文摘
背景和目的:有人建议限制扩散存在内血肿与完整的红细胞膜;然而,计算表观扩散系数(ADC)值区域的T2低信号可以是有问题的。我们的目的是要显示的缺陷测量血肿内扩散与细胞内的血液制品和提出一个框架基于预期值的属性计算ADC值与信号强度接近的区域背景噪声(即T2-dark血肿)。
方法:十二个颅内血肿患者进行了回顾性确定扩散成像在2年期间(4细胞内氧合血红蛋白、7细胞内的脱氧血红蛋白,细胞内高铁血红蛋白)。感兴趣的区域画在血肿,侧白质,背景。ADC值是使用各种计算方法:1)使用预期值合并的方差背景,2)计算感兴趣的区域的均值取自然对数之前,3)屏蔽消极的价值观,和4)屏蔽背景在0.5%的增量从0.5到5.5%,包括戴面具的体素(一种本质上有缺陷的方法)。双尾学生的t测试执行之间的白质和血肿的ADC值。
结果:之间没有统计上的显著差异血肿和白质方法1到3 (P= .14点,P= 23),P分别为=点)。只有方法4显示一个统计上的显著差异,开始屏蔽(0.5%P= .04点)和与掩蔽(增加变得越来越重要P= 4.14×10−7在5.5%屏蔽)。屏蔽的作用仅限于T2-dark血肿。
结论:没有限制扩散体内血肿与细胞内的血液制品。T2-dark血肿的T2停电影响diffusion-weighted图像不应该解释为快速扩散。期望值的方法可以用来获得测量与信号强度区域附近的背景噪音。使用文献值红细胞自扩散,我们计算下限血肿的扩散与细胞内的血液制品0.3×10−3毫米2/ s。
先生成像出现出血的不同阶段在过去的十年里已经被很好地记录下来了(1 - 3)。随着新的成像序列,有自然倾向分类,确认和扩展我们对进化的不同阶段的理解血液制品使用这个新信息。扩散成像是最新的医疗设备。有一些早期的报告试图区分出血的不同阶段的基础上“限制”的扩散。有人建议限制扩散存在内血肿与完整的红细胞膜(去氧血红蛋白,细胞内氧合血红蛋白和高铁血红蛋白)(4)。T2-dark血肿有信号强度非常接近echo-planar扩散图像的背景噪音。获得准确地区扩散测量的T2低信号可能会产生问题,因为单个像素值可能是由热和电子成像系统的噪声。
我们提出一个框架基于预期值的属性计算表观扩散系数(ADC)值与信号强度接近的区域背景噪声(即T2-dark血肿)。我们表明,T2-dark血肿(与细胞内的血液制品)扩散率与大脑相比较(尽管diffusion-weighted图像上的低信号)。我们进一步展示背景屏蔽的问题与使用不当有关,而变得特别明显的地区返回的信号强度范围的背景噪音。我们表明,ADC测量在这些地区可以强烈影响后处理方法。
方法
1997年8月至1999年7月,在本院临床病例包括扩散成像。使用一个基于web的DECrad (IDX系统公司,伯灵顿,VT)报告搜索功能开发的机构,我们回顾性确定患者颅内血肿,期间经历了扩散成像。患者血肿小于2厘米被排除在外,脑梗塞患者。受试者的基础上选择传统的成像结果表明细胞内的血液制品。共有12个受试者符合这个需求被确定。白质内血肿主要是。neuroradiologist进一步分组受试者作为个体与T2-dark(7细胞内的脱氧血红蛋白和细胞内高铁血红蛋白)或T2-bright血肿(四个细胞内氧合血红蛋白)。因为血肿通常有血液制品的组合,该分组的基础上完成的主要成分决定的信号强度在T1和t2加权图像。然而,所有血肿的成像特点,纯粹的细胞内的血液制品。所有成像进行1.5 - t临床成像仪(标记; GE Medical Systems, Milwaukee, WI), equipped with an Echospeed gradient system for echo-planar imaging. Imaging consisted of a sagittal T1-weighted localizer and then fast spin-echo T2-weighted (4000/85 [TR/TE]) and fluid-attenuated inversion recovery (11000/140; inversion time, 2200 ms) sequences. Diffusion-weighted imaging was performed using a spin-echo echo-planar sequence (10000/125; field of view, 24; matrix, 128 × 128; b value, 1000 s/mm2;的方向,3)。