סרטן שד מעקב מאפיינים אדריכליים החלב וזיהוי עם דימות מותחת דיפוזי תהודה מגנטית

1Department of Biological Regulation, Weizmann Institute of Science, 2Unit of Biological Services, Weizmann Institute of Science, 3Department of Diagnostic Imaging, Meir Medical Center, 4Pathology Department, Meir Medical Center
Published 12/15/2014
0 Comments
  CITE THIS  SHARE 
Medicine
 

Summary

Cite this Article

Copy Citation

Nissan, N., Furman-Haran, E., Feinberg-Shapiro, M., Grobgeld, D., Eyal, E., Zehavi, T., et al. Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging. J. Vis. Exp. (94), e52048, doi:10.3791/52048 (2014).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Introduction

סרטן השד הוא הסיבה השכיחה ביותר של סרטן בקרב נשים בכל העולם. גילוי מוקדם של סרטן השד יש תפקיד קריטי בשיפור איכות החיים וההישרדות של חולות סרטן השד. השיטות המקובלות כיום לאבחון סרטן השד מבוססות על ממוגרפיה רנטגן ואולטרסאונד סריקה. רגיש והסגוליות של שיטות אלו, במיוחד לאיתור נגעים בשד צפוף מספיק, עוררו את הפיתוח של טכניקות אחרות, כוללים הדמיה בתהודה מגנטית שד (MRI). ניגודיות דינמית משופר (DCE) MRI כבר נקבע ככלי רב עוצמה לאיתור והאבחון של סרטן השד 1,2, והוא הקל לעתים קרובות על ידי אבחון בעזרת מחשב אומר 3. כיום הוא משמש למקרים מיוחדים, כגון חולים בסיכון גבוהים 4, אך לא לבדיקה שגרתית, ככל הנראה בגלל העלויות גבוהות, את הצורך בשימוש בהזרקת חומר ניגוד של, חוסר סטנדרטיזציהnd הסגוליות משתנה באבחנה שפירה מנגעים ממאירים החל / ערכים מתונים נמוכים 5,6 לערכים גבוהים שהתקבלו באמצעות ממוגרפיה המשולבת וDCE-MRI 7,8. לאחרונה, דיפוזיה משוקללת MRI ומפות של מקדם הדיפוזיה לכאורה (ADC) וכתוצאה מכך הוערכה כשיטת השלמה לDCE-MRI והוא הראה כי ערכי ADC יכול לעזור להבחין בין סוגי הסרטן, נגעים שפירים ורקמת שד נורמלית 9,10 . בנוסף, מחקרי הדמיה של השד המותח דיפוזי (DTI) היו ביוזמת במתנדבים וחולים עם נגעי שד בריאים בעוצמת שדה של 1.5 T 11-15 ושל 3 T 16-24. רוב המחקרים הללו דיווחו ADC ואנאיזוטרופיה השבר (FA) ערכי 11,12,14,15,20-23 ומצא שני פרמטרים אלה להיות לשחזור עם ערכי ADC יותר לשחזור מ FA 13,20. התוצאות של מחקרים אלה מצביעות על כך שנגעים ממאירים להציג ערכי ADC נמוכים כמו compared לנגעים שפירים ורקמה נורמלים, עם זאת, תוצאות סותרות דווחו על הערכים ויכולת אבחון של FA 11,12,14,20-23. בסט של 3 T- מחקרי DTI את ערכיה של הערכים עצמיים ווקטורים עצמיים שלושה מותח במסגרת רקמת השד דווחו גם כן, והתוצאות הוצגו במפות וקטור של eigenvector העיקרי ומפות פרמטרית של הערכים העצמיים, ADC, FA ואנאיזוטרופיה מקסימאלי מדד 16-19,24. במחקרים אלה הערכים העצמיים דיפוזיה העיקריות ואנאיזוטרופיה המקסימאלי הוצגו לשמש כפרמטרים עצמאיים הרגישים ביותר לגילוי והאבחון של נגעי הסרטן

השד מורכב מרקמת fibroglandular ורקמת שומן. רקמת fibroglandular מורכבת נוספת של אונות רבות, שהם משתנים מאוד בגודל ובצורה. כל מיקרו אונה כולל עץ הפונקציונלי החלב ואוניות הקשורים יוצרות רקמת הבלוטות, וחיבור לאינטרנט אלחוטי שמסביברקמה בראוס. רוב גידולים ממאירים החלב להתחיל על ידי התפשטות חריגה של תאי האפיתל בצינורות או אוניות, המתפתחים בקרצינומה באתר, אשר על ידי חדירה לתוך הרקמה הסובבת להפוך לקרצינומה חודרנית. לכן, ductal / המבנים lobular הם אזור חיוני של חקירה של שינוי שד ממאיר.

התכונות המבניות של עצי ductal נחקרו ראשונה vivo לשעבר בשנת 1840 על ידי סר אסטלי קופר באמצעות הזרקה של שעווה צבעונית לצינוריות של דגימות כריתת שד 25. לאחרונה, מעקב אחר מחשב נגזר עצי ductal כל-שד הושג בכמה שדיים אנושית באמצעות דגימות כריתת שד 26,27. העבודה שהוצגה כאן מראה כי פרמטרים המתקבלים על ידי הדמיה המותחת דיפוזי in vivo לספק מידע הקשור לתכונות microstructural רקמת החלב שונות, מה שמאפשר גם גילוי סרטן השד לא פולשני.

