Medición de las diferencias de materia gris con Morfometría basada en Voxel: el cerebro Musical

Neuropsychology

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Overview

Fuente: Laboratorios de Jonas T. Kaplan y Sarah I. Gimbel, University of Southern California

Experiencia moldea el cerebro. Bien se entiende que nuestros cerebros son diferentes como resultado de aprendizaje. Si bien muchos cambios relacionados con la experiencia se manifiestan en el nivel microscópico, por ejemplo por neuroquímicos ajustes en el comportamiento de las neuronas individuales, podemos también examinamos cambios anatómicos de la estructura del cerebro en un nivel macroscópico. Un ejemplo famoso de este tipo de cambio viene desde el caso de los taxistas de Londres, que junto con aprender las complejas rutas de la ciudad muestran mayor volumen en el hipocampo, una estructura cerebral conocida por desempeñar un papel en la memoria de navegación. 1

Muchos métodos tradicionales de examinar la anatomía del cerebro requieren meticuloso seguimiento de regiones anatómicas de interés para medir su tamaño. Sin embargo, usando técnicas modernas de neuroimagen, podemos ahora comparar la anatomía de los cerebros a través de grupos de personas que utilizan algoritmos automatizados. Aunque estas técnicas no beneficiarse de los sofisticados conocimientos que http://www.ehu.es/Lance humano puede aportar a la tarea, son rápidas y sensibles a las diferencias muy pequeñas en la anatomía. En una imagen de resonancia magnética estructural del cerebro, la intensidad de cada pixel volumétrico, o voxel, se refiere a la densidad de la materia gris en esa región. Por ejemplo, en una exploración de T1-weighted MRI voxels muy brillantes se encuentran en lugares donde hay haces de fibras de materia blanca, mientras que los vóxeles más oscuros corresponden a materia gris, donde residen los cuerpos celulares de las neuronas. La técnica de cuantificación y comparación de la estructura cerebral en forma de voxel por voxel se denomina Morfometría basada en voxel o VBM. 2 en VBM, primero registramos todos los cerebros a un espacio común, alisar cualquier bruto diferencias en anatomía. Luego comparamos los valores de intensidad de los voxels para identificar escala localizada, pequeñas diferencias en la densidad de materia gris.

En este experimento demostramos la técnica VBM comparando los cerebros de los músicos con los no músicos. Músicos participan en entrenamiento intenso motoric, visual y acústica. Hay evidencia de múltiples fuentes que los cerebros de personas que han pasado a través de la formación musical son funcionalmente y estructurales distintas de las que no. Aquí, seguimos Gaser y Shlaug3 y Bermúdez et al. 4 uso de VBM para identificar estas diferencias estructurales en el cerebro de los músicos.

Cite this Video

JoVE Science Education Database. Fundamentos de la neuropsicología. Medición de las diferencias de materia gris con Morfometría basada en Voxel: el cerebro Musical. JoVE, Cambridge, MA, (2017).

Procedure

1. reclutar 40 músicos y no 40 músicos.

  1. Músicos deben tener por lo menos 10 años de entrenamiento musical formal. Entrenamiento con cualquier instrumento musical es aceptable. Músicos deben también ser activamente practicar su instrumento al menos una hr/día.
  2. Sujetos de control deben tener poco entrenamiento formal en tocar un instrumento musical.
  3. Todos los participantes deben ser diestros.
  4. Todos los participantes deben no tienen antecedentes de trastornos neurológicos, psiquiátricos o cardiacos.
  5. Todos los participantes no deben tener ningún metal en sus cuerpos que no se puede quitar para garantizar que son seguros de MRI.

2. analizar los procedimientos

  1. Llenar papeleo de exploración previa.
  2. Cuando los participantes su análisis de fMRI, ellos tienen primero llene una forma metálica para asegurarse de que tienen no hay contraindicaciones para la RM, una forma de resultados fortuitos, dar su consentimiento para su exploración a ser analizado por un radiólogo y un formulario de consentimiento que detalla los riesgos y beneficios del estudio.
  3. Preparar a los participantes a ir en el explorador al quitar todo el metal de su cuerpo, incluyendo cinturones, carteras, teléfonos, hebillas, monedas y todas las joyas.

3. poner al participante en el escáner.

