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 cerebrais utilizando a imagem por ressonância magnética. Isso é alcançado por meio da ressonância magnética de alto campo para obter imagens da estrutura da substância branca do cérebro com a técnica de imagem de espectro de difusão ou DSI e para medir a função cerebral com a fRMI bold. Os dados de DSI são então processados para gerar estimativas de difusão multidirecionais em cada ponto do cérebro.

Além disso, os dados de FMRI são analisados com o objetivo de produzir regiões de interesse para gerar ou selecionar fibras virtuais de substância branca. Em seguida, as regiões de interesse são alinhadas aos dados de DSI, de modo que os dados funcionais e estruturais estejam em um espaço de imagem comum. Por fim, realiza-se a tractografia nos dados de difusão para estimar as vias de substância branca que conectam regiões funcionais de interesse. São obtidos resultados que mostram o grau de conectividade anatômica entre áreas cerebrais cuja conexão funcional é hipotetizada.

Com base em dados de tarefas de RNMf. Evidências recentes convergentes sugeriram que operações cognitivas complexas são executadas por redes de diversas regiões cerebrais trabalhando em conjunto, ao invés de uma única área unitária. Para especificar completamente esses sistemas computacionais, é necessário compreender a relação entre suas propriedades funcionais e estruturais combinando ressonância magnética funcional.

Com a imagem por ressonância magnética com ponderação em difusão, pode-se examinar a conectividade da rede neural e como isso dá origem a comportamentos humanos complexos. A principal vantagem deste protocolo de RM por difusão em relação a métodos convencionais, como a imagem de tensor de difusão, é que a combinação de aquisição com alta resolução angular ponderada em difusão e reconstrução independente de modelo nos permite resolver melhor configurações complexas de fibras no cérebro. As implicações desta técnica estendem-se à caracterização de condições neuropsicológicas.

Por exemplo, a prosopagnosia congênita, na qual indivíduos apresentam prejuízo no reconhecimento facial. Utilizando ressonância magnética por difusão padrão, demonstrou-se que os tratos de fibras da substância branca próximos às áreas de processamento facial estão degradados em comparação com controles normais. Ao combinar ressonância magnética estrutural e funcional, pode-se identificar deficiências estruturais nas fibras, especificamente conectando os nós da rede de processamento facial.

Este método também pode ser aplicado em contexto clínico, como no planejamento neurocirúrgico. Os cirurgiões utilizam o mapeamento funcional para identificar o tecido da substância cinzenta associado a funções cognitivas importantes, com o objetivo de minimizar quaisquer danos incidentais durante a cirurgia. Com informações estruturais adicionais, como a imagem ponderada por difusão, eles também podem minimizar os danos às estruturas críticas da substância branca que conectam essas áreas funcionais.

Em geral, indivíduos novos neste método enfrentarão dificuldades com o fato de que não existe um único pacote de software capaz de realizar todas as etapas necessárias do procedimento. Portanto, os usuários devem alternar entre vários programas, mantendo um formato de imagem comum, além de orientação e alinhamento consistentes. Nosso protocolo inclui instruções detalhadas para orientar os usuários durante este procedimento.

As análises desse tipo que consideram estrutura e função em conjunto são a extinção natural de experimentos de imagem funcional que identificaram áreas cerebrais ativas. Em tarefas de interesse, a maioria das abordagens anteriores não foi capaz de fornecer informações sobre conectividade estrutural, e é isso que acrescentamos na nossa abordagem aqui neste protocolo. Um scanner Siemens de três Tesla é utilizado para adquirir uma imagem de espectro de difusão com 257 direções, ou varredura DSI, com uma bobina de cabeça em arranjo de fase de 32 canais; a alta intensidade do campo magnético e a bobina de 32 canais são necessárias para obter o sinal necessário para essa varredura de alta resolução angular.

O método mais frequentemente utilizado de imagem ponderada por difusão é a imagem de tensor de difusão ou DTI, utilizando uma varredura de cinco a dez minutos, que normalmente mede 64 direções ou menos. Uma limitação da DTI é a sua dificuldade em resolver fibras cruzadas e tangenciais, que são melhor detectadas com uma combinação de aquisição de alta resolução e métodos de reconstrução, como a DSI. Observo que o protocolo DSI exige aproximadamente 45 a 50 minutos de aquisição de imagens e que a correção de movimento não pode ser aplicada aos dados de DSI. Portanto, recomenda-se minimizar movimentos por meio do uso de barras de mordida, almofadamento de espuma ou outras técnicas de estabilização, e utilizar participantes altamente treinados. É necessário equipamento adicional para FMRI baseado em tarefas, como um sistema de exibição compatível com RM e um sistema de resposta por botão.

