Comunicación breve – Imaging in Medicine (2018) Volumen 10, Número 3
1Departamento de Radiología, Pham Ngoc Thach University of Medicine, Ho ChiMinh city, Vietnam
2Departamento de Radiología, Children’shospital 2, Ho Chi Minh city, Vietnam
3Departamento de Radiología, SiemensHealthcare Vietnam, Ho Chi Minh city,Vietnam
4Departamento de Radiología, Hanoimedical university, Ha Noi, Vietnam
*Autor correspondiente: Nguyen Minh Duc
Departamento de RadiologíaPham Ngoc
Universidad de Medicina de Ho ChiMinh city
Vietnam
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Resumen
Basado en el movimiento browniano, el estado de difusión del protón hidroeléctrico dentro del cuerpo es una de las variables más importantes que afectan al diagnóstico, la planificación del tratamiento y la respuesta de la enfermedad al tratamiento. Existen diferentes tipos de imágenes de resonancia magnética ponderadas por difusión, como las imágenes ponderadas por difusión, las imágenes de tensor de difusión, las imágenes de curtosis de difusión, las imágenes de movimiento incoherente intravoxel, las imágenes de difusión con zoom y las imágenes de espectro de difusión. En esta breve comunicación, pretendemos presentar las aplicaciones clínicas de estos tipos de imágenes de resonancia magnética ponderadas por difusión.
Palabras clave
Imágenes de difusión ponderada ▪ imágenes de resonancia magnética ▪ aplicaciones clínicas
Introducción
Basado en el principio de movimiento browniano (Figura 1), el estado de difusión, una de las características más esenciales del tejido, puede ser evaluado de forma no ionizante por medio de imágenes de resonancia magnética (MRI). En la actualidad, disponemos de algunas secuencias de imágenes de difusión demarcadas para obtener variables relacionadas con la difusión, como las imágenes ponderadas por difusión (DWI), las imágenes con sensor de difusión (DTI), las imágenes de curtosis de difusión (DKI), las imágenes de movimiento incoherente intravoxel (IVIM), las imágenes ponderadas por difusión con zoom (Z-DWI) y las imágenes de espectro de difusión (DSI). En esta breve comunicación, pretendemos presentar las aplicaciones clínicas de los tipos de RM ponderada por difusión.
Figura 1. Movimiento browniano.
■ DWI
La DWI es la forma más popular de difusiónMRI basada en la medición del movimiento browniano de las moléculas de agua dentro del tejidovoxel. En contraste con el movimiento de difusión libre del agua en una botella, la difusión dentro de un tejido está básicamente limitada por los márgenes de la membrana celular.La característica de difusión global de un solo voxelrepresenta la combinación de la difusión del agua en diferentes compartimentos: la difusión dentro del fluido del espacio intracelular (el citoplasma y los orgánulos); la difusión dentro del fluido del espacio extracelular (fluido intersticial, intravascular, linfático y varias cavidades biológicas) y la difusión entre los espacios intra y extracelulares.Por lo tanto, el aumento de la intensidad de los tejidos celulares, de las sustancias extrañas y de las partículas pesadas en el interior de estos espacios dará lugar a la limitación de los coeficientes de difusión.
El coeficiente de difusión aparente (ADC) es una medida de la magnitud de la difusión de las moléculas de agua dentro del tejido. Esta evaluación puede ser investigada utilizando valores b disímiles a través de la modificación de la amplitud del gradiente, comúnmente valores b de 0 y 1000 s/mm2. El ADC se obtiene automáticamente mediante el software y luego se manifiesta como un mapa paramétrico que demuestra el nivel de difusión de agua de las moléculas de los diferentes tejidos. El ADC del tejido se introduce en unidades de mm2/s.La DWI es específicamente eficaz para caracterizar el tumor (Figura 2) y evaluar el infarto cerebral (Figura 3).
Figura 2. Los resultados de las imágenes muestran un carcinoma ductal invasivo en la mama izquierda (flecha blanca) con difusión restringida en la DWI (sección izquierda) y en el mapa ADC (sección derecha) en comparación con la referencia.
Figura 3. Los resultados de las imágenes muestran una lesión de infarto del puente de Varolio (flecha blanca) con difusión restringida en la DWI (sección izquierda) y el mapa de ADC en color (sección derecha) en comparación con la referencia.
