Co-análise de estrutura e função cerebral usando ressonância magnética funcional e imagem ponderada em difusão

O objetivo geral do experimento a seguir é analisar simultaneamente a estrutura e a função do cérebro usando ressonância magnética. Isso é obtido usando ressonância magnética de alto campo para obter imagens da estrutura da substância branca do cérebro com imagens de espectro de difusão ou DSI e para medir a função cerebral com FMRI em negrito. Os dados DSI são então processados para produzir estimativas de difusão multidirecionais em todos os pontos do cérebro.

Além disso, os dados de FMRI são analisados a fim de produzir regiões de interesse para gerar ou selecionar fibras virtuais de substância branca. Em seguida, as regiões de interesse são alinhadas com os dados DSI, de modo que os dados funcionais e estruturais estejam em um espaço de imagem comum. Finalmente, a tractografia t é realizada em dados de difusão para estimar as vias da substância branca que conectam regiões funcionais de interesse Os resultados são obtidos que mostram o grau de conectividade anatômica entre as áreas cerebrais hipotetizadas como funcionalmente conectadas.

Com base nos dados da tarefa FMRI. Evidências convergentes recentes sugeriram que operações cognitivas complexas são executadas por redes de muitas regiões cerebrais trabalhando em conjunto, em vez de uma única área unitária. Para especificar completamente esses sistemas computacionais, é necessário entender a relação entre suas propriedades funcionais e estruturais combinando ressonância magnética funcional.

Com a imagem de RM ponderada por difusão, pode-se examinar a conectividade de rede e como isso dá origem a um comportamento humano complicado. A principal vantagem desse pipeline de ressonância magnética de difusão sobre métodos padrão, como imagens por tensor de difusão, é que a combinação de imagens ponderadas por difusão de alta resolução angular e reconstrução livre de modelo nos permite resolver melhor configurações complexas de fibras no cérebro. As implicações dessa técnica se estendem à caracterização de condições neuropsicológicas.

Por exemplo, prosopagnosia congênita em que os indivíduos apresentam comprometimento no reconhecimento facial. Usando ressonância magnética de difusão padrão, foi demonstrado que os tratos de fibras da substância branca proximais às áreas de processamento da face são degradados em comparação com os controles normais. Ao combinar ressonância magnética estrutural e funcional, pode-se identificar deficiências estruturais na fibra, conectando especificamente os nós na rede de processamento facial.

Este método também pode ser aplicado em contexto clínico, como o planejamento neurocirúrgico. Os cirurgiões usam o mapeamento funcional para identificar o tecido da substância cinzenta associado a funções cognitivas importantes, a fim de minimizar qualquer dano incidental durante a cirurgia. Com informações estruturais adicionais, como imagens ponderadas por difusão, eles também podem minimizar os danos às estruturas críticas da substância branca que conectam essas áreas funcionais.

Geralmente, os novos indivíduos neste método terão dificuldades com o fato de que não existe um único pacote de software para executar todas as etapas necessárias do procedimento. Portanto, os usuários devem se mover entre vários programas, mantendo um formato de imagem comum, juntamente com orientação e alinhamento consistentes. Nosso protocolo inclui instruções detalhadas para orientar os usuários neste procedimento.

Análises desse tipo que consideram estrutura e função em combinação são a extinção natural de experimentos de imagem funcional que identificaram áreas cerebrais cobiçadas. Em tarefas de interesse, a maioria das abordagens anteriores não foi capaz de fornecer informações sobre conectividade estrutural, e é isso que adicionamos em nossa abordagem aqui Neste protocolo. Um scanner Siemens de três Tesla é usado para adquirir uma imagem de espectro de difusão de 257 direções ou varredura DSI com uma bobina de cabeça de matriz de fase de 32 canais, a alta intensidade de campo e a bobina de 32 canais são necessárias para obter o sinal para esta varredura de alta resolução angular.

O método de imagem ponderada por difusão mais usado é a imagem por tensor de difusão ou DTI usando uma varredura de cinco a 10 minutos, normalmente medindo 64 ou menos direções. Uma limitação do DTI é sua dificuldade em resolver, cruzar e beijar fibras, que são melhor detectadas com uma combinação de métodos de aquisição e reconstrução de alta resolução, como o DS. Observo que o protocolo DSI requer aproximadamente 45 a 50 minutos de imagem e que a correção de movimento não pode ser aplicada aos dados DSI. Portanto, é aconselhável minimizar o movimento por meio do uso de barras de mordida, acolchoamento de espuma ou outras técnicas de estabilização e, para usar participantes altamente treinados, é necessário equipamento adicional para FMRI baseado em tarefas, como um display compatível com RM e sistema de resposta de botão.

