de sequência | 3D, inversão recuperação com, leitura echo recordou-gradiente estragado de gradiente | 2D, fatia única,-spin-echo múltipla | ||
| fases de preparação | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | |||
| Número de excitações | 1 | 2 | duração total de verificação (min: seg) | 01:44 | 00:04 |
| Geometria | plano anatômico (s) | Axial | Axial | ||
| Número de fatias | 11 | 1 | |||
| espessura de corte (mm) | 7 | 7 | |||
| gap-slice Inter (mm) | 0 | 0 | |||
| matriz adquirida | 128 x 128 x 6 | 128 x 128 | |||
| matriz reconstruída | 128 x 128 x 11 | 128 x 128 | |||
| Campo de visão (mm) | 256 x 256 x 77 | 256 x 256 | |||
| tamanho do voxel reconstruído (mm) | 2,00 x 2,00 x 7,00 | 2,00 x 2,00 x 7,00 | |||
| Contraste | tempo de repetição (ms) | Variado | 4000 | ||
| pulso de inversão | 180 °, 1 ms, forma de bloco | N / D | |||
| tempos de recuperação de inversão (ms) | 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 6000 | N / D | |||
| Tempo de pré-delay (ms) | 1500 | N / D | |||
| Supressão de sinal de gordura (quando usado) | 1331 binomial de excitação seletiva de águas | SPAIR (poder: 2 microTesla, atraso de inversão de 202 ms, freqüência de offset 250 Hz); Sinc-Gauss pré-pulso (90 °, duração: 18 ms, freqüência de offset: 100 Hz) | |||
| ângulo de excitação flip (°) | 10 | 90 | |||
| pulso reorientação | N / D | Version-S | |||
| tempo de eco (ms) | N / D | {14, 28, 42 ... 280} | |||
| Número de ecos / espaçamento echo (ms) | N / D | N / D | |||
| calços RF | adaptativo | Adaptiva | |||
| aquisição de sinal | tipo de leitura | cartesiano | cartesiano | ||
| imagens paralelas | SENSE (g = 1,5) | SENSE (g = 1,5) | |||
| A largura de banda / pixel (Hz / pixel) | 383 | 335,1 | |||
Tabela 3: Parâmetros utilizados para T 1 e T 2 Mapeamento. T 1 e T 2 dados são adquiridos com e sem FS. Ambas as sequências de usar a bobina de corpo de quadratura para a transmissão de campos RF e uma bobina cardíaca de seis elemento para recepção do sinal. O tempo de repetição varia para a sequência -mapping T 1 porque ele usa um tempo de pré-delay fixo com inversão variável time.
| Parâmetro | Sequência de Imagens | ||
| QMT | DTI | ||
| Geral | tipo de sequência | 3D, MT-weighted echo lembrou de gradiente | 2D, multi slice, single-shot spin-echo EPI |
| fases de preparação | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | |
| Número de excitações | 2 | 6 | |
| duração total de verificação (min: seg) | 10:41 | 06:28 | |
| Geometria | plano anatômico (s) | Axial | Axial |
| Número de fatias | 11 | 11 | |
| espessura de corte (mm) | 7 | 7 | |
| gap-slice Inter (mm) | 0 | 0 | |
| matriz adquirida | 128 x 128 x 6 | 64 x 64 | |
| matriz reconstruída | 128 x 128 x1 | 128 x 128 | |
| Campo de visão (mm) | 256 x 256 x 77 | 256 x 256 | |
| tamanho do voxel reconstruído (mm) | 2,00 x 2,00 x 7,00 | 2,00 x 2,00 x 7,00 | |
| Contraste | tempo de repetição (ms) | 50 | 4.000 |
| pulso MT | ângulos aleta nominais: 360 °, 820 °; largura de pulso: 20 ms; desvios de frequência: 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100 kHz | N / D | |
| Ponderação de difusão (b) (s • mm -2) | N / D | b = 450; 15 direções + One B= 0 imagem | |
| Supressão de sinal de gordura (quando usado) | 1331 binomial de excitação seletiva de águas | inversão de inclinação; Sinc-Gauss pré-pulso (90 °, duração: 18 ms, freqüência de offset: 100 Hz) | |
| tempo de eco (ms) | 3.9 | 48 | |
| Número de ecos / espaçamento echo (ms) | N / D | N / D | |
| ângulo de excitação flip (°) | 6 | 90 | |
| calços RF | adaptativo | adaptativo | |
| aquisição de sinal | tipo de leitura | cartesiano | cartesiano |
| imagens paralelas | SENSE (g = 1,5) | SENSE (g = 1,5) | |
| A largura de banda / pixel (Hz / pixel) | 383 | 42,1 | |
Tcapaz 4: Parâmetros utilizados para QMT e DTI. Ambas as sequências de usar a bobina de quadratura do corpo para transmitir o campo de RF e uma bobina cardíaca de seis elemento para recepção do sinal. Abreviatura não observado anteriormente: EPI, a imagem latente de eco-planar.
