Отслеживание молочной архитектурных особенностей и выявление рака молочной железы с магнитно-резонансной тензора диффузии томография

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

Рак молочной железы является наиболее распространенной причиной рака у женщин во всем мире. Раннее выявление рака молочной железы имеет критическую роль в улучшении качества жизни и выживаемость больных раком молочной железы. Нынешние стандартные методы для обнаружения рака молочной железы на основе рентгеновского маммографии и ультразвукового сканирования. Недостаточно чувствительность и специфичность этих методов, в частности, для обнаружения повреждений в плотной груди, стимулировало развитие других методов, включая грудь магнитно-резонансной томографии (МРТ). Динамическая контрастность усиливается (DCE) МРТ была создана в качестве мощного инструмента для обнаружения и диагностики рака молочной железы 1,2 и часто способствует автоматизированного диагностирования означает, 3. В настоящее время она используется для особых случаев, таких, как пациентов с высоким риском 4, но не для рутинного скрининга, по-видимому из-за высоких затрат, необходимость в использовании инъекцию контрастного вещества, отсутствие стандартизации Ай переменная специфичность в дифференциации доброкачественных и злокачественных поражений, начиная с низких / средних значений 5,6 до высоких значений, которые были получены с помощью комбинированной маммографию и DCE-MRI 7,8. Совсем недавно, диффузионная МРТ и результирующие карты коэффициента диффузии (ADC) были оценены как метод дополнение к DCE-MRI и было показано, что значения АЦП могут помочь отличить рака, доброкачественных и нормальной ткани молочной железы 9,10 , Кроме того, исследования молочной тензора диффузии изображения (DTI) были начаты в здоровых добровольцев и больных раком молочной поражений на поле напряженностью 1,5 T 11-15 и 3 Т 16-24. Большинство из этих исследований сообщалось АЦП и дробная анизотропия (FA) Значения 11,12,14,15,20-23 и нашел эти два параметра, воспроизводимые со значениями АЦП более воспроизводимым, чем FA 13,20. Результаты этих исследований показали, что злокачественные демонстрируют низкие значения ADC как компared к нормальной ткани и доброкачественных поражений, однако, противоречивые результаты были получены на ценностях и возможности диагностики ФА 11,12,14,20-23. В наборе 3 Т DTI исследований были зафиксированы значения трех тензорных собственных значений и собственных векторов в ткани молочной железы, рамы, как хорошо, и его результаты были представлены в векторных карт главного собственного вектора и параметрических карт собственных, АЦП, FA и максимальная анизотропия индекс 16-19,24. В этих исследованиях основной диффузии собственное значение и максимальное анизотропии были показаны в качестве наиболее чувствительных независимых параметров для обнаружения и диагностики повреждений рака

Грудь состоит из fibroglandular ткани и жировой ткани. Fibroglandular ткани, кроме того, состоит из множества лепестков, которые сильно варьирует по размеру и форме. Каждая доля микроструктура содержит функциональный молочной дерево и связанные дольки, образующие железистой ткани и окружающую соединительную-Fiволокнистого ткани. Большинство молочных злокачественные начать с аномальным распространением эпителиальных клеток в протоках или дольках, развивающихся на месте карциномы, которая по инфильтрации в окружающие ткани превращаются в инвазивной карциномы. Таким образом, протоков / лобулярного структуры необходимо направление исследований злокачественной трансформации молочной железы.

Структурные особенности протоков деревьев были впервые исследованы экс естественных условиях в 1840 году сэром Эстли Купером, используя инъекции цветного воска, чтобы протоков мастэктомии образцов 25. В последнее время компьютер происходит отслеживать все-протоков молочной железы деревьев был достигнут в немногих человеческих грудей с помощью мастэктомии образцы 26,27. Работа, представленная здесь, показывает, что параметры, полученные с помощью картирования тензора диффузии в естественных условиях предоставлять информацию, связанную с различными ткани молочной железы микроструктурных особенностей, что позволяет также неинвазивного определения рака молочной железы.

Рhysical принципы, лежащие в основе картирования тензора груди диффузии в зависимости от возможностей МРТ для измерения и количественной оценки анизотропной диффузии воды в ограниченных средах 28. В общем, диффузия воды в гомогенных растворов свободна и изотропно, однако, если движение воды прекращается из-за ограничений по непроницаемых стенок диффузии становится анизотропным с быстрым свободного диффузии параллельно к стенкам и медленнее ограниченной диффузии, перпендикулярном к стенкам ( Рисунок 1). Диффузии воды в тканях является сложным и зависит от конструктивных и физиологических особенностей внутри- и внеклеточного отсеков в том числе "размеров, клеток клетки плотности, внеклеточной извитости и водообмена через мембраны, а также о наличии сосудистых и лимфатических сетей (фиг 2).