  1. Dar al participante tapones para proteger sus oídos del ruido de los teléfonos escáner y oído usar para que puedan escuchar al experimentador durante la exploración y tenerlas tumbadas en la cama con su cabeza en la bobina.
  2. Dar al participante la bola del apretón emergencia e instruirlos para apretar en caso de emergencia durante la exploración.
  3. Use almohadillas de espuma para garantizar a los participantes la cabeza en la bobina para evitar exceso de movimiento durante la exploración y recordar al participante que es muy importante que permanezca todavía como posible durante la exploración, como incluso el más pequeño desenfoque de movimientos las imágenes.

4. recopilación de datos

  1. Recoger una exploración anatómica de alta resolución de todo el cerebro. Esta exploración debe ser una secuencia de T1-weighted como una magnetización preparado rápido eco de gradiente (MP-RAGE) con vóxeles isótropos 1 mm.

5. Análisis de datos

  1. Quitar el cráneo de cada exploración anatómica del cerebro mediante software automatizado. Compruebe el cráneo desmontaje de calidad.
  2. Crear una plantilla específica de estudio de la materia gris usando un proceso iterativo de registro lineal y no lineal (figura 1).
    1. Usar software automatizado para segmento cerebral de cada sujeto en la materia blanca y materia gris CSF basada en la intensidad en cada voxel.
    2. Realizar una transformación afín lineal con 12 grados de libertad de registro cerebral de cada sujeto a un espacio de atlas estándar, como el atlas de MNI152.
    3. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.
    4. Esta imagen de izquierda a derecha del espejo y luego media las imágenes espejo juntos para producir el cerebro plantilla de materia gris.
    5. Vuelva a registrar el cerebro de cada sujeto para esta plantilla usando una transformación no lineal.
    6. Promedio de todos los cerebros recién transformados juntos.
    7. Crear una imagen en espejo de esta nueva plantilla y promedio de las dos imágenes espejo juntos para producir una plantilla final materia gris para este estudio.

Figure 1
Figura 1: creación de plantilla de estudio específicos de gray matter. Mediante transformaciones lineales y no lineales iterativas, cada cerebro es registrado a un espacio común y promedio para crear un cerebro plantilla de materia gris de estudio específicos.

  1. Registro la materia gris de imagen de cada sujeto a la plantilla y preprocesar.
    1. Utilizar una transformación no lineal para registrar el cerebro de cada sujeto a la plantilla específica de estudio.
    2. Para compensar la cantidad de cada cerebro estructura ha sido estirada para el espacio de la plantilla, se multiplican por una medida de cuánta deformación se ha hecho. Esta medida se llama jacobiano del campo de la deformación. Este paso es para tener en cuenta el hecho de que las estructuras pueden parecer que tienen más materia gris simplemente porque han estirado más por el proceso de registro no lineal.
    3. Suavizar los datos utilizando un kernel Gaussiano con un completo ancho medio máximo (FWHM) de 10 mm.
    4. Estos cerebros alineados, alisados servirá de los datos finales de análisis "voxel-based".
  2. Utilizar el modelo de lineal General para analizar la diferencia entre los grupos en cada voxel.
    1. Modelo cada grupo de cerebros con un separado regressor y computar un contraste que compara los dos grupos, generar mapas estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.
    2. Umbral de los mapas estadísticos para identificar grupos estadísticamente significativas.
      1. Emplean múltiples comparaciones corrección técnica como falso descubrimiento tasa (FDR) para controlar el hecho de que se están haciendo miles de pruebas simultáneas. Con FDR, un valor de q de 0.01 será estimar la tasa de falsos positivos por encima del umbral 1%.

Nuestro cerebro está formado por experiencias, dando por resultado cambios en el volumen cortical.

Por ejemplo, ciertas competencias, como aprender y dominar una segunda lengua, han demostrado aumentar la densidad de materia gris, donde residen los cuerpos celulares, particularmente en estructuras como el lóbulo frontal.

Antes de los avances modernos, para medir el tamaño de un área en particular, los científicos tendrían que rastrear minuciosamente la región de interés, una tarea muy tediosa. Ahora, las técnicas de neuroimagen más sensibles — conocida como Morfometría basada en voxel, VBM, existen para capturar pequeñas diferencias volumétricas en neuroanatomía.

