kleban, MI., jones, D. K., & Impuesto, C. METRO. W.. (2023). El impacto de orientar la cabeza con respeto
a B0 en medidas de resonancia magnética con tensor de difusión. Neurociencia de la imagen, Publicación anticipada.
https://doi.org/10.1162/imag_a_00012
El impacto de la orientación de la cabeza con respecto a B0 en
medidas de resonancia magnética con tensor de difusión
Elena Kleban1,2, Derek K Jones1,3, Impuesto Chantal MW4,5
1CÚBRICO, escuela de psicologia, Universidad de Cardiff, Cardiff, Reino Unido
2hospital de la isla, Universidad de Berna, Berna, Suiza
3MMIHR, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Católica Australiana, Melbourne,
Australia
4CÚBRICO, Escuela de Física y Astronomía, Universidad de Cardiff, Cardiff, Reino Unido
5Universidad Universitaria de Utrecht, Universidad de Utrecht, Utrecht, Los países bajos
Abstracto
RM con tensor de difusión (DT-MRI) sigue siendo el enfoque más utilizado
caracterizar la materia blanca (W.M.) anisotropía. Sin embargo, Las estimaciones de DT pueden ser
afectado por la orientación del tejido w.r.t. debido a gradientes locales e intrínsecos
dependencia de la orientación inducida por la microestructura. Este trabajo tuvo como objetivo
investigar si las medidas derivadas de la resonancia magnética con tensor de difusión dependen de la
Orientación de la cabeza con respecto al campo magnético estático., . Al simular
© 2023 Instituto de Tecnología de Massachusetts. Publicado bajo Creative Commons
Atribución 4.0 Internacional (CC POR 4.0) licencia. 1
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WM como dos compartimentos, Demostramos que la anisotropía compartimental puede
inducir la dependencia de las medidas del tensor de difusión del ángulo entre WM
Las fibras y el campo magnético.. En experimentos in vivo, difusividad radial reducida y
Se observó una mayor difusividad axial en las fibras de materia blanca perpendiculares a
en comparación con aquellos paralelos a . La anisotropía fraccional varió hasta como
función del ángulo entre las fibras WM y la orientación del campo magnético principal
campo. Para concluir, orientación de la fibra w.r.t. es responsable de hasta la variación
en medidas del tensor de difusión en toda la sustancia blanca del cerebro de todos los sujetos
y orientaciones de la cabeza. Orientación de la fibra w.r.t. puede introducir variaciones adicionales
en estudios de investigación clínica que utilizan imágenes con tensor de difusión, particularmente cuando es
difícil de controlar para (p.ej. imágenes fetales o neonatales, o cuando las trayectorias de
Las fibras cambian debido a, por ejemplo,. lesiones que ocupan espacio).
Palabras clave: Imágenes de tensor de difusión, Imagen de resonancia magnética,
relajación transversal, anisotropía de orientación, dirección de la fibra
1. Introducción
La resonancia magnética puede proporcionar información invaluable sobre la composición y estructura del tejido
in vivo mediante la manipulación de espines con campos magnéticos. Varias resonancias magnéticas
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Los contrastes han mostrado una dependencia de la orientación del tejido.. el principal magnético
dirección de campo ( ), incluido
, , y transferencia de magnetización [1–19].
Orientación-dependencia de lo aparente.
en la sustancia blanca del adulto (W.M.) tiene
Se ha atribuido principalmente a gradientes locales inducidos por la susceptibilidad magnética del
vaina de mielina, y como tal puede proporcionar información valiosa sobre su estado en
salud y enfermedad [10, 19]. Además, trabajo reciente [20] encontró que la orientación
anisotropía de las tasas de relajación transversal en WM recién nacido, con un grado mucho menor
de mielinización, siguió el patrón de acoplamiento dipolar residual. Trabajos recientes han
demostró diferentes comportamientos orientativos de -estimaciones en intra- y
compartimentos microestructurales extraaxonales de WM [21, 22], ver también el Apéndice A.
En resonancia magnética de difusión (resonancia magnética nuclear) típicamente sólo la dependencia de la orientación en
Se consideran gradientes espaciales aplicados externamente.: sensibiliza la señal al
difusión de moléculas de agua en una o múltiples direcciones aplicando deliberadamente
gradientes de campo magnético, y como tal puede inferir información sobre la dirección
organización del tejido. Con ponderaciones de difusión bajas a moderadas., el tensor de difusión
resonancia magnética (DT-MRI) representación [23] sigue siendo el método más utilizado para
caracterizar el proceso de difusión, y medidas derivadas de DT-MRI, como la media
difusividad (Maryland) y anisotropía fraccionaria (FA) reflejan tanto intra como extraaxonal.
contribuciones de señal.
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3
Teóricamente, Las señales de dMRI y las medidas derivadas también pueden exhibir
-dependencia de la orientación cuando la variación de la susceptibilidad magnética se combina con
geometría anisotrópica a nivel de subvoxel. Varios mecanismos pueden contribuir a
Anisotropía de señal de dMRI en este caso. En primer lugar, varios trabajos han considerado la
interacción (o entre términos) de gradientes inducidos por la susceptibilidad con el exterior
gradientes de codificación de difusión aplicados, y su efecto en las estimaciones de la aparente
coeficiente de difusión (CAD) [15, 24–29]. Específicamente, gradientes locales en el
dirección del gradiente de codificación de difusión puede conducir a una baja- o sobreestimación
de ADC de isocromatas individuales, lo que lleva a una reducción del ADC general
porque los isocromáticos con ADC reducido aportan una mayor ponderación [24]. Por
empleando secuencias sensibles e insensibles a la susceptibilidad local inducida
gradientes, primeros experimentos ex vivo en WM [26, 30] concluyó que los efectos de
Los gradientes locales en los valores de difusividad no tuvieron un papel mensurable en muestras de nervios.
en 4,7T y 2,35T, respectivamente, que luego fue corroborado in vivo a 1.5T [27].
