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Medicine

Como medir o Folding Cortical partir de imagens de MR: um tutorial passo-a-Passo para Calcular Índice Gyrification local

Published: January 2, 2012 doi: 10.3791/3417

Summary

Gyrification medição (dobradura cortical) em qualquer idade representa uma janela para o desenvolvimento do cérebro no início. Por isso, nós já desenvolveu um algoritmo para medir gyrification local em milhares de pontos sobre o hemisfério

Abstract

Dobrar cortical (gyrification) é determinado durante os primeiros meses de vida, de modo que os eventos adversos que ocorrem durante este período deixar traços que serão identificáveis ​​em qualquer idade. Como recentemente revisado por Mangin e colegas 2, existem vários métodos para quantificar diferentes características gyrification. Por exemplo, a morfometria sulcamento pode ser usado para medir descritores forma como a profundidade, comprimento ou índices de assimetria inter-hemisférica 3. Estas propriedades geométricas têm a vantagem de ser fácil de interpretar. No entanto, a morfometria sulcamento com força depende da identificação precisa de um determinado conjunto de sulcos e, portanto, fornece uma descrição fragmentada do gyrification. Uma quantificação mais refinado de gyrification pode ser alcançado com medidas com base em curvatura, onde alisou curvatura média absoluta é normalmente calculado em milhares de pontos sobre a superfície cortical 4. A curvatura não é, contudo straightforward compreender, como ainda não está claro se há alguma relação direta entre a curvedness e uma significativa correlação biologicamente, tais como volume cortical ou de superfície. Para tratar das questões diversas levantadas pela medição de dobrar cortical, que anteriormente desenvolveu um algoritmo para quantificar gyrification local com uma resolução espacial e requintada de interpretação simples. Nosso método é inspirado do Índice Gyrification 5, um método originalmente usado em neuroanatomia comparativa para avaliar as diferenças entre espécies cortical dobrar. Na nossa implementação, o que chamamos l ocal Gyrification Index (GI l 1), medimos a quantidade de córtex enterrados dentro das dobras sulcamento, em comparação com a quantidade de córtex visível em regiões circulares de interesse. Dado que o córtex cresce principalmente por meio da expansão radial 6, nosso método foi projetado especificamente para identificar defeitos iniciais do desenvolvimento cortical.

Em diaé o artigo, detalhamos o cálculo do Índice Gyrification local, que agora é distribuído gratuitamente como parte do Software FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Center for Biomedical Martinos Imaging, Massachusetts General Hospital) . FreeSurfer fornece um conjunto de ferramentas automatizadas de reconstrução da superfície cortical do cérebro a partir de dados estruturais de ressonância magnética. A superfície cortical extraído no espaço natural de as imagens com precisão sub-milímetro é então utilizado para a criação de uma superfície externa, que servirá como base para o cálculo GI l. Uma região circular de interesse é, então, delineado na superfície externa, e sua região correspondente de juros sobre a superfície cortical é identificado através de um algoritmo de correspondência, conforme descrito em nosso estudo de validação 1. Este processo é iterado repetidamente em grande parte com sobreposição regiões de interesse, resultando em mapas corticais de gyrification parar subseqüentes comparações estatísticas (Fig. 1). De nota, outra medida de gyrification local com uma inspiração semelhante foi proposta por Toro e colegas 7, onde o índice dobra a cada ponto é calculado como a razão entre a área cortical contido em uma esfera dividida pela área de um disco com o mesmo raio. As duas implementações diferem em que o um por Toro et al. é baseada em distâncias euclidianas e, portanto, considera manchas descontínuas de área cortical, enquanto o nosso utiliza um algoritmo de estrita geodésica e incluem apenas o patch contínuo de abertura da área cortical na superfície do cérebro em uma região circular de interesse.

Protocol

1. Reconstruir as superfícies 3D cortical

Esta primeira parte do protocolo utiliza o pipeline FreeSurfer padrão, conforme descrito no Wiki ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki ). Note que os comandos detalhados aqui descrever uma forma de alcançar as reconstruções superfície cortical, mas comandos equivalentes também podem ser usados.

