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Mapeo cuantitativo de susceptibilidad

Un volumen de imágenes QSM cerebrales obtenidas a 3 Tesla y reconstruidas mediante inversión dipolar habilitada por morfología (MEDI). El mapeo cuantitativo de susceptibilidad (...

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Un volumen de imágenes QSM cerebrales obtenidas a 3 Tesla y reconstruidas mediante inversión dipolar habilitada por morfología (MEDI).

El mapeo cuantitativo de susceptibilidad ( QSM ) proporciona un mecanismo de contraste novedoso en imágenes por resonancia magnética (IRM) diferente de las imágenes ponderadas por susceptibilidad tradicionales . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]

La intensidad del vóxel en QSM es linealmente proporcional a la susceptibilidad magnética aparente del tejido subyacente , lo que resulta útil para la identificación química y la cuantificación de biomarcadores específicos , como hierro, calcio, gadolinio y nanopartículas de óxido de hierro superparamagnético (SPIO). QSM utiliza imágenes de fase, resuelve el problema inverso de la fuente de susceptibilidad del campo magnético y genera una distribución de susceptibilidad tridimensional. Debido a su naturaleza cuantitativa y sensibilidad a ciertos tipos de materiales, las posibles aplicaciones de QSM incluyen la estratificación cuantitativa estandarizada de microhemorragias cerebrales y enfermedades neurodegenerativas , la cuantificación precisa de gadolinio en resonancia magnética con contraste y el monitoreo directo de la biodistribución de fármacos teranósticos dirigidos en nanomedicina .

Fondo

Visualización del cono en el dominio de Fourier.

En la resonancia magnética , el campo localδB{\displaystyle \delta B}La susceptibilidad inducida por el biomaterial no ferromagnético a lo largo del campo de polarización principal B 0 es la convolución de la distribución de susceptibilidad volumétrica.χ{\displaystyle \chi }con el núcleo dipolard{\displaystyle d}:δB=d⊗χ{\displaystyle \delta B=d\otimes \chi }. Esta convolución espacial puede expresarse como una multiplicación punto por punto en el dominio de Fourier : [ 6 ] [ 7 ]ΔB=D⋅incógnita{\displaystyle \Delta B=D\cdot \mathrm {X} }Esta expresión de Fourier proporciona una forma eficiente de predecir la perturbación del campo cuando se conoce la distribución de susceptibilidad. Sin embargo, el problema inverso del campo a la fuente implica una división por cero en un par de superficies cónicas en el ángulo mágico con respecto a B₀ en el dominio de Fourier. En consecuencia, la susceptibilidad queda subdeterminada en las frecuencias espaciales de la superficie cónica, lo que a menudo produce graves artefactos de rayas en el QSM reconstruido.

Técnicas

Adquisición de datos

En principio, cualquier secuencia de eco de gradiente 3D puede utilizarse para la adquisición de datos . En la práctica, se prefiere la obtención de imágenes de alta resolución con un tiempo de eco moderadamente largo para obtener efectos de susceptibilidad suficientes , aunque los parámetros de imagen óptimos dependen de las aplicaciones específicas y la intensidad del campo. Una adquisición multieco resulta beneficiosa para una medición precisa del campo B₀ sin la contribución de la inhomogeneidad de B₁ . La compensación de flujo puede mejorar aún más la precisión de la medición de la susceptibilidad en sangre venosa, pero existen ciertas dificultades técnicas para diseñar una secuencia multieco con compensación de flujo completa.

Eliminación del campo de fondo

Mapas de campo local estimados utilizando (izquierda) el método de filtrado de paso alto, (derecha) el método de proyección sobre campos dipolares (PDF).

En el mapeo cuantitativo de susceptibilidad del cerebro humano , solo interesan las fuentes de susceptibilidad locales dentro del cerebro. Sin embargo, el campo magnético inducido por estas fuentes locales se ve inevitablemente contaminado por el campo inducido por otras fuentes, como la inhomogeneidad del campo principal (ajuste imperfecto) y la interfaz aire-tejido, cuya diferencia de susceptibilidad es varios órdenes de magnitud mayor que la de las fuentes locales. Por lo tanto, es necesario eliminar el campo de fondo no biológico para una visualización clara en las imágenes de fase y una cuantificación precisa en el mapeo cuantitativo de susceptibilidad (QSM).