Curiosamente, [26] observó que los valores de difusividad a lo largo del axón variaban aproximadamente
15% debido a la reorientación w.r.t. . Los trabajos in silico proporcionaron una base teórica.
sobre el efecto de la susceptibilidad mesoscópica en las medidas derivadas de ADC y DT bajo
tiempos de difusión variables [29] y orientación de la muestra [15], respectivamente. Además,
La reciente observación de diferencias en la anisotropía compartimental sugiere
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Otro mecanismo de dependencia de la orientación en las medidas DT.. lo intrínseco
-ponderación de
la secuencia espín-eco ponderada por difusión afecta
el
-ponderación de intra- y fracciones de señal extraaxonales. Como resultado, diferencias en
compartimental
-orientación
dependencia wrt.
poder
dirigir
a
variación dependiente de la orientación
en compartimental
señal
fracciones y,
como consecuencia, afectan las medidas DT.
Esto motiva una mayor investigación de la posible dependencia orientativa.
de medida DT w.r.t. . La dependencia adicional de la dMRI en la orientación del tejido
wrt. puede introducir variabilidad en los resultados cuando no se tienen en cuenta,
reduciendo potencialmente el poder estadístico para detectar efectos reales, e incluso podría proporcionar
información adicional importante sobre la microestructura del tejido (p.ej. mielina). El objetivo de
Este trabajo tiene como objetivo determinar la variación de las medidas derivadas de DT-MRI en función de
orientación de la fibra w.r.t. . Para tal fin, Investigamos el efecto de la orientación de la cabeza.
dependencia de compartimental [21] y
la consiguiente variación de
fracciones de señal compartimentales en medidas DT-MRI in silico, y caracterizar el
-dependencia de la orientación en datos del cerebro humano in vivo en 3 T usando una bobina de RF inclinable.
2. Métodos
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2.1. Simulaciones
Las siguientes simulaciones simples investigan el efecto de la orientación.
dependencia de compartimental [21] sobre medidas estimadas de DT-MRI, por lo tanto no
considerando términos cruzados entre la difusión y el gradiente de fondo. El
Las simulaciones se basan en un "modelo estándar" de difusión de la materia blanca en el
límite de tiempo prolongado, que modela el espacio intraaxonal como un "palo" con cero
difusividad aparente perpendicular y el espacio extraaxonal como axialmente simétrico
tensor [31–34]. Se investigan diferentes niveles de complejidad.: Primero, En el caso de
sin dispersión de fibra y sin ruido, se pueden derivar ecuaciones analíticas para el ADC como
una función de difusividades compartimentales, fracciones de señal, y compartimental
(que puede depender de la orientación). Segundo, todavía en el caso de no dispersión,
la señal se puede generar a partir de ecuaciones analíticas, ruido añadido, y el DT
equipado. Finalmente, esto se puede repetir para las señales generadas en el caso de fibra
dispersión.
Para todas las simulaciones, escenarios para una variedad de (es decir., orientación w.r.t. )
se generaron correspondientes a la distribución de los datos observados en vivo de
todos los temas y orientaciones de la cabeza (mira la sección 2.2).
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Caso analítico: sin dispersión y sin ruido. Considere una simplificada
modelo de difusión de dos compartimentos- y señal ponderada por relajación en WM
(sin dispersión de fibras) en función del tiempo del eco, , y -valor:
(1)
donde los subíndices i/e denotan compartimentos intra/extraaxonales, respectivamente,
son las tasas de relajación, son tensores de difusión semidefinidos positivos,
y es una fracción de señal intraaxonal. Supongamos y tenemos igual capital
vectores propios (denotado por ) y valores propios paralelos y perpendiculares
(dónde ) y respectivamente, entonces la señal se puede simplificar como
(2)
dónde .
Considerando DTI como una representación de señal a valores suficientemente bajos, es decir.
capturando el término de primer orden en la expansión acumulativa [35], uno puede derivar
7
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expresiones para el ADC, p.ej. ampliando los poderes de la expresión analítica
para (ecuación. 2). Para compartimentos que no interactúan, el coeficiente de difusión es un
suma ponderada de las difusividades en los compartimentos individuales donde la señal
las fracciones están ponderadas. Específicamente, el ADC es el término de primer orden del
Expansión en serie de Maclaurin de en :
(3)
ecuación. 3 se utilizó para calcular la difusividad axial aparente (ANUNCIO, ), difusividad radial
(RD, ), Maryland, y FA. Trabajos recientes sugieren que el efecto de la fibra WM
La orientación hacia el campo magnético se puede observar más prominentemente en el
tasa de relajación transversal aparente extraaxonal [21]. El
La dependencia podría describirse como
(4)
Esta dependencia orientacional de dará como resultado una dependencia orientacional de
el ADC además de una simple dependencia TE.
Se simularon escenarios analíticos sin ruido utilizando la ecuación. 3 y 4. Los TE fueron
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seleccionado para coincidir con la adquisición in vivo (cf., sección 2.2.1). La fracción axonal fue
variadas y las difusividades y tasas de relajación fueron
establecer en los siguientes valores: , y
, , respectivamente.
Simulaciones de ruido sin dispersión.. ecuación. 2 Se utilizó para simular señales.
con y coincidente con la sección de datos in vivo 2.2. Las señales fueron simuladas.
usando las mismas fracciones, intra- y difusividades extraaxonales y tasas de relajación como
para las simulaciones analíticas. Se añadió ruido de Rician a la señal con una SNR de
100 sobre el , señal, similar a las adquisiciones in vivo [21]. DT fueron
estimado para cada uno de los datos utilizando datos lineales ponderados iterativos
mínimos cuadrados, y anuncio, RD, Maryland, y FA se calcularon.
Simulaciones de ruido con dispersión.. Finalmente, El efecto de la orientación de las fibras.
La dispersión se estudió simulando hacia adelante una distribución de dispersión de orientación.
compartimentos según una distribución de Watson, donde cada subcompartimento (es decir.
cada compartimento extraaxonal claramente orientado) puede exhibir por separado
-dependencia de la orientación [21, Apéndice A]. Propiedades del tejido, ruido, y
La estimación fue como se describe en las simulaciones sin dispersión..
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Análisis de los datos. Cuantificar la magnitud de la dependencia de la orientación., , el
Los valores simulados de cada medida derivada de DTI en cada TE se representaron directamente.
por una función de :
(5)
Observamos que esta representación no describe exactamente la orientación
dependencia incluso en el caso analítico más simple (ecuación. 3), pero sin embargo proporciona una
aproximación cercana (Vea un ejemplo de un accesorio de soporte en la Figura S1.) y
permite la cuantificación de la anisotropía mediante la estimación de . El
rendimiento de la representación anisotrópica en relación con el caso isotrópico,
, se estimó utilizando el criterio de información de Akaike reescalado (AIC)
[36, 37]: . Aquí, es el valor mínimo de AIC en el conjunto.