Basado en el anterior trabajo de Gaser y Shlaug, así como Bermudez y colegas, este video muestra cómo recopilar imágenes de resonancia magnética estructural y utilizar VBM para identificar los valores de intensidad de voxels en los cerebros de individuos con diferentes experiencias, músicos expertos en comparación con aquellos con muy limitada capacitación, así como en otros casos de experiencia, como jugar ajedrez.

En este experimento, dos grupos de participantes, formalmente entrenados músicos y controles sin dicha formación, se les pide que mienten en un escáner de MRI, mientras que se recogen imágenes estructurales de sus cerebros.

Determinadas regiones entonces pueden definirse utilizando un enfoque automatizado, basado en la intensidad de píxeles volumétricos, llamados voxels. Por ejemplo, clusters muy brillantes indican la ubicación de los haces de fibras de materia blanca, mientras que vóxeles más oscuras corresponden a zonas con densa materia gris.

Después de esta segmentación para cada cerebro, las imágenes se transforman — registrado en un atlas estándar, que es un espacio común para permitir las comparaciones entre el tema.

Muchas veces, este proceso de registro puede estirar una imagen, que hace que algunas estructuras que tienen más materia gris que lo hacen realmente.

Por lo tanto, la plantilla debe ser multiplicada por una medida de cuánta deformación se ha hecho, llamado un determinante de Jacobian, para compensar el estiramiento repetido, y entonces todas las diferencias brutas de anatomía son alisadas.

Después de las transformaciones se aplican, la variable dependiente se calcula como las diferencias en la densidad de materia gris entre los cerebros de los músicos en comparación con controles no músico.

Debido al creciente uso de procesamiento auditivo complejo en músicos expertos, se espera que este grupo aparecerá densidad mayor materia gris en regiones del cerebro auditivo, como el lóbulo temporal superior y convolución del cerebro de Heschl, en comparación con el grupo de control.

Antes del experimento, reclutar a 40 músicos que practican activamente cualquier instrumento 1 hora al día y con al menos 10 años de entrenamiento musical formal, así como 40 controles no músico que no tienen poco o ningún entrenamiento adecuado.

En el día de su exploración, Salude a cada participante en el laboratorio y verificar que cumplen con los requisitos de seguridad que completen los formularios de consentimiento necesario.

Por favor consulte para otro proyecto de fMRI en esta colección para más detalles sobre cómo preparar individuos para entrar en el agujero del escáner y sala de exploración.

Ahora, instruir al participante a mentir en el escáner y empezar a escanear todo el cerebro recogiendo una secuencia anatómica alta resolución, T1-weighted como magnetización preparado rápido eco de gradiente con vóxeles isótropos 1 mm.

Siguiendo el protocolo de la colección de imágenes, despedir a los participantes y comenzar el análisis.

Para comenzar el proceso previo, aislar el cerebro del cráneo para cada análisis y Compruebe la calidad de la extracción.

Para este estudio, crear una plantilla específica de materia gris por primera segmentación cerebral de cada sujeto en la materia blanca y gris y líquido cefalorraquídeo, LCR, basado en la intensidad de cada voxel. Tenga en cuenta que el software distingue automáticamente voxels brillante como materia blanca, vóxeles oscuro como materia gris y áreas dentro de los ventrículos como CSF.

Realizar una transformación afín lineal con 12° de la libertad, para registrar el cerebro de cada sujeto a un espacio estándar atlas. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.

Espejo, esta izquierda a derecha y una vez más, media las imágenes juntos para producir la plantilla inicial la materia gris.

Luego, realizar una transformación no lineal para volver a registrar el cerebro de cada sujeto a la figura de materia gris y promedio de estos juntos. Crear una copia duplicada de esta nueva imagen y nuevo promedio de los dos juntos para producir una plantilla final, estudio específico, la materia gris.

Ahora registro cerebral de cada sujeto a la última materia gris figura usando una transformación no lineal y se multiplican por una medida de Jacobian de cuánta deformación se ha hecho para compensar la cantidad de cada estructura cerebral ha sido estirado para caber el espacio de la plantilla.

Posteriormente, suavizar los datos usando un kernel Gaussiano con un ancho total media máxima de 10 mm para aumentar la superposición de vóxeles de cerebro similar a través de todos los temas.

Procesamiento terminado, modelo cada grupo de cerebros con un regressor separado. Calcular mapas de un contraste que compara los dos grupos para generar estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.

Por último, realizar una técnica de corrección de las comparaciones múltiples, como un False Discovery Rate con un valor de q de 0.01, para controlar los miles de simultánea pruebas estadísticas realizadas. Este valor será estimar la tasa de falsos positivos por encima de un umbral del 1%.

Aquí, el análisis VBM reveló un aumento bilateral significativo en la densidad de materia gris en el lóbulo temporal superior de cerebros de los músicos en comparación con los controles. La mayor diferencia fue demostrada a la derecha, y esto incluye la parte posterior de la circunvolución de Heschl, la ubicación de la corteza auditiva primaria.

Ahora que está familiarizado con cómo utilizar VBM para estudiar neuroanatomía, vamos a ver cómo los investigadores utilizan esta técnica para estudiar las diferencias estructurales en otras poblaciones.

Mientras que muchas de las tareas que implica experiencia y entrenamiento intenso están asociados con aumentos en el volumen de materia gris, esta ampliación no es siempre el caso para todos los tipos de habilidades aprendidas, como en el cerebro de un ajedrecista experimentado.

En comparación con los controles, volumen de materia gris se redujo en la Unión occipito-temporal, una zona importante para el reconocimiento de objetos. Tal resultado de hallazgos en una anomalía interesante que puede ayudar a los científicos entender más cómo cortical volumen se refiere al rendimiento en la exigencia de las tareas.

Individuos que son ciegos de nacimiento a menudo tienen menor volumen de materia gris en su corteza visual comparada con controles. Curiosamente, a través del uso de VBM, los investigadores han descubierto una ampliación significativa en áreas del cerebro no se responsabiliza por la visión, como la corteza auditiva, que fue dos veces el tamaño encontrado en controles visuales.

Estas diferencias estructurales pueden servir como una base anatómica para explicar por qué otros sentidos se intensifican en individuos ciegos.

Además, análisis estructural de la resonancia magnética y VBM en medicamento pacientes con trastorno depresivo mayor también indican diferencias en volúmenes de materia gris en comparación con controles.

Los científicos encontraron que estos pacientes habían disminuido volumen de materia gris en la corteza frontal y la ínsula, que puede explicar por qué pacientes deprimidos tienen dificultad con el control cognitivo sobre los sentimientos negativos hacia sí mismos y otros.

Sólo has visto video de Zeus en la morfometría basada en voxel. Ahora debe tener una buena comprensión de cómo recopilar imágenes anatómicas usando MRI así como analizar e interpretar las diferencias en la intensidad de la materia gris en regiones de la corteza auditiva. Usted debe haber también aprendido que no todas las áreas de conocimientos conducen a aumentos en la densidad de la cortical.

¡Gracias por ver!

Results

El análisis VBM reveló aumentos significativos de la localizada en la densidad de materia gris en el cerebro de los músicos en comparación con controles no músico. Estas diferencias en los lóbulos temporales superiores a ambos lados. El racimo más grande, más importante fue en el lado derecho e incluye la parte posterior de la circunvolución de Heschl (figura 2). Circunvolución de Heschl es el lugar de la corteza auditiva primaria y las cortezas circundantes están involucradas en el procesamiento auditivo complejo. Así, estos resultados son consistentes con hallazgos previos de las diferencias morfológicas entre músicos y no músicos en regiones auditivas del cerebro.

Figure 2
Figura 2: Materia gris las diferencias entre los grupos. Músicos mostraron significativamente mayor densidad de materia gris en el lóbulo temporal superior en ambos lados, con las mayores diferencias en el lado derecho. Esta región incluye parte de convolución del cerebro de Heschl, la corteza auditiva primaria.

Applications and Summary

La técnica VBM tiene el potencial de demostrar diferencias localizadas en la materia gris entre grupos de personas, o en asociación con una medición que varía de un grupo de personas. Además de encontrar las diferencias estructurales que se relacionan con diferentes formas de entrenamiento, esta técnica puede revelar diferencias anatómicas que se asocian a distintas condiciones neuropsicológicas como depresión y esquizofrenia, dislexia5 ,6 . 7

Es importante tener en cuenta que existen múltiples explicaciones para la existencia de diferencias entre los grupos en anatomía del cerebro. Por ejemplo, en el caso de los músicos, podría haber un sesgo de autoselección. Podemos encontrar tales diferencias si personas con una cierta anatomía del cerebro son más propensas a convertirse en músicos. Con el fin de establecer que las diferencias estructurales entre los grupos de personas son el resultado de la experiencia, la manera más definitiva es emplear un estudio longitudinal que sigue la gente con el tiempo.