Antes do exame, certifique-se de obter o consentimento informado e rastreie a RM. Contra-indicações. Em seguida, informe o participante sobre a natureza dos exames a serem realizados, enfatizando a necessidade de permanecer imóvel durante o exame de DSI. Quando o participante estiver pronto para começar, estabilize confortavelmente a cabeça do participante e, em seguida, deslize a cama para dentro do scanner, execute varreduras iniciais e calibração.

Em seguida, alinhe as fatias para a varredura DSI com as comissuras anterior e posterior e certifique-se de que as fatias para a varredura DSI cubram todo o funcionamento do cérebro. O DSI digitaliza enquanto o sujeito relaxa no scanner ou assiste a um filme no sistema de apresentação. Após a varredura DSI, colete uma varredura anatômica ponderada T um para uso posterior no corregistro dos dados DSI com outros dados anatômicos ou funcionais na mesma sessão de varredura ou em sessão separada.

Adquira também dados FMRI baseados em tarefas para verificação funcional de tarefas comportamentais. Instrua os sujeitos a monitorar a tela em busca de estímulos relevantes para a tarefa e conforme necessário. Se a FMRI for realizada em um dia separado, obtenha outra varredura anatômica ponderada em T um.

Essa abordagem de processamento utiliza a análise baseada em superfície de dados FMRI para gerar ROIs para tractografia e permite uma melhor visualização das correspondências entre os endpoints da tractografia e as ROIs funcionais. Para iniciar o processamento, primeiramente, submete a imagem ponderada T um adquirida ao algoritmo automatizado free surfers, que realiza a segmentação anatômica da substância cinzenta e branca e a reconstrução da superfície do cortico. A saída também inclui uma versão processada do volume anatômico a partir do qual as superfícies foram criadas, conhecido como volume de superfície.

Em seguida, pré-processe os dados FMRI em uma acne. Em seguida, importe a saída gratuita do surfista para o software summa a acne e mapeie os dados funcionais pré-processados nas superfícies resultantes. Analise os dados do FMRI para gerar mapas estatísticos a partir dos quais ROIs funcionalmente definidos para a tractografia T podem ser criados.

Em seguida, expanda essas ROIs funcionais baseadas em superfície para a substância branca por dilatação para maximizar o contato com linhas de fluxo durante a tractografia. Por fim, transforme as ROIs dilatadas de coordenadas de superfície em volume e produza como arquivos bacanas para processar os dados de difusão. Primeiro, identifique quais imagens DICOM no conjunto de dados são outras imagens B zero ou de linha de base e converta-as para um formato bacana.

Em seguida, no DSI Studio, abra as imagens DICOM DSI e combine para criar um arquivo de origem e fornecer uma tabela de gradiente. Em seguida, aplique a máscara de reconstrução padrão à imagem de linha de base e certifique-se de que ela englobe toda a massa cinzenta sem incluir espaço vazio, crânio ou tecido não cerebral. Edite a máscara necessária.

Escolha um modelo de reconstrução de alta resolução usando a variância A-D-S-I-G-Q-I ou GQI aqui. A opção GQI é usada. Em seguida, crie um arquivo de informações de fibra para representar as principais direções de difusão em cada ratazana.

Os próximos ROIs funcionais devem ser transformados em espaço DSI. Use apni para alinhar a imagem zero DSIB ao volume de superfície anatômica de formato bacana. Inverta a matriz de transformação ALINE de 12 pontos resultante usando o tapete de gato de um programa de acne.

Em seguida, aplique a matriz invertida aos ROIs funcionais para transformá-los em espaço DSI. O rastreamento de fibras com uma semente cerebral inteira é uma maneira rápida e eficaz de avaliar a qualidade geral dos dados. Também apresenta uma oportunidade de determinar valores para parâmetros globais, como o limite de rastreamento para começar, criar uma região inteira da semente do cérebro.

Em seguida, defina um valor de limite de rastreamento inicial para mascarar voxels de sinal baixo, bem como o limite de ângulo. Além disso, defina o tamanho da etapa de rastreamento em milímetros e o número desejado de fibras ou pontos de semente. Agora realize a tractografia de todo o cérebro para verificar a qualidade geral da reconstrução do ODF.

Em seguida, encontre um limite de rastreamento ideal executando iterativamente o rastreamento de todo o cérebro e ajustando o limite de rastreamento. Encontre um limite que maximize a proporção de fibras que atingem a massa cinzenta visualizando a sobreposição de toda a tractografia do cérebro e uma máscara de massa cinzenta no rastreamento, as fibras barulhentas efervescentes são minimizadas quando 90 a 100% das fibras atingem a massa cinzenta Além disso, verifique se o limite de rastreamento mascara o voxel e o espaço vazio. Por exemplo, a fissura longitudinal sem remover o voxel, que claramente se encontra na substância branca como uma pista de verificação cruzada, um conjunto de fibras de controle de um ROI anatômico no pólo occipital com um grande número de sementes, por exemplo, 500.000.

