Summary
Mess-gyrification (kortikalen Faltung) in jedem Alter stellt ein Fenster in die frühe Entwicklung des Gehirns. Daher haben wir bisher entwickelten einen Algorithmus, um lokale gyrification bei Tausenden von Punkten zu messen über die Hemisphäre
Abstract
Kortikale Falten (gyrification) ist in den ersten Monaten des Lebens bestimmt, so dass Nebenwirkungen, die während dieser Zeit Spuren hinterlassen, die identifizierbar sein wird in jedem Alter zu verlassen. Wie kürzlich von Mangin und Kollegen bewertet 2. gibt es mehrere Methoden, um verschiedene Eigenschaften von gyrification quantifizieren. Zum Beispiel kann Furchenrelief Morphometrie verwendet, um Form-Deskriptoren wie die Tiefe, Länge oder Indizes der inter-hemisphärische Asymmetrie messen 3 sein. Diese geometrischen Eigenschaften haben den Vorteil, dass sie einfach zu interpretieren. Allerdings Furchenrelief Morphometrie dicht stützt sich auf die genaue Identifizierung einer gegebenen Menge von Furchen und liefert somit eine fragmentierte Beschreibung gyrification. Eine feinere Quantifizierung von gyrification mit Krümmung-basierte Messungen, wo absolute mittlere Krümmung in der Regel ist bei Tausenden von Punkten über die kortikale Oberfläche 4 berechnete geglättete erreicht werden. Die Krümmung ist jedoch nicht straightforward zu verstehen, da es unklar bleibt, ob es eine direkte Beziehung zwischen der curvedness und eine biologisch sinnvolle korrelieren wie kortikale Volumen oder Oberfläche. Um die vielfältigen Probleme durch die Messung der kortikalen Faltung erhöht, wir zuvor entwickelten einen Algorithmus, um lokale gyrification mit einem exquisiten räumlichen Auflösung und der einfachen Interpretation zu quantifizieren. Unsere Methode ist der Gyrification Index 5, eine Methode, die ursprünglich in der vergleichenden Neuroanatomie verwendet, um den kortikalen Faltung Unterschiede zwischen den Arten zu bewerten inspiriert. In unserer Implementierung, die wir benennen l ocal Gyrification Index (GI l 1), messen wir die Höhe der Hirnrinde im Furchenrelief Falten begraben wie die Menge der sichtbaren Hirnrinde in kreisförmigen regions of interest verglichen. Da die Rinde vor allem wächst durch radiale Ausdehnung 6 wurde unsere Methode speziell entwickelt, um frühzeitig Defekte der kortikalen Entwicklung zu identifizieren.
In thist Artikel haben wir ausführlich die Berechnung der lokalen Gyrification Index, der nun frei wie ein Teil der freesurfer Software (verteilt http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital) . freesurfer bietet eine Reihe von automatisierten Tools Rekonstruktion des Gehirns kortikalen Oberfläche von strukturellen MRT-Daten. Die kortikale Fläche in der nativen Raum der Bilder mit Sub-Millimeter-Genauigkeit extrahiert wird dann weiter für die Schaffung einer äußeren Oberfläche, die als Grundlage für die Berechnung dienen l GI verwendet. Eine kreisförmige Region von Interesse ist dann auf der äußeren Oberfläche abgegrenzt, und die entsprechende Region von Interesse auf der kortikalen Oberfläche identifiziert mit Hilfe eines Matching-Algorithmus wie in unserem Validierungsstudie 1 beschrieben. Dieser Vorgang wird wiederholt mit weitgehend überlappende Bereiche von Interesse iteriert, was in kortikalen Karten gyrification fürr anschließende statistische Vergleiche (Abb. 1). Zu beachten ist, wurde eine weitere Messung der lokalen gyrification mit einer ähnlichen Inspiration durch Toro und Kollegen 7, wo die Faltung Index an jedem Punkt, wie das Verhältnis der kortikalen Bereich in einer Kugel durch die Fläche einer Scheibe mit der gleichen unterteilt enthaltenen berechnet wird vorgeschlagen, Radius. Die beiden Implementierungen unterscheiden, dass der von Toro et al. auf euklidischen Distanzen basieren und daher der Auffassung, diskontinuierlichen Patches der kortikalen Bereich, während uns eine strenge geodätischen Algorithmus verwendet und nur die kontinuierliche Patch der kortikalen Bereich Öffnung an der Hirnoberfläche in einem kreisförmigen Bereich von Interesse.
