Medición de las diferencias de materia gris con Morfometría basada en Voxel: el cerebro Musical

1. reclutar 40 músicos y no 40 músicos.

1. Músicos deben tener por lo menos 10 años de entrenamiento musical formal. Entrenamiento con cualquier instrumento musical es aceptable. Músicos deben también ser activamente practicar su instrumento al menos una hr/día.
2. Sujetos de control deben tener poco entrenamiento formal en tocar un instrumento musical.
3. Todos los participantes deben ser diestros.
4. Todos los participantes deben no tienen antecedentes de trastornos neurológicos, psiquiátricos o cardiacos.
5. Todos los participantes no deben tener ningún metal en sus cuerpos que no se puede quitar para garantizar que son seguros de MRI.

2. analizar los procedimientos

1. Llenar papeleo de exploración previa.
2. Cuando los participantes su análisis de fMRI, ellos tienen primero llene una forma metálica para asegurarse de que tienen no hay contraindicaciones para la RM, una forma de resultados fortuitos, dar su consentimiento para su exploración a ser analizado por un radiólogo y un formulario de consentimiento que detalla los riesgos y beneficios del estudio.
3. Preparar a los participantes a ir en el explorador al quitar todo el metal de su cuerpo, incluyendo cinturones, carteras, teléfonos, hebillas, monedas y todas las joyas.

3. poner al participante en el escáner.

1. Dar al participante tapones para proteger sus oídos del ruido de los teléfonos escáner y oído usar para que puedan escuchar al experimentador durante la exploración y tenerlas tumbadas en la cama con su cabeza en la bobina.
2. Dar al participante la bola del apretón emergencia e instruirlos para apretar en caso de emergencia durante la exploración.
3. Use almohadillas de espuma para garantizar a los participantes la cabeza en la bobina para evitar exceso de movimiento durante la exploración y recordar al participante que es muy importante que permanezca todavía como posible durante la exploración, como incluso el más pequeño desenfoque de movimientos las imágenes.

4. recopilación de datos

1. Recoger una exploración anatómica de alta resolución de todo el cerebro. Esta exploración debe ser una secuencia de T1-weighted como una magnetización preparado rápido eco de gradiente (MP-RAGE) con vóxeles isótropos 1 mm.

5. Análisis de datos

1. Quitar el cráneo de cada exploración anatómica del cerebro mediante software automatizado. Compruebe el cráneo desmontaje de calidad.
2. Crear una plantilla específica de estudio de la materia gris usando un proceso iterativo de registro lineal y no lineal (figura 1).
   1. Usar software automatizado para segmento cerebral de cada sujeto en la materia blanca y materia gris CSF basada en la intensidad en cada voxel.
   2. Realizar una transformación afín lineal con 12 grados de libertad de registro cerebral de cada sujeto a un espacio de atlas estándar, como el atlas de MNI152.
   3. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.
   4. Esta imagen de izquierda a derecha del espejo y luego media las imágenes espejo juntos para producir el cerebro plantilla de materia gris.
   5. Vuelva a registrar el cerebro de cada sujeto para esta plantilla usando una transformación no lineal.
   6. Promedio de todos los cerebros recién transformados juntos.
   7. Crear una imagen en espejo de esta nueva plantilla y promedio de las dos imágenes espejo juntos para producir una plantilla final materia gris para este estudio.

Figura 1: creación de plantilla de estudio específicos de gray matter. Mediante transformaciones lineales y no lineales iterativas, cada cerebro es registrado a un espacio común y promedio para crear un cerebro plantilla de materia gris de estudio específicos.

3. Registro la materia gris de imagen de cada sujeto a la plantilla y preprocesar.
   1. Utilizar una transformación no lineal para registrar el cerebro de cada sujeto a la plantilla específica de estudio.
   2. Para compensar la cantidad de cada cerebro estructura ha sido estirada para el espacio de la plantilla, se multiplican por una medida de cuánta deformación se ha hecho. Esta medida se llama jacobiano del campo de la deformación. Este paso es para tener en cuenta el hecho de que las estructuras pueden parecer que tienen más materia gris simplemente porque han estirado más por el proceso de registro no lineal.
   3. Suavizar los datos utilizando un kernel Gaussiano con un completo ancho medio máximo (FWHM) de 10 mm.
   4. Estos cerebros alineados, alisados servirá de los datos finales de análisis "voxel-based".
4. Utilizar el modelo de lineal General para analizar la diferencia entre los grupos en cada voxel.
   1. Modelo cada grupo de cerebros con un separado regressor y computar un contraste que compara los dos grupos, generar mapas estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.
   2. Umbral de los mapas estadísticos para identificar grupos estadísticamente significativas.
      1. Emplean múltiples comparaciones corrección técnica como falso descubrimiento tasa (FDR) para controlar el hecho de que se están haciendo miles de pruebas simultáneas. Con FDR, un valor de q de 0.01 será estimar la tasa de falsos positivos por encima del umbral 1%.