Co-analisi della struttura e delle funzioni cerebrali con fMRI e Diffusion-weighted imaging

L'obiettivo generale del seguente esperimento è quello di analizzare simultaneamente la struttura e la funzione del cervello utilizzando la risonanza magnetica. Ciò si ottiene utilizzando la risonanza magnetica ad alto campo per visualizzare la struttura della sostanza bianca del cervello con l'imaging dello spettro di diffusione o DSI e per misurare la funzione cerebrale con FMRI in grassetto. I dati DSI vengono quindi elaborati per produrre stime di diffusione multidirezionali in ogni punto del cervello.

Inoltre, i dati FMRI vengono analizzati al fine di produrre regioni di interesse per la generazione o la selezione di fibre di sostanza bianca virtuale. Successivamente, le regioni di interesse vengono allineate con i dati DSI, in modo che i dati funzionali e strutturali si trovino in uno spazio immagine comune. Infine, la trattografia t viene eseguita sui dati di diffusione al fine di stimare i percorsi della sostanza bianca che collegano le regioni funzionali di interesse Si ottengono risultati che mostrano il grado di connettività anatomica tra aree cerebrali che si ipotizza siano funzionalmente connesse.

In base ai dati dell'attività FMRI. Recenti prove convergenti hanno suggerito che le operazioni cognitive complesse vengono eseguite da reti di molte regioni cerebrali che lavorano di concerto piuttosto che da una singola area unitaria. Al fine di specificare completamente questi sistemi computazionali, è necessario comprendere la relazione tra le loro proprietà funzionali e strutturali combinando la risonanza magnetica funzionale.

Con l'imaging RM ponderato in diffusione, è possibile esaminare la connettività di rete e il modo in cui ciò dà origine a complicati comportamenti umani. Il vantaggio principale di questa pipeline di risonanza magnetica a diffusione rispetto ai metodi standard come l'imaging del tensore di diffusione è che la combinazione di imaging pesato in diffusione ad alta risoluzione angolare e ricostruzione senza modello ci consente di risolvere meglio configurazioni complesse di fibre nel cervello. Le implicazioni di questa tecnica si estendono alla caratterizzazione delle condizioni neuropsicologiche.

Ad esempio, la prosopagnosia congenita in cui gli individui mostrano una compromissione nel riconoscimento facciale. Utilizzando la risonanza magnetica a diffusione standard, è stato dimostrato che i tratti di fibre della sostanza bianca prossimali alle aree di lavorazione del viso sono degradati rispetto ai normali controlli. Combinando la risonanza magnetica strutturale e funzionale è possibile identificare le carenze strutturali nelle fibre, collegando in particolare i nodi nella rete di elaborazione del volto.

Questo metodo può essere applicato anche in contesti clinici come la pianificazione neurochirurgica. I chirurghi utilizzano la mappatura funzionale per identificare il tessuto della materia grigia associato a importanti funzioni cognitive al fine di ridurre al minimo eventuali danni accidentali durante l'intervento chirurgico. Con informazioni strutturali aggiuntive come l'imaging pesato in diffusione, possono anche ridurre al minimo il danno alle strutture critiche della sostanza bianca che collegano queste aree funzionali.

In generale, le persone che non conoscono questo metodo avranno difficoltà con il fatto che non esiste un singolo pacchetto software per eseguire tutti i passaggi necessari della procedura. Pertanto, gli utenti devono spostarsi tra più programmi mantenendo un formato di immagine comune insieme a un orientamento e un allineamento coerenti. Il nostro protocollo include istruzioni dettagliate per guidare gli utenti attraverso questa procedura.

