La medición de conectividad en la vía visual primaria en albinismo humano recurriendo a imágenes de tensor de difusión y Tractografía

El objetivo general de este estudio es examinar la conectividad talamocortical en el albinismo y los controles mediante imágenes de difusión y comparar la reconstrucción de la radiación óptica de salida de dos algoritmos de seguimiento. La resonancia magnética de difusión y la tractografía pueden ayudar a responder preguntas clave en la investigación de la visión, como el efecto del desvío axonal en la organización estructural de la vía visual en el albinismo humano. La principal ventaja de esta técnica es que permite el mapeo no invasivo de grandes vías de materia blanca en el cerebro vivo y ha mostrado avances prometedores en la planificación neuroquirúrgica.

Adquiera todas las imágenes como se describe en este protocolo. En un escáner de resonancia magnética de 3 Tesla equipado con una bobina principal de 32 canales. Antes de la toma de imágenes, primero evalúe minuciosamente a cada participante para determinar la seguridad de la resonancia magnética y pídales que firmen un formulario de consentimiento que describa el protocolo.

Proporcione a los sujetos tapones para los oídos para protegerlos antes de colocarlos en posición supina y con la cabeza por delante en la mesa del escáner. Proporcione una bombilla de compresión de alerta. Luego coloque cojines para reducir el movimiento de la cabeza.

Punto de referencia por encima de los ojos a la altura de las cejas. Antes de enviar el sujeto al escáner. Comience a obtener imágenes adquiriendo una imagen ponderada en T1 de alta resolución utilizando una secuencia 3D MP-RAGE que cubre todo el cerebro.

Utilice los parámetros que se ven en la pantalla aquí. Con un tamaño de vóxel isótropo de un milímetro. A continuación, adquiera una secuencia DTI que cubra la corteza con 64 direcciones en cortes de dos milímetros.

Coloque los cortes en orientación transversal siguiendo la línea de comisura anterior y posterior. Además, adquiera de 30 a 40 imágenes de densidad de protones ponderadas por PD utilizando una secuencia de pulso de eco de espín turbo. Colóquelo en una orientación coronal paralela a la cubierta del tronco encefálico desde la extensión exterior de la protuberancia hasta la porción posterior del colículo inferior.

La delineación de LGN debe realizarse sin tener en cuenta la pertenencia al grupo del sujeto. Comience cargando la imagen PD de alta resolución en la vista FSL. Luego, haga clic en la pestaña de herramientas para seleccionar una sola opción para ampliar la imagen.

A continuación, seleccione la pestaña de archivo para seleccionar la opción crear máscara y use la barra de herramientas para trazar el LGN en cada segmento. Si lo desea, cambie el contraste de la imagen en la barra de herramientas para facilitar la detección de LGN. Traza manualmente las máscaras LGN derecha e izquierda tres veces cada una en imágenes PD promediadas que se han interpolado al doble de la resolución y, por lo tanto, a la mitad del tamaño del vóxel original.

Para realizar la segmentación VI, primero ejecute el comando recon all en free surfer en imágenes ponderadas en T1 en el espacio anatómico nativo para el procesamiento automatizado. A continuación, convierta la salida a la parcelación V1 en una máscara volumétrica utilizando los comandos label2surf y surf2volume. Antes de realizar el seguimiento probabilístico, primero ejecute el registro lineal de coqueteo para llevar las imágenes cerebrales que están en el espacio anatómico y de surf libre al espacio de difusión.

Seleccione la salida de espacio de superficie libre de reconocer todo, o el cerebro de un sujeto extraído T1 como imagen de entrada. Luego, un remolino corrigió y el cerebro extrajo una imagen ponderada por difusión como imagen de referencia. Del mismo modo, para el seguimiento determinista, utilice el registro lineal de coqueteo para llevar los cerebros de densidad de protones al espacio de difusión.

Además, en preparación para el seguimiento probabilístico, ejecute este registro lineal para llevar los cerebros de DP de los participantes al espacio de superficie libre y al espacio anatómico nativo para la transformación de la máscara LGN. Tenga en cuenta que este paso crea dos salidas. El cerebro de entrada se registró en la imagen de referencia y en una matriz de transformación.

A continuación, aplique la transformación de coqueteo para preparar máscaras de semillas para tractografía. Para la tractografía probabilística, utilice la salida de la alfombrilla de puntos del registro lineal de PD al surfista libre o T1 anatómico como matriz de transformación. La máscara LGN original como entrada y el cerebro en el espacio libre del surfista o el espacio anatómico como volumen de referencia.

Asegúrese de utilizar la selección de interpolación de vecino más cercana de las opciones avanzadas. Repita esto para la tractografía determinista, solo que esta vez, con el cerebro en el espacio de difusión como volumen de referencia. Para normalizar el LGN, utilice las matemáticas de FSL para crear un punto de ROI con las coordenadas de la máscara LGN individual adecuada en el espacio anatómico nativo para la tractografía probabilística o en el espacio de difusión para la tractografía determinista.

