شارك في تحليل بنية الدماغ والدالة باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي وانتشارها المرجحة التصوير

الهدف العام من التجربة التالية هو تحليل بنية الدماغ ووظيفته في وقت واحد باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي. يتم تحقيق ذلك باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي عالي المجال لتصوير بنية المادة البيضاء في الدماغ باستخدام تصوير طيف الانتشار أو DSI ولقياس وظائف المخ باستخدام FMRI جريئة. ثم تتم معالجة بيانات DSI لإنتاج تقديرات انتشار متعددة الاتجاهات في كل نقطة في الدماغ.

بالإضافة إلى ذلك ، يتم تحليل بيانات FMRI من أجل إنتاج مناطق ذات أهمية لتوليد أو اختيار ألياف المادة البيضاء الافتراضية. بعد ذلك ، تتم محاذاة مناطق الاهتمام مع بيانات DSI ، بحيث تكون البيانات الوظيفية والهيكلية في مساحة صورة مشتركة. أخيرا ، يتم إجراء تصوير الرسم على بيانات الانتشار من أجل تقدير مسارات المادة البيضاء التي تربط المناطق الوظيفية ذات الاهتمام ، ويتم الحصول على النتائج التي توضح درجة الاتصال التشريحي بين مناطق الدماغ التي يفترض أنها متصلة وظيفيا.

استنادا إلى بيانات مهام FMRI. تشير الأدلة المتقاربة الحديثة إلى أن العمليات المعرفية المعقدة يتم تنفيذها بواسطة شبكات من العديد من مناطق الدماغ التي تعمل بشكل منسق بدلا من منطقة وحدوية واحدة. من أجل تحديد هذه الأنظمة الحسابية بشكل كامل ، من الضروري فهم العلاقة بين خصائصها الوظيفية والهيكلية من خلال الجمع بين التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي.

باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المرجح بالانتشار ، يمكن للمرء أن يفحص اتصال الشبكة وكيف يؤدي ذلك إلى سلوك بشري معقد. تتمثل الميزة الرئيسية لخط أنابيب التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار على الطرق القياسية مثل تصوير موتر الانتشار في أن الجمع بين التصوير المرجح بالانتشار عالي الدقة الزاوية وإعادة البناء الحر للنموذج يمكننا من حل تكوينات الألياف المعقدة في الدماغ بشكل أفضل. تمتد الآثار المترتبة على هذه التقنية نحو توصيف الحالات النفسية العصبية.

على سبيل المثال ، داء الولادة الخلقية التي يظهر فيها الأفراد ضعفا في التعرف على الوجه. باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي القياسي للانتشار ، فقد ثبت أن مسارات ألياف المادة البيضاء القريبة من مناطق معالجة الوجه تتحلل مقارنة بالضوابط العادية. من خلال الجمع بين التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي والوظيفي ، يمكن للمرء تحديد أوجه القصور الهيكلية في الألياف ، وتحديدا ربط العقد في شبكة معالجة الوجه.

يمكن أيضا تطبيق هذه الطريقة في السياق السريري مثل التخطيط لجراحة الأعصاب. يستخدم الجراحون رسم الخرائط الوظيفية لتحديد أنسجة المادة الرمادية المرتبطة بالوظائف المعرفية المهمة من أجل تقليل أي ضرر عرضي أثناء الجراحة. من خلال المعلومات الهيكلية الإضافية مثل التصوير المرجح بالانتشار ، يمكنهم أيضا تقليل الضرر الذي يلحق بهياكل المادة البيضاء الحرجة التي تربط هذه المناطق الوظيفية.

بشكل عام ، سيكافح الأفراد الجدد في هذه الطريقة مع حقيقة أنه لا توجد حزمة برامج واحدة لتنفيذ جميع الخطوات اللازمة للإجراء. لذلك ، يجب على المستخدمين التنقل بين برامج متعددة مع الحفاظ على تنسيق صورة مشترك جنبا إلى جنب مع الاتجاه والمحاذاة المتسقة. يتضمن بروتوكولنا تعليمات مفصلة لتوجيه المستخدمين خلال هذا الإجراء.

التحليلات من هذا النوع التي تأخذ في الاعتبار البنية والوظيفة معا هي انقراض طبيعي لتجارب التصوير الوظيفي التي حددت مناطق الدماغ المغلفة. في المهام ذات الأهمية ، لم تتمكن معظم الأساليب السابقة من توفير معلومات حول الاتصال الهيكلي ، وهذا ما نضيفه في نهجنا هنا في هذا البروتوكول. يتم استخدام ماسح ضوئي من Siemens بثلاثة Tesla للحصول على تصوير طيف الانتشار 257 اتجاها أو مسح DSI باستخدام ملف رأس صفيف مرحلي مكون من 32 قناة ، وقوة المجال العالية وملف 32 قناة مطلوبة لتحقيق الإشارة لهذا المسح الضوئي عالي الدقة الزاوية.

