Kvantitativ Magnetic Resonance Imaging of Skeletal Muscle Disease

Medicine

Your institution must subscribe to JoVE's Medicine section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Nevromuskulære sykdommer ofte viser en timelig varierende, romlig heterogen, og mangesidig patologi. Målet med denne protokollen er å karakterisere denne patologi ved hjelp av ikke-invasive Magnetic Resonance Imaging metoder.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Damon, B. M., Li, K., Dortch, R. D., Welch, E. B., Park, J. H., Buck, A. K., Towse, T. F., Does, M. D., Gochberg, D. F., Bryant, N. D. Quantitative Magnetic Resonance Imaging of Skeletal Muscle Disease. J. Vis. Exp. (118), e52352, doi:10.3791/52352 (2016).

Please note that all translations are automatically generated.

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

Abstract

Introduction

Kvantitativ magnetic resonance imaging (qMRI) beskriver utvikling og bruk av MR for å kvantifisere fysiske, kjemiske og / eller biologiske egenskaper levende systemer. QMRI krever at man adoptere en biofysisk modell for systemet, som består av vevet av interesse, og et MRI-pulssekvens. Den pulssekvens er utformet for å sensitiv bildenes signalintensiteter for parameteren av interesse i modellen. MR signal egenskaper (signal omfang, frekvens og / eller fase) blir målt og analysert i henhold til modellen. Målet er å produsere en objektiv, kvantitativt estimat av fysisk eller biologisk parameter å ha kontinuerlig fordelt, fysiske måleenheter. Ofte ligningene som beskriver systemet blir analysert og montert på en bildeelement-for-bildeelement basis, som produserer et bilde som har pikselverdier direkte reflekterer verdiene for den variable. Et slikt bilde er referert til som en parametrisk kart.

En vanlig bruk av qMRI er development og anvendelse av biomarkører. Biomarkører kan brukes til å undersøke en sykdom mekanisme, etablere en diagnose, bestemme en prognose, og / eller bedømme en terapeutisk respons. De kan være i form av konsentrasjonene eller aktiviteter fra endogene eller eksogene molekyler, en histologisk prøve, en fysisk størrelse, eller en intern image. Noen generelle kravene i biomarkører er at de objektivt måle en kontinuerlig fordelt variabel ved hjelp av fysiske måleenheter; har et klart, godt forstått forhold til patologi av interesse; er følsomme for forbedring og forverring av klinisk tilstand; og kan måles med passende nøyaktighet og presisjon. Non-invasiv eller minimalt invasive biomarkører er spesielt ønskelig, da de fremmer pasientkomfort og minimal forstyrre patologi av interesse.

Et mål for utvikling av bildebaserte biomarkører for muskelsykdommer er å reflektere muskel sykdom på måter som er complementary til, mer spesifikk enn, mer romlig selektiv enn, og / eller mindre inngrep enn eksisterende tilnærminger. En spesiell fordel qMRI i denne forbindelse er at den har potensial til å integrere flere typer informasjon, og dermed potensielt karakterisere mange aspekter av sykdomsprosessen. Denne evnen er meget viktig i muskelsykdommer, som ofte oppviser en romlig variabel, kompleks patologi som inkluderer inflammasjon, nekrose og / eller atrofi med fetterstatning, fibrose, forstyrrelser i myofilament gitteret ( "Z-disk streaming"), og membranskade . En annen fordel med qMRI metoder er at kvalitative eller semi-kvantitative beskrivelser av kontrastbasert MR-bilder gjenspeiler ikke bare patologi, men også forskjeller i bildeinnhentingsparametre, maskinvare, og menneskelig persepsjon. Et eksempel på dette siste spørsmålet ble demonstrert ved al. Wokke et, som viste at halv kvantitative vurderinger av fettinfiltrasjon er svært variabel og ofte feil, whøne sammenlignet med kvantitative fett / vann MRI (FWMRI) 1.

Protokollen er beskrevet her inkluderer pulssekvenser for å måle lengde (T 1) og tverrgående (T 2) avslapping tidskonstanter, kvantitativ magnetisering transfer (qMT) parametre, vann Diffusjonskoeffisientene bruker diffusjon tensor MR (DT-MRI), og muskelstruktur hjelp strukturelle bilder og FWMRI. T 1 blir målt ved å bruke en inversjon utvinning sekvens, karakterisert ved at netto magnetisering vektoren blir invertert, og dens størrelse blir samplet som systemet går tilbake til likevekt. T 2 måles ved gjentatt refokusering transversale magnetisering ved hjelp av et tog av refokuserende pulser, slik som Carr-Purcell-Meiboom Gill (CPMG) -metoden, og de resulterende prøvetaking spin-ekko. T 1 og T 2 data kan analyseres ved hjelp av ikke-lineære kurvetilpasning metoder som enten anta en rekke exponential komponentene a priori (vanligvis mellom en og tre) eller ved anvendelse av en lineær invers metode som passer til de observerte data til summen av et stort antall av råtnende eksponenter, noe som resulterer i et spektrum av signalamplituder. Denne tilnærmingen krever en ikke-negativ minst square (NNLS) løsning 3, og inkluderer vanligvis ekstra regularisering for å produsere stabile resultater. T 1 og T 2 målinger har vært mye brukt til å studere muskelsykdommer og skader 4-9. T 1-verdier er vanligvis redusert i fett infiltrert regioner i muskel og forhøyet i betente områder 4-6; T 2 verdier er forhøyet i både fett infiltrert og betente områder 10.

QMT-MRI karakteriserer de frie vann- og solid som makromolekylære proton bassenger i vev ved å beregne forholdet mellom macromolecular til gratis vann protoner (utvalgsstørrelsen forhold, PSR); egenverdi slappe avasjon priser av disse bassengene; og satsene for utveksling mellom dem. Vanlige qMT tilnærminger inkluderer pulset metning 11 og selektive inversjon utvinning 12,13 metoder. Protokollen under beskriver bruk av den pulsede metning tilnærming, som utnytter den brede linjebredde av de makromolekylære proton signalet, i forhold til den smale linjebredden av vannprotonsignalet. Ved metning av makromolekylære signal ved resonansfrekvenser er tilstrekkelig forskjellig fra vannet signal, blir det vann-signalet redusert som et resultat av magnetiseringen overføring mellom den faste og den frie vannproton bassenger. Dataene blir analysert ved hjelp av en kvantitativ biophysical modell. QMT har blitt utviklet og anvendt i sunne muskler 14,15, og en fersk abstrakt dukket beskrive gjennomføringen i muskelsykdom 16. QMT har blitt brukt til å studere små dyremodeller av muskelbetennelse, karakterisert ved at det har vist seg at betennelse senker PSR 17. Ettersom MTreflekterer både makromolekylære og vanninnhold, kan MT data også reflektere fibrose 18,19.

DT-MRI brukes til å kvantifisere den anisotrope diffusjon virkemåten av vannmolekyler i vev med bestilt, langstrakte celler. I DT-MRI, vann diffusjon målt i seks eller flere forskjellige retninger; Disse signalene blir så montert på en tensor modell 20. Den diffusjon tensor, D, diagonaliseres å få tre egenverdier (som er de tre viktigste diffusivities) og tre egenvektorer (som angir retninger som tilsvarer de tre Diffusjonskoeffisientene). Disse og andre kvantitative indekser avledet fra D gi informasjon om vev struktur og retning på et mikroskopisk nivå. Den diffusjonsegenskaper muskel, spesielt den tredje eigenverdi av D og graden av diffusjon anisotropi, reflektere muskelbetennelse 17 og muskelskader på grunn av eksperimentell skade 21, belastningsskader 22, og sykdom 23,24. Andre mulige påvirkninger på diffusjon egenskapene til muskel omfatter endringer i celle diameter 25 og membran permeabilitet endringer.

Til slutt, muskelatrofi, uten eller uten makroskopisk fettinfiltrasjon, er en patologisk del av mange muskelsykdommer. Muskelatrofi kan evalueres ved å bruke strukturelle bilder for å måle muskeltverrsnittsarealet eller volumet og FW-MRI for å vurdere fettinfiltrasjon. Fettinfiltrasjon kan kvalitativt rives i T 1 - og T 2-vektet bilde 26, men fett og vann signaler måles best ved å danne bilder som utnytter de forskjellige resonansfrekvenser av fett og vann protoner 27-29. Kvantitative fett / vann avbildningsmetoder har blitt brukt i muskelsykdommer som for eksempel muskeldystrofi 1,30,31, og kan forutsi tap av førlighet hos disse pasientene 31.

32. Protokollen inkluderer standardpulssekvenser samt radiofrekvens (RF) og magnetiske felt gradient gjenstander spesielt programmert på våre systemer. Forfatterne forutse at protokollen er også anvendelig på andre nevromuskulære lidelser som kjennetegnes av muskel atrofi, inflammasjon og fettinfiltrasjon (for eksempel muskeldystrofier).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

MERK: Leseren blir minnet om at all forskning som omfatter mennesker må godkjennes av den lokale Institutional Review Board (IRB) for bruk av bilder av mennesker i Research. Forskningsdeltakere skal informeres om hensikten, prosedyrer, risiko og fordeler ved den foreslåtte forskning; tilgjengeligheten av alternative behandlinger eller prosedyrer; tilgjengeligheten av godtgjørelse; og deres rettigheter til privatliv og til å trekke tilbake sitt samtykke og avvikle sin deltakelse. Før MR testøkt, en etterforsker, må vise en potensiell forskningsdeltaker med en IRB-godkjent informert samtykke dokumentet (ICD), forklare innholdet, og be potensielle forskningsdeltakeren hvis han / hun ønsker å delta i studien. I så fall vil deltakeren måtte signere og datere ICD før fullføre noen av trinnene i protokollen her.