Protocol
1. Rekonstruieren der 3D-kortikale Oberflächen
Dieser erste Teil des Protokolls verwendet die Standard-freesurfer Pipeline, wie in der Wiki (beschrieben http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki ). Beachten Sie, dass die Befehle detailliert hier ein Weg zur Erreichung der kortikalen Oberfläche Rekonstruktionen zu beschreiben, aber entsprechenden Befehle können ebenfalls verwendet werden.
- Importieren Sie die rohe MRI DICOM in freesurfer und überprüfen Sie die Qualität des Bildes (z. B., dass die Ausrichtung korrekt ist, der Kontrast ausreichend und die Bilder nicht verschoben). Dieser Prozess nutzt die folgenden Befehle ein (ersetzen Sie den Text zwischen <...> (einschließlich) mit Werten angezeigt, eine bestimmte Instanz und "#" steht für Kommentare):
mksubjdirs# Erstellen Sie den Ordner Architektur freesurfer verwendet
CD/ Mri #, um die mri Ordner Ihres Motivs gehen
mri_convert-cm001.mgz # visualisieren die umgerechnete Menge - Erstellen Sie die dreidimensionale kortikalen Netzmodelle 8,9. Um mit dem Problem des begraben Sulci zu bewältigen, schafft freesurfer zunächst eine einheitliche weiße Substanz Volumen, was als Ausgangspunkt für die erste grau-weiße Oberfläche verwendet wird. Diese Oberfläche wird dann je nach den örtlichen Gradienten der Intensität optimiert und auf die grau-CSF-Schnittstelle erweitert.
Recon-all-s# Start der kortikalen Oberfläche Rekonstruktion
Am Ende des Wiederaufbaus, erhalten Sie zwei Mesh-Modelle von ca. 150.000 Punkte für jede Hemisphäre zusammen: ein weißer (grau-weiß-Schnittstelle) und eine Pia (grau-CSF-Schnittstelle)-Oberfläche. Es ist wichtig zu beachten, dass alle Flächen und Volumina in den nativen Raum bleiben, so dass Messung wie Volumen, Oberfläche, Dicke oder gyrification Index ohne Verformung gemessen werden. - Überprüfen Sie für die Richtigkeit dieser rekonstruierten Oberflächen:
tkmeditT1.mgz? H.pial # die weiße Fläche ist grün überlagert und die Pia-Oberfläche in rot
wobei h der Hemisphäre: lh.pial für die linke Hemisphäre und rh.pial für die rechte Hemisphäre. Die Abbildung 2 (in 2 Versionen: eine animierte GIF-Bild in den Film und eine statische für die Website aufgenommen werden) zeigt ein Beispiel der korrekten weiß und Pia Oberflächen-Rekonstruktionen für die "Bert" Thema zusammen mit dem freesurfer Paket verteilt. Wenn Sie manuell korrigieren das Ergebnis des Wiederaufbaus haben, finden Sie eine Anleitung, die freesurfer Wiki ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits ,
2. Berechnen Sie die lokalen Gyrification Index
Wenn Sie mit Ihrer Oberflächen zufrieden sind, berechnen die lokalen Gyrification Index (l GI) mit dem Befehl:
Recon-all-LGI-s
Dieser Befehl läuft in der Regel für etwa 3 Stunden für die beiden Hemisphären einer Studie Teilnehmer, abhängig von der Leistung Ihrer Workstation. Die verschiedenen Schritte l GI-Prozess sind in Abb. überblicken. 1. Die Rechenleistung beginnt mit der Erschaffung einer Außenfläche anhand morphologischer Schließvorgang. Diese Außenfläche, bezeichnet? H.pial_outer_smoothed, wird in Abb. dargestellt. 3. Dann werden etwa 800 überlappenden kreisförmigen Regionen von Interesse auf der äußeren Oberfläche erstellt. Für jede dieser Regionen wird eine entsprechende Region von Interesse auf definiertendie Pia-Oberfläche. Die ganze Berechnung endet mit der Erstellung eines individuellen Karte, die einen l GI-Wert für jeden Punkt der kortikalen Oberfläche (dh ~ 150.000 Messwerte pro Hemisphäre).
