Optimaal schatten en verwerken van diffusie kurtosis parameters met het oog op klinische toepasbaarheid.

Diffusiegewogen magnetische resonantie beeldvorming (DW-MRI) laat toe de mate van diffusie van watermoleculen in levend weefsel te bepalen. Diffusietensor beeldvorming (DTI) maakt gebruik van een Gaussiaans model om deze diffusie voor te stellen en is een veelgebruikte techniek in huidig onderzoek naar de witte hersenmaterie. Ondanks het feit dat hetDTI-model tot op heden de meest toegepaste techniek binnen dit domein is en al vaak succesvol leidde tot nieuwe inzichten rondom neurologische aandoeningen, heeft het enkele fundamentele tekortkomingen waardoor nieuw technieken zich opdringen. DTI bezit bijvoorbeeld beperkte mogelijkheden om meervoudige vezelorientaties in een voxel te beschrijven, grotendeels te wijten aan de aanname van het Gaussiaanse diffusiemodel. Diffusie kurtosis beeldvorming (DKI) laat toe om diffusie niet-Gaussiaans te beschrijven [23]. Echter:(1) het bijhorende beeldvormingsproces vereist verhoogde b-waarden waardoor de SNR verlaagt. Het verschil tussen de werkelijk aanwezige Rice-verdeelde ruis en normaalverdeelde ruis zal hierdoor beduidend groot worden waardoor kleinste kwadraten benaderingen onjuistheden introduceren bij het schatten van de DKI-parameters. Om de klinische en biologische meerwaarde van deze nieuwe methode tegenover DTI aan te tonen is er nood aan een set parameters die gebruikt kan worden tijdens kwantitatieve analyses. DTI wordt meestal beschreven aan de hand van twee invarianten (gemiddelde diffusieen anitrope diffusie) , maar:(2) DTI levert niet de geschikte parameters om eenduidig de invloed van myelineafbraak of axonaal verlies op het diffusieproces te kwantificeren.(3) Doordat DKI tot op heden voornamelijk theoretisch werd bestudeerd, bestaan er geen atlassen van de bijhorende parameters die kwantitatieve analyses en daaropvolgende klinische studies mogelijk maken.De hogere orde van de diffusie kurtosis tensor (DKT) in vergelijking met de DT, impliceert het bestaan van extra parameters die meerwaarde bieden bij klinisch onderzoek. Een recente theoretische studie maakt de mathematische afleiding van deze (in)variante parameters mogelijk. Het onderzoek zal volgende stappen inhouden:Doelstelling 1: bepalen van de optimale beeldvormingsparameters (o.a. gradientsterkte en - richtingen) waarbij optimaal rekening gehouden wordt met de Rice verdeling van de opgenomen diffusiegewogen data. Het doel hierbij is de juistheid en de precisie van de geschatte DKI parameters te optimaliseren. Om klinische toepasbaarheid na te streven, zal de scantijd en de praktische haalbaarheid van de beeldvormingsinstellingen steeds in acht genomen worden.Doelstelling 2: onderzoek naar de meerwaarde van kurtosis-parameters t.o.v. de huidige DTI-metingen voor de detectie van pathofysiologische verschijnselen zoals myelineafbraak, axonaal verlies, . . . . Deze vormen van weefselafbraak zullen worden gesimuleerd in muizen, waarna een vergelijk van DKT-parameters en histologie mogelijk wordt. De myelineafbraak zal gesimuleerd worden door het toedienen van zeer kleine hoeveelheden cuprizone, een stof die zorgt dat de oligodendrocyten afsterven. Een direct gevolg is het verlies van myeline rondom de zenuwvezels.Doelstelling 3: opstellen van een kurtosis-atlas op basis van de relevante kwantitatieve parameters die in doelstelling twee gevonden werden. Hierbij zal er onderzocht worden hoe de bestaande registratietechnieken voor meervoudige beelden aangepast dienen te worden voor een optimale DKT beeldregistratie en atlasvorming.Doelstelling 4: de kurtosis-atlas zal gebruikt worden om de klinische meerwaarde van DKI te beoordelen voor een voxel gebaseerd onderzoek rond Multiple Sclerose.(4) Theoretisch vormt DKI reeds een techniek die de tekortkomingen van DTI omzeilt binnen realistische scantijden. In de praktijk werden tot op heden slechts enkele klinische studies uitgevoerd. De finale meerwaarde en toepasbaarheid vanDKI in klinisch onderzoek is hierdoor nog niet bekend.

Trefwoorden:KURTOSIS PARAMETERS, FYSICA, KLINISCHE TESTEN

Disciplines:Klassieke fysica, Elementaire deeltjesfysica en hoge-energie fysica, Andere fysica