Methodological study on diffusion tensor indices in MS: analysis challenges and outcomes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas, Catarina Correia de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9628
Resumo: Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
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spelling Methodological study on diffusion tensor indices in MS: analysis challenges and outcomesImagem de tensor de difusãoDifusibilidade axial projetadaDifusibilidade radial projetadaAnisotropia fracional projetadaEsclerose múltiplaAlinhamento com tensor de difusãoAlinhamento com anisotropia fracionalTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013A imagem de tensor de difusão (ITD) é uma modalidade de ressonância magnética (RM) que permite determinar in vivo a intensidade e a direção da difusão da água nos tecidos biológicos. A mobilidade molecular nos tecidos depende da sua organização celular. Em estruturas organizadas, como na substancia branca do cérebro, em que há uma grande compactação de fibras nervosas, a difusão é restringida na direção perpendicular aos axónios e ocorre preferencialmente na direção paralela às fibras. Como esta direccionalidade é observável com a ITD, esta técnica permite concluir acerca da microestrutura dos tecidos e investigar alterações estruturais que ocorrem em caso de patologia. O fato de a ITD proporcionar novos contrastes da estrutura da substancia branca comparativamente à imagem de RM convencional, torna-a uma técnica apelativa para inúmeros estudos neurológicos, designadamente, estudos de doenças neuro degenerativas, como a esclerose múltipla (EM). Na ITD, a difusão em cada voxel é descrita por um tensor que, após diagonalizado, pode ser definido por três valores próprios, λ1, λ2 e λ3 e os seus correspondentes vetores próprios, v1, v2 e v3. Através desta informação, o tensor de difusão (TD) pode ser representado geometricamente como um elipsóide cujos eixos estão alinhados com os vetores próprios e cujas dimensões estão de acordo com a raiz quadrada dos valores próprios. Por sua vez, o maior eixo do elipsóide corresponde à direção principal da difusão, que se assume como sendo paralela à direção das fibras nervosas. A informação dada pelos tensores pode ser mais facilmente visualizada calculando índices que correspondem a certas propriedades da difusão. Nomeadamente, o primeiro valor próprio define o parâmetro de difusibilidade axial (DA), o qual está associado à difusão na direção das fibras nervosas, e a média do segundo e terceiro valores próprios corresponde ao parâmetro de difusibilidade radial (DR), o qual mede a difusão na direção perpendicular às fibras. Alterações nestes dois parâmetros são associadas, respetivamente, à degeneração axonal e à desmielinização dos neurónios. Outros índices são a difusibilidade média (DM), que corresponde à média dos três valores próprios, e a anisotropia fracional (AF), que mede a direcionalidade da difusão, a qual pode variar entre 0 (isotrópica) e 1 (extremamente direcionada). No entanto, existem algumas limitações associadas à IDT que dificultam a interpretação dos seus resultados. Em primeiro lugar, o modelo que é utilizado é incapaz de representar voxeis onde ocorre cruzamento de tratos não paralelos de fibras nervosas. Nos restantes casos, fatores como uma baixa razão sinal-ruído e a presença de lesões podem desviar o tensor da direção correta das fibras nervosas. Nestes casos, a comparação de índices de difusão entre diferentes sujeitos pode resultar em conclusões enganadoras, dado que se estão a comparar valores que correspondem às características da difusão ao longo de diferentes estruturas biológicas. Este projeto teve como objetivo criar e testar uma metodologia, com base no trabalho desenvolvido por Wheeler-Kingshott et al. (2012), para comparar, de forma consistente, a informação dada pelas imagens de TD entre um grupo de indivíduos saudáveis e um grupo de pacientes com EM. Neste método, em cada voxel, os índices de difusão não são calculados diretamente a partir dos valores próprios do TD, mas da projeção dos TD na direção de vetores próprios de referência, que se assumem como estando alinhados com a direção saudável das fibras nervosas. Estes vetores próprios são retirados de uma imagem de TD de referência construída a partir da média de imagens de TD correspondentes aos sujeitos saudáveis da população. No estudo desenvolvido, participaram 48 controlos e 76 doentes com EM. Para se poder comparar as diferenças entre o grupo de pacientes e o grupo de indivíduos saudáveis, foi primeiro necessário proceder à normalização das imagens de TD. Assim, estas imagens foram alinhadas a um template criado a partir de um subconjunto de 20 controlos e 20 pacientes. Para o alinhamento, foram utilizados dois métodos diferentes: um baseado nas próprias imagens de DT e o outro baseado nos mapas escalares de AF dessas imagens e do template. De seguida, foram obtidos os vetores e os valores principais de cada tensor das imagens da população em estudo. Com