Рисунок 1
Рисунок 1: Бесплатный и ограниченной диффузии Схематическое изображение молекулы воды свободной диффузии (слева) и диффузии, ограниченной непроницаемыми стенками (справа)..

Фиг.2
Рисунок 2: Комплекс диффузии в ткани Схематическое изображение диффузии воды в системе сотовой связи, показывающий движение молекул воды во внеклеточных и внутриклеточных компартментах и водообмена (стрелки) между этими двумя отделениями..

Из-за специфических архитектурных особенностей груди диффузии молекул воды в молочных протоков и долек представить конкретный пример ограниченного и анизотропной движений: в параллельной стенкам протоков и долек диффузии близка к свободной диффузии, но в направлениях, перпендикулярных к стенам она ограничена стенами, состоящий из двухслои клеток и базальной мембраны. Следовательно диффузии в протоковой / железистой системы сравнительно быстро и анизотропной. С другой стороны, диффузия в соединительной волокнистой ткани, окружающей протоки очень быстро и изотропно, в результате высокого содержания воды и низкой плотности клеток в данной ткани (фиг.3 и 4). В присутствии злокачественной опухоли, закупорка протоков и долек раковыми клетками увеличивает извилистость и ограничение движения воды, что приводит к снижению коэффициентов диффузии во всех направлениях, и в анизотропной движения (рис 3 и 4).

Рисунок 3
Рисунок 3: Диффузия в груди дольки Схематическое изображение разреза через долек и диффузии воды внутри одной дольки.. Слева: диффузия воды, ограниченном стенами дольки ", показывая быстродиффузии параллельно стенкам и ограниченной диффузии перпендикулярно к стенам. Справа: диффузии в дольки с раковыми клетками. Диффузия в внеклеточное высоко препятствует, но одинаковы во всех направлениях и, следовательно, почти изотропным.

Рисунок 4
Рисунок 4:. Диффузии воды в системе протоков дерева Слева: Молочные протоки вводили цветной воск, с указанием их излучаемой направление, и свою взаимозависимость ветвление 25. Средний: Схематическое изображение нормального протока дерева с векторами, указывающих на распространение внутри протоков (черные стрелки) и в соединительной ткани (зеленые стрелки). Справа: схематический рисунок протоков дерева с двумя локусов раковых клеток (фиолетовый). Красные стрелки показывают распространение в раковых заболеваний.

Эта статья подробно описывает метод сканирования тензора диффузии и прocessing алгоритмы и программное обеспечение для анализа из DTI наборов данных, которые позволили обнаружения рака молочной злокачественных новообразований. Все рака были подтверждены Гистопатология результатов биопсии молочной железы и / или хирургических образцов. Мы также описать протокол сканирования, взвешенный по Т2 для получения возможности груди анатомические, а также протокол DCE сканирования, который служил в качестве опорного метода для оценки DTI чувствительность обнаружения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой цифры.

Protocol

ПРИМЕЧАНИЕ: Все протоколы были одобрены Советом внутреннего обзора Меир Медицинский Центр, Кфар-Саба, Израиль и подписали информированное согласие было получено от всех субъектов.

1. Больная Подготовка и позиционирования в томограф

  1. Вставьте внутривенный катетер в левой или правой руке для инъекций контрастного вещества.
  2. Убедитесь, что пациент лежит в положении лежа с обеих грудей висит свободно в двусторонних отверстий катушки молочной как показано на рисунке 5.
  3. Убедитесь, что головка располагается на подушке для головы и шеи комфорта пациента и обе руки находятся над головой, как показано на рисунке 5.
  4. Убедитесь, что каждый грудь в центре позиционирования, болтается и как можно глубже в соответствующем открытия катушки, как показано на рисунке 5.

е 5 "SRC =" / файлы / ftp_upload / 52048 / 52048fig5highres.jpg "/>
Рисунок 5: Размещение женщиной для сканирования МРТ молочных желез. Обратите внимание на положении лежа и свободно висящих обеих грудей в двусторонних отверстия катушки молочной железы.

  1. Подключите автоматизированной ТНВД внутривенного катетера.

