August 11th, 2016
Ten manuskrypt opisuje deterministyczne i probabilistyczne algorytmy rekonstrukcji istoty białej (WM), używane do badania różnic w łączności promieniowania wzrokowego (OR) między albinizmem a kontrolą. Chociaż traktografia probabilistyczna bardziej podąża za prawdziwym przebiegiem włókien nerwowych, przeprowadzono traktografię deterministyczną w celu porównania niezawodności i odtwarzalności obu technik.
Ogólnym celem tego badania jest zbadanie łączności wzgórzowo-korowej w albinizmie i grupie kontrolnej za pomocą obrazowania dyfuzyjnego oraz porównanie rekonstrukcji wyjściowego promieniowania wzrokowego dwóch algorytmów śledzenia. Dyfuzyjny rezonans magnetyczny i traktografia mogą pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w badaniach nad wzrokiem, takie jak wpływ błędnego kierowania aksonów na strukturalną organizację szlaku wzrokowego w ludzkim albinizmie. Główną zaletą tej techniki jest to, że umożliwia ona nieinwazyjne mapowanie dużych szlaków istoty białej w żywym mózgu i wykazała obiecujące postępy w planowaniu neurochirurgicznym.
Wykonaj wszystkie czynności obrazowania zgodnie z opisem w niniejszym protokole. Na skanerze MRI o mocy 3 Tesli wyposażonym w 32-kanałową cewkę głowicy. Przed obrazowaniem należy najpierw dokładnie przebadać każdego uczestnika pod kątem bezpieczeństwa MRI i poprosić go o podpisanie formularza zgody opisującego protokół.
Zaopatrz badanych w zatyczki do uszu w celu ochrony słuchu, zanim umieścisz je na plecach i głową do przodu na stole skanera. Zapewnij czujną żarówkę ściskania. Następnie umieść poduszki, aby zmniejszyć ruchy głowy.
Punkt orientacyjny nad oczami na wysokości brwi. Przed wysłaniem obiektu do skanera. Rozpocznij obrazowanie od uzyskania obrazu o wysokiej rozdzielczości T1-zależnego za pomocą sekwencji 3D MP-RAGE obejmującej cały mózg.
Użyj parametrów widocznych na ekranie tutaj. Z izotropowym rozmiarem woksela wynoszącym jeden milimetr. Następnie uzyskaj sekwencję DTI obejmującą korę z 64 kierunkami w dwumilimetrowych wycinkach.
Plastry należy ułożyć w orientacji poprzecznej zgodnie z przednią i tylną linią spoidła. Uzyskaj również od 30 do 40 obrazów gęstości protonów ważonych wyładowaniem niezupełnym, korzystając z sekwencji impulsów echa turbospinowego. Ustaw to w orientacji koronalnej równolegle do pnia mózgu, pokrywając od zewnętrznego zakresu mostu do tylnej części wzgórka dolnego.
Rozgraniczenie LGN powinno być wykonywane w przypadku ślepoty na przynależność do grupy badanej. Zacznij od załadowania obrazu PD o wysokiej rozdzielczości w widoku FSL. Następnie kliknij kartę narzędzi, aby wybrać pojedynczą opcję powiększenia obrazu.
Następnie wybierz kartę pliku, aby wybrać opcję tworzenia maski i użyj paska narzędzi, aby prześledzić LGN w każdym plasterku. W razie potrzeby zmień kontrast obrazu na pasku narzędzi, aby ułatwić wykrywanie LGN. Ręcznie śledź zarówno prawą, jak i lewą maskę LGN po trzy razy na uśrednionych obrazach PD, które zostały interpolowane do podwójnej rozdzielczości, a tym samym do połowy oryginalnego rozmiaru woksela.
Aby przeprowadzić segmentację VI, najpierw uruchom polecenie recon all w trybie free surfer na obrazach ważonych T1 w natywnej przestrzeni anatomicznej w celu automatycznego przetwarzania. Następnie przekonwertuj dane wyjściowe na parcellację V1 na maskę wolumetryczną za pomocą poleceń label2surf i surf2volume. Przed wykonaniem śledzenia probabilistycznego najpierw uruchom rejestrację liniową flirt, aby przenieść obrazy mózgu, które znajdują się w wolnej przestrzeni surfera i anatomicznej, do przestrzeni dyfuzyjnej.
