قياس التوصيل في البصرية المسار الابتدائي في المهق الإنسان عن طريق التصوير إنتشار العضلة الشادة وTractography

Summary

توضح هذه المخطوطة خوارزميات القطعية والاحتمالية للالمادة البيضاء (WM) إعادة الإعمار، وتستخدم لدراسة الاختلافات في الإشعاع البصري (أو) الربط بين المهق والضوابط. على الرغم من أن tractography احتمالي يتبع مسارها الصحيح من الألياف العصبية بشكل وثيق، تم تشغيل tractography حتمية لمقارنة الموثوقية واستنساخ كل من التقنيات.

Abstract

في المهق، وخفض كبير في عدد من إسقاط ipsilaterally خلايا الشبكية العقدة (RGCs). وقد اقترحت شبكية العين وchiasm البصرية من المواقع المرشحة لmisrouting. منذ وجود علاقة بين عدد من الاطراف الركبي النواة (LGN) تتابع الخلايا العصبية، ولقد ثبت LGN الحجم، وبناء على تخفيضات ذكرت سابقا في حجم LGN في المهق البشري، فإننا نقترح أن توقعات الألياف من LGN إلى القشرة البصرية الأولية (V1) يتم تخفيض أيضا. يمكن دراسة الاختلافات الهيكلية في النظام البصري من المهق تحسين فهم آلية misrouting والتطبيقات السريرية اللاحقة. بيانات نشرها وtractography مفيدة لرسم خرائط أو (الأشعة الضوئية). توضح هذه المخطوطة اثنين من خوارزميات لأو إعادة البناء من أجل مقارنة الربط الدماغ في المهق وcontrols.An التصوير بالرنين المغناطيسي الماسح الضوئي مع تم استخدام 32 قناة رئيس لفائف للحصول على مسح الهيكلية. تسلسل 3D-MPRAGE T1 المرجحة مع 1 ملموقد استخدم ³ حجم فوكسل الخواص لتوليد صور عالية الدقة للتجزئة V1. تم الحصول على كثافة البروتون متعددة (PD) صور المرجح coronally عن اليمين واليسار LGN التعريب. تم الحصول على نشر الموترة التصوير (DTI) بمسح مع 64 الاتجاهين نشر. سواء تم تشغيل تتبع أساليب القطعية والاحتمالية ومقارنة، مع LGN كما قناع البذور وV1 كقناع الهدف. على الرغم زارة التجارة والصناعة يوفر القرار المكانية الفقراء نسبيا، وتحديد دقيق للأو قد تكون صعبة نظرا لكثافته قليلة الألياف، وقد تبين tractography ليكون من المفيد في كل من البحث وسريريا. كشفت القناة الإحصاءات المكانية القائمة على (TBSS) مجالات انخفاض كبير في سلامة المادة البيضاء داخل أو في المرضى الذين يعانون من المهق مقارنة بالمجموعة الضابطة. وكشفت مقارنة، بحث خفض كبير في LGN إلى الربط V1 في المهق مقارنة بالمجموعة الضابطة. وكشفت مقارنة كل من خوارزميات تتبع النتائج المشتركة، وتعزيز موثوقيةمن هذه التقنية.

Introduction

المهق هو حالة وراثية تتميز أساسا من نقص التصبغ العلني لوحظ في الأفراد المتضررين. وهو ناتج عن الطفرات الموروثة إلى الجينات المسؤولة عن إنتاج الميلانين ^1. يبدو المهق في شكلين رئيسيين: المهق عينية وجهية الجلدية (OCA)، جسمية مقهورة تقديم ميزات كل من العين والجلدية. والمهق العيني (OA)، وهي صفة مرتبطة X أكثر انتشارا في الذكور وتتميز أساسا عن طريق الأعراض العين ^2. الميلانين في الظهارة الصبغية الشبكية (RPE) أمر بالغ الأهمية لتحقيق التنمية السليمة للمسار البصري المركزي. وبالتالي غيابها في المهق النتائج في الإعاقة البصرية، بما في ذلك الضياء، رأرأة، وانخفاض حدة البصر وفقدان الرؤية بالعينين ^2-3. وقد تم ربط حدة البصر إلى التشكل نقيرية، الذي يتغير في المهق ^(4). في البشر، وهو خط شبكية العين من التصالب تقع على طول الحدود nasotemporal من خلال النقرة، مع الألياف من شبكية العين الأنفالعبور إلى نصف الكرة الأرضية الأخرى، وتلك من شبكية العين الزمنية الممتدة ipsilaterally. وقد تم ربط درجة انخفاض وظيفة البصرية في المهق إلى مستوى نقص التصبغ. على وجه التحديد، وتصبغ يتناسب عكسيا مع التحول إلى شبكية العين الزمنية من خط التصالب ^5. ونتيجة لهذا التحول في خط التصالب في شبكية العين الزمنية، هو زيادة عبور ألياف العصب البصري - مشترك مميزة في جميع أنواع الحيوانات ^3.

