Fantomy kalibracyjne
Fantomy jako wzorce tensora dyfuzji
W metodzie BSD-DTI (B-matrix Spatial Distribution in DTI) kluczowym elementem jest możliwość wyznaczenia rzeczywistego, przestrzennego rozkładu macierzy dyfuzji b(r) w obrębie objętości obrazowania.
Umożliwia to identyfikację oraz korekcję błędów systematycznych wynikających z niejednorodności gradientów pola magnetycznego. Do tego celu wykorzystuje się fantomy dyfuzji o znanym i precyzyjnie zmierzonym tensorze dyfuzji, pełniące funkcję fizycznych wzorców odniesienia.
W zależności od wymagań dotyczących czułości na kierunkowość dyfuzji oraz specyfiki kalibracji stosuje się dwa główne typy fantomów
Fantomy anizotropowe
Charakteryzujące się kierunkowo zróżnicowaną dyfuzją o znanej i powtarzalnej charakterystyce. W praktyce wykorzystuje się dwa typy konstrukcji:
- Fantomy kapilarne – zbudowane z równoległych mikrokanalików (kapilar) o średnicy wewnętrznej około 30 µm, wykonanych z włókien PMMA lub szkła. Wiązki kapilar mają średnicę około 0,8 mm. Takie fantomy generują jednoosiową anizotropię dyfuzji o wysokim stopniu zgodności z modelem teoretycznym.
- Fantomy o budowie laminarnej – składające się z cienkich płytek szklanych (ok. 100 µm) ułożonych naprzemiennie z warstwami wody o grubości około 20 µm, co pozwala uzyskać inne konfiguracje tensora anizotropowego.
Fantomy izotropowe
W których tensor dyfuzji jest skalarny i jednakowy we wszystkich kierunkach.
Dzięki ich jednorodności możliwe jest precyzyjne wykrycie globalnych oraz lokalnych niejednorodności wektora gradientu i związanych z tym deformacji macierzy b, niezależnie od kierunku pomiarowego [1,2].
Zastosowanie tych fantomów umożliwia eksperymentalne rozwiązanie układu równań odwrotnego względem klasycznego równania Stejskala-Tannera. Znając tensor dyfuzji D w danym punkcie fantomu, można precyzyjnie wyznaczyć lokalną macierz b(r) [1,3], co pozwala oszacować rzeczywistą przestrzenną strukturę macierzy b(r) dla wszystkich kierunków gradientów w badanej objętości.
Dzięki temu możliwe jest przeprowadzenie korekcji danych DWI/DTI przez wprowadzenie poprawionego b(r) do procesu rekonstrukcji tensora dyfuzji oraz dalszych analiz.
Korekcja błędów związanych z przestrzenną niejednorodnością gradientów w metodzie BSD-DTI znacząco zwiększa precyzję wyliczania metryk DTI oraz minimalizuje systematyczne artefakty. W konsekwencji poprawia to spójność i wiarygodność wyników obrazowania dyfuzyjnego zarówno w badaniach podstawowych, jak i w aplikacjach wieloośrodkowych [1–7].
Rysunek. staw fantomów do określania rozkładu przestrzennego macierzy b.
Fantomy są zbudowane ze szklanej kuli wypełnionej wodą destylowaną lub z odpowiednią zawartością jonów CuSO4. W fantomach B i C wewnątrz kuli dodatkowo umieszczono struktury anizotropowe o budowie laminarnej (cienkie płytki szklane przedzielone warstewkami wody) i kapilarnej
- Rys 1. - A – izotropowy (woda)
- Rys 2. - B – anizotropowy (płytki szklane)
- Rys 3. - C – anizotropowy (kapilary)
Literatura
- Krzyżak A.T., Olejniczak Ż. Improving the accuracy of PGSE DTI experiments using the spatial distribution of b matrix. Magnetic Resonance Imaging. 2015;33:286–295. https://doi.org/10.1016/j.mri.2014.10.007
- Kłodowski K., Krzyżak A.T. Innovative anisotropic phantoms for calibration of DTI sequences. Magnetic Resonance Imaging. 2016;34:404–409. https://doi.org/10.1016/j.mri.2015.12.010
- Borkowski K., Krzyżak A.T. The generalized Stejskal–Tanner equation for non-uniform magnetic field gradients. Journal of Magnetic Resonance. 2018;296:23–28. https://doi.org/10.1016/j.jmr.2018.08.010
- Borkowski K., Krzyżak A.T. Assessment of systematic errors caused by diffusion gradient inhomogeneity in DTI – computer simulations. NMR in Biomedicine. 2019;32:e4130. https://doi.org/10.1002/nbm.4130
- Borkowski K., Krzyżak A.T. Analysis and correction of DTI tractography errors caused by gradient inhomogeneity. Journal of Magnetic Resonance. 2018;296:5–11. https://doi.org/10.1016/j.jmr.2018.08.011
- Krzyżak A.T., Lasek J., Schneider Z., Wnuk M., Bryll A., Popiela T., Słowik A. Diffusion tensor imaging metrics as natural markers of multiple sclerosis-induced brain disorders with a low Expanded Disability Status Scale score. NeuroImage. 2024;290:120567. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2024.120567
- Mazur-Rosmus W., Krzyżak A.T. The effect of elimination of Gibbs ringing, noise and systematic errors on the DTI metrics and tractography in a rat brain. Scientific Reports. 2024;14:15010. https://doi.org/10.1038/s41598-024-66076-z