Wybierz wyjście wolnej przestrzeni powierzchniowej dla zwiadu dla wszystkich lub mózg obiektu wyodrębniony T1 jako obraz wejściowy. Następnie, obraz ważony dyfuzją z korekcją wirów i wyekstrahowany przez mózg jako obraz referencyjny. Podobnie, do śledzenia deterministycznego, użyj rejestracji liniowej flirt, aby przenieść mózgi o gęstości protonów do przestrzeni dyfuzyjnej.
Ponadto, przygotowując się do śledzenia probabilistycznego, uruchom tę liniową rejestrację, aby przenieść mózgi uczestników PD do wolnej przestrzeni powierzchniowej i natywnej przestrzeni anatomicznej do transformacji maski LGN. Należy pamiętać, że ten krok tworzy dwa dane wyjściowe. Mózg wejściowy zarejestrował się w obrazie referencyjnym i macierzy transformacji.
Następnie zastosuj transformację flirtu, aby przygotować maski nasienne do traktografii. W przypadku traktografii probabilistycznej użyj danych wyjściowych maty punktowej z liniowej rejestracji PD do swobodnego surfera lub anatomicznego T1 jako macierzy transformacji. Oryginalna maska LGN jako dane wejściowe i mózg w wolnej przestrzeni surfera lub przestrzeni anatomicznej jako objętość referencyjna.
Pamiętaj, aby użyć opcji interpolacji najbliższego sąsiada z opcji zaawansowanych. Powtórz to dla deterministycznej traktografii tylko tym razem, z mózgiem w przestrzeni dyfuzyjnej jako objętością odniesienia. Aby znormalizować LGN, użyj matematyki FSL, aby utworzyć punkt ROI ze współrzędnymi odpowiedniej indywidualnej maski LGN w natywnej przestrzeni anatomicznej dla traktografii probabilistycznej lub przestrzeni dyfuzyjnej dla traktografii deterministycznej.
Następnie użyj matematyki FSL, aby zastosować promień średniej maski w przestrzeni MNI obliczony dla wszystkich uczestników, aby utworzyć sferę wokół punktu ROI w natywnej przestrzeni anatomicznej lub dyfuzyjnej. W tym momencie, używając tylko plików z wolną przestrzenią powierzchni, przygotuj maski docelowe dla traktografii probabilistycznej. Zarejestruj darmowe mózgi surferów w natywnej przestrzeni anatomicznej.
Następnie utwórz maski docelowe, stosując transformację do masek V1 przy użyciu interpolacji trójliniowej. Aby uruchomić traktografię probabilistyczną, najpierw użyj korekcji prądów wirowych w celu skorygowania zniekształceń w obrazach ważonych dyfuzją. Następnie mózg wyodrębnia obrazy.
Następnie wybierz opcję łóżka X. Następnie wybierz śledzenie probabilistyczne i uruchom je dla każdej półkuli osobno. Zachowaj domyślne opcje podstawowe, ale w celu zwiększenia dokładności wybierz zmodyfikowaną olejarkę do obliczania probabilistycznych linii w obszarze opcji zaawansowanych.
Wybierz pojedynczą maskę jako przestrzeń źródłową. Następnie załaduj przekształconą maskę LGN jako obraz zarodka w natywnej przestrzeni anatomicznej wraz z anatomiczną macierzą transformacji T1 do dyfuzji jako zalążek do transformacji dyfuzyjnej. Na koniec wybierz V1 w przestrzeni anatomicznej z opcjonalnych celów jako cel.
Powtórz tę czynność, używając standardowych sferycznych ROI, a następnie ponownie używając nieznormalizowanych masek początkowych i docelowych w wolnej przestrzeni. Aby wykonać deterministyczną traktografię, najpierw otwórz obrazy dyfuzyjne z korekcją wirów w studiu DSI. Następnie załaduj pliki bvec i bval do okna tabeli B, które jest automatycznie otwierane w celu utworzenia pliku źródłowego.
Następnie wybierz DTI jako metodę rekonstrukcji i uruchom ją na plikach źródłowych, aby utworzyć pliki informacji o światłowodach. Otwórz pliki z informacjami o światłowodach w oknie śledzenia programu i uruchom śledzenie dla każdej półkuli osobno. Użyj LGN w przestrzeni dyfuzyjnej jako ziarna i regionu 17 z atlasu Brodmanna studia DSI jako regionu determinującego.
