Articolo metodologico

Mappatura cerebrale fMRI in tempo reale negli animali

DOI:

10.3791/61463

⸱

24 settembre 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, 2Graduate Training Centre of Neuroscience, 3MGH/MIT/HMS Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, 4Bruker BioSpin

In questo articolo

Sommario

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La mappatura funzionale del cervello animale può trarre vantaggio dalla configurazione sperimentale di risonanza magnetica funzionale in tempo reale (fMRI). Utilizzando il più recente software implementato nel sistema di risonanza magnetica animale, abbiamo creato una piattaforma di monitoraggio in tempo reale per la fMRI dei piccoli animali.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Le risposte fMRI dinamiche variano in gran parte in base alle condizioni fisiologiche degli animali sia in anestesia che in stato di veglia. Abbiamo sviluppato una piattaforma fMRI in tempo reale per guidare gli sperimentatori a monitorare istantaneamente le risposte fMRI durante l'acquisizione, che può essere utilizzata per modificare la fisiologia degli animali per ottenere le risposte emodinamiche desiderate nel cervello animale. La configurazione fMRI in tempo reale si basa su un sistema di risonanza magnetica preclinica 14.1T, che consente la mappatura in tempo reale delle risposte fMRI dinamiche nella corteccia somatosensoriale primaria della zampa anteriore (FP-S1) di ratti anestetizzati. Invece di un'analisi retrospettiva per indagare le fonti confondenti che portano alla variabilità dei segnali fMRI, la piattaforma fMRI in tempo reale fornisce uno schema più efficace per identificare le risposte fMRI dinamiche utilizzando macro-funzioni personalizzate e un software di analisi delle neuroimmagini comune nel sistema MRI. Inoltre, fornisce una fattibilità immediata per la risoluzione dei problemi e un paradigma di stimolazione del biofeedback in tempo reale per gli studi funzionali del cervello negli animali.

Introduzione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La risonanza magnetica funzionale (fMRI) è un metodo non invasivo per misurare le risposte emodinamiche 1,2,3,4,5,6,7,8,9, ad esempio, il volume del sangue cerebrale dipendente dal livello di ossigeno nel sangue (BOLD), il volume del sangue cerebrale e il segnale di flusso, associati all'attività neurale nel cervello. Negli studi sugli animali, i segnali emodinamici possono essere influenzati dall'anestesia10, dal livello di stress degli animali svegli 11, nonché dai potenziali artefatti non fisiologici, ad esempio pulsazioni cardiache e movimenti respiratori12,13,14,15. Sebbene siano stati sviluppati molti metodi di post-elaborazione per fornire un'analisi retrospettiva del segnale fMRI per la dinamica funzionale correlata al compito e allo stato di riposo e la mappatura della connettività16,17,18,19, ci sono poche tecniche per fornire una soluzione di mappatura delle funzioni cerebrali in tempo reale e letture istantanee nel cervello animale 20 (la maggior parte delle quali sono utilizzate principalmente per la mappatura del cervello umano21, 22,23,24,25,26,27). In particolare, questo tipo di metodo di mappatura fMRI in tempo reale è carente negli studi sugli animali. È necessario istituire una piattaforma fMRI per consentire l'indagine degli stadi fisiologici dipendenti dallo stato cerebrale in tempo reale e fornire un paradigma di stimolazione biofeedback in tempo reale per studi funzionali del cervello animale.