Idealmente, el campo de fondo se puede medir directamente con una exploración de referencia independiente, donde la muestra de interés se reemplaza por un fantoma uniforme con la misma forma, manteniendo la homogeneidad del escáner. Sin embargo, para aplicaciones clínicas, este enfoque es imposible y se prefieren los métodos basados ​​en el posprocesamiento. Los métodos heurísticos tradicionales, incluido el filtrado de paso alto , son útiles para eliminar el campo de fondo, aunque también alteran el campo local y reducen la precisión cuantitativa.

Los métodos más recientes de eliminación del campo de fondo explotan, directa o indirectamente, el hecho de que el campo de fondo es una función armónica . Dos métodos recientes basados ​​en principios físicos, la proyección sobre campos dipolares (PDF) [ 8 ] y la reducción sofisticada de artefactos armónicos en datos de fase (SHARP) [ 9 ] , demostraron un contraste mejorado y una mayor precisión en el campo local estimado. Ambos métodos modelan el campo de fondo como un campo magnético generado por una distribución de susceptibilidad de fondo desconocida y lo diferencian del campo local utilizando la ortogonalidad aproximada o la propiedad armónica. El campo de fondo también puede calcularse directamente resolviendo la ecuación de Laplace con valores de contorno simplificados, como se demuestra en el método de valores de contorno laplacianos (LBV) [ 10 ] .

Inversión de campo a fuente

El problema inverso de campo a fuente se puede resolver mediante varios métodos, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones.

Cálculo de la susceptibilidad mediante muestreo de orientación múltiple (COSMOS)

La primera imagen QSM reconstruida con COSMOS para cuantificar las concentraciones de gadolinio en viales. a) Imagen de magnitud; b) Mapa de campo; c) QSM; d) Regresión lineal.

COSMOS resuelve el problema inverso mediante sobremuestreo desde múltiples orientaciones. [ 11 ] [ 12 ] COSMOS aprovecha el hecho de que la superficie del cono cero en el dominio de Fourier está fija en el ángulo mágico con respecto al campo B 0. Por lo tanto, si un objeto gira con respecto al campo B 0 , en el sistema de referencia del objeto, el campo B 0 gira y, por consiguiente, también el cono. En consecuencia, los datos que no se pueden calcular debido al cono están disponibles en las nuevas orientaciones.

COSMOS asume una distribución de susceptibilidad independiente del modelo y mantiene una fidelidad total a los datos medidos. Este método ha sido validado exhaustivamente en experimentos in vitro , ex vivo y con fantomas. Los mapas cuantitativos de susceptibilidad obtenidos mediante imágenes cerebrales humanas in vivo también mostraron una alta concordancia con el conocimiento previo sobre la anatomía cerebral. Generalmente, COSMOS requiere tres orientaciones, lo que limita su aplicabilidad clínica. Sin embargo, puede servir como estándar de referencia para calibrar otras técnicas.

Inversión de dipolos habilitada por morfología (MEDI)

Una ventaja única de la resonancia magnética es que proporciona no solo la imagen de fase sino también la imagen de magnitud. En principio, el cambio de contraste, o equivalentemente el borde, en una imagen de magnitud surge del cambio subyacente del tipo de tejido, que es la misma causa del cambio de susceptibilidad. Esta observación se traduce matemáticamente en MEDI, [ 13 ] donde los bordes en un QSM que no existen en la imagen de magnitud correspondiente se esparcen resolviendo una ponderaciónl1{\displaystyle l_{1}}Problema de minimización de la norma. [ 14 ]

MEDI también ha sido validado exhaustivamente en experimentos con fantomas, in vitro y ex vivo . En un cerebro humano in vivo , el QSM calculado por MEDI mostró resultados similares a los de COSMOS, sin diferencias estadísticamente significativas. [ 15 ] MEDI solo requiere una adquisición de ángulo único, por lo que es una solución más práctica para el QSM.

División del espacio K con umbral (TKD)

Los datos subdeterminados en el dominio de Fourier se encuentran únicamente en la ubicación del cono y su entorno inmediato. Para esta región en el espacio k, las frecuencias espaciales del núcleo dipolar se establecen en un valor predeterminado distinto de cero para la división. La investigación de estrategias más avanzadas para recuperar datos en esta región del espacio k también es objeto de investigación en curso. [ 16 ]

La división del espacio k con umbral [ 12 ] [ 17 ] solo requiere la adquisición de un único ángulo y se beneficia de la facilidad de implementación y la rápida velocidad de cálculo. Sin embargo, con frecuencia se presentan artefactos de rayas en el QSM y el valor de susceptibilidad se subestima en comparación con el QSM calculado por COSMOS.

