在人类大脑中使用振荡梯度旋转回声序列和高性能单头梯度成像进行频率依赖的扩散曲解成像.

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 生物物理学的生物物理.
• 医学物理 医学物理

背景情况:

• 扩散MRI测量水的扩散,以探测组织微观结构.
• 扩散的时间/频率依赖性可以区分微环境,如膜限制和水交换.
• 之前的研究在幽灵和动物模型中探索了这一点,但人类大脑的应用是有限的.

研究的目的:

• 用振荡梯度扩散编码测量人类大脑中扩散性 (D) 和曲解 (K) 的频率依赖.
• 使用权力法模型来描述这些依赖关系,并研究白质 (WM) 和灰质 (GM) 的区域差异.
• 评估和纠正梯度非线性 (GNL) 对这些测量的影响.

主要方法:

• 使用振荡梯度扩散编码波形和扩散曲解成像 (DKI) 模型.
• 采用高性能,仅用于头部的MAGNUS梯度系统用于人类大脑成像.
• 采集的数据采用了b值,振荡频率 (f) 和回声时间的新组合,并应用了NLG校正.

主要成果:

• 在全球和本地WM和GM区域观察到D和K的频率依赖,其特点是功率定律模型 (∼Λ*fθ).
• 显示频率依赖的区域差异,表明微观结构差异.
• 捕获了短时间限制中频率越来越高的缩症的趋势,并量化了NLG效应,显示了对扩散率的显著影响,但对缩症的影响很小.

结论:

• 频率依赖扩散MRI可转化为人类大脑,扩展了之前的振荡梯度旋转回声 (OGSE) 研究.
• 观察到的扩散性和曲解频率依赖性的区域差异为探测人类大脑微观结构提供了潜力.
• 准确的表征需要考虑NLG,特别是对于扩散度测量.