Analisi di questo tipo che considerano struttura e funzione in combinazione sono l'estinzione naturale degli esperimenti di imaging funzionale che hanno identificato le aree cerebrali di Cove. Nelle attività di interesse, la maggior parte degli approcci precedenti non è stata in grado di fornire informazioni sulla connettività strutturale, e questo è ciò che aggiungiamo nel nostro approccio qui in questo protocollo. Uno scanner Siemens a tre Tesla viene utilizzato per acquisire un imaging dello spettro di diffusione a 257 direzioni o scansione DSI con una bobina di testa phased array a 32 canali, l'elevata intensità di campo e la bobina a 32 canali sono necessari per ottenere il segnale per questa scansione ad alta risoluzione angolare.

Il metodo di imaging pesato in diffusione più frequentemente utilizzato è l'imaging del tensore di diffusione, o DTI, che utilizza una scansione da cinque a 10 minuti, che in genere misura 64 direzioni o meno. Un limite della DTI è la sua difficoltà a risolvere, incrociare e baciare le fibre, che sono meglio rilevate con una combinazione di metodi di acquisizione e ricostruzione ad alta risoluzione come la DS. Noto che il protocollo DSI richiede circa 45-50 minuti di imaging e che la correzione del movimento non può essere applicata ai dati DSI. Pertanto, è consigliabile ridurre al minimo il movimento attraverso l'uso di barre per morsi, imbottitura in schiuma o altre tecniche di stabilizzazione e, per utilizzare partecipanti altamente addestrati, è necessaria un'attrezzatura aggiuntiva per l'FMRI basata sulle attività, come un display compatibile con la risonanza magnetica e un sistema di risposta dei pulsanti.

Prima della scansione, assicurarsi di ottenere il consenso informato e di eseguire lo screening per la risonanza magnetica. Controindicazioni. Quindi informare il partecipante sulla natura delle scansioni da eseguire, sottolineando la necessità di rimanere fermi durante la scansione DSI. Una volta che il partecipante è pronto per iniziare, stabilizzare comodamente la testa del partecipante e quindi far scorrere il letto nello scanner, eseguire le scansioni di ricognizione e la calibrazione iniziali.

Quindi allineare le fette per la scansione DSI alle commessure anteriori e posteriori e assicurarsi che le fette per la scansione DSI coprano l'intero percorso cerebrale. La scansione DSI mentre il soggetto si rilassa nello scanner o guarda un film sul sistema di presentazione. Dopo la scansione DSI, raccogliere una scansione anatomica pesata T one per un uso successivo nella coregistrazione dei dati DSI con altri dati anatomici o funzionali nella stessa sessione di scansione o in una sessione di scansione separata.

Acquisisci anche dati FMRI basati su attività per la scansione funzionale di attività comportamentali. Istruire i soggetti a monitorare lo schermo per gli stimoli rilevanti per l'attività e a farlo come richiesto. Se la risonanza magnetica cronica viene eseguita in un giorno separato, ottenere un'altra scansione anatomica pesata T one.

Questo approccio di elaborazione utilizza l'analisi basata sulla superficie dei dati FMRI per generare ROI per la trattografia e consente una migliore visualizzazione delle corrispondenze tra i punti finali della trattografia e le ROI funzionali. Per iniziare l'elaborazione, in primo luogo, invia l'immagine pesata T one acquisita all'algoritmo automatizzato di free surfers, che esegue la segmentazione anatomica della sostanza grigia e bianca e la ricostruzione della superficie corticale. L'output include anche una versione elaborata del volume anatomico da cui sono state create le superfici, denominata volume superficiale.

Successivamente, pre-elaborare i dati FMRI in un'acne. Quindi importa l'output di free surfer in summa un software per l'acne e mappa i dati funzionali pre-elaborati sulle superfici risultanti. Analizza i dati FMRI per generare mappe statistiche da cui è possibile creare ROI funzionalmente definiti per la trattografia T.

Quindi espandere queste ROI funzionali basate sulla superficie nella sostanza bianca mediante dilatazione per massimizzare il contatto con le linee di flusso durante la trattografia. Infine, trasforma le ROI dilatate dalle coordinate della superficie a quelle del volume e inviale come file eleganti per elaborare i dati di diffusione. Innanzitutto, identifica quali immagini DICOM nel set di dati sono altre immagini B zero o di base e convertile in un formato elegante.

