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编程问答

高级弥散模型:单指数、IVIM、DKI、SEM、FROC、CTRW

發布時間:2023/12/14 编程问答 29 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 高级弥散模型:单指数、IVIM、DKI、SEM、FROC、CTRW 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1 單指數模型 (conventional mono-exponential model ):

是T2加權的信號強度(或者是b=0sec/mm2),b代表彌散敏感因子,D代表彌散系數,其中b大小又等于

單指數模型的參數圖為:ADC

2 雙指數模型IVIM (intro-voxel incoherent movement )

?

其中?

?f表示由于微循環導致的彌散系數改變占總的彌散系數的分數,所以在該公式中,單純彌散系數的改變所占的比例為 (1-f),由微循環灌注引起來的總的彌散系數的改變為f。雙指數模型所得到的參數圖為:D、D*、f。

3 彌散峰度模型DKI (diffusion kurtosis imaging)

考慮到組織內結構的復雜性,組織內水分的擴散運動概率不在符合高斯分布,而是一種非高斯分布,因而引進了峰度參數K進行校正;其與單指數模型的關系,當K=0的時候,即為高斯分布,因此K值反映了組織內部水分子彌散運動的復雜程度。?DKI模型的參數圖:D圖、K圖。

4 拉伸指數模型 SEM (stretched exponential model)

拉伸指數模型假設體素內彌散系數是連續分布的,并不是簡單的幾種成分。這個公式中,α(阿爾法)代表組織的復雜程度,這個量化指標叫體素內彌散成分不均質性。α=1的時候,類似于理想情況下的單指數模型;而α越接近0,則代表彌散不均質性越高,反映了組織結構越復雜。公式中另一個量化指標DDC,表示分布彌散系數,代表體素內平均彌散率。?拉伸指數參數圖:DDCα(阿爾法)。

5 分數微積分模型FROC

? ? ? ? 分數微積分模型模型(Fractional ?order calculus,FROC 模型) ?由周曉洪教授于 2010 年提出。該模型利用分數微積分(Fractional order calculus)理論對人體組織內異常彌散運動做了詳盡的分析,并引入了一組可以描述水分子異常彌散運動的參數。由于 FROC 模型及其應用是整個課題的核心部分,所以下面將概述其數學推導過程及各參數的意義。

? ? ? ? ?如果令 C(x,t)為一維坐標軸上的彌散密度,則可將所得的分數階偏微分方程代入經典的 Fick’s 第一定律中(公式 1)。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ? ? (1)

其中 D’為總彌散系數,其單位為? ,α(0<α≤1)為時間的分數導數,β (0<β ≤1)為空間的分數導數。由此,Bloch-Torrey ?方程可通過分數階轉化為:

? ? ? ? ? ? 公式 (2)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式(3)

其中,是時間的 Riemann-Liouville 分數導數的 Caputo 符號形式(公式 4),?是空間的 Riesz 分數導數的 Laplacian 算符,γ 是旋磁比,
表示了橫向磁化作用,和是時間和空間的分數導數常量。分數導數符號可以進一步表示為:

?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式(4)

其中,?表示了時間的一階導數,Γ(1 ? α)為伽瑪函數,定義為:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

空間的動態分數階(如 α=1,0<β ≤1)可通過將橫向磁化向量推導為常量、雙極、
Stejskal-Tanner 和二次再聚焦的彌散梯度獲得。Stejskal-Tanner 彌散梯度可由公式 5
得出:?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式(5)

其中,Gd為彌散梯度振幅,δ和Δ為彌散梯度脈沖寬度和梯度分隔。當β = 1時,公式 5 即為經典的單指數函數形式exp?(?bD),空間變量μ即為無效變量。在常規狀態下β < 1,μ即為有效變量,而 b 值的常規定義失效。為適應這些變化,重新定義了新參數b*如下:

由此,公式 5 轉化為?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式(7)

另于如果定義假彌散系數D*為

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式(8)

則公式 7 可轉化為拉伸指數模型公式表達形式,見公式 9:?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式(9)