Por [37], Los valores permiten comparar los méritos relativos de las representaciones en
el conjunto de la siguiente manera: Se considera que las representaciones que tienen tienen similares.
apoyo sustancial como la representación con , Aquellos con
tienen mucha menos evidencia, y los que tienen no tienen apoyo.
Además, El modelo isotrópico se selecciona sobre el anisotrópico., Si el
intervalo de confianza de la magnitud de la anisotropía incluido cero [38].
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10
2.2. fecha en vivo
En este trabajo utilizamos un subconjunto de la difusión multidimensional.- datos
presentado en trabajos anteriores [21], Adquisición de datos relevantes y pasos de preprocesamiento.
se reiteran a continuación. El estudio fue aprobado por la Escuela de Ciencias de la Universidad de Cardiff.
Comité de Ética de Psicología y se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos
participantes en el estudio.
2.2.1. Adquisición de datos.
Difusión multidimensional- -Los datos ponderados se adquirieron de cinco
participantes sanos (3 femenino, 25-31 y.o.) en un 3 Escáner de resonancia magnética T equipado con un
300 Sistema de gradiente mT/m y una bobina receptora de cabeza/cuello de 20 canales que puede inclinarse sobre el
Eje LR (Siemens Healthineers, Erlangen, Alemania). La adquisición se repitió
en defecto ( ) e inclinado ( ) Orientación de la bobina para introducir variables anatómicas.
orientación w.r.t. . Los parámetros de adquisición se resumen en la Figura 1A..
2.2.2. Procesamiento de datos.
Los datos se comprobaron en busca de valores atípicos por cortes. [39] y deriva de la señal, corregido
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para Gibbs sonando [40], movimiento del sujeto, distorsiones geométricas [41–43] y ruido
inclinación [44–47].
A partir de los datos preprocesados, se obtiene un subconjunto con ponderaciones de difusión coincidentes.
a través de tiempos de eco fue seleccionado (Figura 1B), y para cada tensor de difusión de tiempo de eco,
orientación de la fibra w.r.t. y se obtuvieron máscaras de población de fibra única como
descrito abajo. Los DT se estimaron para cada uno sobre el valor nominal.
datos, utilizando mínimos cuadrados lineales ponderados iterativos. Degradado
Se consideraron no linealidades y se corrigieron -valores/-vectores.
correspondientemente antes del montaje [48]. Orientaciones de fibra w.r.t. fueron calculados
del primer vector propio del DT estimado. Nota que tiene que estar en la imagen.
coordenadas de cada sujeto/orientación de la cabeza.
Funciones de distribución de orientación de fibra. (FODF) [49, 50] fueron estimados por
utilizando deconvolución esférica restringida de múltiples tejidos y múltiples capas [51] desde el
datos adquiridos en . De la población de fibra única de fODF (SFP) vóxeles
con baja dispersión ( ) fueron identificados [52]. La dispersión se cuantificó mediante
, ¿Dónde están los coeficientes de armónicos esféricos? [21, 53,
54].
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Utilizamos segmentos de tracto WM extraídos en trabajos anteriores. [21]. Brevemente, 18
principales tractos de WM y, donde corresponda, sus homólogos bilaterales fueron extraídos
y segmentado usando TractSeg [55].
2.2.3. Análisis de los datos.
-dependencia de las medidas DT: agrupando todos los vóxeles SFP. Tendencias generales en
La anisotropía orientativa de las medidas DTI se investigó subdividiendo la
rango de ángulos en contenedores, promediando las estimaciones dentro de cada contenedor, y alisado.
Específicamente, los datos se agruparon en subconjuntos y la medida DT correspondiente
las estimaciones y los valores se promediaron en cada contenedor, denotado como y
. Entonces, una spline de suavizado en función y ponderada por el número
de puntos de datos en cada contenedor se ajustó a . Un ejemplo de esto
El procedimiento se muestra en la Figura S2 de apoyo para el TE más bajo..
La magnitud de la anisotropía se definió como la diferencia entre la
valores mínimo y máximo de las curvas ajustadas. Sus signos fueron negativos si
los valores mínimos estaban por debajo de los de . La contribución de la orientación.
La anisotropía de la varianza general se calculó como: . Aquí,
y son las desviaciones estándar en todos los vóxeles SFP con y
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sin considerar la anisotropía orientativa, respectivamente. Además, significar
Se obtuvieron valores en todos los vóxeles SFP para cada medida y TE.
Además del análisis spline, evaluar si DT mide como función
de mostró una importante dependencia de la orientación, evaluamos si un
La representación anisotrópica describió los datos mejor que la isotrópica. (cf., Secundario
Información), utilizando un enfoque similar al análisis in silico descrito en la sección
2.1.
-dependencia de las medidas DT: análisis de tractometría para lograr
correspondencia. Al comparar las medidas estimadas dentro de un mismo anatómico
región en orientación predeterminada o de bobina inclinada, nuestro objetivo era reducir los efectos de la
potencial variabilidad microestructural a través del WM en el enfoque descrito anteriormente.
La correspondencia anatómica entre las orientaciones de las bobinas se estableció utilizando
los segmentos derivados del enfoque de tractometría. el más exterior 20% de tracto
segmentos y los segmentos con 3 o menos vóxeles fueron excluidos para minimizar la
efectos de la ventilación y el ruido, respectivamente. Para obtener el efecto de la reorientación.
evaluamos en función de
. Aquí, denota el promedio de los valores correspondientes de los vóxeles SFP
sobre cada segmento, y los subíndices y corresponden a predeterminado e inclinado
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orientaciones de la cabeza, respectivamente.
3. Resultados
3.1. Simulaciones
La Figura 2AB muestra ejemplos de MD, ANUNCIO, RD, y FA en función de la fibra
Orientación para simulaciones analíticas silenciosas y sin fibra.
dispersión. Para los ajustes de parámetros investigados, AD y FA aumentan con (el
magnitud de la anisotropía, ), mientras que RD disminuye ( ). el valor absoluto
de la magnitud de la anisotropía, , generalmente aumenta con . La resultante
El comportamiento de MD no es trivial y es sensible a los parámetros de simulación. (p.ej., axonal
fracción de señal ), con posibles cambios de signo de para aumentar .
