Artykuł metodologiczny

Mapowanie mózgu fMRI w czasie rzeczywistym u zwierząt

DOI:

10.3791/61463

⸱

24 września 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, 2Graduate Training Centre of Neuroscience, 3MGH/MIT/HMS Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, 4Bruker BioSpin

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mapowanie funkcjonalne mózgu zwierzęcia może skorzystać z eksperymentalnego systemu funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) w czasie rzeczywistym. Korzystając z najnowszego oprogramowania wdrożonego w systemie MRI zwierząt, stworzyliśmy platformę monitorowania w czasie rzeczywistym fMRI małych zwierząt.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dynamiczne reakcje fMRI różnią się znacznie w zależności od warunków fizjologicznych zwierząt, zarówno w znieczuleniu, jak i w stanie czuwania. Opracowaliśmy platformę fMRI w czasie rzeczywistym, aby pomóc eksperymentatorom w natychmiastowym monitorowaniu reakcji fMRI podczas akwizycji, co można wykorzystać do modyfikacji fizjologii zwierząt w celu osiągnięcia pożądanych odpowiedzi hemodynamicznych w mózgach zwierząt. Konfiguracja fMRI w czasie rzeczywistym opiera się na przedklinicznym systemie MRI 14,1T, umożliwiającym mapowanie w czasie rzeczywistym dynamicznych odpowiedzi fMRI w pierwotnej korze somatosensorycznej przedniej łapy (FP-S1) znieczulonych szczurów. Zamiast analizy retrospektywnej w celu zbadania źródeł zakłócających prowadzących do zmienności sygnałów fMRI, platforma fMRI w czasie rzeczywistym zapewnia bardziej efektywny schemat identyfikacji dynamicznych odpowiedzi fMRI przy użyciu niestandardowych funkcji makr i wspólnego oprogramowania do analizy neuroobrazów w systemie MRI. Zapewnia również natychmiastową możliwość rozwiązywania problemów i paradygmat stymulacji biofeedbacku w czasie rzeczywistym do badań funkcjonalnych mózgu u zwierząt.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (fMRI) to nieinwazyjna metoda pomiaru odpowiedzi hemodynamicznych1,2,3,4,5,6,7,8,9, np. zależny od poziomu tlenu we krwi (BOLD), sygnał objętości i przepływu krwi w mózgu, związany z aktywnością neuronalną w mózgu. W badaniach na zwierzętach na sygnały hemodynamiczne mogą mieć wpływ znieczulenie10, poziom stresu u obudzonych zwierząt11, a także potencjalne artefakty niefizjologiczne, np. pulsacja serca i ruchy oddechowe12,13,14,15. Chociaż opracowano wiele metod przetwarzania końcowego w celu zapewnienia retrospektywnej analizy sygnału fMRI dla dynamiki funkcjonalnej i mapowania połączeń związanych z zadaniem i w stanie spoczynku16,17,18,19, istnieje kilka technik zapewniających rozwiązanie do mapowania funkcji mózgu w czasie rzeczywistym i natychmiastowe odczyty w mózgu zwierzęcia20 (większość z nich jest używana głównie do mapowania ludzkiego mózgu21,22,23,24,25,26,27). W szczególności tego rodzaju metoda mapowania fMRI w czasie rzeczywistym nie jest dostępna w badaniach na zwierzętach. Konieczne jest stworzenie platformy fMRI, aby umożliwić badanie etapów fizjologicznych zależnych od stanu mózgu w czasie rzeczywistym oraz zapewnić paradygmat stymulacji biofeedbacku w czasie rzeczywistym dla badań funkcjonalnych mózgu zwierząt.

