ボクセル ベース形態計測と灰白質の違いを測定: 音楽脳

Neuropsychology

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Overview

ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学

経験は図形脳です。私たちの脳は学習の結果として異なることをよく理解されています。一方、多くの経験に関連する変更表れる顕微鏡レベルでたとえば個々 のニューロンの動作の神経調整、巨視的レベルで脳の構造の解剖学的変更も検討します。このような変更の 1 つの有名な例は、ロンドンのタクシー運転手人都市の複雑なルートを学習と海馬は、ナビゲーションのメモリの役割を知られている脳の構造のより大きい容積を表示の場合から来ています。1

脳の解剖学の調査の多くの伝統的な方法は、彼らのサイズを測定するために解剖学的関心領域の骨の折れるトレースを必要があります。しかし、現代のニューロ イメージング技術を使用して、今比較できる脳の解剖学自動アルゴリズムを使用している人々 のグループの間で。これらの技術しない役に立つ人間 neuroanatomists がタスクにもたらす可能性があります高度な知識の彼ら自身、迅速、かつ解剖学の非常にわずかな違いに敏感では。脳の構造の磁気共鳴画像、ピクセル、またはボクセルごとの強度はその地域の灰白質の密度に関連します。たとえば、T1 強調 MRI スキャンで非常に明るい画素がある場所にある白質線維束、暗い画素は、灰白質にニューロンの細胞体が存在します。 ボクセル ベースの形態または VBM の定量化とボクセルによるボクセル単位で脳の構造を比較する手法と呼びます。2の VBM 私たち最初すべて登録共通空間に脳の解剖学の総相違点をスムーズに。我々 は、灰白質密度のローカライズされた、小さなスケールの違いを識別するために画素の明度値を比較します。

この実験では、非音楽家と音楽家の脳を比較することによって VBM 手法を示します。ミュージシャンは、激しい運動・視覚・音響訓練に従事します。複数からの証拠源音楽トレーニングを行っている人の脳は機能があるとしていない人と違う構造。ここでは、我々 は Gaser と Shlaug の3とベルムデスに従います。4 VBM を使用してミュージシャンの頭脳のこれらの構造の違いを識別します。

Cite this Video

JoVE Science Education Database. 心理の必需品. ボクセル ベース形態計測と灰白質の違いを測定: 音楽脳. JoVE, Cambridge, MA, (2017).

Procedure

1. 40 ミュージシャンと 40 の非ミュージシャンを募集します。

  1. ミュージシャンが形式的な音楽訓練の少なくとも 10 年間必要です。あらゆる楽器とのトレーニングは可能です。ミュージシャンも積極的に練習 1 時間/日、少なくとも自分たちの楽器。
  2. 健常者は、楽器の演奏に正式な訓練はほとんど必要があります。
  3. すべての参加者は、右利きにする必要があります。
  4. すべての参加者は神経学的な精神、または心臓疾患の歴史もないはずです。
  5. すべての参加者はありません金属 MRI 安全を確実にする削除できません自分の体で。

2. 事前スキャン手順

  1. スキャン前書類を記入します。
  2. 参加者は、fMRI スキャンのために来るとき、それら最初彼らは MRI、放射線科医とリスクと研究の利点について詳述した同意書で見られる彼らのスキャンのために同意を与える偶発的所見フォーム、カウンター表示がない確認する金属スクリーン フォーム記入があります。
  3. ベルト、財布、携帯電話、ヘアー クリップ、コイン、アクセサリー類をすべてを含む、自分の体からすべての金属を取り除くことでスキャナーに行く参加者を準備します。

3. スキャナーの参加者を置きます。

  1. スキャンの際、実験者を聞いていてコイルに頭をベッドに横になることがあるので、着用するスキャナーと耳の携帯電話の騒音から耳を守る参加者耳栓を与えます。
  2. 参加者緊急スクイズ ボールを与えるし、スキャン中に緊急の場合それを圧迫するように指示します。
  3. 参加者を保護するパッドを使用の画像、スキャン中に過剰な運動を避けるために、参加者を思い出させる、スキャン中にまだ可能な限り最小の動きブラーもご滞在に非常に重要であるコイルの頭します。