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A. Los datos de difusión multidimensional se adquirieron en condiciones simultáneas.
Modulación de los tiempos de eco y amplitudes del gradiente de difusión en un gradiente pulsado.
secuencia de espín-eco con lectura EPI. Tiempo entre gradientes de difusión.,
EM, y duración del gradiente de difusión, EM, se mantuvieron fijos para todos los ecos
veces. Las orientaciones de gradiente se definieron en coordenadas del escáner y, por lo tanto, se
no gira con la reorientación del cabezal. Modulación adicional de la orientación de la fibra.
se logró mediante reorientaciones de la cabeza en relación con .
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B. Un subconjunto de la difusión multidimensional preprocesada.- -conjunto de datos ponderados
del trabajo anterior[21] se utilizó para calcular la difusión dependiente del tiempo del eco
tensores y orientación de las fibras para (denotado por ) (azul, abajo a la izquierda), y
población de fibra única (SFP) vóxeles (verde, arriba a la izquierda).
Cifra 1: Métodos
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Cifra 2: Resultados de la simulación. Las señales fueron estimadas para tiempos de eco variables.
y fracciones axonales, , y difusividades fijas
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, y tasas de relajación , . figuras en a. y B.
fueron estimados analíticamente (Ecuaciones 3 y 4) y mostrar MD, ANUNCIO, RD, y FA como
funciones de orientación de la fibra w.r.t. para , y , respectivamente. En
C. la magnitud de la anisotropía, , (colores) se muestra como una función bimodal de la
tiempo de eco (eje horizontal) y la fracción axonal (eje vertical,
). Las columnas de izquierda a derecha son diferentes medidas DTI: Maryland, ANUNCIO,
RD, FA; Las filas de arriba a abajo son diferentes condiciones de simulación.: usando el analítico
expresión, suponiendo una señal ruidosa con , y añadiendo dispersión de fibras
( ) además del ruido, respectivamente.
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A. Cada medida DTI (filas) de los vóxeles SFP se trazó contra la fibra
orientación, , al campo magnético. Cada columna/color corresponde a un diferente
EL. Las líneas sólidas representan las curvas spline de suavizado que mejor se ajustan. Líneas rojas discontinuas
indicar el ángulo mágico de .
B. El valor medio estimado, , y la magnitud de la anisotropía, , sobre todo SFP
Los vóxeles se muestran en la primera y segunda columna., respectivamente. Tercera columna
muestra la cantidad de disminución en la variación de los valores cuando la orientación w.r.t. es
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tenido en cuenta. Los colores representan los tiempos de eco correspondientes., para cual
Se investigó la anisotropía de las medidas..
Cifra 3: Resultados de datos SFP agrupados.
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Cifra 4: Resultados de tractometría. La tractometría se utilizó para lograr resultados anatómicos.
Correspondencia entre la orientación inclinada y predeterminada de la cabeza., comparando valores de
Medidas DTI en el tracto de orientaciones de cabeza predeterminada versus inclinada- y por segmentos. A. En
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gráfico de dispersión, cambios en el valor de la respectiva medida DTI con reorientación
(filas) se trazan en función del cambio correspondiente en . B. diagramas de barras
espectáculo: la magnitud de anisotropía estimada para cada medida DTI y cada eco
tiempo (fila superior); y el cambio en la desviación estándar (enfermedad de transmisión sexual) cuando la anisotropía de la fibra es
tenido en cuenta (fila inferior). Datos en los que la representación anisotrópica (
) describió mejor los datos ( ) que el supuesto isotrópico
( ) fueron indicados por un símbolo *.
La Figura 2C muestra los resultados de las simulaciones analíticas siguiendo la ecuación. 3 y 4
(primera fila), y las ruidosas simulaciones sin (fila del medio) y con (tercera fila) fibra
dispersión. Los gráficos muestran la anisotropía estimada. (mapa de colores) para el escenario
soy la señorita, em ms, y em ms, Coincidencia de tiempos de eco
los parámetros de adquisición (eje horizontal) y una gama de (eje vertical). El
las columnas muestran resultados para diferentes medidas DT. Un color gris indica escenarios.
para lo cual se favoreció una representación isotrópica (sección 2.2.3). Se vuelve
Inmediatamente resulta evidente que el efecto sobre las medidas DT puede ser muy diferente
dependiendo del escenario: en las simulaciones analíticas simples para MD puede
ser positivo (alto ) o negativo (bajo ) dependiendo de la señal intraaxonal
fracción y su valor absoluto se hace mayor al aumentar . Para la simulación
con ruido y sin dispersión puede ser positivo o negativo, y en el caso de
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la dispersión es menor y negativa en los casos investigados. Para AD, es
predominantemente positivo en el escenario analítico de no dispersión y tiene el mayor
valor por alto , pero en las simulaciones ruidosas podría ser negativo.. El comportamiento
de es más consistente en todos los escenarios de simulación. Mientras que es mayoritariamente
Positivo y mayor para altas y bajas en el entorno sin dispersión, silencioso y ruidoso.
casos, puede ser positivo o negativo en los escenarios ruidosos, pero en general es bajo o
no significativo.
3.2. fecha en vivo
Datos almacenados. En la Figura 3A, las medidas DT se representan como funciones de la fibra.
orientación w.r.t. (ejes horizontales), y tiempo de eco (columnas), junto con
las curvas spline de suavizado correspondientes que resaltan los efectos anisotrópicos. El
Se agruparon los datos de todos los sujetos y de ambas orientaciones de la cabeza., cada punto de datos
representa un vóxel SFP. RD y FA muestran máximos y mínimos globales,
respectivamente, cerrado al ángulo mágico (líneas rojas discontinuas), más prominentemente para bajo
EL.