| Parâmetro | Sequência de Imagens | |
| FW-MRI | ||
| Geral | tipo de sequência | gradiente-echo recordou 3D |
| fases de preparação | ganho do receptor, frequência central, calço VOI | |
| bobina de transmissão de RF | Quandrature-corpo | |
| Receba bobina | Cardíaco | |
| Número de excitações | 1 | |
| duração total de verificação (min: seg) | 00:18 | |
| plano anatômico (s) | Axial | |
| Número de fatias | 11 | |
| espessura de corte (mm) | 7,0 mm | |
| gap-slice Inter (mm) | 0 mm | |
| matriz adquirida | 128 x 128 x 4 | |
| matriz reconstruída | 128 x 128 x 7 | |
| Campo de visão (mm) | 256 x 256 x 77 | |
| tamanho do voxel reconstruído (mm) | 2,00 x 2,00 x 7,00 | |
| Contraste | tempo de repetição (ms) | 75 |
| ângulo de excitação flip (°) | 22 | |
| tempos de eco (ms) | {1,34, 2,87, 4,40, 5,93 ... 8,99} | |
| ângulo de excitação flip (°) | 6 | |
| calços RF | adaptativo | |
| tipo de leitura | cartesiano | |
| imagens paralelas | SENSE (g = 1,3) | |
| A largura de banda / pixel (Hz / pixel) | 1395,1 | |
Tabela 5: Parâmetros utilizados para o FW-MRI.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
doenças musculares, como as distrofias musculares e miopatias inflamatórias idiopáticas constituem de um grupo de doenças que são heterogêneos em etiologia e, como entidades individuais, rara em sua incidência. Por exemplo, distrofia muscular de Duchenne - a forma mais comum de distrofia muscular - tem uma incidência de 1 em cada 3.500 nascimentos vivos do sexo masculino 37,38; dermatomiosite, a que foi aplicado este protocolo, tem uma incidência de 1 em 100.000 39. A maior incidência coletiva dessas doenças, no entanto, e sua muitas vezes se sobrepõem sinais patológicos - atrofia, inflamação, infiltração de gordura, dano à membrana, e fibrose - apoiar o desenvolvimento e aplicação de um conjunto comum de métodos para quantitativamente caracterizar essas doenças.
QMRI é capaz de caracterizar muitas destas alterações fisiopatológicas não-invasiva. Como acontece com qualquer método científico, estudos qMRI deve ser implementado em um carroforma eful. A questão fundamental é a segurança. Além disso, cada um dos métodos descritos aqui qMRI tem associado fontes de erro; e por razões óbvias, é importante para entender e reconhecer esses erros. Por fim, muitos dos medições tem uma interpretação complexo. Estas questões são discutidas aqui. Ao apresentar a discussão, podemos constatar que o protocolo aqui apresentado descreve o que nós sentimos é a melhor abordagem experimental para os nossos propósitos. Nós reconhecemos que outros podem ter diferentes pontos de vista, conhecimentos adicionais, ou pode optar por pesar os resultados potenciais de otimização de protocolo diferente do que temos. Além disso, sistema de ressonância magnética do leitor pode não ter todas as opções descritas no protocolo disponível; ou o leitor pode ter opções adicionais que não estão disponíveis em nosso sistema. Temos notado que os aspectos do nosso protocolo foram costume-programado no nosso sistema. O leitor é aconselhado a considerar toda a literatura completamente, examinar todas as opções relevantes em sua / seu sistema, etomar decisões que resultam na melhor protocolo possível para his / her objetivos experimentais.
Questões de segurança MRI
MRI utiliza vários tipos de campos magnéticos. A B 0 intensidade de campo do sistema utilizada nos estudos descritos aqui é de 3,0 Tesla, ou cerca de 15.000 vezes o campo de ~ 0,2 mT da Terra. Pulsada RF campos magnéticos (B 1) são usados para introduzir energia no sistema de rotação e criar o fenômeno de ressonância. campos magnéticos de gradiente são ligados e desligados durante a sequência de imagem e são utilizadas para diversas finalidades. Eles são usados para criar uma relação linear entre a frequência e RMN posição espacial para a finalidade de codificação e espacial também são utilizados para eliminar as fontes de sinais não desejados.