1. Handlinger Før testdagen

  1. Begrense livsstilsvaner som kan forvirre Data
    1. Be deltakeren ikke å utføre moderat eller tung trening i løpet av 48 timer før testing. Be deltakeren til å avstå fra over-the-counter medisiner og alkohol inntak i løpet av de 24 timer før testing. Be deltakeren til å avstå fra bruk av tobakk eller koffein forbruk i løpet av 6 timer før testing.
    2. Før testing, bekrefte at deltakeren har vært i samsvar med disse instruksjonene.
  2. Klargjør MRI System
    1. Sikre tilgjengeligheten av alt nødvendig utstyr, som er oppført i tabellen av materialer og utstyr.
    2. Definer en MR-protokollen; foreslåtte parametre finnes i tabellene 1 - 5.

2. dag Testing: Forbered deg på MR Data Acquisition

  1. Conduct Safety Screening
    1. Screen for potensielle farer i MR-miljøet ved å ha en MR sikkerhet-tregnet helsearbeider presentere forskningsdeltakeren med en passende MR sikkerhetsskjema, slik som finnes på www.mrisafety.com.
    2. Hvis det noen implanterte magnetiske eller magnetisk følsomme gjenstander, sørge for at de er trygge for MR-røntgen.
  2. Klargjør MRI System
    1. Sørg for at alt personell har fjernet alle magnetiske og magnetisk følsomt gjenstander før du går inn i rommet som huser MR-systemet. Gjennomføre denne kontrollen hver gang noen kommer inn i MR rommet.
    2. Klargjør MRI-systemet ved å plassere motta polen på pasienten sengen av MR-systemet. Også plassere en madrass med ark og pute med putevar på sengen. Har stropper tilgjengelig til å plassere rundt lårene og supplerer eller puter for å plassere under knærne.
    3. Start programvaregrensesnitt, skriv pasientdata, og åpne bildeprotokollen.
  3. Plasser Forskning Deltaker på MR Scanner Table <ol>
  4. Observer forskningsdeltakeren som han / hun sjekker hans / hennes person og klær for magnetisk følsomme stedene. Sikre disse objekter utenfor MRI-rommet i en låsbar beholder. Skriv inn MRI rom med forskningsdeltakeren umiddelbart etter å ha fullført dette trinnet.
  5. Plasser deltaker på pasienten seng i en liggende, føttene først stilling. Plasser den kroppsdel ​​som skal avbildes så nær midtlinjen av bordet som praktisk mulig. Plasser supplerer eller puter under knærne for å gi avlastning for korsryggen og legg en pute under hodet. For å begrense bevegelse, forsiktig, men effektivt sikre lår, ben og føtter og sikre at deltakeren er behagelig.
  6. Plasser RF-mottakeren polen rundt deltakernes lår og koble den til MR-systemet.
  • Instruere Deltaker og fullføre siste Pre-testing Steps
    1. Gi instruksjoner om hvordan du kan kommunisere med etterforskerne. Gi participant med hørselvern og en signalenhet som kan brukes til å ringe etter hjelp hvis det trengs. Instruere deltaker av behovet for å holde fremdeles under og mellom alle bildesekvenser.
    2. Advance pasientleiet inn i MRI-skanner slik at den kroppsdelen som skal avbildes er innrettet til midten av MRI-skanner.
    3. Etter spennende MRI rom, bekrefter at pasienten kommunikasjonssystem som fungerer og ser at deltakeren er behagelig. Gjennom protokollen, kommunisere regelmessig med deltakeren å sikre hans / hennes komfort og overholdelse av instruksjoner.
  • 3. dag Testing: Innhent MRI data

    1. forberedende trinn
      1. Som MR-systemet bestemmer instrumentale innstillinger og kalibreringer før hver bildesekvens (senterfrekvensen, mottaker gain kalibrering, etc.), overvåke disse prosessene og sikrer at hvert trinn blir utført correctly.
      2. Ved hjelp av en egnet programvare grensesnitt, erverve et sett av kurs- bilder (også kjent som pilot eller speider bilder); hjelp foreslåtte parametere som er presentert i tabell 2.
      3. Bestem hvor du vil plassere senter skive for qMRI data oppkjøp, ved å identifisere områder med skader og / eller ved å referere stykket posisjon i forhold til reproduserbare anatomiske landemerker.
    2. Sende og motta Coil Kalibrerings Steps
      1. For disse trinnene, samt alle de påfølgende bilde trinnene, definere regionen anatomi i å optimalisere homogenitet av statiske magnetfelt (B 0), en prosess som kalles "mellomlegg". Se Figur 1A for den typiske plassering av mellomlegg volum av interesse (VOI) som anvendes i de foreliggende studier.
      2. Dersom MR skanneren har en multi-element overføring spiral, erverve en RF kalibreringsdatasettet.
      3. Dersom MR skanneren har en multi-element mottar spiral, erverveen romlig følsomhet kart over spolene.
    3. Acquire Strukturell MR data
      1. Skaffe høy oppløsning, multi-slice, T en vektet bilder med en rask spinn-ekko (FSE) sekvens; imaging parametrene som brukes i de foreliggende studier er vist i tabell 1.
      2. Skaffe høy oppløsning, multi-slice, T 2 vektet bilder ved hjelp av en FSE sekvens; imaging parametrene som brukes i de foreliggende studier er vist i tabell 2.
    4. Innhenting av data for Sanntids Kvalitetskontroll og Making Post-prosessering Korreksjoner
      1. Acquire tredimensjonale (3D) flere gradient-ekko data for beregning av B 0 feltkart. Imaging parametrene som brukes i de foreliggende undersøkelser er gitt i tabell 3.
      2. Undersøke felt kartene for å sikre at det ikke er noen avvik på større enn ± 60 Hz (ca 0,5deler per million på 3 Tesla) over bildet. Hvis det er, vedta en alternativ tilnærming til mellomlegg (annen metode, forskjellig plassering av VOI, osv.).
      3. Anskaffe 3D-data for beregning av nutation vinkel kart. Imaging parametrene som brukes i de foreliggende studier er vist i tabell 2.
      4. Undersøke felt kartene for å sikre at det ikke finnes noen områder som avviker for mye fra den nominelle nutasjon vinkel. For RF-pulsene som er brukt i denne protokollen, blir avvik større enn ± 30% av den nominelle nutasjon vinkelen betraktes som overdreven.
    5. Skaff qMRI data
      1. Erverve 3D-bilder for beregning av T-en, ved hjelp av en inversjon utvinning sekvens. Imaging parametrene som brukes i de foreliggende undersøkelser er presentert i tabell 3.
      2. Gjenta T en måling i nærvær av fett signal undertrykkelse (FS, denne parameteren er abbreviated T 1, FS).
      3. Erverve enkelt-snittbilder for beregning av T 2, ved hjelp av en fler spinn-ekko-sekvens. Bruk bildeparametere som er presentert i tabell 3.
      4. Gjenta T 2 målingen i nærvær av FS (T 2, FS).
      5. Anskaffe 3D-bilder for beregning av qMT parametere, med en pulserende metning sekvens med FS og bildeparametere er gitt i tabell 4.
      6. Erverve flerskivedata for beregning av diffusjon-tensor parametere, ved hjelp av en serie av diffusjon vektet bilder. Imaging parametrene som brukes i disse studier er angitt i tabell 4.
      7. Erverve 3D-data for beregning av fett / vann-bilder, ved hjelp av en serie på seks gradient-ekkobilder. Imaging parametrene som brukes i disse studiene er vist i tabell 5.
    6. Etter endt qMRI Protocol
      1. Sørge for atAlle bilder er av egnet kvalitet ved å undersøke dem for potensielt korrigerbar gjenstander og ved å måle tilstrekkelig signal-til-støy-forhold.
      2. For hver qMRI datasett, definere flere regioner av interesse (ROIs) i bildeserien og undersøke signalet som en funksjon av den aktuelle parameter (for eksempel, for T 1 -avhengige data ervervet i trinn 3.5.1 og 3.5.2, plotte signalet som en funksjon av TI og sikre at dataene følger inversjon-gjenopprettingsfunksjon oppført nedenfor i trinn 4.1.2).
      3. Etter å ha fullført en personlig screening for magnetisk følsomme gjenstander, gå inn i MR rommet. Fjern deltaker fra magneten, fjerne alle stropper og polstring, og bidra til at deltakeren avslutter MR skanner og MR rommet.
      4. Overføre data ved hjelp av metoder som er kompatible med lokale helsepersonvernlovgivning, til en lokal arbeidsstasjon for behandlingen; data kan eksporteres som Digital Imaging kommunikasjon i medisin (DICOM-filer) eller i leverandørensProprietære format (metoden som brukes i denne protokollen).

