הדמיית תהודה מגנטית מותחת דיפוזי בניתוח של מחלות ניווניות

המטרה הכוללת של הניסוי הבא היא להשתמש בניתוח הדמיית טנזור דיפוזיה כדי להגדיר פתואנטומיה מובהקת של חומר לבן של מחלות מוח שונות על ידי שילוב של סטטיסטיקות אנטרופיה מבוססות מוח שלם ומבוססות דרך. זה מושג על ידי הדמיית טנזור דיפוזיה מתאימה או עיבוד מקדים של נתוני DTI, כולל בקרת איכות ונורמליזציה סטריאוטקטית. כצעד שני, מבוצעת סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה או WBSS, המאפשרת השוואה חכמה של מפות אטרופיה או FA חלקיות של קבוצות נבדקים שונות על מנת לזהות את ההבדלים הפתולוגיים.

לאחר מכן, TrackWise חלקי. סטטיסטיקת ATROPY או TFAS מבוצעת על מנת להשלים את תוצאות ההשוואה החכמה של ווקסל על ידי השוואת מבני המוח שהוגדרו על ידי הליך מעקב סיבים. מתקבלות תוצאות המראות את ההבדלים בין קבוצות חולות לקבוצות ביקורת על סמך ניתוח מבוסס DTI.

היתרון העיקרי של טכניקה זו על פני שיטות אחרות הוא שמעקב אחר סיבים על מערכי נתונים ממוצעים קבוצתיים הופך לאפשרי. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום הדימות המוחי, כגון זיהוי מבני מוח המושפעים ממחלות ניווניות. ההשלכות של טכניקה זו משתרעות על השימוש כסמן חלופי מבוסס הדמיה מוחית מכיוון שהיא עשויה להדגים השפעות אורכיות הן ברמת הפרט והן ברמת הקבוצה.

אנו נדגים את השיטה הזו היא קריטית מכיוון שקשה ללמוד את שלבי עיבוד הנתונים מכיוון שניתוח הנתונים בוצע על חבילת תוכנה מותאמת אישית שהיא T, ומספר שלבים בעיבוד וניתוח נתונים גוזלים זמן רב לביצוע תיקון חפצים. תוכנה מותאמת אישית שפותחה על ידי המעבדה שלנו משמשת לאיתור GD עם לפחות פרוסה אחת המציגה חפצי תנועה IE בעוצמה מופחתת הנגרמת על ידי תנועה ספונטנית של הנושא. התוכנה המשמשת היא הדמיית טנזור ומעקב אחר סיבים, והיא מיוצרת בהתאמה אישית על ידי המעבדה שלנו עבור כל נפח משוקלל דיפוזיה.

חשב את העוצמה הממוצעת עבור כל פרוסה, ולאחר מכן השווה את העוצמה שלה לאותה פרוסה בכל הנפחים האחרים באמצעות גישה ממוצעת משוקללת. גורם השקלול הוא מכפלת הנקודה של וקטורים של שני gd. אם Q נמצא מתחת לסף מסוים, סף של 0.8 במקרה זה כדוגמה, אז הסר את כל הנפח או ה-gd.

סף של 0.8 נחשב לפיתרון יציב. מוצגים כאן חפצי התנועה הנראים בשחזורים סגיטליים ומזוהים על ידי אלגוריתם QC. בדוגמה זו, מתוך המספר הכולל של GD 17, היו מתחת לקו האדום, המתאים ל-Q שווה ל-0.8 ויש לבטל אותו.

דוגמה לסטטיסטיקה של חיסול נפח עבור המחקר כולו מוצגת כאן בדוגמה זו, נתוני DTI של 29 נבדקי HD פרה-סימפטומטיים הושוו לנתוני DTI של 30 בקרות לנורמליזציה הסטריאוטקסית, יצירת תבנית B שווה לאפס ותבנית FA ספציפית למחקר. נורמליזציה סטריאוטקסית לא ליניארית מלאה מורכבת משלושה מרכיבי דפורמציה. כתוצאה מכך, יש לסובב את טנזור הדיפוזיה המתקבל של כל עין ווקסל בהתאם לכל הסיבובים שהוצגו קודם לכן.

הנה טרנספורמציה מוחית נוקשה כדי ליישר את מסגרות הקואורדינטות הבסיסיות. איור זה מציג עיוות ליניארי בהתאם לציוני הדרך. יש להתאים את מרכיבי וקטורי ה-iGen על פי ששת פרמטרי הנורמליזציה של S של העיוות הליניארי, והנה נורמליזציה לא ליניארית, המשווה את ההבדלים בצורת המוח הלא ליניארית.

התזוזות הווקטוריות התלת-ממדיות שונות עבור כל ווקסל, מה שמוביל לטרנספורמציה נפרדת עבור כל vle של מערך הווקסל התלת-ממדי. לאחר הליך נורמליזציה פרטני זה, השתמש בכל מערכי הנתונים הבודדים של DTI ליצירת תבנית B שווה לאפס ספציפית למחקר ותבנית FA. מכיוון שלרישום שאינו PHE לתבנית FA יש יתרון בכך שהוא מספק יותר ניגודיות בהשוואה לתמונות B שווה לאפס, מגדיר תבנית FA על ידי חישוב ממוצע של כל מפות ה-FA הנגזרות בנפרד של המטופלים והבקרות.

