We describe how to obtain parametric and vector maps of the diffusion tensor of the breast using magnetic resonance imaging. The protocol and final output following imaging processing are tailored for tracking breast architectural features and detecting breast malignancy.
Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of life and survival of breast cancer patients. In this paper a new approach for the detection of breast cancer is described, based on tracking the mammary architectural elements using diffusion tensor imaging (DTI).
The paper focuses on the scanning protocols and image processing algorithms and software that were designed to fit the diffusion properties of the mammary fibroglandular tissue and its changes during malignant transformation. The final output yields pixel by pixel vector maps that track the architecture of the entire mammary ductal glandular trees and parametric maps of the diffusion tensor coefficients and anisotropy indices.
The efficiency of the method to detect breast cancer was tested by scanning women volunteers including 68 patients with breast cancer confirmed by histopathology findings. Regions with cancer cells exhibited a marked reduction in the diffusion coefficients and in the maximal anisotropy index as compared to the normal breast tissue, providing an intrinsic contrast for delineating the boundaries of malignant growth. Overall, the sensitivity of the DTI parameters to detect breast cancer was found to be high, particularly in dense breasts, and comparable to the current standard breast MRI method that requires injection of a contrast agent. Thus, this method offers a completely non-invasive, safe and sensitive tool for breast cancer detection.
乳癌は、世界中の女性の癌の最も一般的な原因である。乳がんの早期発見は、乳癌患者の生活の質および生存を改善するのに重要な役割を有している。乳癌の検出のための現在の標準的な方法は、X線マンモグラフィと超音波走査に基づいている。これらの技術の不十分な感度および特異性は、特に高密度の乳房内の病変を検出するために、乳房の磁気共鳴画像(MRI)を含む他の技術の開発を刺激してきた。ダイナミックコントラスト増強(DCE)MRIは、乳癌1,2の検出および診断のための強力なツールとして確立されており、しばしばコンピュータ支援診断によって促進される3を意味する。現在、このようなハイリスク患者4のような特別な場合のためではなく、日常的なスクリーニングのために、おそらく、高コスト、造影剤の注入を使用する必要性、標準化aの不足のために使用されND低/中程度の値から5,6組み合わせたマンモグラフィーとDCE-MRI 7,8を用いて得られた高い値の範囲に悪性病変から良性の差別化変数特異性。より最近では、MRI及び見かけの拡散係数(ADC)の得られたマップを重み付け拡散DCE-MRIを補完する方法として評価され、それはADC値は、癌、良性病変と正常乳房組織9,10を区別しやすくすることができることが示された。また、乳房の拡散テンソルイメージング(DTI)の研究は1.5 T 11-15の磁場強度で3 T 16-24の健康なボランティア及び乳房病変を有する患者において開始された。これらの研究のほとんどは、ADC及び異方性比率(FA)値11,12,14,15,20-23を報告し、FA 13,20よりもより再現ADC値で再現性があることが、これらの2つのパラメータを発見した。これらの研究の結果は、悪性病変がコンプとして低いADC値を示すことが示され正常組織と良性病変にARED、しかし、矛盾する結果は、価値観やFA 11,12,14,20-23の診断能力に報告された。 3 T- DTI研究乳房組織枠三テンソルの固有値および固有ベクトルの値も同様に報告され、その結果を主固有ベクトルと固有値のパラメトリックマップのベクトルマップで提示し、ADC、FAのセット内のそして最大の異方性指数16-19,24。これらの研究では主拡散固有値と最大異方性が癌病変の検出および診断のための最も敏感な独立したパラメータとして機能することが示された
