Name: Cómo medir plegable cortical a partir de imágenes MR: un tutorial paso a paso para Calcular Índice Gyrification Local (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-01-02T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 57 s
Description: Aprende a calcular el índice de giroficación local mediante resonancia magnética cerebral y algoritmos morfológicos. Este método computacional permite detectar anomalías del desarrollo cortical con alta resolución.

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Esta investigación fue apoyada por el Centro Nacional de Competencia en Investigación (NCCR) &quot;SYNAPSY - Las bases de Synaptic de las Enfermedades Mentales&quot;, financiado por la Swiss National Science Foundation (n ° 51AU40_125759). Desarrollo del Índice de Gyrification locales fue apoyado por becas del Fondo de Investigación Nacional de Suiza a la Dra. Marie Schaer (323500-111165) y el Dr. Stephan Eliez (3200-063135,00 / 1, 3232 a 063.134,00 / 1, PP0033-102864 y 32473B -121.996) y por el Centro de Imágenes Biomédicas (CIBM) ​​de las Universidades de Ginebra, Lausanne y la EPFL, así como las bases Leenaards y Louis Jeantet. Apoyo para el desarrollo de software FreeSurfer fue proporcionada en parte por el Centro Nacional para Recursos de Investigación (P41-RR14075, y la CNRR BIRN morfométricos Proyecto BIRN002, U24 RR021382), el Instituto Nacional de Imágenes Biomédicas y Bioingeniería (R01 EB001550, R01EB006758), el Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares (R01 NS052585-01), así como la Enfermedad Mental y Neurociencia Discovery (MIND) Institute, y es parte de la Alianza Nacional de Informática de Imágenes Médicas (NAMIC), financiado por los Institutos Nacionales de Salud a través de la hoja de ruta del NIH para la Investigación Médica, Grant U54 EB005149. El apoyo adicional fue proporcionada por el Proyecto de Autismo y dislexia financiado por la Ellison Medical Foundation.