4. データの収集

  1. 全体の脳の解剖学的高解像度スキャンを収集します。このスキャンは、磁化準備高速グラディエント エコー (MP レイジ) 1 mm の等方性ボクセルとなど T1 強調のシーケンスをする必要があります。

5. データの解析

  1. 自動化されたソフトウェアを使用して各解剖学的脳スキャンから頭蓋骨を削除します。品質のストリッピング頭蓋骨をチェックします。
  2. 線形および非線形の登録 (図 1) の反復的なプロセスを使用してスタディ特有の灰白質テンプレートを作成します。
    1. 白質、灰白質、各ボクセルに強度に基づいて脳脊髄液に各被験者の脳をセグメントし、自動化されたソフトウェアを使用します。
    2. 12 MNI152 アトラスなどの標準的なアトラス スペースに各被験者の脳を登録する自由度線形アフィン変換を実行します。
    3. この空間に各被験者の灰白質のイメージを歪め、すべて一緒にそれらの平均します。
    4. 左から右へこの画像をミラーし、し、灰白質テンプレート脳を生み出すべくミラー ・ イメージの平均します。
    5. 非線形変換を用いたこのテンプレートに各被験者の脳を再登録します。
    6. 一緒に新しく変換された脳のすべてを平均します。
    7. 新しいテンプレートの [ミラー イメージを作るし、本研究の最終的な灰白質テンプレートを生み出すべく 2 つのミラー イメージの平均します。

Figure 1
図 1: 試験特有の灰白質のテンプレートを作成します。反復的な線形および非線形変形を使用するとそれぞれの脳共通スペースに登録、試験特有の灰白質のテンプレート脳を作成する平均します。

  1. テンプレートに各被験者の灰白質の画像を登録し、前処理します。
    1. 非線形変換を使用すると、各被験者の脳研究に固有のテンプレートを登録できます。
    2. それぞれの脳の量を補うために構造をテンプレート領域に合うよう、行われているどのくらいの反りの測定によって乗算に引き伸ばされています。この測定は、ワープ フィールドのヤコビアンと呼ばれます。この手順は、単により多くの灰白質を持っている構造体が表示されるという事実を考慮する非線形登録プロセスによってより彼ら延伸されているため。
    3. フル幅半分最大 (半値幅) 10 mm ガウス カーネルを使用して、データを滑らかに。
    4. これらの一直線に並べられた、平滑化された脳は、ボクセル ベースの分析の最終的なデータとなります。
  2. 一般線形モデルを使用して、すべてのボクセルのグループの違いを分析します。
    1. モデル脳の各グループの別のリグレッサーと違い各ボクセルで可能性を定量化する統計マップを生成する 2 つのグループを比較しコントラストを計算します。
    2. しきい値統計的に有意なクラスターを識別するために統計地図。
      1. 採用コントロールされたという事実のために多重比較補正技術など偽の発見率 (FDR) 何千もの同時の統計的検定を行っています。ルーズベルトと 0.01 のq値は 1% のしきい値を超える、偽陽性の率を推定します。

私たちの脳は、皮質の体積の変化の結果、経験によって形成されます。

例えば、特に前頭葉などの構造で、細胞体が存在する灰白質の密度を高める学習と第 2 言語の習得のような特定の能力を示されています。

近代的な進歩の前に特定の領域のサイズを測定する科学者が苦労して関心領域をトレースする、非常に面倒な作業です。今より敏感なニューロ イメージング技術-ボクセル ベース形態計測、VBM として知られている-神経解剖学の小さい容積の相違を捕えるために存在します。

Gaser と Shlaug と同様、ベルムデスと同僚の以前の仕事に基づいて、このビデオは構造の磁気共鳴画像を収集し、さまざまな経験を持つ個人の頭脳で画素の明度値を識別する VBM を使用する方法を示します-専門家のミュージシャンは、に比べて非常に限られた訓練、専門知識、チェスの再生などの他の例だけでなく。

この実験では、参加者の 2 つのグループ-正式に訓練を受けたミュージシャンとコントロールのような訓練-MRI スキャナーの横に自分の脳の構造の画像を収集中に尋ねた。