  1. Importação da matéria-prima MRI DICOM em FreeSurfer e verificar a qualidade da imagem (por exemplo, que a orientação é correta, não o suficiente contraste e as imagens se mudou). Este processo utiliza os seguintes comandos (substitui o texto entre <...> (inclusive) com os valores apropriados a uma instância específica, e "#" denota comentários):

    mksubjdirs # Criar a arquitetura pasta usada pelo FreeSurfer
    CD
    / RM # vá para a pasta mri de seu assunto
    mri_convert cm-
    tkmedit 001.mgz # visualize o volume convertido

  2. Criar a modelos tridimensionais de malha cortical 8,9. A fim de lidar com o problema da sepultado sulcos, FreeSurfer primeiro cria um volume de massa branca unitária, que é usado como ponto de partida para a superfície cinza-branco inicial. Esta superfície é então otimizada de acordo com o gradiente local de intensidade e expandida para a interface cinza-CSF.

    recon-all-s # Lançamento da reconstrução da superfície cortical

    Ao final do processo de reconstrução, você terá dois modelos de malha composta de cerca de 150 mil pontos para cada hemisfério: a branca (interface cinza-branco) e uma superfície (cinza-CSF interface) pial. É importante notar que todas as superfícies e volumes permanecem no espaço nativos, permitindo de medição, como volume, área superficial de espessura, ou índice gyrification a ser medido, sem deformação.
  3. Verificar a exatidão dessas superfícies reconstruídas:

    tkmedit T1.mgz? H.pial # a superfície branca é sobreposto em verde ea superfície pial em vermelho

    onde h denota o hemisfério: lh.pial para o hemisfério esquerdo e rh.pial para o hemisfério direito. A Figura 2 (em 2 versões: um gif animado para ser incluído no filme e um estático para o site) mostra um exemplo de correta reconstruções branco e pial superfícies para o "bert" sujeito distribuído junto com o pacote FreeSurfer. Se você tiver que corrigir manualmente o resultado do processo de reconstrução, você vai encontrar um tutorial sobre o Wiki FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits ,

2. Calcular o Índice Gyrification locais

Quando você está satisfeito com sua superfícies, calcular o Índice Gyrification local (l GI) usando o comando:

recon-all-LGI-s

Este comando geralmente é executado por cerca de 3 horas para os dois hemisférios de um participante do estudo, dependendo da potência de sua estação de trabalho. As diferentes etapas do processo de GI l são uma visão geral sobre a Figura. 1. A computação começa com a criação de uma superfície externa usando operação de fechamento morfológico. Esta superfície externa, denotado? H.pial_outer_smoothed, é ainda ilustrado na figura. 3. Então, cerca de 800 regiões sobrepostas circular de interesse são criados na superfície externa. Para cada uma dessas regiões, a região correspondente de juros é definida ema superfície pial. O cálculo todo acaba com a criação de um mapa individual contendo um valor GI l para cada ponto da superfície cortical (ou seja, ~ 150 mil valores por hemisfério).

3. Verificar o resultado do cálculo GI l para cada hemisfério

tksurfer ? H pial-overlay / Surf /? H.pial_lgi fthresh-1

Os valores de l GI são sobrepostas sobre a superfície cortical. L como corrigir os valores GI são tipicamente compreendida entre 1 e 5, que estabelece o limite mínimo de 1 (com a opção fthresh) permite uma rápida verificação: você não deve ver nenhuma área cinzenta cortical. Um exemplo de resultado individual correta é mostrada na figura. 4.

4. Estatística comparações grupo

O objetivo é quantificar o efeito de grupo em cada vértice sobre a superfície cortical, controlando para o efeito de gênero eidade. Você terá que seguir o mesmo processo como se você gostaria de comparar a espessura cortical em cada vértice, mas dando? H.pial_lgi em vez de? H.thickness. Duas opções são possíveis para calcular as comparações grupo estatística: os comandos clássicos são listados em primeiro lugar, ea interface gráfica (Qdec) é mencionado brevemente depois.

  1. A primeira opção para comparar os resultados entre os grupos GI l usar os comandos listados abaixo; mais detalhes podem ser obtidos no https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis .
    1. Primeiro você precisa criar um modelo de estudo específico dando a todos os seus assuntos na entrada:

      make_average_subject - temas ...

