Summary
Gyrification מדידה (קיפול קליפת המוח) בכל גיל מהווה חלון אל התפתחות המוח מוקדם. לפיכך, אנו קודם לכן פיתחו אלגוריתם למדוד gyrification המקומית אלפי נקודות מעל חצי הכדור
Abstract
קיפול קליפתיים (gyrification) נקבע בחודשים הראשונים של החיים, כך תופעות לוואי שאירעו בתקופה זו להשאיר עקבות, כי יהיה ניתן לזיהוי בכל גיל. הנסקרת כפי לאחרונה על ידי מנז'ין ועמיתיו 2, קיימות מספר שיטות לכמת מאפיינים שונים של gyrification. למשל, morphometry sulcal ניתן להשתמש כדי למדוד מתארי צורה כגון אורך עומק, או מדדי בין חצאי המוח אסימטריה 3. אלו תכונות גיאומטריות יש את היתרון של להיות קל לפרש. עם זאת, morphometry sulcal בחוזקה מסתמך על זיהוי מדויק של מערכת נתונה של sulci ולכן מספק תיאור מקוטע של gyrification. כימות יותר פרטניות של gyrification יכולה להיות מושגת באמצעות מדידות עקמומיות מבוססות, שם מוחלק עקמומיות אומר המוחלט מחושב בדרך כלל אלפי נקודות על פני קליפת המוח 4. עקמומיות היא אך לא straightforwarד להבין, כפי שהיא עדיין לא ברור אם יש קשר ישיר בין curvedness לבין בעל משמעות ביולוגית לתאם כגון נפח משטח קליפת המוח או. כדי לטפל בבעיות שונות שהועלו על ידי מדידה של קיפול קליפת המוח, אנחנו קודם פיתחו אלגוריתם לכמת gyrification המקומי עם רזולוציה מרחבית מעולה של פרשנות פשוטה. השיטה שלנו היא בהשראת מדד Gyrification 5, שיטה המשמשת במקור neuroanatomy השוואתיים כדי להעריך את ההבדלים מתקפלים קליפת המוח על פני מינים. ביישום שלנו, שבו אנחנו l שם אינדקס ocal Gyrification (l GI 1), אנחנו מודדים את כמות קליפת קבור בתוך קפלי sulcal לעומת סכום של הקורטקס גלוי באזורים מעגלית של עניין. בהתחשב בכך בקליפת המוח גדל בעיקר באמצעות הרחבת רדיאלי 6, השיטה שלנו תוכננה במיוחד כדי לזהות מומים מוקדם של התפתחות קליפת המוח.
במאות המאמר זה, אנו בפירוט את חישוב מדד Gyrification המקומי, הנמצא כעת מופץ בחופשיות כחלק התוכנה FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Martinos מרכז ביו הדמיה, בית החולים הכללי של מסצ'וסטס) . FreeSurfer מספק ערכה של כלי שחזור אוטומטי של פני השטח של קליפת המוח מנתונים MRI מבניים. משטח קליפת המוח חילוץ בחלל יליד תמונות עם דיוק תת מילימטר לאחר מכן נעשה שימוש נוסף ליצירת משטח חיצוני, אשר ישמש בסיס לחישוב l העיכול. האזור מעגלי עניין מותווה אז על פני השטח החיצוני, ואת האזור המתאים עניין על פני קליפת המוח מזוהה באמצעות אלגוריתם ההתאמה כמתואר במחקר אימות שלנו 1. תהליך זה החוזר שוב ושוב עם אזורים חופפים במידה רבה של עניין, וכתוצאה מכך מפות של קליפת המוח gyrification עבורr השוואות סטטיסטיות הבאים (איור 1). ראוי לציין, מדידה נוספת של gyrification המקומי עם השראה דומה הוצע על ידי טורו ועמיתיו 7, שם המדד מתקפלים בכל נקודה מחושב כיחס בין אזור קליפת המוח הכלול כדור מחולק לאזור של דיסק עם אותו רדיוס. שני מימושים שונים אחד על ידי טורו et al. מבוסס על מרחקים האיאוקלידי ובכך רואה כתמים רציפה של אזור קליפת המוח, בעוד שלנו משתמשת באלגוריתם הגיאודזית קפדנית כוללים רק את תיקון מתמשך של פתיחה באזור קליפת המוח על פני המוח באזור מעגלית של עניין.
