Articolo metodologico
Questo articolo descrive le tecniche per eseguire ad alta risoluzione risonanza magnetica funzionale, con 1,2 mm di campionamento mesencefalo umano e strutture subcorticali utilizzando uno scanner 3T. L'uso di queste tecniche per risolvere le mappe topografiche di stimolazione visiva nella umano collicolo superiore (SC) è dato come un esempio.
Risonanza magnetica funzionale (fMRI) è uno strumento ampiamente utilizzato per la misurazione non invasiva correlati di attività cerebrale umana. Tuttavia, il suo impiego è stato quasi focalizzata sulla misurazione dell'attività sulla superficie della corteccia cerebrale, piuttosto che in regioni subcorticali come mesencefalo e tronco cerebrale. FMRI Subcortical devono superare due sfide: la risoluzione spaziale e il rumore fisiologico. Qui si descrive un insieme ottimale di tecniche sviluppate per eseguire alta risoluzione fMRI in umana SC, una struttura sulla superficie dorsale del mesencefalo, i metodi possono anche essere usati per tronco altra immagine e strutture sottocorticali.
Ad alta risoluzione (1,2 mm voxel) fMRI della SC richiede un approccio non convenzionale. Il campionamento spaziale desiderata si ottiene utilizzando un multi-shot (interleaved) l'acquisizione a spirale 1. Poiché, T 2 * di tessuto SC è più lunga in corteccia, un tempo di eco corrispondentemente più lungo (T E ~ 40 msec) viene utilizzato per maxizare il contrasto funzionale. Per coprire la piena portata della SC, 8-10 fette si ottengono. Per ogni sessione un'anatomia strutturale con la prescrizione fetta stessa fMRI si ottiene anche, che viene utilizzato per allineare i dati funzionali ad alta risoluzione volume di riferimento.
In una sessione separata, per ogni soggetto, creiamo una ad alta risoluzione (0,7 campionamento mm) con un volume di riferimento T 1-pesata sequenza che dà un buon contrasto dei tessuti. Nel volume di riferimento, la regione del mesencefalo è segmentato utilizzando il ITK-SNAP applicazione software 2. Questa segmentazione viene utilizzato per creare una rappresentazione 3D superficie del mesencefalo che sia agevole e preciso 3. I vertici di superficie e normali vengono utilizzati per creare una mappa di profondità dalla superficie mesencefalo all'interno del tessuto 4.
Dati funzionali si trasforma nel sistema di coordinate del volume riferimento segmentato. Associazioni di profondità dei voxelconsentire la media dei dati di serie temporali fMRI all'interno di intervalli di profondità specificati per migliorare la qualità del segnale. Rendering dei dati sulla superficie 3D per la visualizzazione.
Nel nostro laboratorio usiamo questa tecnica per misurare le mappe topografiche di stimolazione visiva e occulta e palese attenzione visiva all'interno della SC 1. Come esempio, si dimostrano la rappresentazione topografica di angolo polare alla stimolazione visiva in SC.
1. Polar angolo Stimulus Topografia e Psicofisica
Per ottenere un angolo polare-map retinotopica nella SC, usiamo un cuneo a 90 ° di punti in movimento come lo stimolo (eccentricità 2-9 ° di angolo visivo, significa dot-velocità 4 ° / sec) (Fig. 1). È noto che l'attività nel SC è migliorate applicando attenzione segreta 5, quindi usiamo un compito attenzione nel nostro paradigma per aumentare segnale disponibile. In studio ogni 2 s, i soggetti sono istruiti a partecipare segretamente al cuneo intero ed eseguire un compito velocità di discriminazione, pur mantenendo la fissazione. Il cuneo è diviso in 2 × 3 settor....
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Le nostre tecniche di acquisizione e di analisi dei dati consentono di misurare l'attività neurale in strutture sub-corticali del cervello umano ad alta risoluzione (1,2 mm voxel). Il 3-shot di acquisizione a spirale riduce il rumore fisiologico che è particolarmente dannoso per le misure fMRI in tutto il mesencefalo. Inoltre, la segmentazione laminare del tessuto ci permette di eseguire la profondità media dei dati che contribuiscono a migliorare il SNR. Abbiamo usato questi metodi per mostrare precise mappe topogr.......
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Non ci sono conflitti di interesse dichiarati.
Questo materiale si basa su lavori sostenuta dalla National Science Foundation sotto Grant BCS 1063774.
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