1. Reconstruir las superficies corticales 3D Esta primera parte del protocolo utiliza el oleoducto FreeSurfer estándar como se describe en el Wiki ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> ). Tenga en cuenta que los comandos se detallan aquí describe una manera de lograr la reconstrucción de superficie cortical, pero los comandos equivalentes también se pueden utilizar. <ol class="lalpha"><li> Importar la materia prima DICOM MRI en FreeSurfer y verificar la calidad de la imagen (por ejemplo, que la orientación es correcta, no el suficiente contraste y las imágenes se movió). Este proceso utiliza los siguientes comandos (reemplace el texto entre &lt;...&gt; (inclusive), con valores propios de una instancia específica, y "#" se refiere a los comentarios): mksubjdirs <subj_id> # Crear la arquitectura carpeta utilizada por FreeSurfer CD <subj_id> / RM # vaya a la carpeta de resonancia magnética de su tema mri_convert cm <path_to_your_dicom convertir la resonancia magn en bruto el formato freesurfer></path_to_your_dicom> tkmedit <subj_id> 001.mgz # visualizar el volumen convertido </subj_id></subj_id></subj_id></li><li> Crear los modelos corticales en tres dimensiones de malla 8,9. Con el fin de hacer frente al problema de los surcos enterrados, FreeSurfer primero se crea un volumen unitario de la materia blanca, que se utiliza como punto de partida para la primera superficie de color gris-blanco. Esta superficie se optimiza de acuerdo con el gradiente de intensidad locales y ampliado considerablemente con la interfaz de color gris-CSF. reconstrucción de todos los s <subj_id> # Iniciar la reconstrucción de la superficie cortical </subj_id> Al final del proceso de reconstrucción, que tendrá dos modelos de malla compuesta de alrededor de 150.000 puntos para cada hemisferio: uno blanco (blanco grisáceo interface) y una superficie pial (gris-CSF interfaz). Es importante señalar que todas las superficies y los volúmenes de permanecer en el espacio nativo, lo que permite medida como el volumen, superficie, espesor o índice gyrification a medir sin deformación. </li><li> Comprobar la exactitud de estas superficies reconstruidas: tkmedit <subj_id> T1.mgz? H.pial # la superficie blanca se superpone en verde y la superficie pial en rojo </subj_id> donde h denota el hemisferio: lh.pial para el hemisferio izquierdo y rh.pial para el hemisferio derecho. La Figura 2 (en 2 versiones: una imagen GIF animada que se incluirán en la película y uno estático para el sitio web) se muestra un ejemplo de la correcta reconstrucción superficies blancas y pial de "Bert" tema distribuido junto con el paquete FreeSurfer. Si tiene que corregir manualmente el resultado del proceso de reconstrucción, se encuentra un tutorial en el Wiki de FreeSurfer ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits</a> ,</li></ol> 2. Calcular el Índice de Gyrification locales Cuando esté satisfecho con su superficie, se calcula el Índice de Gyrification local (l GI) con el comando: recon-all-BIG-s <subj_id></subj_id> Este comando normalmente tiene una duración de aproximadamente 3 horas para los dos hemisferios de un participante del estudio, dependiendo de la potencia de su estación de trabajo. Los diferentes pasos de l proceso de GI se supervisaron en la figura. 1. El cómputo se inicia con la creación de una superficie exterior con la operación de cierre morfológico. Esta superficie exterior, que se denota? H.pial_outer_smoothed, se ilustra en la figura. 3. Luego, alrededor de 800 superposición de las regiones circulares de interés se crean en la superficie exterior. Para cada una de estas regiones, una región de interés correspondiente se define enla superficie pial. El cálculo general termina con la creación de un mapa individual contiene un valor de IG l por cada punto de la superficie cortical (es decir, ~ 150.000 valores por continente). 3. Comprobar el resultado del cálculo de l GI para cada hemisferio tksurfer <subj_id> ? H pial de superposición <subj_id> / Surf /? H.pial_lgi fthresh-1 </subj_id></subj_id> Los valores de l GI se superponen sobre la superficie cortical. L como valores correctos GI suelen ser comprendidos entre 1 y 5, se fija el umbral mínimo al 1 (con la opción fthresh) permite una rápida verificación: usted no debe ver cualquier área gris cortical. Un ejemplo de resultado individual correcta se muestra en la fig. 4. 