Pעקרונות שבבסיס hysical הדמיה מותח דיפוזי שד מבוססים על יכולת MRI כדי למדוד ולכמת דיפוזיה מים איזוטרופי בסביבות מוגבלות 28. באופן כללי, דיפוזיה מים בפתרונות הומוגנית היא בחינם ואיזוטרופי, עם זאת, אם תנועת המים הופסקה בגלל הגבלה על ידי קירות בלתי חדירים דיפוזיה הופכת אנאיזוטרופיים עם מקביל מהירה חינם דיפוזיה לקירות ודיפוזיה מוגבלת איטי יותר בניצב לקירות ( איור 1). דיפוזיה מים ברקמות היא מורכבת ותלויה בתכונות מבניות ופיזיולוגיות של תאי התוך וחוץ-תאיים כוללים 'גדלים, תאי תאי צפיפות, tortuosity תאי והחלפת מים דרך ממברנות, כמו גם על נוכחותם של כלי דם ורשתות הלימפה (איור 2).

איור 1דיפוזיה חינם ומוגבלת ציור סכמטי של דיפוזיה מולקולת מים חופשית (משמאל) ודיפוזיה מוגבלת על ידי קירות בלתי חדירים (מימין): r /> איור 1..

איור 2
איור 2: דיפוזיה המורכבת ברקמת ציור סכמטי של דיפוזיה מים במערכת סלולרית מראה תנועת מולקולות מים בתאים התאיים ו תאיים והחלפת מים (חיצים) בין שני תאים אלה..

בשל המאפיינים האדריכליים הספציפיים של שד דיפוזיה של מולקולות מים בצינורות ואוניות החלב להציג דוגמא מסוימת של תנועה מוגבלת ואיזוטרופי: במקביל לקירות של הצינורות ואוניות דיפוזיה קרובה לזה של דיפוזיה ללא תשלום, אך בכיוונים ניצבת לקירות הוא מוגבל על ידי הקירות, מורכב משנישכבות של קרום תא ומרתף. כתוצאה מכך דיפוזיה במערכת ductal / בלוטות היא יחסית מהירה ואיזוטרופי. מצד השני, דיפוזיה ברקמה הסיבית החיבור המקיפה את הצינוריות היא מהירה ואיזוטרופיים כתוצאה מתכולת מים הגבוהים וצפיפות תאים נמוכה ברקמה זו (איורים 3 ו -4). בנוכחות של גידול ממאיר, חסימה של הצינוריות והאוניות על ידי תאי סרטן מגבירה את tortuosity והגבלה של תנועת המים, גורם להפחתה במקדמי דיפוזיה לכל הכיוונים ובתנועת איזוטרופי (איור 3 ו -4).

איור 3
איור 3: דיפוזיה באוניות שד ציור סכמטי של חתך דרך האוניות ודיפוזיה המים בתוך lobule אחד.. משמאל: דיפוזיה של מים המוגבלים על ידי קירות האוניות מראים מהירבמקביל דיפוזיה לקירות ופיזור מוגבל בניצב לקירות. מימין: דיפוזיה באוניות עם תאים סרטניים. דיפוזיה בתא תאי מתעכבת מאוד אבל דומה לכל הכיוונים, ולכן, כמעט איזוטרופיים.

איור 4
איור 4:. דיפוזיה מים במערכת עץ ductal שמאל: צינוריות החלב מוזרקים עם שעווה צבעונית, המראות כיוונם המוקרן, ובין ההשלכה שלהם 25. התיכון: ציור סכמטי של עץ ductal נורמלי עם וקטורים המציינים את דיפוזיה בתוך הצינורות (חיצים שחורים) וברקמת החיבור (חיצים ירוקים). מימין: ציור סכמטי של עץ ductal עם שני לוקוסים של תאי סרטן (סגולים). חיצים אדומים להפגין דיפוזיה בסרטן.

מאמר זה מתאר בפירוט את שיטת הסריקה המותחת דיפוזי ויחסי הציבוראלגוריתמי ocessing וניתוח תוכנה של מערכי נתונים DTI שאפשרו גילוי ממאירות שד. כל סוגי הסרטן אושרו על ידי ממצאים של ביופסית histopathology שד ו / או דגימות כירורגית. אנו גם מתארים את פרוטוקול סריקת T2 המשוקלל לקבלת התכונות אנטומיים שד, כמו גם את פרוטוקול סריקת DCE ששימש כשיטת התייחסות להערכת רגישות זיהוי DTI. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

Protocol

הערה: כל הפרוטוקולים אושרו על ידי מועצת המנהלים הפנימית הסקירה של מרכז רפואי מאיר, כפר-סבא, ישראל וחתמה הסכמה מדעת התקבלה מכל הנושאים.

1. חולה הכנה ומיקום בסורק MRI

  1. הכנס קטטר תוך ורידי בזרוע השמאלית או ימנית להזרקת חומר ניגוד.
  2. ודא שהמטופל שוכב במצב שכיבה עם שני השדיים התלויים בחופשיות בפתחים הדו-צדדיים של סליל השד, כפי שהודגם באיור 5.
  3. ודא שהראש ממוקם על כרית לנוחות הראש וצווארו של חולה ואת שני הידיים מונחות מעל הראש, כפי שהודגמו באיור 5.
  4. ודא שכל שד הוא במיצוב מרכזי, תלוי רופפות ועמוק ככל האפשר בתוך פתיחת סליל בהתאמה, כפי שהודגם באיור 5.