Nel presente lavoro, illustriamo un set-up sperimentale fMRI in tempo reale con le macro-funzioni personalizzate del software della console MRI, dimostrando il monitoraggio in tempo reale delle risposte BOLD-fMRI evocate nella corteccia somatosensoriale primaria della zampa anteriore (FP-S1) dei ratti anestetizzati. Questa configurazione in tempo reale consente la visualizzazione dell'attivazione cerebrale in corso in mappe funzionali, nonché singoli corsi temporali in modo voxel-wise, utilizzando il software di analisi delle neuroimmagini esistente, Analysis of Functional NeuroImages (AFNI)28. La preparazione del set-up sperimentale fMRI in tempo reale per lo studio sugli animali è descritta nel protocollo. Oltre alla configurazione degli animali, forniamo procedure dettagliate per impostare la visualizzazione e l'analisi dei segnali fMRI in tempo reale utilizzando il più recente software della console in parallelo con gli script di elaborazione delle immagini. In sintesi, la configurazione fMRI in tempo reale proposta per gli studi sugli animali è un potente strumento per monitorare i segnali dinamici fMRI nel cervello animale utilizzando il sistema di console MRI.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Protocollo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo studio è stato condotto in conformità con la legge tedesca sul benessere degli animali (TierSchG) e l'ordinanza sugli animali da laboratorio per il benessere degli animali (TierSchVersV). Il protocollo sperimentale qui descritto è stato esaminato dalla commissione etica (§15 TierSchG) e approvato dall'autorità statale (Regierungspräsidium, Tübingen, Baden-Württemberg, Germania).

1. Preparazione del set-up sperimentale BOLD-fMRI per lo studio su piccoli animali

  1. Accendere il software della console per controllare i parametri di imaging e acquisire i dati MRI.
    NOTA: La configurazione fMRI in tempo reale proposta viene implementata utilizzando le macro-funzioni del software della console (versione 6) in parallelo con le funzioni di elaborazione delle immagini di AFNI.
  2. Trovare le sequenze MR (ad esempio, Posizione, Localizzatore, Acquisizione rapida con miglioramento del rilassamento (RARE) e imaging ecoplanare 3D (EPI) con Esplora area di lavoro, quindi trascinarle e aggiungerle nell'elenco di scansione.
    NOTA: le sequenze Posizione e Localizzatore vengono utilizzate per identificare una regione di interesse (ROI) in un cervello. Una sequenza RARE viene utilizzata per una scansione anatomica. Una sequenza EPI 3D viene utilizzata per misurare le risposte BOLD dinamiche.
  3. Posizionare gli script macro predefiniti, "Setup_rt3DEPI" e "Feed2AFNI_rt3DEPI" nel percorso dello script macro (ad esempio, "/opt/(PV version)/prog/curdir/(nome utente)/ParaVision/macros"). Attivare le opzioni di ricostruzione EPI 3D, "Attività serie pre-immagine" e "Esegui macro" nel menu dell'interfaccia utente "Ricostruzione dati", quindi collegare lo script macro predefinito, "Setup_rt3DEPI", prima di fare clic sul pulsante "Scansione".
    Nota : gli script macro sono inclusi nei file supplementari.
  4. Installare il software AFNI per l'analisi e la visualizzazione BOLD-fMRI in tempo reale.