2. МРТ сканирования

  1. Приобретать с магнитно-резонансной томографии пилотный изображение для локализации обе груди и определить поля зрения (FOV), количество срезов и толщина среза, чтобы полностью покрыть обе груди с расширением до подмышечной впадины и на грудной стенке.
  2. Во всех следующих последовательностей сканирования, выполненных с помощью сканера МРТ, имейте ту же величину поля зрения, число среза и толщины среза для каждого случая. Например, приобретают 60 осевых ломтиков с FOV 360 мм и считывани фазового направлении, толщина среза в диапазоне от 2 до 3 мм, в зависимости от размера груди, а фаза направлении кодирования L2;> R или R >> Л. Вары разрешение в следующей последовательности в зависимости от размера матрицы приобретение, используемого для каждой последовательности в плоскости, как указано в таблице 1.
Экспериментальная параметр 2D T2 взвешенных 2D DTI Отображение 2D GE поле 3D DCE
Время повторения (TR) мс 5500 10800 669 6,8
Эхо раз (TE) мс 122 120 4.92 2,49
TE (2) 7,38
Флип угол, град 60 18
Матрица сбора 640 х 428 192 х 192 64 х 192 428 х 428
Средние 1 1 1 1
конкатенации 4 1 1 1
Коэффициент Turbo 21
Количество поездов на срез 11
Эхо интервал, мс 10 0,79
Пропускная способность сети, Гц / пиксел 300 1860 1532 560
В резолюции плоскости сканирования 0,56 х 0,84 1,9 х 1,9 0,8 х 0,8
В резолюции плоскости изображения 0,56 х 0,56 1,9 х 1,9 1,9 х 1,9 0,8 х 0,8
Время сбора, мин: сек 4:26 6:09 1:28 1:06 (x9)
# Диффузии градиентов 30
Подавлением жира нет FAT-СБ / Spair 1 нет
В-значения, с / мм 2 0, 700

Таблица 1:. Экспериментальные параметры последовательностей, используемых в данном исследовании, один FAT-Сб: Жир насыщенности. Spair: Спектральный Attenuated восстановления с инверсией.

  1. Локализация с пользовательским интерфейсом компьютера сканера МРТ области, которая включает обе груди и подмышки и определить прокладок окно. Применить итеративный стратегии прокладок для оптимизации магнитное поле 29.
    1. Отображение спектра протонов на экране пользовательского интерфейса компьютера и настроить прокладок по центрирования частоты на Т-он позже резонансная частота, а затем на жировой резонансной частоте. Повторите прокладок, пока лучше не разделяет жира и воды, сигналы и оптимизирует максимальной интенсивности сигнала и форму как показано в спектре протонов. Убедитесь, что частота излучения сосредоточена на воде резонансной частоте.
  2. Применить с помощью пользовательского интерфейса компьютера с 2D поперечная T2-взвешенных турбо спин-эхо нескольких последовательности среза с высоким пространственным разрешением без жира насыщения с использованием обобщенного автоматической калибровкой частично параллельное измерение (граппа), с коэффициентом ускорения 2. Зафиксируйте параметры, которые будут всплывающие на экране в соответствии с их значениями в столбце "2D, взвешенный по Т2" в таблице 1.
  3. Применить с помощью пользовательского интерфейса компьютера с 2D поперечная, жир подавлено, спин-эхо тензора диффузии томография - DTI, используя в два раза переориентирована последовательности эхо плоская изображения 30, ​​используя Граппа, с коэффициентом ускорения 2. Зафиксируйте параметрычто появится на экране в соответствии с их значениями в столбце "2D DTI" в таблице 1.
  4. Применить с помощью пользовательского интерфейса компьютера последовательность отображения Поле для коррекции геометрических искажений в эхо-планарной томографии (РПИ) и получить дифференциальные изображения фазовых как описано Jezzard и Балабан 31. Убедитесь, что последовательность включает приобретение 2D поперечная градиент эхо (GE) изображений с двух разных по фазе эхо раз, и что направление кодирования фазы является такой же, как в DTI последовательности (этап 2.5). Закрепите параметры, которые будут всплывающие на экране в соответствии с их значениями в столбце "2D GE поле отображения" в таблице 1.
  5. Применить с помощью пользовательского интерфейса компьютера динамический контраст Улучшенный протокол, используя 3D-эхо быстро градиент без жира подавлением, с параметрами, оптимизированных в соответствии с методом 32 три раза точка (3TP). Fix параметры, которыепоявится на экране в соответствии с их значениями в столбце "3D DCE" в таблице 1.
    1. Запишите два начальных precontrast изображений в соответствии с протоколом в шаге 2.7.
  6. Вводят 15 сек до конца приобретения второго предварительно контрастного контрастный агент gadopentetatedimeglumine, в дозе 0,1 ммоль / кг массы тела, с использованием автоматического насоса со скоростью 2 мл / сек, а затем с помощью 20 мл физиологического раствора заподлицо, в 2 мл / сек.
    1. Продолжить запись семь последовательных 3D наборов данных в соответствии с протоколом, на этапе 2,7 при 54, 120, 186, 252, 318, 384, и 450 сек после инъекции контрастного.
  7. Применить с помощью пользовательского интерфейса компьютера 2D-трансверсаль T2-взвешенных жира подавляется турбо спин-эхо нескольких последовательно срез высоким пространственным разрешением, используя Граппа, с фактором ускорения 2. Используйте экспериментальные подробности, похожие на те, которые используются для T2 взвешенных изображений описано в шаге 2,4 ПРИМЕЧАНИЕ: время, конечно подведения шаги в протоколе МРТ предоставляется на рисунке 6.

