Assessment of Midbrain Structure Visualization with Modified 3 Tesla MRI Protocols for Enhanced Parkinson's Disease Diagnosis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Purpose: To assess the outcomes and implications of modifying SWAN protocol parameters on a 3 Tesla MRI for midbrain structure imaging in patients to detect signs of Parkinson’s disease.

Material and methods: The study was conducted on 22 patients of both genders, ranging in age from 30 to 77 years. Protocols for the standard MRI brain examination and its two variations in the SWAN program, which involved reducing the slice thickness, were analyzed. Key parameters for the visualization of midbrain structures were identified, and subsequently evaluated by expert radiologists.

Results: Parameters within the SWAN protocol for MRI scanning were identified, the modification of which enhances the clarity of nigrosome-1 visualization. It was established that thin-slice modifications of the brain scanning protocols (slice thicknesses of 1.2 and 2 mm) reveal early, diagnostically significant features of nigrosome-1 for Parkinson’s disease 3.4 to 4.1 times more frequently than the standard survey protocol with a slice thickness of 4 mm.

Conclusion: The significance of selecting appropriate MRI protocol parameters for studying midbrain structures to enhance the visualization effectiveness of nigrosome-1 has been confirmed. Employing the SWAN sequence on a 3 Tesla MRI scanner with a slice thickness of 2 mm or less in a neurological department setting during routine Parkinson’s disease examinations achieves superior imaging results compared to conventional survey MRI protocols with a 4 mm slice thickness. This approach demonstrates high inter-rater reliability and aligns with European recommendations for neuroimaging.

About the authors

E. I. Matkevich

A.I. Burnazyan Federal Medical Biophysical Center; RUDN University

Email: ei.matkevich@gmail.com
Moscow, Russia

Е. А. Ladik

A.I. Burnazyan Federal Medical Biophysical Center

Email: ei.matkevich@gmail.com
Moscow, Russia

E. V. Bril

A.I. Burnazyan Federal Medical Biophysical Center

Email: ei.matkevich@gmail.com
Moscow, Russia

O. S. Zimnyakova

A.I. Burnazyan Federal Medical Biophysical Center

Email: ei.matkevich@gmail.com
Moscow, Russia

V. V. Bryukhov

Research Center of Neurology

Email: ei.matkevich@gmail.com
Moscow, Russia

References

  1. GBD 2016. Neurology Collaborators. Global, Regional, and National Burden of Neurological Disorders, 1990-2016: a Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet Neurol. 2019;18;5:459-480. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30499-X.
  2. Khan A.Z., Lavu D., Neal R.D. Parkinson’s Disease: a Scoping Review of the Quantitative and Qualitative Evidence of Its Diagnostic Accuracy in Primary Care. Br J Gen Pract. 2024;27;74;741:e227-e232. doi: 10.3399/BJGP.2023.0409.
  3. Li T., Le W. Biomarkers for Parkinson’s Disease: How Good Are They? Neurosci Bull. 2020;36;2:183-194. doi: 10.1007/s12264-019-00433-1.
  4. Aludin S., Schmill L.A. MRI Signs of Parkinson’s Disease and Atypical Parkinsonism. Fortschr Röntgenstr 2021;193: 1403 – 1410.
  5. Diagnostic Imaging: Brain. Ed. Anne G. Osborn, Karen L. Salzman, Miral D. Jhaveri. Third Publisher: Elsevier. 2016. ISBN 978-0-323-37754-6.
  6. Gramsch C., Reuter I., Kraff O. Nigrosome 1 Visibility at Susceptibility Weighted 7T MRI ‒ a Dependable Diagnostic Marker for Parkinson’s Disease or Merely an Inconsistent Age-Dependent Imaging Finding? Plos One 2017;12:e0185489. doi: 10.1371/journal.pone.0185489.
  7. Litvinenko I.V., Krasakov I.V., Trufanov A.G. Cerebral Disorders of Iron Metabolism as the Basis of the Development and Progression of Neurodegenerative Diseases. Vestnik Rossiyskoy Voyenno-Meditsinskoy Akademii = Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2018;20;3S:68-78 (In Russ.).
  8. Andropova P.L., Gavrilov P.V., Kazantseva I.P., Kochanova N.I., Narkevich A.N., Trofimova T.N. Interexpert Agreement Between Emergency Neuroradiologists with Different Levels of Experience in the Rating of ASPECTS. Radiologiya – Praktika = Radiology – Practice. 2022;5:10-25. https://doi.org/10.52560/2713-0118-2022-5-10-25. (In Russ.).
  9. Moskalenko A.N., Filatov A.S., Fedotova E.Y., Konovalov R.N., Illarioshkin S.N. Visual Analysis of Nigrosome-1 in the Differential Diagnosis of Parkinson’s Disease and essential Tremor. Bulletin of RSMU. 2022;1:47–52. doi: 10.24075/brsmu.2022.002. (In Russ.).
  10. Barkhof F., Jäger H.R., Thurnher M.M., Rovira Àlex. Clinical Neuroradiology (The ESNR Textbook). 2019. doi: 10.1007/978-3-319-68536-6.
  11. Haller S., Haacke E.M., Thurnher M.M., Barkhof F. Susceptibility-Weighted Imaging: Technical Essentials and Clinical Neurologic Applications. Radiology. 2021;299;1:3-26. doi: 10.1148/radiol.2021203071.
  12. Arnaldi D., Morbelli S., Picco A., Ferrara M., Buschiazzo A., Famà F., De Carli F., Nobili F. Functional Imaging in Pre-Motor Parkinson’s Disease. Q J Nucl Med Mol Imaging. 2014;58;4:366-375.
  13. Kim E.Y., Sung Y.H., Lee J. Nigrosome 1 Imaging: Technical Considerations and Clinical Applications. Br J Radiol. 2019;92;1101:20180842. doi: 10.1259/bjr.20180842.
  14. Cheng Z., He N., Huang P., Li Y., Tang R., Sethi S.K., Ghassaban K., Yerramsetty K.K., Palutla V.K., Chen S., Yan F., Haacke E.M. Imaging the Nigrosome 1 in the Substantia Nigra Using Susceptibility Weighted Imaging and Quantitative Susceptibility Mapping: An Application to Parkinson’s Disease. Neuroimage Clin. 2020;25:102103. doi: 10.1016/j.nicl.2019.102103.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».