Antes da aquisição, certifique-se de obter o consentimento informado e verificar contraindicações para RM. Em seguida, oriente o participante sobre a natureza das aquisições a serem realizadas, enfatizando a necessidade de permanecer imóvel durante a aquisição DSI. Quando o participante estiver pronto, estabilize confortavelmente a cabeça do participante e, então, deslize a maca para dentro do scanner, realize aquisições iniciais de reconhecimento e calibração.

Em seguida, alinhe os cortes para a varredura DSI com as comissuras anterior e posterior e certifique-se de que os cortes da varredura DSI cubram toda a extensão do cérebro. Realize a varredura DSI enquanto o sujeito relaxa no scanner ou assiste a um filme no sistema de apresentação. Após a varredura DSI, adquira uma varredura anatômica ponderada em T1 para uso posterior no coregistro dos dados DSI com outros dados anatômicos ou funcionais na mesma sessão ou em sessões separadas.

Também adquira dados de FMRI baseados em tarefas para a varredura funcional de tarefas comportamentais. Instrua os participantes a monitorar a tela em busca de estímulos relevantes para a tarefa e a responder conforme necessário. Se o FMRI for realizado em um dia separado, obtenha outra imagem anatômica ponderada em T1.

Essa abordagem de processamento utiliza a análise baseada em superfície de dados de FMRI para gerar ROI para tractografia e permite uma melhor visualização das correspondências entre os pontos terminais da tractografia e as ROI funcionais. Para iniciar o processamento, primeiro submeta a imagem ponderada em T1 adquirida ao algoritmo automatizado do FreeSurfer, que realiza a segmentação anatômica da substância cinzenta e branca e a reconstrução da superfície cortical. A saída também inclui uma versão processada do volume anatômico a partir do qual as superfícies foram criadas, denominada volume de superfície.

Em seguida, pré-processe os dados de FMRI em um acne. Depois, importe a saída do FreeSurfer para o software Summa A Acne e mapeie os dados funcionais pré-processados nas superfícies resultantes. Analise os dados de FMRI para gerar mapas estatísticos a partir dos quais ROIs definidas funcionalmente para a tractografia da via T podem ser criadas.

Em seguida, expanda essas ROI funcionais baseadas na superfície para dentro da substância branca por meio de dilatação, a fim de maximizar o contato com os trajetos durante a tractografia. Por fim, transforme as ROI dilatadas das coordenadas de superfície para as coordenadas volumétricas e exporte-as como arquivos nifty para processar os dados de difusão. Primeiro, identifique quais imagens DICOM no conjunto de dados contêm outras imagens B zero ou imagens de referência, e converta-as para o formato nifty.

A seguir, no DSI Studio, abra as imagens DICOM do DSI e combine-as para criar um arquivo-fonte e forneça uma tabela de gradiente. Em seguida, aplique a máscara de reconstrução padrão à imagem de referência e certifique-se de que ela englobe toda a substância cinzenta sem incluir espaço vazio, crânio ou tecido não cerebral. Edite a máscara conforme necessário.

Escolha um modelo de reconstrução de alta resolução utilizando A-D-S-I-G-Q-I ou variância GQI aqui. A opção GQI é utilizada. Em seguida, crie um arquivo de informações de fibras para representar as direções principais de difusão em cada rato-toupeira.

Em seguida, as ROI funcionais devem ser transformadas para o espaço DSI. Utilize o apni para alinhar a imagem zero do DSIB ao volume anatômico no formato nifty. Inverta a matriz de transformação ALINE de 12 pontos resultante usando o programa a acne cat mat.

Em seguida, aplique a matriz invertida às ROI funcionais para transformá-las no espaço DSI. Rastrear fibras com uma semente de cérebro inteiro é uma maneira rápida e eficaz de avaliar a qualidade geral dos dados. Também oferece a oportunidade de determinar valores para parâmetros globais, como o limiar de rastreamento, para começar, criando uma região de semente de cérebro inteiro.

Em seguida, defina um valor inicial de limite de rastreamento para mascarar vóxeis de sinal baixo, bem como o limite angular. Além disso, defina o tamanho do passo 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 da ODF.