Protocol
1. לשחזר את קליפת המוח משטחים 3D
זה החלק הראשון של הפרוטוקול עושה שימוש בצנרת FreeSurfer סטנדרטי כמתואר Wiki ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki ). שים לב פקודות מפורטות כאן לתאר דרך אחת להשיג את שחזורים משטח קליפת המוח, אבל פקודות המקבילה עשוי לשמש גם.
- ייבוא הגלם MRI DICOM לתוך FreeSurfer ולאמת את איכות התמונה (למשל, כי הכיוון הוא נכון, את הניגוד מספקת את התמונות לא עברו). תהליך זה משתמש בפקודות הבאות (להחליף את הטקסט בין <...> (כולל) עם ערכים מתאימים למופע מסוים, "#" מציין תגובות):
mksubjdirs# ליצור את האדריכלות התיקייה בשימוש על ידי FreeSurfer
תקליטור/ MRI # ללכת לתיקיית ה-MRI של הנושא שלך
mri_convert ס"מ001.mgz # להמחיש את עוצמת המרה - יצירת דגמים תלת ממדיים רשת קליפת המוח 8,9. כדי להתמודד עם בעיית קבור sulci, FreeSurfer הראשונה יוצרת נפח יחידתי החומר הלבן, אשר משמש כנקודת התחלה עבור משטח אפור לבן הראשונית. משטח זה הוא מותאם אז על פי השיפוע המקומי של עוצמת והרחיב עוד יותר ממשק אפור-CSF.
recon-all-s# ההשקה מחדש משטח קליפת המוח
בסופו של תהליך השיקום, תקבל שני מודלים רשת מורכבת על 150.000 נקודות עבור כל חצי הכדור: לבן (אפור לבן ממשק) ומשטח pial (אפור-CSF ממשק). חשוב לציין כי כל משטחי ואמצעי אחסון להישאר במרחב דובר, המאפשר המדידה כגון, עובי נפח, שטח פנים או מדד gyrification כדי להימדד ללא עיוות. - בדיקת הדיוק של משטחים אלה שיחזר:
tkmeditT1.mgz? H.pial # השטח הלבן הוא מעולף בירוק את פני השטח pial באדום
כאשר h מציין את הכדור? lh.pial עבור rh.pial האונה השמאלית של המוח הימנית. איור 2 (ב 2 גרסאות: תמונה אנימציה gif להיכלל בסרט ואחד סטטי לאתר) מציג דוגמה לבן pial משטחים שחזורים הנכון עבור הנושא "ברט" מופץ יחד עם החבילה FreeSurfer. אם אתה צריך לתקן ידנית את התוצאה של תהליך השיקום, תמצאו הדרכה על Wiki FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits ,
2. חישוב מדד Gyrification המקומי
כאשר אתה מרוצה עם משטחים שלך, לחשב את מדד Gyrification המקומי (אני GI) באמצעות הפקודה:
הסיור, כל lgi-s
פקודה זו בדרך כלל פועל במשך כ 3 שעות עבור שתי ההמיספרות של אחד המשתתפים במחקר, בהתאם לכוחה של תחנת העבודה שלך. השלבים השונים של תהליך העיכול l הם overviewed באיור. 1. מחשוב מתחיל עם הקמתה של משטח חיצוני באמצעות פעולה סגירת מורפולוגיים. משטח זה החיצוני, מסומן? H.pial_outer_smoothed, מתוארת באיור נוסף. 3. ואז, בערך 800 אזורים עגולים חופפים עניין נוצרות על פני השטח החיצוני. עבור כל אחת באזורים אלה, באזור המקביל עניין מוגדר עלהשטח pial. החישוב כולו מסתיים עם הקמתה של המפה אדם אחד המכיל l GI ערך עבור כל נקודה על פני קליפת המוח (כלומר ~ 150,000 ערכים בכל חצי הכדור).
