Тензора диффузии Магнитно-резонансная томография в исследовании нейродегенеративных заболеваний

Общая цель данного эксперимента состоит в том, чтобы использовать анализ диффузионно-тензорной визуализации для определения различной патологии белого вещества различных заболеваний головного мозга путем комбинации статистики атропии всего мозга и тракта. Это достигается за счет соответствующей диффузионно-тензорной визуализации или предварительной обработки данных DTI, включая контроль качества и стереотаксическую нормализацию. В качестве второго шага выполняется вся пространственная статистика на основе мозга или WBSS, которая позволяет тщательно сравнивать дробные карты атропии или FA различных групп субъектов с целью обнаружения патологических различий.

Далее, дробный TrackWise. Статистика ATROPY или TFAS проводится для того, чтобы дополнить результаты воксельного сравнения путем сравнения структур мозга, которые были определены с помощью процедуры отслеживания волокон. Получены результаты, которые показывают различия между больными группами и контрольными группами на основе анализа на основе DTI.

Основное преимущество этого метода перед другими методами заключается в том, что становится возможным отслеживание волокон на средних по групповым наборам данных. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области нейровизуализации, такие как идентификация структур мозга, которые поражены нейродегенеративными заболеваниями. Последствия этого метода распространяются на использование в качестве суррогатного маркера на основе нейровизуализации, поскольку он потенциально может демонстрировать лонгитюдные эффекты как на индивидуальном, так и на групповом уровне.

Демонстрация этого метода имеет решающее значение, так как шаги обработки данных сложны для изучения, потому что анализ данных выполнялся на специально разработанном программном пакете, который является T, а несколько этапов обработки и анализа данных требуют очень много времени. Специально разработанное нашей лабораторией программное обеспечение используется для обнаружения ГД, по крайней мере, с одним срезом, демонстрирующим артефакты движения IE сниженной интенсивности, вызванные спонтанным движением объекта. Используемое программное обеспечение для тензорной визуализации и отслеживания волокон изготавливается нашей лабораторией по индивидуальному заказу для любого диффузионно-взвешенного объема.

Вычислите среднюю интенсивность для каждого среза, а затем сравните его интенсивность с тем же срезом во всех остальных объемах, используя средневзвешенный подход. Весовой коэффициент представляет собой скалярное произведение векторов двух gd. Если Q находится ниже определенного порога, в данном случае порога 0,8 в качестве примера, то исключите весь этот объем или gd.

Пороговое значение 0,8 считается стабильным решением. Здесь показаны артефакты движения, видимые в сагиттальных реконструкциях и обнаруживаемые алгоритмом контроля качества. В данном примере из общего числа ГД 17, оказались ниже красной линии, что соответствует Q равно 0,8 и должно быть исключено.

Здесь приведен пример статистики исключения объема для всего исследования: данные DTI 29 пациентов с предсимптоматической БГ были сравнены с данными DTI 30 контрольной группы для стереотаксической нормализации, создания специфического для исследования шаблона B равно нулю и шаблона FA. Полная нелинейная стереотаксическая нормализация состоит из трех деформационных компонентов. Следовательно, результирующий тензор диффузии каждого глаза вокселя должен быть повернут в соответствии со всеми рассмотренными ранее вращениями.

Здесь происходит жесткое преобразование мозга для выравнивания основных координатных систем. На этом рисунке показана линейная деформация в соответствии с ориентирами. Компоненты векторов iGen должны быть адаптированы в соответствии с шестью параметрами нормализации S линейной деформации, и здесь происходит нелинейная нормализация, выравнивающая нелинейные различия формы мозга.

3D-векторные сдвиги различны для каждого вокселя, что приводит к отдельному преобразованию для каждого vle массива 3D-вокселов. После этой индивидуальной процедуры нормализации используйте все индивидуальные наборы данных DTI для создания шаблона для конкретного исследования B равно нулю и шаблона FA. Поскольку регистрация без PHE в шаблоне FA имеет преимущество, заключающееся в том, что она обеспечивает больший контраст по сравнению с изображениями B равно нулю, определите шаблон FA путем усреднения всех индивидуально полученных карт FA пациентов и контрольной группы.