Em seguida, encontre um limiar ótimo de rastreamento realizando iterativamente o rastreamento de todo o cérebro e ajustando o limiar de rastreamento. Encontre um limiar que maximize a proporção de fibras que alcançam a substância cinzenta, visualizando a sobreposição da tractografia de todo o cérebro e uma máscara de substância cinzenta no track. As fibras ruidosas são minimizadas quando de 90 a 100% das fibras atingem a substância cinzenta. Além disso, verifique se o limiar de rastreamento mascara os vóxeis e o espaço vazio. Por exemplo, a fissura longitudinal sem remover vóxeis, que claramente estão na substância branca, como verificação cruzada, rastreie um conjunto de fibras de controle a partir de uma ROI anatômica no polo occipital com um grande número de sementes, por exemplo, 500.000.

Verifique se este procedimento produz aproximadamente o mesmo número de fibras entre conjuntos de dados agora que os parâmetros ótimos de tractografia foram escolhidos. Em seguida, realize a tractografia T restrita por ROI para testar hipóteses sobre a conectividade entre regiões cerebrais definidas funcionalmente. Comece carregando o arquivo fib e crie uma região semente de todo o cérebro no DSI Studio. Em seguida, carregue um ou mais arquivos nifty de região de interesse definida funcionalmente e defina-os como ROIs nos definidores de região do DSI Studio.

As ROI exigirão que as trajetórias passem por elas; defina o rastreamento e o limiar angular usando parâmetros previamente otimizados e realize o rastreamento. Por fim, salve a saída da tractografia como arquivos TRK. Em seguida, realize a análise de densidade de pontos terminais, que pode medir correspondências de conectividade estrutural com localizações espaciais precisas de ativação funcional baseada em tarefa.

Para começar, carregue os arquivos nifty ROIs e TRK no software track fz, realize operações booleanas entre regiões e salve os resultados de cada operação como um novo arquivo TRK. Utilize as funções do diffusion toolkit para transformar espacialmente os arquivos TRK do espaço DSI para o espaço do volume da superfície, a fim de visualizar os dados de fibras sobre uma sobreposição anatômica de alta resolução. Carregue o arquivo TRK transformado e o volume da superfície no track vis para inspecionar os resultados como uma medida de conectividade. Calcule o número total de extremidades de fibras em uma ROI normalizado pelo volume da ROI.

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

Em contraste, os resultados apresentados aqui mostram o efeito de parâmetros de tractografia excessivamente permissivos. Aqui observamos a redução na qualidade que resulta do uso de um modelo de tensor único para reconstruir os dados de 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.

Enquanto realizavam o exame de RNMf, duas regiões temporais ventrais no giro fusiforme e no giro occipital inferior apresentaram respostas BOLD 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-semente V1, V2 e V3 em vermelho, verde e azul, respectivamente.

A região de sementes do PPC rotulada como IPS um e as trilhas de fibras que conectam esses tratos são coloridas de acordo com a ROI occipital a partir da qual foram originadas. O painel B mostra as regiões definidas funcionalmente no IPS em marrom, V um em vermelho, V dois em verde e V três em azul na superfície cortical, juntamente com as extremidades das fibras em cada região. Após dominar o procedimento, a aquisição de dados para um único participante pode ser realizada em 30 a 90 minutos.

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

Ao realizar este procedimento, é importante lembrar que o resultado da tractografia pode estar sujeito a falsos positivos e falsos negativos. Sempre avalie o resultado do rastreamento de fibras no contexto de achados neuroanatômicos prévios ou utilize metodologias complementares, como a análise de conectividade funcional após este procedimento. Outros métodos, como classificação de padrões nas localizações das fibras, análise espacial detalhada das distribuições dos pontos terminais e escaneamento longitudinal da integridade da substância branca, podem ser realizados para investigar mais a fundo a relação com a estrutura e a função cerebral.

Essa técnica abriu caminho para pesquisadores na área de neurociência cognitiva explorarem, de forma não invasiva, as relações entre estrutura e função em seres humanos saudáveis e em populações clínicas. A conectividade estrutural entre regiões cerebrais pode servir para delimitar hipóteses sobre o fluxo de informação por meio das redes cerebrais que controlam comportamentos humanos complexos. Após assistir a este vídeo, você deverá compreender os principais passos para reconstruir dados de imagem ponderada por difusão e realizar a tractografia de fibras.

Você também deve compreender a importância de realizar verificações de qualidade e testes iterativos de parâmetros para otimizar os seus resultados de rastreamento de fibras. Por fim, após assistir a este vídeo, você deverá ter uma compreensão mais clara de como relacionar a conectividade anatômica às propriedades funcionais das redes cerebrais.