3. בדוק את תוצאת החישוב אני GI עבור כל האונה
tksurfer
GI ערכי l הם כיסו על פני קליפת המוח. כאשר אני לתקן ערכים GI מורכב בדרך כלל בין 1 ל 5, קביעת סף מינימום בכל 1 (עם אופציה fthresh) מאפשר בדיקה מהירה: אתה לא צריך לראות את כל אזור בקליפת המוח האפורים. דוגמה תוצאה הפרט הנכון הוא באיור. 4.
4. קבוצת השוואות סטטיסטיים
המטרה היא לכמת את ההשפעה של הקבוצה בכל קודקוד על פני קליפת המוח תוך שליטה על ההשפעה של מגדרהגיל. יהיה עליך לעקוב אחר תהליך זהה אם אתה רוצה להשוות את עובי קליפת המוח בכל קודקוד, אבל
- האפשרות הראשונה להשוות את התוצאות אני GI בין הקבוצות להשתמש בפקודות המפורטות להלן, פרטים נוספים ניתן לקבל https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis .
- ראשית יהיה עליך ליצור תבנית מחקר ספציפי נותן את כל הנושאים שלך קלט:
make_average_subject - נושאים...
הפקודה הנ"ל תיצור נושא בשם "ממוצע". לחלופין, ניתן להשתמש הנושא "fsaveזעם "מופץ כחלק חלוקת FreeSurfer. - לאחר מכן, ליצור קובץ טקסט המכיל את תיאור הנושאים מעורב במחקר שלך ("FreeSurfer קובץ קבוצת Descriptor"). FSGD.txt שלך צריך להיראות כך:
GroupDescriptorFile 1
קבוצת Control_Male
קבוצת Control_Female
קבוצת Patient_Male
קבוצת Patient_Female
משתני גיל
קלטPatient_Male 20
קלטControl_Female 23
<...> - דגימה מחדש העיכול נתונים l במרחב הנושא הממוצע באמצעות הפקודה הבאה עבור כל חצי הכדור:
mris_preproc - FSGD.txt fsgd - היעד הממוצע - חמי h - מדידת pial_lgi - החוצה h.lgi.mgh - חלקה את הנתונים על פני קליפת המוח כדי להפחית את אות לרעש:
mri_surf2surf - חמי h - s הממוצע - sval h.lgi.mgh - fwhm 10 - h.10.lg tval?i.mgh - Compute ההשוואה קבוצה ברמה של כל קודקוד. לשם כך תצטרך ליצור קובץ טקסט לעומת זאת (למשל במקרה של FSGD.txt המתואר לעיל, "contrast.txt" יכיל את הערכים "1 1 -1 -1 0" כדי לחשב את ההפרש בין הבקרות חולים תוך שליטה על גיל ומין). לבסוף להפעיל את ההשוואה:
mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt דוס - glmdir h.lgi.glmdir - ממוצע שעות הגלישה - C contrast.txt - דמיינו את התוצאות בנושא הממוצע שלך באמצעות tksurfer:
tksurfer הממוצע? h מנופח
ואז לטעון כשכבת sig.mgh את הקובץ בתיקייה? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. שימוש באפשרות "להגדיר כיסוי" תוכל להמשיך לשנות את סף p, כמו גם הנכונות עבור השוואות מרובות באמצעות שיעור גילוי שווא 10.
- ראשית יהיה עליך ליצור תבנית מחקר ספציפי נותן את כל הנושאים שלך קלט:
- אפשרות חלופית בקבוצת comparison היא להשתמש Qdec, ממשק המשתמש הגרפי מיושם FreeSurfer. השימוש Qdec עם אינדקס Gyrification המקומית מרמז מראש להחליק את GI נתונים l:
הסיור, כל qcache מידה pial_lgi הממוצע-S
עם Qdec, קובץ קבוצת FreeSurfer Descriptor מוחלפת בגרסה שונה במקצת, את טבלת הנתונים (qdec.table.dat) הכולל את תיאור של קבוצות שונות ומשתנים מבלבלים אחרים כגון גיל. תיאור מפורט של ניצול של Qdec מסופק על http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis .
ראוי לציין, אם אני GI אינו זמין ברשימת המשתנים התלויים ב Qdec, עליך להוסיף את השורה הבאה לקובץ Qdecrc ממוקם בספרייה הביתית שלך.:
MEASURE1 = pial_lgi </ Ol>
5. אנליזה
לחלופין, מנתח את סטטיסטי בסופו של דבר יכול להיות מחושב ברמה של פרצלציה קליפת המוח משולבים FreeSurfer 11. לשם כך, הממוצע אני ערכים GI ניתן לחלץ עבור 34 אזורים gyral עניין של חצי הכדור כל אחד, מדידות אלה ניתן להשוות נוסף בין הקבוצות השונות. זה ניתוח חבילה חכמה (להבדיל ניתוח קודקוד מבחינת המתואר לעיל) יכול להיות אטרקטיבי כפי שהוא מגביל את כמות השוואות סטטיסטיות. עם זאת, במערכת העיכול אני בכל נקודה מכמת את gyrification באזור עגול סביב, כך אני GI הממוצע באזור gyral עניין גם משקף במידה מסוימת את gyrification באזורים שכנים של עניין.
לבסוף, למרות הנושאים החשובים ביותר תוארו בפרוטוקול זה, פתרון לבעיות אחרות שעשויות להיות נתקל במהלך FreeSurfer או GI אני עיבוד ניתן למצוא בארכיון לרשימת התפוצה FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport ).
6. נציג תוצאות
כפי שמתואר בסעיף 1c של הפרוטוקול, אתה תמיד צריך לבדוק היטב את דיוק מחדש של קליפת המוח משטחי לפני אני GI חישוב. בעוד גלילה בין האונה הקדמית העורפית, שימו לב במיוחד, כי הכלים קרום אינם נכללים השטח pial. בדוק גם את המשטח הלבן עוקב במדויק את הממשק אפור לבן. דוגמה השיקום הנכונה היא סיפקה באיור 2 (ראה דמות אנימציה gif עבור נפח כולו).
בסוף העיכול l חישוב, תוכל גם צריך לבדוק את התוצאה עבור שתי ההמיספרות של כל נושא.לא צריך להיות כל אזור בקליפת המוח עם תוצאה l העיכול קטן יותר מאשר 1. בסעיף 3 של פרוטוקול והדמות 4 להראות כיצד לבדוק אם נכון את הפלט של מערכת העיכול l חישוב נכון.
באיור 1. סקירה של GI אני החישוב. ראשית, דגמים תלת ממדיים רשת בקליפת המוח הם משוחזר מהתמונות גלם באמצעות צינור FreeSurfer סטנדרטי. אלגוריתמים אלה שחזור להשתמש נפח בינארי החומר הלבן כמו נקודת ההתחלה כדי להתגבר על סוגיית קבור sulci. המודלים רשת קליפת המוח בדרך כלל מהווה כ 150,000 הקודקודים ומשמשים קלאסי לחשב עובי קליפת המוח בכל נקודה. באופן דומה, מדד Gyrification המקומי (אני GI) יהיה מחושב בכל קודקוד. לשם כך, פני השטח החיצוני נוצר. ואז אזורים מעגלי המתאים עניין מזוהים על החיצוניד משטח קליפת המוח באמצעות אלגוריתם תואם. אחרי בערך 800 של יצירת אזורים חופפים של עניין, את תוצאות התהליך ביצירת מפות בודדים של l העיכול. מפות אלה יכולים להתפרש בקלות: אינדקס של 5 אומר שיש 5 זמן משטח קליפת המוח יותר invaginated בתוך sulci באזור שמסביב כי כמות השטח קליפת המוח לעין, מדד של 1 פירושו שה בקליפת שטוח באזור שמסביב . לבסוף, השוואות סטטיסטיות קבוצה מחושבים ברמה של כל קודקוד, בדומה להשוואות עובי קליפת המוח.