乳房は乳腺組織と脂肪組織で構成されている。線維腺組織はさらに大きさと形状で非常に可変的である多くの葉、から構成されている。各ローブ微細構造は、機能的乳腺ツリーと腺組織を形成することに関連する小葉、および周囲の結合-Fiが備わってい繊維状組織。ほとんどの乳房の悪性腫瘍は、周囲の組織への浸潤によって浸潤癌に変わるその場での癌、 で開発ダクトや小葉の上皮細胞の異常な増殖によって開始します。したがって、乳管/小葉構造は、悪性乳房変換の調査の不可欠の領域である。
乳管樹の構造的特徴は、最初の乳房切除標本25のダクトに着色ワックスの注入を使用して、サー·アストリー·クーパーによって1840年にex vivoで検討した。最近では、全体の胸乳管樹のコンピュータ派生追跡は、乳房切除標本26,27を使用して、いくつかの人間の胸に達成されている。ここで提示作業は、 インビボ拡散テンソル画像化によって得られたパラメータは、非浸潤性乳癌の検出も可能にする、異なる乳房組織の微細構造の特徴に関連する情報を提供することを示している。
P乳房の拡散テンソル画像の基礎となるhysical原理は、制限環境28内の異方性水拡散を測定し、定量化するためにMRIの能力に基づいている。一般的には、均質な溶液中での水の拡散は無料で等方性で水の動きが不浸透性の壁であるため制限のため停止した場合には、しかし、拡散が(壁に垂直な壁に速い自由拡散平行遅い制限拡散異方性になる図1)。組織中の水の拡散は複雑であり、細胞を含む細胞内および細胞外コンパートメントの構造的および生理学的特徴に依存'のサイズ、細胞の膜を通して、ならびに血管およびリンパ管ネットワークの存在に密度、細胞外のねじれ及び水交換( 図2)。
<bR /> 図1:無料と制限された拡散透過性の壁(右)によって制限水分子自由拡散(左)と拡散の模式図。。
図2:組織における複雑拡散外および細胞内コンパートメント及びこれら二つのコンパートメント間の水交換(矢印)における水分子の移動を示すセルラシステム内の水分拡散の概念図。
により胸の特定のアーキテクチャの特徴に乳管や小葉中の水分子の拡散が制限されたと異方性運動の特定の例を提示する:ダクトの壁に並行してと拡散が自由拡散のそれに近い小葉が、それは壁によって制限され、壁に垂直な方向では、2つから構成される細胞と基底膜の層。従って乳管/腺系における拡散が比較的速いと異方性である。一方、管を 周囲の結合線維組織における拡散は、この組織で高含水率および低細胞密度( 図3および図4)の結果として、迅速かつ等方性である。悪性腫瘍の存在下で、癌細胞による管および小葉の閉塞は、すべての方向に異方性運動の拡散係数の減少( 図3および4)を引き起こし、水の動きのねじれ、制限を増加させる。
図3:乳房の小葉における拡散小葉を通してカットし、1小葉内の水の拡散の模式図。。左:速い示した小葉」の壁によって制限された水の拡散壁に垂直拡散の壁に平行かつ制限拡散。右:癌細胞と小葉で拡散。外区画における拡散は非常に妨げが、全ての方向に類似し、したがって、ほぼ等方される。
図4:乳管ツリー系内の水分拡散左:彼らの放射方向、およびそれらの相互分岐25を示す色付きのワックスを注入した乳管、。ミドル:ダクト(黒矢印)の内部拡散を示すベクターを用いた通常の乳管ツリーの概略図及び結合組織における(緑の矢印)。右:癌細胞の2つの遺伝子座(紫)と乳管ツリーの概略図。赤矢印は、癌における拡散を示す。
本稿では詳細に拡散テンソル走査方式とPRを説明ocessingアルゴリズムや乳房の悪性腫瘍の検出が有効DTIデータセットのソフトウェア分析。全ての癌は、乳房生検および/または外科的標本の組織病理学的所見により確認された。我々はまた、乳房の解剖学的特徴を取得するためのT2強調スキャンプロトコルと同様に、DTI検出感度を評価するための参照方法を務めDCEスキャンプロトコルを記述している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
この研究は、 インビボでの両乳房の全乳腺組織中の水拡散テンソルのパラメータを測定するために、高い空間分解能(1~8 mm 3で )で3 Tでスキャンし、DTIの能力を実証する。同時に大DTIデータセットのこの研究有効に分析の過程で開発され、アルゴリズムとソフトウェアのアンサンブルは、様々な拡散係数、λ1、λ2、λ3の拡散パラメトリックマップを表示し、ADCと異方性指数が1-λをλ 3、すべての乳房のスライスとFA。この研究はまた、乳癌を検出し、診断するための様々な拡散係数と異方性指数の可能性を強調している。所見は、プライム拡散係数は、1λ、正常な乳房組織から悪性分化する実質的な能力を、乳癌を検出するための主要なパラメータであることを示した。二次indepen凹みパラメータは、高感度が、λ1よりもはるかに低い特異性で、プライム拡散係数によって検出を確認するように作用する最大異方性指数である。
