método

coeficiente de difusión aparente

The apparent diffusion coefficient is a quantitative measure derived from imaging or microfluidic data to assess molecular mobility in biological or fluid systems.
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Descripción

El coeficiente de difusión aparente (ADC) es un parámetro cuantitativo obtenido de la resonancia magnética ponderada por difusión (DWI). Al realizar DWI con diferentes factores b (valores del gradiente), se construye una relación exponencial de atenuación de la señal. El ADC es numéricamente igual a la pendiente de esta relación en escala semilogarítmica y refleja la difusión promediada en el vóxel (píxel tridimensional). En los mapas de ADC, las áreas con difusión restringida aparecen hipointensas (oscuras), lo que se correlaciona con una alta celularidad en tumores malignos.

Historia

La resonancia magnética de difusión fue propuesta por Stejskal y Tanner en 1965, aplicando pulsos de gradiente para medir la autodifusión. En 1984, Denis Le Bihan demostró su aplicabilidad en medicina, obteniendo por primera vez imágenes ponderadas por difusión del cerebro. El término «coeficiente de difusión aparente» subrayó la diferencia con la difusión libre debido a las barreras tisulares. Para la década de 1990, el ADC se convirtió en un biomarcador cuantitativo rutinario en RM. En la década de 2000, el concepto IVIM (Le Bihan et al.) permitió separar la contribución de la microcirculación. Hoy en día, el ADC es un componente clave de la RM multiparamétrica de próstata y del diagnóstico craneoencefálico.

Cómo funciona

La secuencia DWI incluye dos pulsos de gradiente intensos de igual amplitud G, duración δ, separados por un intervalo Δ. El primer pulso codifica la fase de los espines según su posición, el segundo la reenfoca. Si un espín se ha desplazado, el cambio de fase no se compensa y la señal se atenúa. Midiendo la señal con al menos dos valores b (b = γ²G²δ²(Δ-δ/3), donde γ es la relación giromagnética), se traza un gráfico de ln(S) vs b. La pendiente de este gráfico es el ADC (más precisamente, su valor absoluto). En la práctica se utiliza un modelo monoexponencial, pero debido a la microestructura compleja puede haber desviaciones. El mapa de ADC se calcula píxel por píxel tras ajustar el modelo.

En la práctica

En la resonancia magnética, los mapas de ADC ayudan a distinguir el cáncer (estructura celular densa, difusión reducida) del tejido sano o del edema, mejorando la precisión diagnóstica sin biopsia.

Dato curioso

Los valores de ADC no solo ayudan a detectar el cáncer, sino también a predecir su agresividad: cuanto menor es el ADC, mayor es la puntuación de Gleason en la biopsia.

Concept graph →

Fórmulas

$$D(E) \propto E^b$$
Diffusion coefficient scaling with particle energy.
Qué hay en la fórmula
DvariableDiffusion coefficient — coeficiente de difusión metre squared per second
EvariableParticle energy — energía joule
bvariableEnergy scaling index
d(e)=kd_{10}(\frac{e}{10{gev}})^b · 2606.06974v1
$$\text{DM} = \int_0^z n_e(z') \, \frac{c \, dz'}{H(z')}$$
Dispersion measure is the integral of electron density over redshift-dependent path length.
Qué hay en la fórmula
n_e(z')variableelectron number density at redshift z' — densidad numérica de electrones per cubic metre
zvariablesource redshift — corrimiento al rojo
z'variableintegration variable redshift — corrimiento al rojo
cconstantespeed of light in vacuum — velocidad de la luz = 299792458 metre per second
∫operadorsummation over redshift from 0 to z — operador integral
\langledm_{\rmigm}\rangle=\frac{3ch_0ω_b}{8πgm_p}\int_0^z\frac{f_{\rmigm}(z')f_e(z')(1+z')}{\sqrt{ω_m(1+z')^3+ω_\lambda}}dz' · 2606.22390
$$\mathrm{DM}_{\mathrm{obs}} = \mathrm{DM}_{\mathrm{MW\,ISM}} + \mathrm{DM}_{\mathrm{MW\,halo}} + \mathrm{DM}_{\mathrm{LSS}}(z) + \frac{\mathrm{DM}_{\mathrm{host}}}{1+z}$$
Total dispersion measure is sum of contributions from Milky Way, halo, large-scale structure, and redshifted host.
Qué hay en la fórmula
DM_obsvariableObserved dispersion measure — medida de dispersión parsec per cubic centimetre
DM_MW_ISMvariableDispersion measure from Milky Way interstellar medium — medida de dispersión parsec per cubic centimetre
DM_MW_halovariableDispersion measure from Milky Way halo — medida de dispersión parsec per cubic centimetre
DM_LSSvariableDispersion measure from large-scale structure — medida de dispersión parsec per cubic centimetre
DM_hostvariableDispersion measure from host galaxy — medida de dispersión parsec per cubic centimetre
zvariableRedshift of the source — corrimiento al rojo
dm_{\rmobs}=dm_{\rmmwism}+dm_{\rmmwhalo}+dm_{\rmlss}(z)+\frac{dm_{\rmhost}}{1+z} · 2607.04106v1
$$D \propto E^{1/3} B^{-1/3} R_{\text{inj}}^{2/3}$$
Diffusion coefficient scales with energy, magnetic field, and injection scale.
Qué hay en la fórmula
DvariableDiffusion coefficient — coeficiente de difusión metre squared per second
EvariableParticle energy — energía joule
BvariableMagnetic field strength — intensidad del campo magnético tesla
R_injvariableInjection scale (turbulence outer scale) — longitud metre
d=2.5*10^{26}(\frac{e}{1{гэв}})^{1/3}(\frac{b}{2{мкгс}})^{-1/3}(\frac{r_{inj}}{1{пк}})^{2/3}{см}^2{с}^{-1} · 2607.15797v1
$$R^2 = 1 - \frac{SS_{\text{res}}}{SS_{\text{tot}}}$$
Measures proportion of variance explained by a regression model.
Qué hay en la fórmula
R^2variableCoefficient of determination — coefficient of determination
SS_resvariableResidual sum of squares — residual sum of squares square of dependent variable
SS_totvariableTotal sum of squares — total sum of squares square of dependent variable
r^2=1-\frac{ss_{{res}}}{ss_{{tot}}} · 2607.06736
$$r_d = \sqrt{2 D t}$$
Characteristic distance particles diffuse in time t.
Qué hay en la fórmula
r_dvariableDiffusion length scale — diffusion length metre
DvariableDiffusion coefficient — coeficiente de difusión metre squared per second
tvariableTime elapsed — tiempo second
r_d=\sqrt{4d(e)t} · 2607.07100

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