Т1 т2: Преимущества многотарифного учета

Содержание

Т1 Т2 Т3 в счетчике — где какое время?

Приветствую уважаемые друзья. Данная небольшая заметка расскажет о некоторых показателя счетчика электроэнергии.

Описание

Т1 Т2 Т3 в счетчике — отображают потребление киловатт по тарифным зонам: Т1 (07:00-10:00, 17:00-21:00), Т2 (23:00-7:00), Т3 (10:00-17:00, 21:00-23:00).

Цена, точные часы тарифов — нужно узнавать у компании, которая предоставляет вам электроэнергию.

Разбираемся

Счетчик может быть двухтарифным или трехтарифным. Если последний — устройство будет иметь показатели:

  1. Т1 — максимально дорогая зона тарифа, отображает используемые киловатты с 7:00 до 10:00 и с 17:00 до 21:00.
  2. Т2 — максимально экономная тарифная зона, показывает используемые киловатты с 23:00 до 7:00.
  3. Т3 — тарифная зона, цена которой немного ниже Т1, отображает сколько было использовано киловаттов в период с 10:00 до 17:00 и 21:00 до 23:00.

Дополнительно:

  1. Т1Т2, Т0 или просто Т — отображает суммарное значение.
  2. На некоторых счетчиках обозначения немного другие: Т1 это суммарное количество киловатт, Т11 — дневное время, Т12 — ночное время.

Цена за тарифную зону может быть индивидуальной для каждого региона. Также могут быть корректировки по часам, поэтому нужно уточнять. Скажу также от себя — если планируете брать счетчик на три зоны, хорошо подумайте и посчитайте, действительно ли это будет экономным вариантом.

Если счетчик двухфазный — значит будет только Т1 (дневное время) и Т2 (ночное время).

Интересно, но некоторые модели счетчиков могут самостоятельно в определенное время отправлять показания за электроэнергию. А вы в итоге только будете получать квитанции.

Пример счетчика, который на экране отображает текущий тариф:

РЕКЛАМА

Пример другого счетчика — здесь Т11 это значит дневной тариф:

РЕКЛАМА

Заключение

Двух или трехтарифный счетчик не всем подойдет, нужно постоянно помнить о зонах, это если вы планируете экономить) То есть все зависит от образа жизни, если активность человека приходится только на зоны Т1 и Т3, то еще неизвестно можно ли будет сэкономить.

Удачи и добра, до новых встреч!

На главную! 16.08.2021

РЕКЛАМА

В чем смысл двухтарифных счетчиков электроэнергии?

Предыстория…
Подошло время поменять счетчик, просмотрел предложения по этому вопросу и увидел, что появилась небольшая возможность экономить. Появились счетчики учитывающие электроэнергию по двум тарифам:
1. Т1 (дневной) – 2.81 – действует с 7.00 до 23.00
2. Т2 (ночной) – 1.56 – действует с 23.00 до 7 утра.

Ну что же прекрасно! Новый современный счетчик – берем!

И, что после этого вышло?

Оформляем, устанавливаем. С этого времени начинают приходить две квитанции, ночная и дневная. В каждую заносишь показания отображаемые по счетчику тарифа. Просто замечательно!
Эти тарифы отображаются на индикаторе по кругу, сперва Т1 для дневной квитанции, потом Т2 для ночной, и общая сумма для сведения об общем расходе.

Но!!! За февраль приходит квитанция по Т1 (дневной) – в нем сумма в два раза больше ожидаемой!!! Не могу понять откуда взялись эти цифры? Начинаю разбираться.

Я делал последнюю оплату 5.02.10 и подал данные счетчиков для:

Т1 – 152 (расход 125кВт)
Т2 – 57 (расход 57кВт)

А в квитанции написано Т1 – 263 (расход 236), откуда взялось?
Иду снимать показания для нового месяца: Т1 – 224, Т2- 87. Опять непонятно, Т1 до 263 у меня еще не дошел.
И тут в квитанции обнаруживаю, что 19.02.10 была контрольная съемка показаний. И этот контроллер снимает не показания по тарифам, а СУММУ!!! И эта самая сумма попадает в Т1 т.е. дневной.

Вот это ДА 🙂 Получается, что оплатив «ночную» энергию по ночному тарифу (квитанция 2), я её должен еще раз оплатить и по «дневному» тарифу (квитанция 1) – экономия налицо 🙂
Не знаю насколько часто они таким образом делают сверку показаний, но я не собираюсь платить за тройной «ночной» тариф.

Просто безобразие. В чем смысл двухтарифности, если они такие сверки делают?

какое время в показателях, трехтарифные счетчики

Многим собственникам квартир знакома тарификация электропотребления, так как активно используются двухтарифные приборы учёта. Они позволяют значительно экономить на квартплате. Но в последние годы на рынке появились счётчики электроэнергии Т1, Т2, Т3.

В обзоре подробно разберём различия между ставками и расскажем, как рассчитывать потреблённую электроэнергию по многотарифным приборам учёта.

Что означает Т1, Т2, Т3 в электросчётчике?

В энергопотреблении сутки разделены на тарифные зоны, каждая из которых имеет своё обозначение и временной интервал. Если Вы используете 3-х тарифные счётчики электроэнергии, то время тарифов по ним рассчитывается по-иному, чем у двухтарифных. Разберём более подробно каждый из них.

Обозначение Т1

Первая тарификация — это утреннее время суток часа пика, около 7:00 до 10:00 часов утра, и пиковое вечернее время с 17:00 до 21:00. В данный период тарификация считается дорогой по сравнению с Т3 и может возрастать в 0,7 раз.

Обозначение Т2

Это самая экономичная ставка, которая называется “Ночной тариф”. Если показатели Т1 и Т3  разделены на два периода, то ночное время суток — один период с 23:00 до 7:00 утра.

Из-за пониженной ставки многие люди в будни предпочитают давать большую нагрузку на энергосеть именно в период действия тарифа Т2.

Обозначение Т3

Полупиковый тариф считается в следующем временном интервале:

  • с 10:00 до 17:00;
  • с 21:00 до 23:00.

Данная ставка часто приравнивается к тарифу Т1, то есть является самой дорогой. Поэтому большая часть потребителей старается исключить включение мощных бытовых приборов, чтобы снизить плату за коммунальные платежи.

Какую формулу используют для снятия показаний по трёхтарифному счётчику?

Чтобы рассчитать показания счётчиков электроэнергии по ставкам Т1, Т2, и Т3, нужно сперва узнать тарифы, применяемые в Вашем регионе. Именно они нужны для правильного расчёта платежа. Далее алгоритм действий будет следующим:

  1. С трёхтарифного счётчика списать все показания. Они отображаются попеременно с интервалом примерно в 30 секунд.
  2. Записать данные предыдущего месяца. Их можно взять из квитанции об оплате.
  3. Получить разницу из каждого тарифа. То есть из текущего месяца вычесть предыдущий по видам ставки: Т1 (настоящий месяц) – Т1 (прошлый месяц) и так далее.
  4. Полученные цифры перемножить на действующие тарифы согласно ставкам. Например, полученную разницу по тарифу Т1 умножить на тариф Т1 из тарификационной сетки энергосбытовой компании. Это действие произвести с каждым показателем.
  5. Чтобы получить итоговую сумму к оплате, необходимо сложить все три значения.
  6. В случае применения льгот нужно вычитать их из общей суммы.

Если у Вас установлен трёхтарифный прибор учёта, мы просим Вас поделиться своим опытом и рассказать о полученных выгодах, а также о нюансах экономии. Ваши комментарии могут помочь другим собственникам жилья в выборе электросчётчиков.

ТУМБЛЕРЫ Т1, Т2, Т3

   Тумблеры Т1, Т2, Т3 с врубными контактами, ручного управления, предназначены для работы в электрических цепях постоянного и переменного тока до 6А и напряжении до 250В с максимальной коммутируемой мощностью до 660Вт на переменном токе и 135Вт на постоянном токе.

Тумблеры изготавливаются 3 типов и 12 типономиналов.

Каждый тип тумблеров Т1, Т2, Т3 изготавливаются с обычной или светящейся ручкой и предназначены под объемный монтаж.

Тумблеры изготавливаются в двух климатических исполнениях: в исполнении для умеренного и холодного климата и всеклиматическом.

Технические характеристики

Параметр Значение
Испытательное напряжение,В 1100
Сопротивление электрического контакта, Ом 0,02
Сопротивление изоляции, МОм 1000
Температура окружающей среды, °С -60…+100
Масса, г:  
   для Т1 19
   для Т2 21
   для Т3 26

Схемы электрических соединений

  • Наименование

    К продаже

    Цена от

К продаже:

433 шт.

К продаже:

856 шт.

К продаже:

1 633 шт.

какие тарифы бывают и как экономить на оплате электроэнергии

Я инженер-математик и не люблю верить на слово, поэтому решила проверить, насколько выгодны многотарифные счетчики.

Анастасия

разобралась в многотарифных счетчиках

Профиль автора

У мамы истекал срок поверки счетчика на электричество. Она спросила у меня совета, какой ей установить, а я решила сначала проверить все суммы. Расскажу, как вела расчеты и что в итоге посоветовала маме.

Какие бывают счетчики

Электрический счетчик — это прибор, который учитывает, сколько электроэнергии вы расходуете. Сколько сжег электричества — столько он и покажет на табло в киловатт-часах. Затем за эти киловатт-часы нужно будет заплатить энергоснабжающей организации по своему тарифу.

Тарифы бывают разные. Во-первых, они зависят от региона. Например, в Москве по однотарифному счетчику придется заплатить 4,87 Р за киловатт-час, а в Истринском районе Московской области — 3,89 Р. Во-вторых, сами счетчики могут иметь разные тарифы. Расскажу об этом подробнее. Тарифы устанавливаются обычно на год, в некоторых регионах с 1 июля, в некоторых — с 1 января.

В статье я буду использовать тарифы, которые действовали в марте 2020 года в Москве

Однотарифный счетчик все время работает только по одному тарифу. Его показания не зависят от времени суток. Киловатт-час электроэнергии будет стоить одинаково и днем, и ночью.

Самые дешевые однотарифные счетчики даже не имеют дисплея. Показания в таком случае отображаются по старинке — на вращающихся колесиках Их принцип работы не такой, как у многотарифных, поэтому они и дешевле

Двухтарифный счетчик — это счетчик, где тариф зависит от времени суток. Прибор показывает на экране расход киловатт-часов в двух разных временных интервалах, Т1 и Т2, а также общий расход.

Стандартные временные интервалы:

  • Т1 — с 7:00 до 23:00;
  • Т2 — с 23:00 до 7:00.
У двухтарифных счетчиков есть дисплей. А еще такой счетчик при желании можно подключить на один тариф, тогда он будет работать как однотарифный

Трехтарифный — такой же счетчик, как и двухтарифный, но временных интервалов у него три:

  • Т1 — с 7:00 до 10:00 и с 17:00 до 21:00;
  • Т2 — с 23:00 до 7:00;
  • Т3 — с 10:00 до 17:00 и с 21:00 до 23:00.

Двухтарифные и многотарифные счетчики имеют дисплеи, на которых показания по разным временным интервалам сменяют друг друга. Затем счетчик показывает общий расход.

Еще у счетчиков есть такие параметры, как номинальный и максимальный токи. Обычная благоустроенная квартира — это не производственное предприятие с большим энергопотреблением. Большинство современных электросчетчиков рассчитано на ток силой от 5 до 60 А.

Если нагрузка будет меньше 5 А — это номинальный ток, — то прибор будет выдавать погрешность и неизвестно, кто от этого выиграет. Если все потребители в квартире будут потреблять больше 60 А — это максимальный ток, — прибор может выйти из строя. Но для обычной квартиры это маловероятно, поэтому на эти параметры можно не обращать внимания.

Это самый дешевый трехтарифный счетчик из «Леруа Мерлена». Жаль только, что отзывы у него не очень хорошие. Люди пишут, что он по умолчанию запрограммирован на один тариф и его надо перепрограммировать на три

Тарифы

Стоимость электроэнергии для потребителя зависит от тарифов. Тарифы зависят от региона и времени суток.

Региональные тарифы раз в год утверждают органы исполнительной власти в сфере ценообразования. Эти органы называются по-разному: в Москве — Департамент экономической политики и развития города Москвы, в Санкт-Петербурге — Комитет по тарифам Санкт-Петербурга, в Екатеринбурге — Региональная энергетическая комиссия. На их сайтах можно посмотреть текущие тарифы:

Пик — время самой большой и дорогой нагрузки на электросеть, когда большинство людей находятся дома и используют электроприборы: кипятят чайник, сушат волосы феном, заряжают устройства и так далее. Обычно это время, когда люди собираются на работу или приходят с нее. Полупик — время, когда энергии потребляют тоже много, но не так, как в пиковые часы. В ночные часы энергопотребление падает, поскольку большинство отдыхает.

Энергоснабжающие компании устанавливают самые высокие тарифы в период пиковой нагрузки. Чтобы стимулировать людей использовать электроэнергию в другие часы и тем самым перераспределять потребление, они снижают тарифы на полупиковые часы и ночное время.

Немного инфографики с сайта Мосэнергосбыта: потребление электроэнергии возрастает в мае и январе, во время долгих каникул. Люди больше времени проводят дома, готовят еду, постоянно кипятят чайник Есть еще пик в сентябре: это время возвращения с дачи

Расскажу, что влияет на стоимость киловатт-часа:

  1. Населенный пункт. Для разных местностей могут устанавливаться разные тарифы внутри одной области. В сельских местностях тариф обычно ниже.
  2. Использование многотарифного счетчика. Если установлен многотарифный счетчик, стоимость киловатт-часа зависит от времени суток. Потребление в пиковое время стоит намного дороже, чем в ночное. Таким образом государство пытается сбалансировать нагрузку на сети.
  3. Газификация дома. Для домов, которые нельзя газифицировать, тариф на электроэнергию ниже. Это социальная поддержка от государства для тех, кто расходует электричество не только для освещения и работы техники, но и для приготовления еды, отопления и нагрева воды.

Приведу тарифы для Москвы, которые я использовала в своих расчетах. Если дом газифицирован, применяются тарифы для домов с газовыми плитами, даже если не пользуетесь газом. Дальше нужно смотреть на конкретный тариф в зависимости от типа установленного счетчика.

Для двухтарифного счетчика указаны два числа: стоимость киловатт-часа в разные временные интервалы, их обозначают Т1 и Т2. В трехтарифном счетчике добавляется еще третий интервал, Т3.

Тарифы для газифицированных домов в Москве с сайта Мосэнергосбыта Тарифы для негазифицированных домов в Москве

Кто и за чей счет должен менять счетчики

Срок эксплуатации счетчиков, который заявляет изготовитель, обычно составляет 30 лет. Но это не значит, что со счетчиками можно 30 лет ничего не делать. Периодически их нужно поверять, то есть проводить процедуру, которая подтвердит точность показаний. Поверка требуется обычно каждые 10 лет для трехфазных и каждые 16 лет для однофазных счетчиков. Но бывают счетчики с межповерочным интервалом 8 лет. Периодичность поверки указана в паспорте устройства.

Поверка стоит недешево: за однофазный однотарифный счетчик — от 2500 Р, за трехфазный однотарифный — от 3500 Р.

Когда покупаете новый счетчик, обращайте внимание на межповерочный интервал. Чем он больше, тем реже надо будет тратиться на поверку. Например, у этого счетчика межповерочный интервал — 16 лет

Если счетчик сломался, его сняли или закончился срок эксплуатации или поверки, это приравнивается к отсутствию счетчика. Для таких квартир устанавливают повышенные в полтора раза тарифы на электричество. Чтобы вновь платить по нормальным тарифам, жильцам нужно заменить счетчик или поверить его.

Счетчик меняют жильцы за свой счет. По закону собственник обязан сам содержать принадлежащее ему имущество. Счетчик тоже относится к этому имуществу, даже если установлен не в квартире, а на лестнице. Просто в этом случае проще обслуживать его и снимать показания.

У моей мамы подходил срок поверки старого счетчика. Ей позвонили из УК и напомнили об этом. Время поверки поджимало, и мама занялась заменой самостоятельно.

Проще сразу поставить многотарифный счетчик

Дмитрий Назаренко

главный специалист отдела учета энергоресурсов АО «КМА-энергосбыт»

Если потребитель электроэнергии — обычный человек, который днем работает, а ночью спит, выгоды от многотарифного электросчетчика не будет. Многие стараются сэкономить за счет стирки белья или мойки посуды после 23:00 — по низкому тарифу. Но лично я против такого. Во-первых, шум от стиральных и посудомоечных машин может мешать и вам, и соседям. Во-вторых, если в это время вы уже спите, то полноценно контролировать процесс не можете. Если вдруг случится протечка воды и вы затопите соседей, придется делать ремонт не только у себя, но и у них. И экономия 20—40 Р в месяц на электроэнергии будет просто ничтожной на фоне предстоящих затрат.

Чтобы упростить себе задачу, можно поступить гораздо проще: сразу поставить многотарифный счетчик. Разница в ценах небольшая. Например, между однофазным однотарифным и многотарифным разница примерно 600—700 Р, между трехфазным однотарифным и многотарифным — 1000—1500 Р.

Как правило, многотарифные счетчики электроэнергии продают сразу настроенными под часовой пояс, в котором проживает потребитель. В противном случае уточняйте у продавца, какое сейчас время на счетчике. Если это не ваш часовой пояс — придется дополнительно доплачивать, чтобы настроить реальное время. Что касается установки и подключения счетчика к электрической сети, то разницы никакой нет. Тот, кто заявляет, что установить многотарифный электросчетчик дороже, банально хочет раскрутить заказчика на дополнительные деньги.

У потребителя с многотарифным счетчиком есть выбор, по какому тарифу оплачивать электроэнергию. То есть если вас не устраивает тариф, дифференцированный по времени суток, вы всегда можете перейти на обычный тариф без дифференциации. Необходимо лишь написать соответствующее заявление в свою УК — или гарантирующему поставщику, если у вас прямой договор. Со следующего месяца вы уже сможете платить по-другому. Также всегда можно и вернуться, ограничений нет.

27 декабря 2018 года приняты поправки в ФЗ «Об электроэнергетике», и с 1 июля 2020 года в новых домах или при замене счетчиков будут устанавливать только интеллектуальные счетчики электроэнергии, которые позволяют в том числе вести многотарифный учет. Затраты по установке таких счетчиков перенесут на энергосбытовые компании, которые включат их в тариф на электроэнергию, поэтому в конечном счете заплатят за это обычные потребители. Так что выбор между установкой однотарифного и многотарифного счетчика скоро отпадет сам собой. Но в любом случае потребитель сам выбирает, как оплачивать электроэнергию: по простому тарифу или дифференцированному по времени суток. Менять это вы вправе хоть несколько раз в год.

Сколько стоит поставить многотарифный счетчик

Многотарифный счетчик — это технически более сложный прибор, чем однотарифный. Мастера говорят, что подключать его сложнее и дольше, поэтому его установка дороже. Счетчик оплачивается отдельно. Его стоимость в установку не входит.

Устанавливать счетчик самостоятельно нельзя. Это имеет право делать только человек с соответствующими допусками к работе с электроприборами. Если заказать установку частной фирме, потом все равно придется вызывать специалиста из энергоснабжающей организации, чтобы он его опломбировал. Услуга опломбировки счетчика бесплатна. Но надо понимать, что специалист не придет к вам на следующий день после заявки, в среднем ждать приходится 3—4 дня.

Мама не стала поверять старый счетчик, а купила новый. Оказалось, что так мы сэкономили деньги, поскольку старый счетчик занижал показания. Выяснилось это опытным путем: после замены счетчика показания выросли. Если бы мы стали поверять старый счетчик и вскрылось, что он занижал показания, его пришлось бы ремонтировать или заменять.

Чтобы установить счетчик, мама позвонила в Мосэнергосбыт. Ей предложили оставить заявку на замену счетчика в личном кабинете потребителя на сайте Мосэнергосбыта. Ей хотелось сделать все за один раз, поэтому она не стала обращаться в частную компанию, хотя это было бы дешевле.

Чтобы оставить заявку, нужно зарегистрироваться на сайте и заполнить форму на замену счетчика. После этого с вами связывается сотрудник Мосэнергосбыта и договаривается по времени Цены на монтаж и демонтаж от частников. За замену счетчика придется заплатить от 1550 Р Еще немного тарифов от частных фирм

Анализ электропотребления по трем абонентам

Меня смущало, что многотарифный счетчик в Мосэнергосбыте намного дороже однотарифного. И установка тоже дороже. Зная, что мама платит за электричество не так уж много, я решила проанализировать данные потребления нескольких человек и рассчитать, сколько экономит многотарифный счетчик по сравнению с обычным и как быстро это окупится.

Для этого я взяла данные по расходам электроэнергии трех абонентов, у которых установлены многотарифные счетчики. Так получилось, что у этих людей оказался разный образ жизни и, как следствие, разное электропотребление. Я все это свела в таблицу и рассчитала, сколько бы они заплатили, если бы у них был однотарифный счетчик. Чтобы ход моих мыслей был понятен, расскажу также об образе жизни каждого абонента из примера.

Я провела расчеты для трех абонентов за 2019 год и все свела в подробную таблицу. Для расчета срока окупаемости я взяла разницу в 3500 Р — это сумма, на которую многотарифный счетчик дороже однотарифного. Ее я разделила на ту экономию, что получилась от использования многотарифного счетчика

Абонент № 1 — это я. Я живу с мужем и двумя детьми в трехкомнатной квартире. У меня постоянно кто-то бывает дома, каждую ночь я включаю посудомоечную машину, днем запускаю стиральную. Стиральную машину я бы тоже включала ночью, но она установлена рядом со спальней и мешает мне спать. В квартире нет газа, зато есть индукционная плита. Еще я постоянно кипячу чайник, поскольку люблю горячий чай. Телевизор мы не смотрим, но пару часов в день работаем за компьютером.

Я очень люблю, когда много света. В комнате, где я нахожусь, люстры включены почти весь день, поэтому мы много тратим на освещение. Лампочки у нас разные: есть энергосберегающие, а есть обычные. Я не меняю старые галогенные лампочки, пока они не перегорят.

У меня двухтарифный счетчик, поэтому я знаю, сколько и по какому тарифу расходую. Я решила посчитать, сколько бы я потратила денег, если бы счетчик был однотарифный. Для этого я просуммировала показания за 2019 год и умножила их на тариф по однотарифному счетчику.

Двухтарифный счетчик:

2859 кВт⋅ч × Т1 (5,35 Р/кВт⋅ч) + 794 кВт⋅ч × Т2 (1,5 Р/кВт⋅ч) = 16 486,65‬ Р

Однотарифный счетчик:

(2859 кВт⋅ч + 794 кВт⋅ч) × Т1 (4,65 ‭Р/кВт⋅ч) = 16 986,45 Р

Получалось, что многотарифный счетчик экономит мне 499,8 Р в год. Дальше я учла стоимость самого многотарифного счетчика и его установку. Самый простой многотарифный счетчик дороже однотарифного на 3500 Р — он окупится за семь лет.

В 2017 году у меня родился второй ребенок и я стала больше стирать, готовить и, соответственно, тратить электроэнергии по дневному тарифу Т1. Я решила повторить расчет для большего периода и сняла показания по счетчикам за декабрь 2016 года. Выходило, что многотарифный счетчик экономит мне 717 Р в год. То есть я стала тратить больше электроэнергии по дорогому тарифу — и срок окупаемости вырос.

В таком виде можно посмотреть данные по переданным показаниям приборов учета электроэнергии на сайте Мосэнергосбыта. Это данные по абоненту № 1 — мне

Абонент № 2 живет один в двухкомнатной квартире. Он пару раз в неделю включает стиральную машину, посудомоечной пользуется редко. Три-четыре дня в неделю этот человек уходит с утра из дома и отсутствует по 10—12 часов. Остальные дни в основном сидит дома и смотрит телевизор. Завтраки и ужины готовит в пиковый тариф. Плита у него электрическая, но не индукционная. Счетчик трехтарифный. Считаем.

Трехтарифный счетчик:

510 кВт⋅ч × Т1 (5,58 Р/кВт⋅ч) + 370 кВт⋅ч × Т2 (1,5 Р/кВт⋅ч) + 730 кВт⋅ч × Т3 (4,65 Р/кВт⋅ч) = 6795,3‬ Р

Однотарифный счетчик:

(510 кВт⋅ч + 730 кВт⋅ч + 370 кВт⋅ч) × Т1 (4,65 ‭Р/кВт⋅ч) = 7486,5 Р

Получается, что трехтарифный счетчик помог бы ему сэкономить 691,2 Р в год. Срок окупаемости счетчика для этого абонента — 5 лет. Посчитала так:

3500 Р / 691,2 Р в год

Переданные показания приборов учета электроэнергии по абоненту № 2

Абонент № 3 живет один в двухкомнатной квартире и пять дней в неделю ходит на работу. Иногда пользуется стиральной машиной, посудомойки у него нет. Есть газовая плита и электрический чайник. Этот человек любит полуночничать — допоздна сидит за компьютером или смотрит телевизор. Считаем.

Трехтарифный счетчик:

404 кВт⋅ч × Т1 (6,57 Р/кВт⋅ч) + 361 кВт⋅ч × Т2 (2,13 Р/кВт⋅ч) + 567 кВт⋅ч × Т3 (5,47 Р/кВт⋅ч) = 6524,7‬ Р

Однотарифный счетчик:

(404 кВт⋅ч + 567 кВт⋅ч + 361 кВт⋅ч) × Т1 (5,47 ‭Р/кВт⋅ч) = 7286,04 Р

Получается, что трехтарифный счетчик помог бы сэкономить 761,34 Р в год. Срок окупаемости счетчика для этого абонента — 4,6 года:

3500 Р / 761,34 Р в год

Переданные показания приборов учета электроэнергии по абоненту № 3

За сколько лет окупится многотарифный счетчик при таком потреблении

Абонент № 1 — 7 лет Абонент № 2 — 5 лет Абонент № 3 — 4,6 года
Расход по Т1 за год 2859 кВт⋅ч 510 кВт⋅ч 404 кВт⋅ч
Тариф Т1 (это дневное время для двухтарифного счетчика или пиковое для трехтарифного) 5,35 Р/кВт⋅ч 5,58 Р/кВт⋅ч 6,57 Р/кВт⋅ч
Расход по Т2 за год 794 кВт⋅ч 730 кВт⋅ч 567 кВт⋅ч
Тариф Т2 (это ночное время) 1,5 Р/кВт⋅ч 1,5 Р/кВт⋅ч 2,13 Р/кВт⋅ч
Расход по Т3 за год 0 кВт⋅ч 370 кВт⋅ч 361 кВт⋅ч
Тариф Т3 (это полупик для трехтарифного счетчика) 0 Р/кВт⋅ч 4,65 Р/кВт⋅ч 5,47 Р/кВт⋅ч
Расход за год 3653 кВт⋅ч 1610 кВт⋅ч 1332 кВт⋅ч
Тариф однотарифного счетчика 4,65 Р/кВт⋅ч 4,65 Р/кВт⋅ч 5,47 Р/кВт⋅ч
Стоимость по многотарифному счетчику за 2019 год 16 486,65 Р 6795,3 Р 6524,7 Р
Стоимость по однотарифному счетчику за 2019 год 16 986,45 Р 7486,5 Р 7286,04 Р
На сколько больше пришлось бы заплатить за год по однотарифному счетчику 499,8 Р 691,2 Р 761,34 Р

Абонент № 1 — 7 лет

Расход по Т1 за год

2859 кВт⋅ч

Тариф Т1 (это дневное время для двухтарифного счетчика или пиковое для трехтарифного)

5,35 Р/кВт⋅ч

Расход по Т2 за год

794 кВт⋅ч

Тариф Т2 (это ночное время)

1,5 Р/кВт⋅ч

Расход по Т3 за год

0 кВт⋅ч

Тариф Т3 (это полупик для трехтарифного счетчика)

0 Р/кВт⋅ч

Расход за год

3653 кВт⋅ч

Тариф однотарифного счетчика

4,65 Р/кВт⋅ч

Стоимость по многотарифному счетчику за 2019 год

16 486,65 Р

Стоимость по однотарифному счетчику за 2019 год

16 986,45 Р

На сколько больше пришлось бы заплатить за год по однотарифному счетчику

499,8 Р

Абонент № 2 — 5 лет

Расход по Т1 за год

510 кВт⋅ч

Тариф Т1 (это дневное время для двухтарифного счетчика или пиковое для трехтарифного)

5,58 Р/кВт⋅ч

Расход по Т2 за год

730 кВт⋅ч

Тариф Т2 (это ночное время)

1,5 Р/кВт⋅ч

Расход по Т3 за год

370 кВт⋅ч

Тариф Т3 (это полупик для трехтарифного счетчика)

4,65 Р/кВт⋅ч

Расход за год

1610 кВт⋅ч

Тариф однотарифного счетчика

4,65 Р/кВт⋅ч

Стоимость по многотарифному счетчику за 2019 год

6795,3 Р

Стоимость по однотарифному счетчику за 2019 год

7486,5 Р

На сколько больше пришлось бы заплатить за год по однотарифному счетчику

691,2 Р

Абонент № 3 — 4,6 года

Расход по Т1 за год

404 кВт⋅ч

Тариф Т1 (это дневное время для двухтарифного счетчика или пиковое для трехтарифного)

6,57 Р/кВт⋅ч

Расход по Т2 за год

567 кВт⋅ч

Тариф Т2 (это ночное время)

2,13 Р/кВт⋅ч

Расход по Т3 за год

361 кВт⋅ч

Тариф Т3 (это полупик для трехтарифного счетчика)

5,47 Р/кВт⋅ч

Расход за год

1332 кВт⋅ч

Тариф однотарифного счетчика

5,47 Р/кВт⋅ч

Стоимость по многотарифному счетчику за 2019 год

6524,7 Р

Стоимость по однотарифному счетчику за 2019 год

7286,04 Р

На сколько больше пришлось бы заплатить за год по однотарифному счетчику

761,34 Р

Выяснилось, что за счет многотарифных счетчиков мои абоненты сэкономят от 500 до 760 Р за год. Срок окупаемости счетчика получился от 4,6 до 7 лет, что немало. В то же время это больше половины от межповерочного периода, но меньше половины от заявленного срока эксплуатации. Но не все приборы служат столько, сколько заявлено. Некоторые ломаются, так и не успев окупиться. У счетчиков, как и у всех приборов, есть гарантийный срок. Обычно это 36—42 месяца с момента производства.

