Summary
Gyrification mesure (pliage corticale) à tout âge représente une fenêtre dans le développement précoce du cerveau. Ainsi, nous avons précédemment développé un algorithme pour mesurer gyrification locales à des milliers de points d'avance sur l'hémisphère
Abstract
Pliage corticale (gyrification) est déterminée au cours des premiers mois de vie, de sorte que les événements indésirables survenant pendant cette période de laisser des traces qui seront identifiables à tout âge. Comme l'a récemment revu par Mangin et ses collègues 2, plusieurs méthodes existent pour quantifier les différentes caractéristiques des gyrification. Par exemple, morphométrie sulcal peuvent être utilisés pour mesurer les descripteurs de forme tels que la profondeur, la longueur ou les indices d'asymétrie hémisphérique inter-3. Ces propriétés géométriques ont l'avantage d'être faciles à interpréter. Toutefois, morphométrie sulcal s'appuie solidement sur l'identification précise d'un ensemble donné de sillons et fournit donc une description fragmentée de gyrification. Une quantification plus fine des gyrification peut être atteint avec des mesures basé sur la courbure, où lissée absolue courbure moyenne est généralement calculée à des milliers de points sur la surface corticale 4. La courbure n'est cependant pas straightforward à comprendre, comme on ne sait pas s'il ya une relation directe entre la curvedness et un sens biologiquement corrélation telles que le volume cortical ou de surface. Pour répondre aux diverses questions soulevées par la mesure de pliage corticale, nous l'avons déjà développé un algorithme pour quantifier gyrification locale avec une résolution spatiale et de l'exquise interprétation simple. Notre méthode est inspirée de l'indice de 5 gyrification, une méthode utilisée à l'origine en neuroanatomie comparative pour évaluer les différences corticales pliage à travers les espèces. Dans notre implémentation, qui nous l ocal nom gyrification Index (l IG 1), on mesure la quantité de cortex enfoui dans les plis sulcal par rapport à la quantité de cortex visibles dans les régions d'intérêt circulaires. Étant donné que le cortex se développe principalement par l'expansion radiale 6, notre méthode a été spécialement conçu pour identifier les défauts précoces du développement cortical.
En eest l'article, nous détaillons le calcul de l'indice de gyrification locale, qui est maintenant distribué gratuitement en tant que partie du Logiciel FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Martinos Centre d'imagerie biomédicale, le Massachusetts General Hospital) . FreeSurfer fournit un ensemble d'outils de reconstruction automatique de la surface corticale du cerveau à partir des données structurales IRM. La surface corticale extraite dans l'espace natif des images avec précision sub-millimétrique est ensuite utilisé pour la création d'une surface extérieure, qui servira de base pour le calcul L IG. Une zone circulaire d'intérêt est alors délimité sur la surface extérieure, et de sa région correspondante de l'intérêt sur la surface corticale est identifié en utilisant un algorithme d'appariement tel que décrit dans notre étude de validation 1. Ce processus est réitéré à plusieurs reprises avec des recoupent largement les régions d'intérêt, résultant en des cartes corticales pour gyrificationr ultérieures comparaisons statistiques (Fig. 1). Fait à noter, une autre mesure de gyrification local avec une source d'inspiration analogue a été proposée par Toro et ses collègues 7, où l'indice de pliage à chaque point est calculée comme le rapport de l'aire corticale contenue dans une sphère divisée par la surface d'un disque avec les mêmes rayon. Les deux implémentations diffèrent en ce que l'un par Toro et al. est basé sur des distances euclidiennes et considère donc les correctifs discontinue de l'aire corticale, alors que la nôtre utilise un algorithme de stricte géodésiques et ne comprennent que le patch continue de l'ouverture de l'aire corticale à la surface du cerveau dans une zone circulaire d'intérêt.
Protocol
1. Reconstruire des surfaces corticales 3D
Cette première partie du protocole utilise l'oléoduc FreeSurfer standard comme décrit dans le Wiki ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki ). Notez que les commandes détaillées ici décrire un moyen de réaliser les reconstructions de surface corticale, mais les commandes équivalentes peuvent également être utilisés.