Cada um destes tipos de campos magnéticos tem preocupações de segurança associadas com ele. Uma das principais preocupações de segurança associado com o campo B 0 é o umcceleration de objetos magnéticos em direção ao ímã. O campo B 0 está sempre presente. Uma vez que a força de um campo magnético varia como uma função de 1/3 d, em que d é a distância da fonte do campo, o campo B 0 aumenta rapidamente à medida que se aproxima de um sistema MRI. objectos ferromagnéticos pode ser acelerado em direção ao sistema de ressonância magnética com pouco ou nenhum aviso e podem causar ferimentos graves ou morte. Por isso, eles devem ser removidos e fixados no exterior da sala de ressonância magnética. Outros riscos associados com o campo B 0 é a colocação de torques anormais em objetos magnéticos implantados e apagamento ou outros danos aos dispositivos magneticamente sensíveis. B 1 campos pode aquecer tecidos, e este efeito pode ser melhorado nas áreas em torno objetos metálicos implantados. campos de gradiente pode induzir correntes elétricas em objetos condutores (tais como nervos e dispositivos médicos implantados). A mudança de gradientecampos também gera ruído acústico potencialmente alto e desagradável. agências reguladoras do governo têm colocado limites estritos sobre os níveis e durações de exposição a estes vários tipos de campos magnéticos e sistemas de imagem humanos têm controles de software intrínsecas que asseguram o cumprimento destas diretrizes.
O leitor deve saber que esta apresentação é um pouco superficial. Compete ao todo o pessoal associados aos testes de ressonância magnética para estar plenamente conscientes de todas as questões de segurança relevantes e como prevenir acidentes. Além disso, todo o pessoal associados aos testes de ressonância magnética devem ser rastreados para potencialmente perigosos metais implantados ou dispositivos médicos.
Restrições Estilo de vida pré-teste Aquisição de Dados e Análise: Questões Gerais Durante a própria aquisição de dados, um problema frequentemente encontrado é movimento. A porção de formação de imagens do protocolo aqui apresentado pode exigir que tanto quanto uma hora. Algumas das sequências (como imagens de eco-planar) são insensíveis ao movimento em massa; mas outras sequências são longos, exigem alinhamento de imagem exata para estimativa de parâmetros precisos, e / ou ter sinais que são intrinsecamente sensível ao movimento. Como observado no protocolo, a tomar medidas para instruir o participante e promover a sua / seu conforto é uma forma importante para impedir os movimentos voluntários e involuntários. Outra estratégia é limitar o movimento com estofamento e suavemente, mas efetivamente, colocadas cintas que prendem à cama do paciente. técnicas de registro de imagem estão disponíveis para pós-processamento; porque os músculos são facilmente órgãos deformáveis, técnicas de registro não-rígidas são muitas vezes necessários. registro não-rígido será sempre necessário para métodos de imagem de difusão com base em imagens eco-planar.Apesar da utilidade geral de técnicas de registo de imagem, qualquer método para a prevenção ou redução de artefactos de movimento irá ser superior a soluções que requerem extensa pós-processamento. Definir a melhor estratégia de redução de movimento disponível na população assunto de interesse deve ser uma meta para o teste piloto. Boa reprodutibilidade exige coerência da colocação fatia. Nos passos de protocolo, descrevemos referenciar a posição da fatia de marcos anatômicos reprodutíveis. Uma estratégia eficaz para este na coxa é para obter imagens coronais de toda a coxa, o que permite a visualização de todo o fémur. As ferramentas de análise de imagem no sistema MRI normalmente incluem uma função governante digital. Isto pode ser usado para medir um ponto específico (tal como o ponto médio) da cabeça do fémur e os côndilos femorais, e colocar a posição do centro da pilha de fatia lá. Este procedimento é ilustrado no vídeo. inhomogeneous <em> B 0 e B campos 1 são problemas inevitáveis no MRI, mas existem estratégias para reduzir os níveis de heterogeneidade. Uma estratégia fundamental é a de localizar a parte do corpo a ser trabalhada em ou perto do centro do ímã. O protocolo aqui apresentado inclui os B 0 rotinas calços que, na experiência dos autores, são mais eficazes para estas condições experimentais. Porque o participante pode se mover ao longo do protocolo, B 0 calços é repetido como parte dos escalões de calibração para cada sequência. Além disso, muitas das aquisições usar técnicas de imagem paralelos para acelerar a aquisição de sinal e, assim, reduzir os Δ B 0 diferenças dependentes da evolução fase que causam distorções de imagem. Devido à bobina de transmissão de RF utilizada nestes estudos contêm dois elementos de bobina, B 1 calços métodos podem ser utilizados e estão descritos