Для третьего абонента я тоже посчитала экономию за более длительный срок — за 32 месяца, поскольку именно тогда ему установили многотарифный счетчик. Срок окупаемости счетчика остался прежним: 5 лет. Видимо, абонент № 3 очень стабилен в своих привычках. По абоненту № 2 не сохранилось старых показаний, чтобы посчитать расход за больший срок, а посмотреть их на сайте Мосэнергосбыта можно только за один год.

Что в итоге я посоветовала маме

После всех расчетов я посоветовала маме не брать трехтарифный счетчик, а рассмотреть двухтарифное или однотарифное подключение. Вот какие аргументы у меня были:

  1. Мама мало пользуется мощными электрическими приборами, основной расход будет приходиться на пиковое время нагрузки.
  2. Двухтарифный счетчик обходится примерно на 1500 Р дешевле, чем трехтарифный, поэтому он окупится быстрее.
  3. Пик по трехтарифному счетчику стоит дороже, чем по однотарифному или двухтарифному. Поскольку мама завтракает и ужинает, а значит, кипятит чайник, использует микроволновую печь, духовку и другие приборы в пиковое время, многотарифный счетчик ей невыгоден.

Мама решила поставить самый простой однотарифный счетчик. Все это обошлось в 3500 Р: 900 Р стоил самый примитивный счетчик, 2600 Р — установка со скидкой по социальной карте.

3500 Р

потратила моя мама на установку однотарифного счетчика

За счет чего можно сэкономить с многотарифным счетчиком

Но и с многотарифным счетчиком можно экономить. Расскажу о своих наблюдениях.

Классы энергопотребления. Стиральные и посудомоечные машины, а также холодильники бывают разных классов энергопотребления: A++, A+, A, B, C. Классы для всех приборов одинаковые по маркировке: A++ — это самый энергосберегающий класс, C — самый затратный. Сейчас производится в основном техника класса A+ и A, классы B и C еще придется поискать. У меня вся техника класса А, поэтому все дальнейшие расчеты буду приводить для него.

За счет покупки техники класса A+ или A++ можно сэкономить. Но речь идет о небольших суммах, поэтому нет смысла ради этой экономии покупать технику с лучшим классом энергопотребления. Например, разница в энергопотреблении между классом A, который у меня сейчас, и классом A+ — всего 11%. Если бы я купила стиральную машину класса A+, при моих объемах стирок сэкономила бы 14,3 Р в месяц, или ‭171,6‬ Р в год. Это совсем немного.

Самые энергозатратные приборы. Основные потребители электроэнергии — это бытовая техника. Обычно это электрический чайник, посудомоечная и стиральная машины. В среднем стиральная машина за цикл стирки потребляет столько же, сколько микроволновая печь, которая час работает на максимальной мощности. Холодильник потребляет столько же, сколько лампочка накаливания.

Вот небольшой список основных приборов, которые мы используем в быту. Возможно, он пригодится, чтобы понять, с каким из них вы тратите больше всего.

Сколько киловатт-часов потребляют бытовые приборы за час работы

Утюг 2,5 кВт⋅ч
Электрический чайник 2 кВт⋅ч
Посудомоечная машина 0,9 кВт⋅ч
Микроволновая печь 0,8 кВт⋅ч
Стиральная машина с загрузкой 3 кг 0,54 кВт⋅ч
Телевизор 75 дюймов 0,21 кВт⋅ч
Лампочка накаливания 0,04 кВт⋅ч
Холодильник класса А 0,04 кВт⋅ч
Холодильник класса А+ 0,03 кВт⋅ч

Утюг

2,5 кВт⋅ч

Электрический чайник

2 кВт⋅ч

Посудомоечная машина

0,9 кВт⋅ч

Микроволновая печь

0,8 кВт⋅ч

Стиральная машина с загрузкой 3 кг

0,54 кВт⋅ч

Телевизор 75 дюймов

0,21 кВт⋅ч

Лампочка накаливания

0,04 кВт⋅ч

Холодильник класса А

0,04 кВт⋅ч

Холодильник класса А+

0,03 кВт⋅ч

Расход электроэнергии можно посмотреть в карточках товаров интернет-магазинов. Расход для стиральных машин обычно указывают на 1 килограмм за 1 час работы. Для расчета расхода за цикл стирки надо умножить это число на вес и время работы

Ночной и дневной запуск. Приведу примерный расчет затрат на запуск посудомоечной машины днем и ночью.

Посудомоечная машина с классом энергопотребления А имеет заявленный расход около 0,9 кВт⋅ч в час. Средняя мойка занимает 2 часа 40 минут — примерно 2,67 часа, на сокращенную программу я не ставлю. Расход электроэнергии за мойку такой:

0,9 кВт⋅ч/ч × 2,67 ч = 2,4 кВт⋅ч

Расход электроэнергии за месяц:

2,4 кВт⋅ч × 30 раз = 72 кВт⋅ч

При двухтарифном счетчике за месяц работы посудомоечной машины днем придется заплатить:

72 кВт⋅ч × 5,35 Р/кВт⋅ч = 385 Р

Ночные мойки посуды обойдутся дешевле:

72 кВт⋅ч × 1,5 Р/кВт⋅ч = 108‬ Р

Получается, я экономлю 277 Р в месяц за счет того, что запускаю посудомоечную машину ночью. Это больше половины экономии от двухтарифного счетчика за месяц. Если бы я запускала посудомоечную машину днем, двухтарифный счетчик был бы мне совсем неинтересен. Стоимость двухтарифного счетчика — 1500 Р, если начать стирать по ночам, он окупится быстрее за счет изменения режима.

Стиральная машина с классом энергопотребления А имеет заявленный расход 0,18 кВт⋅ч/кг за час, за цикл я стираю 3—4 кг. Стирка длится 1 час 30 минут.

Расход электроэнергии за стирку при загрузке 3 кг:

0,18 кВт⋅ч/кг⋅ч × 3 кг × 1,5 ч = 0,81 кВт⋅ч

Стиральная машина у меня глубиной 45 см, поэтому в нее не всегда помещается даже комплект постельного белья. С двумя детьми я стираю вещи каждый день, поэтому расход электроэнергии за месяц получается следующим:

0,81 кВт⋅ч × 30 раз = 24,3 кВт⋅ч

При двухтарифном счетчике за месяц дневных стирок придется заплатить:

24,3 кВт⋅ч × 5,35 Р/кВт⋅ч = 130 Р

Ночные стирки обойдутся дешевле:

24,3 кВт⋅ч × 1,5 Р/кВт⋅ч = 36,45 Р

То есть ночная стирка сэкономит мне 94 Р в месяц.

Таким образом, запускать технику ночью выгодно, но экономия получается не колоссальная. В процентном соотношении от моего общего расхода — 20%.

Светодиодные лампочки. Если сравнивать обычную лампочку накаливания мощностью 40 Вт и энергосберегающую лампочку мощностью 5 Вт, получается, что первая потребляет в час на 0,035 кВт⋅ч больше.

По тарифу Т1 (5,35 Р/кВт⋅ч) для двухтарифного счетчика во время пиковой нагрузки, когда чаще всего и включают лампочки, этот перерасход обходится в 0,187 Р/ч:

0,035 кВт⋅ч/ч × 5,35 Р/кВт⋅ч = 0,187 Р/ч

Для однотарифного счетчика этот перерасход обходится в 0,17 Р/ч:

0,035 кВт⋅ч/ч × 4,87 Р/кВт⋅ч = 0,17 Р/ч

Если энергосберегающая лампочка стоит на 100 Р дороже, чем обычная, ее покупка окупается за следующий срок:

100 Р / 0,17 Р/ч = 588 часов для однотарифного счетчика

100 Р / 0,187 Р/ч = 535 часов для двухтарифного счетчика. И чуть быстрее для трехтарифного

Но поскольку энергосберегающие лампочки сейчас все больше и больше приближаются по цене к галогенным, они окупаются еще быстрее. Так что если покупать энергосберегающие лампочки — тоже можно экономить.

Как экономить на оплате электроэнергии

  1. C многотарифным счетчиком можно уменьшить счет за электроэнергию, но он подходит не всем. Если человек весь день дома, он платит по высокому тарифу. Это сводит всю экономию на нет.
  2. Любителям полуночничать стоит задуматься об установке двухтарифных счетчиков. Они стоят меньше трехтарифных, а ночной киловатт-час намного дешевле дневного.
  3. Устанавливать многотарифный счетчик дороже, чем однотарифный. Эта разница окупается не так быстро, как хочется.
  4. Если тратите много электроэнергии в пиковое время — выгоднее поставить однотарифный или двухтарифный счетчик. Именно это я и посоветовала маме. С трехтарифным относительно двухтарифного ей пришлось бы переплачивать по 1 Р за каждый киловатт-час во время пиковых нагрузок.

Коленвал и блок цилиндров MERCEDES T1,T2 405, 406, 407, 408, 409, 410, 508, 507, 601, 602, 609, 611, 613, 709, 714, 809, 811, 814, 911 (Мерседес Т1,Т2)

Вид коробки передач: Автоматическая коробка передач, механическая коробка передач
Дополнительный артикул / Доп. информация 2: для коленчатого вала
Сторона установки: спереди
Вес [кг]: 0,38 кг
Необходимое количество: 1

960 грн

Нет на складе

Стандартный размер [стд.]:
Дополнительный артикул / Доп. информация 2: сухая гильза цилиндра
Внешний диаметр [мм]: 100,4 мм
Внутренний диаметр: 97 мм
Длина [мм]: 222 мм
Ширина (мм): 5,2 мм
фланца [мм]: 103,5 мм
Обработка: полу

578 грн

Нет на складе

Стандартный размер [стд.]:
Дополнительный артикул / Доп. информация 2: сухая гильза цилиндра
Внешний диаметр [мм]: 100,4 мм
Внутренний диаметр: 97,5 мм
Длина [мм]: 224 мм
Обработка: полу

808 грн

Нет на складе

Длина [мм]: 156,8 мм
Ширина [мм]: 4,8 мм
Диаметр цилиндра [мм]: 89 мм
Внутренний диаметр: 89 мм
Наружный диаметр [мм]: 91,5 мм
фланца [мм]: 96,6 мм

420 грн

Нет на складе

Длина [мм]: 158,4 мм
Ширина [мм]: 4,7 мм
Обработка: полу
Внутренний диаметр: 91 мм
Наружный диаметр [мм]: 94 мм
фланца [мм]: 96 мм
Дополнительный артикул / дополнительная информация 2: Сухая гильза цилиндра
Стандартный размер [стд. ]
Общая информация: premachined

435 грн

Нет на складе

В интернет магазине Dimavto.com любой покупатель-автолюбитель может выбрать и купить Коленвал и блок цилиндров на mercedes T1,T2 405, 406, 407, 408, 409, 410, 508, 507, 601, 602, 609, 611, 613, 709, 714, 809, 811, 814, 911 с объемом двигателя на литров таких производителей ELRING, FEBI, GOETZE, KNECHT/MAHLE, KOLBENSCHMIDT. Если у вас имеются вопросы, или они появились в процессе выбора, и это мешает вам определиться с окончательным решением, вам придет на помощь наша служба поддержки. Это поможет вам правильно выбрать именно те запчасти, которые соответствуют модели вашего автомобиля.

Успех поиска необходимой детали в нашем магазине обусловлен наличием широчайшего ассортимента запчастей, поставляемых нам от производителей с разных частей мира. Политика нашего магазина основывается на тщательной проверке качества продаваемых у нас запчастей и их соответствия высшим стандартам. Все продаваемые у нас товары имеют оригинальное происхождение. Каждый покупатель покупая Коленвал и блок цилиндров для Мерседес Т1,Т2 405, 406, 407, 408, 409, 410, 508, 507, 601, 602, 609, 611, 613, 709, 714, 809, 811, 814, 911 подбирает автозапчасть по той схеме поиска из огромного каталога, которая ему больше подходит.

Параметры поиска запчастей:

  • По товарному коду;
  • По производителю и модели автомобиля.
  • С помощью подсказок специалиста по запчастям.

Выбранный товар можно сразу забрать в корзину на сайте в режиме онлайн, либо позвонить по телефону 096 258 29 80 или 066 663 64 31 или 093 630 27 55 и сделать заказ лично.

Наш магазин широко представляет автозапчасти не только по наименованиям известных производителей, но и по группам агрегатов и узлов. По нашему каталогу можно легко отыскать и купить дефицитные элементы ходовой, редко встречающиеся запчасти двигателя, надежные детали для тормозной и рулевой систем, коробки передач, а также других узлов автомобиля.

С помощью каталога наши покупатели могут не просто отыскать необходимый им товар, но и прочитать его характеристики. У нас можно увидеть детальное изображение товара по фотографиям и видеороликам. Наша ценовая политика всегда прозрачна и доступна.

Для того чтобы вам было проще разобраться в особенностях запчастей Коленвал и блок цилиндров и их совместимости с Мерседес Т1,Т2 по году выпуска, модификации и разновидностям автомобиля, лучше перестраховаться и уточнить нюансы с нашими менеджерами.

Прежде чем приобрести для замены Коленвал и блок цилиндров (вкладыши коренные, ремонтные) , лучше посоветоваться со специалистами. Предупредительная осторожность поможет вам без проблем заменить старую запчасть на новую с первого раза. Для этого наши менеджеры гарантированно помогут вам с выбором и быстро оформят покупку с доставкой.

Интерпретация МРТ — изображения T1 v T2

Ключевые точки
  • На снимках T1 FAT белый
  • На T2 снимки FAT и WATER белые

Все дело в FAT WATER

Двумя основными типами изображений МРТ являются Т1-взвешенные и Т2-взвешенные изображения, часто называемые изображениями Т1 и Т2.

Синхронизация последовательностей радиочастотных импульсов, используемых для создания изображений T1, приводит к изображениям, которые выделяют жировую ткань в организме.

Синхронизация последовательностей радиочастотных импульсов, используемых для создания изображений T2, приводит к изображениям, которые выделяют жир И воду в организме.

Итак, это упрощает запоминание.

изображений T1 — 1 тип ткани яркий — FAT

изображений T2 — 2 типа ткани яркие — FAT и WATER

T1-взвешенное изображение — анатомия (позвоночник)

наведение включение / выключение изображения для отображения / скрытия результатов

Нажмите на изображение для отображения / скрытия результатов

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

T1-взвешенное изображение — Анатомия (позвоночник)
  • T1-изображения можно подумать в виде карты энергии протонов в жировых тканях тела
  • Жировые ткани включают подкожный жир ( SC, жир ) и костный мозг тел позвонков
  • Спинномозговая жидкость ( CSF ) не содержит жира — поэтому он выглядит черным на изображениях, взвешенных по T1

Изображение с взвешиванием по T2 — Анатомия (позвоночник)

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхним краем стр.

Т2-взвешенное изображение — Анатомия (позвоночник)
  • Т2-изображения представляют собой карту энергии протонов в жировых И водных тканях тела
  • Жировая ткань отличается от водной ткани путем сравнения с изображениями Т1 — все, что яркое на изображениях T2, но темное на изображениях T1, является тканью на основе жидкости
  • Например, CSF белый на этом изображении T2 и темный на изображении T1 выше, потому что это свободная жидкость и не содержит жир
  • Обратите внимание, что кора кости черная — она ​​не дает сигнала ни на T1, ни на T2-изображениях, потому что не содержит свободных протонов

T1-взвешенное изображение — Патология (позвоночник)

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть выводы

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Т1-взвешенное изображение — Патология (позвоночник)
  • Потеря нормального высокого сигнала в костном мозге указывает на потерю нормы l жировая ткань и повышенное содержание воды
  • Аномально низкий сигнал на изображениях T1 часто указывает на патологический процесс, такой как травма, инфекция или рак

T2-взвешенное изображение — Патология (позвоночник)

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть выводы

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Т2-взвешенное изображение — Патология (позвоночник)
  • Те же области более белые, чем обычно на этом Т2-изображении, что указывает на увеличение количества воды содержание
  • Аномальная яркость изображения T2 указывает на заболевание, такое как травма, инфекция или рак
  • У этого пациента была множественная миелома

Повышение контрастности путем комбинирования T1- и T2-взвешенных изображений МРТ головного мозга

Цель: Чтобы более точно дифференцировать церебральные структуры в исследованиях нейровизуализации, был разработан новый метод повышения контрастности тканей, основанный на комбинации T1-взвешенных (T1w) и T2-взвешенных (T2w) изображений МРТ.

Методы: Комбинированное изображение (CI) рассчитывалось как CI = (T1w — sT2w) / (T1w + sT2w), где sT2w — масштабированное T2-взвешенное изображение. Коэффициент масштабирования был рассчитан для настройки интенсивности вокселей серого вещества (GM) в изображении T2w так, чтобы их медианное значение равнялось значению интенсивности вокселей GM в изображении T1w. Однородность интенсивности изображения в пределах ткани и различимость между тканями в CI по сравнению с отдельными изображениями T1w и T2w были оценены с использованием сегментации программной библиотекой FMRIB (FSL) и FreeSurfer (Athinoula A.Центр биомедицинской визуализации Martinos в Массачусетской больнице общего профиля, Бостон, Массачусетс).

Полученные результаты: Комбинированное изображение значительно улучшило однородность белого вещества (WM) и GM по сравнению с только изображениями T1w. Различимость между WM и GM также значительно улучшилась за счет применения подхода CI. Значительное улучшение гомогенности и различимости также было достигнуто в большинстве протестированных подкорковых ядер, за исключением миндалевидного тела и таламуса.

Заключение: Улучшение различимости тканей, предлагаемое CI, потенциально позволяет более точный нейроморфометрический анализ структур мозга.

Ключевые слова: Усиление контраста МРТ; Т1- Т2-взвешенное объединение изображений; подкорковая сегментация; сегментация тканей.

Картирование T1 и T2 в кардиологии: «Картирование непонятного объекта желания» — FullText — Cardiology 2017, Vol. 138, №4

Абстрактные

Растущее использование сердечно-сосудистого магнитного резонанса (CMR) основано на его способности выполнять оценку бивентрикулярной функции и характеризацию тканей без излучения и с высокой воспроизводимостью. Использование позднего увеличения гадолиния (LGE) дало возможность неинвазивной биопсии для количественной оценки фиброза.Однако LGE не может обнаружить диффузное заболевание миокарда. Собственное картирование T1 и внеклеточная объемная фракция (ECV) предоставляют информацию о патологиях, влияющих как на миокард, так и на интерстиций, которые иначе трудно идентифицировать. Изменения нативного T1 миокарда отражают сердечные заболевания (острые коронарные синдромы, инфаркт, миокардит и диффузный фиброз, все с высоким T1) и системные заболевания, такие как амилоид сердца (высокий T1), болезнь Андерсона-Фабри (низкий T1) и сидероз ( низкий Т1).ECV, индекс, генерируемый нативным и постконтрастным картированием T1, измеряет компартменты клеточного и внеклеточного интерстициального матрикса (ECM). Эта дихотомия миоцит-ECM имеет важное значение для определения конкретных терапевтических целей, имеющих большое значение для лечения сердечной недостаточности. С другой стороны, картирование Т2 превосходит Т1 и ЭКМ миокарда для оценки активности миокардита при недавно возникшей сердечной недостаточности. Хотя эти индексы могут существенно повлиять на принятие клинических решений, многоцентровые исследования и подход в масштабе всего сообщества (включая поставщиков МРТ, финансирование, программное обеспечение, производителей контрастных веществ и врачей) по-прежнему отсутствуют.

© 2017 S. Karger AG, Базель


Введение

Растущее использование сердечно-сосудистого магнитного резонанса (CMR) в клинической практике основано на точных и воспроизводимых измерениях. CMR, благодаря оценке позднего повышения уровня гадолиния (LGE), предоставил кардиологии прекрасную возможность неинвазивной биопсии для количественной оценки фиброза. Детали, предоставленные LGE, дают информацию об основной патофизиологии и связаны с прогнозом и ответом на лечение [1,2,3,4,5].Однако LGE требует региональных относительных различий в интенсивности сигнала между нормальным и аномальным миокардом и не может обнаружить диффузное заболевание миокарда [6]. Поэтому более подробная характеристика тканей остается «непонятным объектом желания» в кардиологии.

Последние достижения в области CMR позволяют надежно характеризовать ткань, основываясь на абсолютных количественных различиях в скоростях восстановления продольной намагниченности с помощью карты T1 [7]. Картирование Т1 — надежный и хорошо воспроизводимый индекс, который обеспечивает значимые измерения, отражающие важные свойства миокарда [8].Предлагаемые индексы на основе T1 включают нативный T1, который отражает заболевание миокарда с вовлечением миоцитов и интерстиция, без необходимости в гадолинии, и постконтрастный T1, который отражает диффузный фиброз миокарда. Внеклеточная объемная фракция (ECV) — это прямое измерение размера внеклеточного пространства на основе гадолиния, отражающее только интерстициальное заболевание [9]. ECV пытается разделить миокард на клеточный и интерстициальный компоненты, выраженные в объемных долях. Современные достижения в области измерения T1 позволяют проводить рутинное неинвазивное измерение ECV.

Клиническое значение новых показателей CMR

Нативное (неконтрастное) T1

Нативное (неконтрастное) измерение миокарда Т1 позволяет неинвазивно обнаруживать биологически важные явления и обещает улучшить наши диагностические возможности, измеряет тяжесть заболевания и потенциально влияет на прогноз. Он может обнаруживать важные патофизиологические процессы, связанные с избытком воды, например, отеком [9,10], отложением белка [11,12] и другими веществами, изменяющими T1, такими как липиды [13,14] или железо (кровотечение, сидероз). ) [15], без использования гадолиния, поэтому его также можно применять у пациентов с тяжелой почечной недостаточностью.

Изменения в картировании нативного Т1 миокарда отражают сердечные заболевания, такие как острый коронарный синдром, инфаркт, миокардит и диффузный фиброз (которые представлены с высоким T1) [16], а также системные заболевания, такие как амилоид сердца (высокий T1) [ 16] болезнь Андерсона-Фабри (низкий T1) [17] и сидероз (низкий T1). Включая собственное картирование T1 в сканирование CMR, мы можем выявить различные патологии, такие как зоны риска острых коронарных синдромов [9,10,18], глобальный миокардит без LGE и доклиническое поражение сердца из-за перегрузки железом, болезнь Фабри, сердечный амилоид и др.[11,13,19].

На собственное картирование T1 могут влиять различные патологические процессы, поэтому его следует интерпретировать с осторожностью с учетом клинического фона. Ferreira et al. [10] сообщили, что у 21 пациента с острым региональным отеком миокарда и без инфаркта и у 21 здорового пациента нативное картирование T1 с порогом 990 мс имело чувствительность и специфичность 92% по сравнению с соотношением T2 с использованием STIRT2 и ACUT2E. Однако анализ характеристик оператора приемника показал, что отображение T1 имело значительно большую площадь под кривой (AUC = 0.94) по сравнению с методами T2-взвешенного (T2W), независимо от того, была ли эталонная ROI скелетными мышцами или удаленным миокардом (AUC = 0,58-0,89; p <0,03). Messroghli et al. [20] оценили 24 пациента с острым инфарктом и сообщили, что нативное картирование T1 с порогом 1120 мс или более (среднее плюс 3 стандартных отклонения) имело чувствительность и специфичность 96 и 91%, соответственно, по сравнению с LGE, который служил в качестве ссылка.

Постконтрастное картирование Т1 и ECV

После введения контрастного вещества миокардсодержащий фиброз демонстрирует длительный вымывание гадолиния, связанное со снижением плотности капилляров в рубцовой ткани и повышенным распределением внеклеточного объема [21].Повышенная концентрация гадолиния расслабляет соседние протоны намного быстрее, чем обычно, вызывая сокращение T1, что выражается в области высокой интенсивности сигнала на изображениях LGE [22]. Степень отложения коллагена в миокарде варьируется в зависимости от типа и тяжести сердечного заболевания. Фокальное рубцевание относится к области замещающего фиброза, обнаруживаемой LGE. Однако диффузный интерстициальный фиброз при гистопатологическом анализе не может быть обнаружен LGE. Использование LGE для изображения очаговых рубцов зависит от визуальных различий в интенсивности сигнала между областями рубцевания и прилегающим нормальным миокардом.На стандартных изображениях LGE диффузный фиброз лишен этих различий в интенсивности сигнала и не может быть визуально отличен от нормального миокарда. Напротив, при диффузном интерстициальном фиброзе применение инверсионных импульсов со стандартными методами замедленного CMR с усиленным контрастом равномерно подавляет весь миокард, несмотря на присутствие задержанного гадолиния из-за фиброза, и поэтому LGE не может быть обнаружен.

Картирование T1 преодолевает эти ограничения, измеряя собственное время T1 оцениваемой ткани.Как и ожидалось, время T1 без контрастирования в нормальном миокарде больше по сравнению с временем T1 после введения контрастного вещества. Это происходит из-за небольшого количества остаточного гадолиния в интерстиции, который оказывает расслабляющее действие [23] и усиливается увеличенным объемом удерживаемого гадолиния у пациентов с диффузным фиброзом и даже больше у пациентов с регионарными рубцами. В контрольной группе нормальное время T1 миокарда после контрастирования составляет 340–579 мс, тогда как у пациентов с сердечными заболеваниями оно составляет 250–580 мс.Постконтрастное картирование T1 с порогом 392 мс или меньше (среднее плюс 3 стандартных отклонения), как сообщалось, имело чувствительность и специфичность 100 и 95%, соответственно, у пациентов с хроническим инфарктом миокарда [20]. ECV в миокарде можно оценить по концентрации внеклеточного контрастного вещества в миокарде по отношению к крови в динамическом устойчивом состоянии. Изменение скорости релаксации ΔR1 (где R1 = 1 / T1) между пре- и пост-контрастированием прямо пропорционально концентрации Gd-DTPA: ΔR1 = γ [Gd-DTPA] (γ = 4.5 л ммоль -1 с -1 ). Динамическое устойчивое состояние существует для тканей, у которых скорость обмена контраста с кровью выше, чем чистый клиренс контраста из крови. Динамическое устойчивое состояние между плазмой и интерстицией может быть достигнуто медленной внутривенной инфузией или визуализацией через 15 минут после внутривенного болюсного введения для нормально перфузируемого миокарда, в то время как 15 минут может быть недостаточно для недавно перенесенного инфаркта миокарда [24].

