Hier stellen wir ein Protokoll für die Anwendung von Diffusion-Tenor-Bildungsparametern zur Bewertung der Rückenmarkskompression vor.
Die chronische Rückenmarkskompression ist die häufigste Ursache für die Beeinträchtigung des Rückenmarks bei Patienten mit nicht-traumatischen Rückenmarksschäden. Die konventionelle Magnetresonanztomographie (MRT) spielt eine wichtige Rolle bei der Bestätigung der Diagnose und der Bewertung des Kompressionsgrades. Das anatomische Detail, das herkömmliche MRT liefert, reicht jedoch nicht aus, um neuronale Schäden genau zu schätzen und die Möglichkeit der neuronalen Genesung bei chronischen Kompressionspatienten des Rückenmarks zu beurteilen. Im Gegensatz dazu kann die Diffusionsten-Sor-Bildgebung (DTI) quantitative Ergebnisse liefern, die dem Nachweis der Diffusion von Wassermolekülen im Gewebe entsprechen. In der vorliegenden Studie entwickeln wir einen methodischen Rahmen, um die Anwendung von DTI bei chronischen Rückenmarkskompressionserkrankungen zu veranschaulichen. Die DTI Fraktionale Anisotropie (FA), scheinbare Diffusionskoeffizienten (ADCs) und Eigenvektorwerte sind nützlich, um mikrostrukturelle pathologische Veränderungen im Rückenmark zu visualisieren. Bei chronischen Rückenmarkskompressionspatienten wurden im Vergleich zu gesunden Kontrollen verminderte FA und Steigerungen der ADCs und Eigenvektorwerte beobachtet. DTI könnte Chirurgen helfen, die Schwere der Rückenmarksverletzung zu verstehen und wichtige Informationen über Prognose und neuronale funktionelle Genesung zu liefern. Abschließend möchte ich sagen, dass dieses Protokoll ein sensibles, detailliertes und nicht-invasives Werkzeug zur Bewertung der Bandbankkompression bietet.
Die chronische Rückenmarkskompression ist die häufigste Ursache für Rückenmarksbeeinträchtigungen. Dieser Zustand kann durch die nachträgliche Längsbandverknöcherung,Hämatom, Zervikalscheibenentnahme, Wirbeldegeneration oder intraspinale Tumoren 2,3 bedingt sein. Die chronische Kompression des Rückenmarks kann zu verschiedenen Grad an funktionellen Defiziten führen; Es gibt jedoch klinische Fälle mit schwerer Rückenmarkskompression ohne neurologische Symptome und Symptome, sowie Patienten mit leichter Rückenmarkskompression, aber schweren neurologischen Defiziten 4. Unter diesen Umständen ist eine sensible Bildgebung unerlässlich, um die Schwere der Kompression zu bewerten und den Schadensbereich zu ermitteln.
Konventionelle MRT spielt eine wichtige Rolle bei der Aufklärung der Querschnittsanatomie. Diese Technik wird in der Regel verwendet, um den Kompressionsgrad wegen seiner Empfindlichkeit gegenüber Weichteilenzubewerten 5. Viele Parameter lassen sich aus MRT messen, wie die MR-Signalintensität, die Kabelmorphologie und der Wirbelkanalbereich. Allerdings hat MRI einige Einschränkungen und liefert nur qualitative Informationen statt quantitativer Ergebnisse6. Patienten mit chronischer Rückenmarkskompression haben oft abnorme Signalveränderungen der MRT-Intensität. Die Diskrepanzen zwischen klinischen Symptomen und MRT-Intensitätsänderungen machen es jedoch schwierig, einen funktionellen Zustand zu diagnostizieren, der ausschließlich auf MRT-Eigenschaften 7 basiert. Frühere Studien zeigen diese Kontroverse hinsichtlich des prognostischen Wertes von MRT T2 Hyperintensität im Wirbelsäulenkord8 auf. Zwei Gruppen berichteten, dass T2-Hyperintensität des Rückenmarks ein schlechter prognostischer Parameter nach der Operation für chronische Rückenmarkkompression8,9 ist. Einige Autoren fanden dagegen keinen signifikanten Zusammenhang zwischen T2-Signalveränderungen und Prognose8,9. Chen et al. und Vedantam et al. teilten MRI T2 Hyperintensitäten in zweiKategorien, die den unterschiedlichen prognostischen Ergebnissen 10,11entsprechen. Typ 1 zeigte schwache, unscharfe, unscharfe Grenzen, und diese Kategorie zeigte umkehrbare histologische Veränderungen. Typ-2-Bilder zeigten intensive, klar definierte Ränder, die irreversiblen pathologischen Schäden entsprachen. Herkömmliche Thal-T2-MRI-Techniken liefern keine ausreichenden Informationen, um diese beiden Kategorien zu identifizieren und die Patientenprognose zu bewerten. Im Gegensatz dazu kann DTI, eine ausgeklügeltere bildgebende Bildgebung, dazu beitragen, spezifischere prognostische Informationen zu erhalten, indem mikrostrukturelle Veränderungen im Gewebe quantitativ über die Diffusion von Wassermolekül quantitativ erkannt werden.
In den letzten Jahren hat DTI durch seine Fähigkeit, die Mikroarchitektur des Rückenmarks zu beschreiben, immer mehr Aufmerksamkeit erregt. DTI kann die Richtung und Größe der Wassermolekül-Diffusion im Gewebe messen. DTI-Parameter können neuronale Schäden bei Patienten mit chronischer Rückenmarkskompression quantitativ bewerten. FA und ADC sind die am häufigsten angewandten Parameter bei der Rückenmarksbewertung. Der FA-Wert zeigt den Grad der Anisotropie, um umgebende Axonfasern zu orientieren und anatomische Grenzen12,13zu beschreiben. Der ADC-Wert gibt Aufschluss über die Eigenschaften der molekularen Bewegung in viele Richtungen in einem dreidimensionalen Raumundzeigt den Mittelwert der Beugung entlang der drei Hauptachsen 6,12. Veränderungen in diesen Parametern sind mit mikrostrukturellen Veränderungen verbunden, die die Verbreitung von Wassermolekülen beeinflussen. Daher können Chirurgen die DTI-Parameter nutzen, um die Pathologie des Rückenmarks zu identifizieren. Die vorliegende Studie liefert DTI-Methoden und-Verfahren, die detailliertere prognostische Informationen zur Behandlung von Patienten mit chronischer Rückenmarkskompression liefern.
Herkömmliches MRT wird in der Regel verwendet, um die Prognose von Patienten mit verschiedenen Wirbelsäulenbeschwerden zu beurteilen. Diese bildgebende Modalität liefert jedoch eher makroskopische anatomische Details als eine Mikrostrukturbewertung14, was die Vorhersage neurologischer Funktion einschränkt. Darüber hinaus kann herkömmliches MRT die Schwere und das Ausmaß der Rückenmarksschäden unterschätzen. Die Entstehung von DTI kann Chirurgen helfen, die Funktion des Rückenmarks genau…
The authors have nothing to disclose.
Diese Studie wurde unterstützt durch das Guangzhou Science and Technology Project of China (Nr. 201607010021) und die Nature Science Foundation von JiangXi (Nr. 20142BAB205065).
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