Here we present a protocol to determine the minimum number images that needed to be registered and averaged to resolve subcortical structures and test whether the individual layers of the LGN could be resolved in the absence of physiological noise.
L'objectif de cette étude était de tester les limites de résolution de l'IRM structurelle d'un cerveau post-mortem par rapport à la vie des cerveaux humains. La résolution de l'IRM structurelle in vivo est finalement limitée par le bruit physiologique, y compris la pulsation, la respiration et le mouvement de la tête. Bien que le matériel d'imagerie continue à améliorer, il est encore difficile de résoudre des structures à l'échelle du millimètre. Par exemple, le premier visuel voies sensorielles synapse au corps genouillé latéral (CGL), un relais visuel et le noyau de contrôle dans le thalamus qui est normalement organisé en six couches de monoculaire entrelacés. Les études de neuroimagerie ont pas été en mesure de distinguer de façon fiable ces couches en raison de leur petite taille qui sont moins de 1 mm d'épaisseur.
La limite de résolution de l'IRM structurelle, dans un cerveau post-mortem a été testé à l'aide de plusieurs images en moyenne sur une longue durée (~ 24 h). Le but était de vérifier si il était possible de résoudre le l individuAyers du CGL en l'absence de bruit physiologique. Une densité de proton (PD) d'une séquence d'impulsions pondérée a été utilisée avec plus ou moins de résolution et d'autres paramètres pour déterminer le nombre minimum d'images nécessaires à l'enregistrement et à distinguer de manière fiable en moyenne le LGN et d'autres régions sous-corticales. Les résultats ont également été comparés à des images acquises en vivant les cerveaux humains. In vivo sujets ont été scannés afin de déterminer les effets supplémentaires de bruit physiologique sur le nombre minimum de scans de perfectionnement nécessaires pour différencier les structures sous-corticales, utiles dans les applications cliniques.
Le but de cette recherche était de tester les limites de résolution de l'IRM structurelle en l'absence de bruit physiologique. Proton densité (PD) pondérés images ont été acquises dans un cerveau post-mortem sur une longue durée (deux ~ 24 séances de h) pour déterminer le nombre minimum d'images qui devaient être enregistrées et en moyenne pour résoudre les structures sous-corticales. A titre de comparaison, PD images pondérés ont également été acquises chez les humains vivant sur un certain nombre de séances. En particulier, l'objectif était de vérifier si il serait possible dans un meilleur scénario pour résoudre tous les six couches individuelles du LGN humaine, qui sont d'environ 1 mm d'épaisseur (Figure 1).
Figure 1. Human géniculé latéral couches noyau. Schématique de la structure laminaire des LGN. Magnocellulaire (M) couches sont constituées de plus grande neuronalela taille des cellules et de la densité de cellules plus petites qui sont responsables pour la résolution de mouvement et de cours contours (couches 1-2, représentée en gris foncé). Parvocellulaires couches (P) sont constitués de petite taille des cellules neuronales et la densité de cellule plus grande qui sont responsables pour la résolution fine forme et la couleur (couches 4-6, dépeint comme gris clair). Barre d'échelle 1 mm. Figure basé sur teinté LGN 12 humain.
La résolution spatiale est améliorée en IRM lorsque la taille de la matrice est augmenté, et quand de champ de vue (FOV) et l'épaisseur de coupe sont réduites. Cependant, l'augmentation de la résolution diminue le rapport signal sur bruit (SNR), qui est proportionnel au volume de voxel. SNR est aussi proportionnelle à la racine carrée du nombre de mesures. Chez l'homme vivant, bien que plusieurs images peuvent être acquises sur un certain nombre de séances d'imagerie distincts, la résolution finale est limitée par le bruit physiologique, tels que la respiration, pulsations circulatoires et mouvement de la tête.
Haut-Résolution (0,35 mm voxels dans le plan) PD analyses pondérées ont été acquis. Scans PD améliorer le contraste gris et blanc dans le thalamus 1, et se traduisent par des images qui minimisent T 1 et T 2 effets. Son image est fonction de la densité de protons sous forme d'eau et de macromolécules telles que des protéines et des matières grasses dans le volume d'imagerie. L'augmentation du nombre de protons dans un tissu résulte en un signal lumineux sur l'image due à la composante longitudinale supérieur de l'aimantation 2.
