Name: 인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-05-10T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 6 s
Description: 학습하세요 인간 중뇌와 뇌간의 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법을 3T 스캐너로 측정하는 기법입니다. 시각 자극에 대한 상위 콜리큘러스의 지형적 지도를 분석하여 신경과학 연구에 활용할 수 있습니다.

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이 자료는 그랜트 BCS 1,063,774 미만의 국립 과학 재단에서 지원하는 작업에 기반을두고있다.

1. 폴라 앵글 지형의 자극과 Psychophysics SC의 극지 앵글 retinotopic지도를 얻으려면, 우리는 자극과 같은 움직이는 점들의 90 ° 웨지 (편심 시각 각도의 2-9 °, 도트 속도 4를 의미 ° / 초) (그림 1)을 사용합니다. 이는 SC의 활동은 비밀주의 5 적용하여 향상되는 알려져 있으며, 따라서 우리는 가능한 신호를 높이기 위해 우리의 패러다임에 주목 작업을 사용합니다. 각 두의 시험에서 과목 슬쩍 전체 쐐기에 참석하고 고정을 유지하면서 속도 차별 작업을 수행하도록 지시합니다. 쐐기는 무작위로 다른 모든 점들보다 느리게 혹은 빠르게 이동, 각 재판에 선정 분야 중 하나에 도트 2 × 3 가상 분야로 나뉘어집니다. 각 재판 후, 쐐기는 자극이 24 초 기간과 완벽하게 회전되도록 고정 주위 회전 30 °이다. 각 실행은 자극의 9.5 회전 (228 초)로 구성되어 있으며 실험 세션은 다음과 같습니다16-18 실행됩니다. 각 실행 기간 전반에 걸쳐이 작업에 대한 주제의 성능을 유지하려면 작업의 어려움은 두 개의 무작위 인터리빙된 두까지 일체형 다운 계단을 사용하여 조정됩니다. 매 연속 2 올바른 재판을 했는데도 속도 차이은 8 %가 감소되며, 모든 잘못된 재판을 위해, 차이점은 8 % 증가됩니다. 앞서 스캔에 그들의 성능을 안정적인 수준을 달성할 때까지 모든 과목은 스캐너 외부 영상 작업을 연습,이 3-4 20 분 재생 시간 연습 세션이 필요합니다. 일반적인 차별 임계값은 1 ° -1.5 ° / 초의 범위에 있습니다. 2. 제목 준비 <ol><li> 과목 헤드는 그들이 낳은 스캐너 내부에 배치되기 전에 헤드 움직임을 최소화하기 위해 패드로 확보하고 있습니다. 이러한 높은 공간적 해상도에서, fMRI는 모션 아티팩트에 특히 민감한이므로 머리 안정화가 중요합니다. </li><li> 주제는 MRI-compatib 부여됩니다르 버튼 한 손에 패드와 도트 속도에 대한 자신의 판단을 나타냅니다 누르면 어떤 버튼에 대해 지시했다. </li></ol> 3. SC을 번역 및 처방 <ol><li> 인간 SC는 작지만 뚜렷한 구조이며, midbrain의 지붕에있는 직경 ~ 9mm. fMRI 조각의 작은 번호를 사용하면 여러 localizer 이미징 시리즈는 정밀한 현지화 필요합니다. 우리는 화살 축 및 코로나 비행기 함께이 시리즈를 실행합니다. </li><li> 그러면 정확 8-10 연속적인 조각, 두께 1.2 mm, 뷰 필드 (FOV), 경사, 준 축 비행기에서 170mm로 SC 처방 이러한 localizer 이미지를 사용합니다. </li><li> 다음으로, 고해상도 T 1-가중 구조 이미지는 한 번 전에 한 번 후 기능적 데이터 수집에 3 차원 (3D) RF-철부지 잔디 (SPGR) 시퀀스 (15 ° 플립 각도, 1.2 mm voxels)을 사용하여 얻을 수 있습니다. 