三个正交方向的扩散梯度顺序应用生成三套轴向diffusion-weighted图像(Sx, Sy和深圳),除了一个基准图像(S0),没有扩散梯度。扩散图像被转移到一个工作站进行离线处理使用软件开发的IDL(研究系统公司,博尔德有限公司)。各向同性diffusion-weighted图像计算使用以下关系。
扩散跟踪地图从各向同性扩散计算图像和基准图像在像素的基础上通过使用下列关系:
在各向同性diffusion-weighted信号,年代0基线信号强度没有扩散梯度,D是平均跟踪,b是渐变衰减因子。这些照片是不戴面具的背景噪音。感兴趣的区域(ROI)的年代0图片直接在相应部分血肿细胞内的血液制品。ROI被放置以包含尽可能多的T2-dark或T2-bright地区。ROI也画在冷漠侧半球的白质和从一个大区域的背景图像,大脑之外。ROI保存二进制面具和用于生成数据,使用各种方法如下所述。方法1的框架描述了预期的值。其余的方法选择具有代表性的后处理算法,生成可能通常使用ADC值。
方法1:预期的值
这种方法是参考标准的其他方法相比。图像先生代表真正的分量的绝对值大小图像经过傅里叶变换的原始数据。大多数情况下,使用的绝对值并不是问题,因为大脑的信号是如此强劲。然而,当信号强度接近背景噪音,ROI的真正的意思是信号强度不能得到平均信号直接从级图像(5)。这是最容易注意到的平均信号所示背景区域级形象总是大于0。因为噪音是白色的(6),真正的意思是背景噪音的复杂图像远离artifactual鬼魂是0。此外,SD级的复杂图像像素值是恒定的。这个属性可能会考虑获得一个真正的意味着从T2-dark血肿信号强度。这个问题可以通过使用信号强度的方块期望值的框架。随机变量X的方差(7)可以表示如下:
所以E (X) = sqrt (E (X)2)−Var (X)]。
对于复杂的随机变量,关系也是如此,当我们替补埃尔米特对称的产品(例如,X•X *)(例如,X平方数量2)。对噪声像素,E (X噪音)= 0,所以Var (X噪音)= E (X2噪音),考虑到我们假设白噪声的图像,Var (X信号)= Var (X噪音)= E (X2噪音)。与非零像素信号,大小μ= | E (X) |因此满足以下方程。
每种情况下的方差是获得使用像素值的平方的平均值从大背景ROI。注意,保持独立,是很重要的平方值的平均。平均投资回报率为每个使用方程获得了血肿4,与背景的方差计算ROI的噪音。重复这个过程是分开的0图像和diffusion-weighted图像。跟踪ADC值被替换这些平均值计算方程2。同样的程序用于白质ROI。使用双尾进行了统计分析t测试血肿和白质区域,假设方差相等。
方法2:意味着ROI
这个方法是最可比的获得ROI成像仪控制台。ROI应用于年代0图像和各向同性扩散图像分开。被平均,然后使用这些值在计算平均跟踪ROI利用方程2。使用这种方法,所有的点都包含在计算。使用双尾进行了统计分析t测试血肿和白质区域假设方差相等。
方法3:负掩蔽扩散跟踪地图
本质上这是一个有缺陷的方法在概念上类似于方法4,但部分由适当的淘汰阈值的修正。该方法包括,因为它可能是由软件例程实现写“在房子。“计算跟踪需要的消极的自然对数的比值各向同性扩散图像和基准图像(S和S0分别在方程2)。点的信号强度增加的各向同性扩散图像将返回-跟踪值。这将发生一些体素的信号是在随机变化的背景,因为噪音。包括这些体素会降低artifactually真正的ADC值。ROI是应用于计算跟踪映射到生成的意思是ADC和SD为每个地区。值小于或等于0的跟踪地图被排除在计算平均投资回报率。使用双尾进行了统计分析t测试血肿和白质区域,假设不平等的方差(因为负值是蒙面的血肿跟踪值)。
方法4:背景掩蔽和包括掩盖了体素