- Importer les premières IRM DICOM dans FreeSurfer et vérifier la qualité de l'image (par exemple, que l'orientation est correcte, le contraste suffisant et les images n'est pas déplacé). Ce procédé utilise les commandes suivantes (remplacez le texte entre <...> (inclus) avec des valeurs appropriées à une instance spécifique, et «#» désigne les commentaires):
mksubjdirs# Créer l'architecture du dossier utilisé par FreeSurfer
cd/ Mri # aller dans le dossier IRM de votre sujet
mri_convert cm001.mgz # de visualiser le volume converti - Créer des modèles en trois dimensions mailles corticale 8,9. Afin de faire face au problème de la enterrés sillons, FreeSurfer première crée un volume de matière blanche unitaire, qui est utilisé comme point de départ pour la première gris-blanc de surface. Cette surface est ensuite optimisé en fonction du gradient local d'intensité et élargi à l'interface gris-CSF.
Recon-tout-s# Lancer la reconstruction de la surface corticale
A la fin du processus de reconstruction, vous obtiendrez deux modèles de maillage composé d'environ 150 000 points pour chaque hémisphère: un blanc (gris-blanc de l'interface) et d'une pie-mère (gris-CSF interface) de surface. Il est important de noter que toutes les surfaces et les volumes restent dans l'espace natif, permettant de mesure tels que le volume, surface, l'épaisseur ou l'indice gyrification être mesurée sans déformation. - Vérifier l'exactitude de ces surfaces reconstruites:
tkmeditT1.mgz? H.pial # la surface blanche est superposée en vert et la surface piales en rouge
où h désigne l'hémisphère:? lh.pial pour l'hémisphère gauche et rh.pial pour l'hémisphère droit. La figure 2 (en 2 versions: une image GIF animée à être inclus dans le film et un statique pour le site) montre un exemple de corriger les reconstructions des surfaces blanches et de la pie-mère "Bert" sujet distribué avec le paquet FreeSurfer. Si vous devez corriger manuellement le résultat du processus de reconstruction, vous trouverez un tutoriel sur le Wiki FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits ,
2. Calculer l'indice gyrification locales
Lorsque vous êtes satisfait de vos surfaces, calculer l'indice gyrification locale (L IG) en utilisant la commande:
Recon-tout-LGI-s
Cette commande exécute habituellement pendant environ 3 heures pour les deux hémisphères d'une participante à l'étude, en fonction de la puissance de votre poste de travail. Les différentes étapes du processus de l IG sont passés en revue dans la Fig. 1. L'informatique commence avec la création d'une surface extérieure en utilisant opération de fermeture morphologique. Cette surface extérieure, notée? H.pial_outer_smoothed, est en outre illustré dans la Fig. 3. Puis, environ 800 se chevauchant les régions d'intérêt circulaires sont créées sur la surface extérieure. Pour chacune de ces régions, une région correspondant d'intérêt est défini surla surface piales. Le calcul entier finit avec la création d'une carte individuelle contenant un L IG valeur pour chaque point de la surface corticale (soit ~ 150 000 valeurs par hémisphère).
3. Vérifiez le résultat du calcul l IG pour chaque hémisphère
tksurfer
Les valeurs L IG sont superposées sur la surface corticale. Comme je corriger les valeurs IG sont généralement comprises entre 1 et 5, fixant le seuil minimum à 1 (avec le fthresh option) permet une rapide vérification: vous ne devriez pas voir toute la zone grise corticale. Un exemple de résultat individuel correct est indiqué dans la Fig. 4.
4. Comparaisons entre les groupes de la statistique
Le but est de quantifier l'effet de groupe à chaque sommet sur la surface corticale tout en contrôlant l'effet du sexe et deâge. Vous aurez besoin de suivre le même processus que si vous voulez comparer l'épaisseur corticale à chaque sommet, mais de
- La première option pour comparer les résultats L IG entre les groupes, utilisez les commandes ci-dessous; de plus amples détails peuvent être obtenus à https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis .
- D'abord vous aurez besoin pour créer un modèle d'étude spécifique donnant à tous vos sujets en entrée:
make_average_subject - sujets...