وقد أظهرت دراسات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي على البشر chiasms البصرية أضيق في المهق مقارنة مع الضوابط، والتي من المرجح نتيجة لزيادة عبور RGCs لوحظ في المهق ^6-8. شبكية العين والبصرية تصالبة تعبر عن العظة التوجيه محور عصبي مثل مستقبلات الأسرة أفسس وبروابط من ^9، وبالتالي فهي المواقع المرشحة لmisrouting ^10.

كشفت دراسة عن القرود مع الزرق يسببها ديسمبر كبيراrease في عدد من LGN-parvalbumin متفاعل مناعيا الخلايا العصبية تتابع وحجم LGN ^11. هذا يشير إلى وجود ارتباط بين حجم LGN وعدد من المادة البيضاء (WM) مسارات السفر عبر أو إلى V1. كما كشفت دراسة ما بعد الوفاة على المهق الإنسان LGN أصغر مع تنصهر M و P طبقات ^12. أكد عالية الدقة التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي انخفاض كبير في حجم LGN في المهق ^8. معا، وتشير هذه النتائج إلى أن انخفاض حجم LGN قد يؤدي إلى انخفاض عدد الخلايا العصبية في LGN، وبدوره في الربط بين انخفاض LGN وV1.

أنماط دراسة الربط التشريحية في البشر كان محدودا. تشريح، حقن التتبع والاستقراء الآفة والتقنيات الغازية التي يمكن أن تستخدم إلا بعد الوفاة، وعادة ما تنطوي على عدد قليل جدا من المرضى. أظهرت الدراسات السابقة باستخدام carbocyanine صبغ الحقن الجاذبة اتصال الخلايا العصبية بين V1 و V2 (ج البصرية الثانويةortex) ^13، وكذلك داخل المجمع الحصين في وظيفة الوفاة العقول البشرية الثابتة ألدهيد ^14. يقتصر الألياف وصفها بهذه الطريقة لمسافات عشرات فقط من ملليمتر من وجهة حقن ^14. نشر الموترة التصوير، وزارة التجارة والصناعة، هو طريقة التصوير بالرنين المغناطيسي وضعت في أوائل 1990s منتصف لتحديد الألياف الاتجاه المسالك والتنظيم. وهي طريقة غير الغازية التي تسمح رسم خرائط لمسارات WM كبيرة في الدماغ المعيشة. زارة التجارة والصناعة حساسة لنشر جزيئات الماء في الأنسجة البيولوجية ^(15). في الدماغ، ونشر المياه متباين الخواص (متفاوتة) بسبب الحواجز مثل الأغشية والمايلين. WM يحتوي على نسبة عالية نشر تباين، وهذا يعني نشر هو مواز أكبر من عمودي على اتجاه الألياف ^16. تباين كسور (FA) هو كمية العددية التي تصف تفضيل من الجزيئات لنزع فتيل بطريقة متباين الخواص. وتتراوح قيم الاتحاد الانجليزي 0-1، من أدنى إلى أعلى مستوى anisotلزج (السائل النخاعي (CSF) <المادة الرمادية (GM) 16.

تبسيط (حتمية) وتتبع الألياف احتمالي نوعان من خوارزميات مختلفة لإعادة بناء مسار 3D. يستخدم tractography حتمية طريقة انتشار الخط، وربط voxels المجاورة في المنطقة المصنفة تحديدا. معيارين توقف المستخدمة في هذه الخوارزمية هي زاوية تحول وقيمة الاتحاد الانجليزي. ولذلك، الجهاز تتبع بين voxels المجاورة من غير المرجح في زوايا تحول كبيرة. ولذلك، فإن خوارزمية تقدم أيضا إلا إذا كان اتحاد كرة القدم في فوكسل يتجاوز عتبة محددة، مما يحد من فعاليته في تحديد بدقة مسارات بالقرب المادة الرمادية، حيث ينخفض ​​تباين. tractography احتمالي، من ناحية أخرى، ينتج خريطة الاتصال واصفا احتمال فوكسل لتكون جزءا من الجهاز بين منطقتين من الفائدة (رويس)، وبالتالي يتطور إلى المادة الرمادية مثل V1 ^17. استخدام هذا التطبيق التصوير بالرنين المغناطيسي، والهياكل WM رئيسية مثلأو يمكن أن يرسم، كما هو مبين في الدراسات السابقة ^18-20.