Метод ECV представляет собой важный новый метод, чувствительный к распределению клеточного (с преобладанием массы миоцитов) и внеклеточного интерстициального матрикса (ECM) компартментов.Изменения в этих компартментах происходят во время различных патофизиологических процессов [10]. Ранние данные доказали, что показатели ECV имеют прогностическое значение, равное фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ) [20,21]. Однако LVEF подчеркивает биологическое значение интерстициального матрикса. Эта дихотомия расширения миоцитов и ECM может иметь важное значение для идентификации различных терапевтических мишеней, таких как фибробласты по сравнению с миоцитами, которые имеют большое значение при сердечной недостаточности [22]. Степень, в которой первичное расширение ВКМ в результате активации фибробластов вызывает дисфункцию миоцитов, или степень, в которой первичное заболевание миоцитов приводит к расширению ВКМ при сердечной недостаточности, остается плохо изученной, но, по крайней мере, в настоящее время кардиология имеет многообещающий инструмент для количественной оценки расширения интерстициального матрикса.

В отсутствие амилоида или отека увеличение объемной доли миокардиального коллагена отвечает за большую часть расширения ВКМ [25], что приводит к механическому [26,27,28], электрическому [29,30,31,32] и вазомоторная дисфункция [33]; они представляют собой ключевые параметры уязвимости сердца [34] и снижают толерантность к ишемическим инсультам [35,36,37]. Другие исследования представили идею «уязвимого интерстиция» при внезапной сердечной смерти [37] и описали полосообразный фиброз миокарда, напоминающий цирроз печени [38].Фиброз считается последним распространенным путем многих заболеваний миокарда [39,40]. Хотя LGE предоставляет важную диагностическую и прогностическую информацию [41,42,43,44,45,46,47], картирование T1 и ECV может иметь преимущество перед LGE для количественной оценки степени ECM или интерстициального расширения. Кроме того, LGE менее подходит для количественной оценки степени расширения ECM [48,49,50,51,52,53,54] из-за патологических процессов, при которых различия между нормальным и пораженным миокардом менее заметны. ECV имеет лучшую корреляцию с исходами, чем LGE при неишемической кардиомиопатии, из-за первичных миокардиальных или системных заболеваний, и может обеспечивать дополнительную ценность помимо возраста, пола, функции почек, степени инфаркта миокарда, фракции выброса и стадии сердечной недостаточности [55, 56,57,58,59,60]. Кроме того, ECV, маркер интерстициального фиброза, и τic, параметр, зависящий от размера клетки, могут обнаруживать ремоделирование миокардиальной ткани в результате перегрузки давлением [61].

Эта модель также использовалась для определения ослабления интерстициального фиброза и гипертрофии кардиомиоцитов при гипертонической болезни сердца после лечения спиронолактоном [62].

В настоящее время применение этих новых индексов открывает новые горизонты как в диагностике, так и в лечении всех пациентов, у которых необходима оценка отека и микрофиброза, включая стеноз аорты, гипертрофическую кардиомиопатию (ГКМП), миокардит, ишемическую и неишемическую кардиомиопатию, сердечная недостаточность любой этиологии, ревматические, нервно-мышечные и эндокринные заболевания с поражением сердца (рис. 1, 2, 3, 4, 5, 6). В частности, было обнаружено сокращение времени T1 после контрастирования при неишемической и ишемической кардиомиопатии [63,64], даже после исключения областей LGE, что согласуется с исследованиями аутопсии [65,66].Кроме того, сокращение времени T1 после контрастирования и увеличение ECV также были зарегистрированы при HCM [67,68], что отражает дисбаланс миокарда и интерстициальный фиброз, наблюдаемый при вскрытии [69]. Исследования, оценивающие взаимодействие между генотипической и фенотипической экспрессией при HCM, с расширением ECV, зарегистрированным у ген-положительных, но фенотип-отрицательных пациентов с HCM [68], подтверждают, что субклинические изменения миокарда предшествуют прогрессированию фенотипического HCM у ген-положительных пациентов. Более того, сравнение пациентов с HCM на основании наличия или отсутствия известного гена HCM выявило различия в 2 группах в отношении степени интерстициального фиброза [70], что привело к лучшему пониманию гетерогенной природы этого заболевания.

Рис. 1

Инверсионная последовательность восстановления, показывающая обширный передне-перегородочный трансмуральный инфаркт миокарда.

Рис. 2

Постконтрастное картирование Т1 того же пациента.

Рис. 3

Инверсионная последовательность восстановления, показывающая обширный субэпикардиальный фиброз в боковой стенке левого желудочка, вызванный миокардитом.

Рис. 4

Постконтрастное картирование Т1 того же пациента.

Рис. 5

Инверсионная последовательность восстановления, показывающая обширный внутримиокардиальный фиброз у пациента с синдромом Шегрена.

Рис. 6

Постконтрастное картирование Т1 того же пациента.

Наконец, этот новый подход предлагает прекрасную возможность надежно и воспроизводимо проверять влияние на миокард различных лекарств, включая новые лекарства от сердечной недостаточности, а также ревматические и онкологические лекарства.

T2 Mapping

Импульсные последовательности магнитно-резонансной томографии T2W использовались для обнаружения отека у пациентов с острым инфарктом миокарда, дифференциации острого инфаркта от хронического и выявления острого миокардита. Однако последовательности T2W страдали от различных проблем, включая (а) вариабельность интенсивности сигнала, вызванную катушками фазированной решетки, (б) высокий сигнал от медленно движущейся желудочковой крови, который может имитировать и маскировать повышенный Т2 в субэндокарде, (в) артефакты движения и (d) субъективный характер интерпретации изображения T2W, если он не выражен как сигнал T2 миокарда в сравнении с интенсивностью сигнала T2 скелетных мышц (нормальное значение <1,9).

Техника картирования T2 позволяет точно и надежно обнаруживать области отека миокарда без ограничений качественной визуализации T2W.Последовательности картирования Т2 полезны для обнаружения отека миокарда из-за острого инфаркта миокарда [71], миокардита [72,73], стрессовой кардиомиопатии [72,64], саркоидоза [74] и отторжения сердечного аллотрансплантата [75]. Нормальные значения T2 миокарда, полученные с помощью стационарной МРТ со свободной прецессией, составили 52,18 ± 3,4 мс при 1,5Т [76] и 45,1 мс при 3Т [77].

Картирование Т2 считается лучшим по сравнению со стандартными параметрами CMR, глобальным картированием T1 миокарда и ECV для оценки активности миокардита у пациентов с недавно развившейся сердечной недостаточностью и сниженной функцией левого желудочка (рис.6) [78]. Кроме того, было доказано, что картирование T2 является новым неинвазивным инструментом для мониторинга трансплантата, и первоначальные данные подтверждают его потенциальную роль в обнаружении отторжения [79].

Клиническое значение картирования T1 и T2 в медицине внутренних болезней и неврологии

Картирование T1 и T2 имеют важное значение для различных заболеваний во внутренней медицине и неврологии.

Внутренние болезни Заболевания, при которых значение картирования T1 и T2 в настоящее время доказано

Амилоидоз

Отложение амилоида в миокарде может быть обнаружено как неоднородное или субэндокардиальное LGE с ранним потемнением пула крови на скаутских изображениях Look Locker. Однако отложение амилоида делает обнуление нормального миокарда особенно трудным и может привести к трудностям при интерпретации изображений [80]. Нативное картирование T1 преодолевает ограничения обнуления миокарда, обеспечивает количественную оценку диффузного внеклеточного расширения, а также может применяться у пациентов с почечной недостаточностью, обычно обнаруживаемой при амилоидозе. Его также можно использовать для серийной оценки лечения [81].

Аутоиммунные ревматические заболевания

Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной повышенной смертности / заболеваемости при аутоиммунных ревматических заболеваниях из-за их скрытого проявления и ограничений используемых в настоящее время методов, которые не позволяют определить характеристики тканей [82].Скрытое сердечно-сосудистое заболевание часто встречается при ревматоидном артрите, и до 39% пациентов с ревматоидным артритом имеют очаговые паттерны LGE, вероятно, связанные с более ранним миокардитом [83]. Однако диффузный фиброз также часто встречается при ревматоидном артрите и не может быть обнаружен LGE. В пилотном исследовании у пациентов с ревматоидным артритом показатели нативного Т1 были немного выше по сравнению с контрольной группой, а показатели активности заболевания положительно коррелировали с диффузным фиброзом независимо от наличия LGE [84].Кроме того, при анкилозирующем спондилите миокардиальная ECV, количественно определенная с помощью картирования T1, коррелировала со степенью активности заболевания и может быть потенциальным маркером для мониторинга болезни [85].

Поражение сердца также часто встречается при системном склерозе и остается бессимптомным до поздних стадий заболевания. Незначительное воспаление, дефекты перфузии и диффузный фиброз миокарда уже были хорошо описаны как сосуществующие факторы [86]. Их можно обнаружить с помощью изображений T2-STIR и LGE.Однако LGE ограничен в оценке диффузного фиброза миокарда, особенно когда весь миокард поражен однородно [87].

Использование нативного картирования T1 и T2 также облегчило раннее выявление волчаночного миокардита и отражает реакцию на противовоспалительное лечение [88]. Недавно Greulich et al. [89] документально подтвердили, что пациенты с ANCA-ассоциированным васкулитом демонстрируют повышенные значения T1, ECV и T2, и эти результаты, по-видимому, не зависят от LGE.Наконец, характеристика ткани миокарда с использованием карт T1 и T2 позволила неинвазивным способом выявить поражение сердца и активность воспаления миокарда у пациентов с системным саркоидозом. такие как талассемия, серповидно-клеточная анемия и миелодиспластический синдром, выполняются T2 *. Этот метод был проверен в отношении патологии и представляет собой используемый в настоящее время золотой стандарт неинвазивной оценки перегрузки железом [91].Тем не менее, картирование миокарда T1 показывает потенциал для улучшения выявления легкой нагрузки железом, а его превосходная воспроизводимость имеет потенциальное значение для дизайна клинических испытаний и терапевтического мониторинга [92]. Наконец, ECV значительно увеличивается при большой талассемии и связан с перегрузкой миокарда железом, по оценке T2 * [93].

Оценка кардиотоксичности после химиотерапии

Изменения интенсивности Т1-взвешенного сигнала с контрастным усилением, на котором основано картирование Т1, происходят с небольшим, но значительным снижением ФВЛЖ через 3 месяца после приема кардиотоксической химиотерапии и указывают на то, что изменения в Т1- взвешенная интенсивность сигнала может служить ранним маркером субклинического повреждения, связанного с кардиотоксической химиотерапией [94].Кроме того, было обнаружено, что T1 и ECV миокарда являются ранними тканевыми маркерами ремоделирования желудочков у детей с нормальной фракцией выброса после терапии антрациклином и связаны с кумулятивной дозой, переносимостью физических нагрузок и истончением стенки миокарда [95].

Неврологические заболевания, для которых в настоящее время доказано, что картирование T1 и T2 полезно

Мышечная дистрофия и миотоническая дистрофия Дюшенна

Пациенты с мышечной дистрофией Дюшенна имеют повышенные T1 и ECV миокарда левого желудочка, даже если ФВ ЛЖ в норме и отсутствует LGE и, следовательно, они могут служить суррогатными индексами кардиомиопатии для оценки результатов клинических испытаний [96,97]. Точно так же миотоническая дистрофия также связана со структурными изменениями, и было обнаружено, что время T1 миокарда после контрастирования было короче у этих пациентов по сравнению с контрольной группой, что отражает наличие диффузного фиброза миокарда [98].

Ограничения картирования T1 и T2

Картирование T1 и T2 позволяет количественно оценить изменения в составе ткани. Тем не менее, одним из основных препятствий для их клинического использования является изменение собственных значений T1 и T2, связанных с оборудованием для визуализации и последовательностью.Необходимы дальнейшие исследования для установления «нормальных» эталонных диапазонов для собственных значений релаксации T1 и T2, поскольку существуют большие различия между производителями, напряженностью магнитного поля и клиническими параметрами. Эти контрольные значения необходимы, чтобы отличить различные болезненные состояния от нормального миокарда, особенно в случаях диффузного заболевания. Знание свойств конкретных МРТ сканеров необходимо для клинического применения этих методов.

Более того, полная клиническая применимость картирования T1 и T2 пока неизвестна, потому что многие заболевания не были должным образом изучены.Все еще остаются нерешенными вопросы о (а) возможной замене LGE нативным картированием Т1 при оценке фиброза, (б) является ли нативное картирование Т1 более полезным, чем картирование Т2 при оценке инфаркта миокарда, или они являются дополнительными, и (c) как ECV может повлиять на клиническое ведение пациентов с сердечными заболеваниями.

Заключение

Нативное и постконтрастное картирование T1, картирование T2 и ECV предоставляют важные знания о фундаментальных процессах заболевания, влияющих на миокард, которые иначе было бы трудно обнаружить.Хотя кажется, что они могут существенно повлиять на принятие клинических решений, многоцентровое приложение и подход в масштабе всего сообщества (включая поставщиков МРТ, финансовые агентства, академические круги, компании-разработчики программного обеспечения, производителей контрастных веществ и врачей) по-прежнему отсутствуют. Следовательно, необходимы дополнительные исследования, прежде чем можно будет рекомендовать крупномасштабное приложение для принятия клинических решений.