La commande ci-dessus va créer un objet nommé "moyenne". Alternativement, vous pouvez utiliser l'objet "FSAVErage »distribuée comme une partie de la distribution FreeSurfer. - Ensuite, créez le fichier texte contenant la description des sujets impliqués dans votre étude (le «Groupe FreeSurfer descripteur de fichier"). Votre FSGD.txt devrait ressembler à ceci:
GroupDescriptorFile 1
Groupe Control_Male
Groupe Control_Female
Groupe Patient_Male
Groupe Patient_Female
Variables de l'âge
EntréePatient_Male 20
EntréeControl_Female 23
<...> - Rééchantillonner les données L IG dans l'espace de l'objet en moyenne en utilisant la commande suivante pour chaque hémisphère:
mris_preproc - FSGD.txt FSGD - cible moyenne -? hémi h - AME pial_lgi - hors h.lgi.mgh - Lisser les données sur la surface corticale de réduire le rapport signal à bruit:
mri_surf2surf -? hémi h - s en moyenne -? sval h.lgi.mgh - FWHM 10 - h.10.lg TVAL?i.mgh - Calculer la comparaison avec un groupe au niveau de chaque sommet. Pour cela vous devrez créer un fichier texte de contraste (par exemple dans le cas de la FSGD.txt décrit ci-dessus, le "contrast.txt" va contenir les valeurs «1 1 -1 -1 0" pour calculer la différence entre les contrôles et patients tout en contrôlant pour l'âge et le sexe). Lancez enfin la comparaison:
moyenne de surfer h - - mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh -? FSGD FSGD.txt Doss -? glmdir h.lgi.glmdir? C contrast.txt - Visualisez les résultats sur votre sujet en utilisant la moyenne tksurfer:
tksurfer moyenne? h gonflés
Puis charger le fichier en tant que superposition sig.mgh trouve dans le dossier? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. En utilisant l'option "configurer overlay" vous pouvez encore modifier le seuil de p ainsi que correcte pour les comparaisons multiples en utilisant le taux de fausses découvertes 10.
- D'abord vous aurez besoin pour créer un modèle d'étude spécifique donnant à tous vos sujets en entrée:
- L'option alternative pour le groupe de comparaison est d'utiliser Qdec, une interface utilisateur graphique mis en œuvre dans FreeSurfer. L'utilisation de Qdec avec index gyrification locale implique de pré-lisser le L de données GI:
Recon-tout-Qcache mesure pial_lgi moyenne-S
Avec Qdec, le Groupe FreeSurfer descripteur de fichier est remplacé par une version légèrement différente, le tableau de données (qdec.table.dat) qui comprend la description des différents groupes et d'autres variables confondantes telles que l'âge. Une description détaillée de l'utilisation des Qdec est fourni à http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis .
Fait à noter, si l'IG L n'est pas disponible dans la liste des variables dépendantes dans Qdec, vous devez ajouter la ligne suivante dans le fichier Qdecrc situé dans votre répertoire home.:
Mesure1 = pial_lgi </ Ol>
5. Analyse
Alternativement, les analyses statistiques pourraient éventuellement être calculé au niveau de la parcellisation corticale intégré dans FreeSurfer 11. À cette fin, la moyenne des valeurs L IG peuvent être extraites pour les 34 régions gyrale d'intérêt pour chaque hémisphère, et ces mesures peuvent encore être comparées entre les différents groupes. Cette analyse de colis-sage (par opposition à l'analyse de vertex-sage décrit ci-dessus) pourrait être intéressante car elle limite la quantité de comparaisons statistiques. Toutefois, l'IG l à chaque point quantifie l'gyrification dans la zone environnante circulaire, de sorte que l'IG L en moyenne dans une région d'intérêt gyrale reflète aussi dans une certaine mesure l'gyrification dans les régions voisines de l'intérêt.
Enfin, bien que les questions les plus importantes ont été décrites dans ce protocole, une solution aux autres problèmes qui peuvent être rencontrés lors de la FreeSurfer ou l IG de traitement peut être trouvée dans les archives de la mailing list FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport ).
6. Les résultats représentatifs
Comme décrit dans la section 1c du protocole, vous devriez toujours vérifier soigneusement l'exactitude de la reconstruction des surfaces corticales avant l IG calcul. Pendant le défilement entre le frontal et le lobe occipital, une attention particulière que les navires et la membrane ne sont pas inclus dans la surface piales. Vérifiez également que la surface blanche suit précisément l'interface gris-blanc. Un exemple de reconstruction correcte est fournie dans la figure 2 (voir la figure gif animé pour l'ensemble du volume).
A la fin du calcul l IG, vous aurez également pour vérifier le résultat pour les deux hémisphères de chaque sujet.Il ne doit pas être une zone corticale avec un résultat L IG inférieur à 1. L'article 3 du protocole et de la figure 4 montre comment pour vérifier si la sortie correcte du calcul l IG est correcte.
