DKI弥散峰度成像英文简介
48-SD大鼠脑DKI研究中弥散参数MK与MD的比较_韩学芳

· 1604· 一步探讨其与年龄相关性改变, 旨在对比研究 MK MD 值在组织微观结构改变中的敏感性, 值、 为今后 DKI 这一新技术在中枢神经系统中得到更广泛的应 用奠定基础。 1 1. 1 材料与方法
临床放射学杂志 2016 年第 35 卷第 10 期
将 DKI 原始数据传输至 GE Advantage Windows 4. 3 工作站, 利用 Functiontools 中 DKI 软件包, 调节 b 值的扩散梯度编码方向的总数 测量范围的阈值, b0 数目为 5 , 目为 25 , 生成平均扩散峰度 ( mean kurtosis, MK) 图、 MD) 图。 平均弥散率( mean diffusivity, 依据鼠脑立体定位图谱 所标注的各结构解 剖位置( 图 1 ) , 在 DKI 图上手动绘制感兴趣区 ( region of interest, ROI ) : 两侧大脑皮层 ( cerebral cortex, CC ) 、 EC ) 、 两侧外囊 ( external capsule , 两侧尾壳 CPu ) ( 图 2A D ) 。 核( 纹状体 ) ( caudate putamen, ROI 尽量避开干扰组织, 如颅骨、 血管、 脂肪、 硬膜、 MD 值。 以上得 脑脊液等, 得到相应部位的 MK 值、 1 个月后重复测量, 到的各参数图像分别于 1 周、 取 3 次测量结果的平均值作为相应参数的参数值 。 1. 4 统计分析 应用 SPSS 17. 0 软件进行统计分析。采用配对 t 检验比较 CC 、 EC 、 CPu 各统计指标的侧别差异, 采 用完全随机设计资料的多样本方差分析 ( analysis of variance, ANOVA) 比较不同年龄组间 CC 、 EC 、 CPu 各 统计指标的差异及各年龄组各统计指标在不同部位 间的差异, 采用最小显著差异( least significant difference, LSD) t 检验进行两两比较。 2 2. 1 较 MD 的测量 两侧 CC 、 两侧 EC 、 两侧 CPu 的 MK、 结果及统计学分析结果见附表 ( 表 1 ) 。 配对 t 检验 结果显示: 两侧 CC 、 两侧 EC 、 两侧 CPu 的 MK 值、 MD 值侧别差异不存在统计学意义( P > 0. 05 ) 。 但在后续统计分析中, 为了更好地发现组间差 CC 、 EC 、 CPu 的弥散参数仍将两侧分别作为统 异性, 计量, 进行统计推断。 2. 2 两侧 CC 、 两侧 EC 、 两侧 CPu 不同年龄组之间 各弥散参数的比较 两侧 CC 、 两侧 EC 、 两侧 CPu 各年龄组 MK 统计 B ) 显示: 两侧 CC 、 学结果( 图 3A、 两侧 EC 13 个月 组与 3 /6 /10 个月组差异均存在统计学意义; 两侧 CPu 的 3 个月组与 6 个月组、 13 个月组与 6 /10 个月 组存在组间差异; 其余各组间不存在统计学差异。 两侧 CC 、 两侧 EC 、 两侧 CPu 各年龄组 MD 统计 D ) 显示: 左侧 CC 、 EC 13 个月组与 学结果( 图 3C 、 3 /6 /10 个月组差异均存在统计学意义; 左侧 CPu 3 13 个 月 组 与 6 / 10 个 月 组 组 间 月 个 组 与6 个 月 组 、 结果 CC 、 EC 、 CPu 左、 右侧别之间各弥散参数的比
磁共振(MRI)扩散峰度成像(DKI)与拉伸指数模型(SEM)评价裸鼠原位肝细胞

1 2f报(医学版)F u d an U n iv J M ed Sci2019 M a y, 46(3)285磁共振(MRI)扩散峰度成像(DKI)与拉伸指数模型 (SEM)评价裸鼠原位肝细胞癌(HCC)异质性郭然1’2林江1>2杨烁慧“2’34韩志宏4严序5傅彩霞6赵梦龙U2G上海市影像医学研究所上海200032; 2复旦大学附属中山医院放射科上海200032;3上海中医药大学附属曙光医院放射科,4病理科上海200021;5西门子医疗磁共振科研市场部上海201318;6西门子(深圳)磁共振有限公司应用开发部深圳518057)【摘要】目的探讨滋共振(magnetic resonance imaging,MRI)扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)和拉伸指数模型(stretched exponential model,SEM)评估自然生长状态下裸鼠原位肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)空间和时间异质性的价值。
方法将25只原位HCC裸鼠模型随机分为A、B、C、D和E组,每组5只,分别于原位种植瘤生长至第21、28、35、42和49天进行1. 5T MRI扫描,获得DKI和SEM以下各参数:平均峰度(mean kurtosis,MK)、平均扩散系数(mean diffusivity,MD)、扩散异质性指数a和扩散分布指数(distributed diffusion coefficient,DDC)。