Список литературы

  1. Kwon DH, Halley CM, Carrigan TP, Zysek V, Popovic ZB, Setser R, Schoenhagen P, Starling RC, Flamm SD, Desai MY: Степень рубца левого желудочка позволяет прогнозировать исходы у пациентов с ишемической кардиомиопатией со значительно сниженной систолической функцией: отсроченное усиление гиперчувствительности исследование магнитного резонанса сердца.JACC Cardiovasc Imaging 2009; 2: 34-44.
  2. Schelbert EB, Cao JJ, Sigurdsson S, Aspelund T, Kellman P, Aletras AH, Dyke CK, Thorgeirsson G, Eiriksdottir G, Launer LJ, Gudnason V, Harris TB, Arai AE: Распространенность и прогноз нераспознанного магнитного инфаркта миокарда резонанс у пожилых людей. JAMA 2012; 308: 890-896.
  3. Neilan TG, Coelho-Filho OR, Danik SB, Shah RV, Dodson JA, Verdini DJ, Tokuda M, Daly CA, Tedrow UB, Stevenson WG, Jerosch-Herold M, Ghoshhajra BB, Kwong RY: количественная оценка CMR миокардиального рубца обеспечивает дополнительный прогностическая информация при неишемической кардиомиопатии.JACC Cardiovasc Imaging 2013; 6: 944-954.
  4. Гулати А., Джаббур А., Исмаил Т.Ф., Гуха К., Хваджа Дж., Раза С., Морарджи К., Браун Т.Д., Исмаил Н.А., Двек М.Р., Ди Пьетро Е., Роутон М., Вейдж Р., Дарьяни И., О’Ханлон Р., Шеппард М.Н. , Alpendurada F, Lyon AR, Cook SA, Cowie MR, Assomull RG, Pennell DJ, Prasad SK: Ассоциация фиброза со смертностью и внезапной сердечной смертью у пациентов с неишемической дилатационной кардиомиопатией. JAMA 2013; 309: 896-908.
  5. Iles L, Pfluger H, Lefkovits L, Butler MJ, Kistler PM, Kaye DM, Taylor AJ: Фиброз миокарда предсказывает соответствующую аппаратную терапию у пациентов с имплантируемыми кардиовертерами-дефибрилляторами для первичной профилактики внезапной сердечной смерти. Дж. Ам Колл Кардиол 2011; 15: 821-828.
  6. Mewton N, Liu CY, Croisille P, Bluemke D, Lima JA: Оценка фиброза миокарда с помощью сердечно-сосудистого магнитного резонанса. Дж. Ам Колл Кардиол 2011; 57: 891-903.
  7. Нагель Э. , Нарула Дж .: Эволюция и революция в получении изображений CMR.JACC Cardiovasc Imaging 2013; 6: 837-838.
  8. Moon JC, Messroghli DR, Kellman P, Piechnik SK, Robson MD, Ugander M, Gatehouse PD, Arai AE, Friedrich MG, Neubauer S, Schulz-Menger J, Schelbert EB: Картирование миокардиального T1 и количественная оценка внеклеточного объема: Общество сердечно-сосудистых заболеваний Заявление о консенсусе Рабочей группы по магнитному резонансу (SCMR) и CMR Европейского общества кардиологов.Журнал Cardiovasc Magn Reson 2013; 15: 92.
  9. Угандер М., Баги П.С., Оки А.Дж., Чен Б., Сюй LY, Алетрас А. Х., Шах С., Грейзер А., Келлман П., Араи А.Е.: отек миокарда, обнаруженный с помощью CMR Т1 и Т2 перед контрастированием, определяет зону риска, связанную с острым миокардом. инфаркт. JACC Cardiovasc Imaging 2012; 5: 596-603.
  10. Феррейра В.М., Пехник С.К., Далл’Армеллина Э., Карамитсос Т.Д., Фрэнсис Дж. М., Чоудхури Р.П., Фридрих М.Г., Робсон, доктор медицины, Нойбауэр С.: Неконтрастное Т1-картирование выявляет острый отек миокарда с высокой диагностической точностью: сравнение с Т2-взвешенным сердечно-сосудистый магнитный резонанс.Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14: 42.
  11. Карамитсос Т.Д., Пехник С.К., Баниперсад С.М., Фонтана М., Нтуси Н.Б., Феррейра В.М., Уилан С. Дж., Майерсон С.Г., Робсон М.Д., Хокинс П.Н., Нойбауэр С., Мун Дж.С.: Неконтрастное отображение Т1 для диагностики сердечного амилоидоза. JACC Cardiovasc Imaging 2013; 6: 488-497.
  12. Булл С., Уайт С.К., Пехник С.К., Флетт А.С., Феррейра В.М., Лаудон М., Фрэнсис Дж. М., Карамитсос Т. Д., Прендергаст Б. Д., Робсон М. Д., Нойбауэр С., Мун Дж. К., Майерсон С. Г.: Неконтрастные значения Т1 человека и корреляция с гистологией в диффузный фиброз. Сердце 2013; 99: 932-937.
  13. Садо Д.М., Уайт С.К., Пехник С.К., Баниперсад С.М., Трейбел Т., Каптур Дж., Фонтана М., Маэстрини В., Флетт А.С., Робсон М.Д., Лахманн Р.Х., Мерфи Е., Мехта А., Хьюз Д., Нойбауэр С., Эллиотт П.М., Мун Дж. С. : Идентификация и оценка болезни Андерсона-Фабри с помощью кардиоваскулярного магнитно-резонансного неконтрастного картирования миокарда Т1.Circ Cardiovasc Imaging 2013; 6: 392-398.
  14. Шольц Т.Д., Флигл С.Р., Пэрриш Ф.К., Бреон Т., Скортон Д.Д.: Влияние содержания жира и воды в тканях на время релаксации сердечных и скелетных мышц с помощью ядерного магнитного резонанса. Магнитно-резонансная визуализация 1990; 8: 605-611.
  15. Pedersen SF, Thrysoe SA, Robich MP, Paaske WP, Ringgaard S, Botker HE, Hansen ES, Kim WY: Оценка внутримиокардиального кровотечения с помощью T1-взвешенного сердечно-сосудистого магнитного резонанса при реперфузированном остром инфаркте миокарда. Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14:59.
  16. Puntmann VO, D’Cruz D, Smith Z, Pastor A, Choong P, Voigt T., Carr-White G, Sangle S, Schaeffter T., Nagel E: Нативное картирование T1 миокарда с помощью магнитно-резонансной томографии сердечно-сосудистой системы при субклинической кардиомиопатии у пациентов с системной кардиомиопатией. Красная волчанка.Circ Cardiovasc Imaging 2013; 6: 295-301.
  17. Садо Д.М., Уайт С.К., Пехник С.К., Баниперсад С.М., Трейбел Т., Каптур Дж., Фонтана М., Маэстрини В., Флетт А.С., Робсон М.Д., Лахманн Р.Х., Мерфи Е., Мехта А., Хьюз Д., Нойбауэр С., Эллиотт П.М., Мун Дж. С. : Идентификация и оценка болезни Андерсона-Фабри с помощью кардиоваскулярного магнитно-резонансного неконтрастного картирования миокарда Т1.Circ Cardiovasc Imaging 2013; 6: 392-398.
  18. Dall’Armellina E, Piechnik SK, Ferreira VM, Si QL, Robson MD, Francis JM, Cuculi F, Kharbanda RK, Banning AP, Choudhury RP, Karamitos TD, Neubauer S. травмы при остром инфаркте миокарда.Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14:15.
  19. Феррейра В.М., Пехник С.К., Далл’армеллина Э., Карамитсос Т.Д., Фрэнсис Дж. М., Нтуси Н., Холлоуэй С., Чоудхури Р.П., Кардос А., Робсон М.Д., Фридрих М.Г., Нойбауэр С.Карта T1 для диагностики острого миокардита с использованием CMR: сравнение на Т-взвешенную визуализацию и визуализацию с поздним усилением гадолиния. JACC Cardiovasc Imaging 2013; 6: 1048-1058.
  20. Messroghli DR, Walters K, Plein S, et al: Картирование миокарда T1: приложение для пациентов с острым и хроническим инфарктом миокарда. Магн Резон Мед 2007; 58: 34-40.
  21. Ким Р.Дж., Чен Е.Л., Лима Дж.А., Джадд Р.М.: Кинетика миокарда Gd-DTPA определяет усиление контраста МРТ и отражает степень и тяжесть повреждения миокарда после острого реперфузированного инфаркта.Циркуляция 1996; 94: 3318-3326.
  22. Шольц Т. Д., Флигл С.Р., Бернс Т.Л., Скортон Д.Д.: Ядерно-магнитно-резонансная релаксометрия нормального сердца: взаимосвязь между содержанием коллагена и временем релаксации четырех камер. Магнитно-резонансная визуализация 1989; 7: 643-648.
  23. Vogel-Claussen J, Rochitte CE, Wu KC, et al: МРТ с отложенным усилением: полезность при оценке миокарда.Радиография 2006; 26: 795-810.
  24. Kellman P, Wilson JR, Xue H, Ugander M, Arai AE: Картирование фракции внеклеточного объема в миокарде. Часть 1. Оценка автоматизированного метода. Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14: 63.
  25. Вебер К. Т., Брилла К.Г.: Патологическая гипертрофия и интерстиций сердца: фиброз и ренин-ангиотензин-альдостероновая система.Тираж 1991; 83: 1849-1865.
  26. Wong TC, Piehler K, Meier CG, Testa SM, Klock AM, Aneizi AA, Shakesprere J, Kellman P, Shroff SG, Schwartzman DS, Mulukutla SR, Simon MA, Schelbert EB: Связь между расширением внеклеточного матрикса, количественно определенным с помощью магнитного резонанса сердечно-сосудистой системы, и краткосрочная смертность.Тираж 2012; 126: 1206-1216.
  27. Wong TC, Piehler K, Kang IA, Kadakkal A, Kellman P, Schwartzman DS, Mulukutla SR, Simon MA, Shroff SG, Kuller LH, Schelbert EB: фракция внеклеточного объема миокарда, определяемая количественно с помощью магнитного резонанса сердечно-сосудистой системы, увеличивается при диабете и связана со смертностью и поступление пациентов с сердечной недостаточностью. Eur Heart J 2014; 35: 657-664.
  28. Butler J, Fonarow GC, Gheorghiade M: Стратегии и возможности разработки лекарств при сердечной недостаточности. JAMA 2013; 309: 1593-1594.
  29. Баниперсад С.М., Садо Д.М., Флетт А.С., Гиббс С.Д., Пинни Дж. Х., Маэстрини В., Кокс А. Т., Фонтана М., Уилан С. Дж., Вечалкар А. Д., Хокинс П. Н., Мун Дж. К.: Количественная оценка фракции внеклеточного объема миокарда при системном амилоидозе AL: равновесный контраст сердечно-сосудистое магнитно-резонансное исследование.Circ Cardiovasc Imaging 2012; 6: 34-39.
  30. Fontana M, White SK, Banypersad SM, Sado DM, Maestrini V, Flett AS, Piechnik SK, Neubauer S, Roberts N, Moon JC: Сравнение методов картирования T1 для количественной оценки ECV: гистологическая проверка и воспроизводимость ShMOLLI по сравнению с T1 с задержкой множественного дыхания количественная оценка равновесного контраста CMR. Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14: 88.
  31. Brilla CG, Funck RC, Rupp H: Опосредованная лизиноприлом регрессия фиброза миокарда у пациентов с гипертонической болезнью сердца. Circulation 2000; 102: 1388-1393.
  32. Diez J, Querejeta R, Lopez B, Gonzalez A, Larman M, Martinez Ubago JL: Зависимая от лозартана регрессия фиброза миокарда связана со снижением жесткости камеры левого желудочка у пациентов с гипертонией.Циркуляция 2002; 105: 2512-2517.
  33. Идзава Х, Мурохара Т. , Нагата К., Исобе С., Асано Х, Амано Т, Итихара С., Като Т, Охшима С., Мурасе Й, Иино С., Обата К., Нода А, Окумура К., Йокота М.: Антагонизм минералокортикоидных рецепторов улучшается слева желудочковая диастолическая дисфункция и фиброз миокарда у пациентов с легкими симптомами и идиопатической дилатационной кардиомиопатией: пилотное исследование.Циркуляция 2005; 112: 2940-2945.
  34. McLenachan JM, Dargie HJ: Желудочковые аритмии при гипертонической гипертрофии левого желудочка: связь с ишемической болезнью сердца, дисфункцией левого желудочка и фиброзом миокарда. Am J Hypertens 1990; 3: 735-740.
  35. Кавара Т. , Дерксен Р., де Гроот Дж. Р., Коронель Р., Тассерон С., Линненбанк А. С., Хауэр Р. Н., Киркельс Г., Янсе М. Дж., Де Баккер Дж. М.: Задержка активации после преждевременной стимуляции в миокарде хронически больного человека связана с архитектурой интерстициального фиброза.Циркуляция 2001; 104: 3069-3075.
  36. Андерсон К.П., Уокер Р., Ури П., Эршлер П.Р., Люкс Р.Л., Карванди С.В.: Электрическое распространение миокарда у пациентов с идиопатической дилатационной кардиомиопатией. Дж. Клин Инвест 1993; 92: 122-140.
  37. Тамараппу Б.К., Джон Б.Т., Рейнир К., Теодореску К., Уй-Эванадо А., Гансон К. , Джуй Дж., Чу С.С.: Уязвимый интерстиций миокарда у пациентов с изолированной гипертрофией левого желудочка и внезапной сердечной смертью: посмертная гистологическая оценка.J Am Heart Assoc 2012; 1: e001511.
  38. Schwartzkopff B, Brehm M, Mundhenke M, Strauer BE: Восстановление коронарных артериол после лечения периндоприлом при гипертонической болезни сердца. Гипертония 2000; 36: 220-225.
  39. Naghavi M, Libby P, Falk E, Casscells SW, Litovsky S, Rumberger J, Badimon JJ, Stefanadis C, Moreno P, Pasterkamp G, Fayad Z, Stone PH, Waxman S, Raggi P, Madjid M, Zarrabi A, Burke A , Yuan C, Fitzgerald PJ, Siscovick DS, De Korte CL, Aikawa M, Juhani Airaksinen KE, Assmann G, Becker CR, Chesebro JH, Farb A, Galis ZS, Jackson C, Jang IK и др. : От уязвимой бляшки к уязвимой пациент: призыв к новым определениям и стратегиям оценки рисков.Часть I. Циркуляция 2003; 108: 1664-1672.
  40. Хаванди К., Хаванди А., Асгар О., Гринштейн А., Холерс С., Хегерти А. М., Малик Р. А.: Диабетическая кардиомиопатия — отдельное заболевание? Лучшая практика Res Clin Endocrinol Metab 2009; 23: 347-360.
  41. Asbun J, Villarreal FJ: Патогенез фиброза миокарда в условиях диабетической кардиомиопатии.Дж. Ам Колл Кардиол 2006; 47: 693-700.
  42. Goser S, Andrassy M, Buss SJ, Leuschner F, Volz CH, Ottl R, Zittrich S, Blaudeck N, Hardt SE, Pfitzer G, Rose NR, Katus HA, Kaya Z: Сердечный тропонин I, но не сердечный тропонин T, вызывает тяжелую аутоиммунную реакцию воспаление миокарда. Циркуляция 2006; 114: 1693-1702.
  43. Ван Хувен К.Х., Фактор SM: Сравнение патологического спектра гипертонической, диабетической и гипертонико-диабетической болезни сердца. Circulation1990; 82: 848-855.
  44. Beltrami CA, Finato N, Rocco M, Feruglio GA, Puricelli C, Cigola E, Quaini F, Sonnenblick EH, Olivetti G, Anversa P: Структурные основы терминальной недостаточности ишемической кардиомиопатии у людей.Циркуляция 1994; 89: 151-163.
  45. Beltrami CA, Finato N, Rocco M, Feruglio GA, Puricelli C, Cigola E, Sonnenblick EH, Olivetti G, Anversa P: Клеточная основа дилатационной кардиомиопатии у людей. J Mol Cell Cardiol 1995; 27: 291-305.
  46. Schelbert EB, Cao JJ, Sigurdsson S, Aspelund T, Kellman P, Aletras AH, Dyke CK, Thorgeirsson G, Eiriksdottir G, Launer LJ, Gudnason V, Harris TB, Arai AE: Распространенность и прогноз нераспознанного магнитного инфаркта миокарда резонанс у пожилых людей.JAMA 2012; 308: 890-896.
  47. Moon JC, Messroghli DR, Kellman P, Piechnik SK, Robson MD, Ugander M, Gatehouse PD, Arai AE, Friedrich MG, Neubauer S, Schulz-Menger J, Schelbert EB; Общество сердечно-сосудистой магнитно-резонансной томографии; Рабочая группа по сердечно-сосудистому магнитному резонансу Европейского общества кардиологов: Картирование миокарда T1 и количественная оценка внеклеточного объема: консенсусное заявление Общества сердечно-сосудистого магнитного резонанса (SCMR) и CMR Европейского общества кардиологов. Журнал Cardiovasc Magn Reson 2013; 15: 92.
  48. Wong TC, Piehler K, Puntil KS, Moguillansky D, Meier CG, Lacomis JL, Kellman P, Cook SC, Schwartzman DS, Simon MA, Mulukutla SR, Schelbert EB: Эффективность позднего повышения гадолиния для улучшения прогноза исходов у пациентов, направленных по поводу сердечно-сосудистых заболеваний магнитный резонанс после эхокардиографии.Дж. Кардиоваск Магн Резон 2013; 15: 1.
  49. Cheong BY, Muthupillai R, Wilson JM, Sung A, Huber S, Amin S, Elayda MA, Lee VV, Flamm SD: Прогностическое значение магнитно-резонансной томографии с отсроченным усилением: выживаемость 857 пациентов с дисфункцией левого желудочка и без нее. Тираж 2009; 120: 2069-2076.
  50. Klem I, Shah DJ, White RD, Pennell DJ, Van Rossum AC, Regenfus M, Sechtem U, Schvartzman PR, Hunold P, Croisille P, Parker M, Judd RM, Kim RJ: прогностическая ценность рутинной оценки магнитного резонанса сердца слева фракция выброса желудочков и повреждение миокарда: международное многоцентровое исследование.Circ Cardiovasc Imaging 2011; 4: 610-619.
  51. Kim RJ, Wu E, Rafael A, Chen EL, Parker MA, Simonetti O, Klocke FJ, Bonow RO, Judd RM: Использование контрастной магнитно-резонансной томографии для выявления обратимой дисфункции миокарда. N Engl J Med 2000; 343: 1445-1453.
  52. Гулати А., Джаббур А., Исмаил Т.Ф., Гуха К., Хваджа Дж., Раза С., Морарджи К., Браун Т.Д., Исмаил Н.А., Двек М.Р., Ди Пьетро Е., Роутон М., Вейдж Р., Дарьяни И., О’Ханлон Р., Шеппард М.Н. , Alpendurada F, Lyon AR, Cook SA, Cowie MR, Assomull RG, Pennell DJ, Prasad SK: Ассоциация фиброза со смертностью и внезапной сердечной смертью у пациентов с неишемической дилатационной кардиомиопатией.JAMA 2013; 309: 896-908.
  53. De Waha S, Desch S, Eitel I, Fuernau G, Zachrau J, Leuschner A, Gutberlet M, Schuler G, Thiele H: влияние ранней и поздней микрососудистой непроходимости, оцененное с помощью магнитно-резонансной томографии, на долгосрочный исход после элевации ST Инфаркт миокарда: сравнение с традиционными прогностическими маркерами. Eur Heart J 2010; 31: 2660-2668.
  54. Садо Д.М., Флетт А.С., Баниперсад С.М., Уайт С.К., Маэстрини В., Кварта Дж., Лахманн Р.Х., Мерфи Э., Мета А., Хьюз Д.А., Маккенна В.Дж., Тейлор А.М., Хаузенлой Д.Д., Хокинс П.Н., Эллиотт П.М., Мун Дж.С. резонансное измерение внеклеточного объема миокарда при здоровье и болезни.Сердце 2012; 98: 1436-1441.
  55. Kidambi A, Motwani M, Uddin A, Ripley DP, McDiarmid AK, Swoboda PP, Broadbent DA, Musa TA, Erhayiem B, Leader J, Croisille P, Clarysse P, Greenwood JP, Plein S: оценка внеклеточного объема миокарда с помощью CMR предсказывает функциональную выздоровление после острого инфаркта миокарда. JACC Cardiovasc Imaging 2016, Epub опережает печать.
  56. Broberg CS, Chugh SS, Conklin C, Sahn DJ, Jerosch-Herold M: Количественная оценка диффузного фиброза миокарда и его связи с дисфункцией миокарда при врожденном пороке сердца. Circ Cardiovasc Imaging 2010; 3: 727-734.
  57. Ugander M, Oki AJ, Hsu LY, Kellman P, Greiser A, Aletras AH, Sibley CT, Chen MY, Bandettini WP, Arai AE: Визуализация внеклеточного объема с помощью магнитно-резонансной томографии дает представление о явной и субклинической патологии миокарда. Eur Heart J 2012; 33: 1268-1278.
  58. Флетт А. С., Садо Д.М., Кварта Г., Мирабель М., Пеллерин Д., Херри А.С., Хаузенлой Д.Д., Арити С., Яп Дж., Колвекар С., Тейлор А.М., Мун Дж.С.: Диффузный фиброз миокарда при тяжелом стенозе аорты: равновесный контраст сердечно-сосудистого магнитного резонанса учиться.Eur Heart J Cardiovasc Imaging 2012; 13: 819-826.
  59. Mongeon FP, Jerosch-Herold M, Coelho-Filho OR, Blankstein R, Falk RH, Kwong RY: Количественная оценка расширения внеклеточного матрикса с помощью CMR при инфильтративной болезни сердца. JACC Cardiovasc Imaging 2012; 5: 897-907.
  60. Флетт А.С., Хейворд М.П., ​​Эшворт М.Т., Хансен М. С., Тейлор А.М., Эллиотт П.М., МакГрегор С., Мун Дж.С.: Магнитный резонанс сердечно-сосудистой системы с равновесным контрастом для измерения диффузного фиброза миокарда: предварительная проверка на людях.Циркуляция 2010; 122: 138-144.
  61. Коэльо-Филхо О.Р., Шах Р.В., Митчелл Р., Нейлан Т.Г., Морено Х.-младший, Симонсон Б., Квонг Р., Розенцвейг А., Дас С., Джерош-Герольд М.: Количественная оценка гипертрофии кардиомиоцитов с помощью магнитного резонанса сердца: последствия для раннего ремоделирования сердца.Циркуляция 2013; 128: 1225-1233.
  62. Коэльо-Филхо О.Р., Шах Р.В., Нейлан Т.Г., Митчелл Р. , Морено Х.-младший, Квонг Р., Джерош-Герольд М.: Оценка интерстициального фиброза миокарда и гипертрофии кардиомиоцитов у мышей с гипертонической болезнью, получавших спиронолактон.J Am Heart Assoc 2014; 3: e000790.
  63. Iles L, Pfluger H, Phrommintikul A, Cherayath J, Aksit P, Gupta SN, Kaye DM, Taylor AJ: Оценка диффузного миокардиального фиброза при сердечной недостаточности с картированием Т1 с усилением кардиомагнитно-резонансного контраста. Дж. Ам Колл Кардиол 2008; 52: 1574-1580.
  64. Sibley CT, Noureldin RA, Gai N, Nacif MS, Liu S, Turkbey EB, Mudd JO, van der Geest RJ, Lima JA, Halushka MK, Bluemke DA: Картирование T1 в кардиомиопатии при кардиальной МРТ: сравнение с эндомиокардиальной биопсией. Радиология 2012; 265: 724-732.
  65. Heling A, Zimmermann R, Kostin S, Maeno Y, Hein S, Devaux B, Bauer E, Klövekorn WP, Schlepper M, Schaper W, Schaper J: Повышенная экспрессия цитоскелета, сцепления и внеклеточных белков в поврежденном миокарде человека.Circ Res 2000; 86: 846-853.
  66. Beltrami CA, Finato N, Rocco M, Feruglio GA, Puricelli C, Cigola E, Sonnenblick EH, Olivetti G, Anversa P: Клеточная основа дилатационной кардиомиопатии у людей. J Mol Cell Cardiol 1995; 27: 291-305.
  67. Ellims AH, Iles LM, Ling LH, Hare JL, Kaye DM, Taylor AJ: Диффузный фиброз миокарда при гипертрофической кардиомиопатии может быть идентифицирован с помощью магнитного резонанса сердечно-сосудистой системы и связан с диастолической дисфункцией левого желудочка. Дж. Кардиоваск Магн Резон 2012; 14: 76.
  68. Ho CY, Abbasi SA, Neilan TG, Shah RV, Chen Y, Heydari B, Cirino AL, Lakdawala NK, Orav EJ, González A, López B, Díez J, Jerosch-Herold M, Kwong RY: измерения T1 определяют расширение внеклеточного объема при гипертрофической кардиомиопатии носители саркомерной мутации с гипертрофией левого желудочка и без нее.Circ Cardiovasc Imaging 2013; 6: 415-422.
  69. Moon JC, Reed E, Sheppard MN, Elkington AG, Ho SY, Burke M, Petrou M, Pennell DJ: Гистологическая основа сердечно-сосудистого магнитного резонанса с поздним повышением гадолиния при гипертрофической кардиомиопатии. Дж. Ам Колл Кардиол 2004; 43: 2260-2264.
  70. Ellims AH, Iles LM, Ling LH, Chong B, Macciocca I, Slavin GS, Hare JL, Kaye DM, Marasco SF, McLean CA, James PA, du Sart D, Taylor AJ: комплексная оценка фиброза миокарда при гипертрофической кардиомиопатии с магнитно-резонансная томография сердца: связь генотипа с фиброзным фенотипом.Eur Heart J Cardiovasc Imaging 2014; 15: 1108-1116.
  71. Verhaert D, Thavendiranathan P, Giri S, Mihai G, Rajagopalan S, Simonetti OP, et al: Прямая количественная оценка отека миокарда T2 при остром ишемическом повреждении. JACC Cardiovasc Imaging 2011; 4: 269-278.
  72. Тавендиранатан П., Уоллс М., Гири С., Верхаерт Д., Раджагопалан С., Мур С. и др.: Улучшенное обнаружение поражения миокарда при острых воспалительных кардиомиопатиях с использованием Т2-картирования.Circ Cardiovasc Imaging 2012; 5: 102-110.
  73. Roller FC, Harth S, Schneider C, Krombach GA: Картирование T1, T2 и внеклеточная объемная фракция (ECV): применение, значение и дальнейшие перспективы при воспалении миокарда и кардиомиопатиях. Рофо 2015; 187: 760-770.
  74. Crouser ED, Ono C, Tran T, He X, Raman SV: Улучшенное обнаружение сердечного саркоидоза с использованием магнитного резонанса с картированием миокарда T2.Am J Respir Crit Care Med 2014; 189: 109-112.
  75. Усман А.А., Таймень К., Василевски М., Макдональд Дж., Шах С., Гири С. и др.: Картирование Т2 магнитного резонанса сердца в мониторинге и последующем наблюдении за острым отторжением трансплантата сердца: пилотное исследование. Circ Cardiovasc Imaging 2012; 5: 782-790.
  76. Giri S, Shah S, Xue H, Chung YC, Pennell ML, Guehring J, et al: Картирование миокарда T2 с респираторным навигатором и автоматической коррекцией нежестких движений. Magn Reson Med 2012; 68: 1570-1578.
  77. фон Knobelsdorff-Brenkenhoff F, Prothmann M, Dieringer MA, Wassmuth R, Greiser A, Schwenke C и др.: Картирование миокарда T1 и T2 при 3 T: контрольные значения, влияющие факторы и последствия.Дж. Кардиоваск Магн Резон 2013; 15: 53.
  78. Bohnen S, Radunski UK, Lund GK, Kandolf R, Stehning C, Schnackenburg B, Adam G, Blankenberg S, Muellerleile K: Показатели t1 и t2 картирования сердечно-сосудистого магнитного резонанса для выявления активного миокардита у пациентов с недавно начавшейся сердечной недостаточностью.Circ Cardiovasc Imaging 2015; 8: e003073
  79. Усман А.А., Таймен К., Василевски М., Макдональд Дж., Шах С., Гири С., Коттс В., МакГи Э, Гордон Р., Коллинз Дж. Д., Маркл М., Карр Дж. Отторжение сердечного трансплантата: пилотное исследование.Circ Cardiovasc Imaging 2012; 5: 782-790.
  80. Maceira AM, Joshi J, Prasad SK, Moon JC, Perugini E, Harding I, Sheppard MN, Poole-Wilson PA, Hawkins PN, Pennell DJ: Сердечно-сосудистый магнитный резонанс при сердечном амилоидозе. Циркуляция 2005; 111: 186-193.
  81. Ruberg FL: Картирование Т1 при сердечном амилоидозе: можно ли отсюда что-то сделать? JACC Cardiovasc Imaging 2013; 6: 498-500.
  82. Mavrogeni SI, Kitas GD, Dimitroulas T, Sfikakis PP, Seo P, Gabriel S, Patel AR, Gargani L, Bombardieri S, Matucci-Cerinic M, Lombardi M, Pepe A, Aletras AH, Kolovou G, Miszalski T., van Riel P , Semb A, Gonzalez-Gay MA, Dessein P, Karpouzas G, Puntmann V, Nagel E, Bratis K, Karabela G, Stavropoulos E, Katsifis G, Koutsogeorgopoulou L, van Rossum A, Rademakers F, Pohost G, Lima JA: Сердечно-сосудистые магнитный резонанс в ревматологии: современное состояние и рекомендации по применению.Int J Cardiol 2016; 217: 135-148.
  83. Kobayashi Y, Giles JT, Hirano M, Yokoe I., Nakajima Y, Bathon JM, Lima JA, Kobayashi H: Оценка аномалий миокарда при ревматоидном артрите с использованием комплексного подхода магнитного резонанса сердца: пилотное исследование. Arthritis Res Ther 2010; 12: R171.
  84. Ntusi NA, Piechnik SK, Francis JM, Ferreira VM, Matthews PM, Robson MD, Wordsworth PB, Neubauer S, Karamitos TD: диффузный миокардиальный фиброз и воспаление при ревматоидном артрите: выводы из картирования CMR T1. JACC Cardiovasc Imaging 2015; 8: 526-536.
  85. Biesbroek PS, Heslinga SC, Konings TC, van der Horst-Bruinsma IE, Hofman MBM, van de Ven PM, Kamp O, van Halm VP, Peters MJL, Smulders YM, van Rossum AC, Nurmohamed MT, Nijveldt R: Insights in cardiac вовлечение в анкилозирующий спондилит из-за сердечно-сосудистого магнитного резонанса.Сердце 2017; 103: 745-752.
  86. Mavrogeni SI, Bratis K, Karabela G, Spiliotis G, van Wijk K, Hautemann D, Reiber JH, Koutsogeorgopoulou L, Markousis-Mavrogenis G, Kolovou G, Stavropoulos E. .Целевые показатели лекарств от воспаления и аллергии на 2015 год; 14: 29-36.
  87. Нтуси Н.А., Пехник С.К., Фрэнсис Дж. М., Феррейра В. М., Мэтьюз П. М., Робсон М. Д., Вордсворт П. Б., Нойбауэр С., Карамитсос Т. Д.: Субклиническое воспаление миокарда и диффузный фиброз являются обычными при системном склерозе — клиническое исследование с использованием Т1-картирования миокарда и внеклеточного объема количественная оценка.Дж. Кардиоваск Магн Резон 2014; 16:21.
  88. Hinojar R, Foote L, Sangle S, Marber M, Mayr M, Carr-White G, D’Cruz D, Nagel E, Puntmann VO: Нативное картирование T1 и T2 с помощью CMR при волчаночном миокардите: распознавание болезни и ответ на лечение. Int J Cardiol 2016; 222: 717-726.
  89. Greulich S, Mayr A, Kitterer D, Latus J, Henes J, Steubing H, Kaesemann P, Patrascu A, Greiser A, Groeninger S, Braun N, Alscher MD, Sechtem U, Mahrholdt H: отображение T1 и T2 для оценки миокарда вовлечение пациентов с ANCA-ассоциированными васкулитами.Дж. Кардиоваск Magn Reson 2017; 19: 6.
  90. Puntmann VO, Isted A, Hinojar R, Foote L, Carr-White G, Nagel E: картирование T1 и T2 для распознавания раннего сердечного вовлечения в системный саркоидоз. Радиология 2017; 2017: 162732.
  91. Пеннелл Д. Д., Удельсон Дж. Э., Араи А. Е., Бозкурт Б., Коэн А. Р., Галанелло Р., Хоффман Т. М., Кирнан М. С., Леракис С., Пига А., Портер Дж. Б., Уокер Дж. М., Вуд Дж; Комитет Американской кардиологической ассоциации по сердечной недостаточности и трансплантации Совета по клинической кардиологии и Совет по сердечно-сосудистой радиологии и визуализации: сердечно-сосудистая функция и лечение при большой β-талассемии: консенсусное заявление Американской кардиологической ассоциации.Циркуляция 2013; 128: 281-308.
  92. Садо Д.М., Маэстрини В., Пехник С.К., Баниперсад С.М., Уайт С.К., Флетт А.С., Робсон М.Д., Нойбауэр С., Арити С., Араи А., Келлман П., Ямамура Дж., Шеннагель Б.П., Шах Ф., Дэвис Б., Тромпетер С., Уокер М. , Porter J, Moon JC: Неконтрастное картирование миокарда T1 с использованием сердечно-сосудистого магнитного резонанса для перегрузки железом.J. Магнитно-резонансная визуализация 2015; 41: 1505-1511.
  93. Hanneman K, Nguyen ET, Thavendiranathan P, Ward R, Greiser A, Jolly MP, Butany J, Yang I.Y, Sussman MS, Wintersperger BJ: Количественная оценка фракции внеклеточного объема миокарда с помощью магнитно-резонансной томографии сердца при большой талассемии. Радиология 2016; 279: 720-730.
  94. Джордан Дж. Х., Д’Агостино Р. Б. Младший, Гамильтон Калифорния, Васу С., Холл М. Э., Китцман Д. В., Тохан В., Лоуренс Дж. А., Эллис Л. Р., Лэш Т. Л., Хандли В. Г.: Продольная оценка одновременных изменений фракции выброса левого желудочка и миокарда левого желудочка. характеристики тканей после проведения кардиотоксической химиотерапии с использованием Т1-взвешенного и Т2-взвешенного сердечно-сосудистого магнитного резонанса.Circ Cardiovasc Imaging 2014; 7: 872-879.
  95. Tham EB, Haykowsky MJ, Chow K, Spavor M, Kaneko S, Khoo NS, Pagano JJ, Mackie AS, Thompson RB: диффузный фиброз миокарда по Т1-картированию у детей с субклинической антрациклиновой кардиотоксичностью: взаимосвязь с физической нагрузкой, кумулятивной дозой и ремоделированием .Дж. Кардиоваск Магн Резон 2013; 15: 48.
  96. Soslow JH, Damon SM, Crum K, Lawson MA, Slaughter JC, Xu M, Arai AE, Sawyer DB, Parra DA, Damon BM, Markham LW: Увеличение собственного T1 миокарда и внеклеточного объема у пациентов с мышечной дистрофией Дюшенна. Дж. Кардиоваск Магн Резон 2016; 18: 5.
  97. Флориан А., Людвиг А., Рёш С., Йилдиз Х., Сехтем Ю., Йилмаз А. Визуализация фиброза миокарда на основе T1-картирования и измерения внеклеточной объемной фракции (ECV) у пациентов с мышечной дистрофией: диагностическая ценность по сравнению с традиционным поздним увеличением гадолиния (LGE) изображения.Eur Heart J Cardiovasc Imaging 2014; 15: 1004-1012.
  98. Turkbey EB, Gai N, Lima JA, van der Geest RJ, Wagner KR, Tomaselli GF, Bluemke DA, Nazarian S. Ритм сердца 2012; 9: 1691-1697.

Автор Контакты

Софи Маврогени, доктор медицины, FESC

Центр кардиохирургии Онассиса

50 Esperou Street, 175-61 P. Faliro

GR-17674 Афины (Греция)

Электронная почта [email protected]


Подробности статьи / публикации

Предварительный просмотр первой страницы

Получено: 21 марта 2017 г.
Принято: 21 июня 2017 г.
Опубликовано в Интернете: 17 августа 2017 г.
Дата выпуска: декабрь 2017 г.

Количество страниц для печати: 11
Количество рисунков: 6
Количество столов: 0

ISSN: 0008-6312 (печатный)
eISSN: 1421-9751 (онлайн)

Для дополнительной информации: https: // www.karger.com/CRD


Авторские права / Дозировка лекарства / Заявление об ограничении ответственности

Авторские права: Все права защищены. Никакая часть данной публикации не может быть переведена на другие языки, воспроизведена или использована в любой форме и любыми средствами, электронными или механическими, включая фотокопирование, запись, микрокопирование или с помощью какой-либо системы хранения и поиска информации, без письменного разрешения издателя. .
Дозировка лекарств: авторы и издатель приложили все усилия, чтобы гарантировать, что выбор и дозировка лекарств, указанные в этом тексте, соответствуют текущим рекомендациям и практике на момент публикации.Тем не менее, ввиду продолжающихся исследований, изменений в правительственных постановлениях и постоянного потока информации, касающейся лекарственной терапии и реакций на них, читателю настоятельно рекомендуется проверять листок-вкладыш для каждого препарата на предмет любых изменений показаний и дозировки, а также дополнительных предупреждений. и меры предосторожности. Это особенно важно, когда рекомендованным агентом является новое и / или редко применяемое лекарство.
Отказ от ответственности: утверждения, мнения и данные, содержащиеся в этой публикации, принадлежат исключительно отдельным авторам и соавторам, а не издателям и редакторам.Появление в публикации рекламы и / или ссылок на продукты не является гарантией, одобрением или одобрением рекламируемых продуктов или услуг или их эффективности, качества или безопасности. Издатель и редактор (-ы) не несут ответственности за любой ущерб, причиненный людям или имуществу в результате любых идей, методов, инструкций или продуктов, упомянутых в контенте или рекламе.

границ | Картирование миелина всего мозга с использованием данных МРТ-изображений, взвешенных по Т1 и Т2

Введение

Миелин, диэлектрическая оболочка, окружающая аксоны нейронов, является важным компонентом эффективного функционирования мозга.Его основная роль заключается в облегчении процессов нейронной коммуникации на больших расстояниях, поддерживающих когнитивные, сенсорные и моторные функции более высокого порядка. Точная оценка миелина in vivo чрезвычайно важна для всестороннего понимания нейроразвития и нейродегенерации человека (Staudt et al., 1994; van Buchem et al., 2001; Paus et al., 2001; Barkovich, 2005; Kizildag et al. al., 2005; Laule et al., 2006, 2007; Steenweg et al., 2010; Deoni et al., 2011; Glasser, Van Essen, 2011; Welker, Patton, 2012).Гистопатологические методы являются золотым стандартом для количественной оценки миелина, но их можно использовать только после смерти (Gareau et al., 2000; Laule et al., 2006). Кроме того, гистопатологические исследования обычно проводятся только для ограниченного числа областей, а не для всего мозга. Для решения этой проблемы были предложены инструменты неинвазивной визуализации на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) для картирования миелина (Barkovich, 2000; Paus et al., 2001): обычные T1-взвешенные (T1-w) и T2-взвешенные ( T2-w) визуализация, визуализация с переносом намагниченности, визуализация тензора диффузии (DTI), восстановление инверсии с ослаблением жидкости (FLAIR), многокомпонентная визуализация T2-релаксации (MCRI) и многокомпонентное наблюдение за управляемым равновесием одиночным импульсом T1 и T2 (МакДЕСПОТ).

В ранних исследованиях МРТ использовались времена релаксации T1 и T2 (Crooks et al., 1987; Tofts and du Boulay, 1990), которые строго связаны с изменениями во взаимодействиях между молекулами воды и макромолекулами тканей (Miot-Noirault et al., 1997 ), чтобы оценить пространственное распределение миелина в головном мозге. Уровень яркости, характеризующий белое вещество на T1-w МРТ, связан с пространственным распределением миелин-связанного холестерина, так что степень миелинового контраста может быть определена на основе T1-w изображений (Dobbing and Sands, 1973; Koenig, 1991). ).И наоборот, релаксация T2 связана с переносом протонов, молекулярным обменом и диффузией воды. Гидрофобные свойства липидного бислоя миелина ограничивают молекулярное движение протонов (Miot-Noirault et al., 1997; Barkovich, 2000), а гипоинтенсивность на T2-w изображениях отражает относительно большее содержание миелина. Стоит отметить, что изображения T1-w и T2-w обычно предоставляют только качественную информацию о распределении миелина в головном мозге. Таким образом, различные методы МРТ предпочтительны для клинических исследований, включающих прямое сравнение миелина у пациентов и здоровых людей.

Визуализация с переносом намагниченности — это наиболее часто используемый метод для обнаружения тонких изменений в биохимической архитектуре и составе тканей (Grossman et al., 1994; Rademacher et al., 1999; van Buchem et al., 2001; Barkovich, 2005). Фундаментальная концепция этого метода — обмен намагниченностью между подвижными протонами (вода) и неподвижными протонами, связанными с макромолекулами (неводная ткань). Этот эффект обычно измеряется как коэффициент передачи намагниченности (MTR).Несмотря на высокую чувствительность к изменениям и повреждению тканей, MTR нельзя считать абсолютным маркером миелинизации. Фактически, низкий MTR может быть результатом либо изменения содержания миелина, либо структурных изменений после воспаления (Gareau et al., 2000; Laule et al., 2007).

DTI — это метод, чувствительный к процессам диффузии молекул воды в биологической ткани (Beaulieu, 2002). Кинематика молекул воды может быть выражена в терминах фракционной анизотропии (ФА), которая служит маркером развития белого вещества, повреждения аксонов и патологии миелина.Однако разные исследования предоставили доказательства, что миелин не является единственным элементом анизотропной диффузии воды в аксональных волокнах (Laule et al., 2007; Madler et al., 2008). Следовательно, ЖК следует рассматривать как индикатор плотности волоконного тракта и только косвенно содержания миелина.

Кроме того, в ограниченном количестве исследований высказывались предположения о потенциале визуализации FLAIR в качестве подходящего маркера созревания миелина (Ashikaga et al., 1999; Murakami et al., 1999; Kizildag et al., 2005).FLAIR — это особая инверсионно-восстановительная последовательность, которую можно использовать при визуализации головного мозга для подавления или значительного уменьшения сигнала, исходящего от спинномозговой жидкости. В этом отношении обнаружение глубоких поражений белого вещества рядом с желудочками оказалось чрезвычайно важным для распознавания патологических процессов, таких как рассеянный склероз (Miller et al., 1998).

В последние годы были внедрены и другие методы, такие как MCRI (MacKay et al., 1994; Whittall et al., 1997; Beaulieu et al., 1998; Гаро и др., 2000; Видарссон и др., 2005; Лаул и др., 2006; Oh et al., 2006; Madler et al., 2008) и mcDESPOT (Deoni et al., 2008, 2011). Они основаны на том принципе, что спиновая релаксация в конкретной неоднородной среде не может считаться моноэкспоненциальной. Соответственно, они используют несколько последовательностей получения МР-импульсов для определения биофизических свойств исследуемой ткани (Laule et al., 2007). Это позволяет разделить сигнал, принадлежащий воде, заключенной между бислоями миелина (миелиновая вода) (MacKay et al., 1994) из общего сигнала MR, что привело к измерению доли миелина и воды (MWF). MWF в настоящее время считается надежным маркером миелина (Gareau et al., 2000; Laule et al., 2006). Однако серьезной проблемой при использовании как MCRI, так и mcDESPOT является ощутимо долгое время сканирования (от 10 до 25 минут) (Whittall et al., 1997; Gareau et al., 2000; Oh et al., 2006; Madler et al., 2008). ; Deoni et al., 2011; Kitzler et al., 2012; Kolind et al., 2012), что может ограничить их применимость в клинических исследованиях.