Рисунок 6
Рисунок 6: Время Конечно протокола клинического МРТ.

3. Обработка изображения

  1. Перевести весь набор данных, полученный всех последовательностей сканирования (описано в шагах 2,4 - 2,9) до удаленной рабочей станции или персонального компьютера и обрабатывать целые массивы данных изображений с помощью программного обеспечения программ, посвященных анализу молочной тензора диффузии изображений и DCE-MRI.
    1. Здесь, выполните действия, описанные ниже, используя самодельный пакет программного обеспечения, написанный на C ++, который был проверен с помощью программирования среды MATLAB 19. В общем, коммерческие сканеры обеспечивают инструменты обработки изображений для мозга DTI экспериментов, которые могут быть адаптированы для груди, новозможно, не все функции обработки, применяемые нашего пакета самодельный программного обеспечения
  2. Выполнять обработку изображений, из DTI наборов данных с использованием специализированного DTI программное обеспечение для обработки изображений в соответствии с шагами в блок-схеме 7.

Рисунок 7
Рисунок 7: Блок-схема этапов, участвующих в DTI обработки.

  1. Используйте DTI программу для оценки уровня шума за пределами груди, а оставшиеся ткани в 3-х до 4 регионах, представляющих интерес (приблизительно 1 см 2) и найти максимальный уровень шума.
  2. Используйте DTI программу для расчета пиксель за пикселем, во всех пикселей выше максимального уровня шума и в каждой из 60 кусочков, коэффициенты шесть диффузии, D ​​хх, D гг, DZZ, D ху, D XZ, D YZ, симметричного тензора D, описанной ниже 33 (см рис 8)
    Уравнение 1
    Где D XY = D ух, D З.Ы. = D YZ, D ZX = D XZ.
    1. Для того, чтобы рассчитать компоненты тензора использовать не линейной регрессии достойный программу, основанную на уравнении Stejskal-Таннер: Si, J (B) = Si (0) ехр (-BD), где Si, J (б) сигнал Интенсивность пикселя I с градиентом диффузии в направлении у и Si (0) интенсивность сигнала от одной и той же пиксель при В = 0 мм 2 · с. Это Место свести к минимуму сумму квадратов 30 нелинейных функций для каждого направления градиента диффузии вшесть тензора диффузии компонентов переменной модификации .Этот шаг Левенберга-Марквардт алгоритм 34 была выполнена за свободное программное обеспечение cminpack ( http://devernay.free.fr/hacks/cminpack/index.html ).

Рисунок 8
Рисунок 8: Схематическое изображение этапов расчета, дающих симметричный тензор диффузии.

  1. Используйте DTI программное обеспечение Диагонализировать симметричный тензор диффузии в каждом пикселе, применяя анализ главных компонент (PCA) 35.
    ПРИМЕЧАНИЕ: СПС обычно используется метод снижения размерности данных и найти линейное преобразование, переводящее коррелированные параметры пикселей в новой системе координат некоррелированных и ортогональных осей. Это прocess дает для каждого пикселя трех векторов (ν 1, ν 2, ν 3), определяя направление диффузии в трех ортогональных осей эллипсоида форме, которая совпадает с диффузионной рамках ткани, а также соответствующими тремя диффузии собственных, расположенных от высоких до низкого, которые определяют три направления коэффициентов диффузии (λ 1, λ 2, λ 3) (см рис 9 и 10).