    4. Analyser qMRI data

    1. Beregn Para Maps
      1. Bruk et dataprogram utviklet for vitenskapelig databehandling og bildeanalyse. Ved å undersøke et histogram av signalintensitetene i bildet, danner et signal terskel basert bildemaske som markerer områder av signal fra områder av støy. Fullfør trinnene nedenfor for hver piksel i signal deler av bildene.
      2. Analyser T 1-data ved å måle signalintensitet S for hver inversjon tid (TI). Deretter passer verdiene for S til en inversjon-utvinning med redusert pre-forsinkelse modell:

        Equation1

        hvor M 0 er en signalintensitet som representerer magnetisering ved likevektstilstand, er S f inversjonen forholdet,og TD er den pre-forsinkelsestiden. Deretter passe dataene med FS til den samme modell, slik at bestemmelsen av den langsgående relaksasjonstid konstant med FS, T 1, FS.
      3. Analyser T 2 data ved å måle S ved hver TE. Deretter passe dataene til en mono-eksponentiell modell:

        Equation2

        hvor N er offset i utgangspunktet. Leseren kan også bestemme seg for å tilpasse dataene til en multi-eksponentiell modell, for eksempel som følger:

        Equation3

        hvor J er antallet eksponentialuttrykk komponenter og f og T 2, j er signalet fraksjonen og T-2 verdier forbundet med den j th komponenten. Eller, kan leseren bruke en ikke-negative minste kvadraters (NNLS) metode 3. I lAtter tilfelle, Multi-eksponentiell Avslapping Analysis (MERA) verktøykasse 33 er fritt tilgjengelig; andre programmer er tilgjengelig også. Gjenta disse analysene for data med og uten FS.
      4. For å analysere qMT data, måle S for hver bestråling strøm og frekvens offset. Korriger nominelle bestråling krefter (representert ved ω 1 i ligningen nedenfor) bruker nutation vinkel kart. Korriger frekvens forskyvninger (Δ f i ligningen nedenfor) ved hjelp av B 0 kart å justere de anvendte offset frekvensene. Deretter passe dataene til følgende modell 34,35

        Equation4

        hvor ligger valutakursen fra macromolecular bassenget til gratis vann basseng, er det langsgående avslapping rate av fritt vann basseng, er det langsgående avslapping rate av macromolecular bassenget (antatt å være 1 s -1), er PSR, er T 1CWPE er den gjennomsnittlige kraften i metning puls. Den metningsgraden av den langsgående magnetiseringen av den makromolekylære bassenget, er beskrevet av en super-Lorentzian modell, som beskrevet i arbeid ved Henkelman og kolleger 34,35.
      5. For å analysere DTI data, først bruke en affin transformasjon algoritme 36 for å registrere hvert diffusjon vektet bilde til tilsvarende ikke-spredning vektet bilde. Deretter, for hver piksel, måle verdiene for S i den ikke-diffusjon vektede bilde, og i hver diffusjon vektet retning. Danner en matrise bestående av diffusjon koding retninger. Ved hjelp av multivariate, vektet minste kvadraters regresjon, regress signal data på diffusjon koding matrise og skjema D. Diagonalize D og utføre en magnitude-sortering av egenverdiene og deres egenvektorer. Deretter beregne gjennomsnittet diffusivitet (MD) som:

        "Equation5"
        hvor λ 1, λ 2, og λ 3 er egenverdiene til diffusjon tensor. Også regne brøk anisotropi (FA) som:

        Equation6
      6. Analysere FWMRI data ved hjelp av en kvantitativ tilnærming som skiller vann og fett signaler basert på kjemisk skift (for eksempel FattyRiot algoritme, som er tilgjengelig for gratis nedlasting fra https://github.com/welcheb/FattyRiot).
    2. Definer regioner av interesse for analyse
      1. Angi ROIs på de anatomiske bilder (ved å definere grensene for hver muskel av interesse). Et eksempel er vist i figur 1.
      2. Endre størrelsen på Rois å matche matrisen størrelsen på qMRI bildene. Juster innstillingene for justeringen av Rois å matche kartet qMRI (for eksempel hvis deltakeren flyttetmellom oppkjøp, kan en oversettelse av ROI posisjon være nødvendig for å unngå overlapping muskel grenser).
      3. Undersøk hver ROI. Hvis det er nødvendig, sørge for at ingen piksler inngår som inneholder delvis volum gjenstander, ikke-kontraktile vev, og strømnings gjenstander; se figur 1 for eksempler.
      4. Beregn gjennomsnitt og standardavvik for de qMRI verdier i alle piksler innenfor de valgte Rois.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Representative Results

    Figur 1 viser representative aksiale anatomiske bilder ervervet på midten av låret av en pasient med polymyositt. Også vist er plasseringen av i-planet projeksjon til avstandsstykket volum. Representative parameter kart for hver qMRI metode, alle hentet fra denne samme pasient, er gitt av figurene 2 - 7.

    Figurene 2A og 2B viser Δ B 0 og nutasjon vinkel feltkart, respektivt. B-0-feltet kart viser en sterk romlig sammentreff mellom det område av høyeste felt homogenitet og plassering av VOI for mellomlegg, som vist i figur 1A. I musklene, er Δ B 0-verdiene i området -40 til 52 Hz, med et gjennomsnitt på 9,3 kHz og et standardavvik på 11,2 Hz. I kartet nutation vinkel, verdiene varierte from 84,7 til 122,3% av den nominelle nutasjon vinkel. Ved å sammenligne vinkelen kartet nutasjon med de strukturelle bildene i figur 1, kan det sees at avvik fra ideell nutasjon vinkel er mer alvorlig i de bakre muskler og er ikke åpenbart korrelert med tilstedeværelse av fett i et volumelement.

    Eksempel på T 1 relaxometry data er vist i figur 3. Bildene har blitt maskert å ekskludere underhudsfett og støy områder i bildet. Figur 3A viser eksempel T 1 data og Figur 3B viser sample T 1, FS-data. Det er tydelig i figur 3A at T 1 av fett er vesentlig lavere enn den for muskel; derfor T 1 verdier for muskel målt uten bruk av FS er lavere enn T 1, FS verdier. Også anvendelsen av FS resultater ibetydelig tap av signal fra regioner i fett erstatning eller underhudsfett. Følgelig er det piksler i disse bilde regionene som enten er blottet for montert parametre, som representerer restvann signaler følgende FS, eller parametere som er dårlig estimeres.

    Figur 4A viser en maskert parametrisk kart av T 2, FS-verdier og 4B viser T 2 verdier. Figur 4C viser et eksempel på T 2 -avhengig signal forfall fra en enkelt piksel, og passer best til dataene til en monoeksponensiell modell. Et avvik fra monoeksponensiell avslapning oppførsel er notert. Figur 4D viser resultatene av NNLS analyse av de samme datasignaler, med en enkelt bred topp som sannsynligvis inneholder både fett og vannkomponenter.

    Figurene 5, 6, 7 presentere eksempler på qMT, DTI og FWMRI data, henholdsvis. For qMT data, blir bare PSR vist. Anvendelsen av et signal terskel til disse FS-data begrenser kurvetilpasning til disse vokslene som inneholder hovedsakelig muskel, noe som resulterer i frafall fra kart parameteren. Heterogenitet i muskel verdiene for PSR skal også bemerkes. Selv om metoden anslår også vannet T 2 og valutakursen mellom makromolekylære og gratis vann proton bassenger, disse er ikke presentert fordi T 2 er bedre estimert ved hjelp av dedikerte bildesekvenser og fordi valutakursen er både unreliably estimert og ufølsom for patologi .

    Figur 6A presenterer en parametrisk kart over MD, og figur 6B viser et kart over FA-verdier. MD-verdier er forhøyet i blodkar. Dessuten er FA-verdier redusert i de områder som svarer til reduced PSR. Som med andre mengder, er både MD og FA feilaktig estimert i fett erstattet deler av muskelen, hvor FS fører signal nedfall. Dessuten er FA forhøyet utsiden av avstandsstykket volum. Til slutt, en fettfraksjon kart, beregnet ut fra FWMRI data, er vist i figur 7. Disse data kvantifisere kvalitativt observerte fete infiltrasjonsmønster som angis i figur 1. Den tilsvarende vannfraksjonen kart er ganske enkelt lik (1 - Fat) og er ikke vist.