В последнее время возродился интерес к визуализации T1-w и T2-w для картирования миелина. Glasser и Van Essen (2011) предложили комбинировать изображения T1-w и T2-w для получения контрастного изображения с усилением миелина (Glasser et al., 2013, 2014). По сравнению с количественными методами, которые обычно требуют более длительного сбора данных, быстрое сканирование делает его потенциально хорошо подходящим для клинических исследований. Однако стоит отметить, что метод T1-w / T2-w, описанный Глассером и Ван Эссеном (2011), является относительной мерой, потенциально характеризующейся несогласованностью шкалы интенсивности в наборах данных, которые могут присутствовать даже для МРТ-изображений, собранных с помощью один и тот же сканер в разные дни.Для решения этой проблемы, которая может затруднить внутригрупповые и межгрупповые статистические сравнения, строго необходимо использование калибровочного подхода. Глассер и Ван Эссен (2011) представили внутреннюю калибровку на основе гистограммы изображения. Важно отметить, что этот подход может быть неподходящим для исследований, в которых ожидаются изменения миелина в результате заболевания головного мозга. Действительно, внутренняя калибровка уменьшает глобальные различия между пациентами и контрольной группой до такой степени, что измененные уровни миелина могут не обнаруживаться.Кроме того, форма гистограммы изображения T1-w / T2-w у пациентов может отличаться от контрольной, так что локальные изменения уровней миелина у пациентов могут наблюдаться ошибочно из-за выравнивания гистограмм между пациентами и контрольными группами.

Здесь мы стремились к дальнейшему развитию техники T1-w / T2-w, решая проблему несоответствия шкалы интенсивности в разных наборах данных. Мы разработали рабочий процесс анализа для калибровки интенсивностей T1-w / T2-w в головном мозге с использованием информации об интенсивности T1-w и T2-w, извлеченной из ткани вне мозга, тем самым избегая проблем, связанных с использованием внутренней калибровки. .Чтобы оценить эффективность нашей процедуры нормализации, мы сравнили изображения T1-w / T2-w, полученные с разных МРТ-сканеров, с разными последовательностями и параметрами получения. Затем мы исследовали согласованность T1-w / T2-w у здоровых людей по сравнению с другими методами МРТ, такими как MTR, FA и FLAIR. Наши результаты показывают, что метод соотношения T1-w / T2-w может быть надежным и относительно быстрым инструментом для неинвазивной визуализации миелина.

Методы

В этом разделе мы описываем рабочий процесс калибровки изображений T1-w / T2-w, позволяющий картировать миелин в мозге человека с использованием данных МРТ-изображений T1-w и T2-w.Затем мы покажем надежность и чувствительность метода отношения T1-w / T2-w по сравнению с альтернативными методами.

Описание метода

Теоретические основы

Наш метод является расширением метода, первоначально предложенного Глассером и Ван Эссеном (2011). Они показали, что, вычисляя соотношение между T1-w и T2-w изображениями одного и того же объекта, можно увеличить контраст, связанный с содержанием миелина (Рисунок 1).

Рисунок 1.Изображение с повышенной контрастностью миелина для репрезентативного объекта . Отношение интенсивности сигнала T1-w (A) к T2-w (B) рассчитывается для получения изображения (C) с соотношением T1-w / T2-w. Это делается для улучшения отображения за счет увеличения контраста между различными миелинизированными структурами. Поскольку обычные МРТ-изображения имеют произвольную шкалу интенсивности, три изображения отображаются с цветовой картой, назначенной на основе значений 10-го и 90-го процентилей. Субъект, использованный для этого рисунка, — Субъект 30 из базы данных KIRBY21.

Контрастное изображение с усилением миелина, полученное с помощью этого подхода, однако, не является автоматически свободным от смещения, поскольку соотношение не ослабляет (или не устраняет) смещение изображения, возникающее из-за разных профилей чувствительности приемных катушек для двух изображений (Belaroussi et al., 2006 г.). Кроме того, шкала интенсивности изображения T1-w / T2-w зависит от конкретных приборов и параметров сканирования, используемых для изображений T1-w и T2-w. В общих чертах, изображение T1-w / T2-w можно смоделировать следующим образом:

T1wT2w≈α1 ∗ s1 ∗ xα2 ∗ s2 ∗ (1x) = α1 ∗ s1α2 ∗ s2x2 = βx2 (1)

, где содержание миелина представлено как x , профили чувствительности обозначены s 1 и s 2 для изображений T1-w и T2-w соответственно, и α 1 и α 2 — коэффициенты масштабирования.Соответственно, интенсивность T1-w / T2-w зависит от комбинации s 1 , s 2 , α 1 , α 2 (β в уравнении 1). Целью автономной процедуры нормализации является достижение идеальной конфигурации, в которой различия в профилях чувствительности последовательностей T1-w и T2-w становятся незначительными (т. Е. s 1 → 1, s 2 → 1), а значения α 1 и α 2 стандартизированы, так что шкала интенсивности T1-w / T2-w сопоставима для разных субъектов.

Реализация метода

Создание маски . Стандартизация интенсивности может быть достигнута с помощью внутреннего масштабирования значений интенсивности, как ранее было предложено Глассером и Ван Эссеном (2011). При выполнении этой процедуры ошибочное представление может произойти при наличии измененных уровней миелина. В этом случае внутреннее масштабирование действительно может скрыть существенные различия, не позволяя проводить достоверные сравнения между контрольной группой и пациентами. По этой причине мы реализовали подход внешней калибровки.Стандартизация изображения T1-w / T2-w была достигнута с помощью нескольких этапов обработки (рис. 2), для которых мы использовали SPM8 (Wellcome Trust Center for Neuroimaging, Лондон, Великобритания). В качестве первого шага были созданы две тематические маски путем преобразования предопределенных масок в стереотаксическом пространстве Монреальского неврологического института (MNI) в индивидуальное пространство с использованием изображений T1-w в двух пространствах для расчета необходимого пространственного преобразования (Эшбернер и Фристон, 1997, 1999). Чтобы гарантировать эффективность этого шага, маски должны содержать вокселы за пределами мозга и должны охватывать области изображения с относительно высокой региональной однородностью.Кроме того, одна из них должна содержать относительно низкие значения на изображении T1-w и высокие значения на изображении T2-w, а другая маска должна иметь обратные характеристики. Мы реализовали эту спецификацию, выбрав две маски, покрывающие глазные яблоки и височные мышцы соответственно (рис. 3). Они были определены непосредственно в пространстве MNI путем сегментирования и определения порога изображений шаблона ICBM152 (http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesAtlases/ICBM152NLin2009).

Рисунок 2.Калибровка изображения T1-w / T2-w: рабочий процесс анализа . Рабочий процесс обработки данных изображения T1-w / T2-w, включая деформацию стандартных масок из MNI в предметное пространство. Коррекция смещения является первым, фундаментальным этапом для необработанных изображений T1-w и T2-w. Затем каждое изображение без смещения проходит процесс нормализации для достижения надлежащего масштабирования. Наконец, изображение T1-w / T2-w вычисляется как отношение откалиброванных изображений T1-w и T2-w.

Рисунок 3.Маски, использованные для процедуры калибровки . Алгоритм калибровки основан на значениях, извлеченных из двух анатомических масок (глаза и височная мышца), деформированных в пространстве объекта. Маска для глаза (A) расположена внутри стекловидного тела глазного яблока и включает гель, заполняющий пространство между сетчаткой и хрусталиком. Маска височной мышцы (B) , которая является одной из основных мышц, участвующих в процессе жевания, устанавливается на большую часть височной мышцы, покрывающей височную кость.Субъект, представленный на рисунке, — это субъект 30 из базы данных KIRBY21, как показано на рисунке 1.

Коррекция смещения . Параллельно с созданием масок для конкретных субъектов исходное изображение T2-w было сопоставлено с изображением T1-w посредством преобразования твердого тела (Collignon et al., 1995). Затем изображения T1-w и T2-w совместно подвергались коррекции смещения, чтобы гарантировать пространственное выравнивание профиля чувствительности ( s 1 и s 2 в уравнении 1).В отличие от неоднородностей поля приема (B1−), отношение T1-w / T2-w не может полностью скорректировать неоднородности поля пропускания (B1 +) по интенсивности и контрасту (Glasser, Van Essen, 2011; Glasser et al., 2014). Соответственно, вместо устранения общей пространственной неоднородности путем комбинирования изображений T1-w и T2-w (Glasser et al., 2014) мы выбрали инструмент коррекции неоднородности интенсивности, реализованный в SPM8 (Ashburner and Friston, 2005; Weiskopf et al. , 2011) на двух изображениях отдельно. Входные параметры для алгоритма коррекции неоднородности интенсивности, а именно параметры сглаживания и регуляризации, были установлены на их значения по умолчанию (равные 60 мм и 10 −4 соответственно).

Стандартизация интенсивности . После коррекции смещения изображения T1-w и T2-w были дополнительно обработаны для стандартизации их интенсивности с использованием процедуры линейного масштабирования. В частности, пики (режимы) распределения интенсивностей в двух масках (Рисунок 4) были извлечены из несмещенных T1-w или T2-w изображений одного объекта, обозначенных как X S и Y S , а затем сравнивались с соответствующими значениями из изображения шаблона ICBM152 той же модальности, обозначенного как X R и Y R .Режимы для шаблона ICBM152 соответствовали X R = 58,6 и Y R = 28,2 для изображения T1-w, или X R = 21,1 и Y R = 99,9 для изображения T2-w. Линейное масштабирование изображения T1-w или T2-w было выполнено с использованием следующей формулы:

IC = [XR-YRXS-YS] ∗ I + [XSYR-XRYSXS-YS] (2)

Рис. 4. Интенсивности T1-w и T2-w для масок глазного яблока и височных мышц .Мы проанализировали интенсивности T1-w и T2-w в масках глазного яблока и височных мышц для субъекта 30 из базы данных KIRBY21. Значения маски глазного яблока для изображения T1-w (A) всегда ниже, чем значения в маске височных мышц (B) , тогда как значения маски глазного яблока на изображении T2-w (C) больше, чем ограниченные маской височных мышц (D) . Поскольку интенсивности вокселей в двух масках обычно показывают распределения, отклоняющиеся от гауссовского тренда, мы выбрали эталонные значения в качестве пика распределения (т.е.е., числовой режим), а не статистическое среднее или медианное значение.

, где I и I C — изображения до и после калибровки соответственно. После калибровки изображений T1-w и T2-w по формуле, описанной выше, их соотношение было вычислено для получения откалиброванного изображения T1-w / T2-w (см. Уравнение 1).

Проверка метода

Субъекты и сбор данных

Мы использовали три различных общедоступных набора данных для проверки метода.Два из них были извлечены из базы данных IXI Имперского колледжа Лондона (http://biomedic.doc.ic.ac.uk/brain-development/index.php?n=Main.Datasets), а третий — из База данных KIRBY21 Исследовательского центра функциональной визуализации мозга Кирби в Балтиморе (http://mri.kennedykrieger.org/databases.html). Для первых двух наборов данных мы извлекли изображения T1-w и T2-w, полученные у 21 здорового субъекта с помощью МР-сканера 1,5 Тл (Gyroscan Intera, Philips Healthcare) и у 21 здорового человека с Сканером МР 3 Т (Intera, Philips Healthcare). соответственно.Третий набор данных содержал изображения T1-w, T2-w, MT, FA и FLAIR, полученные у 21 здорового субъекта с помощью другого МРТ-сканера 3T (Achieva, Philips Healthcare). Стоит отметить, что в базе данных IXI доступно более 600 субъектов, но мы выбрали только 21 из них для каждого сканера, чтобы обеспечить статистическую сопоставимость результатов с результатами из базы данных KIRBY21. Выбор был сделан таким образом, чтобы в нашем анализе можно было использовать субъектов с сопоставимым возрастным диапазоном из разных баз данных. Мы определили оптимальную группу соответствия возрасту в базе данных IXI после оценки каждой возможной группы из 21 субъекта, созданной с использованием подхода перестановки.Мы рассчитали U-критерий Манна – Уитни для возраста каждой группы IXI, используя возраст группы KIRBY 21 в качестве эталона. Наконец, мы определили группу IXI, которая дает наибольшую вероятность. Подробная информация о демографических характеристиках и параметрах сканирования для различных модальностей изображения представлена ​​в таблицах 1, 2, соответственно.

Таблица 1. Демографические данные .

Таблица 2. Параметры последовательности МРТ .

Сходство гистограмм изображений у разных субъектов

Мы вычислили изображения T1-w / T2-w как до, так и после калибровки для каждого отдельного набора данных, включенного в исследование, и сравнили их, чтобы оценить влияние процедуры калибровки.Мы количественно оценили сходство гистограмм интенсивности для изображений T1-w / T2-w с одного и того же МРТ-сканера, а также с разных сканеров. В частности, мы разделили весь диапазон значений изображения на 500 интервалов и нормализовали каждую гистограмму, разделив ее на сумму по всем ее элементам, чтобы учесть различное количество вокселей мозга у разных людей. Затем мы оценили среднее значение и стандартное отклонение по гистограммам различных наборов данных по отдельности, чтобы количественно оценить согласованность значений T1-w / T2-w у разных субъектов.

Кроме того, мы провели количественный анализ белого вещества, где в основном присутствует миелин. Мы использовали набор инструментов сегментации SPM8 (Ashburner and Friston, 2005) на изображениях T1-w и T2-w, чтобы создать карту вероятности белого вещества с пороговым значением p > 0,5, чтобы получить двоичную маску белого вещества. Следовательно, мы оценили числовой режим распределения значений T1-w / T2-w в маске как репрезентативный для всей структуры мозга. Мы применили эту процедуру к каждому набору данных и проанализировали полученные значения с помощью описательной и логической статистики, чтобы оценить потенциальное увеличение воспроизводимости по предметам.Сначала мы проверили нормальное распределение значений с помощью теста Лиллиэфорса ( p <0,05). Затем мы оценили, были ли уменьшены различия между базами данных с помощью процедуры калибровки с использованием тестов t и однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) значений до и после калибровки.

Сравнение T1-w / T2-w с изображениями MTR, FA и FLAIR

В качестве дополнительной оценки мы также сравнили изображение T1-w / T2-w с изображениями MTR, FA, FLAIR тех же субъектов, используя мультимодальный набор данных изображений из базы данных KIRKY21.Изображение FLAIR было зарегистрировано только для изображения T1-w / T2-w, тогда как значения MTR и FA были рассчитаны на основе зарегистрированных изображений с переносом намагниченности и данных DTI, соответственно.

Визуализация с переносом намагниченности, будучи чувствительной к макромолекулярному составу ткани, классически используется для оценки изменений в содержании миелина (Schmierer et al., 2004). Данные передачи намагниченности (MT) характеризуются импульсной последовательностью с использованием искаженного трехмерного градиентного эхо-сигнала. Для данных в базе данных KIRBY21 подготовка МТ была достигнута с использованием пятилепесткового синк-гауссовского РЧ-облучения (B 1 = 10.5 мТл, длительность 24 мс и частота смещения = 1500 Гц). Также было получено эталонное сканирование с теми же параметрами в отсутствие подготовки МТ. Мы рассчитали изображение MTR как:

где M S — изображение с препарированием МТ (при наличии радиочастотного облучения), а M 0 — эталонное изображение без подготовки МТ. Затем мы использовали SPM8 для регистрации изображения MTR с изображениями T1-w и T2-w одного и того же объекта с помощью преобразования твердого тела (Collignon et al., 1995).

DTI чувствителен к диффузии воды через связки белого вещества и обычно используется для создания карты значений FA в мозгу. Примечательно, что поскольку миелин окружает и защищает волокна белого вещества, наличие высоких значений ЖК можно рассматривать как косвенный показатель высокого содержания миелина. Данные DTI в базе данных KIRBY21 были получены с помощью многосрезовой однократной эхопланарной визуализации (EPI), последовательности спин-эхо с подавлением жировой ткани путем спектрального предварительного насыщения с восстановлением инверсии и с передне-задним направлением фазового кодирования.Взвешивание диффузии применялось по 32 направлениям со значением b , равным 700 с / мм 2 (Landman et al., 2011). Мы использовали программу FSL 5.0 (Оксфордский центр функциональной МРТ головного мозга, Оксфордский университет) для расчета изображения FA. Во-первых, мы выполнили предварительное выравнивание (аналогично коррекции движения в данных фМРТ), чтобы скорректировать движение головы во время сеанса и уменьшить влияние вихревых токов градиентной катушки (Horsfield, 1999). Мы также использовали параметры выравнивания для корректировки B-матрицы, чтобы информация о направлениях диффузионного взвешивания была правильно сохранена (Leemans and Jones, 2009).Затем тензор диффузии был рассчитан с использованием простой аппроксимации тензорной модели методом наименьших квадратов для диффузионных данных. Исходя из этого, изображение FA было рассчитано следующим образом (Basser et al., 1994; Pierpaoli and Basser, 1996):

FA = 32 · (λ1 − λ¯) 2+ (λ2 − λ¯) 2+ (λ3 − λ¯) 2λ12 + λ22 + λ32 (4)

, где λ — среднее из трех собственных значений λ 1 , λ 2 , λ 3 . После расчета FA по вокселям мозга мы скорректировали пространственное несоответствие между картой FA и геометрическим эталонным изображением DTI в базе данных KIRBY21 с помощью инструмента нормализации SPM8.Затем мы снова использовали SPM8 для сопоставления изображения FA с изображениями T1-w и T2-w того же объекта.

После того, как изображения T1-w / T2-w, MTR, FA и FLAIR были сгенерированы и пространственно выровнены относительно друг друга, мы преобразовали их в пространство MNI с помощью инструмента нормализации SPM8. Это позволило нам провести статистический анализ по всем предметам. В частности, мы оценили воспроизводимость различных модальностей изображения на разных участках, выбранных на основе предыдущих исследований миелина (Barkovich, 1988, 2000; Whittall et al., 1997; Кизилдаг и др., 2005; Лепперт и др., 2009; Велкер и Паттон, 2012). Первую группу составили области интереса в белом веществе с предположительно высоким содержанием миелина: передняя лучистая коронка (ACR), верхняя лучевая коронка (SCR), тракт пересечения моста (PCT), передняя конечность внутренней капсулы (ALIC), коленная чашечка мозолистое тело (GCC), звездочка мозолистого тела (SCC). Эти области интереса были определены с использованием стереотаксического атласа белого вещества Лаборатории анатомической МРТ головного мозга Медицинской школы Университета Джона Хопкинса, Балтимор, Мэриленд, США (http: // cmrm.med.jhmi.edu). Вторая группа ROI включала скорлупу (PUT), хвостатое ядро ​​(CAU) и таламус (THA), которые представляют собой структуры с относительно низким содержанием миелина. Эти контрольные ROI были определены с использованием вероятностного атласа ICBM Deep Nuclei, предоставленного Международным консорциумом по картированию мозга (http://www.loni.usc.edu/ICBM).

Поскольку мы стремились сравнить различные виды изображений, которые предположительно характеризуются разной интенсивностью и контрастом изображения, мы оценили интенсивность изображения в одной области интереса по сравнению со средней интенсивностью во всем мозге, используя парное двухстороннее изображение t — тестовое задание.В частности, мы использовали следующую формулу:

tROI = n − 1 ∗ среднее (ΔROI) sd (ΔROI) (5)

, где Δ ROI = [ I ROI I BRAIN ] — вектор с разницей между интенсивностью ROI и средней интенсивностью полного мозга у разных субъектов, и n количество субъектов . Полученный t-балл отражает, насколько интенсивность ROI отличается от среднего значения, рассчитанного по всему мозгу, с учетом вариабельности между субъектами.Определение t-баллов для различных модальностей изображения (T1-w / T2-w, MTR, FA, FLAIR) позволило нам оценить их надежность для разных людей, а также согласованность для разных ROI. Кроме того, мы сгенерировали карту t-score из данных T1-w / T2-w, применив ту же формулу в уравнении 5 к каждому вокселю, а не к отдельной области интереса. Эта карта t-score была установлена ​​на уровне p <0,05, с поправкой на FDR для множественных сравнений (Genovese et al., 2002), выделив области мозга со значительно большими значениями T1-w / T2-w, чем в среднем по мозгу.

Результаты

В качестве первоначального анализа мы рассчитали изображения T1-w / T2-w для каждого набора данных, включенного в исследование, используя простое соотношение необработанных изображений T1-w и T2-w (как показано на рисунке 1). Мы оценили изменчивость гистограмм изображений в наборах данных, когда процедура калибровки не применялась (рис. 5). Как и ожидалось, мы заметили, что диапазон интенсивностей был в значительной степени непоследовательным для трех наборов данных и особенно различался между набором данных KIRBY21 (рис. 5C) и наборами данных IXI (рис. 5A, B).Межпредметная изменчивость, выраженная стандартной ошибкой, рассчитанной по ячейкам по гистограммам, также была неравномерной среди трех наборов данных. Эти результаты предполагают, что, хотя изображение T1-w / T2-w может позволить картировать распределение миелина в отдельном мозге, калибровка интенсивности необходима для обеспечения значимых сравнений между наборами данных.

Рис. 5. Гистограммы интенсивностей T1-w / T2-w изображений до калибровки . Гистограммы средних значений T1-w / T2-w (со стандартным отклонением в цветном оттенке) представлены для IXI 1.5 T (A) , IXI 3 T (B) и KIRBY21 3 T (C) . Три набора данных имеют несовместимые значения интенсивности T1-w / T2-w. (A) Набор данных IXI 1.5 T демонстрирует относительно большую межсубъектную воспроизводимость с наименьшей степенью стандартного отклонения. (B) Набор данных IXI 3 T отображает аналогичную тенденцию с увеличенным стандартным отклонением в соответствии с пиком серого вещества. (C) Набор данных KIRBY21 3 T демонстрирует наибольшую межпредметную изменчивость, особенно в правом хвосте гистограммы.

Прежде чем использовать наш рабочий процесс для стандартизации T1-w / T2-w, мы сначала оценили, как смещение влияет на изображения T1-w и T2-w по отдельности и в какой степени процедура коррекции смещения улучшила сходство изображений, принадлежащих разным наборам данных. . Визуальный осмотр данных показал, что изображения T1-w были больше затронуты пространственным смещением, чем изображения T2-w, и, в частности, последнее в наборах данных 3T имело большую величину, чем в наборе данных 1.5 (рис. 6). Важно отметить, что мы обнаружили, что гистограммы изображений T1-w были переменными в наборах данных, и процедура коррекции смещения сильно уменьшила эту изменчивость (рисунки 6A, C, E).В свою очередь, никаких серьезных изменений в гистограмме изображения для изображений T2-w не произошло (Рисунки 6B, D, F). В целом, этот анализ предполагает, что этап коррекции смещения, независимо реализованный на T1-w и T2-w, потенциально может улучшить воспроизводимость гистограмм T1-w / T2-w.

Рис. 6. Влияние коррекции смещения на изображения T1-w и T2-w . Процедура коррекции смещения, зависящая от модальности, выполнялась как для T1-w, так и для T2-w. Чтобы проиллюстрировать относительные результаты, мы проанализировали гистограмму T1-w (A, C, E) и T2-w (B, D, F) трех репрезентативных субъектов из IXI 1.5 T (Субъект 002), IXI 3 T (Субъект 093) и KIRBY21 (Субъект 30) соответственно. В частности, мы сравнили гистограммы до (синяя линия) и после коррекции смещения (красная линия). До исправления изображение T1-w набора данных IXI 1.5 T (A) было менее смещенным, чем IXI 3 T (C) и KIRBY21 3 T (E) , со средней корреляцией r = 0,73. После коррекции смещения эта корреляция увеличилась до r = 0,89. Наоборот, на изображении T2-w наблюдались незначительные изменения, при этом средняя корреляция между гистограммами составляла r = 0.96 и r = 0,97 до и после коррекции смещения соответственно.

Затем мы применили алгоритм линейной калибровки к изображениям T1-w и T2-w с коррекцией смещения (см. Рисунок 2) и снова вычислили изображения T1-w / T2-w для трех наборов данных. Примечательно, что калиброванные гистограммы изображений T1-w / T2-w (рисунок 7) продемонстрировали сопоставимые шкалы интенсивности и уменьшенную межсубъектную изменчивость в каждом наборе данных. Количественный анализ, проведенный на вокселях белого вещества, показал, что значения изображения T1-w / T2-w были значительно более согласованными после калибровки.В частности, явное уменьшение межпредметной изменчивости для всех трех наборов данных подтвердило эффективность нашего подхода (таблица 3). После проверки того, что значения были нормально распределены (тест Лиллиэфорса, p <0,05), мы также выполнили однофакторный дисперсионный анализ, чтобы оценить соответствие средних значений T1-w / T2-w в трех наборах данных. Различия были значительными до [ F (2, 62) = 568,48, p <0,001], но не после калибровки [ F (2, 62) = 1.54, p = 0,2236], что также предполагает, что процедура калибровки улучшила воспроизводимость значений T1-w / T2-w в наборах данных.

Рис. 7. Гистограммы интенсивности на калиброванных T1-w / T2-w изображениях . Гистограммы средних значений T1-w / T2-w (со стандартным отклонением в цветном оттенке) представлены для наборов данных IXI 1.5 T (A) , IXI 3 T (B) и KIRBY21 3 T (C) . В соответствии с алгоритмом масштабирования калиброванные изображения T1-w / T2-w демонстрируют сопоставимые шкалы интенсивности с уменьшенной межсубъектной вариабельностью для каждого набора данных.Обратите внимание на нормализованную частоту на вертикальной шкале, полученную как отношение каждой гистограммы для конкретного объекта к общей площади под кривой.

Таблица 3. Оценка надежности T1-w / T2-w .

Чтобы оценить пространственное распределение значений T1-w / T2-w, мы также вычислили среднее изображение T1-w / T2-w для каждого из трех наборов данных. Мы установили общую шкалу цветовой карты, чтобы выделить потенциальные различия между интенсивностями на трех полученных изображениях. Даже в этом случае мы наблюдали очень согласованный пространственный паттерн среди наборов данных без каких-либо внешних особенностей (рис. 8).

Рис. 8. Откалиброванные изображения T1-w / T2-w: сравнение различных наборов данных . Изображение уровня группы T1-w / T2-w для наборов данных IXI 1.5 T (A) , IXI 3 T (B) и KIRBY21 3 T (C) показано в сагиттальном, корональном и аксиальном направлениях. разделы. Мы используем здесь общий диапазон интенсивности для наборов данных (значения T1-w / T2-w от 0,9 до 2,3).

На последнем этапе проверки мы сравнили откалиброванные изображения T1-w / T2-w с другими изображениями, а именно изображениями FA, MTR и FLAIR, полученными от тех же субъектов (рис. 9).С помощью тестов t на одной выборке мы специально проверили воспроизводимость и чувствительность четырех модальностей изображения при обнаружении сигналов, связанных с миелином. Этот статистический анализ, проведенный для различных областей интереса, показал, что T1-w / T2-w имели высокую воспроизводимость (на что указывают большие t-баллы), которая в основном согласовывалась для всех выбранных структур белого вещества (Рисунок 10). Наибольшее значение t-score было измерено в ALIC, что согласуется с наибольшей концентрацией миелина, выявленной в других исследованиях (Whittall et al., 1997). Как и ожидалось, ROI серого вещества имели более низкие значения, чем структуры белого вещества, как с точки зрения средних значений (рисунок 11), так и с точки зрения t-баллов (рисунок 10). В целом, t-баллы, полученные для MTR, были хуже, чем у T1-w / T2-w, но эти две модальности показали хорошее сходство как с точки зрения структуры белого вещества, так и глубокого серого вещества. Кроме того, мы наблюдали высокие значения FA, в среднем сопоставимые со значениями T1-w / T2-w, но гораздо более неравномерными по областям мозга. В структурах с множественным пересечением волокон e.g., значения ACR, FA были ниже, чем у T1-w / T2-w и MTR. И наоборот, области с большей анизотропией, такие как колено и гребешок мозолистого тела, показали более высокие t-баллы, чем T1-w / T2-w. За исключением SCR, результаты FLAIR имели отрицательные t-баллы. Это согласуется со специфическим свойством изображения FLAIR, при котором более миелинизированные области имеют более темный контраст, чем менее миелинизированные. С другой стороны, изображения FLAIR характеризовались низкими абсолютными значениями t-score, что указывает на относительно низкую надежность и чувствительность для картирования миелина.Чтобы подтвердить наши результаты T1-w / T2-w для выбранных областей интереса, мы повторили тот же анализ, основанный на t-показателях на уровне одного вокселя. Полученная карта t-score (рис. 12) показала, что шесть структур белого вещества, использованных в анализе ROI, но не серого вещества, имели значительно большие значения T1-w / T2-w, чем в среднем по мозгу. Мы также наблюдали дополнительные структуры, которые имели значительные значения t-score, среди заднего таламического излучения, нижнего продольного пучка, кортикоспинального тракта, среднего стебля мозжечка и красного ядра.