W niniejszej pracy ilustrujemy eksperymentalną konfigurację fMRI w czasie rzeczywistym za pomocą dostosowanych makro-funkcji oprogramowania konsoli MRI, demonstrując monitorowanie w czasie rzeczywistym wywołanych odpowiedzi BOLD-fMRI w głównej korze somatosensorycznej przedniej łapy (FP-S1) znieczulonych szczurów. Ta konfiguracja w czasie rzeczywistym pozwala na wizualizację trwającej aktywacji mózgu na mapach funkcjonalnych, a także w indywidualnych kursach czasowych w sposób wokselowy, przy użyciu istniejącego oprogramowania do analizy neuroobrazów, Analysis of Functional NeuroImages (AFNI)28. Przygotowanie zestawu eksperymentalnego fMRI w czasie rzeczywistym do badania na zwierzętach jest opisane w protokole. Oprócz konfiguracji na zwierzętach, zapewniamy szczegółowe procedury konfiguracji wizualizacji i analizy sygnałów fMRI w czasie rzeczywistym przy użyciu najnowszego oprogramowania konsolowego równolegle ze skryptami przetwarzania obrazu. Podsumowując, proponowana konfiguracja fMRI w czasie rzeczywistym do badań na zwierzętach jest potężnym narzędziem do monitorowania dynamicznych sygnałów fMRI w mózgu zwierzęcia za pomocą systemu konsoli MRI.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie zostało przeprowadzone zgodnie z niemiecką ustawą o dobrostanie zwierząt (TierSchG) oraz rozporządzeniem w sprawie dobrostanu zwierząt w laboratoriach (TierSchVersV). Opisany tutaj protokół eksperymentalny został zweryfikowany przez komisję etyczną (§ 15 TierSchG) i zatwierdzony przez organ państwowy (Regierungspräsidium, Tybinga, Badenia-Wirtembergia, Niemcy).

1. Przygotowanie zestawu doświadczalnego BOLD-fMRI do badań na małych zwierzętach

  1. Włącz oprogramowanie konsoli, aby kontrolować parametry obrazowania i pobierać dane MRI.
    UWAGA: Proponowana konfiguracja fMRI w czasie rzeczywistym jest realizowana z wykorzystaniem makrofunkcji oprogramowania konsoli (wersja 6) równolegle z funkcjami przetwarzania obrazu AFNI.
  2. Znajdź sekwencje MR (tj. Pozycja, Lokalizator, Szybka akwizycja ze wzmocnieniem relaksacji (RARE) i obrazowanie echoplanarne 3D (EPI) za pomocą eksploratora przestrzeni roboczej, a następnie przeciągnij je i dołącz do listy skanowania.
    UWAGA: Sekwencje pozycji i lokalizatora służą do identyfikacji obszaru zainteresowania (ROI) w mózgu. Do skanowania anatomicznego używana jest sekwencja RARE. Sekwencja EPI 3D służy do pomiaru dynamicznych odpowiedzi BOLD.
  3. Umieść predefiniowane skrypty makr "Setup_rt3DEPI" i "Feed2AFNI_rt3DEPI" w ścieżce skryptu makra (np. "/opt/(wersja PV)/prog/curdir/(nazwa użytkownika)/ParaVision/macros"). Aktywuj opcje rekonstrukcji 3D EPI, "Czynności przed serią obrazów" i "Wykonaj makro" w menu interfejsu użytkownika "Rekonstrukcja danych", a następnie połącz predefiniowany skrypt makra "Setup_rt3DEPI" przed kliknięciem przycisku "Skanuj".
    UWAGA: Skrypty makr znajdują się w plikach uzupełniających.
  4. Zainstaluj oprogramowanie AFNI do analizy i wizualizacji BOLD-fMRI w czasie rzeczywistym.

