Wpływ korekcji niejednorodności gradientów i procedur preprocessingowych na dokładność metryk DTI w wątrobie

Obrazowanie tensora dyfuzji (DTI) w wątrobie ludzkiej jest podatne na artefakty wynikające z niskiego stosunku sygnału do szumu (SNR), ruchów ciała, niejednorodności pola RF (B1) oraz nieliniowości gradientów pola magnetycznego. Czynniki te znacząco wpływają na dokładność wyznaczania miar takich jak średnia dyfuzja (MD) i anizotropia frakcyjna (FA). W niniejszej pracy przedstawiono prosty schemat wstępnego przetwarzania danych DTI, obejmujący odszumianie, korekcję B1, rejestrację sztywną oraz korekcję niejednorodności gradientów metodą BSD (B-matrix Spatial Distribution).

Badania przeprowadzono w dwóch fantomach izotropowych oraz u zdrowego ochotnika. Porównano standardowe podejście (sDTI) z metodą po korekcjach (BSD-DTI), analizując wartości MD i FA w trzech segmentach prawego płata wątroby przy różnych kombinacjach wartości b (0, 400 i 800 s/mm²). Korekcje BSD istotnie zmieniły rozkłady MD i FA – szczególnie w lokalizacjach poza izocentrum – redukując systematyczny błąd FA nawet o 64%. Wyniki wskazują, że precyzyjna analiza DTI wątroby wymaga zarówno zaawansowanego przetwarzania danych, jak i świadomego doboru wartości b. W badaniach wykorzystano technologię BSD-DTI rozwijaną w ramach projektu ABM-BSD (2).

Rysunek 2. Mapy średniej dyfuzji (MD) w prawym płacie wątroby u przykładowego zdrowego ochotnika, uzyskane dla czterech akumulacji z zastosowaniem standardowego podejścia (sDTI, A–D) oraz po korekcjach (przetwarzanie wstępne i metoda BSD) (E–H), wraz z odpowiadającą skalą kolorów (I). Mapy MD obliczono na podstawie tensorów dyfuzji uzyskanych z zestawów wartości b równych: 0, 400 i 800 (A, E), 0 i 400 (B, F), 0 i 800 (C, G) oraz 400 i 800 s/mm² (D, H).

Referencje

1. Krzyżak AT, 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
2. Lasek J, Stefańska AK, Kierońska-Siwak S, Obuchowicz R, Krzyżak AT. Reduction of systematic errors in diffusion tensor imaging of the human brain as a prospect for increasing the precision of planning neurosurgical operations with particular emphasis on fiber tracking. Comput Biol Med. 2025; 194:110503.
   https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110503
3. Mazur-Rosmus W, Spees WM, Krzyżak AT. The added value of diffusion tensor imaging with systematic bias correction for the assessment of liver morphology and physiology. NMR in Biomedicine. 2024; e5259.
   https://doi.org/10.1002/nbm.5259