Los diagramas de barras en la Figura 3B muestran el valor promedio ( , primera columna) o el
magnitud de la anisotropía ( , segunda columna) obtenido de todos los vóxeles SFP para un
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medida dada (filas). Maryland, AD y FA aumentan en función de ( ), mientras
RD disminuye ( ). El componente anisotrópico es el que menos depende del eco.
tiempo para la difusividad axial. Para otras medidas no es monótono. (para
TE evaluados) siendo su valor absoluto mínimo (para médico) o máximo (RD,
FA) alrededor 75-100 EM. El componente independiente de la orientación de la fibra. (primero
columna, Figura 3B) evoluciona de forma no monótona en función de TE. El relativo
rango de cambio de medidas DT a través de ángulos (calculado como , resultados no
mostrado) puede alcanzar valores de hasta 20%. Finalmente, La columna tres de la Figura 3B muestra la
fracción por la cual los efectos de la anisotropía contribuyen a la varianza general, mostrando el
mayor contribución para AD (alrededor en ms). Para médico, RD, y FA el
la contribución a la varianza fue , , y , respectivamente, al mismo eco más corto
tiempo
También observamos un comportamiento general similar en la magnitud de la anisotropía.
cuando los datos agrupados se evaluaron utilizando la representación sin en lugar de la
ajuste estriado (cf., apoyando la Figura S3).
Comparación por segmentos. Los diagramas de dispersión
en la Figura 4A se muestra
diferencias segmentadas entre los valores en orientación de cabeza inclinada y predeterminada de
cada medida (filas) contra el pecado de las orientaciones de las fibras w.r.t. . Cada columna
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y el color correspondiente del ajuste lineal representa un eco diferente
veces. Los resultados del ajuste se resumen en la fila superior de la Figura 4B., y el
La fracción de varianza aportada por los efectos de anisotropía se encuentra en los diagramas de barras del
fila inferior.
En comparación con el análisis conjunto, el signo de anisotropía era el mismo
(positivo para MD, ANUNCIO, y FA y negativo para RD), pero la tendencia en función de
TE fue diferente para el análisis por segmentos (p.ej. la magnitud de la anisotropía
en RD aumentó con el tiempo de eco, mientras que el análisis combinado mostró una disminución
para los tiempos de eco más grandes).
4. Discusión
Usamos difusión- -datos de correlación adquiridos en dos orientaciones de la cabeza utilizando
una bobina inclinable [21] para lograr una gama más amplia de orientaciones e investigar el efecto
de la orientación de la cabeza en medidas del tensor de difusión: significar, axiales y radiales
difusividades, y anisotropía fraccionaria. Observamos que la orientación de las fibras w.r.t.
puede ser responsable de hasta tres, Siete, y dos por ciento de la varianza en MD, ANUNCIO,
y RD, respectivamente, en ms y alrededor del cuatro por ciento de la variación en FA en
el mismo TE. También utilizamos la tractometría para lograr la correspondencia anatómica.
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y utilizó la representación del pecado para estimar el efecto de la reorientación de la cabeza..
4.1. Dependencia TE de las medidas DTI.
Dependencia del tiempo del eco de los coeficientes de difusión y medidas derivadas de DT
ha sido reconocido desde hace mucho tiempo. [56] han informado un aumento/disminución del ADC con
más tiempo cuando la ponderación por difusión se aplicó paralela/perpendicular a la rata
nervio trigémino. Estos están en correspondencia con observaciones analíticas.
visualizado en, por ejemplo. Figura 2A: difusividad axial, ANUNCIO, aumenta, mientras que la difusividad radial,
RD, disminuye con tiempos de eco más largos. Assaf y Cohen [57] difusión realizada
experimentos con tiempo de eco variable para demostrar la presencia de dos distintos
compartimentos difusores, También descubrieron que la señal de difusión lenta
El componente tiene una tasa de relajación más baja.. Este, de nuevo, correspondería a la
Disminución de la difusividad radial con TE más largo.. Finalmente, Qin y otros. [58] han explorado
Medidas DTI en función del tiempo de eco en la cápsula interna del mono rhesus. Ellos
De manera similar, informaron una disminución en la difusividad radial y un aumento en la axial con
TE más largos, pero también un aumento en la anisotropía fraccionaria y sin cambios significativos
a la difusividad media. Lin et al.. [59] hizo observaciones similares para el ser humano
cuerpo calloso y cápsula interna, Además, no observaron dependencia de TE.
de AD en el cuerpo calloso.
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en nuestros datos, que fueron agrupados a partir de vóxeles WM SFP, no observamos ninguna
tendencias lineales (cf. representación isotrópica, , Figura 3B), el no monótono
Las variaciones de las medidas DTI podrían deberse a la variabilidad de cada medida como
función de TE entre vóxeles SFP. Además, los datos mucho más ruidosos a más largo
Los TE también podrían haber contribuido a estas diferencias.. Todavía, para tiempos de eco ms
observamos una disminución en RD y un aumento en FA, que concuerdan con las observaciones
hecho por Qin et al.. [58] y Lin et al.. [59], y similar a este último no vimos
cambios significativos en la EA.
A partir de los mismos datos, se determinaron las tasas de relajación transversal compartimental.
previamente estimado [21], y se observó una caída de la señal extraaxonal más rápida, cual
está en correspondencia con hallazgos anteriores [56, 57, 60, 61].
4.2. Dependencia de la orientación de la cabeza de las medidas DT.
Anisotropía orientativa de las medidas DT observadas in vivo e in silico..
Estimamos una magnitud distinta de cero de la anisotropía de orientación en todas las medidas de DTI.
con ambos metodos: vóxeles SFP agrupados, y comparación por segmento de tracto entre
Orientaciones predeterminadas y de cabeza inclinada.. Bajo el supuesto de pecado -comportamiento, el
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correspondencia en la magnitud estimada de anisotropía entre los dos métodos fue
mayor en tiempos de eco más cortos de ms y ms, la precisión en tiempos de eco más largos
estaba potencialmente comprometido por una disminución de la SNR. Similarmente, la contribución de
Los efectos de la anisotropía en la varianza de las medidas DTI disminuyeron al aumentar el eco.
tiempo. Comparando el spline con la representación sin en los resultados agrupados, el
Los valores absolutos obtenidos usando el ajuste spline fueron sutilmente más altos que los
estimado utilizando la aproximación sin, pero en general siguió la misma tendencia que un
función de TE.