2. Chirurgia cewnikowania i wentylacji

  1. Skonfiguruj respirator i systemy monitorowania stanu fizjologicznego, takie jak termometr, pomiar ciśnienia krwi i oddechu, jak pokazano na rysunku Rysunek 1. Ustaw stałą częstotliwość 60 ± 1 oddech/min za pomocą wentylatora i temperaturę 37 °C za pomocą poduszki grzewczej kompatybilnej z MR z zestawem sterowania ze sprzężeniem zwrotnym.
  2. Znieczulić dorosłego samca szczura Sprague-Dawley (300-600 g) w komorze z 5% izofluranem do indukcji i dostarczyć 2-2,5% izofluranu do operacji z waporyzatora. Sprawdź głębokość znieczulenia, szczypiąc tylną łapę i potwierdzając brak reakcji odstawienia.
  3. Zaintubuj zwierzę plastikową kaniulą 14 G do wentylacji (60 ± 1 oddech/min mieszaniną 70% powietrza i 30% tlenu). Dostosuj końcowy dwutlenek węgla (CO2) do zakresu 25 ± 5 mmHg29.
    UWAGA: Intubacja ma kluczowe znaczenie dla utrzymania prawidłowego poziomu CO2 poprzez eksperymenty fMRI.
  4. Umieść zwierzę w pozycji leżącej na stole operacyjnym i ogol udo elektryczną maszynką do golenia. A następnie wykonaj nacięcie na ogolonej skórze nożyczkami chirurgicznymi.
    UWAGA: Długość nacięcia wynosi około 1-2 cm w kierunku wzdłużnym.
  5. Znajdź tętnicę i żyłę udową pod naciętym obszarem do cewnikowania i oddziel pojedynczą tętnicę i żyłę udową od otaczających tkanek.
  6. Przymocuj jedną stronę oddzielonej tętnicy udowej szwem chirurgicznym, a drugą przytrzymaj kleszczami mikro buldoga. Następnie wykonaj małe nacięcie między związanymi obszarami na tętnicy udowej.
  7. Wprowadzić cewnik do tętnicy udowej przez małe nacięcie i związać cewnik i tętnicę za pomocą szwów chirurgicznych. Stale monitoruj ciśnienie tętnicze krwi za pomocą fizjologicznego systemu monitorowania, aby mieściło się w zakresie 80-120 mmHg i regularnie mierz gazometrię krwi tętniczej, aby utrzymać pO2 na poziomie co najmniej 90 mmHg ipCO2 na poziomie 30-45 mmHg podczas skanowania.
    UWAGA: To cewnikowanie ma kluczowe znaczenie dla monitorowania ciśnienia tętniczego krwi podczas eksperymentów fMRI.
  8. Przymocuj oba końce żyły udowej za pomocą jedwabnych plecionych szwów chirurgicznych. Następnie wykonaj małe nacięcie między związanymi obszarami na żyle udowej. Użyj kleszczy do wykonania szycia.
    UWAGA: Rozmiar szwu wynosi około 1-2 cm.
  9. Wprowadzić cewnik do żyły udowej. Zwiąż cewnik i żyłę razem za pomocą szwów chirurgicznych.
    UWAGA: To cewnikowanie ma kluczowe znaczenie dla podawania alfa-chloralozy przez żyłę i dostosowywania poziomów znieczulenia podczas eksperymentów fMRI. Jeśli zwierzę nie jest dobrze znieczulone, zacznie spontanicznie oddychać. W takim przypadku należy podać więcej alfa-chloralozy, aby uniknąć artefaktów ruchu oddechowego.
  10. Zszyj nacięcie chirurgiczne na ogolonej skórze. Po zakończeniu zabiegów chirurgicznych należy utrzymać zwierzę w stanie znieczulenia, podając bolus alfa-chloralozy w dawce ~80 mg/kg przez cewnik połączony z żyłą udową i jednocześnie przerywając podawanie izofluranu.

3. Umieszczanie zwierzęcia w skanerze MRI

  1. Przenieś znieczulone zwierzę do skanera MRI zaraz po wykonaniu kroku 2.10 i zabezpiecz je na specjalnie wykonanej kołysce.
  2. Włóż termometr doodbytniczy ze sprzężeniem zwrotnym w czasie rzeczywistym na zwierzęciu, aby monitorować temperaturę zwierzęcia. Umieść poduszkę grzewczą pod tułowiem zwierzęcia, aby kontrolować temperaturę. Utrzymuj temperaturę ciała na poziomie 37,0 ± 0,5 °C podczas badań MRI.
  3. Dostarczaj alfa-chloralozę z roztworem ~25 mg/kg/h w mieszaninie pankuronium (~2 mg/kg/h), środka zwiotczającego mięśnie, w sposób ciągły, jednocześnie utrzymując zwierzę w stanie znieczulenia i redukując artefakty ruchowe na obrazach fMRI. Monitoruj ciśnienie krwi i oddech, dostosowując ilość leku i szybkość wentylacji w zależności od stanu fizjologicznego.
  4. Podawaj maść okulistyczną na oczy zwierzęcia, aby zapobiec wysuszeniu podczas eksperymentów fMRI. Bezpiecznie przymocuj głowę zwierzęcia za pomocą dwóch nauszników, aby uniknąć artefaktów ruchu głowy.
  5. Zamocuj cewkę powierzchniową nadajnika-odbiornika na głowicy. Dostrój i dopasuj cewkę do częstotliwości Larmor (np. 599 MHz na 14,1 T) na głowie przed pomiarami MRI.
    UWAGA: Tutaj cewka o średnicy 22 mm służy do pokrycia całego mózgu szczura.
  6. Włóż parę elektrod igłowych do skóry przedniej łapy między palcami 1 i 4 i przymocuj je taśmą chirurgiczną. A następnie potwierdź, że stymulacja działa poprawnie po podłączeniu wejściowego stymulacji do tych elektrod30.
  7. Włóż zwierzę do otworu MRI i umieść je w przybliżeniu w izośrodku.