"Src =" e 5 "/> / קבצים / ftp_upload / 52,048 / 52048fig5highres.jpg
איור 5: מיקומה של אישה לסריקת MRI השד. שים לב למצב שכיבה והתלייה החופשית של שני השדיים בפתחים הדו-צדדיים של סליל השד.

  1. חבר את משאבת הזרקה האוטומטית לקטטר תוך ורידי.

2. MRI סריקה

  1. לרכוש עם סורק MRI תמונת פיילוט לאיתור שני השדיים ולקבוע את שדה הראייה (FOV), מספר פרוסות והעובי הפרוסה כדי לכסות לחלוטין את שני השדיים עם סיומת לבית השחי ולקיר החזה.
  2. בכל רצפי הסריקה הבאים הופיעו עם סורק MRI, לשמור על אותו הערך של FOV, מספר הפרוסה והעובי פרוסה לכל מקרה ומקרה. לדוגמא, רכישת 60 פרוסות ציריות עם FOV של 360 מ"מ בכיוון הקריאה ושלב, L עובי פרוסה הנע בין 2 עד 3 מ"מ, תלוי בגודל של השדיים, וכיוון קידוד שלב2;> R או R >> L. Vary הרזולוציה במטוס ברצפים הבאים, בהתאם לממד מטריצת הרכישה משמש עבור כל רצף כפי שצוין בטבלה 1.
פרמטר ניסיוני 2D T2 משוקלל 2D DTI מיפוי 2D GE שדה 3D DCE
זמן החזרה msec (TR) 5,500 10,800 669 6.8
זמן הד msec (TE) 122 120 4.92 2.49
TE (2) 7.38
זווית Flip, מעלות 60 18
מטריצת רכישה 640 x 428 192 x 192 64 x 192 428 x 428
ממוצעים 1 1 1 1
האין- 4 1 1 1
גורם טורבו 21
מספר רכבות לכל פרוסה 11
מרווח Echo, msec 10 0.79
רוחב פס, הרץ / פיקסל 300 1,860 1,532 560
ברזולוציית סריקת מטוס 0.56 x 0.84 1.9 x 1.9 0.8 x 0.8
ברזולוציה של תמונת מטוס 0.56 x 0.56 1.9 x 1.9 1.9 x 1.9 0.8 x 0.8
זמן רכישה, דקות: שניות 04:26 6:09 01:28 01:06 (X9)
# של הדרגתיים דיפוזיה 30
דיכוי שומן לא FAT-SAT / 1 SPAIR לא
ב-ערכים, שניות / 2 מ"מ 0, 700

טבלה 1:. פרמטרים ניסיוניים של הרצפים שימשו במחקר זה 1 FAT-SAT: שומן רווי. SPAIR: שחזור היפוך המוחלש Spectral.

  1. בתרגום למחשב ממשק המשתמש של סורק ה- MRI אזור המכיל את שני השדיים והבית השחי ולהגדיר תיבת shimming. החל אסטרטגית shimming איטרטיבי כדי לייעל את השדה המגנטי 29.
    1. הצג את ספקטרום הפרוטון על המסך של מחשב ממשק המשתמש ולהתאים את shimming על ידי מרכוז התדירות על tהוא תדר תהודת מים ולאחר מכן בתדר תהודת השומן. חזור על shimming עד שטוב ביותר מפריד את אותות שומן ומים ומשפר את העצמה המקסימלית אות וצורה כפי שנחשפה בספקטרום הפרוטון. ודא שתדירות הקרינה מרוכזת על תדר תהודת מים.
  2. החל דרך מחשב ממשק משתמש ספין הד טורבו T2 המשוקלל הרוחבי 2D רצף הפרוסה רב ברזולוציה מרחבית גבוהה ללא רוויה שומן באמצעות רכישת כיול אוטומטית כללית מקבילה באופן חלקי (גראפה), עם גורם ההאצה 2. לתקן את הפרמטרים שיצוץ על המסך בהתאם לערכים שלהם בעמודה "2D T2 משוקלל" בטבלה 1.
  3. החל דרך מחשב ממשק משתמש, דימות מותחת דיפוזי ספין הד רוחבי 2D, שומן מודחק - DTI באמצעות מקד מחדש את רצף הד הדמיה מישוריים 30, באמצעות גראפה פעמיים, עם גורם ההאצה 2. לתקן את הפרמטריםשיופיע על המסך בהתאם לערכים שלהם בעמודה "2D DTI" בטבלה 1.
  4. החל דרך מחשב ממשק משתמש רצף מיפוי שדה לתיקון עיוותים גיאומטריות בהדמיה הד מישורים (EPI), ולהשיג תמונות ההפרש שלב כפי שתואר על ידי Jezzard ו -31 בלבן. ודא שהרצף כולל רכישת הד שיפוע הרוחבי 2D תמונות (GE) עם שתי פעמים הד שונות במופע, ושכיוון קידוד השלב זהה ברצף DTI (שלב 2.5). תקן את הפרמטרים שיופיעו על המסך בהתאם לערכים שלהם בעמודה "מיפוי 2D GE שדה" בטבלה 1.
  5. החל דרך מחשב ממשק משתמש פרוטוקול ניגודיות דינמי משופר תוך שימוש ברצף הד שיפוע מהיר 3D ללא שומן דיכוי, עם פרמטרים האופטימליים בהתאם לשיטת שלוש נקודות זמן (3TP) 32. תקן את הפרמטרים שיופיע על המסך בהתאם לערכים שלהם בעמודה "3D DCE" בטבלה 1.
    1. להקליט שתי תמונות precontrast ראשוניות על פי הפרוטוקול בשלב 2.7.
  6. הזרק 15 שניות לפני תום הרכישה מראש הניגוד השני gadopentetatedimeglumine חומר הניגוד, במינון של 0.1 mmol / קילוגרם משקל גוף, תוך שימוש במשאבה אוטומטית בשיעור של 2 מיליליטר / sec, ואחריו 20 מיליליטר של סומק מלוח, ב 2 מיליליטר / sec.
    1. המשך הקלטת שבעה מערכי נתונים 3D רציפים בהתאם לפרוטוקול בשלב 2.7 על 54, 120, 186, 252 הזרקה לעומת זאת, 318, 384, ו -450 פוסט שניות.
  7. החל דרך מחשב ממשק המשתמש רוחבי 2D T2 משוקלל שומן מודחק טורבו ספין הד רצף רב פרוסה ברזולוציה מרחבית גבוהה באמצעות גראפה, עם גורם האצת שימוש 2. פרטי הניסוי דומים לאלה המשמשים להדמיה משוקללת T2 מתוארים בשלב 2.4 הערה: כמובן זמן מסכם את השלבים בפרוטוקול MRI מסופק באיור 6.