这是一个有缺陷的数据处理方法,包括我们对跟踪显示其影响值T2-dark血肿。它是一个方法,提供统计数据类似报道(4)和结果几乎完全相同的一种广泛使用的商业软件包(FuncTool,通用电气医疗系统)。一系列二进制掩模图像与背景值设置为0的基础上生成基线图像(掩蔽在0.5% 0.5%到5.5%的增量)。跟踪地图第一次计算,没有屏蔽,使用方程2基线和diffusion-weighted图像。面具被应用到跟踪地图,和ROI应用于蒙面跟踪映射到生成的意思是ADC和SD为每个地区。蒙面的0值跟踪地图包含在计算平均投资回报率。的意思是ADC值分别计算T2-dark和T2-bright血肿,并绘制作为掩蔽百分比的函数。统计分析进行血肿和白质区域使用的小动物——一张长有每一层的屏蔽t测试和假设不同的差异,因为屏蔽会影响白质区域和血肿区域不同。
统计分析
使用双尾额外执行统计分析t测试每个方法之间的白质区域分析。双尾学生的t测试了血肿跟踪测量方法1和2之间和方法1和3。线性回归进行比较的方法2、3、4与方法1。
结果
t1、t2加权和各向同性diffusion-weighted图像提出了几个代表性的血肿图1通过3。案例1显示血液制品符合hyperacute血液(细胞内氧合血红蛋白)。图像显示isointense t1影像信号强度,与相应的t2加权像上高信号强度。案例2显示急性血液(主要是细胞内的脱氧血红蛋白,isointense t1影像,T2-dark)。例3显示了早期亚急性血(细胞内高铁血红蛋白,T1-bright T2-dark)。各向同性diffusion-weighted图像的所有T2-dark血肿显示低信号强度(直觉会将对应于“快速”扩散)。表1列出了跟踪ADC值为所有使用期望值的方法获得的血肿。之间没有显著差异意味着T2-dark血肿(意味着= 0.73881×10−3毫米2/ s, SD = 0.22)和侧白质区域(= 0.829892,SD = 0.20,P= 36)。同样,没有显著区别T2-bright血肿(意味着= 0.631,SD = 0.14)和侧白质(= 0.783,SD = 0.093,P=酒精含量)或整个组的血肿和侧之间的白质(P= .14点)。没有显著区别T2-dark和T2-bright血肿(P=点)。
图1所示。T2-bright左颞hyperacute血肿(细胞内氧合血红蛋白)。
一个,轴向t1加权图像(600/20/1)(左)显示isointense血液制品。轴向速度旋转回声t2加权图像(4000/85/1)(中间)显示高信号强度。Diffusion-weighted图像各向同性(10000/125/1)(正确的)显示增加信号相对于大脑。
B,跟踪ADC图显示没有背景掩蔽(左)显示血肿扩散率与大脑可比。跟踪ADC图显示背景掩蔽(2%正确的这个T2-bright血肿)显示相似的外观。
使用方法2(平均投资回报率计算自然对数之前),也意味着要么T2-dark之间无显著差异(P= .51)或T2-bright (P=点)血肿和侧之间的白质或整个组的血肿和侧白质(P= 23)。表2所有获得的血肿列表跟踪ADC值使用方法2。再一次,没有显著差异意味着之间的血肿方法二和方法1 (P= .92)。图4显示了之间的紧密对应方法2和方法1(拦截=−0.13,斜率= 1.2,R2= 0.98,标准误差= 0.038)。方法2在价值观倾向于低估了ADC值略低于0.7×10−3毫米2/秒(图4)。
T2-dark左额急性血肿(细胞内与一些细胞内高铁血红蛋白还原血红蛋白)。
一个,t1加权图像(600/20/1)(左)显示主要isointense血液制品(脱氧血红蛋白)的某些地区hyperintensity集中(细胞内高铁血红蛋白)。快速旋转回声t2加权图像(4000/85/1)(中间)主要显示低信号强度对应于细胞内的血液制品。Diffusion-weighted图像各向同性(10000/125/1)(正确的)显示标记hypointensity相对于大脑。这将直觉会对应快速扩散(心室与CSF)。
B,跟踪ADC图显示没有背景掩蔽(左)显示血肿与大脑,扩散率可比一些外围下降点。下降点是由背景噪声引起的变异导致消极的ADC值。注意,血肿内的扩散限制和速度相对于大脑。跟踪ADC图显示背景掩蔽(2%正确的)显示了戏剧性的像素内血肿的损失。
T2-dark右额叶亚急性血肿(细胞内高铁血红蛋白)。