estes valores principais, foram calculados os índices DA, DR e AF. Foram igualmente calculados os pares de vetores e valores principais para a imagem de referência. Os tensores de cada sujeito foram projetados nas direções de referência, dando origem aos valores principais projetados. Estes últimos foram utilizados para calcular os índices projetados: difusibilidade axial projetada (DAP), difusibilidade radial projetada (DRP) e anisotropia fracional projetada (AFP). Para cada método de alinhamento utilizado, foi conduzida uma analise estatística para comparar as diferenças detectadas entre o grupo de controlos e o grupo de pacientes usando os índices normais e os índices projectados. Os resultados mostraram que existiu um aumento de DA, DR, DAP e DRP e uma diminuição de AF e AFP nos pacientes em relação aos controlos. A extensão e a localização das alterações entre parâmetros análogos (DA e DAP, DR e DRP, e AF e AFP) foram detetadas de forma muito semelhante, sobrepondo-se em grande parte e diferindo apenas em algumas pequenas zonas. Foram observadas diferenças mais extensas entre os parâmetros projetados e os parâmetros normais através do método de alinhamento que utilizava os mapas de AF. Contudo, apesar de não terem sido observados resultados conclusivos, foram identificadas algumas diferenças que podem sugerir uma maior sensibilidade dos parâmetros projetados para identificar os elementos patológios da EM. As alterações detetadas com os parâmetros normais derivados de ambas as técnicas de alinhamento foram também comparadas, o que mostrou que os resultados podem ser consideravelmente influenciados pela técnica (baseada nos mapas AF ou nas imagens de TD) escolhida para o alinhamento das imagens. Foi também observado que o alinhamento com as imagens de AF é menos eficaz a alinhar os tensores com o template. De fato, verificou-se uma maior dispersão na orientação dos tensores do grupo em estudo utilizando esta técnica. No entanto, é necessário investigar qual dos métodos de normalização das imagens de TD é o indicado para efetuar análises comparativas entre pacientes e controlos porque, apesar de o método de TD ser mais eficaz no alinhamento dos tensores, esta reorientação pode porventura cancelar também informações adicionais sobre patologia. Estudos postmortem deverão ser efetuados de forma a testar o fundamento biológico dos parâmetros projetados comparativamente aos parâmetros normais e também para se investigar qual dos métodos de alinhamento tem maior especificidade e sensibilidade para detetar patologia em estudos comparativos de ITD entre pacientes e controlos.Diffusion tensor imaging (DTI) characterizes the diffusion properties of the tissues through a tensor. This tensor can be used to calculate scalar indices that are used to study white matter (WM) changes in several neurological diseases. The diffusion tensor (DT) assigns a principal direction for diffusion that, in the WM of the brain, is assumed to be aligned with the direction of the axonal fibres. However, there are some cases where this supposition fails. As a result, misinterpretation of differences in DT indices between patients and healthy controls (HCs) may occur when the geometrical properties of the datasets are not taken into consideration. To solve this problem, a new analysis method consistent between subjects was introduced. Here, diffusion is measured along reference vectors that define the most probable direction of healthy diffusion. This study aimed to develop a pipeline for the use of this new approach in group comparisons of HCs and patients with multiple sclerosis (MS), and test its sensitivity at identifying pathology compared to the standard approach. This analysis was done using two different registration methods: DTbased and FA-based. In general, it was shown that at a group level there were no major differences between the standard and the projected indices. However, results were observed that could suggest increased sensitivity for the latter. In addition, a significant effect of the registration method was detected in the results. Also, the coherence of tensor's orientation between datasets was studied, which showed that the FA-based registration aligns tensors to a lesser degree than the DT-based. The pipeline developed in this work should be further investigated to enable a final conclusion regarding its validity and sensitivity. Also, additional work should be performed to investigate whether the realignment based on the DTI rather than FA properties may mask pathological processes or viceversa.Wheeler-Kingshott, ClaudiaNunes, Rita Gouveia, 1976-Repositório da Universidade de LisboaFreitas, Catarina Correia de2013-12-05T14:27:32Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9628TID:201286564enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:54:10Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9628Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:46.998001Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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