[논문 리뷰] Can the neurite density be estimated with diffusion MRI? A multidimensional MRI study using b-tensor encoding and multiple echo times

Björn Lampinen, Filip Szczepankiewicz외 7명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 07.

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications인용 수 1

한 줄 요약

이 연구는 b-텐서 인코딩과 다중 에코 시간을 활용한 확산 MRI가 신경세포 밀도를 신뢰성 있게 추정할 수 있는지 조사한다. 연구 결과, 미세 구조적 이방성은 신경세포보다는 마이엘린과 연관되어 있으며, 건강한 조직에서 병변별 T2 시간이 모호하여 기존의 생물물리 모델의 타당성을 떨어뜨린다. 결과적으로, 제약 조건이 있는 모델에서의 '스틱' 비율은 건강한 뇌조직과 백질 병변에서 일관된 신경세포 밀도 지표로 사용될 수 없다.

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.

연구 동기 및 목표

• 확산 MRI에서 축삭과 수상돌기의 구조를 완전히 이방성 확산을 갖는 '스틱' 병변으로 모델링할 수 있다는 '신경세포 가정'의 타당성을 평가하기 위해.
• 생물물리 모델에서 조직 병변 간의 수소 밀도와 리콜렉션 특성이 유사하다는 '밀도 가정'을 평가하기 위해.
• 제약 조건이 있는 확산 모델에서의 '스틱' 비율이 건강한 뇌조직과 백질 병변 모두에서 신뢰할 수 있는 신경세포 밀도 지표로 사용될 수 있는지 확인하기 위해.
• 다차원 인코딩과 다중 에코 데이터 획득을 통해 미세 구조 영상의 특이성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 기존의 단일 방향 확산 인코딩을 초월하여 미세 구조적 확산 이방성에 민감한 확산 이방성 탐지가 가능한 b-텐서 인코딩을 적용하였다.
• 다양한 에코 시간에서 데이터를 확보하여 병변별 T2 리콜렉션 시간을 추출함으로써 조직의 미세 구조적 특성을 향상시켰다.
• b-텐서 인코딩된 확산의 신호 표현, 특히 미세 구조적 이방성의 기원에 대해 조직학적 데이터를 기준으로 검증하였다.
• 다양한 제약 수준을 가진 제약 조건이 있는 생물물리 모델을 적용하여 '스틱' 비율이 신경세포 밀도의 대체 지표로서의 타당성과 일관성을 평가하였다.
• b-텐서 데이터의 신호 표현을 조직학적 기준값과 비교하여 이방성과 조직의 미세 구조 간의 연관성을 시험하였다.
• 건강한 백질과 백질 병변을 모두 분석하여 병리 상태에서의 모델 성능을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 백질에서의 미세 구조적 확산 이방성은 주로 신경세포(축삭과 수상돌기)와 관련이 있는가, 아니면 마이엘린과 관련이 있는가?
• RQ2 건강한 뇌조직에서 병변별 T2 리콜렉션 시간은 어느 정도 다를 수 있으며, 생물물리 모델에 사용하기 위해 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?
• RQ3 제약 조건이 있는 확산 모델에서의 '스틱' 비율은 다양한 뇌 영역과 병변에서 신뢰할 수 있는 신경세포 밀도 지표로 간주될 수 있는가?
• RQ4 b-텐서 인코딩과 다중 에코 영상은 기존의 dMRI에 비해 미세 구조 추정의 특이성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 신경세포 밀도 추정에 기초한 표준 가정—특히 '신경세포'와 '밀도' 가정—은 임상적 dMRI에서 타당한가?

주요 결과

• 백질에서의 미세 구조적 확산 이방성은 주로 신경세포보다는 마이엘린과 연관되어 있으며, 이는 이방성이 신경세포의 구조를 반영한다는 핵심 가정을 도전한다.
• 건강한 뇌조직에서 병변별 T2 시간은 모호하게 나타나, 기존의 생물물리 모델에서 '밀도' 매개변수를 편향 없이 추정하는 것이 신뢰할 수 없게 된다.
• 백질 병변에서는 병변별 T2 시간이 명확하게 측정 가능하여, 병변에 의한 리콜렉션 특성 변화가 다중 에코 영상으로 감지될 수 있음을 시사한다.
• 제약 조건이 있는 모델에서의 '스틱' 비율은 적용된 제약 수준에 따라 크게 달라지며, 이는 뇌 영역 간의 순위가 일관되지 않게 만들며, 이는 보편적인 신경세포 밀도 지표로의 활용을 약화시킨다.
• 이 연구는 현재의 임상적 dMRI가 확산 이방성과 리콜렉션 특성에 대한 잘못된 가정로 인해 신경세포 밀도를 신뢰성 있게 추정하거나 지표화할 수 없다고 결론내린다.
• 미래의 미세 구조 영상에서 신호 특이성과 모델 검증을 향상시키기 위해 b-텐서 인코딩과 다중 에코 영상과 같은 다차원 인코딩 기법을 권장한다.