特定の地域は、ボクセルと呼ばれる体積のピクセルの強度に基づいて、自動化されたアプローチを使用して定義できます。例えば、暗い画素は密な灰白質に領域に対応しながら、非常に明るいクラスターは白質線維束の位置を示します。

次のそれぞれの脳のこの領域分割、画像が変換されます-被験者間比較を可能にする共通スペースである標準的なアトラスを登録します。

しばしば回、この登録プロセスは、彼らは、彼らが実際よりもより多くの灰白質を持っているように見えるいくつかの構造のイメージを伸ばすことができます。

したがって、テンプレートは、どのくらいのワープを行っている繰り返しストレッチを補うために、ヤコビの行列式と呼ばれるのメジャーを掛け合わせる必要がある、解剖学総の違いが、滑らかになります。

変換が適用された後、従属変数は非音楽家のコントロールに比べてミュージシャンの脳の灰白質密度の違いとして計算されます。

巧みなミュージシャンで複雑な聴覚情報処理の使用の増加による優れた側頭葉などのイヤホン、対照群と比較して、聴覚の脳領域で、このグループが増加の灰白質密度に表示されますが期待されます。

実験前に一日 1 時間任意の楽器を積極的に練習 40 のミュージシャンを募集し、ないのほとんどの適切な訓練を持っている 40 非ミュージシャンのコントロールと同様に、正式な音楽教育の少なくとも 10 年を持っています。

そのスキャンの日、研究室では、各参加者に挨拶し、必要な同意フォームを完了として安全性要件を満たしていることを確認します。

スキャン ルームおよびスキャナーの口径を入力する個人を準備する方法の詳細については、このコレクション内の別の fMRI プロジェクトを参照してください。

今、スキャナーは、じっとして参加者に指示して、1 mm 等方性ボクセルと磁化準備高速グラジエント エコーなど高解像度、T1 強調解剖学的なシーケンスを集めることによって脳全体をスキャンを開始します。

イメージ コレクションのプロトコルに従い参加者を閉じ、分析を開始します。

前処理を開始、各スキャンで頭蓋から脳を分離し、ストリッピングの品質をチェックします。

この研究のために白と灰色の物質と脳の髄液、脳脊髄液、各ボクセルの強度に基づいて各被験者の脳をセグメント化特定の灰白質のテンプレートを作成します。白質として明るい画素、CSF と灰白質、心室内の領域として暗い画素、ソフトウェアが自動的に区別することに注意してください。

標準的なアトラス スペースに各被験者の脳を登録する自由の 12 ° 線形アフィン変換を実行します。この空間に各被験者の灰白質のイメージを歪め、すべて一緒にそれらの平均します。

次に、この左から右ともう一度、一緒に初期の灰白質のテンプレートを生成する画像の平均します。

灰白質図に各被験者の脳を再登録する非線型変換を実行し、これらは一緒に平均します。この新しいイメージのミラー ・ コピーを作成し、もう一度一緒に最終、スタディ特有の灰白質のテンプレートを生成する 2 つの平均します。

今最後の灰白質に各被験者の脳の非線形変換を用いた図し、各脳構造の量を補うために行われているどのくらいのワープのヤコビアン メジャーを掛けますレジスタは、テンプレート領域に合うように引き伸ばされています。

その後、すべての科目にわたって似たような脳のボクセルの重なりを増やすには全角半最大 10 mm でガウス カーネルを使用してデータを滑らかに。

完成品の前処理、脳の各グループ別のリグレッサーのモデルします。各ボクセルの相違の可能性を定量化する統計を生成する 2 つのグループを比較するコントラスト マップを計算します。

最後に、多重比較補正技術、同時統計テストの何千もの制御に 0.01 の q 値を持つ偽の発見率などを実行します。この値が、しきい値 1% の偽陽性率を予測します。

ここでは、VBM の分析では、ミュージシャンの脳のコントロールと比較して優れた側頭葉における灰白質密度の二国間で大幅に増えてを明らかにしました。最大の違いは、右側に示されていた、これはイヤホンの一次聴覚野の場所の後方部分。