■ IVIM
Denis Le Bihan utilizó por primera vez el término IVIM para demostrar el movimiento translacional microscópico de las moléculas de agua dentro de un voxel. En el modelo IVIM, el tejido biológico consta de 2 compartimentos aparentes: la difusión de las moléculas de agua en los tejidos, considerada como difusión real, y la microcirculación de la sangre en la red capilar, considerada como perfusión. Por ello, DenisLe Bihan introdujo que el flujo de agua a nivel intravoxel imita un movimiento fortuito considerado como pseudodifusión.Al igual que la difusión de las moléculas de agua, el efecto de la pseudodifusión en el alivio de la señal. Sin embargo, el nivel de alivio de la señal causado por la pseudodifusión es generalmente un orden de magnitud mayor que la difusión molecular del tejido, por lo que su adición a la señal DWI sólo es importante a un valor b muy bajo, generalmente por debajo de un valor b de 200 s/mm2, lo que permite delimitar los efectos de la difusión y la perfusión: F (fracción de perfusión); D* (pseudodifusión); D (difusión real), y ADC (Figura 4). La IVIM es muy útil para evaluar las características del tumor y las respuestas del mismo a la terapia.
Figura 4. Las imágenes de IVIM muestran un carcinoma hepatocelular (flecha blanca): (A) Imagen D-lenta antes del TACE; (B) Imagen D-rápida antes del TACE; (C) Imagen f antes del TACE; (D) Imagen D-lenta después del TACE; (E) Imagen D-rápida después del TACE; (F) Imagen f después del TACE. Figura cortesía de Lin et al.
■Z-DWI
La DWI convencional cuando evalúa una estructura sofisticada generalmente no produce suficiente resolución espacial. Además, la DWI convencional es muy sensible al movimiento del cuerpo y la estructura paramagnética conduce a la distorsión geométrica. Para superar esta condición problemática, la Z-DWI es una nueva forma de DWI convencional combinada con una alta resolución incluso en un campo de visión pequeño, que puede ayudar al médico a investigar las lesiones de estructuras sofisticadas, como el hipocampo, la médula espinal o la fase inicial de un astrocitoma que se produce en una circunvolución pequeña (Figura 5). La Z-DWI está indicada clínicamente para la epilepsia, la caracterización de la lesión del hipocampo, la lesión de la médula espinal y la evaluación del tumor cerebral.
Figura 5. La imagen Z-DWI muestra la circunvolución asimétrica del hipocampo izquierdo (flecha blanca) en comparación con la circunvolución normal del hipocampo derecho.
■DTI
DTI es una expansión de la DWI que permite el contorno de los datos en función de la dirección de la extensión de la materia blanca.La arquitectura del axón en haces paralelos con armadura de mielina exterior facilita la difusión de las moléculas de agua a lo largo de la misma dirección principal (Figura 6). El rastreo de fibras, también conocido como astractografía, se basa en el DTI para rastrear las fibras a lo largo de toda su dirección. Partiendo de la región de interés, generalmente definida manualmente, el algoritmo de seguimiento de fibras busca los vóxeles adyacentes cuya dirección de difusión principal está en la continuidad de la anterior. El haz de fibras más comúnmente rastreado es el tracto corticoespinal. Además, la DTI también produce dos parámetros: ADC y anisotropía fraccional (FA), también conocida como anisotropía de difusión (Figura 7).En la práctica, la aplicación de la DTI es para el cerebro, como la localización específica del tracto de las lesiones de la materia blanca, la localización de los tumores en relación con los tractos de la materia blanca, la localización de los principales tractos de la materia blanca para la planificación neuroquirúrgica y la evaluación de la maduración de la materia blanca; sin embargo, hoy en día la DTI se puede aplicar a algunos otros órganos como el riñón, el útero, el músculo y el corazón.
Figura 6. Las imágenes DTI muestran haces de materia blanca: (A) Plano axial, (B) Plano coronal, (C) Plano sagital.
Figura 7. La imagen DTI muestra la tractografía de los haces corticoespinales, FA y ADC.
■DKI
DKI es un método avanzado que es una extensión de DTI mediante la medición de la distribución sesgada, también conocida como curtosis de la difusión del agua basada en una capacidad de función de distribución. La curtosis es una estadística común, sin dimensiones, para cuantificar el movimiento no gaussiano basado en la disimilitud de una distribución normal y una distribución anormal. Genera una difusión de alto orden de la distribución y el análisis del agua. Además, el DKI puede cuantificar la restricción de la difusión con mayor precisión que el DTI (Figura 8). Los protocolos DKI se diferencian de los protocolos DTI en que utilizan al menos 3 valores b en comparación con 2 valores b para DTI y al menos 30 direcciones de gradiente de difusión independientes en comparación con 6 para DTI. Los protocolos de DTI para el cerebro necesitan valores b de 0, 1000, 2000 s/mm2 con extensiones de difusión. La DKI se utiliza habitualmente para evaluar los accidentes cerebrovasculares y los tumores cerebrales. Con los órganos fuera del cerebro, hay algunos estudios previos que manifiestan la eficacia de la DKI.
