[논문 리뷰] Diffusion imaging with stimulated echoes: signal models and experiment design

Daniel C. Alexander, Tim B. Dyrby|arXiv (Cornell University)|2013. 05. 31.

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications참고 문헌 2인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 고역장 응용에서 산란 무게 조정이 잘못되어 생기는 편향을 제거하기 위해 자극된 에코(stepped echo, STEAM) 확산 MRI를 위한 보정된 신호 모델과 기울기 보정 기법을 제안한다. 이는 크러셔 및 슬라이스 선택(버터플라이) 기울기에서 유래하는 편향을 제거함으로써 확산 무게 조정을 왜곡시키는 요인을 제거한다. 이 방법은 7T 이상에서 정확한 확산 텐서 영상 및 축삭 직경 측정을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Purpose: Stimulated echo acquisition mode (STEAM) diffusion MRI can be advantageous over pulsed-gradient spin-echo (PGSE) for diffusion times that are long compared to $ two$. It is important therefore for biomedical diffusion imaging applications at 7T and above where $ two$ is short. However, imaging gradients in the STEAM sequence contribute much greater diffusion weighting than in PGSE, but are often ignored during post-processing. We demonstrate here that this can severely bias parameter estimates. Method: We present models for the STEAM signal for free and restricted diffusion that account for crusher and slice-select (butterfly) gradients to avoid such bias. The butterfly gradients also disrupt experiment design, typically by skewing gradient-vectors towards the slice direction. We propose a simple compensation to the diffusion gradient vector specified to the scanner that counterbalances the butterfly gradients to preserve the intended experiment design. Results: High-field data fixed from a monkey brain experiments demonstrate the need for both the compensation during acquisition and correct modelling during post-processing for both diffusion tensor imaging and ActiveAx axon-diameter index mapping. Simulations support the results and indicate a similar need in in-vivo human applications. Conclusion: Correct modelling and compensation are important for practical applications of STEAM diffusion MRI.

연구 동기 및 목표

• STEAM 시퀀스에서 크러셔 및 슬라이스 선택 기울기의 고려되지 않은 확산 무게 조정이 유도하는 확산 매개변수 추정의 편향을 해결한다.
• 모든 기울기 성분의 기여를 포함한 자유 및 제한된 확산에 대한 정확한 신호 모델을 개발한다.
• 의도한 확산 무게 조정 방향과 실험 설계를 유지하기 위한 실용적인 기울기 보정 기법을 제안한다.
• T2가 짧은 고역장(7T 이상) 및 유효체 외부 환경에서 DTI 및 ActiveAx와 같은 고급 확산 MRI 기법의 신뢰성 있는 적용을 가능하게 한다.

제안 방법

• 표준 PGSE DTI 모델을 확장하여 크러셔($ \boldsymbol{G}_c $) 및 슬라이스 선택($ \boldsymbol{G}_s $) 기울기의 기여를 포함한 STEAM용 수정된 $ b $-행렬 모델을 유도한다.
• 제한된 확산에 대한 가우시안 위상 분포(GPD) 근사를 제안하여, 구형, 실형 및 임의의 기하형태에 일반화된 PGSE 모델을 확장한다.
• 확산 기울기 $ \boldsymbol{G}_d $를 조정하여 $ \boldsymbol{G}_c $ 및 $ \boldsymbol{G}_s $의 효과적 확산 무게 조정을 상쇄시키는 보정 전략을 도입함으로써 의도한 $ b $-벡터 방향을 유지한다.
• 보정을 위해 $ g $ 및 $ h $를 구하여 $ \boldsymbol{G}_d' = \boldsymbol{G}_d - (g\boldsymbol{G}_c + h\boldsymbol{G}_s) $ 가 $ b=0 $ 영상에서 순수한 확산 무게 조정을 최소화하도록 한다.
• DTI 및 ActiveAx 프로토콜을 사용한 시뮬레이션과 고역장 유효체 원숭이 뇌 데이터를 활용하여 방법을 검증한다.
• 로그 신호 데이터에 대한 선형 회귀를 통해 $ T_1 $, $ T_2 $ 및 확산 텐서 $ D $ 를 추정하며, 보정된 모델에서 유도된 $ b $-행렬 항을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 후처리 과정에서 고려되지 않은 크러셔 및 슬라이스 선택 기울기의 영향으로 인해 STEAM 시퀀스에서 확산 매개변수 추정에 얼마나 심각한 편향이 발생하는가?
• RQ2 STEAM에서 제한된 확산의 신호 모델은 어떻게 확장되어 구형 및 실형 기하형태의 확산을 정확히 기술할 수 있는가?
• RQ3 간단한 기울기 보정 전략이 의도한 확산 무게 조정 방향을 복원하고 실험 설계를 유지하는 데 효과적인가?
• RQ4 보정되지 않은 버터플라이 기울기의 영향은 ActiveAx를 사용한 축삭 직경 인덱스 측정의 정확도와 정밀도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 모델과 보정 방법은 표준 PGSE 기반 접근법에 비해 고역장(7T) 유효체 뇌 영상에서 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• STEAM에서 크러셔 및 슬라이스 선택 기울기의 확산 무게 조정을 무시할 경우, 확산 텐서 및 축삭 직경 매개변수 추정에 심각한 편향이 발생한다.
• 제안된 STEAM의 자유 및 제한된 확산에 대한 신호 모델은 모든 기울기 기여를 정확히 반영하여 매개변수 추정의 편향을 감소시킨다.
• 기울기 보정 방법은 효과적으로 버터플라이 기울기를 상쇄시켜 의도한 $ b $-벡터 방향을 유지하고 슬라이스 방향으로의 확산 무게 조정 왜곡을 방지한다.
• 고역장(7T) 유효체 원숭이 뇌 실험에서 보정된 신호 모델과 기울기 보정이 정확한 DTI 및 ActiveAx 영상에 필수적임을 입증한다.
• 시뮬레이션 결과, T2가 짧은 인간의 체내 응용(7T 이상)에서도 유사한 편향과 보정 필요성이 존재함을 시사한다.
• 제안된 $ \boldsymbol{G}_d' $ 의 두 가지 보정 전략은 거의 동일한 결과를 보이며, ActiveAxSTEAM 프로토콜 전반에서 최대 ~1% 이내의 차이를 보인다.