今では神経解剖学を研究、研究者が他の集団の構造の違いを勉強するこの手法を使用する方法を見てみましょうする VBM を使用する方法に精通しています。

強烈な訓練と経験に関連する多くのタスクは、灰白質の容積の増加に関連付けられて、この拡大は必ずしも学習スキルのすべてのタイプのためのケースのような経験豊富なチェス プレーヤーの脳内。

コントロールと比較して、灰白質の容積が後頭側ジャンクション、物体認識のための重要な地域で減少しました。科学をどのように皮質の体積をさらに理解を助けるかもしれない興味深い異常でこのような調査結果は、要求の厳しい作業のパフォーマンスに関連します。

頻繁に生れから盲目の人のコントロールに比べて、視覚野により小さい灰白質の体積があります。研究者が発見した、VBM を使用しての興味深いことに、ビジョンを 2 倍の大きさだった聴覚皮質などの責任を負いませんの脳の領域の大幅な拡大は、先見の明のコントロール。

これらの構造の違いは、盲目の人の他の感覚を高めた理由を説明する解剖学的基礎として役立つかもしれない。

さらに、薬素朴な大鬱病性障害患者に MRI、VBM の構造解析はまた灰白質のボリューム コントロールと比較しての違いを示します。

科学者は、これらの患者が前頭皮質と皮質、自分自身と他人に対する否定的な感情を認知制御にうつ病患者が苦労をなぜ説明することで灰白質容積を減少したことを発見しました。

ボクセル ベースの形態でゼウスのビデオを見てきただけ。今 MRI を用いた解剖学的画像を収集する方法として分析し、大脳皮質聴覚野の領域の灰白質の強度の相違を解釈する方法を十分に理解が必要です。ないあらゆる専門分野が皮質の密度の増加につながることも学びましたが必要があります。

見てくれてありがとう!

Results

VBM 解析は、非ミュージシャンのコントロールと比較してミュージシャンの脳の灰白質密度の大幅なローカライズされた増加を明らかにしました。これらの違いは、両側に優れた側頭葉で発見されました。最大の最も重要なクラスターは右側にあったし、イヤホン (図 2) の後方の部分が含まれています。イヤホンの一次聴覚野の場所で、周囲の皮質は、複雑な聴覚処理に関与しています。したがって、これらの結果は聴覚の脳領域でミュージシャンと非ミュージシャンの形態差の前の調査結果と一致しています。

Figure 2
図 2:灰白質のグループ間違い。ミュージシャンは右側の最大の違いと、両側に優れた側頭葉における灰白質密度が有意に高値を示した。この地域には、イヤホンの一次聴覚野の一部が含まれています。

Applications and Summary

VBM 技術の人々 のグループ間の灰白質や人々 のグループの間で異なります測定協会局在の違いを示す可能性があります。訓練の別の形態に関連する構造的な違いを見つけること、に加えてこの手法は、うつ病、5失読症、6や統合失調症などさまざまな神経心理学的条件に関連付けられている解剖学的違いを明らかにするかもしれない。7

脳の解剖学における群間差の存在を複数の説明があることに注意してくださいすることが重要です。たとえば、ミュージシャンの場合自己選択バイアスがあるかもしれません。音楽家になり、特定の脳の解剖学を持つ人々 が多い場合は、このような違いを見いだすことができます。民族間の構造的な違いが経験の結果であることを確立するために最も決定的な方法は、時間の経過とともに人々 に続く縦断的研究を採用です。

References

  1. Maguire, E.A., et al. Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proc Natl Acad Sci U S A 97, 4398-4403 (2000).
  2. Ashburner, J. & Friston, K.J. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage 11, 805-821 (2000).
  3. Gaser, C. & Schlaug, G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci 23, 9240-9245 (2003).
  4. Bermudez, P., Lerch, J.P., Evans, A.C. & Zatorre, R.J. Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cereb Cortex 19, 1583-1596 (2009).
  5. Bora, E., Fornito, A., Pantelis, C. & Yucel, M. Gray matter abnormalities in Major Depressive Disorder: a meta-analysis of voxel based morphometry studies. J Affect Disord 138, 9-18 (2012).
  6. Richlan, F., Kronbichler, M. & Wimmer, H. Structural abnormalities in the dyslexic brain: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Hum Brain Mapp 34, 3055-3065 (2013).
  7. Zhang, T. & Davatzikos, C. Optimally-Discriminative Voxel-Based Morphometry significantly increases the ability to detect group differences in schizophrenia, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Neuroimage 79, 94-110 (2013).