      O comando acima irá criar uma disciplina chamada "média". Alternativamente, você pode usar o tema "fsaveraiva "distribuído como uma parte da distribuição FreeSurfer.
    2. Em seguida, crie o arquivo de texto contendo a descrição dos sujeitos envolvidos em seu estudo (o "Grupo FreeSurfer Arquivo Descritor"). Seu FSGD.txt deve ficar assim:

      GroupDescriptorFile 1
      Grupo Control_Male
      Grupo Control_Female
      Grupo Patient_Male
      Grupo Patient_Female
      Variáveis ​​Idade
      Entrada
      Patient_Male 20
      Entrada
      Control_Female 23
      <...>
    3. Resample os dados l GI no espaço do assunto média usando o seguinte comando para cada hemisfério:

      mris_preproc - fsgd FSGD.txt - nível médio -? hemi h - meas pial_lgi -? fora h.lgi.mgh
    4. Lisa os dados sobre a superfície cortical para reduzir o sinal para ruído:

      mri_surf2surf -? hemi h - s média -? sval h.lgi.mgh - FWHM 10 - h.10.lg tval?i.mgh
    5. Calcular a comparação entre os grupos ao nível de cada vértice. Para isso você precisará criar um arquivo de texto de contraste (por exemplo, no caso do FSGD.txt descrito acima, o "contrast.txt" irá conter os valores "1 1 -1 -1 0" para calcular a diferença entre os controles e pacientes, controlando por idade e sexo). Finalmente, executar a comparação:

      mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh -? fsgd FSGD.txt doss? - glmdir h.lgi.glmdir - média navegar h -? C contrast.txt
    6. Visualizar os resultados em seu assunto média usando tksurfer:

      tksurfer média? h inflacionados

      Em seguida, carregar o arquivo como overlay sig.mgh localizado na pasta? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. Usando a opção "configure overlay" você ainda pode modificar o limite p, bem como correta para comparações múltiplas utilizando taxa de detecção falsa 10.
  2. A opção alternativa para o grupo comparison é usar Qdec, uma interface gráfica implementada em FreeSurfer. O uso de Qdec com Índice Gyrification local implica a pré-lisa os dados l GI:

    recon-all-qcache medida pial_lgi da média -S

    Com Qdec, o Grupo Arquivo Descritor FreeSurfer é substituído por uma versão ligeiramente diferente, a Tabela de Dados (qdec.table.dat) que inclui a descrição dos diferentes grupos e outras variáveis ​​de confusão, como idade. Uma descrição detalhada da utilização dos Qdec é fornecido http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis .
    De nota, se o GI l não está disponível na lista de variáveis ​​dependentes em Qdec, você deve adicionar a seguinte linha ao arquivo Qdecrc localizado em seu diretório home.:

    MEASURE1 = pial_lgi
  3. </ Ol>

    5. Análise

    Alternativamente, a análise estatística poderia eventualmente ser calculado ao nível da divisão em parcelas cortical integrada no FreeSurfer 11. Para o efeito, os valores médios l GI pode ser extraído para a 34 regiões gyral de interesse para cada hemisfério, e estas medidas podem ser ainda comparado entre os diferentes grupos. Esta análise parcela-wise (em oposição à análise vértice-wise descrito acima) poderia ser atraente, já que limita a quantidade de comparações estatísticas. No entanto, o GI l em cada ponto quantifica o gyrification na área circundante circular, de modo que o GI l média em uma região de interesse gyral também reflete em certa medida o gyrification nas regiões vizinhas de interesse.

    Finalmente, embora as questões mais importantes foram descritos neste protocolo, uma solução para os outros problemas que podem ser encontrados durante o Pe.eeSurfer ou o processamento de GI l pode ser encontrada nos arquivos da lista de discussão FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport ).

    6. Resultados representante

    Conforme descrito na seção 1c do protocolo, você deve sempre verificar cuidadosamente a precisão da reconstrução da superfície cortical antes de l GI computação. Durante a rolagem entre o frontal eo lobo occipital, uma atenção especial que os navios e membrana não estão incluídas na superfície pial. Verifique também se a superfície branca com precisão a interface segue cinza-branco. Um exemplo de reconstrução correta é fornecido na Figura 2 (veja a figura gif animado para todo o volume).

