白質繊維トラクトグラフィー：DTIを超えて移動する必要がある理由

オブジェクト：拡散ベースのMRIトラクトグラフィーは、切除の安全なマージンを特定するための援助として白質経路の3Dマップを生成するために、神経外科手術でますます使用されるイメージングツールです。臨床医が現在利用可能な白質繊維トラクトグラフィソフトウェアパッケージの大部分は、拡散加重データ、すなわち拡散テンソルイメージング（DTI）から繊維の向きを生成するために、根本的に欠陥のあるフレームワークに依存しています。この作業は、DTIベースのトラクトグラフィーの実際的な制限の最初の広範な広範囲で体系的な調査を提供し、高次のトラクトグラフィモデルが制約された球状のデコンボリューションが臨床的に実行可能な時間枠内でこれらの問題の合理的な解決策を提供するかどうかを調査します。 方法：皮質脊髄路の視覚化におけるトラクトグラフィー方法論の比較は、45人の健康なコントロールと10人の患者からの10人の患者からの拡散加重データセットを使用して行われました。テンソルベースの球形デコンボリューションベースのトラクトグラフィー方法論は、両方の患者と対照に適用されました。 結果：拡散テンソルイメージングベースのトラクトグラフィー方法（決定論的および確率論的トラクトグラフィーアルゴリズムの両方を使用）は、対照群のすべての参加者の感覚運動皮質に接続するトラックの範囲を大幅に過小評価しました。対照的に、制約された球状のデコンボリューショントラクトグラフィー法は、生物学的に予想されるファン型トラックの構成を一貫して生成しました。臨床症例では、神経外科的切除後の神経障害の付随するリスクのある患者の皮質脊髄経路を視覚化するためにトラクトグラフィーが行われた臨床症例では、制約された球体デコンボリューションベースおよびテンソルベースのトラクトグラフィー方法論は、切除の非常に異なる見かけの安全なマージンを示しました。制約された球状のデコンボリューションベースの方法は、感覚運動皮質全体に伸びる皮質脊髄路を特定しましたが、テンソルベースの方法では、頂点まで内側に伸びる路の狭いサブセットのみを識別しました。 結論：この包括的な研究は、最も広く使用されている臨床トラクトグラフィー法（拡散テンソルイメージングベースのトラクトグラフィー）が、体系的に信頼できない臨床的に誤解を招く情報をもたらすことを示しています。同じ拡散加重データを使用した高次のトラクトグラフィモデルは、繊維路をより正確に明確に示し、神経外科的手順に役立つ可能性のある安全マージンの改善された推定値を提供します。したがって、神経外科医に生物学的に信頼できるトラクトグラフィー情報を提供し始める場合、拡散テンソルフレームワークを超えて移動する必要があります。

OBJECT: Diffusion-based MRI tractography is an imaging tool increasingly used in neurosurgical procedures to generate 3D maps of white matter pathways as an aid to identifying safe margins of resection. The majority of white matter fiber tractography software packages currently available to clinicians rely on a fundamentally flawed framework to generate fiber orientations from diffusion-weighted data, namely diffusion tensor imaging (DTI). This work provides the first extensive and systematic exploration of the practical limitations of DTI-based tractography and investigates whether the higher-order tractography model constrained spherical deconvolution provides a reasonable solution to these problems within a clinically feasible timeframe. METHODS: Comparison of tractography methodologies in visualizing the corticospinal tracts was made using the diffusion-weighted data sets from 45 healthy controls and 10 patients undergoing presurgical imaging assessment. Tensor-based and constrained spherical deconvolution-based tractography methodologies were applied to both patients and controls. RESULTS: Diffusion tensor imaging-based tractography methods (using both deterministic and probabilistic tractography algorithms) substantially underestimated the extent of tracks connecting to the sensorimotor cortex in all participants in the control group. In contrast, the constrained spherical deconvolution tractography method consistently produced the biologically expected fan-shaped configuration of tracks. In the clinical cases, in which tractography was performed to visualize the corticospinal pathways in patients with concomitant risk of neurological deficit following neurosurgical resection, the constrained spherical deconvolution-based and tensor-based tractography methodologies indicated very different apparent safe margins of resection; the constrained spherical deconvolution-based method identified corticospinal tracts extending to the entire sensorimotor cortex, while the tensor-based method only identified a narrow subset of tracts extending medially to the vertex. CONCLUSIONS: This comprehensive study shows that the most widely used clinical tractography method (diffusion tensor imaging-based tractography) results in systematically unreliable and clinically misleading information. The higher-order tractography model, using the same diffusion-weighted data, clearly demonstrates fiber tracts more accurately, providing improved estimates of safety margins that may be useful in neurosurgical procedures. We therefore need to move beyond the diffusion tensor framework if we are to begin to provide neurosurgeons with biologically reliable tractography information.