    Figur 1
    Figur 1: Eksempel Anatomical Images fra en pasient med polymyositt. Alle data som er vist i figur 2-7 ble kjøpt til dette stykke posisjon fra denne deltakeren. A. T en vektet bilde, med in-plane projeksjonen av mellomlegg volum kledde som cyan-farget, semi-transparent rektangel. T 2 vektet bilde. Kledde på bildet i grønt er et eksempel ROI for vastus medialis muskel. Gjennom den semi-transparent ROI, høysignalområder, tilsvarende fetterstatning, er notert. Den gule pilen indikerer en intramuskulær sene, og magenta pilen indikerer regionen av neurovascular bunt av låret. Bildene skal inspiseres for strømnings gjenstander som kan oppstå langs fase-koding dimensjon og i tråd med arterien. Bindevev som fett og sener er anbefaling om uttrekk fra ROIs; også, hvis flyt gjenstander eksisterer, de bør utelukkes. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Figur 2
    Figur 2: Δ B 0og nutasjon Angle Maps, fra samme pasient avbildet i figur 1. A. Δ B 0 kart, med fargeskalaen som angir avviket av B-0-feltet fra senterfrekvensen i Hz. B. nutasjon vinkel kart, med fargeskalaen som angir hvor mange prosent av den nominelle nutasjon vinkel. Bilder har blitt maskert å ekskludere verdiene fra støy områder i bildet. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Figur 3
    Figur 3: Eksempel på T 1 Data fra samme pasient avbildet i figur 1. A. Kart over de T 1 verdier, beregnet ved å tilpasse data til inversjon utvinning med redusert pre-forsinkelse modell. Fargeskalaenindikerer T en verdi på s. B. Kart over T 1, FS verdier, beregnet ved å montere FS data til samme modell. Fargeskalaen indikerer T en verdi på s. Bildene har blitt maskert å ekskludere verdier fra underhudsfett, kontralaterale beinet, og støy områder i bildet. Legg merke til at T 1 verdiene øker når fett signal undertrykkelse brukes. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Figur 4
    Figur 4: Eksempel på T 2 Data fra samme pasient avbildet i figur 1. A. Kart over de T 2 verdier, beregnet ved å tilpasse data til monoeksponensiell forfall med støy sikt modell. Fargeskalaenindikerer at T 2 verdien i ms. B. kart av T 2, FS verdier, beregnet ved å tilpasse data til samme modell. I A og B, har bildene blitt maskert å ekskludere verdier fra underhudsfett, kontralaterale beinet, og støy områder i bildet. C. Prøve T 2 signal nedbrytning fra en piksel i panel C og linjen som passer best til den monoeksponensiell modellen (merk men avviket av signalet fra modellen, noe som indikerer en ikke-monoeksponensiell T 2). Forkortelse ikke tidligere nevnt: AU, vilkårlige enheter. D. Ikke-negative minste kvadraters analyse av de samme rå signalsvekkings data avbildet i C. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.


    Figur 5: Eksempel på qMT data, fra samme pasient avbildet i figur 1. Fargeskalaen indikerer PSR, en dimensjonsløs størrelse reflekterer forholdet mellom makromolekylære til frie vannprotoner. Bruken av FS metoder resulterer i betydelig signalutfall fra disse regionene i muskel som har blitt erstattet av fett. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Figur 6
    Figur 6: Eksempel på Diffusion Data fra samme pasient avbildet i figur 1. Panel A viser den midlere diffusivitet, med fargeskalaen som angir diffunderbarheten med enheter av 10 -3 mm 2 / s. Panel B viser brøk anisotropi, hh er en dimensjonsløs størrelse som angir avviket av diffusjon systemet fra rent isotropisk spredning. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Figur 7
    Figur 7: Eksempel på FWMRI data, fra samme pasient avbildet i figur 1. Fargeskalaen indikerer fett fraksjon; vannfraksjonen over den tilsvarende er bare (1 - Fat) og er ikke vist. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

    Parameter Retningsfyr T en vektet T 2 -vektede
    Generell sekvenstype 2D, multi-slice, gradient-ekko 2D, multi-slice, rask spin-ekko 2D, multi-slice, rask spin-ekko
    forberedelse faser Transmitter gevinst, mottaker gain, senterfrekvens, auto-mellomlegg Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg
    motta spiral Cardiac Cardiac Cardiac
    Antall eksitasjoner 1 1 1
    Total scan varighet (min: sek) 01:23 01:40 00:54
    Geometry Anatomisk plan (er) Axial, koronale og sagittal Axial Axial
    Antall skiver / fly 20 11 11
    Skivetykkelse (mm) 10 7 7
    Inter-slice gap (mm) 0 0 0
    Slice oppkjøpet rekkefølge Interleaved Interleaved Interleaved
    ervervet matrise 150 x 150 340 x 335 256 x 256
    rekonstruert matrise 512 x 512 512 x 512 512 x 512
    Synsfelt (mm) 450 x 450 256 x 256 256 x 256
    Rekonstruert voxel størrelse (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
    Kontrast Repetisjon tid (ms) 9 530 3000
    effektiv echo tid (ms) 7 6.2 100
    Ekkoavstand (ms) N / A 6.2 11.8
    Eksitasjon flip vinkel (°) 20 90 90
    Omstilling flip vinkel (°) N / A 110 120
    RF shimsingen statisk adaptive adaptive
    signal oppkjøp Timer typen kartesiske kartesiske kartesiske
    parallell bildebehandling Nei SENSE (g = 1,4) SENSE (g = 2,0)
    Båndbredde / pixel (Hz / pixel) 1237,8 377,1 286,6

    Tabell 1: Parametere brukt for Localizer Imaging og sliter mennctural Imaging. Alle sekvenser bruke kvadratur kroppsspole for overføring av RF-felt. Parametere som TR, TE, ekko mellomrom, og antall ekkoer kan justeres litt etter eksperimentelle behov samtidig opprettholde T 1 - og T 2 - vekting. Forkortelse ikke tidligere nevnt: g, parallelle bilde akselerasjon faktor. Stort synsfelt bildene er anbefalt, som de kan brukes til å lokalisere patologi og identifisere steder for qMRI sekvenser. De sagittal og koronale oppkjøp er spesielt nyttig i denne forbindelse.

    Parameter bildesekvens
    B 0 -Mapping Flip Angle-Mapping
    Generell sekvenstype 3D, multippel RF-ødelagt gradient-tilbakekalt ekko 3D, rask gradient-ekko, dual TR
    forberedelse faser Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg
    motta spiral Quadrature-body Cardiac
    Antall eksitasjoner 1 1
    Total scan varighet (min: sek) 01:26 04:33
    Geometry Anatomisk plan (er) Axial Axial
    Antall skiver 11 55
    Skivetykkelse (mm) 7 7
    Inter-slice gap (mm) 0 0
    ervervet matrise 64 x 64 x 6 64 x 64 x 27
    rekonstruert matrise 128 x 128 x 11 128 x 128 x 55
    Synsfelt (mm) 256 x 256 x 77 256 x 256 x 385
    Rekonstruert voxel størrelse (mm) 2,00 x 2,00 x 7,00 2,00 x 2,00 x 7,00
    Kontrast Repetisjon tid (ms) 150 30,0, 130,0
    Echo tid (ms) {4,6, 6,9} 2.2
    Eksitasjon flip vinkel (°) 25 60
    RF shimsingen adaptive adaptive
    signal oppkjøp Timer typen kartesiske kartesiske
    Båndbredde / pixel (Hz / pixel) 302.5 499,4

    Tabell 2: Parametere used for Δ B 0 og nutation Angle Mapping. Begge sekvenser som bruker kvadratur-legemet spole for overføring av RF-feltet; verken sekvens bruker parallell bildebehandling.

    Parameter bildesekvens
    T 1 -Mapping T 2 -Mapping
    Generell sekvenstype 3D, Inversjon-utvinning med gradient-bortskjemt, ekko avlesning gradient-tilbakekalt 2D, enkelt stykke, flere spin-ekko
    forberedelse faser Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg
    Antall eksitasjoner 1 2 Total scan varighet (min: sek) 01:44 12:04
    Geometry Anatomisk plan (er) Axial Axial
    Antall skiver 11 1
    Skivetykkelse (mm) 7 7
    Inter-slice gap (mm) 0 0
    ervervet matrise 128 x 128 x 6 128 x 128
    rekonstruert matrise 128 x 128 x 11 128 x 128
    Synsfelt (mm) 256 x 256 x 77 256 x 256
    Rekonstruert voxel størrelse (mm) 2,00 x 2,00 x 7,00 2,00 x 2,00 x 7,00
    Kontrast Repetisjon tid (ms) variert 4000
    inversjon puls 180 °, 1 ms, form: block N / A
    Inversjon utvinning ganger (ms) 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 6000 N / A
    Pre-forsinkelse (ms) 1500 N / A
    Fat signal undertrykkelse (ved bruk) 1331 binomial vann-selektiv eksitasjon SPAIR (power: 2 jjT, inversjon forsinkelse 202 ms, frekvens offset 250 Hz);
    Sinc-Gauss pre-puls (90 °, varighet: 18 ms, frekvens offset: 100 Hz)
    Eksitasjon flip vinkel (°) 10 90
    omstilling puls N / A Versjon-S
    Echo tid (ms) N / A {14, 28, 42 ... 280}
    Antall ekkoer / ekkoavstand (ms) N / A N / A
    RF shimsingen adaptive ADAPtive
    signal oppkjøp Timer typen kartesiske kartesiske
    parallell bildebehandling SENSE (g = 1,5) SENSE (g = 1,5)
    Båndbredde / pixel (Hz / pixel) 383 335,1

    Tabell 3: Parametere brukt for T 1 og T 2 Mapping. T 1 og T 2 data er kjøpt med og uten FS. Begge sekvenser bruke kvadratur kroppsspole for overføring av RF-felt og en seks-element hjerte spiral for signalmottak. Gjentagelsen tiden varierer for T 1 -mapping sekvensen fordi den bruker en fast pre-forsinkelsen med variabel inversjon time.

