1.招募 40 音乐家和 40 非音乐家。
2.预扫描程序
3.放在扫描仪中的参与者。
4.数据收集
5.数据分析

图 1: 创建研究特定灰质模板。利用迭代线性和非线性变换,每个大脑是注册到一个共同的空间,平均在一起创建特定研究的灰质模板大脑。
资料来源: 乔纳斯 · 卡普兰和莎拉一、 贝尔实验室 — — 南加利福尼亚大学
经验塑造大脑。众所周知,我们的大脑是不同学习的结果。虽然许多经验相关的变化体现自己在微观的层次,例如由行为中的单个神经元的神经化学调整,我们也可能检查到宏观一级大脑结构的解剖学变化。这种变化的一个著名例子来自伦敦出租车司机,他和学习的城市复杂的路线在海马,被称为在导航内存中发挥作用的大脑结构中显示较大音量的一例。1
许多传统方法检测脑解剖所需煞费苦心的查寻的解剖区域的利益衡量他们的大小。然而,使用现代影像学的技术,我们现在可以比较大脑的解剖跨组使用自动的算法的人。尽管这些技术也不去利用自己的人类解剖学可能带到任务的先进知识,它们是快速,敏感到很小的差异,在解剖。在脑结构的磁共振图像,每个体积像素或像素、 强度涉及该区域灰质的密度。例如,在 T1 加权磁共振成像扫描,非常明亮的体素在位置找到那里有白质纤维束,而暗像素对应的灰质,神经元的胞体所在。 量化和比较大脑结构基于体素的体素的技术被称为基于体素的形态或 VBM。2在 VBM,我们第一次注册所有的大脑到一个共同的空间,平滑解剖的任何严重分歧。然后,我们比较素以确定本地化、 小尺度差异在灰质密度的强度值。
在这个实验中,我们将展示 VBM 技术通过对比音乐家与那些非音乐家的大脑。音乐家参与激烈的行动、 视觉和声学培训。还有证据从多个渠道获悉,那些已经通过音乐训练的人的大脑功能和结构不同于那些没有的人。在这里,我们跟随格萨尔和 Shlaug3和贝穆德斯et al。4在使用 VBM 来标识这些音乐家的大脑在结构上的差异。
1.招募 40 音乐家和 40 非音乐家。
2.预扫描程序
3.放在扫描仪中的参与者。
4.数据收集
5.数据分析