2. Cateterismo e chirurgia di ventilazione

  1. Impostare un ventilatore e sistemi di monitoraggio dello stato fisiologico come termometro, pressione sanguigna e registrazione della respirazione, come mostrato nella Figura 1. Impostare una frequenza costante di 60 ± 1 respiro/min con il ventilatore e una temperatura di 37 °C utilizzando una piastra riscaldante compatibile con MR con un set di controllo di feedback.
  2. Anestetizzare un ratto Sprague-Dawley maschio adulto (300-600 g) in una camera con isoflurano al 5% per induzione e fornire isoflurano al 2-2,5% per l'intervento chirurgico da un vaporizzatore. Controlla la profondità dell'anestesia pizzicando la zampa posteriore e confermando la mancanza di una risposta di ritiro.
  3. Intubare l'animale con una cannula di plastica da 14 G per la ventilazione (60 ± 1 respiro/min con una miscela di 70% di aria e 30% di ossigeno). Regolare l'anidride carbonica di fine marea (CO2) nell'intervallo 25 ± 5 mmHg29.
    NOTA: L'intubazione è fondamentale per mantenere adeguati livelli di CO2 attraverso esperimenti fMRI.
  4. Metti l'animale in posizione supina su un lettino chirurgico e raditi una coscia con un rasoio elettrico. E poi, fai un'incisione sulla pelle rasata con le forbici chirurgiche.
    NOTA: La lunghezza dell'incisione è di circa 1-2 cm in direzione longitudinale.
  5. Trova un'arteria femorale e una vena sotto la regione incisa per il cateterismo e separa l'arteria femorale individuale e la vena dai tessuti circostanti.
  6. Fissare un lato dell'arteria femorale separata con una sutura chirurgica e tenere l'altro lato con una pinza micro bulldog. Quindi, fare una piccola incisione tra le regioni legate sull'arteria femorale.
  7. Inserire un catetere nell'arteria femorale attraverso la piccola incisione e legare il catetere e l'arteria insieme con suture chirurgiche. Monitorare costantemente la pressione arteriosa con il sistema di monitoraggio fisiologico nell'intervallo 80-120 mmHg e misurare regolarmente il gas arterioso per mantenere pO 2 di minimo 90 mmHg e pCO2 di 30-45 mmHg durante la scansione.
    NOTA: Questo cateterismo è fondamentale per il monitoraggio della pressione arteriosa durante gli esperimenti fMRI.
  8. Fissare entrambe le estremità della vena femorale con suture chirurgiche intrecciate di seta. Quindi, fare una piccola incisione tra le regioni legate sulla vena femorale. Utilizzare una pinza per eseguire la sutura.
    NOTA: La dimensione della sutura è di circa 1-2 cm.
  9. Inserire un catetere nella vena femorale. Legare il catetere e la vena insieme con suture chirurgiche.
    NOTA: Questo cateterismo è fondamentale per la somministrazione di alfa-cloralosio attraverso la vena e la regolazione dei livelli di anestetico durante gli esperimenti fMRI. Se l'animale non è ben anestetizzato, inizierà a respirare spontaneamente. In questo caso, deve essere somministrato più alfa-cloralosio per evitare artefatti di movimento respiratorio.
  10. Suturare l'incisione chirurgica sulla pelle rasata. Una volta completate le procedure chirurgiche, mantenere l'animale anestetizzato infondendo un bolo di alfa-cloralosio con il dosaggio di ~ 80 mg / kg attraverso il catetere collegato alla vena femorale e interrompere la somministrazione di isoflurano allo stesso tempo.

3. Posizionamento dell'animale all'interno dello scanner MRI

  1. Trasferire l'animale anestetizzato allo scanner MRI non appena viene eseguito il passaggio 2.10 e fissarlo su una culla personalizzata.
  2. Inserire un termometro rettale a feedback in tempo reale sull'animale per monitorare la temperatura dell'animale. Posizionare una piastra elettrica sotto il busto dell'animale per controllare la temperatura. Mantenere la temperatura corporea a 37,0 ± 0,5 °C durante le scansioni MRI.
  3. Fornire alfa-cloralosio con ~ 25 mg / kg / h di soluzione in una miscela di pancuronio (~ 2 mg / kg / h), un rilassante muscolare, mantenendo l'animale anestetizzato e riducendo gli artefatti di movimento nelle immagini fMRI. Monitorare la pressione sanguigna e la respirazione regolando la quantità di farmaco e la velocità di ventilazione in base allo stato fisiologico.
  4. Somministrare unguento oftalmico sugli occhi dell'animale per prevenire la secchezza durante gli esperimenti fMRI. Fissare la testa dell'animale in modo sicuro con due barre auricolari per evitare artefatti di movimento della testa.
  5. Fissare una bobina di superficie del ricetrasmettitore sulla testa. Sintonizzare e abbinare la bobina alla frequenza di Larmor (ad esempio, 599 MHz su 14,1 T) sulla testa prima delle misurazioni MRI.
    NOTA: Qui, la bobina di 22 mm di diametro viene utilizzata per coprire l'intero cervello di un ratto.
  6. Inserire un paio di elettrodi ad ago nella pelle della zampa anteriore tra le dita 1 e 4 e fissarli con nastro chirurgico. Quindi, verificare che la stimolazione funzioni correttamente dopo aver collegato un cavo di ingresso di stimolazione a questi elettrodi30.
  7. Inserire l'animale nel foro della risonanza magnetica e posizionarlo approssimativamente nell'isocentro.

