우리는 자기 공명 영상 (MRI)를 사용하여 뇌 기능과 구조의 동시 분석을위한 새로운 접근 방식을 설명합니다. 우리는 고해상도 확산 - 가중 영상과 흰색 물질 섬유 tractography로 뇌 구조를 신고 할 수 있습니다. 표준 구조 MRI는 달리,이 기술은 우리가 직접 뇌 네트워크의 기능 속성에 해부학 적 연결을 연관 할 수 있습니다.
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이 논문에서
요약
초록
복잡한 계산 시스템의 연구는 이러한 회로 다이어그램과 같은 네트워크지도에 의해 촉진된다. 뇌 영역 충족이 크게 다른 뇌 영역과의 연결로 정의 할 수있는 기능 역할로, 뇌를 공부할 때 이러한 매핑은 특히 정보입니다. 이 보고서에서, 우리는 자기 공명 영상 (MRI)를 사용하여 뇌의 구조와 기능을 관련하여에 대한 소설, 비 침습적 방법을 설명합니다. 이 방법, 장거리 섬유 연결과 기능 영상 자료의 구조 이미지의 조합은 별개의 두인지 영역, 시각주의와 얼굴 인식에 도시된다. 구조 영상은 뇌의 흰색 물질 섬유 책자 (그림 1)을 따라 물 분자의 확산을 추적 확산 - 가중 영상 (음주 운전) 및 섬유 tractography과 수행됩니다. 이러한 섬유 책자를 시각화함으로써, 우리는 뇌의 장거리 결합 구조를 조사 할 수 있습니다. 결과는 favora를 비교bly 음주 운전, 확산 텐서 영상 (DTI)에서 가장 널리 사용되는 기법 중 하나. DTI는 뇌 기능의 상세한 해부학 - 정보 모델을 구축을 위해 자사의 유틸리티를 제한 섬유 책자의 복잡한 구성을 해결 할 수 없습니다. 반면에, 우리의 분석은 정밀도와 정확도로 알려진 neuroanatomy을 재현. 이 장점은 데이터 수집 절차에 부분적으로 인해 : 경로의 소수 (예, 6, 12)에서 많은 DTI 프로토콜 측정 확산하면서, 우리는 257 방향으로 확산을 평가하고 확산 스펙트럼 이미징 (DSI) 1, 2 프로토콜을 채용 자기 그라데이션 강도의 범위에서. 또한, DSI 데이터는 우리가 획득 한 데이터를 재구성에 대한보다 정교한 방법을 사용 할 수 있습니다. 이 실험 (영상 관심과 얼굴 인식)에서, tractography들은 기능 네트워크를 형성하는 무언가 가설을 지원, 해부학 적 연결되어있는 인간의 뇌의 공동 활성화 영역을 보여줍니다. 음주 운전은 우리가 "회로 디를 만들 수 있습니다agram "관심의 네트워크의 모니터링 작업 관련 뇌 활동의 목적으로, 개별 주체의 기초에 재현.
프로토콜
1. MR 데이터 수집을위한 장비
도 2 및도 3은 확산 MRI 획득, 데이터 복구 및 섬유 추적에서 만든 할 선택의 숫자를 요약. 이 선택은 일반적으로 무역 오프를 포함하고, 최선의 선택 하나의 연구 목표에 따라 달라 않을 수 있습니다. 예를 들어, DSI와 멀티 쉘 HARDI은 (그림 2 참조) 일반적으로 DTI보다 높은 'B-값 "(즉, 강한 확산 가중치)을 사용합니다. 결과적으로,이 방법은 섬유를 교차로를 해결 또는 "키스"에 대한 필요가 더 나은 각도 해상도를 가지고 (즉, 섬유 어떤 다른 방향으로 곡선, 다시 거리에 휘 전에 하나의 탄젠트 문의하기). 그러나, 각 해상도에서 이득은 종종 어려운 데이터의 낮은 신호 대 잡음 비율 (SNR) (그림 3)의 비용으로 달성된다. 연구자들은 자신의 특정 목표에 대해이 트레이드 오프의 관련성을 고려 할 수 있습니다 :연구 누구의 궤도 다른 책자에 평행를 건너하거나 실행하지 않는 몇 가지 주요 섬유 책자에 초점을 맞추고있는 경우 다음 낮은 방향으로 높은 SNR과 DTI 검사는 이상적 일 수 있습니다. 하부 길이 fasciculus의 이미징은 이러한 경우를 나타냅니다 ....
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토론
고해상도 음주 운전 및 섬유 tractography은 인간의 뇌의 결합 구조를 조사하는 강력한 방법을 제공합니다. 여기, 우리는이 구조 아키텍처는 의미 fMRI에 의해 평가 뇌 기능과 관련이있는 것으로 증거를 제시한다. fMRI 작업 활성화에 따라 tractography 씨앗을 사용하여, 우리는 시각적 인 관심을 동안 공동 운영중인 뇌 영역 기능 neuroanatomy의 사전 지식 (그림 7)과 해부학 connectedconsistent 있다는 증거를 찾으십시오. 마찬가지로, 얼굴 인식을위한 기능 neuroanatomy은 우리의 현재 구조 연결 결과 (그림 6)과 일치합니다. 해부학 적 연결의 지식은 주어진 작업의 뇌 영역 (및 그 반대도 마찬가지입니다) 사이에 직접 연결 기능을 유추을 위해 충분하지 않았지만, 필요합니다. 많은 neuroimaging 연구에서, 직접 구조 및 기능 연결 유추 - 문제로 -에있는 동시 functio의 기초혼자 NAL.......
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공개 사항
관심 없음 충돌이 선언 없습니다.
감사의 글
목록 응답 및 자금 출처. 작품은 NIH RO1-MH54246 (MB), 국립 과학 재단 (National Science Foundation) BCS0923763 (MB), 계약 NBCHZ090439 아래의 국방 고급 연구 프로젝트 기관 (DARPA) (WS), 수상 N00014-11 이하 해군 연구 (ONR)의 사무실에 의해 지원됩니다 -1-0399 (WS) 및 계약 W911NF-10-2-0022 (WS)에서 육군 리서치 연구소 (백작). 이 프리젠 테이션에 포함 된 전망, 의견, 및 / 또는 연구 결과는 저자의 이러한하며 위의 기관이나 국방의 미국학과의 공식 전망이나 정책, 명시 적 또는 묵시적인을 대표로 해석되어서는 안됩니다.
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참고문헌
- Wedeen, V. anJ., Hagmann, P., Tseng, W. I., Reese, T. G., Weisskoff, R. M. Mapping complex tissue architecture with diffusion spectrum magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 54 (6), 1377-1386 (2005).
- Wedeen, V. J., Wang, R. P., Schmahmann, J. D., Benner, T., Tseng, W. Y. I., Dai, G., Pandya, D. N., et al.
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