PURPOSE: To evaluate the role of T2*-weighted echo-planar perfusion imaging by using a first-pass gadopentetate dimeglumine technique to determine the association of magnetic resonance (MR) imaging–derived cerebral blood volume (CBV) maps with histopathologic grading of astrocytomas and to improve the accuracy of targeting of stereotactic biopsy. MATERIALS AND METHODS: MR imaging was performed in 29 patients by using a first-pass gadopentetate dimeglumine T2*-weighted echo-planar perfusion sequence followed by conventional imaging. The perfusion data were processed to obtain a color map of relative regional CBV. This information formed the basis for targeting the stereotactic biopsy. Relative CBV values were computed with a nondiffusible tracer model. The relative CBV of lesions was expressed as a percentage of the relative CBV of normal white matter. The maximum relative CBV of each lesion was correlated with the histopathologic grading of astrocytomas obtained from samples from stereotactic biopsy or volumetric resection. RESULTS: The maximum relative CBV in high-grade astrocytomas (n = 26) varied from 1.73 to 13.7, with a mean of 5.07 ± 2.79 (± SD), and in the low-grade cohort (n = 3) varied from 0.92 to 2.19, with a mean of 1.44 ± 0.68. This difference in relative CBV was statistically significant (P < .001; Student t test). CONCLUSION: Echo-planar perfusion imaging is useful in the preoperative assessment of tumor grade and in providing diagnostic information not available with conventional MR imaging. The areas of perfusion abnormality are invaluable in the precise targeting of the stereotactic biopsy.

Abstract Brain water proton ( 1 H 2 O) longitudinal relaxation time constants ( T 1 ) were obtained from three healthy individuals at magnetic field strengths ( B 0 ) of 0.2 Tesla (T), 1.0T, 1.5T, 4.0T, and 7.0T. A 5‐mm midventricular axial slice was sampled using a modified Look‐Locker technique with 1.5 mm in‐plane resolution, and 32 time points post‐adiabatic inversion. The results confirmed that for most brain tissues, T 1 values increased by more than a factor of 3 between 0.2T and 7T, and over this range were well fitted by T 1 (s) = 0.583( B 0 ) 0.382 , T 1 (s) = 0.857( B 0 ) 0.376 , and T 1 (s) = 1.35( B 0 ) 0.340 for white matter (WM), internal GM, and blood 1 H 2 O, respectively. The ventricular cerebrospinal fluid (CSF) 1 H 2 O T 1 value did not change with B 0 , and its average value (standard deviation (SD)) across subjects and magnetic fields was 4.3 (±0.2) s. The tissue 1/ T 1 values at each field were well correlated with the macromolecular mass fraction, and to a lesser extent tissue iron content. The field‐dependent increases in 1 H 2 O T 1 values more than offset the well‐known decrease in typical MRI contrast reagent (CR) relaxivity, and simulations predict that this leads to lower CR concentration detection thresholds with increased magnetic field. Magn Reson Med 57:308–318, 2007. © 2007 Wiley‐Liss, Inc.

Object. Diffuse axonal injury (DAI) is a major complication of traumatic brain injury (TBI) that leads to functional and psychological deficits. Although DAI is frequently underdiagnosed by conventional imaging modalities, it can be demonstrated using diffusion tensor imaging. The aim of this study was to assess the presence and extent of DAI in patients with mild TBI. Methods. Forty-six patients with mild TBI and 29 healthy volunteers underwent a magnetic resonance (MR) imaging protocol including: dual—spin echo, fluid-attenuated inversion recovery, T 2 -weighted gradient echo, and diffusion tensor imaging sequences. In 20 of the patients, MR imaging was performed at a mean of 4.05 days after injury. In the remaining 26, MR imaging was performed at a mean of 5.7 years after injury. In each case, mean diffusivity and fractional anisotropy were measured using both whole-brain histograms and regions of interest analysis. No differences in any of the histogram-derived measures were found between patients and control volunteers. Compared with controls, a significant reduction of fractional anisotropy was observed in patients' corpus callosum, internal capsule, and centrum semiovale, and there were significant increases of mean diffusivity in the corpus callosum and internal capsule. Neither histogram-derived nor regional diffusion tensor imaging metrics differed between the two groups. Conclusions. Although mean diffusivity and fractional anisotropy abnormalities in these patients with TBI were too subtle to be detected with the whole-brain histogram analysis, they are present in brain areas that are frequent sites of DAI. Because diffusion tensor imaging changes are present at both early and late time points following injury, they may represent an early indicator and a prognostic measure of subsequent brain damage.

