ИСТИНА

Использование различных карт характеристик диффузионных данных магнитно-резонансной томографии (дМРТ) несёт в себе большой потенциал для лучевой терапии [1], что предполагает высокую точность количественной оценки диффузии. Однако данная модальность магнитно-резонансной томографии (МРТ) подвержена появлению артефактов, обусловленных особенностями эхо-планарных импульсных последовательностей [2], высокими разрешением во времени и скоростью сбора данных. Способы коррекции данных искажений в общих чертах можно разделить на те, которые пытаются получить (измерить) эффекты вне резонанса за счёт дополнительных измерений (аппаратные методики), и те, которые пытаются оценить их по искаженным данным, используя методы обработки изображений и регистрации (программные методики). Первый класс методик выполняет это, например, путем отделения фазы, которая была накоплена от кодирующих градиентов, от фазы, которая накапливалась с течением времени как следствие «внерезонансного» поля. Второй класс более удобен с точки зрения рутинной работы, так как: 1. позволяет обрабатывать изображение в любой момент времени; 2. более гибко подстраивается под актуальные клинические задачи; 3. некоторые методики позволяют проводить коррекцию практически без использования дополнительных измерений, что удобно при использовании для планирования лучевого лечения МР-исследований сторонних организаций. Программные методики основаны на модели трансформации изображения и функции стоимости, которая оценивает соответствие между преобразованным и «эталонным» изображениями. В работе [3] представлен метод, базирующийся на вычислении начальной оценки компонент тензора по искаженным изображениям, использующейся затем для «моделирования» синтетических диффузионно-взвешенных изображений (ДВИ) в различных направлениях градиента. После такого расчета каждое фактическое ДВИ совмещается с соответствующим смоделированным, а скорректированные изображения используются для пересчета компонент тензора. Этот процесс повторяется до тех пор, пока совпадение не будет 100%. Чтобы обойти зависимость от поиска или создания пар изображений с одинаковым контрастом, авторы в работе [4] использовали статистическую функцию, называемую взаимной информацией [5]. Являясь мерой статистической зависимости между двумя изображениями, она почти не делает предположений о взаимосвязи между их интенсивностями. Функция взаимной информации используется для регистрации ДВИ непосредственно с T2w эхо-планарным изображением, которое, как правило, всегда делается в рамках стандартного протокола исследования. В программном пакете FSL, исходя из того, что диффузионный сигнал распределён по сфере, реализован алгоритм, использующий методы, применяемые в геостатистике, где в качестве особого случая Гауссового процесса, наблюдаемого на сфере, является, так называемый «Кригинг» [6]. В основе алгоритма коррекции лежит предсказание данных посредством выбора ковариационной функции, которая позволяет точно прогнозировать сигнал даже от вокселей со сложной конфигурацией волокон. Для геостатических методов ковариация часто определяется как функция угла θ между двумя векторами от центра сферы до точек x (наблюдаемая) и x′ (прогнозируемая), легко представляемым как g-векторы. Двумя популярными ковариационными функциями являются – экспоненциальная и сферическая. Однако используемые МРТ должны отвечать определённым требованиям, и в случае несоответствия есть необходимость сбора дополнительной информации. Важно понимать, что артефакты не только увеличивают вариабельность измерений МРТ, но также, что наиболее важно, могут внести предвзятость, которая потенциально приведёт к ложноположительным заключениям. Однако, несмотря на многообразие разработанных методик коррекции артефактов, в клинической практике всё ещё актуальной остается задача разработки и имплементации инструментов, не требующих сбора дополнительных данных.