4. Pomiar anatomicznych obrazów MR

  1. Kliknij przycisk menu kalibracji w głównym interfejsie użytkownika. Wykonaj kalibrację systemu MRI, klikając następujące elementy w interfejsie użytkownika platformy regulacyjnej (patrz menu Pomoc w oprogramowaniu konsoli): Znajdź podstawową częstotliwość rezonansową, Skalibruj moc impulsu RF, Ustaw optymalne wzmocnienie odbiornika, Zmierz mapę B0 w zwierzęciu pod kątem podkładkowania, Uruchom globalne podkładki liniowe w oparciu o niezlokalizowaną całkę z zanikiem swobodnej indukcji (FID).
    UWAGA: Ten krok zajmuje mniej niż 2 minuty.
  2. Uruchom sekwencję pozycji, klikając przycisk "Skanuj", aby znaleźć lokalizację głowy zwierzęcia w otworze MRI. Jeśli głowa nie znajduje się w iso-środku, wyreguluj położenie głowy, przesuwając kołyskę do przodu iz powrotem, aż głowa znajdzie się w iso-środku.
  3. Uruchom sekwencję lokalizatora, klikając przycisk "Skanuj", aby zidentyfikować zwrot z inwestycji w głowicy. Wybierz opcję Map Shim i zdefiniuj ROI objętości podkładki, aby pokryć cały mózg na obrazie lokalizatora, a następnie uruchom podkładkowaniewysokiego rzędu (np. 2. lub 3. rzędu) za pomocą opcji "Shim up to", aby zmniejszyć niejednorodności głównego pola magnetycznego (B0) przy ROI.
    UWAGA: Podkładkowanie wysokiego rzędu jest krytycznym krokiem w celu poprawy jakości danych BOLD-fMRI, gdy używane są sekwencje EPI.
  4. Uruchom sekwencję RARE skorygowaną T2, klikając przycisk "Skanuj", aby uzyskać obrazy anatomiczne obejmujące cały mózg w widoku koronalnym (np. używane są następujące parametry sekwencji: czas powtórzenia (TR) 4000 ms, efektywny czas echa (TE) 36,1 ms, matryca 128 x 128, pole widzenia (FOV) 19,2x19,2 mm2, liczba warstw 32, grubość plastra 0,3 mm, współczynnik RARE 8).
    UWAGA: W poniższym kroku wizualizacji fMRI w czasie rzeczywistym obrazy anatomiczne są używane do rejestrowania obrazów 3D EPI jako szablonu.