Рисунок 9
Рисунок 9: Схематическое изображение этапов расчета, дающих собственных значений и собственных векторов, совпадающие с диффузионной раме ткани и моделирования для эллипсоида.

Рисунок 10
Рисунок 10: SchematIC чертеж основных этапов обработки, рассчитать диффузии собственных векторов и собственных значений в нормальном протоков ткани и в ткани железы.

  1. Используйте DTI программу для вычисления для каждого пикселя кажущийся коэффициент диффузии (ADC) определяется как среднее из трех собственных <λ> = (λ 1 + λ 2 + λ 3) / 3.
  2. Используйте DTI программу для вычисления для каждого пикселя максимальный абсолютный индекс анизотропии определяется как разница (λ 1 - λ 3).
  3. Используйте DTI программу для вычисления для каждого пикселя дробных анизотропии (ФА) индекс, который колеблется между 0 (изотропное диффузия) до 1 (свободной диффузии в одном направлении) в соответствии со следующей формулой:
    Уравнение 2
  4. Используйте DTI Программное обеспечение для ДИСПЛЕЙу пиксель за пикселем в каждом срезе на протяжении обеих грудей векторная карта, показывающая направление премьер собственного вектора, ν 1, и цветом карте в три цвета, указывающий основные направления ν 1 и наложения их на Т2 взвешенное изображение одного и того же ломтик (рисунок 9). Этот шаг был выполнен с использованием GTK бесплатное программное обеспечение ( http://gtk.org ) для графики.
  5. Используйте DTI программу для построения тензора диффузионная томография параметрических карт, которые отображают пиксель за пикселем каждого среза в течение обеих грудей значения всех тензора диффузии параметров λ 1, λ 2, λ 3, ADC, λ 13, и FA и наложения их на Т2 взвешенное изображение одного и того же среза (Рисунок 11).

Рисунок 11
-3 мм 2 / с. FA является блок-меньше. Бар масштаб в векторной карте относится к длине 20 мм и панели масштабирования в Т2 изображении относится к длине 20 мм для всех остальных изображений.

  1. Используйте DTI программу, чтобы исправить, если необходимо, геометрических искажений, загрузив разность фаз карту, полученную, как описано в шаге 2.6. Сдвиг диапазона разности фаз карте во всех пикселей выше уровня шума в эхо изображение градиента, чтобы в диапазоне -π, чтобы represe + πnting фазовый сдвиг Δɸ (X, Y, Z) в радианах (рисунок 12).
    1. Используйте DTI программу для расчета пространственного сдвига в пикселях в соответствии с:
      Уравнение 3
      ΔTE разница времени между двумя эхо равна 2,46 × 10 -3 мс и BWP является фаза пропускной способности в эксперименте равна 13,2 Гц / пиксель. Сдвиг пикселов в соответствии с поля карте и пересчитать тензора диффузии параметры (Рисунок 12).

Рисунок 12
Рисунок 12:. Пример геометрической коррекции искажений с помощью разности фаз карту Изображения были записаны с 47-летней добровольцем с инвазивным очаговая карциномы. В первой колонке в левой T2 взвешенное изображение и разности фаз карте ломтикс раком в левой груди отображаются. Во втором и 3-го столбцов λ 1 карт до коррекции отображаются в первом ряду и λ 1 карт после коррекции отображаются во втором ряду. В λ 1 карт накладываются на соответствующий T2 взвешенное изображение. В столбце 2-й полный спектр коэффициентов диффузии воды (0.8-3.0) x10 -3 мм 2 / с используется для цветовой кодировкой масштабе и в колонке 3-й снижается диапазон используется с порогом 1,7 х 10 -3 мм 2 / с, что подчеркивает контраст между раком в левой груди и нормальной ткани молочной железы. Бар шкала в изображении T2 относится к длине 20 мм во всех изображениях.

  1. Выполнять обработку изображений, наборов данных DCE-MRI, используя программное обеспечение, которое обеспечивает пиксель за пикселем карты кинетических параметров повышения таких как программное обеспечение 17 для обработки 3TP изображения.