    Parameter bildesekvens
    qMT DTI
    Generell sekvenstype 3D, MT-vektet gradient-tilbakekalt ekko 2D, multi slice, single-shot spin-ekko EPI
    forberedelse faser Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg
    Antall eksitasjoner 2 6
    Total scan varighet (min: sek) 10:41 06:28
    Geometry Anatomisk plan (er) Axial Axial
    Antall skiver 11 11
    Skivetykkelse (mm) 7 7
    Inter-slice gap (mm) 0 0
    ervervet matrise 128 x 128 x 6 64 x 64
    rekonstruert matrise 128 x 128 x1 128 x 128
    Synsfelt (mm) 256 x 256 x 77 256 x 256
    Rekonstruert voxel størrelse (mm) 2,00 x 2,00 x 7,00 2,00 x 2,00 x 7,00
    Kontrast Repetisjon tid (ms) 50 4000
    MT puls Nominelle flip vinkler: 360 °, 820 °;
    Pulsbredde: 20ms;
    Frekvens forskyvningene: 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100 kHz
    N / A
    Diffusion vekting (b) (s • mm -2) N / A b = 450;
    15 retninger + en b= 0 image
    Fat signal undertrykkelse (ved bruk) 1331 binomial vann-selektiv eksitasjon Gradient reversering;
    Sinc-Gauss pre-puls (90 °, varighet: 18 ms, frekvens offset: 100 Hz)
    Echo tid (ms) 3.9 48
    Antall ekkoer / ekkoavstand (ms) N / A N / A
    Eksitasjon flip vinkel (°) 6 90
    RF shimsingen adaptive adaptive
    signal oppkjøp Timer typen kartesiske kartesiske
    parallell bildebehandling SENSE (g = 1,5) SENSE (g = 1,5)
    Båndbredde / pixel (Hz / pixel) 383 42.1

    Tstand 4: Parametere brukt for qMT og DTI. Begge sekvenser som bruker kvadratur-legemet spole for overføring av RF-feltet og en seks-element kardial spole for signalmottak. Forkortelse ikke tidligere nevnt: EPI, ekko-planar imaging.

    Mottaker
    Parameter bildesekvens
    FW-MRI
    Generell sekvenstype 3D gradient-tilbakekalt ekko
    forberedelse faser Mottaker gevinst, senterfrekvens, VOI mellomlegg
    RF overføring spiral Quandrature-body
    motta spiral Cardiac
    Antall eksitasjoner 1
    Total scan varighet (min: sek) 00:18
    Anatomisk plan (er) Axial
    Antall skiver 11
    Skivetykkelse (mm) 7,0 mm
    Inter-slice gap (mm) 0 mm
    ervervet matrise 128 x 128 x 4
    rekonstruert matrise 128 x 128 x 7
    Synsfelt (mm) 256 x 256 x 77
    Rekonstruert voxel størrelse (mm) 2,00 x 2,00 x 7,00
    Kontrast Repetisjon tid (ms) 75
    Eksitasjon flip vinkel (°) 22
    Echo ganger (ms) {1,34, 2,87, 4,40, 5,93 ... 8,99}
    Eksitasjon flip vinkel (°) 6
    RF shimsingen adaptive
    Timer typen kartesiske
    parallell bildebehandling SENSE (g = 1,3)
    Båndbredde / pixel (Hz / pixel) 1395,1

    Tabell 5: Parametere brukt for FW-MR.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Discussion

    Muskelsykdommer som de muskeldystrofier og idiopatisk inflammatorisk myopatier utgjør av gruppen av sykdommer som er heterogene i etiologi, og som individuelle enheter, sjelden i sin forekomst. For eksempel Duchenne muskeldystrofi - den vanligste formen for muskeldystrofi - har en forekomst på 1 av 3500 levende mannlige fødsler 37,38; dermatomyositt, som denne protokollen har blitt brukt, har en insidens på 1 i 100 000 39. Jo høyere kollektive forekomsten av disse sykdommene, imidlertid, og deres ofte overlappende patologiske tegn - atrofi, inflammasjon, fettinfiltrasjon, membran skade og fibrose - støtte utvikling og anvendelse av et felles sett av metoder for kvantitativ karakterisering av disse sykdommene.

    QMRI er i stand til å karakterisere mange av disse patofysiologiske endringer på ikke inngripende måte. Som med alle vitenskapelige metode, må qMRI studier gjennomføres i en bileful måte. En grunnleggende problemet er sikkerheten. Dessuten har hver qMRI metoden beskrevet her forbundet feilkilder; og av åpenbare grunner, er det viktig å forstå og anerkjenne disse feilene. Endelig er mange av målingene har en komplisert tolkning. Disse problemstillingene er diskutert her. I presentere Diskusjoner, ser vi at protokollen presenteres her beskriver hva vi mener er den beste eksperimentell tilnærming for vårt formål. Vi anerkjenner at andre kan ha ulike syn, ekstra kunnskap, eller kan velge å veie de potensielle utfall av protokollen optimalisering annerledes enn vi har. Dessuten kan leserens MR-systemet ikke har alle alternativene som er beskrevet i protokollen tilgjengelig; eller leseren kan ha flere alternativer som ikke er tilgjengelige på systemet vårt. Vi har notert hvilke aspekter av vår protokoll er tilpasset programmert på systemet vårt. Leseren anbefales å vurdere alle av litteraturen helt, undersøke alle relevante alternativer på hans / hennes system, ogta avgjørelser som resulterer i best mulig protokoll for hans / hennes eksperimentelle mål.

    MR Safety Issues
    MR bruker flere typer magnetiske felt. The B 0 feltstyrken av systemet som brukes i de beskrevne her studiene er 3,0 Tesla, eller omtrent 15.000 ganger Jordens felt på ~ 0,2 mT. Pulset RF-magnetfelt (B-1) blir anvendt for å innføre energi inn i spinnsystemet og skape resonansfenomen. Gradient magnetiske felt er slått av og på i løpet av bildesekvensen og brukes til flere formål. De brukes til å skape et lineært forhold mellom NMR frekvens og romlig posisjon i den hensikt å romlig koding og brukes også til å eliminere uønskede kilder til signaler.

    Hver av disse typer magnetfelter har sikkerhetsproblemer forbundet med det. En stor sikkerhet bekymring knyttet til B 0-feltet er etcceleration av magnetiske objekter mot magneten. B-0-felt er alltid til stede. På grunn av styrken av et magnetisk felt varierer som en funksjon av 1 / d 3, hvor d er avstanden fra kilden til feltet B-0 feltet øker raskt etter hvert som man nærmer seg MRI-system. Ferromagnetiske gjenstander kan bli fremskyndet mot MR-system med liten eller ingen advarsel og kan forårsake alvorlig skade eller død. Derfor må de fjernes og festes utsiden av MRI rommet. Andre farer forbundet med B 0 feltet er plassering av unormale Momenter på implantert magnetiske gjenstander og sletting eller andre skader magnetisk følsomt utstyr. B 1 felt kan varme vev, og denne effekten kan bli forsterket i områdene rundt implantert metallgjenstander. Gradient felt kan indusere elektriske strømmer i ledende gjenstander (for eksempel nerver og implantert medisinsk utstyr). Den bytting av gradientfelt genererer også potensielt høyt og ubehagelig akustisk støy. Offentlige etatene har lagt strenge begrensninger på nivået og varigheten av eksponering for disse ulike typer magnetiske felt, og menneskebildesystemer har iboende programvarekontroller som sikrer etterlevelse av disse retningslinjene.

    Leseren bør vite at denne presentasjonen er litt overfladisk. Det påhviler alle personell tilknyttet MR testing for å være fullt klar over alle relevante sikkerhetsaspekter og hvordan du kan forebygge ulykker. I tillegg bør alt personell i forbindelse med MR testing screenes for potensielt farlig implantert metaller eller medisinsk utstyr.

    Pre-testing Livsstil Restriksjoner
    Øve så mye eksperimentell kontroll over pre-testing livsstil atferd som mulig er en viktig del av denne protokollen. Når det gjelder T 2 målinger er gitt som et eksempel på hvorfor denne kontrollentrengs. T 2 regnes som en ledende MR biomarkør av nevromuskulær sykdom 40. Imidlertid kan muskelen vannproton T 2 løftes av flere grunner. I qMRI studier for neuromuskulære sykdommer, er T 2 målt i nærvær av FS generelt antatt å reflektere en tilstand av kronisk inflammasjon i forbindelse med sykdommens alvorlighetsgrad, mens den ikke-FS T 2 kan også reflektere fettinfiltrasjon. Imidlertid kan T 2 også gjennomgå mellomlang sikt forhøyninger på grunn av eksentrisk trening 41, noe som kan påvirke pasienter og friske annerledes 42. Av denne grunn, forfatterne anbefaler å begrense moderat eller tung trening i 48 timer før testing. T 2 kan også gjennomgå kortere levetid økninger som følge av akutte anfall av øvelsen 43,44. For en pasient med alvorlig muskel tap, kan gang utgjøre trening intens nok til å heve T

    Datainnsamling og analyse: General Issues
    Et viktig poeng er at forsiktig pilottesting, først hos friske personer og deretter hos personer med sykdommen av interesse, er avgjørende. Mange eksperimentelle alternativer er svært spesifikke for MR-systemet (inkludert, men ikke begrenset til B 0 feltstyrke, mellomlegg strategier, RF spiral alternativer, maksimal magnetfelt gradient styrke og tilgjengeligheten av avanserte alternativer som RF puls form). Sekvensspesifikke pilottesting mål er beskrevet nedenfor. Andre problemer som påvirker datakvalitet er biologisk i naturen, for eksempel typen av sykdom og den forventede typer av patologi, pasientens alder befolkning, og til og med den kroppsdelen som skal avbildes. Alle disse faktorene bør vurderes ved pilot tressant.