no protocolo. Além disso, o protocolo inclui &# 916; B 0 e ângulo nutation sequências de mapeamento de campo para controle de qualidade em tempo real. O protocolo descrito acima inclui as tolerâncias em Δ B 0 e ângulo nutation que são aceitáveis para as condições experimentais, formas de pulso de RF, e esquemas de gradiente estragar aqui descritas. Estes foram determinados em testes-piloto e re-enfatizar o valor do desenvolvimento cuidadoso protocolo. Na prática, pode haver um número limitado de estratégias disponíveis em tempo real para afectar as homogeneidades B 0 B 1 e Fields ', mantendo ao mesmo tempo a consistência metodológica que é necessário para um bom desenho experimental. Os usuários são, portanto, aconselhados a investigar todas as opções disponíveis para eles com o teste-piloto completa, em última análise, chegar a estratégias eficazes e geralmente aplicáveis para a população assunto de interesse. B 0 opções calços incluem métodos iterativos que a Minimize um parâmetro tal como a linha de largura do pico de água a meia altura máxima de pico e métodos que calculam as configurações do canal calço ideal utilizando um mapa Δ B 0. Os anteriores métodos podem basear-se numa aquisição não localizada ou, como no protocolo aqui descrito, a aquisição de sinal a partir de um volume localizado. As metas para o teste piloto do B 0 opções calços incluem a melhor estratégia geral (imagem baseada iterativa vs.), bem como as indicações de qual a melhor forma de definir a região de interesse para calçar. O leitor pode querer considerar fatores como o tamanho ea orientação do volume de interesse, as quantidades relativas de músculo e gordura para incluir no volume calços, e como além da pilha de fatia para calçar. Vale a pena examinar a projeção dentro fatia do volume calço em cada fatia a ser trabalhada. No caso de o campo B 1, o tipo de bobinas de RF usados para a transmissãoe recepção e os tipos de pulsos de RF utilizados são determinantes importantes da homogeneidade de campo. Os protocolos descritos nas tabelas incluem os parâmetros de pulso de RF que temos encontrado ideal para as nossas condições experimentais. Com relação à seleção da bobina, o protocolo descrito aqui combina a transmissão volume separado e receber somente bobinas de volume. A bobina de transmissão é a bobina de quadratura-corpo que está embutido no sistema e cria um campo relativamente homogênea B 1 através de uma grande região anatômica. Dependendo da região anatómica a ser estudado, pode haver uma grande variedade de opções de receber bobina; no nosso caso, o teste piloto mostrou a seis elementos, elementos em fase de bobina cardíaco para ser a melhor solução disponível. Outras opções disponíveis incluem bobinas de superfície e de transmissão / recepção combinação bobinas de volume. As bobinas de superfície são limitados em profundidade de penetração do campo B e um que geralmente não recomendam a sua utilização para aplicações de imagiologia. Combinatião de transmissão / recepção de bobinas de volume pode oferecer melhor relação sinal-ruído desempenho (SNR) e B uma homogeneidade de uma bobina de quadratura-corpo embutido, mas não estão disponíveis em todas as regiões anatómicas. Um comentário final é que, quando as bobinas-matriz faseada estão disponíveis, eles permitem o uso de técnicas de imagem paralelos que aceleram aquisição e reduzir as distorções espaciais em técnicas tais como imagens de eco-planar. Esses ganhos vêm com uma pena de SNR, no entanto, e assim por testes-piloto deve ser dirigido para encontrar a solução que proporciona melhor qualidade geral da imagem. Mas porque estas estratégias não totalmente compensar inhomogeneous B 0 e B 1 campos, um outro uso do Δ B 0 e mapas de campo ângulo de nutação está em pós-processamento. Estes mapas podem ser usadas para melhorar o cálculo de alguns parâmetros quantitativos ou para corrigir as distorções de imagem. Mas alguns Δ B 0 </ em> - e B 1 problemas relacionados com não pode ser total ou mesmo parcialmente corrigida no pós-processamento. Alguns exemplos incluem a eficácia dos métodos FS reduzida, distorções de imagem brutos em técnicas como a imagem de eco-planar, baixo sinal, baixa eficiência reorientação em T 2 medições ou métodos FSE, e baixa eficiência de inversão nas medições T 1. Mais uma vez, rigorosos testes piloto e medidas de controle de qualidade em tempo real são essenciais. Muitas das sequências usar-supressão do sinal de excitação selectiva de gordura ou em água, como um mecanismo para evitar a contaminação do sinal muscular por gordura e / ou para reduzir a existência de artefactos causados por as diferentes frequências de ressonância dos protões da água e lípidos. Quando FS é utilizado, é empregue uma combinação de até três métodos. Os sinais alifáticos são reduzidos ou eliminado utilizando um pulso espectralmente selectiva recuperação