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3次元不等方性コントラスト(3DAC)

画像のコントラストをスカラーから3次元のベクトルコントラストに拡張することにより、その画像の持つコントラスト分解能は飛躍的に改善する、それはちょうど白黒写真をカラーに変えるが如くである。種々あるMRIの画像コントラスト機序の中で「拡散」のみが本質的に三次元的物理特性を持っており、この特性を三次元ベクトルコントラストに適応可能である。

三次元不等方コントラスト(3DAC)は、このような考え方から臨床医学に導入されたアルゴリズムである。赤、緑、青の“光の三原色”をそれぞれx軸、y軸、z軸の不等方拡散強調画像輝度に割り当て、ピクセル毎に合成し一枚のフルカラー画像を得る。この絵をカラー反転表示する事で各三軸の拡散速度と赤、緑、青(Hue)を一意に対応させる。図は正常3テスラMRI装置による正常脳の3DAC画像の例である。

3DACの結果

ラムダチャート分析(LCA)

LCAは神経系で見られる拡散の生物学的特性、すなわち
λ1 ≥ λ2 = λ3,
(但しλ1は最大固有値、λ2とλ3は第二、第三固有値)
を仮定した演算解析である。この仮定の下で拡散系は“拡散特性関数” Ψ(Tr, θ)で表すことができる。(但しTr は拡散テンソルのトレース量、θはλ1と(λ23)/2の正接である)実際には、件の拡散系は三つの固有値から次のように計算されるlambda longitudinal (λL)とlambda transverse (λT)で表され、
λL = λ1,
λT = (λ2 + λ3) / 2
それぞれの画素子の持つ三つの固有値から計算されるλLとλTを二軸とする二次元平面図にスキャッタープロットとして表される。
正常脳のラムダ・チャートを示す。

LCAの結果

等方成分のトレース解析(ICTA)

拡散テンソル画像のデータセットをラムダ・チャートにより前処理する事によって、等方成分と不等方成分を効率的に分離する事が可能である。残った等方成分データセットのみを、トレースヒストグラム法と同様に解析すると、このtrace functionを三つのガウシアン要素にdeconvolutionする事ができる。このICTAによって、より解像度の高い脳実質の定量指標を得ることができる。このアルゴリズムはこのWEBサイトからダウンロード可能である。
図に正常脳のICTAの例を挙げる。

ICTAの結果 


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