結果はまた、 インビボでの指向性の水の拡散を測定し、両方の乳房全体の腺管/腺組織中の拡散の異方性を定量化するためのMRIの能力を実証した。異方性測定は30拡散勾配方向の均一精度プロファイルを確実にするために適用した。 120ミリ秒の高エコー時間の選択、及び空間分解能の最適化は、ダクト内の水の拡散の制限を明らかにした。通常のダクトの平均サイズは40〜100ミクロン36の範囲で〜70%、90μmであることが報告された。アインシュタイン方程式に従って自由水拡散の変位Dは自由水の拡散係数であり、x =(6Dt)1/2を意味し、拡散トン時間。 (〜0.3の上限値)を比較して、乳房に比較的低いFA値につながる、我々の実験では、xは約25μmであるため、腺管水分子の一部のみが、乳管の壁によって制限されている検出された値に脳白質(≥0.5)で。卿でアストリー·クーパーは、それが、それぞれが乳管ツリーで構成される、ヒト乳房組織が 別々の葉に編成されていることが明らかとなった25を研究。授乳中の乳房37の予備的な超音波の研究が試みられ、並びに二次形状測定値38を使用して乳管の断面構造の検出された。しかし、撮像方法は、これまで生体内で両方の乳房全体乳管系を明らかに成功していない。 DTI結果から全体の3D乳管ツリーシステムを得るためのアルゴリズムは、まだ開発中ですが、ベクトルは明らかに乳腺木々の詳細かつ高度に多様な解剖学を明らかにする可能性を示すマップします。最近、私私たちのDTIのデータセットに基づいて、乳房のフル3Dトラッキングのnitial試みは39を報告しました。
この作業の過程で、技術的な限界に起因非効率的な脂肪抑制及びEPIの歪みに注目されている。脂肪抑制は、高密度の乳房における通常効率的であった脂肪抑制シーケンス(FAT-SAT)によって達成された。しかし、脂肪の胸に、より効率的かつB1不均一性の影響を受けにくいスペクトル選択弱毒反転回復(SPAIR)は、適用された。 EPIベース拡散プロトコルは、誘導される渦電流、B 0磁場不均一性と感受性の違い40,41の勾配に起因する追加の制限がありました。これらの制限は、水と脂肪の信号に反復自動および手動のシミングを使用して、下の可能なエコーの間隔を選択することによって最小化された。プロトコールに記載されるように加えて、幾何学的歪みの後処理補正は時折適用した。全体的な、強い水信号との密な乳房の場合には、それは技術的な限界を克服することが可能であった。しかし、非常に脂肪の胸にこの研究では5例は、上記の制限に起因して分析することができなかった。
要約すると、乳房の拡散テンソルMRIのためのプロトコルおよび画像処理ツールが開発されている。この完全に安全で迅速、かつ非侵襲的方法は、正確に乳房構造を解剖し、診療所での乳癌の検出を容易にすることができる。プライム拡散係数、λ1、および最大異方性指数、λ1-λ3は 、癌を検出するための2つの独立した拡散パラメータとして機能することが見出された。乳癌患者の臨床試験は、これら2つのパラメータを検出効率がDCE MRIに匹敵することを示した。このように、基本的な乳房のアーキテクチャのと癌発生の理解と明らかへの依存からこのメソッドの新興定量化の有意な変化、ならびにその安全かつ迅速な方法であるが、大規模プロスペクティブ試験で乳癌スクリーニングのための臨床的影響を試験するための乳管増殖を伴う種々の発生態様を検討するための貴重なツールにする。
The authors have nothing to disclose.
We would like to thank Mr. Nachum Stern and Ms. Fanny Attar for their excellent technical assistance. H.D. holds the Fred and Andrea Fallek Chair for Breast Cancer Research.
Material/Equipment | Company/ Catalog No. | Comments/ Description | |
Magnetol-Gadopentetatedimeglumine | Soreq, Yavne, Israel | 0.5M | |
3 Tesla MRI scanner, MAGNETON Trio | Siemens, Erlangn, Germany | 120 | |
Bilateral breast array coil | Siemens, Erlangn, Germany | 4-channel | |
Bilateral breast array coil | In-Vivo, Orlando FA | 7.channel | |
Automated pump, Spectris Solaris MR Injector | Medrad, Indianola , PA | ||
DTI Image processing software | Home-built | Property of Yeda Research and Development Co. Ltd http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp | |
3TP Image processing software | Home-built | Property of Yeda Research and Development Co. Ltd http://www.yedarnd.com/ContactUs.asp |