איור 6
איור 6: כמובן זמן של פרוטוקול MRI הקליני.

עיבוד תמונה 3.

  1. להעביר את כל בסיס הנתונים המתקבלים על ידי כל רצפי הסריקה (שמתואר בצעדים 2.4-2.9) לתחנת עבודה מרוחקת או מחשב אישי ולעבד את כל מערכי נתונים של תמונות עם תוכנות הקדישו לנתח הדמיה מותחת דיפוזי שד וDCE-MRI.
    1. כאן, בצע את השלבים מתוארים להלן באמצעות חבילת תוכנת homebuilt נכתבה ב++ C שאומתה על ידי שימוש בסביבת תכנות של MATLAB 19. באופן כללי, סורקים מסחריים לספק כלים לעיבוד תמונה לניסויי DTI מוח שיכול להיות מותאם לשד אבלאולי לא כל פונקציות העיבוד מיושמות על ידי חבילת תוכנת homebuilt
  2. לבצע עיבוד תמונה של מערכי נתונים DTI באמצעות תוכנת עיבוד תמונה ייעודית DTI ביצוע השלבים בתרשים הזרימה של איור 7.

איור 7
איור 7: תרשים זרימה של השלבים כרוכים בעיבוד DTI.

  1. השתמש בתוכנת DTI להעריך את רמת הרעש מחוץ לשד ורקמה שנותרה ב3-4 אזורים של עניין (בסך של כ 1 סנטימטר 2) ולמצוא את רמת הרעש המרבית.
  2. השתמש בתוכנת DTI לחשב על ידי פיקסל פיקסל, בכל הפיקסלים מעל לרמת הרעש המרבית ובכל 60 פרוסות, ששת מקדמי דיפוזיה, D xx, D yy, Dzz, xy D, XZ D, YZ D, של מותח הסימטרי D מתואר להלן 33 (ראה איור 8)
    משוואת 1
    איפה xy D = D yx, D זי"ע = D YZ, ZX D = xz D.
    1. על מנת לחשב את הרכיבים מותח להשתמש בתכנית מתאימה רגרסיה שאינה ליניארי המבוססת על משוואת Stejskal-טאנר: Si, j (ב) = Si (0) exp (-bD), שבו Si, j (ב) היא האות עוצמת פיקסל i עם שיפוע דיפוזיה בj הכיוון וSi (0) היא עוצמת האות של אותו פיקסל בb = 0 מ"מ 2 · s. ראוי זה ממוזער סכום הריבועים של 30 פונקציות קוי לכל כיוון שיפוע דיפוזיה בשישה מרכיבים משתנים מותחים דיפוזי על ידי שינוי של צעד .זה לבנברג-Marquardt אלגוריתם 34 בוצעו על ידי cminpack התוכנה חופשית (http://devernay.free.fr/hacks/cminpack/index.html).

איור 8
איור 8: ציור סכמטי של צעדי חישוב מניב המותח דיפוזי הסימטרי.

  1. השתמש בתוכנת DTI לdiagonalize המותח דיפוזי הסימטרי בכל פיקסל על ידי יישום ניתוח עיקרי רכיב (PCA) 35.
    הערה: PCA היא שיטה נפוץ להפחתה הממדיות של נתונים ולמצוא טרנספורמציה ליניארית שממפה את הפרמטרים פיקסל המתואמים למערכת קואורדינטות חדשה של צירים מתואמים ומאונכים. יחסי ציבור זהocess תשואות עבור כל שלושה וקטורים עצמיים פיקסל (ν 1, 2 ν, ν 3), המגדירים את כיוון דיפוזיה בשלושה צירים מאונך של צורת אליפסואיד שעולה בקנה אחד עם מסגרת דיפוזיה של הרקמה, ושלושה ערכים עצמיים דיפוזיה המקבילה, מסודרות מגבוה לנמוך, הקובעים שלושה מקדמים כיוונית דיפוזיה (λ 1, λ 2, λ 3) (ראה איורים 9 ו -10).

איור 9
איור 9: ציור סכמטי של צעדי חישוב מניב הערך עצמיים בד בבד עם מסגרת דיפוזיה של הרקמות ודוגמנות לאליפסה.