    No final do GI l computação, você também terá que verificar o resultado para ambos os hemisférios de cada sujeito.Não deve haver qualquer área cortical com um resultado GI l menor que 1. A seção 3 do protocolo ea figura 4 mostram como verificar correta, se a saída do GI l cálculo está correto.

    Figura 1
    Figura 1. Visão geral do GI l computação. Primeiro, modelos tridimensionais de malha cortical são reconstruídos a partir das imagens raw usando o pipeline FreeSurfer padrão. Esses algoritmos de reconstrução usar um volume de massa branca binários como ponto de partida para superar a questão da sepultado sulcos. Os modelos de malha cortical tipicamente compreende cerca de 150 mil vértices e são classicamente usados ​​para calcular a espessura cortical em cada ponto. Da mesma forma, o índice de Gyrification local (l GI) será calculado em cada vértice. Para o efeito, uma superfície externa é criada. Em seguida, correspondentes regiões circulares de interesse são identificados no exterior umad superfície cortical utilizando o algoritmo de correspondência. Depois de cerca de 800 regiões de gerar sobreposição de interesse, o processo resulta na criação de mapas individuais de GI l. Estes mapas podem ser facilmente interpretados: um índice de 5 significa que há 5 vezes mais superfície cortical invaginado dentro dos sulcos na área circundante que a quantidade de superfície cortical visível; um índice de 1 significa que o córtex é plana na área circundante . Finalmente, comparações grupo estatística são computados ao nível de cada vértice, de forma semelhante ao comparações espessura cortical.

    Figura 1B. Mapa cortical Individual de l GI. Este pequeno filme mostra uma rotação de 360 graus de um mapa cortical LGI individuais como mostrado na figura. 1. É impressionante notar que as regiões corticais com valores mais elevados GI l correspondem à primeira dobra a ser criados durante a vida no útero: a fissura silviana, o sulco temporal superior e nosulco traparietal na visão lateral do cérebro, eo sulco parieto-occipital na visão medial do cérebro. Ver filme

    Figura 2
    Figura 2. Exemplo de reconstrução da superfície cortical adequada (uma seção coronal). Após o término do processo de reconstrução, as superfícies cortical deve ser verificada com precisão através de todo o volume cerebral. A superfície interna cortical (denotado superfície branca, a verde na imagem) deve seguir exatamente a interface cinza-branco. A superfície externa cortical (ou seja, cinza-CSF interface, denotada superfície pial, aqui em vermelho) não deve incluir qualquer peça de navio ou de membrana. De nota, o exemplo apresentado aqui usa o "bert" sujeito distribuído junto com o pacote FreeSurfer.

    Figura 2B. Exemplo de superfície cortical adequada reconstruction (volume total). Esta imagem gif animado mostra a superfície cortical do hemisfério esquerdo do "bert" sujeito em cada seção coronal, como pode ser visto rolando desde o mais frontal às camadas mais occipital coronal com FreeSurfer. Ver filme

    Figura 3
    Figura 3. Exemplo de superfície externa computados como parte do processo de GI l (uma seção coronal). O primeiro passo para o GI l computação é a criação de uma superfície externa envolvendo o hemisfério. Esta superfície (denotado? H.pial_outer_smoothed em FreeSurfer) pode ser verificada usando tkmedit. Aqui, o "bert" sujeito distribuído com FreeSurfer é usado como um exemplo.

    Figura 3B. Exemplo de superfície externa computados como parte do processo de GI l (volume total). Esta imagem gif animadomostra a superfície externa do hemisfério esquerdo em cada seção coronal, como pode ser visto rolando desde o mais frontal às camadas mais occipital coronal com tkmedit em FreeSurfer. Ver filme

    Figura 4
    Figura 4. Exemplo de saída correto l GI como visto com FreeSurfer. Orientações diferentes da superfície cortical do "Bert" assunto com l GI valores sobrepostos. O código de cores é o padrão "calor" overlay como visto com tksurfer em FreeSurfer. Usando um limiar mínimo de 1, todos os vértices devem ser coloridas e nenhuma área cortical deve appêra em cinza. De nota, a sobreposição de cores pode ser modificada usando a opção "Configurar Overlay" em tksurfer, onde os valores mínimo e máximo, bem como o histograma da distribuição geral do GI l também pode ser verificado.

