$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Nasze mózgi są kształtowane przez doświadczenia, co powoduje zmiany w objętości kory mózgowej.
Na przykład wykazano, że pewne biegłości, takie jak nauka i opanowanie drugiego języka, zwiększają gęstość istoty szarej, w której znajdują się ciała komórkowe, szczególnie w strukturach takich jak płat czołowy.
Przed nowoczesnym postępem, aby zmierzyć rozmiar określonego obszaru, naukowcy musieliby skrupulatnie prześledzić obszar zainteresowania - bardzo żmudne zadanie. Obecnie istnieją bardziej czułe techniki neuroobrazowania - znane jako morfometria oparta na wokselach, VBM - w celu uchwycenia niewielkich różnic wolumetrycznych w neuroanatomii.
Opierając się na wcześniejszych pracach Gasera i Shlauga, a także Bermudeza i współpracowników, film ten pokazuje, jak zbierać obrazy strukturalnego rezonansu magnetycznego i używać VBM do identyfikacji wartości intensywności wokseli w mózgach osób o różnych doświadczeniach – ekspertów muzycznych w porównaniu z osobami o bardzo ograniczonym szkoleniu – a także w innych przypadkach wiedzy specjalistycznej. takich jak gra w szachy.
W tym eksperymencie dwie grupy uczestników – formalnie przeszkoleni muzycy i grupa kontrolna bez takiego szkolenia – są proszone o leżenie w skanerze MRI, podczas gdy zbierane są obrazy strukturalne ich mózgów.
Poszczególne obszary można następnie zdefiniować za pomocą zautomatyzowanego podejścia, w oparciu o intensywność pikseli wolumetrycznych, zwanych wokselami. Na przykład bardzo jasne klastry wskazują na położenie wiązek włókien istoty białej, podczas gdy ciemniejsze woksele odpowiadają obszarom z gęstą istotą szarą.
Po tej segmentacji dla każdego mózgu, obrazy są przekształcane – rejestrowane w standardowym atlasie, który jest wspólną przestrzenią umożliwiającą porównania między obiektami.
Często ten proces rejestracji może rozciągnąć obraz, co sprawia, że niektóre struktury wydają się mieć więcej istoty szarej niż w rzeczywistości.
Dlatego szablon musi zostać pomnożony przez miarę tego, ile wypaczeń zostało wykonanych, zwaną wyznacznikiem jakobianowym, aby skompensować powtarzające się rozciąganie, a następnie wszystkie rażące różnice w anatomii są wygładzane.
Po zastosowaniu przekształceń zmienna zależna jest obliczana jako różnice w gęstości istoty szarej między muzykami? mózgi w porównaniu z grupą kontrolną niebędącą muzykiem.
Ze względu na zwiększone wykorzystanie złożonego przetwarzania słuchowego u zdolnych muzyków, oczekuje się, że grupa ta będzie wykazywać zwiększoną gęstość istoty szarej w obszarach słuchowych mózgu, takich jak górny płat skroniowy i zakręt Heschla, w porównaniu z grupą kontrolną.
Przed eksperymentem zrekrutuj 40 muzyków, którzy aktywnie ćwiczą na dowolnym instrumencie przez 1 godzinę dziennie i mają co najmniej 10 lat formalnego szkolenia muzycznego, a także 40 osób niebędących muzykami, które mają niewielkie lub żadne odpowiednie przeszkolenie.
W dniu skanowania przywitaj się z każdym uczestnikiem w laboratorium i sprawdź, czy spełnia wymogi bezpieczeństwa podczas wypełniania niezbędnych formularzy zgody.
Zapoznaj się z innym projektem fMRI z tej kolekcji, aby uzyskać więcej informacji na temat tego, jak przygotować osoby do wejścia do pomieszczenia skanowania i otworu skanera.
Teraz poinstruuj uczestnika, aby leżał nieruchomo w skanerze i rozpocznij skanowanie całego mózgu, zbierając sekwencję anatomiczną o wysokiej rozdzielczości, ważoną T1, taką jak Magnetization Prepared-Rapid Gradient Echo z izotropowymi wokselami 1 mm.
Postępując zgodnie z protokołem pobierania obrazów, odrzuć uczestnika i rozpocznij analizę.
Aby rozpocząć wstępne przetwarzanie, odizoluj mózg od czaszki dla każdego skanu i sprawdź jakość strippingu.
Na potrzeby tego badania stwórz konkretny szablon istoty szarej, najpierw dzieląc mózg każdego pacjenta na istotę białą i szarą oraz płyn mózgowo-rdzeniowy, płyn mózgowo-rdzeniowy, w oparciu o intensywność każdego woksela. Należy pamiętać, że oprogramowanie automatycznie rozróżnia jasne woksele jako istotę białą, ciemne woksele jako istotę szarą, a obszary w obrębie komór jako płyn mózgowo-rdzeniowy.