이러한 이미지는 고해상도의 하위 버전으로 fMRI 데이터를 정렬하는 기준으로 사용됩니다uctural 참조 량은 우리가 나중에 설명하는 별도의 세션에서 얻은. </li></ol> 4. 기능성 MRI 매개 변수 모든 이미지는 GE에서 제공한 8 개 채널, 헤드 코일을 사용하여 GE Signa HD12의 3T MRI 스캐너에서 수행되었다. 여기는 6.4 MS 창-sinc 펄스는 스캐너 본체 코일을 사용하여 적용했습니다. 인간 사우스 캐롤라이나에있는 1.2 밀리미터 샘플링를 얻으려면, 우리는 세 장면 나선형 궤도 수집 6,7을 사용합니다. 세 발의 총성을들은 여러 가지 이유로 필요합니다. 우리의 스캐너와 실용적인 것이 너무 오래 FOV 필요&gt; 77 밀리초에 대한 특히, 싱글 샷 수집합니다. 여러 개의 발이 초기 가치와 위상의 선형 추세를 빼는 방법으로 보정 후 함께 결합됩니다. TE를 입수 처음 두 볼륨에서 현장지도를 예측하는 첫 번째 프레임에서 두 MS가 증가하고 있으며,이지도는 선형 보정에 사용됩니다. 복원된 영상 ~ 20의 SNR했다. 사우스 캐롤라이나의 시간적 파워 스펙트럼은 일반적으로 voxels생리적 소음과 관련된 구조를 좀 보여, 3 샷 취득의 사용은 심장 맥박과 호흡의 비교적 높은 주파수 효과에 강력한 필터링 영향을 미쳤다. 기타 소음 감소 기술이 고해상도의 맥락에서 문제가 있습니다. 예를 들어, RETROICOR 6과 같은 회고 보정 방법은 멀티 샷 데이터가 적용되지 않습니다, 그리고 심장 게이팅는 소음과 T 1 평형 장애와 관련된 유물을 소개합니다. 에코 시간, T E = 40 밀리초, 우리는 대뇌 피질의 회색 물질 (~ 45 밀리초)에서 관찰보다 SC 조직의 correspondingly 이상 T 2 * (~ 60 밀리초) 측정하기 때문에 일반적으로 피질 (30 밀리초)에서 사용되는 것보다 더 깁니다. 취득 대역폭은 우리의 스캐너에 불필요한 난방을 초래 최대 기울기 전류를 줄이기 위해 62.5 kHz에서로 제한됩니다. 우리는 TR = 1 초, 그래서 세 발을 쏠 준비와 볼륨 매 3을 획득한 것입 선택초. 5. 구조 MRI 및 3D 모델링 각 과목에 대해 하나의 별도 세션에서 우리는 (0.7 밀리미터 샘플링) T 1-가중 시퀀스 좋은 조직 콘트라스트 (3D SPGR, 15 ° 플립 각도, T I = 450 준비 반전을 제공 이용한 참조 볼륨을 높은 해상도를 얻을 밀리초, 2 excitations, ~ 28 분 지속 시간 0.7 mm voxels). 이 참조 볼륨에서, 우리는 세그먼트 midbrain, brainstem, 그리고 ITK-SNAP 응용 프로그램에이에서 제공하는 자동 및 수동 기법의 조합을 사용하여 시상 (그림 2A)의 일부의 조직. 특히, 우리는 자동 분할 도구를 사용하는 각 brainstem 내에서 사용자는 씨앗 여러 포인트, 소프트웨어가 자동으로 명암과 강도 기준에 의해 정의된 영역 내에서 제한된 씨앗 지점 주변의 세그먼트를 확장합니다. 이것은 자동 분할 후 조정됩니다에드, 필요한 경우 설명서를 사용하여, &quot;페인트 같은&quot;voxel 공구를 추천하십시오. SC의 중추 신경계 - 조직 인터페이스는 isodensity 표면 모자이크 세공을 사용하여 세분화에서 보정하고, 초기 표면은 variational deformable-표면 알고리즘 3을 사용 앨리어싱 아티팩트를 (그림 2, B와 D)를 줄이기 위해 세련됩니다. 이 표면은 정점과 판상 계산을위한 참조 (아래 설명)뿐만 아니라 기능적인 데이터를 시각화하기위한 수단으로 사용되는 외적 정상적인 벡터를 제공합니다. 6. 