4. Las comparaciones estadísticas de grupo El objetivo es cuantificar el efecto del grupo en cada vértice sobre la superficie cortical, mientras que controlar por el efecto del género y laedad. Usted tendrá que seguir el mismo proceso como si se quisiera comparar el grosor cortical en cada vértice, pero dando? H.pial_lgi en lugar de? H.thickness. Dos opciones son posibles para calcular las comparaciones grupo estadístico: los comandos clásicos aparecen en primer lugar, y la interfaz gráfica (Qdec) se menciona brevemente a continuación. <ol><li> La primera opción de comparar los resultados de l gastrointestinal entre los grupos utilizan los comandos que aparecen a continuación, más detalles se pueden obtener en <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis">https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis</a> . <ol class="lalpha"><li> Primero que se necesita para crear una plantilla de estudio específico dar a todos los sujetos en la entrada: make_average_subject - temas <subj_1><subj_2><subj_3> ... </subj_3></subj_2></subj_1> El comando anterior creará un tema llamado "promedio". Alternativamente, puede utilizar el tema "FSAVErabia ", distribuido como parte de la distribución FreeSurfer. </li><li> A continuación, cree el archivo de texto que contiene la descripción de los sujetos involucrados en el estudio (el "Grupo de FreeSurfer archivo descriptor"). Su FSGD.txt debería tener este aspecto: GroupDescriptorFile 1 Grupo Control_Male Grupo Control_Female Grupo Patient_Male Grupo Patient_Female Variables Edad Entrada <subj_1> Patient_Male 20 Entrada <subj_2> Control_Female 23 &lt;...&gt; </subj_2></subj_1></li><li> Volver a muestrear los datos de l GI en el espacio del sujeto promedio con el siguiente comando para cada hemisferio: mris_preproc - FSGD.txt fsgd - objetivo medio - hemi h - medidas pial_lgi - a h.lgi.mgh </li><li> Suavizar los datos sobre la superficie cortical para reducir la relación señal-ruido: mri_surf2surf - hemi h - s medios - sval h.lgi.mgh - FWHM 10 - h.10.lg tval?i.mgh </li><li> Calcular el grupo de comparación a nivel de cada vértice. Para que usted tendrá que crear un archivo de texto de contraste (por ejemplo, en el caso de la FSGD.txt descrito anteriormente, el "contrast.txt" contendrá los valores "1 1 -1 -1 0" para calcular la diferencia entre los controles y los pacientes mientras se controla por edad y sexo). Por último ejecutar la comparación: mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt doss - glmdir h.lgi.glmdir - surf media h - C contrast.txt </li><li> Visualizar los resultados en el sujeto promedio con tksurfer: tksurfer promedio? h inflados A continuación, cargue el archivo de superposición sig.mgh encuentra en la carpeta? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. Utilizando la opción "configurar superposición" puede modificar aún más el umbral de p, así como corregir para comparaciones múltiples utilizando la tasa de falso descubrimiento 10. </li></ol></li><li> La opción alternativa para el grupo de comcomparación es utilizar Qdec, una interfaz gráfica de usuario implementada en FreeSurfer. El uso de Qdec con un índice Gyrification local implica que antes de allanar el l de datos GI: reconstrucción de todos los qcache medida pial_lgi de la media <your_average_subj> -S <subj_id></subj_id></your_average_subj> Con Qdec, el Grupo FreeSurfer archivo descriptor se sustituye por una versión ligeramente diferente, la tabla de datos (qdec.table.dat) que incluye la descripción de los diferentes grupos y otras variables de confusión como la edad. Una descripción detallada de la utilización de Qdec se proporciona en <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis</a> . Es de destacar que si el GI l no está disponible en la lista de variables dependientes en Qdec, se debe añadir la siguiente línea en el fichero de Qdecrc encuentra en su directorio personal.: MEASURE1 = pial_lgi </li> &lt;/ Ol&gt; 5. Análisis Por otra parte, los análisis estadísticos con el tiempo puede ser calculada a nivel de la parcelación cortical integrado en FreeSurfer 11. A tal efecto, el promedio de los valores de l GI se puede extraer de las 34 regiones circunvoluciones de interés para cada hemisferio, y estas medidas puede ser mayor en comparación entre los diferentes grupos. Este análisis integral-sabio (en comparación con el análisis de vértices sabio ha descrito anteriormente) puede ser atractiva, ya que limita la cantidad de comparaciones estadísticas. Sin embargo, el GI l en cada punto cuantifica la gyrification en los alrededores circular, por lo que el GI l promedio en una región en las circunvoluciones de interés también se refleja en cierta medida el gyrification en las regiones vecinas de interés. Finalmente, a pesar de los problemas más importantes se describen en este protocolo, una solución a los problemas que puedan surgir durante la P.eeSurfer o el procesamiento de l GI se pueden encontrar en los archivos de la lista de correo FreeSurfer ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport</a> ). 6. Resultados representante Como se describe en la sección 1c del protocolo, siempre se debe de revisar cuidadosamente la exactitud de la reconstrucción de la superficie cortical antes de l GI computación. Mientras se desplaza entre el frontal y el lóbulo occipital, preste especial atención que los buques y de la membrana no se incluyen en la superficie pial. Compruebe también que la superficie blanca sigue con precisión la interfaz gris-blanco. Un ejemplo de la reconstrucción correcta se presenta en la Figura 2 (ver la figura de animación gif para todo el volumen). Al final del cálculo de l GI, también tendrá que comprobar el resultado de los dos hemisferios de cada sujeto.No debe haber ninguna área cortical con un resultado de l GI menor que 1. La sección 3 del Protocolo y la figura 4 se muestra cómo comprobar correctamente si la salida de la computación l GI es la correcta. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig1.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 1"> Figura 1. Visión general del cálculo de l GI. En primer lugar, modelos en tres dimensiones de malla cortical son reconstruidos a partir de las imágenes en bruto con la tubería FreeSurfer estándar. Estos algoritmos de reconstrucción de utilizar un volumen de materia blanca binario como punto de partida para superar el problema de los surcos enterrados. Los modelos de malla cortical típicamente comprende alrededor de 150.000 vértices y son clásicamente utilizada para calcular el grosor cortical en cada punto. Del mismo modo, el Índice de Gyrification local (l GI) se calculará en cada vértice. A tal efecto, una superficie exterior se crea. A continuación, correspondientes regiones circulares de interés se identifican en el exterior de und cortical superficie utilizando el algoritmo correspondiente. Después de cerca de 800 de la generación de regiones con áreas de interés, el proceso resulta en la creación de mapas individuales de l GI. Estos mapas pueden ser fácilmente interpretados: un índice de 5 significa que hay 5 veces más superficie cortical invaginado dentro de los surcos en los alrededores que la cantidad de superficie cortical visible, un índice de 1 significa que la corteza es plano en los alrededores . Por último, las comparaciones estadísticas de grupo se calculan a nivel de cada vértice, al igual que las comparaciones grosor cortical. Figura 1B. Individual mapa cortical de l GI. Esta pequeña película muestra una rotación de 360 grados de un mapa individual cortical LGI como se muestra en la fig. 1. Es sorprendente observar que las regiones corticales con mayores valores de l GI corresponden al primer pliegue que se crearán durante la vida intrauterina en: la cisura de Silvio, el surco temporal superior y entraparietal surco en la vista lateral del cerebro, y el surco parieto-occipital en la vista medial del cerebro. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig1B.avi">Ver película</a> <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig2.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 2"> Figura 2. Ejemplo de reconstrucción adecuada superficie cortical (una sección coronal). Tras el final del proceso de reconstrucción, la superficie cortical debe ser verificada con exactitud en el volumen cerebral total. La superficie interna cortical (la superficie indicada blanco, de color verde en la imagen) debe seguir con precisión la interfaz gris-blanco. La superficie cortical externa (es decir, gris-CSF interfaz, que se denota la superficie pial, en rojo) no debe incluir ningún pedazo de vasija o de la membrana. Es de destacar que el ejemplo que aquí se presenta utiliza el "Bert" tema distribuido junto con el paquete FreeSurfer. Figura 2B. Ejemplo de una adecuada superficie cortical reconstrucción (máximo volumen). Este gif animado muestra la superficie cortical del hemisferio izquierdo del "Bert", tema en cada sección de la corona, como se ve por el desplazamiento de la mayoría de los frontales de las secciones coronal más occipital con FreeSurfer. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig2B.gif">Ver película</a> <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig3.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 3"> Figura 3. Ejemplo de la superficie externa se calcula como parte del proceso de l GI (una sección coronal). El primer paso en el cálculo de l GI es la creación de una superficie exterior que envuelve el hemisferio. Esta superficie (denominado? H.pial_outer_smoothed en FreeSurfer) se puede comprobar con tkmedit. Aquí, el "bert" sujeto distribuye con FreeSurfer se utiliza como un ejemplo. Figura 3B. Ejemplo de la superficie externa se calcula como parte del proceso de l GI (máximo volumen). Esta imagen gif animadamuestra la superficie externa del hemisferio izquierdo en cada sección de la corona, como se ve por el desplazamiento de la mayoría de los frontales de las secciones coronal más occipital con tkmedit en FreeSurfer. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig3B.gif">Ver película</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig4.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 4"> Figura 4. Ejemplo de l salida correcta GI como se ve con FreeSurfer. Orientaciones diferentes de la superficie cortical del "Bert" tema con l GI valores superpuestos. El código de color es el valor predeterminado "calor" de superposición como se ve con tksurfer en FreeSurfer. El uso de un umbral mínimo de 1, todos los vértices deben ser de color y no el área cortical que appera de color gris. Es de destacar que la superposición de color se puede modificar mediante la opción "Configuración de superposición" en tksurfer, donde los valores mínimo y máximo, así como el histograma de la distribución general de la GI l también se pueden comprobar. </ol>

