2 gennaio 2012
Gyrification di misura (pieghevole corticale) a qualunque età rappresenta una finestra nello sviluppo cerebrale precoce. Quindi, abbiamo già sviluppato un algoritmo per misurare gyrification locale a migliaia di punti sopra l'emisfero 1. In questo lavoro, abbiamo dettaglio il calcolo di questo indice gyrification locale.
L'obiettivo generale di questa procedura è quantificare la piegatura corticale o la sua complessità con una risoluzione straordinaria basata su risonanza magnetica cerebrale. Questo risultato si ottiene innanzitutto creando rappresentazioni tridimensionali accurate delle superfici corticali utilizzando il software gratuito Surface. Il secondo passaggio consiste nel costruire una superficie esterna che aderisca strettamente alla superficie del solco mediante un algoritmo di chiusura morfologica.
Vengono quindi create centinaia di regioni circolari sovrapposte sulla superficie esterna e vengono abbinate alla corrispondente area corticale. Successivamente, il rapporto tra le due regioni corrispondenti viene calcolato in ciascun punto, generando mappe individuali di ificazione locale, che possono essere successivamente utilizzate per confronti statistici tra diversi gruppi diagnostici. Infine, la misurazione della struttura corticale in bambini cresciuti, adolescenti o adulti può rivelare uno sviluppo corticale anomalo verificatosi nei primi mesi di vita.
Il principale vantaggio di questo metodo rispetto alle tecniche esistenti, come quelle basate sulla curvatura o sulla geometria morfologica delle cellule, è che fornisce una misurazione facilmente interpretabile della ificazione, non vincolata dai margini circolari e che offre anche una risoluzione straordinaria. Questo metodo può aiutarci a rispondere ad alcune domande fondamentali riguardo allo sviluppo di condizioni psichiatriche o disturbi neuroevolutivi. In altre parole, possiamo comprendere come eventi neuroevolutivi precoci, come il ripiegamento della corteccia, possano in seguito influenzare lo sviluppo della patogenesi nell'età adulta.
L'idea di questa tecnica è emersa quando abbiamo capito che l'indice di ificazione utilizzato in neuroanatomia comparativa da decenni avrebbe potuto rappresentare un indicatore molto efficace dello sviluppo cerebrale, a patto di superare i problemi legati al suo attuale utilizzo. Il metodo vi sarà dimostrato da Mari, ricercatrice senior del nostro gruppo, e da Mari Ra, ricercatrice senior del laboratorio di Jean Philip Tran. La prima parte del protocollo impiega la classica pipeline di free surfer.
I comandi descritti qui illustrano un modo per ottenere le ricostruzioni della superficie corticale, ma possono essere utilizzati anche comandi equivalenti per importare il DICOM MRI grezzo in FreeSurfer. Iniziare creando l'architettura delle cartelle. Successivamente, accedere alla cartella MRI del soggetto e convertire l'MRI grezzo nel formato di FreeSurfer.
Quindi visualizzare il volume convertito. Verificare la qualità dell'immagine assicurandosi che l'orientamento sia corretto, che il contrasto sia sufficiente e che l'immagine non sia spostata. Successivamente, utilizzando FreeSurfer, creare i modelli tridimensionali della mesh corticale.
Questo processo dura diverse ore al fine di affrontare il problema di Barrett. Cellie FreeSurfer crea innanzitutto un volume unitario della sostanza bianca, che viene successivamente utilizzato come punto di partenza per la superficie bianca principale. Inizialmente, il processo di ricostruzione ottimizza la superficie grigio-bianca in base al gradiente locale di intensità.
Successivamente, questa superficie viene ulteriormente espansa fino all'interfaccia grigia tra CSF per creare il modello mesh a mucchio. Il processo di ricostruzione produce due modelli mesh 3D composti da circa 150.000 punti per emisfero. Il modello bianco rappresenta l'interfaccia tra grigio e bianco, mentre il modello a mucchio rappresenta l'interfaccia grigia tra CSF.
Tutte le superfici e i volumi sono nello spazio nativo, consentendo misurazioni senza deformazioni. Verificare ora l'accuratezza di queste superfici ricostruite sovrapponendo le due superfici. L'esempio mostra l'allineamento per il soggetto fornito con il pacchetto free surfer.
Assicurarsi che la superficie bianca segua accuratamente l'interfaccia grigio-bianca e che i vasi e la membrana non siano inclusi nella superficie del solco, per correggere manualmente il risultato del processo di ricostruzione. Consultare i tutorial presenti nel wiki di FreeSurfer. Quando si è soddisfatti delle superfici, calcolare l'indice di giri locale o LGI.
Questo comando di solito richiede circa tre ore per i due emisferi di un singolo partecipante allo studio. A seconda della potenza della workstation, il processo LGI inizia con la creazione di una superficie esterna mediante un'operazione morfologica di chiusura. Successivamente, vengono create circa 800 regioni circolari sovrapposte di interesse sulla superficie esterna.
Per ciascuna di queste regioni, viene definita una corrispondente regione di interesse sulla superficie del cervello. L'intero calcolo si conclude con la creazione di una mappa individuale contenente un valore di LGI per ciascun punto della superficie corticale. Ciò porta a circa 150.000 valori per emisfero al termine del calcolo del LGI.
