Dynamic contrast enhancement and wall enhancement index for the quantitative assessment of vascular wall abnormalities in intracranial atherosclerosis: a pilot study

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Background: Breakthrough neurotechnologies have allowed for new understanding of some brain disorders; however, identification and differential diagnosis of intracranial stenotic and occlusive lesions remains challenging. Magnetic resonance imaging (MRI) with dynamic contrast enhancement (DCE) is a tool that could be used for the quantitative assessment of endothelial permeability and microvascular volume in atherosclerotic plaques (AP).

Aim: To assess quantitative parameters of vascular wall abnormalities in AP area and in obviously unchanged wall of intracranial arteries with MRI DCE and high spatial resolution Т1-weighed images before and after contrast injection, with calculation of the wall enhancement index (WEI) by mathematical modelling.

Methods: This was a pilot cross-sectional uncontrolled study with consecutive recruitment of 29 patients with atherosclerotic abnormalities of brachiocephalic arteries, including intracranial. The patients’ median age was 66 [57; 72] years; they were mostly men (75.9%, n = 22). For the assessment of any brain abnormalities, MRI (magnetic induction 3 Tesla, Magnetom Prisma, Siemens) was performed in patients with standard sequence (Т2, T2-FLAIR), as well as MRI DCE for the assessment of intracranial arteries, before and after intravenous contrast injection, with high spatial resolution T1-weighed imaging and suppression of the signal from bloodstream and fat, with the calculation of WEI.

Results: There were significant differences in WEI in AP and in unchanged wall (0.962 [0.686; 1.387] vs. 0.111 [0.014; 0.206], p < 0.001). No significant differences were found between WEI values in internal carotid arteries APs (0.722 [0.573; 1.580]), middle cerebral arteries (0.921 [0.725; 1.183]), and basilar artery (1.343 [1.002; 1.419]) (p = 0.381). We also found significant difference (p = 0.034) in the extravascular extracellular fraction volumes ve (Tofts) in AP located in the basilar artery (0.171 [0.146; 0.325]), internal carotid arteries (0.579 [0.358; 1.000]), and middle cerebral arteries (0.134 [0.101; 0.269]).

Conclusion: This is the first description of quantitative parameters characterizing vascular wall abnormalities in intracranial atherosclerosis. Despite its obviously intact state, vascular walls outside the intracranial AP was shown to be abnormal as well.

Full Text

Прорывные нейротехнологии позволили по-новому взглянуть на ряд заболеваний головного мозга, однако диагностика стеноза и окклюзии интракраниальных артерий остается трудоемкой задачей. Традиционными методами визуализации интракраниальных артерий признаны компьютерная томографическая ангиография, магнитно-резонансная (МР) ангиография и цифровая (дигитальная) субтракционная ангиография. Эти исследования выявляют изменения просвета сосуда, но не могут полностью охарактеризовать заболевание, вызвавшее его. В последние годы растет интерес к непосредственной визуализации сосудистой стенки с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) с высоким пространственным разрешением.

Изучение компонентов сосудистой стенки, ее проницаемости, воспалительных изменений, развивающихся в ней, необходимо для понимания патогенеза атеросклероза и выявления факторов, определяющих его агрессивное течение. Для диагностики и дифференциальной диагностики воспалительных артериопатий (артериитов), а также артериопатий с продуктивными стенозирующими процессами неясного генеза нужна надежная методика количественной оценки компонентов сосудистой стенки и механизмов ее прогрессирующего поражения. Уточнение данных нейровизуализационных маркеров позволило бы реализовать таргетный подход к лечению с акцентом на быстрое нарастание изменений в сосудистой стенке в условиях высокой проницаемости и воспаления в ней.

Нередко воспаление в нестабильных атеросклеротических бляшках (АСБ) с высоким риском возникновения тяжелых острых сердечно-сосудистых событий сопровождается пролиферацией существующих и новых микрососудов с высокой эндотелиальной проницаемостью [1]. Проведение МРТ сосудистой стенки, а именно в режиме Т1-последовательности с высоким пространственным разрешением, подавлением сигнала от жировой ткани и движущейся крови, позволяет выявлять контрастное усиление в проекции стенок интракраниальных артерий, что большинство авторов трактует как признак воспаления [2, 3]. При состояниях, в основе которых лежат такие морфологические изменения сосудистой стенки, как инфильтрация воспалительными клетками, фиброзная деградация, формирование АСБ, отмечается патологическое накопление контрастного средства, а характер его накопления специфичен для каждого заболевания [4–7]. Эта особенность лежит в основе качественной классификации типов накопления контрастного вещества стенкой сосудов [8–12]. Вместе с тем для стандартизации данных все чаще применяются методики количественной оценки, например расчет индекса контрастного усиления сосудистой стенки (англ. wall enhancement index, WEI) [13]. В исследованиях установлена связь между накоплением контрастного вещества симптомными АСБ и частотой повторных инфарктов мозга [14–16], однако в некоторых работах эта связь представлялась сомнительной, а частота повторных инфарктов мозга коррелировала не со степенью контрастного усиления, а с количеством АСБ, накапливающих препарат [17].

В последние 15 лет МРТ с динамическим контрастным усилением (ДКУ) широко применяется для количественной оценки проницаемости эндотелия и объема микрососудов в опухолях [18]. МРТ-ДКУ можно использовать и для количественной оценки этих параметров в АСБ. Метод заключается в быстром получении серии Т1-взвешенных изображений (ВИ) при введении гадолиний-содержащего контрастного вещества, укорачивающего время спин-решеточной релаксации (Т1) [18]. Во время сканирования контрастное вещество из плазмы сосудов распространяется в ткани, вызывая усиление МР-сигнала в проницаемых средах. Объем и проницаемость тканевых микрососудов вычисляются на основании динамики МР-сигнала. Для расчета этих величин кривые усиления МР-сигнала сначала преобразуются в значения концентрации контрастного вещества путем оценки длительности Т1 в каждом временном интервале либо путем предположения линейной зависимости между интенсивностью МР-сигнала и концентрацией контрастного вещества. После преобразования кривые концентрации анализируют попиксельно или в области интереса (англ. region of interest, ROI) с использованием основанных на модели подходов расчета свойств ткани, таких как объем фракции микрососудов, проницаемость и объем фракции внесосудистого внеклеточного пространства. Наиболее распространенные кинетические модели, используемые для анализа МРТ-ДКУ, обычно базируются на модифицированной модели Tofts [19]:

Ctissuet=νp×Cpt+Ktrans0tCpt'×e-Ktrans/νe×t'-tdt',

где Ctissue (t) – концентрация контрастного вещества в интересующей ткани в момент времени t; Cp – концентрация контрастного вещества в плазме; vp (%) – фракционный объем микрососудов; Ktrans – константа объемного переноса, указывающая на проницаемость стенок сосудов (мин-1); ve (%) – объем фракции внесосудистого внеклеточного пространства; t' – время в подинтегральном выражении.

При исследовании атеросклероза эта модель часто используется в рамках допущения Patlak [20, 21], которое предполагает отсутствие «обратного тока» контрастного вещества из ткани в плазму:

Ctissuet=νp×Cp(t)+Ktrans0tCpt'dt'.

Концепцию введения дополнительных количественных параметров МРТ-визуализации с использованием МРТ-ДКУ для измерения скорости проницаемости контрастного средства, представленной константой объемного переноса (Ktrans), впервые описали W. S. Kerwin и соавт. в исследовании пациентов с атеросклеротическим поражением сонных артерий, нуждающихся в каротидной эндартерэктомии [20]. При последующем гистопатологическом анализе было обнаружено, что эти параметры коррелируют с макрофагальной инфильтрацией (воспалением) и неовазогенезом [21–23]. L. Dong и соавт. выявили связь медикаментозного лечения со значительным снижением Ktrans, измеренным в АСБ: фактически значения Ktrans уменьшались на фоне терапии гиполипидемическими препаратами (статинами), проводимой в течение 1 года, что может свидетельствовать о коррелятивном снижении неоваскуляризации и/или воспаления, стабилизации и даже регрессии АСБ [24].

Количественная оценка компонентов сосудистой стенки может предоставить информацию о воспалении в АСБ интракраниальных артерий, тем самым указывая как на риск ишемического инсульта, так и на чувствительность к фармакотерапии. X. Y. Chen и соавт. на материале посмертного исследования показали, что в АСБ средних мозговых артерий происходит неовазогенез, и предположили применимость кинетического моделирования МРТ-ДКУ к интракраниальным артериям [25]. На сегодняшний день работы по изучению динамических характеристик стенок интракраниальных артерий и АСБ с использованием МРТ-ДКУ единичны [26].

Цель исследования – оценить количественные параметры изменений сосудистой стенки в области АСБ и во внешне неизмененной стенке интракраниальных артерий по данным МРТ-ДКУ и на Т1-ВИ с высоким пространственным разрешением до и после введения контрастного средства, с расчетом индекса WEI при помощи методов математического моделирования.

Материал и методы

В пилотное одномоментное сплошное неконтролируемое исследование включили 29 пациентов, из них 22 (75,9%) мужчины, с различными проявлениями цереброваскулярной патологии, проходивших лечение в неврологических отделениях ФГБНУ «Научный центр неврологии» (ФГБНУ НЦН) в период с 2022 по 2024 г. (табл. 1). Медиана возраста составила 66 [57; 72] лет. Критерии включения: стеноокклюзирующий атеросклероз брахиоцефальных артерий, в том числе на интракраниальном уровне. Критерии невключения: отсутствие признаков атеросклеротических изменений артерий в интракраниальной области, наличие выраженного и/или критического поражения с редукцией кровотока брахиоцефальных артерий в экстракраниальных отделах, двигательные артефакты и артефакты от металлоконструкций в ротовой полости пациентов, стандартные противопоказания к выполнению МРТ.

 

Таблица 1. Клинико-демографическая характеристика пациентов (N = 29, средний возраст 64,4 ± 11,2 года)

Характеристика

Значение

абс.

%

Пол:

  

женский

7

24,1

мужской

22

75,9

Пораженная артерия:

  

БА

6

20,7

ВСА

12

41,4

СМА

10

34,5

ЗМА

1

3,4

Степень поражения вещества мозга:

  

F1–2

10

34,5

F3 и/или малые инфаркты

13

44,8

большие инфаркты

6

20,7

Сахарный диабет

7/28*

25,0

Отрицательное ремоделирование

9

31,0

F1–3 – cтадии изменения белого вещества по модифицированной шкале Fazekas; БА – базилярная артерия, ВСА – внутренние сонные артерии, ЗМА – задние мозговые артерии, СМА – средние мозговые артерии

Данные представлены в виде абсолютного числа пациентов и их доли от общего числа в группе (%), среднего арифметического и стандартного отклонения (M ± SD)

* По одному пациенту данные отсутствуют

 

Протокол исследования одобрен локальным этическим комитетом ФГБНУ НЦН (протокол № 9-5/22 от 19.10.2022). Все пациенты дали письменное информированное согласие на участие в исследовании и публикацию медицинской информации в обезличенной форме в научных целях.

Всем пациентам проводили исследование на МР-томографе с величиной индукции магнитного поля 3 Тесла MAGNETOM Prisma (Siemens, Германия). Протокол исследования включал в себя последовательности Т2-FLAIR (англ. Fluid Attenuated Inversion-Recovery – последовательность «инверсия – восстановление» с ослабленным сигналом от жидкости) и Т2-ВИ головного мозга для оценки очаговых изменений в веществе мозга. Для выявления стенозирующего процесса и локализации АСБ выполняли следующие исследования:

  • трехмерную (3D) времяпролетную (англ. Time-of-Flight, ToF) МР-ангиографию с использованием основных параметров: TR/TE – 21/3,42 мс, FA (англ. Flip Angle – угол отклонения) – 18°, FoV (англ. Field of View – поле зрения) – 200 мм, reconstructed voxel size (размеры вокселя при реконструкции изображения) – 0,3 × 0,3 × 0,5 мм3;
  • МРТ в Т2-режиме с использованием импульс- ной последовательности TSE (англ. Turbo Spin Echo – турбоспиновый эхо-сигнал) с высоким пространственным разрешением (HR Т2) в коронарной и аксиальной плоскостях; параметры: TR/TE – 5190/38 мс; FoV – 180 мм; voxel size (размер вокселя) – 0,4 × 0,4 × 2 мм3; slice thickness (толщина среза) – 2,0 мм; number of slices (число срезов) – 40.

Область сканирования при МРТ-ДКУ захватывала все магистральные интракраниальные артерии. Динамические Т1-ВИ получали каждые 3 с после введения контраста в течение 6 мин 32 с со следующими параметрами: TR/TE – 3,57/1,29 мс; FoV – 220 мм2; voxel size 0,5 × 0,5 × 3 мм3; slice thickness – 3,0 мм; number of slices – 60. Во время ДКУ-сканирования вводили гадолиний-содержащий контрастный препарат (в дозе 0,1 ммоль/кг массы тела) со скоростью 4 мл/с. Для преконтрастного Т1-картирования использовали последовательности с вариабельным FA: 2, 5, 10, 15°. До и после введения гадолиний-содержащего контрастного вещества выполняли 3D-изотопную последовательность T1-TSE с высоким пространственным разрешением и по- давлением сигнала от жировой ткани и движущейся крови (HR T1-TSE-db-FS); параметры: TR/TE – 700/12 мс; FoV – 217 мм; voxel size – 0,4 × 0,4 × 0,9 мм3; slice thickness – 0,85 мм; number of slices – 208.

Для количественной оценки степени накопления контрастного вещества в области интереса (АСБ, неизмененная сосудистая стенка, воронка гипофиза) рассчитывали WEI по формуле:

WEI=SIwallpostcontrastSIbrainpostcontrast-SIwallprecontrastSIbrainprecontrastSIwallprecontrastSIbrainprecontrast,

где WEI (wall enhancement index) – индекс усиления контрастности стенки (сосудов), SIwallprecontrast – интенсивность сигнала (Signal Intensity, SI) сосудистой стенки (wall) в зоне интереса на преконтрастных (precontrast) изображениях, SIwallpostcontrast – интенсивность сосудистой стенки в зоне интереса на постконтрастных (postcontrast) изображениях; SIbrainprecontrast – интенсивность неизмененного белого вещества мозга (brain) на доконтрастных изображениях; SIbrainpostcontrast – интенсивность неизмененного белого вещества мозга на постконтрастных изображениях. Пример измерения интенсивности сигнала от АСБ для расчета WEI приведен на рисунке 1.

 

Рис. 1. Пример измерения интенсивности эхо-сигнала от атеросклеротической бляшки базилярной артерии для расчета индекса усиления контрастности стенки сосуда (WEI). В месте максимального стеноза артерии на одном срезе отмечали область интереса (ROI) и регистрировали среднее значение интенсивности сигнала от сосудистой стенки (SIwall). ROI были сопоставлены по размеру и местоположению в наборе данных T1-TSE-db-FS до (А) и после (Б) контрастного усиления; макс. – максимум, мин. – минимум, откл. – отклонение, средн. – среднее

 

Данные МРТ-ДКУ проанализировали с помощью программного обеспечения, разработанного в рамках государственного задания в Национальном исследовательском центре «Курчатовский институт». Программа позволяет проводить расчет параметров фармакокинетических моделей, включая модели Tofts, Patlak, extended Tofts. К ключевым особенностям программы следует отнести интуитивно понятный пользовательский интерфейс для специалистов, не владеющих навыками программирования, а также поддержку полного цикла работы в интерактивном режиме, начиная от просмотра и разметки МРТ-изображений в стандарте DICOM (англ. Digital Imaging and Communications in Medicine – цифровая визуализация и коммуникации в медицине) и заканчивая просмотром и анализом результатов с возможностью получения статистических оценок распределения значений в области интереса. Для анализа использовали две кинетические модели – Tofts и Patlak, а также следующие параметры: константу объемного переноса, указывающую на проницаемость стенок сосудов – Ktrans (мин-1), фракционный объем микрососудов – vp (%), объем фракции внесосудистого внеклеточного пространства – ve (%). Кроме того, в расчетах учитывали гематокрит и релаксивность гадолиний-содержащего контрастного средства. На полученных картах (Ktrans, ve, vp) отмечали ROI, максимально приближенные к ROI на HR T1-TSE-dB-FS при расчете WEI, корегистрированные со структурными HR T2-TSE-ВИ. Аналогические параметры оценивали и во внешне неизмененной стенке артерии (рис. 2).

 

Рис. 2. Интерфейс диагностической рабочей станции: пример постобработки данных магнитно-резонансной томографии с динамическим контрастным усилением (ДКУ) c получением количественных показателей (Ktrans, vp, ve). Данные ДКУ корегистрируются со структурными HR T2-TSE-изображениями, на соответствующих срезах размечается область интереса (ROI) в атеросклеротической бляшке. В расчетах учитываются показатели гематокрита и релаксивности контрастного препарата

 

Статистический анализ

План статистического анализа:

  1. описательная статистика по следующим показателям:
    • возраст, пол;
    • вариант пораженной артерии;
    • степень поражения вещества головного мозга;
  2. сравнение показателей двух связанных групп – АСБ и нормальной стенки:
    • WEI;
    • МРТ-ДКУ по Tofts (Ktrans, ve);
    • МРТ-ДКУ по Patlak (Ktrans, vp);
  3. сравнение показателей АСБ более двух несвязанных групп – при различных вариантах пораженной артерии и при разной степени поражения вещества головного мозга:
    • WEI;
    • МРТ-ДКУ по Tofts (Ktrans, ve) и Patlak (Ktrans, vp).

Статистический анализ проводили с применением программного пакета SPSS Statistics версии 26.0 (IBM, США). Во всех случаях использовали двусторонние варианты статистических критериев. Нулевую гипотезу отвергали при уровне значимости р < 0,05 (для апостериорных попарных сравнений – при скорректированном (adjusted) уровне значимости padj < 0,05). Тип распределения количественных показателей оценивали при помощи анализа частотных гистограмм и критерия Шапиро – Уилка. Распределение возраста и лабораторных показателей соответствовало нормальному. Распределение показателей проницаемости и индексов контрастного усиления не соответствовало нормальному. Для описания количественных переменных использовали среднее и среднеквадратичное отклонение (при нормальном распределении) или медиану и квартили (если распределение не соответствовало нормальному), для описания категориальных переменных – частоту и долю (в процентах). Для сравнения двух связанных групп по количественным переменным с ненормальным распределением применяли тест Уилкоксона, для сравнения более двух несвязанных групп по количественным переменным с ненормальным распределением – тест Краскела – Уоллиса с апостериорными попарными сравнениями (с поправкой Бонферрони на множественные сравнения). Визуализацию исследуемых параметров проводили с помощью графиков box plot. Размер выборки предварительно не рассчитывали.

Результаты

У всех включенных в исследование пациентов определялись атеросклеротические изменения брахиоцефальных артерий, в том числе на интракраниальном уровне, разной степени выраженности. У 9 больных отмечались признаки отрицательного ремоделирования артерий – выявление АСБ в стенке артерий, без сужения их просвета. Присутствовали изменения вещества головного мозга: инфаркты, в том числе лакунарные, – в 17 (58%) наблюдениях; МРТ-признаки церебральной микроангиопатии (ЦМА) – у 20 (68%) пациентов, среди них со степенью выраженности (F) по шкале Fazekas: F1 – у 7 (35%), F2 – у 4 (20%) (рис. 3), F3 – у 9 (45%) (рис. 4) [27]. Средние, большие и обширные инфаркты мозга зарегистрированы у 6 (20%) больных. Для количественной оценки изменений АСБ выбирался наиболее пораженный участок артерий (за исключением окклюзии): в 12 (41,4%) случаях это был интракраниальный сегмент внутренней сонной артерии (ВСА), в 10 (34,5%) – средней мозговой артерии (СМА), в 6 (20,7%) – базилярной артерии (БА), в 1 (3,4%) – задней мозговой артерии (ЗМА) (см. табл. 1).

 

Рис. 3. Пациент Ц., 53 года, с признаками церебральной микроангиопатии (F3 по шкале Fazekas), атеросклерозом интракраниальных артерий, без формирования гемодинамически значимых стенозов. А – магнитно-резонансная томография (МРТ) головного мозга, режим Т2-взвешенного изображения: видны обширные сливные зоны гиперинтенсивности белого вещества (ГИБВ) с наличием на этом фоне лакунарных инфарктов; Б, В, Г – МРТ сосудистой стенки, режим T1-TSE-db-FS после контрастного усиления: в сегменте М1 левой средней мозговой артерии (СМА) визуализируется эксцентричная атеросклеротическая бляшка (АСБ), интенсивно накапливающая контрастный препарат; Д – трехмерная магнитно-резонансная времяпролетная (3D ToF) ангиография: выявляется неровность контуров левой СМА в сегменте М1; ax – аксиальная, sag – сагиттальная, cor – коронарная плоскости; ВСА – внутренняя сонная артерия; ПМА – передняя мозговая артерия

 

Рис. 4. Пациент К., 69 лет, с признаками церебральной микроангиопатии (F2 по шкале Fazekas) и атеросклерозом интракраниальных артерий, с формированием гемодинамически значимого стеноза в сегменте М1 правой средней мозговой артерии (СМА): А – магнитно-резонансная томография (МРТ), режим Т2-взвешенного изображения: видны множественные сливные очаги гиперинтенсивности белого вещества (ГИБВ); Б, В – МРТ сосудистой стенки, режим T1-TSE-db-FS после контрастного усиления: в сегменте М1 правой СМА визуализируется эксцентричная атеросклеротическая бляшка (АСБ), интенсивно накапливающая контрастный препарат; Г – трехмерная магнитно-резонансная времяпролетная (3D ToF) ангиография: виден стеноз правой СМА в сегменте М1; Д – режим HR Т2-TSE: видна АСБ в сегменте М1 правой СМА; ax – аксиальная, sag – сагиттальная плоскости; ЗМА – задняя мозговая артерия; ПМА – передняя мозговая артерия

 

В ходе исследования были выявлены значимые различия между индексом контрастного усиления стенки сосуда (WEI) в АСБ (ROI) и в неизмененной стенке (рис. 5): 0,962 [0, 686; 1, 387] и 0,111 [0, 014; 0, 206] соответственно (p < 0,001). Значения WEI в АСБ, локализованных в ВСА (0,722 [0, 573; 1, 580]), СМА (0,921 [0, 725; 1, 183]), БА (1,343 [1, 002; 1, 419]) и ЗМА (0,711 [0, 711; 0, 711]), не имели статистически значимых различий (p = 0,381).

 

Рис. 5. Значения индекса контрастного усиления сосудистой стенки (WEI): А – в атеросклеротической бляшке (АСБ) и неизмененной стенке, Б – в АСБ в различных артериях; БА – базилярная артерия, ВСА – внутренняя сонная артерия, ЗМА – задняя мозговая артерия, СМА – средняя мозговая артерия

 

Не получено значимых различий индекса контрастного усиления (WEI) в АСБ у пациентов с разной степенью выраженности ишемических изменений: ЦМА F1–2 (1,011 [0, 642; 1, 684]), ЦМА F3 и/или малые инфаркты мозга (0,994 [0, 794; 1, 383]), средние/большие/обширные инфаркты мозга (0,785 [0, 606; 1, 262]). Тем не менее отмечалась тенденция к более низким значениям WEI в АСБ при более тяжелых поражениях.

Не выявлено также различий между значениями проницаемости (Ktrans), фракционных объемов микрососудов (vp) и внесосудистого внеклеточного пространства (ve) в АСБ и в неизмененной стенке (табл. 2, рис. 6). Это можно объяснить тем, что, несмотря на отсутствие видимых изменений сосудистой стенки, начальные атеросклеротические изменения могли увеличить параметры проницаемости.

 

Таблица 2. Количественные параметры магнитно-резонансной томографии с динамическим контрастным усилением в атеросклеротических бляшках и неизмененной сосудистой стенке ряда интракраниальных артерий

Кинетическая модель

Параметр

АСБ в пораженной артерии

р1

Локализация

р2

БА

(n = 6)

ВСА

(n = 12)

СМА

(n = 10)

АСБ

неизмененная стенка

Tofts [19]

Ktrans

0,021 [0, 006; 0, 028]

0,015 [0, 004; 0, 067]

0,005 [0, 003; 0, 115]

0,821

0,015 [0, 004; 0, 067]

0,029 [0, 010; 0, 078]

0,794

ve

0,171 [0, 146; 0, 325]

0,579 [0,358; 1,000

0,134 [0, 101; 0, 269]

0,034

0,269 [0, 134; 0, 579]

0,167 [0, 058; 0, 301]

0,244

Patlak [20, 21]

Ktrans

0,031 [0, 000; 0, 149]

0,001 [0, 001; 0, 003]

0,000 [0, 000; 0, 091]

0,358

0,001 [0, 000; 0, 031]

0,000 [0, 000; 0, 001]

0,131

vp

0,126 [0, 049; 0, 153]

0,441 [0, 114; 0, 516]

0,088 [0, 060; 0, 188]

0,061

0,126 [0, 066; 0, 296]

0,180 [0, 068; 0, 307]

0,689

Ktrans – константа объемного переноса, указывающая на проницаемость стенок сосудов (мин-1); ve – объем фракции внесосудистого внеклеточного пространства; vp – фракционный объем микрососудов; АСБ – атеросклеротическая бляшка, БА – базилярная артерия, ВСА – внутренняя сонная артерия, СМА – средняя мозговая артерия; р1 и p2 – статистическая значимость различий между группами

Данные представлены в виде медианы и верхнего и нижнего квартилей (Me [Q1; Q3])

 

Рис. 6. Значения проницаемости стенок сосудов Ktrans, рассчитанные в модели Tofts (А) и Patlak (В), фракционного объема внесосудистого внеклеточного пространства ve – модель Tofts (Б), фракционного объема микрососудов vp – модель Patlak (Г) в зависимости от локализации в атеросклеротической бляшке (АСБ) и в неизмененной стенке

 

Вместе с тем в проведенном исследовании были установлены значимые различия фракционных объемов внесосудистого внеклеточного пространства ve (Tofts) в АСБ при поражении различных артерий: БА – 0,171 [0, 146; 0, 325], СМА – 0,134 [0, 101; 0, 269], ВСА – 0,579 [0, 358; 1, 000] (рис. 7). Апостериорные сравнения не выявили различий между парами групп, что может быть связано со строгостью поправки на множественные сравнения. Тем не менее отмечалась тенденция к более высокому значению ve (Tofts) при поражении ВСА (0,579 против 0,134 в БА и 0,171 в СМА).

 

Рис. 7. Значения фракционного объема внесосудистого внеклеточного пространства ve, рассчитанные в модели Tofts (А), и фракционного объема микрососудов vp, рассчитанные в модели Patlak (Б), в атеросклеротических бляшках, расположенных в различных артериях; БА – базилярная артерия, ВСА – внутренняя сонная артерия, СМА – средняя мозговая артерия

 

Значения фракционного объема микрососудов vp (Patlak) в зоне интереса при поражении различных артерий (БА – 0,126 [0, 049; 0, 153], ВСА – 0,441 [0, 114; 0, 516] и СМА – 0,088 [0, 060; 0, 188]) не достигли статистической значимости (p = 0,061). И в этом случае имела место тенденция к более высоким значениям vp (Patlak) при поражении ВСА (см. рис. 7). Не было обнаружено значимых различий Ktrans (Tofts, Patlak) в АСБ в различных артериях (см. табл. 2).

Обсуждение

Для пациентов с интракраниальным атеросклерозом нами описаны количественные параметры сосудистой стенки, установлены особенности их изменений как в области АСБ, так и в окружающей ее сосудистой стенке. Показано, что, несмотря на внешне интактное состояние, сосудистая стенка вокруг интракраниальной АСБ также изменена, о чем свидетельствует отсутствие значимых различий между показателями проницаемости (Ktrans), фракционных объемов микрососудов (vp) и внесосудистого внеклеточного пространства (ve) в АСБ и в неизмененной стенке.

Изменения вещества головного мозга, васкуляризируемые пораженными интракраниальным атеросклерозом артериями, характеризовались наличием не только инфарктов больших и средних размеров (выявлялись в 20% случаев), но и признаков ЦМА (у 68% обследованных). Это может быть результатом патологии, которая развивается во внешне неизмененной сосудистой стенке и распространяется на более мелкие артерии, отходящие от магистральных интракраниальных артерий (таких как лентикулостриарные, понтинные артерии и др.). Это также может быть обусловлено наличием плоских АСБ, приводящих к отрицательному ремоделированию просвета артерий и перекрывающих устья мелких артерий.

Значения фракционного объема внесосудистого внеклеточного пространства (ve, Tofts) в АСБ при поражении ВСА отличались от таковых в случаях БА и СМА, что может быть объяснено более выраженной неоваскуляризацией АСБ, обусловленной анатомическими особенностями строения артериальной стенки – наличием vasa vasorum в адвентиции дистальных отделов ВСА [28].

Количественные методики оценки проницаемости интракраниальных АСБ с помощью МРТ-ДКУ могут способствовать улучшению стратификации риска ишемического инсульта с последующей необходимой коррекцией тактики ведения пациента. Так, P. Vakil и соавт. обнаружили у 10 пациентов с симптоматической интракраниальной АСБ повышение Ktrans и vp в области пораженного сосуда и предположили, что константа объемного переноса (Ktrans), указывающая на проницаемость стенок сосудов, может служить независимым нейровизуализационным маркером острого ишемического события у пациентов с интракраниальным атеросклерозом [29]. В это исследование включались пациенты со стенозами исключительно средних мозговых артерий – 50%. H. Qi и соавт. изучали риск разрыва интракраниальных аневризм, анализируя проницаемость сосудистой стенки, с помощью МРТ-ДКУ и МРТ сосудистой стенки артерий до и после введения контрастного средства. Авторы пришли к выводу, что увеличение Ktrans и усиление накопления контрастного вещества в области интракраниальной аневризмы были сопряжены с высоким риском развития разрыва вследствие повышенной проницаемости стенки сосуда [30].

Ограничения исследования

Данное исследование является пилотным, часть корреляций и различий могли остаться незамеченными из-за недостаточной мощности анализа (малый объем выборки и сравниваемых групп), что диктует необходимость продолжения исследований на расширенной когорте пациентов.

Заключение

МРТ сосудистой стенки – новое направление в лучевой диагностике, применяемое в настоящее время в единичных клиниках, позволяет визуализировать такие изменения артерий, которые невозможно выявить при рутинных методах ангиовизуализации, таких как магнитно-резонансная ангиография, компьютерная томографическая ангиография и цифровая субтракционная ангиография. В большей степени МРТ сосудистой стенки основана на качественном анализе получаемых изображений. В русскоязычной литературе имеется небольшое число работ, посвященных количественной оценке компонентов сосудистой стенки, однако в большинстве своем они ограничены расчетом индексов контрастного усиления в стенках интракраниальных аневризм с целью определения риска их разрыва [31]. В результате настоящего исследования на основании данных МРТ-ДКУ, проведенной в режиме HR T1-TSE-db-FS, по- лучены количественные параметры, отражающие изменения сосудистой стенки, в том числе на интракраниальном уровне, в когорте пациентов со стенозирующим атеросклерозом. Дальнейшие исследования в этом направлении, возможно, позволят дифференцировать артерио- патии с продуктивными стенозирующими процессами, уточнить причину их развития и объяснить механизмы агрессивного течения.

Дополнительная информация

Финансирование

Работа проведена в рамках выполнения Государственного задания и в соответствии с планом научных исследований ФГБНУ «Научный центр неврологии» (тема научно-исследовательских работ № 122041300193-8). Отработка протоколов МРТ-исследования и разработка программного обеспечения для анализа экспериментальных данных проведены в рамках выполнения Государственного задания НИЦ «Курчатовский институт».

Конфликт интересов

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Участие авторов

М.В. Древаль – концепция и дизайн исследования, анализ и интерпретация полученных данных, редактирование текста; А.С. Мазур – сбор и обработка материала, анализ клинических данных, написание текста статьи; Г.Х. Асланова – анализ полученных данных, написание текста статьи; А.А. Пойда и В.А. Орлов – разработка программного обеспечения, анализ полученных данных; С.И. Карташов – отработка протоколов МРТ-исследования, анализ результатов; М.В. Кротенкова и М.М. Танашян – концепция и дизайн статьи, редактирование текста, утверждение итогового варианта текста рукописи. Все авторы прочли и одобрили финальную версию статьи перед публикацией, согласны нести ответственность за все аспекты работы и гарантируют, что ими надлежащим образом были рассмотрены и решены вопросы, связанные с точностью и добросовестностью всех частей работы.

×

About the authors

Marina V. Dreval

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: dreval-marina83@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7554-9052

MD, PhD, Research Fellow, Radiologist, Department of Radiology

Россия, Volokolamskoe shosse 80, Moscow, 125367

Andrey S. Mazur

Research Center of Neurology

Email: A1699466@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8960-721X

Neurologist, Postgraduate Student, 1st Neurological Department

Россия, Volokolamskoe shosse 80, Moscow, 125367

Giunel Kh. Aslanova

Research Center of Neurology

Email: guneyaslanova@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-8240-0829

Laboratory Assistant Researcher, Department of Radiology

Россия, Volokolamskoe shosse 80, Moscow, 125367

Alexey А. Poyda

National Research Centre “Kurchatov Institute”

Email: poyda@wdcb.ru
ORCID iD: 0000-0002-7660-6215

PhD (in Phys.-Math.), Leading Researcher, Laboratory of Artificial Intelligence Technologies

Россия, pl. Akademika Kurchatova 1, Moscow, 123182

Vyacheslav A. Orlov

National Research Centre “Kurchatov Institute”

Email: ptica89@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4840-4499

PhD (in Phys.-Math.), Senior Researcher, Laboratory of Cognitive Brain Function Neurovisualisation

Россия, pl. Akademika Kurchatova 1, Moscow, 123182

Sergey I. Kartashov

National Research Centre “Kurchatov Institute”

Email: ser0jka@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0181-3391

Research Fellow, Kurchatov's Complex of NBICS-technologies

Россия, pl. Akademika Kurchatova 1, Moscow, 123182

Marina V. Krotenkova

Research Center of Neurology

Email: krotenkova_mrt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3820-4554

MD, PhD, Head of Department of Radiology

Россия, Volokolamskoe shosse 80, Moscow, 125367

Marine M. Tanashyan

Research Center of Neurology

Email: mtanashyan@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-5883-8119

MD, PhD, Professor, Corr. Member of Russ. Acad. Sci., Deputy Director for Research, Head of the 1st Neurological Department

Россия, Volokolamskoe shosse 80, Moscow, 125367

References

  1. Ruparelia N, Chai JT, Fisher EA, Choudhury RP. Inflammatory processes in cardiovascular disease: a route to targeted therapies. Nat Rev Cardiol. 2017;14(3):133–144. doi: 10.1038/nrcardio.2016.185.
  2. Shimonaga K, Matsushige T, Ishii D, Sakamoto S, Hosogai M, Kawasumi T, Kaneko M, Ono C, Kurisu K. Clinicopathological insights from Vessel Wall Imaging of unruptured intracranial aneurysms. Stroke. 2018;49(10):2516–2519. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.021819.
  3. Hudson JS, Zanaty M, Nakagawa D, Kung DK, Jabbour P, Samaniego EA, Hasan D. Magnetic resonance Vessel Wall Imaging in human intracranial aneurysms. Stroke. 2019;50(1):e1. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.023701.
  4. Young CC, Bonow RH, Barros G, Mossa-Basha M, Kim LJ, Levitt MR. Magnetic resonance Vessel Wall Imaging in cerebrovascular diseases. Neurosurg Focus. 2019;47(6):E4. doi: 10.3171/2019.9.FOCUS19599.
  5. Han C, Li ML, Xu YY, Ye T, Xie CF, Gao Sh, Duan L, Xu WH. Adult moyamoya-atherosclerosis syndrome: Clinical and Vessel Wall Imaging features. J Neurol Sci. 2016;369:181–184. doi: 10.1016/j.jns.2016.08.020.
  6. Hashimoto Y, Matsushige T, Shimonaga K, Hosogai M, Kaneko M, Ono C, Mizoue T. Vessel wall imaging predicts the presence of atherosclerotic lesions in unruptured intracranial aneurysms. World Neurosurg. 2019;132:e775–e782. doi: 10.1016/j.wneu.2019.08.019.
  7. Kern KC, Liebeskind DS. Vessel Wall Imaging of cerebrovascular disorders. Curr Treat Options Cardiovasc Med. 2019;21(11):65. doi: 10.1007/s11936-019-0782-8.
  8. Wang X, Zhu C, Leng Y, Degnan AJ, Lu J. Intracranial aneurysm wall enhancement associated with aneurysm rupture: A systematic review and meta-analysis. Acad Radiol. 2019;26(5):664–673. doi: 10.1016/ j.acra.2018.05.005.
  9. Edjlali M, Guedon A, Ben Hassen W, Boulouis G, Benzakoun J, Rodriguez-Regent C, Trystram D, Nataf F, Meder JF, Turski P, Oppenheim C, Naggara O. Circumferential thick enhancement at Vessel Wall MRI has high specificity for intracranial aneurysm instability. Radiology. 2018;289(1):181–187. doi: 10.1148/radiol.2018172879.
  10. Vergouwen MDI, Backes D, van der Schaaf IC, Hendrikse J, Kleinloog R, Algra A, Rinkel GJE. Gadolinium enhancement of the aneurysm wall in unruptured intracranial aneurysms is associated with an increased risk of aneurysm instability: A follow-up study. AJNR Am J Neuroradiol. 2019;40(7):1112–1116. doi: 10.3174/ajnr.A6105.
  11. Matsushige T, Shimonaga K, Ishii D, Sakamoto S, Hosogai M, Hashimoto Y, Kaneko M, Ono C, Mizoue T, Kurisu K. Vessel Wall Imaging of evolving unruptured intracranial aneurysms. Stroke. 2019;50(7):1891–1894. doi: 10.1161/STROKEAHA.119.025245.
  12. Omodaka S, Endo H, Niizuma K, Fujimura M, Inoue T, Sato K, Sugiyama SI, Tominaga T. Quantitative assessment of circumferential enhancement along the wall of cerebral aneurysms using MR imaging. AJNR Am J Neuroradiol. 2016;37(7):1262–1266. doi: 10.3174/ajnr.A4722.
  13. Alexander MD, de Havenon A, Kim SE, Parker DL, McNally JS. Assessment of quantitative methods for enhancement measurement on vessel wall magnetic resonance imaging evaluation of intracranial atherosclerosis. Neuroradiology. 2019;61(6):643–650. doi: 10.1007/s00234-019-02167-3.
  14. Song X, Zhao X, Liebeskind DS, Wang L, Xu W, Xu Y, Hou D, Zheng Z, Wu J. Incremental value of plaque enhancement in predicting stroke recurrence in symptomatic intracranial atherosclerosis. Neuroradiology 2020;62(9):1123–1131. doi: 10.1007/s00234-020-02418-8.
  15. Ran Y, Wang Y, Zhu M, Wu X, Malhotra A, Lei X, Zhang F, Wang X, Xie S, Zhou J, Zhu J, Cheng J, Zhu C. Higher plaque burden of middle cerebral artery is associated with recurrent ischemic stroke: A quantitative magnetic resonance imaging study. Stroke. 2020;51(2):659–662. doi: 10.1161/STROKEAHA.119.028405.
  16. Kim JM, Jung KH, Sohn CH, Moon J, Shin JH, Park J, Lee SH, Han MH, Roh JK. Intracranial plaque enhancement from high resolution vessel wall magnetic resonance imaging predicts stroke recurrence. Int J Stroke. 2016;11(2):171–179. doi: 10.1177/1747493015609775.
  17. Wu G, Wang H, Zhao C, Cao C, Chai C, Huang L, Guo Y, Gong Z, Tirschwell DL, Zhu C, Xia C. Large culprit plaque and more intracranial plaques are associated with recurrent stroke: A case-control study using Vessel Wall Imaging. AJNR Am J Neuroradiol. 2022;43(2):207–215. doi: 10.3174/ajnr.A7402.
  18. van Hoof RHM, Heeneman S, Wildberger JE, Kooi ME. Dynamic Contrast-Enhanced MRI to study atherosclerotic plaque microvasculature. Curr Atheroscler Rep. 2016;18(6):33. doi: 10.1007/s11883-016-0583-4.
  19. Tofts PS, Brix G, Buckley DL, Evelhoch JL, Henderson E, Knopp MV, Larsson HB, Lee TY, Mayr NA, Parker GJ, Port RE, Taylor J, Weisskoff RM. Estimating kinetic parameters from Dynamic Contrast-Enhanced T(1)-weighted MRI of a diffusable tracer: standardized quantities and symbols. J Magn Reson Imaging. 1999;10(3):223–232. doi: 10.1002/(sici)1522-2586(199909)10:3<223::aid-jmri2>3.0.co;2-s.
  20. Kerwin W, Hooker A, Spilker M, Vicini P, Ferguson M, Hatsukami T, Yuan C. Quantitative magnetic resonance imaging analysis of neovasculature volume in carotid atherosclerotic plaque. Circulation. 2003;107(6):851–856. doi: 10.1161/01.cir.0000048145.52309.31.
  21. Gaens ME, Backes WH, Rozel S, Lipperts M, Sanders SN, Jaspers K, Cleutjens JP, Sluimer JC, Heeneman S, Daemen MJ, Welten RJ, Daemen JW, Wildberger JE, Kwee RM, Kooi ME. Dynamic Contrast-Enhanced MR imaging of carotid atherosclerotic plaque: model selection, reproducibility, and validation. Radiology. 2013;266(1):271–279. doi: 10.1148/radiol.12120499.
  22. Espinosa-Heidmann DG, Reinoso MA, Pina Y, Csaky KG, Caicedo A, Cousins SW. Quantitative enumeration of vascular smooth muscle cells and endothelial cells derived from bone marrow precursors in experimental choroidal neovascularization. Exp Eye Res. 2005;80(3):369–378. doi: 10.1016/j.exer.2004.10.005.
  23. Kerwin WS, Oikawa M, Yuan C, Jarvik GP, Hatsukami TS. MR imaging of adventitial vasa vasorum in carotid atherosclerosis. Magn Reson Med. 2008;59(3):507–514. doi: 10.1002/mrm.21532.
  24. Dong L, Kerwin WS, Chen H, Chu B, Underhill HR, Neradilek MB, Hatsukami TS, Yuan C, Zhao XQ. Carotid artery atherosclerosis: effect of intensive lipid therapy on the vasa vasorum – evaluation by using Dynamic Contrast-Enhanced MR imaging. Radiology. 2011;260(1):224–231. doi: 10.1148/radiol.11101264.
  25. Chen XY, Wong KS, Lam WWM, Zhao HL, Ng HK. Middle cerebral artery atherosclerosis: histological comparison between plaques associated with and not associated with infarct in a postmortem study. Cerebrovasc Dis. 2008;25(1–2):74–80. doi: 10.1159/000111525.
  26. Vakil P, Ansari SA, Cantrell CG, Eddleman CS, Dehkordi FH, Vranic J, Hurley MC, Batjer HH, Bendok BR, Carroll TJ. Quantifying Intracranial aneurysm wall permeability for risk assessment using Dynamic Contrast-Enhanced MRI: A pilot study. AJNR Am J Neuroradiol. 2015;36(5):953–959. doi: 10.3174/ajnr.A4225.
  27. Pantoni L, Basile AM, Pracucci G, Asplund K, Bogousslavsky J, Chabriat H, Erkinjuntti T, Fazekas F, Ferro JM, Hennerici M, O’brien J, Scheltens P, Visser MC, Wahlund LO, Waldemar G, Wallin A, Inzitari D. Impact of age-related cerebral white matter changes on the transition to disability – the LADIS study: rationale, design and methodology. Neuroepidemiology. 2005;24(1–2):51–62. doi: 10.1159/000081050.
  28. Portanova A, Hakakian N, Mikulis DJ, Virmani R, Abdalla WMA , Wasserman BA. Intracranial vasa vasorum: insights and implications for imaging radiology. 2013;267(3):667–679. doi: 10.1148/radiol.13112310.
  29. Vakil P, Elmokadem AH, Syed FH, Cantrell CG, Dehkordi FH, Carroll TJ, Ansari SA. Quantifying intracranial plaque permeability with Dynamic Contrast-Enhanced MRI: A pilot study. AJNR Am J Neuroradiol. 2017;38(2):243–249. doi: 10.3174/ajnr. A4998.
  30. Qi H, Liu X, Liu P, Yuan W, Liu A, Jiang Y, Li Y, Sun J, Chen H. Complementary roles of Dynamic Contrast-Enhanced MR imaging and postcontrast Vessel Wall Imaging in detecting high-risk intracranial aneurysms. AJNR Am J Neuroradiol. 2019;40(3):490–496. doi: 10.3174/ajnr.A5983.
  31. Semin KS, Pronin IN, Eliava ShSh, Konovalov AN, Batalov AI, Zakharova NE. [Modern neuroradiological diagnostic methods for intracranial arterial aneurysms: A review]. Medical Visualization. 2023;27(1):11–18. Russian. doi: 10.24835/1607-0763-1283.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Tables
Download (17KB)
3. Fig. 1.An example of the measurement of the echo signal intensity from an atherosclerotic plaque in the basilar artery, for the calculation of the wall enhancement index (WEI). In the maximal arterial stenosis area on one slice, the region of interest (ROI) was chosen, with the registration of the mean signal intensity from the vascular wall (SIwall). ROI were matched for size and location in the dataset T1-TSE-db-FS before (А) and after (B) contrast enhancement; dev., deviation; max., maximum; min, minimumАB

Download (156KB)
4. Fig. 2. The interface of the diagnostic work station: an example of the post-management ofthe magnetic resonance imaging with dynamic contrast enhancement (DCE) results with quantitative parameters (Ktrans, vp, ve). The DCE data are co-registered with the structural HR T2-TSE-images; the region of interest (ROI) is marked out on the corresponding slices in the atherosclerotic plaque. The calculations account for hematocrit values and relaxivity of the contrast agent

Download (88KB)
5. Fig. 3. Patient Ts., 53 years, with signs of brain small vessel disease (Fazekas F3), intracranial artery atherosclerosis without hemodynamically significant stenosis. А, brain magnetic resonance imaging (MRI), T1-weighted mode: vast merging zones of white matter hyperintensity (WMHI), with lacunar infarctions; B, C, D, vascular wall MRI, T1-TSE-db-FS mode with contrast enhancement: an eccentric atherosclerotic plaque (AP) in M1 segment of the left middle cerebral artery (MCA), with intensive accumulation of the contrast agent; E, 3D time of flight (3D ToF) MRI angiography: uneven contours of the left MCA in the M1 segment; ACA, anterior cerebral artery; ax, axial; sag, sagittal; cor, coronary projections; ICA, internal carotid artery

Download (148KB)
6. Fig. 4. Patient K, 69 years old, with brain small vessel disease (Fazekas F2) and atherosclerosis of the intracranial arteries, with formation of a hemodynamically significant stenosis in the M1 segment of the right middle cerebral artery (MCA): А, magnetic resonance imaging (MRI), T2-weighted mode: multiple merging areas of white matter hyperintensity (WMHI); B, C, vascular wall MRI, T1-TSE-db-FS mode after contrast enhancement: an eccentric atherosclerotic plaque (AP in the M1 segment of the right middle cerebral artery, intensively accumulating the contrast agent; D, 3D time of flight (3D ToF) magnetic resonance angiography: the stenosis in the M1 segment of the right MCA; E, HR Т2-TSE mode: an AP in the M1 segment of the right MCA; ACA, anterior cerebral artery; ax, axial; sag, sagittal projection; PCA, posterior cerebral artery

Download (147KB)
7. Fig. 5. Vessel wall enhancement index (WEI): А, in the atherosclerotic plaque (AP) and the unchanged wall; B, in APs in various arteries; BA, basilar artery; ICA, internal carotid artery; MCA, middle cerebral artery; PCA, posterior cerebral artery

Download (69KB)
8. Fig. 6. Vessel wall permeability index values Ktrans, calculated by Tofts (А) and Patlak (C) models; extravascular extracellular fraction volume ve, Tofts model (B); microvascular volume fraction vp, Patlak model (D) depending on the location in an atherosclerotic plaque (AP) or in an unchanged wall

Download (139KB)
9. Fig. 7. The values of the extravascular extracellular fraction volume ve, calculated by Tofts model (А), and microvascular fractional volume vp, calculated by Patlak model (B), in the atherosclerotic plaques located in various arteries; BA, basilar artery; ICA, internal carotid artery; MCA, middle cerebral artery

Download (76KB)

Copyright (c) 2024 Dreval M.V., Mazur A.S., Aslanova G.K., Poyda A.А., Orlov V.A., Kartashov S.I., Krotenkova M.V., Tanashyan M.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies