ボクセル ベース形態計測と灰白質の違いを測定: 音楽脳

1. 40 ミュージシャンと 40 の非ミュージシャンを募集します。

1. ミュージシャンが形式的な音楽訓練の少なくとも 10 年間必要です。あらゆる楽器とのトレーニングは可能です。ミュージシャンも積極的に練習 1 時間/日、少なくとも自分たちの楽器。
2. 健常者は、楽器の演奏に正式な訓練はほとんど必要があります。
3. すべての参加者は、右利きにする必要があります。
4. すべての参加者は神経学的な精神、または心臓疾患の歴史もないはずです。
5. すべての参加者はありません金属 MRI 安全を確実にする削除できません自分の体で。

2. 事前スキャン手順

1. スキャン前書類を記入します。
2. 参加者は、fMRI スキャンのために来るとき、それら最初彼らは MRI、放射線科医とリスクと研究の利点について詳述した同意書で見られる彼らのスキャンのために同意を与える偶発的所見フォーム、カウンター表示がない確認する金属スクリーン フォーム記入があります。
3. ベルト、財布、携帯電話、ヘアー クリップ、コイン、アクセサリー類をすべてを含む、自分の体からすべての金属を取り除くことでスキャナーに行く参加者を準備します。

3. スキャナーの参加者を置きます。

1. スキャンの際、実験者を聞いていてコイルに頭をベッドに横になることがあるので、着用するスキャナーと耳の携帯電話の騒音から耳を守る参加者耳栓を与えます。
2. 参加者緊急スクイズ ボールを与えるし、スキャン中に緊急の場合それを圧迫するように指示します。
3. 参加者を保護するパッドを使用の画像、スキャン中に過剰な運動を避けるために、参加者を思い出させる、スキャン中にまだ可能な限り最小の動きブラーもご滞在に非常に重要であるコイルの頭します。

4. データの収集

1. 全体の脳の解剖学的高解像度スキャンを収集します。このスキャンは、磁化準備高速グラディエント エコー (MP レイジ) 1 mm の等方性ボクセルとなど T1 強調のシーケンスをする必要があります。

5. データの解析

1. 自動化されたソフトウェアを使用して各解剖学的脳スキャンから頭蓋骨を削除します。品質のストリッピング頭蓋骨をチェックします。
2. 線形および非線形の登録 (図 1) の反復的なプロセスを使用してスタディ特有の灰白質テンプレートを作成します。
   1. 白質、灰白質、各ボクセルに強度に基づいて脳脊髄液に各被験者の脳をセグメントし、自動化されたソフトウェアを使用します。
   2. 12 MNI152 アトラスなどの標準的なアトラス スペースに各被験者の脳を登録する自由度線形アフィン変換を実行します。
   3. この空間に各被験者の灰白質のイメージを歪め、すべて一緒にそれらの平均します。
   4. 左から右へこの画像をミラーし、し、灰白質テンプレート脳を生み出すべくミラー ・ イメージの平均します。
   5. 非線形変換を用いたこのテンプレートに各被験者の脳を再登録します。
   6. 一緒に新しく変換された脳のすべてを平均します。
   7. 新しいテンプレートの [ミラー イメージを作るし、本研究の最終的な灰白質テンプレートを生み出すべく 2 つのミラー イメージの平均します。

図 1: 試験特有の灰白質のテンプレートを作成します。反復的な線形および非線形変形を使用するとそれぞれの脳共通スペースに登録、試験特有の灰白質のテンプレート脳を作成する平均します。

3. テンプレートに各被験者の灰白質の画像を登録し、前処理します。
   1. 非線形変換を使用すると、各被験者の脳研究に固有のテンプレートを登録できます。
   2. それぞれの脳の量を補うために構造をテンプレート領域に合うよう、行われているどのくらいの反りの測定によって乗算に引き伸ばされています。この測定は、ワープ フィールドのヤコビアンと呼ばれます。この手順は、単により多くの灰白質を持っている構造体が表示されるという事実を考慮する非線形登録プロセスによってより彼ら延伸されているため。
   3. フル幅半分最大 (半値幅) 10 mm ガウス カーネルを使用して、データを滑らかに。
   4. これらの一直線に並べられた、平滑化された脳は、ボクセル ベースの分析の最終的なデータとなります。
4. 一般線形モデルを使用して、すべてのボクセルのグループの違いを分析します。
   1. モデル脳の各グループの別のリグレッサーと違い各ボクセルで可能性を定量化する統計マップを生成する 2 つのグループを比較しコントラストを計算します。
   2. しきい値統計的に有意なクラスターを識別するために統計地図。
      1. 採用コントロールされたという事実のために多重比較補正技術など偽の発見率 (FDR) 何千もの同時の統計的検定を行っています。ルーズベルトと 0.01 のq値は 1% のしきい値を超える、偽陽性の率を推定します。