归纳弥散张量成像:DKI和IVIM介绍.ppt

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影像因子:IVIM灌注受b值个数和大小等 脑脊液干扰 准确性 值得商榷
ASL:体位、延迟标记时间PLD、静脉污染等
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18
T2 fs Slow ADC
融合常 规DWI
Slow ADC
Fast ADC
女,53岁
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A
B
C
D
E
F
• A: 增强后wibe 强化前后T1mapping值为:998-652, 同层脂肪信号为 304,303
• 快速扩散Fast D:微循环灌注 • 慢速扩散Slow D:细胞内外水分子扩散
• 模型拟合:
• 常规ADC只需两个b值 • IVIM模型拟合需要多个b值
GE 头部IVIM 18个b 值20, 50, 100, 150, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1500,1800, 2000, 2200, 2500, 3000,4000
6 b-values (0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0 2.5 ms/µm2)
along 30 directions using a 3T Siemens scanner
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DKI 模型的应用
• 中枢
灰白质微观结构的高度敏感性和特异性 – 脑缺血和脑梗死 – 脑创伤(TBI) – 脑肿瘤-区别高低级别胶质瘤 – 神经退行性疾病
• K⊥越大表明在该方向非正态分布水分子扩散受限越明显,反之则表明扩散受限越弱
FAK (fractional anisotropy of kurtosis ):类似于FA
• KA 越小即表示越趋于各向同性扩散; 若组织结构越紧密越规则,KA 越大
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by SE EPI with TR/TE = 2300/109 ms, slice thickness 2 mm, FOV 256 × 256 mm2, data matrix 128 × 128, NEX = 2,
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IVIM应用
• 体部
• 肝癌、肝纤维化 • 肾肿瘤、 • 前列腺癌 • 周围型肺癌 • 宫颈癌 • 乳腺….
• 头颈部
• 脑胶质瘤 灌注 • 脑梗死 • 鼻咽癌….
关注重点:灌注
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Slow ADC 反映的是组织水分子的弥散特性,而Fast ADC反 映的是灌注情况,与3D ASL 较吻合
• DKI
• 中枢应用为著 • 前列腺癌评估
• IVIM
• 灌注相关疾病 • 腹部应用广泛
局限性: b值选择、数据测量、扫描方式和模型拟合数学方式需统一和完善
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Any more information please give some questions
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• B: 常规ADC 0.000665 C: trace
• D: slow ADC 0.000583 E: fast ADC 0.00704
• F:Fraction of fast ADC 0.405
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DKI vs IVIM
多b值成像 较常规DWI DTI提供更多参数,显示精细微观结构复杂性上有优势
近的陡峭程度
四阶张量模型
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6
弥散峰度参数意义
MK(mean kurtosis):MK 类似于MD,所有方向上K值的平均值
• MK 的大小取决于感兴趣区内组织的结构复杂程度,结构越复杂非正态分布水分子 扩散受限越显著,MK 也即越大
K∥ (Axial kurtosis)and K⊥(Radial kurtosis) :平行和垂直弥散主特 征向量e1
弥散成像介绍
DKI IVIM
1
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近8年CNKI DTI,DKI,IVIM应用文章查询比较 400 350 300 250 200 150 100
50 0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
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DTI DKI IVIM
2
技术层 面改进
Resolved DWI
Fห้องสมุดไป่ตู้cus DWI
High Resolution
DWI
多b值 定量
多b值
AQP
IVIM
DKI
多方向 DTI DSI
HARDI
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3
DTI-DKI
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4
模型构建
DTI
3D张量 至少6个以上方向
DKI
至少需要两个以上非零b值,最大b值≥2000s/mm2 (Brain DKI要求) 每个b值15个方向以上
IVIM
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AQP MR 三指数模型 更高b值
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DWI-IVIM
单指数模型
双指数模型
体素内不相干运动-IVIM
D为水分子弥散系数-Dslow,D*是水分子伪弥散系数,快速扩散 运动成分-Dfast,取决于血流速度和毛细血管形态,f是灌注分数
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IVIM
• 体素内不相干运动成像-Intro-voxel Incoherent Movement
• 体部 MK用于肿瘤良恶性鉴别
各向异性不强,无需多方向扫描——减少扫描时间 – 前列腺癌检出 – 肝胆管癌分级
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Peter Raab etc. 2010 脑星形细胞瘤AS 和多形性胶母细胞瘤GBM
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鉴别AS2和AS3,MK,ADC和FA的ROC曲线
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水弥散模型
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弥散峰度-Diffusion Kurtosis
Kurtosis • normalized and standardized fourth central moment of the
water displacement distribution • 四阶中心距,主要用来衡量随机分布变量的分布在均值附
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