이미지 분석 fMRI 데이터를 분석하기 위해 우리는 mrVista 소프트웨어 패키지 (에서 다운로드할 사용 <a href="http://white.stanford.edu/mrvista.php" target="_blank">http://white.stanford.edu/mrvista.php)</a> 뿐만 아니라 우리가 실험실에서 mrVista 프레임 워크에서 개발된 도구를. 다음 몇 단계에서는 표준 mrVista 패키지 도구를 사용 : <ol><li> 초기화spatially 코일 inhomogeneity의 영향을 줄이기 위해 평균 데이터의 강도를 정상화하는 옵션을 선택 mrVista의 세션. 정규화는 예상 노이즈에 대한 첨가제 강력한 보정과 temporally 평균 볼륨 이미지 농도의 로우 - 패스 필터 버전으로 나누어입니다 homomorphic 메서드를 사용합니다. 이미지 (12 초)의 상반기 사이클은 과도 MR 평형 및 hemodynamic 효과를 피하기 위해 삭제됩니다. </li><li> 내에서 운영하는 모션을 수정합니다. 모션은 볼륨의 시계열로부터 추정된다. 그러나, 심상의 상대적으로 낮은 신호 대 노이즈 비율 (SNR)로, 우리는 먼저 시계열에 따라 케어 5 샘플 기차를 수행합니다. 각 볼륨이 후 지난 5 표본의 평균으로 등록됩니다. 스무딩에만 움직임을 추정하는 데 사용됩니다 유의하고, 실제 데이터는 smoothed되지 않습니다. </li><li> 각 실행의 모션 수정된 이미지 데이터의 시간적 평균을 형성하고, 간의 운영 모션 usi를 해결하기 위해 이러한 평균을 사용레퍼런스로 NG 마지막으로 빠진다. </li><li> 슬라이스 - 타이밍 보정을 수행합니다. 우리는 연속적인 슬라이스 인수를 사용하므로 모션 보정 후 타이밍 보정을 수행으로 인해 오류 (~ 125 밀리초) 작은 것입니다. </li><li> 평균 복수는 SNR을 향상시키기 위해 각 세션 내에 기록된 실행됩니다. </li><li> 강력한 강도 기반 등록 알고리즘 8을 사용하여 참조 구조적인 볼륨 fMRI 세션에서 구조적 데이터를 정렬합니다. mrVista로 정렬과 분할을로드합니다. </li><li> 세그먼트 참조 볼륨 기능 시계열 데이터를 변환. 다음 단계에서는 추가 분석을 수행하기 위해 우리가 실험실에서 개발한 도구를 사용합니다. </li><li> 각 SC 조직 voxels 및 SC 표면에 가장 가까운 정점 사이의 거리를 계산하여 거리지도를 계산합니다. 이러한 거리가 참조 볼륨 내에 판상 위치를 측정하는 데 사용됩니다. </li><li> 일 향상을 위해 시간 시리즈 데이터의 깊이 평균을 활성화하기 위해 판상 세분화 과정을 수행전자 SNR. 조직의 작은 (1.6 밀리미터 직경) 디스크 전체를 외면 SC 표면을 따라 표면 모델의 각 정점과 연관된, 각 디스크는 다음 각 판상 동네를 형성하기 위해 지역의 표면 normals를 사용하여 SC 조직의 안쪽과 바깥쪽을 모두 연장됩니다 4. </li><li> SC 표면의 각 지점에 대해서는 지정된 깊이 범위 시계열 평균 이러한 판상 연결을 사용합니다. 이후, 시각적으로 반응하는 뉴런은 시각적 자극 실험을 위해 우리는 0-1.8 mm의 깊이 범위를 사용 SC의 외면적인 레이어에 주로 존재한다. </li></ol> 7. 지형 매핑 분석 데이터의 지형 표현을 분석하는 경우, 결맞음 분석은 각 voxel에 대한 자극 반복 주파수의 정현파를 (즉, 위에서 설명한 24 초 자극에 대한 24분의 1 Hz에서) 맞추하여 깊이 - 평균 시계열에서 수행됩니다. 이 발작에서, 우리는 책임을 표면지도를 파생SE 진폭, 일관성, 그리고 위상. 이 분석은 주파수 도메인에서 수행하고, 시각 피질 9,10에 retinotopic지도를 계량하기위한 일반적인 기법입니다.합니다 sinusoidal 발작의 단계는 자극의 위치를​​ 측정합니다. 