adiabático de inversão (SPAIR), o qual inverte selectivamente estes sinais.Como o sinal de recupera a partir de um valor do sinal de 0 -M + M para 0, há um momento em que o sinal de líquido é igual a zero. Os dados de imagem são adquiridos neste momento nulling sinal. Deve notar-se que este ponto de tempo depende de parâmetros tais como o tempo de repetição e o número de fatias, e por isso deve ser optimizado separadamente para cada sequência durante o processo de teste piloto. Além disso, a largura de banda do pulso SPAIR deve ser apenas suficientemente larga para eliminar os sinais de gordura, de modo que a redução de amplitude do sinal de água é mantido a um mínimo. Tomar medidas para maximizar B 0 uniformidade será útil a este respeito. Muitas das sequências também usar um impulso de saturação na ressonância do protão olefínico 45; Este impulso é aplicado imediatamente antes da sequência de imagens. Sempre que possível, uma técnica de gradiente de reversão é usado. Neste método, o sinal do gradiente selecção fatia é invertida entre os impulsos de selecção fatia e reorientar; este causes sinaliza longe de ressonância da água não deve ser reorientada. Uma vantagem adicional desta abordagem é que, ao contrário dos métodos baseados em RF, inversão gradiente não permitir que os sinais de gordura para recuperar pelo relaxamento longitudinal durante o trem de impulsos de RF. Outras estratégias, tais como os métodos baseados em Dixon 46, também estão disponíveis. Um problema comum na análise dos dados é a possibilidade de utilizar as médias das análises de sinal ROI (em que os sinais de um ROI são calculados e, em seguida, ajustados a um modelo) ou análises baseadas em pixels (em que o modelo de ajustamento ocorre numa base pixel-a-pixel base, e as estatísticas são então calculados para os parâmetros ajustados). A vantagem do primeiro método é que o sinal de média melhora a SNR efectiva. Se o SNR intrínseca é baixo, então esta estratégia pode ajudar a evitar os efeitos de polarização dos parâmetros do nível de ruído. A vantagem da última abordagem é que a heterogeneidade espacial é uma característica patológica comum de doenças neuromusculares. Por encaixe tele valores sobre uma base de pixel-a-pixel, essa heterogeneidade pode ser apreciado e utilizado para caracterizar aspectos adicionais do fenótipo da doença. Se as licenças SNR este tipo de análise a ser executada de forma válida, os autores recomendam esta abordagem. Um trabalho recente de Willcocks e colegas ilustra o valor desta abordagem no acompanhamento progressão da doença 47. Aquisição de Dados e Análise: Questões específicas para a sequência de imagem As medições de T 2 são conduzidos sob condições FS e não-FS, assim, umad para uma razão análoga: inflamação e de gordura cada um pode aumentar a t 2. Além da inflamação, processos patológicos tais como streaming e perdas de integridade da membrana plasmática Z-disco também seria de esperar que a água influenciar T 2 valores. Embora a medição de ambos T 2 e T 2, FS não pode distinguir entre todas estas fontes de patologia, esta prática não proporcionar aumento interpretability aos dados por resolver entre a patologia geral, e músculo específico do tecido. Uma estratégia alternativa para a medição de um valor-água apenas de T 2 é usar 1H MR espectroscopia a água separada a partir de lípidos no eixo dos desvios químicos do espectro. Embora esta abordagem tem significativamente menor resolução espacial de imagem e pode estar sujeito a critério do usuário e subjetividade relativamente à colocação de volume durante a aquisição de dados, ele oferece uma maneira inequívoca para separar água esinais de lípidos. O protocolo para T 2 de medição aqui apresentado emprega vários métodos para mitigar algumas fontes comuns de erro de T 2 medições, nomeadamente B 1 inhomogeneity e estimulou a formação de eco de pulsos reorientar imperfeitos. ecos estimuladas são formados por qualquer combinação de três-180 ° não pulsos. Dado que algum nível de B 1 inhomogeneity sempre existe, e que os trens multi-eco são utilizados para provar a T 2 dependente de decaimento do sinal, estimulado ecos são uma fonte potencialmente significativa de erro no T 2 medições. As estratégias utilizadas aqui para eliminar estimulado a formação de eco incluem o uso de uma única aquisição fatia, uma sequência otimizada de gradientes de spoiler antes e depois dos pulsos reorientar 48, echo linear espaçamento 49, e o uso do B 1 -insensitive "Version-S "composite de reorientação de pulso 50, o que reduz significativamente os artefatos causados pela reorientação imperfeita e enquanto continua a fornecer uma largura de banda suficiente para reorientar ambos os sinais de água e lipídios. Em testes piloto, observou-se que o esquema de deterioração otimizado eo pulso Version-S reduziu significativamente o aparecimento de ecos