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CONFRONTO DI TECNICHE DI NORMALIZZAZIONE CEREBRALE PER STUDI MRI QUANTITATIVI

L'impatto della specifica tecnica di normalizzazione spaziale sull'accuratezza delle misure (semi) quantitative dei parametri del tessuto cerebrale non è stato mai studiato in maniera diretta e sistematica. Dunque, lo scopo del presente studio è quello di valutare comparativamente sia l'influenza di due procedure alternative di normalizzazione non lineare sulle mappe cerebrali di mielina e di ferro, sia la robustezza di tali mappe in relazione a due diversi protocolli di acquisizione MRI per sqMRI / qMRI (mappe T1/ T2 vs mappe MT/R1 da sequenze multi-echo multi-parametriche). Poiché l'esito della normalizzazione spaziale è influenzato sia dalla variabilità anatomica inter-soggetto (che però è indipendente dal parametro considerato) sia dalla riproducibilità intrinseca della misura (che invece non dipendente dalla procedura di normalizzazione), si procederà ad un'analisi test-retest scansionando due volte ciascun paziente in momenti diversi e calcolando apposite misure di variazione tra i pazienti e tra le scansioni per ogni tipo di parametro e ogni tipo di normalizzazione, in tal modo distinguendo le cause delle variazioni osservato in un determinato gruppo di pazienti.Un congruo numero di soggetti saranno selezionati per lo studio e tutti i dati verranno acquisiti su uno scanner MRI 3T (MAGNETOM Skyra, Siemens, Erlangen Germania) equipaggiato con un’antenna a radiofrequenza (RF) a 20 canali separati di ricezione distribuiti a copertura integrale del cranio e del collo. Si procederà ad una sperimentazione di tipo test-retest per cui verranno acquisite tutte le immagini due volte per ogni paziente, con un ritardo temporale massimo di un'ora tra le scansioni. Tutti i pazienti verranno rimossi dallo scanner tra le due scansioni.Il protocollo di imaging sarà costituito da: una sequenza anatomica 3D T1-pesata basata sulla tecnica MPRAGE, una sequenza 3D T2-pesata basata sulla tecnica SPACE e tre differenti sequenze di tipo 3D FLASH multi-echo (protocollo multi-parametrico, MPM) con predominanti pesatura in T1, densità protonica (PD) e trasferimento della magnetizzazione (MT). Tutti i dati saranno acquisiti con la stessa risoluzione spaziale (voxel isometrico di 1mm) e secondo uno stesso orientamento di ricostruzione (sagittale).Il software FSL (www.fmrib.ox.ac.uk/fsl) sarà utilizzato per la generazione di mappe T1/ T2 a partire dalle serie MPRAGE e SPACE. I dati MPM saranno elaborati in Matlab (The MathWorks Inc., Natick, MA, USA) utilizzando SPM12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm), ed in particolare lo strumento batch di voxel-based quantification (VBQ) [Draganski et al ., 2011]. Per le mappe quantitative di R1 si procederà alla correzione del bias di trasmissione RF utilizzando il metodo UNICORT [Weiskopf et al., 2011]. I parametri UNICORT dovranno essere opportunamente adattati al nostro sistema di acquisizione, ad es. utilizzando il modello rilassometrico generale lineare (GLRM) proposto da [Callaghan et al., 2015]. Le mappe R2 * verranno ottenute con il metodo ESTATICS (stima del tempo di rilassamento trasparente apparente R2 * dalle immagini con differenti contrasti) [Weiskopf et al., 2014] che si basa su un modello di regressione lineare applicato a tutti gli echi delle serie MPM).Come procedure di normalizzazione verranno confrontate la tecnica DARTEL [Ashburner, 2007] nell’implementazione in VBQ, e la tecnica CVS [Postelnicu et al., 2009] nell’implementazione disponibile nel software Freesurfer (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki).Per tutte le mappe ottenute sarà valutato un coefficiente di variazione inter-soggetto per un insieme di regioni di interesse (ROI) selezionate sulla base di conoscenze a priori circa un possibile maggiore o minore contenuto di mielina o ferro nella popolazione normale. L'analisi ROI verrà eseguita utilizzando un atlante delle regioni corticali e subcorticali già disponibile nel software FSL.