使用 Kruskal-Wallis H 检验和 Mann-Whitney U 检验比较各组间肿瘤DKI和SEM各参数的差异。
使用Spearman相关分析评价DKI和SEM各参数与组织病理学上坏死分数(necrotic fraction,NI0、微血管密度(micro-vessel density,MVT))、肿瘤细胞增殖指标Ki-67指数、HE染色肿瘤最大径切面直方图异质性指标的标准差(standard deviation,SD)和峰度以及肿瘤大小之间的相关性。
弥散张量成像:DKI和IVIM介绍.ppt

DKI vs IVIM
多b值成像 较常规DWI DTI提供更多参数,显示精细微观结构复杂性上有优势
? DKI
? 中枢应用为著 ? 前列腺癌评估
? IVIM
? 灌注相关疾病 ? 腹部应用广泛
局限性: b值选择、数据测量、扫描方式和模型拟合数学方式需统一和完善
Any more information please give some questions
? 肝癌、肝纤维化 ? 肾肿瘤、 ? 前列腺癌 ? 周围型肺癌 ? 宫颈癌 ? 乳腺….
? 头颈部
? 脑胶质瘤 灌注 ? 脑梗死 ? 鼻咽癌….
关注重点:灌注
Slow ADC 反映的是组织水分子的弥散特性,而Fast ADC反 映的是灌注情况,与3D ASL 较吻合
影像因子:IVIM灌注受b值个数和大小等 脑脊液干扰 准确性 值得商榷
? 体部 MK用于肿瘤良恶性鉴别
各向异性不强,无需多方向扫描——减少扫描时间 – 前列腺癌检出 – 肝胆管癌分级
Peter Raab etc. 2010 脑星形细胞瘤AS 和多形性胶母细胞瘤GBM
鉴别AS2和AS3,MK,ADC和FA的ROC曲线
水弥散模型
IVIM
AQP MR 三指数模型 更高b值
FAK (fractional anisotropy of kurtosis ) :类似于 FA
? KA 越小即表示越趋于各向同性扩散 ; 若组织结构越紧密越规则, KA 越大
by SE EPI with TR/TE?=?2300/109?ms, slice thickness?2?mm, FOV 256?×?256?mm2, data matrix?128?×?128, NEX?=?2,
DKI(弥散峰度成像)英文PPT概述

defects of DTI
• As a result, DTI quantitation is b-value dependent and DTI fails to fully utilize the diffusion measurements that are inherent to tissue microstructure.
DKI parametric maps
DKI parametric maps
• Typical DKI-derived parametric maps from a single slice of a) in vivo, b) formalin-fixed adult rat brains and c) a normal human subject (male, 44 years old).
Conditions
• The method is based on the same type of pulse sequences employed for conventional diffusion-weighted imaging (DWI), but the required b values are somewhat larger than those usually used to measure diffusion coefficients. In the brain, b values of about 2000 s/mm2 are sufficient.
Other advantages of DKI
• Mean kurtosis (MK), the average apparent kurtosis along all diffusion gradient encoding directions, has been measured and demonstrated to offer an improved sensitivity in detecting developmental and pathological changes in neural tissues as compared to conventional DTI .
dki(扩散峰度成像)英文简介

Kurtosis
• Kurtosis here refers to the excess kurtosis that is the normalized and standardized fourth central moment of the water displacement distribution .