Рис. 9. Односекционные изображения: сравнение модальностей изображения . Изображения T1-w / T2-w (A) , FA (B) , MTR (C) и FLAIR (D) для субъекта 30 из базы данных KIRBY показаны в осевом разрезе. Поскольку обычные изображения МРТ имеют произвольную шкалу интенсивности, четыре режима масштабируются в соответствии с 1-м и 99-м процентилями. Обратите внимание, что более высокие значения интенсивности в T1-w / T2-w, FA и MTR характеризуют структуры с большей степенью миелинизации, тогда как перевернутая шкала интенсивности определяет технику FLAIR.

Рис. 10. Межсубъектная воспроизводимость: анализ рентабельности инвестиций . Воспроизводимость изображений T1-w / T2-w между субъектами по сравнению с MTR, FA и FLAIR оценивалась по конкретным областям интереса. Анализ проводился на шести структурах белого вещества и трех глубоких подкорковых ядрах серого вещества с предположительно высоким и низким содержанием миелина соответственно.

Рис. 11. Интенсивности T1-w / T2-w в областях интереса серого и белого вещества . Среднее и стандартное отклонение значений T1-w / T2-w показаны для девяти выбранных областей интереса, трех в сером веществе и шести в белом веществе.Как и ожидалось, значения T1-w / T2-w были ниже в сером и белом веществе. Области интереса помечены следующим образом: хвостатое ядро ​​(CAU), скорлупа (PUT), таламус (THA), верхняя лучевая корона (SCR), тракт, пересекающий мостик (PCT), передняя конечность внутренней капсулы (ALIC), селезенка мозолистого тела. (SCC), передняя лучистая корона (ACR) и колено мозолистого тела (GCC).

Рис. 12. Межсубъектная воспроизводимость: анализ всего мозга . Воспроизводимость изображений T1-w / T2-w для разных субъектов оценивалась на воксельной основе.На картах показаны области со значительными t-баллами ( p <0,05 с поправкой на FDR) на коронарных, сагиттальных или аксиальных срезах стандартного шаблона MNI. Показаны следующие разделы, относящиеся к системе координат MNI: x = 3 (A) , x = 17 (B) , y = −20 (C) , y = −2 (D) , z = 5 (E) , z = −39 (F) . Выбранные структуры со значительным t-баллом показаны стрелками: передняя лучистая коронка (ACR), верхняя лучевая коронка (SCR), лучшая корона (CR), внутренняя капсула передней конечности (ALIC), внутренняя капсула задней конечности (PLIC), внутренняя капсула (IC), внешняя капсула (EC), заднее таламическое излучение (PTR), колено мозолистого тела (GCC), звездочка мозолистого тела (SCC), нижний продольный пучок (ILF), кортикоспинальный тракт (CST), тракт пересечения моста ( ПКТ), средней ножки мозжечка (МСР) и красного ядра (РН).

Обсуждение

В этом исследовании мы оптимизировали методологию T1-w / T2-w для неинвазивного картирования миелина, чтобы выводы можно было сделать на уровне группы. Наша процедура ретроспективной калибровки дала согласованные диапазоны интенсивностей T1-w / T2-w в наборах данных, и это может позволить проводить потенциальные сравнения и метаанализ между различными исследованиями и отдельными людьми. Более того, наш статистический анализ показал, что T1-w / T2-w может быть более чувствительным инструментом для визуализации миелина, чем MTR, FA и FLAIR, и поэтому может иметь будущее клиническое применение.

Методологические соображения по подходу T1-w / T2-w

Подход T1-w / T2-w был первоначально предложен Глассером и Ван Эссеном (2011), которые показали, как контраст, связанный с содержанием миелина, может быть увеличен путем выполнения простого соотношения между изображениями T1-w и T2-w (Glasser и др., 2014). Важным недостатком этого подхода является то, что профиль чувствительности изображений T1-w и T2-w должен быть аналогичным для получения надежного изображения T1-w / T2-w. Согласно Belaroussi et al. (2006), это маловероятный сценарий, и это также подтверждается нашим анализом (см. Рисунок 6).Различное смещение изображения между изображениями T1-w и T2-w одного и того же объекта может в первую очередь зависеть от того факта, что последовательности импульсов, и в частности время повторения (TR) и количество эхо-сигналов, значительно влияют на пространственную однородность изображения. интенсивности (Belaroussi et al., 2006). Чтобы решить проблему разной чувствительности изображения в изображениях T1-w и T2-w, мы включили этап коррекции смещения в наш рабочий процесс анализа (рис. 2). Это существенно ослабляет медленно изменяющиеся и плавные пространственные изменения интенсивности сигнала, которые зависят от сканирующего оборудования, параметров изображения и самого объекта (Belaroussi et al., 2006; Vovk et al., 2007), что привело к более надежной калибровке интенсивности.

С методологической точки зрения нормализация изображения, вероятно, является наиболее важным этапом в нашем рабочем процессе обработки для изображения T1-w / T2-w. Часто качественное сравнение различных изображений достигается с помощью внутреннего масштабирования значений интенсивности. Эта процедура, обычно известная как выравнивание гистограммы, заключается в изменении масштаба изображения только на основе всего распределения интенсивности мозга.В этом случае цветовую палитру можно использовать для визуальной оценки изображения (Glasser and Van Essen, 2011), но невозможно провести количественный анализ различных изображений. В общем, перспективный подход, позволяющий проводить количественный анализ данных, полученных с помощью одного МРТ-сканера, — это использование фантомной калибровки (Tofts, 1998). С другой стороны, для проведения количественных сравнений с несколькими сканерами, тем не менее, потребуется ретроспективный подход. Исходя из этих соображений, мы реализовали ретроспективную калибровку с использованием значений изображений вне мозга.Это включало определение эталонных значений интенсивности T1-w и T2-w в маске глаз и височных мышц для получения калибровочной кривой. Используя линейное масштабирование, мы стремились преобразовать шкалу яркости отдельного изображения в набор стандартизованных значений.

Сравнение гистограмм изображений в трех наборах данных и между ними подтвердило эффективность нашей ретроспективной калибровки. Два набора данных IXI имели одинаковые параметры сканирования, но они были собраны с помощью МР-сканеров 1,5 и 3 Т соответственно (таблица 2).Это может быть причиной того, что их изображения T1-w / T2-w охватывают другой диапазон значений (рис. 5). Кроме того, набор данных KIRBY21 постоянно отклонялся от двух других, показывая измененный образец в основном в правом хвосте гистограммы, вероятно, из-за различных параметров последовательности импульсов (таблица 2). Фактически, вариации времени повторения (TR) и времени эхо-сигнала (TE) могут давать разные распределения гистограммы. Помимо этих различий между наборами данных, до калибровки также были очевидны большие различия в наборах данных.Эти различия могут быть связаны с инструментальными факторами, такими как температура и влажность, или взаимодействием с тканями субъекта. После калибровки гистограммы T1-w / T2-w имели сопоставимую шкалу интенсивности и аналогичное стандартное отклонение для наборов данных (рис. 7), что свидетельствует о значительном уменьшении различий в воспроизводимости внутри и между наборами данных. Кроме того, согласованность репрезентативных значений T1-w / T2-w для белого вещества у разных субъектов подтвердила этот вывод количественно (таблица 3).Наблюдаемая эффективность процедуры калибровки для стандартизации значений T1-w / T2-w у субъектов открыла путь к численному анализу, сфокусированному на надежности подхода T1-w / T2-w по отношению к другим методам визуализации, связанным с миелином ( Рисунок 10).

Информация, связанная с миелином, в изображениях T1-w / T2-w

Предыдущие исследования документально подтвердили, что миелин неравномерно распределяется между структурами белого и серого вещества (Paus et al., 2001; Barkovich, 2005). Таким образом, мы сгруппировали эти структуры в две группы, чтобы оценить специфичность техники T1-w / T2-w.Анализ, который мы провели для выбранных областей интереса, показал высокие показатели T1-w / T2-w в тех структурах белого вещества, где миелин наиболее распространен (Barkovich, 1988; Kizildag et al., 2005; Leppert et al., 2009; Welker and Patton , 2012). В основном в соответствии с нашими результатами T1-w / T2-w, в предыдущих исследованиях сообщалось о высокой степени миелинизации выступающих волокон, например внутренней капсулы, лучевой коронки и трактов комиссуральных волокон, включая колено и селезенку мозолистого тела ( Радемахер и др., 1999; Баркович, 2000; Steenweg et al., 2010; Деони и др., 2011). Более того, значение T1-w / T2-w в ALIC было самым высоким среди всех исследованных структур белого вещества, что согласуется с предыдущими сообщениями о пространственном распределении миелина в головном мозге (Whittall et al., 1997). Что касается структур серого вещества, таламус показал более высокие баллы T1-w / T2-w, чем скорлупа и хвостатое ядро, подтверждая результаты предыдущих исследований (Whittall et al., 1997; Madler et al., 2008).

В целом, результаты нашего анализа ROI для T1-w / T2-w также соответствовали предыдущим исследованиям T2-многокомпонентной релаксации и MTR. Например, используя T2-многокомпонентную релаксацию, Vidarsson et al. (2005) обнаружили наибольшие значения MWF во внутренней капсуле, коленке и SCC. Заметно сниженное содержание миелина было также обнаружено в скорлупе (Vidarsson et al., 2005). Smith et al. (2006) сообщили о высоких значениях MTR в соответствии с плотно упакованными областями белого вещества, такими как мозолистые волокна и внутренняя капсула, по сравнению с менее плотно упакованными структурами.С другой стороны, они обнаружили более низкие, но не пренебрежимо малые значения в структурах серого вещества, таких как скорлупа и хвостатое ядро, в соответствии с нашими выводами (Smith et al., 2006). Поскольку MTR является одним из наиболее широко используемых методов для изучения миелинизации (Schmierer et al., 2004), соответствие, которое мы наблюдали в терминах t-баллов между T1-w / T2-w и MTR в нашем исследовании (Рисунок 10) может рассматриваться как косвенное свидетельство потенциальной эффективности T1-w / T2-w для количественного картирования миелина.

Существенная разница в результатах анализа ROI была обнаружена между T1-w / T2-w и FLAIR, с общими более низкими значениями для последнего метода. Метод FLAIR ранее использовался для качественного анализа патологических процессов, связанных с миелинизацией (Ashikaga et al., 1999; Murakami et al., 1999), но, насколько нам известно, он не использовался в количественных исследованиях. В частности, наш сравнительный анализ показал, что изображения FLAIR имеют относительно низкие t-баллы как в структурах белого, так и серого вещества.Соответственно, оценка миелина не может считаться ключевым признаком этого метода.

Другой важный результат нашего анализа ROI заключался в том, что значения T1-w / T2-w и FA в целом были высокими, но оценки T1-w / T2-w были значительно более однородными, чем FA по структурам белого вещества. Во-первых, это может быть истолковано как свидетельство того, что ФА — чувствительный метод определения количественных различий между регионами. Тем не менее, более тщательное изучение t-баллов FA по областям интереса показывает, что вариабельность FA может быть частично связана с проблемой пересечения волокон (Madler et al., 2008; Wedeen et al., 2008), что конкретно влияет на показатели, производные от DTI. В соответствии с предыдущими исследованиями (Barkovich, 2005; Provenzale et al., 2007) действительно было обнаружено высокое содержание FA в структурах с высокоорганизованным размещением волокон, таких как мозолистое тело и внутренняя капсула, тогда как в области пересечения волокон с разной ориентацией, как, например, в значительной части ACR (см. рисунок 10) (Assaf and Pasternak, 2008; Wedeen et al., 2008). Это согласуется с предположением, что, хотя миелиновые листы вносят вклад в анизотропию, другие факторы, такие как аксональная мембрана, могут вносить существенный вклад в большие значения FA (Beaulieu, 2002; Huang et al., 2006).

Возможные ограничения метода

Наш анализ показал, что наш рабочий процесс T1-w / T2-w может быть потенциально полезен для картирования миелина в человеческом мозге. Тем не менее следует признать некоторые потенциальные ограничения нашего исследования. Первое ограничение заключается в том, что в этом исследовании использовалось только ограниченное количество наборов данных. Изображения, собранные с помощью очень разных импульсных последовательностей, могут давать противоречивые результаты с точки зрения контраста изображения. Соответственно, эффективность этого подхода к метаанализу должна быть оценена в будущих исследованиях путем изучения более широкого диапазона наборов данных.Во-вторых, наша процедура калибровки сильно зависит от точности калибровочных масок, которая, в свою очередь, зависит от эффективности пространственного искажения из пространства MNI в пространство объекта. Чтобы решить эту проблему, мы извлекли калибровочные значения, используя численные режимы распределения интенсивности маски. Это может смягчить проблему определения маски. Также стоит отметить, что наша калибровка T1-w / T2-w основана на предположении, что вариабельность ткани, выбранной с помощью масок, у разных субъектов незначительна по сравнению с потенциальными различиями, которые можно наблюдать в мозге разных субъектов.В связи с этим наш анализ здоровых субъектов дал в основном похожие гистограммы изображений T1-w / T2-w, что позволяет предположить, что такое предположение в целом может выполняться. Кроме того, мы использовали внешнюю калибровку с использованием масок для глаз и височных мышц вместо внутренней калибровки, поскольку последний тип масштабирования может скрыть количественные различия между здоровыми группами и группами с измененным миелином. Однако заболевания, вызывающие изменение уровня миелина, также могут влиять на точки внешней калибровки, например.g., истощение / изменение состава височных мышц. В этом случае различия между здоровыми и патологическими группами будут недооценены или переоценены с использованием подхода внешней калибровки. Другой аспект, который следует учитывать, заключается в том, что изображение T1-w / T2-w у больных людей может изменяться не только из-за демиелинизации, но также из-за отека, воспаления, накопления железа или атрофии. Это требует дальнейшего изучения с использованием информации из гистологических образцов. Наконец, мы не смогли сравнить технику T1-w / T2-w со всеми существующими методами MR для картирования миелина.В будущем необходимо провести исследования, например, для количественного сравнения модальностей T1-w / T2-w и mcDESPOT.

Заключение

В этом исследовании мы реализовали новый рабочий процесс анализа для стандартизации изображений T1-w / T2-w, что позволило использовать технику T1-w / T2-w для неинвазивного картирования миелина на групповом уровне. Наш статистический анализ выбранных областей интереса показал, что T1-w / T2-w может позволить извлекать надежную информацию о распределении миелина с потенциально большей чувствительностью, чем другие методы, такие как MTR, FA и FLAIR.Ожидается, что в будущем будет изучена потенциальная полезность техники T1-w / T2-w для исследований миелинизации в отношении развития и старения, а также для сравнительных исследований между здоровыми людьми и пациентами с неврологическими и психическими заболеваниями.

Заявление о конфликте интересов

Рецензент Нела Чичмил заявляет, что, несмотря на то, что она связана с тем же учреждением, что и авторы Данте Мантини и Марко Ганцетти, процесс рецензирования проводился объективно и конфликта интересов не было.Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарность

Данте Мантини имеет стипендию сэра Генри Дейла, совместно финансируемую Wellcome Trust и Королевским обществом (101253 / Z / 13 / Z).

Список литературы

Эшбернер Дж. И Фристон К. (1997). Роль регистрации и пространственной нормализации в обнаружении активации функциональной визуализации. Clin. MRI Dev. MR 7, 26–28.

Эшбернер, Дж., И Фристон, К. Дж. (1999). Нелинейная пространственная нормализация с использованием базисных функций. Hum. Мозговая карта . 7, 254–266.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Асикага Р., Араки Ю., Оно Ю., Нисимура Ю. и Исида О. (1999). Выявление нормального созревания мозга на МР-изображениях с инверсией и восстановлением с ослаблением жидкости (FLAIR). AJNR Am. Ж. Нейрорадиол . 20, 427–431.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Баркович, А.Дж. (1988). Техники и методы детской магнитно-резонансной томографии. Семин. Ультразвук CT MR 9, 186–191.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Баркович, А. Дж. (2000). Понятия миелина и миелинизации в нейрорадиологии. AJNR Am. Ж. Нейрорадиол . 21, 1099–1109.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Basser, D. S., Matiello, J., and Le Bihan, L. (1994). Оценка эффективного тензора самодиффузии по спин-эхо ЯМР. J. Magn. Резон. В 103, 247–254.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Болье К., Фенрих Ф. Р. и Аллен П. С. (1998). Многокомпонентная поперечная релаксация протонов воды и Т2-дифференцированная диффузия воды в миелинизированном и немиелинизированном нерве. Magn. Резон. Imaging 16, 1201–1210.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Беларусси, Б., Миллес, Дж., Карме, С., Чжу, Ю. М., и Бенуа-Каттин, Х. (2006). Коррекция неравномерности интенсивности в МРТ: существующие методы и их валидация. Med. Имидж Анал . 10, 234–246. DOI: 10.1016 / j.media.2005.09.004

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Collignon, A., Maes, F., Delaere, D., Vandermeulen, D., Suetens, P., and Marchal, G. (1995). «Автоматическая регистрация мультимодальных изображений на основе теории информации», в Обработка информации в медицинской визуализации , редакторы Я. Бизайс, К. Барилло и Р. Ди Паола (Дордрехт: Kluwer Academic Publishers), 263–274.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Крукс, Л.Э., Хилтон, Н. М., Ортендаль, Д. А., Посин, Дж. П., и Кауфман, Л. (1987). Значение времени релаксации и измерения плотности в клинической МРТ. Инвест. Радиол . 22, 158–169.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Deoni, S.C., Mercure, E., Blasi, A., Gasston, D., Thomson, A., Johnson, M., et al. (2011). Картирование миелинизации головного мозга младенцев с помощью магнитно-резонансной томографии. Дж. Neurosci . 31, 784–791. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2106-10.2011

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Деони, С.К., Ратт, Б. К., Арун, Т., Пьерпаоли, К., и Джонс, Д. К. (2008). Получение многокомпонентной информации T1 и T2 из данных изображения в установившемся режиме. Magn. Резон. Мед . 60, 1372–1387. DOI: 10.1002 / mrm.21704

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Гаро, П. Дж., Ратт, Б. К., Карлик, С. Дж., И Митчелл, Дж. Р. (2000). Перенос намагниченности и многокомпонентные измерения релаксации Т2 с гистопатологической корреляцией в экспериментальной модели МС. J. Magn. Резон. Imaging 11, 586–595. DOI: 10.1002 / 1522-2586 (200006) 11: 6 <586 :: AID-JMRI3> 3.0.CO; 2-V

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дженовезе, К. Р., Лазар, Н. А., и Николс, Т. (2002). Установление пороговых значений статистических карт в функциональной нейровизуализации с использованием частоты ложных обнаружений. Neuroimage 15, 870–878. DOI: 10.1006 / nimg.2001.1037

CrossRef Полный текст

Глассер, М. Ф., Гоял, М. С., Прейс, Т.М., Райхл, М. Э., и Ван Эссен, Д. К. (2014). Тенденции и свойства коры головного мозга человека: корреляция с содержанием коркового миелина. Neuroimage 93 (Pt 2), 165–175. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.03.060

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Глассер, М. Ф., Сотиропулос, С. Н., Уилсон, Дж. А., Коулсон, Т. С., Фишл, Б., Андерссон, Дж. Л. и др. (2013). Минимальные конвейеры предварительной обработки для Human Connectome Project. Neuroimage 80, 105–124.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.04.127

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Глассер, М. Ф., и Ван Эссен, Д. К. (2011). Картирование областей коры человека in vivo на основе содержания миелина, выявленного с помощью T1- и T2-взвешенной МРТ. Дж. Neurosci . 31, 11597–11616. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2180-11.2011

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Гроссман, Р. И., Гомори, Дж. М., Рамер, К. Н., Лекса, Ф.Дж. И Шналл М. Д. (1994). Передача намагниченности: теория и клинические приложения в нейрорадиологии. Радиография 14, 279–290.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Хорсфилд, М.А. (1999). Отображение полей, индуцированных вихревыми токами, для коррекции диффузно-взвешенных эхо-плоских изображений. Magn. Резон. Imaging 17, 1335–1345.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Хуан, Х., Чжан, Дж., Вакана, С., Чжан, В., Рен, Т., Ричардс, Л. Дж. И др. (2006). Развитие белого и серого вещества в мозге плода, новорожденного и ребенка. Neuroimage 33, 27–38. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.06.009

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кицлер, Х. Х., Су, Дж., Зейне, М., Харпер-Литтл, К., Леунг, А., Кременчуцкий, М., и др. (2012). Картирование недостаточного MWF при рассеянном склерозе с использованием трехмерной мультикомпонентной релаксационной МРТ всего мозга. Neuroimage 59, 2670–2677.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.052

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кизилдаг Б., Дусунджели Э., Фитоз С. и Эрден И. (2005). Роль классического спинового эхо и последовательностей FLAIR для оценки миелинизации при МРТ. Диагн. Интерв. Радиол . 11, 130–136.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Кениг, С. Х. (1991). Холестерин миелина является определяющим фактором серо-белого контраста на МРТ головного мозга. Magn. Резон. Мед . 20, 285–291.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Колинд, С., Мэтьюз, Л., Йохансен-Берг, Х., Лейте, М. И., Уильямс, С. К., Деони, С. и др. (2012). Визуализация миелиновой воды отражает клиническую изменчивость рассеянного склероза. Neuroimage 60, 263–270. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.11.070

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ландман, Б.А., Хуанг, А.Дж., Гиффорд, А., Викрам, Д.С., Лим, И. А., Фаррелл, Дж. А. и др. (2011). Воспроизводимость многопараметрической нейровизуализации: исследование ресурсов 3-T. Neuroimage 54, 2854–2866. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.047

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лаул, К., Леунг, Э., Лис, Д. К., Трабулзее, А. Л., Пати, Д. В., Маккей, А. Л. и др. (2006). Визуализация миелиновой воды при рассеянном склерозе: количественные корреляции с гистопатологией. Мульт. Склер . 12, 747–753.DOI: 10.1177 / 1352458506070928

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лаул, К., Вавасур, И. М., Колинд, С. Х., Ли, Д. К., Трабулзее, Т. Л., Мур, Г. Р. и др. (2007). Магнитно-резонансная томография миелина. Neurotherapeutics 4, 460–484. DOI: 10.1016 / j.nurt.2007.05.004

CrossRef Полный текст

Лиманс, А., Джонс, Д. К. (2009). B-матрица должна быть повернута при коррекции движения объекта в данных DTI. Magn.Резон. Мед . 61, 1336–1349. DOI: 10.1002 / mrm.21890

CrossRef Полный текст

Лепперт, И. Р., Алмли, К. Р., МакКинстри, Р. К., Малкерн, Р. В., Пьерпаоли, К., Ривкин, М. Дж. И др. (2009). Т (2) релаксометрия нормального развития мозга у детей. J. Magn. Резон. Imaging 29, 258–267. DOI: 10.1002 / jmri.21646

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

MacKay, A., Whittall, K., Adler, J., Li, D., Paty, D., and Graeb, D.(1994). In vivo визуализация миелиновой воды в головном мозге с помощью магнитного резонанса. Magn. Резон. Мед . 31, 673–677.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Madler, B., Drabycz, S.A., Kolind, S.H., Whittall, K.P., and MacKay, A.L. (2008). Является ли диффузионная анизотропия точным показателем миелинизации? Корреляция многокомпонентной Т2 релаксации и анизотропии тензора диффузии в мозге человека. Magn. Резон. Imaging 26, 874–888. DOI: 10.1016 / j.мр.2008.01.047

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Миллер Д. Х., Гроссман Р. И., Рейнгольд С. К. и МакФарланд Х. Ф. (1998). Роль методов магнитного резонанса в понимании и лечении рассеянного склероза. Мозг 121 (Pt 1), 3–24.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Miot-Noirault, E., Barantin, L., Akoka, S., and Le Pape, A. (1997). Время релаксации Т2 как маркер миелинизации головного мозга: экспериментальное МРТ-исследование на двух моделях новорожденных животных. J. Neurosci. Методы 72, 5–14.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Мураками Дж. У., Вайнбергер Э. и Шоу Д. У. (1999). Нормальная миелинизация головного мозга у детей, полученная с помощью МР-томографии с инверсией-восстановлением, ослабленной жидкостью (FLAIR). AJNR Am. Ж. Нейрорадиол . 20, 1406–1411.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

О, Дж., Хан, Э. Т., Пеллетье, Д., и Нельсон, С. Дж. (2006). Измерение in vivo времени многокомпонентной релаксации T2 для ткани головного мозга с использованием многосрезового препарата T2 на 1.5 и 3 Т. Магн. Резон. Imaging 24, 33–43. DOI: 10.1016 / j.mri.2005.10.016

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Паус, Т., Коллинз, Д. Л., Эванс, А. К., Леонард, Г., Пайк, Б., и Зийденбос, А. (2001). Созревание белого вещества в мозге человека: обзор исследований магнитного резонанса. Brain Res. Бык . 54, 255–266. DOI: 10.1016 / S0361-9230 (00) 00434-2

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Пьерпаоли, К.и Бассер П. Дж. (1996). К количественной оценке диффузионной анизотропии. Magn. Резон. Мед . 36, 893–906.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Провенцале, Дж. М., Лян, Л., Делонг, Д., и Уайт, Л. Е. (2007). Оценка созревания белого вещества головного мозга с помощью тензорной диффузии в течение первого постнатального года. AJR Am. Ж. Рентгенол . 189, 476–486. DOI: 10.2214 / AJR.07.2132

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Радемахер, Дж., Энгельбрехт В., Бургель У., Фройнд Х. и Зиллес К. (1999). Измерение in vivo миелинизации волоконных трактов белого вещества человека с переносом намагниченности MR. Neuroimage 9, 393–406.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Шмирер К., Скаравилли Ф., Альтманн Д. Р., Баркер Г. Дж. И Миллер Д. Х. (2004). Коэффициент передачи намагниченности и миелин при посмертном рассеянном склерозе мозга. Ann. Neurol . 56, 407–415. DOI: 10.1002 / ana.20202

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Смит, С. А., Фаррелл, Дж. А., Джонс, К. К., Райх, Д. С., Калабрези, П. А., и ван Зейл, П. К. (2006). Визуализация с импульсной передачей намагниченности с передачей через катушку тела при 3 Тесла: возможность и применение. Magn. Резон. Мед . 56, 866–875. DOI: 10.1002 / mrm.21035

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Штаудт, М., Шропп, К., Штаудт, Ф., Облеттер, Н., Bise, K., Breit, A., et al. (1994). МРТ-оценка миелинизации: стандартизация по возрасту. Pediatr. Радиол . 24, 122–127.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Steenweg, M. E., Vanderver, A., Blaser, S., Bizzi, A., de Koning, T. J., Mancini, G. M., et al. (2010). Распознавание образов магнитно-резонансной томографии при гипомиелинизирующих расстройствах. Мозг 133, 2971–2982. DOI: 10,1093 / мозг / awq257

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Тофтс, П.С. (1998). Стандартизация и оптимизация методов магнитного резонанса для многоцентровых исследований. J. Neurol. Нейрохирургия. Психиатр . 64 (Приложение 1), S37 – S43.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Tofts, P. S., and du Boulay, E. P. (1990). К количественному измерению времени релаксации и других параметров мозга. Нейрорадиология 32, 407–415.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

ван Бухем, М.А., Стинс, С.C., Vrooman, H.A., Zwinderman, A.H., McGowan, J.C., Rassek, M., et al. (2001). Глобальная оценка миелинизации в развивающемся головном мозге на основе визуализации с переносом намагниченности: предварительное исследование. AJNR Am. Ж. Нейрорадиол . 22, 762–766.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Видарссон, Л., Конолли, С. М., Лим, К. О., Голд, Г. Э., и Поли, Дж. М. (2005). Оптимизация времени эхо для получения изображений миелина с линейной комбинацией. Magn. Резон. Мед . 53, 398–407.DOI: 10.1002 / mrm.20360

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Wedeen, V.J., Wang, R.P., Schmahmann, J.D., Benner, T., Tseng, W.Y., Dai, G., et al. (2008). Магнитно-резонансная томография (DSI) диффузного спектра пересекающихся волокон. Neuroimage 41, 1267–1277. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.03.036

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Вейскопф, Н., Лутти, А., Хелмс, Г., Новак, М., Эшбернер, Дж., И Хаттон, К. (2011). Коррекция на основе унифицированной сегментации карт мозга R1 для неоднородностей поля передачи РЧ (UNICORT). Neuroimage 54, 2116–2124. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.10.023

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Whittall, K. P., MacKay, A. L., Graeb, D. A., Nugent, R.A., Li, D. K., and Paty, D. W. (1997). In vivo измерение распределения Т2 и содержания воды в нормальном мозге человека. Magn.Резон. Мед . 37, 34–43.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Изучение идентификации возрастной атрофии между измерениями толщины коры T1 и T1 + T2-FLAIR

Этот анализ продемонстрировал значительные различия между измерениями толщины коры на поверхности T1-only и T1 + T2-FLAIR как с точки зрения точности сегментации, так и с точки зрения чувствительность к возрастной атрофии в узком возрастном диапазоне пожилых людей. Измерения толщины коры головного мозга T1 + T2-FLAIR, но не только T1, выявили возрастную атрофию в этой когорте пожилых пациентов с узким возрастным диапазоном (65–81 год).Несмотря на значительную корреляцию, изображения, обработанные T1 + T2-FLAIR, имели в целом значительно более толстые средние значения толщины кортикального слоя DKT. Эти корреляции между объектами улучшились с настройкой сканера с использованием метода ComBat. В большинстве регионов наблюдалась большая величина эффекта, указывающая на значительную разницу между измерениями толщины кортикального слоя только для T1 и T1 + T2-FLAIR. Эти различия и улучшение измерения толщины коры головного мозга в совокупности демонстрируют, что мультимодальная визуализация с использованием T1 + T2-FLAIR обеспечивает более полное измерение толщины коры на поверхности у пожилых людей.