Scans PD-pondérés ont été recueillies depuis ils offrent un contraste plus élevé de structures sous-corticales avec le tissu environnant. Autres contrastes, comme T1 et images pondérées en T2 entraîner des difficultés dans la délimitation des structures sous-corticales comme le LGN en raison de petits ratios contraste-bruit, tel que déterminé ƒ 1,3.
De même, des études antérieures ont trouvé que les images de PD pondérée de formol fixés cerveaux post mortem resultej en plus élevés différences de contraste entre la matière grise et blanche par rapport à T1 et images pondérées en T2 qui avaient gris et blanc image importe intensités semblables 3,4. Les déterminants biophysiques sous-jacents peuvent expliquer ces différences. T1 (longitudinale) et T2 (transversal) temps de relaxation des protons de l'hydrogène dépendra de la façon l'eau se déplace à l'intérieur du tissu. Fixateurs tels que le travail de formol par des protéines de réticulation. Les différences entre la mobilité de l'eau sont réduites entre différents types de tissus utilisés lorsque fixateurs sont. Réduit le contraste des tissus T1 a été observé après fixation, tandis que les différences dans la densité de protons dans les tissus cérébraux augmente avec la fixation, permettant une meilleure différenciation de contraste 3, 4.
Des études précédentes ont identifié le CGL dans les analyses de Pd-pondérés en utilisant un T 5,6,7 1,5, et à 3 T scanner 8,9. Il est essentiel pour obtenir ces scans pour être en mesure de décrire précisément l'étendue dele CGL. Pour maintenir une couverture complète des noyaux sous-corticaux, 18 tranches de PD-pondérés ont été obtenus dans le thalamus. Chaque volume a été ré-échantillonné à deux fois la matrice résolution 1024, (0,15 mm taille dans le plan voxel), enchaîné, le mouvement corrigé et en moyenne pour produire une image 3D haute résolution de structures sous-corticales. Le nombre optimal d'images PD requis pour la prescription de la tranche suivante était de 5, ce qui réduit le temps de cycle à moins de 15 minutes chez l'homme vivant. Seulement 1 image PD a été nécessaire de délimiter clairement régions sous-corticales du cerveau post-mortem, réduisant le temps de cycle à moins de 3 min (Figure 2 et 3).
Un ensemble du cerveau post-mortem spécimen fixés au formol a été balayée d'une femme qui avait décédé d'un arrêt cardio-respiratoire à l'âge de 82 ans. Examen des dossiers médicaux a révélé qu'elle avait: maladie pulmonaire obstructive chronique, la chirurgie de poitrine, triple pontage 8 ans avant le décès, le cancer de l'utérus traitée avec une hystérectomie7 ans avant le décès, l'hyperlipidémie, le glaucome, et la chirurgie de la cataracte. Le cerveau spécimen post-mortem a été fixés par immersion dans 10% formol tamponné neutre pendant au moins 3 semaines à 4 ° C.Le post-mortem du cerveau a été scannée avec le même protocole d'imagerie ainsi que d'autres paramètres au cours de nombreuses heures pour les comparaisons de qualité d'image . Seuls les paramètres optimisés seront décrites pour le protocole.
Cette étude décrit un protocole optimisé dans l'acquisition et la technique de l'analyse afin d'obtenir haute résolution PD images pondérées des régions sous-corticales. Un certain nombre de paramètres d'analyse ont été testé et modifié avec les plus importantes celles relatives à la taille de la matrice, la taille de voxel, et la bande passante pour augmenter le SNR et de diminuer le nombre d'acquisitions, une étape cruciale de pouvoir déterminer les structures sous-corticales haute r…
The authors have nothing to disclose.
The authors acknowledge the following funding sources, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Dorothy Pitts Research Fund (NG), and the Nicky and Thor Eaton Research Fund. The authors acknowledge Kevin DeSimone, and Aman Goyal and for their knowledge in MRI acquisition and analysis expertise.
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