Multi-directional diffusion weighted imaging: Implementation, verification and clinical application

Abstract

A water diffusion in a human brain can be used to analyze fibers within the white matter. The basis of the method is a measurement of a MR signal attenuation due to the water particles motion in a presence of a magnetic field gradient. The signal loss is related to the free path that a particle can travel. The obstacles keep the signal from the water spins coherent. Therefore, the attenuation of MR signal is stronger in the directions of the axons. The information about the directional structure of the white matter can be extracted from the data with various methods. Those approaches can be divided into two groups: a model-based and direct measurements. Both groups have their own advantages and disadvantages. The model-based approach like for example a diffusion tensor imaging (DTI) or a spherical harmonics deconvolution (SHD) can shorten the acquisition time and give high resolution images. However, the additional information from the acquisition have to be provided by some prior knowledge (response function in SHD) or assumptions (diffusion function can be described by a tensor). The results from those methods are biased by the first choice of the input functions. At the other hand, a direct measurement is free from the mentioned above defects, but it requires more measurement time. The additional information has to be gathered in order to directly image the whole diffusion process. The aims of the thesis were to implement, verify and show in clinical conditions usefulness and advantages of a high angular resolution diffusion imaging in the diffusion measurements and the fiber tracing. All measurements were performed on a 3T MR scanner approved for the clinical routines. The computer software layer was implemented during the work on this thesis. Within this thesis a measurement sequence for multiple diffusion directions and processing routines were developed. Furthermore, it was presented how the implementation can be optimized. All results were obtained using only own software: a standard DTI tractography, a probabilistic segmentation, a q-ball fibre tracking. All implemented routines allow to measure and use a wide range of diffusion methods and adjust all the parameters according to a specific clinical task. It was presented that all implementation of algorithms were validated with a digital or an artificial phantom as well as in in-vivo experiments. The validation addressed the second aim of the thesis. It was shown, that the proposed MR sequence modifications measure properly the diffusion properties of the human brain. All the data processing software shows a perfect agreement between the results and the assumed geometries and the tests. This gives a confidence in the results obtained in-vivo from the human brain. It was demonstrated that an acquisition of a high angular resolution data is possible with typical parameters for the standard DTI measurements. The retrieved information about the water self-diffusion process allowed to reconstruct the optic radiation. This was possible with the most important feature of the q-ball measurements and the tracking: a crossing fibre reconstruction. The long optic radiation were successfully reconstructed and presented. Those fibres go through whole brain volume from the anterior to the posterior passing multiple crossing regions on their way. It was presented that the high angular resolution diffusion imaging can reconstruct the crossing fibers in an in-vivo experiment. A fiber crossing between the corpus callosum and the motor tract were shown as an example. Better quality of the directional data leads to the better fibre reconstruction. Additional information about the second diffusion direction not only makes the estimation more precise, but also enables the tracking algorithms to access regions of the brain usually not traceable. The high angular resolution diffusion imaging is a step forward for white matters studies. Two major approaches compete between each other. At the one side, there is a data reconstruction without using any assumptions like q-ball and DSI. At the other side there are methods of a signal decomposition using the prior-knowledge (PAS-MRI, SHD). This work is part of this discussion showing capabilities both approaches and comparing the results obtained by both approaches. The presented material proves that the HARDI methods are acceptable for the clinical application in the human brain. Moreover, presented results show that the HARDI methods have the same reliability of the diffusion direction finding as the standard DTI, but the HARDI methods provide more sophisticated results. Multiple diffusion directions per voxel solves many of the problems found in DTI. The HARDI methods should replace in future the DTI measurements as the fiber crossing regions should be properly resolved for the fiber tracking.

Mit Hilfe der Diffusion des Wassers im menschlichen Gehirn können Faserbahnen innerhalb der weißen Substanz untersucht werden. Die Grundlage der zugehörigen Messmethode ist die Signalabschwächung infolge der Bewegung von Wassermolekülen bei Verwendung von starken Gradienten des magnetischen Felds. Zum größten Signalverlust kommt es, wenn es eine ungehinderte Bewegung der Wassermoleküle gibt. Bei einer Einschränkung der Bewegung bleibt der Kohärenzverlust der Spins in Wassermolekülen geringer. In der Richtung der Axone, in der es weniger Bewegungseinschränkung gibt als senkrecht dazu, ist deshalb die Signalabschwächung größer. Es gibt unterschiedliche Verfahren, um aus den gemessenen Daten die Information über die Ausrichtung der Fasern zu bestimmen. Dabei kann zwischen modellbasierten und modellfreien Methoden unterschieden werden. Bei modellbasierten Methoden wie der Diffusionstensorbildgebung (DTI) oder der Entfaltung auf der Grundlage von Kugelfunktionen (SHD) kann eine kürzere Messzeit verwendet oder eine höhere räumliche Auflösung erreicht werden. Allerdings benötigen diese Methoden die Verwendung von Annahmen, die damit auch Einfluss auf die erhaltenen Ergebnisse haben. Die modellfreien Verfahren haben diese Einschränkung nicht, aber sie erfordern eine längere Messzeit. Um den Diffusionsprozess vollständig zu erfassen, müssen zusätzliche Daten erfasst werden. Das Ziel dieser Arbeit war es, Verfahren der Diffusionsbildgebung, die eine hohe Anzahl von Diffusionsrichtungen verwenden, an einem klinisch genutzten Ganzkörpertomographen zu implementieren und Einsatzmöglichkeiten und Vorteile bei der Rekonstruktion von Faserbahnen aufzuzeigen. Alle Messungen wurden an einem 3T-Gerät durchgeführt. Es wurde eine Messesequenz für vielfache Diffusionsrichtungen sowie Auswertungsroutinen und geeignete Oberflächen für die erforderlichen Computerprogramme entwickelt und optimiert. Bei der Auswertung wurden unterschiedliche Algorithmen realisiert und angewendet: die Standard DTI Traktographie, die probabilistische Segmentierung und die Q-Ball Faserrekonstruktion. Alle implementierten Routinen ermöglichten es, die erforderlichen Messparameter an die klinischen Erfordernisse anzupassen. Eine Validierung der eingesetzten Verfahren erfolgte anhand von digitalen oder hergestellten Phantomen und von in-vivo Messungen. Es konnte gezeigt werden, dass mit den vorgenommenen Veränderungen der Messseqeuenz die Diffusionseigenschaften des Gehirns gut wiedergegeben werden konnten. Mit unterschiedlichen Algorithmen wurden übereinstimmende Ergebnisse gefunden. Es konnte gezeigt werden, dass Messungen mit einer hohen Zahl von Diffusionsrichtungen mit den gleichen Messparametern wie übliche DTI-Messungen durchgeführt werden können. Als ein Beispiel für die korrekte Realisierung der Analyse der Daten aus diesen Messungen konnte der Verlauf der Sehstrahlung rekonstruiert werden. Das gelang mit Hilfe der wichtigsten Eigenschaft der Q-Ball-Messungen: der möglichen Rekonstruktion von Faserbahnkreuzungen. Die Fasern der Sehstrahlung verlaufen durch das gesamte Gehirn vom anterioren zum posterioren Teil und kreuzen dabei mehrere andere Faserbündel. Die Rekostruktion von kreuzenden Fasern konnte auch im Bereich des Corpus callosum und der motorischen Faserbahnen gezeigt werden. Einer Erhöhung der Zahl der verwendeten Diffusionsrichtungen führte dabei zu einer verbesserten Faserbahnrekonstruktion. Die Einbeziehung der zweiten Hauptfaserbahnrichtung ermöglichte es, Faserbahnen bis in diejenigen Regionen zu verfolgen, die bei konventionellen Rekonstruktionen nicht erreicht werden. Die diffusionsgewichtete MR-Bildgeung mit einer hohen Zahl von Diffusionrichtungen (HARDI) ist ein weiterer Schritt bei der Verbesserung der Untersuchungsverfahren der weißen Substanz des Gehirns. Bei der Auswertung socher Daten konkurrieren zwei Ansätze: die Datenrekonstruktion ohne weitere Annahmen (Q-Ball-Analyse, Diffusionsspektrumsbildgebung) und die Verfahren der Signalzerlegung (signak decomposition) unter Verwendung von definierten Annahmen (PAS-MRI, SHD). In dieser Arbeit wurden die Möglichkeiten beiderAnsätze untersucht, und es wurden Ergebnisse, die mit beiden Ansätzen erhalten wurden, verglichen. Es konnte gezeigt werden, dass HARDI-Methoden bei Bedingungen wie in klinischen Anwendungen am menschlichen Gehirn eingesetzt werden können. Sie ermöglichen die Rekonstruktion der Hauptfaserbahnen mit der gleichen Sicherheit wie die üblichen DTI-Verfahren, aber die HARDI-Rekonstruktionen führten zu zusätzlichen Ergebnissen. Die Einbeziehung einer großen Zahl von Diffusionsrichtungen reduzierte diejenigen Beschränkungen bei Faserbahnrekonstruktionen, die bei üblichen DTI-Verfahren auftreten. Die HARDI-Methoden sollten deshalb zukünftig die DTI-Messungen ersetzen, damit Regionen mit kreuzenden Faserbahnen in die Faserbahnrekonstruktionen einbezogen werden können.