图 1: 创建研究特定灰质模板。利用迭代线性和非线性变换,每个大脑是注册到一个共同的空间,平均在一起创建特定研究的灰质模板大脑。
我们的大脑受到经验的影响,导致皮质体积的变化。
例如,某些熟练程度,如学习和掌握第二语言,已被证明会增加灰质的密度,灰质是细胞体所在的位置,特别是在额叶等结构中。
在现代进步之前,要测量特定区域的大小,科学家必须煞费苦心地追踪感兴趣的区域,这是一项非常乏味的任务。现在,更灵敏的神经成像技术(称为基于体素的形态测量学,VBM)存在,用于捕捉神经解剖学中的微小体积差异。
根据 Gaser 和 Shlaug 以及 Bermudez 及其同事之前的工作,该视频演示了如何收集结构磁共振图像并使用 VBM 来识别具有不同经验的个体大脑中体素的强度值——专业音乐家与受过非常有限培训的音乐家相比——以及其他专业知识案例, 比如下棋。
在这个实验中,两组参与者——受过正式训练的音乐家和没有受过这种训练的对照组——被要求躺在 MRI 扫描仪中,同时收集他们大脑的结构图像。
然后,可以根据体积像素的强度(称为体素)使用自动方法定义特定区域。例如,非常亮的聚类表示白质纤维束的位置,而较暗的体素对应于灰质密集的区域。
在每个大脑进行分割之后,图像被转换并注册到标准图谱中,这是一个允许受试者之间比较的公共空间。
很多时候,这个配准过程会拉长图像,这使得一些结构看起来比实际有更多的灰质。
因此,模板必须乘以一个称为雅可比行列式的翘曲量度,以补偿重复的拉伸,然后平滑解剖结构中的所有粗略差异。
应用变换后,因变量计算为音乐家之间灰质密度的差异?大脑与非音乐家对照相比。
由于熟练的音乐家越来越多地使用复杂的听觉处理,预计与对照组相比,该组在听觉大脑区域(例如颞叶上叶和 Heschl 回)的灰质密度将增加。
在实验之前,招募 40 名每天积极练习任何乐器 1 小时并接受过至少 10 年正规音乐培训的音乐家,以及 40 名几乎没有接受过适当培训的非音乐家对照。
在扫描当天,向实验室的每位参与者问好,并在填写必要的同意书时验证他们是否符合安全要求。
有关如何准备个人进入扫描室和扫描仪孔的更多详细信息,请参阅此集合中的另一个 fMRI 项目。
现在,指示参与者静躺在扫描仪中,并通过收集高分辨率、T1 加权的解剖序列(例如具有 1 毫米各向同性体素的磁化准备 - 快速梯度回波)开始扫描整个大脑。
按照图像采集协议,解散参与者并开始分析。
要开始预处理,请在每次扫描时将大脑与颅骨隔离,并检查剥离的质量。
在这项研究中,首先根据每个体素的强度,将每个受试者的大脑分割成白质和灰质以及脑脊髓液 CSF,从而创建一个特定的灰质模板。请注意,该软件会自动将明亮体素区分为白质,将暗体素区分为灰质,将心室内区域区分为 CSF。
使用 12?自由,将每个受试者的大脑注册到一个标准的 Atlas 空间。将每个主体的灰质图像扭曲到这个空间中,并将它们全部平均化。
接下来,从左到右镜像,然后再次将图像平均在一起以产生初始灰质模板。
然后,执行非线性变换,将每个受试者的大脑重新注册到灰质图形中,并将这些平均在一起。创建此新图像的镜像副本,并再次将两者平均在一起,以生成最终的、特定于研究的灰质模板。
现在,使用非线性变换将每个受试者的大脑注册到最后一个灰质图形,并乘以雅可比度量,即已经完成了多少扭曲,以补偿每个大脑结构为适应模板空间而被拉伸的量。
随后,使用全宽半最大值为 10 mm 的高斯核对数据进行平滑处理,以增加所有受试者中相似脑体素的重叠。
完成预处理后,使用单独的回归器对每组大脑进行建模。计算比较两组的对比度,以生成量化每个体素处差异可能性的统计图。
最后,执行多重比较校正技术,例如 q 值为 0.01 的 False Discovery Rate(错误发现率),以控制同时执行的数千个统计测试。此值将估计超过 1% 阈值的误报率。
在这里,VBM 分析揭示了音乐家上颞叶灰质密度的双侧显着增加?大脑与对照组相比。最大的差异显示在右侧,这包括 Heschl 回的后部,即初级听觉皮层的位置。
现在您已经熟悉了如何使用 VBM 研究神经解剖学,让我们看看研究人员如何使用这种技术来研究其他人群的结构差异。
虽然许多涉及高强度训练和经验的任务与灰质体积的增加有关,但这种扩大并不总是适用于所有类型的学习技能,例如在经验丰富的国际象棋选手的大脑中。
与对照组相比,枕颞交界处的灰质体积减少,这是一个对物体识别很重要的区域。这些发现导致了一个有趣的异常,这可能有助于科学家进一步了解皮质体积与要求苛刻的任务中的表现之间的关系。
与对照组相比,从出生起就失明的个体的视觉皮层灰质体积通常较小。有趣的是,通过使用 VBM,研究人员发现大脑中不负责视觉的区域显着扩大,例如听觉皮层,其大小是视力对照的两倍。
这些结构差异可以作为解剖学基础,以解释为什么盲人的其他感官会增强。
此外,对患有重度抑郁症的初治患者的结构 MRI 和 VBM 分析也表明与对照组相比,灰质体积存在差异。
科学家发现,这些患者的额叶皮层和岛叶灰质体积减少,这可能解释了为什么抑郁症患者难以对自己和他人的负面情绪进行认知控制。
您刚刚观看了 JoVE 关于基于体素的形态测量的视频。现在您应该对如何使用 MRI 收集解剖图像以及如何分析和解释听觉皮层区域灰质强度的差异有了很好的了解。您还应该了解到,并非所有专业领域都会导致皮质密度增加。
感谢观看!
VBM 分析显示本地化的显著相比非音乐家控件的音乐家的大脑灰质密度。优越的颞叶,双方在这些方面的差异。规模最大、 最重要的群集是在右侧,包括 Heschl 的回 (图 2) 的后部。Heschl 的回是初级听觉皮质,位置和周围皮层参与复杂的听觉处理。因此,这些结果都符合原先发现的音乐家和非音乐家听觉的大脑区域的形态学差异。

图 2:组之间差异的灰质。音乐家在优越的颞叶两侧,与最大的差别,在右侧显示灰质密度显著增加。此区域包括 Heschl 的回,初级听觉皮层的一部分。
VBM 技术具有潜力来显示本地化的差异在灰质之间的人群,或与一群人有不同的测量。除了寻找不同形式的培训涉及的结构差异,这种技术可能会揭示与广泛的神经心理条件,如抑郁、 诵读困难5 、6或精神分裂症相关联的解剖学差异。7
它是重要的是请注意,有多个解释存在的组之间的差异,大脑的解剖结构。例如,对于音乐家,可能有一种自我选择的偏见。如果某些大脑解剖的人更有可能成为音乐家,我们可能会发现这种差异。为了建立人群间的结构差异是经验的产物,最明确的方法是采用一项纵向研究,随着时间的推移遵循人。
Chapters in this video
0:00
Overview
1:19
Experimental Design
3:04
Running the Experiment
4:08
Data Analysis and Results
6:53
Applications
8:44
Summary
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