3. Überprüfen Sie das Ergebnis der l GI-Berechnung für jede Hemisphäre
tksurfer
Die l GI-Werte werden über die kortikale Oberfläche überlagert. So richtig l GI-Werte liegen typischerweise zwischen 1 und 5, Einstellung der Untergrenze bei 1 (mit der Option fthresh) ermöglicht eine schnelle Überprüfung: Sie sollten keine grauen kortikalen Bereich. Ein Beispiel für richtige individuelle Ergebnis ist in Abb. dargestellt. 4.
4. Statistische Group-Vergleiche
Der Zweck ist, die Wirkung der Gruppe an jeder Ecke zu quantifizieren über die kortikale Oberfläche, während die Steuerung für die Wirkung von Geschlecht undAlter. Sie müssen den gleichen Prozess folgen, als ob Sie möchten, dass kortikale Dicke an jeder Ecke zu vergleichen, aber
- Die erste Option, um l GI Ergebnisse zwischen den Gruppen zu vergleichen mit dem unten aufgeführten Befehle, weitere Details sind erhältlich bei https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis .
- Zuerst müssen Sie eine Studie bestimmten Vorlage geben alle Ihre Themen in der Eingabe zu erstellen:
make_average_subject - Themen...
Der obige Befehl wird ein Thema mit dem Namen "durchschnittlich". Alternativ können Sie das Thema "FSAVEWut "als Teil des freesurfer Verteilung. - Dann erstellen Sie die Textdatei mit der Beschreibung der Themen in Ihrer Studie beteiligt (die "freesurfer Gruppe Descriptor File"). Ihre FSGD.txt sollte wie folgt aussehen:
GroupDescriptorFile 1
Gruppe Control_Male
Gruppe Control_Female
Gruppe Patient_Male
Gruppe Patient_Female
Variablen Alter
EingangPatient_Male 20
EingangControl_Female 23
<...> - Resampling der l GI-Daten in den Raum des durchschnittlichen Thema mit dem folgenden Befehl für jede Hemisphäre:
mris_preproc - fsgd FSGD.txt - target Durchschnitt - hemi h - Mess pial_lgi - out h.lgi.mgh - Glätten Sie die Daten auf der kortikalen Oberfläche, um das Signal zu Rauschen zu verringern:
mri_surf2surf - hemi h - s Durchschnitt -? sval h.lgi.mgh - FWHM 10 -? tval h.10.lgi.mgh - Berechnen Sie die Group-Vergleich auf der Ebene der jede Ecke. Dafür benötigen Sie, um einen Kontrast Textdatei (zB im Falle des FSGD.txt oben beschrieben erstellen, wird die "contrast.txt" enthalten die Werte "1 1 -1 -1 0", um den Unterschied zwischen den Kontrollen und berechnen Patienten bei gleichzeitiger Kontrolle für Alter und Geschlecht). Schließlich laufen den Vergleich:
mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt doss - glmdir h.lgi.glmdir - surf durchschnittliche h - C contrast.txt - Visualisieren Sie die Ergebnisse auf Ihrem durchschnittlichen Motiv mithilfe tksurfer:
tksurfer Durchschnitt? h aufgeblasen
Dann als Overlay der sig.mgh Datei im Ordner laden? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. Mit der Option "configure-Overlay" können Sie weitere Änderungen an der Schwelle p sowie die korrekte für multiple Vergleiche mit False Discovery Rate 10.
- Zuerst müssen Sie eine Studie bestimmten Vorlage geben alle Ihre Themen in der Eingabe zu erstellen:
- Die Alternative für die Gruppe comVergleich zu Qdec, eine grafische Benutzeroberfläche in freesurfer umgesetzt verwenden. Die Verwendung von Qdec mit lokalen Gyrification Index impliziert vor glätten l GI-Daten:
Recon-all-qcache Maß pial_lgi-Durchschnitt-S
Mit Qdec ist die freesurfer Gruppe Descriptor File durch eine etwas andere Version, die Data Table (qdec.table.dat), dass die Beschreibung der verschiedenen Gruppen und andere Störvariablen wie Alter umfasst ersetzt. Eine detaillierte Beschreibung der Nutzung der Qdec ist vorgesehen http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis .
. Zu beachten ist, wenn die l GI ist nicht in der Liste der abhängigen Variablen in Qdec zur Verfügung, müssen Sie die folgende Zeile in die Qdecrc Datei in Ihrem Home-Verzeichnis hinzu:
MEASURE1 = pial_lgi </ Ol>
5. Analyse
Alternativ könnten die statistischen Analysen schließlich auf der Ebene der kortikalen Parzellierung in freesurfer 11 integriert berechnet werden. Zu diesem Zweck können durchschnittlich l GI-Werte für die 34 gyral regions of interest für jede Hemisphäre extrahiert werden, und diese Messungen können weiter zwischen den verschiedenen Gruppen verglichen werden. Dieses Paket-weise Analyse (im Gegensatz zu den Scheitel-weise oben beschriebenen Analyse Gegensatz) könnte interessant sein, da es die Menge an statistischen Vergleiche Grenzen. Allerdings beziffert die l GI an jedem Punkt der gyrification in den umliegenden kreisförmige Fläche, so dass die durchschnittliche l GI in einer gyral region of interest spiegelt auch zu einem gewissen Grad die gyrification in den benachbarten Regionen von Interesse.
Schließlich, obwohl die wichtigsten Themen waren in diesem Protokoll, eine Lösung für die anderen Probleme, die während der Fr auftreten können beschriebeneeSurfer oder l GI Verarbeitung kann in den Archiven der freesurfer Mailing-Liste (gefunden werden http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport ).
6. Repräsentative Ergebnisse
Wie in Abschnitt 1c des Protokolls beschrieben, sollten Sie immer sorgfältig zu prüfen, die Genauigkeit der Rekonstruktion der kortikalen Oberflächen vor dem l GI-Berechnung. Während das Blättern zwischen den vorderen und den Hinterhauptslappen, besondere Aufmerksamkeit schenken, die Schiffe und die Membran nicht in die Pia-Oberfläche enthalten. Prüfen Sie auch, dass die weiße Fläche genau folgt dem grau-weiß-Schnittstelle. Ein Beispiel für korrekte Rekonstruktion ist in Abbildung 2 zur Verfügung gestellt (siehe animiertes gif Bild für die ganze Band).
Am Ende des l GI-Berechnung, werden Sie auch auf das Ergebnis für beide Hemisphären jedem Fach zu überprüfen.Es sollte keine kortikalen Bereich mit einem l GI Ergebnis kleiner als 1 sein. Der Abschnitt 3 des Protokolls und der Abbildung 4 zeigen, wie um zu überprüfen, zu korrigieren, wenn der Ausgang des l GI-Berechnung korrekt ist.
Abbildung 1. Übersicht über die l GI-Berechnung. Erstens dreidimensionale kortikalen Netz-Modelle sind aus der RAW-Bilder mit dem Standard-freesurfer Pipeline rekonstruiert. Diese Rekonstruktionsalgorithmen Verwendung einer binären weißen Substanz Volumen als Ausgangspunkt, um die Ausgabe der vergrabenen Sulci zu überwinden. Die kortikale mesh Modelle typischerweise aus ca. 150.000 Knoten und sind klassisch zur kortikalen Dicke an jedem Punkt zu berechnen. Ebenso werden die lokalen Gyrification Index (l GI) an jeder Ecke berechnet werden. Zu diesem Zweck wird eine Außenfläche geschaffen. Dann entsprechenden kreisförmigen Regionen von Interesse sind, auf der äußeren eine bestimmted kortikalen Oberfläche mit Matching-Algorithmus. Nach ca. 800 erzeugen überlappende Bereiche von Interesse, den Prozess führt zur Erstellung von individuellen Karten l GI. Diese Karten können leicht interpretiert werden: ein Index von 5 bedeutet, dass es 5 mal mehr kortikalen Oberfläche innerhalb der Furchen in der Umgebung eingestülpt, dass die Menge der sichtbaren kortikalen Oberfläche; ein Index von 1 bedeutet, dass die Rinde Wohnung ist in der Umgebung . Schließlich werden statistische Gruppe Vergleiche auf der Ebene der einzelnen Knoten berechnet, ähnlich wie bei kortikalen Dicke Vergleiche.