5. Konfiguracja oprogramowania fMRI w czasie rzeczywistym i wizualizacja odpowiedzi fMRI

  1. Otwórz okno terminala i przejdź do ścieżki wtyczki AFNI w czasie rzeczywistym za pomocą następującego polecenia:
    cd /home/(nazwa użytkownika)/rt_afni
    UWAGA: Skrypt wtyczki AFNI "afni_rt" znajduje się w plikach uzupełniających.
  2. Uruchom oprogramowanie AFNI za pomocą wtyczki w czasie rzeczywistym, korzystając z poniższego polecenia i opcji.
    AFNI -rt
    -yestplugouts
    -DAFNI_REALTIME_MP_HOST_PORT=localhost:(numer portu)
    -DAFNI_REALTIME_Graph=Czas rzeczywisty
    -DAFNI_FIM_IDEAL=(Paradygmat)
    UWAGA: W pierwszym przypadku kod umożliwia zewnętrznym programom wymianę danych z AFNI, podczas gdy w drugim przypadku wtyczka w czasie rzeczywistym będzie próbowała otworzyć gniazdo TCP do zdefiniowanego przez użytkownika hosta lokalnego i portu. W trzecim i czwartym przypadku kody wykreślą przebieg czasowy danych fMRI w czasie rzeczywistym i wykreślą przebieg czasowy zdefiniowanego przez użytkownika paradygmatu w przebiegu czasu fMRI odpowiednio, gdy pozyskiwane są dane fMRI w czasie rzeczywistym. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.environment.html.
  3. Monitoruj nadchodzące pliki AFNI BRIK zdefiniowane za pomocą polecenia "Dimon", jak pokazano w Rysunek 2 z następującymi opcjami:
    Dimon -tr (TR EPI) -nt (NRpowtórzenia EPI)
    -rt -quit
    -infile_pattern czasie rzeczywistym*. BRIK
    -file_type AFNI
    UWAGA: "Dimon" to polecenie do monitorowania pozyskiwania plików obrazów AFNI w czasie rzeczywistym za pomocą następujących opcji: "-rt", która uruchamia wtyczkę w czasie rzeczywistym i "-infile_pattern (nazwa danych). BRIK -file_type AFNI", który pozwala wtyczce na odczytanie określonych plików BRIK i wysłanie ich do AFNI w celu wyświetlenia i sformatowania. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/Dimon.html.
  4. Użyj polecenia "pvcmd" z następującymi opcjami:
    pvcmd -a JMacroManager JMMExecuteMacro -category $USER -macro Feed2AFNI_rt3DEPI
    UWAGA: Ten kod istnieje w skrypcie makra "Setup_rt3DEPI", aby uruchomić skrypt makra w tle, "Feed2AFNI_rt3DEPI", zaraz po kliknięciu przycisku "Skanuj" w celu pobrania EPI.
  5. Użyj polecenia "exec pvcmd" z następującymi opcjami, aby uzyskać parametry akwizycji EPI.
    exec pvcmd -a ParxServer -r ParamGetValue -psid $ParSpaceId -param (parametry PVM EPI) -id 10 -args $AcqKey $ParSpaceId $ProcnoPath
  6. Użyj polecenia "exec to3d" z następującymi opcjami, aby przekonwertować surowe dane EPI na pliki AFNI w czasie rzeczywistym w skrypcie makra w tle, "Feed2AFNI_rt3DEPI".
    exec to3d -omri -xFOV $FOV_X -yFOV $FOV_Y -zFOV $FOV_Z -prefix $LastVolName $ImgFormat$Path2dseq
  7. Upewnij się, że informacje geometryczne EPI są zgodne z orientacją anatomiczną.
    UWAGA: Polecenie AFNI "to3d" zostanie uruchomione automatycznie z informacjami geometrycznymi, takimi jak pole widzenia (FOV) i rozmiar matrycy, aby przekonwertować surowe dane fMRI na jedne dane AFNI BRIK za każdym razem, gdy każde dane woluminu 3D są przechowywane po każdym pojedynczym TR, jak pokazano na Rysunek 2. Orientację obrazu można zmienić za pomocą geometrycznych parametrów informacyjnych "to3d". Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/to3d.html.
  8. Włącz izolator bodźca elektrycznego i wykonaj elektryczną stymulację przedniej łapy dla jednego wywołanego badania fMRI (np. 3 Hz, szerokość impulsu 4 s 300us, 2,5 mA) przy użyciu bloków stymulacji.
    UWAGA: W tym przypadku paradygmat projektowania blokowego składa się z 10 skanów przed stymulacją, 3 skanów stymulacji i 12 skanów między stymulacjami (15 skanów na epokę).