<ol><li>Schaer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+surface-based+approach+to+quantify+local+cortical+gyrification%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE.+Trans.+Med.+Imaging%22%5BJournal%5D)">A surface-based approach to quantify local cortical gyrification.</a> IEEE. Trans. Med. Imaging. 27, 161-170 (2008).</li>
<li>Mangin, J. F., Jouvent, E., Cachia, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In-vivo+measurement+of+cortical+morphology%3A+means+and+meanings%5BTitle%5D)+AND+%22Curr.+Opin.+Neurol%22%5BJournal%5D)">In-vivo measurement of cortical morphology: means and meanings.</a> Curr. Opin. Neurol. 23, 359-367 (2010).</li>
<li>Mangin, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+framework+to+study+the+cortical+folding+patterns%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">A framework to study the cortical folding patterns.</a> Neuroimage. 23, Suppl 1. S129-S138 (2004).</li>
<li>Luders, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+curvature-based+approach+to+estimate+local+gyrification+on+the+cortical+surface%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">A curvature-based approach to estimate local gyrification on the cortical surface.</a> Neuroimage. 29, 1224-1230 (2006).</li>
<li>Zilles, K., Armstrong, E., Schleicher, A., Kretschmann, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+human+pattern+of+gyrification+in+the+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Anat.+Embryol.+%28Berl%29%22%5BJournal%5D)">The human pattern of gyrification in the cerebral cortex.</a> Anat. Embryol. (Berl). 179, 173-179 (1988).</li>
<li>Rakic, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Specification+of+cerebral+cortical+areas%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Specification of cerebral cortical areas.</a> Science. 241, 170-176 (1988).</li>
<li>Toro, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+size+and+folding+of+the+human+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb.+Cortex%22%5BJournal%5D)">Brain size and folding of the human cerebral cortex.</a> Cereb. Cortex. 18, 2352-2357 (2008).</li>
<li>Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+II%3A+Inflation%2C+flattening%2C+and+a+surface-based+coordinate+system%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> Neuroimage. 9, 195-207 (1999).</li>
<li>Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+I.+Segmentation+and+surface+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction.</a> Neuroimage. 9, 179-194 (1999).</li>
<li>Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thresholding+of+statistical+maps+in+functional+neuroimaging+using+the+false+discovery+rate%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate.</a> Neuroimage. 15, 870-878 (2002).</li>
<li>Desikan, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated+labeling+system+for+subdividing+the+human+cerebral+cortex+on+MRI+scans+into+gyral+based+regions+of+interest%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest.</a> Neuroimage. 31, 968-980 (2006).</li>
<li>Schaer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Congenital+heart+disease+affects+local+gyrification+in+22q11.2+deletion+syndrome%5BTitle%5D)+AND+%22Dev.+Med.+Child.+Neurol%22%5BJournal%5D)">Congenital heart disease affects local gyrification in 22q11.2 deletion syndrome.</a> Dev. Med. Child. Neurol. 51, 746-753 (2009).</li>
<li>Palaniyappan, L., Mallikarjun, P., Joseph, V., White, T. P., Liddle, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Folding+of+the+Prefrontal+Cortex+in+Schizophrenia%3A+Regional+Differences+in+Gyrification%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Folding of the Prefrontal Cortex in Schizophrenia: Regional Differences in Gyrification.</a> Biol. Psychiatry. , (2011).</li>
<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decreased+gyrification+in+major+depressive+disorder%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroreport%22%5BJournal%5D)">Decreased gyrification in major depressive disorder.</a> Neuroreport. 20, 378-380 (2009).</li>
<li>Juranek, J., Salman, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anomalous+development+of+brain+structure+and+function+in+spina+bifida+myelomeningocele%5BTitle%5D)+AND+%22Dev.+Disabil.+Res.+Rev%22%5BJournal%5D)">Anomalous development of brain structure and function in spina bifida myelomeningocele.</a> Dev. Disabil. Res. Rev. 16, 23-30 (2010).</li>
<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reduced+cortical+folding+in+mental+retardation%5BTitle%5D)+AND+%22AJNR.+Am.+J.+Neuroradiol%22%5BJournal%5D)">Reduced cortical folding in mental retardation.</a> AJNR. Am. J. Neuroradiol. 31, 1063-1067 (2010).</li>
<li>Kuperberg, G. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regionally+localized+thinning+of+the+cerebral+cortex+in+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Archives+of+general+psychiatry%22%5BJournal%5D)">Regionally localized thinning of the cerebral cortex in schizophrenia.</a> Archives of general psychiatry. 60, 878-888 (2003).</li>
<li>Milad, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thickness+of+ventromedial+prefrontal+cortex+in+humans+is+correlated+with+extinction+memory%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.+S.+A%22%5BJournal%5D)">Thickness of ventromedial prefrontal cortex in humans is correlated with extinction memory.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102, 10706-10711 (2005).</li>
<li>Rauch, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+magnetic+resonance+imaging+study+of+cortical+thickness+in+animal+phobia%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">A magnetic resonance imaging study of cortical thickness in animal phobia.</a> Biol. Psychiatry. 55, 946-952 (2004).</li>
<li>Fjell, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Selective+increase+of+cortical+thickness+in+high-performing+elderly--structural+indices+of+optimal+cognitive+aging%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Selective increase of cortical thickness in high-performing elderly--structural indices of optimal cognitive aging.</a> Neuroimage. 29, 984-994 (2006).</li>
<li>Walhovd, K. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regional+cortical+thickness+matters+in+recall+after+months+more+than+minutes%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Regional cortical thickness matters in recall after months more than minutes.</a> Neuroimage. 31, 1343-1351 (2006).</li>
<li>Gold, B. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differing+neuropsychological+and+neuroanatomical+correlates+of+abnormal+reading+in+early-stage+semantic+dementia+and+dementia+of+the+Alzheimer+type%5BTitle%5D)+AND+%22Neuropsychologia%22%5BJournal%5D)">Differing neuropsychological and neuroanatomical correlates of abnormal reading in early-stage semantic dementia and dementia of the Alzheimer type.</a> Neuropsychologia. 43, 833-846 (2005).</li>
<li>Salat, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thinning+of+the+cerebral+cortex+in+aging%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb.+Cortex%22%5BJournal%5D)">Thinning of the cerebral cortex in aging.</a> Cereb. Cortex. 14, 721-730 (2004).</li>
<li>Schaer, M., Eliez, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Contribution+of+structural+brain+imaging+to+our+understanding+of+cortical+development+process%5BTitle%5D)+AND+%22European+Psychiatry+Reviews%22%5BJournal%5D)">Contribution of structural brain imaging to our understanding of cortical development process.</a> European Psychiatry Reviews. 2, 13-16 (2009).</li>
<li>Shaw, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurodevelopmental+trajectories+of+the+human+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex.</a> J. Neurosci. 28, 3586-3594 (2008).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

