白質異常の微細構造基質の評価：DTIとNoddiを使用した比較研究

神経突起の方向分散と密度イメージング（NODDI）は、神経突起密度（NDI）と方向分散（ODI）を推定することにより、組織微細構造のより具体的な特性評価を可能にします。現在の研究では、Noddi-と拡散テンソルイメージング（DTI）由来の指標と臨床サンプルの白質異常を調査するための指標を比較しました。両方のモデルで識別されたグループの違いを対照的に、FAに対するNoddiパラメーターの付加価値を評価しました。複数のシェルを持つ拡散加重画像は、8人の健康なコントロールと、遺伝性代謝疾患を持つ8人の患者のグループで獲得されました。標準のDTI分析とNoddi分析の両方が実行されました。トラクトベースの空間統計（TBSS）がグループ推論に使用され、その後、異なるパラメーターにわたる重複と独自の寄与が評価されました。結果は、NDIとODIのグループの違いが補完的であり、一緒にFAの結果の多くを説明できることを示しました。さらに、FA分析と比較して、NDIとODIは、より地域的に特異的であり、FAが特定できなかった追加の識別ボクセルをキャプチャすることができた結果のパターンを与えました。最後に、NDIではなく、シングルシェルノディ分析からのODIは、マルチシェル分析とのグループの違いを再現することがわかった。結論として、臨床的に実行可能な取得および分析プロトコルを使用することにより、NoddiはFAで検出された白質変化に対して特定の微細構造基質を明らかにすることにより、標準DTIに付加価値があることを実証しました。（よりシンプルな）DTIモデルはグループの違いを特定する際により敏感であるため、NoddiはDTIを補完することをお勧めします。ODI異常をシングルシェルデータを使用して確実に特定できるという発見により、標準DTIとNODDIの遡及的分析が可能になる場合があります。

Neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) enables more specific characterization of tissue microstructure by estimating neurite density (NDI) and orientation dispersion (ODI), two key contributors to fractional anisotropy (FA). The present work compared NODDI- with diffusion tensor imaging (DTI)-derived indices for investigating white matter abnormalities in a clinical sample. We assessed the added value of NODDI parameters over FA, by contrasting group differences identified by both models. Diffusion-weighted images with multiple shells were acquired in a group of 8 healthy controls and 8 patients with an inherited metabolic disease. Both standard DTI and NODDI analyses were performed. Tract based spatial statistics (TBSS) was used for group inferences, after which overlap and unique contributions across different parameters were evaluated. Results showed that group differences in NDI and ODI were complementary, and together could explain much of the FA results. Further, compared to FA analysis, NDI and ODI gave a pattern of results that was more regionally specific and were able to capture additional discriminative voxels that FA failed to identify. Finally, ODI from single-shell NODDI analysis, but not NDI, was found to reproduce the group differences from the multi-shell analysis. To conclude, by using a clinically feasible acquisition and analysis protocol, we demonstrated that NODDI is of added value to standard DTI, by revealing specific microstructural substrates to white matter changes detected with FA. As the (simpler) DTI model was more sensitive in identifying group differences, NODDI is recommended to be used complementary to DTI, thereby adding greater specificity regarding microstructural underpinnings of the differences. The finding that ODI abnormalities can be identified reliably using single-shell data may allow the retrospective analysis of standard DTI with NODDI.