Investigating brain tissue microstructure with Restriction Spectrum Imaging : a comparative study with conventional diffusion MRI models

Aim: Restriction Spectrum Imaging (RSI) is a multi-compartmental approach able to decompose the diffusion signal detected through Magnetic Resonance Imaging (MRI) into different compartments, each representing a specific type of diffusion. The purpose of this work is to investigate brain tissue microstructure using RSI and inspect correlation between the RSI parameters and those derived by conventional diffusion models. An RSI approach will be applied on brain images of volunteers and patients affected by skull-base chordoma to validate the algorithm and differentiate tissues based on diffusion features. Methods: Five volunteers and two patients were acquired with a 3T clinical MRI scanner equipped with a 32 channels head coil at the National Center for Oncological Hadrontherapy (CNAO, Pavia, Italy) using two different protocols to be able to fit both conventional diffusion models (IntraVoxel Incoherent Motion, Apparent Diffusion Coefficient (ADC), Diffusion Tensor Imaging) and the RSI one. The RSI model was implemented following a literature approach and estimating the optimal diffusion coefficients for each compartment in patients and in volunteers. Results from the conventional models were compared with literature values prior to correlation, assessed using Spearman’s correlation coefficient. Results: In volunteers, on average a good correlation is observed between IVIM perfusion fractions and the RSI compartments modelling free diffusion and perfusion in cerebrospinal fluid (CSF) and partly in gray matter (GM), while poor correlation is found in white matter (WM) regions. The comparison between RSI signal fractions and the ADC led to fairly good results for the two compartments model in CSF and GM, while lower correlation is found in WM. Considering WM, a moderate correlation is observed between RSI signal fractions of the restricted compartment and fractional anisotropy values. In patients, a greater correlation with RSI derived and perfusion parameters is noticed for the first patient, while for second one a better correlation is observed with ADC, suggesting the possibility to disentangle microstructural differences in separate patients through RSI, even if further studies are required to prove this hypothesis. Conclusions: The RSI model is able to describe well the different types of diffusion occurring in brain tissue. Furthermore, the RSI model could be a valid candidate to differentiate the underlying microstructure in cerebral chordomas.

Scopo: L’RSI (Restriction Spectrum Imaging) è un modello di diffusione multi-compartimentale in grado di scomporre il segnale di diffusione rilevato attraverso la risonanza magnetica (RM) in diversi compartimenti, che rappresentano un diverso tipo di diffusione. Lo scopo del lavoro è studiare la microstruttura del tessuto cerebrale tramite l’RSI e indagare la correlazione tra i parametri RSI e quelli derivanti dai modelli di diffusione classici. Verrà applicato un approccio RSI su immagini cerebrali di volontari e pazienti affetti da cordoma della base cranica per validare l'algoritmo e differenziare i tessuti in base alle caratteristiche di diffusione. Metodi: Cinque volontari e due pazienti sono stati acquisiti con uno scanner di RM a 3T dotato di bobina a 32 canali presso il Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica (CNAO, Pavia, Italia) utilizzando due diversi protocolli per poter derivare sia i modelli di diffusione convenzionali (IntraVoxel Incoheret Motion, Apparent Diffusion Coefficient (ADC), Diffusion Tensor Imaging) che quello RSI. Il modello RSI è stato implementato seguendo un approccio bibliografico, stimando i coefficienti di diffusione ottimali per ciascun compartimento nei pazienti e nei volontari. I risultati dei modelli convenzionali sono stati confrontati con i valori presenti in letteratura prima della correlazione, valutata utilizzando il coefficiente di correlazione di Spearman. Risultati: Nei volontari si osserva in media una buona correlazione tra le frazioni di perfusione e i compartimenti RSI che modellano la diffusione libera e la perfusione nel liquido cerebrospinale (CSF) e in parte nella sostanza grigia (GM), mentre si riscontra una scarsa correlazione nella sostanza bianca (WM). Il confronto tra le frazioni del segnale RSI e l'ADC ha portato a risultati buoni per il modello a due compartimenti (CSF e GM), mentre una correlazione inferiore si trova nella WM. Considerando la WM, si osserva una moderata correlazione tra le frazioni del segnale del compartimento ristretto e i valori di fractional anisotropy. Nei pazienti si osserva una maggiore correlazione tra i parametri RSI e di perfusione per il primo paziente, mentre per il secondo si osserva una migliore correlazione con l'ADC, suggerendo la possibilità di identificare le differenze microstrutturali nei cordomi attraverso l'RSI. Sono tuttavia necessari ulteriori studi per dimostrare questa ipotesi. Conclusioni: Il modello RSI si è dimostrato in grado di descrivere bene i differenti tipi di diffusione che si verificano nel tessuto cerebrale. Inoltre, il modello RSI potrebbe essere un valido candidato per differenziare la microstruttura dei cordomi cerebrali.