제로 단계는 상부 수직 자오선 (그림 3)에 해당합니다. 자극 그러면 이렇게 π / 2 단계는 자극이 올바른 시각 분야의 수평 자오선으로 회전있는 경우에 해당, 시계 방향으로 회전합니다. 위상 π 라디안 후 자극은 왼쪽 시야에 교차하고, 등등. 우리는 또한 고해상도 T1-가중 볼륨 해부학의 수동 검사를 사용하여 SC의 전체 피상적인 범위의 경계를 획득하였습니다. 이러한 경계는 그림으로 표시되어 있습니다. 빨간 점선 라인에 의해 3. fMRI 직접 신경 활동을 측정, 오히려 단단히는 혈액 흐름 응답했지만 sluggishly 결합하지 않습니다신경 활동합니다. 이것은 위상 응답에 hemodynamic 지연을 추가합니다. 지연은 각 SC의 지역의 이익으로부터 일관성 임계값 위의 모든 voxels을 복용하고, 복잡한 비행기에서 π 주위에 그들의 방법을 중심으로 추정된다. 저희 SC 데이터에서 이러한 지연 2-4 초의 순서로, 꽤 작은 있습니다. 우리는 colormap 45도 (3 초에 해당) (그림 3)에 의해 시계 반대 방향으로 회전하여이 지연을 제거하십시오. 8. 대표 결과 SC (그림 3)의 3D 표면에 중첩 위상 데이터는 시각적 자극에 대한 응답 SC, 즉 왼쪽으로 시야가 오른쪽 SC에 표시됩니다되며 그 반대도 마찬가지로 contralaterally 표현되는지 보여줍니다. 활동 retinotopic 조직도 있습니다. 오른쪽 상단 시각 필드가 왼쪽 colliculus (파랑 - 마젠타)에 medially 표현하고 있으며, 낮은 필드 (붉은 노란색) laterally 표시됩니다. Simil아흘리, 왼쪽 상단 시각 필드가 오른쪽 colliculus (블루 시안)에 medially 표현되고 하단은 (녹색 - 노랑) laterally 표시됩니다. 단일 유닛 전기 생리학을 사용하여 시각적인 자극에) 1, 2) microstimulation 유도 saccadic 안구의 움직임 11,12의 매핑이 지형은 SC 응답의 비 인간 영장류 연구 결과와 일치합니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig1.jpg" /> 그림 1. 중반 화살 이미지에서 볼)의 슬라이스 처방. B) 기능 이미지 시간적 평균 (1 홈런에서))에서 빨간색으로 표시된 중앙 통에서 얻은. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig2.jpg" /> 그림 2. 폴라 앵글 지형의 자극. 회색 배경에 검은색과 흰색 점들을 이동 중 90 ° 웨지는 고정 주위를 천천히 회전. 쐐기는 6 virtu의 배열로 분할되었다알 부문 (회색 라인이 섹터를 강조하기 위해 추가)는 피사체가 임의로 선택한 부문에서 속도 차별 작업을 수행할 수 있습니다. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig3.jpg" /> 그림 3. 세분화 및 표면 모델링. ) midbrain, brainstem, 그리고 시상의 일부는 고해상도 MRI를 해부 볼륨에서 세그먼트 있었다. B) 표면은 분할 영역의 가장자리에 만들었습니다. C) Sinusoidal-적합한 위상 데이터 inplane 슬라이스 (일관성&gt; 0.25)에서 볼. D) brainstem 표면 모델의 회전과 확대는 SC의 위상 데이터를 시각화하는 데 사용되었다. <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig4.jpg" /> 그림 4. 폴라 앵글지도. 시각 극지 각도를 인코딩 두 과목의 fMRI 위상지도. 각지도에 대한 일관성 임계값이 오른쪽 아래에 제공됩니다. 컬러 휠은 P에 자극의 오버레이 단계를 관련그들의 시야 위치에 olar 각도.