Representative Results

Метод был первоначально апробирована и продемонстрирована путем сканирования здоровых добровольцев в различных гормональных этапов. Рисунок 11 продемонстрировал параметрические и векторные карты, полученные с помощью нашего программного обеспечения центрального кусочек здорового молодого добровольца с относительно высокой долей fibroglandular ткани, как можно ясно увидеть по методу Т2 изображении (все серые области являются fibroglandular ткани и яркие участки жира). Направление премьер коэффициента диффузии λ 1 показан на векторной карте v1 с большой долей пикселей направлены в сторону соска. Как и ожидалось, значения тензора диффузии коэффициенты снижения с λ 1 до λ 2 к λ 3. Используя эти три коэффициента диффузии включены расчета среднего диффузии АЦП, дробная анизотропия (FA) и максимальная анизотропия, λ 1 - λ 3. Обратите внимание на картах Англии и λ 1 - λ

В постменопаузе грудь, как правило, менее плотный, как показано в примере на рисунке 13 для 63-летнего здорового добровольца в. Коэффициенты диффузии ниже у пожилых добровольцев, но индексы анизотропии выше, возможно, из-за меньшего диаметра протоков и долек, а следовательно и более ограничение на распространение в направлениях, ортогональных к протоков стен. Другой пример демонстрирует чувствительность тензора к размеру каналов показана на примере добровольца лактации на фиг.14. Так как молоко коллоид жировых шариков в водной основе жидкости, содержащей растворенные углеводы и белковые агрегаты с минералами вязкость молока выше, чем у обычной жидкости воды в каналах, и, таким образом, коэффициенты диффузии воды лактирующих молочных желез являются лАуэр, чем у женщин в пременопаузе 24. Кроме того, каналы вблизи соска большие и ограничение в направлениях, ортогональных каналов меньше, чем в не-кормящей грудью, и, следовательно, показатели анизотропии ниже, а также. Однако в долевой -posterior регионах кормящей грудью анизотропии по-прежнему высок.

У пациентов со злокачественной опухолью Основное изменение в тензора диффузионных параметров выставлена ​​в существенному сокращению трех коэффициентов диффузии. Изменения в λ 1 были обнаружены обеспечить высокий контраст-шум 19. В исследование было включено 68 пациентов с подтвержденным патологии в том числе 33 пациентов с диагнозом инвазивной протоковой карциномы (IDC), 19 с протоковой карциномы (DCIS), 13 с инвазивным очаговая карциномы (КМП) и 3 с другими злокачественными опухолями. Некоторые пациенты имели мульти местного или мульти рак, ориентированных на груди. Размер рака переменнымред от 3 до 95 мм с среднем 14 мм и межквартильного диапазоне от 10 до 30 мм. Во всех этих пациентов частота выявления DCE и DTI были сопоставимы. Тем не менее, 5 случаев, которые показали повышение в DCE и были подтверждены патологии, как рак, не были включены в DTI анализа из-за технических проблем в жирных молочных желез, в первую очередь, связанных с неоднородности поля и недостаточной подавления жира, в результате искажений и артефактов.

На рисунках 15, 16 и 17 показаны типичные параметрические карты двух основных параметров диффузии λ 1 и λ 1 - λ 3, которые используются для обнаружения рака молочной злокачественных новообразований. Этот показатель показывает, в дополнение к Т2 взвешенных изображениях, результаты анализа DCE, используя цветную метод 3TP. Как пояснили в введении, наличие злокачественных клеток в протоках или дольках и их окружения препятствовать распространению в внеклеточное значительного сокращения тон коэффициентов диффузии. Кроме того, из-за анизотропии протоков структур исчезает, как раковые клетки распространяются во всех направлениях в хаотично, не отличной направлении. FA не является адекватным параметром для диагностики рака молочной железы, так как нормализация этого параметра среднего коэффициента диффузии приводит к высоким значениям ТВС в раковых аналогичных тем, которые в нормальной ткани 19. Тем не менее, максимальная анизотропии действительно обеспечивает средство для обнаружения рака (На рисунках 15-17). Тем не менее, из-за соединительной фиброзной ткани находится недалеко от изотропных и демонстрируют низкие значения максимальной анизотропии, этот параметр менее конкретно, чем коэффициент диффузии λ 1 и действует как вторичный параметр λ 1.

На рисунке 17 также демонстрирует способность DTI характеризовать отклик на неоадъювантной химиотерапии. В этом примере, пациент полностью ответили на лечение (4 цикла объявлениеriamycin + Cycloxane - с последующим 4 циклов таксола). В самом деле, ответ на терапию вызвало значительное увеличение коэффициентов диффузии до значений, характерных для нормальной ткани молочной железы, что предполагает наличие репаративной соединительной ткани, которая заменила раковые клетки. Аналогичные результаты были получены в 4 других пациентов, которые ответили на терапию.

