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Rofo 2012; 184(4): 303-310
DOI: 10.1055/s-0031-1299103
Neuroradiologie
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Diffusionsgewichtete MRT – wie viele Diffusionsfaktoren sind notwendig?

Diffusion-Weighted MRI – How Many B-Values Are Necessary?
M. Kuhnke
1   Institut für Diagnostische Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsmedizin Greifswald
,
S. Langner
2   Institut für Diagnostische Radiologie, Ernst-Moritz-Arndt-Universtität
,
A. V. Khaw
3   Klinik und Poliklinik für Neurologie, Universitätsmedizin Greifswald
,
A. Angermaier
3   Klinik und Poliklinik für Neurologie, Universitätsmedizin Greifswald
,
N. Hosten
1   Institut für Diagnostische Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsmedizin Greifswald
,
M. Kirsch
1   Institut für Diagnostische Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsmedizin Greifswald
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

28 July 2011

19 December 2011

Publication Date:
24 January 2012 (online)

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Zusammenfassung

Ziel: Diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI) in der MRT ist eine wichtige Modalität im Rahmen der Schlaganfalldiagnostik. Neben dem reinen Infarktnachweis kann mithilfe berechneter „Apparent diffusion coefficent“ (ADC)-Karten die Diffusion auch quantifiziert werden. Deren Berechnung erfolgt aus mehreren diffusionsgewichteten Datensätzen mit unterschiedlichen Diffusionsfaktoren (b-Werte) unter Verwendung eines nicht linearen Regressionsmodells. Es besteht jedoch kein Konsens, wie viele b-Werte hierfür notwendig sind. Ziel der Studie war es, zu evaluieren, wie viele b-Werte notwendig sind, um den ADC-Wert verlässlich zu berechnen.

Material und Methoden: Bei 100 konsekutiven Patienten mit dem klinischen Bild eines akuten Schlaganfalls wurden identisch orientierte und zentrierte diffusionsgewichtete SE-EPI-Sequenzen mit unterschiedlichen Diffusionsfaktoren akquiriert. Für jeden Patienten wurden insgesamt 6 Datensätze generiert. Die Auswertung erfolgte mittels ROI-Analyse für das Infarktareal, die normale graue und weiße Substanz, den Liquor und das Hintergrundrauschen. ADC-Werte wurden für jede ROI aus jedem Datensatz mithilfe eines nicht linearen Regressionsmodells berechnet. Zusätzlich erfolgte die Berechnung von SNR und CNR der jeweiligen ROI.

Ergebnisse: Die Messzeit betrug 0:39 min für eine Messung mit 2 b-Werten bis hin zu 2:49 min für eine Messung mit 7 b-Werten. Der mittlere ADC-Wert (× 10–3 mm2/s) für die ischämische Läsion betrug 58,29, 58,47, 57,83, 57,81, 57,58 und 54,51 für eine Messung mit 2, 3, 4, 5, 6 und 7 b-Werten. Lediglich für sehr hohe b-Werte (b = 2000 s/mm2) bestand ein signifikanter Unterschied für den ADC-Wert der ischämischen Läsion.

Schlussfolgerung: Der ADC-Wert kann verlässlich mit diffusionsgewichteten Aufnahmen mit nur 2 Diffusionsfaktoren berechnet werden. Aufgrund der kürzeren Untersuchungszeit sollte diese Sequenz im klinischen Alltag sowohl zur quantitativen als auch qualitativen Beurteilung des Schlaganfalls verwendet werden.

Abstract

Purpose: Diffusion-weighted imaging (DWI) has become an important component in modern stroke imaging. This MR technique detects diffusion abnormalities, which can be quantified by computing apparent diffusion coefficient (ADC) maps. ADC values are typically calculated from a set of MR images obtained with varying degrees of diffusion weighting (b-values) using nonlinear regression. However, there is no agreement concerning the number of images needed for ADC calculation. The aim of our study was to determine how many b-values are necessary to reliably calculate ADC maps.

Materials and Methods: In 100 consecutive patients with clinical signs of acute ischemic stroke, 6 identically oriented and centered diffusion data sets with different b-values were acquired. ROI analysis was performed for DWI-positive lesions, normal-appearing gray and white matter, CSF, and background noise. ADC values for each ROI were calculated using a nonlinear regression model. Additionally, the CNR and SNR were calculated for each ROI.