  9. Uruchom sekwencję EPI 3D ważoną T2*, klikając przycisk "Skanuj" dla badania BOLD-fMRI (np. używane są następujące parametry: TR/TE 1500/14 ms, matryca 64 x 64 x 32, FOV 19,2 x 19,2 x 9,6 mm3 i rozdzielczość 300 x 300 x 300 μm3).
    UWAGA: Zaraz po kliknięciu przycisku "Skanuj" monitorowanie i przetwarzanie surowych danych zostanie wykonane za pomocą predefiniowanych skryptów makr w czasie rzeczywistym. Po przekonwertowaniu jednego zestawu danych AFNI BRIK, wykresy przebiegu czasowego dla obrazów 3D EPI są wyświetlane w oprogramowaniu AFNI i automatycznie aktualizowane dla każdego TR.
  10. Aby nałożyć obrazy EPI na anatomiczne obrazy RARE, przekonwertuj obrazy RARE na zestaw danych AFNI BRIK za pomocą polecenia "to3d", jak w kroku 5.6, a następnie zarejestruj obrazy EPI na obrazach anatomicznych za pomocą skryptu AFNI "align_epi_anat.py" z następującymi opcjami:
    align_epi_anat.py -anat anatomy_template_al+orig -epi epi.$(numer danych epi)+orig -epi_base 1 -sufiks _volreg -rat_align -cost lpa -epi2anat
    UWAGA: Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/ align_epi_anat.py.html.
  11. Aby przetworzyć mapy funkcjonalne odpowiedzi BOLD, oblicz dekonwolucję zestawu danych 3D+czas z określonym szeregiem czasowym bodźca za pomocą polecenia "3dDeconvolve" z następującymi opcjami:
    3dDeconvolve -input (nazwa pliku wejściowego)+oryg. -nfirst 0 -polort 3 -num_stimts 1 -stim_times 1 (nazwa pliku paradygmatu stymulacji) 'BLOCK(4,1)' -stim_label 1 forepaw -tout -fout -rout
    UWAGA: Etapy przetwarzania obrazu, takie jak wygładzanie przestrzenne lub filtrowanie czasowe, zostały włączone do dostosowanego skryptu przetwarzania danych AFNI. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź https://afni.nimh.nih.gov/afni/doc/help/3dDeconvolve.html.
  12. Aby zobrazować mapy funkcjonalne sygnałów BOLD, należy użyć interaktywnego klastrowania w oprogramowaniu AFNI. Otwórz opcję "Zdefiniuj nakładkę" i użyj funkcji "Klastry" z menu interfejsu użytkownika AFNI.
  13. Po ostatnim skanowaniu fMRI wyjmij zwierzę ze skanera MRI i poddaj je eutanazji zgodnie z zatwierdzonymi protokołami.
    UWAGA: Do przetwarzania danych fMRI w czasie rzeczywistym wykorzystano funkcje przetwarzania obrazu AFNI i makrofunkcje w najnowszym oprogramowaniu konsoli. Szczegółowe informacje i opisy funkcji makr można znaleźć w menu pomocy w oprogramowaniu konsoli. Oprogramowanie AFNI jest darmowym oprogramowaniem, które można pobrać bezpośrednio ze strony internetowej NIMH-AFNI. W załączeniu znajdują się powiązane skrypty do budowy powiązania między AFNI a systemem konsoli.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rysunek 3 i Rysunek 4 pokazuje reprezentatywny przebieg czasowy BOLD-fMRI w czasie rzeczywistym oraz mapy funkcjonalne z elektryczną stymulacją przedniej łapy (3 Hz, 4 s, szerokość impulsu 300 us, 2,5 mA). Paradygmat projektowania fMRI składa się z 10 skanów przed stymulacją, 3 skanów stymulacji i 12 skanów między stymulacjami, co daje łącznie 8 epok (130 skanów). Całkowity czas skanowania wynosi 3 min 15 s (195 s). Rysunek 3 pokazuje przebie...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Monitorowanie sygnału fMRI w czasie rzeczywistym pomaga eksperymentatorom dostosować fizjologię zwierząt w celu optymalizacji mapowania funkcjonalnego. Artefakty ruchu u obudzonych zwierząt, a także efekt znieczulający, są głównymi czynnikami, które pośredniczą w zmienności sygnałów fMRI, zakłócając biologiczną interpretację sygnału samego w sobie31,32,33,34,35,36,37,38