איור 10
איור 10: Schematציור ic של מדרגות העיבוד המרכזיות שלחשב את הווקטורים עצמיים דיפוזיה וערכים עצמיים ברקמה נורמלית וductal ברקמת הסרטן.

  1. השתמש בתוכנת DTI לחשב עבור כל פיקסל מקדם הדיפוזיה לכאורה (ADC) המוגדר כממוצע של שלושה הערכים עצמיים <λ> = (λ 1 + 2 + λ λ 3) / 3.
  2. השתמש בתוכנת DTI לחשב עבור כל פיקסל מדד אנאיזוטרופיה המוחלט המקסימאלי מוגדר כהפרש (λ 1 - λ 3).
  3. השתמש בתוכנת DTI לחשב עבור כל פיקסל מדד אנאיזוטרופיה השבר (FA) שנע בין 0 (דיפוזיה איזוטרופיים) עד 1 (דיפוזיה חופשית בכיוון אחד) על פי המשוואה הבאה:
    משוואה 2
  4. השתמש בתוכנת DTI לdisplaפיקסל y בפיקסל בכל פרוסה לאורך שני השדיים מפת וקטור מראה את הכיוון של eigenvector ראש, ν 1, ומפה בצבעים עם שלושה צבעים המציינים את הכיוונים העיקריים של ν 1 וכיסוים על תמונה משוקללת T2 של אותו פרוסה (איור 9). צעד זה בוצע באמצעות gtk התוכנה חופשית (http://gtk.org) עבור גרפיקה.
  5. השתמש בתוכנת DTI לבנות מפות ההדמיה המותחת דיפוזי פרמטרית המציגות על ידי פיקסל פיקסל בכל פרוסה לאורך שני השדיים הערכים של כל המותח דיפוזי פרמטרי λ 1, λ 2, 3 λ, ADC, λ 13, ו FA וכיסוים על תמונה משוקללת T2 של אותה פרוסה (איור 11).

איור 11
-3 מ"מ 2 / sec. FA הוא יחידה-פחות. סרגל קנה המידה במפת הווקטור מתייחס לאורך של 20 מ"מ וסרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות שנותרו.

  1. השתמש בתוכנת DTI לתקן, אם עיוותים הכרחיות, גיאומטריות על ידי טעינת מפת הפרש המופע מתקבלת כמתואר בשלב 2.6. Shift הטווח של מפת הפרש מופע בכל הפיקסלים מעל לרמת הרעש בתמונה הד השיפוע למגוון -π לreprese π +nting פאזה Δɸ (x, y, z) ברדיאנים (איור 12).
    1. השתמש בתוכנת DTI כדי לחשב את השינוי המרחבי בפיקסלים על פי:
      משוואה 3
      ΔTE הוא הפרש הזמן בין שני ההדים שווים 2.46 x 10 -3 אלפיות שניים וBWP היא רוחב פס השלב בניסוי שווה 13.2 Hz / פיקסל. Shift פיקסלים על פי מפת השדה ולחשב מחדש את הפרמטרים המותחים דיפוזי (איור 12).

איור 12
איור 12:. דוגמא לתיקון עיוות גיאומטרית בעזרת מפת הפרש מופע התמונות נרשמו ממתנדבת בת 47 שנה עם סרטן lobular פולשנית. בטור הראשון על התמונה המשוקללת T2 השמאל ומפת הפרש מופע של הפרוסהעם הסרטן בשד השמאלי מוצגים. בrd השני ו -3 עמודות λ 1 מפות לפני התיקון מוצגות בשורה הראשונה וλ מפות 1 לאחר התיקון מוצגות בשורה השנייה. מפות 1 λ הם כיסו על התמונה המשוקללת T2 המקביל. בעמודת 2 nd מגוון רחב של מקדמי דיפוזיה של מים (.8-3.0) x10 -3 מ"מ 2 / sec משמש לקנה מידת צבע מקודד ובעמודת 3 ​​rd מגוון מופחת משמש עם סף של 1.7 x 10 2 -3 / sec מ"מ המדגיש את הניגוד בין הסרטן בשד השמאלי ורקמת השד הנורמלית. סרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות.

  1. לבצע עיבוד תמונה של מערכי נתונים DCE-MRI באמצעות תוכנה המספקת פיקסל על ידי מפות פיקסל של הפרמטרים הקינטית של השיפור כגון תוכנת עיבוד תמונת 3TP 17.

Representative Results

השיטה בתחילה נבדקה והוכיחה על ידי הסריקה מתנדבת בריאים בשלבים שונים הורמונליים. איור 11 הפגינו מפות פרמטרית ווקטור שהושגו באמצעות התוכנה של פרוסת מתנדבת צעיר ובריא עם גבוה יחסית חלק קטן של רקמת fibroglandular מרכזית שלנו, כפי שניתן לראות בבירור על התמונה המשוקללת T2 (כל האזורים האפורים הם רקמת fibroglandular ואזורים בהירים הם שומן). הכיוון של מקדם הדיפוזיה ראש λ 1 מוצג בv1 מפת הווקטור עם חלק גדול של פיקסלים והצביעו לעבר הפטמה. כצפוי את ערכיה של דיפוזיה מקדמים מותח לרדת מλ 1 עד 2 λ λ ל3. באמצעות שלושת מקדמי דיפוזיה אלה אפשרו חישוב של ADC diffusivity הממוצע, אנאיזוטרופיה השבר (FA) ואנאיזוטרופיה המקסימאלי, λ 1 - λ 3. שים לב במפות של FA וλ 1 - λ

