プラトニック分散法を使用したMR拡散異方性画像の効率的な測定と計算

プラトニック分散法は、最小の計算努力でMR拡散異方性（DA）画像を生成します。自己完結型のMRシーケンスでプログラムできるため、別のワークステーションでの後処理の必要性を排除できます。この方法では、プラトニック固体に基づいた勾配取得スキームを使用します：「icosahedric」スキーム（n = 6）、「ドデカエドリック」スキーム（n = 10）、およびその組み合わせ。これらのスキームの場合、拡散テンソル固有値の平均は、測定された見かけの拡散係数（ADC）の平均に等しく、固有値の分散は拡散係数の分散の5/2倍に等しくなります。これにより、取得した画像の観点から、つまり固有値やテンソル要素を計算せずに、異方性測定のコンパクトな表現が得られます。結果の異方性画像は、伝統的に導き出されたものと同一であることが示されました。この方法は、DAイメージングの日常的な使用を大幅に促進することが期待されています。

The Platonic variance method produces MR diffusion anisotropy (DA) images with a minimum amount of computational effort. It can be programmed in a self-contained MR sequence, thus eliminating the need for postprocessing on a separate workstation. The method uses gradient acquisition schemes, based on Platonic solids: the "icosahedric" scheme (N = 6), the "dodecahedric" scheme (N = 10), and combinations thereof. For these schemes the average of the diffusion tensor eigenvalues equals the average of the measured apparent diffusion coefficients (ADCs), and the variance of the eigenvalues equals 5/2 times the variance of the diffusion coefficients. This results in compact expressions for anisotropy measures, directly in terms of the acquired images, i.e., without calculating the eigenvalues or even the tensor elements. The resulting anisotropy images were shown to be identical to the ones traditionally derived. It is expected that this method will considerably promote the routine use of DA imaging.