脳血流の局所的な違いの検出におけるASL MRIの感度について

動脈スピン標識（ASL）磁気共鳴イメージング（MRI）は、脳の血流（CBF）を測定するための非侵襲的ツールを提供し、ベースライン神経活動の代理としてますます使用されています。ただし、患者と対照被験者のCBFの違いを検出する際のASL MRIの力は、非神経因子に関連しており、グループ全体の比較のノイズに寄与するグローバルCBFの被験者間変動によって妨げられます。ここでは、この手法の感度を調査し、そのような違いをよりよく検出するための正規化戦略を提案しました。「モデル」の状況が採用されました。この状況では、2つの視覚刺激（つまり、交差固定とフラッシュチェッカーボード）が、それぞれ「コントロール」と「患者」グループ（各グループでn = 7）を模倣する2つの被験者のグループに提示されました。チェッカーボードグループの後頭葉の絶対CBF（ACBF）は、固定群と比較して26.0％大きいことがわかりましたが、重要性のレベルは控えめでした（p = .03）。対照的に、参照領域[相対CBF（RCBF）と呼ばれる]で全脳CBFまたはCBFを使用してCBFを正規化する場合、統計的有意性は大幅に改善されました（p <.003）。ボクセルベースの分析では、RCBFインデックスは、グループ間の比較で後頭葉のCBFの違いを正しく検出しましたが、ACBFは同じ統計的しきい値を使用して重要なクラスターを検出できませんでした。また、モンテカルロシミュレーションを実行して実験結果を確認し、信号から雑音の比率が中程度で、基礎となるCBFの違いが小さい場合、パワーの改善が最も顕著であることがわかりました。シミュレーションでは、提案された正規化により、約20のサンプルサイズを使用して80％の検出力を達成できることも示されました。要約すると、RCBFは、求められてきたものではなく、CBFの小さな違いを検出するためのより感度の高い指標であることが示されました。-ACBFの後、グローバルCBFの被験者間変動によって引き起こされるデータノイズを減らすためです。

Arterial-spin-labeling (ASL) magnetic resonance imaging (MRI) provides a noninvasive tool to measure cerebral blood flow (CBF) and is increasingly used as a surrogate for baseline neural activity. However, the power of ASL MRI in detecting CBF differences between patient and control subjects is hampered by inter-subject variations in global CBF, which are associated with non-neural factors and may contribute to the noise in the across-group comparison. Here, we investigated the sensitivity of this technique and proposed a normalization strategy to better detect such a difference. A "model" situation was employed in which two visual stimuli (i.e. cross fixation and flashing checkerboard) were presented to two groups of subjects to mimic "control" and "patient" groups (N=7 for each group), respectively. It was found that absolute CBF (aCBF) in the occipital lobe in the checkerboard group was 26.0% greater compared to the fixation group, but the level of significance was modest (P=.03). In contrast, when normalizing the CBF with whole-brain CBF or CBF in a reference region [termed relative CBF (rCBF)], the statistical significance was improved considerably (P<.003). For voxel-based analysis, the rCBF indices correctly detected CBF differences in the occipital lobe in the across-group comparison, while aCBF failed to detect any significant cluster using the same statistical threshold. We also performed Monte Carlo simulation to confirm the experimental findings and found that the power improvement was most pronounced when signal-to-noise-ratio is moderate and the underlying CBF difference was small. The simulation also showed that, with the proposed normalization, a detection power of 80% can be achieved using a sample size of about 20. In summary, rCBF is a more sensitive index to detect small differences in CBF, rather than the much-sought-after aCBF, since it reduces data noise caused by inter-subject variations in global CBF.