[論文レビュー] Diffusion imaging with stimulated echoes: signal models and experiment design

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

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications参考文献 2被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、刺激的エコー（STEAM）拡散MRIにおいて、クランチャーおよびスライス選択（バタフライ）勾配によるバイアスを除去するための修正された信号モデルと勾配補償手法を提案する。これらの勾配は、通常無視されると拡散重み付けを歪め、高磁場応用におけるパラメータ推定を損なう。本手法により、7T以上で正確な拡散テンソル画像法および軸索径径マッピングが可能となる。

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.

研究の動機と目的

• STEAMシーケンスにおけるクランチャーおよびスライス選択勾配の無視による拡散パラメータ推定のバイアスを解消すること。
• すべての勾配成分の寄与を含む、STEAMにおける自由拡散および制限拡散の正確な信号モデルを開発すること。
• 目的の拡散重み付け方向と実験設計を保持するための実用的な勾配補償技術を提案すること。
• T2が短い高磁場（7T以上）およびin-vitro設定において、DTIやActiveAxなどの高度な拡散MRI技術の信頼できる応用を可能にすること。

提案手法

• 標準のPGSE DTIモデルを拡張し、クランチャー（$ \boldsymbol{G}_c $）およびスライス選択（$ \boldsymbol{G}_s $）勾配の寄与を含む、STEAM用の修正された$ b $-行列モデルを導出する。
• 球体、円柱、および任意の幾何形状に対するPGSEモデルを一般化した、制限拡散におけるガウス位相分布（GPD）近似を定式化する。
• 拡散勾配$ \boldsymbol{G}_d $を、$ \boldsymbol{G}_c $および$ \boldsymbol{G}_s $の有効な拡散重み付けを相殺するように調整する補償スキームを導入し、目的の$ b $-ベクトル方向を維持する。
• $ \boldsymbol{G}_d' = \boldsymbol{G}_d - (g\boldsymbol{G}_c + h\boldsymbol{G}_s) $を満たす$ g $および$ h $を解くことで補償を実装し、$ b=0 $画像におけるネット拡散重み付けを最小化する。
• シミュレーションと、DTIおよびActiveAxプロトコルを用いた高磁場in-vitroマネキブレインデータを用いて、手法を検証する。
• ログ信号データに対する線形回帰を用いて$ T_1 $、$ T_2 $、および拡散テンソル$ D $を推定し、修正されたモデルから導出された$ b $-行列項を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Post-processingで無視されたSTEAMシーケンスにおけるクランチャーおよびスライス選択勾配の拡散重み付けが、どの程度拡散パラメータ推定にバイアスをもたらすか？
• RQ2 STEAMにおける制限拡散の信号モデルを、円柱および球体幾何形状を正確に記述できるようにどのように拡張できるか？
• RQ3 単純な勾配補償戦略により、目的の拡散重み付け方向を回復させ、STEAMシーケンスにおける実験設計を保持できるか？
• RQ4 ActiveAxを用いた軸索径径インデックスマッピングにおいて、補正されていないバタフライ勾配が精度と正確性に与える影響は何か？
• RQ5 提案されたモデルと補償手法は、標準のPGSEベース手法と比較して、高磁場（7T）in-vitro脳イメージングでどのように性能を発揮するか？

主な発見

• STEAMにおいてクランチャーおよびスライス選択勾配の拡散重み付けを無視すると、拡散テンソルおよび軸索径径パラメータ推定に顕著なバイアスが生じる。
• 提案されたSTEAMにおける自由拡散および制限拡散の信号モデルは、すべての勾配成分の寄与を正確に反映し、パラメータ推定のバイアスを低減する。
• 勾配補償手法により、バタフライ勾配が効果的に相殺され、目的の$ b $-ベクトル方向が保持され、スライス方向への拡散重み付けのずれが防止される。
• 高磁場（7T）in-vitroマネキブレイン実験では、修正された信号モデルと勾配補償の両方が、正確なDTIおよびActiveAxマッピングに不可欠であることが示された。
• シミュレーションから、T2が短い7T以上でのin-vitroヒト応用においても同様のバイアスと補正の必要性があることが示唆された。
• $ \boldsymbol{G}_d' $の2つの提案補償戦略は、ActiveAxSTEAMプロトコル全体で最大約1%の差異を除き、ほぼ同一の結果をもたらした。