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관심의 어떠한 충돌 선언 없습니다.

우리의 수집 및 데이터 분석 기법은 고해상도 (1.2 밀리미터 voxels)에서 subcortical 인간의 뇌 구조의 신경 활동의 측정을 가능하게합니다. 3 샷 나선형 인수 midbrain 주변 fMRI 측정에 특히 해로운입니다 생리 소음을 줄여줍니다. 또한, 조직의 판상 세분화 우리 SNR을 향상시킬 데이터의 깊이 평균을 수행할 수 있습니다. 우리는 시각적인 자극과 인간 SC 1 은밀한 시각적 주목 정확한 극지 앵글 지형지도를 표시하도록 이러한 방법을 사용 하였다. 판상 세분화는 또한 실험적인 제어 1 아래 다릅니다 기능적 활동의 깊이 프로파일 분석을 가능하게합니다. 우리 이미징 방법은 인간 subcortical 구조의 신경 과학 실험을위한 새로운 길을 엽니다. 이러한 방법 investi, 예를 들어, 인간에게 subcortical 지역의 동물에서 수행 미세 규모의 연구 번역을 활성화할 수 있습니다이러한 열악한 colliculus와 ...

인간 midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

기능적 MRI (fMRI)가 아닌 invasively 인간의 뇌 활동의 상호 관련을 측정하는 널리 사용되는 도구입니다. 그러나, 그것의 사용은 대부분 오히려 그러한 midbrain 및 brainstem 등 subcortical 지역에 비해 대뇌 피질의 표면에 활동을 측정시 집중되었습니다. 공간 해상도와 생리 소음 : Subcortical fMRI 두 가지 과제를 극복한다. 여기에서 우리는 인간 SC, midbrain의 지느러미 표면 구조에서 고해상도 fMRI를 수행하기 위해 개발된 기술의 최적 집합을 설명하는, 방법도 이미지를 다른 brainstem과 subcortical 구조체로 사용할 수 있습니다. 고해상도 (1.2 밀리미터 voxels) SC의 fMRI가 아닌 종래의 접근 방식이 필요합니다. 원하는 공간적 샘플링은 멀티 샷 (인터리브) 나선형 인수 1을 사용하여 얻어진다. 이후, T SC 조직의 2 * 더 오래 피질, correspondingly 긴 반향 시간 (T E ~ 40 밀리초)에서보다가 맥시으로 사용됩니다기능 대비를 mize. SC의 전체 범위를 커버하기 위해 8-10 조각을 얻을 수 있습니다. 각 세션 내용은 fMRI와 같은 슬라이스 처방과 구조 해부도 고해상도 참조 볼륨 기능적 데이터를 정렬하는 데 사용되는, 얻어진다. 별도의 세션에서는 각 과목에 대해, 우리는 (0.7 밀리미터 샘플링) T 1-가중 좋은 조직 명암을주는 순서를 사용하여 참조 볼륨을 높은 해상도를 만듭니다. 참고 볼륨에서 midbrain 지역은 ITK-스냅 소프트웨어 어플 리케이션 2를 사용하여 세그먼트입니다. 이러한 세분화는 3 부드럽고 정확한 모두는 midbrain의 3D 표면 표현을 만드는 데 사용됩니다. 표면 정점과 normals는 조직 내에서 4 midbrain 표면에서 깊이지도를 만드는 데 사용됩니다. 기능성 데이터 세그먼트 참조 볼륨의 좌표 시스템으로 변환됩니다. voxels 심도 협회신호 품질을 향상시키기 위해 지정된 심도 범위 내에서 fMRI 시계열 데이터의 평균을 가능하게합니다. 데이터 시각화를위한 3D 표면에 렌더링됩니다. 저희 연구실에서는 SC 1 ~ 시각적 자극하고 위장과 명백한 시각적 주목 지형지도를 측정하는이 방법을 사용합니다. 예를 들어, 우리는 SC의 시각적 자극에 극지 각도의 지형 표현을 보여줍니다.

이 문서 3T 스캐너를 사용하여 인간의 midbrain과 subcortical 구조 1.2 밀리미터 샘플링과 고해상도 기능성 자기 공명 영상을 수행하는 기술을 설명합니다. 인간의 뛰어난 colliculus (SC)의 시각적 자극을 지형지도를 해결하기 위해 이러한 기술의 사용은 예제로 제공됩니다.

인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

기능적 자기공명영상(fMRI)은 인간 뇌 활동의 상관관계를 비침습적으로 측정하는 데 널리 사용되는 도구입니다. 하지만 fMRI의 활용은 주로 ...

