A review of the use of magnetic resonance imaging in Parkinson’s disease

医学 磁共振成像 正电子发射断层摄影术 帕金森病 磁共振弥散成像 功能成像 纤维束成像 磁共振光谱成像 松弛法 神经科学 放射科 疾病 核医学 病理 心理学 自旋回波
作者
Nadya Pyatigorskaya,Cécile Galléa,Daniel García-Lorenzo,Marie Vidailhet,Stéphane Lehéricy
出处
期刊:Therapeutic Advances in Neurological Disorders [SAGE Publishing]
卷期号:7 (4): 206-220 被引量:139
标识
DOI:10.1177/1756285613511507
摘要

To date, the most frequently used Parkinson's disease (PD) biomarkers are the brain imaging measures of dopaminergic dysfunction using positron emission tomography and single photon emission computed tomography. However, major advances have occurred in the development of magnetic resonance imaging (MRI) biomarkers for PD in the past decade. Although conventional structural imaging remains normal in PD, advanced techniques have shown changes in the substantia nigra and the cortex. The most well-developed MRI markers in PD include diffusion imaging and iron load using T2/T2* relaxometry techniques. Other quantitative biomarkers such as susceptibility-weighted imaging for iron load, magnetization transfer and ultra-high-field MRI have shown great potential. More sophisticated techniques such as tractography and resting state functional connectivity give access to anatomical and functional connectivity changes in the brain, respectively. Brain perfusion can be assessed using non-contrast-agent techniques such as arterial spin labelling and spectroscopy gives access to metabolites concentrations. However, to date these techniques are not yet fully validated and standardized quantitative metrics for PD are still lacking. This review presents an overview of new structural, perfusion, metabolic and anatomo-functional connectivity biomarkers, their use in PD and their potential applications to improve the clinical diagnosis of Parkinsonian syndromes and the quality of clinical trials.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
香辣发布了新的文献求助10
2秒前
寻雯静应助明理的秀采纳,获得10
2秒前
3秒前
科研通AI6.4应助上岸采纳,获得10
5秒前
上官若男应助涂涂采纳,获得10
6秒前
cccckkkk发布了新的文献求助10
6秒前
好心秦完成签到 ,获得积分10
6秒前
小螃蟹完成签到 ,获得积分10
6秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
10秒前
美满又蓝应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
四喜丸子应助明理的秀采纳,获得10
10秒前
zhanglongfei应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
10秒前
田様应助科研通管家采纳,获得50
10秒前
11秒前
11秒前
orixero应助清蒸鱼采纳,获得50
11秒前
科研通AI6.2应助agony采纳,获得10
12秒前
fsxadada123发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
hesujie完成签到,获得积分20
14秒前
寒冷的迎梦发布了新的文献求助100
16秒前
斯文败类应助zhanghang采纳,获得10
16秒前
涂涂发布了新的文献求助10
18秒前
阳光的玉米完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
太阳完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
爆米花应助hesujie采纳,获得10
21秒前
21秒前
22秒前
涂涂完成签到,获得积分10
23秒前
decipher完成签到,获得积分10
23秒前
26秒前
28秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576498
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9156091
关于积分的说明 19587724
捐赠科研通 7160425
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265030
关于科研通互助平台的介绍 2430187
邀请新用户注册赠送积分活动 2255639