Комбинация анатомических изображений T1 + T2-FLAIR дала значительное улучшение сегментации серого вещества от слоя твердой мозговой оболочки, что привело к значительно более высоким средним значениям толщины коры на область DKT. Наши результаты согласуются с предыдущими исследованиями, в которых изучали соотношение интенсивности сигнала в сером и белом веществе со стареющей тканью. Сообщалось, что коэффициент интенсивности сигнала на изображениях FLAIR выше, чем на изображениях, взвешенных по T1, причем причина этого изменения связана с такими факторами, как возрастное снижение содержания воды, увеличение концентрации железа и т. Д. 30 Чой и др. . 33 заметил, что соотношение толщины GM и WM было самым высоким на FLAIR, и что интенсивность сигнала серого вещества уменьшалась с возрастом, что приводило к уменьшению контраста между границами серого и белого вещества 33 . Салат и др. . 30 также сообщил, что интенсивность сигнала между серым и белым веществом уменьшается с возрастом, что приводит к уменьшению контраста между классами тканей. Это региональное явление, в основном затрагивающее верхнюю лобную, прецентральную, постцентральную, затылочную, медиальную лобную и верхнюю височные области 11,30 .Способность T2-FLAIR увеличивать интенсивность сигнала от серого вещества и снижать интенсивность сигнала от спинномозговой жидкости, приводя к улучшенному контрасту, вероятно, способствовала общему значению более высокой толщины коры, особенно в четырех областях (pars triangularis, ростральная средняя извилина, постцентральная извилина). , ростральная передняя поясная извилина), которые существенно не коррелировали с данными только для T1. Поправка на эффект сканера улучшила эти корреляции, однако их общие средние значения не изменились и демонстрируют большие размеры эффекта между данными T1-only и T1 + T2-FLAIR.Две из этих областей, ростральная средняя извилина и постцентральная извилина, были идентифицированы как значимо связанные с возрастной атрофией по измерениям толщины кортикального слоя T1 + T2-FLAIR. Следовательно, T1 + T2-FLAIR может лучше определять серое вещество в этих областях у пожилых людей.

Наши выводы о том, что добавление T2-FLAIR повысило точность сегментации, согласуется с предыдущими исследованиями, в которых изучалась разница между сегментацией T1-only и T1 + T2-FLAIR и классификацией тканей с использованием различных программ обработки 11,12,24, 25 .Вивиани и др. . 11 и Линдиг и др. . 25 определили, что мультимодальная визуализация повысила точность за счет дифференциации слоя твердой мозговой оболочки и сосудов от серого вещества для улучшения сегментации, а также улучшила интенсивность сигнала. 11,25 . Это улучшение, вероятно, является результатом различных последовательностей импульсов, используемых при анатомическом сканировании T1-only и T2-FLAIR для идентификации различных тканей головного мозга и спинномозговой жидкости. Изображения только T1 обычно имеют более короткую последовательность импульсов в отличие от изображений T2-FLAIR, которые имеют более длинную последовательность импульсов и вместе с подавлением сигнала от CSF и более высоким весом T2 приводят к повышенной чувствительности к патологии и дифференциации от слой твердой мозговой оболочки 11,24 .FLAIR имеет особое преимущество в том, что это последовательность импульсов с инверсией и восстановлением, специально разработанная для снижения интенсивности сигнала от спинномозговой жидкости и паренхимы головного мозга, тем самым повышая контраст серого вещества и белого вещества 10,22,23 .

Наш вывод о том, что толщина коры на поверхности означает увеличение с использованием изображений T1 + T2-FLAIR, отличается от предыдущих исследований с использованием морфометрии на основе вокселей (VBM) 11,25 . Между нашим текущим анализом и предыдущим анализом есть важные различия, которые затрудняют прямое сравнение.Во-первых, в текущем исследовании изучались измерения толщины коры на поверхности с использованием FreeSurfer в отличие от подхода VBM, основанного на статистическом параметрическом картировании. измерение 19 . Эти различия приводят к разным значениям измерения толщины коры в одной и той же области мозга и, в свою очередь, ограничивают сравнения между двумя методами 34 .Кроме того, в текущем анализе изучалась когорта пожилых людей со средним возрастом семьдесят два года по сравнению с предыдущими исследованиями, сосредоточенными на более молодой когорте, при этом средний возраст менее 50 лет делал строгое сравнение между методами сложной задачей. Это исследование показало, что мультимодальная визуализация с использованием T1 + T2-FLAIR снижает ошибки сегментации и увеличивает количество серого вещества, обнаруживаемого при измерении толщины коры на поверхности.

Настройка сканера с использованием метода ComBat действительно улучшила корреляцию между данными T1-only и T1 + T2-FLAIR.Кроме того, распределения данных и стандартные отклонения были сосредоточены ближе к среднему значению, что указывает на то, что метод ComBat действительно уменьшил шум в данных, который был внесен с помощью различных сканеров. Это важно для будущих исследований, в которых используется более одного сканера, поскольку метод ComBat прост в применении и, вероятно, приведет к расширенному распределению данных, что приведет к точным измерениям.

Сильные стороны и ограничения

Настоящее исследование дополняет текущую литературу, исследуя статистические различия между показателями толщины кортикального слоя только для T1 и T1 + T2-FLAIR, а также оценивает способность определять возрастную атрофию у узкого круга пожилых людей.Настоящее исследование ограничено размером выборки. Однако это также демонстрирует важность использования чувствительного инструмента для выявления возрастной атрофии. Во-вторых, мы не пытались скорректировать другие ковариаты, связанные с атрофией, которые могут накапливаться с возрастом, скорее мы пытаемся идентифицировать любую атрофию. Важно отметить, что наши пациенты были достаточно здоровы, чтобы планировать серьезную операцию, и не включали пациентов с деменцией. Дополнительным ограничением этого анализа является дизайн поперечного сечения, исключающий возможность исследовать изменение атрофии с течением времени.

Рекомендации для будущих исследований

Использование T1 по сравнению с T1 + T2-FLAIR

Мультимодальная визуализация, T1 + T2-FLAIR, улучшила поверхностные измерения толщины коры головного мозга за счет уменьшения ошибки сегментации и увеличения интенсивности сигнала серого вещества. В будущих исследованиях следует рассмотреть возможность добавления изображений T2-FLAIR, поскольку они более чувствительны к изменениям толщины коркового слоя, связанным с возрастом. Это добавление увеличит время сканирования, а также время обработки; однако, в зависимости от популяции и области исследования, потенциальные преимущества, о которых сообщается в этом анализе, могут превзойти временное препятствие, поскольку уменьшение ошибки сегментации и увеличение интенсивности сигнала могут привести к повышению точности измерения поверхностных измерений толщины коры головного мозга.

Измерение T1 ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга при 3T

Abstract

Недавние исследования показали, что белое вещество мозга содержит не только длинные компоненты T2, но и меньшую часть ультракоротких компонентов T2 *. Подготовленные для восстановления адиабатической инверсии последовательности двойного эхо-сигнала с ультракоротким временем эхо (IR-dUTE) можно использовать для выборочного изображения ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга с помощью клинического сканера всего тела.T2 * s ультракоротких компонентов T2 * можно количественно оценить с помощью подгонки моноэкспоненциального затухания сигнала IR-dUTE в серии различных TE. Однако точное измерение T1 ультракоротких компонентов T2 * технически сложно. Эффективное подавление сигнала от большинства длинных компонентов T2 необходимо для надежного измерения T1. В этой статье мы описываем новый подход к этой проблеме, основанный на использовании сбора данных IR-dUTE с различными комбинациями TR и TI для выборочного обнаружения восстановления сигнала ультракоротких компонентов T2 *.Аппроксимация кривой экспоненциального восстановления обеспечивает эффективную оценку T1 с минимальным загрязнением от большинства длинных компонентов T2. Для подтверждения этого подхода использовались резиновый фантом и кусок кортикальной кости крупного рогатого скота. Были изучены шесть здоровых добровольцев. Среднее значение T2 * 0,32 ± 0,09 мс и короткое среднее значение T1 226 ± 46 мс были продемонстрированы для здоровых добровольцев при 3Т.

Образец цитирования: Du J, Sheth V, He Q, Carl M, Chen J, Corey-Bloom J, et al. (2014) Измерение T1 ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга при 3T.PLoS ONE 9 (8): e103296. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296

Редактор: Кристиан Больё, Университет Альберты, Канада

Поступила: 23 декабря 2013 г .; Принята к печати: 27 июня 2014 г .; Опубликовано: 5 августа 2014 г.

Авторские права: © 2014 Du et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Это исследование получило грантовую поддержку от 1R21 AR063894-01A1 и 1R01 AR062581-01A1. GE Healthcare оказывала поддержку в виде заработной платы автору MC, но не играла никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи. Конкретные роли авторов сформулированы в разделе вкладов авторов.

Конкурирующие интересы: MC является сотрудником GE Healthcare.Нет никаких патентов, продуктов в разработке или продаваемых продуктов, которые можно было бы декларировать. Это не влияет на нашу приверженность всем политикам PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Более миллиона человек в США страдают рассеянным склерозом (РС), заболеванием, которое предположительно поражает миелин центральной нервной системы [1]. Миелин представляет собой пластинчатую мембранную структуру, состоящую из чередующихся белковых и липидных слоев [2]. Это помогает увеличить скорость нервной проводимости, изолируя аксоны от электрически заряженных атомов и молекул.Утрата миелиновой оболочки является признаком многочисленных воспалительных и нейродегенеративных заболеваний, которые влияют на нервную систему, включая РС [3].

Магнитно-резонансная томография (МРТ) играет важную роль в диагностике, а также в мониторинге прогрессирования и реакции на терапию демиелинизирующих заболеваний из-за высокого контраста между нормальной и аномальной тканью. Исследователи десятилетиями работали над разработкой неинвазивных методов МРТ для точной характеристики миелина in vivo [4] — [7].Неводные протоны в миелине имеют чрезвычайно короткие T2 и не могут быть непосредственно отображены с помощью обычных клинических последовательностей МРТ [8], [9]. Вода, связанная с миелином центральной нервной системы, может использоваться для косвенного количественного определения миелина. В этом подходе используется тот факт, что миелиновая вода (вода, заключенная в миелиновой оболочке) имеет намного более короткий T2, чем аксонная вода (вода в миелинизированных аксонах) и смешанная вода (интерстициальная вода) [4] — [7]. Водная фракция миелина, которая определяется как отношение интенсивности сигнала самого короткого компонента Т2 к общей интенсивности сигнала, использовалась для оценки содержания миелина [10].Хотя несколько гистопатологических исследований подтвердили чувствительность водной фракции миелина к содержанию миелина [10], [11], этот подход имеет несколько недостатков. Во-первых, он основан на подборе множественных неотрицательных наименьших квадратов (NNLS) затухания T2 сигнала MR, полученного с помощью последовательностей Карра-Перселла-Мейбуна-Гилла (CPMG). Многокомпонентный анализ очень чувствителен к шуму и технически сложен для клинической визуализации [12]. Во-вторых, обычные последовательности CPMG на клинических сканерах всего тела имеют минимальное время эхо-сигнала (TE), которое слишком велико для обнаружения сигнала от протонов, не относящихся к воде, в миелине, а также от воды, очень прочно связанной с миелином.

Прямая визуализация миелина может значительно улучшить специфичность при оценке миелинизации и демиелинизации [8], [9]. Несколько групп исследовали MR свойства миелина. Широкополосные исследования протонной спектроскопии показали, что миелиновая вода находится в жидкокристаллическом состоянии [13]. Многокомпонентная подгонка спадов спинового эха фиксированных образцов белого вещества человека показала чрезвычайно короткие значения T2 ∼50 мкс для миелиновых протонов [14]. Исследования с помощью ЯМР-спектрометра обнаружили ультракороткие сигналы T2 (50 мкс

Однако характеристика ультракоротких компонентов T2 *, включая измерение T1, T2 и T2 *, требует дальнейшего рассмотрения. Хотя T2 * можно измерить с помощью таких методов, как подготовка к восстановлению двумерной адиабатической инверсии и получение двойного эхо-сигнала UTE (2D IR-dUTE) на серии TE, методы надежного измерения T1 не столь очевидны.Целью настоящего исследования было изучить новый подход к надежному измерению T1 ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга у здоровых добровольцев с использованием клинического сканера 3T.

Методы

Последовательность импульсов

На рисунке 1 показана базовая последовательность 2D IR-dUTE, которая была реализована на сканере 3T Signa TwinSpeed ​​(GE Healthcare Technologies, Милуоки, Висконсин). Этот сканер всего тела имеет максимальную силу градиента 40 мТл / м и скорость нарастания 150 мТл / м / мс.Последовательность использовала адиабатический инверсионный радиочастотный (RF) импульс Сильвера-Хоулта (длительность = 8,64 мс, полоса пропускания = 1,4 кГц), который использовался для подавления длинного сигнала T2, и половину RF-импульса (длительность = 472 мкс, ширина полосы импульса = 2,7 кГц). ), который использовался для возбуждения короткого сигнала Т2. После этого была произведена выборка данных двумерного распада свободной индукции (FID) с минимальным номинальным значением TE 8 мкс [17]. Радиальные полупроекции повторялись на 360 °, чтобы покрыть все k-пространство. 2D-изображения UTE были реконструированы путем пересчета данных проекции на декартовы сетки с последующим быстрым преобразованием Фурье (БПФ).

Рис. 1. Последовательность импульсов для 2D-визуализации ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе головного мозга в режиме IR-dUTE.

Минимальное номинальное значение TE в 8 мкс достигается за счет использования возбуждения половинным импульсом и радиальной пилообразной дискретизации. Подготовительный импульс для восстановления адиабатической инверсии используется вместе с двойным эхосигналом для подавления сигнала от длинных компонентов T2 в белом веществе и создания высокого контраста для ультракоротких компонентов T2 *.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0103296.g001

Короткий механизм контрастирования T2

Доминирующий сигнал в белом веществе мозга исходит от длинных компонентов Т2 [15], [16]. Ультракороткие компоненты T2 * представляют лишь небольшую часть (например, <10%) от общего сигнала [16]. Подходы с насыщением T2, в том числе те, которые основаны на использовании длинного импульса 90 ° с последующей градиентной дефазировкой, и получение двойного эхо-сигнала с последующим вычитанием эхо-сигнала, чувствительны к неоднородности B1 и / или B0 и могут не работать должным образом [18].Как следствие, остаточный длинный сигнал T2 может быть значительно выше, чем у компонентов ультракороткого сигнала T2 *, что значительно снижает контрастность короткого T2 и точность количественного определения. Напротив, адиабатические инверсионные импульсы обладают превосходным свойством равномерного обращения продольной намагниченности длинных тканей Т2 или тканевых компонентов, когда B1 выше определенного порога [19]. Сбор данных UTE начинается во время задержки (TI), необходимое для того, чтобы инвертированная продольная намагниченность белого вещества с длинным T2 достигла нулевой точки.Ожидается равномерное и полное подавление длинного белого вещества T2 при условии одинакового T1 для разных длинных компонентов T2 в белом веществе [5]. Другие ткани или компоненты ткани с длинным T2, такие как серое вещество, спинномозговая жидкость и жир, имеют T1, которые отличаются от таковых у длинного белого вещества T2. Они инвертируются, но лишь частично обнуляются адиабатическим ИК-импульсом. Продольная намагниченность ультракоротких компонентов T2 * не может быть инвертирована из-за значительной поперечной релаксации во время длительного процесса адиабатической инверсии и впоследствии обнаруживается с помощью сбора данных 2D UTE.Вычитание эхо-изображения 2 nd , которое получает сигналы в основном от остаточных длинных тканей T2 из изображения 1 st , обеспечило бы выборочную визуализацию ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга.

T2 * Размер

Загрязнение длинного сигнала T2 * является основным источником ошибок в точной количественной оценке T2 * ультракоротких компонентов T2 *, которые имеют гораздо более низкие интенсивности сигнала, чем эти длинные компоненты T2 * в белом веществе мозга.Мы использовали визуализацию IR-dUTE, чтобы свести к минимуму длительное загрязнение T2 *. T2 * ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга измеряли с помощью экспоненциальной аппроксимации сигнала IR-dUTE, полученного с серией задержек TE, с использованием следующей модели затухания одного экспоненциального сигнала: (1) где C учитывает фон шум, включая псевдошум, связанный с получением данных IR-dUTE с недостаточной дискретизацией, а также остаточные длинные сигналы T2.

T1 Измерение

Количественная оценка T1 ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга требует использования последовательностей UTE из-за их чрезвычайно коротких T2 * s.Подход, основанный на первичной инверсии и восстановлении, невозможен из-за невозможности инвертировать ультракороткие компоненты T2 * с помощью импульсов, доступных на клинических сканерах (которые имеют ограниченную мощность РЧ). Для более точного измерения T1 использовались подходы, основанные на восстановлении насыщения [20]. Однако загрязнение длинного сигнала T2 * является основным источником ошибок. Регулярные захваты UTE с восстановлением насыщения могут не обеспечивать точные оценки T1 из-за основной проблемы отделения сигнала от коротких компонентов T2 * от сигнала от длинных компонентов T2 * (подробности обсуждаются позже).

Здесь мы предложили подход, основанный на IR-dUTE. С обычным 2D UTE, где длительность половины RF-импульсов порядка T2 *, поперечная намагниченность для стационарного обнаружения UTE может быть записана как [17], [20] 🙁 2) где f xy и f z описывают поведение поперечной намагниченности и продольной намагниченности, соответственно, как функцию полуимпульса b1 (t), а также T2 * и T1 ультракоротких компонент T2 *.

Недавние исследования демонстрируют, что короткая намагниченность T2 частично инвертируется или насыщается длинным адиабатическим инверсионным импульсом и восстанавливается во время TI, после чего она частично возбуждается половиной RF-импульса [17], [21].Продольная намагниченность M z (T2) после адиабатического ИК-импульса без учета T1 приблизительно равна [19] 🙁 3)

Здесь P — коэффициент затухания из-за длинного адиабатического ИК-импульса, а Q — доля продольной намагниченности после адиабатического ИК-импульса.

Установившаяся поперечная намагниченность после адиабатического ИК-импульса и половины импульса ВЧ-возбуждения может быть рассчитана следующим образом [17]: (4)

Наши предыдущие исследования показывают, что ультракороткие компоненты T2 * имеют T2 * s около 0.3–0,5 мс, аналогично кортикальной кости [16], [17]. Моделирование уравнения Блоха было выполнено на основе уравнения. 3, и было обнаружено, что Q составляет приблизительно 0 (<0,05 при T2 * 0,4 мс), что позволяет предположить, что адиабатический ИК-импульс длительностью 8,64 мс и спектральной полосой 1,4 кГц почти полностью насыщает продольную намагниченность ультракороткие компоненты Т2 * в белом веществе головного мозга. В результате уравнение. 4 можно упростить следующим образом: (5)

Ур. 5 предполагает, что T1 ультракоротких компонент T2 * может быть надежно измерен путем экспоненциальной аппроксимации изображений IR-dUTE, полученных с различными комбинациями TR и TI, при условии, что все эти комбинации TR / TI удовлетворяют обнулению длинных компонентов T2 в белом цвете. материя мозга.

Поскольку ультракороткие компоненты T2 * в белом веществе мозга имеют очень низкую плотность протонов, сигнал IR-dUTE относительно низкий. Коррекция шума важна для точной оценки T2 * и особенно T1. Мы использовали подход, предложенный Миллером и др. Для исправления смещенного сигнала [22], а именно: (6) где 2 > — измеренный сигнал, A — истинная амплитуда сигнала, которая будет использоваться для T2 * и T1. количественное определение, а σ — фоновый шум.

Фантом и исследование образцов

Кусок резины (Pink Eraser, Paper Mate Products Inc) был использован для проверки измерений T1 и T2 *.Кусок свежего образца кортикальной кости крупного рогатого скота с толщиной поперечного сечения 3 мм был взят из середины диафиза большеберцовой кости, купленной на местной бойне (Talone’s Custom Slaughter House, 559 N Hale Ave, Escondido, CA). В дальнейшем на этом образце бычьей кости была проведена проверка T1. Поскольку обычная двухмерная среза селективная визуализация UTE подвержена воздействию вихревых токов, которые могут искажать профиль среза и давать неточные измерения T2 * [23], мы изменили последовательность 2D UTE, заменив полуимпульс коротким прямоугольным импульсом (длительность = 32 мкс). .Последовательность 2D UTE, не являющаяся селективной для срезов, использовалась для устранения вихревых токов, связанных с использованием градиентов в обычном селективном для среза полуимпульсном возбуждении. Это также ускорило сбор данных, поскольку для неселективного возбуждения требуется только одно возбуждение по сравнению с двумя возбуждениями, которые требуются для возбуждения, избирательного среза. T2 * s резины и кортикальной кости крупного рогатого скота были измерены с использованием экспоненциальной аппроксимации неселективных двухмерных изображений UTE, полученных на серии TE (TE = 8, 100, 200, 400, 800, 1600, 3200 мкс) на основе Уравнение1. T1 резины и кортикальной кости крупного рогатого скота также были измерены с использованием неизбирательного восстановления насыщения при съемке 2D UTE при серии времен восстановления насыщения (TSR = 8, 25, 50, 100, 200, 400, 800 мс). Модель восстановления одиночного экспоненциального сигнала, показанная ниже, была использована для подбора T1 [20] 🙁 7) где k учитывает остаточную долю продольной намагниченности кортикальной кости после номинального импульса 90 °. Другие параметры изображения включали: поле зрения (FOV) = 8 см, матрица сбора данных = 128 × 128, количество половинных проекций = 403, полоса дискретизации = 125 кГц, TR = 1000 мс, общее время сканирования = 47 минут для обоих T2 * и количественное определение T1.

Волонтерское исследование

Всего для этого исследования было отобрано шесть здоровых добровольцев (все мужчины, возраст от 24 до 60 лет, средний возраст 42 ± 15 лет). Это исследование было рассмотрено и одобрено институциональным наблюдательным советом (комитетом по этике) Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) до начала исследования. И письменное информированное согласие, одобренное нашим институциональным наблюдательным советом, было получено до участия каждого субъекта. Для возбуждения и приема сигналов использовалась восьмиканальная головная катушка.Тот же самый резиновый фантом был помещен рядом с мозгом для проверки in vivo измерений T2 * и T1. Были использованы следующие параметры визуализации: FOV = 24 см, толщина среза = 5 мм, BW = 256 кГц, угол поворота = 70 °, матрица реконструкции = 256 × 256, количество проекций = 131, точек выборки на проекцию = 192. Для Измерения T2 *, TR 1500 мс и TI 420 мс использовались вместе с четырьмя наборами регистрации UTE с двойным эхом (набор # 1: TE = 8 мкс и 2,2 мс; набор # 2: TE = 0,1 и 2,2 мс ; установить # 3: TE = 0.4 и 2,2 мс; установите # 4: TE = 2,2 и 4,4 мс). Для измерения T1 использовались следующие четыре набора комбинаций TR / TI: TR / TI = 750/260, 1000/320, 1500/420 и 2000/480 мс. Общее время сканирования составляло 26 минут для измерения T2 * и 23 минуты для измерения T1. Оптимальный TI был определен эмпирически путем измерения отношения сигнал / шум (SNR) белого вещества на эхо-изображении 2 nd [16]. Это значение должно быть равно нулю или близко к нулю, поскольку ожидалось, что ультракороткие компоненты T2 * будут распадаться до нуля или около нуля, когда длинные компоненты T2 в белом веществе эффективно инвертируются и обнуляются длинным адиабатическим ИК-импульсом.Стандартные клинические последовательности, включая T1-взвешенное быстрое спин-эхо (FSE), T2-взвешенное FSE и взвешенное по протонной плотности (PD) последовательности FSE, последовательность вызванного градиентом эха (GRE), T2-взвешенное восстановление инверсии с ослабленным флюидом (T2-FLAIR ) и подготовленные намагничиванием последовательности градиентного эхо-сигнала с быстрым захватом (MP-RAGE) также были выполнены для сравнения.

Анализ данных

Количественная оценка SNR, T2 * и T1 проводилась для каждого добровольца. SNR были рассчитаны как отношение средней интенсивности сигнала внутри области интереса, нарисованной пользователем (ROI), к стандартному отклонению фонового шума (ROI нарисовано в воздухе).Значения T2 * были получены с использованием алгоритма подбора Левенберга-Марквардта на основе уравнения. 1 с сигналом, скорректированным на основе уравнения. 7. Измерения T1 на основе восстановления насыщения также были выполнены на основе уравнения. 7, в то время как измерение T1 на основе инверсии и восстановления было выполнено на основе уравнения. 5 с сигналом, скорректированным на основе уравнения. 7. Алгоритм анализа был написан в Matlab (The Mathworks Inc., Натик, Массачусетс, США) и выполнялся в автономном режиме на изображениях DICOM, полученных с использованием описанных выше протоколов. После завершения аппроксимации рассчитывалась статистика согласия, включая значение R-квадрата, среднеквадратичную ошибку, среднеквадратичную ошибку и стандартную ошибку.

Результаты

На рисунке 2 показаны значения T2 * и T1 для резины, измеренные с использованием неселективных последовательностей 2D UTE. Отличные однокомпонентные кривые экспоненциального затухания и восстановления наблюдались для каучука, который показал короткий T2 * 322 ± 4 мкс и короткий T1 182 ± 6 мс с подходом восстановления насыщения, а также короткий T1 198 ± 8 мс с IR-подход. Новый подход IR завышает T1 на 8,8% по сравнению с T1, полученным с помощью подхода UTE с восстановлением насыщения.На рисунке 3 показано измерение значений T1 для кортикальной кости с использованием неселективных последовательностей 2D UTE. Подход IR-UTE обеспечил T1 266 ± 9 мс, что всего на 5% завышено по сравнению с T1 в 253 ± 18 мс, полученным при стандартном подходе восстановления насыщения, что также свидетельствует о том, что новый метод, основанный на IR, способен точно определять T1. измерение коротких видов T2 *, таких как кортикальный слой кости.

Рис. 2. Неселективное измерение 2D UTE T2 * (A) и T1 (B, C) резинового фантома.

Короткий T2 *, равный 322 ± 4 мкс, был измерен путем аппроксимации кривой экспоненциального затухания изображений UTE в серии различных TE (A). Короткий T1, равный 182 ± 6 мс, был измерен путем аппроксимации кривой экспоненциального восстановления изображений UTE восстановления насыщения, полученных при серии времен восстановления насыщения (B). Новый подход IR-dUTE дал короткий T1 198 ± 8 мс (C), что всего на 3% завышено по сравнению с (B), предполагая, что новый метод, основанный на IR, способен точно измерять T1 коротких частиц T2 *. .

