1 resultado para Neurite
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
La quantificazione non invasiva delle caratteristiche microstrutturali del cervello, utilizzando la diffusion MRI (dMRI), è diventato un campo sempre più interessante e complesso negli ultimi due decenni. Attualmente la dMRI è l’unica tecnica che permette di sondare le proprietà diffusive dell’acqua, in vivo, grazie alla quale è possibile inferire informazioni su scala mesoscopica, scala in cui si manifestano le prime alterazioni di malattie neurodegenerative, da tale tipo di dettaglio è potenzialmente possibile sviluppare dei biomarcatori specifici per le fasi iniziali di malattie neurodegenerative. L’evoluzione hardware degli scanner clinici, hanno permesso lo sviluppo di modelli di dMRI avanzati basati su acquisizioni multi shell, i quali permettono di ovviare alle limitazioni della Diffusion Tensor Imaging, in particolare tali modelli permettono una migliore ricostruzione trattografica dei fasci di sostanza bianca, grazie ad un’accurata stima della Orientation Distribution Function e la stima quantitativa di parametri che hanno permesso di raggiungere una miglior comprensione della microstruttura della sostanza bianca e delle sue eventuali deviazioni dalla norma. L’identificazione di biomarcatori sensibili alle prime alterazioni microstrutturali delle malattie neurodegenerative è uno degli obbiettivi principali di tali modelli, in quanto consentirebbero una diagnosi precoce e di conseguenza un trattamento terapeutico tempestivo prima di una significante perdità cellulare. La trattazione è suddivisa in una prima parte di descrizione delle nozioni fisiche di base della dMRI, dell’imaging del tensore di diffusione e le relative limitazioni, ed in una seconda parte dove sono analizzati tre modelli avanzati di dMRI: Diffusion Kurtosis Imaging, Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging e Multi Shell Multi Tissue Constrained Spherical Deconvolution. L'obiettivo della trattazione è quello di offrire una panoramica sulle potenzialità di tali modelli.