一个,t1加权图像(600/20/1)(左)显示主要hyperintense血液制品。快速旋转回声t2加权图像(4000/85/1)(中间)主要显示低信号强度对应于细胞内的血液制品。Diffusion-weighted图像各向同性(10000/125/1)(正确的)显示T2管制效果显著hypointensity相对于大脑。
B,跟踪ADC图显示没有背景掩蔽(左)显示血肿与大脑,扩散率可比一些病变中丢分。跟踪ADC图显示背景掩蔽(2%正确的)显示了戏剧性的像素内血肿的损失。
的血肿块平均ADC方法1(期望值)与方法2、3、4线适合掩蔽(2%)。ADC值之间近乎完美对应显示计算使用方法1和方法2(平均ROI)(拦截=−0.13,斜率= 1.2,R2= 0.98,标准误差= 0.038)。虽然方法3(负蒙面压)显示了一个斜率接近身份,方法2的健康不如(拦截= 0.056,斜率= 0.98,R2= 0.71,标准误差= 0.144)。4显示了一个可怜的通信方法1(拦截=−0.076,斜率= 0.759,R2= 0.36,标准误差= 0.233),尤其是在降低ADC值
使用方法3(屏蔽- ADC值),再次是意味着要么T2-dark之间无显著差异(P= .74点)或T2-bright (P= 10)血肿和侧之间的白质或整个组的血肿和侧白质(P= ()。表3所有获得的血肿列表跟踪ADC值使用方法3。没有显著差异意味着之间的血肿方法3和方法1 (P=正)。绘制方法3与方法1提供了一个斜率接近身份(拦截= 0.056,斜率= 0.98,R2= 0.71,标准误差= 0.144),但适合的质量比方法2 (图4)。
在进步的阈值使用方法4(屏蔽),之间存在着显著差异显示T2-dark血肿和侧白质开始屏蔽(1.5%P= .019),它变得越来越重要(P= 4.2×10−6在5.5%)。表4列出了跟踪所有获得的血肿ADC值使用方法4掩蔽的进步水平。相反的趋势观察T2-bright血肿(P= 0。0.5%P= .09点为5.5%)。整个组的血肿与对侧的白质相比,P值范围从P= .04点在掩蔽来P= 4.14×10−7屏蔽5.5%。的意思和SD方法4背景掩蔽(平均2% = 0.444×10−3毫米2/ s和SD = 0.278)比较与先前发表的结果(4)。与对侧的大脑相比,这种方法的分析意味着限制扩散为这些血肿(相对于大脑)。阈值的影响在ADC值中可以看到图5,平均ADC是绘制在百分比背景下屏蔽。T2-dark血肿,一个戏剧性的ADC值明显下降,随着越来越多的蒙面体素(0)值包含在计算。T2-bright血肿,只有一个小降低ADC值在屏蔽的范围值。面板B (图1通过3在ADC地图显示屏蔽的影响对一些具有代表性的例子。T2-dark血肿,后台可以看到屏蔽删除大量的体素的血肿。图4显示了穷人之间的通信方法4(绘制背景屏蔽2%)和方法1(拦截=−0.076,斜率= 0.759,R2= 0.36,标准误差= 0.233)。降低ADC值的对应关系明显恶化。
平均ADC绘制百分比背景掩蔽。T2-dark血肿,ADC值的急剧减少是明显更多的蒙面的体素(0)值包含在计算。T2-bright血肿,只有一个小降低ADC值在屏蔽的范围值。没有的白质ADC值的变化,这表明背景掩蔽成为问题只有非常低的T2信号
讨论
diffusion-weighted图像,快速扩散是低信号和限制扩散(如急性梗塞)显示高信号。然而,由于有一个贡献从基准图像diffusion-weighted形象,各领域的高信号强度不代表缓慢的扩散。这种效应被称为T2发光。Diffusion-weighted T2-dark血肿的图像显示信号强度很低(类似于或低于CSF),暗示非常快的扩散率。然而,这不是跟踪地图上确认,扩散率的明显比CSF慢得多。我们建议这个T2-blackout效应代表的推论T2-shine-through效果。T2-dark血肿信号强度很低,通常水平的背景噪音。这些背景水平压在diffusion-weighted图像显示低信号,但这并不代表快速扩散。相反,它们是黑暗diffusion-weighted图像,因为很少有信号返回从这些地区。临床直觉来源于t2加权成像的对比度变化取决于膜完好无损或细胞溶解不能扩展到扩散成像先生。