Рисунок 13
Рисунок 13: Выход из параметрических DTI карт центральной долькой молочной железы в 63 лет здоровый доброволец накладывается по методу Т2 изображении того же среза реж.. - Направление карта с красным, указывая слева направо, зеленым цветом, указывая спереди назад и зеленым цветом, указывая головы до ног направлениях. Следует отметить, что векторы обозначены белым цветом линий. Все коэффициенты диффузии и максимальный индекс анизотропии в единицах 1 x10 -3 мм 2 / с. FA является блок-меньше. Бар масштаб в вектор карте РефERS в длину 20 мм и панели масштабирования в Т2 изображении относится к длине 20 мм для всех остальных изображений.

Рисунок 14
Рисунок 14: Выход из параметрических DTI карт центральной долькой молочной железы в 40 лет добровольцем кормящей накладывается по методу Т2 изображении того же среза реж.. - Направление карта с красным, указывая слева направо, зеленым цветом, указывая спереди назад и зеленым цветом, указывая головы до ног направлениях. Все коэффициенты диффузии и максимальный индекс анизотропии в единицах 1 x10 -3 мм 2 / с. FA является блок-меньше. Обратите внимание, в направлении карте и векторной карты, что большинство пикселей выровнены по отношению к соску. Также обратите внимание на более низкие коэффициенты диффузии по отношению к значениям в рисунках 7 и 10 здоровых добровольцев. Бар шкалы в векторной карте относится к длине 20 мм ибар шкала в изображении T2 относится к длине 20 мм во всех остальных изображений.

Рисунок 15
Рисунок 15:. Параметрические карты λ 1 и λ 1 - λ 3 в 38 лет у пациента с несколькими координационного инвазивной протоковой карциномы В 1-й сырья МТП параметры представлены с порогом 1,7 х 10 -3 мм 2 / сек для λ 1 и 0,6 мм 2 / сек для λ 13 (все значения выше порогов окрашены в фиолетовый). Во 2-й сырья, значения выше порога не окрашиваются и показать основную T2 взвешенное изображение. Эта цифра включает также в ст колонке 1 на левом Т2 взвешенное изображение и параметрического карте DCE, полученного методом 3TP, в этот же самый кусочек, как DTI параметрических карт. Бар шкала в изображении T2 относится к длине 20 мм яп все изображения. Следует отметить, что в плоскости разрешением пространственное изображений DCE примерно в два раза выше, чем у DTI, тем не менее, существует высокая визуальное сравнение в расположении и размерах в 3TP и λ 1 параметрических отображений.

Рисунок 16
Рисунок 16: Параметрический карты λ 1 и λ 13 в 60 лет у пациента с низкосортных DCIS цифра также включает в го столбца 1 на левом Т2 взвешенное изображение и DCE параметрического карте, полученный. Метод 3TP, того же среза, как Министерство торговли и промышленности параметрических карт. Бар шкала в изображении T2 относится к длине 20 мм во всех изображениях. Обратите внимание на способность DTI для обнаружения рака в очень жирной груди.

Рисунок 17
Рисунок 17: Параметрический карты λ 1 и λ 1 - λ 3 в 39 лет у пациента с инвазивной очаговая рак до и после неоадъювантной химиотерапии пациент был отсканирован дважды, один раз до начала терапии и после до операции, после 4 циклов Adryamicin +. Cycloxan и 4 циклов таксола. Обратите внимание на увеличение λ 1 и в λ 13 в раковых регионов, которые ответили на лечение. 1-й сырье Полученные изображения до начала терапии и 2-й сырье показывает изображения примерно в той же области, что и в 1-м ряду, полученные до операции. Перед регионы Лечение рака выставлены λ 1 и λ 13 значения ниже их порога, и после лечения эти два параметра увеличивается до значений, превышающих их порога. Эта цифра включает также в ст колонке 1 на левой Т2 взвешенных изображениях; в столбце 2-й Муltiple изображения проекционно-MIP, полученные путем вычитания предварительно контрастные изображения с должности контрастных изображений 2 мин; в колонке 3-м DCE параметрические карты, полученный по способу 3TP. Бар шкала в изображении T2 относится к длине 20 мм во всех изображений

Discussion

Эта работа демонстрирует способность DTI, отсканированные с 3 T с высоким пространственным разрешением (~ 8 мм 3) для измерения в естественных условиях в воде тензора диффузии параметров во всей fibroglandular ткани в обеих молочных железах. Ансамбль алгоритмов и программного обеспечения, разработанного в ходе данного исследования позволило анализа больших DTI наборов данных и одновременно просматривать диффузии параметрических карт различных коэффициентов диффузии, λ 1, λ 2, λ 3, АЦП и анизотропии индексы λ 13, и FA всех срезах молочной железы. Эта работа также подчеркивает потенциал различных коэффициентов диффузии и показателей анизотропии для обнаружения и диагностики рака молочной железы. Результаты показали, что премьер-коэффициент диффузии, λ 1, является основным параметром для определения рака молочной железы, с существенным способности различать злокачественные от нормальной ткани молочной железы. Вторичный незавивмятина параметр, с высокой чувствительностью, но более низкой специфичностью, чем λ 1, максимальный индекс анизотропии, который действует, чтобы подтвердить обнаружения посредством простого коэффициента диффузии.

