磁共振弥散张量成像

弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
philips 弥散张量成像
• GRE tensor 与SE Tensor 比较
SE-EPI 弥散张量成像
GRE-EPI 弥散张量成像
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
扩散张量的成像方法及纤维追踪技术 ▪ 数据的获取
椭圆体形状、大小、方向
•本征值是扩散椭圆体内分子沿三个正交方向上的 扩散率，每个本征值与一个本征向量在空间方向 上一致。在b值变化允许范围，扩散张量反映的 是组织结构特性。
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
▪ 扩散张量成像中的本征值可表示每个体素 的特征。
▪ 本征值（eigenvalues）反映扩散椭圆体的形 状或结构，三个本征值的总合（trace= λ1、 +λ2+λ3 ）,反映椭圆体的大小。
弥散张量成像
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2D彩色图
3D白质纤维束图
相似性
方向性
FA
本征值
扩散椭圆体相邻体素
弥散张量成像
▪ 是目前唯一一种追踪脑白质纤维并反映其解 剖连通性的方向。
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解剖成像组织的形态学研究
分子水平 (细胞内外水分子跨膜运动)
目前已应用于脑、心脏、脊髓微细结构的研究
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
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▪ 部分各向异性（FA）可由以下公式：
▪ FA=√3/2√
(λ1-D)2+(λ2-D)2+ (λ3-D)2
√ λ1 2+ λ2 2 + λ3 2
•计算得出, λ1, λ2,和 λ3响应代表最大、中等、最小本 征值，D是本征值总和的1/3即（1/3 ）*（ λ1 + λ2 + λ3 ）。
扩散：布朗运动（Brownian motion） 影响因素：分子质量
分子间相互作用 温度 屏障或特异结构
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▪ 磁共振测量的扩散系数称为表观扩散系数 （ADC）
▪ 分子间的粘性 ▪ 屏障效应
成为表观扩散系数
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弥散梯度的方向在6-55之间选择
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正常组织结构
扩
散
张
扩散
量
成 像
水分子各项异性
的
理
扩散
论
基
础
病理组织结构成分改变
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▪ 水分子扩散各向同性和各向异性
加在解剖背景图上显现。为了突出灰质和白质，T2WIs常用 着背景图。
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▪ 最大本征值（ λ1 ）的本征向量被认为代表纤 维的方向。
▪ 脑白质彩色图的产生是基于每个体素的本征 向量的3个相量元素
▪ 向量元素的绝对值被赋予不同的颜色：红 （代表x元素）、绿（代表y元素）、兰（代 表z元素）。
磁共振弥散张量成像
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
弥散张量成像（DTI）又称扩散张量成像 1965年，Stejskal EO等提出了测量扩散
的梯度自旋回波序列 的时序图
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
▪ 扩散成像是目前最理想的测量扩散的方法。
扩散张量成像是受敏感梯度的强度、数量和方 向影响。
b值在0-1000s/mm2范围，可减少b值因数量对定 量值测量影响
弥散张量成像
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▪ 图像后处理 扩散张量成像数据定量分析、方向性定量指 数都可反映生物组织内水分子扩散的特征。 既直观又简便的指标是主要的扩散系数，测 量沿椭圆体最长轴和其他的正交轴的扩散率 的相对大小。
弥散张量成像
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FA的影响因素
FA的范围 0-1
影响因素
• SNR •B值 •层厚
因FA图的灰白质的对比度最好而最常使用
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FA像
6axis
9axis
21axis
55axis
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（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
弥散张量成像的计算
▪ 张量值的计算采用3X3矩阵
Dt
D
DDxyxx
Dxy D yy
Dxz D yz
Dzx Dzy Dzz
▪ 最低用六个方向的弥散梯度 ▪ Diagonal 成分 ▪ Off-diagonal 成分
弥散张量成像
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
线扫描弥散张力成像
优点
• 对运动不敏感 • 对磁敏感性伪影不敏感 • SNR高 • 空间分辨率高
缺点 扫描时间长
Line Scan 技术可以清晰显示脑干区域的纤维形态
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
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Diagonal 成分
Dt
D
Dxx Dyx
Dxy Dyy
Dxz Dyz
Dzx Dzy Dzz
Diagonal成分是计算FA值的基础
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Off-diagonal 成分
弥散梯度依次加在三个编码方向上，依据选择的方向多少重复上述过程
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DTI脉冲序列剖面图
Split Diffusion Lobes
