[論文レビュー] Can the neurite density be estimated with diffusion MRI? A multidimensional MRI study using b-tensor encoding and multiple echo times

Björn Lampinen, Filip Szczepankiewicz+7 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2018

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications被引用数 1

ひとこと要約

本研究は、b-テンソル符号化と複数エコー時間を利用した拡散MRIが、線条体密度を信頼性高く推定できるかどうかを調査する。微視的アニュスロピーは神経線条体ではなくミエリンに関連しており、健康組織におけるコンpartiment特異的T2時間は、標準的な生体物理学的モデルの根拠を揺るがすものである。その結果、健全な脳および白質病変における制約付きモデルの「スティック」分率は、一貫した線条体密度インデックスとして機能できない。

ABSTRACT

Methods for brain microstructure imaging use biophysical models aiming to estimate the neurite density from dMRI. However, the approach relies on important assumptions. The 'neurite assumption' holds that both axons and dendrites exhibit fully anisotropic diffusion and can be represented by a 'stick' compartment. The 'density assumption' holds that proton density and relaxation properties are approximately equal across tissue compartments. In this study, we investigate these assumptions in healthy brain tissue and in white matter lesions. Data were acquired by going beyond conventional multi-shell dMRI to use 'b-tensor encoding' and multiple echo times. To test the neurite assumption, we compared signal representations of b-tensor data with knowledge from histology. Results showed that microscopic diffusion anisotropy is associated with myelin, and thus axons, rather than with neurites. To test the density assumption, we attempted to estimate separate compartment T2 and diffusion properties. Results showed that compartment-specific T2 times were ambiguous in the healthy brain, impeding unbiased 'density' estimations. Meanwhile, different compartment T2 times were estimated in white matter lesions. Finally, we tested whether the 'stick' fraction of constrained biophysical models could serve as a 'neurite density index'. Results showed that different constraints yielded different rankings of the same brain regions, wherefore most constrained 'stick' fractions cannot be indices across the healthy brain and white matter lesions. In conclusion, the results indicate that the neurite density cannot be estimated, or even indexed, over a useful range of conditions with clinical dMRI. Until the advent of models with well-validated constraints, we recommend using multidimensional encoding to improve specificity and signal representations for data analysis.

研究の動機と目的

• 拡散MRIにおける「線条体仮定」の妥当性を評価すること。この仮定は、軸索および樹状突起を完全にアニュスロピー的拡散を示す「スティック」コンパートメントとしてモデル化できると仮定している。
• プロトン密度および緩和特性が生体物理学的モデルの組織コンパートメント間で類似しているという「密度仮定」を評価すること。
• 制約付き拡散モデルにおける「スティック」分率が、健全な脳組織および白質病変の両方において、信頼性のある線条体密度インデックスとして機能できるかどうかを特定すること。
• 多次元符号化とマルチエコー画像取得を用いることで、微視的構造イメージングの特異性を向上させること。

提案手法

• 従来の単一方向拡散符号化を超える微視的拡散アニュスロピーに感応するため、b-テンソル符号化を用いて拡散アニュスロピーを調査した。
• 複数のエコー時間でのデータ取得により、コンパートメント特異的T2緩和時間の抽出を可能にし、組織微視的構造の特徴付けを向上させた。
• b-テンソル符号化拡散の信号表現、特に微視的アニュスロピーの起源に関する検証のために、組織像データを基準として用いた。
• 制約の程度を変えて適用した制約付き生体物理学的モデルを用い、スティック分率が線条体密度の代理指標としての整合性と頑健性を評価した。
• b-テンソルデータからの信号表現を組織像の真値と比較し、アニュスロピーと組織微視的構造との関連を検証した。
• 健全な白質および白質病変の両方を対象とし、病理状態下でのモデル性能を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 白質における微視的拡散アニュスロピーは、主に線条体（軸索および樹状突起）に起因するのか、それともミエリンに起因するのか。
• RQ2 健康脳組織において、コンパートメント特異的T2緩和時間はどの程度異なるのか。また、生体物理学的モデリングに用いる場合、信頼性を持って推定できるのか。
• RQ3 制約付き拡散モデルにおける「スティック」分率は、異なる脳領域および病理状態において、有効かつ一貫した線条体密度インデックスと見なせるのか。
• RQ4 b-テンソル符号化とマルチエコー画像法は、従来のdMRIと比較して、微視的構造推定の特異性をどのように向上させるのか。
• RQ5 線条体密度推定の背後にある標準的仮定、特に「線条体」と「密度」仮定は、臨床的dMRIにおいて妥当なのか。

主な発見

• 白質における微視的拡散アニュスロピーは、主にミエリンに関連しており、線条体とは関連していない。これは、アニュスロピーが線条体構造を反映しているという核心的仮定に疑問を呈する。
• 健康脳組織におけるコンパートメント特異的T2時間は曖昧であり、標準的な生体物理学的モデルにおける「密度」パラメータの偏りのない推定が信頼できないことを示している。
• 白質病変では、明確なコンパートメント特異的T2時間が測定可能であり、病変性変化がマルチエコー画像法で検出可能な方法で緩和特性を変化させることを示している。
• 制約付きモデルにおける「スティック」分率は、適用された制約の程度に大きく依存し、脳領域の順位付けが一貫しない結果となり、普遍的な線条体密度インデックスとしての使用を否定する。
• 本研究は、現在の臨床的dMRIでは、拡散アニュスロピーおよび緩和特性に関する誤った仮定のため、線条体密度の信頼性ある推定やインデックス化ができないと結論づける。
• 今後の微視的構造イメージングにおいて、信号特異性およびモデル検証を向上させるために、b-テンソル符号化やマルチエコー画像法などの多次元符号化技術の導入が推奨される。