Fibertracking

Introduction

Éléments de base de Fibertracking

Fibertracking est basé sur l’imagerie des tenseurs de diffusion (DTI), autrement dit la mesure de l’anisotropie de diffusion dans le cerveau grâce à des images pondérées en diffusion acquises avec des gradients de champ magnétique appliqués dans plusieurs directions. Le logiciel Fibertracking utilise les images acquises pour calculer la direction de diffusion des molécules d’eau le long des éventuelles fibres de substance blanche pour le volume de données entier.



L’algorithme essaie d’identifier les tractus de la substance blanche en suivant la principale direction de diffusion étape par étape tant que la valeur d’anisotropie fractionnelle (FA), qui indique les caractéristiques d’anisotropie, reste au-dessus d’un certain seuil.

Fibertracking vous permet de suivre des structures de fibres dans une région d’intérêt définie, d’après des images IRM pondérées en diffusion. Le suivi de la direction de la diffusion locale permet de reconstruire une fibre sous forme de ligne reliant un certain nombre de points. Dans cette région, l’algorithme suit toutes les fibres traversant cette région d’intérêt qui correspondent aux paramètres de suivi sélectionnés.

Un ensemble de modèles par défaut et personnalisés est fourni et les fibres peuvent également être suivies de façon interactive dans le cadre des paramètres définis.

Préparation

Pour utiliser Fibertracking, il vous faut des données IRM spécifiques. Ces données comprennent des images pondérées en diffusion acquises avec des séquences EPI rapides. Il vous faut au minimum 7 images, à savoir :

  • Une image de référence sans pondération en diffusion (B0) ou avec un champ magnétique homogène.
  • Au moins six images avec des gradients de champ magnétique (pondérées en diffusion) appliqués depuis des directions différentes.

Grâce à ces images, vous pouvez calculer un tenseur de diffusion qui fournit des informations sur la diffusion locale dans chaque voxel de l’image. C’est ce que l’on appelle les données DTI.

Chargez un examen DTI dans le plan de traitement en cours pour commencer à utiliser Fibertracking.

Données DTI

Fibertracking utilise un service exécuté en arrière-plan pour détecter et prétraiter automatiquement les données DTI valides. Le logiciel convertit les données en un examen DTI qui contient :

  • Les séries d’images préréférencées : cartes B0, coefficient de diffusion apparent (ADC) et FA.
  • Le tenseur de diffusion requis pour Fibertracking.

Vous pouvez sélectionner l’examen DTI sous Patient Selection (consultez le Guide d’utilisation du logiciel du Content Manager ou de Patient Selection).

Code couleur DTI

Fibertracking est basé sur la mesure de l’anisotropie de diffusion dans le cerveau à l’aide d’images pondérées en diffusion acquises dans plusieurs directions. Les données DTI indiquent la direction de la diffusion locale, visible sur des cartes en couleurs en 3D. Ces cartes en couleurs fournissent des informations sur la direction de la diffusion de l’eau le long des éventuelles fibres dans les coupes.

Les fibres multicolores sont colorées selon la convention neurologique suivante :

Couleur des fibres

Direction de diffusion

Rouge

Gauche-droite

Vert

Antéro-postérieure

Bleu

Tête-pieds

Prétraitement DTI

Le calcul d’un champ de tenseur de diffusion à partir des images DTI et le calcul des cartes ADC et FA sont basés sur des méthodes et des algorithmes déjà évalués par les pairs et publiés :

  1. Le Bihan D, Mangin JF, Poupon C, Clark CA, Pappata S, Molko N, Chabriat H. Diffusion tensor imaging: concepts and applications. J Magn Reson Imaging 2001;13(4):534-546.

  2. Masutani Y, Aoki S, Abe O, Hayashi N, Otomo K. MR diffusion tensor imaging: recent advance and new techniques for diffusion tensor visualization. Eur J Radiol 2003;46(1):53-66.

  3. Peled S, Friman O, Jolesz F, Westin C. Geometrically constrained two-tensor model for crossing tracts in DWI: J Magn Reson Imaging 2006;24(9):1263-1270.

Algorithme de suivi de fibres

Fibertracking est basé sur l’algorithme FACT (Attribution des fibres par suivi continu), publié pour la première fois par Mori, et al. in 2002 (Mori S, van Zijl PC. Fiber tracking: principles and strategies – A technical review. NMR Biomed 2002;15(7-8):468-480).

Pour obtenir des résultats homogènes malgré la résolution médiocre des images DTI classiques, les tenseurs sont interpolés à partir des voxels périphériques en tenant compte de la direction d’entrée depuis l’étape précédente. Cette tentative de traverser des zones avec une ambiguïté de direction a été décrite pour la première fois par Weinstein et al. en 1999 et baptisée TEND (Déviation du tenseur). Weinstein D, Kindlmann G, Lundberg E.: Tensorlines. Advection-diffusion based propagation through diffusion tensor fields. Center for Scientific Computing and Imaging, Department of Computer Science, University of Utah. Proceedings of the conference on visualization ’99.

Avertissement
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N° art. 60919-74FR

Date de fin de rédaction: 2020-02-26