طريقة التصوير المرجح بالانتشار الأكثر استخداما هي تصوير موتر الانتشار أو DTI باستخدام مسح من خمس إلى 10 دقائق يقيس عادة 64 اتجاها أو أقل. يتمثل أحد قيود DTI في صعوبة حل الألياف وعبورها وتقبيل الألياف ، والتي يتم اكتشافها بشكل أفضل من خلال مزيج من طرق الاستحواذ وإعادة البناء عالية الدقة مثل DS. ألاحظ أن بروتوكول DSI يتطلب ما يقرب من 45 إلى 50 دقيقة من التصوير ، ولا يمكن تطبيق تصحيح الحركة على بيانات DSI. لذلك ، ينصح بتقليل الحركة من خلال استخدام قضبان العض أو حشوة الرغوة أو تقنيات التثبيت الأخرى ، ولاستخدام مشاركين مدربين تدريبا عاليا ، هناك حاجة إلى معدات إضافية ل FMRI المستندة إلى المهام ، مثل نظام العرض المتوافق مع MR ونظام الاستجابة للأزرار.

قبل المسح ، تأكد من الحصول على موافقة مستنيرة وفحص التصوير بالرنين المغناطيسي. موانع. ثم أطلع المشارك على طبيعة الفحوصات التي سيتم إجراؤها، مع التأكيد على الحاجة إلى البقاء ثابتا أثناء فحص DSI. بمجرد أن يكون المشارك جاهزا للبدء بشكل مريح ، قم بتثبيت رأس المشارك بشكل مريح ثم حرك السرير في الماسح الضوئي ، وقم بإجراء عمليات مسح استكشافية أولية ومعايرة.

ثم قم بمحاذاة الشرائح لفحص DSI مع المفوضين الأمامي والخلفي وتأكد من أن شرائح فحص DSI تغطي تشغيل الدماغ بالكامل. يقوم DSI بالمسح الضوئي أثناء استرخاء الهدف في الماسحة الضوئية أو مشاهدة فيلم على نظام العرض التقديمي. بعد فحص DSI ، قم بجمع فحص تشريحي مرجح T واحد لاستخدامه لاحقا في تسجيل بيانات DSI مع البيانات التشريحية أو الوظيفية الأخرى في نفس جلسة الفحص أو جلسة الفحص المنفصلة.

احصل أيضا على بيانات FMRI المستندة إلى المهام للمسح الوظيفي للمهام السلوكية. توجيه الأشخاص لمراقبة الشاشة للمحفزات ذات الصلة بالمهمة وحسب الحاجة. إذا تم إجراء FMRI في يوم منفصل ، فاحصل على فحص تشريحي مرجح T واحد آخر.

يستخدم نهج المعالجة هذا التحليل السطحي لبيانات FMRI لتوليد عائد استثمار للتخطيط ويسمح بتصور أفضل للمراسلات بين نقاط نهاية الtractography وعائد الاستثمار الوظيفي. لبدء المعالجة ، أولا ، أرسل الصورة المرجحة T المكتسبة إلى خوارزمية متصفحي مجانية ، والتي تقوم بالتجزئة التشريحية للمادة الرمادية والبيضاء وإعادة بناء سطح القشرة. يتضمن الإخراج أيضا نسخة معالجة من الحجم التشريحي الذي تم إنشاء الأسطح منه ، ويشار إليه باسم حجم السطح.

بعد ذلك ، قم بمعالجة بيانات FMRI قبل المعالجة في حب الشباب. ثم قم باستيراد إخراج راكب الأمواج المجاني إلى برنامج خلاصة حب الشباب وقم بتعيين البيانات الوظيفية المعالجة مسبقا على الأسطح الناتجة. تحليل بيانات FMRI لإنشاء خرائط إحصائية يمكن من خلالها إنشاء عائد استثمار محدد وظيفيا لتخطيط T tractography.

ثم قم بتوسيع عائد الاستثمار الوظيفي القائم على السطح إلى مادة بيضاء عن طريق التمدد لزيادة التلامس مع الانسيابية أثناء تصوير المسالك. أخيرا ، قم بتحويل عائد الاستثمار الموسع من إحداثيات السطح إلى الحجم والإخراج كملفات أنيقة لمعالجة بيانات النشر. أولا ، حدد صور DICOM في مجموعة البيانات الأخرى B صفر أو صور خط الأساس ، وقم بتحويلها إلى تنسيق أنيق.