Figure 1. Aperçu du calcul L IG. Tout d'abord, des modèles tridimensionnels mailles corticales sont reconstruits à partir des images brutes en utilisant le pipeline FreeSurfer standard. Ces algorithmes de reconstruction d'utiliser un volume de matière blanche binaires comme point de départ pour surmonter le problème des sillons enterrés. Les modèles de maillage cortical comprend généralement environ 150 000 sommets et sont classiquement utilisés pour calculer l'épaisseur corticale à chaque point. De même, l'indice gyrification locale (L IG) sera calculé à chaque sommet. À cette fin, une surface extérieure est créé. Puis correspondants régions circulaires d'intérêt sont identifiés sur l'extérieur uned de la surface corticale en utilisant l'algorithme d'appariement. Après environ 800 de générer des zones de chevauchement des intérêts, le processus aboutit à la création de cartes individuelles de l IG. Ces cartes peuvent être facilement interprété: un indice de 5 signifie qu'il ya cinq fois plus de surface corticale invaginée dans le sillon de la région environnante que le montant de la surface corticale visible; un indice de 1 signifie que le cortex est à plat dans la zone environnante . Enfin, les comparaisons statistiques sont calculées du groupe au niveau de chaque sommet, à l'instar des comparaisons épaisseur corticale.
Figure 1B. Individuels carte corticale de L IG. Ce petit film montre une rotation de 360 degrés d'une carte individuelle LGI corticale comme indiqué dans la Fig. 1. Il est frappant de constater que les régions corticales supérieures aux valeurs de l'IG L correspondent à la fois première à être créée durant la vie in utero: la scissure de Sylvius, le sillon temporal supérieur et les ensillon traparietal sur la vue latérale du cerveau, et le sillon pariéto-occipitale sur la vue médiale du cerveau. Voir la vidéo
Figure 2. Exemple de reconstruction de la surface corticale suffisante (une coupe coronale). Après la fin du processus de reconstruction, les surfaces corticales doivent être correctement vérifiée à travers l'ensemble du volume cérébral. La surface intérieure corticale (notée surface blanche, en vert sur l'image) devrait suivre précisément l'interface gris-blanc. La surface corticale externe (c'est à dire gris-CSF interface, notée de surface piales, ici en rouge) ne devrait pas inclure n'importe quel morceau de navire ou de la membrane. Fait à noter, l'exemple présenté ici utilise le "Bert" sujet distribué avec le paquet FreeSurfer.
La figure 2B. Exemple de la surface corticale suffisante reconstruction (volume maximal). Cette image gif animé montre la surface corticale de l'hémisphère gauche du "Bert" sujet sur chaque coupe coronale, tel que vu par le défilement de la plus frontale aux sections les plus occipitale coronale avec FreeSurfer. Voir la vidéo
Figure 3. Exemple de surface extérieure calculée comme une partie du processus de l IG (une coupe coronale). La première étape dans le calcul de l IG est la création d'une surface extérieure enveloppant l'hémisphère. Cette surface (notée? H.pial_outer_smoothed dans FreeSurfer) peut être vérifiée à l'aide tkmedit. Ici, le «Bert» distribué avec l'objet FreeSurfer est utilisé comme un exemple.
La figure 3B. Exemple de surface extérieure calculée comme une partie du processus de l IG (volume maximal). Cette image gif animémontre la surface externe de l'hémisphère gauche sur chaque coupe coronale, tel que vu par le défilement de la plus frontale aux sections les plus occipitale coronale avec tkmedit dans FreeSurfer. movie Voir
Figure 4. Exemple de sortie correcte l IG telle qu'elle apparaît avec FreeSurfer. Orientations différentes de la surface corticale de la "Bert" sujet avec l IG valeurs superposées. Le code couleur est le défaut "chaleur" overlay comme on le voit avec les tksurfer dans FreeSurfer. L'utilisation d'un seuil minimal de 1, tous les sommets doivent être colorés et aucune aire corticale devrait APpoire en gris. Fait à noter, la superposition de couleurs peuvent être modifiées en utilisant l'option "Configurer Overlay" dans tksurfer, où les valeurs minimales et maximales, ainsi que l'histogramme de la répartition globale de l'IG L peut également être vérifiée.
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Discussion
Le protocole ci-dessus décrit comment mesurer l'indice de gyrification local basé sur cérébrale pondérée en T1 IRM et effectuer des comparaisons statistiques de groupe. Notre méthode a été spécialement conçu pour localiser les perturbations tôt dans le processus d'expansion corticale et en tant que telle est d'un intérêt particulier dans beaucoup de conditions neurologiques ou psychiatriques. Des exemples de comparaisons de groupes dans des échantillons cliniques peuvent être trouvés dans des publications par notre groupe de 1,12 ou par d'autres 13-16. Le processus est entièrement automatisé et ne nécessite qu'une commande soit exécutée, bien que deux paramètres peuvent être modifiés.
Le premier paramètre modifiable est au niveau de l IG calcul: le rayon de la zone circulaire d'intérêt. Le rayon est définie par défaut à 25 mm, ce qui a été choisi afin d'inclure plus d'un sillon à un moment tout en conservant une résolution suffisante. Notre article comprend la validation d'une expérience de l'effet du rayon sur le tqu'il cartes corticales gyrification 1, montrant que les grands rayons ont tendance à lisser les cartes corticales avec une dilution des maxima locaux. Pour les études cliniques, nous vous conseillons un rayon compris entre 20 mm et 25.
Le second paramètre réglable est la quantité de lissage au niveau de l'analyse statistique. Afin d'augmenter signal-bruit, les données sont lissées sur le maillage cortical employant une procédure itérative moyenne du plus proche voisin. Des études épaisseur corticale avec des conditions similaires que la nôtre (à savoir les données mesurées dans l'espace natif, même la distribution des données sur la surface corticale, et même technique d'inscription sulcal basé avec un modèle d'étude spécifique) utilisent couramment une largeur plein à mi-hauteur (FWHM ) de 10 mm (pour référence, études de l'épaisseur corticale co-écrit par les développeurs de FreeSurfer utilisé un noyau de 17 6mm, 13mm 18-21 et 22,23 22mm). Dans le protocole ci-dessus, nous proposons d'utiliser un FWHM de 10 mm à garder en ligne avec la plupart de la littérature épaisseur corticale. Toutefois, comme le cortex l cartes GI sont déjà relativement lisse, le résultat de la comparaison sera à peine changer en fonction de la présence ou l'absence de lissage.
Bien que la mise en œuvre des méthodes de mesure et les étapes gyrification part épaisseur commune, nous tenons à souligner que les deux mesures reflètent différentes propriétés de la morphologie du cortex. Comme déjà souligné ci-dessus, gyrification est surtout influencée par les événements précoces. Au contraire, l'épaisseur corticale est largement sensible aux changements de maturation pendant l'enfance, l'adolescence et au début à l'âge adulte 24. Dans une vue schématique simplifiée, la mesure de ces propriétés complémentaires offre la possibilité de faire progresser notre compréhension de la pathogenèse de troubles neurodéveloppementaux 25.
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Disclosures
Les auteurs n'ont rien à révéler.
Acknowledgments
Cette recherche a été soutenue par le Centre national de compétence en recherche (NCCR) "SYNAPSY - les bases synaptiques de maladies mentales», financé par le Fonds national suisse (n ° 51AU40_125759). Développement de l'indice gyrification locales a été soutenue par des subventions du Fonds national de recherche suisse au docteur Marie Schaer (323500-111165) et au Dr Stephan Eliez (3200 à 063135,00 / 1, 3232 à 063134,00 / 1, PP0033-102 864 et 32473B -121 996) et par le Centre d'imagerie biomédicale (CIBM) des Universités de Genève-Lausanne et l'EPFL, ainsi que les fondations Leenaards et Louis-Jeantet. Soutien au développement de logiciels FreeSurfer été fourni en partie par le National Center for Research Resources (P41-RR14075, et le NCRR BIRN morphométrique projet BIRN002, U24 RR021382), l'Institut national pour l'imagerie biomédicale et bio-ingénierie (R01 EB001550, R01EB006758), l'Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux (R01 NS052585-01) ainsi que la maladie mentale et de neurosciences Découverte (MIND) Institut, et fait partie de l'Alliance Nationale de l'Informatique Medical Image (NAMIC), financé par le National Institutes of Health des NIH Roadmap par la recherche médicale, Grant U54 EB005149. Un appui supplémentaire a été fourni par le projet de l'autisme et la dyslexie financé par la Fondation Ellison Medical.
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 | |
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