时间、H1的密度、分子弥散运动
DWI图像
利用扩散敏感梯度脉
冲将水分子弥散效应扩大,来研究不同组
织中水分子扩散运动的差异
DWI评估弥散的参数
• 通过两个以上不同弥散敏感梯度值( b值)的弥散加权 象,可计算出弥散敏感梯度方向上水分子的表观弥散系数 (apparent diffusion coefficient ADC)
Kurtosis tensor (KT) derived parameters
• MK(mean kurtosis):MK is a measure of the overall kurtosis. It does not have any directional specificity. MK 的大小取决于感兴趣区内组织的结构复杂程度,结构越复 杂非正态分布水分子扩散受限越显著,MK 也即越大
• K∥ (Axial kurtosis)and K⊥(Radial kurtosis) :can be defined as the kurtosis parallel and perpendicular to the principle diffusion eigenvector (e1) K⊥越大表明在该方向非正态分布水分子扩散受限越明显,反之 则表明扩散受限越弱
DKI provides a higherorder description of restricted water diffusion process by a 2nd-order 3D diffusivity tensor (DT as in conventional DTI) together with a 4th-order 3D kurtosis tensor (KT).
DKI (弥散峰度成像)ppt课件

• 均质介质中可以水分子的自 由运动为各向同性,即在各个 方向上的弥散强度大小一致, 弥散张量D描述为球形,沿磁 共振的三个主坐标的特征值为
λ1=λ2=λ3
• 在脑白质中由于髓鞘的阻挡, 水分子的弥散被限制在与纤维 走行一致的方向上,具有较高 的各向异性,此时弥散张量可 表示为椭球形,其特征值 λ1>λ2>λ3,最大特征值对应的 方向与经过该体素的纤维束走 行平行
• Moreover, the simplified description of the diffusion process in vivo by a 2nd-order 3D diffusivity tensor prevents DTI from being truly effective in characterizing relatively isotropic tissue such as GM. Even in WM, the DTI model can fail if the tissue contains substantial crossing or diverging fibers .
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defects of DTI
• As a result, DTI quantitation is b-value dependent and DTI fails to fully utilize the diffusion measurements that are inherent to tissue microstructure.
ADC=In(S低/S高)/(b高-b低) •弥散敏感系数(b)值= =r2σ2g2(△-σ/3) b 值的取值范围为0~10 000s/mm2,较大的b 值具有较大 的弥散权重,对水分子的弥散运动越敏感,并引起较大的 信号下降,但b 值越大,图像信噪比也相应下降,如果b 值太小,易受T2 加权的影像,产生所谓的T2 透射效应(T2 shine through effect),一般来说用大b 值差的图像测得的 ADC 值较准确,故侧ADC 值时宜选较高b 值和较大的b 值差 •ADC反映了水分子的扩散运动的能力,指水分子单位时间 内扩散运动的范围,越高代表水分子扩散能力越强。
扩散峰度成像(DKI)在中枢神经系统的应用

扩散峰度成像(DKI)在中枢神经系统的应用DKI 概述扩散为人体重要的生理活动,组织内水分子的扩散可被看作是一个随机的过程也即布朗运动,因此,在一定时期内某一特定水分子从一个位点到另一个位点扩散的机率受概率分布支配。
扩散张量成像( diffusion tensor imaging,DTI)可以从微观领域评估组织结构的完整性,目前最主要应用于脑组织各方向白质纤维及纤维束的评价。
在一简单的模型中,这一分布具有正态分布形式,它的宽度( 即标准差)与扩散系数成比例。
扩散加权成像( DWI) 及DTI的理论前提为水分子扩散呈正态分布。
然而,就在以几十毫秒的时间间隔下,大多数组织的复杂结构( 如各类型的细胞、细胞膜和组织的生化特性) 能够导致水分子扩散位移概率分布实际上偏离正态分布。
而超值峰度( excess kurtosis) 则能够量化这一偏离。
因此超值峰度可被视为衡量组织结构复杂性的一种“度”。
曾有报道人脑水分子的扩散分布是以非正态分布为主。
