g.hagberg@hsantalucia -...

Effetto BOLD e quantificazione del valore T2* tramite tecniche multieco

Gisela E Hagberg

Laboratorio di Neuroimmagini funzionali: Fondazione Santa Lucia, Roma

[email protected]

La Tomografia a Risonanza Magnetica (RM) è un metodo che permette di ottenere immagini

del corpo umano ad alta risoluzione e con un contrasto di immagine specifico per il tessuto in esame. Il

contrasto è il risultato delle specifiche proprietà di rilassamento magnetico dei nuclei di idrogeno

presenti nell' acqua del tessuto. Una di queste proprietà di rilassamento magnetico è il valore T2*, che è

sensibile alla presenza di ioni paramagnetici, come la deossi-emoglobina nei vasi sanguigni. La MRI

funzionale (fMRI) sfrutta la variazione del contenuto d’ossigeno nel sangue in aree cerebrali attivate

(l’effetto BOLD), che risulta in una differenza di suscettività magnetica tra il sangue nelle vene e il

tessuto circostante e quindi in una diminuzione del valore T2*. Si è soliti rilevare l’effetto BOLD tramite

immagini pesate in T2* (di tipo singolo eco) e con queste eseguire calcoli statistici per ottenere mappe di

attivazione. Si è dimostrato che queste mappe di attivazione basate sulle immagini pesate in T2* variano

in modo considerevole tra di loro, perfino quando la misura viene ripetuta con lo stesso individuo (1).

L’origine di tale variazione è complessa. Innanzitutto, l’alterazione del segnale dipende dal tempo di eco

della misura (2), e si ottiene un massimo quando questo è uguale al valore T2* del tessuto in esame,

considerato noto e invariabile. In realtà, il valore di T2* varia tra aree cerebrali, a causa della presenza di

agenti paramagnetici nei tessuti. Per esempio, con l’avanzare dell’étà, cumuli di ferro e rame nei gangli

della base risulteranno in una diminuzione progressiva del valore T2*. Inoltre, in funzione del livello di

ematocrito nel sangue, il T2* può subire delle alterazioni, e quindi comportare variazioni del segnale

BOLD tra individui e nello stesso individuo misurato in occasioni diverse. Un’altra fonte di variabilità è

legato all’origine stessa del segnale BOLD: “brain or vein” (–extra o intra vascolare), che varia con il

diametro e l’orientamento delle vene relativo alle linee di campo (2). Per esempio, ad un campo

magnetico di 1.5 T le stime della parte extra-vascolare del segnale vanno da 33% (3) a 75% (4,5).

Recenti sviluppi di tecniche di tipo multi-eco, che comportano l’acquisizione di immagini a più

di un tempo di eco dopo l’eccitazione del segnale, permettono misure quantitative del valore T2*

mediante l’applicazione di procedure di regressione lineare o non-lineare dei dati così ottenuti. Queste

procedure sono o poco robuste o lente. Abbiamo sviluppato un metodo che risulta più robusto della

regressione lineare e più veloce della regressione non-lineare e che rende possibile una mappatura

quantitativa della variazione di T2* in tempo reale (6,7).

BIBLIOGRAFIA:

1. McGonigle DJ, Howseman AM, Atwal BS, Friston KJ, Frackowiak RS, Holmes AP (2000) Variability in

fMRI: an examination of intersession differences. NeuroImage 11: 708-734

2. Kiselev VG, Posse S (1999) Analytical model of suscepibility-induced MR signal dephasing: effect of

diffusion in a microvascular network. Magn Reson Med 41: 499-509.

3. Boxerman J, Bandettini PA, Kwong K, Baker J, Davis T, Rosen B, Weisskoff R (1995) The intravascular

contribution to fMRI signal hange: Monte Carlo modeling and diffusion weighted studies in vivo. Magn Reson

Med 34: 4-10.

4. Hoogenraad FGC, Pouwels PJW, Hofman MBM, Reichenbach JR, Sprenger M, Haacke EM (2001)

Quantitative differentiation between BOLD models in fMRI. Magn Reson Med 45: 233-246.