A continuación, utilice las matemáticas de FSL para aplicar el radio de la máscara media en el espacio MNI calculado en todos los participantes para crear una esfera alrededor del punto de ROI en el espacio anatómico nativo o de difusión. En este punto, utilizando únicamente archivos de espacio de superficie libre, prepare las máscaras de destino para la tractografía probabilística. Registra cerebros de surfistas libres en el espacio anatómico nativo.

A continuación, cree máscaras de destino aplicando la transformación a las máscaras V1 mediante interpolación trilineal. Para ejecutar tractografía probabilística, primero use la corrección de corrientes de Foucault para corregir las distorsiones en las imágenes ponderadas por difusión. A continuación, el cerebro extrae las imágenes.

A continuación, seleccione la opción poste de cama X. A continuación, elija el seguimiento probabilístico y ejecútelo para cada hemisferio por separado. Mantenga las opciones básicas predeterminadas, pero para una mayor precisión, seleccione Engrasador modificado para calcular líneas de optimización probabilísticas en Opciones avanzadas.

Seleccione una sola máscara como espacio semilla. A continuación, cargue la máscara LGN transformada como imagen semilla en el espacio anatómico nativo junto con la matriz de transformación anatómica T1 a difusión como transformación semilla a difusión. Por último, seleccione V1 en el espacio anatómico de los objetivos opcionales como objetivo.

Repita el procedimiento con las ROI esféricas estándar y, a continuación, vuelva a utilizar máscaras de inicialización y destino no normalizadas en el espacio de superficie libre. Para realizar una tractografía determinista, primero abra las imágenes ponderadas de difusión corregidas por remolinos en DSI studio. A continuación, cargue los archivos bvec y bval en una ventana de tabla B que se abre automáticamente para crear un archivo fuente.

A continuación, seleccione DTI como método de reconstrucción y ejecútelo en los archivos de origen para producir archivos de información de fibra. Abra los archivos de información de fibra en la ventana de seguimiento del programa y ejecute el seguimiento para cada hemisferio por separado. Utilice el LGN en el espacio de difusión como semilla y la región 17 del atlas Brodmann del estudio DSI como región determinativa.

En cada carrera, establezca la máscara de materia blanca contralateral del atlas de segmentación de surfistas libres como una región de evitación. Repita el seguimiento utilizando ROI esféricas en el espacio de difusión en lugar de LGN individuales como regiones de semilla para tractografía. Aquí se observa una imagen de densidad de protones coronal promediada de un paciente con albinismo.

Las áreas de interés de LGN trazadas manualmente a la derecha y a la izquierda se representan en rojo. Las máscaras LGN se transforman en espacio libre del navegante utilizando el vecino más cercano, rojo, y trilineal, azul, aquí se muestran interpolaciones. El análisis estadístico vóxel con estadísticas basadas en tractos no muestra áreas de significación en un albinismo mayor que el contraste de control debido a la reducción de AF en el albinismo en comparación con los controles.

Sin embargo, en el control, se observa una diferencia significativa entre los grupos. Aquí vemos una versión esqueletizada engrosada de estos resultados. La salida de seguimiento de fibra de estudio DSI indica una conectividad reducida de LGN a V1 en un paciente con albinismo en comparación con los sujetos de control.

Del mismo modo, la salida del seguimiento probabilístico muestra una reducción de la conectividad LGN a V1 y albinismo en comparación con los sujetos de control. Aquí, las máscaras de seguimiento de medias para los métodos probabilísticos y deterministas se superponen para la comparación. Las máscaras LGN, azul y V1, rosa, ilustran la semilla y las regiones objetivo.

Una vez dominado, la recopilación de datos y el análisis completo de tres participantes se pueden realizar en dos o tres días, mientras que el tiempo de tractografía depende del tamaño de la semilla. Mientras ejecuta la tractografía, elija cuidadosamente el algoritmo y el enfoque de análisis en función de la pregunta de investigación y el área del cerebro que se esté investigando, y verifique los archivos de salida después de cada paso. No esperes a conseguir el resultado final para comprobar tu trabajo.

El albinismo se asocia con un mayor riesgo de cáncer de piel y con síndromes que afectan a otros tipos de células además de los monocitos. Las técnicas de Imagine combinadas con técnicas moleculares ayudarán a investigar los mecanismos de desarrollo en el albinismo y mejorarán la comprensión de la relación estructura-función. Tras su desarrollo, esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la neurociencia exploraran la conectividad cerebral en poblaciones humanas sanas y clínicas in vivo.

Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo realizar la reconstrucción de la materia blanca utilizando algoritmos deterministas y probabilísticos para examinar las diferencias en la conectividad de la radiación óptica entre las poblaciones de pacientes y los controles. No olvide que trabajar con un imán potente puede ser extremadamente peligroso, y siempre se debe realizar una evaluación adecuada de los participantes para la seguridad de la resonancia magnética.