본 절차의 전반적인 목표는 인간의 중뇌와 뇌줄기에서 고해상도 fMRI 신호를 측정하는 것입니다. 이는 먼저 피험자에게 적절한 시각 자극을 제시함으로써 수행됩니다. 그 다음으로 최적의 fMRI 세트를 설정합니다.데이터를 수집하기 위해 절차와 매개변수가 사용되며, 수집된 데이터는 표준 분석 기법과 표면 기반 분석 기법을 결합하여 분석합니다. 마지막 단계는 시각화를 위해 데이터를 3D 표면 표현 위에 중첩하는 것입니다. 최종적으로, 고해상도 fMRI를 사용하여 인간 상구의 시각 자극에 대한 극각의 지형적 표현을 보여줍니다.피질하 구조에 대한 기존 방법들과 비교했을 때 이 기술의 주요 장점은, 고해상도 fMRI와 관련된 낮은 신호 대 잡음비 문제를 극복하면서 동시에 고해상도를 달성할 수 있다는 점입니다. 이는 특수 영상 분석 및 획득 기술을 사용하여 가능합니다. 이 방법은 인간의 상구(superior colliculus) 기능을 영상화하기 위해 특별히 설계되었지만, 외측 슬상핵(lateral geniculate nucleus), 하구(inferior colliculus) 또는 시상하핵(subthalamic nucleus)과 같은 다른 피질하 영역에도 적용될 수 있습니다.상측 Colus에서 극각 망막 위상 지도를 얻으려면, 먼저 90도 쐐기 모양의 이동하는 점들을 자극으로 사용하는 기능적 패러다임을 설정합니다. 자극은 2x3 가상 섹터로 나뉘며, 매 시행마다 무작위로 선택된 한 섹터의 점들이 다른 모든 점들보다 느리게 또는 빠르게 이동하도록 설정합니다. 다음은 중앙 왼쪽 섹터의 점들이 다른 섹터의 점들보다 더 빠르게 이동하는 샘플 시행입니다.매 시행 후, 쐐기가 고정점을 중심으로 30도씩 회전하여 자극이 24초의 주기로 전체 사이클을 완료합니다. 각 런은 자극의 9.5회 회전으로 구성되며, 실험 세션은 스캔 전 16~18회의 런을 포함해야 합니다. 각 피험자가 2초의 각 시행에 대해 시각 과제를 연습하도록 하십시오.피험자에게 시선을 고정한 상태에서 쐐기 모양의 자극에 은밀하게 주의를 기울이며 속도 판별 과제를 수행하도록 안내합니다. 피험자는 스캐닝 전, 버튼을 눌러 한 구역의 점들이 다른 구역보다 더 빠르게 움직이는지 또는 더 느리게 움직이는지를 표시해야 합니다. 표준 MRI 안전 절차를 준수해야 합니다. 피험자를 스캐너 테이블 위에 눕히고 머리 위에 RF 코일을 배치합니다.그 다음, 머리의 움직임을 최소화하기 위해 폼 패드로 피험자의 머리를 확실히 고정하십시오. fMRI는 특히 본 연구에서 사용된 것과 같은 고해상도 공간 분해능에서 움직임 아티팩트(motion artifacts)에 매우 민감하다는 점을 설명하십시오. 또한, 한 손에 MRI 호환 버튼 패드를 배치하고 과제 수행 중에 어떤 버튼을 눌러야 하는지에 대한 지침을 제공하십시오.자극은 코일에 장착된 거울을 통해 관찰되는 디스플레이 화면에 투사됩니다. 인간의 상구는 중뇌의 등쪽 표면에 위치한 직경 약 9mm의 작지만 뚜렷한 구조물이며, 이를 정확하게 국소화하기 위해서는 여러 번의 로컬라이저 영상 시리즈가 필요합니다. 시상면, 축상면 및 관상면을 따라 로컬라이저를 실행하십시오.이제 이 로컬라이저 영상을 사용하여 상구(superior colliculus)를 8~10장의 연속 슬라이스로 정밀하게 설정하십시오. 그런 다음 3차원 SPGR 시퀀스를 사용하여 고해상도 T1 강조 구조 영상을 획득하십시오. 이 영상들은 별도의 세션에서 획득해야 하는 고해상도 구조 참조 볼륨에 fMRI 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다.다음으로, 평면 픽셀 크기 1.2 millimeters를 얻기 위해 3-shot spiral trajectory 획득 방식을 사용하여 기능적 영상 촬영을 설정합니다. 에코 시간은 일반적인 피질 촬영 시보다 더 긴 40 milliseconds로 설정하며, 이는 더 긴 T two star 측정값에 해당합니다. 