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。
- 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。
- 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。
- すべての参加者は、右利きにする必要があります。
- 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。
- 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
- スキャン前書類を記入します。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 一緒に新しく変換された脳のすべてを平均します。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学
経験は図形脳です。私たちの脳は学習の結果として異なることをよく理解されています。一方、多くの経験に関連する変更表れる顕微鏡レベルでたとえば個々 のニューロンの動作の神経調整、巨視的レベルで脳の構造の解剖学的変更も検討します。このような変更の 1 つの有名な例は、ロンドンのタクシー運転手人都市の複雑なルートを学習と海馬は、ナビゲーションのメモリの役割を知られている脳の構造のより大きい容積を表示の場合から来ています。1
脳の解剖学の調査の多くの伝統的な方法は、彼らのサイズを測定するために解剖学的関心領域の骨の折れるトレースを必要があります。しかし、現代のニューロ イメージング技術を使用して、今比較できる脳の解剖学自動アルゴリズムを使用している人々 のグループの間で。これらの技術しない役に立つ人間 neuroanatomists がタスクにもたらす可能性があります高度な知識の彼ら自身、迅速、かつ解剖学の非常にわずかな違いに敏感では。脳の構造の磁気共鳴画像、ピクセル、またはボクセルごとの強度はその地域の灰白質の密度に関連します。たとえば、T1 強調 MRI スキャンで非常に明るい画素がある場所にある白質線維束、暗い画素は、灰白質にニューロンの細胞体が存在します。 ボクセル ベースの形態または VBM の定量化とボクセルによるボクセル単位で脳の構造を比較する手法と呼びます。2の VBM 私たち最初すべて登録共通空間に脳の解剖学の総相違点をスムーズに。我々 は、灰白質密度のローカライズされた、小さなスケールの違いを識別するために画素の明度値を比較します。
この実験では、非音楽家と音楽家の脳を比較することによって VBM 手法を示します。ミュージシャンは、激しい運動・視覚・音響訓練に従事します。複数からの証拠源音楽トレーニングを行っている人の脳は機能があるとしていない人と違う構造。ここでは、我々 は Gaser と Shlaug の3とベルムデスらに従います。4 VBM を使用してミュージシャンの頭脳のこれらの構造の違いを識別します。
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。
- 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。
- 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。
- すべての参加者は、右利きにする必要があります。
- 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。
- 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
- スキャン前書類を記入します。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 一緒に新しく変換された脳のすべてを平均します。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
私たちの脳は経験によって形成され、その結果、皮質の体積が変化します。
例えば、第二言語の学習や習得などの特定の習熟度は、細胞体が存在する場所、特に前頭葉などの構造における灰白質の密度を増加させることが示されています。
現代の進歩が進む前は、特定の領域のサイズを測定するために、科学者は関心のある領域を丹念に追跡する必要があり、これは非常に退屈な作業でした。現在、ボクセルベースの形態測定、VBMとして知られる、より感度の高い神経イメージング技術が存在し、神経解剖学の小さな体積差を捉えています。
Gaser氏とShlaug氏、およびBermudez氏らの以前の研究に基づいて、このビデオでは、構造磁気共鳴画像を収集し、VBMを使用して、さまざまな経験を持つ個人(専門の音楽家と非常に限られた訓練を受けた音楽家の比較)の脳内のボクセルの強度値を特定する方法を示しています。 チェスプレイなど。
この実験では、参加者の2つのグループ(正式に訓練を受けた音楽家とそのような訓練を受けていない対照群)にMRIスキャナーに横たわるように求められ、その間、脳の構造画像が収集されます。
その後、ボクセルと呼ばれるボリューム ピクセルの強度に基づく自動化されたアプローチを使用して、特定の領域を定義できます。たとえば、非常に明るいクラスターは白質繊維束の位置を示し、暗いボクセルは灰白質が密集している領域に対応します。
このセグメンテーションに続いて、各脳の画像は変換され、被験者間の比較を可能にする共通のスペースである標準アトラスに登録されます。
多くの場合、このレジストレーションプロセスにより画像が引き伸ばされ、一部の構造が実際よりも多くの灰白質を持っているように見えます。
したがって、繰り返される引き伸ばしを補正するために、テンプレートにヤコビ行列式と呼ばれる反りの程度を掛ける必要があります。その後、解剖学的構造のすべての大きな違いが滑らかになります。
変換が適用された後、従属変数はミュージシャン間の灰白質密度の差として計算されますか?音楽家でないコントロールと比較した脳。
熟練した音楽家では複雑な聴覚処理の使用が増加しているため、このグループは、対照群と比較して、上側頭葉やヘッシュル回などの聴覚脳領域で灰白質密度の増加を示すと予想されます。
実験に先立ち、1日1時間、あらゆる楽器を積極的に練習し、少なくとも10年間の正式な音楽トレーニングを受けている40人の音楽家と、適切なトレーニングをほとんどまたはまったく受けていない40人の非音楽家を募集します。