Posibles aplicaciones clínicas

Diferenciación entre calcificación y hierro

Diferenciación entre calcificación y hierro. De izquierda a derecha: magnitud, fase y QSM.

Se ha confirmado en experimentos in vivo y con modelos que los huesos corticales, cuya composición principal es la calcificación, son diamagnéticos en comparación con el agua. [ 11 ] [ 18 ] Por lo tanto, es posible utilizar este diamagnetismo para diferenciar las calcificaciones de los depósitos de hierro que generalmente muestran un fuerte paramagnetismo . [ 19 ] Esto puede permitir que la QSM sirva como herramienta para resolver problemas en el diagnóstico de hallazgos hipointensos confusos en imágenes ponderadas en T2*.

Cuantificación del agente de contraste

Para fuentes de susceptibilidad exógenas, el valor de susceptibilidad es teóricamente linealmente proporcional a la concentración del agente de contraste . Esto proporciona una nueva forma de cuantificación in vivo de las concentraciones de gadolinio o SPIO. [ 20 ]

Referencias

  1. ↑ 1er Taller Internacional sobre Contraste de Fase por Resonancia Magnética y Mapeo Cuantitativo de Susceptibilidad, Jena (2011)
  2. ↑ Segundo Taller Internacional sobre Contraste de Fase por Resonancia Magnética y Mapeo Cuantitativo de Susceptibilidad, Cornell (2013)
  3. ↑ "3er Taller Internacional sobre Contraste de Fase por Resonancia Magnética y Mapeo Cuantitativo de Susceptibilidad, Duke (2014)" . Archivado del original el 1 de agosto de 2021. Consultado el 16 de febrero de 2015 .
  4. ↑ "4.º Taller Internacional sobre Contraste de Fase por Resonancia Magnética y Mapeo Cuantitativo de Susceptibilidad, Graz (2016)" . Archivado del original el 19 de enero de 2022. Consultado el 11 de enero de 2016 .
  5. ↑ Wang, Yi (2014). "Mapeo cuantitativo de susceptibilidad (QSM): Decodificación de datos de resonancia magnética para un biomarcador magnético tisular" . Magnetic Resonance in Medicine . 73 (1): 82– 101. doi : 10.1002/mrm.25358 . PMC 4297605. PMID 25044035 .  
  6. ↑ Salomir, Rares; De Senneville, Baudouin Denis; Moonen, Chrit TW (2003). "Un método de cálculo rápido para la inhomogeneidad del campo magnético debida a una distribución arbitraria de la susceptibilidad volumétrica". Concepts in Magnetic Resonance . 19B : 26– 34. doi : 10.1002/cmr.b.10083 .
  7. ↑ Marques, JP; Bowtell, R. (2005). "Aplicación de un método basado en Fourier para el cálculo rápido de la inhomogeneidad del campo debida a la variación espacial de la susceptibilidad magnética" . Concepts in Magnetic Resonance Part B: Magnetic Resonance Engineering . 25B : 65–78 . doi : 10.1002/cmr.b.20034 . hdl : 2066/195319 .
  8. ↑ Liu, Tian; Khalidov, Ildar; de Rochefort, Ludovic; Spincemaille, Pascal; et al. (2011). "Un nuevo método de eliminación de campo de fondo para resonancia magnética mediante proyección sobre campos dipolares" . RMN en biomedicina . 24 (9): 1129– 36. doi : 10.1002/nbm.1670 . PMC 3628923. PMID 21387445 .   
  9. ↑ Schweser, Ferdinand; Deistung, Andreas; Lehr, Berengar Wendel; Reichenbach, Jürgen Rainer (2011). "Imágenes cuantitativas de las propiedades magnéticas intrínsecas del tejido mediante la fase de la señal de resonancia magnética: ¿un enfoque para el metabolismo del hierro cerebral in vivo?". NeuroImage . 54 (4): 2789– 2807. doi : 10.1016/j.neuroimage.2010.10.070 . PMID 21040794 . S2CID 19593094 .  