بعد ذلك في استوديو DSI ، افتح صور DSI DICOM واجمعها لإنشاء ملف مصدر وتوفير جدول تدرج. بعد ذلك ، قم بتطبيق قناع إعادة البناء الافتراضي على الصورة الأساسية وتأكد من أنه يشمل جميع المواد الرمادية دون تضمين المساحة الفارغة أو الجمجمة أو الأنسجة غير الدماغية. قم بتحرير القناع الضروري.

اختر نموذج إعادة بناء عالي الدقة باستخدام تباين A-D-S-I-G-Q-I أو GQI هنا. يتم إستخدام خيار GQI. ثم قم بإنشاء ملف معلومات ألياف لتمثيل اتجاهات الانتشار الرئيسية في كل فأر.

يجب تحويل عائد الاستثمار الوظيفي التالي إلى مساحة DSI. استخدم apni لمحاذاة صورة DSIB الصفرية مع حجم السطح التشريحي بتنسيق أنيق. اقلب مصفوفة تحويل ALINE الناتجة المكونة من 12 نقطة باستخدام حصيرة القط برنامج حب الشباب.

ثم قم بتطبيق المصفوفة المقلوبة على عائد الاستثمار الوظيفي لتحويلها إلى مساحة DSI. يعد تتبع الألياف بذرة دماغية كاملة طريقة سريعة وفعالة لتقييم جودة البيانات الإجمالية. كما أنه يوفر فرصة لتحديد قيم المعلمات العالمية مثل عتبة التتبع للبدء ، وإنشاء منطقة بذرة دماغية كاملة.

ثم قم بتعيين قيمة عتبة تتبع أولية لإخفاء voxels منخفضة الإشارة ، بالإضافة إلى عتبة الزاوية. أيضا ، قم بتعيين حجم خطوة التتبع بالمليمترات والعدد المطلوب من الألياف أو نقاط البذور. الآن قم بإجراء تخطيط الدماغ بالكامل للتحقق من جودة إعادة بناء ODF الشاملة.

بعد ذلك ، ابحث عن عتبة التتبع المثلى عن طريق إجراء تتبع الدماغ بالكامل بشكل متكرر وضبط عتبة التتبع. ابحث عن عتبة تزيد من نسبة الألياف التي تصل إلى المادة الرمادية من خلال تصور تداخل تصوير الدماغ بالكامل وقناع المادة الرمادية في المسار ، يتم تقليل الألياف الصاخبة عندما تصل 90 إلى 100٪ من الألياف إلى المادة الرمادية علاوة على ذلك ، تأكد من أن عتبة التتبع تخفي فوكسل والمساحة الفارغة. على سبيل المثال ، الشق الطولي دون إزالة الفوكسل ، والذي يكمن بوضوح في المادة البيضاء كمسار فحص متقاطع ، مجموعة من ألياف التحكم من عائد الاستثمار التشريحي في القطب القذالي مع عدد كبير من البذور ، على سبيل المثال ، 500 ، 000.

تحقق من أن هذا الإجراء ينتج نفس العدد تقريبا من الألياف عبر مجموعات البيانات الآن بعد اختيار معلمات الtractography المثلى. بعد ذلك ، قم بإجراء تخطيط الtract T المقيد بعائد الاستثمار لاختبار الفرضيات المتعلقة بالاتصال بين مناطق الدماغ المحددة وظيفيا. ابدأ بتحميل ملف فيبوناتشي وقم بإنشاء منطقة بذرة دماغية كاملة في DSI Studio بعد ذلك قم بتحميل واحدة أو أكثر من الطلبات الأنيقة المحددة وظيفيا ذات الاهتمام ، وقم بتعيينها كعائد استثمار في واضعي منطقة استوديو DSI.

سيتطلب عائد الاستثمار تبسيطا لتمريرها ، وتعيين عتبة التتبع والزاوية باستخدام المعلمات المحسنة مسبقا وإجراء التتبع. أخيرا ، احفظ إخراج الtractography كملفات TRK. بعد ذلك ، قم بإجراء تحليل كثافة نقطة النهاية ، والذي يمكنه قياس مراسلات الاتصال الهيكلي مع المواقع المكانية الدقيقة للتنشيط الوظيفي المستند إلى المهام.