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sascha Köhler jest pracownikiem firmy Bruker BioSpin MRI GmbH.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dziękujemy Dr. D. Chen i Dr. C. Yenowi za udostępnienie skryptu AFNI do konfiguracji fMRI w czasie rzeczywistym dla PV 5 oraz zespołowi AFNI za wsparcie oprogramowania. Badania te były wspierane przez finansowanie NIH Brain Initiative (RF1NS113278-01, R01 MH111438-01) oraz grant instrumentu S10 (S10 RR023009-01) dla Martinos Center, Niemieckiej Fundacji Badawczej (DFG) Yu215/3-1, BMBF 01GQ1702 oraz wewnętrzne finansowanie z Towarzystwa Maxa Plancka.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
14.1T System MRI BrukerBioSpin MRI GmbHN/A
A365 Izolator bodźcówWorld Precision InstrumentsN/A
AcqKnowledge SoftwareBiopacRRID:SCR_014279, http://www.biopac.com/product/acqknowledge-software/
AFNICox, 1996RRID:SCR_005927, http://afni.nimh.nih.gov
CO2SMO ( Monitor ETCO2/SpO2), model 7100Novametrix Medical Systems IncN/A
IsofluraneCP-PharmaCat# 1214
Master-9A.M.P.IN/A
Nanolitr injectorWorld Precision InstrumentsCat# NANOFIL Pancuronium
BromekInresa ArzneimittelCat# 34409.00.00
ParaVision 6Bruker BioSpin MRI GmbHRRID:SCR_001964
Sól fizjologiczna buforowana fosforanami (PBS)GibcoCat# 10010-023
Szczur: Sprague Dawley ratCharles River LaboratoriesCrl:CD(SD)
SAR-830/AP RespiratorCWEN/A
α-chloralozaSigma-AldrichCat# C0128-25G; RYD