  10. ↑ Zhou, Dong; Liu, Tian; Spincemaille, Pascal; Wang, Yi (2014). "Eliminación del campo de fondo mediante la resolución del problema de valores de contorno laplaciano". RMN en biomedicina . 27 (3): 312– 9. doi : 10.1002/nbm.3064 . PMID 24395595. S2CID 1815936 .  
  11. 1 2 Liu, Tian; Spincemaille, Pascal; De Rochefort, Ludovic; Kressler, Bryan; et al. (2009). "Cálculo de la susceptibilidad mediante muestreo de orientación múltiple (COSMOS): Un método para condicionar el problema inverso desde el mapa de campo magnético medido hasta la imagen de la fuente de susceptibilidad en MRI" . Magnetic Resonance in Medicine . 61 (1): 196– 204. doi : 10.1002/mrm.21828 . PMID 19097205. S2CID 41444063 .   
  12. 1 2 Wharton, Sam; Schäfer, Andreas; Bowtell, Richard (2010). "Mapeo de susceptibilidad en el cerebro humano mediante división del espacio k basada en umbrales" . Magnetic Resonance in Medicine . 63 (5): 1292– 304. doi : 10.1002/mrm.22334 . PMID 20432300. S2CID 206278637 .  
  13. ↑ De Rochefort, Ludovic; Liu, Tian; Kressler, Bryan; Liu, Jing; et al. (2009). "Reconstrucción cuantitativa de mapas de susceptibilidad a partir de datos de fase de RM mediante regularización bayesiana: validación y aplicación a imágenes cerebrales" . Magnetic Resonance in Medicine . 63 (1): 194–206 . doi : 10.1002/mrm.22187 . PMID 19953507 .  
  14. ↑ Liu, J; Liu, T; de Rochefort, L; Khalidov, I (2010). "Mapeo cuantitativo de susceptibilidad mediante la regulación del problema inverso de campo a fuente con una distribución a priori dispersa derivada de la ecuación de Maxwell: validación y aplicación al cerebro" (PDF) . Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med . 18 : 4996. Archivado del original (PDF) el 16 de octubre de 2015. Recuperado el 26 de enero de 2011 .
  15. ↑ Liu, Tian; Liu, Jing; de Rochefort, Ludovic; Spincemaille, Pascal; et al. (septiembre de 2011). "Inversión dipolar habilitada por morfología (MEDI) a partir de una adquisición de ángulo único: comparación con COSMOS en imágenes del cerebro humano" . Magnetic Resonance in Medicine . 66 (3): 777–83 . doi : 10.1002/mrm.22816 . PMID 21465541 .  
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  17. ↑ Shmueli, Karin; De Zwart, Jacco A.; Van Gelderen, Peter; Li, Tie-Qiang; et al. (2009). "Mapeo de susceptibilidad magnética del tejido cerebral in vivo utilizando datos de fase de resonancia magnética" . Magnetic Resonance in Medicine . 62 (6): 1510– 22. doi : 10.1002/mrm.22135 . PMC 4275127. PMID 19859937 .   
  18. ↑ De Rochefort, Ludovic; Brown, Ryan; Prince, Martin R.; Wang, Yi (2008). "Mapeo cuantitativo de la susceptibilidad por RM mediante inversión regularizada constante por partes del campo magnético" . Magnetic Resonance in Medicine . 60 (4): 1003– 9. doi : 10.1002/mrm.21710 . PMID 18816834 . 
  19. ↑ Schweser, Ferdinand; Deistung, Andreas; Lehr, Berengar W.; Reichenbach, JüRgen R. (2010). "Diferenciación entre lesiones cerebrales diamagnéticas y paramagnéticas basada en el mapeo de susceptibilidad magnética". Medical Physics . 37 (10): 5165– 78. Bibcode : 2010MedPh..37.5165S . doi : 10.1118/1.3481505 . PMID 21089750 . 
  20. ↑ De Rochefort, Ludovic; Nguyen, Thanh; Brown, Ryan; Spincemaille, Pascal; et al. (2008). "Cuantificación in vivo de la concentración de agente de contraste utilizando el campo magnético inducido para la medición de la función de entrada arterial resuelta en el tiempo con resonancia magnética". Medical Physics . 35 (12): 5328– 39. Bibcode : 2008MedPh..35.5328D . doi : 10.1118/1.3002309 . PMID 19175092 .