4. Misurazione delle immagini anatomiche RM

  1. Fare clic sul pulsante del menu di calibrazione nell'interfaccia utente principale. Eseguire le calibrazioni del sistema MRI facendo clic sulle seguenti voci nell'interfaccia utente della piattaforma di regolazione (vedere il menu Aiuto nel software della console): Trovare la frequenza di risonanza di base, Calibrare la potenza dell'impulso RF, Impostare il guadagno ottimale del ricevitore, Misurare la mappa B0 nell'animale per lo shimming, Eseguire spessori lineari globali basati sull'integrale del decadimento libero (FID) non localizzato.
    NOTA: questo passaggio richiede meno di 2 minuti.
  2. Esegui una sequenza di posizione facendo clic sul pulsante "Scansione" per trovare la posizione della testa dell'animale all'interno del foro della risonanza magnetica. Se la testa non si trova nell'isocentro, regolate la posizione della testina mentre spostate la culla avanti e indietro fino a quando la testa non si trova nell'isocentro.
  3. Esegui una sequenza di localizzatori facendo clic sul pulsante "Scansione" per identificare un ROI nella testa. Selezionare Map Shim e definire il ROI del volume dello shim per coprire l'intero cervello nell'immagine del localizzatore, quindi eseguire uno shimming di ordine elevato (ad esempio, 2 ° o 3° ordine) utilizzando l'opzione "Shim fino a" per ridurre le disomogeneità del campo magnetico principale (B0) al ROI.
    NOTA: Lo shimming di ordine elevato è un passaggio fondamentale per migliorare la qualità dei dati BOLD-fMRI quando vengono utilizzate sequenze EPI.
  4. Eseguire una sequenza RARE pesata in T2 facendo clic sul pulsante "Scan" per acquisire immagini anatomiche che coprono l'intero cervello in una vista coronale (ad esempio, vengono utilizzati i seguenti parametri di sequenza: tempo di ripetizione (TR) 4000 ms, tempo di eco effettivo (TE) 36,1 ms, matrice 128 x 128, campo visivo (FOV) 19,2x19,2 mm2, numero di fette 32, spessore della fetta 0,3 mm, Fattore RARE 8).
    NOTA: nella seguente fase di visualizzazione fMRI in tempo reale, le immagini anatomiche vengono utilizzate per registrare le immagini EPI 3D come modello.