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. reclutar 40 músicos y no 40 músicos.

  1. Músicos deben tener por lo menos 10 años de entrenamiento musical formal. Entrenamiento con cualquier instrumento musical es aceptable. Músicos deben también ser activamente practicar su instrumento al menos una hr/día.
  2. Sujetos de control deben tener poco entrenamiento formal en tocar un instrumento musical.
  3. Todos los participantes deben ser diestros.
  4. Todos los participantes deben no tienen antecedentes de trastornos neurológicos, psiquiátricos o cardiacos.
  5. Todos los participantes no deben tener ningún metal en sus cuerpos que no se puede quitar para garantizar que son seguros de MRI.

2. analizar los procedimientos

  1. Llenar papeleo de exploración previa.
  2. Cuando los participantes su análisis de fMRI, ellos tienen primero llene una forma metálica para asegurarse de que tienen no hay contraindicaciones para la RM, una forma de resultados fortuitos, dar su consentimiento para su exploración a ser analizado por un radiólogo y un formulario de consentimiento que detalla los riesgos y beneficios del estudio.
  3. Preparar a los participantes a ir en el explorador al quitar todo el metal de su cuerpo, incluyendo cinturones, carteras, teléfonos, hebillas, monedas y todas las joyas.

3. poner al participante en el escáner.

  1. Dar al participante tapones para proteger sus oídos del ruido de los teléfonos escáner y oído usar para que puedan escuchar al experimentador durante la exploración y tenerlas tumbadas en la cama con su cabeza en la bobina.
  2. Dar al participante la bola del apretón emergencia e instruirlos para apretar en caso de emergencia durante la exploración.
  3. Use almohadillas de espuma para garantizar a los participantes la cabeza en la bobina para evitar exceso de movimiento durante la exploración y recordar al participante que es muy importante que permanezca todavía como posible durante la exploración, como incluso el más pequeño desenfoque de movimientos las imágenes.

4. recopilación de datos

  1. Recoger una exploración anatómica de alta resolución de todo el cerebro. Esta exploración debe ser una secuencia de T1-weighted como una magnetización preparado rápido eco de gradiente (MP-RAGE) con vóxeles isótropos 1 mm.

5. Análisis de datos

  1. Quitar el cráneo de cada exploración anatómica del cerebro mediante software automatizado. Compruebe el cráneo desmontaje de calidad.
  2. Crear una plantilla específica de estudio de la materia gris usando un proceso iterativo de registro lineal y no lineal (figura 1).
    1. Usar software automatizado para segmento cerebral de cada sujeto en la materia blanca y materia gris CSF basada en la intensidad en cada voxel.
    2. Realizar una transformación afín lineal con 12 grados de libertad de registro cerebral de cada sujeto a un espacio de atlas estándar, como el atlas de MNI152.
    3. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.
    4. Esta imagen de izquierda a derecha del espejo y luego media las imágenes espejo juntos para producir el cerebro plantilla de materia gris.
    5. Vuelva a registrar el cerebro de cada sujeto para esta plantilla usando una transformación no lineal.
    6. Promedio de todos los cerebros recién transformados juntos.
    7. Crear una imagen en espejo de esta nueva plantilla y promedio de las dos imágenes espejo juntos para producir una plantilla final materia gris para este estudio.

Figure 1
Figura 1: creación de plantilla de estudio específicos de gray matter. Mediante transformaciones lineales y no lineales iterativas, cada cerebro es registrado a un espacio común y promedio para crear un cerebro plantilla de materia gris de estudio específicos.