5. Janz C, Kornmayer J, Hennig J (2000) Diffusion and MTC-weighted multi-echo EPI: separation of intra vs

extra-vascular fMRI signal changes. Proceedings InternationalSociety for Magnetic Resonance in Medicine, p.951

6. Hagberg GE, Sanes JN, Posse S (2000) “Metodo e apparecchiatura per generare mappe quantitative di T2*

per la produzione di immagini da risonanza magnetica in tempo reale” Brevetto Italiano RM 2000 A 000160.

7. Hagberg GE, Indovina I, Sanes JN, Posse S (2002) Real time quantification of T2* changes using Multi-

Echo Planar Imaging and numerical methods. Magn Reson Med (in press)

Fondazione Santa Lucia

Gisela E HagbergMsc Engineering PhysicsPhD Biophysics

Functional Neuroimaging LaboratoryFoundation Santa LuciaRome Italy

Effetto BOLD e quantificazione del valore T2

* tramite tecniche multieco


Motivazione I

• Il segnale BOLD varia tra aree cerebrali e tra individui

• Questo non viene considerato tramite immagini pesate in T2

* e quindi la variazione dei “pattern” di attivazione èaltamente variabile


Motivazione II

• E possibile eseguire studi di fMRI in tempo reale che comportano la generazione di mappe quantitative del T2

* ?– Si: tecniche multi-eco

– No: la generazione di mappe quantitative del T2

* è lenta


Visione d’insieme

• L’effetto BOLD• Modelli quantitativi dell’effetto BOLD• Variazione del BOLD con il tempo d’eco

– BOLD fMRI: eco singolo vs multieco

• Tecniche multieco e metodi di generazione di mappe quantitative T2

*


Il sistema vascolare

Henry Gray (1918)Anatomy of the Human Body


BOLD: “blood oxygenation level dependent”


• attività neuronale (“neuronal firing”) �

• utilizzo del glucosio

�

• flusso (CBF) e volume del sangue (CBV)

�

• estrazione di ossigeno,CMRO2

�

• HbO nelle vene

�

• valore T2*; segnale pesato in T2

* � �BOLD fMRI


S(t) = So . exp(-t/T2*)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 50 100

time [ms]

So

[a.u

.]

Rest

Activated

EPI


BOLD fMRI: Immagini pesate in T2*

0 2 4 6rest

active

time [min]

In rosso: voxel con attivazione significativa (p<0.05)


BOLD quantitativo( ) ( )

��

��

��

⋅≈⋅−≈

∑λϕexp/exp *

2

* Effetti legati a T2; densità protonicae disomogeneità macroscopiche non sono considerati

Tessuti da considerare:Materia biancaMateria grigiaCSFsangue

*


Il BOLD e la suscettività magnetica

R

�χ�χ

Bo Φ

r” θ Bo �χ

[ ]

( )222

2

"

2cos

2

31cos3

6

��

� !

��

θχχ

χχχ

+Φ⋅+−

⋅=

+−Φ⋅+−

=

’22

*2

’2

111

cambia

""""

+=

→


Modelli matematici BOLD

• Variazione del segnale BOLD:

î

>>

−−+

<<+⋅+

=∆1for

43exp

4)(

1for 945

16

5

4

45

8

)(

332

τπττ

πτλ

τττλτ

τ ##$

#

%

δωτ

&'

=δω

λ2(

)=

1 252 −≅

=

*+-,

δωγχδω

Kiselev, 1999

−

−⋅⋅= ∫∫

∞)(

3

4exp1

1

2)( 243

0 20θθλθθλ

π ./ 012/ 01.3 ..3/ 014 5


BOLD al livello ultrastrutturale

• Intravascolare (2-5 % del volume)– Aumento del tempo di rilassamento T2

* che dipende dall’ aumento dell’ossigenazione

– Differenza di suscettività magnetica intra/extra vascolare

• ExtravascolareDifferenza di suscettività, alterazione del valore T2

* nel tessuto adiacente – In vicinanza dei capillari– In vicinanza delle vene


Origine del BOLD a 1.5T

• Extra o Intra-vascolare?• Modello Boxerman-Weisskoff (1995):

2/3 del segnale è di origine intravascolare

• BOLD ha soprattutto origini extra-vascolari contribuendo per i 3/4 del segnale (Hoogenrand et al., 2001; Janzet al., 2000)