5. Configurazione del software fMRI in tempo reale e visualizzazione della risposta fMRI

  1. Apri una finestra di terminale e vai al percorso del plugin AFNI in tempo reale usando il seguente comando:
    cd /home/(nome utente)/rt_afni
    NOTA: lo script del plugin AFNI, "afni_rt" è incluso nei file supplementari.
  2. Esegui il software AFNI con il plugin in tempo reale utilizzando il comando e le opzioni seguenti.
    AFNI -RT
    -yestplugouts
    -DAFNI_REALTIME_MP_HOST_PORT=localhost:(numero porta)
    -DAFNI_REALTIME_Graph=Tempo reale
    -DAFNI_FIM_IDEAL=(paradigma)
    NOTA: Nel primo caso, il codice consente ai programmi esterni di scambiare dati con AFNI mentre nel secondo caso il plug-in in tempo reale tenterà di aprire un socket TCP al localhost e alla porta definiti dall'utente. Nel terzo e quarto caso, i codici tracceranno il corso temporale dei dati fMRI in tempo reale e tracceranno il corso temporale del paradigma definito dall'utente nel corso temporale fMRI rispettivamente quando vengono acquisiti i dati fMRI in tempo reale. Per ulteriori dettagli, consultare https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.environment.html.
  3. Monitorare i prossimi file AFNI BRIK definiti utilizzando il comando "Dimon" come illustrato nella Figura 2 con le seguenti opzioni:
    Dimon -tr (TR di EPI) -nt (NRepetizioni di EPI)
    -rt -quit
    -infile_pattern in tempo reale*. BRIK ·
    -file_type AFNI
    NOTA: "Dimon" è un comando per monitorare l'acquisizione in tempo reale di file di immagine AFNI utilizzando le seguenti opzioni: "-rt" che esegue il plugin in tempo reale e "-infile_pattern (nome dati). BRIK -file_type AFNI" che consente al plugin di leggere i file BRIK specifici e di inviarli in AFNI per la visualizzazione e la formattazione. Per ulteriori dettagli, consultare https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/Dimon.html.
  4. Utilizzare il comando "pvcmd" con le seguenti opzioni:
    pvcmd -a JMacroManager JMMExecuteMacro -categoria $USER -macro Feed2AFNI_rt3DEPI
    NOTA: questo codice esiste nello script macro, "Setup_rt3DEPI", per eseguire lo script macro di sfondo, "Feed2AFNI_rt3DEPI", subito dopo aver fatto clic sul pulsante "Scansione" per l'acquisizione EPI.
  5. Utilizzare il comando "exec pvcmd" con le seguenti opzioni per ottenere i parametri di acquisizione EPI.
    exec pvcmd -a ParxServer -r ParamGetValue -psid $ParSpaceId -param (parametri PVM di EPI) -id 10 -args $AcqKey $ParSpaceId $ProcnoPath
  6. Utilizzare il comando "exec to3d" con le seguenti opzioni per convertire i dati grezzi EPI in file AFNI in tempo reale nello script macro di sfondo, "Feed2AFNI_rt3DEPI".
    exec to3d -omri -xFOV $FOV_X -yFOV $FOV_Y -zFOV $FOV_Z -prefisso $LastVolName $ImgFormat$Path2dseq
  7. Assicurarsi che le informazioni geometriche EPI siano coerenti con l'orientamento anatomico.
    NOTA: Il comando AFNI "to3d" verrà eseguito automaticamente con le informazioni geometriche come il campo visivo (FOV) e la dimensione della matrice per convertire i dati grezzi fMRI in un unico dato AFNI BRIK ogni volta che ogni dato del volume 3D viene memorizzato dopo ogni singolo TR come mostrato nella Figura 2. L'orientamento dell'immagine può essere modificato con i parametri geometrici di "to3d". Per ulteriori dettagli, consulta https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/to3d.html.