Dual Spin Echo 可以减低图像的扭曲，轻微降低SNR
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扩散张量成像 ▪ 外加磁场内沿着强梯度磁场方向自由运动水
分子自旋去相位
▪ 扩散系数定量可用自旋回波相位重聚前后信 号的丢失，与未加扩散编码时的参考信号强 度对比而得出
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▪ 每个体素颜色强度由FA值大小校准。
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▪ 扩散加权成像(DWI): ADC:一方向或三个方向(X、Y、Z) 各项同性
▪ 脑白质结构：高度各项异性
脑白质水分子扩散的各向异性
是白质纤维束方向性的表现
▪ 受组织细微结构和宏观结构影响 ▪ 组织细微结构特征、轴突内结构在很大程度
水分子的自由运动 称为弥散，在脑脊 液和脑灰质中的水 分子的弥撒运动基 本上是各项同性的。
水分子在自由状态下的弥散是各向同性的
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▪ 在纯水中，分子在所有方向的扩散一致，称 为各向同性（isotropic diffusion）,可用扩散 球形体表示。
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▪ DTI后处理 容积比率（Volume ratio）:是椭圆体的体积比上半
径为平均扩散率的球形体积，值范围从0-1。 相对各向异性（relative anisotropy,RA）:本征值相
对于他们的平均值的变异值。
部分各向异性（fractional anisotropy ,FA）:是扩散 张量中的各向异性成分与整个扩散张量的比值，值 范围从0-1。
弥散张量成像
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场强对DTI的影响
常规采集
高分辨率采集
5mm层厚
2mm层厚
3T的场强可以进行高分辨率的DTI成像
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DTI脉冲序列剖面图
Diffusion Lobes
线性扫描弥散张力成像后处理分析
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Biblioteka BaiduSimens 弥散张量成像
同时应用三个互相垂直的弥散梯度再加上一个垂直梯 度形成一个四面体梯度矢量，这种方法得出的DTI图 像具有较高的SNR(比常规的三方向的成像方法高31/2） 主要用来评价off-diagnol成分
白质纤维内的ADC值
ADCII = 1.2 x 10-5 cm2/s ADC = 0.3 x 10-5 cm2/s
II
白质纤维束的形态类似于一个长椭圆形
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▪ 扩散张量成像 MR图像的每一个体素内提供水分子扩散
3＊3扩散张量D分布，用高斯（Gaussian） 分布表示6个方向标量： 3个正交方向（X、Y，Z） 沿四面体3个方向（XY，XZ，YZ） 多个参数（FA、RA、RI等） 能在活体上观察脑白质复杂结构及病理变化
各项异性的测量
FA各向异性分数 fractional anisotropy RA相对各向异性 relative anisotropy VR容积比 volume ratio
因FA图的灰白质的对比度最好而最常使用
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本征值（eigenvalues）和本征向量 （ eigenvectors）
弥散张量成像
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▪ 每一个层面均可获得： 一个T2图像 一个扩散轨迹权重图 一个扩散轨迹表观扩散系数图 一个计算得到的相对各向异性图
主要效应扩散率（本征值λ1、 λ2 、 λ3 ） 本征向量X、Y、Z的计算 ▪ 应用专用软件就可将纤维的方向用最大本征值的本征向量叠
Dt
Dxx D yx
Dxy D yy
Dxz D yz
Dzx Dzy Dzz
Off-diagonal成分是精确计算FA值的补充
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弥散梯度的数量
Di = gT . Dt . g
Di = B Dk
B = gx2 2gxgy 2gxgz gy2 2gygz gz2
▪ 各向异性指标： 部分各向异性（各向异性指数）AI 相对各向异性 RA 容积比率 VR
脑的参数定量图
弥散张量成像 （ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
▪ 扩散各向异性：描述在3D空间内一个椭圆体 的特征。
▪ 一个2列张量的特征是可被对角斜线化，仅剩 下3个沿着张量的主对角线上非零元素，称为 本征值（λ1、λ2、λ3）。
扩散张量纤维束成像
（diffusion tensor fiber tractography,DT-FT） 处理软件
DTI数据
纤维束
弥散张量成像
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场强对DTI的影响 1.5T&3.0T扩散张量成像比较
1.5&3.0T有足够的SNR的情况下，FA无明显 的差异。 3.0T 有40%高的SNR，可得到高的 分辨率的图像，虽然其代价是几何变性增加 因3.0T 磁场的不均匀性。
▪ 扩散敏感性用b表示， b值是由持续时间
（δ）、敏感脉冲梯度强度（G）和两个脉梯
度之间的间隔时间（Δ）决定。用公式表示为：
b value=γ2 G2 δ2（ Δ –δ/3），
▪ 是一个旋磁定量，所以， b值随梯度强度（G）
和长的梯度脉冲（Δ）或增加脉冲间隔时间 （δ）而升高。
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
弥散张量成像 （ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
▪ 如果分子扩散取决于方 向，方向不一致，称为 各向异性的扩散 （anisotropic diffusion）,可用扩散 椭圆体表示。
弥散张量成像
（ Diffusion Tensor Imaging, DTI）
DTI就是一种用数学的方法来表示脑组织内水分子弥散的各项异性