Successivamente, in DSI Studio, aprire le immagini DICOM DSI e combinarle per creare un file sorgente e fornire una tabella di gradiente. Quindi, applica la maschera di ricostruzione predefinita all'immagine di base e assicurati che includa tutta la materia grigia senza includere lo spazio vuoto, il cranio o il tessuto non cerebrale. Modifica la maschera necessaria.

Scegli un modello di ricostruzione ad alta risoluzione utilizzando la varianza A-D-S-I-G-Q-I o GQI qui. Viene utilizzata l'opzione GQI. Quindi creare un file di informazioni sulle fibre per rappresentare le principali direzioni di diffusione in ciascuna arvicola.

Successivamente, le ROI funzionali devono essere trasformate in spazio DSI. Usa apni per allineare l'immagine zero DSIB al volume della superficie anatomica in formato elegante. Invertire la matrice di trasformazione ALINE a 12 punti risultante utilizzando un tappetino per gatti del programma acne.

Quindi applica la matrice invertita alle ROI funzionali per trasformarle in spazio DSI. Il tracciamento delle fibre con un intero seme cerebrale è un modo rapido ed efficace per valutare la qualità complessiva dei dati. Presenta anche l'opportunità di determinare i valori per i parametri globali come la soglia di tracciamento per iniziare, creare un'intera regione di semi del cervello.

Quindi imposta un valore di soglia di tracciamento iniziale per mascherare i voxel a basso segnale, nonché la soglia angolare. Inoltre, imposta la dimensione del passo di tracciamento in millimetri e il numero desiderato di fibre o punti di semina. Ora esegui la trattografia dell'intero cervello per verificare la qualità complessiva della ricostruzione ODF.

Successivamente, trova una soglia di tracciamento ottimale eseguendo iterativamente il tracciamento dell'intero cervello e regolando la soglia di tracciamento. Trova una soglia che massimizzi la proporzione di fibre che raggiungono la materia grigia visualizzando la sovrapposizione della trattografia dell'intero cervello e una maschera di materia grigia in traccia, le fibre rumorose frizzanti sono ridotte al minimo quando dal 90 al 100% delle fibre raggiunge la materia grigia Inoltre, controlla che la soglia di tracciamento mascheri voxel e spazio vuoto. Ad esempio, la fessura longitudinale senza rimuovere i voxel, che giacciono chiaramente nella sostanza bianca come una traccia di controllo incrociato, un insieme di fibre di controllo da un ROI anatomico al polo occipitale con un gran numero di semi, ad esempio 500, 000.

Verificare che questa procedura produca approssimativamente lo stesso numero di fibre in tutti i set di dati ora che sono stati scelti i parametri ottimali della trattografia. Successivamente, eseguire la trattografia T vincolata al ROI per testare le ipotesi relative alla connettività tra regioni cerebrali funzionalmente definite. Inizia caricando il file fib e crea un'intera regione di seed brains in DSI Studio Successivamente, carica uno o più file nifty della regione di interesse funzionalmente definiti e impostali come ROI nei setter della regione di DSI Studio.

Le ROI richiederanno linee di flusso per attraversarle, impostare il tracciamento e la soglia angolare utilizzando parametri precedentemente ottimizzati ed eseguire il tracciamento. Infine, salva l'output della trattografia come file TRK. Successivamente, esegui l'analisi della densità degli endpoint, in grado di misurare le corrispondenze della connettività strutturale con precise posizioni spaziali di attivazione funzionale basata su attività.

Per iniziare a caricare gli ingegnosi ROI e i file TRK nel software track fz, eseguire operazioni booleane tra le regioni e salvare i risultati di ciascuna operazione come un nuovo file TRK. Utilizza le funzioni del toolkit di diffusione per trasformare spazialmente i file TRK dallo spazio DSI allo spazio del volume di superficie al fine di visualizzare i dati delle fibre su un sottofondo anatomico ad alta risoluzione, caricare il file TRK di trasformazione e il volume di superficie in traccia vis per ispezionare i risultati come misura della connettività. Calcola il numero totale di endpoint in fibra in un ROI normalizzato in base al volume ROI.

