Diffusion Tensor Imaging of Wallerian Degeneration in MS

MS 中沃勒变性的扩散张量成像

基本信息

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Diffusion tensor MRI (DTI) is a powerful in vivo technique that is sensitive to deep brain tissue water microdynamics and microstructure. DTI-derived orientation and scalar maps have the unique potential to provide objective and specific measures of the Multiple Sclerosis pathology. The hallmarks of MS pathology may include inflammation, demyelination, gliosis, direct axonal loss directly or indirectly through Wallerian degeneration (WD). WD can cause axonal loss distal from the initial demyelinating lesion and its signature in MS has not been elucidated using a comprehensive DTI and conventional MRI approach. The Corpus callosum (CC), pyramidal, corticospinal tracts coursing through the internal capsule (IC) are important structures that are implicated in neurological deficit in MS. Unfortunately, the limited published literature on DTI of MS in these structures is often inconsistent and sometimes contradictory. Based on our preliminary studies, these inconsistencies and contradictions, at least in part, could be attributed to sub-optimal acquisition schemes, arbitrary region of interest placement, failure to recognize the regional heterogeneity of these structures, the age and gender dependence of DTI measure. In order to overcome some of these limitations, we propose to acquire DTI data at 3.0 T using parallel imaging at different age groups on normal males and females. In addition, MRI data will also be acquired on MS subjects. The DTI data will be acquired from the whole brain using optimized Icosa21 scheme that is shown to be balanced and unbiased. Specifically we will concentrate on the CC, pyramidal and CST tracts which are implicated in MS, to identify WD signature in MS. We will divide the corpus callosum into seven functionally distinct sub regions. Similarly the internal capsule will be divided into four quadrants and its temporal-spatial correlations will be followed longitudinally. DTI values will be derived from each one of these individual structures. A robust DTI analysis tool will be developed for automatic analysis. This tool will also help in the fusion of multi-modal MRI data for a robust segmentation of the subregions of CC and 1C. The DTI measures, after accounting for the age and gender dependence will be correlated with the clinical measures.
描述(由申请人提供):扩散张量MRI(DTI)是一种强大的体内技术,对深脑组织水微动力学和微观结构敏感。 DTI衍生的方向和标量图具有独特的潜力,可以提供多发性硬化病病理学的客观和特定措施。 MS病理学的标志可能包括直接或间接通过Wallerian变性(WD)直接或间接直接或间接的炎症,脱髓鞘,神经胶质变化,直接轴突损失。 WD可能会导致远距离脱髓鞘病变远端的轴突丢失,并且尚未使用全面的DTI和常规MRI方法阐明其在MS中的签名。 call体(CC),锥体,皮质脊髓束在内部胶囊(IC)中裂化是与MS神经缺陷有关的重要结构。不幸的是,这些结构中有关MS的DTI的有限文献通常是不一致的,有时甚至是矛盾的。基于我们的初步研究,这些不一致和矛盾至少在某种程度上归因于次优的采集方案,关注的任意区域放置区域,未能识别这些结构的区域异质性,DTI度量的年龄和性别依赖性。为了克服其中一些局限性,我们建议使用正常男性和女性的不同年龄组的平行成像以3.0 t获取DTI数据。此外,还将在MS受试者上获取MRI数据。 DTI数据将使用优化的ICOSA21方案从整个大脑中获取,该方案被证明是平衡和无偏的。具体而言,我们将专注于与MS中有关的CC,锥体和CST区域,以识别MS中的WD签名。我们将call体分为七个功能上不同的子区域。同样,内部胶囊将分为四个象限,其时间空间相关将纵向遵循。 DTI值将从这些单个结构中的每一个得出。将开发出强大的DTI分析工具进行自动分析。该工具还将有助于融合多模式MRI数据,以对CC和1C的子区域进行稳健的分割。考虑到年龄和性别依赖性后,DTI措施将与临床措施相关。

项目成果

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