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296.g002

Рис. 3. Неселективное измерение 2D UTE T1 куска кортикальной кости крупного рогатого скота: короткий T1 253 ± 18 мс был измерен экспоненциальным методом. аппроксимация кривой восстановления изображений UTE восстановления насыщения, полученных при серии времен восстановления насыщения (A).

Новый подход IR-dUTE дал короткий T1 266 ± 9 мс (B), что всего на 5% завышено по сравнению с (A), что также свидетельствует о том, что новый метод, основанный на IR, способен точно измерять T1 на коротких промежутках времени. T2 * виды, такие как кортикальная кость.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296.g003

На рисунке 4 показано морфологическое сравнение между визуализацией IR-dUTE и клиническими T1-FSE, T2-FSE, PD-FSE, GRE, FLAIR и MP- RAGE изображение белого вещества мозга нормального добровольца. Обычные клинические последовательности с ТЕ длительностью в несколько миллисекунд или более демонстрировали сигнал преимущественно от длинных компонентов Т2, с незначительным сигналом от короткого компонента Т2 * в белом веществе мозга. Последовательность IR-dUTE показала нулевой или близкий к нулю сигнал для белого вещества на эхо-изображении 2 nd с TE, равным 2.2 мс (SNR ~ 2,6), что напрямую подтверждает, что длинные компоненты T2 в белом веществе были эффективно подавлены импульсом адиабатической инверсии, так что только ультракороткие компоненты T2 * были обнаружены первым эхо-изображением IR-dUTE с SNR 17,2 ± 3.3.

Рисунок 4. Обычная клиническая визуализация мозга здорового добровольца с использованием T1-FSE (A), T2-FSE (B), PD-FDE (C), GRE (D), T2-FLAIR (E), MP- RAGE (F) и визуализация IR-dUTE с TE 8 мкс (G) и 2,2 мс (H), а также соответствующее изображение с вычитанием эха (I).

Ультракороткие компоненты T2 * в белом веществе полуоси центра кажутся гипоинтенсивными на эхо-изображении 1 st (G), но почти нулевым сигналом на эхо-изображении 2 nd (H) и выделяются при вычитании. изображение (I). Резиновый фантом можно увидеть только при использовании техники на основе UTE.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296.g004

На рис. 5 показаны двумерные ИК-изображения ультракоротких T2 * -компонентов в белом веществе мозга, полученные с помощью четырех наборов регистрации двойного эхо.TI 420 мс использовался вместе с TR 1500 мс. Это обеспечило превосходное обнуление длинных компонент T2 белого вещества, что видно по нулевому или близкому к нулю сигналу от белого вещества на более поздних эхо-изображениях с TE 2,2 или 4,4 мс. Подгонка однокомпонентного экспоненциального затухания сигнала показала T2 * 284 ± 46 мкс для ультракоротких T2 * компонентов белого вещества и T2 * 341 ± 25 мкс для каучука. T2 * каучука был завышен примерно на 5,9% по сравнению с эталонным значением 322 ± 9 мкс, измеренным с помощью 2D неселективной последовательности UTE.Небольшая разница предполагает, что последовательность IR-dUTE обеспечивает быстрое и точное измерение T2 * каучука, а также ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе.

Рис. 5. Выборочная 2D-визуализация IR-dUTE 24-летнего здорового добровольца с четырьмя наборами регистрации двойного эхо, включая TE 8 мкс (A) и 2,2 мс (E), 0,1 мс (B) и 2,2 мс ( F), 0,4 мс (C) и 2,2 мс (G), 2,2 мс (D) и 4,4 мс (H), а также соответствующие изображения вычитания эхо-сигналов (I – L).

Однокомпонентная подгонка показывает T2 * 284 ± 46 мкс для ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе этого добровольца.Резиновый фантом показал короткий T2 * 341 ± 25 мкс, что всего на 5,9% выше истинного значения T2 * 322 ± 9 мкс, полученного при неселективных измерениях UTE.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296.g005

На рисунке 6 показаны изображения IR-dUTE, полученные с четырьмя различными комбинациями TR / TI. TI был скорректирован для каждого TR, чтобы гарантировать, что длинные компоненты T2 были обнулены с нулевым или близким к нулю сигналом в эхо-изображении 2 nd , что продемонстрировано отношением сигнал / шум, близким к уровню шума, равным 2.4. Для резины была достигнута превосходная аппроксимация кривой экспоненциального восстановления однокомпонентного материала. Был продемонстрирован короткий T1 195 ± 14 мс. Этот T1 был очень близок к полученному из неселективного 2D восстановления насыщения UTE (только на 7,1% выше) и неизбирательного 2D IR-UTE (только на 1,5% ниже), предполагая, что последовательность IR-dUTE способна быстрое и точное измерение T1 ультракоротких частиц T2. Короткий T1 234 ± 80 мс был продемонстрирован для ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга у этого здорового добровольца.

Рис. 6. Выбранная двухмерная визуализация IR-dUTE 27-летнего здорового добровольца с четырьмя различными комбинациями TR / TI: 750/260 мс (A, E, I), 1000/320 мс (B, F, J), 1500 / 420 мс (C, G, K) и 2000/480 мс (D, H, L).

Ультракороткие компоненты T2 * были изображены с низким сигналом на первых эхо-изображениях (A – D) и почти нулевым сигналом на 2 эхо-изображениях nd (E – H), но выделены на изображениях с вычитанием эхо-сигналов (I –L). Аппроксимация кривой экспоненциального восстановления показывает короткий T1 195 ± 14 мс для каучука, что примерно на 7% завышено по сравнению с эталонным значением 182 мс, полученным на основе регистрации UTE неизбирательного восстановления насыщения.Короткий T1, равный 234 ± 80, был продемонстрирован для ультракоротких компонент T2 * в белом веществе. Наблюдалась значительная стандартная ошибка подгонки.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0103296.g006

Высококонтрастная морфологическая визуализация и количественная оценка T2 * и T1 были достигнуты для всех шести здоровых добровольцев, набранных для этого исследования. Результаты показывают, что ультракороткие компоненты T2 * в белом веществе мозга имеют очень короткие T2 * s в диапазоне от 0,27 мс до 0.40 мс и короткие T1 от 197 до 248 мс. В среднем, короткое среднее значение T2 * 0,32 ± 0,09 мс и короткое среднее значение T1 226 ± 46 мс были продемонстрированы для здоровых добровольцев при 3Т.

Обсуждение

Существование множества водных компонентов в белом веществе мозга хорошо известно. Многокомпонентный анализ затухания сигнала CPMG T2 демонстрирует три компонента воды: миелиновую воду (T2 ~ 10–50 мс), воду внутри / вне аксонов (T2 ~ 80 мс) и интерстициальную воду (T2 ~ 2000 мс) [5], [7].Многокомпонентный T2 * анализ мультиэхо-градиентных эхо-изображений предполагает, что эти компоненты воды имеют разные T2 * s: ∼10 мс для миелиновой воды, ∼38 мс для аксональной воды и ∼78 мс для межклеточной воды [24] — [26] ]. Однако данные о релаксации T1 в белом веществе мозга несколько противоречивы. Некоторые группы сообщили об одинаковом T1 для разных компонентов воды. Например, Whittall et al. исследовали распределения T1 для различных структур белого и серого вещества в головном мозге, используя подход восстановления насыщения, и обнаружили, что каждая из структур была практически моноэкспоненциальной [5].Они предложили один компонент T1 как для белого, так и для серого вещества. Breger et al. и MacFall et al. сообщили о подобных результатах [27], [28]. С другой стороны, есть также несколько групп, сообщающих о двух или более компонентах T1 в белом веществе. Например, Koenig et al. и Stanisz et al. предложили два компонента T1: более короткий T1 для миелиновой воды и более длинный T1 для других более длинных компонентов T2 в белом веществе [4], [6]. Доус и Гор сообщили о трех компонентах как для Т1, так и для Т2 в головном мозге и тройничном нерве крысы in vivo [29].Lancaster et al. исследовали использование модели релаксации с тремя пулами для измерения фракций миелина, миелинизированного аксона и смешанного водного пула и обнаружили, что измеренные фракции воды соответствуют значениям, предсказанным во время миелинизации [30].

Однако все описанные выше компоненты воды вряд ли могут быть источниками сигнала для сигнала IR-dUTE. Обычные клинические последовательности с TE длительностью в несколько миллисекунд или более не могут напрямую обнаруживать сигнал от ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга, которые имеют T * s в сотни микросекунд или меньше [16].Nayak et al. сначала изучили ультракороткие компоненты T2 * в белом веществе неподвижного трупного мозга, используя длинную последовательность UTE, насыщенную T2, на клиническом сканере 1,5 Тл, и обнаружили, что значения T2 * колеблются от 100 до 350 мкс [31]. Позже Ларсон и др. Оптимизировали длинные импульсы подавления T2 для оптимизации визуализации UTE коротких компонентов T2 [32]. Однако этот подход, возможно, увеличил загрязнение длинного сигнала T2 по сравнению с подходом восстановления адиабатической инверсии, поскольку подходы, основанные на насыщении, более чувствительны к неоднородностям B1 и B0.Waldman et al. впервые представила адиабатическую инверсию для восстановления подготовленных 2D-изображений UTE ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга in vivo при 1,5 Тл [15]. Эта последовательность потенциально может обнаруживать сигнал от миелина, который состоит из полутвердых белков и жировых молекул с чрезвычайно короткими T2 * s. Du et al. Впервые использовали последовательности IR-UTE для измерения T2 * s ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга с помощью сканера 3T и обнаружили значения T2 * около 300–400 мкс [33], что очень близки к значениям Т2 * кортикального слоя кости [17].Эти результаты предполагают, что сигнал IR-UTE сильно отличается от сигналов, обнаруживаемых с помощью обычных клинических последовательностей. Позже Horch et al. далее исследовали происхождение сигналов UTE в миелинизированном нерве и предположили, что ультракороткие сигналы T2 (50 мкс 2 O не влияет на интенсивность сигнала ультракоротких компонентов T2 *, что позволяет предположить, что ультракороткий сигнал T2 * образцов нервов и спинного мозга был преимущественно из липидов миелина.

Хотя было подтверждено, что в белом веществе мозга есть ультракороткие компоненты T2 * с чрезвычайно короткими значениями T2 *, T1 этих компонентов не были хорошо изучены. Насколько известно авторам, единственное опубликованное измерение T1 было выполнено Nayak et al., который использовал неселективный жесткий импульс возбуждения под углом 90 ° от 4 до 8 мс вместе с фазовращателем для подавления длительного намагничивания T2 с последующими захватами UTE (с минимальным номинальным значением TE 228 мкс) с серией TR (100, 300 и 1000 мсек). ) для измерения T1 ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе неподвижного трупного мозга [31]. Они обнаружили, что большая часть сигнала исходила от T1 в диапазоне 300–500 мс. С этим подходом связано несколько проблем. Во-первых, T1 белого вещества в фиксированном мозге может сильно отличаться от такового in vivo.Фиксация формалина может значительно снизить T1 длинных компонентов T2 в белом веществе (наши недавние неопубликованные результаты предполагают, что фиксация формалином может уменьшить T1 до ~ 300 мс). T1 ультракоротких компонентов T2 * также может зависеть от фиксации формалина. Во-вторых, трудно полностью насытить длинную и среднюю компоненты T2 с помощью одного прямоугольного импульса большой длительности с узкой спектральной полосой пропускания [17]. Значительный остаточный длинный сигнал T2 может быть обнаружен из-за неоднородностей как B1, так и B0.Этот остаточный сигнал может быть очень значительным по сравнению с размером сигнала от ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе, которое имеет очень низкие плотности протонов. В-третьих, сбор данных UTE начался после длительного импульса насыщения под углом 90 °, за которым последовала градиентная дефазировка. Между центром импульса насыщения и импульсом возбуждения может быть значительная задержка (обычно> 10 мс). Длительное восстановление сигнала T2 в течение этого периода вызовет смещение в отображении UTE ультракоротких компонентов T2 *.Это смещение сигнала может быть значительным, учитывая низкие плотности протонов ультракоротких компонентов T2 *. В-четвертых, подход восстановления насыщения будет работать более надежно для более однородных коротких тканей Т2, таких как кортикальная кость, где короткие значения Т2 * и короткие значения Т1 ожидаются по всей кортикальной коре. Белое вещество содержит смесь как коротких, так и длинных тканевых компонентов Т2, большинство из которых составляют длинные компоненты Т2. Это очень важно для эффективного подавления длинных сигналов T2 в исследованиях измерений T1.

Новый подход, предложенный в этой статье, кажется значительным улучшением. Во-первых, он основан на последовательности IR-dUTE, где адиабатический ИК-импульс обеспечивает эффективную длительную инверсию T2 и обнуление сигнала. Обнаруженный сигнал IR-dUTE является избирательным по отношению к ультракоротким компонентам T2 *, о чем свидетельствует превосходное поведение однокомпонентного затухания T2 * (рис. 5). Во-вторых, адиабатический ИК-импульс является неселективным с относительно широкой спектральной полосой 1,4 кГц, что сводит к минимуму чувствительность к неоднородностям как B0, так и B1 при условии соблюдения адиабатического условия.В-третьих, ультракороткие компоненты T2 * имеют T2 * s около 300–500 мкс, что означает, что адиабатический ИК-импульс почти полностью насыщает их продольные намагниченности (т.е. Q∼0). Количественное определение T1 можно упростить до одного экспоненциального восстановления, как описано уравнением. 5. Поскольку каждая комбинация TR / TI была тщательно выбрана, чтобы гарантировать отличное обнуление длинных компонентов T2 (судя по сигналу, близкому к нулю в эхо-изображении 2 nd ), описанный сигнал считается селективным для ультракоротких компонентов T2 *. в белом веществе.В результате может быть достигнуто упрощенное измерение T1. Этот подход может также позволить точное измерение T1 других ультракоротких видов T2 *, таких как кортикальная кость. Мы сравнили измерение T1 куска кортикальной кости крупного рогатого скота с использованием двух подходов, описанных выше, и обнаружили, что подход IR-UTE обеспечивает T1 266 ± 9 мс, что очень близко к T1 253 ± 18 мс, полученному при стандартном насыщении. подход к восстановлению (рисунок 3).

Однако до сих пор неясно, происходит ли сигнал IR-dUTE избирательно от миелина, от воды, прочно связанной с миелином, или от комбинации миелина и воды, прочно связанной с миелином.Макромолекулярный пул липидных протонов, захваченных миелиновыми оболочками, может иметь спектр Т2. Они с T2 около или менее 50 мкс не обнаруживаются с помощью последовательностей 2D IR-UTE в клинических МРТ-системах, даже если используется минимальное номинальное значение TE 8 мкс. Однако некоторые липидные протоны, ориентированные около магического угла (~ 55 ° относительно поля B0), могли иметь удлиненный T2 и, таким образом, становиться обнаруживаемыми с помощью клинических последовательностей UTE. Некоторые липидные протоны с T2 в диапазоне нескольких сотен микросекунд (например,g., T2 * ~ 250 мкс в седалищном нерве лягушки, T2 * ~ 700 мкс в зрительном нерве крысы) клинически обнаруживаются с помощью последовательностей UTE [8]. Вода, прочно связанная с миелином, может иметь относительно короткий T2 * и не может полностью нейтрализоваться адиабатическим ИК-импульсом. Кроме того, трудно добиться полного обнуления водных компонентов с длинным и средним Т2 в белом веществе. Некоторые исследования предполагают, что эти компоненты воды могут иметь разные T1 [4], [6], [29], [30] и, следовательно, не могут быть обнулены одним ИК-импульсом. В результате мы подозреваем, что источник сигнала IR-dUTE может включать как миелин, так и воду, прочно связанные с миелином.D 2 Исследования O-обмена могут помочь уточнить источник сигнала при визуализации ультракоротких компонентов T2 * IR-dUTE.

У этого исследования есть несколько ограничений. В частности, кривая восстановления сигнала, показанная на рисунке 6N, имеет относительно большую стандартную ошибку при аппроксимации экспоненциальной кривой. Есть несколько объяснений такого поведения. Во-первых, ультракороткие компоненты T2 * в белом веществе имеют очень низкие плотности протонов, что приводит к изначально низкому соотношению сигнал / шум. Во-вторых, половинные проекции были значительно занижены, чтобы сократить общее время сканирования.Только 131 проекция была отобрана для отсчета 191, что соответствует коэффициенту недостаточной выборки 2,3. Артефакты полосы недостаточной дискретизации могут исказить кривую восстановления сигнала. Коррекция шума, основанная на подходе Миллера, может лишь частично решить проблемы, связанные с низким SNR и артефактами полосы недостаточной дискретизации, когда точное измерение шума затруднено. В-третьих, для длинных компонентов Т2 в белом веществе головного мозга предполагалось наличие единственного Т1. Трудно обнулить все длинные компоненты T2 с помощью одного ИК-импульса, если имеется более одной компоненты T1 [4], [6], [29].Все вышеперечисленные факторы могут объяснить, почему подход IR-UTE идеально описывает экспоненциальную кривую восстановления для резинового фантома, который имеет один T1 с относительно высокой плотностью протонов (~ 44%, неопубликованные результаты) и SNR, чем ультракороткие компоненты T2 *. в белом веществе мозга. В-четвертых, при измерении T1 не учитываются эффекты возможного обмена между различными пулами протонов. Недавняя работа Ou et al. Показывает, что эффекты MT могут приводить к более чем 10% -ным ошибкам в T1 для длинных компонентов T2 в белом веществе [34].Необходимы дополнительные исследования, чтобы изучить, как эти эффекты влияют на T1 для ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга.

Относительные вклады протонов миелиновой воды (если таковые имеются) и протонов, не являющихся водой, в сигнал IR-dUTE будут изучены в будущих исследованиях. Последовательность IR-dUTE — это двухмерная технология, на которую действуют вихревые токи. Трехмерная визуализация IR-dUTE, основанная на радиальных или конических траекториях, обеспечивает объемное покрытие с меньшей чувствительностью к вихревым токам [18], [35], и будет изучаться в будущих исследованиях.Дальнейшая работа также будет включать изучение пациентов с РС и изучение количественных изменений в T1, T2 * и плотности протонов ультракоротких компонентов T2 * в белом веществе мозга с дегенерацией / регенерацией миелина. Эти методы могут предоставить новые подходы к диагностике, а также к терапевтическому мониторингу при РС.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить добровольцев, принявших участие в исследовании, и Ричарда Знамировского за его поддержку в сборе данных.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: JD VS QH JC MC JCB GMB. Проведены эксперименты: JD VS QH JC GMB. Проанализированы данные: JD VS QH JC MC. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты для анализа: JD VS QH JC MC. Написал статью: JD VS QH JC MC JCB GMB.

Список литературы

  1. 1. Frohman EM, Racke MK, Raine CS (2006) Рассеянный склероз: бляшка и ее патогенез. N Engl J Med 354: 942–955.
  2. 2. Compston A, Coles A (2008) Рассеянный склероз.Ланцет 372: 1502–1517.
  3. 3. van der Knaap MS, Valk J (2005) Магнитный резонанс миелинизации и миелиновых расстройств, eds Heilmann U, Mennecke-Buhler D (Springer, Berlin), стр. 1–19.
  4. 4. Koenig SH, Brown RD, Spiller M, Lundborn N (1990) Релаксометрия мозга: почему белое вещество кажется ярким на МРТ. Magn Reson Med 14: 482–495.
  5. 5. Уитталл К.П., Маккей А.Л., Грэб Д.А., Ньюджент Р.А., Ли Д. и др. (1997) Измерение in vivo распределения Т2 и содержания воды в нормальном мозге человека.Magn Reson Med 37: 34–43.
  6. 6. Станиш Г.Дж., Кекоевич А., Бронскилл М.Дж., Хенкельман Р.М. (1999) Характеристика белого вещества с переносом намагниченности и T2. Magn Reson Med 42: 1128–1136.
  7. 7. MacKay A, Laule C, Vavasour I, Bjarnason T, Kolind S (2006) Понимание микроструктуры мозга по распределению T2. Магнитно-резонансная томография 24: 515–525.
  8. 8. Horch RA, Gore JC, Does MD (2011) Происхождение ультракоротких сигналов T2 1H ЯМР в миелинизированном нерве: прямая мера содержания миелина? Magn Reson Med 66: 24–31.
  9. 9. Wilhelm MJ, Ong HH, Wehrli SL, Li C, Tsai PH и др. (2012) Прямое магнитно-резонансное обнаружение миелина и перспективы количественной визуализации плотности миелина. Proc Natl Acad Sci USA 109: 9605–9610.
  10. 10. Мур Г.Р., Люнг Э., Маккей А.Л., Вавасур И.М., Уитталл К.П. и др. (2000) Патологическое МРТ-исследование компонента короткого Т2 в головном мозге с фиксированным формалином рассеянным склерозом. Неврология 55: 1506–1510.
  11. 11. Gareau PJ, Rutt BK, Karlik SJ, Mitchell JR (2000) Перенос намагничивания и многокомпонентные измерения релаксации T2 с гистопатологической корреляцией в экспериментальной модели MS.J. Магнитно-резонансная визуализация 11: 586–595.
  12. 12. Reiter DA, Lin PC, Fishbein KW, Spencer RG (2009) Многокомпонентный анализ релаксации T2 в хрящах. Magn Reson Med 61: 803–809.
  13. 13. Lecar H, Ehrenstein G, Stillman I (1971) Обнаружение молекулярного движения в лиофилизированном миелине с помощью ядерного магнитного резонанса. Biophys J 11: 140–145.
  14. 14. Рамани А., Алиев А.Е., Баркер Г.Дж., Тофтс П.С. (2003) Другой подход к протонам с ограниченной подвижностью в белом веществе: пилотные исследования с использованием широкополосной спектроскопии ЯМР высокого разрешения.Магнитно-резонансная томография 21: 1039–1043.
  15. 15. Waldman A, Rees JH, Brock CS, Robson MD, Gatehouse PD, et al. (2003) МРТ головного мозга с ультракороткими импульсными последовательностями эхо. Нейрорадиология 45: 887–892.
  16. 16. Du J, Ma G, Li S, Carl M, Szeverenyi NM, et al. (2013) Магнитно-резонансная томография с ультракоротким временем эхо (UTE) коротких компонентов T2 в белом веществе мозга с использованием клинического сканера 3T. Нейроизображение 87: 32–41.
  17. 17. Du J, Carl M, Bydder M, Takahashi A, Chung CB и др.(2010) Качественная и количественная визуализация кортикального слоя кости в режиме ультракороткого эхо-сигнала (UTE). Дж. Магн Резон 207: 304–311.
  18. 18. Du J, Bydder M, Takahashi AM, Carl M, Chung CB и др. (2011) Короткий контраст T2 с трехмерной визуализацией ультракороткого эхо-сигнала. Магнитно-резонансная томография 29: 470–82.
  19. 19. Larson PE, Conolly SM, Pauly JM, Nishimura DG (2007) Использование импульсов адиабатической инверсии для подавления длинного T2 при визуализации ультракороткого эхо-сигнала (UTE). Magn Reson Med 58: 952–961.
  20. 20. Sussman MS, Pauly JM, Wright GA (1998) Разработка практических T2-селективных радиочастотных импульсов возбуждения (TELEX). Magn Reson Med 40: 890–899.
  21. 21. Horch R, Gochberg D, Nyman J, Does M (2012) Клинически совместимые стратегии МРТ для различения связанной и поровой воды в кортикальном слое кости. Magn Reson Med 68: 17874–1784.
  22. 22. Миллер А.Дж., Джозеф П.М. (1993) Использование мощных изображений для количественного анализа МР-изображений с низким ОСШ. Магнитно-резонансная томография 11: 1051–1056.
  23. 23. Лу А., Даниэль Б.Л., Поли JM, Поли К.Б. (2008) Улучшенный выбор срезов для картирования R2 * во время криоабляции с компенсацией вихревых токов. J. Магнитно-резонансная визуализация 28: 190–198.
  24. 24. Du YP, Chu R, Hwang D, Brown MS, Kleinschmidt-DeMasters BK, et al. (2007) Быстрое мультисрезовое картирование водной фракции миелина с использованием многокомпонентного анализа распада Т2 * при 3Т: предварительное патологоанатомическое исследование. Magn Reson Med 58: 865–870.
  25. 25. Hwang D, Du YP (2009) Улучшенная количественная оценка миелиновой воды с использованием пространственно регуляризованного неселективного алгоритма наименьших квадратов.J. Магнитно-резонансная визуализация 30: 203–208.
  26. 26. Hwang D, Kim DH, Du YP (2010) Многосрезовое картирование содержания воды миелина in vivo с использованием распада T2 *. NeuroImage 52: 198–204.
  27. 27. Брегер Р.К., Римм А.А., Фишер М.Э., Папке Р.А., Хотон В.М. (1989) Измерения Т1 и Т2 на коммерческом МР-томографе 1,5 Тл. Радиология 171: 273–276.
  28. 28. MacFall JR, Wehrli FW, Breger RK, Johnson CA (1987) Методология измерения и анализа времен релаксации при визуализации протонов.Магнитно-резонансная томография 5: 209–220.
  29. 29. Делает MD, Gore JC (2002) Компартментальное исследование T1 и T2 в головном мозге и тройничном нерве крысы in vivo. Magn Reson Med 47: 274–283.
  30. 30. Ланкастер Дж. Л., Эндрюс Т., Харди Л. Дж., Додд С., Фокс П. Т. (2003) Модель белого вещества с тремя пулами. J Магнитно-резонансная визуализация 17: 1–10.
  31. 31. Nayak KS, Pauly JM, Gold GE, Nishimura DG (2000) Визуализация ультракоротких видов T2 в головном мозге. В: Proceedings of the 8 th Annual Meeting of ISMRM, Denver, USA, p509.
  32. 32. Larson PE, Gurney PT, Nayak K, Gold GE, Pauly JM и др. (2006) Разработка длинных импульсов подавления T2 для получения изображений с ультракоротким временем эхо. Magn Reson Med 56: 94–103.
  33. 33. Du J, Bydder M, Takahashi A, Shimakawa S, Hinks S, et al .. (2007) Ультракороткая визуализация TE (UTE) и количественная оценка T2 коротких компонентов T2 в белом веществе мозга. In: Proceedings of the 15 th Annual Meeting of ISMRM, Berlin, Germany, p3368.
  34. 34. Герни П. Т., Харгривс Б. А., Нисимура Д. Г. (2006) Разработка и анализ практической траектории трехмерных конусов.Magn Reson Med 55: 575–582.
  35. 35. Ou X, Gochberg DF (2008) Эффекты MT и количественная оценка T1 в однослойной искаженной градиентной эхо-визуализации. Magn Reson Med 59: 835–845.
Снятие отпечатков пальцев

MR с одновременной оценкой фракции сигналов T1, T2 и жира с интегрированной коррекцией B0 снижает смещение в оценках T1 и T2 воды

https://doi.org/10.1016/j.mri.2019.03.017Получить права и контент

Abstract

Цель

Последовательности MR отпечатков пальцев (MRF) позволяют эффективно оценивать T 1 и T 2 в краниальных и экстракраниальных областях, но эти области могут включать в себя существенные жировые сигналы, которые искажают оценки T 1 и T 2 .Оценка фракции жирового сигнала МРТ также является предметом активных исследований сама по себе, но может быть осложнена неоднородностью и размытостью B 0 во время получения спирального k-пространства, которые обычно используются для MRF. Предлагается метод MRF, который разделяет сигналы жира и воды, оценивает T 1 и T 2 воды и учитывает эффекты B 0 с коррекцией спирального размытия в одной последовательности.

Теория и методы

Метод разделения жира и воды на основе k-пространства расширен до несбалансированного стационарного MRF без прецессии со временем развертки эхо-сигнала.Повторное применение этого разделения жира и воды в k-пространстве к демодулированным формам измеренных данных позволяет аппроксимировать карту B 0 и коррекцию. Метод сравнивается с MRF без отделения жира в широком диапазоне фракций сигнала жира (FSF), T 1 с и T 2 с и в неоднородных статических полях в симуляциях, фантомах и in vivo .

Результаты

Оценки FSF предложенного метода имели коэффициент корреляции конкордантности 0.990 с обычными измерениями и уменьшенными смещениями в оценках T 1 и T 2 из-за сигнала жира относительно других последовательностей MRF на несколько сотен мс. Коррекция B 0 улучшила оценку FSF, T 1 и T 2 по сравнению с этими оценками без коррекции.

Заключение

Предлагаемый метод улучшает оценку MRF воды T 1 и T 2 при наличии жира и обеспечивает точную оценку FSF с встроенной коррекцией B 0 .

Вам может понравится

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *