KR20150032935A - 미시적 확산 이방성을 정량화하기 위한 분석 - Google Patents

미시적 확산 이방성을 정량화하기 위한 분석 Download PDF

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Abstract

본 발명은 2개의 다른 그레디언트 변조 구성을 갖고 구해진 에코 감쇠 커브의 분석에 의하여 물질 내 미시적 확산 이방성 및/또는 평균 확산계수값(mean diffusivity)을 정량화하는 방법을 설명하며, 여기서 하나의 그레디언트 변조 구성은 등방성 확산 강조(weighting)에 기반하고 다른 하나의 그레디언트 변조 구성은 비-등방성 확산 강조에 기반하고, 및 여기서 방법은 2개의 구해진 에코 감쇠 커브의 신호 감소를 비교하여 분석하는 과정을 포함한다.

Description

미시적 확산 이방성을 정량화하기 위한 분석 {ANALYSIS FOR QUANTIFYING MICROSCOPIC DIFFUSION ANISOTROPY}
본 발명은 자기공명 영상 또는 핵 자기공명 분광법을 사용하여 물질 내 미시적 확산 이방성을 정량화하는 방법에 관한 것이다.
NMR(nuclear magnetic resonance)을 이용하여 측정된 분자 자기 확산(molecular self-diffusion)(Callaghan, 2011 “Translational Dynamics & Magnetic Resonance”(옥스퍼드, 옥스퍼드대학 출판사); Price, 2009 “NMR Studies of Translational Motion”(캠브리지, 캠브리지대학 출판사)이 예를 들어, 암석(Hurlimann 외, 1994 “Restricted diffusion in sedimentary rocks. Determination of surface-area-to-volume ratio and surface relaxivity”. J Magn Reson A 111, 169-178), 에멀젼(Topgaard 외, 2002, “Restricted self-diffusion of water in a highly concentrated W/O emulsion studied using modulated gradient spin-echo NMR”. J Magn Reson 156, 195-201), 및 치즈(Mariette 외, 2002, “1H NMR diffusometry study of water in casein dispersions and gels”. J Agric Food Chem 50, 4295-4302)와 같은 광범위한 물질들의 수분 충진 기공 공간(water-filled pore space)의 모폴로지 연구에 비침입 방식으로(non-invasively) 사용되었다.
공극구조의 이방성은 수분 자기-확산을 이방성으로 만들고, 이는 섬유가 거시적인 길이 스케일에 선호 방향을 갖는 뇌의 백질 내에 신경섬유 오리엔테이션의 3-차원 맵핑을 위해 사용된다는 사실이다(Basser 외, 1994, “MR diffusion tensor spectroscopy and imaging”. Biophys J 66, 259-267; Beaulieu, 2002, “The basis of anisotropic water diffusion in the nervous system - a technical review”. NMR Biomed 15, 435-455; Moseley 외, 1991, “Anisotropy in diffusion-weighted MRI”. Magn Reson Med 19, 321-326.). 거시적 확산 이방성 정도는 종종 무-차원 분별 이방성 지수에 의해 정량화된다(Basser and Pierpaoli, 1996, “Microstructural and physiological features of tissues elucidated by quantitative-diffusion-tensor MRI”. J Magn Reson B 111, 209-219.).
또한 전체적으로 등방성 물질 내의 미시적 이방성은 일반적인 단일-PGSE(pulsed gradient spin-echo) 기술(Callaghan and Soderman, 1983, “Examination of the lamellar phase of aerosol OT/water using pulsed field gradient nuclear magnetic resonance”. J Phys Chem 87, 1737-1744; Topgaard and Soderman, 2002, “Self-diffusion in two- and three-dimensional powders of anisotropic domains: An NMR study of the diffusion of water in cellulose and starch”. J Phys Chem B 106, 11887-11892)의 에코 감쇠 내에서 관찰되는 특성 곡선을 근본적으로 통해 그리고 더욱 최근 들어, 2개의 분리된 타임 주기(period) 동안 변위를 위해 NMR 신호가 엔코드되는 이중-PGSE 접근을 사용하는 것에 의해(Mitra, 1995, “Multiple wave-vector extension of the NMR pulsed-field-gradient spin-echo diffusion measurement”. Phys Rev B 51, 15074-15078.) 확산 NMR을 사용하여 발견될 수 있다. 동일직선 및 직교 변위 엔코딩으로 얻어지는 에코 감쇠 데이터를 비교하여(Callaghan and Komlosh, 2002, “Locally anisotropic motion in a macroscopically isotropic system: displacement correlations measured using double pulsed gradient spin-echo NMR”. Magn Reson Chem 40, S15-S19.; Komlosh 외, 2007, “Detection of microscopic anisotropy in gray matter and in novel tissue phantom using double Pulsed Gradient Spin Echo MR”. J Magn Reson 189, 38-45.; Komlosh 외, 2008, Observation of microscopic diffusion anisotropy in the spinal cord using double-pulsed gradient spin echo MRI”. Magn Reson Med 59, 803-809), 변위 엔코딩의 방향 사이에서 각도를 변화시킬 때 관찰되는 특성 신호 변조에 의해(Mitra, 1995, “Multiple wave-vector extension of the NMR pulsed-field-gradient spin-echo diffusion measurement”Phys Rev B 51, 15074-15078.; Shemesh 외, 2011, “Probing Microscopic Architecture of Opaque Heterogeneous Systems Using Double-Pulsed-Field-Gradient NMR”. J Am Chem Soc 133, 6028-6035, 및 “Microscopic and Compartment Shape Anisotropies in Gray and White Matter Revealed by Angular Bipolar Double-PFG MR”. Magn Reson Med 65, 1216-1227.), 또는 2-차원 상관관계 접근에 의해(Callaghan and Furo, 2004, “iffusion-diffusion correlation and exchange as a signature for local order and dynamics”. J Chem Phy 120, 4032-4038; Hubbard 외, 2005, 2006, “A study of anisotropic water self-diffusion and defects in the lamellar mesophase”. Langmuir 21, 4340-4346, 및 “Orientational anisotropy in polydomain lamellar phase of a lyotropic liquid crystal”. Langmuir 22, 3999-4003.) 미시적인 이방성 존재가 언급될 수 있다.
전형적인 자기공명 영상(MRI) 실험에서, 오직 복셀(voxel) 평균 이방성만이 검출될 수 있다. 전형적인 단일-PGSE 기술 내 특징적인 에코 감쇠 커브를 통하여 전체적으로 등방성 물질 내의 미시적 이방성의 검출은, 의료 응용 분야에서 종종 실용 불가능한, 높은 확산 강조를 필요로 하고 미시적인 이방성에 대해 매우 낮은 민감도를 겪는다. 이방성 원인에 중첩되는 에코 감소에 가능한 등방성 확산 원인에 의하여 이러한 실험에서 미시적인 이방성에 대한 정보가 더욱 방해를 받는다. 미시적인 이방성에 대한 낮은 민감도는 이중 PGSE 실험으로부터의 데이터 분석에서도 주요 문제점에 해당한다.
현 기술은 미시적은 이방성에 충분하게 민감하지 못하고 의료 응용에 있어 최적한 것도 아니다. 따라서, 의료용으로 활용 될 수 있는, 미시적 이방성을 검출할 수 있는 매우 감도가 높은 기술을 필요로 한다. 더욱이, 정량화를 위하여 간단하지만 명료한 파라미터와 결합되는 미시적인 이방성의 명확한 정량화를 가능하게 하는 견고하고 신속한 데이터 분석 접근이 필요하다. 본 발명의 일 목표는 비-의료에서 및 마찬가지로 의료 응용에서 적합할 수 있는, 견고하고 신속하고 매우 감도가 높은 미시적인 이방성 정량화 수단을 제공하는, 새로운 파라미터, 미시적인 부분적 이방성 (μFA)과 함께 새로운 분석 방법을 제공하는 것이다.
앞에서 언급한 목적은 2개의 다른 그레디언트 변조 구성을 갖고 구해진 에코 감쇠 커브의 분석에 의하여 물질 내 미시적 확산 이방성 및/또는 평균 확산계수값(mean diffusivity)을 정량화하는 방법에 의하여 달성될 수 있고, 여기서 하나의 그레디언트 변조 구성은 등방성 확산 강조에 기반하고 다른 하나의 그레디언트 변조 구성은 비-등방성 확산 강조에 기반하고, 및 여기서 방법은 2개의 구해진 에코 감쇠 커브의 신호 감소를 비교하여 분석하는 과정을 포함한다.
본 분석은 등방성 확산 강조 프로토콜의 특별한 선택에 독립적인(무관한) 미시적인 이방성에 매우 민감하다. 분석은 비-의료에서 및 마찬가지로 의료 응용에서 적용 가능한 미시적인 이방성의 견고하고 신속한 정량화를 가능하게 한다.
분석은 다양한 확산 요인의 미시적 이방성을 정량화하기 위하여 다중-차원(2D, 3D...) 상관관계 MR 실험과 조합하여 적용될 수 있다. 분석은 또한 다른 NMR 또는 MRI 방법과 결합하여 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 방법은 NMR 및/또는 MRI 방법 또는 실험, 또는 다른 NMR 또는 MRI 방법과 조합되어 실행될 수 있다. 예를 들어, 부가적인 등방성-강조 실험을 갖고, 분석은 이방성 오리엔테이션 분산성 뿐 아니라 모폴로지 및 미시적 이방성에 대한 부가적인 정보를 제공하기 위하여 확산 텐서 및/또는 확산 첨도 측정과 조합될 수 있다. 분석은 인 비보(in vivo) 확산 첨도 측정 및 확산 텐서의 해석을 촉진하고 강화하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들면, 분석은 첨도가 여러 가지의 등방성 및/또는 이방성 확산 원인에 기인하는 것에 의해 첨도 텐서 측정 내에 감지된 다중-엑스포넨셜 신호 감소 및 이방성 정도에 정보를 제공할 수 있다. 미시적 이방성 내의 변화를 포함하는 어떤 병리학의 특성화는 본 방법이 소개하는 개선책으로부터 도움을 받게 될 것이다.
도 1A-C는 다양한 종류의 물질에 있어 등방성(파선) 및 비-등방성(실선) 확산 강조에 대한 신호 감소 대 b 의 개략적인 표시를 나타낸다. 삽입도 A는 1D 또는 2D 곡선 확산을 갖는 이방성 물질의 경우에서 신호 감쇠 커브를 나타낸다. 감쇠 커브는 비-등방성 확산 강조에 있어 다중-엑스포넨셜이고, 반면에 등방성 확산 강조에 있어 단일-엑스포넨셜이다. 등방성 및 비-등방성 확산 강조에 대한 감쇠 커브 사이의 편차는 이방성의 측정을 제공한다. 삽입도 B는 등방성 및 비-등방성 확산 강조에 대한 동일 및 다중-엑스포넨셜 신호 감쇠를 발생시키는 여러 가지의 현성(apparent) 확산 원인을 갖는 등방성 물질의 일 예를 나타낸다. 삽입도 C는 등방성 및 비-등방성 확산 강조의 모두에 대한 다중-엑스포넨셜(multi-exponential) 신호 감쇠를 발생시키는 등방성 및 비등방성 요소의 혼합을 갖는 물질의 일예를 나타내고, 한편 등방성 및 비-등방성 확산 강조에 대한 감쇠 커브 사이의 편차는 이방성의 측정을 제공한다.
도 2A-C는 다양한 종류의 물질에 대한 분석을 갖는 실험 결과를 나타낸다. 등방성(원형) 및 비-등방성(x자형) 확산 강조에 대한 실험 결과가 모든 삽입도에 나타나 있다. 자유 등방성 확산을 갖는 샘플(삽입도 A), 제한된 등방성 확산을 갖는 샘플(삽입도 B) 및 높은 정도의 이방성을 갖는 샘플(삽입도 C)에 있어 실험 결과 및 분석이 나타나 있다.
도 3A 및 3B는 설명된 분석 방법으로 미세-이방성 정도를 추정하기 위하여 확산 강조 b 의 범위의 함수로서 조직적인 편차 및 정밀도를 조사하기 위한 몬테-카를로 오류 분석을 나타낸다.
본 발명에 따르는 분석 방법의 배경
아래에는 본 발명에 따르는 분석 방법에 대한 배경으로써 등방성 확산 강조를 위한 하나의 가능한 방법이 설명 된다. 이것은 등방성 확산 강조에 대한 배경 및 일 실시예로서만 주어진다는 것을 이해하는 것이 중요하다. 본 발명에 따른 분석 방법은 물론 이러한 수단 또는 방법에 제한되지 않는다. 실제는 등방성 확산 강조에 대한 일 부분(그레디언트 변조 구성) 및 비-등방성 확산 강조에 대한 다른 부분을 포함하는 모든 가능한 확산 강조 방법은 가능한 시발점이고, 본 발명에 따른 분석 방법에 있어서, 그렇게 해서 미리-실행된 방법이다.
미시적으로 이방성 시스템 내의 스핀 확산이 국부적으로 가우시안 프로세스로 고려될 수 있어 확산 텐서 D(r)에 의해 완전하게 설명될 수 있다고 가정하면, 확산 엔코딩 실험 동안 복합(컴플렉스) 횡축 자기화 m(r,t)의 전개(evolution)는 Bloch-Torrey 식에 의해 주어진다. Bloch-Torrey 식은 임의의 확산 엔코딩 구성, 예를 들어 펄스 그레디언트 스핀-에코(PGSE), 펄스 그레디언트 촉진 에코(PGSTE) 및 기타 변조된 그레디언트 스핀-에코(MGSE) 구성에 적용되는 것에 주목해야 한다. 스핀 밀도 하고 완화를 무시한다면, 자기화 식은 아래에 의해 주어진다.
Figure pct00001
여기서 γ 는 자기 회전비이고 g(t)는 타임 종속 유효 자기장 그레디언트 벡터이다. NMR 신호는 거시적인 횡축 자기화에 비례한다.
Figure pct00002
만약 실험 동안 각 스핀이 고유 확산 텐서 D에 의해 규정되는 도메인으로 한정되면, 거시적인 자기화는 다양한 D를 갖는 모든 도메인으로부터 원인(contribution)의 중첩이다. 각 거시적 자기화 원인의 전개는 따라서 일정하고 균일한 D를 갖고 식 (1, 2)를 풀어 구할 수 있다. 에코 타임 t E에서 신호 크기 원인은 다음에 의해 주어진다.
Figure pct00003
여기서 I0는 확산 엔코딩이 없는 신호이고, g=0 그리고 q(t)는 타임-종속 디페이징 벡터이고
Figure pct00004
간격 0 〈 t〈 t E 로 정의된다. 식 (3)과 (4)에서 디페이징 벡터는 그것의 최대 크기 q, 타임-종속 정규화 크기 |F(t)| ≤ 1 및 타임-종속 단위 벡터
Figure pct00005
의 항으로 표현된다. 스핀-에코 실험에서, 유효 그레디언트 g(t)는 시퀀스 내 각 홀수(odd) 180° 고주파(RF) 펄스 이후 그레디언트 크기 반전의 결과를 포함하는 것에 주목해야 한다. 식 (3)은 에코 형성을 위한 조건 q(t E) = 0 이 만족되는 것을 가정하고, 이는 F(t E) = 0 을 의미한다. 일반적으로 NMR 펄스 시퀀스 동안에 여럿의 에코가 있을 수 있다.
에코 크기 (3)는 확산 강조 메트릭스의 항으로
Figure pct00006
아래와 같이 다시 쓰여 질 수 있다.
Figure pct00007
타임-종속 파형 F(t)2의 적분은 스핀-에코 실험 내 임의의 확산 엔코딩 구성에 있어 유효 확산 타임, t d로 정의한다.
Figure pct00008
이하, 단일 에코 시퀀스에서도, 그레디언트 변조 g(t)는 등방성 확산 강조를 제공하도록 설계될 수 있고, D의 로테이션 하에 변치 않는 값, 즉 에코 감쇠는 등방성 평균 확산계수값에 비례하는 것이 나타난다.
Figure pct00009
앞에서 설명된 바와 같이, 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조는 확산 텐서 D의 로테이션 하에 변하지 않는다.
본 발명에 따르면, 디페이징 벡터의 이러한 형태
Figure pct00010
를 찾고, 이것으로
Figure pct00011
는 D의 로테이션 하에 변하지 않는다. 만약 확산 텐서 D가 그 등방성 원인의 합,
Figure pct00012
로 표현되면, 여기서 I는 단위 메트릭스이고, 이방성 원인, 즉 편차 텐서는 D A 이고, 따라서
Figure pct00013
이고, 아래의 조건
Figure pct00014
이 만족될 때, 등방성 확산 강조가 구해진다.
구면 좌표에서, 단위 벡터
Figure pct00015
는 기울기(inclination) ζ 및 방위각 ψ에 의해 아래 식으로 표현된다.
Figure pct00016
확산 텐서의 대칭, D = D T 는 아래 식을 얻거나,
Figure pct00017
또는 다음의 구면 좌표로 나타낸다.
Figure pct00018
식 (13)은
Figure pct00019
으로 다시 정리될 수 있다.
식 (14)에서 처음 항은 평균 확산계수값이고, 한편 나머지 항들은 디페이징 벡터 (4)의 방향을 정의하는 각도 ζ(t) 및 ψ(t)를 통하여 타임-종속적이다. 더욱이, 식 (14)의 두 번째 항은 ψ의 독립적이고, 반면에 세 번째 및 네 번째 항은 각각, ψ 및 2ψ의 조화함수이다([13]의 식 (4)로 비교). 식 (9)에서의 조건에 의해 나타나는, 등방성 확산 강조를 얻기 위하여, 식 (14)에서의 두 번째, 세 번째 및 네 번째 항의 대응하는 적분은 없어져야만 된다. 식 (14)의 두 번째 항이 적분에서 없어지기 위한 조건은 ζ(t)에 대한 하나의 가능한 해법, 즉 타임-독립적인 “매직 앵글”로 이르게 된다.
Figure pct00020
상수 ζ m을 고려하여, 식 (14)에서의 세 번째 및 네 번째 항이 적분에서 없어지기 위한 조건은 다음에 의해 주어진다.
Figure pct00021
조건 (16)은 아래의 더욱 간략한 복소수의 형태로 다시 쓰여 질 수 있고,
Figure pct00022
이 식은 k = 1, 2에 대하여 만족되어야만 한다. 비율
Figure pct00023
을 도입하여, 적분 (17)은 아래와 같이 새로운 변수 τ로 표현될 수 있다.
Figure pct00024
상부 적분 경계가 t E에서 t d로 이동했다는 것에 주목해야 한다. 엑스포넨셜의 범위(주기)가 t d인 경우에 조건 (18)이 만족되어, 방위각에 대한 해법은 0과 다른 어떤 정수 n에 있어서 아래 식이 되고,
Figure pct00025
방위각의 타임 종속은 마침내 아래의 식으로 주어진다.
Figure pct00026
따라서 각도 ζ m (15) 및 방위각 ψ(t) (20)를 통한 연속적 오리엔테이션 스윕(sweep) 및 정규화 크기 F(t)를 갖는 디페이징 벡터 q(t)에 의해 등방성 확산 강조 구성이 결정된다. 등방성 강조는 D의 로테이션에 변하지 않기 때문에, 특정한 실험 조건에 가장 적합하기 위해서는 실험실 프레임에 비교하여 벡터 q(t)의 오리엔테이션 및 따라서 유효 그레디언트 g(t)의 오리엔테이션 또한 임의적으로 옵셋 될 수 있다는 것에 주목해야 한다.
앞에서 이해된 바와 같이, 또 다른 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조는 타임-종속 디페이징 벡터 q(t)의 연속적인 스윕에 의해 얻어질 수 있고, 여기서 방위각 ψ(t) 및 그것의 크기는 타임의 연속 함수여서 타임-종속 디페이징 벡터 q(t)가 직원뿔면에 평행하게 오리엔테이션의 전체 범위에 걸치고 타임 0에서의 타임-종속 디페이징 벡터 q(t)의 오리엔테이션이 타임 t E에서의 오리엔테이션과 동일하다. 더욱이, 또 다른 실시예에 따르면, 기울기 ζ는 일정한(상수), 타임-독립적 값, 즉 소위 매직 앵글이 되도록 선택되어, 그 결과 ζ = ζ m= acos(1/√3) 이다.
확산 강조 시퀀스 동안 카르지안(Cartesian) 좌표에서, 디페이징 벡터의 오리엔테이션은 2* ζ m (이중 매직 앵글)의 원뿔 구멍을 갖는 직원뿔면에 평행하게 오리엔테이션의 전체 범위에 걸치고 타임 0에서의 디페이징 벡터의 오리엔테이션은 타임 tE에서의 디페이징 벡터의 오리엔테이션, 즉 ψ(t E) - ψ(0) = 2*π*n 과 동일하고, 여기서 n은 정수(0이 아닌 양 또는 음)이고 디페이징 벡터의 절대 크기, q * F(t) 는 타임 0 및 t E에서 제로인 것을 의미한다. ψ 모듈러스(modulus) 2π 가 동일하게 간격 된(spaced) 값이 되도록, ei ψ 의 고유 값을 갖는 적어도 4개의 오리엔테이션을 통하여 q(t) 벡터 스텝을 제공하는, 방위각 ψ 내에서의 이산 스텝을 갖는 q-변조(modulations)에 의해 등방성 강조가 또한 구해질 수 있다. 크기 F(t)가 등방성 강조(10, 16)에 대한 조건을 만족하도록 조절되는 경우, ψ가 상수인 동안 타임 간격의 연속적인 순서 및 기간은 임의적으로 선택할 수 있다.
특정예
짧은 펄스를 갖는 펄스된 그레디언트 스핀-에코(PGSE) 시퀀스는 본 발명에 따르는 등방성 강조 구성의 가장 간단한 실행을 제공한다. PGSE에서, 대략 0 및 t E 타임에서의 짧은 그레디언트 펄스는 디페이징 벡터의 크기가 대략 타임 0에서 즉각적으로 그 최대 값을 갖고 타임 t E 에서 없어지도록 한다. 이 경우에 있어 t d = t E 인 조건에서, 정규화 크기는 간격 0〈 t〈 t E 에서는 F(t) = 1 이고 그 외에서는 0 으로 단순하게 주어진다. 방위각(20)에 대한 가장 간단한 선택은 n = 1 이고 ψ(0) = 0 인 경우이고, 따라서,
Figure pct00027
이다.
디페이징 벡터는 아래에 의해 주어진다.
Figure pct00028
아래 식으로부터 계산되는,
Figure pct00029
대응하는 유효 그레디언트는 다음과 같다.
Figure pct00030
여기서 δ(t)는 디락 델타 함수이다. atan(√2)에 의해 y-축 주위의 로테이션은 다음을 나타낸다.
Figure pct00031
식 (24, 25)에서의 유효 그레디언트는 개념적으로 2개 항의 합으로 분리될 수 있다.
Figure pct00032
처음 항인 g PGSE는 정규 PGSE 2 펄스 시퀀스에서의 유효 그레디언트를 나타내고, 한편, 두 번째 항인 g iso는 등방성 강조를 얻도록 부가될 수 있는 유효 그레디언트 변조이기 때문에 “등방-펄스(iso-pulse)”로 불릴 수도 있다.
앞서 나타난 바와 같이, 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 그 방법이 단일 샷에서 수행되고, 여기서 후자는 단일 MR 작용을 언급하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명에 따르는 분석 방법
아래에는 앞에서 공개된 방법에 뒤이어 실행될 수도 있는 제안된 분석 방법이 설명되어 진다.
부분적인 이방성(FA, fractional anisotropy)은 확산 MRI에서 이방성의 안정적인 측정이다. FA는 고유치 λ1, λ2 및 λ3을 갖는 확산 텐서의 변하지 않는 값으로 표현된다.
Figure pct00033
전형적인 확산 MRI 실험에서, 오직 복셀(voxel) 평균(average) 이방성만이 검출될 수 있다. 부-복셀(sub-voxel) 미시적인 이방성은 주 확산 축의 무작위 분포에 의해 종종 평균한다. 여기서 미시적인 이방성를 정량화하는 새로운 파라미터를 소개하고 그것이 확산 NMR에 의해 어떻게 결정될 수 있는지를 나타낸다.
미시적인 이방성 정도에 대한 정보는 등방성 강조를 갖거나 또는 갖지 않는, 에코-감쇠 커브의 비교, E(b) = I(b)/I 0 으로부터 얻어질 수 있다. 다중-엑스포넨셜 감쇠는 주 확산 축의 변화하는 오리엔테이션을 갖는 다중 이방성 도메인의 존재 때문일 뿐 아니라, 등방성 확산 원인, 예를 들어 비-가우시안 확산을 갖는 제한된 확산 때문일 수도 있다. E(b)의 역 라플라스 변환은 가능한 중첩되는 등방성 및 이방성 원인을 갖는, 현성 확산 계수의 분포 P(D)를 제공한다. 그러나, 등방적으로 강조된 확산 실험에서, 단일-엑스포넨셜(mono-exponential) 감소로부터의 편차는 주로 등방성 원인으로부터 기인하는 것으로 생각된다.
실제로, 확산 강조 b는 종종 낮은-b 형태로 제한되고, 여기서 단일-엑스포넨셜 감쇠로부터의 오직 초기 편차만이 관찰된다. 이러한 행태는 첨도 계수 K 의 항으로 정량화될 수도 있고(Jensen, J.H., 및 Helpern, J.A. (2010). MRI quantification of non-Gaussian water diffusion by kurtosis analysis. NMR Biomed, 23, 698-710.),
Figure pct00034
식 (28)에서의 두 번째 항은 분포 P(D)의 제2 중심 모멘트(the second central moment)에 의해 표현될 수 있다.
P(D)가 정규화 되면,
Figure pct00035
정규화 에코 신호는 라플라스 변환에 의해 주어지고,
Figure pct00036
분포 P(D)는, 평균 값에 의해
Figure pct00037
및 중심 모멘트에 의해
Figure pct00038
완전하게 결정된다.
제2 중심 모멘트는 분산을 나타내고, μ 2 = σ2, 한편 제3 중심 모멘트, μ 3 는 분포 P(D)의 비틀림 또는 비대칭을 나타낸다. 반면에, 에코 강도는 아래의 식에 의해 큐물런트 전개법(cumulant expansion)으로 표현될 수 있다(Frisken, B. (2001). Revisiting the method of cumulants for the analysis of dynamic light-scattering data. Appl Optics 40)
Figure pct00039
단일-엑스포넨셜 감소로부터의 제1-차 편차는 따라서 P(D)의 분산에 의해 주어진다.
텐서의 주 확산 축 오리엔테이션의 등방성 분포 및 축 대칭성, 즉 λ 1 = D ∥와 λ 2 = λ 3 = D ┴ 를 갖는 확산 텐서를 가정하면, 엑코-신호 E(b) 및 대응하는 분포 P(D)는 간단한 형태로 쓰여 질 수 있다. 단일 확산 엔코딩 방향을 사용하는, 단일 PGSE 실험에서, 분포는 아래에 의해 주어주고,
Figure pct00040
아래의 평균 및 분산을 갖는다.
Figure pct00041
단일 PGSE에 대한 에코-감쇠는 아래에 의해 주어진다.
Figure pct00042
직교 엔코딩 그레디언트를 갖는 이중 PGSE에 있어, 분포 P(D)는 아래에 의해 주어지고
Figure pct00043
단일 PGSE에서와 동일한 평균 값을 갖지만 아래의 감소된 분산을 갖는다.
Figure pct00044
단일 PGSE에서와 같이, 또한 이중 PGSE에서 에코-감쇠는 다중-요소 감소를 나타낸다
Figure pct00045
무작위하게 오리엔트된 이방성 도메인에서, 비록 단일 PGSE와 비교하여 이중 PGSE를 갖고 측정될 때 4-배 감소될지라도, 비-등방성 확산 강조는 확산 계수의 상대적으로 넓은 분포를 만들게 된다. 반면에 등방성 강조는 아래의 결과를 만들고,
Figure pct00046
이때
Figure pct00047
및 아래의 단일-엑스포넨셜 신호 감소를 갖는다.
Figure pct00048
분산 μ 2 는 에코 감소 데이터를 피팅(fitting) 하기 위한 형태의 함수 (33)를 적용하여 측정될 수 있다. 그러나, 무작위하게 오리엔트된 이방성 도메인에서, (36)의 큐물런트 전개법의 수렴은 느리고, 따라서 에코 감쇠 (36)을 적절하게 나타내기 위해서는 여러번의 큐물런트(cumulant)가 필요할 수도 있다. 대안적으로, 분포 (34)는 감마 분포를 갖고 근사화 될 수도 있고
Figure pct00049
여기서 α 는 형태 파라미터로 알려지고 β 는 스케일 파라미터로 알려져 있다. 감마 분포에 있어서, 평균 확산계수값은
Figure pct00050
에 의해 주어지고, 한편 분산은 μ 2 = α·β 2 에 의해 주어진다. 감마 분포는 효과적인 피팅 함수이다. 두 파라미터를 가지고, 이방성 원인 뿐 아니라 등방성 원인 양쪽을 갖는, 넓은 범위의 확산 원인을 얻을 수 있다. 간편하게는, 감마 함수의 라플라스 변환은 간단한 분석 형태를 취한다,
Figure pct00051
등방성 확산 강조된 에코-감소에 함수 (44)를 피팅하여 얻어진, 분산 μ 2 iso 는 등방성 분포 원인에 관련되며, 이는 순수 미시적으로 이방성 시스템 내에서 등방성 강조를 갖고 분산이 없어지는 것으로 생각되기 때문이다 (식 (41) 참조). 비-등방성으로 강조된 데이터에 대한 동일한 피팅 과정은 등방성 및 이방성 원인으로 인해 분산 μ 2 를 만들게 된다. 모든 확산 원인들이 등방성일 때 차이 μ 2-μ 2 iso는 없어지고 따라서 미세-이방성의 측정을 제공한다. 한편, 평균 확산계수값
Figure pct00052
는 등방적으로 및 비-등박적으로 강조된 데이터 양쪽에서 동일한 것으로 생각된다. 따라서 식 (44)가 등방적으로 및 비-등방적으로 강조된 데이터 세트에 각각 피트 될 때, 자유 피트 파라미터로써 μ 2 iso 및 μ 2 를 사용하여 차이 μ 2-μ 2 iso 가 얻어지고, 한편 일반 파라미터
Figure pct00053
는 약쪽 데이터 세트를 피트하기 위해 사용된다.
Figure pct00054
와 함께 차이 μ 2-μ 2 iso 는 아래와 같이 미세 부분적인 이방성에 대한 새로운 수단(μFA)을 제공한다.
Figure pct00055
확산이 국부적으로 순수하게 이방성이고, 이상적인 고유치를 갖고 무작위하게 오리엔트된 축방향으로 대칭인 확산 텐서에 의해 결정될 때, μFA 값이 안정적인 FA의 값에 대응되도록 μFA가 정의된다. μFA = FA (27)로 놓고, μ 2 - μ 2 iso = μ 2 로 가정하고 및 고유치 D ∥ 와 D ┴ 를
Figure pct00056
및 μ 2 의 항으로 표현하여(식 35 참조) 식 (45)가 얻어진다. 1-차원 곡선 확산의 경우에, D ∥ ≫ D ┴ 일 때 μFA = FA = 1 이고 2-차원 곡선 확산의 경우에, D ∥ ≪ D ┴ 일 때 μFA = FA = 1/√2 이다.
식 (45)에서 차이 μ 2-μ 2 iso 는 등방성 확산 요소가 존재할 때조차도 미세-이방성이 정량화될 수 있게 한다. 비-가우시안 제한 확산에 의해 특징되는, 등방성 제한, 예를 들어 구형 셀은 동일한 양에 의한 μ 2 및 μ 2 iso 양쪽 모두의 상대적인 증가를 발생시키는 것으로 생각되고, 따라서 등방성 원인의 양에 관계없는 차이 μ 2-μ 2 iso 를 제공한다. 비-가우시안 원인의 양은 예를 들어 비율 √μ 2 iso /
Figure pct00057
로 정량화 될 수 있다.
유한한 오리엔테이션 분산성을 갖는 이방성 확산에 대해, 즉 국지 확산 텐서가 완전하게 무작위하게 오리엔트 되지 않은 때에,
Figure pct00058
및 μ 2 - μ 2 iso 는 비-등방성 확산 강조 실험에서 그레디언트 오리엔테이션에 의존하는 것으로 생각된다. 더욱이, 그레디언트 오리엔테이션에 의존하고 비-등방성 확산 강조 실험의 초기 에코 감소에 의해 주어지는, 현성 확산 계수(apparent diffusion coefficient; ADC)의 분산, 즉, 부피 강조된 평균 확산계수값(volume weighted average diffusivity)은 유한한 오리엔테이션 분산성을 표시할 수도 있다. 확산 텐서 및 확산 첨도 텐서 측정과 유사한, 가능한 다중-엑스포넨셜 감소를 감지하기 위해 b 값의 범위로 실행되고, 등방성 강조 실험과 결합되는, 여러 방향에서 실행되는 비-등방성 강조 실험은 따라서 이방성 도메인의 오리엔테이션 분상성에 관련된 정보 뿐 아니라 미시적인 이방성에 대한 부가 정보를 제공하는 것으로 생각된다.
식 (44)는 적절한 경우에서 부가적인 항에 의해 확장될 수 있다. 예를 들어, 두뇌 내의 뇌척수액(CSF)에 의한 독특한 신호 원인의 영향은 등방성 CSF 확산계수값 D1을 갖는 단일-엑스포넨셜 항을 식 (44)에 부가하여 기술될 수 있고,
Figure pct00059
여기서 f는 부가적인 신호 원인의 부분이다. 식 (46)은 실험적 데이터를 피트하기 위하여 식 (44) 대신에 사용될 수 있다.
그중 에서도 μFA 평가 및 확산 강조 b 의 최적 범위에 관한 추가적인 설명이 아래의 도면을 설명하는 부분에 더욱 자세하게 나타나 있다.
앞에서 및 아래의 설명에 관련하여 또한 다중-에코 변수는 당연히 본 발명에 따라 가능할 수 있다는 것을 언급할 필요가 있다. 이것은 일부 경우에 있어 흐름/동작 보상에 대하여 및 그레디언트 발생 장치에서 가능한 비대칭의 보상에 대하여 유익할 수도 있다.
본 발명의 특정 실시예
아래에는, 본 발명에 따른 분석 방법의 특정 실시예가 설명된다. 일 특정 실시예에 따르면, 방법은 역 라플라스 변환에 의해 신호 감소 및 감마 분포를 사용하여 현성 확산 계수의 분포를 근사화 하는 과정을 포함한다. 이것은 아래에 논의되는 피팅 과정의 속도를 증가시킬 수도 있다. 확산 계수의 분포는 등방성 및/또는 이방성 원인을 포함할 수도 있고, 이는 가우시안 확산 원인의 분포 때문에 발생할 수도 있거나 또는, 예를 들어 제한된 확산과 같은, 확산의 비-가우시안 특성의 결과일 수도 있거나, 또는 이방성 확산 원인(무작위하게 오리엔트된 확산 텐서)의 오리엔트 분산성 때문에 발생할 수도 있거나 또는 이들의 조합 때문일 수도 있다.
본 발명에 따르는 분석 방법의 주요 이점 중 하나는 등방성 원인이 존재할 때조차도, 즉 단일-엑스포넨셜 감소로부터 편차를 발생시킬 때에, 낮은 b-범위 신호 강도 데이터로부터 높은 정밀도를 갖는 미시적 이방성 정도를 정량화할 수 있다는 점이다. 전형적으로, 등방성 원인에 의한 다중-엑스포넨셜 신호 감소는 이방성 원인에 의해 발생된 것들과 유사하게 보이거나 또는 구별할 수 없게 보이기 때문에, 등방성 원인은 단일 PGSE 감쇠 커브로부터 이방성의 정량화에 편견을 갖게 한다. 본 발명에 따른 분석은 단일-엑스포넨셜 감소로부터의 1차 편차에 등방성 확산 원인의 영향으로부터 이방성 확산 원인의 영향을 분리할 수 있도록 하여 따라서 미시적 이방성 정도의 정량화를 가능케 하고, 여기서 1차 편차는 확산 첨도 또는 확산 분포의 제2 중심 모멘트로 언급될 수도 있다. 따라서, 본 발명에 따르면, 방법은 다음 파라미터를 포함하는 피트 함수 (44)를 사용하는 과정을 포함할 수도 있다: 초기 값 (
Figure pct00060
), 초기 기울기 (
Figure pct00061
, 즉, 부피 강조된 평균(average) 확산계수값 또는 확산 텐서의 평균(mean) 확산계수값
Figure pct00062
) 및 곡률, 즉 확산 분포의 제2 중심 모멘트(μ 2). 식 (44) 참조. E(b) = I(b)/I 0 에 유의. 그러므로, 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 2개의 구해진 에코 감쇠 커브(logE 대 b, 여기서 E는 에코 크기(amplitude)이고, 정규화된 것일 수 있고, b 는 확산 강조 인자이다)는 초기 값, 초기 기울기 또는 곡률의 항에서 비교되고, 및/또는 2개의 에코 감소 커브 사이의 비율이 결정되어, 그 결과 미시적 이방성의 정도가 결정될 수도 있다.
방법은 다음의 파라미터를 포함하는 피트 함수 (44)를 갖고 이방성 및 비-이방성 강조된 데이터를 피팅하는 과정을 포함할 수도 있다: 등방성 및 비-등방성 데이터에 대한 초기 값(
Figure pct00063
),
Figure pct00064
값이 등방성과 비-등방성 확산 강조된 데이터 모두에 대하여 및 등방성과 비-등방성 확산 강조된 데이터에 대한 제2 중심 모멘트 μ 2 iso 와 μ 2 에 대하여 각각이 동일하다는 제약을 갖는 초기 기울기 (
Figure pct00065
, 즉, 부피 강조된 평균 확산계수값 또는 확산 텐서의 평균 확산계수값
Figure pct00066
). 이후, 미시적인 부분적 이방성(μFA)은 평균 확산계수값
Figure pct00067
, 및 식 (45)에 따른 확산 분포의 제2 중심 모멘트, μ 2 iso 와 μ 2 로부터 계산된다. 앞에서 설명된 바와 같이, 초기 값, 초기 기울기 및 곡률(확산 계수 확률 분포의 제0, 제1, 제2 중심 모멘트)의 파라미터를 포함하는 피트 함수의 일 실시예에 따르면, (아래의 설명을 참조하면) 부가적인 원인의 확산계수값(D 1) 및/또는 부가적인 확산 원인(f)의 부분(fraction)이 사용된다. 식 (46)에 설명된 확장된 피팅 모델이 적용될 때, 평균 확산계수값
Figure pct00068
, 부가적인 확산 원인(f) 및 부가적인 원인의 확산계수값(D 1)은 등방성 및 비-등방성 확산 강조된 데이터에 대해 동일하도록 억제된다.
더욱이, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 미시적인 부분적 이방성(μFA )는 평균 확산계수값 (
Figure pct00069
) 및 확산 분포의 제2 중심 모멘트(μ 2 iso 및 μ 2 )에서의 차이로부터 계산된다.
방법은 또한 등방성 및 비-등방성 강조된 데이터를 피팅하는 과정을 포함할 수도 있고, 여기서 비-등방성 강조된 데이터는 다음의 파라미터를 포함하는 피트 함수 (44)를 갖고 자기장 그레디언트의 여러 방향에 대하여 별도로 구해진다: 초기 값(
Figure pct00070
), 초기 기울기 (
Figure pct00071
, 즉, 일반적으로 그레디언트 오리엔테이션에 종속되는 부피 강조된 평균 확산계수값
Figure pct00072
) 및 곡률, 즉, 확산 분포의 제2 중심 모멘트 (μ 2). 추정된 피트 파라미터의 정확도를 최적화하기 위하여 여러 가지 피트 제약이 적용될 수도 있다. 예를 들어, 초기 기울기 (
Figure pct00073
), 즉, 확산 텐서 D를 구성하는데 필요한 정보를 제공하도록, 여러 방향에서 확산 강조를 갖고 구해진 비-등방성 확산 강조된 데이터로부터 추정되는 부피 강조된 평균 확산계수값
Figure pct00074
는, (비-등방성 확산 강조 실험에 의해 결정된) 확산 텐서의 추적(trace)이 등방성 확산 강조 데이터로부터 얻어진 평균 확산계수값,
Figure pct00075
, 의 3배와 동일하다는 제약, 즉,
Figure pct00076
이라는 제약을 받는다. 이러한 경우에 있어, 미시적인 부분적 이방성(μFA) 파라미터는, 그러나 이런 계산 결과를 해석 시 유의 처리될 필요가 있는, 식 (45)에 따라서 여전히 계산될 수 있다. 여러 그레디언트 방향에서 비-등방성 확산 강조된 데이트 피팅의 대안책으로서, 예를 들어 확산 텐서 측정으로부터, 신호 강도는 그레디언트 오퍼레이션에 걸쳐서 평균될 수도 있다. 가변 그레디언트 오리엔테이션 조건 하의 평균(averaging)은 물체의 가변 오리엔테이션 조건 하의 평균과 동일하기 때문에, 결과 커브는 모든 오리엔테이션 분산성을 갖는 샘플을 근사화 할 것이다. 따라서, 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성과 비-등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성 중 적어도 하나를 갖고 구해진 에코 감쇠 커브는 대중 엔코딩 방향에 걸쳐서 평균된다.
방법은 앞서의 문단에서 설명된 분석에 적용되는, 식 (46)과 같은, 식 (44)에서의 부가적인 항의 사용을 포함할 수도 있다. 식 (46)은 2개의 부가적인 파라미터, 즉 부가적인 원인의 확산계수값 (D 1) 및 부가적인 확산 원인 (f)의 부분(분수)을 포함한다. 이러한 일예는 인간 두뇌로부터의 데이터 분석 일수도 있고, 여기서 식 (46)의 부가적인 항은 뇌척수액(CSF)으로부터의 신호에 부여될 수 있다. 이 경우에 있어, 식 (46)에서 파라미터
Figure pct00077
는 조직 내에서의 평균 확산계수값에 부여될 수도 있고 한편 파라미터 D 1은 CSF의 확산계수값에 부여될 수도 있다. 등방성 확산 강조는 따라서 CSF의 원인 없이 두뇌 조직 내에서의 평균 확산계수값을 얻도록 사용될 수 있다.
또한, 이방성에 관한 중요한 정보는 비-등방적으로 및 등방적으로 강조된 신호 또는 이것의 로그의 비율로부터 얻어질 수도 있다. 예를 들어, 중간의 b-값에서의 비-등박적으로 강조된 신호와 등방적으로 강조된 신호의 비율은 축색 돌기에 의한 확산 제한 영향으로 인해 인간 두뇌 조직에서 반경 방향 (D ┴) 과 축 방향(D ∥) 의 확산계수값 사이의 차이를 측정하는데 이용될 수도 있다. 예를 들어 CSF로 인해, 높은 확산계수값을 갖는 등방성 요소는 더 높은 b-값에서 억제되기 때문에, 신호의 비율로부터 미세적인 이방성에 대한 정보를 추출하는 것이 유리할 수도 있다. 이러한 신호의 비율 또는 그것으로부터 유래된 어떤 파라미터는 MRI 내에서 파라미터 맵을 발생시키거나 또는 MR 영상 콘트라스트를 발생시키기 위하여 사용될 수도 있다.
FA = 0 인 경우에서 μFA가 유한할 수 있다는 점에서 볼 때,μFA 파라미터가 FA 파라미터에 보완적이지만, 반면에, μFA는 거시적인 스케일에서의 이방성에 의해 FA가 최대일 때, μFA가 소멸하는 경향이 있다는 사실은 흥미로운 것이다. 이러한 접근법은 확산 텐서 및 첨도 텐서 분석이 사용되는 것과 같은 유사한 방식에서 미시적인 이방성 및 오리엔테이션 분포를 분석하는데 사용될 수 있다. 첨도 텐서 분석과 비교해서, 여기서 나타난 미시적인 부분적 이방성 분석은 첨도 텐서 측정법에 대해 현재 방법론을 갖고 검출된 첨도 값에 기여할 수도 있는 등방성 확산 요소를 분리할 수 있다는 점에서 유리한 점이 있다.
본 발명에 따른 분석 방법은 많은 다양한 상황에서 적용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 평균 확산계수값이 등방성 및 비-등방성 확산 강조된 데이터 모두에 대해 동일하게 억제되도록 방법이 실행된다. 만약 식 (46)이 사용되면, 파라미터 f 및 D 1은 또한 등방성 및 비-등방성 확산 강조된 데이터에 대해 동일할 수 있도록 억제된다. 더욱이, 본 발명의 또 다른 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산에 기반한 그레디언트 변조 구성으로 구해진 에코 감쇠 커브는 단일 엑스포넨셜한 것으로 간주된다. 이것은 미시적 이방성의 근사화를 위하여 흥미로울 수도 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조된 데이터에 대한 평균 확산계수값이 비-등방성 확산 강조된 데이터에 대한 평균 확산계수값과 상이하게 될 수 있도록 방법이 실행된다. 후자는 미세-도메인이 무작위 오리엔테이션을 갖지 않는 경우에, 즉, 오리엔테이션 분산성이 등방성이 아닌 경우에, 더욱 우세할 수 있다. 이러한 경우에 평균 확산계수값은 비-등방성 강조의 오리엔테이션에 종속한다. 본 발명에 따르는 분석 방법은 다양한 형태의 실험을 포함할 수도 있다. 이런 의미에서 본 분석은 하나는 등방성 확산 강조를 얻고 다른 하나는 비-등방성 확산 강조를 갖는 모든 확산 강조 펄스 시퀀스를 포함하는 것에 주목해야 한다. 본 발명에 따르면, 그러나 추가적으로 언급될 수도 있는 일부 특정 셋-업 대안이 있다. 일 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조 및 비-등방성 확산 강조는 2개의 다른 펄스 그레디언트 스핀 에코(PGSEs)에 의해 얻어진다. 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성은 적어도 하나의 조화롭게 변조된 그레디언트를 포함하고, 이는 이방성으로부터 발생하는 logE 대 b의 곡률을 제거한다. 또 다른 실시예에 따르면, 방법은 비-등방성 확산 강조에 대한 logE 대 b의 최대 곡률을 나타내는 단일-PGSE, 및 등방성 확산 강조에 대한 사인(sinusoidal) 등방성 그레디언트로 증가된 단일-PGSE을 포함한다.
앞서 언급되고 도 1A-C 및 예를 들어 2A-C에서 나타난 바와 같이, 본 발명에 따르는 분석 방법은 재료 및 물질의 많은 다양한 형태에서 실행될 수도 있다. 본 발명의 일 특정 실시예에 따르면, 방법은 액정과 같이, 이방성 및/또는 등방성 확산을 갖는 시스템에서 이방성 정도를 결정할 수 있게 한다. 이것은 미세-도메인의 배열 형태를 추정하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 가장 높은 미시적 이방성을 갖는 1D (μFA=1) 에서 또는 확산이 평면 형태를 갖는 도메인으로 제한될 때의 2D (μFA=1/√2) 에서의 곡선 확산의 경우, 및 등방성과 1D 확산 사이의 다른 중간 경우를 식별하기 위하여 분석이 사용될 수도 있다. 이해된 바와 같이, 본 발명은 또한 앞에서 설명한 바와 같이 분석 방법의 적용을 포함한다. 일 특정 실시예에 따르면, 본 발명은, 미시적 스케일에서 이방성을 정량화하기 위한 값을 갖는 미시적인 부분적 이방성(μFA)의 평가를 나타내기 위한, 분석 방법의 적용을 제공한다. 더욱이, MRI에서의 파라미터 맵을 발생시키거나 MR 이미지 콘트라스트를 발생시키기 위하여 미시적인 부분적 이방성(μFA), 평균 확산계수값(
Figure pct00078
),
Figure pct00079
, 부가적인 원인의 확산계수값(D 1) 및/또는 부가적인 확산 원인(f)의 부분(fraction) 파라미터들 중 어느 것이나 μ 2 , μ 2 iso 또는 평균 확산계수값으로부터 계산되는 다른 파라미터(들)가 사용되는, 본 발명에 따르는 방법의 적용이 또한 제공된다. 미시적 확산계수값에 대한 정보는 비-이방적인 및 등방적인 신호의 비율 또는 그들의 로그 값으로부터 얻어질 수도 있고 MRI에서 파라미터 맵에서 또는 MR 이미지 콘트라스트를 발생시키기 위하여 사용될 수도 있다. 반경 방향과 축 방향의 확산계수값 사이의 차이가 추출될 수도 있고(앞의 내용 참조), 이는 신호의 비율로부터 얻어진다.
더욱이, 종양 관련 질병 또는 다른 뇌 혹은 신경 질환을 진단하기 위한 것과 같은, 진단 및/또는 조직 특정을 위하여 미시적인 부분적 이방성(μFA)이 사용되는, 본 발명에 따른 방법의 적용이 또한 의도된다.
더욱이, 또한 앞에서 암시된 바와 같이, 본 발명에 따르는 분석 방법은 또한 등방성 및 비-등방성 확산 강조를 포함하는 사전-실행된 방법과 커플링될 수도 있다.
도면의 자세한 설명
도 1A-C에는 다양한 종류의 물질에 대한 신호 감소 대 b 를 도식적으로 나타내고 있다. 도 1에는 아래의 사항이 유효하다: A) 실선은 1D 및 2D 곡선 확산에 대한 비-등방성 확산 강조 실험에서의 감소를 나타낸다(예를 들어, 각각의 반전된 육각형 상 H2 (튜브) 및 라멜라상 Lα (평면) 내에서의 확산). 파선은 등방성 확산 강조를 갖는 대응하는 감소에 해당한다. 초기 감소 (
Figure pct00080
)는 비-등방성 확산 강조에 대한 것에서처럼 등방성 강조에 대해 동일하다. B) 70% 자유 등방성 확산 및 30% 제한된 등방성 확산을 갖는 시스템에 있어서의 감소. 이 경우에 등방성 및 비-등방성 확산 강조는 전체 b 범위 내에서 동일한 신호 감소를 발생한다. C) 70% 이방성 확산 (2D) 및 30% 제한된 등방성 확산을 갖는 시스템에 있어서의 감소. 실선은 비-등방성 확산 강조에 대응하는 한편 파선은 등방성 강조 확산에 대응한다. 초기 감소는 등방성 및 비-등방성 확산 강조에 대해 동일하고, 반면 더 높은 b 값에서 감소 사이의 편차는 이방성 정도를 보여준다.
수행된 분석 및 나타난 결과에 관련하여 2개의 구해진 에코 감쇠 커브의 신호 감소를 비교하는 과정이 2개의 구해진 에코 감쇠 커브 사이의 비율 및/또는 차이의 분석을 포함할 수도 있다는 사실을 또한 언급할 수 있다.
도 2A-C에는 다양한 종류의 물질에 대한 미세-이방성 분석을 갖는 실험 결과가 나타난다. 등방성 (원형) 및 비-등방성 (x자형) 확산 강조에 대한 정규화 신화 감소 대
Figure pct00081
를 보여준다. 실선은 등방성 및 비-등방성 강조된 데이터에 대한 동일한 초기 감소(파선으로 표시)의 강제를 포함하는, 실험 데이터에 대한 식 (44)의 최적 피트(fit)를 나타낸다. 모든 실험은 25℃에서 실행되었다. 모든 실험에서, 신호 강도는 수분 피크의 적분에 의해 구하였다. A) 자유수(free water); 등방성 및 비-등방성 확산 강조로부터의 데이터가 오버랩 되고 단일-엑스포넨셜 신호 감소를 발생시킨다. 분석에 의해
Figure pct00082
= 2.2×10-9 m2/s 및 μFA = 0 이 된다. B) 제한된 수분 확산을 포함하는 수돗물 내에서의 베이커리의 이스트(Jastbolaget AB, 스웨덴)로 부터 이스트(yeast) 셀의 현탁액(suspension); 등방성 및 비-등방성 확산 강조로부터의 데이터가 오버랩 되고 다중-엑스포넨셜 신호 감소를 발생시킨다. 분석에 의해
Figure pct00083
= 1.4×10-9 m2/s 및 μFA = 0 이 된다. C) 역 육각형 상에 대응하는, 매우 높은 미시적인 이방성을 갖는 프러로닉(Pluronic) 계면활성제 E5P68E6으로 구성된 액정 물질 내의 수분(물)의 확산; 등방성 및 비-등방성 확산 강조로부터의 데이터가 더 높은 b-값에서 발산(diverge)되고 비-등방성 확산 강조의 경우에는 다중-엑스포넨셜 신호 감소를 발생시키고 등방성 확산 강조의 경우에는 단일-엑스포넨셜 신호 감소를 발생시킨다. 분석에 의해
Figure pct00084
= 4.8×10-10 m2/s 및 μFA = 1.0 이 된다.
도 3A 및 3B에서, 몬테-카를로 오류 분석 결과는 앞에서 공개된 것에 따르는 1D (점) 및 2D (원) 곡선 확산을 위해 추정된
Figure pct00085
및 μFA (B) 파라미터의 조직적인 편차 및 정밀도를 나타낸다. 대응하는 표준 편차 값을 갖고
Figure pct00086
로 식별되는, 정확한 값
Figure pct00087
에 대한 추정된 평균 확산계수값의 비율 및 대응하는 표준 편차를 갖고 추정된 μFA 값 (B)은, 30의 잡음 레벨에 신호에 대한 최고 감쇠 인자
Figure pct00088
의 함수로서, 점/원 및 오류 막대로 각각 나타난다.
μFA 추정에 있어, b-값의 최적 선택이 중요하다. b-값의 최적 범위를 조사하기 위하여, 도 3A 및 3B에 나타난 몬테-카를로 오류 분석이 실행되었다. 무작위하게 오리엔트된 도메인을 갖는 1D 및 2D 곡선 확산의 경우에 대해 0과 bmax 사이에서 에코-신호는 16 동일하게 간격 된 b-값의 함수로서 발생되었다. 상한, bmax 는 변화 되었고 감쇠 인자
Figure pct00089
는 1D 및 2D 경우에 동일하도록 선택 되었다. 신호는, 비-강조된 신호에 관련되어 결정된, 상수 신호 대 잡음, SNR =30 을 갖는 라이시안(Rician) 잡음에 종속되었다.
Figure pct00090
및 μFA 파라미터를 구하기 위하여 등방성 및 비-등방성 강조된 감쇠 데이터가 여기에서 설명된 프로토콜을 가지고 분석되었다. 이 분석은 주어진 SNR을 갖고 다양하게 시뮬레이션된 잡음 신호를 부가하여 1000회 반복 되풀이 되었다. 이 과정에 의해 도 3B에서 각각 점/원 및 오류 막대로 나타나는, 추정된
Figure pct00091
및 μFA 의 평균(mean) 및 표준 편차를 산출한다.
확산 강조 b의 최적 범위는 μFA 분석의 정확도(accuracy)와 정밀도(precision) 사이의 절충에 의해 주어지고 그것은 평균 확산계수값에 의존한다. 만약 사용된 최대 b 값이 1/
Figure pct00092
보다 작다면, μFA가 과소평가되기 쉽고, 반면에 최대 b 값이 값이 1/
Figure pct00093
보다 크다면, μFA가 과대평가되기 쉽다. 한편으로는 μFA의 정확도는, 잡음에 대한 증가된 민감도로 인해, 최대 b 의 너무나 낮은 값에서 특별하게 절충된다.(도 3B를 참조).

Claims (18)

  1. 2개의 다른 그레디언트 변조 구성을 갖고 구해진 에코 감쇠 커브의 분석에 의하여 물질 내 미시적 확산 이방성 및/또는 평균 확산계수값을 정량화하는 방법으로, 하나의 그레디언트 변조 구성은 등방성 확산 강조(diffusion weighting)에 기반하고 다른 하나의 그레디언트 변조 구성은 비-등방성 확산 강조에 기반하고, 그리고 상기 방법은 2개의 구해진 에코 감쇠 커브의 신호 감소를 비교하여 분석하는 과정을 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성과 비-등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성 중 적어도 하나를 갖고 구해진 에코 감쇠 커브는 대중 엔코딩 방향에 걸쳐서 평균되는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    2개의 구해진 에코 감쇠 커브의 신호 감소를 비교하는 과정이 2개의 구해진 에코 감쇠 커브 사이의 비율 및/또는 차이의 분석을 포함하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    NMR 및/또는 MRI 방법 또는 실험, 또는 다른 NMR 또는 MRI 방법과 조합되어 실행되는 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    2개의 구해진 에코 감쇠 커브(logE 대 b, 여기서 E 는 에코 크기(amplitude)이고 b 는 확산 강조 인자이다)는 초기 값, 초기 기울기 또는 곡률의 항에서 비교되고, 및/또는 2개의 에코 감소 커브 사이의 비율이 결정되어, 그 결과 미시적 이방성의 정도가 결정될 수도 있는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    피트 함수는 초기 값, 초기 기울기 및 곡률(확산 계수 확률 분포의 제0, 제1, 제2 중심 모멘트)의 파라미터를 포함하고, 부가적인 원인의 확산계수값(D 1) 및/또는 부가적인 확산 원인(f)의 부분이 사용되는 방법.
  7. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    등방성 확산에 기반한 그레디언트 변조 구성으로 구해진 에코 감쇠 커브는 단이 엑스포넨셜한 것으로 간주되는 방법.
  8. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    미시적인 부분적 이방성(μFA)은 평균 확산계수값(
    Figure pct00094
    ), 및 확산 분포의 제2 중심 모멘트(μ 2iso 와 μ 2 )의 차이로부터 계산되는 방법.
  9. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    라플라스 변환에 의해 신호 감소 및 감마 분포를 사용하여 현성 확산 계수의 분포를 근사화 하는 과정을 포함하는 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 항에 따르는 방법으로,
    평균 확산계수값이 등방성 및 비-등방성 확산 강조된 데이터 모두에 대해 동일하도록 억제되도록 실행되는 방법.
  11. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    등방성 확산 강조된 데이터에 대한 평균 확산계수값이 비-등방성 확산 강조된 데이터에 대한 평균 확산계수값과 상이하게 될 수 있도록 실행되는 방법.
  12. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    등방성 확산 강조 및 비-등방성 확산 강조는 2개의 다른 펄스 그레디언트 스핀 에코(PGSEs)에 의해 얻어지는 방법.
  13. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    등방성 확산 강조에 기반한 그레디언트 변조 구성은 적어도 하나의 조화롭게 변조된 그레디언트를 포함하고, 이는 이방성으로부터 발생하는 logE 대 b의 곡률을 제거하는 방법.
  14. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    비-등방성 확산 강조에 대한 logE 대 b의 최대 곡률을 나타내는 단일-PGSE, 및 등방성 확산 강조에 대한 사인 등방성 그레디언트로 증가된 단일-PGSE을 포함하는 방법.
  15. 앞에서의 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    이방성 및/또는 등방성 확산을 갖는 시스템에서 미시적 이방성 정도를 결정할 수 있는 방법.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법의 적용으로,
    미시적 스케일에서 이방성을 정량화하기 위한 값을 갖는 미시적인 부분적 이방성(μFA)의 평가를 나타내기 위한 적용.
  17. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법의 적용으로,
    MRI에서의 파라미터 맵을 발생시키거나 MR 이미지 콘트라스트를 발생시키기 위하여 미시적인 부분적 이방성(μFA), 평균 확산계수값(
    Figure pct00095
    ),
    Figure pct00096
    , 부가적인 원인의 확산계수값(D 1) 및/또는 부가적인 확산 원인(f)의 부분 파라미터들 중 어느 것이나, μ 2 , μ 2 iso 또는 평균 확산계수값으로부터 계산되는 다른 파라미터(들)가 사용되는 적용.
  18. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법의 적용으로,
    진단 및/또는 조직 특정을 위하여 미시적인 부분적 이방성(μFA)이 사용되는 적용.
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE537065C2 (sv) 2012-05-04 2014-12-23 Cr Dev Ab Pulssekvensförfarande för MRI
SE537064C2 (sv) * 2012-05-04 2014-12-23 Cr Dev Ab Analys för kvantifiering av mikroskopisk anisotropisk diffusion
AU2015214638B2 (en) * 2014-02-10 2019-07-11 Random Walk Imaging Ab Method for quantifying isotropic diffusion and/or anisotropic diffusion in a sample
US10360472B2 (en) * 2015-05-15 2019-07-23 New York University System, method and computer-accessible medium for determining brain microstructure parameters from diffusion magnetic resonance imaging signal's rotational invariants
CN105411588B (zh) * 2015-10-29 2018-05-04 上海联影医疗科技有限公司 Mri设备的安全监控装置及方法
SE1551719A1 (sv) 2015-12-29 2016-12-20 Cr Dev Ab Method of extracting information about a sample by nuclear magnetic resonance measurements
KR102620599B1 (ko) * 2016-11-09 2024-01-02 랜덤 워크 이미징 에이비 샘플에 대해 확산 가중 자기 공명 측정을 수행하는 방법
CN107194911B (zh) * 2017-04-18 2020-01-10 浙江工业大学 一种基于扩散mri微结构成像的最小核误差分析方法
CN107219483B (zh) * 2017-04-22 2019-11-26 天津大学 一种基于扩散峰度成像的径向峰度各项异性定量方法
CN109793517A (zh) * 2017-11-23 2019-05-24 周文瑾 磁共振双脉冲脑白质微观测定系统和方法
US11010509B2 (en) * 2018-05-23 2021-05-18 Nvidia Corporation Systems and methods for computer simulation of detailed waves for large-scale water simulation
CN109598777B (zh) * 2018-12-07 2022-12-23 腾讯科技（深圳）有限公司 图像渲染方法、装置、设备及存储介质
US11699232B2 (en) * 2021-09-01 2023-07-11 Omniscient Neurotechnology Pty Limited Brain hub explorer

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08500021A (ja) * 1992-05-05 1996-01-09 ユニバーシティ オブ ワシントン 画像神経記録法及び拡散異方性画像処理
US20090010517A1 (en) * 2003-07-08 2009-01-08 The Government of the United States of America as represented by the Secretary of the Non-invasive in vivo mri axon diameter measurement methods
JP2010527740A (ja) * 2007-05-31 2010-08-19 シーアール ディベロップメント アーベー 拡散磁気共鳴画像化のための方法とシステム

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6288540B1 (en) * 1999-05-21 2001-09-11 University Of Rochester Optimized orthogonal gradient technique for fast quantitative diffusion MRI on a clinical scanner
WO2002082376A2 (en) 2001-04-06 2002-10-17 Regents Of The University Of California Method for analyzing mri diffusion data
EP1611452A1 (en) * 2003-03-31 2006-01-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. A method of magnetic resonance perfusion imaging
US7643863B2 (en) * 2003-07-08 2010-01-05 Basser Peter J Diffusion tensor and q-space MRI specimen characterization
US7411394B2 (en) * 2005-05-17 2008-08-12 Board Of Trustees Of Michigan State University Method for imaging diffusion anisotropy and diffusion gradient simultaneously
JP2009050615A (ja) * 2007-08-29 2009-03-12 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 磁気共鳴イメージング装置および磁気共鳴画像表示方法
US8704515B2 (en) * 2008-08-11 2014-04-22 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Magnetic resonance specimen evaluation using multiple pulsed field gradient sequences with a wavenumber magnitude local minimum and restricted compartment estimation
WO2010085796A2 (en) * 2009-01-26 2010-07-29 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Office Of Technology Transfer, National Institutes Of Health A phantom for diffusion mri imaging
US9097778B2 (en) * 2009-03-30 2015-08-04 Hitachi, Ltd. Magnetic resonance device with diffusion gradient phase variation positionally corrected
EP2585845A1 (en) 2010-06-24 2013-05-01 Ramot at Tel Aviv University Ltd. Magnetic resonance analysis using a plurality of pairs of bipolar gradient pulses
SE537064C2 (sv) * 2012-05-04 2014-12-23 Cr Dev Ab Analys för kvantifiering av mikroskopisk anisotropisk diffusion
SE537065C2 (sv) * 2012-05-04 2014-12-23 Cr Dev Ab Pulssekvensförfarande för MRI
US10317498B2 (en) * 2013-09-20 2019-06-11 Children's Medical Center Corporation Methods and apparatus for modeling diffusion-weighted MR data acquired at multiple non-zero B-values
AU2015214638B2 (en) * 2014-02-10 2019-07-11 Random Walk Imaging Ab Method for quantifying isotropic diffusion and/or anisotropic diffusion in a sample

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08500021A (ja) * 1992-05-05 1996-01-09 ユニバーシティ オブ ワシントン 画像神経記録法及び拡散異方性画像処理
US20090010517A1 (en) * 2003-07-08 2009-01-08 The Government of the United States of America as represented by the Secretary of the Non-invasive in vivo mri axon diameter measurement methods
JP2010527740A (ja) * 2007-05-31 2010-08-19 シーアール ディベロップメント アーベー 拡散磁気共鳴画像化のための方法とシステム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Observation of microscopic diffusion anisotropy in the spinal cord using double-pulsed gradient spin echo MRI(Magnetic Resonance in Medicine, 2008.03.27.공개)* *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013165313A1 (en) 2013-11-07
IN2014MN02266A (ko) 2015-07-24
EP2847606A1 (en) 2015-03-18
US20190187233A1 (en) 2019-06-20
JP6228970B2 (ja) 2017-11-08
BR112014027067A2 (pt) 2017-06-27
EP2847606B1 (en) 2021-06-30
AU2018236896B2 (en) 2020-05-28
AU2013257306A1 (en) 2014-11-27
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