لذا يستخدم هذه الدراسة بيانات نشرها وtractography لاستكشاف تأثير misrouting المحاور على الاتصال retino-geniculo-القشرية. وبناء على تخفيضات ذكرت سابقا في حجم LGN في المهق الإنسان ^8، نتوقع أن التوقعات الألياف من LGN لV1 يتم تخفيض أيضا (الشكل 1).

Protocol

بيان الأخلاق: تمت الموافقة على الدراسة البحثية الحالية من قبل المشاركين البشري جنة استعراض (HPRC) في جامعة يورك في تورنتو. جميع المشاركين أعطى أبلغ موافقة خطية.

1. مع مراعاة إعداد

ملاحظة: تمت مقارنة المشاركين أحد عشر مع المجلس الاولمبي الاسيوي، البالغ من العمر 36 ± 4 سنوات (6 إناث) إلى عشرة العمر كعينة ضابطة، الذين تتراوح أعمارهم بين 32 ± 4 سنوات (6 إناث). يتم تسجيل التاريخ مشارك في الجدول 1.

1. اطلب من كل مشارك لملء وتوقيع استمارة الموافقة تسرد إرشادات السلامة التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير البروتوكول.
2. لكل مشارك، وتوفير سدادات للآذان. موقف المشارك ضعيف وأول رئيس في المغناطيس، ومعلما فوق العينين على مستوى الحاجب. رئيس مشارك آمن مع وسائد للحد من حركة الرأس. إعطاء المشاركين لمبة ضغط لتنبيه المريض.

2. الهيكلية التصوير بالرنين المغناطيسي معلمات

e_content "> ملاحظة: يتم الحصول على جميع التصوير على الماسح الضوئي 3T التصوير بالرنين المغناطيسي باستخدام 32 قناة رئيس لفائف خلال جلسة واحدة في موضوع:

1. الحصول على دقة عالية T1 المرجحة تشريحية باستخدام تسلسل 3D-MPRAGE التي تغطي الدماغ بأكمله مع المعلمات التالية: اكتساب الوقت 4 دقائق و 26 ثانية، مجال الرؤية 256 ملم، 256 مصفوفة، 192 شرائح مع شريحة سمك 1 ملم، مع مما أدى الخواص حجم فوكسل من 1.0 ملم ^3، TR = 1900 مللي ثانية، TE (الوقت الصدى) = 2.52 مللي مع الوقت انعكاس 900 مللي ثانية وزاوية الوجه من 9 °، 1 المتوسط، والتصوير الموازي (iPat GRAPPA، عامل التسارع من 2) .
2. الحصول على تسلسل زارة التجارة والصناعة التي تغطي القشرة، مع شرائح في التوجه عرضية التالية الصوار الأمامي / الصوار الخلفي (AC-PC) خط، وذلك باستخدام المعلمات التالية: اكتساب الوقت 8 دقيقة 5 ثانية، مجال الرؤية 192 ملم، 128 مصفوفة، voxels 1.5 1.5 ملم في الطائرة، 56 متجاورة (أي فجوة) شرائح بسماكة 2 ملم، TR = 6900 مللي ثانية، TE = 86 مللي، 64 الاتجاهات، ب قيمة 1000 ق / ملم (الصورة المرجعية مع انخفاض قيمة b 0 ثانية / مم ^{2) 2} (1)، المتوسط، والتصوير الموازي (iPat GRAPPA) مع عامل التسارع من 3.
3. الحصول على 30-40 صور المرجحة PD في اتجاه الاكليلية، موازية لجذع الدماغ، التي تغطي الفترة من مدى الأمامي من الجسر إلى الجزء الخلفي من أكيمة أدنى.
   1. استخدام الصدى توربو تدور (FAST تدور صدى) تسلسل نبض والمعلمات التالية: اكتساب الوقت 1 دقيقة 29 ثانية في المسح، مجال الرؤية 192 ملم، 256 مصفوفة، 30-40 شرائح بسماكة 1 ملم، مما أدى حجم فوكسل 0.75 0.75 1 مم ^3، TR = 3000 ميللي ثانية، TE = 22 ميللي ثانية، عامل توربو من 5، إعادة تركيز زاوية الوجه 120 درجة، 1 المتوسط، والتصوير الموازي (iPat GRAPPA) مع عامل التسارع من 2.
      ملاحظة: تم مسحها ضوئيا S12 باستخدام المعلمات التالية: مجال الرؤية 180 ملم، 512 مصفوفة، 30 شرائح مع 1 ملم شرائح سميكة، مما أدى حجم فوكسل 0.4 X 0.4 X 1.0 مم ^3. وظلت جميع المعلمات الأخرى نفس الشيء. Acquisitالوقت أيون 2 دقيقة و 47 ثانية.
4. قبل عملية المسح عن طريق تحويل DICOM الخام إلى تنسيق NIfTI باستخدام dcm2nii البرنامج.

