Application de l’analyse de causalité de Granger de la connexion fonctionnelle dirigée dans la maladie d’Alzheimer et des troubles cognitifs légers

L'objectif général de cette analyse de causalité de Granger est d'étudier la connectivité fonctionnelle dirigée dans le cerveau liée à la progression de la maladie d'Alzheimer, établissant ainsi une base objective nouvelle pour évaluer la gravité de la maladie. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine de la maladie d'Alzheimer, telles que la connectivité dirigée entre le CPC et les régions cérébrales entières. Le principal avantage de cette technique est qu'elle mesure les effets causaux des séries temporelles IRMf et qu'elle montre la dynamique et les directions du signal faible.

L'application de cette technique s'étend au diagnostic de la progression de la maladie d'Alzheimer, car elle permet de comparer la connectivité fonctionnelle dirigée entre les groupes atteints de la maladie d'Alzheimer (AD), de trouble cognitif léger (MCI) et le groupe témoin. Grâce à cette méthode, qui permet d'obtenir des informations sur l'évolution de la connectivité fonctionnelle dirigée dans la maladie d'Alzheimer, il est également possible de l'appliquer à d'autres systèmes, comme les études par électroencéphalogramme. En général, les personnes novices dans cette méthode éprouveront des difficultés si elles ne sont pas familières avec le fonctionnement du logiciel.

Nous devons d'abord ajouter cela pour le semestre, puis nous évaluons les travaux antérieurs concernant l'analyse de la causalité de Granger. Lorsqu'on souhaite illustrer cette méthode par une démonstration pratique, cela revêt une importance critique, car de nombreux points doivent être notés, allant au-delà de ce qui peut être écrit dans le texte. Commencez par ouvrir RESTplus via le logiciel, puis cliquez avec le bouton gauche sur Pipeline.

Importez les fichiers pertinents dans RESTplus. Sélectionnez le répertoire de travail, puis les répertoires initiaux EPI et T1. Ensuite, pour convertir les fichiers Dicom en Nifti, cochez la case DicomToNifti dans le prétraitement.

Et cochez les paramètres EPI Dicom vers Nifiti et T1 vers Nifiti. Supprimez les 10 premiers points temporels en cochant SupprimerLesPremiersPointsTemporels et en définissant le paramètre de fin sur 10. Ensuite, cochez la case de correction du chronométrage des coupes.

Définissez le nombre de tranches selon les paramètres IRMf RM de l'étude et saisissez l'ordre des tranches. Cochez Réaligner pour corriger le temps et les mouvements de la tête. Ensuite, effectuez la normalisation spatiale en cochant Normaliser et conservez les paramètres par défaut situés en bas.

Utilisez la segmentation unifiée de l'image T1 et standardisez toutes les têtes vers le même espace en sélectionnant les paramètres. Normalisez en utilisant la segmentation unifiée de l'image T1 et le cerveau européen. Ensuite, sélectionnez lissage pour effectuer un lissage spatial à l'aide d'un noyau gaussien isotrope ayant une largeur à mi-hauteur de 6 mm.

Supprimez la tendance linéaire en cochant la case Detrend. Sélectionnez la régression des covariables de nuisance suivantes : les six paramètres de mouvement de la tête, le signal moyen global, le signal de la matière blanche et le signal du liquide céphalorachidien, afin d'augmenter le rapport signal sur bruit. Enfin, sélectionnez le filtre pour conserver les signaux compris entre 0,01 et 0,08 hertz.

Éliminer le bruit physiologique à haute fréquence ainsi que la dérive à basse fréquence. Commencez par effectuer l'analyse de la causalité de Granger au niveau des voxels, ou GCA, en utilisant la GCA REST dans la boîte à outils REST. Dans la case Traitement ultérieur, cochez GCA.

Définissez l'ordre sur un par défaut. Sélectionnez Définir la ROI et choisissez la ROI sphérique pour délimiter la région d'intérêt. Sélectionnez suivant.

Identifier les points de départ d'intérêt dans le cortex singulaire postérieur, ou CSP, en définissant les coordonnées centrales et le rayon de la région d'intérêt (ROI) à partir des données connues, puis sélectionner OK. Ensuite, sélectionner Exécuter et OK pour lancer le programme. Chercher ensuite les dossiers nommés ZGCA et GCA après le traitement des données de fichiers correspondants. Trier les fichiers ZGCA et les classer en quatre sous-dossiers, respectivement XX, XY, YX, YY.

Dans le logiciel, ouvrez RESTplus et cliquez avec le bouton gauche sur Analyse statistique. Cliquez avec le bouton gauche sur Test t aux deux échantillons REST. Nommez le résultat de sortie T1XY et définissez le répertoire de sortie.

Cliquez avec le bouton gauche sur Ajouter des images de groupe pour ouvrir le sous-dossier XY dans le dossier Résultats AD et le sous-dossier XY dans le dossier Résultats NC. Ensuite, cliquez avec le bouton gauche pour ouvrir le sous-fichier BrainMask dans le dossier mask. Puis sélectionnez Calculer pour exécuter le programme.

Nommez les résultats de sortie T2XY et définissez le répertoire de sortie. Cliquez avec le bouton gauche sur Ajouter des images de groupe pour ouvrir le sous-dossier XY dans le dossier de résultats AD, puis le sous-dossier XY dans le dossier de résultats MCI.

Répétez le calcul du fichier de masque cérébral pour obtenir les sorties pour T3XY, T1YX, T2YX et T3YX, soit un total de six fichiers. Cliquez avec le bouton gauche sur Viewer de RESTplus pour visualiser les fichiers obtenus. Importez le modèle nommé Ch2 dans Underlay.

Enfin, recherchez les six fichiers résultants dans le répertoire de sortie et remplissez la superposition un par un. Créez le graphique final à l’aide des six fichiers de sortie. Après que les nœuds actifs dans tout le cerveau ont été d’abord identifiés, la technologie GCA a été utilisée pour déterminer la connectivité fonctionnelle dirigée du cortex cingulaire postérieur vers l’ensemble du cerveau.

Et du cerveau entier vers le CPC dans les groupes MA, CIM et contrôle. La connectivité dirigée du cerveau entier vers le CPC était renforcée dans le groupe MA par rapport au groupe témoin normal, et principalement localisée dans la région cérébelleuse bilatérale en dehors du RMN. La connectivité dirigée du CPC vers le cerveau entier était significativement réduite dans le groupe MA par rapport aux témoins, avec comme régions principales le précunéus droit et le gyrus métacentral frontal gauche appartenant au RMN.

Bien que cela demande une certaine maîtrise, cette technique peut être réalisée en 14 heures si elle est effectuée correctement. Lors de la réalisation de cette procédure, il est important de se rappeler que tous les fichiers et les noms de photos doivent être en anglais et ne doivent pas contenir d'espaces. Après son développement, cette technique a permis aux chercheurs dans le domaine de l'IRMf d'explorer la connectivité factionnelle dirigée dans l'évolution de la maladie d'Alzheimer.

Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière d'initier la connectivité factionnelle dirigée dans le cerveau liée à la progression de la maladie d'Alzheimer. Cela permet d'établir une base objective précise pour évaluer la gravité de la maladie.