Verifique se esse procedimento produz aproximadamente o mesmo número de fibras em conjuntos de dados agora que os parâmetros de tractografia ideais foram escolhidos. Em seguida, execute a tractografia T restrita de ROI para testar hipóteses sobre a conectividade entre regiões cerebrais funcionalmente definidas. Comece carregando o arquivo fib e crie uma região de semente de cérebros inteiros no DSI Studio Em seguida, carregue um ou mais arquivos bacanas de região de interesse funcionalmente definidos e defina-os como ROIs nos setters de região do DSI Studio.

Os ROIs exigirão linhas de fluxo para passar por eles, definir o limite de rastreamento e ângulo usando parâmetros previamente otimizados e realizar o rastreamento. Por fim, salve a saída da tractografia como arquivos TRK. Em seguida, execute a análise de densidade de endpoint, que pode medir correspondências de conectividade estrutural com localizações espaciais precisas de ativação funcional baseada em tarefas.

Para começar a carregar os arquivos ROIs e TRK bacanas no software track fz, execute operações booleanas entre regiões e salve os resultados de cada operação como um novo arquivo TRK. Use as funções do kit de ferramentas de difusão para transformar espacialmente arquivos TRK do espaço DSI para o espaço de volume de superfície, a fim de visualizar dados de fibra em uma subcamada anatômica de alta resolução, carregar o arquivo TRK de transformação e o volume da superfície no vis da trilha para inspecionar os resultados como uma medida de conectividade. Calcule o número total de endpoints de fibra em um ROI normalizado pelo volume de ROI.

Aqui vemos uma ilustração de resultados ótimos e subótimos usando a tractografia de todo o cérebro. Todas as três imagens são baseadas no mesmo conjunto de dados DWI de 257 direções de um único participante. Os melhores resultados são mostrados aqui.

Em contraste, os resultados aqui vistos mostram o efeito de parâmetros de tractografia t excessivamente brandos. Aqui vemos a redução na qualidade que resulta do uso de um único modelo de tensor para reconstruir os dados DWI. Nesta figura, vemos um exemplo de regiões ativadas durante uma tarefa de percepção facial na qual imagens de rostos e objetos do cotidiano foram visualizadas.

Durante a varredura FMRI de duas regiões temporais ventrais no meio, o giro fusiforme e o giro occipital inferior mostraram respostas em negrito significativamente maiores para rostos do que para objetos. A cena da figura aqui mostra as conexões entre o córtex visual, regiões sensoriais e uma região de controle atencional no córtex parietal posterior. Este painel mostra as localizações aproximadas das regiões de semente V um, V dois e V três em vermelho, verde e azul, respectivamente.

A região de semente PPC rotulada IPS um e as trilhas de fibra que conectam esses tratos de regiões são coloridas pelo ROI occipital do qual foram assentadas. O painel B mostra as regiões definidas de funcionalidade no IPS em marrom, V um em vermelho, V dois em verde e V três em azul na superfície cortical junto com os pontos finais da fibra em cada região. Uma vez dominado, a aquisição de dados para um único participante pode ser alcançada em 30 a 90 minutos.

A reconstrução anatômica automatizada da superfície normalmente leva 16 horas, enquanto os dados ponderados por difusão podem ser processados em menos de uma hora. O tempo para processar e analisar os dados do FMRI varia de acordo com a tarefa comportamental e os procedimentos experimentais. Os requisitos de tempo de tractografia também variam de minutos a horas, dependendo dos parâmetros de rastreamento e das restrições da região de interesse.

Ao tentar este procedimento, é importante lembrar que o resultado da tractografia pode ser suscetível a falsos positivos e falsos negativos. Sempre avalie o resultado do rastreamento de fibras no contexto de achados neuroanatômicos anteriores ou use metodologias convergentes, como análise de conectividade funcional Seguindo este procedimento. Outros métodos, como classificação de padrões na localização das fibras, análise espacial detalhada das distribuições de pontos finais e varredura longitudinal da integridade da substância branca, podem ser realizados para investigar melhor a relação com a estrutura e função do cérebro.

Essa técnica abriu caminho para pesquisadores no campo da neurociência cognitiva explorarem as relações estrutura-função de forma não invasiva em humanos saudáveis e populações clínicas. A conectividade estrutural entre as regiões do cérebro pode servir para restringir hipóteses sobre o fluxo de informações através de redes cerebrais que controlam comportamentos humanos complexos. Depois de assistir a este vídeo, você deve entender as principais etapas na reconstrução dos dados de imagem ponderada por difusão e na realização da tractografia de fibras.

Você também deve entender a importância de realizar verificações de qualidade e testes de parâmetros iterativos para otimizar seus resultados de rastreamento de fibra. Finalmente, depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma melhor compreensão de como relacionar a conectividade anatômica com as propriedades funcionais das redes cerebrais.