3. LGN ترسيم

ملاحظة: LGN هو هيكل تحت القشرية الصغيرة التي تقع في عمق الدماغ، وبالتالي هناك حاجة صور عالية الدقة PD لتحديد حدودها التشريحية. في هذه بالاشعة، يبدو أن LGN كمجال للإشارة عالية الكثافة بالنسبة للمساحات WM المحيطة بها، وتسهيل الكشف عنها ^21. ثم يتم استخدام LGN التشريحية التي تم تحديدها كمنطقة البذور لtractography.

1. في حين أعمى لعضوية المجموعة، يدويا تتبع أقنعة LGN اليمين واليسار ثلاث مرات كل يوم صور PD متوسط ​​محرف ضعف القرار ونصف حجم فوكسل (الأصلية 256 × 256 مصفوفة، حجم 0.75 س 0.75 × 1 مم ³ فوكسل).
   1. للحصول على صور عالية الدقة PD استخدام وظيفة اللعوب متاحة بحرية وأدوات البرمجيات الأخرى ضمن البرامج FMRIB لمكتبة (FSL، http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/). Upsample، سلسلة، والحركة الصحيحة ومتوسط ​​الصور PD لكل مشارك كما هو موضح سابقا في أماكن أخرى ^22.
   2. تحميل صورة عالية الدقة PD في FSLView وانقر فوق علامة التبويب أدوات لتحديد خيار واحد (أو اضغط على المفتاح ) لتكبير الصورة.
   3. انقر فوق علامة التبويب ملف لتحديد خيار خلق قناع، واستخدام شريط الأدوات في أعلى يسار الشاشة لتتبع LGN في كل شريحة. إذا رغبت في ذلك، تغيير النقيض من الصورة عن طريق سحب على طول دقيقة / كحد أقصى في شريط الأدوات لتسهيل الكشف LGN.
2. دمج هذه المناطق ذات الاهتمام (رويس) إلى قناع متوسط ​​باستخدام الأمر fslmerge.
3. الجمع بين أقنعة متوسط ​​كل المقيمون "إلى قناع متوسط ​​واحد باستخدام نفس الأمر.

4. V1 الإنقسام

1. تشغيل "ريكون للجميع" الأمر في FreeSurfer23 (v5.3.0) على الدماغالصورة في الفضاء التشريحية الأصلي (صور المرجحة T1) للمعالجة الآلية.
2. تحويل المخرجات المناسبة في المجلد التصوير بالرنين المغناطيسي التي تم إنشاؤها حديثا (orig.mgz، brain.mgz، rawavg.mgz، T1.mgz) إلى NIfTI باستخدام "mri_convert".
3. استخدام استخراج الدماغ BET في واجهة المستخدم الرسومية FSL لتصحيح إخراج المخ تجريد الجمجمة (brain.nii.gz) في الفضاء FreeSurfer إذا لزم الأمر. اختيار استخراج الدماغ القياسية تشغيل باستخدام الخيار bet2 (الافتراضي). خفض عتبة إذا الصورة مفقود أنسجة المخ، أو زيادة إذا تم القبض على الأنسجة غير الدماغ (العتبة الافتراضية 0.5). حدد الصورة المستخرج من الدماغ الناتج والناتج الثنائية صورة قناع الدماغ (وهذا الأخير يمكن استخدامها لتصحيح اليدوية) في خيارات متقدمة.
4. تحويل الانتاج V1 parcellation إلى قناع الحجمي باستخدام "label2surf" والأوامر "surf2volume".

5. التسجيلات تتبع قبل

ملاحظة: للحصول على الخطوات المقبلة، استدعاء FSL واجهة المستخدم الرسومية لفتح كل الى ما يلي:أدوات ز.

