Preview

Моделирование процессов диффузии в магнитно-резонансной томографии

Полный текст:

Аннотация

В работе освещены современные подходы к оценке неопластических процессов по данным диффузионно-взвешенных изображений (ДВИ). Рассмотрены модели затрудненной и ограниченной диффузии. Предложен фантом, содержащий вещества с заданными коэффициентами диффузии: от соответствующих нормальной ткани до характеризующих доброкачественные и злокачественные неопластические процессы. Разработанный фантом предлагается использовать для проведения оценки точности определения измеряемого коэффициента диффузии, а также для контроля эффективности жироподавления. Входящие в его состав эмульсии могут быть использованы в качестве экстракорпорального сигнала для контроля качества при сканировании в режиме ДВИ МРТ всего тела в широком диапазоне значений b-фактора.

Об авторах

К. А. Сергунова
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


А. В. Петряйкин
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


Е. С. Ахмад
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


С. А. Кивасев
Госпитальный центр поликлиник АО «Семейный доктор»
Россия


Д. С. Семенов
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


И. Н. Карпов
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


С. П. Морозов
ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Н. Н. Приорова»
Россия


А. В. Владзимирский
ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента Здравоохранения города Москвы»
Россия


А. К. Морозов
ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Н. Н. Приорова»
Россия


Список литературы

1. Гележе П. Б., Трофименко И. А., Морозов С. П. Основы интерпретации диффузионно-взвешенной томографии всего тела // Рос. электр. журнал лучевой диагностики. 2015. Т. 5. № 3. C. 65-73.

2. Сергеев Н. И., Котляров П. М., Солодкий В. А. Диффузионно-взвешенные изображения в диагностике метастатического поражения позвоночника и костей таза // Сиб. онкол. журнал. 2012. Т. 54. № 6. C. 68-72.

3. Сергунова К. А., Карпов И. Н., Громов А. И. и др. Разработка аппаратно-программных средств контроля параметров качества диффузионно-взвешенных изображений для повышения эффективности диагностики опухолевых образований // Биотехносфера. 2016. Т. 47. № 5. C. 9-13.

4. Туркин А. М. и др. Оценка динамических изменений перитуморального отека мозга методом диффузионной тензорной магнитно-резонансной томографии и МР-спектроскопии // Лучевая диагностика и терапия. 2012. Т. 3. № 3. C. 51-57.

5. Хоружик С. А. Количественный анализ диффузионно-взвешенных магнитно-резонансных изображений при химиолучевой терапии рака шейки матки: прогностическая роль измеряемого коэффициента диффузии до начала лечения // Вестник рентгенологии и радиологии. 2015. № 6. C. 12-23.

6. Bihan D. L. What can we see with IVIM MRI? // NeuroImage. 2017. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.neuroimage. 2017.12.062.

7. Cercueil J. P., Petit J. M., Nougaret S. et al. Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging in the liver: comparison of mono-, bi- and tri-exponential modelling at 3 T // Eur. Radiol. 2015. V. 25. № 6. P. 1541-1550.

8. Chandarana H., Vivian S. L., Hecht E. et al. Comparison of biexponential and monoexponential model of miffusion weighted imaging in evaluation of renal lesions // Investigative Radiol. 2010. V. 46. № 5. P. 1.

9. Ferizi U., Schneider T., Witzel T. et al. White matter compartment models for in vivo diffusion MRI at 300 mT/m // NeuroImage. 2015. № 118. P. 468-483.

10. Hope T. R., White N. S., Kuperman J. et al. Demonstration of non-gaussian restricted diffusion in tumor cells using diffusion time-dependent diffusion-weighted magnetic resonance imaging contrast // Frontiers in Oncol. 2016. № 6. P. 1-10.

11. Keenan K. E., Wilmes L. J., Aliu S. O. et al. Design of a breast phantom for quantitative MRI // J. of Magnetic Resonance Imag. 2016. V. 44. № 3. P. 610-619.

12. Moraru L., Dimitrievici L. Apparent diffusion coefficient of the normal human brain for various experimental conditions // AIP Conference Proceedings 1796. 2017. № 40005. P. 1-7.

13. Moutal N. et al. The Kärger vs bi-exponential model: Theoretical insights and experimental validations // J. of Magnetic Resonance. 2018. № 296. P. 72- 78.

14. Nguyen H. T., Grebenkov D., Nguyen D. V. et al. Parameter estimation using macroscopic diffusion MRI signal models // Phys. in Med. & Biol. 2015. № 60. P. 3389.

15. Sah R. G., d’Esterre C. D., Hill M. D. et al. Diffusion-weighted MRI stroke volume following recanalization treatment is threshold-dependent // Clin. Neuroradiol. 2017. https://doi.org/10.1007/s00062-017-0634-4.

16. Taha Ali T. F., El Hariri M. A., Riad M. M. Diffusion-weighted MRI in prostatic lesions: Diagnostic performance of normalized ADC using normal peripheral prostatic zone as a reference // The Egyp. J. of Radiol. and Nucl. Med. 2018. V. 49. № 1. P. 239-244.

17. White N. S., Mcdonald C., Farid N. et al. Diffusion-weighted imaging in cancer: physical foundations and applications of restriction spectrum imaging. // Cancer Research. 2014. V. 74. № 17. P. 4638-4652.

18. Yeh F. C., Verstynen T. D., Wang Y. et al. Deterministic diffusion fiber tracking improved by quantitative anisotropy // PLoS ONE. 2013. V. 8. № 11. P. e80713.


Для цитирования:


Сергунова К.А., Петряйкин А.В., Ахмад Е.С., Кивасев С.А., Семенов Д.С., Карпов И.Н., Морозов С.П., Владзимирский А.В., Морозов А.К. Моделирование процессов диффузии в магнитно-резонансной томографии. Радиология – практика. 2019;(2):50-68.

For citation:


Sergunova K.A., Petraikin A.V., Akhmad E.S., Kivasev S.A., Semenov D.S., Karpov I.N., Morozov S.P., Vladzymyrskyy A.V., Morozov A.K. Modeling Diffusion Processes in Magnetic Resonance Imaging. Radiology - Practice. 2019;(2):50-68. (In Russ.)

Просмотров: 6


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2713-0118 (Online)