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Discussion

O protocolo acima descreve como medir Índice Gyrification locais com base em T1 cerebral MRI e realizar comparações estatísticas grupo. Nosso método foi projetado especificamente para localizar a interrupção no início do processo de expansão cortical e, como tal, é de particular interesse em muitas condições do desenvolvimento neurológico ou psiquiátrico. Exemplos de comparação de grupos em amostras clínicas podem ser encontrados em publicações pelo nosso grupo 1,12 ou por outros 13-16. O processo é totalmente automatizado e requer apenas o comando a ser executado, apesar de dois parâmetros podem ser modificados.

O parâmetro modificável primeira é a nível de l GI computação: o raio da região circular de interesse. O raio é, por padrão definido como 25 mm, que foi escolhido de forma a incluir mais de um sulco em um momento mantendo uma resolução adequada. Nosso papel de validação inclui um experimento do efeito do raio em tEle mapas gyrification cortical 1, mostrando que grandes raios tendem a suavizar a mapas corticais com uma diluição da maxima local. Para estudos clínicos, recomendamos um raio entre 20 mm e 25.

O segundo parâmetro ajustável é a quantidade de suavização ao nível das análises estatísticas. A fim de aumentar sinal-ruído, os dados são suavizados na malha cortical empregando iterativo de vizinho mais próximo procedimento de média. Cortical estudos espessura com condições semelhantes como a nossa (ou seja, dados medidos no espaço nativas, distribuição mesmos dados sobre a superfície cortical, ea técnica de registro mesmo sulcamento baseado com um modelo de estudo específico) geralmente usam uma largura total a meia-máxima (FWHM ), de 10 mm (Para referência, os estudos de espessura cortical em co-autoria pelos desenvolvedores do FreeSurfer usado um kernel de 17 de 6mm, 13 milímetros 18-21 e 22,23 22mm). No protocolo acima, propomos usar um FWHM de 10 milímetros para se manter em sintonia com a maioria da literatura espessura cortical. No entanto, como os mapas corticais GI l já são relativamente suaves, o resultado das comparações vai mal mudam de acordo com a presença ou ausência de alisamento.

Embora a implementação dos métodos de medição e medidas gyrification espessura ação ordinária, gostaríamos de enfatizar que as duas medidas refletem diferentes propriedades da morfologia cortical. Como já salientado acima, gyrification é principalmente influenciado por eventos iniciais. Ao contrário, a espessura cortical é amplamente sensíveis a mudanças maturacionais durante a infância, adolescência e início da vida adulta 24. Em uma visão esquemática simplificada, medir essas propriedades complementares oferece a possibilidade de avançar nosso entendimento da patogênese de desordens do desenvolvimento neurológico 25.

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Disclosures

Os autores não têm nada a revelar.

Acknowledgments

Esta pesquisa foi suportada pelo Centro Nacional de Competência em Pesquisa (NCCR) "SYNAPSY - O Synaptic Bases de Doenças Mentais", financiado pelo National Science Foundation suíço (n ° 51AU40_125759). Desenvolvimento do Índice Gyrification local foi suportado por concessões do Fundo Nacional Suíço de Pesquisa para o Dr. Marie Schaer (323500-111165) e Dr. Stephan Eliez (3.200-063.135,00 / 1, 3.232-063.134,00 / 1, 102864 e PP0033-32473B -121.996) e pelo Center for Biomedical Imaging (CIBM) ​​das Universidades de Genebra-Lausanne ea EPFL, bem como as fundações Leenaards e Louis-Jeantet. Apoio ao desenvolvimento de software FreeSurfer foi fornecido, em parte, pelo Centro Nacional de Pesquisa de Recursos (P41-RR14075, eo NCRR BIRN morfométrica Projeto BIRN002, U24 RR021382), o Instituto Nacional de Biomedical Imaging e Bioengenharia (R01 EB001550, R01EB006758), o Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrame (R01 NS052585-01), bem como a Doença Mental e Neurociência Discovery (MIND) Institute, e faz parte da Aliança Nacional de Computação de Imagens Médicas (dinâmicas), financiado pelos Institutos Nacionais da Saúde através do Roteiro NIH para Pesquisa Médica, Grant U54 EB005149. Apoio adicional foi fornecido pelo Projeto Autismo Dislexia e financiado pelo Medical Ellison Foundation.

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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