  8. Accendere un isolatore di stimolo elettrico ed eseguire la stimolazione elettrica della zampa anteriore per uno studio fMRI evocato (ad esempio, 3Hz, larghezza di impulso 4s 300us, 2,5mA) utilizzando blocchi di stimolazione.
    NOTA: Qui, il paradigma di progettazione dei blocchi consiste in 10 scansioni di pre-stimolazione, 3 scansioni di stimolazione e 12 scansioni di inter-stimolazione (15 scansioni per epoca).
  9. Eseguire una sequenza EPI 3D pesata in T2* facendo clic sul pulsante "Scan" per lo studio BOLD-fMRI (ad esempio, vengono utilizzati i seguenti parametri: TR/TE 1500/14 ms, matrice 64 x 64 x 32, FOV 19,2 x 19,2 x 9,6 mm 3 e risoluzione 300 x 300 x 300 μm3).
    NOTA: non appena si fa clic sul pulsante "Scansione", il monitoraggio e l'elaborazione dei dati grezzi verranno eseguiti utilizzando gli script macro predefiniti in tempo reale. Una volta convertito un set di dati AFNI BRIK, i grafici del percorso temporale voxel-wise per le immagini EPI 3D vengono visualizzati nel software AFNI e aggiornati automaticamente per ogni singolo TR.
  10. Per sovrapporre le immagini EPI alle immagini anatomiche RARE, convertire le immagini RARE in un set di dati AFNI BRIK utilizzando il comando "to3d" come nel passaggio 5.6, quindi registrare le immagini EPI nelle immagini anatomiche utilizzando lo script AFNI "align_epi_anat.py" con le seguenti opzioni:
    align_epi_anat.py -anat anatomy_template_al+orig -epi epi.$(epi data number)+orig -epi_base 1 -suffisso _volreg -rat_align -cost LPA -epi2anat
    NOTA: per ulteriori dettagli, consultare https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/ align_epi_anat.py.html.
  11. Per elaborare mappe funzionali delle risposte BOLD, calcolare la deconvoluzione del set di dati 3D+tempo con una serie temporale di stimolo specifica utilizzando il comando "3dDeconvolve" con le seguenti opzioni:
    3dDeconvolve -input (nome file di input)+orig. -nfirst 0 -polort 3 -num_stimts 1 -stim_times 1 (nome del file del paradigma di stimolazione) 'BLOCK(4,1)' -stim_label 1 zampa anteriore -tout -fout -rout
    NOTA: le fasi di elaborazione delle immagini come l'attenuazione spaziale o il filtraggio temporale sono state incorporate in uno script di elaborazione dati AFNI personalizzato. Per ulteriori dettagli, consulta https://afni.nimh.nih.gov/afni/doc/help/3dDeconvolve.html.
  12. Per visualizzare le mappe funzionali dei segnali BOLD, utilizzare un clustering interattivo nel software AFNI. Aprire l'opzione "Define Overlay" e utilizzare la funzione "Clusters" dal menu dell'interfaccia utente AFNI.
  13. Dopo l'ultima scansione fMRI, estrarre l'animale dallo scanner MRI e eutanasia secondo i protocolli approvati.
    NOTA: le funzioni di elaborazione delle immagini di AFNI e le macro-funzioni nel più recente software della console sono state utilizzate per elaborare i dati fMRI in tempo reale. Informazioni dettagliate e descrizioni delle macrofunzioni sono disponibili dal menu di aiuto nel software della console. Il software AFNI è un freeware, che può essere scaricato direttamente attraverso il sito web NIMH-AFNI. Gli script correlati per creare il collegamento tra AFNI e il sistema di console sono allegati.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Risultati

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La Figura 3 e la Figura 4 mostrano un percorso temporale BOLD-fMRI rappresentativo in tempo reale e mappe funzionali con stimolazione elettrica della zampa anteriore (3 Hz, 4 s, larghezza dell'impulso 300 us, 2,5 mA). Il paradigma di progettazione fMRI comprende 10 scansioni di pre-stimolazione, 3 scansioni di stimolazione e 12 scansioni di inter-stimolazione con un totale di 8 epoche (130 scansioni). Il tempo di scansione totale è di 3 min 15 sec (195 sec).

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Discussione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Il monitoraggio in tempo reale del segnale fMRI aiuta gli sperimentatori a regolare la fisiologia degli animali per ottimizzare la mappatura funzionale. Gli artefatti di movimento negli animali svegli, così come l'effetto anestetico, sono i principali fattori che mediano la variabilità dei segnali fMRI, confondendo l'interpretazione biologica del segnale da solo 31,32,33,34,35,36,37,38

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Dichiarazioni

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sascha Köhler è un dipendente di Bruker BioSpin MRI GmbH.

Ringraziamenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ringraziamo il Dr. D. Chen e il Dr. C. Yen per aver condiviso lo script AFNI per impostare la fMRI in tempo reale per PV 5 e il team AFNI per il supporto software. Questa ricerca è stata supportata dal finanziamento NIH Brain Initiative (RF1NS113278-01, R01 MH111438-01), e dalla sovvenzione dello strumento S10 (S10 RR023009-01) al Martinos Center, German Research Foundation (DFG) Yu215 / 3-1, BMBF 01GQ1702 e dal finanziamento interno della Max Planck Society.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
14.1T Sistema di risonanza magnetica Bruker BrukerBioSpin MRI GmbHN/A
A365 Isolatore di stimoloWorld Precision InstrumentsN/A
Software AcqKnowledgeBiopacRRID:SCR_014279, http://www.biopac.com/product/acqknowledge-software/
AFNICox, 1996RRID:SCR_005927, http://afni.nimh.nih.gov
CO2SMO ( Monitor ETCO2/SpO2), Modello 7100Novametrix Medical Systems IncN/A
IsofluranoCP-PharmaCat# 1214
Master-9A.M.P.IN/A
Iniettore di nanolitriWorld Precision InstrumentsCat# NANOFIL
Bromuro di pancuronioInresa ArzneimittelCat# 34409.00.00
ParaVision 6Bruker BioSpin MRI GmbHRRID:SCR_001964
Soluzione salina tamponata con fosfato (PBS)GibcoCat# 10010-023
Ratto: Sprague Dawley rattoCharles River LaboratoriesCrl:CD(SD)
SAR-830/AP VentilatoreCWEN/A
&alfa;-cloralosioSigma-AldrichCat# C0128-25G; RRID

Riferimenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 87 (24), 9868-9872 (1990).
  2. Belliveau, J. W., et al. Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonance imaging. Science. 254 (5032), 716-719 (1991).
  3. Stehling, M. K., Turner, R., Mansfield, P. Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second. Science. 254 (5028), 43-50 (1991).
  4. Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic Resonance in Medicine. 25 (2), 390-397 (1992).
  5. Kwong, K. K., et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (12), 5675-5679 (1992).
  6. Ogawa, S., et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (13), 5951-5955 (1992).
  7. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  8. Logothetis, N. K. What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).
  9. Kim, S. G., Ogawa, S. Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (7), 1188-1206 (2012).
  10. Peltier, S. J., et al. Functional connectivity changes with concentration of sevoflurane anesthesia. Neuroreport. 16 (3), 285-288 (2005).
  11. Dopfel, D., Zhang, N. Mapping stress networks using functional magnetic resonance imaging in awake animals. Neurobiology of Stress. 9, 251-263 (2018).
  12. Hu, X. P., Le, T. H., Parrish, T., Erhard, P. Retrospective Estimation and Correction of Physiological Fluctuation in Functional Mri. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (2), 201-212 (1995).
  13. Birn, R. M. The role of physiological noise in resting-state functional connectivity. Neuroimage. 62 (2), 864-870 (2012).
  14. Caballero-Gaudes, C., Reynolds, R. C. Methods for cleaning the BOLD fMRI signal. Neuroimage. 154, 128-149 (2017).
  15. Pais-Roldan, P., Biswal, B., Scheffler, K., Yu, X. Identifying Respiration-Related Aliasing Artifacts in the Rodent Resting-State fMRI. Frontiers in Neuroscience. 12, 00788(2018).
  16. Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magnetic Resonance in Medicine. 44 (1), 162-167 (2000).
  17. Chang, C., Cunningham, J. P., Glover, G. H. Influence of heart rate on the BOLD signal: The cardiac response function. Neuroimage. 44 (3), 857-869 (2009).
  18. Birn, R. M., Diamond, J. B., Smith, M. A., Bandettini, P. A. Separating respiratory-variation-related neuronal-activity-related fluctuations in fluctuations from fMRI. Neuroimage. 31 (4), 1536-1548 (2006).
  19. Golestani, A. M., Chang, C., Kwinta, J. B., Khatamian, Y. B., Chen, J. J. Mapping the end-tidal CO2 response function in the resting-state BOLD fMRI signal: Spatial specificity, test-retest reliability and effect of fMRI sampling rate. Neuroimage. 104, 266-277 (2015).
  20. Lu, H. B., et al. Real-time animal functional magnetic resonance imaging and its application to neurophamacological studies. Magnetic Resonance Imaging. 26 (9), 1266-1272 (2008).
  21. Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Medicine. 33 (2), 230-236 (1995).
  22. Lee, C. C., Jack, C. R., Rossman, P. J., Riederer, S. J. Real-time reconstruction and high-speed processing in functional MR imaging. American Journal of Neuroradiology. 19 (7), 1297-1300 (1998).
  23. Voyvodic, J. T. Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis. Neuroimage. 10 (2), 91-106 (1999).
  24. Cohen, M. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Methods. 25 (2), 201-220 (2001).
  25. Posse, S., et al. A new approach to measure single-event related brain activity using real-time fMRI: Feasibility of sensory, motor, and higher cognitive tasks. Human Brain Mapping. 12 (1), 25-41 (2001).
  26. Decharms, R. C. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends in Cognitive Sciences. 11 (11), 473-481 (2007).
  27. Bruhl, A. B. Making Sense of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging (rtfMRI) and rtfMRI Neurofeedback. International Journal of Neuropsychopharmacology. 18 (6), (2015).
  28. Cox, R. W. AFNI: Software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  29. Liou, W. W., Goshgarian, H. G. Quantitative assessment of the effect of chronic phrenicotomy on the induction of the crossed phrenic phenomenon. Experimental Neurology. 127 (1), 145-153 (1994).
  30. Shih, Y. Y., et al. Ultra high-resolution fMRI and electrophysiology of the rat primary somatosensory cortex. Neuroimage. 73, 113-120 (2013).
  31. Masamoto, K., Kim, T., Fukuda, M., Wang, P., Kim, S. G. Relationship between neural, vascular, and BOLD signals in isoflurane-anesthetized rat somatosensory cortex. Cerebral Cortex. 17 (4), 942-950 (2007).
  32. van Alst, T. M., et al. Anesthesia differentially modulates neuronal and vascular contributions to the BOLD signal. Neuroimage. 195, 89-103 (2019).
  33. Wu, T. L., et al. Effects of isoflurane anesthesia on resting-state fMRI signals and functional connectivity within primary somatosensory cortex of monkeys. Brain and Behavior. 6 (12), 00591(2016).
  34. Liu, X., Zhu, X. H., Zhang, Y., Chen, W. The change of functional connectivity specificity in rats under various anesthesia levels and its neural origin. Brain Topography. 26 (3), 363-377 (2013).
  35. Liu, X. P., et al. Multiphasic modification of intrinsic functional connectivity of the rat brain during increasing levels of propofol. Neuroimage. 83, 581-592 (2013).
  36. Hutchison, R. M., Hutchison, M., Manning, K. Y., Menon, R. S., Everling, S. Isoflurane induces dose-dependent alterations in the cortical connectivity profiles and dynamic properties of the brain's functional architecture. Human Brain Mapping. 35 (12), 5754-5775 (2014).
  37. He, Y., et al. Ultra-Slow Single-Vessel BOLD and CBV-Based fMRI Spatiotemporal Dynamics and Their Correlation with Neuronal Intracellular Calcium Signals. Neuron. 97 (4), 925-939 (2018).
  38. Yoshida, K., et al. Physiological effects of a habituation procedure for functional MRI in awake mice using a cryogenic radiofrequency probe. Journal of Neuroscience Methods. 274, 38-48 (2016).

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Ristampe e permessi

Richiedi il permesso di riutilizzare il testo o le figure di questo articolo JoVE

Richiedi permesso

Tag

Ratti anestetizzaticorteccia somatosensoriale primaria della zampa anterioresequenza pesata in T2software AFNIstimolazione elettrica a quattro zampefMRI BOLD voxel wiseconnettivit funzionale a riposoMRI preclinica 141T

Articoli correlati