スキャン当日は、検査室の各参加者に挨拶し、必要な同意書に記入する際に安全要件を満たしていることを確認します。
このコレクションの別のfMRIプロジェクトを参照して、スキャンルームとスキャナーボアに個人が入る準備方法について詳しく説明しています。
次に、参加者にスキャナーにじっと横たわるように指示し、1 mm の等方性ボクセルを使用した Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo などの高解像度の T1 強調解剖学的シーケンスを収集して、脳全体のスキャンを開始します。
画像収集プロトコルに従って、参加者を解雇し、分析を開始します。
前処理を開始するには、スキャンごとに頭蓋骨から脳を分離し、ストリッピングの品質を確認します。
この研究では、まず各被験者の脳を白質と灰白質、および脳脊髄液(CSF)にセグメント化することにより、特定の灰白質テンプレートを作成します。ソフトウェアは、明るいボクセルを白質、暗いボクセルを灰白質、心室内の領域をCSFとして自動的に区別することに注意してください。
12で線形アフィン変換を実行しますか?自由の、各被験者の脳を標準的なアトラススペースに登録する。各被験者の灰白質の画像をこのスペースにワープし、それらをすべて平均化します。
次に、これを左から右にミラーリングし、もう一度、画像を一緒に平均化して、最初の灰白質テンプレートを作成します。
次に、非線形変換を実行して、各被験者の脳を灰白質の図形に再登録し、これらを平均化します。この新しい画像のミラーリングされたコピーを作成し、もう一度 2 つを平均化して、最終的な研究固有の灰白質テンプレートを作成します。
次に、非線形変換を使用して各被験者の脳を最後の灰白質の図に登録し、各脳構造がテンプレート空間に適合するように引き伸ばされた量を補うためにどれだけのワープが行われたかのヤコビアン尺度を掛けます。
その後、全幅半最大値が 10 mm のガウス カーネルを使用してデータを平滑化し、すべての被験者で同様の脳ボクセルのオーバーラップを増やします。
前処理が完了したら、脳の各グループを個別のリグレッサーでモデル化します。2 つのグループを比較するコントラストを計算して、各ボクセルでの差の可能性を定量化する統計マップを生成します。
最後に、q値が0.01のFalse Discovery Rateなどの多重比較補正手法を実行して、同時に実行される数千の統計テストを制御します。この値は、1% のしきい値を超える誤検出の割合を推定します。
ここで、VBM分析により、ミュージシャンの上側頭葉における灰白質密度の両側性の増加が明らかになりましたか?コントロールと比較した頭脳。最大の違いは右側に示され、これにはヘシュル回の後部、つまり一次聴覚皮質の位置が含まれていました。
VBMを使用して神経解剖学を研究する方法を理解したところで、研究者がこの手法を使用して他の集団の構造の違いを研究する方法を見てみましょう。
激しいトレーニングと経験を伴う多くのタスクは灰白質の体積の増加に関連していますが、この拡大は、経験豊富なチェスプレーヤーの脳のように、すべてのタイプの学習スキルセットに常に当てはまるわけではありません。
対照群と比較すると、灰白質の体積は、物体認識に重要な領域である後頭側頭接合部で減少しました。このような発見は、科学者が皮質の容積が要求の厳しいタスクのパフォーマンスにどのように関連しているかをさらに理解するのに役立つ可能性のある興味深い異常をもたらします。
出生時から盲目である人は、対照群と比較して、視覚野の灰白質の体積が小さいことがよくあります。興味深いことに、VBMの使用により、研究者は、視覚に関与していない脳の領域、たとえば聴覚皮質の大幅な拡大を発見しました。これは、晴眼者のコントロールで見られるサイズの2倍でした。
これらの構造的な違いは、盲目の個人で他の感覚が高まる理由を説明する解剖学的基盤として役立つ可能性があります。
さらに、大うつ病性障害の未治療患者に対する構造的MRIおよびVBM分析でも、対照群と比較して灰白質の体積に違いが示されています。
科学者たちは、これらの患者が前頭皮質と島の灰白質の体積が減少していることを発見し、これがうつ病の患者が自分自身や他人に対する否定的な感情に対する認知制御が困難である理由を説明している可能性があります。
JoVEのボクセルベースの形態測定に関するビデオをご覧になりました。これで、MRIを使用して解剖学的画像を収集する方法と、聴覚皮質の領域における灰白質強度の違いを分析および解釈する方法について十分に理解しているはずです。また、すべての専門分野が皮質密度の増加につながるわけではないことも学んでいるはずです。
ご覧いただきありがとうございます!
VBM 解析は、非ミュージシャンのコントロールと比較してミュージシャンの脳の灰白質密度の大幅なローカライズされた増加を明らかにしました。これらの違いは、両側に優れた側頭葉で発見されました。最大の最も重要なクラスターは右側にあったし、イヤホン (図 2) の後方の部分が含まれています。イヤホンの一次聴覚野の場所で、周囲の皮質は、複雑な聴覚処理に関与しています。したがって、これらの結果は聴覚の脳領域でミュージシャンと非ミュージシャンの形態差の前の調査結果と一致しています。
図 2:灰白質のグループ間違い。ミュージシャンは右側の最大の違いと、両側に優れた側頭葉における灰白質密度が有意に高値を示した。この地域には、イヤホンの...
VBM 技術の人々 のグループ間の灰白質や人々 のグループの間で異なります測定協会局在の違いを示す可能性があります。訓練の別の形態に関連する構造的な違いを見つけること、に加えてこの手法は、うつ病、5失読症、6や統合失調症などさまざまな神経心理学的条件に関連付けられている解剖学的違いを明らかにするかもしれない。7
脳の解剖学における群間差の存在を複数の説明があることに注意してくださいすることが重要です。たとえば、ミュージシャンの場合自己選択バイアスがあるかもしれません。音楽家になり、特定の脳の解剖学を持つ人々 が多い場合は、このような違いを見いだすことができます。民族間の構造的な違いが経験の結果であることを確立するために最も決定的な方法は、時間の経過とともに人々 に続く縦断的研究を採用です。
Chapters in this video
0:00
Overview
1:19
Experimental Design
3:04
Running the Experiment
4:08
Data Analysis and Results
6:53
Applications
8:44
Summary
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