איור 1B. המפה קליפת המוח של הפרט אני העיכול. זה סרט קטן מראה סיבוב של 360 מעלות של המפה lGI בודדים בקליפת המוח, כפי שמוצג באיור. 1. זה מדהים לציין כי אזורים בקליפת המוח עם ערכים אני GI גבוה מתאימות לקפל הראשונה להיווצר במהלך החיים ברחם: סדק סילביוס, מענית הזמני מעולה במענית traparietal על התצוגה לרוחב של המוח, ואת parieto-העורפית מענית על התצוגה המדיאלי של המוח. צפייה בסרט
באיור 2. דוגמה נאותה שחזור משטח קליפת המוח (חלק אחד העטרה). לאחר סיום תהליך השיקום, משטחי קליפת המוח צריך להיות מאומת באופן מדויק על פני נפח המוח כולו. המשטח הפנימי של קליפת המוח (משטח לבן מצוין, בירוק בתמונה) צריך לעקוב במדויק את הממשק אפור לבן. המשטח החיצוני של קליפת המוח (כלומר אפור-CSF ממשק, מסומן השטח pial, כאן באדום) לא צריכה לכלול כל פיסת כלי שיט או קרום. יש לציין, הדוגמה המוצגת כאן משתמשת "ברט" נושא מופץ יחד עם החבילה FreeSurfer.
איור 2B. דוגמה נאותה משטח reconstru קליפת המוחction (ווליום). תמונה זו אנימציה gif מראה את פני השטח של קליפת המוח באונה השמאלית של הנושא "ברט" על כל מקטע העטרה, כפי שניתן לראות מן חזיתית ביותר בסעיפים העטרה העורפית ביותר עם FreeSurfer ידי גלילה. צפייה בסרט
באיור 3. דוגמה של פני השטח החיצוניים מחושב כחלק מתהליך l GI (קטע אחד העטרה). השלב הראשון העיכול אני החישוב הוא יצירת משטח החיצוני העוטף את הכדור. משטח זה (מסומן? H.pial_outer_smoothed ב FreeSurfer) ניתן לבדוק באמצעות tkmedit. כאן, "ברט" נושא מופץ עם FreeSurfer משמש כדוגמה.
איור 3B. דוגמה של פני השטח החיצוניים מחושב כחלק מתהליך l GI (ווליום). תמונה זו אנימציה gifמראה את פני השטח החיצוני של האונה השמאלית על כל מקטע העטרה, כפי שניתן לראות מן חזיתית ביותר בסעיפים העטרה העורפית ביותר עם tkmedit ב FreeSurfer ידי גלילה. צפה בסרט
איור 4. דוגמה של פלט נכון אני GI כפי שנצפו עם FreeSurfer. אוריינטציות שונות של פני השטח של קליפת המוח את הנושא "ברט" אני עם GI ערכים מעולף. צבע קוד ברירת המחדל "חום" כיסוי כפי שניתן לראות FreeSurfer עם tksurfer. שימוש סף מינימלי של 1, כל הקודקודים חייב להיות בצבע ולא באזור קליפת המוח צריך apאגס באפור. ראוי לציין, שכבת צבע יכול להיות שונה באמצעות האופציה "הגדרת כיסוי" ב tksurfer, שבו ערכי מינימום ומקסימום, וכן היסטוגרמה של התפלגות הכולל של GI אני יכול גם להיות מסומנת.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
הפרוטוקול הנ"ל מתאר כיצד למדוד אינדקס Gyrification מקומיות המבוססות על מוחין T1-משוקלל MRI והתנהגות השוואות קבוצה סטטיסטית. השיטה שלנו תוכנן במיוחד כדי למקם הפרעה בשלב מוקדם של תהליך התרחבות קליפת המוח ובתור שכזה הוא עניין מיוחד בתנאי התפתחותיות או פסיכיאטריות רבות. דוגמאות של השוואות קבוצה בדגימות קליניות ניתן למצוא בפרסומים על ידי 1,12 הקבוצה שלנו או על ידי אחרים 13-16. התהליך הוא אוטומטי לחלוטין דורש רק פקודה להיות מוצא להורג, אם כי שני הפרמטרים יכול להיות שונה.
הפרמטר הראשון לשינוי הוא ברמה של אני GI חישוב: הרדיוס של האזור מעגלי של עניין. רדיוס היא כברירת מחדל, 25 מ"מ, אשר נבחר כדי לכלול אחד או יותר מענית בכל פעם, תוך שמירה על רזולוציה נאותה. נייר אימות שלנו כולל ניסוי ההשפעה של רדיוס על tהוא מפות gyrification קליפת המוח 1, מראה כי רדיוס גדול נוטים להחליק את המפות בקליפת המוח עם דילול של מקסימום מקומי. עבור מחקרים קליניים, היינו ממליצים ברדיוס בין 20 מ"מ ו - 25.