El protocolo anterior describe cómo medir el índice de Gyrification local basado en la cerebral ponderada en T1 resonancia magnética y realizar comparaciones estadísticas de grupo. Nuestro método ha sido diseñado específicamente para localizar la interrupción temprana en el proceso de expansión cortical y, como tal, es de particular interés para muchas enfermedades del desarrollo neurológico o psiquiátrico. Ejemplos de comparaciones entre los grupos en las muestras clínicas se pueden encontrar en las publicaciones de nu...

Material: una estación de trabajo Unix o Mac con un procesador de 2 GHz o más rápido y un mínimo de 4 GB de RAM, con FreeSurfer instalado ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> , preferiblemente la última versión, pero los mayores no a la versión 4.0.3). Con el fin de calcular el Índice de Gyrification local, también se requiere MATLAB ( <a href="http://www.mathworks.ch/">http://www.mathworks.com/</a> ) junto con el Image Processing Toolbox. Datos: Una muestra de buena calidad (alta resolución, alto contraste) cerebral MRI T1 conjunto de datos. Su grupo de sujetos debe ser preferiblemente de la misma edad y género. Teniendo en cuenta la normal variabilidad interindividual en la morfología cerebral, el número de pacientes en cada grupo debe ser suficiente para identificar una diferencia entre los grupos existentes (la más - el mejor). Un tamaño mínimo de muestra razonable sería de alrededor de 20 sujetospor grupo (aunque es probable que pueda ir a menos, si la intensidad de los cambios es grande y si el grupo se están estrechamente emparejados por sexo y edad). <table border="1"><tbody><tr><td> Nombre del equipo </td><td> Empresa </td><td> Número de catálogo </td><td> Comentarios </td></tr><tr><td> FreeSurfer </td><td> Martino Centro de Imágenes Biomédicas, MGH </td><td></td><td> Nueva versión de 4.0.3 </td></tr><tr><td> Matlab </td><td> Mathworks </td><td></td><td> Image Processing Toolbox </td></tr></tbody></table>