Figura 8. Las tractografías DTI (sección izquierda) y DKI (sección derecha) manifestadas en un cerebro normal se proporcionan como ejemplo para demostrar la disimilitud en la sensibilidad para la detección de fibras diminutas entre las técnicas de seguimiento de fibras DTI y DKI. Figura cortesía de Paydar et al.
■DSI
El modelo DTI reveló que existe una dirección intravoxel exclusiva de cada fibra simbolizada por el vector propio principal. Sin embargo, se concluye que en el caso de las fibras cruzadas, que comúnmente representan las áreas en las que la dirección de las fibras no es similar, es decir, cuando las fibras se interdigitan, acarician, curvan o se orbitan entre sí, la DTI no es válida (Figura 9). Recientemente, se han propuesto modelos más robustos del proceso de difusión que se centran en superar la desventaja del modelo DTI. La DSI mejora la precisión en el caso de cruce de fibras y también produce una alta resolución y un profundo detalle de los haces de fibras en comparación con la DTI (Figura 10).
Figura 9. Las imágenes DTI (A) y DSI (B) muestran las tractografías de los haces de fibras que se cruzan (flecha blanca).
Figura 10. La imagen DSI muestra haces de materia blanca completos y detallados.
■Ventajas y desventajas
La mayor ventaja de las secuencias DWI es el valor de los parámetros cuantitativos que reflejan la velocidad del movimiento de los protones y la forma del movimiento de los protones dentro del tejido. Con las técnicas innovadoras actuales, la IVIM también refleja parcialmente la característica de perfusión de los tejidos. Además de la DTI, la DKI y la DSI pueden mejorar el índice de precisión en la investigación de los nervios, los músculos e incluso los haces de tejido, reduciendo así los falsos positivos y negativos del diagnóstico. Todas estas técnicas son de libre exposición al gadolinio por lo que se pueden duplicar sin posibilidad de daño renal o retención de gadolinio. Estas técnicas son muy útiles en niños, pacientes de edad avanzada, enfermedades renales y pacientes con alto riesgo de alergia al gadolinio. No obstante, las técnicas de DWI se lanzan mejor en la RM de al menos 1,5Tesla con los correspondientes softwares de análisis. Además, la DSI tiende a ser más excelente en la RM de al menos 3 Tesla y la DKI necesita ser evaluada con el correlativo mathlab con el modelo bi-exponencial, tri-exponencial o complejo. En términos de investigación sobre las características fisiológicas y biológicas del tejido, las técnicas innovadoras de DWI son más prósperas y rigurosas que la DWI convencional en la fabricación de más información para la gestión del diagnóstico confidencial, el tratamiento adecuado y la respuesta de las lesiones a los métodos terapéuticos.
Conclusión
La imagen de resonancia magnética de difusión tiene diferentes tipos que pueden facilitar y producir información útil para los médicos para optimizar el diagnóstico y la estrategia de tratamiento. Además de la DWI y la DTI convencionales, se han desarrollado nuevos métodos como la IVIM, la Z-DWI, la DKI y la DSI para mejorar la precisión del diagnóstico y las estrategias de tratamiento terapéutico, por lo que deben investigarse cuidadosamente.
Declaración de divulgación
Luc Minh Truong, Vo Hoang Tri y BuiNguyen Canh son empleados de Siemens.Sin embargo, el garante científico de esta publicación es el Dr. Nguyen Minh Duc y el Dr. Huynh Quang Huy, del Departamento de Radiología, de la Universidad de Medicina Pham Ngoc Thach.Nguyen Minh Duc y Huynh Quang Huycontribuyeron a partes iguales en este artículo. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito. Los autores de este manuscrito no informan de ningún conflicto de intereses.
- Brown R.A brief account of microscopical observations made in the months of June, July, and August, 1827 on the particles contained in the pollen of plants; and on the general existence of active molecules in organic and inorganic bodies.Philosoph. Mag. Ann. Philosoph. 4, 1-16 (1828).