    Under datainnsamling selv, en ofte støtt på problemet er bevegelse. Den avbildning del av protokollen som presenteres her kan kreve så mye som en time. Noen av sekvensene (som ekko-planar avbildning) er ufølsomme for bulk bevegelse; men andre sekvenser er lange, krever eksakt bilde justering for nøyaktig parameterestimering, og / eller har signaler som er iboende bevegelsesfølsomme. Som nevnt i protokollen, ta skritt for å instruere deltakeren og fremme hans / hennes komfort er en viktig måte å forebygge både frivillige og ufrivillige bevegelser. En annen strategi er å begrense bevegelse med polstring og forsiktig, men effektivt lagt inn stropper som festes til pasientens seng. Bilde registrerings teknikker er tilgjengelige for etterbehandling; fordi musklene er lett deformerbare organer, er ikke-stive registreringsteknikker ofte nødvendig. Ikke-rigid registrering vil alltid være nødvendig for diffusjon avbildningsmetoder basert på ekko-planar imaging.Til tross for den generelle anvendeligheten av bilderegistreringsteknikker, vil en hvilken som helst fremgangsmåte for å hindre bevegelse eller redusere artefakter være overlegen i forhold til løsninger som krever omfattende etterbehandling. Definere den beste tilgjengelige motion-reduksjon strategi i faget befolkningen av interesse bør være et mål for pilottesting.

    God reproduserbarhet krever konsistens skive plassering. I protokollen trinnene beskriver vi refererer stykket posisjon til reproduserbare anatomiske landemerker. En effektiv strategi for dette i låret er å skaffe koronale bilder av hele lår, tillater visualisering av hele lårbenet. verktøy på MR system for bildeanalyse vanligvis inkluderer en digital hersker funksjon. Dette kan brukes til å måle et bestemt punkt (for eksempel midtpunktet) av hodet av femur og femurkondyler, og plasserer senterposisjon skive stabel der. Denne prosedyren er illustrert i videoen.

    inhomogen <em> B 0 og B-1 felt er uunngåelige problemer med MRI, men strategier eksisterer for å redusere nivåene av inhomogenitet. Et grunnleggende strategi er å lokalisere den kroppsdelen som skal bli avbildet ved eller i nærheten av magnetens sentrum. Protokollen som presenteres her inkluderer B 0 mellomlegg rutiner som, i forfatternes erfaring, er mest effektive for disse eksperimentelle forhold. Fordi deltaker kan bevege seg under protokollen, er B 0 mellomlegg gjentas som en del av kalibreringsfremgangsmåten for hver sekvens. Også mange av oppkjøpene bruke parallelle bildeteknikker for å akselerere signal og dermed redusere Δ B 0 -avhengige forskjeller i fase evolusjon som forårsaker bildeforstyrrelser. På grunn av at RF-sende-spolen anvendt i disse studiene inneholde to spiralelementer, kan B 1 mellomlegg metoder anvendes og er beskrevet i protokollen. I tillegg inneholder protokollen &# 916; B 0 og nutation vinkel felttilordning sekvenser for sanntid kvalitetskontroll. Protokollen er beskrevet ovenfor inkluderer toleranser i Δ B 0 og nutation vinkel som er akseptable for de eksperimentelle forhold, RF-puls former og gradient ødelegger ordninger som er beskrevet her. Disse ble bestemt i pilottesting og nytt understreke verdien av forsiktig protokoll utvikling.

    I praksis kan det være et begrenset antall strategier er tilgjengelige i sanntid til å påvirke B-0 og B 1 feltenes homogeneities, og samtidig opprettholde den metodiske konsistens som er nødvendig for god eksperimentell design. Brukere anbefales derfor å undersøke alle muligheter tilgjengelig for dem med grundige pilottesting, til slutt ankommer effektive og generelt gjelder strategier for faget befolkningen av interesse. B 0 shimsingen alternativene inkluderer iterative metoder som minimize en parameter som vannet peak line-bredde ved halv maksimal topphøyde og metoder som beregner de optimale mellomlegg kanalinnstillinger ved hjelp av en Δ B 0 kartet. Den tidligere metoder kan være basert på en ikke-lokaliserte oppkjøp eller, som i protokollen beskrevet her, oppkjøp av signalet fra en lokalisert volum. Målene for pilottesting av B 0 mellomlegg alternativene inkluderer generelt den beste strategien (iterativ vs. bildebasert) samt opplysninger om hvordan best å definere regionen av interesse for mellomlegg. Leseren kan ønske å vurdere faktorer som størrelse og orientering av volumet av interesse, til de relative mengdene av muskler og fett med i mellomlegg volum, og hvordan utover stykket bunken til mellomlegg. Det er verdt å undersøke den innenfor-skive projeksjon til avstandsstykket volumet i hver skive som skal avbildes.

    I tilfelle av en B-feltet, typen av RF-spoler som brukes for sendingog mottak og hvilke typer RF-pulser brukes er viktige faktorer som bestemmer feltet homogenitet. Protokollen beskrevet i tabellene inkluderer RF-pulsen parametere som vi har funnet optimale for våre eksperimentelle betingelser. Angå spiral utvalg, protokollen beskrevet her kombinerer separat volum overføring og motta beskyttet volum spoler. Transmisjonen polen er kvadratur-legeme spole som er bygd inn i systemet, og skaper et forholdsvis homogent B 1 felt over et stort anatomisk område. Avhengig av den anatomiske område som skal undersøkes, kan det være en rekke motta spiral alternativer; i vårt tilfelle, pilottesting viste seks-element, faset array cardiac coil å være den beste tilgjengelige løsningen. Andre alternativer er tilgjengelige er overflate spoler og kombinasjonen overføring / motta volum spoler. Overflate spoler er begrenset i dybden av penetrering av B 1 felt, og vi ikke anbefaler generelt bruk for bildebehandlingsprogrammer. combination sende / motta volum spoler kan tilby bedre signal-til-støy-forhold (SNR) ytelse og B en homogenitet enn en innebygd i kvadratur-legeme spiral, men er ikke tilgjengelige for alle anatomiske regioner. En siste kommentar er at når faset array-spoler er tilgjengelige, de tillater bruk av parallelle avbildningsteknikker som fremskynde kjøp og redusere romlige skjevheter i teknikker som ekko-planar imaging. Disse gevinstene kommer med en SNR straff, imidlertid, og så pilottesting bør rettes mot å finne den løsningen som gir best mulig bildekvaliteten.

    Men fordi disse strategiene ikke helt kompensere for inhomogene B 0 og B 1 felt, er en annen bruk av Δ B 0 og nutation vinkel feltkart i etterbehandling. Disse kartene kan brukes til å forbedre beregningen av noen kvantitative parametre, eller for å korrigere bildeforstyrrelser. Men noen Δ B 0 </ em> - og B-1 -relaterte problemer kan ikke være helt eller delvis rettes opp i etterbehandling. Noen eksempler inkluderer redusert effekt av FS metoder, brutto bildeforstyrrelser i teknikker som ekko-planar imaging, lavt signal, dårlig refokusering effektivitet i T 2 målinger eller FSE metoder, og dårlig inversjon effektivitet i T 1 målinger. Igjen, strenge pilottesting og real-time kvalitetskontroll tiltak er avgjørende.