1. 40 ミュージシャンと 40 の非ミュージシャンを募集します。

  1. ミュージシャンが形式的な音楽訓練の少なくとも 10 年間必要です。あらゆる楽器とのトレーニングは可能です。ミュージシャンも積極的に練習 1 時間/日、少なくとも自分たちの楽器。
  2. 健常者は、楽器の演奏に正式な訓練はほとんど必要があります。
  3. すべての参加者は、右利きにする必要があります。
  4. すべての参加者は神経学的な精神、または心臓疾患の歴史もないはずです。
  5. すべての参加者はありません金属 MRI 安全を確実にする削除できません自分の体で。

2. 事前スキャン手順

  1. スキャン前書類を記入します。
  2. 参加者は、fMRI スキャンのために来るとき、それら最初彼らは MRI、放射線科医とリスクと研究の利点について詳述した同意書で見られる彼らのスキャンのために同意を与える偶発的所見フォーム、カウンター表示がない確認する金属スクリーン フォーム記入があります。
  3. ベルト、財布、携帯電話、ヘアー クリップ、コイン、アクセサリー類をすべてを含む、自分の体からすべての金属を取り除くことでスキャナーに行く参加者を準備します。

3. スキャナーの参加者を置きます。

  1. スキャンの際、実験者を聞いていてコイルに頭をベッドに横になることがあるので、着用するスキャナーと耳の携帯電話の騒音から耳を守る参加者耳栓を与えます。
  2. 参加者緊急スクイズ ボールを与えるし、スキャン中に緊急の場合それを圧迫するように指示します。
  3. 参加者を保護するパッドを使用の画像、スキャン中に過剰な運動を避けるために、参加者を思い出させる、スキャン中にまだ可能な限り最小の動きブラーもご滞在に非常に重要であるコイルの頭します。

4. データの収集

  1. 全体の脳の解剖学的高解像度スキャンを収集します。このスキャンは、磁化準備高速グラディエント エコー (MP レイジ) 1 mm の等方性ボクセルとなど T1 強調のシーケンスをする必要があります。

5. データの解析

  1. 自動化されたソフトウェアを使用して各解剖学的脳スキャンから頭蓋骨を削除します。品質のストリッピング頭蓋骨をチェックします。
  2. 線形および非線形の登録 (図 1) の反復的なプロセスを使用してスタディ特有の灰白質テンプレートを作成します。
    1. 白質、灰白質、各ボクセルに強度に基づいて脳脊髄液に各被験者の脳をセグメントし、自動化されたソフトウェアを使用します。
    2. 12 MNI152 アトラスなどの標準的なアトラス スペースに各被験者の脳を登録する自由度線形アフィン変換を実行します。
    3. この空間に各被験者の灰白質のイメージを歪め、すべて一緒にそれらの平均します。
    4. 左から右へこの画像をミラーし、し、灰白質テンプレート脳を生み出すべくミラー ・ イメージの平均します。
    5. 非線形変換を用いたこのテンプレートに各被験者の脳を再登録します。
    6. 一緒に新しく変換された脳のすべてを平均します。
    7. 新しいテンプレートの [ミラー イメージを作るし、本研究の最終的な灰白質テンプレートを生み出すべく 2 つのミラー イメージの平均します。

Figure 1
図 1: 試験特有の灰白質のテンプレートを作成します。反復的な線形および非線形変形を使用するとそれぞれの脳共通スペースに登録、試験特有の灰白質のテンプレート脳を作成する平均します。