Results: Acquisition time was 0:39 min for 2 b-values and up to 2:49 min for a sequence with 7 b-values. The mean ADC (× 10–3 mm2/s) for ischemic lesions was 58.29, 58.47, 57.83, 57.81, 57.58 and 54.51 using 2, 3, 4, 5, 6, and 7 b-values. Ischemic lesions had significantly different mean ADC values only for high b-values (b = 2000 s/mm2).

Conclusion: ADC values can be reliably calculated using 2 b-values. Radiologists may use the more time-efficient 2-point method for reliably estimating ADC values and detecting ischemic lesions in the daily clinical routine.

Key words

brain - MR diffusion/perfusion - ischemia/infarction - technical aspects
 

  • Literatur

  • 1 Le Bihan D, Breton E, Lallemand D et al. MR imaging of intravoxel incoherent motions: application to diffusion and perfusion in neurologic disorders. Radiology 1986; 161: 401-407
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 2 Warach S, Chien D, Li W et al. Fast magnetic resonance diffusion-weighted imaging of acute human stroke. Neurology 1992; 42: 1717-1723
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 3 Schaefer PW, Grant PE, Gonzalez RG. Diffusion-weighted MR imaging of the brain. Radiology 2000; 217: 331-345
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 4 Bratane BT, Bastan B, Fisher M et al. Ischemic lesion volume determination on diffusion weighted images vs. apparent diffusion coefficient maps. Brain Res 2009; 1279: 182-188
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 5 Freund W, Neuwirth F, Schmitz BL. A case of internuclear ophthalmoplegia caused by focal mesencephalic ischemia. Fortschr Röntgenstr 2010; 182: 609-610
    PubMedGoogle Scholar
  • 6 Psychogios MN, Schramm P, Knauth M. Reversible encephalopathy syndrome, RES or PRES: a case with more W (watershed) than P (posterior)!. Fortschr Röntgenstr 2010; 182: 76-79
    PubMedGoogle Scholar
  • 7 Lukas C, Kohler C, Schaffstein J. Acute paraplegia after lightening strike: keraunoparalysis or more?. Fortschr Röntgenstr 2010; 182: 435-437
    PubMedGoogle Scholar
  • 8 Horger M, Beschorner R, Nagele T et al. Pilocytic astrocytoma: imaging findings. Fortschr Röntgenstr 2009; 181: 1109-1112
    PubMedGoogle Scholar
  • 9 Ringelstein A, Turowski B, Gizewski ER et al. Evaluation of ADC mapping as an early predictor for tumor response to chemotherapy in recurrent glioma treated with bevacizumab/irinotecan: proof of principle. Fortschr Röntgenstr 2010; 182: 868-872
    Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
  • 10 Schiebel P, Stippich C, Unterberg A. Adult medulloblastoma. Fortschr Röntgenstr 2010; 182: 808-809
    PubMedGoogle Scholar
  • 11 Rosso C, Hevia-Montiel N, Deltour S et al. Prediction of infarct growth based on apparent diffusion coefficients: penumbral assessment without intravenous contrast material. Radiology 2009; 250: 184-192
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 12 Loh PS, Butcher KS, Parsons MW et al. Apparent diffusion coefficient thresholds do not predict the response to acute stroke thrombolysis. Stroke 2005; 36: 2626-2631
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 13 Engelter ST, Provenzale JM, Petrella JR et al. Infarct volume on apparent diffusion coefficient maps correlates with length of stay and outcome after middle cerebral artery stroke. Cerebrovasc Dis 2003; 15: 188-191
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 14 Selim M, Fink JN, Kumar S et al. Predictors of hemorrhagic transformation after intravenous recombinant tissue plasminogen activator: prognostic value of the initial apparent diffusion coefficient and diffusion-weighted lesion volume. Stroke 2002; 33: 2047-2052
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 15 Stejskal EO, Tanner JE. Spin diffusion measurements: spin echoes in the presence of a time-dependent field gradient. J Chem Phys 1965; 42: 288-292
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 16 Turner R, Le Bihan D, Maier J et al. Echo-planar imaging of intravoxel incoherent motion. Radiology 1990; 177: 407-414
    PubMedGoogle Scholar
  • 17 Burdette JH, Elster AD. Diffusion-weighted imaging of cerebral infarctions: are higher B values better?. J Comput Assist Tomogr 2002; 26: 622-627