    Mange av de sekvensene bruke fett-signal undertrykkelse eller vann-selektiv eksitasjon som en mekanisme for å unngå muskel signal forurensning av fett og / eller for å redusere tilstedeværelsen av gjenstander som forårsakes av de forskjellige resonansfrekvenser av vann og lipid protoner. Når FS blir brukt, blir en kombinasjon av opptil tre metoder anvendes. De alifatiske signaler blir redusert eller eliminert ved anvendelse av en spektralt selektiv adiabatisk inversjon recovery (SPAIR) puls, som selektivt inverterer disse signalene.Som signalet gjenvinner fra en signalverdi på -M 0 mot + M 0, er det en tid ved hvilken nettosignalet er lik null. Imaging data er kjøpt til denne signal nulling punktet. Det bør bemerkes at dette tidspunkt er avhengig av parametere slik som repetisjonstiden og antallet av skiver, og så må optimaliseres separat for hver sekvens under pilottestprosessen. I tillegg bør båndbredden til SPAIR puls bare være bred nok til å eliminere fett signaler, slik at reduksjon av vann signalamplituden er holdt på et minimum. Tar skritt for å maksimere B 0 ensartethet vil være nyttig i denne forbindelse. Mange av sekvensene også bruke en metningspuls på det olefiniske proton resonans 45; denne puls tilført umiddelbart før bildesekvensen. Der det er mulig, er en gradient reversering teknikk som brukes. I denne metoden, er det tegn på skive utvalg gradient reverseres mellom skive utvalg og refokuserende pulser; dette Causes signaliserer langt off-resonans fra vann for ikke å bli refocused. En ytterligere fordel ved denne tilnærmingen er at i motsetning til RF-baserte metoder, betyr gradient reversering ikke tillate fett signaler for å gjenvinne ved langsgående relaksasjonstid i løpet av RF-pulstoget. Andre strategier, for eksempel Dixon-baserte metoder 46, er også tilgjengelig.

    Et vanlig problem i dataanalyse er om å bruke bety ROI signalanalyser (hvor signalene i en ROI midles og deretter montert på en modell) eller piksel-baserte analyser (i hvilken modellen montering skjer på en piksel-for-piksel basis, og statistikk blir så beregnet for de monterte parametre). Fordelen med den førstnevnte metode er at signalet i snitt forbedrer den effektive SNR. Dersom den iboende SNR er lav, da denne strategien kan bidra til å unngå parameter-forspenning effektene av støygulvet. Fordelen med den sistnevnte metoden er at romlig heterogeniteten er et felles patologisk trekk ved nevromuskulære lidelser. Ved montering than verdier på en piksel-for-piksel basis, kan denne heterogeniteten bli verdsatt og brukt for å karakterisere ytterligere aspekter ved sykdom fenotype. Dersom SNR tillater denne typen analyser som skal utføres gyldig, forfatterne anbefaler denne tilnærmingen. Nyere arbeider ved Willcocks og kolleger illustrerer verdien av denne tilnærmingen i å overvåke sykdomsprogresjon 47.

    Datainnsamling og analyse: Imaging sekvensspesifikke problemer
    Protokollen bruker inversjon utvinningsmetoder for en robust måling av T 1. En praktisk begrensning av mange implementasjoner av inversjonen utvinning sekvens er en lang total skanning tid. Sekvensen brukt i denne protokollen bruker en tre-dimensjonal, Fast, lav-vinkel Shot (FLASH) avlesning, en beskjeden mengde parallelle bilde akselerasjon, og en redusert pre-sekvens forsinkelse for å redusere den totale skanningstiden til mindre enn to minutter. Sju inversjon ganger er samplet, plassert i en omtrentligly geometrisk progresjon fra 50 til 6000 ms. Denne strategien prøvene inversjonen-gjenvinnings-signal kurve som oftest i løpet av de delene av signalet gjenoppretting når den tidsderiverte av signalet er høyest. Sekvensen ble gjentatt med og uten FS fordi betennelse og fettinfiltrasjon ha kompliserende virkning på den totale proton T 1: inflammasjon øker vann T 1, mens fett har en lavere T 1 enn vann. Dermed måle både T 1 og T 1, FS hjelpemidler i tolkningen av dataene fordi det gjør det mulig å løse mellom disse motstridende påvirkninger av fettinfiltrasjon og betennelse på T 1. Parameter estimering gjøres ved hjelp av ikke-lineær, regresjon metoder i en vitenskapelig databehandling programvarepakken.

    De T 2 Målingene er utført under FS og ikke-FS forhold også, end for en analog grunn: betennelse og fett hver kan øke T 2. I tillegg til betennelse, vil patologiske prosesser så som Z-disc streaming og tap til membranintegritet også forventes å påvirke vann T 2 verdier. Selv om måling av både T 2 og T 2, kan FS ikke skille mellom alle disse kildene til patologi, gjør denne praksisen råd til økt interpretability til dataene ved å løse mellom generell og muskelvev spesifikke patologi. En alternativ strategi for å måle en vann-bare T2-verdi, er å bruke en H MR-spektroskopi for å separere vann fra lipider på den kjemiske forskyvning aksen av spekteret. Selv om denne tilnærmingen har betydelig lavere romlig oppløsning enn bildebehandling og kan bli gjenstand for brukeren skjønn og subjektivitet om volum plassering under datainnsamling, det gir en entydig måte å skille vann oglipid signaler.

    Protokollen for T 2 målingen som presenteres her benytter flere metoder for å dempe noen vanlige feilkilder i T 2 målinger, nemlig B 1 inhomogeneity og stimulert ekko formasjon fra ufullkomne refokuserende pulser. Stimulerte ekkoene blir dannet ved en hvilken som helst kombinasjon av tre ikke-180 ° pulser. Gitt at en viss grad av B en inhomogenitet alltid eksisterer, og at multi-ekkotog brukes til å sample den T 2 -avhengig signal forråtnelse, stimulerte ekkoene er et potensielt betydelig feilkilde i T 2 målinger. De strategier som brukes her for å eliminere stimulert ekko dannelse inkluderer bruk av et enkelt stykke erverv, en optimalisert sekvens av spoiler stigninger før og etter refokuserende pulsene 48, lineær ekko avstand 49, og bruk av B 1 ufølsomme "Version-S "componettstedet omstilling puls 50, som i betydelig grad reduserer artefakter som skyldes mangelfull omstilling og samtidig gi en tilstrekkelig båndbredde for refocusing både vann og lipid signaler. I pilottesting, observerte vi at optimalisert spoiling ordningen og versjons-S puls betydelig redusert forekomsten av stimulerte ekko. Vi registrerer at begge disse stedene har blitt programmert spesielt i vårt system. Version-S puls gjør øke Specific Absorption Rate (SAR) av RF-energi; dermed en lang TR og større inter-ekko avstanden er pålagt å holde seg innenfor sikkerhetsgrensene for SAR. Men det er forfatternes erfaring at godt trent, komfortable pasienter kan forbli tilstrekkelig fortsatt under ~ 12 min. total skanning tid. Dessuten er tilstrekkelig til å oppdage flereksponentiale avslapping, når det foreligger inter-ekkoavstanden verdi på 14 ms. En alternativ tilnærming, som ikke er ansatt her, er å inkludere refokusering puls effektivitet og stimulert ekko inn i fitting 38,28, noe som vil gi et kart B 1 og tillate multi-slice oppkjøp 39. Leseren er også referert til flere nyere artikler som beskriver gjennomføring og tolkning av T-2 målinger i muskelsykdommer, som gir noen tilsvarende og noen forskjellige anbefalinger om disse metodene 40,51.

    Protokollen presenteres her bruker puls metning metode for qMT bildebehandling. Selv om det er fem montert parametere som er generert, er det kun PSR rapportert. Dette er fordi de fire andre parametre er enten bedre estimert ved å bruke andre metoder (for eksempel T 2 av fritt vann bassenget) eller mangler patologisk følsomhet (for eksempel valutakursen mellom bassenger 52,53). Sammenlignet med andre qMT metoder, kan 3D-dekning oppnås innenfor et klinisk mulig tid for pulsmetningsmetoden. En annen fordel med denne qMT tilnærmingen er dens comkompatibilitet med den romlig-spektrale binomial pulsmetoder for vann-selektiv eksitasjon, som ble funnet å undertrykke> 95% fett-signaler over hele bildet. Både vann-selektive eksitasjon puls og off-resonans metnings pulser ha blitt tilpasset på vårt system. Tidligere numeriske simuleringer 54 har indikert at en ekstra fettkomponenten til signalet kan forspenningen qMT parameterestimatene; dermed FS er alltid anbefalt for qMT bildebehandling i skjelettmuskulatur. Som omtalt ovenfor, kan overdreven B 1 inhomogeneity og bevegelsesartefakter skjevhet qMT parameterestimater også.

    DT-MRI-protokollen er implementert med hensyn til romlige skjevheter i ekko-planar imaging, SNR, og b-verdi. Her er romlige forvrengninger reduseres ved hjelp av parallelle imaging, og korrigert i etterbehandling ved hjelp av en affine registrering. Som nevnt i tidligere arbeider, -verdi SNR og b har interaktive effekter på estimation av D 55-57, med lave SNR verdier som resulterer i spesielt feil estimering av λ 1, λ 3, v 1 og FA 55,57-59. I muskel, SNR krav til nøyaktig tensor estimering er lavest i området b = 435-725 s / mm 2 55-57,60. Selv om andre forfattere 61,62 har rapportert gode resultater fra å bruke denoising tilnærminger for muskel DT-MRI, de store Rois analysert i denne protokollen har tilstrekkelig signal midling slik at de ikke trenger disse ekstra trinn. Leseren blir referert til flere vurderinger av temaet optimal gjennomføring av DT-MR metoder 56,63.

