Diffusion MRI یک تکنیک تصویربرداری غیر تهاجمی است که برای اندازه گیری انتشار مولکول های آب در بافت های بیولوژیکی استفاده می شود. تجزیه و تحلیل کمی از انتشار MRI اطلاعات ارزشمندی در مورد ساختار بافت و یکپارچگی، کمک در تشخیص و تحقیق، این مقاله در مورد محاسبات کلیدی و تکنیک های عملی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل کمی از داده های انتشار MRI بحث می کند.

محاسبات بنیادی در Diffusion MRI

محاسبه اولیه در MRI انتشار شامل حذف ضریب انتشار آشکار (ADC) ADC است که اندازه انتشار آب در داخل بافت را اندازه گیری می کند و با استفاده از حساسیت های سیگنال به دست آمده در وزن های مختلف انتشار (b-values) محاسبه می شود: فرمول اصلی این است:

[[ویرایش] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

در جایی که شدت سیگنال با وزنه برداری است S0 سیگنال پایه بدون وزن انتشار است و b عامل انتشار وزن است.

تکنیک های عملی برای دستیابی به داده ها

اندازه گیری دقیق انتشار نیاز به پروتکل های بهینه سازی شده برای خرید داده ها دارد. ملاحظات کلیدی شامل انتخاب مقادیر مناسب b-values، اطمینان از کالیبراسیون مناسب و به حداقل رساندن مصنوعات حرکتی است.به طور معمول، چندین ارزش b برای تولید پروفایل های انتشار استفاده می شود که می تواند به مدل هایی مانند تجزیه و تحلیل یکپارچه برای استخراج ارزش های ADC نصب شود.

مراحل عملی مشترک شامل:

  • استفاده از حداقل دو مقدار مختلف b برای محاسبه ADC قابل اعتماد
  • استفاده از تکنیک های اصلاح حرکت در طول پردازش پس از پردازش
  • اطمینان از پارامترهای تصویربرداری مداوم در سراسر اسکن
  • استفاده از پروتکل های نسبت سیگنال به سیگنال بالا (SNR)

تکنیک های تحلیل پیشرفته

فراتر از محاسبات اولیه ADC، مدل های پیشرفته مانند Diffusion Tensor Imaging (DTI) اطلاعات دقیق در مورد aisotropy بافت ارائه می دهند. DTI شامل محاسبه ده هاور انتشار و پارامترهای محروم مانند aisotropy (FA) و به معنی پراکندگی (MD) این معیارها نیاز به دستیابی به داده های انتشار در امتداد چندین جهت و استفاده از ده ها الگوریتم مناسب دارند.

پیاده سازی عملی این تکنیک ها شامل ابزارهای نرم افزار تخصصی و کنترل دقیق کیفیت داده ها برای اطمینان از برآورد دقیق ده هاور و تفسیر معنی دار از نتایج است.