1. استخدام استخراج الدماغ BET وحدد الحقل التحيز والخيار تنظيف الرقبة إلى rawavg.nii.gz الجمجمة الشريط، الموجود في المجلد التصوير بالرنين المغناطيسي التي تم إنشاؤها بواسطة "ريكون للجميع". ضبط عتبة عند الضرورة.
2. تشغيل تسجيل خطي اللعوب لجلب العقول في FreeSurfer والفضاء التشريحية الأصلي إلى الفضاء نشرها.
   1. اختر brain.nii.gz، خرج من ركن للجميع (FreeSurfer الفضاء)، أو الدماغ موضوع لاستخراج T1 (الفضاء التشريحية الأم) كصورة المدخلات، وإيدي تصحيح والدماغ استخراج صورة المرجحة نشر (دوى) كمرجع صورة. ثم انقر على "الذهاب".
      ملاحظة: هذه الخطوة بإنشاء ناتجان الدماغ المدخلات المسجلة إلى الصورة المرجعية (.nii.gz) ومصفوفة التحويل (.mat). وبصرف النظر عن التسجيل، مطلوب الملف الأخير لtractography عندما تكون مساحة البذور ليست نشرها. استخدام المصفوفات التحول الإخراج (.mat) التي تم إنشاؤها في هذه الخطوة tractography كما هو موضح في 7.4.2.
3. مماثلإلى 5.2، تشغيل تسجيل اللعوب الخطية لجلب العقول PD المشاركين إلى الفضاء FreeSurfer والفضاء التشريحية الأصلي.
4. إعداد أقنعة البذور لtractography:
   1. تطبيق التحول اللعوب من تيلس في مربع الأدوات تسجيل اللعوب الخطية. استخدام الإخراج .mat مثل المصفوفة التحول، وLGN الأصلي قناع كإدخال وbrain.nii.gz (FreeSurfer الفضاء) أو T1_brain.nii.gz (الفضاء التشريحية الأصلي) (انظر 5.2)، حيث بلغ حجم المرجعية. حدد أقرب طريقة الجار الاستيفاء من الخيارات المتقدمة.
5. باستخدام ملفات brain.nii.gz فقط، وإعداد أقنعة هدفا للtractography:
   1. تسجيل العقول FreeSurfer إلى الفضاء التشريحية الأصلي وخلق أقنعة الهدف من خلال تطبيق التحول إلى أقنعة V1 (انظر 5.2، 5.4.1) باستخدام ثلاثي الخطي الاستيفاء. انقر على "العودة".

6. LGN التطبيع

1. استخدام FNIRT تسجيل غير الخطية كما هو موضح سابقا في http: //fsl.fmrib.ox.ac.uk / FSL / fslwiki / FNIRT لجلب العقول غير المستخرجة المشاركين في الفضاء التشريحية الأصلي إلى الفضاء MNI، وذلك باستخدام قالب الدماغ كله معهد العصبية مونتريال (MNI152).
   ملاحظة: يوصى تسجيل غير الخطية من الصور التشريحية الأصلية لهذه الخطوة، كما شهد عدد المسجلين أكثر دقة عندما تم تطبيق FNIRT إلى T1s غير المستخرج مقارنة لمغازلة على العقول المستخرج.
2. تطبيق التحول إلى أقنعة LGN في الفضاء التشريحية (الأصلي LGN تحول سابقا إلى الفضاء التشريحية الأصلي في 5.4) باستخدام أقرب الجار الاستيفاء كما هو موضح في 5.4.1 لجلب أقنعة لمساحة MNI.
3. متوسط ​​كل الأقنعة LGN في الفضاء MNI عبر المجموعتين عن استخدام AFNI في "3dMean" القيادة.
4. استخدام "fslmaths -thr" لتطبيق عتبة إلى قناع متوسط ​​في الفضاء MNI.
5. حساب نصف قطر قناع متوسط ​​في الفضاء MNI باستخدام V = 4/3 πr ³ (تفترض المجال).
6. تسجيل مركز coordi الشاملالمتحكمة في كل قناع LGN الفردية في الفضاء التشريحية الأصلي باستخدام الأمر "fslstats -C".
7. إنشاء رويس كروية كميات مماثلة عبر المشاركون:
   1. استخدام "fslmaths" لإنشاء نقطة والعائد على الاستثمار مع إحداثيات قناع LGN الفرد المناسب في الفضاء التشريحية الأصلي كما هو مسجل في 6.6
   2. باستخدام "fslmaths"، وتطبيق نصف قطر قناع متوسط ​​في الفضاء MNI لخلق المجال حول نقطة العائد على الاستثمار في الفضاء التشريحية الأصلي.
8. استخدام هذه الأقنعة موحدة كما بذور tractography.

7. الاحتمالية Tractography (FSL 5.0.4)

ملاحظة: للحصول على الخطوات المقبلة، استدعاء Fdt_gui للوصول إلى كل من الأدوات التالية.