Abbildung 1B. Individual kortikale Karte l GI. Dieser kleine Film zeigt einen 360-Grad-Drehung eines einzelnen kortikalen LGI Karte, wie in Abb. gezeigt. 1. Es ist auffällig, dass die kortikale Regionen mit höherer l GI-Werte der ersten Falte, die während der in utero Leben geschaffen werden entsprechen: der Sylvi-Fissur, der oberen temporalen Sulcus und die intraparietal Sulcus auf den seitlichen Blick auf das Gehirn und die parieto-occipital Sulcus auf der medialen Blick auf das Gehirn. Film ansehen
Abbildung 2. Beispiel einer angemessenen kortikale Oberfläche Rekonstruktion (ein Frontalschnitt). Nach dem Ende des Wiederaufbaus, die kortikale Oberflächen sollten genau über das gesamte Gehirn Volumen überprüft werden. Die inneren kortikalen Oberfläche (bezeichnet weiße Fläche, in Grün auf dem Bild) sollte genau befolgen Sie die grau-weiß-Schnittstelle. Der äußere kortikale Oberfläche (dh grau-CSF-Schnittstelle bezeichnet pialen Oberfläche, hier in rot) sollte nicht irgendein Stück des Schiffes oder Membran. Zu beachten ist, verwendet die hier vorgestellten Beispiel der "Bert" Thema zusammen mit dem freesurfer Paket verteilt.
2B. Beispiel einer angemessenen kortikale Oberfläche Umbau vonktion (volle Lautstärke). Das animierte GIF-Bild zeigt die kortikale Fläche des linken Hemisphäre des "Bert" Thema auf jeden Frontalschnitt, als durch Blättern aus den frontalen die meisten occipital koronalen Abschnitte mit freesurfer gesehen. Film ansehen
Abbildung 3. Beispiel der Außenfläche als ein Teil des l GI-Prozess (ein Frontalschnitt) berechnet. Der erste Schritt in die l GI-Berechnung ist die Schaffung einer Außenfläche Kuvertierung der Hemisphäre. Diese Fläche (bezeichnet? In freesurfer h.pial_outer_smoothed) kann mit Hilfe tkmedit werden. Hier wird die "Bert" Thema mit freesurfer verteilt als Beispiel verwendet.
3B. Beispiel der Außenfläche als ein Teil des l GI-Verfahren (volle Lautstärke) berechnet. Das animierte GIF-Bildzeigt die Außenfläche der linken Hemisphäre auf jedem Frontalschnitt, als durch Blättern aus den frontalen die meisten occipital koronalen Abschnitte mit tkmedit in freesurfer gesehen. Film ansehen
Abbildung 4. Beispiel für eine korrekte l GI-Ausgang wie bei freesurfer angesehen. Verschiedene Orientierungen der kortikalen Oberfläche des "Bert" Thema mit l GI-Werte überlagert. Der Farbcode ist die Standard-"Hitze" Overlay mit tksurfer in freesurfer gesehen. Mit einem Mindestbetrag von 1, müssen alle Ecken gefärbt sein und keine kortikalen Bereich sollte apBirne in grau. Zu beachten ist, können die Farb-Overlay geändert mit der Option "Configure Overlay" in tksurfer, wo die Minimal-und Maximalwerte, sowie das Histogramm des gesamten Verteilung der l GI auch geprüft werden können.
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Discussion
Das Protokoll über beschreibt, wie lokale Gyrification Index basierend auf zerebralen T1-gewichteten MRT zu messen und stellt statistische Group-Vergleiche. Unsere Methode wurde speziell entwickelt, zu lokalisieren frühen Störung der kortikalen Erweiterungsprozess und als solche ist von besonderem Interesse in vielen neurologischen oder psychiatrischen Erkrankungen. Beispiele für Gruppen-Vergleiche in klinischen Proben können in Veröffentlichungen unserer Gruppe 1,12 oder von anderen 13-16 gefunden werden. Der Prozess ist vollständig automatisiert und benötigt nur Befehl ausgeführt werden, obwohl zwei Parameter geändert werden können.
Der erste veränderbare Parameter wird auf der Ebene der l GI-Berechnung: der Radius der kreisförmigen Bereich von Interesse. Der Radius ist standardmäßig auf 25 mm, die in Ordnung gewählt wurde, um mehr als eine Furche in einer Zeit zählen unter Beibehaltung einer angemessenen Auflösung. Unsere Validierung Papier enthält ein Experiment der Effekt des Radius auf ter kortikalen gyrification Karten 1, die zeigen, dass große Radien neigen dazu, die kortikalen Karten mit einer Verdünnung der lokalen Maxima glatt. Für klinische Studien, empfehlen wir einen Radius zwischen 20 und 25 mm.
Der zweite einstellbare Parameter wird die Stärke der Glättung auf der Ebene der statistischen Analysen. Um Signal-Rausch-Verhältnis zu erhöhen, werden Daten über die kortikale Mesh Einsatz eines iterativen Nächster-Nachbar-Mittelung geglättet. Kortikale Dicke Studien mit ähnlichen Bedingungen wie bei uns (dh Daten, die im nativen Raum gemessen, gleiche Verteilung der Daten über die kortikale Oberfläche, und gleichzeitig Furchenrelief-basierte Registrierung Technik mit einer Studie bestimmten Vorlage) verwenden häufig eine volle Breite bei halbem Maximum (FWHM ) von 10 mm (Als Referenz verwendet kortikalen Dicke Studien von den Entwicklern von freesurfer Co-Autor einen Kernel von 6mm 17, 13mm 18-21 und 22mm 22,23). In dem obigen Protokoll, schlagen wir eine FWHM von 1 verwenden0 mm im Einklang mit den meisten der kortikalen Dicke Literatur zu halten. Da jedoch die kortikale l GI-Karten sind bereits relativ glatt, wird das Ergebnis der Vergleiche kaum nach dem Vorhandensein oder Fehlen der Glättung zu ändern.
Obwohl die Umsetzung der Methoden zur Messung gyrification und Dicke gemeinsame Schritte, möchten wir betonen, dass beide Maßnahmen unterschiedlichen Eigenschaften der kortikalen Morphologie zu reflektieren. Wie oben bereits betont, ist gyrification meist durch frühe Ereignisse beeinflusst. Im Gegensatz dazu ist kortikalen Dicke weitgehend sensibel auf Veränderungen während der Reifungs Kindheit, Adoleszenz und im frühen Erwachsenenalter 24. In einem schematisch vereinfacht, die Messung dieser komplementären Eigenschaften bietet die Möglichkeit, unser Verständnis der Pathogenese von neuronalen Entwicklungsstörungen 25 voraus.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts zu offenbaren.
Acknowledgments
Von der Swiss National Science Foundation (n ° 51AU40_125759) finanziert - Diese Arbeit wurde vom National Center of Competence in Research (NCCR) "Die Synaptic Bases of Mental Diseases SYNAPSY" unterstützt. Entwicklung der lokalen Gyrification Index wurde durch Zuschüsse aus dem Swiss National Research Fund an Dr. Marie Schaer (323500-111165) und Dr. Stephan Eliez (3.200-063.135,00 / 1, 3232 bis 063.134,00 / 1, PP0033-102864 und 32473B unterstützt -121.996) und des Center for Biomedical Imaging (CIBM) der Genf-Lausanne Universitäten und der ETH Lausanne, sowie die Grundlagen Leenaards und Louis-Jeantet. Unterstützung für die Entwicklung von freesurfer Software wurde zum Teil durch die National Center for Research Resources (P41-RR14075 und die NCRR BIRN Morphometrische Projekt BIRN002, U24 RR021382), das National Institute for Biomedical Imaging and Bioengineering (R01 EB001550, R01EB006758) vorgesehen ist, das National Institute for Neurological Disorders and Stroke (R01 NS052585-01) sowie die Mental Illness and Neuroscience Discovery (MIND) Institute, und ist Teil der National Alliance for Medical Image Computing (NAMIC), gefolgt von den National Institutes of Health durch die NIH Roadmap for Medical Research, Grant U54 finanziert EB005149. Zusätzliche Unterstützung wurde von der Autismus & Legasthenie-Projekt der Ellison Medical Foundation finanziert zur Verfügung gestellt.
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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