בנשים בגיל הבלות השדיים הם בדרך כלל פחות צפוף כפי שמוצגים בדוגמא באיור 13 למתנדב נורמלי בן 63 שנה. מקדמי דיפוזיה נמוכים בהתנדבות הקשישים אבל מדדי אנאיזוטרופיה גבוהים, אולי בגלל הקוטר התחתון של הצינורות ואוניות ולכן, הגבלה גבוהה שהוטלה על דיפוזיה בכיוונים מאונך לקירות ductal. דוגמא נוספת הממחישה את הרגישות של מותח לגודל של הצינוריות מוצגת בדוגמא של התנדבות מניקות באיור 14. מאז חלב הוא קולואיד של כדוריות שומן בתוך נוזל על בסיס מים המכיל פחמימות מומסים ואגרגטים חלבון עם מינרלים , הצמיגות של חלב היא גבוהה יותר מזה של הנוזל הנורמלי מים בצינורות, ובכך, מקדמי דיפוזיה מים שדיים מניק הם lower מאלה של נשים לפני גיל המעבר 24. יתר על כן, הצינורות ליד הפטמה גדולים וההגבלה בכיוונים המאונכות לצינוריות היא נמוכה יותר מאשר בשד שאינו מניק, וכתוצאה מכך מדדי אנאיזוטרופיה נמוכים גם כן. עם זאת באזורי -posterior lobular של השד המניק אנאיזוטרופיה עדיין גבוה.

בחולים עם ממאירות השינוי העיקרי בפרמטרים המותחים דיפוזי מוצג בירידה משמעותית בשלושת מקדמי דיפוזיה. השינויים בλ 1 נמצאו כדי לספק את הניגוד הגבוה ביותר יחס רעש 19. מחקר זה כלל 68 חולים עם הפתולוגיה אישרה כולל 33 חולים שאובחנו עם סרטן ductal פולשנית (IDC), 19 עם קרצינומה ductal באתר (DCIS), 13 עם סרטן פולשני lobular (ILC) ו- 3 עם ממאירויות אחרות. היו כמה חולי מוקדי רב או סרטן השד ממוקד רב. גודלו של הסרטן ואריed 3-95 מ"מ עם חציון של טווח מ"מ וinterquartile 14 של 10 עד 30 מ"מ. בכל החולים הללו שיעור זיהוי של DCE וDTI היה דומה. עם זאת, 5 מקרים שהראו שיפור בDCE ואושרו על ידי פתולוגיה כסרטן לא נכלל בניתוח DTI בשל בעיות טכניות בשדיים שומן, הקשורים בעיקר לinhomogeneity שדה ודיכוי שומן מספיק וכתוצאה מעיוותים וחפצים.

איורים 15, 16 ו -17 להפגין מפות פרמטרית טיפוסיות של שני הפרמטרים העיקריים דיפוזיה λ 1 λ ו1 - λ 3 המשמשים לאיתור מחלות ממאירות שד. מופעי נתון זה, בנוסף לT2 תמונות משוקללים, את התוצאות של ניתוח DCE בשיטת הצבעים 3TP. כפי שהוסבר במבוא הנוכחות של תאים ממאירים בבלוטות או באוניות וסביבתם לעכב את דיפוזיה בתא תאי הפחתה משמעותית tהוא דיפוזיה מקדמים. בנוסף, אנאיזוטרופיה בשל מבני ductal הולך ונעלם כמו התאים הסרטניים מתפשטים לכל הכיוונים באופן כאוטי ללא כיוון ברור. FA הוא לא פרמטר נאות לגילוי סרטן השד מאז הנורמליזציה של פרמטר זה כדי diffusivity הממוצע מובילה לערכים גבוהים של FA בסרטן דומה לאלו ברקמה נורמלית 19. עם זאת, אנאיזוטרופיה המקסימאלי מספק אמצעי לגילוי הסרטן (איורים 15-17). אף על פי כן, משום שהרקמה הסיבית החיבור היא גם קרובה לאיזוטרופיים ולהציג ערכים נמוכים של אנאיזוטרופיה מקסימאלי, פרמטר זה הוא פחות ספציפי מאשר λ מקדם דיפוזיה 1 ומשמש כפרמטר משני לλ 1.

איור 17 גם מדגים את היכולת של DTI לאפיין תגובה לכימותרפיה neoadjuvant. בדוגמא זו, החולה הגיב באופן מלא לטיפול (4 מחזורים של מודעותriamycin + Cycloxane -, ואחרי 4 מחזורים של טקסול). ואכן, התגובה לטיפול גרמה לעלייה משמעותית במקדמי דיפוזיה לערכים אופייניים לרקמת שד רגילה, דבר המצביעה על הנוכחות של רקמת חיבור מתקן שהחליפה את תאי הסרטן. תוצאות דומות התקבלו ב -4 מטופלים אחרים שהגיבו לטיפול.

איור 13
איור 13: פלט של מפות DTI פרמטרית של פרוסת חזה מרכזית של מתנדב בריא בן 63 מעולף על התמונה המשוקללת T2 של אותה פרוסת דיר.. - מפת הכיוון עם אדום המצביעה שמאל לימין קדמי, ירוק מציינים אל אחורית וירוקה ראש המצביע לכיווני רגליים. שים לב שהווקטורים מסומנים בקווים לבנים. כל מקדמי דיפוזיה ומדד אנאיזוטרופיה המקסימאלי הם ביחידות של x10 1 -3 מ"מ 2 / sec. FA הוא יחידה-פחות. סרגל קנה המידה בנ"צ הווקטורERS לאורך של 20 מ"מ וסרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות שנותרו.

