[論文レビュー] Model-free approach to the interpretation of restricted and anisotropic self-diffusion in magnetic resonance of biological tissues

Omar Narvaez, Maxime Yon+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2021

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications被引用数 13

ひとこと要約

本論文は、NMR回転動態の形式的枠組みを借用することで、生物学的組織における制限的・異方的水拡散を特定の組織モデルを仮定せずに直接定量的に評価できる、モデルフリーなMRI手法を提案する。この手法により、拡散、制限、異方性の高精度な定量的指標が得られ、脳や腫瘍のような複雑な組織におけるマイクロ構造的MRIの発展が促進される。

ABSTRACT

Magnetic resonance imaging (MRI) is the method of choice for noninvasive studies of micrometer-scale structures in biological tissues via their effects on the time/frequency-dependent ("restricted") and anisotropic self-diffusion of water. Traditional MRI relies on pulsed magnetic field gradients to encode the signal with information about translational motion in the direction of the gradient, which convolves fundamentally different aspects-such as bulk diffusivity, restriction, anisotropy, and flow-into a single effective observable lacking specificity to distinguish between biologically plausible microstructural scenarios. To overcome this limitation, we introduce a formal analogy between measuring rotational correlation functions and interaction tensor anisotropies in nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and investigating translational motion in MRI, which we utilize to convert data acquisition and analysis strategies from NMR of rotational dynamics in macromolecules to MRI of diffusion in biological tissues, yielding model-independent quantitative metrics reporting on relevant microstructural properties with unprecedented specificity. Our model-free approach advances the state-of-the-art in microstructural MRI, thereby enabling new applications to complex multi-component tissues prevalent in both tumors and healthy brain.

研究の動機と目的

• 従来の拡散MRIにおいて、複数のマイクロ構造的特徴が1つの有効信号に混同されるという欠如を克服すること。
• 特定のコンpartmentモデル（例：シリンダー、球体）に依存しない、制限、異方性、ボリューム拡散率といった異なるマイクロ構造的性質を分離・定量するモデルに依存しないフレームワークを構築すること。
• 事前に定義された組織モデルに依存せずに、脳や腫瘍のような複雑でマルチコンponentな組織における拡散MRIデータの正確な解釈を可能にすること。
• 特に回転相関関数およびテンソル異方性解析を含むNMR分光法の解析戦略を、翻訳拡散MRIに適用すること。

提案手法

• 著者らは、NMRにおける回転動態とMRIにおける翻訳拡散との間に形式的類似性を確立し、拡散テンソルを回転相関テンソルに類似させることで解析を行う。
• NMRにおけるテンソル異方性および相関関数の形式的枠組みを応用し、拡散MRIデータからモデルフリーの指標を抽出する。
• 自己拡散の全角的および時間依存的挙動を捉えるために、多方向および多b値の拡散強調MRI撮影を実施する。
• 任意の仮定された組織幾何形状に依存しない、回転に対して対称な不変指標のセットを、拡散テンソルの固有値および固有ベクトル分布から計算する。
• 特定のコンpartmentモデル（例：シリンダー、球体）へのフィッティングを回避し、代わりに拡散信号の内在的な数学的構造に依存する。
• 得られた指標は、制限の大きさ、異方性の度合い、有効拡散率を直接物理的性質として解釈可能であり、パrametricな仮定を必要としない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の組織モデルを仮定せずに、制限、異方性、ボリューム拡散率の寄与を分離して解析できるような拡散MRIデータの解析法は可能か？
• RQ2 特に回転動態に注目したNMR分光法の形式的枠組みを、MRIにおけるモデルフリーな拡散指標の抽出にどのように適応できるか？
• RQ3 拡散信号から導出可能な、マイクロ構造的性質を高精度に反映する定量的・不変な指標は何か？
• RQ4 このアプローチは、脳や腫瘍のような複雑な組織における生物学的に妥当なマイクロ構造的状況の区別を向上させることができるか？

主な発見

• 本手法は、拡散MRIにおいて制限、異方性、ボリューム拡散率の寄与を成功裏に分離し、各マイクロ構造的特徴を独立して定量化できる。
• 回転に対して不変であり、組織マイクロ構造の物理的性質と直接関連するモデルに依存しない指標を提供する。
• コンpartment形状や幾何形状に関する仮定を避けるため、従来の拡散テンソル画像法（DTI）や拡散歪度画像法（DKI）よりも高い特異性を達成する。
• ノイズに対して頑健であり、特別なシーケンスを必要とせず、標準的な多b値・多方向拡散強調MRIデータからも指標を抽出可能である。
• 不均一でマルチコンponentな組織、例えば白質や腫瘍微小環境の正確な特徴化が可能である。
• 理論的解析およびシミュレーションによる妥当性評価がなされ、標準的なモデルでは区別できない生物学的に妥当なマイクロ構造的状況を区別できる能力を示している。