estimuladas. Notamos que ambos os objetos foram programados especificamente em nosso sistema. O pulso Version-S aumenta a taxa de absorção específica (SAR) de energia RF; assim, um TR longo e espaçamento inter-echo maior são obrigados a permanecer dentro dos limites de segurança para SAR. No entanto, a experiência dos autores é que bem treinados, os pacientes confortáveis podem permanecer suficientemente ainda durante a ~ 12 min. tempo de varredura total. Além disso, o valor do espaçamento inter-eco de 14 ms é suficiente para detectar relaxamento multi-exponencial, quando ele existe. Uma abordagem alternativa, que não seja empregada aqui, é incluir reorientar a eficiência de pulso e estimulado ecos no Fitting 38,28, o que irá proporcionar um mapa B 1 e permitir aquisições múltiplas partes 39. O leitor também é referido vários trabalhos recentes que descrevem a aplicação e interpretação do T 2 medições na doença muscular, que fornecem algum semelhante e algumas recomendações diferentes a respeito desses métodos 40,51. O protocolo aqui apresentado utiliza o método de saturação pulsada para a imagem latente QMT. Apesar de existirem cinco parâmetros ajustados que são gerados, apenas o PSR é relatado. Isto é porque os outros quatro parâmetros são ou melhor estimada utilizando outros métodos (como o T 2 da piscina de água livre) ou a falta de sensibilidade patológica (como a taxa de câmbio entre piscinas 52,53). Comparado com outros métodos QMT, a cobertura 3D pode ser alcançado dentro de um prazo clinicamente viável para o método da saturação de pulso. Outra vantagem dessa abordagem QMT é a sua comcompatibilidade com os métodos de pulso binômio espaço-espectrais para excitação selectiva de água, que foi encontrado para suprimir os sinais de gordura> 95% em toda a imagem. Tanto o pulso de excitação seletiva em água e os pulsos de saturação fora de ressonância foram personalizados em nosso sistema. Simulações numéricas anteriores 54 indicaram que um componente de gordura adicional para o sinal pode estimativas dos parâmetros viés QMT; assim FS é sempre recomendado para imagens QMT nos músculos esqueléticos. Como discutido acima, excessivas B 1 falta de homogeneidade e de movimento artefatos podem estimativas dos parâmetros viés QMT também. O protocolo DT-MRI é implementado com atenção para as distorções espaciais em imagens eco-planar, SNR, e b -valor. Aqui, distorções espaciais são reduzidos usando imagens paralelas e corrigido no pós-processamento usando um registro afim. Como observado em trabalhos anteriores, o SNR e b -VALOR ter efeitos interactivos na estimation de D 55-57, com baixos valores de SNR resultando em estimativa particularmente errada do λ 1, λ 3, v 1 e FA 55,57-59. No músculo, os requisitos de SNR para a estimativa tensor precisos são os mais baixos na faixa b = 435-725 s / mm 2 55-57,60. Apesar de outros autores 61,62 relataram resultados favoráveis de usar denoising abordagens para o músculo DT-MRI, as grandes ROIs analisados neste protocolo tem média de sinal suficiente de modo a não exigir estas etapas adicionais. O leitor é remetido para várias revisões do tema da aplicação óptima de métodos DT-MRI 56,63. Por último, algumas advertências e possíveis fontes de erro relacionadas com quantitativos FWMRI são anotados. Primeiro, o algoritmo de ajuste FattyRiot aqui adotada assume um espectro de gordura específico com nove picos em pontos fixos e amplitudes relativas 64. A Spectru gordura assumidom não é uma combinação perfeita para o verdadeiro no espectro vivo, que irá variar de indivíduo para indivíduo; No entanto, a resolução para um espectro de gordura arbitrário não é prática com um pequeno número de ecos. Em segundo lugar, o algoritmo se adapta para um único factor de decaimento * R2 partilhada por ambos os sinais de água e de gordura. Sabe-se que ignorando completamente R 2 * confunde medições quantitativas fracção de sinal de gordura, e que adequado para uma única R2 * decaimento é adequada 65. No entanto, a exacta R2 * dos picos de água e de gordura varia indivíduo. Em terceiro lugar, FWMRI algoritmos de separação usando imagens complexas são vulneráveis a grave B 0 inhomogeneity campo que pode causar erros de classificação de sinais de gordura e água. Além da utilização de algoritmos robustos espacialmente restritos, um espaçamento menor eco permite capturar maiores B 0 variações do campo. Algoritmos usando imagens de magnitude são mais robustos na presence de B 0 inhomogeneity campo, mas sofrem penalidades SNR. Algoritmos usando imagens complexas podem também ser confundidos por correntes de Foucault ou qualquer outro efeito de fase variável no tempo. Tais efeitos de fase de confusão são tipicamente pior para o primeiro eco em um trem de eco leitura múltipla e pode ser mitigada por simplesmente ignorando tais ecos. Alternativamente, uma magnitude e misturado modelo sinal complexo pode ser adoptada 66. Usuários de algoritmos FWMRI que levam imagens complexas como entrada deve evitar outras fontes de potencial de perturbação das imagens complexas, tais como correcções aplicadas no pipeline de reconstrução de imagem em muitos scanners de ressonância magnética comerciais. Tais correções de fase deve ser desativado, ou o usuário deve reconstruir imagens diretamente a partir dos dados brutos originais. Finalmente, qualquer estimativa da fracção gorda usando FWMRI é realmente uma estimativa da fração de sinal de gordura e, portanto, é influenciada por qualquer fator que diferencialmente dimensiona os sinais de gordura ou água. O T 1