通过pulsed-field-gradient MRI 序列去评估活体组织中水分子扩散峰度超额量,这一方法即为扩散峰度成像( diffusion kurtosis imaging,DKI)。
DKI 是基于DTI 技术上的延伸,为描绘组织内非正态分布水分子扩散的一种新的磁共振成像方法,较传统的DTI 技术,DKI 更适合把握组织微观结构的变化。
基于在传统DWI 的基础上采用同一类型的脉冲序列,但所需要的b 值较以往用于测量扩散系数的往往要略大。
对于脑组织,b 值约2000 s/mm2就足够,对b 值的要求在现代临床磁共振成像系统中可以较为容易获得满足。
因此,DKI 成为一个量化非正态分布水分子扩散、探查生物组织的微观结构的实用性临床技术。
此外,DKI 扩散敏感梯度场施加的方向至少得15 个; 当然提高到30个,那么所采集到的数据的可靠性也可相应得到提高。
DKI 主要参数1 平均峰度( mean kurtosis,MK)它被认为是一个复杂的微观指标,相比于各向异性分数值,MK 的优势在于不依赖于组织结构的空间方位,脑部灰质、白质结构皆可应用MK 加以描述。
扩散峰度成像在中枢神经系统疾病的研究进展

扩散加权成像(DWI )是临床上广泛应用的扩散加权成像技术,但传统DWI 是以水分子高斯运动为基础的成像技术,与实际水分子运动不符。
由于生物组织中存在各向异性扩散的障碍,扩散过程中固有的各向异性需要得到考虑,从而出现了扩散张量成像(DTI ),引入二阶扩散张量,但DTI 依然解决不了纤维交叉时纤维走向问题。
针对这一特殊的运动状态,扩散峰度成像(DKI )理论提出,并不断发展完善[1-2]。
DKI 是一种新兴的核磁共振成像方法,基于传统DWI 和DTI 技术延伸的相同类型的脉冲序列,通过在模型中拟合一个四阶峰度来弥补二阶张量的不足,更加准确地定量分析组织中水分子非正态扩散特性,来量化水分子非高斯扩散程度。
因此,DKI 能够更加敏感的反映复杂的组织微观结构,同时也可以反映疾病相应的病理生理改变,有利于疾病早期的精确诊断及临床对症治疗。
DKI 在扫描过程中通常需要高b 值,但随着b 值的增高,信噪比随之降低,图像质量变得不稳定,由于各研究机构在b 值的选择上缺乏统一的标准,如何在高信噪比和高b 值之间达到平衡也是目前面临的最主要问题,有待进一步研究探讨。
DKI 最早应用于中枢神经系统疾病,也是目前应用较为广泛和成熟的领域,本文结合近几年国内外研究现状,对其在脑损伤、脑梗死、脑退行性病变、脑肿瘤的临床应用以及未来前景等方面进行综述。
1DWI 原理及参数1.1基本原理磁共振扩散成像的物理基础是水分子自由扩散运Research progress of diffusion kurtosis imaging in central nervous system diseasesLI Qilin 1,YANG Liguang 1,WANG Ruru 1,ZHANG Jun 1,HOU Cong 1,LIU Xinjiang 1,21Department of Radiology,Affiliated Hospital of Binzhou Medical University,Binzhou 256603,China;2Department of Radiology,Shanghai Pudong Hospital (Pudong Hospital Affiliated to Fudan University),Shanghai 201399,China摘要:磁共振扩散峰度成像(DKI)是扩散张量成像(DTI)技术的延伸,其优势是可以量化组织内水分子非高斯扩散的特性,能够较扩散加权成像、DTI 技术提供更加真实、准确的组织微观结构信息。
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Conditions
• The method is based on the same type of pulse sequences employed for conventional diffusion-weighted imaging
(DWI), but the required b values are somewhat larger than those usually used to measure diffusion coefficients. In the brain, b values of about 2000
• 均质介质中可以水分子的自 由运动为各向同性,即在各个 方向上的弥散强度大小一致, 弥散张量D描述为球形,沿磁 共振的三个主坐标的特征值为 λ1=λ2=λ3
• 在脑白质中由于髓鞘的阻挡, 水分子的弥散被限制在与纤维 走行一致的方向上,具有较高 的各向异性,此时弥散张量可 表示为椭球形,其特征值 λ1>λ2>λ3,最大特征值对应 的方向与经过该体素的纤维束 走行平行
• DTI implicitly assumes that water molecule diffusion occurs in a free and unrestricted environment with a Gaussian distribution of diffusion displacement.
• Moreover, the simplified description of the diffusion process in vivo by a 2nd-order 3D diffusivity tensor prevents DTI from being truly effective in characterizing relatively isotropic tissue such as GM. Even in WM, the DTI model can fail if the tissue contains substantial crossing or diverging fibers .
• fourth central moment:四阶中心距,主要用来衡量随机分布 变量的分布在均值附近的陡峭程度
• Since the deviation from Gaussian behavior is governed by the complexity of the tissue within which the water is diffusing, this excess diffusional kurtosis can be regarded as a measure of a tissue’s degree of structure.
DKI provides a higherorder description of restricted water diffusion process by a 2nd-order 3D diffusivity tensor (DT as in conventional DTI) together with a 4th-order 3D kurtosis tensor (KT).
• It is a dimensionless measure that quantifies the deviation of the water diffusion displacement pro the Gaussian distribution of unrestricted diffusion, providing a measure of the degree of diffusion hindrance or restriction.
s/mm2 are sufficient.
• At least 15 non-collinear and non-coplanar directions are required to construct KT.
DKI vs q-space imaging techniques
• DKI has a close relationship to q-space imaging techniques.
• K∥ (Axial kurtosis)and K⊥(Radial kurtosis) :can be defined as the kurtosis parallel and perpendicular to the principle diffusion eigenvector (e1) K⊥越大表明在该方向非正态分布水分子扩散受限越明显, 反之则表明扩散受限越弱
DKI弥散峰度成像英文简介
Contents
DWI(diffusion weighted imaging) DTI(diffusion tensor imaging) DKI(diffusion kurtosis imaging)
DWI原理
MR图像的信号
组织T1、T2驰豫
时间、H1的密度、分子弥散运动
Kurtosis tensor (KT) derived parameters
• MK(mean kurtosis):MK is a measure of the overall kurtosis. It does not have any directional specificity.
MK 的大小取决于感兴趣区内组织的结构复杂程度,结构越 复杂非正态分布水分子扩散受限越显著,MK 也即越大
• Measuring the diffusional kurtosis requires only modest
increases in b values
• And DKI is less demanding in terms of hardware requirements and postprocessing effort.
DKI parametric maps
DKI parametric maps
• Typical DKI-derived parametric maps from a single slice of a) in vivo, b) formalinfixed adult rat brains and c) a normal human subject (male, 44 years old).
displacement probability distribution rather than just the kurtosis.
• As a consequence,q-space imaging is more demanding in terms of imaging time and gradient strengths.
defects of DTI
• Conventional DTI fails to fully utilize the MR diffusion measurements that are inherent to tissue microstructure.
• DTI computes apparent diffusivity based on the assumption that diffusion weighted (DW) MR signal has a monoexponential dependence on the diffusion factor (b-value).
Other advantages of DKI
• Mean kurtosis (MK), the average apparent kurtosis along all diffusion gradient encoding directions, has been measured and demonstrated to offer an improved sensitivity in detecting developmental and pathological changes in neural tissues as compared to conventional DTI .
• In addition, directional kurtosis analysis has been formulated to reveal directionally specific information, such as the water diffusion kurtoses along the direction parallel or perpendicular to the principle water diffusion direction as determined by the 2nd-order diffusion tensor
Kurtosis
• Kurtosis here refers to the excess kurtosis that is the normalized and standardized fourth central moment of the water displacement distribution .
• q-space imaging methods have indeed recently been employed to estimate diffusional kurtosis.
• The principal difference between them is that q-space imaging seeks to estimate the full diffusion
DWI图像
利用扩散敏感梯度脉
冲将水分子弥散效应扩大,来研究不同组
织中水分子扩散运动的差异
DWI评估弥散的参数
• 通过两个以上不同弥散敏感梯度值( b值)的弥散加权 象,可计算出弥散敏感梯度方向上水分子的表观弥散系数 (apparent diffusion coefficient ADC)