获得准确的扩散跟踪测量复杂,T2-dark血肿信号强度范围的背景。在大多数情况下,这不是一个问题在常规神经影像像素值的大小远高于噪音水平。然而,在血肿与细胞内的血液制品(除氧合血红蛋白),这就变成了一个非常重要的问题。具体来说,echo-planar T2信号强度脱氧血红蛋白和细胞内的高铁血红蛋白是极低的。在许多情况下,它是在背景噪声的水平,这意味着平均信号从这些地区返回小于SD的复杂像素噪声。与应用程序的扩散梯度,任何组织都应该放弃信号强度相对于基线的形象。的背景的变化,但是,它是可能的背景像素显示级扩散图像上的信号强度高于基准图像,产生一个负的ADC值(这是荒谬的和违反热力学第二定律)。去除这些物质像素,它很容易使用掩蔽排除他们从一代跟踪图像。然而,对于T2-dark血肿,我们已经表明,即使是低水平的掩蔽(0.5%)会引入蒙面压到血肿。这是图形所示图5。有一个戏剧性的降低ADC值T2-dark血肿与进步的掩蔽和包容的蒙面体素内的分析。
我们提出各种各样的潜在方法计算区域的ADC值T2低信号。在概念上唯一正确的方法是,使用框架的预期值。方法2(平均ROI)是有缺陷的,因为它不能获得真正的意思是T2低信号。在噪声和信噪比低,强度的概率分布,图像不再是高斯。相反,概率分布的特征是一个Rice-Nakagami函数,最后,瑞利分布的零信号的极限。方法3(屏蔽负面的ADC值)本质上是有缺陷的,因为它不包括像素可以导致的意思。甚至一个像素级内噪声包络信号有助于正确构造的期望值。任意像素阈值这样忽略了来自某些地区分布的随机噪声像素。方法4(背景掩蔽和包括蒙面压)是有缺陷的,有两个原因:1)类似于方法3,它任意排除来自随机像素噪声分布的地区,和2)它人为地增加分母的计算包括掩盖了体素。这些方法4中严重的缺陷导致的观察血肿内扩散限制。
背景屏蔽是一种常用的数据处理策略,以减少计算负荷限制了体素进入分析。这也可以提高图像的美学通过消除信号从大脑外压。虽然我们执行ADC分析离线,但制造商提供工具来执行在成像ADC计算在线或控制台。这些商业算法提供支持大量的屏蔽删除背景像素。FuncTool,例如,是一个后处理方案,可以生成ADC的地图从扩散图像。然而,该算法在FuncTool还包括掩盖了体素的报道中值从一个ROI。因此,人为压低估计扩散跟踪值可以获得在任何领域,信号强度范围内的背景(血肿,出血性中风)和背景使用掩蔽。
我们提出一个框架使用预期值的属性来获得准确的测量信号强度附近地区的背景范围。此方法的主要假设噪声通常是分布式的意思是0(前级)和整个图像的方差是常数。我们显示这种方法之间密切的协议,直接使用的区域(没有任何屏蔽)。我们已经表明,没有证据限制T2-dark血肿内扩散。这一发现进一步支持先前的体外在这个领域工作。
核先生扩散测量方法已经应用于水的自扩散的研究多年来组织。红细胞制剂一直是最方便的,因此最早的研究(8−14)。这些研究补充了扩散示踪方法。许多这些扩散测量得到使用红细胞制剂包装。因为这些准备工作有了细胞外液,扩散的测量提供了一个下限血肿与完整的细胞膜。表5提供了文学的ADC值红细胞制剂包装。0.3×10的平均ADC−3毫米2先生/ s核测量表5构成ADC值的上下限,可能与细胞内血肿中观察到血液制品。实际观察到的ADC值可能会改变这个下限之上,根据部分细胞外液血肿的体积。
结论
没有限制扩散体内血肿与细胞内的血液制品。这证实了体外研究的观察过去2年执行。T2-blackout效应对T2-dark血肿diffusion-weighted图像不应该解释为快速扩散。商用成像软件计算跟踪值可以包括掩盖了体素的报道是说,这将人为地降低ADC值区域的T2低信号(即血肿和出血性中风)。期望值的方法可以用来获得测量与信号强度区域附近的背景噪音。使用文献值红细胞自扩散,扩散计算下限与细胞内血肿血液制品0.3×10−3毫米2/ s。
脚注
1研究支持由美国伦琴射线学会学者计划提供1999 - 2000。
↵2地址重印请求约瑟夫·a . Maldjian医学博士,威克森林大学医学院放射分工科学,医学中心大道,温斯顿塞勒姆,27157年数控。
引用
- 收到了1999年4月11日。
- 接受修订后2000年6月19日。
- 版权©神经放射学的美国社会