PURPOSE: To determine whether perfusion-weighted and proton spectroscopic MR imaging can be used to differentiate high-grade primary gliomas and solitary metastases on the basis of differences in vascularity and metabolite levels in the peritumoral region. MATERIALS AND METHODS: Fifty-one patients with a solitary brain tumor (33 gliomas, 18 metastases) underwent conventional, contrast material–enhanced perfusion-weighted, and proton spectroscopic MR imaging before surgical resection or stereotactic biopsy. Of the 33 patients with gliomas, 22 underwent perfusion-weighted MR imaging; nine, spectroscopic MR imaging; and two underwent both. Of the 18 patients with metastases, 12 underwent perfusion-weighted MR imaging, and six, spectroscopic MR imaging. The peritumoral region was defined as the area in the white matter immediately adjacent to the enhancing (hyperintense on T2-weighted images, but not enhancing on postcontrast T1-weighted images) portion of the tumor. Relative cerebral blood volumes in these regions were calculated from perfusion-weighted MR data. Spectra from the enhancing tumor, the peritumoral region, and normal brain were obtained from the two-dimensional spectroscopic MR acquisition. The Student t test was used to determine if there was a statistically significant difference in relative cerebral blood volume and metabolic ratios between high-grade gliomas and metastases. RESULTS: The measured relative cerebral blood volumes in the peritumoral region in high-grade gliomas and metastases were 1.31 ± 0.97 (mean ± SD) and 0.39 ± 0.19, respectively. The difference was statistically significant (P < .001). Spectroscopic imaging demonstrated elevated choline levels (choline-to-creatine ratio was 2.28 ± 1.24) in the peritumoral region of gliomas but not in metastases (choline-to-creatine ratio was 0.76 ± 0.23). The difference was statistically significant (P = .001). CONCLUSION: Although conventional MR imaging characteristics of solitary metastases and primary high-grade gliomas may sometimes be similar, perfusion-weighted and spectroscopic MR imaging enable distinction between the two. © RSNA, 2002

Purpose: To retrospectively determine whether relative cerebral blood volume (CBV) measurements can be used to predict clinical outcome in patients with high-grade gliomas (HGGs) and low-grade gliomas (LGGs) and specifically whether patients who have gliomas with a high initial relative CBV have more rapid progression than those who have gliomas with a low relative CBV. Materials and Methods: Approval for this retrospective HIPAA-compliant study was obtained from the Institutional Board of Research Associates, with waiver of informed consent. One hundred eighty-nine patients (122 male and 67 female patients; median age, 43 years; range, 4–80 years) were examined with dynamic susceptibility-weighted contrast material–enhanced perfusion magnetic resonance (MR) imaging and were followed up clinically with MR imaging (median follow-up, 334 days). Log-rank tests were used to evaluate the association between relative CBV and time to progression by using Kaplan-Meier curves. Binary logistic regression was used to determine whether age, sex, and relative CBV were associated with an adverse event (progressive disease or death). Results: Values for the mean relative CBV for patients according to each clinical response were as follows: 1.41 ± 0.13 (standard deviation) for complete response (n = 4), 2.36 ± 1.78 for stable disease (n = 41), 4.84 ± 3.32 for progressive disease (n = 130), and 3.82 ± 1.93 for death (n = 14). Kaplan-Meier estimates of median time to progression in days indicated that patients with a relative CBV of less than 1.75 had a median time to progression of 3585 days, whereas patients with a relative CBV of more than 1.75 had a time to progression of 265 days. Age and relative CBV were also independent predictors for clinical outcome. Conclusion: Dynamic susceptibility-weighted contrast-enhanced perfusion MR imaging can be used to predict median time to progression in patients with gliomas, independent of pathologic findings. Patients who have HGGs and LGGs with a high relative CBV (>1.75) have a significantly more rapid time to progression than do patients who have gliomas with a low relative CBV. © RSNA, 2008

