Implementación de secuencias avanzadas para DW-MRI en resonador Bruker
Autores:
M. en C. Ricardo Alonso Rios Carrillo
Dr. Luis Concha Loyola
Dr. Alonso Ramírez Manzanares
Contacto : ricardo.rios@comunidad.unam.mx
DW-MRI
El contraste de las imágenes de resonancia magnética pesadas por difusión (DW-MRI) es sensible al movimiento (difusión) del agua en el medio.
DW-MRI
DW-MRI aplica gradientes al campo magnético del resonador que codifican y decodifican la posición de las moléculas de agua en dos tiempos distintos, con la finalidad de estimar la difusión del agua ocurrida en la dirección en la que se aplicaron los gradientes.
El contraste adquirido en DW-MRI dependerá de la dirección de gradientes aplicados y de la forma de la estructura general del tejido.
SDE
La adquisición estándar DW-MRI es mediante el método de Stejskal-Tanner , conocido actualmente en la literatura como “Single Diffusion encoding” (SDE).
Adquisiciones SDE codifican la difusión sólo un una dirección a la vez. En este ejemplo codifica la difusión sobre el eje z. En esta figura el segundo gradiente es negativo a falta del pulso RF en la gráfica.
Forma de onda de gradiente
DTI
"Diffusion Tensor Imaging" utiliza imágenes SDE para ajustar un tensor de difusión que se puede visualizar como un elipsoide al que se le pueden extraer varios parámetros.
La información en dichos parámetros engloba todos los procesos de difusión de un mismo voxel.
Figura por el Dr. Concha
MDE
Avances tecnológicos permiten una nueva familia de adquisiciones : MDE (“Multi Dimentional Encoding”). En SDE la codificación de la difusión se realiza mediante un mismo tipo de sondeo (Stejskal-Tanner). En MDE esta codificación se realiza por diversos tipos de sondeos que son capaces de codificar la difusión de distintas formas. Estas múltiples formas de codificación cuantifican correlaciones de difusión en el medio biológico, enriqueciendo la información que podemos obtener mediante DW-MRI.
Forma de onda de gradiente
Tensor B
El primer ejemplo codifica la difusión interrogando si el medio es isotrópico (la esfera), mientras que el segundo ejemplo codifica la difusión sobre un plano (plato).
Tensor b
En DW-MRI el nivel de sensibilización de la señal al proceso de difusión está dado por el valor b. En SDE el valor b es un escalar que combina los diferentes parámetros que conforman la forma de onda SDE.
En MDE el valor b fue extendido a el tensor b. Este tensor engloba la dirección, forma y fuerza en la que la forma de onda que siguieron los gradientes sensibilizaron la difusión en el espacio tridimensional. El valor b se extrae de la traza de este tensor mientras que \( b_{\Delta} \) define la forma del tensor.
b_\Delta = 0
b_\Delta = 1
b_\Delta = -.5
DTD
El modelo DTD ("Diffusion Tensor Distibution") asume una distribución a nivel microscópica de tensores de difusión en un voxel.
Este nos permite extraer parámetros relacionados con los diversos tamaños, formas y orientaciones de los micro-tensores en un voxel.
El modelo DTD es una mejor aproximación a la microestructura neuronal y de neuritas en tejido nervioso que DTI.
NOTA: Los tensores de difusión (DTI y DTD) no son el mismo tensor que estamos utilizando en el concepto del tensor b:
- Los tensores de difusión cuantifican el proceso de difusión en el medio que están modelando.
- El tensor b cuantifica la trayectoria que toman la forma de onda de los gradientes del resonador (independientemente del medio que estén codificando).
La implementación de nuevas secuencias de adquisiciones de DW-MRI en un equipo de resonancia no es sencillo.
Sin embargo, la comunidad científica de DW-MRI ha desarrollado una serie de herramientas de software libre que facilitan la implementación y uso de este tipo de secuencias.
Objetivos
- Implementar secuencias MDE en el equipo de resonancia magnética Bruker Pharmascan de 7T del instituto de neurobiología de la UNAM.
- Desarrollar un repositorio con herramientas que faciliten el uso del software elaborado por la comunidad cientifica para implementacion de secuencias MDE.
Métodos
Pipeline de adquisición
brukerRawToImages
nowToSequence
Preprocesamiento
Optimiza formas de onda para secuencias MDE.
Convierte objetos creados por NOW a un formato leíble por el paquete secuencias MCW.
Adquiere imágenes DW-MRI en equipos Bruker con gradientes de difusión con formas de onda libres.
Convierte imágenes crudas bruker a NIFTI. Crea archivo auxiliar (y ordena NIFTIs) requerido por md-mri.
