q-空间轨迹成像中微观扩散各向异性指数的对比度噪声比分析
医学物理
2020-04-03 v1
摘要
扩散张量成像（DTI）中的扩散各向异性通常用归一化扩散各向异性指数（DAI）来量化。最常用的是分数各向异性（FA），但也引入了若干替代 DAI 以试图最大化扩散各向异性图中的对比度噪声比（CNR）。例子包括缩放相对各向异性（sRA）、伽马变量各向异性指数（GV）、表面各向异性（UAsurf）和晶格指数（LI）。随着多维扩散编码的出现，确定体素中微观扩散各向异性的存在成为可能，这在理论上独立于取向相干性。依照 DTI，微观各向异性通常由微观分数各向异性（uFA）量化。本工作中，除 uFA 外，通过平均扩散张量与协方差张量，类比相应 DAI 定义了四个微观扩散各向异性指数（uDAI）：usRA、uGV、uUAsurf 和 uLI。对三种代表性微观扩散张量分布的模拟显示，在区分各向同性与微观各向异性扩散时存在明显的 CNR 差异。采用 q-空间轨迹成像（QTI）获取了所有指数的体内脑图。为此使用了一种包含线性、平面和球面张量编码的 15 分钟协议。所得图像质量良好并展现出不同对比度，例如灰质与白质之间。这表明在未来的研究中使用不止一种 uDAI 可能是有益的。
引用
@article{arxiv.2004.00892,
title = {Contrast-to-noise ratio analysis of microscopic diffusion anisotropy indices in q-space trajectory imaging},
author = {Jan Martin and Sebastian Endt and Andreas Wetscherek and Tristan Anselm Kuder and Arnd Doerfler and Michael Uder and Bernhard Hensel and Frederik Bernd Laun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00892},
year = {2020}
}
备注
35 pages, 7 figures