Dipendenza dell’effetto BOLD sul TE

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

0.02

0.04

0.06

0.08dS/S(TE=40ms)

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

0.05

0.1

0.15

0.2dS/S(TE=66ms)

PutamenM1


Variazioni percentuali del BOLD

Tessuto T2*

[ms]

∆T2* /T2

*

[%]

∆S/S (TE=40ms)

[%]

∆S/S (TE=66ms)

[%]Corteccia motoria 79 10 4.7 7.9

Corteccia visiva 71 10 5.3 8.8

Putamen53 10 7.1 12.0

Eco singoloMultieco emappatura del T2

*


S(t) = So . exp(-t/T2*)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 50 100 150

time [ms]

So [a.u

.]

Rest

Activated

Eco singolo

Multieco

Tecniche multieco


Parametri di acquisizione multieco

• Matrice: 32x32, 8 echi: 12, 30, 49, 67, 85, 104, 122,e 140 ms, bandwith per pixel: 2630 Hz

• Matrice 64x64, 4 echi: 23, 64, 105, e 145 ms bandwith per pixel: 2080 Hz

• TR=3000, 16 fette di spessore 3 mm, field-of-view: 192 mm


Eco singolo vs Multieco fMRI: Eco singolo Multieco e

mappatura del T2*


Risposta emodinamica


Autocorrelazione

Eco singolo T2*


• Regressione non-lineare

• Regressione lineare

Generazione di mappe T2*

,

( )*20 /exp)(

6678678

−⋅=

−=⋅⋅⋅=

0

*2

1’)’( 9 :;<<<=>?@

( )

( )

ABCD EEFE F

EFDEFD

GG ⋅=⇔

−⋅

=

0

*2

11 1

1

1

)(log

)(log HHH


• Regressione non-lineare: - Lenta

+ Esatta

• Regressione lineare:+ Veloce- Meno robusta

Generazione di mappe T2*

,


Metodo alternativo: NumART2*

( )*20 /exp)(

IIJKIJK

−⋅= ( )∫∫ ⋅−⋅=⋅

LL MNMNMNMN OPQOQ

11

*20 /exp)( ττττ

⋅++⋅

−⋅−

≈ ∑−

=

1

21

1 )(2)()()1(2

RTS SRR UVWUV WUV WX UVUV

( )[ ] ( ))()(/exp 1*

2*

20*

2 1

YZ[\Z[ ]^_]^_]]_] `

−⋅=−⋅− τ

( ))()(

)(2)()()1(2

1

1

21

1

*2 a

acb baa

defdef

defdefd efg d eded

−

⋅++⋅

−⋅−

≈∑

−

=


NumART2*

• “Numerical Algorithm for Real-time T2* -mapping“

+ Veloce+ Robusta

- Errore sistematico che dipende dal valore T2*

del tessuto in esame e dall’intervallo tra echi consecutivi

Brevetto: Rm 2000 A 000160“Metodo e apparecchiatura per generare mappe quantitative di T2

*

Per la produzione di immagini da risonanza magnetica in tempo reale”


NumART2*: effetti

degli intervalli tra echi

4

3

2

1

0(Per

cent

ove

rest

imat

ion)

1/2

1.61.41.21.00.80.60.40.20.0

∆TE/T2*


NumART2*: effetti

degli intervalli tra echi

102.0754.10

hi ikj lm i50

no

102.0754.10pqkr st q5010

100.0850.17410-5001010

100.0850.1710-1001010

102.0754.10410,460,510503

102.0754.1010,60,110503

100.0850.17400,410,420103

100.0850.1710,20,30103

NumART2*

for 100 msNumART2

*

for 50 msEcho times

TE[ms]Echo delay,

T2* [ms]# of echos


Paragone dei metodi

Differenza percentuale e

Relazione tra regressione non-lineare e metodi numerici


Mappe di T2*:

200ms/framePesatura in T2

* :100ms/frame

Applicazione: fMRI in tempo reale


Discussione aperta:

• può la variabilità dei “pattern” d’attivazione tra soggetti e aree cerebrali diminuire tramite l’utilizzo delle mappe T2

* ?– Osservazioni independenti (nessun’auto-

correlazione)

– Controllo del contenuto ematico del Hb– Maggior contrasto riposo/compito

g.hagberg@hsantalucia -...

Documents