人間の中脳の高解像度機能的磁気共鳴画像法

この手順の全体的な目標は、ヒトの中脳と脳幹の高解像度FMRI信号を測定することです。これは、最初に研究対象に適切な視覚刺激を提示することによって達成されます。次に、FMRIの最適なセット。

手順とパラメータを使用してデータを収集し、標準分析手法と表面ベースの分析手法を組み合わせてデータを分析します。最後のステップは、視覚化のためにデータを3Dサーフェス表現にオーバーレイすることです。最終的に、高解像度FMRIは、ヒトの優れた絨毛の視覚刺激に対する極角の地形表現を示すために使用されます。

皮質下構造の既存の方法に対するこの手法の主な利点は、高解像度FMRIに関連する低い信号対雑音比を克服しながら、高分解能を達成できることです。これは、特殊な画像解析および取得技術を使用して行うことができます。この方法は、ヒト上絨毛の画像機能に特化して設計されていますが、外側小葉核、下獅子核、視床下核などの他の皮質下領域にも適用できます。

極角を得るために、優れたColusの網膜アトピーマップは、最初に90度のくさび状の移動ドットを刺激として使用して機能パラダイムを設定しました。刺激は2つ×3つの仮想セクターに分割され、各試行でランダムに選択されたセクターの1つにドットがあり、他のすべてのドットよりも遅くまたは速く動きます。これは、中央の左セクターのドットが他のセクターのドットよりも速く移動するサンプル試行です。

各試行の後、くさびは固定の周りを30度刻みで回転し、刺激が24秒の周期で完全なサイクルを完了するようにします。各実行は、刺激の9回転半で構成され、実験セッションには、スキャン前に16〜18回の実行を含める必要があります。各被験者に、2秒ごとの試行で視覚的な課題を練習させます。

被験者に密かに、くさびに注意を払い、固定を維持しながら速度識別タスクを実行するように指示します。ボタンを押すと、被験者は、スキャンする前に、セクターの1つのドットが他のセクターよりも速く移動しているか遅いかを示す必要があります 標準的なMRI安全手順に従う必要があります。被写体をスキャナーテーブルに配置し、RFコイルを頭の上に置きます。

次に、頭の動きを最小限に抑えるために、被験者の頭をフォームパッドで固定してください。FMRIは、特にこの研究で使用された高い空間分解能で、モーションアーチファクトに特に敏感であることを説明します。また、MRI COMPATIBLEボタンパッドを片手に置き、タスク中にどのボタンを押すかについて指示を出します。

刺激は、コイルに取り付けられたミラーを使用して表示されるディスプレイ画面に投影されます。ヒト上獾牝は、中脳の背側表面に位置する直径約9mmの小さいながらも明確な構造であり、その正確な局在化には複数のローカライザイメージングシリーズが必要です。ローカライザーを矢状軸面と冠状面に沿って実行します。

次に、これらのローカライザー画像を使用して、8〜10個の連続したスライスを持つ優れたコルスを正確に処方します。次に、3次元SPGRシーケンスを使用して、高解像度のT1重み付け構造画像を取得します。これらの画像は、FMRIデータを高解像度の構造参照ボリュームに位置合わせするために使用され、別のセッションで取得する必要があります。

次に、3ショットスパイラル軌道取得を使用して機能イメージングを設定し、1.2ミリメートルのプレーンピクセルサイズを取得します。エコー時間を 40 ミリ秒に設定します。これは、皮質で通常使用されるよりも長く、T 2 スター セットのより長い測定値に対応します。TR を 1 秒にすると、ボリュームが 3 秒ごとに取得されます。

準備ができたら、機能パラダイムを実行しながらスキャンを開始します。機能イメージングが完了したら、別のセッションで別の高解像度T one構造画像シリーズを取得します。各被験者について、良好な組織コントラストを提供するT one加重配列を使用して、高分解能の参照ボリュームを取得します。

このシーケンスの長さは約 28 分です。イメージングが完了したら、ITK SNAPソフトウェアに用意されている自動技術と手動技術を組み合わせて、脳幹と視床の一部を高解像度ボリュームでセグメント化します。上丘の脳脊髄液組織界面は、ISO密度テッセレーションを使用してセグメンテーションから補間され、その後、滑らかで正確な表面表現を生成するために精製されます。

このサーフェスは、層流計算に使用される頂点と法線、および機能データを視覚化する手段を提供します。記載されている解析には、Mr.Vistaソフトウェアパッケージと、Mr.Vistaフレームワーク上で開発されたツールを利用しています。まず、セッションを初期化し、平均データの強度を空間的に正規化して、均質なコイルの影響を減らし、イメージの最初の半分のサイクルを破棄するオプションを選択します。

一過性MR平衡および血行動態の影響を回避するため。次に、Mr.Vistaソフトウェアを開きます。次に、被写体の動きとスライスのタイミング補正を行います。

次に、各セッション内で記録された複数の実行を平均化します。SNRを改善するには、FMRIセッションの構造データを参照ボリュームに位置合わせします。アライメントとセグメンテーションをMr.Vistaに読み込みます。

次に、関数型時系列データをセグメント化された参照ボリュームに変換します。次の手順では、Mr.Vista フレームワークで開発されたツールを使用します。各 SC 組織ボクセルと SE サーフェス上の最も近い頂点との間の距離を計算して、距離マップを計算します。

これらの距離は、参照ボリューム内の層流位置を測定するために使用されます。次に、層流セグメンテーション プロセスを実行して、時系列データの深度平均化を可能にし、SNR を改善します。SC サーフェス上の各ポイントについて、これらの層流の関連付けを使用して、指定した深度範囲にわたる時系列を平均化し、データの地形表現を解析します。

この近似から各ボクセルの刺激反復周波数に正弦波を当てはめることにより、深さの平均時系列でコヒーレンス解析を実行し、応答、振幅、コヒーレンス、および位相の導出表面マップを導き出します。正弦波フィットの位相は、刺激の位置を測定します。ここでは、SC ゼロ位相が上部垂直子午線に対応する 3D サーフェスに位相データが重ねられていることがわかります。

その後、刺激は時計回りに回転するため、2つの位相の円は、刺激が右視野の水平子午線に回転したときに対応します。位相のPIラジアンの後、刺激は左視野などに交差します。視覚刺激に対する応答は、SC IEではContral lalyで表され、左の視野は右のSCで表され、その逆も同様です。

SC の表面範囲全体の境界は、赤い破線でマークされています。活動の地形的な組織があります。右上の視野は左の絨毛の内側に表され、下の視野は横に表されます。

同様に、左上視野は右側に内側に表され、丘と下部は横に表されます。このビデオを見た後、特に人間の中脳と脳幹で高解像度FMRIを実行する方法をよく理解し、視覚刺激を提示する方法を理解できるはずです。高解像度のFMRIデータを収集し、標準および表面ベースの分析を実行し、最終的にデータを3D表面にレンダリングして、優れたコリクルスの表面上のTinoトピックマップを取得します。