cómo medir plegable cortical a partir de imágenes mr: un tutorial paso a paso para calcular Índice gyrification local

How to Measure Cortical Folding from MR Images: a Step-by-Step Tutorial to Compute Local Gyrification Index

Plegamiento cortical (gyrification) se determina en los primeros meses de vida, por lo que los eventos adversos que ocurren durante este período dejan huellas que se identificará a cualquier edad. Tan recientemente revisado por Mangin y sus colaboradores 2, existen varios métodos para cuantificar las diferentes características de gyrification. Por ejemplo, la morfometría surcos se pueden utilizar para medir los descriptores de la forma como la profundidad, la duración o los índices de asimetría inter-hemisférica 3. Estas propiedades geométricas tienen la ventaja de ser fáciles de interpretar. Sin embargo, la morfometría surcos bien se basa en la identificación precisa de un determinado conjunto de los surcos y por lo tanto, proporciona una descripción fragmentada de gyrification. Una cuantificación más fina de gyrification se puede lograr con medidas basado en curvatura, donde suavizado curvatura media absoluta es generalmente calculada en miles de puntos sobre la superficie cortical 4. La curvatura es, sin embargo straightforward de comprender, ya que aún no está claro si hay alguna relación directa entre la curvatura y una significativa correlación biológica, como el volumen cortical o en la superficie. Para abordar las diversas cuestiones planteadas por la medición de la cortical plegables, que anteriormente desarrollaron un algoritmo para cuantificar gyrification local con una resolución espacial exquisita y de sencilla interpretación. Nuestro método se inspira en el Índice de Gyrification 5, un método utilizado originalmente en la neuroanatomía comparativa para evaluar las diferencias entre las especies cortical plegables. En nuestra implementación, que el nombre de Índice de l Gyrification vecinales (GI l 1), se mide la cantidad de corteza enterrado dentro de los pliegues surcos en comparación con la cantidad de corteza visible en regiones circulares de interés. Teniendo en cuenta que la corteza crece principalmente a través de la expansión radial 6, nuestro método ha sido diseñado específicamente para detectar defectos iniciales del desarrollo cortical. En thes el artículo, se detalla el cálculo del Índice de Gyrification local, que ahora se distribuye gratuitamente como parte del Software FreeSurfer ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</a> , Martino Centro de Imágenes Biomédicas, Hospital General de Massachusetts) . FreeSurfer proporciona un conjunto de herramientas automatizadas de reconstrucción de la superficie cortical del cerebro de la estructura de datos de resonancia magnética. La superficie cortical extraídos en el espacio natural de las imágenes con precisión sub-milimétrica es luego utilizado para la creación de una superficie exterior, que servirá como base para el cálculo de l GI. Una región circular de interés es entonces delineada en la superficie externa, y su correspondiente región de interés en la superficie cortical se identifica mediante un algoritmo de coincidencia como se describe en nuestro estudio de validación 1. Este proceso se reiteró en repetidas ocasiones con gran superposición de las regiones de interés, lo que los mapas corticales de gyrification parar posteriores comparaciones estadísticas (Fig. 1). Es de destacar que otra medida de gyrification local con una inspiración similar fue propuesta por Toro y sus colegas 7, donde se calcula el índice de plegado en cada punto como la relación entre el área cortical contenido en una esfera dividida por el área de un disco con el mismo radio. Las dos implementaciones difieren en que el uno por Toro et al. se basa en distancias euclidianas y por lo tanto considera que los parches discontinuos de la zona cortical, mientras que el nuestro utiliza un algoritmo geodésica estrictas e incluyen sólo el parche continuo de la apertura de áreas de la corteza en la superficie del cerebro en una región circular de interés.