  1. Registro la materia gris de imagen de cada sujeto a la plantilla y preprocesar.
    1. Utilizar una transformación no lineal para registrar el cerebro de cada sujeto a la plantilla específica de estudio.
    2. Para compensar la cantidad de cada cerebro estructura ha sido estirada para el espacio de la plantilla, se multiplican por una medida de cuánta deformación se ha hecho. Esta medida se llama jacobiano del campo de la deformación. Este paso es para tener en cuenta el hecho de que las estructuras pueden parecer que tienen más materia gris simplemente porque han estirado más por el proceso de registro no lineal.
    3. Suavizar los datos utilizando un kernel Gaussiano con un completo ancho medio máximo (FWHM) de 10 mm.
    4. Estos cerebros alineados, alisados servirá de los datos finales de análisis "voxel-based".
  2. Utilizar el modelo de lineal General para analizar la diferencia entre los grupos en cada voxel.
    1. Modelo cada grupo de cerebros con un separado regressor y computar un contraste que compara los dos grupos, generar mapas estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.
    2. Umbral de los mapas estadísticos para identificar grupos estadísticamente significativas.
      1. Emplean múltiples comparaciones corrección técnica como falso descubrimiento tasa (FDR) para controlar el hecho de que se están haciendo miles de pruebas simultáneas. Con FDR, un valor de q de 0.01 será estimar la tasa de falsos positivos por encima del umbral 1%.

Nuestro cerebro está formado por experiencias, dando por resultado cambios en el volumen cortical.

Por ejemplo, ciertas competencias, como aprender y dominar una segunda lengua, han demostrado aumentar la densidad de materia gris, donde residen los cuerpos celulares, particularmente en estructuras como el lóbulo frontal.

Antes de los avances modernos, para medir el tamaño de un área en particular, los científicos tendrían que rastrear minuciosamente la región de interés, una tarea muy tediosa. Ahora, las técnicas de neuroimagen más sensibles — conocida como Morfometría basada en voxel, VBM, existen para capturar pequeñas diferencias volumétricas en neuroanatomía.

Basado en el anterior trabajo de Gaser y Shlaug, así como Bermudez y colegas, este video muestra cómo recopilar imágenes de resonancia magnética estructural y utilizar VBM para identificar los valores de intensidad de voxels en los cerebros de individuos con diferentes experiencias, músicos expertos en comparación con aquellos con muy limitada capacitación, así como en otros casos de experiencia, como jugar ajedrez.

En este experimento, dos grupos de participantes, formalmente entrenados músicos y controles sin dicha formación, se les pide que mienten en un escáner de MRI, mientras que se recogen imágenes estructurales de sus cerebros.

Determinadas regiones entonces pueden definirse utilizando un enfoque automatizado, basado en la intensidad de píxeles volumétricos, llamados voxels. Por ejemplo, clusters muy brillantes indican la ubicación de los haces de fibras de materia blanca, mientras que vóxeles más oscuras corresponden a zonas con densa materia gris.

Después de esta segmentación para cada cerebro, las imágenes se transforman — registrado en un atlas estándar, que es un espacio común para permitir las comparaciones entre el tema.

Muchas veces, este proceso de registro puede estirar una imagen, que hace que algunas estructuras que tienen más materia gris que lo hacen realmente.

Por lo tanto, la plantilla debe ser multiplicada por una medida de cuánta deformación se ha hecho, llamado un determinante de Jacobian, para compensar el estiramiento repetido, y entonces todas las diferencias brutas de anatomía son alisadas.

Después de las transformaciones se aplican, la variable dependiente se calcula como las diferencias en la densidad de materia gris entre los cerebros de los músicos en comparación con controles no músico.

Debido al creciente uso de procesamiento auditivo complejo en músicos expertos, se espera que este grupo aparecerá densidad mayor materia gris en regiones del cerebro auditivo, como el lóbulo temporal superior y convolución del cerebro de Heschl, en comparación con el grupo de control.

Antes del experimento, reclutar a 40 músicos que practican activamente cualquier instrumento 1 hora al día y con al menos 10 años de entrenamiento musical formal, así como 40 controles no músico que no tienen poco o ningún entrenamiento adecuado.

En el día de su exploración, Salude a cada participante en el laboratorio y verificar que cumplen con los requisitos de seguridad que completen los formularios de consentimiento necesario.

Por favor consulte para otro proyecto de fMRI en esta colección para más detalles sobre cómo preparar individuos para entrar en el agujero del escáner y sala de exploración.

Ahora, instruir al participante a mentir en el escáner y empezar a escanear todo el cerebro recogiendo una secuencia anatómica alta resolución, T1-weighted como magnetización preparado rápido eco de gradiente con vóxeles isótropos 1 mm.

Siguiendo el protocolo de la colección de imágenes, despedir a los participantes y comenzar el análisis.