איור 14
איור 14: פלט של מפות DTI פרמטרית של פרוסת חזה מרכזית של מתנדב מניקות בן 40 מעולף על התמונה המשוקללת T2 של אותה פרוסת דיר.. - מפת הכיוון עם אדום המצביעה שמאל לימין קדמי, ירוק מציינים אל אחורית וירוקה ראש המצביע לכיווני רגליים. כל מקדמי דיפוזיה ומדד אנאיזוטרופיה המקסימאלי הם ביחידות של x10 1 -3 מ"מ 2 / sec. FA הוא יחידה-פחות. שים לב במפת מפת הכיוון והווקטור שרוב פיקסלים מיושרים לכיוון הפטמה. כמו כן שימו לב מקדמי דיפוזיה הנמוכים יחסית לערכים באיורים 7 ו -10 מתנדבים בריאים. סרגל קנה המידה במפת הווקטור מתייחס לאורך של 20 מ"מ וסרגל קנה מידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות שנותרו.

איור 15
איור 15:. מפות פרמטרים של λ 1 λ ו1 - λ 3 בחולה בת 38 עם סרטן ductal רב מוקדי פולשנית בst הגלם 1 הפרמטרים DTI מוצגים עם סף של 1.7 x 10 -3 מ"מ 2 / sec לλ 1 ו 0.6 מ"מ 2 / sec לλ 13 (כל הערכים מעל הסף הם בצבע סגול). ב 2 nd גלם, הערכים מעל הסף אינם צבעוניים ולהראות את התמונה המשוקללת T2 הבסיסית. הדמות כוללת גם בעמודת 1 st על תמונה משוקללת T2 עזב ומפה פרמטרית DCE, מתקבלת על ידי שיטת 3TP, מאותו הפרוסה כמפות פרמטרית DTI. סרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ in כל התמונות. שים לב שהרזולוציה מרחבית במטוס של תמונות DCE היא בערך פי שניים גבוהים יותר מזה של DTI, לעומת זאת, יש הלימה חזותית גבוהה במיקום והגודל של 3TP וλ 1 המפות פרמטרית.

איור 16
איור 16: מפות פרמטרים של λ 1 λ 1 ו-λ 3 בחולה בן 60 שנים עם הציון נמוך DCIS הדמות כוללת גם בעמודת -1 בתמונה מהשמאל T2 משוקללת ומפה פרמטרית DCE, מתקבל על ידי. שיטת 3TP, מאותו הפרוסה כמפות פרמטרית DTI. סרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות. שים לב ליכולת של DTI לגילוי סרטן בשד שומני מאוד.

איור 17
איור 17: מפות פרמטרים של λ 1 λ ו1 - λ 3 בחולה בת 39 עם סרטן lobular פולשנית לפני ואחרי כימותרפיה neoadjuvant המטופל נסרק פעמיים, פעם אחת לפני הטיפול וברגע שלפני הניתוח, לאחר 4 מחזורים של Adryamicin +. מחזורי Cycloxan ו -4 לטקסול. שים לב לעלייה בλ 1 ובλ 13 באזורי הסרטן שהגיבו לטיפול. 1 תמונות מופעי גלם st הושגו לפני הטיפול ו-2 מופעי גלם התמונות של בערך באותו האזור כמו בשורת 1 st, שהושגו לפני הניתוח. לפני אזורי סרטן הטיפול הציגו λ 1 λ 1 ו-λ 3 ערכים מתחת לסף שלהם, ואחרי טיפול שני פרמטרים אלה עלו לערכים מעל הסף שלהם. הדמות כוללת גם בעמודת -1 בתמונות T2 משוקללים עזבו; בעמודת 2 nd מותמונת ltiple הקרנה-MIP, שהושג על ידי הפחתת התמונות מראש לעומת זאת מהתמונות שלאחר לעומת 2 דקות; בעמודת 3 ​​rd מפות פרמטרית DCE מתקבלות על ידי שיטת 3TP. סרגל קנה המידה בתמונה T2 מתייחס לאורך של 20 מ"מ בכל התמונות

Discussion

עבודה זו מדגימה את היכולת של DTI, נסרקה ב 3 T ברזולוציה מרחבית גבוהה (~ 8 מ"מ 3), כדי למדוד in vivo הפרמטרים המותחים דיפוזי מים ברקמת fibroglandular השלם של שני השדיים. ההרכב של אלגוריתמים ותוכנה שפותחו במסגרת ניתוח זה אפשר מחקר של מערכי נתונים הגדולים ובו-זמנית DTI להציג מפות פרמטרית דיפוזיה של המקדמים השונים דיפוזיה, λ 1, λ 2, 3 λ, מדדי ADC ואנאיזוטרופיה λ 13, וFA של כל פרוסות החזה. עבודה זו גם מדגישה את הפוטנציאל של מקדמי דיפוזיה השונים ומדדי אנאיזוטרופיה כדי לזהות ולאבחן סרטן השד. הממצאים הצביעו על כך שהמקדם הדיפוזיה ראש, λ 1, הוא הפרמטר העיקרי לגילוי סרטן השד, עם יכולת משמעותית להבדיל ממאיר מרקמת שד נורמלית. Indepen המשניפרמטר שקע, עם רגישות גבוהה אך סגוליות נמוכים בהרבה מλ 1, הוא מדד אנאיזוטרופיה המרבי הפועל על מנת לאשר את זיהוי על ידי מקדם הדיפוזיה ראש.