בשלב שני, בצע נורמליזציה לא ליניארית של MNI של מערכי הנתונים של DTI על ידי מזעור חוסר ההתאמה בין העוצמות האזוריות של מפת ה-FA שיש להתאים, ואם תבנית ה-FA על פי ההבדלים הריבועיים המבוססים על נתונים אלה נגזרות תבניות חדשות T שתיים. חזור על התהליך האיטרטיבי הזה עד שהמתאם בין מפות FA בודדות לתבנית FA גדול מ-0.7. בדרך כלל מגיעים לזה לאחר שתי חזרות.

כעת ניתן לבצע סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה על ידי חישוב מפות אטרופיות חלקיות מנתוני DTI מנורמלים, החלקת מפות שבר ואטרופיות והערכה סטטיסטית, כולל תיקון להשוואות מרובות בהמשך. ההבדלים במפות אנטרופ חלקיות של חולי טרשת אמיוטרופית צידית לעומת קבוצת ביקורת מחושבים על ידי סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלמה. חשב מפות FA מנתוני DTI מנורמלים על מנת לשמר מידע כיווני כשלב עיבוד מקדים לפני השוואה חכמה של ווקסל, החל מסנן החלקה על מפות ה-FA המנורמלות הבודדות להחלקה.

העובדה שגודל המסנן משפיע על תוצאות ניתוח נתוני DTI מחייבת יישום של משפט המסנן התואם, הקובע כי רוחב המסנן המשמש לעיבוד הנתונים צריך להיות מותאם לגודל ההפרש הצפוי. השווה את קבוצות המטופלים לקבוצת הביקורת המקבילה פוקסוול Y באמצעות מבחן ה-T של הסטודנט. זה נעשה על ידי השוואת ערכי ה-FA של מפות ה-FA של המטופל עם ערכי ה-FA של מפות ה-FA של הבקרות עבור כל שועל בנפרד, ולאחר מכן לתקן את התוצאות הסטטיסטיות עבור השוואות מרובות על ידי שימוש באלגוריתם שיעור הגילוי השגוי ב-P הנמוך מ-0.05.

צמצם עוד יותר את שגיאת האלפא באמצעות אלגוריתם מתאם מרחבי שמבטל ווקסלים מבודדים או קבוצות קטנות ומבודדות של ווקסלים בטווח הגודל של גרעין ההחלקה, מה שמוביל לגודל אשכול סף מינימלי של 512 חורי שועל במסלול הבא פעמיים. סטטיסטיקה אטרופית של anes חלקית מחושבת עבור חולי טרשת צידית אמיוטרופית לעומת ביקורת. על מנת ליישם אלגוריתמים מבוססי סיבים מבוססי קבוצה, מייצרים מערכי נתונים ממוצעים של DTI מנתוני המטופל ומנתוני הבקרות יחד, ולאחר מכן מבצעים טרקטוגרפיה ומערכי נתונים ממוצעים של DTI של קבוצות נבדקים על ידי יישום טכניקת מעקב יעילה.

זהה נקודות זרע מוגדרות ידנית הסמוכות למקסימום המקומי על ידי ניתוח FA מבוסס מוח שלם, המהווים בסיס לניתוח מעקב אחר סיבים עוקבים לאחר זיהוי הזרעים, בצע טרקטוגרפיה t והגדר את הווקסלים של הסיבים המתוחמים כמסכה ספציפית לקבוצה עבור ה-TFAS הבאים. על מנת לכמת את תוצאות טרקטוגרפיית ה-T, יש ליישם TFAS על ידי שימוש במסלולי הסיבים שנוצרו על מערכי הנתונים הממוצעים של DTI של כל הנבדקים בכל קבוצה לבחירת הווקסלים התורמים להשוואה בין המטופלים לבקרות, מפות FA כדי לקבל מידע מקיף על ידי WBSS ו-TFAS, שקול את כל הווקסלים המתקבלים עם ערך FA מעל 0.2 לניתוח סטטיסטי על ידי מבחן T של תלמידים. אנימציה זו מציגה את ההבדלים הקבוצתיים במפות FA שזוהו על ידי WBSS בין מדגם של חולי LS ובקרות תואמות בהדמיה חכמת פרוסה.

סרטון זה מציג מעקב אחר סיבים עם נקודות התחלה בדרכי הקורטיקוספינל המשמשות כבסיס ל-TFAS לאחר שליטה. טכניקה זו יכולה להיעשות כמעט באופן אוטומטי תוך מספר שעות אם היא מבוצעת כראוי. לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד לבצע ניתוח DTI ברמת הקבוצה באמצעות סטטיסטיקה מרחבית מבוססת מוח שלם וסטטיסטיקות FA של TrackWise.