3초마다 한 볼륨을 획득할 수 있도록 TR을 1 second로 설정합니다.준비가 되면 기능적 패러다임을 수행하면서 스캔을 시작하십시오. 기능적 영상 촬영이 완료되면, 별도의 세션에서 고해상도 T1 구조 영상 시리즈를 추가로 획득하십시오. 각 피험자에 대해, 조직 대조도가 우수한 T1 가중 시퀀스를 사용하여 고해상도 참조 볼륨을 획득하십시오.이 시퀀스는 약 28분 동안 진행됩니다. 이미징이 완료되면 ITK SNAP 소프트웨어에서 제공하는 자동 및 수동 기술을 조합하여 고해상도 볼륨 내 뇌줄기와 시상의 일부를 분할하십시오. 상구의 뇌척수액 조직 인터페이스는 ISO 밀도 테셀레이션을 이용한 분할로부터 보간되며, 이후 정밀화 과정을 통해 매끄럽고 정확한 표면 표현을 생성합니다.이 표면은 층판 계산에 사용되는 정점(vertices)과 법선(normals)을 제공하며, 기능적 데이터를 시각화하는 수단으로도 활용됩니다. 설명된 분석에는 Mr.Vista 소프트웨어 패키지와 Mr.Vista 프레임워크를 기반으로 개발된 도구들이 사용됩니다. 먼저 세션을 초기화하고, 코일 불균일성의 영향을 줄이기 위해 평균 데이터의 강도를 공간적으로 정규화(spatially normalize)하는 옵션을 선택한 후, 이미지의 첫 번째 하프 사이클을 폐기하십시오.일시적인 MR 평형 및 혈역학적 효과를 방지하십시오. 그 다음 Mr.Vista 소프트웨어를 엽니다. 이어서 피험자 움직임 보정과 슬라이스 타이밍 보정을 수행합니다.그런 다음 각 세션 내에서 기록된 여러 회차의 평균을 구합니다. SNR을 높이기 위해, FMRI 세션의 구조적 데이터를 참조 볼륨에 정렬합니다. 정렬 및 분할 데이터를 Mr.Vista로 불러옵니다.그런 다음 기능적 시계열 데이터를 분할된 참조 볼륨으로 변환합니다. 다음 단계에서는 Mr.Vista 프레임워크에서 개발된 도구들을 사용합니다. 각 SC 조직 복셀과 SE 표면의 가장 가까운 정점 사이의 거리를 계산하여 거리 맵을 산출합니다.이 거리들은 기준 볼륨 내의 층상 위치를 측정하는 데 사용됩니다. 다음으로, SNR을 개선하기 위해 시계열 데이터의 깊이 평균화를 가능하게 하는 층상 분할 과정을 수행합니다. SC 표면의 각 지점에 대해, 이러한 층상 연관성을 사용하여 지정된 깊이 범위에 걸쳐 시계열을 평균함으로써 데이터의 지형적 표현을 분석합니다.각 복셀에 대해 자극 반복 주파수에서 사인파를 피팅하여 깊이 평균 시계열의 코히어런스 분석을 수행하고, 이 피팅으로부터 반응, 진폭, 코히어런스 및 위상의 표면 맵을 도출합니다. 사인파 피팅의 위상은 자극의 위치를 측정하게 됩니다. 여기서는 SC의 3D 표면에 오버레이된 위상 데이터를 확인할 수 있으며, 0 위상은 상부 수직 자오선에 해당합니다.그 후 자극은 시계 방향으로 회전하므로, 2분의 1 파이는 자극이 우측 시야의 수평 경선까지 회전했을 때에 해당합니다. π 라디안의 위상이 지나면 자극은 좌측 시야로 넘어가며, 이후로도 동일하게 진행됩니다. 시각 자극에 대한 반응은 SC IE에 대측성으로 나타나는데, 좌측 시야는 우측 SC에, 우측 시야는 좌측 SC에 나타납니다.SC 전체 표면 범위의 경계는 빨간색 점선으로 표시되어 있습니다. 활동의 지형적 조직화가 나타납니다. 우측 상단 시야는 좌측 colus의 내측에 표현되며, 하단 시야는 외측에 표현됩니다.마찬가지로, 왼쪽 상단 시야는 우측 상구의 내측에 나타나며, 하단 시야는 외측에 나타납니다. 이 영상을 시청한 후에는 특히 인간의 중뇌와 뇌줄기에서 고해상도 fMRI를 수행하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 구체적으로 시각 자극을 제시하는 방법, 고해상도 fMRI 데이터를 수집하는 방법, 표준 분석 및 표면 기반 분석을 수행하는 방법, 그리고 마지막으로 데이터를 3D 표면에 렌더링하여 상구 표면의 망막위상 지도를 얻는 방법을 이해할 수 있게 될 것입니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