Gyrification de medición (plegamiento cortical) a cualquier edad, representa una ventana en el desarrollo temprano del cerebro. Por lo tanto, previamente desarrollado un algoritmo para medir gyrification locales en miles de puntos en el hemisferio<sup&gt; 1</sup&gt;. En este documento se detalla el cálculo de este índice gyrification local.

Cómo medir plegable cortical a partir de imágenes MR: un tutorial paso a paso para Calcular Índice Gyrification Local

El plegamiento cortical (girificación) se determina durante los primeros meses de vida, de modo que los eventos adversos que ocurren durante este periodo dejan huellas que...

El objetivo general de este procedimiento es cuantificar el plegamiento cortical o la isificación con una resolución exquisita basada en resonancia magnética cerebral. Esto se logra primero creando representaciones tridimensionales precisas de las superficies corticales utilizando el software de superficie libre. El segundo paso consiste en construir una superficie externa que envuelva estrechamente la superficie pial mediante un algoritmo morfológico de cierre.A continuación, se crean cientos de regiones circulares superpuestas sobre la superficie externa y se hacen coincidir con su fragmento correspondiente del área cortical. Luego, se calcula la relación entre ambas regiones correspondientes en cada punto, obteniendo así mapas individuales de plegamiento local, que pueden utilizarse posteriormente para comparaciones estadísticas entre diferentes grupos diagnósticos. En última instancia, la medición de la estructura cortical en niños ya crecidos, adolescentes o adultos puede revelar un desarrollo cortical anormal ocurrido durante los primeros meses de vida.La principal ventaja de este método en comparación con técnicas existentes, como la basada en la curvatura o la geometría morfológica celular, es que proporciona una medición fácilmente interpretable de la ificación, sin restricciones impuestas por las paredes circulares y que además ofrece una resolución exquisita. Este método puede ayudarnos a responder algunas preguntas clave sobre el desarrollo de trastornos psiquiátricos o trastornos neurodesarrolladores. En otras palabras, podemos comprender cómo eventos neurodesarrolladores muy tempranos, como el plegamiento cortical, pueden impactar posteriormente en el desarrollo de la patogénesis en la edad adulta.Tuvimos por primera vez la idea de esta técnica cuando nos dimos cuenta de que el índice de ificación utilizado en neuroanatomía comparativa desde hace décadas podría ser un indicador muy potente del desarrollo cerebral si lográramos superar los problemas relacionados con su implementación. El método se demostrará mediante Mari, quien es investigadora principal en nuestro grupo, así como mediante Mari Ra, quien es investigadora principal en el Laboratorio de Jean Philip Tran. Esta primera parte del protocolo utiliza la canalización estándar de FreeSurfer.Los comandos detallados aquí describen una forma de obtener las reconstrucciones de la superficie cortical, pero también pueden usarse comandos equivalentes para importar los DICOM de MRI en bruto a FreeSurfer. Comience creando la arquitectura de carpetas. A continuación, vaya a la carpeta de MRI de su sujeto y convierta el MRI en bruto al formato de FreeSurfer.Luego visualice el volumen convertido. Verifique la calidad de la imagen comprobando que la orientación sea correcta, que el contraste sea suficiente y que la imagen no esté desplazada. A continuación, utilizando FreeSurfer, cree modelos tridimensionales de malla cortical.Esto se ejecuta durante varias horas con el fin de abordar el problema de Barrett. Cellie Free Surfer primero crea un volumen unitario de materia blanca, que luego se utiliza como punto de partida para la superficie blanca principal. Primero, el proceso de reconstrucción optimiza la superficie gris-blanca según el gradiente local de intensidad.Luego, esta superficie se expande aún más hasta la interfaz gris LCR para crear el modelo de malla de pilas. El proceso de reconstrucción produce dos modelos de malla 3D compuestos por aproximadamente 150.000 puntos por hemisferio. El modelo blanco corresponde a la interfaz gris-blanca, y el modelo de pilas corresponde a la interfaz gris-LCR.Todas las superficies y volúmenes están en su espacio nativo, lo que permite la medición sin deformación. Ahora, verifique la precisión de estas superficies reconstruidas superponiendo las dos superficies. El ejemplo muestra el alineamiento para el sujeto distribuido con el paquete free surfer.Asegúrese de que la superficie blanca siga con precisión la interfaz gris-blanca y de que los vasos y la membrana no se incluyan en la superficie de la sustancia gris para corregir manualmente el resultado del proceso de reconstrucción. Consulte los tutoriales en el wiki de FreeSurfer. Cuando esté satisfecho con las superficies, calcule el índice de girocidad local o LGI.Este comando generalmente tarda aproximadamente tres horas para los dos hemisferios de un participante del estudio. Dependiendo de la potencia de su estación de trabajo, el proceso de LGI comienza con la creación de una superficie externa mediante una operación morfológica de cierre. Luego se crean alrededor de 800 regiones circulares superpuestas de interés sobre la superficie externa.Para cada una de estas regiones, se define una región de interés correspondiente en la superficie del pilar. El cálculo completo finaliza con la creación de un mapa individual que contiene un valor de ILG para cada punto de la superficie cortical. Esto resulta en aproximadamente 150 000 valores por hemisferio al final del cálculo del ILG.Se pueden verificar ambos hemisferios de cada sujeto en FreeSurfer como correctos. Los valores de LGI suelen estar comprendidos entre uno y cinco. El umbral mínimo puede establecerse en uno para una verificación rápida.El propósito de una comparación estadística entre grupos es cuantificar el efecto de un grupo en cada vértice a lo largo de la fase de la superficie cortical, controlando al mismo tiempo el efecto del género y la edad. Comience creando una plantilla específica del estudio, proporcionando todos sus sujetos y entradas. Este comando crea un sujeto denominado average.A continuación, para utilizar los comandos clásicos y comparar los resultados del ILG entre grupos, cree un archivo de texto que contenga la descripción de los sujetos incluidos en su estudio. Esto también se conoce como el archivo descriptivo de grupo de FreeSurfer. Luego, vuelva a muestrear los datos del ILG en este espacio del sujeto promedio para cada hemisferio.Suavice los datos en la superficie cortical para reducir la relación señal a ruido. Ahora calcule la comparación grupal a nivel de cada vértice. Esto requiere la creación de un archivo de texto de contraste.Por ejemplo, en el caso del texto FSG D, el archivo de texto de contraste debe contener los valores uno menos uno cero para calcular la diferencia entre controles y pacientes, controlando al mismo tiempo por edad y género. Finalmente, realice la comparación. Luego visualice los resultados en el sujeto promedio utilizando TK surfer cargando el archivo de datos recién generado.El análisis por vértice crea un mapa estadístico que muestra valores P codificados por colores superpuestos en cada punto. Este ejemplo muestra una reducción significativa de la activación, principalmente en las regiones mediales del cerebro. Mediante la opción configurar superposición, puede modificar aún más el umbral de P, así como corregir comparaciones múltiples utilizando la tasa de descubrimiento falso.Q deck es una interfaz gráfica de usuario implementada en FreeSurfer, como se ha descrito previamente mediante línea de comandos. También necesitará una plantilla específica del estudio para utilizar Q deck con el índice de localización. Primero, presmooth, los datos de LGI requieren la construcción de una tabla de datos.Esto incluye la descripción de los diferentes grupos y otras variables de confusión, como la edad. Si el LGI no está disponible en la lista de variables dependientes en Q deck, agregue la siguiente línea al archivo RC de Q deck ubicado en su directorio personal. Mediante Q deck, obtendrá exactamente los mismos resultados que con la línea de comandos, y además podrá corregir comparaciones múltiples utilizando simulaciones de Montecarlo.Aunque el índice de girolización local fue desarrollado para un análisis por vértices, promediar los datos a un nivel más grueso puede ser instructivo. Para análisis exploratorios, se pueden extraer los valores medios del ILG para las 34 regiones girales del esquema de parcelación cortical integrado en FreeSurfer. Luego, esas mediciones pueden compararse entre los diferentes grupos utilizando software estadístico clásico.Por lo tanto, el análisis por parcelas puede ser una forma atractiva de limitar el número de comparaciones estadísticas. Sin embargo, el IPL en cada punto ya cuantifica la estratificación en las regiones circundantes de interés. Como resultado, el IPL promedio en las regiones dadas de interés también puede reflejar, en cierta medida, la estratificación en las regiones vecinas de interés.Para soluciones a problemas que puedan surgir durante el procesamiento con FreeSurfer o LGI, consulte los archivos de la lista de correo de FreeSurfer. Junto con este procedimiento, se pueden combinar otros métodos como el grosor cortical o la tractografía por tensor de difusión. Esto le permitirá observar cómo los cambios tempranos en la corticalización se asocian con el desarrollo cortical posterior o con el desarrollo de las vías de sustancia blanca.Al ver este video, debería tener una comprensión clara sobre cómo crear una representación tridimensional de la superficie cortical, cómo generar mapas individuales de la corticalización y cómo compararlos entre grupos para detectar deterioros estadísticamente significativos en el plegamiento cortical.

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Investigación

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Medicine

Medicina

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Lesión Explorer: Un video-guiada, Protocolo normalizado para precisa y fiable volumétrica derivados de la RM en la Enfermedad de Alzheimer y normal Ancianos

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