Procesar imágenes para eliminar ruido, corrección de movimiento etc. Recomendamos Mrtrix3
Métodos para analizar imágenes obtenidas con secuencias MDE.
Repositorios externos usados en el pipeline
NOW
NOW (“Numerical Optimization of gradient Waveforms”) es un paquete en MATLAB que permite la optimización de formas de onda para gradientes que permiten adquisiciones MDE.
Esta herramienta optimiza la forma de onda conforme al tipo de adquisición MDE que se requiere, pero limitando la forma de onda al rango permisible de parámetros de hardware que tiene el equipo de resonancia magnética.
Repositorio: github.com/jsjol/NOW
Forma de onda de gradiente
Tensor B
MCW Pulse Sequences
Este paquete contiene secuencias capaces de ejecutar adquisiciones DW-MRI con formas de onda arbitrarias para gradientes en equipos de resonancia Bruker con Paravision 6.0.1.
Su instalación y uso están documentadas dentro del manual de la secuencia y sólo requiere familiaridad con Paravision.
Repositorio: osf.io/ngu4a/
Captura de pantalla de la secuencia en Paravision 6.0.1
MD-dMRI
Este paquete en matlab contiene métodos y herramientas para analizar imágenes MDE.
Varios métodos contenidos en este paquete se basan en
Respositorio: github.com/markus-nilsson/md-dmri
Interfaz gráfica de MD-dMRI.
MDE_auxTools
Repositorio contiene herramientas auxiliares que fungen como conectores entre los paquetes mencionados.
Fue desarrollado por el autor como parte de este trabajo con la finalidad es facilitar el uso de dichas herramientas y tener una pipeline completo para adquirir imágenes MDE en un equipo Bruker.
Repositorio: github.com/RicardoRios46/MDE_auxTools
NOW
brukerRawToImages
nowToSequence
MCW sequences
Preprocesamiento
MD-MRI
Resultados
Un conjunto de imágenes DW-MRI con adquisiciones MDE fueron obtenidas para un cerebro de rata ex-vivo en el resonador Bruker 7T del INB con la metodología descrita.
Las formas de onda utilizadas fueron optimizadas conforme a las especificaciones de hardware del equipo Bruker.
El conjunto de datos fue obtenido con el protocolo necesario (basado en el descrito en Szczepankiewicz 2019) para realizar un análisis MDE conocido como QTE (“Q-space trajectory encoding”), del cual se derivan algunas métricas no adquiribles mediante adquisiciones estándar con SDE.
Ejemplos de formas de onda de gradientes optimizadas con el NOW. Las ondas son escaladas para sensibilizar la señal en distintos valores b.
200
1400
2800
4000
b
\frac{mT}{\text{m}}
ms
b_\Delta = 0
b_\Delta = 1
b_\Delta = -.5
Gradientes
Ejemplos de imágenes obtenidas con las formas de onda (diferentes tensores b) de gradientes optimizados.
b = 1400 \\
b_\Delta = 1
b = 2800 \\
b_\Delta = -.5
b = 1400 \\
b_\Delta = 0
Mapas de métricas MDE. Este análisis está basando en el modelo del DTD.
\( C_{MD} \) Cuantifica la varianza de difusividad media (tamaños de tensores)
\( C_{c} \) Cuantifica la dispersión (coherencia de direcciones) de los tensores
\( C_{M} \) Cuantifica la anisotropía promedio (relacionada a FA en DTI)
\( C_{\mu} \) Cuantifica la anisotropía microscópica promedio (formas de los tensores)
Mayor info de estas métricas en link
Conclusiones
En este trabajo se implementaron secuencias MDE utilizando software libre desarrollado por la comunidad científica en el equipo Bruker en el Instituto de Neurobiología de la UNAM.
Se desarrollaron un conjunto de herramientas auxiliares que facilitan el uso de los diversos toolbox requeridos en el pipeline. Estas herramientas se encuentran disponibles en un repositorio público para el uso de la comunidad.
A conocimiento de los autores, esta es la primera vez que se implementan este tipo de secuencias avanzadas de DW-MRI en un equipo de resonancia en México. Este trabajo demuestra que es un proceso viable que puede ser replicado por otras instituciones con los métodos y herramientas aquí propuestas.
Trabajo a futuro
Modelaje biofísico de difusión con los datos obtenidos mediante esta implementación en un modelo animal de neurodegeneración. Esto con la finalidad de validar metodologías que sean capaces de distinguir entre casos clínicos de neurodegeneración mediante tecnicas avanzadas de DW-MRI.
poster_NI2020
By ricardo_rios
poster_NI2020
Presentación para póster de reunión de nueroimagen 2020.