  1. テンプレートに各被験者の灰白質の画像を登録し、前処理します。
    1. 非線形変換を使用すると、各被験者の脳研究に固有のテンプレートを登録できます。
    2. それぞれの脳の量を補うために構造をテンプレート領域に合うよう、行われているどのくらいの反りの測定によって乗算に引き伸ばされています。この測定は、ワープ フィールドのヤコビアンと呼ばれます。この手順は、単により多くの灰白質を持っている構造体が表示されるという事実を考慮する非線形登録プロセスによってより彼ら延伸されているため。
    3. フル幅半分最大 (半値幅) 10 mm ガウス カーネルを使用して、データを滑らかに。
    4. これらの一直線に並べられた、平滑化された脳は、ボクセル ベースの分析の最終的なデータとなります。
  2. 一般線形モデルを使用して、すべてのボクセルのグループの違いを分析します。
    1. モデル脳の各グループの別のリグレッサーと違い各ボクセルで可能性を定量化する統計マップを生成する 2 つのグループを比較しコントラストを計算します。
    2. しきい値統計的に有意なクラスターを識別するために統計地図。
      1. 採用コントロールされたという事実のために多重比較補正技術など偽の発見率 (FDR) 何千もの同時の統計的検定を行っています。ルーズベルトと 0.01 のq値は 1% のしきい値を超える、偽陽性の率を推定します。

私たちの脳は、皮質の体積の変化の結果、経験によって形成されます。

例えば、特に前頭葉などの構造で、細胞体が存在する灰白質の密度を高める学習と第 2 言語の習得のような特定の能力を示されています。

近代的な進歩の前に特定の領域のサイズを測定する科学者が苦労して関心領域をトレースする、非常に面倒な作業です。今より敏感なニューロ イメージング技術-ボクセル ベース形態計測、VBM として知られている-神経解剖学の小さい容積の相違を捕えるために存在します。

Gaser と Shlaug と同様、ベルムデスと同僚の以前の仕事に基づいて、このビデオは構造の磁気共鳴画像を収集し、さまざまな経験を持つ個人の頭脳で画素の明度値を識別する VBM を使用する方法を示します-専門家のミュージシャンは、に比べて非常に限られた訓練、専門知識、チェスの再生などの他の例だけでなく。

この実験では、参加者の 2 つのグループ-正式に訓練を受けたミュージシャンとコントロールのような訓練-MRI スキャナーの横に自分の脳の構造の画像を収集中に尋ねた。

特定の地域は、ボクセルと呼ばれる体積のピクセルの強度に基づいて、自動化されたアプローチを使用して定義できます。例えば、暗い画素は密な灰白質に領域に対応しながら、非常に明るいクラスターは白質線維束の位置を示します。

次のそれぞれの脳のこの領域分割、画像が変換されます-被験者間比較を可能にする共通スペースである標準的なアトラスを登録します。

しばしば回、この登録プロセスは、彼らは、彼らが実際よりもより多くの灰白質を持っているように見えるいくつかの構造のイメージを伸ばすことができます。

したがって、テンプレートは、どのくらいのワープを行っている繰り返しストレッチを補うために、ヤコビの行列式と呼ばれるのメジャーを掛け合わせる必要がある、解剖学総の違いが、滑らかになります。

変換が適用された後、従属変数は非音楽家のコントロールに比べてミュージシャンの脳の灰白質密度の違いとして計算されます。

巧みなミュージシャンで複雑な聴覚情報処理の使用の増加による優れた側頭葉などのイヤホン、対照群と比較して、聴覚の脳領域で、このグループが増加の灰白質密度に表示されますが期待されます。

実験前に一日 1 時間任意の楽器を積極的に練習 40 のミュージシャンを募集し、ないのほとんどの適切な訓練を持っている 40 非ミュージシャンのコントロールと同様に、正式な音楽教育の少なくとも 10 年を持っています。

そのスキャンの日、研究室では、各参加者に挨拶し、必要な同意フォームを完了として安全性要件を満たしていることを確認します。

スキャン ルームおよびスキャナーの口径を入力する個人を準備する方法の詳細については、このコレクション内の別の fMRI プロジェクトを参照してください。

今、スキャナーは、じっとして参加者に指示して、1 mm 等方性ボクセルと磁化準備高速グラジエント エコーなど高解像度、T1 強調解剖学的なシーケンスを集めることによって脳全体をスキャンを開始します。

