Идентификация связанных с болезнью пространственных структур Ковариационные использованием нейровизуализации данных

Общая цель этой процедуры заключается в определении сигнатурных биомаркеров нейрофункциональных расстройств мозга с помощью визуализации паттерна Кованса. Это достигается путем получения однообъемного сканирования мозга группы клинически предварительно диагностированных пациентов и набора нормальных контрольных групп, соответствующих возрасту и, предпочтительно, полу, с использованием таких модальностей, как ПЭТ-офэкт, A-S-L-F-M-R-I или V-B-M-M-R-I. Второй шаг — пространственная нормализация изображений в соответствии с общим стереотаксическим шаблоном.

Далее применяется многовариантная методика. Выполняется модель Scaled SubProfile анализа главных компонент или S-S-M-P-C-A, а также исследуются выходные основные компоненты или ПК и их соответствующие предметные оценки. Последним шагом является определение наилучшего ПК или комбинации ПК, определяющих шаблон Кованса, отличающий пациентов от контрольной группы.

В конечном счете, шаблон Кованса может быть использован для оценки отдельных проспективных субъектов по выраженности заболевания. Преимущество этого метода по сравнению с некоторыми из популярных методов сравнения одиночных вокселей заключается в возможности идентификации и измерения активности сетей мозга. Это распределенные регионарные паттерны Covance в мозге.

Самое главное, что это позволяет измерить активность данной сети в мозге и обобщить ее одним числом, которое является основным атрибутом для клинических исследований. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области нейробиологии, такие как выявление метаболических сетей для различных неврологических заболеваний, которые проявляют схожие симптомы на ранних стадиях прогрессирования заболевания. Применение этого метода распространяется как на дифференциальную диагностику, так и на планирование лечения таких заболеваний, как болезнь Паркинсона, поскольку можно получить единую оценку предмета, которую затем можно применить к дифференциальной диагностике и планированию лечения.

Тем не менее, этот метод может дать представление о синдромах Паркинсона. Он также может применяться при других нейродегенеративных расстройствах, таких как болезнь Хантинга и болезнь Альцгеймера. Как правило, люди, плохо знакомые с этим методом, будут бороться с предвзятыми концепциями univa, которые считают, что последствия болезни локализованы в изолированных региональных кластерах.

Доктор Джеймс Молер впервые придумал идею этого метода, когда применил эту концепцию для изучения деменции у пациентов со СПИДом. Наглядная демонстрация этого метода важна для понимания процессов, задействованных в сетевом анализе. Тем не менее, фактические шаги, связанные с использованием наших программ, нетрудно изучить, потому что они высоко автоматизированы: для изучения метаболизма мозга с помощью позитронно-эмиссионной томографии или ПЭТ сначала введите радионуклидный индикатор, такой как 18 F фтор, дезоксиглюкозу, каждому пациенту в группе заболевания после голодания не менее 12 часов без приема лекарств и каждому нормальному контролю.

Подождите 45 минут, чтобы индикатор достиг равновесия в ткани. Затем отсканируйте каждую особь, пока она находится в состоянии покоя с открытыми глазами, чтобы определить закономерность. Просканируйте равное количество пациентов с соответствующим полом и H, а также контрольную группу после завершения сканирования.

Переносите данные изображения на рабочую станцию и преобразуйте их в подходящий формат для анализа. Используемое здесь аналитическое программное обеспечение MATLAB на базе Windows требует преобразования из расширенных форматов ge для анализа или изображений в отличном формате. Затем нормализуйте изображение каждого объекта в общее стереотаксическое пространство с помощью стандартного программного пакета для нейровизуализации, такого как SPM, чтобы обеспечить взаимно однозначное соответствие значений вокселей между субъектами.

Затем наложите маску серого вещества на нормализованное изображение, чтобы ограничить анализ областями серого вещества. Если внешняя маска недоступна, создайте отдельные маски объекта, исключив значения ниже указанного порога. Процент от максимального значения каждого испытуемого и умножьте маски, чтобы определить составное воксельное пространство серого вещества мозга для анализа.