Las estimaciones de RD y MD in vivo en función de las tendencias seguidas también
visto en las simulaciones analíticas, es decir. positivo para AD y FA y negativo para
RD. Sin embargo, También se observaron signos opuestos en las simulaciones ruidosas.,
p.ej. en anuncio. Esto no podría ser simplemente causado por e i (lo contrario fue
simulado), pero se plantea la hipótesis de que esto podría atribuirse a la complejidad de
tejido (p.ej. dispersión, una distribución de difusividades y dentro y entre vóxeles
en los resultados in vivo, y otros orígenes de la dependencia de la orientación) y diferente
niveles de ruido, Entre otros. También se puede observar que la estimación de AD
disminuyó en función de in vivo en contraste con el aumento en el ejemplo del juguete.
Origen de los efectos anisotrópicos de DTI en WM. Las simulaciones consideraron
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efecto de la ponderación y el diferente comportamiento de anisotropía en el intra- y
espacio extraaxonal en medidas DT, asumiendo un papel dominante para la mielina
efectos de susceptibilidad en el espacio extraaxonal. Sin embargo, el origen de la
La dependencia de la orientación puede ser más compleja.. En datos in vivo tanto el pecado
comportamiento y una representación spline más general se utilizaron para investigar el
-dependencia,
de hecho resultante
en una contribución estimada similar de
dependencia de la orientación de la varianza de las medidas DT en el análisis agrupado y
magnitudes similares de anisotropía. Esta similitud apoyó parcialmente la suposición
hecho en simulaciones, es decir., que la diferencia de dependencia entre los
intra- y señales extraaxonales (es decir. pecado -dependencia en el espacio extraaxonal) es un
Contribuyente importante a la anisotropía orientacional.. Sin embargo, el comportamiento del spline
curvas se desvía de la típica forma de pecado, lo que de hecho sugiere que la naturaleza
La anisotropía debe ser más compleja..
La hipótesis de que los gradientes autoinducidos que surgen de variaciones locales en
La susceptibilidad magnética podría ser una fuente adicional de variación en la aparente.
Los coeficientes de difusión han sido propuestos por varios trabajos. [26, 30]. Trudeau y cols..
[30] valores de difusividad medidos a 4,7 T en médulas espinales porcinas extirpadas en ambiente
temperatura, con gradientes de difusión aplicados paralelos y perpendiculares a la
orientación de la fibra primaria. Al reorientar la muestra en relación con el campo magnético principal
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dirección de campo, Pudieron manipular la distribución del campo magnético local.
susceptibilidad. Beaulieu y Allen [26] realizó experimentos similares a 2.35T en
fibras nerviosas extirpadas de aguja y rana. Ambos estudios no informaron resultados detectables.
Impacto de los gradientes locales en los valores de difusividad en estas muestras., y tampoco
atribuyó lo observado [26] dependencia de orientación w.r.t. a los efectos de los locales
gradientes. Tras una inspección más cercana de [30, HIGO. 3], una tendencia puede ser evidente con
con respecto a la orientación de la fibra w.r.t. . Aunque las distribuciones de – o -valores
superposición cuando se mide en cualquier orientación de la muestra, los valores promedio para parecen
más bajos y los valores promedio parecen más altos cuando la orientación de la fibra primaria
está junto . Beaulieu y Allen [26] solidificó la aparente tendencia de
dependencia de los valores de la orientación de la fibra primaria w.r.t. , informando
valores más bajos medidos cuando las fibras estaban a lo largo del campo magnético. Similarmente, en nuestro
Las difusividades axiales de los datos in vivo fueron mayores para las fibras en comparación con las fibras.
a lo largo de , mientras que las difusividades radiales siguieron la tendencia opuesta. Caballero y otros. [15]
han simulado previamente los efectos de las faltas de homogeneidad del campo magnético mesoscópico
cerca de un cilindro hueco y también informó dependencia de la orientación de la cabeza de MD
y valores de FA. Consideraron términos cruzados entre gradientes locales y codificación.
los gradientes deben ser insignificantes. Wang y cols.[62] han rotado un cerebro de ratón extraído
wrt. el campo magnético principal y evaluó MD y FA para siete cerebros principales
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regiones, uno de los cuales era materia blanca. No observaron ningún efecto significativo
variaciones entre orientaciones de MD/FA en WM, sin embargo no se rompieron
WM en sub-ROI de orientación de fibra similar, efectos potencialmente promediados
debido a la reorientación. Bartels et al. [63] He estudiado recientemente MD, AD y RD como
función de la orientación de la fibra w.r.t. . Informaron que MD se comportaba de manera
correspondencia con simulaciones de Knight et al.. [15], pero AD/RD obtenido de
sus datos son respectivamente mínimos/máximos alrededor del ángulo mágico, sugiriendo un
origen diferente de la anisotropía. Curiosamente, nuestros datos mostraron tendencias similares (cf.,
curvas spline o promedio por partes en SI). RD también mostró un máximo local cerca del
ángulo mágico. Las curvas AD parecían monótonas pero aún así había un aumento en el gradiente.
alrededor del mismo ángulo era evidente. Además, un mínimo local fue evidente en
las curvas FA. Angustia [64, 65] También sugiere un papel importante para los efectos de ángulo mágico..
Los estudios que investigan los efectos anisotrópicos relacionados con el DTI son limitados.
en número. Todavía, Los efectos anisotrópicos en las medidas DTI de WM observados aquí son
coherentes con los vistos en trabajos anteriores que investigan
-anisotropía, aunque
comparativamente menos pronunciado. La mayoría de los estudios cubren los efectos anisotrópicos de
la evolución de la señal WM a partir del eco de gradiente recuperado de múltiples ecos (mGRE)
secuencia [1–12]: gracias a su sensibilidad a las inhomogeneidades proporciona una fuerte
contraste en regiones compuestas de tejidos con diferentes susceptibilidades magnéticas
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(fibras mielinizadas de WM, en este caso particular). Aunque la mayoría de las secuencias de dMRI son
basado en eco de espín,
en el cual
los efectos se reenfocan, algunos magnéticos
Los efectos de susceptibilidad pueden brillar.. Por un lado, movimiento molecular incoherente
sucediendo entre el pulso de excitación y el eco de espín combinado con
-Las faltas de homogeneidad inducidas por la vaina de mielina pueden provocar residuos.
fases no completamente reenfocadas, por otro lado, La lectura ecoplanar tiene algunos
inevitable
-ponderación durante la ventana de adquisición. dicho eso, el centro de
el espacio está más cerca del eco de espín central, y por lo tanto se ve menos afectado;
además, Se espera que los datos de menor resolución sufran menos por este efecto..