イメージ コレクションのプロトコルに従い参加者を閉じ、分析を開始します。

前処理を開始、各スキャンで頭蓋から脳を分離し、ストリッピングの品質をチェックします。

この研究のために白と灰色の物質と脳の髄液、脳脊髄液、各ボクセルの強度に基づいて各被験者の脳をセグメント化特定の灰白質のテンプレートを作成します。白質として明るい画素、CSF と灰白質、心室内の領域として暗い画素、ソフトウェアが自動的に区別することに注意してください。

標準的なアトラス スペースに各被験者の脳を登録する自由の 12 ° 線形アフィン変換を実行します。この空間に各被験者の灰白質のイメージを歪め、すべて一緒にそれらの平均します。

次に、この左から右ともう一度、一緒に初期の灰白質のテンプレートを生成する画像の平均します。

灰白質図に各被験者の脳を再登録する非線型変換を実行し、これらは一緒に平均します。この新しいイメージのミラー ・ コピーを作成し、もう一度一緒に最終、スタディ特有の灰白質のテンプレートを生成する 2 つの平均します。

今最後の灰白質に各被験者の脳の非線形変換を用いた図し、各脳構造の量を補うために行われているどのくらいのワープのヤコビアン メジャーを掛けますレジスタは、テンプレート領域に合うように引き伸ばされています。

その後、すべての科目にわたって似たような脳のボクセルの重なりを増やすには全角半最大 10 mm でガウス カーネルを使用してデータを滑らかに。

完成品の前処理、脳の各グループ別のリグレッサーのモデルします。各ボクセルの相違の可能性を定量化する統計を生成する 2 つのグループを比較するコントラスト マップを計算します。

最後に、多重比較補正技術、同時統計テストの何千もの制御に 0.01 の q 値を持つ偽の発見率などを実行します。この値が、しきい値 1% の偽陽性率を予測します。

ここでは、VBM の分析では、ミュージシャンの脳のコントロールと比較して優れた側頭葉における灰白質密度の二国間で大幅に増えてを明らかにしました。最大の違いは、右側に示されていた、これはイヤホンの一次聴覚野の場所の後方部分。

今では神経解剖学を研究、研究者が他の集団の構造の違いを勉強するこの手法を使用する方法を見てみましょうする VBM を使用する方法に精通しています。

強烈な訓練と経験に関連する多くのタスクは、灰白質の容積の増加に関連付けられて、この拡大は必ずしも学習スキルのすべてのタイプのためのケースのような経験豊富なチェス プレーヤーの脳内。

コントロールと比較して、灰白質の容積が後頭側ジャンクション、物体認識のための重要な地域で減少しました。科学をどのように皮質の体積をさらに理解を助けるかもしれない興味深い異常でこのような調査結果は、要求の厳しい作業のパフォーマンスに関連します。

頻繁に生れから盲目の人のコントロールに比べて、視覚野により小さい灰白質の体積があります。研究者が発見した、VBM を使用しての興味深いことに、ビジョンを 2 倍の大きさだった聴覚皮質などの責任を負いませんの脳の領域の大幅な拡大は、先見の明のコントロール。

これらの構造の違いは、盲目の人の他の感覚を高めた理由を説明する解剖学的基礎として役立つかもしれない。

さらに、薬素朴な大鬱病性障害患者に MRI、VBM の構造解析はまた灰白質のボリューム コントロールと比較しての違いを示します。

科学者は、これらの患者が前頭皮質と皮質、自分自身と他人に対する否定的な感情を認知制御にうつ病患者が苦労をなぜ説明することで灰白質容積を減少したことを発見しました。

ボクセル ベースの形態でゼウスのビデオを見てきただけ。今 MRI を用いた解剖学的画像を収集する方法として分析し、大脳皮質聴覚野の領域の灰白質の強度の相違を解釈する方法を十分に理解が必要です。ないあらゆる専門分野が皮質の密度の増加につながることも学びましたが必要があります。

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