Qui vediamo un'illustrazione di risultati ottimali e non ottimali utilizzando la trattografia dell'intero cervello. Tutte e tre le immagini si basano sullo stesso set di dati DWI a 257 direzioni di un singolo partecipante. I risultati ottimali sono mostrati qui.

Al contrario, i risultati qui visti mostrano l'effetto di parametri trattografici t eccessivamente indulgenti. Qui vediamo la riduzione della qualità che deriva dall'utilizzo di un singolo modello tensoriale per ricostruire i dati DWI. In questa figura, vediamo un esempio di regioni attivate durante un compito di percezione del volto in cui sono state visualizzate immagini di volti e oggetti di uso quotidiano.

Durante la scansione FMRI di due regioni temporali ventrali al centro, il giro fusiforme e il giro occipitale inferiore hanno mostrato risposte audaci significativamente maggiori per i volti rispetto agli oggetti. La scena mostra le connessioni tra la corteccia visiva, le regioni sensoriali e una regione di controllo dell'attenzione nella corteccia parietale posteriore. Questo pannello mostra le posizioni approssimative delle regioni di partenza V uno, V due e V tre rispettivamente in rosso, verde e blu.

La regione del seme PPC etichettata IPS one e le tracce di fibre che collegano questi tratti di regioni sono colorate dal ROI occipitale da cui erano posizionate. Il pannello B mostra le regioni definite dalla funzionalità nell'IPS in marrone, V uno in rosso, V due in verde e V tre in blu sulla superficie corticale insieme ai punti finali delle fibre in ciascuna regione. Una volta padroneggiata, l'acquisizione dei dati per un singolo partecipante può essere ottenuta in 30-90 minuti.

La ricostruzione anatomica automatizzata della superficie richiede in genere 16 ore, mentre i dati pesati in diffusione possono essere elaborati in meno di un'ora. Il tempo per elaborare e analizzare i dati FMRI varia a seconda del compito comportamentale e delle procedure sperimentali. Anche i requisiti di tempo per la trattografia variano da minuti a ore, a seconda dei parametri di tracciamento e dei vincoli della regione di interesse.

Durante il tentativo di questa procedura, è importante ricordare che il risultato della trattografia può essere suscettibile sia di falsi positivi che di falsi negativi. Valuta sempre il risultato del tracciamento delle fibre nel contesto di precedenti risultati neuroanatomici o utilizza metodologie convergenti come l'analisi della connettività funzionale Seguendo questa procedura. Altri metodi come la classificazione dei modelli sulle posizioni delle fibre, l'analisi spaziale dettagliata delle distribuzioni degli endpoint e la scansione longitudinale dell'integrità della sostanza bianca possono essere eseguiti al fine di indagare ulteriormente la relazione con la struttura e la funzione del cervello.

Questa tecnica ha aperto la strada ai ricercatori nel campo delle neuroscienze cognitive per esplorare le relazioni struttura-funzione in modo non invasivo negli esseri umani sani e nelle popolazioni cliniche. La connettività strutturale tra le regioni del cervello può servire a limitare le ipotesi sul flusso di informazioni attraverso le reti cerebrali che controllano i comportamenti umani complessi. Dopo aver visto questo video, dovresti comprendere i passaggi chiave per ricostruire i dati di imaging pesati in diffusione ed eseguire la trattografia in fibra.

Dovresti anche capire l'importanza di eseguire controlli di qualità e test iterativi dei parametri per ottimizzare i risultati del tracciamento delle fibre. Infine, dopo aver visto questo video, dovresti avere una migliore comprensione di come mettere in relazione la connettività anatomica con le proprietà funzionali delle reti cerebrali.