Принципы визуализации диффузионного тензора и его применение в неврологии


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются физические аспекты диффузионно-взвешенной томографии, визуализации диффузионного тензора (DTI) и МР-трактографии. Дается определение таким параметрам диффузионно-взвешенной МРТ, как коэффициент диффузии, b-фактор, фактор анизотропии (ФА) и диффузионный тензор (ДТ). Мы рассказываем об алгоритмах МР-трактографии, раскрывая их особенности и недостатки. Рассматриваются аспекты клинического применения методики DTI в диагностике аксонального повреждения и демиелинизации, опухолей ЦНС, поражений периферических нервов, заболеваний спинного мозга, а также в изучении развития головного мозга в позднем периоде гестации и в первые недели жизни. Мы объясняем, каким образом DTI позволяет судить о микроархитектуре головного мозга. Также мы останавливаемся на технических особенностях, ограничивающих применение методики только на лабораторных животных ex vivo.

Об авторах

С. В. Китаев

ФГБУ «Научный центр неврологии» РАМН

Email: platonova@neurology.ru
Россия, Москва

T. A. Попова

ФГБУ «Научный центр неврологии» РАМН

Автор, ответственный за переписку.
Email: platonova@neurology.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Basser P.J., Jones D.K. Diffusion-tensor MRI: theory, experimental design and data analysis — a technical review. N. M. R. Biomed. 2002; 15: 456–467.
  2. Basser P.J., Pajevic S., Pierpaoli C. et al. In vitro fiber tractography using DT-MRI data. Magn. Reson. Med. 2000; 44: 625–632.
  3. Beaulieu C. The basis of anisotropic water diffusion in the nervous system — a technical review. N. M. R. Biomed. 2002; 15: 435–455.
  4. Frank L.R. Anisotropy in high angular resolution diffusion weighted MRI. Magn. Reson. Med. 2001; 45: 935–939.
  5. Mori S., Itoh R., Zhang J. et al. Diffusion tensor imaging of the developing mouse brain. Magn. Reson. Med. 2001; 46: 18–23.
  6. Mori S., Van Zijl P.C. Fiber tracking: principles and strategies — a technical review. N. M. R. Biomed. 2002; 15: 468–480.
  7. Mukherjee P., Miller J.H., Shimony J.S. et al. Diffusion-tensor MR imaging of gray and white matter development during normal human brain maturation. Am. J. Neuroradiol. 2002; 23: 1445–1456.
  8. Neil J., Miller J., Mukherjee P. et al. Diffusion tensor imaging of normal and injured developing human brain – a technical review. N. M. R. Biomed. 2002; 15: 543–552.
  9. Ries M., Jones R.A., Dousset V. Diffusion tensor MRI of the spinal cord. Magnetic resonance in Medicine. 2000; 44: 884–892.
  10. Song S.K., Sun S.W., Ramsbottom M.J. et al. Dysmyelination revealed through MRI as increased radial (but unchanged axial) diffusion of water. Neuroimage. 2002; 17: 1429–1436.
  11. Sun S.W., Liang H.F., Trinkaus K. et al. Noninvasive detection of cuprizone induced axonal damage and demyelination in the mouse corpus callosum. Magn. Reson. Med. 2006; 55: 302–308.
  12. Takagi T., Makamura M., Yamada M., et al. Visualization of peripheral nerve degeneration and regeneration: Monitoring with diffusion tensor tractography. NeuroImage. 2009; 44: 884–892.
  13. Tournier J.D., Calamante F., Gadian D.G. et al. Direct estimation of the fiber orientation density function from diffusion-weighted MRI data using spherical deconvolution. Neuroimage. 2004; 23: 1176–1185.
  14. Tuch D.S., Reese T.G., Wiegell M.R. et al. Diffusion MRI of complex neural architecture. Neuron. 2003; 40: 885–895.
  15. Wedeen V.J., Hagmann P., Tseng W.Y. et al. Mapping complex tissue architecture with diffusion spectrum magnetic resonance imaging. Magn. Reson. Med. 2005; 54: 1377–1386.
  16. Zhang J., Richards L.J., Yarowsky P. et al. Three-dimensional anatomical characterization of the developing mouse brain by diffusion tensor microimaging. Neuroimage. 2003; 20: 1639–1648.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Kitaev S.V., Popova T.A., 2012

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».