Для выполнения многомерного масштабированного компонентного анализа модели SubProfile или S-S-M-P-C-A используйте внутренние процедуры сканирования VP, доступные на веб-сайте Feinstein neuroscience. Также доступен как набор инструментов статистического параметрического отображения, SSM PCA в меню сканирования VP, выберите статистику. Затем SSM, затем на основе вокселей, а затем PCA.

Затем отметьте пункт выбора элементов управления в меню и выберите ранее нормализованные изображения управления. Затем выберите файлы изображений, чтобы ввести нормализованные изображения пациентов. Выберите подходящую маску или порог и проверьте другие параметры в меню.

Затем нажмите кнопку process и введите имя для экспериментального вывода. Подождите, пока на дисплее отобразятся изображения основных компонентов, представляющие интерес, в соответствующих файлах результатов для другого программного обеспечения. Эмулируйте алгоритм, выполняемый только что описанным автоматизированным процессом.

Чтобы выполнить эту первую маску с использованием доступной маски нуля одного изображения, удалите нежелательные области воксельного пространства, такие как белое вещество и желудочки, как описано на этапе предварительной обработки. Затем преобразуйте данные 3D-маскированного изображения каждого субъекта в один непрерывный вектор строки, добавив последовательные линии сканирования из последовательных плоскостей из групповой матрицы данных таким образом, чтобы данные каждого субъекта соответствовали определенной строке матрицы. Каждый столбец представляет собой определенный воксель по всем темам.

После того, как каждый субъект будет загружен в матрицу, преобразуйте каждую запись данных в логарифмическую форму. Затем центрируйте матрицу данных, вычитая каждое среднее значение строки или среднее значение по теме из элементов строки. Среднее значение всех центрированных строк представляет собой среднее значение группы в логарифмическом образе, термин к группе, профиль среднего значения или GMP.

Далее вычтите средние значения столбца из соответствующей матрицы элементов столбца. Каждая строка матрицы с двойным центром представляет собой остаточное изображение, называемое профилем остаточного объекта или SRP, элементы которого представляют отклонения как от объекта S, так и от группы вокселя V, что означает, что это происходит в соответствии с приведенным здесь уравнением, где S-R-P-S-V является элементом матрицы SRP, соответствующим объекту S и вокселю. VDSV — это исходное значение данных, S — среднее значение субъекта, а GMPV — среднее значение группы вокселя V. Затем постройте субъект по матрике Covance C составной матрицы данных SRP с двойным центром, вычислив ненормализованный Covance между каждой парой строк матрицы профиля остаточных значений субъекта.

Используя это уравнение, показанное здесь, где CIJ является элементом симметричного Covance, матрицы C и c, RRP IV и CRP JV являются соответствующими воксельными элементами матрицы CRP rose INJ, которые умножаются и суммируются по всем вокселям. Затем примените метод принципиальных компонент к субъекту с помощью матрицы Кованса C. Результатом будет набор векторов egen оценки предмета с соответствующими значениями egen. Затем взвесьте каждый вектор, умножив его на квадратный корень из соответствующего значения egen.

Множество собственных векторов оценки представлено столбцами матрицы S, показанной здесь. Затем определите векторы вокселя эгена для того же набора значений эгена, умножив матрицу вектора оценки на транспонирование матрицы профиля остаточных характеристик субъекта. При этом создается массив P воксельного шаблона, векторы egen в порядке убывания значений egen в соответствии с показанным здесь уравнением, где P — матрица векторов вокселя egen с принципиальными компонентами.

SRPT — это транспонирование матрицы SRP, а S — векторная матрица оценки, затем преобразуйте каждый вектор в изображение основной компоненты. Изображение каждой основной компоненты приписывается проценту от общей учитываемой дисперсии или VAF, соответствующему относительной величине ее значения игона. Изучите результаты анализа главных компонент, чтобы определить закономерности, связанные с высокими учетными значениями.

Векторы вокселевых паттернов и оценки преобразуются по Z таким образом, что их значения представляют положительные и отрицательные стандартные отклонения от средних значений. Далее попытайтесь выявить региональные отклонения, связанные с изучаемым заболеванием. Затем изучите диаграммы рассеяния партитур, соответствующие каждой схеме принципиальных компонент.