    Endelig er noen begrensninger og mulige feilkilder knyttet til kvantitative FWMRI notert. Først den FattyRiot passende algoritme vedtatt her forutsetter en bestemt fett spektrum med ni topper på faste steder og relative amplituder 64. Den antatte fett spectrum er ikke en perfekt match til den sanne in vivo spekteret, som vil variere emne til emne; imidlertid, løse for en vilkårlig fett spektrum ikke er praktisk mulig med et lite antall ekkoer. For det andre, passer algoritmen for en enkelt R 2 * decay faktor deles av både vann- og fett signaler. Det er kjent at fullstendig ignorerer R 2 * forvirrer kvantitative fett signalfraksjonsmålinger, og som passer for en enkelt R 2 * råte er tilstrekkelig 65. Men den nøyaktige R2 * av vann og individuelle fett toppene varierer. Tredje, FWMRI separasjon algoritmer som bruker komplekse bilder er sårbare for alvorlig B 0 feltet inhomogeneity som kan føre til feilklassifisering av fett og vann signaler. I tillegg til å bruke robuste romlig begrenset algoritmer, gjør en mindre ekko avstand fange større B 0 feltvariasjoner. Algoritmer som bruker magnitude bilder er mer robust i presence av B 0 feltet inhomogeneity, men de lider SNR straffer. Algoritmer som bruker komplekse bilder kan også bli forvirret av virvelstrømmer eller annen tidsvarierende fase effekt. Slike konfunderende fase effektene er vanligvis verst for første ekko i en multiple ekko avlesning tog og kan reduseres ved å bare ignorere slike ekko. Alternativt kan en blandet størrelse og komplekst signal modell bli vedtatt 66. Brukere av FWMRI algoritmer som tar komplekse bilder som input bør unngå andre kilder til potensiell forstyrrelse av de komplekse bilder som korreksjoner anvendt i bildet oppbyggingen rørledningen på mange kommersielle MRI-skannere. Slike fase korreksjoner bør deaktiveres, eller brukeren skal rekonstruere bilder direkte fra den opprinnelige rådata. Til slutt tilsettes eventuelle estimering av fettfraksjon ved hjelp av FWMRI er faktisk en estimert fett signal fraksjon, og således er påvirket av en hvilken som helst faktor som differensielt skalerer fettet eller vannet signaler. T 1 T en -weighting er en funksjon av T 1, TR, og eksitasjon nutasjon vinkel. T en skjevhet i fett signal fraksjons estimater er verst for lydelementer med en nesten lik blanding av vann og fett. Øke TR eller redusere nutation vinkel kan minimere bias. T en skjevhet kan også bli korrigert med tilbakevirkende kraft ved hjelp av antatte T 1 verdier for vann og fett, som vi gjør her (1,4 s og 0,3 s for vann og fett, henholdsvis), eller målte verdier.

    Protokoll Dannelse / Sequence Utvalg
    Som omtalt ovenfor, er muskelen patologiske landskapet sammensatt. FWMRI er unik blant målingene i denne protokollen ved at den har en entydig tolkning. Som nevnt, er mange av de andre qMRI biomarkører målt her har en ikke-spesifikk patologisk basis som ofte økesludes ødem men kan også omfatte fett infiltrasjon, fibrose, membranskade, og sarcomeric avbrudd. Det understrekes at noen av disse følsomhet er fortsatt bare antatt å eksistere. Det er et betydelig arbeid som må gjøres for å demonstrere, kvantitativt, den relative betydningen av disse og andre patologiske prosesser eller stater til hver qMRI biomarkør. Med en slik forståelse, multi-parametriske metode som er beskrevet her, kan tillate, gjennom en kombinasjon av variabler, mer spesifikke beskrivelser av enkelte patologier.

    Alternativt kan leseren velge å tilpasse denne protokollen ved å velge et delsett av målingene er presentert her. For eksempel er den merverdien av FS og ikke-FS målinger sannsynligvis lav i forhold ikke preget av fett utskifting av muskler. Dette kan gjøre det mulig for redusert avbildning tid for pasienten, ytterligere målinger skal gjøres (som for eksempel MR-spektroskopi, MRI perfusjonsbilleddannelse, etc. < / Em>), eller andre kroppsdeler som skal avbildes. Så mange muskelsykdommer som er tilstede i en proksimal til den distale måte, blir protokollen beskrevet her gjennomført i lårene, slik sykdom i dette området kan gi en tidlig markør for sykdom engasjement. Men måling patologi i både proksimale og distale regioner kan tillate forbedrede tiltak for sykdomsprogresjon.

    konklusjoner
    Som konklusjon, gir dette qMRI protokollen kvantitativ vurdering av ødem, fettinfiltrasjon, og atrofi, som er tre viktige patologiske komponenter av nevromuskulære lidelser. Ved å innlemme en bred samling av målinger (T 1, T 2, diffusjon, qMT, FWMRI), er interpretability av data både bredere og dypere. Når forsiktig oppmerksomhet rettes mot potensielle feilkilder, kan denne tilnærmingen nøyaktig og presist karakterisere flere viktige komponenter i nevromuskulær sykdom.

    ss "> p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 14.0px Helvetica; color: # 3a3a3a} span.s1 {font: 11.0px Helvetica}

    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

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. 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).
    2. Carr, H., Purcell, E. Effects of diffusion on free precession in NMR experiments. Phys Rev. 94, 630-638 (1954).
    3. Whittall, K. P., MacKay, A. L. Quantitative interpretation of NMR relaxation data. Journal of Magnetic Resonance. 84, (1), 134-152 (1989).
    4. 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).
    5. 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).
    6. 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).
    7. 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).
    8. 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).
    9. 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).
    10. 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).
    11. 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).
    12. 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).
    13. Li, K., et al. Optimized inversion recovery sequences for quantitative T1 and magnetization transfer imaging. Magn Reson Med. 64, (2), 491-500 (2010).
    14. 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).
    15. 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).
    16. Sinclair, C., et al. Multi-parameter quantitation of coincident fat and water skeletal muscle pathology. Proc 21st Ann Meeting ISMRM. (2013).
    17. Bryant, N., et al. Multi-parametric MRI characterization of inflammation in murine skeletal muscle. NMR Biomed. 27, (6), 716-725 (2014).
    18. Aisen, A. M., Doi, K., Swanson, S. D. Detection of liver fibrosis with magnetic cross-relaxation. Magn Reson Med. 31, (5), 551-556 (1994).
    19. 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).
    20. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys J. 66, (1), 259-267 (1994).
    21. 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).
    22. 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).
    23. 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).
    24. 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).
    25. Scheel, M., et al. Fiber type characterization in skeletal muscle by diffusion tensor imaging. NMR Biomed. 26, (10), 1220-1224 (2013).
    26. 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).
    27. Dixon, W. T. Simple proton spectroscopic imaging. Radiology. 153, (1), 189-194 (1984).
    28. Glover, G. H. Multipoint Dixon technique for water and fat proton and susceptibility imaging. J Magn Reson Imaging. 1, (5), 521-530 (1991).
    29. 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).
    30. 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).
    31. Fischmann, A., et al. Quantitative MRI and loss of free ambulation in Duchenne muscular dystrophy. J Neurol. 260, (4), 969-974 (2013).
    32. 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).
    33. Does, M. Multi-Exponential Relaxation Analysis (MERA) Toolbox, Version 2. Available from: http://www.vuiis.vanderbilt.edu/~doesmd/MERA/MERA_Toolbox.html (2014).
    34. 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).
    35. 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).
    36. 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).
    37. Moser, H. Duchenne muscular dystrophy: pathogenetic aspects and genetic prevention. Hum Genet. 66, (1), 17-40 (1984).
    38. 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).
    39. 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).
    40. 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).
    41. 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).
    42. 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).
    43. Bratton, C. B., Hopkins, A. L., Weinberg, J. W. Nuclear magnetic resonance studies of living muscle. Science. 147, 738-739 (1965).
    44. 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).
    45. 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).
    46. Hernando, D., et al. Removal of olefinic fat chemical shift artifact in diffusion MRI. Magn Reson Med. 65, (3), 692-701 (2011).
    47. 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).
    48. Poon, C. S., Henkelman, R. M. Practical T2 quantitation for clinical applications. J Magn Reson Imaging. 2, (5), 541-553 (1992).
    49. Does, M. D., Gore, J. C. Complications of nonlinear echo time spacing for measurement of T2. NMR Biomed. 13, (1), 1-7 (2000).
    50. 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).
    51. 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).
    52. 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).
    53. 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).
    54. 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).
    55. 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).
    56. Damon, B. M., Buck, A. K. W., Ding, Z. Diffusion-tensor MRI-based skeletal muscle fiber tracking. Imaging Med. 3, (6), 675-687 (2011).
    57. 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).
    58. 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).
    59. Anderson, A. W. Theoretical analysis of the effects of noise on diffusion tensor imaging. Magn Reson Med. 46, (6), 1174-1188 (2001).
    60. 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).
    61. 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).
    62. 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).
    63. Jones, D. K., Cercignani, M. Twenty-five pitfalls in the analysis of diffusion MRI data. NMR Biomed. 23, (7), 803-820 (2010).
    64. Hamilton, G., et al. In vivo characterization of the liver fat 1H MR spectrum. NMR Biomed. 24, (7), 784-790 (2011).
    65. 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).
    66. 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).

    Comments

    0 Comments


      Post a Question / Comment / Request

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

      Usage Statistics