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 87 (24), 9868-9872 (1990).
  2. Belliveau, J. W., et al. Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonance imaging. Science. 254 (5032), 716-719 (1991).
  3. Stehling, M. K., Turner, R., Mansfield, P. Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second. Science. 254 (5028), 43-50 (1991).
  4. Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic Resonance in Medicine. 25 (2), 390-397 (1992).
  5. Kwong, K. K., et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (12), 5675-5679 (1992).
  6. Ogawa, S., et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (13), 5951-5955 (1992).
  7. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  8. Logothetis, N. K. What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).
  9. Kim, S. G., Ogawa, S. Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (7), 1188-1206 (2012).
  10. Peltier, S. J., et al. Functional connectivity changes with concentration of sevoflurane anesthesia. Neuroreport. 16 (3), 285-288 (2005).
  11. Dopfel, D., Zhang, N. Mapping stress networks using functional magnetic resonance imaging in awake animals. Neurobiology of Stress. 9, 251-263 (2018).
  12. Hu, X. P., Le, T. H., Parrish, T., Erhard, P. Retrospective Estimation and Correction of Physiological Fluctuation in Functional Mri. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (2), 201-212 (1995).
  13. Birn, R. M. The role of physiological noise in resting-state functional connectivity. Neuroimage. 62 (2), 864-870 (2012).
  14. Caballero-Gaudes, C., Reynolds, R. C. Methods for cleaning the BOLD fMRI signal. Neuroimage. 154, 128-149 (2017).
  15. Pais-Roldan, P., Biswal, B., Scheffler, K., Yu, X. Identifying Respiration-Related Aliasing Artifacts in the Rodent Resting-State fMRI. Frontiers in Neuroscience. 12, 00788(2018).
  16. Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magnetic Resonance in Medicine. 44 (1), 162-167 (2000).
  17. Chang, C., Cunningham, J. P., Glover, G. H. Influence of heart rate on the BOLD signal: The cardiac response function. Neuroimage. 44 (3), 857-869 (2009).
  18. Birn, R. M., Diamond, J. B., Smith, M. A., Bandettini, P. A. Separating respiratory-variation-related neuronal-activity-related fluctuations in fluctuations from fMRI. Neuroimage. 31 (4), 1536-1548 (2006).
  19. Golestani, A. M., Chang, C., Kwinta, J. B., Khatamian, Y. B., Chen, J. J. Mapping the end-tidal CO2 response function in the resting-state BOLD fMRI signal: Spatial specificity, test-retest reliability and effect of fMRI sampling rate. Neuroimage. 104, 266-277 (2015).
  20. Lu, H. B., et al. Real-time animal functional magnetic resonance imaging and its application to neurophamacological studies. Magnetic Resonance Imaging. 26 (9), 1266-1272 (2008).
  21. Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Medicine. 33 (2), 230-236 (1995).
  22. Lee, C. C., Jack, C. R., Rossman, P. J., Riederer, S. J. Real-time reconstruction and high-speed processing in functional MR imaging. American Journal of Neuroradiology. 19 (7), 1297-1300 (1998).
  23. Voyvodic, J. T. Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis. Neuroimage. 10 (2), 91-106 (1999).
  24. Cohen, M. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Methods. 25 (2), 201-220 (2001).
  25. Posse, S., et al. A new approach to measure single-event related brain activity using real-time fMRI: Feasibility of sensory, motor, and higher cognitive tasks. Human Brain Mapping. 12 (1), 25-41 (2001).
  26. Decharms, R. C. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends in Cognitive Sciences. 11 (11), 473-481 (2007).
  27. Bruhl, A. B. Making Sense of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging (rtfMRI) and rtfMRI Neurofeedback. International Journal of Neuropsychopharmacology. 18 (6), (2015).
  28. Cox, R. W. AFNI: Software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  29. Liou, W. W., Goshgarian, H. G. Quantitative assessment of the effect of chronic phrenicotomy on the induction of the crossed phrenic phenomenon. Experimental Neurology. 127 (1), 145-153 (1994).
  30. Shih, Y. Y., et al. Ultra high-resolution fMRI and electrophysiology of the rat primary somatosensory cortex. Neuroimage. 73, 113-120 (2013).
  31. Masamoto, K., Kim, T., Fukuda, M., Wang, P., Kim, S. G. Relationship between neural, vascular, and BOLD signals in isoflurane-anesthetized rat somatosensory cortex. Cerebral Cortex. 17 (4), 942-950 (2007).
  32. van Alst, T. M., et al. Anesthesia differentially modulates neuronal and vascular contributions to the BOLD signal. Neuroimage. 195, 89-103 (2019).
  33. Wu, T. L., et al. Effects of isoflurane anesthesia on resting-state fMRI signals and functional connectivity within primary somatosensory cortex of monkeys. Brain and Behavior. 6 (12), 00591(2016).
  34. Liu, X., Zhu, X. H., Zhang, Y., Chen, W. The change of functional connectivity specificity in rats under various anesthesia levels and its neural origin. Brain Topography. 26 (3), 363-377 (2013).
  35. Liu, X. P., et al. Multiphasic modification of intrinsic functional connectivity of the rat brain during increasing levels of propofol. Neuroimage. 83, 581-592 (2013).
  36. Hutchison, R. M., Hutchison, M., Manning, K. Y., Menon, R. S., Everling, S. Isoflurane induces dose-dependent alterations in the cortical connectivity profiles and dynamic properties of the brain's functional architecture. Human Brain Mapping. 35 (12), 5754-5775 (2014).
  37. He, Y., et al. Ultra-Slow Single-Vessel BOLD and CBV-Based fMRI Spatiotemporal Dynamics and Their Correlation with Neuronal Intracellular Calcium Signals. Neuron. 97 (4), 925-939 (2018).
  38. Yoshida, K., et al. Physiological effects of a habituation procedure for functional MRI in awake mice using a cryogenic radiofrequency probe. Journal of Neuroscience Methods. 274, 38-48 (2016).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Zanarkonizowane szczurypierwotna kora somatosensoryczna przedniej apysekwencja wa ona T2oprogramowanie AFNIelektryczna stymulacja czterech apvoxel wise BOLD fMRIfunkcjonalna konektywno w stanie spoczynkuprekliniczny MRI 141T

Powiązane artykuły