Также может быть сгенерирован дополнительный график рабочих характеристик приемника для идентификации паттерна, специфичного для конкретного заболевания. Оцените дифференциацию баллов по испытуемым между пациентами и контрольной группой, изучив значения P соответствующих двух образцов Т-тестов и площади под кривой. Следующий вектор нормализует и линейно комбинирует выбранные основные компоненты, чтобы получить единую закономерность, связанную с заболеванием.

Для этого используется функция MATLAB, GLM fit для определения коэффициентов на основе логистических или других регрессионных моделей, применяемых к предметным оценкам. После того, как паттерн биомаркера идентифицирован, вы можете оценить его экспрессию у предполагаемого субъекта по результатам сканирования этого человека, эта операция выполняется с помощью TPR в меню. Для этого используется простое вычисление внутреннего точечного вектора произведения вектора SRP субъекта и вектора шаблона ГИС.

Наконец, дальнейшая валидация полученного потенциального биомаркера паттерна путем бутстреп-ресамплинга с использованием внешнего программного обеспечения и прямой валидации независимых групп субъектов. Прямая валидация облегчается за счет использования TPR для определения баллов для потенциальной когорты. Здесь показаны осевые дисплеи с точки зрения происхождения первых четырех основных компонентных изображений анализа SSM 10 пациентов с клинически диагностированной болезнью Паркинсона и 10 контрольных групп, соответствующих возрасту и полу

Горячие цвета указывают на относительное увеличение метаболической активности. В рамках этого принципа вклад компонента в общий остаточный профиль объекта, в то время как холодные цвета указывают на относительное снижение метаболизма. Основной компонент 1 имел наибольшую дисперсию, учитываемую значением VAF, и наименьшее значение P, представляющим высокую значимость и являющимся единственным, которое можно рассматривать как потенциальный независимый биомаркер.

Значимые области вариации, которые вносят свой вклад в общую картину, очевидны при отображении в ортогональных видах На фоне структурного изображения МРТ комбинация основных компонентов может быть использована для повышения значимости, как в случае с первым и четвертым компонентами, где при объединении снижается значение P, предполагающее более высокую значимость. Эти графики показывают независимые столбчатые диаграммы и диаграммы рассеяния предмета вывода, Z баллов только главного компонента один и главного компонента четыре. Первый принципиальный компонент в значительной степени отличает пациентов от контрольной группы.

В то время как четвертый демонстрирует тенденцию. Линейная логистическая комбинация основного компонента 1 и принципа 4 улучшает различение. Как указывалось ранее, комбинированный шаблон демонстрирует идеальное разделение при пороге Z-оценки 0,9.

Объединение компонента принципа три показывает несколько большую дискриминацию по комбинации одного и четырех, но все четыре компонента принципа не улучшили дискриминацию данных из-за недискриминационной способности принципа. Компонент. Вторая, проспективная оценка баллов паттернов для основного компонента 1 и комбинированные паттерны основных компонентов 1 и 4 основных компонентов 1, 3 и 4 и основных компонентов 1, 2, 3 и 4 для 22 нормальных контрольных групп и 22 пациентов с БП. Площадь под значениями кривой и чувствительностью, по-видимому, уменьшается для более чем двух комбинированных основных компонентов.

В то время как значения P имеют тенденцию становиться менее надежными, незначительное улучшение было отмечено для ПК 14 по сравнению с ПК 1 только по значениям UC и P. В отличие от существенной разницы прогнозируется в деривационной выборке. После того, как требуется сканирование пациентов с заболеванием и контрольных субъектов для выявления и проверки реалистичных и достоверных моделей заболевания, это становится простой процедурой с использованием этого алгоритма.

Например, отражает ли биомаркер визуализации моторные или когнитивные проявления заболевания или же проявления паттернов заболевания могут помочь дифференцировать различные состояния, которые проявляются схожими симптомами в трудно диагностируемых клинических случаях. Не забывайте, что эта процедура не может быть напрямую применена к данным функциональной МРТ временных рядов из-за динамических колебаний отклика и низкого отношения сигнал/шум, связанного с сигналами FMRI.