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 18 Bito Y, Hirata S, Yamamoto E (editors) Optimum gradient factors for apparent diffusion coefficent measurements. . SMR/ESMRMB Joint Meeting; Berkeley: SMRM; 1995
    PubMedGoogle Scholar
  • 19 Xing D, Papadakis NG, Huang CL et al. Optimised diffusion-weighting for measurement of apparent diffusion coefficient (ADC) in human brain. Magn Reson Imaging 1997; 15: 771-784
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 20 Kwong KK, McKinstry RC, Chien D et al. CSF-suppressed quantitative single-shot diffusion imaging. Magn Reson Med 1991; 21: 157-163
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 21 de Crespigny AJ, Marks MP, Enzmann DR et al. Navigated diffusion imaging of normal and ischemic human brain. Magn Reson Med 1995; 33: 720-728
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 22 Burdette JH, Elster AD, Ricci PE. Calculation of apparent diffusion coefficients (ADCs) in brain using two-point and six-point methods. J Comput Assist Tomogr 1998; 22: 792-794
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 23 Yoshiura T, Wu O, Zaheer A et al. Highly diffusion-sensitized MRI of brain: dissociation of gray and white matter. Magn Reson Med 2001; 45: 734-740
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 24 Meyer JR, Gutierrez A, Mock B et al. High-b-value diffusion-weighted MR imaging of suspected brain infarction. Am J Neuroradiol 21: 1821-1829
    PubMedGoogle Scholar
  • 25 Niendorf T, Dijkhuizen RM, Norris DG et al. Biexponential diffusion attenuation in various states of brain tissue: implications for diffusion-weighted imaging. Magn Reson Med 1996; 36: 847-857
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 26 Assaf Y, Cohen Y. Non-mono-exponential attenuation of water and N-acetyl aspartate signals due to diffusion in brain tissue. J Magn Reson 1998; 131: 69-85
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 27 Assaf Y, Cohen Y. In vivo and in vitro bi-exponential diffusion of N-acetyl aspartate (NAA) in rat brain: a potential structural probe?. NMR Biomed 1998; 11: 67-74
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 28 Mulkern RV, Gudbjartsson H, Westin CF et al. Multi-component apparent diffusion coefficients in human brain. NMR Biomed 1999; 12: 51-62
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 29 Akazawa K, Yamada K, Matsushima S et al. Optimum b value for resolving crossing fibers: a study with standard clinical b value using 1.5-T MR. Neuroradiology 2010; 52: 723-728
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 30 Pereira RS, Harris AD, Sevick RJ et al. Effect of b value on contrast during diffusion-weighted magnetic resonance imaging assessment of acute ischemic stroke. J Magn Reson Imaging 2002; 15: 591-596
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 31 Burdette JH, Durden DD, Elster AD et al. High b-value diffusion-weighted MRI of normal brain. J Comput Assist Tomogr 2001; 25: 515-519
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 32 Kim HJ, Choi CG, Lee DH et al. High-b-value diffusion-weighted MR imaging of hyperacute ischemic stroke at 1.5T. Am J Neuroradiol 2005; 26: 208-215
    PubMedGoogle Scholar
  • 33 Ogura A, Hayakawa K, Miyati T et al. Imaging parameter effects in apparent diffusion coefficient determination of magnetic resonance imaging. Eur J Radiol 2011; 77: 185-188
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 34 Sheerin F, Pretorius PM, Briley D et al. Differential diagnosis of restricted diffusion confined to the cerebral cortex. Clin Radiol 2008; 63: 1245-1253
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 35 Dietrich O, Raya JG, Reeder SB et al. Measurement of signal-to-noise ratios in MR images: influence of multichannel coils, parallel imaging, and reconstruction filters. J Magn Reson Imaging 2007; 26: 375-385
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 36 Burdette JH, Ricci PE, Petitti N et al. Cerebral infarction: time course of signal intensity changes on diffusion-weighted MR images. Am J Roentgenol 1998; 171: 791-795
    PubMedGoogle Scholar