En efecto, Gil et al. [14] pecado informado -dependencia de los valores macroscópicos en
orientación de la fibra hacia .
Otro candidato a
la dependencia orientacional de es
el
efecto de ángulo mágico antes mencionado (o interacciones dipolo-dipolo) con el
característica cos -comportamiento. Hasta ahora esos no fueron considerados los
fuente primaria de anisotropía de WM en adultos in vivo y cerebro postmortem, pero
tampoco excluido como posible contribuyente [6, 11, 66]. Curiosamente, Bartels et al.
[20] Se estudió la dependencia de la orientación en el cerebro del recién nacido con baja
mielinización y se observó un comportamiento muy diferente al del cerebro adulto., sugerencia
un papel principal para el acoplamiento dipolar residual. En ausencia de mielina,
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Los neurofilamentos y microtúbulos del citoesqueleto axonal están alineados con el
axón fueron hipotetizados
contribuir
a la dependencia de la orientación. Similar
Se realizaron observaciones en nuestros datos separando el intra.- y relajación extraaxonal
tarifas [21]: porque se ajusta mejor a los datos intraaxonales.
resumiendo, compartimental
-Se ha informado que los valores dependen de
orientación diferencialmente [7, 9, 21, 67], que intrínsecamente podría conducir a
Dependencia de DT de la orientación de la fibra w.r.t. , independientemente del subyacente
mecanismos microscópicos.
4.3. Limitaciones y trabajo futuro.
correspondencia anatómica. El análisis agrupado considera todas las fibras individuales.
vóxeles de población en todo el WM juntos para estimar una sola magnitud de
dependencia de la orientación, sin embargo, las simulaciones revelan que los microanatómicos
diferencias (p.ej., fracciones de señal, espesor de la vaina de mielina, densidad de fibra y otros
Contribuyentes potenciales a las diferencias compartimentales.) puede conducir a diferentes
dependencia de la orientación. El análisis de tractometría pretende abordar esto a un determinado
medida agrupando vóxeles más localmente, pero con dos orientaciones de cabeza como se usa en este
estudio, sigue siendo un desafío estimar las diferencias locales en la dependencia de la orientación.
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Más orientaciones de la cabeza y un aumento de la SNR podrían ayudar a investigar más a fondo esto.
Aquí, esquemas de adquisición más eficientes, como cebra [68], Sería beneficioso
para permitir tiempos de adquisición razonables. Además, correspondencia anatómica podría
puede lograrse aún más registrando conjuntamente los datos de las dos orientaciones de la cabeza en
trabajo futuro. Para lograr esto, es esencial emplear un registro confiable
método que puede manejar eficazmente los efectos no lineales residuales. Además, por
Al combinar los datos de los vóxeles S P WM de todos los sujetos, pudimos compensar
bajo número de sujetos. Con más sujetos se podría investigar la anisotropía.
wrt. de tractos individuales y, en consecuencia, proporcionan características anatómicas adicionales.
información.
No linealidades de gradiente. Otro
La limitación surge potencialmente de
no linealidades de campos de gradiente. Con la rotación de la bobina inclinable la cabeza se
posicionado más lejos del isocentro, donde las no linealidades del gradiente tienen una mayor
efecto. Esto a su vez influye en la matriz efectiva., y podría introducir más
variabilidad entre la orientación inclinada y no inclinada. Además de los efectos
reportado como resultado de que no se tuvo en cuenta la matriz efectiva [69–71], si
Las no linealidades del gradiente hacen que el valor efectivo sea mayor que el impuesto.
valor, Los efectos de la curtosis pueden comenzar a desempeñar un papel más destacado y sesgar el DT.
estimados. En el presente trabajo tenemos en cuenta las matrices efectivas, y para
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Para minimizar aún más esta posible confusión, analizamos un subconjunto de datos en
ms para el cual estaba disponible un valor inferior de s mm (Figura 1A).
Figura complementaria S4
muestra una comparación de
el agrupado- y
Análisis de tractometría con valor máximo de s mm y s mm. .
La observación de la dependencia de la orientación se mantuvo sin cambios., con mayor
magnitud absoluta estimada de anisotropía en el valor más bajo para AD, RD, y
FA en ambos análisis y también MD en el análisis de tractometría.
También consideramos el efecto de las no linealidades del gradiente en la estimación de
la dirección de la fibra. En este trabajo, Se utilizó el primer vector propio del DT., pero esto puede
hacerse de maneras alternativas y con diferentes técnicas de estimación, p.ej. esférico
deconvolución para obtener el fODF. La razón por la que este trabajo optó por la actual
enfoque es que los enfoques de deconvolución esférica normalmente no tienen en cuenta
no linealidades del gradiente de cuenta [70]. La estimación DT utilizada en este manuscrito no
tenga esto en cuenta y las estimaciones de los mapas y la dirección de la fibra provienen de
la misma estimación DT.
Fibras cruzadas. El alcance de este trabajo se limita a la población de una sola fibra.
vóxeles. Trabajos anteriores han caracterizado por población de fibras en el cruce de fibras.
vóxeles, Por ejemplo [72]. En el trabajo actual, Residencia en [21], hemos simulado un
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Distribución de compartimentos dispersos por orientación según Watson.
distribución, donde cada subcompartimento (p.ej. cada zepelín extraaxonal) poder
exposición separada -dependencia de orientación. Esto podría ser sencillo
adaptado al modelo de fibras cruzadas, pero los paquetes tendrán que tener el mismo
propiedades de relajación. Un resumen presentado recientemente describe la estimación de tal
modelo para secuencias de eco de gradiente multieco [73].
SNR. Finalmente,
la distribución SNR
en WM puede cambiar con
reorientación de la cabeza. Mientras que la bobina inclinable minimiza las diferencias en la relación bobina-cerebro
distancia entre diferentes orientaciones de la cabeza, La SNR aún puede verse afectada debido, por ejemplo, a.
cambio en la eficiencia de recepción de la bobina inclinable a medida que se gira el eje de la bobina
lejos de , no uniformidades de gradiente, o cuña. Trabajo previo [21] presentado
que la SNR temporal (tSNR) distribución en WM se superpone globalmente entre
inclinación y orientación predeterminada, y la Figura complementaria S5 investiga más a fondo esto
por segmento de tracto de la tubería de tractometría. En general, la tSNR estimada del
La misma ubicación en orientación inclinada versus predeterminada se distribuye a lo largo de la línea. , pero un
El ajuste global a través de mediciones de tSNR de todas las ubicaciones implica que los valores de tSNR en
la posición inclinada podría ser hasta más baja que en la orientación predeterminada.