W każdym przebiegu ustaw maskę istoty białej po kontralateralnej z atlasu segmentacji swobodnego surfera jako obszar unikania. Powtórz śledzenie, używając sferycznych ROI w przestrzeni dyfuzyjnej zamiast poszczególnych LGN jako regionów początkowych dla traktografii. Uśredniony obraz koronalnej gęstości protonów pacjenta z bielactwem jest widoczny tutaj.
Ręcznie obrysowane prawe i lewe obszary zainteresowania LGN są oznaczone kolorem czerwonym. Maski LGN przekształcają się w wolną przestrzeń surfera przy użyciu najbliższego sąsiada, czerwonego i trójliniowego, niebieskiego, tutaj pokazano interpolacje. Analiza statystyczna oparta na wokselach ze statystykami opartymi na traktach nie wykazuje obszarów istotnych w albinizmie większych niż kontrast kontrolny ze względu na zmniejszoną FA w albinizmie w porównaniu z grupą kontrolną.
Jednak w grupie kontrolnej kontrast większy niż albinizm obserwuje się istotną różnicę między grupami. Tutaj widzimy pogrubioną, szkieletową wersję tych wyników. Wyjście śledzenia światłowodów DSI wskazuje na zmniejszoną łączność LGN do V1 u pacjenta z albinizmem w porównaniu z osobami z grupy kontrolnej.
Podobnie, wyniki śledzenia probabilistycznego wykazują zmniejszoną łączność LGN z V1 i albinizm w porównaniu z osobami kontrolnymi. W tym przypadku maski śledzone średnich zarówno dla metod probabilistycznych, jak i deterministycznych są nakładane dla porównania. LGN, niebieska i V1, różowe maski ilustrują regiony początkowe i docelowe.
Po opanowaniu, zebranie danych i pełna analiza trzech uczestników może zostać przeprowadzona w ciągu dwóch do trzech dni, podczas gdy czas traktografii zależy od wielkości nasion. Podczas wykonywania traktografii starannie wybierz algorytm i podejście do analizy w zależności od pytania badawczego i badanego obszaru mózgu, a po każdym kroku sprawdzaj pliki wyjściowe. Nie czekaj, aż osiągniesz efekt końcowy, aby sprawdzić swoją pracę.
Albinizm wiąże się ze zwiększonym ryzykiem raka skóry oraz z zespołami wpływającymi na dodatkowe typy komórek poza monocytami. Techniki Imagine w połączeniu z technikami molekularnymi pomogą w badaniu mechanizmów rozwoju albinizmu i poprawią zrozumienie zależności między funkcjami struktury. Po jej opracowaniu technika ta utorowała drogę naukowcom z dziedziny neurobiologii do badania połączeń mózgowych w zdrowych i klinicznych populacjach ludzkich in vivo.
Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak przeprowadzić rekonstrukcję istoty białej przy użyciu algorytmów deterministycznych i probabilistycznych w celu zbadania różnic w łączności promieniowania wzrokowego między populacjami pacjentów a grupą kontrolną. Nie zapominaj, że praca z silnym magnesem może być niezwykle niebezpieczna i zawsze należy przeprowadzać odpowiednie badania przesiewowe uczestników pod kątem bezpieczeństwa MRI.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Niniejsze badanie bada połączenia kłębkowato-korowe w albinizmie i grupach kontrolnych przy użyciu obrazowania dyfuzji. Porównuje rekonstrukcję promieniówki wzrokowej z wykorzystaniem deterministycznych i probabilistycznych algorytmów śledzenia.
This study demonstrates how diffusion tensor imaging and tractography can quantify structural connectivity in the human visual pathway, offering a non-invasive biomarker for thalamo-cortical integrity. In albinism, reduced LGN-to-V1 connectivity reflects developmental misrouting, providing a measurable endpoint for target validation in neurodevelopmental disorder research. The approach supports mechanistic de-risking by linking anatomical deficits to functional visual impairments, enabling predictive modeling in preclinical and translational studies.
The method integrates into the discovery continuum from target validation through preclinical evaluation by providing a quantifiable, non-invasive readout of visual pathway structural integrity.