- Einstein A.Uber die von der molekularkinetischen Theorie der Wärme geforderteBewegung von in ruhenden Flussigkeiten suspendierten Teilchen. Annalen. Der. Physik. 322, 549-560 (1905).
- Le Bihan D, E Breton. Imagerie de diffusion in-vivo par résonance magnétique nucléaire.Acad. Sci.301, 1109-1112 (1985).
- Malayeri AA,El Khouli RH,Zaheer A et al. Principlesandapplications ofdiffusion-weightedimagingincancerdetection,staging, andtreatmentfollow. Radiographics. 31, 1773-1791 (2011).
- Minati L, Weglarz WP.Physical foundations, models, and methods of diffusion magnetic resonance imaging of the brain: Una revisión. Conceptos. Magn. Reson. 30A, 278-307 (2007).
- Baliyan V, Das CJ, Sharma R et al. Diffusion weighted imaging: Técnica y aplicaciones. World. J. Radiol. 8, 785-798 (2016).
- Bihan D, Breton E, Lallemand D et al. MR imaging of intravoxel incoherent motions: application to diffusion and perfusion in neurologic disorders.Radiology.161, 401-407 (1986).
- Le Bihan D, Breton E, Lallemand D et al. Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging.Radiology.168, 497-505 (1988).
- Du J, Li K, Zhang W et al.Intravoxel incoherent motion MR imaging: comparison of diffusion and perfusion characteristics for differential diagnosis of soft tissue tumors. Medicine. 94, 1-8 (2015).
- Lima M, Le Bihan D.Clinical intravoxel incoherent motion and diffusion MR imaging: past, present and future. Radiology. 278, 13-32 (2016).
- Koh DM, Collins DJ, Orton MR.Movimiento incoherente intravoxel en la RM ponderada por difusión corporal: realidad y desafíos. AJR. Am. J. Roentgenol. 196, 1351-1361 (2011).
- Lin M,Tian MM,Zhang WPet al.Valores predictivos de las imágenes ponderadas por difusión y las imágenes ponderadas por perfusión en la evaluación de la eficacia de la quimioembolización arterial transcatéter para el carcinoma hepatocelular. Onco. Targets. Ther. 14, 7029-7037 (2016).
- Saritas EU, Cunningham CH, Lee JH, et al.DWI de la médula espinal con FOV reducido de disparo único EPI. Magn. Reson. Med. 60, 468-473 (2008).
- Wilm BJ, Svensson J, Henning A et al.Reduced field-of-view MRI using outer volume suppression for spinal cord diffusion imaging. Magn. Reson. Med. 57, 625-630 (2007).
- Samson RS,Levy S,Schneider T et al. ¿ZOOM o no-ZOOM? Assessing Spinal Cord Diffusion TensorImagingProtocols for Multi-Centre Studies. PLoS. ONE. 12, 11 (2016).
- Hagmann P,Jonasson L,Maeder P et al. Understanding diffusion MR imaging techniques: from scalar diffusion-weighted imaging to diffusion tensor imaging and beyond. Radiographics. 26, 205-223 (2006).
- Mukherjee P, Berman JI, Chung SW et al.Diffusion tensor MR imaging and fiber tractography: theoretic underpinnings. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 29, 632-640 (2008).
- Paydar A,Fieremans E,Nwankwo JI et al. Diffusional kurtosis imaging of the developing brain. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 35, 808-814 (2014).
- Tournier JD, Mori S, Leemans A.Diffusion tensor imaging and beyond. Magn. Reson. Med. 65, 1532-1556 (2011).
- Jensen JH, Helpern JA, Ramani A et al.Diffusional kurtosis imaging: the quantification of non-Gaussian water diffusion by means of magnetic resonance imaging. Magn. Reson. Med. 53, 1432-1440 (2005).
- Jensen JH, Helpern JA.MRI quantification of non-gaussian water diffusion by kurtosis analysis. NMR. Biomed. 23, 698-710 (2010).
- Wedeen VJ, Wang RP, Schmahmann JD et al. Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers.NeuroImage.41, 1267-1277 (2008).
- Wedeen V, Hagmann P, Tseng WY et al.Mapping complex tissue architecture with diffusion spectrum magnetic resonance imaging. Magn. Reson. Med. 54, 1377-1386 (2005).
- Glenn GR, Kuo L-W, Chao Y-P et al.Mapping the orientation of white matter fiber bundles: a comparative study of diffusion tensor imaging, diffusional kurtosis imaging, and diffusion spectrum imaging. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 37, 1216-1222 (2016).