1. الصحيح لتشوهات في DWIs مع التصحيح الحالي الدوامة. حدد الخيار التصحيح الحالي دوامة من القائمة في الجزء العلوي من نافذة أدوات الانتشار وتحميل دوى كإدخال، وترك التقصيرحجم ر المرجعية (0).
2. الدماغ استخراج الصور مع BET كما هو موضح في 4.3.
3. حدد الخيار DTIFIT التعمير التنسورات نشر من القائمة. تحديد دليل المدخلات التي تحتوي على الملفات التالية: البيانات نشر مرجح، nodif_brain_mask (إخراج BET)، bvec وbval (يجب أن يتم تغيير اسمها إلى bvecs وbvals، ملفات نصية تحتوي على معلومات حول معلمات الحصول على الصور ونشرها، إخراج DICOM إلى تحويل NIfTI من نشر البيانات). انقر على "الذهاب" لتشغيل dtifit، والذي يناسب نموذج الموترة نشرها في كل فوكسل، إنشاء ملفات لمرحلة ما بعد المعالجة.
4. بعد ذلك، حدد خيار من القائمة في BedpostX (تقدير المعلمات نشر). استخدام نفس الدليل المدخلات بالنسبة للDTIFIT. انقر على "العودة" لتوليد كل الملفات اللازمة لtractography.
5. من نفس القائمة، اختر ProbtrackX لتتبع احتمالي وتشغيله لكل نصف الكرة بشكل منفصل. إبقاء الخيارات الافتراضية الأساسية (5000 العينات، 0.2 انحناء وapplie loopcheckد) وحدد تعديل يولر لحساب يبسط الاحتمالية من الخيارات المتقدمة لزيادة دقة.
   1. حدد إخراج BedpostX يحتوي على ملفات .merged كدليل BEDPOSTX.
   2. حدد قناع واحد كمساحة البذور وتحميل قناع LGN تحول (في الفضاء التشريحية الأم) كصورة البذور، T1 (الدماغ في الفضاء التشريحية الأصلي) إلى مصفوفة التحويل نشر مثل البذور لنشر تحويل، وV1 (في الفضاء التشريحية الأصلي) في "أهداف الاختيارية" (لكن كل الأقنعة الاستبعاد) كهدف.
   3. استخدام اصطلاح شبكة الافتراضية (الإقحام) وتحميل الدماغ في الفضاء التشريحية الأصلي (صورة T1) كصورة مرجعية السطح.
6. كرر ProbtrackX لتتبع احتمالي باستخدام رويس كروية القياسية (تم إنشاؤه في الخطوة 6) والمناطق المصنفة لtractography كما هو موضح في 7.5.2. تم تحميلها رويس تحميل بنفس الطريقة تحولت LGN (الفضاء التشريحية) في 7.5.2.
7. إعادة تشغيل tractography (7.5)، وهذه المرةمع البذور (غير تطبيع) وأقنعة الهدف في الفضاء FreeSurfer مع إضافة قناع أبيض الحدودية مسألة المقابل FreeSurfer باعتبارها قناع الإقصاء، لتجنب أي معبر مرارا وضمان اتصالات المماثل مباشرة. التحقق من الخيار السطح من الأدوات ProbtrackX وحدد FreeSurfer كما اتفاقية شبكة.
   ملاحظة: من المهم أن نؤكد أن tractography تشغيل دائما من مساحة الانتشار، ولكن Probtrackx لتتبع احتمالي يسمح للمدخلات أقنعة البذور والهدف في مكان مختلف، جنبا إلى جنب مع مصفوفة التحول إلى الفضاء نشرها. في هذه الدراسة، تم تشغيل tractography احتمالي مع الأقنعة في كل تشريحية الأصلي والفضاء FreeSurfer (الشكل 2).

8. القطعية Tractography (DSI ستوديو)

1. فتح ايدي تصحيح الصور المرجحة نشر في DSI ​​ستوديو ²⁴ عن طريق النقر على الخطوة 1: المصدر المفتوح صور. تحميل bvec وملفات bval على نافذة ب-الجدول الذي هو تلقائيا مكتب مستشار رئيس الوزراءنيد لإنشاء ملف المصدر (.src).
2. تحميل الملفات المصدر ولدت على النافذة اعادة الاعمار لتعديل الافتراضي بناؤها أقنعة الدماغ عند الضرورة.
3. ثم حدد زارة التجارة والصناعة كما أن طريقة اعادة اعمار ²⁵ و تشغيله على الملفات المصدر لإنتاج ملفات معلومات الألياف (.fib).
4. جلب العقول PD المشاركين إلى الفضاء نشر باستخدام تسجيل الخطية اللعوب.
5. تطبيق التحول إلى أقنعة LGN باستخدام أقرب جار الاستيفاء كما هو موضح في 5.4.1.
6. فتح .fib الملفات في نافذة تتبع البرنامج.
7. تشغيل تتبع لكل نصف الكرة على حدة، وذلك باستخدام LGN في الفضاء نشر مثل البذور ومنطقة 17 (V1) من أطلس برودمان المتاحة من دريك آند سكل إنترناشيونال ستوديو كمنطقة terminative. تحميل قناع LGN بالنقر فوق علامة التبويب المناطق ومنطقة مفتوحة. حدد الخيار البذور تحت نوع في قائمة المنطقة على الجهة اليسرى من الشاشة. لتحميل قناع V1 من الأطلس، انقر على الأطلس من شريط الأدوات في قائمة الإقليم وحدد أطلس المناسبة.
8. في كل شوط، تعيين المقابل WM (اسمه يسار / يمين-الشلل البيضاء-المسألة) قناع من أطلس تجزئة FreeSurfer (مربع قائمة الإقليم في إطار تتبع رؤية) كمنطقة لتجنب (ROA).
9. كرر تتبع (8،7-8،8) باستخدام رويس كروية في الفضاء نشرها بدلا من الفردية LGN كمناطق البذور لtractography.
   ملاحظة: رويس كروية لها نفس حجم عبر جميع المواد الدراسية، وتركزت في وسط كتلة كل LGN.
10. كرر تطبيع LGN، القسم 6، فقط هذه المرة تسجيل العقول في الفضاء نشر على مساحة MNI القياسية، وتطبيق التحولات إلى LGN في الفضاء نشر (الأصلي LGN تحول سابقا إلى الفضاء نشر في 8،4-8،5) لإحضار أقنعة لمساحة MNI القياسية. حساب حجم العائد على الاستثمار كروية حيث بلغ حجم متوسط ​​من كل LGN عبر المواضيع في الفضاء MNI.
    ملاحظة: المعلمات تتبع يمكن تعديلها من قبل المستخدم. بالنسبة لمعظم أشواط، وقد طبقت معايير تتبع الافتراضي. بالنسبة لبعض الأفراد (A5، A7، S12)، تم تخفيض عتبة تباين (الافتراضي 0،14-0،15) (0،10-0،12)، وزيادة عتبة الزاوي (الافتراضي 60) (65-85) لرؤية أجمل. ويرد التخطيطي للتقنية في الشكل (3).

9. التحليل الإحصائي - TBSS (FSL)

ملاحظة: إحصاءات الفضائية على المسالك هو التحليل الإحصائي voxelwise من اتحاد كرة القدم المشاركين maps16 تم الحصول عليها مع dtifit26. يستخدم على نطاق واسع لأنها إحصاءات عن بيانات نشرها. هذا النهج voxelwise يتغلب على مشاكل المحاذاة وتمهيد المحتملة ينظر في تحليل FA-أسلوب VBM ويوفر التحقيق الدماغ كله، غير قابلة للتحقيق من خلال approaches16 القائم على tractography.

1. تشغيل "tbss_1_preproc" على بيانات اتحاد كرة القدم يقع في TBSS الدليل الذي تم إنشاؤه حديثا.
2. تشغيل "tbss_2_reg" - T لتطبيق تسجيل غير الخطية، وبذلك بيانات الاتحاد الانجليزي كل مشارك في الفضاء المشترك (FMRIB58_FA،صورة الهدف في TBSS).
3. إنشاء هيكل عظمي الاتحاد الانجليزي نفسه مع مراكز عن مساحات مشتركة بين المشاركين يستخدمون "tbss_3_postreg -S".
4. يجري "tbss_4_prestats 0.2" لمشروع خريطة كرة القدم محاذاة كل مشارك على هيكل عظمي يعني من جميع الخرائط الاتحاد الانجليزي الانحياز.
5. إنشاء design.con وdesign.mat الملفات، وضمان أن ترتيب مصفوفة يتفق مع الترتيب الذي TBSS قبل معالجة البيانات الاتحاد الانجليزي.
6. تشغيل "randomise"، وذلك باستخدام الخيار T2، الذي يستحب للTBSS كما يعمل على الهيكل العظمي (انخفاض فرعية من البيانات 3D)، و5،000 الطفرات السابقة، والذي يعطي أكثر دقة ف القيم.