Entrambi gli emisferi di ogni soggetto possono essere verificati in FreeSurfer come corretti. I valori LGI sono tipicamente compresi tra uno e cinque. La soglia minima può essere impostata a uno per un controllo rapido.
Lo scopo di un confronto statistico tra gruppi è quantificare l'effetto di un gruppo in ciascun vertice lungo la superficie corticale, controllando al contempo l'effetto del sesso e dell'età. Iniziare creando un modello specifico per lo studio, fornendo tutti i soggetti come input. Questo comando crea un soggetto denominato average.
Successivamente, per utilizzare i comandi classici al fine di confrontare i risultati dell'LGI tra gruppi, creare un file di testo contenente la descrizione dei soggetti coinvolti nel proprio studio. Questo è noto anche come file descrittore del gruppo di free surfer. Quindi, rieseguire il campionamento dei dati dell'LGI in questo spazio del soggetto medio per ciascun emisfero.
Smussare i dati sulla superficie corticale per ridurre il rapporto segnale-rumore. Ora calcolare il confronto di gruppo a livello di ciascun vertice. Questo richiede la creazione di un file di testo contenente il contrasto.
Ad esempio, nel caso del testo FSG D, il file di testo per il contrasto deve contenere i valori uno meno uno zero per calcolare la differenza tra controlli e pazienti, tenendo conto di età e sesso. Infine, eseguire il confronto. Quindi visualizzare i risultati sul soggetto medio utilizzando TK surfer caricando il file di dati appena generato.
L'analisi punto per punto crea una mappa statistica che mostra valori P codificati a colori sovrapposti a ogni punto. Questo esempio mostra una riduzione significativa, principalmente nelle regioni mediali del cervello. Utilizzando l'opzione "configura sovrapposizione", è possibile modificare ulteriormente la soglia dei valori P e correggere i confronti multipli mediante il tasso di scoperte false.
Q deck è un'interfaccia utente grafica implementata in FreeSurfer, come descritto in precedenza mediante riga di comando. Sarà inoltre necessario un modello specifico dello studio per utilizzare Q deck con l'indice di localizzazione. Prima di procedere con la levigazione, i dati LGI richiedono la costruzione di una tabella dati.
Questo include la descrizione dei diversi gruppi e altre variabili di confondimento come l'età. Se l'LGI non è disponibile nell'elenco delle variabili dipendenti in Q deck, aggiungere la seguente riga al file RC di Q deck situato nella directory home. Utilizzando Q deck, si otterranno esattamente gli stessi risultati ottenuti con la riga di comando, e sarà inoltre possibile correggere per confronti multipli mediante simulazioni di Montecarlo.
Sebbene l'indice di ificazione locale sia stato sviluppato per un'analisi a livello di vertice, fare una media dei dati a un livello più ampio può risultare istruttivo. Per analisi esplorative, i valori medi dell'LGI possono essere estratti per le 34 regioni giri del modello di parcellizzazione corticale integrato in FreeSurfer. Tali misurazioni possono quindi essere confrontate tra i diversi gruppi utilizzando software statistici classici.
Pertanto, l'analisi per parcelle può rappresentare un approccio interessante per limitare il numero di confronti statistici. Tuttavia, l'indice di giri locali (LGI) in ciascun punto quantifica già la stratificazione nelle regioni circostanti di interesse. Di conseguenza, il valore medio dell'LGI nelle regioni di interesse considerate può riflettere in una certa misura la stratificazione nelle regioni adiacenti di interesse.
Per le soluzioni ai problemi che potrebbero verificarsi durante l'elaborazione con FreeSurfer o LGI, consultare gli archivi della mailing list di FreeSurfer. Insieme a questa procedura, possono essere combinate altre metodiche come lo spessore corticale o la tractografia T. Questo approccio permetterà di osservare come i cambiamenti precoci nell'ifazione si associno allo sviluppo corticale successivo o allo sviluppo dei tratti di sostanza bianca.
Guardando questo video, si dovrebbe acquisire una buona comprensione su come creare una rappresentazione tridimensionale della superficie corticale, su come generare mappe individuali di corticalizzazione e su come confrontarle tra gruppi per rilevare deterioramenti statisticamente significativi del ripiegamento corticale.
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Questo studio si concentra sulla quantificazione della piegatura corticale mediante tecniche di imaging avanzate. Attraverso l'utilizzo della risonanza magnetica cerebrale, la ricerca mira a creare rappresentazioni dettagliate delle superfici corticali per analizzare lo sviluppo cerebrale.
La misurazione quantitativa del ripiegamento corticale mediante l'Indice di Gyrificazione Locale (lGI) a partire da immagini RM consente una mappatura ad alta risoluzione dei modelli neurosviluppali, favorendo l'individuazione precoce di biomarcatori strutturali. Questo approccio aumenta la fiducia predittiva nelle neuroscienze traslazionali fornendo metriche interpretabili e risolte spazialmente per confronti tra gruppi. L'integrazione dell'analisi lGI nei flussi di R&S della biofarmaceutica orienta la validazione degli obiettivi e le decisioni di portafoglio corrette per il rischio nei programmi su disturbi neurosviluppali e psichiatrici.
Il metodo lGI integra le fasi della scoperta iniziale fino alla ricerca preclinica, supportando la verifica delle ipotesi, lo sviluppo di biomarcatori e analisi a livello di gruppo nei portafogli CNS.