התוצאות גם הדגימו את היכולת של MRI כדי למדוד in vivo דיפוזיה מים כיוונית ולכמת את אנאיזוטרופיה של דיפוזיה במערכת כולה ductal / הבלוטות בשני השדיים. על מנת להבטיח את פרופיל דיוק אחיד של כיווני שיפוע 30 דיפוזיה מדידות אנאיזוטרופיים יושמו. הבחירה של הד-זמן הגבוה של 120 אלפיות שני, ואופטימיזציה של הרזולוציה מרחבית חשפה את ההגבלה של דיפוזיה המים בצינורות. הגודל הממוצע של צינורות רגילים נמסר להיות 90 מיקרומטר, עם ~ 70% בטווח של 40-100 מיקרומטר 36. על פי משוואת איינשטיין אומר עקירה של דיפוזיה מים חופשית, x = (6Dt) 1/2, כאשר D היא מקדם דיפוזיה מים החופשית ו- T דיפוזיהזמן. בניסוי שלנו x הוא כ 25 מיקרומטר, ולכן, רק חלק קטן ממולקולות המים ductal מוגבלים על ידי קירות ductal החלב, שמוביל לערכי FA הנמוכים יחסית בשד (ערכים העליונים ~ 0.3) בהשוואה לערכים שנמצאו בחומר לבן במוח (≥0.5). בסר אסטלי קופר לומד 25 נחשף כי רקמת שד אנושית מאורגנת באונות נפרדות, כל אחד מורכב מעץ ductal. מחקרי אולטרסאונד ראשוניים של שד מניק 37 ניסו, כמו גם זיהוי של מבני ductal חתך באמצעות מדידות צורה מסדר שני 38. עם זאת, אין שיטת הדמיה הצליחה עד כה חושפת את מערכות ductal שלמות בשני השדיים in vivo. האלגוריתם לקבלת מערכת עץ ductal 3D השלם מתוצאות DTI הוא עדיין בפיתוח, אבל וקטור מפות בבירור להפגין את הפוטנציאל לחשוף את האנטומיה מפורטת ומגוונת מאוד של עצי החלב. לאחרונה אניניסיון nitial של מעקב 3D מלא של השד המבוסס על מערכי נתונים DTI דווח 39.

במסגרת עבודה זו יש מגבלות טכניות כבר שמו לב בשל דיכוי שומן לא יעיל ועיוותי EPI. דיכוי שומן הושג על ידי רצף הרוויה שומן (FAT-SAT) שהיה בדרך כלל יעיל בשד צפוף. עם זאת, בשדי שומן Spectral הבחירה מוחלש היפוך שחזור (SPAIR), שהוא יותר יעיל ופחות רגיש לinhomogeneity B1, יושם. היו לי פרוטוקולי דיפוזיה מבוססים EPI מגבלות נוספות בשל שיפוע זרמי מערבולת מושרה, B 0 inhomogeneity שדה והבדלי רגישות 40,41. מגבלות אלה ממוזערים באמצעות shimming האוטומטי וידני החוזר ונשנה באותות מים ושומן ובחירת מרווח הד האפשרי נמוך יותר. בנוסף, תיקון שלאחר עיבוד של עיוותים גיאומטריות היה לעתים מיושם כמתואר בפרוטוקול. בסך הכל, במקרה של שד צפוף עם אות מים חזקה שאפשר להתגבר על המגבלות הטכניות; עם זאת, 5 מקרים במחקר זה עם שדיים שומן מאוד לא יכלו להיות מנותחים בשל המגבלות לעיל.

לסיכום, פרוטוקול ועיבוד תמונת כלים למותח דיפוזי שד MRI פותחו. המתודולוגיה בטוחה לחלוטין, מהירה, לא פולשנית וזה בדיוק דנה בארכיטקטורת שד ויכולה להקל על זיהוי של סרטן השד במרפאת. מקדם ראש דיפוזיה, λ 1, ומדד אנאיזוטרופיה המקסימאלי, λ 13, נמצאו לשמש כשני פרמטרים דיפוזיה עצמאיים לאיתור הסרטן. מחקרים קליניים בחולי סרטן השד הראו כי יעילות זיהוי עם שני פרמטרים אלה דומה לזו של DCE MRI. כך, מתעורר בשיטה זו מהבנה בסיסית של ארכיטקטורת השד ושל התפתחות הסרטן והסתמכותה על חשיפהשינויים משמעותיים לכימות, כמו גם היותו שיטה בטוחה ומהירה לעשות את זה כלי רב ערך לחקר היבטים התפתחותיים שונים מעורבים התפשטות ductal, ולבדיקת ההשפעה הקלינית שלה להקרנת סרטן השד במחקרים פרוספקטיביים בקנה מידה גדולים.

Disclosures

יש לי המחברים אין לחשוף.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Magnetol-Gadopentetatedimeglumine Soreq, Yavne, Israel 0.5 M
3 Tesla MRI scanner, MAGNETON Trio Siemens, Erlangn, Germany 120
Bilateral breast array coil Siemens, Erlangn, Germany 4 channel
Bilateral breast array coil In-Vivo, Orlando FA 7 channel
Automated pump, Spectris Solaris MR Injector Medrad, Indianola, PA
DTI Image processing software Home-built Property of Yeda Research and Development Co. Ltd
3TP Image processing software Home-built Property of Yeda Research and Development Co. Ltd

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Video Stats