10. التحليل الإحصائي - SPSS

1. استخراج القيم الاتحاد الانجليزي من البيانات القطعية
   ملاحظة: تم اشتقاق القيم الاتحاد الانجليزي على أساس القطعية، من دريك آند سكل إنترناشيونال ستوديو ملفات نصية إحصاءات الإنتاج. وتمثل هذه القيم في المتوسط ​​من الاتحاد الانجليزي ضمن مساحات ولدت، ذوي الخوذات البيضاءالتراث الثقافي غير المادي في هذه الحالة تتوافق مع منطقة أو.
   1. تشغيل تتبع الألياف في DSI الاستوديو.
   2. حفظ الملفات النصية "إحصاءات" التي أنشأتها دريك آند سكل إنترناشيونال ستوديو لكل مجموعة ولدت من مساحات وتسجيل القيم "كرة القدم تعني 'منها.
2. استخراج القيم الاتحاد الانجليزي من البيانات الاحتمالية
   ملاحظة: يتم اشتقاق القيم الاتحاد الانجليزي على أساس احتمالي-من ProbtrackX2 ملفات fdt_paths الانتاج. هذه هي صور 3D كثافة المسالك أنه في هذه الدراسة تغطية المنطقة المقابلة لأو.
   1. استخدام تسجيل خطي اللعوب لجلب الملفات fdt_paths كل مشارك إلى الفضاء نشرها.
   2. Binarize أقنعة الناتج باستخدام "fslmaths - بن".
   3. لكل مشارك، مضاعفة قناع بالخريطة الاتحاد الانجليزي من dtifit باستخدام "fslmaths -mul".
   4. تشغيل "fslmeants" القيادة للعثور على متوسط ​​اتحاد كرة القدم من كل قناع الجهاز.
3. تشغيل تحليلات مع SPSS (عن طريق القطعية والاحتمالية
   البيانات)
   Nالمؤسسة التجارية العمانية: تم إجراء التحليل الإحصائي باستخدام SPSS 20 لنظام التشغيل Mac. منذ نصف الكرة الأرضية هو متغير داخل الموضوع، والنموذج الخطي المعمم (GENLIN) التي الآثار في كل جانب من الدماغ يمكن أن ينظر إليه على حدة، ويتم تطبيقها. على وجه التحديد، يتم استخدام المعادلة تقدير المعمم (جي).
   1. في اختبارات منفصلة، ​​تعيين كل من متوسط ​​الاتحاد الانجليزي وتبسيط عدد (waytotal أو نسبة لدت يبسط، PGSL) كمتغير تابع.
      ملاحظة: في هذه الدراسة، وتبسيط ويستند العد على القيم الطريقة الكلية. يصف Waytotal العدد الإجمالي لليبسط المولدة التي لم يتم رفضه من قبل معايير الاشتمال / الاستبعاد ^27. عدد يبسط ولدت (NGSL)، الذي يشير إلى العدد الإجمالي لليبسط أرسلت، هو مساو لعدد من voxels في قناع البذور مضروبا في عدد العينات المستخلصة من كل فوكسل (5000 في هذه الحالة). نسبة يبسط ولدت (PGSL)، waytotal مقسوما NGSL مرات 100، هو مقياس النجاح connectivity بين البذور والهدف.
   2. دراسة تأثير المجموعة والجنس على LGN إلى الربط V1 من خلال وضع لهم المتغيرات المستقلة كما هو الحال في جميع الاختبارات.
      ملاحظة: تمت دراسة الآثار الرئيسية فضلا عن اثنين وثلاثي التفاعلات. من المهم أن نلاحظ أن هذه التجارب الفردية ليست مشروطة مع بعضها البعض، وبالتالي فإن أهمية تأثير رئيسي واحد أو التفاعل مستقلة عن الآخر.
   3. استخدام سن باعتباره متغيرا لجميع الاختبارات. أيضا، استخدم حجم LGN باعتباره متغيرا لاجراء اختبارات مع متوسط ​​الاتحاد الانجليزي وwaytotal والمتغيرات التابعة، ولكن حذفه من التجارب مع PGSL كمتغير تابع.
      ملاحظة: تم العثور على مجموع حجم المخ ليكون متغيرا يستهان بها وبالتالي تم حذف من احصائيات.
   4. حدد طريقة تصحيح بونفيروني لضبط مقارنات متعددة ²⁸ (مستوى الدلالة ف <0.05).

Results

ويوفر هذا القسم ملخصا للنتائج التي تم الحصول عليها باستخدام اثنين من خوارزميات مختلفة من tractography، القطعية والاحتمالية. أحجام LGN في الفضاء PD التي تم رسمها أقنعة أصلا، وكذلك في جميع الأماكن الأخرى التي استخدمت في هذه الدراسة، تم تسجيلها في الجدول 2، ويتضح LGN البحث عن المفقودين في الشكل (4). وتستند النتائج المعلنة هنا على المسافات التي تستخدم المجال القياسية كما العائد على الاستثمار LGN. وبلغ ...

Discussion

تغيير WM، وبشكل أكثر تحديدا، انخفض الاتصال في المهق مقارنة ومن المتوقع الضوابط. وبالتالي، فإن انخفاض الاتحاد الانجليزي في النصف الأيمن من المهق مقارنة مع الضوابط وكذلك انخفضت الاتصال في المرضى الذكور مع المهق ذكرت هنا تتماشى مع توقعاتنا. الجنس ونصف الكرة الآثار ليست واضحة تماما، على الرغم من الأبحاث على الدماغ بصحة جيدة توحي انخفض WM التعقيد في نصف الكرة المخية الأيسر من الذكور مقارنة مع الإناث ^30-31 يمكن أن يفسر بعض الاختلافات بين الجنسين والمتعلقة نصف الكرة الأرضية لو...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Magnetom Tim Trio 3T MRI	Siemens (Erlangen ، ألمانيا) FMRIB
' مكتبة البرامج (FSL)			http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/
FreeSurfer			http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu
DSI Studio			http://dsi-studio.labsolver.org
SPSS