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如何从磁共振图像测量大脑皮层折叠：计算局部脑回化指数的逐步指南

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DOI：

10.3791/3417

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2012年1月2日

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1Department of Psychiatry, University of Geneva School of Medicine, 2Signal Processing Laboratory, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, 3Department of Radiology, University Hospital Center and University of Lausanne, 4Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital

本文内容

摘要

在任何年龄段测量脑回化（皮层折叠）均能为早期脑发育提供重要窗口。因此，我们先前开发了一种算法，用于在半球上的数千个点位上测量局部脑回化1。本文详细阐述该局部脑回化指数的计算方法。

摘要

大脑皮层折叠（脑回化）在生命最初几个月内即已确定，因此在此期间发生的不良事件会留下痕迹，并可在任何年龄被识别。正如Mangin及其同事最近综述2所述，目前存在多种方法用于量化脑回化的不同特征。例如，脑沟形态测量可用于测量诸如深度、长度或半球间不对称性指数等形态描述参数3。这些几何特性具有易于解释的优点。然而，脑沟形态测量高度依赖于对特定一组脑沟的准确定位，因此仅能提供脑回化的一个片段化描述。通过基于曲率的测量方法可实现更精细的脑回化量化，该方法通常在皮层表面数千个点上计算平滑后的绝对平均曲率4。然而，曲率本身较难理解，因为目前尚不清楚曲率与诸如皮层体积或表面积等具有生物学意义的指标之间是否存在直接关联。为解决皮层折叠测量中所涉及的多种问题，我们此前开发了一种算法，能够以极高的空间分辨率和易于解释的方式量化局部脑回化。我们的方法借鉴了脑回化指数（Gyrification Index）5，后者最初用于比较神经解剖学中不同物种间的皮层折叠差异。在我们的实现中，称为局部脑回化指数（local Gyrification Index, lGI1），我们测量的是在感兴趣圆形区域内，埋藏于脑沟褶皱中的皮层面积与可见皮层面积的比值。鉴于皮层主要通过径向扩张方式生长6，本方法特别适用于识别皮层发育的早期缺陷。

本文详细介绍了局部脑回化指数（local Gyrification Index）的计算方法，该方法目前作为 FreeSurfer 软件的一部分免费提供（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/，美国马萨诸塞州总医院马丁诺斯生物医学成像中心）。FreeSurfer 提供了一套从结构磁共振成像（MRI）数据中自动重建大脑皮层表面的工具。首先在图像的原始空间中以亚毫米精度提取皮层表面，随后用于构建一个外表面，作为计算 lGI 的基础。然后在外表面上划定一个圆形感兴趣区域，并通过匹配算法识别其在皮层表面上对应的感兴趣区域，具体方法见我们的验证研究1。该过程通过大量重叠的感兴趣区域反复迭代，最终生成用于后续统计比较的皮层脑回化图谱（图1）。值得注意的是，Toro 及其同事7 提出了另一种具有相似理念的局部脑回化测量方法，该方法通过计算球体内包含的皮层面积与相同半径圆盘面积的比值来获得每一点的折叠指数。这两种方法的区别在于：Toro 等人的方法基于欧几里得距离，因此考虑的是不连续的皮层区域；而我们的方法采用严格的测地线算法，仅包含从脑表面向外呈圆形开放的连续皮层区域。

方案

1. 重建三维皮层表面

本方案的第一部分采用 Wiki 中所述的标准 FreeSurfer 流程（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki）。请注意，此处详述的命令仅为实现皮层表面重建的一种方法，也可使用等效的其他命令。

  1. 将原始 MRI DICOM 数据导入 FreeSurfer，并验证图像质量（例如方向是否正确、对比度是否充分、图像是否发生移动）。该过程使用以下命令（将 <...> 中的文本（含括号）替换为具体实例的适当值，# 表示注释）：

    mksubjdirs # 创建 FreeSurfer 使用的文件夹结构
    cd /mri # 进入被试的 mri 文件夹
    mri_convert -cm 001.mgz # 将原始 MRI 转换为 FreeSurfer 格式
    tkmedit 001.mgz # 查看转换后的体数据

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讨论

上述方案描述了如何基于脑部T1加权MRI测量局部脑回化指数，并进行统计学组间比较。我们的方法专门设计用于定位皮质扩张过程中的早期异常，因此在许多神经发育性或精神疾病中具有特别重要的意义。有关临床样本中组间比较的实例，可参见我们团队1,12或其他研究者13-16发表的文献。该流程完全自动化，仅需执行命令即可完成，尽管其中有两个参数可供调整。

第一个可调节的参数位于lGI计算层面：即感兴趣圆形区域的半径。默认半径设置为25 mm，该值的选择旨在同时包含多个脑沟，同时保持足够的分辨率。我们的验证论文中包含了一项关于半径对皮层脑回化图谱影响的实验1，结果表明较大的半径倾向于平滑皮层图谱，导致局部极大值被稀释。对于临床研究，我们建议半径设置在20至25 mm之间。

第二个可调参数是在统计分析层面的平滑程度。为了提高信噪比，采用迭代的最近邻平均法对皮层网格上的数据进行平滑处理。与我们研究条件相似的皮层厚度研究（即在原始空间中测量的数据、皮层表面数据分布相同.......

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

本研究由瑞士国家科学基金会资助的国家能力研究中心（NCCR）“SYNAPSY——精神疾病的突触基础”支持（项目编号° 51AU40_125759)。局部脑回化指数的开发得到了瑞士国家研究基金对Marie Schaer博士（323500-111165）和Stephan Eliez博士（3200-063135.00/1、3232-063134.00/1、PP0033-102864及32473B-121996）的资助，以及日内瓦-洛桑大学与洛桑联邦理工学院（EPFL）生物医学影像中心（CIBM）、Leenaards基金会和Louis-Jeantet基金会的支持。该方法开发的进一步支持来自 FreeSurfer 软件部分由以下机构提供支持：国家研究资源中心（National Center for Research Resources，P41-RR14075，NCRR BIRN 形态测量项目 BIRN002，U24 RR021382）、国家生物医学成像与生物工程研究所（National Institute for Biomedical Imaging and Bioengineering，R01 EB001550，R01 EB006758）、国家神经疾病与中风研究所（National Institute for Neurological Disorders and Stroke，R01 NS052585-01），以及精神疾病与神经科学发现（Mental Illness and Neuroscience Discov....

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
材料： 一台配备 2GHz 或更快处理器、至少 4GB 内存的 Unix 或 Mac 工作站，并已安装FreeSurfer 软件（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki，建议使用最新版本，但不得早于 4.0.3 版本）。为计算局部脑回化指数，还需配备 MATLAB（http://www.mathworks.com/）及图像处理工具箱。
数据： 一组高质量（高分辨率、高对比度）的脑部 MRI T1 加权数据集。您的受试者群体应尽可能在年龄和性别上相匹配。鉴于大脑形态存在正常的个体间差异，每组受试者数量应足够以检测出实际存在的组间差异（越多越好）。每组合理的最小样本量约为 20 名受试者（但如果变化强度较大，且各组在性别和年龄上高度匹配，则样本量可适当减少）。
FreeSurfer Martinos Center for Biomedical Imaging, MGH版本 新于 4.0.3
MatlabMathworks图像 处理工具箱

参考文献

  1. Schaer, M. A surface-based approach to quantify local cortical gyrification. IEEE. Trans. Med. Imaging. 27, 161-170 (2008).
  2. Mangin, J. F., Jouvent, E., Cachia, A. In-vivo measurement of cortical morphology: means and meanings. Curr. Opin. Neurol. 23....

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FreeSurfer MRI

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