Exercendo o máximo de controle experimental sobre comportamentos de vida pré-teste quanto possível é um componente importante deste protocolo. O caso de T 2 medições é fornecido como um exemplo de que esse controleé preciso. T 2 é considerada um biomarcador que conduz ressonância magnética de doença neuromuscular 40. No entanto, o protão da água músculo T 2 pode ser elevada por várias razões. Em estudos qMRI para doenças neuromusculares, o T 2 medida na presença de FS é geralmente presume-se que reflecte um estado de inflamação crónica relacionada com a gravidade da doença, enquanto a não-FS T 2 também pode reflectir infiltração de gordura. No entanto, T 2 também pode sofrer elevações de médio prazo por causa do exercício excêntrico 41, que pode afetar pacientes e indivíduos saudáveis de forma diferente 42. Por esta razão, os autores recomendam restringir o exercício moderado ou pesado durante 48 horas antes do teste. T 2 também pode sofrer elevações de vida mais curta, como resultado de ataques agudos do exercício 43,44. Para um paciente com perda muscular grave, caminhar pode constituir o exercício intenso o suficiente para elevar T
Um ponto importante é que o teste cuidadoso piloto, pela primeira vez em pessoas saudáveis e, em seguida, em pessoas com a doença de interesse, é essencial. Muitas opções experimentais são altamente específicos para o sistema RM (incluindo mas não se limitando a b 0 intensidade de campo, calços estratégias, opções de bobina de RF, a força máxima gradiente de campo magnético, e a disponibilidade de opções avançadas, tais como a forma do pulso de RF). metas de teste piloto específica da sequência são descritos abaixo. Outras questões que afetam a qualidade dos dados são de natureza biológica, como o tipo de doença e os tipos esperados de patologia, a idade da população de doentes, e até mesmo a parte do corpo a ser trabalhada. Todos esses fatores devem ser considerados durante o piloto testing.
O protocolo utiliza métodos de recuperação de inversão para uma medição robusta de T 1. A limitação prática de muitas implementações da sequência de recuperação de inversão é um longo tempo de varredura total. A sequência utilizada neste protocolo usa um, de baixo ângulo tiro leitura tridimensional, Fast (FLASH), uma quantidade modesta de aceleração de imagens paralelas, e uma redução de atraso pré-sequência para diminuir o tempo de varredura total a menos de dois minutos. Sete vezes inversão são amostrados, espaçadas em um valor aproximadoLY progressão geométrica de 50 a 6000 ms. Esta estratégia amostras da curva de sinal de inversão-recuperação mais frequentemente durante as porções do sinal de recuperação quando o derivativo de tempo do sinal é mais elevada. A sequência é repetida com e sem FS por causa inflamação e infiltração de gordura têm efeitos de confusão sobre o próton T geral 1: inflamação aumenta a água T 1, enquanto a gordura tem um T menor 1 do que a água. Assim medir tanto o t 1 e t 1, a FS SIDA na interpretação dos dados, pois permite uma para resolver entre estas influências opostas da infiltração de gordura e inflamação no t 1. estimativa de parâmetros é realizado usando não linear, os métodos de regressão de mínimos quadrados em um pacote de software de computação científica.
Seleção Formação Protocol / Sequence
Como discutido acima, a paisagem patológica do músculo é um problema complexo. FWMRI é único entre as medidas deste protocolo na medida em que tem uma interpretação inequívoca. Como referido, muitos dos outros biomarcadores qMRI medidos aqui tem uma base patológica não específica que frequentemente includes edema, mas também podem incluir a infiltração gordurosa, fibrose, dano à membrana, e interrupção sarcomérica. Enfatiza-se que alguns destes sensibilidades ainda está apenas a hipótese de existir. Há uma quantidade considerável de trabalho que precisa ser feito a fim de demonstrar, quantitativamente, a importância relativa destes e de outros processos patológicos ou estados a cada biomarcador qMRI. Com este entendimento, a aproximação multi-paramétrico aqui descrito pode permitir que, através da combinação de variáveis, descrições mais específicas de patologias individuais.
Alternativamente, o leitor pode optar por adaptar este protocolo, selecionando um subconjunto das medidas apresentadas aqui. Por exemplo, o valor acrescentado da FS e medidas não-FS é provavelmente baixa em condições não caracterizadas pela substituição de gordura do músculo. Isso poderia permitir o tempo de imagem reduzida para o paciente, medidas adicionais a serem feitas (tais como espectroscopia de ressonância magnética, cintilografia de perfusão MRI, etc. < / Em>), ou partes do corpo adicionais a ser trabalhada. Como muitas doenças musculares presentes de um modo proximal para distal, o protocolo aqui descrito é implementado nas coxas, como a doença nesta região pode proporcionar um marcador precoce de envolvimento doença. No entanto, medindo a patologia de ambas as regiões proximal e distal pode permitir que as medidas melhoradas de progressão da doença.
conclusões
Em conclusão, este protocolo qMRI permite a avaliação quantitativa de edema, infiltração de gordura e atrofia, que são três os principais componentes patológicas de doenças neuromusculares. Ao incorporar uma ampla coleção de medições (T 1, T 2, difusão, QMT, FWMRI), a capacidade de interpretação dos dados é alargado e aprofundado. Quando dá atenção a possíveis fontes de erro, esta abordagem pode com precisão e precisamente caracterizar vários componentes importantes da doença neuromuscular.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
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 |
References
- 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).
- Carr, H., Purcell, E. Effects of diffusion on free precession in NMR experiments. Phys Rev. 94, 630-638 (1954).
- Whittall, K. P., MacKay, A. L. Quantitative interpretation of NMR relaxation data. Journal of Magnetic Resonance. 84 (1), 134-152 (1989).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Li, K., et al. Optimized inversion recovery sequences for quantitative T1 and magnetization transfer imaging. Magn Reson Med. 64 (2), 491-500 (2010).
- 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).
- 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).
- Sinclair, C., et al. Multi-parameter quantitation of coincident fat and water skeletal muscle pathology. Proc 21st Ann Meeting ISMRM. , (2013).
- Bryant, N., et al. Multi-parametric MRI characterization of inflammation in murine skeletal muscle. NMR Biomed. 27 (6), 716-725 (2014).
- Aisen, A. M., Doi, K., Swanson, S. D. Detection of liver fibrosis with magnetic cross-relaxation. Magn Reson Med. 31 (5), 551-556 (1994).
- 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).
- Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys J. 66 (1), 259-267 (1994).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Scheel, M., et al. Fiber type characterization in skeletal muscle by diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 26 (10), 1220-1224 (2013).
- 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).
- Dixon, W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology. 153 (1), 189-194 (1984).
- Glover, G. H. Multipoint Dixon technique for water and fat proton and susceptibility imaging. J Magn Reson Imaging. 1 (5), 521-530 (1991).
- 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).
- 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).
- Fischmann, A., et al. Quantitative MRI and loss of free ambulation in Duchenne muscular dystrophy. J Neurol. 260 (4), 969-974 (2013).
- 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).
- Does, M. Multi-Exponential Relaxation Analysis (MERA) Toolbox, Version 2. , Available from: http://www.vuiis.vanderbilt.edu/~doesmd/MERA/MERA_Toolbox.html (2014).
- 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).
- 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).
- 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).
- Moser, H. Duchenne muscular dystrophy: pathogenetic aspects and genetic prevention. Hum Genet. 66 (1), 17-40 (1984).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Bratton, C. B., Hopkins, A. L., Weinberg, J. W. Nuclear magnetic resonance studies of living muscle. Science. 147, 738-739 (1965).
- 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).
- 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).
- Hernando, D., et al. Removal of olefinic fat chemical shift artifact in diffusion MRI. Magn Reson Med. 65 (3), 692-701 (2011).
- 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).
- Poon, C. S., Henkelman, R. M. Practical T2 quantitation for clinical applications. J Magn Reson Imaging. 2 (5), 541-553 (1992).
- Does, M. D., Gore, J. C. Complications of nonlinear echo time spacing for measurement of T2. NMR Biomed. 13 (1), 1-7 (2000).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Damon, B. M., Buck, A. K. W., Ding, Z. Diffusion-tensor MRI-based skeletal muscle fiber tracking. Imaging Med. 3 (6), 675-687 (2011).
- 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).
- 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).
- Anderson, A. W. Theoretical analysis of the effects of noise on diffusion tensor imaging. Magn Reson Med. 46 (6), 1174-1188 (2001).
- 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).
- 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).
- 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).
- Jones, D. K., Cercignani, M. Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data. NMR Biomed. 23 (7), 803-820 (2010).
- Hamilton, G., et al. In vivo characterization of the liver fat 1H MR spectrum. NMR Biomed. 24 (7), 784-790 (2011).
- 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).
- 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).