הפרמטר השני הוא מתכוונן כמות החלקה ברמה של ניתוחים סטטיסטיים. על מנת להגביר אות לרעש יחס, הנתונים הם החליקו על רשת קליפת המוח העסקת איטרטיבי הקרובה, שכן ההליך בממוצע. מחקרים עובי קליפת המוח עם תנאים דומים כמו שלנו (כלומר נתונים נמדד שטח הילידים, הפצה אותם נתונים על פני קליפת המוח, וטכניקה זהה sulcal מבוססי אחת עם תבנית מחקר ספציפי) נפוץ השימוש ברוחב מלא בחצי היותר (FWHM ) של 10 מ"מ (עבור הפניה, מחקרים עובי קליפת המוח במשותף על ידי המפתחים של FreeSurfer בשימוש גרעין של 17 6 מ"מ, 13 מ"מ 18-21 ו 22,23 22mm). בפרוטוקול לעיל, אנו מציעים להשתמש FWHM של 10 מ"מ כדי לשמור על קו עם רוב הספרות עובי קליפת המוח. עם זאת, כפי שאני המפות בקליפת המוח GI כבר חלקה יחסית, תוצאה של השוואות יהיה בקושי לשנות על פי נוכחות או היעדר של החלקה.
למרות יישומן של שיטות מדידה gyrification ולשתף עובי צעדים משותפים, ברצוננו להדגיש כי הצעדים משקפים הן מאפיינים שונים של מורפולוגיה קליפת המוח. כפי שכבר הודגש לעיל, gyrification מושפעת בעיקר על ידי אירועים מוקדם. לעומת זאת, עובי קליפת המוח רגיש במידה רבה לשינויים הגדילה בגיל ההתבגרות הילדות ותחילת הבגרות 24. לאור פשוטה סכמטית, מדידת מאפיינים אלה משלימה מציעה את האפשרות לקדם את ההבנה שלנו של בפתוגנזה של הפרעות התפתחותיות 25.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
המחברים אין לחשוף.
Acknowledgments
מחקר זה מומן על ידי המרכז הלאומי של יכולת מחקר (NCCR) "SYNAPSY - בסיסים Synaptic של מחלות הנפש" ממומן על ידי השוויצרי הקרן הלאומית למדע (n ° 51AU40_125759). פיתוח מדד Gyrification המקומי נתמך על ידי מענקים מקרן המחקר השוויצרי הלאומי ד"ר מארי Schaer (323500-111165) וכן ד"ר סטפן Eliez (3,200-063,135.00 / 1, 3,232-063,134.00 / 1, 102,864 ו PP0033-32473B -121996) ועל ידי המרכז ביו דימות (CIBM) של האוניברסיטאות ז'נבה, לוזאן ואת EPFL, כמו גם את היסודות Leenaards ולואי-ז'נטה. תמיכה בפיתוח תוכנה FreeSurfer נקבע בחלקו על ידי המרכז הלאומי למשאבי מחקר (P41-RR14075, ואת BIRN NCRR Morphometric פרויקט BIRN002, U24 RR021382), המכון הלאומי לחקר ביו הדמיה Bioengineering (R01 EB001550, R01EB006758), המכון הלאומי להפרעות נוירולוגיות ושבץ (R01 NS052585-01), כמו גם מחלת נפש Neuroscience דיסקברי (MIND) המכון, והוא חלק של הברית הלאומית המיחשוב תמונה רפואי (NAMIC), שמומן על ידי המכונים הלאומיים לבריאות באמצעות מפת הדרכים NIH למחקר רפואי, גרנט U54 EB005149. תמיכה נוספת סופק על ידי פרויקט אוטיזם & דיסלקציה ממומן על ידי קרן אליסון לרפואה.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Material: a Unix or Mac workstation with a processor of 2GHz or faster and a minimum of 4GB of RAM, with FreeSurfer installed (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki, preferably the latest version, but no older than version 4.0.3). In order to compute the local Gyrification Index, MATLAB is also required (http://www.mathworks.com/) along with the Image Processing Toolbox. | |||
| Data: A sample of good quality (high-resolution, high contrast) cerebral MRI T1-weighted dataset. Your group of subjects must be preferably matched for age and gender. Given the normal inter-individual variability in cerebral morphology, the number of subjects in each group should be sufficient to identify an existing group difference (the more - the better). A reasonable minimum sample size would be around 20 subjects per group (although you can probably go for less if the intensity of changes is large and if your groups are tightly matched for gender and age). | |||
| FreeSurfer | Martinos Center for Biomedical Imaging, MGH | Version newer than 4.0.3 | |
| Matlab | Mathworks | Image Processing Toolbox | |
References
- Schaer, M. A surface-based approach to quantify local cortical gyrification. IEEE. Trans. Med. Imaging. 27, 161-170 (2008).