Wykonać liniową transformację afiniczną za pomocą 12? wolności, aby zarejestrować mózg każdego badanego w standardowej przestrzeni atlasu. Zniekształc obraz istoty szarej każdej osoby w tej przestrzeni i uśrednij je wszystkie razem.
Następnie odbij to od lewej do prawej i ponownie uśrednij obrazy razem, aby uzyskać początkowy szablon istoty szarej.
Następnie wykonaj transformację nieliniową, aby ponownie zarejestrować mózg każdego badanego na figurę istoty szarej i uśrednić je razem. Utwórz lustrzaną kopię tego nowego obrazu i ponownie uśrednij te dwa obrazy, aby uzyskać ostateczny, specyficzny dla badania szablon istoty szarej.
Teraz zarejestruj mózg każdego badanego do ostatniej figury istoty szarej za pomocą transformacji nieliniowej i pomnóż przez jakobiańską miarę tego, jak bardzo zakrzywienie zostało wykonane, aby skompensować stopień, w jakim każda struktura mózgu została rozciągnięta, aby dopasować się do przestrzeni szablonu.
Następnie wygładź dane za pomocą jądra Gaussa o pełnej szerokości połówkowej maksymalnej 10 mm, aby zwiększyć nakładanie się podobnych wokseli mózgowych u wszystkich badanych.
Po zakończeniu przetwarzania wstępnego zamodeluj każdą grupę mózgów za pomocą oddzielnego regresora. Oblicz kontrast, który porównuje dwie grupy, aby wygenerować mapy statystyczne, które określają ilościowo prawdopodobieństwo wystąpienia różnic w każdym wokselu.
Na koniec należy wykonać technikę korekcji wielokrotnych porównań, taką jak współczynnik fałszywych odkryć z wartością q równą 0,01, aby kontrolować tysiące jednoczesnych wykonanych testów statystycznych. Ta wartość pozwoli oszacować liczbę wyników fałszywie dodatnich powyżej progu 1%.
W tym przypadku analiza VBM ujawniła znaczące obustronne wzrosty gęstości istoty szarej w górnym płacie skroniowym muzyków? mózgi w porównaniu z grupą kontrolną. Największa różnica była widoczna po prawej stronie, a dotyczyła ona również tylnej części zakrętu Heschla, czyli lokalizacji pierwszorzędowej kory słuchowej.
Teraz, gdy wiesz już, jak używać VBM do badania neuroanatomii, przyjrzyjmy się, jak naukowcy wykorzystują tę technikę do badania różnic strukturalnych w innych populacjach.
Podczas gdy wiele zadań wymagających intensywnego treningu i doświadczenia wiąże się ze wzrostem objętości istoty szarej, to rozszerzenie nie zawsze ma miejsce w przypadku wszystkich rodzajów wyuczonych umiejętności, takich jak w mózgu doświadczonego szachisty.
W porównaniu z grupą kontrolną, objętość istoty szarej uległa zmniejszeniu w połączeniu potyliczno-skroniowym, obszarze ważnym dla rozpoznawania obiektów. Takie odkrycia skutkują interesującą anomalią, która może pomóc naukowcom lepiej zrozumieć, w jaki sposób objętość kory mózgowej odnosi się do wydajności w wymagających zadaniach.
Osoby niewidome od urodzenia często mają mniejszą objętość istoty szarej w korze wzrokowej w porównaniu z grupą kontrolną. Co ciekawe, dzięki zastosowaniu VBM naukowcy odkryli znaczne powiększenie obszarów mózgu nieodpowiedzialnych za widzenie, takich jak kora słuchowa, która była dwukrotnie większa niż u osób widzących.
Te różnice strukturalne mogą służyć jako anatomiczna podstawa do wyjaśnienia, dlaczego inne zmysły są wyostrzone u osób niewidomych.
Co więcej, strukturalne analizy MRI i VBM u pacjentów z dużymi zaburzeniami depresyjnymi, którzy nie przyjmują leków, również wskazują na różnice w objętości istoty szarej w porównaniu z grupą kontrolną.
Naukowcy odkryli, że ci pacjenci mieli zmniejszoną objętość istoty szarej w korze czołowej i wyspie, co może wyjaśniać, dlaczego pacjenci z depresją mają trudności z kontrolą poznawczą nad negatywnymi uczuciami wobec siebie i innych.
Właśnie obejrzałeś film JoVE na temat morfometrii opartej na wokselach. Teraz powinieneś dobrze zrozumieć, jak zbierać obrazy anatomiczne za pomocą MRI, a także jak analizować i interpretować różnice w intensywności istoty szarej w obszarach kory słuchowej. Powinieneś był również dowiedzieć się, że nie wszystkie obszary wiedzy prowadzą do wzrostu gęstości kory mózgowej.
Dzięki za oglądanie!