Experimentos preliminares en un fantasma con bobinas corporales para la recepción de señales
sugieren que el impacto de las calzas y las faltas de uniformidad del gradiente puede ser mayor
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que el impacto de la eficiencia de la bobina receptora (resultados no mostrados). mientras tenemos
intentó corregir el sesgo de ruido, que puede afectar significativamente las estimaciones de DTI
[74] – Las estrategias de eliminación de ruido podrían reducir aún más el impacto de las diferencias de ruido.
especialmente en TE más largos.
5. Conclusión
Las medidas de DT pueden variar hasta en función de la orientación de la fibra WM.
wrt. en los escenarios investigados. La orientación de la fibra puede ser responsable de hasta
varianza en las medidas del tensor de difusión entre poblaciones de fibras individuales del
sustancia blanca del cerebro entero. Aunque potencialmente contiene información útil sobre, por ejemplo,.
mielinización, la dependencia de la orientación de DTI w.r.t. puede ser un adicional
fuente de variación que camufla el efecto de interés en estudios de investigación clínica,
particularmente cuando el tamaño del efecto es pequeño y es difícil controlar la fibra
orientación w.r.t. (p.ej. imágenes fetales o neonatales, o cuando las trayectorias de
Las fibras cambian debido a, por ejemplo,. lesiones que ocupan espacio).
Agradecimientos
A efectos de acceso abierto, el autor ha aplicado una CC BY pública
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licencia de derechos de autor para cualquier versión del manuscrito aceptado por el autor que surja de este
envío. CMWT cuenta con el apoyo de Wellcome Trust [215944/Z/19/Z] y un
beca veni (17331) del Consejo Holandés de Investigación (NOW). DKJ, CMWT, y
Todos EK recibieron el apoyo del premio Wellcome Trust Investigator Award (096646/Z/11/Z)
y DKJ y EK recibieron el apoyo de un premio Wellcome Strategic Award (104943/Z/14/Z).
Los datos se adquirieron en el Centro Nacional del Reino Unido para imágenes por resonancia magnética in vivo.
de microestructura de tejido humano financiado por el EPSRC (subvención EP/M029778/1), y
La Fundación Wolfson.
Nos gustaría agradecer a Siemens Healthineers, y particularmente Fabricio
Fasano, Peter Gall, y Matschl Volker, para el suministro de la bobina RF inclinable utilizada
en este trabajo. También nos gustaría agradecer a John Evans, Greg Parker y Umesh
Rudrapatna por soporte técnico, Maxime Chamberland por el análisis de tractometría
en la publicación original sobre anisotropía compartimental, y Stefano Zappalà por
discusiones útiles.
Declaración de disponibilidad de datos
Datos disponibles previa solicitud debido a restricciones éticas/de privacidad.
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Contribuciones de autor
I: Conceptualización; Análisis formal; Investigación; Metodología;
Software; Validación; Visualización; Escritura – borrador original; Escritura – revisión &
edición.
NS: Adquisición de financiación; Recursos; Escritura – revisión & edición.
CMWT: Conceptualización; Análisis formal; Investigación; Metodología;
Administración de proyecto; Software; Supervisión; Validación; Escritura – borrador original;
Escritura – revisión & edición
Declaración de intereses en conflicto
No hay conflicto de intereses para revelar.
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A. Apéndice: Hallazgos clave de Tax et al.. [21]
En nuestro trabajo anterior, estimamos los valores aparentes para intra- y
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compartimentos extraaxonales de los datos WM SFP adquiridos variando el valor nominal
-valores y TE simultáneamente. Los parámetros de adquisición se reproducen en este
trabajar en la Figura 1A. Las señales compartimentales de espín-eco con aparentes asociadas
-Los valores se incluyeron en el modelo compartimental de difusión en WM.. Este último
describe la señal como una convolución de la señal asociada con una población de
Fibras perfectamente paralelas con una función de distribución de la orientación de las fibras.. la difusion
en el intra- y los espacios extraaxonales se describieron mediante tensores de "palo" y "zepelín",
respectivamente.
Luego caracterizamos la dependencia de los valores compartimentales de
Ángulo de orientación de la fibra WM w.r.t. :
Yo asi
aniso pecado aniso pecado
(A1)
(A2)
iso es un componente isotrópico independiente de , mientras que describe
el componente dependiente de la orientación. Permitimos el correspondiente anisotrópico.
coeficientes aniso para ser independientes, vinculado, o puesto a cero, para lograr diferentes
variaciones de esta representación generalizada. Esto dio como resultado un conjunto de los siguientes
cinco representaciones:
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Yo asi
iso aniso pecado
iso aniso pecado
isoaniso
porque
iso aniso sin aniso pecado
(A3)
(A4)
(A5)
(A6)
(A7)
Todos ellos se utilizaron para analizar los datos agrupados de todos los vóxeles y cabezas de SFP.
orientaciones, mientras que solo los tres primeros se aplicaron para analizar datos, que eran
adaptación anatómica entre orientaciones de la cabeza mediante tractometría. Nosotros también
analizó los valores estimados ajustando una función monoexponencial a los datos
obtenidos en para compararlos con estudios anteriores.
Principales resultados de los datos agrupados. Los valores intraaxonales fueron los mejores
descrito por la ecuación. A6 con el componente isotrópico de s y el
magnitud de anisotropía de s . El AIC de la representación isotrópica. (ecuación.
A3) era mayor que el de la representación anisotrópica con y
iso . Los valores extraaxonales estuvieron mejor representados por la ecuación. A5 con
el componente isotrópico de s y la magnitud de la anisotropía de s .
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La representación isotrópica correspondiente no fue respaldada con
y iso s .
Principales resultados del análisis de tractometría. Los valores intraaxonales fueron los mejores
apoyado por la representación isotrópica, mientras que los valores extraaxonales fueron los mejores
apoyado por el pecado -representación con la magnitud de la anisotropía de
s .
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