Результаты также продемонстрировали способность МРТ для измерения в естественных условиях направленного диффузии воды и количественно анизотропии диффузии во всем протоков / железистой системы в обеих грудях. Для того чтобы обеспечить равномерную точность профиля анизотропной измерений 30 диффузии направлениях градиента были применены. Выбор высокой эхо-времени 120 мс, и оптимизации пространственного разрешения показали ограничение диффузии воды в каналах. Средний размер нормальных каналов, как сообщалось, 90 мкм, с ~ 70% в диапазоне 40-100 мкм 36. В соответствии с уравнением Эйнштейна означает смещение свободного диффузии воды, х = (6DT) 1/2, где D является свободным коэффициент диффузии воды и т диффузиюВремя. В нашем эксперименте х примерно 25 мкм и, следовательно, только часть молекул воды протоков ограничены молочных протоков стенок, что приводит к относительно низким значениям ФА в груди (верхние значения ~ 0,3) по сравнению со значениями, найденными в мозговой белого вещества (≥0.5). В Sir Эстли Купер изучает 25 было установлено, что ткани молочной железы человека состоит из отдельных долек, каждая из которых состоит из протоков дерева. Предварительные ультразвуковые исследования кормящей грудью 37 были попытки, а также определение сечения протоков структур с использованием измерений 38 формы второго порядка. Тем не менее, ни один метод визуализации не удалось до сих пор выявления целые протоков системы в обеих грудях в естественных условиях. Алгоритм получения всей системы 3D протоков дерева от МТП результатов находится в стадии разработки, но векторными картами явно демонстрируют потенциал раскрыть подробную и весьма разнообразный анатомию молочных деревьев. Недавно яnitial попытка полного 3D слежения груди на основе наших DTI наборов данных было сообщено 39.

В ходе этой работы технические ограничения были замечены из-за неэффективного подавления жира и РПИ искажений. Жир подавление было достигнуто за счет последовательности насыщения жира (FAT-сб), который был, как правило, эффективны в плотной груди. Тем не менее, в жирных молочных желез спектральной селекции Ослабленная Инверсия Восстановления (Spair), который является более эффективным и менее чувствительны к неоднородности B1, был применен. Протоколы диффузии на основе EPI были дополнительные ограничения, связанные с градиент индуцированных вихревых токов, B 0 неоднородности поля и восприимчивости различия 40,41. Эти ограничения были сведены к минимуму с помощью итеративного автоматическую и ручную прокладок на воде и жира сигналов и выбора возможное расстояние нижнюю эхо. Кроме того, обработка коррекции после геометрических искажений был иногда применяется, как описано в протоколе. Общий, В случае плотной груди с сильным сигналом воды можно было преодолеть технические ограничения; Однако, 5 случаев в этом исследовании с высокой жирных молочных желез не может быть проанализирована в результате указанных выше ограничений.

Таким образом, протокол и обработки изображений инструменты для груди тензора диффузии МРТ были разработаны. Это полностью безопасно, быстро, и неинвазивный методология точно анализирует архитектуру груди и может способствовать выявлению рака молочной железы в клинике. Простой коэффициент диффузии, λ 1, а максимальный показатель анизотропии, λ 13, были найдены в качестве двух независимых диффузионных параметров для обнаружения рака. Клинические исследования больных раком молочной железы, показали, что эффективность регистрации с этими двумя параметрами сопоставим с DCE MRI. Таким образом, появляются этого метода из базового понимания архитектуры молочной железы и развития рака и его зависимость по выявлениюисчисляемая значительные изменения, а также его бытия безопасный и быстрый способ сделать это ценный инструмент для исследования различных аспектов развития, связанных с протоковой пролиферации, так и для тестирования ее клинических проявлений для скрининга рака молочной железы в крупных проспективных исследованиях.

Disclosures

Авторы не имеют ничего раскрывать.

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