기술은 광범위하게 microbubbles와 초음파를 사용하여 마우스의 혈액 - 뇌 장벽을 여는 대해 설명되어 있습니다. 이 기법을 사용하여, 망간은 마우스 뇌에 관리할 수 있습니다. 망간은 depolarized 뉴런에 축적 MRI 대비 에이전트이기 때문에, 이러한 방식의 연결 활동의 이미징을 가능하게합니다.

초음파 혈액 - 뇌 장벽 파괴 및 망간 향상된 MRI를 사용하여 기능성 Neuroimaging

출처: Shafi, M. M., et al. 간질 환자의 연결성 관련 뇌 흥분성을 평가하는 다중 모드 이미징 및 자극 기반 방법. J. Vis. 경험. (2016년)이 비디오는 간질 환자의 신경 흥분성을 평가하기 위해 경두개 자기 자극(TMS) 및 뇌파 검사(EEG)를 사용하는 절차를 보여줍니다. 사전 기록된 뇌 스캔으로 환자의 머리를 정렬하고, 기능적으로 연결된 피질 표적 위에 TMS 코일을 배치하고, 자극을 가하여 신경 회로를 활성화하는 단계를 자세히 설명합니다. 이 과정에는 운동 반응 추적, EEG 신호 기록, 뇌 활동을 건강한 대조군의 뇌 활동과 비교하여 과흥분성을 식별하고 발작 발병 영역을 국소화하는 것이 포함됩니다.

경두개 자기 자극 및 뇌파 검사를 통한 뇌 과흥분성 평가

이 프로토콜은 설치류에서 동시에 기능성 자기 공명 영상과 깊은 두뇌 자극을위한 표준 방법을 설명합니다. 이러한 실험 도구를 함께 사용은 거의 모든 뇌 대상에 전기 자극에 대한 응답으로 글로벌 다운 스트림 활동의 탐사 할 수 있습니다.

설치류에 동시 fMRI를 깊은 뇌 자극

이 원고의 목표는 MRI를 사용하여 해마와 해마의 하위 영역을 연구하는 것입니다. 원고는 해마와 5개의 해마 하부 구조(cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare 및 subiculum을 분할하기 위한 프로토콜을 설명합니다.

높은 해상도 생체 3T 자기 공명 영상을 이용하여 인간의 해마 서브 필드에 대한 수동 분할 프로토콜

여기에서는 피질하 구조를 해결하고 생리적 노이즈가 없을 때 LGN의 개별 층을 분해할 수 있는지 테스트하기 위해 등록하고 평균화해야 하는 최소 이미지 수를 결정하는 프로토콜을 제시합니다.

인간 Subcortex의 고해상도 구조 자기 공명 영상<I&gt; 생체</I&gt; 및 사후

이 프로토콜은 광유전학적 기능적 자기공명영상(ofMRI)을 성공적으로 수행하는 데 필요한 단계와 데이터 분석을 설명합니다. ofMRI는 고자기장 fMRI 판독과 광유전학적 자극을 결합한 새로운 기술로, 살아있는 뇌 전체에 걸쳐 기능적 신경 회로와 그 역학의 세포 유형별 매핑을 가능하게 합니다.

Optogenetic 기능 MRI

이 프로토콜은 기능성 초음파 (fUS)를 사용하여 마우스 뇌의 체적 뇌 혈역학 적 변이의 정량화를 설명합니다. 감각 자극에 따른 3D 기능 활성화 맵및 휴식 상태 기능적 연결에 대한 절차는 마취 및 깨어 있는 마우스에서 예시적인 예로 제공됩니다.

경두개 기능 적 초음파 이미징을 사용하여 마우스의 전신 뇌 3D 활성화 및 기능 적 연결 매핑

이 프로토콜은 흑질의 뉴로멜라닌 민감성 자기공명영상 데이터를 획득하는 방법을 보여준다.

흑질의 뉴로멜라닌 민감성 자기공명영상을 위한 표준화된 데이터 수집

이 논문은 인간 두뇌의 공간 탐색을 위한 기능적 네트워크를 조사하기 위한 통합적 접근 방식을 제시합니다. 이 접근 방식은 대규모 신경 영상 메타 분석 데이터베이스, 휴지 상태 기능적 자기 공명 영상, 네트워크 모델링 및 그래프 이론 기술을 통합합니다.

인간 뇌의 공간 탐색을 위한 기능적 네트워크 모델링

우리는 일반적으로 사용되는 것보다 더 많은 시야를 활용하여 시각 피질 기능을 매핑하는 기술을 개발했습니다. 이 접근법은 시력 장애 및 안과 질환의 평가를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

광시야 망막 자극을 이용한 시각 피질의 기능적 자기 공명 영상(fMRI)

학습하세요 인간 중뇌와 뇌간의 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법을 3T 스캐너로 측정하는 기법입니다. 시각 자극에 대한 상위 콜리큘러스의 지형적 지도를 분석하여 신경과학 연구에 활용할 수 있습니다.

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