2.4 Protocolli d’acquisizione e tecniche
2.4.1 Analisi del LC mediante sequenze pesate MT
NM si verificasse in modo più marcato, a livello del LC rispetto a quanto non accadesse nella SN, soprattutto negli stadi iniziali della patologia [2], [16]. Grande interesse, perciò, sta avendo lo studio del LC tramite l’utilizzo d’impulsi di pre-saturazione off-resonance, combinati con una readout di tipo GRE (Gradient Echo), dal momento che il segnale rilevato presenta un SAR minore rispetto alla più usata TSE.
In tal senso, quindi, Priovoulos e collaboratori [2] propongono la messa a punto di una sequenza 3D MT-TFL (turbo FLASH ) per ottenere immagini ad alta risoluzione del LC, caratterizzate da un miglior SNR, ed eseguibili in tempi inferiori, rispetto alle tradizionali TSE. Per quanto concerne la messa a punto delle sequenze, gli autori, prendendo in considerazione il lavoro svolto da Mougin et al. [4], hanno proposto l’utilizzo di una sequenza MT-TFL caratterizzata da un treno di impulsi sinc-gaussiani, off-resonance di 10 ms (larghezza di banda 250 Hz), seguito da una lettura cartesiana [2]; al fine di ottimizzare la sequenza per l’analisi del LC, sono stati valutati, con strumentazione 7 Tesla, due approcci per eseguire la pre-saturazione MT:
1. 8 impulsi di ampiezza 4.50 µT (0.37 µT CWPE, Continuous Wave Power Equivalent);
2. 20 impulsi di ampiezza 3.37 µT (0.46 µT CWPE).
L’ampiezza MT, in entrambi i casi, è stata scelta empiricamente come la massima ampiezza tollerabile dai vincoli SAR, per un soggetto di 55 kg senza un’estensione del TR [2], mentre il CWPE [7] è stato definito come la radice quadrata del valore quadratico medio del campo saturo, la cui ampiezza è data dalla seguente formula:
ω1CW P E = γpPSAT = γB1CW P E (2.10)
dove γ è il rapporto giromagnetico, PSAT è il campo di saturazione quadra-tico medio, calcolato nel tempo TR’ (TR’= TR/numero di fette acquisite ∀ TR), e ottenibile mediante la seguente espressione:
PSAT = p2BSAT2 τSAT
T R0 (2.11)
dove BSAT può essere calcolato a partire dalla conoscenza di θSAT, filp-angle indotto dalla specifica forma d’onda usata per ottenere effetto MT, e p2 è
il rapporto tra il quadrato dell’ampiezza media dell’impulso di saturazione considerato rispetto a quello di un impulso rettangolare della stessa altezza [7].
Gli autori hanno quindi scelto di procedere con la sequenza costituita da 20 impulsi, dal momento che forniva risultati più performanti, facendo variare la frequenza di offset (4.03 ppm, 6.72 ppm e 11.76 ppm) fino ad ottenere risultati ottimali per il valore di 6.72 ppm. In Tabella 2.2, sono riportate le sequenze utilizzate negli scanner a 3 e 7 Tesla.
Tabella 2.2: Parametri delle sequenze NM-MRI eseguite; la sequenza di satura-zione consiste in 20 impulsi off-resonance, ad una frequenza di offset di 6.72 ppm e larghezza di banda 250 Hz; per tutte le sequenze, tranne MP2RAGE, il FOV (Field of View) è stato posizionato circa perpendicolarmente al ponte e ha coperto l’area tra il collicolo inferiore e il bordo inferiore del ponte [2].
Sequenza Flip angle (µT) T E T R Flip Voxel size Numero TA MRI of MT saturation (ms) (ms) angle (°) (mm3) di fette (min)
MT-TFL 2avg 0.46 4.08 823 8 0.4 x 0.4 x 0.5 60 9:16 7T MT-TFL 1avg 0.46 4.08 823 8 0.4 x 0.4 x 0.5 60 4:38 TFL (no sat) - 4.08 823 8 0.4 x 0.4 x 0.5 60 3:02 ME-GRE - 2.75/7.43/14.86/23.39 37 11 0.4 x 0.4 x 0.5 60 9:32 MP2RAGE - 2.47 5000 5/3 0.7 x 0.7 x 0.7 240 9:42 MP2RAGE - 2.47 5000 5/3 0.7 x 0.7 x 0.7 240 9:42 MT-TFL 4avg 0.82 3.92 508 8 0.4 x 0.4 x 1 30 11:28 3T TSE - 14 600 90 0.4 x 0.4 x 2 14 11:47 MPRAGE - 2.21 5000 9 1 x 1 x 1 256 5:05 ME-GRE - 2.65/7.37/13.10/21.11 37 11 0.5 x 0.5 x 0.5 80 8:33
Per quanto concerne le acquisizioni eseguite con scanner a 7 Tesla, è stata utilizzata una MT-TFL 2-average, con saturazione MT ottenuta mediante un treno di 20 impulsi, di ampiezza 3.37 µT (0.46 µT CWPE), con frequen-za di offset di 6.72 ppm. Al fine di esaminare ulteriormente le prestazioni della sequenza messa a punto, gli autori hanno eseguito anche una singola acquisizione MT-TFL con gli stessi parametri; inoltre, per meglio compren-dere come l’effetto MT contribuisca a migliorare il contrasto nell’imaging del LC, è stata compiuta un’acquisizione TFL in assenza di preparazione MT. Tramite una ME-GRE (Multi-Echo-Gradient Echo sequence) è stato infine possibile esaminare la relazione presente tra concentrazione di ferro nei tessuti e aumento del contrasto a livello di LC.
Anche per quanto riguarda le acquisizioni eseguite con scanner a 3 Tesla, sono state usate sequenze MT-TFL 4-average, con saturazione MT ottenuta mediante 20 impulsi di ampiezza 6.75 µT (0.82 µT CWPE) con frequenza di offset di 6.72 ppm e sequenze T1-weighted TSE. Al fine di avere un’efficace termine di confronto per le immagini ottenute, rispettivamente, mediante
gli scanner a 3 e 7 Tesla, è stata realizzata una sequenza MP2RAGE (Ma-gnetization Prepared 2 Rapid Acquisition Gradient Echo), tramite la quale è stato possibile, allo stesso tempo, ricavare le mappe R1 ed effettuare la coregistrazione delle immagini prodotte dai due diversi scanner [2].
Successivamente, nella fase di processing, gli autori hanno provveduto a registrare tra loro le immagini del tronco cerebrale, mediante una trasforma-zione rigida contenuta nel pacchetto ANTS (Advanced Normalization Tools) e a coregistrarle con le immagini T1 usando la tecnica BBR (Boundary Ba-sed Registration); infine, hanno eseguito la segmentazione del LC, per le immagini acquisite con sequenze 3T TSE, 3T MT-TFL e 7T MT-TFL, e alla definizione di una reference ROI a livello del PT (Pontine Tegmentum) utilizzando le immagini a 7T T1-w.
Gli autori hanno poi voluto effettuare un confronto tra le sequenze TSE classiche e le MT-TFL: in tal senso hanno quindi calcolato la LSF (Line Spread Function) a livello della SN, dal momento che risulta più facile da localizzare rispetto al LC e presenta le medesime caratteristi-che di iperintensità nelle immagini pesate MT, e la ERF (Edge Response Function).
Tabella 2.3: Valori del SNR e del CNR, nella regione LC, per le immagini ottenute con varie sequenze [2].
TSE and MT-TFL images Numero di soggetti SNR medio (STD) CNR medio (STD)
3T MT-TFL 5 5.74 (1.12) 1.86 (0.34)
7T MT-TFL single acquisition 6 8.42 (0.71) 1.52 (0.34)
7T MT-TFL 2 average 5 8.59 (0.61) 1.82 (0.26)
3T TSE 6 6.10 (0.30) 1.32 (0.19)
In Tabella 2.3 sono riportati i dati, relativi al confronto delle sequenze MT-TFL e TSE, sia a 3 che a 7 Tesla, grazie ai quali è stato possibile constatare come i tempi per l’esame diagnostico fossero simili e attestare la qualità delle immagini ottenute, mediante il calcolo del SNR e del CNR (Figura 2.11) [2].
Infine, è stato valutato se il contrasto, a livello del LC, ottenuto con sequenze TSE, fosse dovuto ad effetti MT o ad un allungamento di R1
(R1=1/T1), probabilmente a causa di un aumento della concentrazione di ferro.
E’ stata, pertanto, calcolata voxel per voxel la mappa MTR, mentre, le mappe R1, R2* e S0(segnale a TE = 0) sono state ottenute, rispettivamente, da: sequenza MP2RAGE, per quanto riguarda R1, sequenza ME-GRE, per quanto concerne le altre. L’effettivo aumento di segnale riscontrato nel LC
Figura 2.11: Confronto tra SNR e CNR, nel LC, per le sequenze 3T TSE, 3T MT-TFL, 7T MT-TFL singol acquisition e 7T MT-TFL 2-average (A). In (B) CNR tra la regione LC e PT (Pontine Tegmentum). Si può notare come le immagini acquisite a 7T siano caratterizzate da un SNR più elevato rispetto a quelle a 3T, mentre i risultati trovati per quanto riguarda il CNR risultano similari [2].
rispetto alla reference (PT), tramite sequenze MT-TFL avalla l’ipotesi che effetti MT possono contribuire a migliorare il contrasto nella NM-MRI.
Figura 2.12: Vista multi-contrasto della regione LC. (A) immagine MT-TFL; (B) Immagine TFL senza pre-saturazione; (C) Mappa MTR; (D) Mappa R2*; (E) Mappa S0; (F) Immagine pesata T1 [2].
Dal confronto delle immagini del LC con le mappe R1, R2* e S0 non è emerso un effettivo aumento del contrasto, come invece si era ottenuto passando dalle sequenze TSE a quelle con preparazione MT esplicita; da
notare, infine, come nelle mappe R2*, non emerga l’iperintensità del se-gnale associata al LC, riscontrabile invece nelle immagini MT-TFL e MTR (Figura 2.12).
Da questi studi è emersa la possibilità di ottenere, tramite sequenze MT, immagini del LC caratterizzate da una maggiore risoluzione spaziale, permettendo, inoltre, la riduzione dei tempi d’acquisizione (≈ 12 min) e un miglioramento del SNR, rispetto a quanto era possibile raggiungere con le sequenze TSE standard. Gli autori hanno poi constatato come fosse possibile, a 7T, ottenere una buona localizzazione spaziale del LC, anche con una singola acquisizione, riducendo drasticamente i tempi diagnostici, limitando artefatti da movimento, ma conservando un elevato SNR e CNR. Emerge, quindi, la necessità di sfruttare sequenze con una preparazio-ne MT esplicita per migliorare il contrasto a livello di LC e SNc, al fipreparazio-ne di ottenere una più precisa segmentazione dell’immagine ed avere una più efficace visione del progredire della malattia di Parkinson, oltre a parametri quantitativi che ne permettano una corretta caratterizzazione.
Capitolo 3
Materiali e Metodi
Come illustrato nel capitolo precedente, la tecnica NM-MRI sta riscon-trando, negli ultimi anni, un impiego crescente come strumento di ricerca nel campo della malattia di Parkinson. Lo sviluppo di nuove sequenze ha infatti permesso di discriminare con più precisione le aree cerebrali interes-sate dalla patologia, rispetto ai tessuti limitrofi, stimolando l’interesse verso tale metodica diagnostica, individuata come strumento ottimale per quan-tificare la perdita di NM nei pazienti PD, soprattutto per quanto concerne le fasi iniziali della patologia [15]. L’evidenza, poi, che sequenze con una preparazione MT dedicata, permettessero di ottenere immagini caratteriz-zate da un contrasto migliore e un più elevato SNR, mantenendo i tempi d’acquisizione pressoché invariati, ha stimolato l’interesse verso tale tecnica. In questo capitolo vengono presentate le sequenze che sono state messe a punto, nell’ottica di enfatizzare il contributo conseguente all’effetto MT, un primo dataset derivante da acquisizioni eseguite su soggetti sani e le analisi principali svolte sulle immagini ottenute. In particolare, per quanto concerne la messa a punto e la successiva ottimizzazione delle sequenze, sono stati analizzati i lavori eseguiti da Nikos Priovoulos et al. [2] e da Olivier Mougin et al. [4], sulla base dei quali sono state individuate alcune sequenze d’interesse per un’ottimale enfatizzazione dell’effetto MT.
Il preprocessing ha invece coinvolto una serie di procedure necessarie al fine di ottenere immagini consistenti, quali Brain extraction, normalizzazio-ne e coregistrazionormalizzazio-ne. Per quanto concernormalizzazio-ne la fase finale di elaborazionormalizzazio-ne delle immagini, si è scelto di eseguire il calcolo di parametri quali SNR e CNR, che permettessero di quantificare e valutare la bontà delle acquisizioni effet-tuate con il nuovo protocollo proposto per la neuromelanina, consentendo il confronto con le sequenze attualmente in uso.
3.1 Ottimizzazione delle sequenze
Prendendo in esame gli studi eseguiti dai gruppi di ricerca guidati da Nikos Priovoulos (Maastricht) [2] e da Olivier Mougin (Nottingham) [4], si è scelto di proporre una sequenza, con preparazione MT esplicita, caratte-rizzata da impulsi MT multipli, che riprendesse alcune delle caratteristiche delle sequenze presenti in tali lavori e permettesse di mettere in evidenza il contrasto dovuto alla Neuromelanina.
In particolare, il gruppo di ricerca di O. Mougin [4], proponeva una sequenza costituita da una pre-saturazione, ottenuta ad una specifica fre-quenza di offset, seguita da una lettura 3D di tipo TFE (TR/TE=12.5/6 ms, SSi=10 s, FOV=192 x 180 x 50 mm3, risoluzione: 1.5 x 1.5 x 1.5 mm3, α=8°, TFE factor=410) caratterizzata da una serie di echi a gradiente singolo acquisiti rapidamente, campionando radialmente il K-space (Figura 3.1). Nello specifico, la sequenza di pre-saturazione consisteva in un treno di N=20 impulsi sinc-gaussiani, off-resonance con BW di 200 Hz e durata 30 ms, applicati ad intervalli di T=60 ms. Gli autori hanno quindi effettuato di-verse prove, su di un singolo soggetto sano, con l’obiettivo di determinare le ottimali frequenze e ampiezze degli impulsi off-resonance, che permettessero di non superare i vincoli SAR.
Al termine della fase di pre-saturazione, prima della lettura TFE, è stato applicato un gradiente di spoiler di ampiezza Gspoiler=33 mT/m e durata 14.6 ms, per rimuovere eventuali residui di magnetizzazione trasversale.
Figura 3.1: Rappresentazione schematica della sequenza proposta da Mougin et al. [4]. La sequenza MT-TFE è costituita da due parti: la prima in cui viene realizzata la pre-saturazione vera e propria, mediante un treno di N impulsi RF off-resonance, di ampiezza B1peak, larghezza di banda BW e frequenza di offset ∆ω, la seconda caratterizzata dalla lettura TFE.
Nel presente lavoro di tesi si è voluto cercare di replicare quanto pro-posto, su scanner a 7 Tesla, dai gruppi di ricerca precedentemente citati, lavorando su strumentazione Philips a 3 Tesla. Nello specifico, quindi, so-no state preparate, mediante un ambiente di programmazione proprietario di Philips, tre sequenze MT-TFE, caratterizzate da diversa risoluzione, in cui la pre-saturazione è stata ottenuta mediante un treno di 20 impulsi, off-resonance, di tipo sinc-gaussian della durata di 20 ms. La frequenza di offset è stata impostata a 858 Hz (valore ricavato applicando la (3.1)), come suggerito dai lavori precedentemente illustrati [2], mentre l’intervallo di tempo per l’applicazione di ciascun impulso è stato impostato a 20 ms.
Frequenza (Hz) = Frequenza (ppm) − Frequenza portante (Hz)
106 (3.1)
A partire dal lavoro eseguito da J. Langley e collaboratori [19], si è scelto di realizzare una sequenza caratterizzata da un Voxel size di 0.8 x 0.8 x 3 mm, per poi proporre delle sequenze caratterizzate da una risoluzione mi-nore e da tempi d’acquisizione (TA, Acquisition Time) costanti. Tale scelta è motivata dal fatto che, Voxel size di dimensioni maggiori contribuiscono a migliorare il rapporto segnale disturbo (SNR) ma, di contro, determinano un rischio maggiore per quanto riguarda la possibilità di introdurre nelle immagini artefatti da volume parziale.
Di seguito, in Tabella 3.1, sono riportate le caratteristiche delle tre sequenze realizzate:
Tabella 3.1: Specifiche delle sequenze messe a punto di tipo MT-TFE.
NM_0.5_0.5_2 NM_0.6_0.6_2.5 NM_0.8_0.8_3 Voxel size(mm3) 0.5 x 0.5 x 2 0.6 x 0.6 x 2.5 0.8 x 0.8 x 3 FOV (Field of View) (mm) 110 x 110 x 40 110 x 110 x 40 110 x 110 x 39
Number of slices 20 16 13
Slice Orientation trasversale trasversale trasversale
Readout 3D cartesiano TFE 3D cartesiano TFE 3D cartesiano TFE
shot mode multishot multishot multishot
TFE factor 20 20 20
TE (Time Echo) (ms) 4 4 4
TR (Repetition Time) (ms) 7.8 7.6 7.4
Flip angle (α) (°) 8 8 8
Acquisition Matrix 220 x 220 184 x 184 140 x 138
NSA (Number of Signal Averages) 7 11 18
Pulse_shape sg_100_100_0 sg_100_100_0 sg_100_100_0
Number of elements 20 20 20
Pulse duration(ms) 20 20 20
Pulse intervals(ms) 20 20 20
Gli schemi di pre-saturazione proposti e le sequenze successivamente rea-lizzate, sono stati scelti seguendo le linee guida riportate negli studi più re-centi presenti in letteratura e verificando, inoltre, che i limiti di assorbimento specifico (SAR) non fossero superati.
Per lo sviluppo delle sequenze si è ricorso all’utilizzo del software Philips Release 5.4.1 - DDAS, all’interno del quale avviene la programmazione del-le sequenze in un ambiente proprietario, chiamato Pulse Programming En-vironment (PPE) all’interno della suite di programmazione MR-Paradise; il linguaggio di programmazione, semi proprietario di Philips con sintassi C++ e compilatore ibrido, è Goal C++.