Journal Article THE ROLE OF NMR IMAGING IN THE ASSESSMENT OF MULTIPLE SCLEROSIS AND ISOLATED NEUROLOGICAL LESIONS: A QUANTITATIVE STUDY Get access I. E. C. ORMEROD, I. E. C. ORMEROD Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar D. H. MILLER, D. H. MILLER Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar W. I. McDONALD, W. I. McDONALD Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Professor W. I. McDonald, Institute of Neurology, Queen Square, London WCIN 3BG. Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar E. P. G. H. DU BOULAY, E. P. G. H. DU BOULAY Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar P. RUDGE, P. RUDGE Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar B. E. KENDALL, B. E. KENDALL Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar I. F. MOSELEY, I. F. MOSELEY Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar G. JOHNSON, G. JOHNSON Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar P. S. TOFTS, P. S. TOFTS Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar A. M. HALLIDAY, A. M. HALLIDAY Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar ... Show more A. M. BRONSTEIN, A. M. BRONSTEIN Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar F. SCARAVILLI, F. SCARAVILLI Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar A. E. HARDING, A. E. HARDING Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar D. BARNES, D. BARNES Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar K. J. ZILKHA K. J. ZILKHA Institute of Neurology and The National Hospitals, Queen SquareLondon Search for other works by this author on: Oxford Academic PubMed Google Scholar Brain, Volume 110, Issue 6, December 1987, Pages 1579–1616, https://doi.org/10.1093/brain/110.6.1579 Published: 01 December 1987 Article history Received: 23 December 1986 Revision received: 04 March 1987 Accepted: 12 March 1987 Published: 01 December 1987

To assess the feasibility of diffusional kurtosis (DK) imaging for distinguishing benign from malignant regions, as well as low- from high-grade malignant regions, within the peripheral zone (PZ) of the prostate in comparison with standard diffusion-weighted (DW) imaging.The institutional review board approved this retrospective HIPAA-compliant study and waived informed consent. Forty-seven patients with prostate cancer underwent 3-T magnetic resonance imaging by using a pelvic phased-array coil and DW imaging (maximum b value, 2000 sec/mm2). Parametric maps were obtained for apparent diffusion coefficient (ADC); the metric DK (K), which represents non-Gaussian diffusion behavior; and corrected diffusion (D) that accounts for this non-Gaussianity. Two radiologists reviewed these maps and measured ADC, D, and K in sextants positive for cancer at biopsy. Data were analyzed by using mixed-model analysis of variance and receiver operating characteristic curves.Seventy sextants exhibited a Gleason score of 6; 51 exhibited a Gleason score of 7 or 8. K was significantly greater in cancerous sextants than in benign PZ (0.96±0.24 vs 0.57±0.07, P<.001), as well as in cancerous sextants with higher rather than lower Gleason score (1.05±0.26 vs 0.89±0.20, P<.001). K showed significantly greater sensitivity for differentiating cancerous sextants from benign PZ than ADC or D (93.3% vs 78.5% and 83.5%, respectively; P<.001), with equal specificity (95.7%, P>.99). K exhibited significantly greater sensitivity for differentiating sextants with low- and high-grade cancer than ADC or D (68.6% vs 51.0% and 49.0%, respectively; P≤.004) but with decreased specificity (70.0% vs 81.4% and 82.9%, respectively; P≤.023). K had significantly greater area under the curve for differentiating sextants with low- and high-grade cancer than ADC (0.70 vs 0.62, P=.010). Relative contrast between cancerous sextants and benign PZ was significantly greater for D or K than ADC (0.25±0.14 and 0.24±0.13, respectively, vs 0.18±0.10; P<.001).Preliminary findings suggest increased value for DK imaging compared with standard DW imaging in prostate cancer assessment.

Abstract Object Dynamic susceptibility contrast MRI (DSC-MRI) is the current standard for cerebral perfusion estimation. Model-dependent approaches for DSC-MRI analysis involve assuming a parametric transit time distribution (TTD) to characterize the passage of contrast agent through tissue microvasculature. Here we compare the utility of four TTD models: namely, skewed-Gaussian, gamma, gamma-variate, and Weibull, to identify the optimal TTD for quantifying brain perfusion. Materials and Methods DSC-MRI data were acquired in nine subjects at 1.5T, and normal-appearing white- and gray-matter signals were assessed. TTDs were compared in terms of: goodness-of-fit, evaluated using RMSE; noise sensitivity, assessed via Monte-Carlo-simulated noisy conditions; and fit stability, quantified as the proportion of total fits converging to the global minimum. Computation times for model-fitting were also calculated. Results The gamma TTD showed higher fit stability, shorter computation times ( p <0.008), and higher robustness against experimental noise as compared to other models. All functions showed similar RMSEs and the parameter estimates ( p >0.008) were congruent with literature values. Discussion The gamma distribution represents the most suitable TTD for perfusion analysis. Moreover, due to its robustness against noise, the gamma TTD is expected to yield more reproducible estimates than the other models for establishing a standard, multi-center analysis pipeline.