Para comenzar el proceso previo, aislar el cerebro del cráneo para cada análisis y Compruebe la calidad de la extracción.

Para este estudio, crear una plantilla específica de materia gris por primera segmentación cerebral de cada sujeto en la materia blanca y gris y líquido cefalorraquídeo, LCR, basado en la intensidad de cada voxel. Tenga en cuenta que el software distingue automáticamente voxels brillante como materia blanca, vóxeles oscuro como materia gris y áreas dentro de los ventrículos como CSF.

Realizar una transformación afín lineal con 12° de la libertad, para registrar el cerebro de cada sujeto a un espacio estándar atlas. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.

Espejo, esta izquierda a derecha y una vez más, media las imágenes juntos para producir la plantilla inicial la materia gris.

Luego, realizar una transformación no lineal para volver a registrar el cerebro de cada sujeto a la figura de materia gris y promedio de estos juntos. Crear una copia duplicada de esta nueva imagen y nuevo promedio de los dos juntos para producir una plantilla final, estudio específico, la materia gris.

Ahora registro cerebral de cada sujeto a la última materia gris figura usando una transformación no lineal y se multiplican por una medida de Jacobian de cuánta deformación se ha hecho para compensar la cantidad de cada estructura cerebral ha sido estirado para caber el espacio de la plantilla.

Posteriormente, suavizar los datos usando un kernel Gaussiano con un ancho total media máxima de 10 mm para aumentar la superposición de vóxeles de cerebro similar a través de todos los temas.

Procesamiento terminado, modelo cada grupo de cerebros con un regressor separado. Calcular mapas de un contraste que compara los dos grupos para generar estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.

Por último, realizar una técnica de corrección de las comparaciones múltiples, como un False Discovery Rate con un valor de q de 0.01, para controlar los miles de simultánea pruebas estadísticas realizadas. Este valor será estimar la tasa de falsos positivos por encima de un umbral del 1%.

Aquí, el análisis VBM reveló un aumento bilateral significativo en la densidad de materia gris en el lóbulo temporal superior de cerebros de los músicos en comparación con los controles. La mayor diferencia fue demostrada a la derecha, y esto incluye la parte posterior de la circunvolución de Heschl, la ubicación de la corteza auditiva primaria.

Ahora que está familiarizado con cómo utilizar VBM para estudiar neuroanatomía, vamos a ver cómo los investigadores utilizan esta técnica para estudiar las diferencias estructurales en otras poblaciones.

Mientras que muchas de las tareas que implica experiencia y entrenamiento intenso están asociados con aumentos en el volumen de materia gris, esta ampliación no es siempre el caso para todos los tipos de habilidades aprendidas, como en el cerebro de un ajedrecista experimentado.

En comparación con los controles, volumen de materia gris se redujo en la Unión occipito-temporal, una zona importante para el reconocimiento de objetos. Tal resultado de hallazgos en una anomalía interesante que puede ayudar a los científicos entender más cómo cortical volumen se refiere al rendimiento en la exigencia de las tareas.

Individuos que son ciegos de nacimiento a menudo tienen menor volumen de materia gris en su corteza visual comparada con controles. Curiosamente, a través del uso de VBM, los investigadores han descubierto una ampliación significativa en áreas del cerebro no se responsabiliza por la visión, como la corteza auditiva, que fue dos veces el tamaño encontrado en controles visuales.

Estas diferencias estructurales pueden servir como una base anatómica para explicar por qué otros sentidos se intensifican en individuos ciegos.

Además, análisis estructural de la resonancia magnética y VBM en medicamento pacientes con trastorno depresivo mayor también indican diferencias en volúmenes de materia gris en comparación con controles.

Los científicos encontraron que estos pacientes habían disminuido volumen de materia gris en la corteza frontal y la ínsula, que puede explicar por qué pacientes deprimidos tienen dificultad con el control cognitivo sobre los sentimientos negativos hacia sí mismos y otros.

Sólo has visto video de Zeus en la morfometría basada en voxel. Ahora debe tener una buena comprensión de cómo recopilar imágenes anatómicas usando MRI así como analizar e interpretar las diferencias en la intensidad de la materia gris en regiones de la corteza auditiva. Usted debe haber también aprendido que no todas las áreas de conocimientos conducen a aumentos en la densidad de la cortical.

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