На втором шаге выполните нелинейную MNI-нормализацию наборов данных DTI, минимизировав несоответствие между региональными интенсивностями аппроксимируемой карты FA, и если шаблон FA соответствует квадратичным разностям на основе этих данных, будут получены новые шаблоны T two. Повторяйте этот итеративный процесс до тех пор, пока корреляция между отдельными картами FA и шаблоном FA не станет больше 0,7. Обычно это достигается после двух итераций.

Теперь вся пространственная статистика на основе мозга может быть выполнена путем вычисления дробных ане-атропных карт на основе нормализованных данных DTI, сглаживания дробных и атропных карт и статистической оценки, включая коррекцию для множественных сравнений в последующем. Различия в фракционных антропных картах пациентов с боковым амиотрофическим склерозом по сравнению с контрольной группой рассчитываются на основе всей пространственной статистики мозга. Вычисление карт FA на основе нормализованных данных DTI Чтобы сохранить информацию о направлении в качестве шага предварительной обработки перед воксельным сравнением, примените фильтр сглаживания к отдельным нормализованным картам FA для сглаживания.

Тот факт, что размер фильтра влияет на результаты анализа данных DTI, требует применения теоремы о согласованном фильтре, которая гласит, что ширина фильтра, используемого для обработки данных, должна быть адаптирована к размеру ожидаемой разницы. Сравните группы пациентов и соответствующую контрольную группу foxwell Y с помощью Т-критерия Стьюдента. Это делается путем сравнения значений ФА карт ФА пациента со значениями ФА карт ФА контрольной группы для каждого окопа отдельно, а затем корректирует статистические результаты для множественных сравнений с использованием алгоритма частоты ложных обнаружений при P менее 0,05.

Дальнейшее уменьшение альфа-ошибки с помощью алгоритма пространственной корреляции, который устраняет изолированные вокселы или небольшие изолированные группы вокселей в диапазоне размеров ядра сглаживания, что приводит к минимальному пороговому размеру кластера в 512 окопов в следующей дорожке дважды. Фракционная атропная статистика рассчитана для пациентов с боковым амиотрофическим склерозом по сравнению с контрольной группой. Для применения групповых алгоритмов отслеживания волокон генерируются усредненные наборы данных DTI из данных пациента и из данных контрольной группы вместе, а затем выполняется трактография и усредненные наборы данных DTI по группам субъектов, применяя оптимизированную технику отслеживания.

Определите вручную определенные исходные точки, примыкающие к локальным максимумам, с помощью всего анализа FA на основе мозга, которые являются основой для последовательного анализа отслеживания волокон после идентификации зерен, выполните трактографию и определите воксели очерченных волокон в качестве групповой маски для следующих TFAS. Для количественной оценки результатов Т-трактографии применяют TFAS с использованием волоконных дорожек, которые были созданы на основе средних наборов данных DTI всех испытуемых каждой группы, для выбора вокселей, которые способствуют сравнению между пациентами и контрольными картами FA, для получения исчерпывающей информации с помощью WBSS и TFAS, рассмотрения всех результирующих вокселей со значением FA выше 0,2 для статистического анализа по Т-критерию студентов. Эта анимация показывает групповые различия в картах ФА, обнаруженных с помощью WBSS, между выборкой пациентов с ЛС и соответствующими контрольными группами в визуализации по срезам.

В этом видео показано отслеживание волокон с начальными точками в кортикоспинальном тракте, используемыми в качестве основы для TFAS после освоения. Эта техника может быть выполнена практически автоматически в течение нескольких часов, если она выполнена правильно. После просмотра этого видео у вас должно быть хорошее понимание того, как выполнять анализ DTI на уровне группы с использованием пространственной статистики всего мозга и статистики TrackWise FA.