لبدء تحميل العائد على الاستثمار الأنيق وملفات TRK في برنامج تتبع fz ، قم بإجراء عمليات منطقية بين المناطق واحفظ نتائج كل عملية كملف TRK جديد. استخدم وظائف مجموعة أدوات الانتشار لتحويل ملفات TRK مكانيا من مساحة DSI إلى مساحة وحدة التخزين السطحية من أجل عرض بيانات الألياف عبر طبقة أساسية تشريحية عالية الدقة ، وتحميل ملف TRK وحجم السطح في المسار لفحص النتائج كمقياس واحد للاتصال. احسب العدد الإجمالي لنقاط نهاية الألياف في عائد استثمار تمت تسويته بواسطة حجم عائد الاستثمار.

هنا نرى توضيحا للنتائج المثلى ودون المستوى الأمثل باستخدام تخطيط الجر الدماغي بالكامل. تستند الصور الثلاث إلى نفس مجموعة بيانات DWI ذات الاتجاه 257 من مشارك واحد. يتم عرض النتائج المثلى هنا.

في المقابل ، تظهر النتائج التي تظهر هنا تأثير معلمات التصوير الممتية بشكل مفرط. نرى هنا الانخفاض في الجودة الناتج عن استخدام نموذج موتر واحد لإعادة بناء بيانات DWI. في هذا الشكل ، نرى مثالا على المناطق التي تم تنشيطها أثناء مهمة إدراك الوجه حيث تم عرض صور الوجوه والأشياء اليومية.

أثناء الخضوع لمسح FMRI لمنطقتين زمنيتين بطنيتين في الوسط ، أظهر التلفيف المغزلي والتلفيف القذالي السفلي استجابات جريئة أكبر بكثير للوجوه مقارنة بالأشياء. يوضح مشهد الشكل هنا الروابط بين القشرة البصرية والمناطق الحسية ومنطقة التحكم في الانتباه في القشرة الجدارية الخلفية. توضح هذه اللوحة المواقع التقريبية لمناطق البذور الثلاثة V one و V two و V باللون الأحمر والأخضر والأزرق على التوالي.

يتم تلوين منطقة بذور PPC المسماة IPS one ومسارات الألياف التي تربط مسارات هذه المناطق من خلال عائد الاستثمار القذالي الذي جلسوا منه. تعرض اللوحة B المناطق المحددة للوظائف في IPS باللون البني ، و V واحد باللون الأحمر ، و V اثنين باللون الأخضر ، و V ثلاثة باللون الأزرق على السطح القشري جنبا إلى جنب مع نقاط نهاية الألياف في كل منطقة. بمجرد إتقان الحصول على البيانات لمشارك واحد يمكن تحقيقه في 30 إلى 90 دقيقة.

إعادة بناء السطح التشريحي الآلي عادة 16 ساعة بينما يمكن معالجة البيانات المرجحة بالانتشار في أقل من ساعة. يختلف وقت معالجة بيانات FMRI وتحليلها اعتمادا على المهمة السلوكية والإجراءات التجريبية. تتراوح متطلبات وقت الtractography أيضا من دقائق إلى ساعات ، اعتمادا على معلمات التتبع وقيود منطقة الاهتمام.

أثناء محاولة هذا الإجراء ، من المهم أن تتذكر أن نتيجة التصوير المنائي قد تكون عرضة لكل من الإيجابيات الخاطئة والسلبيات الكاذبة. قم دائما بتقييم نتيجة تتبع الألياف في سياق النتائج التشريحية العصبية السابقة ، أو استخدم منهجيات متقاربة مثل تحليل الاتصال الوظيفي باتباع هذا الإجراء. يمكن إجراء طرق أخرى مثل تصنيف الأنماط على مواقع الألياف والتحليل المكاني التفصيلي لتوزيعات نقطة النهاية والمسح الطولي لسلامة المادة البيضاء من أجل إجراء مزيد من التحقيق في العلاقة مع بنية الدماغ ووظيفته.

مهدت هذه التقنية الطريق للباحثين في مجال علم الأعصاب المعرفي لاستكشاف العلاقات الوظيفية للهيكل بشكل غير جراحي في البشر الأصحاء والسكان السريريين. يمكن أن يعمل الاتصال الهيكلي بين مناطق الدماغ على تقييد الفرضيات حول تدفق المعلومات عبر شبكات الدماغ التي تتحكم في السلوكيات البشرية المعقدة. بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن تفهم الخطوات الرئيسية في إعادة بناء بيانات التصوير المرجح بالانتشار وإجراء تصوير الألياف.

يجب أن تفهم أيضا أهمية إجراء فحوصات الجودة واختبارات المعلمات التكرارية لتحسين نتائج تتبع الألياف. أخيرا ، بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم أفضل لكيفية ربط الاتصال التشريحي بالخصائص الوظيفية لشبكات الدماغ.