其中D?的單位仍為常規彌散系數單位,類似于 Bennett 等描述的彌散系數分布常量。而當從上述方程導出??時,D?即與 D 完全一致。

綜上所述,公式 7 為 FROC 模型的核心公式。其模型的建立是基于拉伸指數模型的基礎上,但是又比其更細致和深入。同時在 FROC 模型中引入了三個參數:μ、β和 D。D 為彌散系數(Diffusion Coefficient),μ 是空間參數,β 為空間分數導數。為了求得這些參數,我們至少需要 5 個 b 值來反解方程。

Ref:?劉貫中, ,陸建平,周曉洪. 磁共振彌散成像分數微積分模型在兒童腦腫瘤中的臨床應用[D].第二軍醫大學,2012.

6 CTRW (continuous-time random-walk diffusion model )

? ? ? ? CTRW模型是單純隨機游走彌散模型(random-walk diffusion model)的一般形式,單純隨機游走彌散模型(random-walk diffusion model)可以認為其彌散位移的均方值和彌散時間之間是成比例的。當為了解釋彌散組織的復雜性和異質性時,單純隨機游走彌散模型一般化為CTRW模型,其中彌散運動的跳躍距離(jump distance)和跳躍等待時間(jump waiting time)將不再符合高斯分布。在一般的CTRW模型中,均方位移(mean-square displacement,MSD)可以用下面的公式來表示:

? ? ? ? 其中t是彌散的時間,α和β′分布是跳躍等待時間和跳躍距離的概率分布的分數次冪。當α=1,和β′=2(例如γ = 1)該公式退化為高斯分布的MSD。而如果γ > 1 或者γ < 1,這種在流體力學中見到的反常彌散過程又演變為超彌散(super-diffusion)或者亞彌散(sub-diffusion)。在CTRW的理論背景下,在不均勻組織中,與測量的磁化信號強度成比例的水分子的S(x,t) 可以用空間-時間分數階彌散方程表示如下:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式 (1)

其中是第分數階時間導數的Caputo形式,?β′ /?|x|β′ 是第β′ 分數階空間導數的Riesz形式,是彌散系數的一般形式()。在連續極限下,公式(1)一般彌散方程的解可以產生一個用Mittag-Leffler 函數 (MLF)表示的信號衰減形式:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式 (2)


通過定義β= β′/2, b = q2(Δ ? δ/3),和 ?= (Δ ? δ/3),δ 和Δ 是Stejskal-Tanner彌散梯度脈沖的寬度和脈沖之間的時間間隔,q 是q-space變量,對于Stejskal-Tanner彌散梯度,公式(1)的解可以y用下式來表示。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式 (3)

其中M是測量到的初始值為的信號強度。在公式(3)中,Ea是MLF,D1,2是常規彌散系數(mm2/s),μ ( μm) 和 τ (ms) 分別是空間和時間參數,他們也是彌散系數單位的來源和組成。如果用b/Δ?, Eq替換q2 。公式 (2) 可以寫成:

? ? ? ? ? ? 公式 (4)

為了降低估計模型參數的計算復雜度,公式(4)的解通過定義“反常擴散系數”:

公式(4)可以以MLF的形式寫成下面的形式:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式(6)

通常稱為反常擴散系數,單位是μm2/s ,公式(6)提供了一個簡化的數學表達式,在這個表達式中,可以得到類似彌散系數,和另外兩個參數α 和β,可以反映彌散在時間和空間的異質性,該參數提供了一種用來對體素和其周圍環境進行量化的方法。

?參考文獻:Karaman MM, Sui Y, Wang H, Magin RL, Li Y, Zhou XJ. Differentiating low- and high-grade pediatric brain tumors using a continuous-time random-walk diffusion model at high b-values. Magn Reson Med. 2016 Oct;76(4):1149-57. doi: 10.1002/mrm.26012. Epub 2015 Oct 31. PMID: 26519663; PMCID: PMC4852163.

? ?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的高级弥散模型:单指数、IVIM、DKI、SEM、FROC、CTRW的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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