- Mangin, J. F., Jouvent, E., Cachia, A. In-vivo measurement of cortical morphology: means and meanings. Curr. Opin. Neurol. 23, 359-367 (2010).
- Mangin, J. F. A framework to study the cortical folding patterns. Neuroimage. 23, Suppl 1. S129-S138 (2004).
- Luders, E. A curvature-based approach to estimate local gyrification on the cortical surface. Neuroimage. 29, 1224-1230 (2006).
- Zilles, K., Armstrong, E., Schleicher, A., Kretschmann, H. J. The human pattern of gyrification in the cerebral cortex. Anat. Embryol. (Berl). 179, 173-179 (1988).
- Rakic, P. Specification of cerebral cortical areas. Science. 241, 170-176 (1988).
- Toro, R. Brain size and folding of the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 18, 2352-2357 (2008).
- Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9, 195-207 (1999).
- Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9, 179-194 (1999).
- Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. Neuroimage. 15, 870-878 (2002).
- Desikan, R. S. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 31, 968-980 (2006).
- Schaer, M. Congenital heart disease affects local gyrification in 22q11.2 deletion syndrome. Dev. Med. Child. Neurol. 51, 746-753 (2009).
- Palaniyappan, L., Mallikarjun, P., Joseph, V., White, T. P., Liddle, P. F. Folding of the Prefrontal Cortex in Schizophrenia: Regional Differences in Gyrification. Biol. Psychiatry. , (2011).
- Zhang, Y. Decreased gyrification in major depressive disorder. Neuroreport. 20, 378-380 (2009).
- Juranek, J., Salman, M. S. Anomalous development of brain structure and function in spina bifida myelomeningocele. Dev. Disabil. Res. Rev. 16, 23-30 (2010).
- Zhang, Y. Reduced cortical folding in mental retardation. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 31, 1063-1067 (2010).
- Kuperberg, G. R. Regionally localized thinning of the cerebral cortex in schizophrenia. Archives of general psychiatry. 60, 878-888 (2003).
- Milad, M. R. Thickness of ventromedial prefrontal cortex in humans is correlated with extinction memory. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102, 10706-10711 (2005).
- Rauch, S. L. A magnetic resonance imaging study of cortical thickness in animal phobia. Biol. Psychiatry. 55, 946-952 (2004).
- Fjell, A. M. Selective increase of cortical thickness in high-performing elderly--structural indices of optimal cognitive aging. Neuroimage. 29, 984-994 (2006).
- Walhovd, K. B. Regional cortical thickness matters in recall after months more than minutes. Neuroimage. 31, 1343-1351 (2006).
- Gold, B. T. Differing neuropsychological and neuroanatomical correlates of abnormal reading in early-stage semantic dementia and dementia of the Alzheimer type. Neuropsychologia. 43, 833-846 (2005).
- Salat, D. H. Thinning of the cerebral cortex in aging. Cereb. Cortex. 14, 721-730 (2004).
- Schaer, M., Eliez, S. Contribution of structural brain imaging to our understanding of cortical development process. European Psychiatry Reviews. 2, 13-16 (2009).
- Shaw, P. Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex. J. Neurosci. 28, 3586-3594 (2008).
