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Effect of Gradient Vectors Scheme and Noise Correction on Fractional Anisotropy in Diffusion Tensor Imaging of the Peripheral Nervous System

Ma, Bo

German Title: Einfluss des Gradientenvektorschemas und der Rauschkorrektur auf die fraktionale Anisotropie in der Diffusionstensor-Bildgebung des peripheren Nervensystems

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Abstract

Diffusion Tensor Imaging (DTI) is a method widely used in research and clinic, especially for imaging and connectivity analysis of the white brain matter. Despite the many possibilities offered by DTI, this method suffers from an inherently low signal-to-noise ratio (SNR), since both the long echo time and the diffusion gradients weaken the signal. The SNR is particularly low at high spatial resolution, e.g. in the DTI of nerves. A low SNR leads to systematic and statistical errors in parameters calculated from the DTI, e.g. fractional anisotropy (FA). A low SNR can be partially compensated by increasing the number of diffusion directions or using methods for a posteriori noise correction. The most robust method for anatomical structures with unknown orientation is to distribute the diffusion gradients evenly in space. However, if the preferred direction of the anatomical structure is known in advance, it may be advantageous to limit the diffusion gradients to a cone centered on the axis of the structure. The aim of this work was to develop a DTI method with high accuracy and reliability for application in peripheral nerves. Two methods to reduce image noise were investigated: (1) A newly developed scheme of diffusion gradient vectors (DGV), where the vectors are restricted to a cone with an aperture angle Theta around the axis of the nerve and (2) different methods for a posteriori noise correction. For this purpose, Monte Carlo simulations were performed based on realistic values for diffusivity, FA and noise obtained from clinical investigations and studies. Furthermore, the methods were tested in a specially designed phantom simulating diffusion in peripheral nerves (FA = 0.65). These investigations were performed on a 3 Tesla whole-body magnetic resonance (MR) scanner. To determine the accuracy and reliability of the DTI using the appropriate measurement or correction procedures, systematic deviations of FA from baseline and the statistical error of FA were measured. The newly developed DGV scheme with limited space coverage was compared with gradient schemes with uniform space coverage (Jones, Downhill Simplex Method (DSM), gradient scheme of the manufacturer) based on their condition number (CN). The study showed that with the newly developed DGV scheme FA can be measured with high accuracy when the angle Theta is at least 45° or 60°. The minimum Theta depends on the number of gradient directions and on FA. Basically, the higher the FA value and the greater the number of gradients, the better the accuracy of the DGV scheme. For N = 30, the DGV allowed an exact determination of FA for the entire FA range (0.4 - 0.8) investigated in this study, if Theta ≥45° was. It could be shown that when using the new DGV scheme, a slight inclination of the investigated structure (≤30°) does not affect the accuracy of FA. CN of the developed DGV-scheme was higher than CN of the Jones-scheme and the DSM-scheme for N = 6; for N≥10 CN of the new DSM-scheme was lower than that of the Jones-scheme. However, it is also not to be expected that a method that concentrates the gradient vectors on a limited segment of space is as insensitive to interference as schemes with uniform gradient distribution. Nevertheless, the CN of the new DGV method was in the same order of magnitude as that of the other methods. A comparison of the different a posteriori correction methods showed that the power image method is the most effective and robust method and compensates for both the systematic and statistical errors of FA. The efficiency of the power image method is independent of the number of diffusion gradients used. In addition, the method works reliably - regardless of the method used for the coil combination (square sum versus adaptive combination). In contrast, both correction factor methods used in this study were less efficient in terms of noise correction; furthermore, the correction efficiency depended on the coil combination method. In conclusion, a combination of the newly developed DGV scheme with the power image method for a posteriori correction allows DTI of peripheral nerves with high SNR, high accuracy and reliability of the calculated parameters (e.g. FA) without the need for additional acquisition time. So far, however, these newly developed and tested methods have not yet been applied in studies or clinical trials.

Translation of abstract (German)

Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine in Forschung und Klinik weit verbreitete Methode, insbesondere zur Darstellung und Konnektivitätsanalyse der Weißen Hirnsubstanz. Ungeachtet der vielen Möglichkeiten, die DTI bietet, leidet dieses Verfahren unter einem inhärent niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), da sowohl die lange Echozeit als auch die Diffusionsgradienten das Signal schwächen. Das SNR ist vor allem bei hoher Ortsauflösung niedrig, z.B. bei der DTI von Nerven. Ein niedriges SNR führt zu systematischen und statistischen Fehlern bei Parametern, die aus der DTI berechnet werden, z.B. bei der fraktionalen Anisotropie (FA). Ein niedriges SNR kann teilweise kompensiert werden, indem die Zahl der Diffusionsrichtungen erhöht wird oder Methoden für eine a posteriori Rauschkorrektur verwendet werden. Das robusteste Verfahren bei anatomischen Strukturen mit unbekannter Orientierung besteht darin, die Diffusionsgradienten gleichmäßig im Raum zu verteilen. Wenn jedoch die Vorzugsrichtung der anatomischen Struktur im Voraus bekannt ist, kann es vorteilhaft sein, die Diffusionsgradienten auf einen um die Achse der Struktur zentrierten Kegel zu beschränken. Ziel dieser Arbeit war es, eine DTI-Methode mit hoher Genauigkeit und Zuverlässigkeit für die Anwendung in peripheren Nerven zu entwickeln. Es wurden zwei Methoden zur Reduzierung des Bildrauschens untersucht: (1) Ein neu entwickeltes Schema von Diffusionsgradienten-Vektoren (DGV), bei dem die Vektoren auf einen Kegel mit einem Öffnungswinkel Theta um die Achse des Nervs beschränkt sind und (2) verschiedene Methoden für eine a posteriori Rauschkorrektur. Hierzu wurden Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt, die auf realistischen Werten für Diffusivität, FA und Rauschen beruhen, die aus klinischen Untersuchungen und Studien gewonnen wurden. Außerdem wurden die Methoden in einem speziell angefertigten Phantom getestet, das die Diffusion in peripheren Nerven simuliert (FA = 0,65). Diese Untersuchungen wurden an einem 3-Tesla-Ganzkörper-Magnetresonanz (MR)-Scanner durchgeführt. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der DTI unter Verwendung der jeweiligen Meß- oder Korrekturverfahren zu bestimmen, wurden systematische Abweichungen von FA vom Ausgangswert und der statistische Fehler von FA gemessen. Das neu entwickelte DGV-Schema mit eingeschränkter Raumabdeckung wurde mit Gradientenschemata mit uniformer Raumabdeckung (Jones, Downhill-Simplex-Methode (DSM), Gradientenschema des Herstellers) anhand ihrer Konditionszahl (CN) verglichen. Die Studie zeigte, dass mit dem neu entwickelten DGV Schema FA mit hoher Genauigkeit gemessen werden kann, wenn Theta mindestens 45° bzw. 60° beträgt. Das minimale Theta hängt dabei von der Zahl der Gradientenrichtungen und von FA ab. Grundsätzlich ist die Genauigkeit des DGV Schemas umso besser, je höher der FA-Wert und je größer die Zahl der Gradienten ist. Für N = 30 ermöglichte die DGV eine genaue Bestimmung der FA für den gesamten in dieser Studie untersuchten FA-Bereich (0,4 - 0,8), wenn Theta ≥45° war. Es konnte gezeigt werden, dass bei Verwendung des neuen DGV-Schemas eine geringfügige Neigung der untersuchten Struktur (≤30°) keinen Einfluss auf die Genauigkeit von FA hat. CN des entwickelen DGV-Schemas war für N = 6 höher als CN des Jones-Schemas und des DSM-Schemas; für N≥10 war CN des neuen DSM-Schemas kleiner als die des Jones-Schemas. Es ist jedoch auch nicht zu erwarten, dass ein Verfahren, das die Gradientenvektoren auf ein begrenztes Segment des Raums konzentriert, ebenso unempfindlich gegenüber Störungen ist wie Schemata mit gleichmäßiger Gradientenverteilung. Trotzdem lag die CN des neuen DGV-Verfahrens in der gleichen Größenordnung wie die der anderen Verfahren. Ein Vergleich der verschiedenen a posteriori Korrekturverfahren ergab, dass die Power-Image-Methode die effektivste und robusteste Methode ist und sowohl die systematischen als auch die statistischen Fehler von FA kompensiert. Die Effizienz der Power-Image-Methode ist unabhängig von der Anzahl der verwendeten Diffusionsgradienten. Darüber hinaus funktioniert das Verfahren zuverlässig - unabhängig von der für die Spulenkombination verwendeten Methode (Quadratsumme versus adaptive Kombination). Im Gegensatz dazu waren beide in dieser Studie verwendeten Korrekturfaktor-Verfahren weniger effizient hinsichtlich der Korrektur des Rauschens; außerdem hing die Korrektureffizienz von der Methode der Spulenkombination ab. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass eine Kombination des neu entwickelten DGV-Schemas mit der Power-Image-Methode für die a posteriori Korrektur es ermöglicht, DTI von peripheren Nerven mit hohem SNR, hoher Genauigkeit und Zuverlässigkeit der berechneten Parameter (z.B. FA) durchzuführen, ohne dass zusätzliche Akquisitionszeit erforderlich ist. Bislang ist allerdings eine Anwendung dieser neu entwickelten und getesteten Verfahren in Studien bzw. bei klinischen Untersuchungen noch nicht erfolgt.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Heiland, Prof. Dr. Sabine
Place of Publication: Heidelberg
Date of thesis defense: 22 July 2020
Date Deposited: 14 Sep 2020 13:11
Date: 2020
Faculties / Institutes: Medizinische Fakultät Heidelberg > Radiologische Universitätsklinik
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics
610 Medical sciences Medicine
Controlled Keywords: Diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie, Diffusions-MRT, DW-MRI

Available Versions of this Item

  • Effect of Gradient Vectors Scheme and Noise Correction on Fractional Anisotropy in Diffusion Tensor Imaging of the Peripheral Nervous System. (deposited 14 Sep 2020 13:11) [Currently Displayed]
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