人間の中脳の高解像度機能的磁気共鳴画像法

Summary

この資料では、3Tのスキャナを用いたヒト脳および皮質下構造で1.2mmのサンプリングで高解像度の機能的磁気共鳴イメージングを実行するテクニックについて説明します。例として、与えられた人間の上丘（SC）における視覚刺激の地形図を解決するためにこれらの技術の使用。

Abstract

機能的MRI（fMRI）は、非侵襲的ヒト脳活動の相関を測定するために広く使われているツールです。しかし、その使用は主に大脳皮質の表面ではなく、そのような中脳および脳幹などの皮質下の領域で活性を測定する際に注目されている。空間分解能および生理学的ノイズ：皮質下のfMRIのは、2つの課題を克服しなければなりません。ここでは、人間のSC、中脳の背側表面上の構造で高解像度のfMRIを実行するために開発された技術の最適化されたセットを記述する。方法は、イメージの他の脳幹と皮質下の構造に使用することができます。

SCの高分解能（1.2mmのボクセル）fMRIは非従来型のアプローチが必要です。希望の空間サンプリングは、マルチショット（インタリーブ）スパイラル取得^1を使用^して取得されます。以来、* SC組織のT _2は、それに応じてより長いエコー時間（T _E〜40ミリ秒）を最大に使用され、皮質のより長い機能的なコントラストを高くなっています。 SCの完全な範囲をカバーするために、8月10日スライスが得られる。各セッションのFMRIと同じスライス処方箋との構造的解剖学はまた、高解像度のリファレンス·ボリュームに機能データを整列するために使用され、取得されます。

別のセッションで、各被験者に対して、我々は良い組織のコントラストを与えるT ₁加重シーケンスを用いた高分解能（0.7ミリメートルのサンプリング）を参照ボリュームを作成します。リファレンスボリュームで、中脳領域がITK-SNAPソフトウェア·アプリケーション^2を使用^してセグメント化されています。このセグメンテーションは^3つのスムーズかつ正確である中脳の三次元表面の表現を作成するために使用されています。面の頂点と法線は、組織⁴内脳表面からの深さのマップを作成するために使用されます。

機能的なデータがセグメント化された基準ボリュームの座標系に変換されます。ボクセルの深さの関連信号品質を向上させるために指定された深さの範囲内でfMRIの時系列データの平均化を有効にしてください。データは可視化のための3D表面にレンダリングされます。

私たちの研究室では視覚刺激とSC ¹内の秘密とあからさまな視覚的注意の地形図を測定するためにこのテクニックを使用しています。例として、私たちはサウスカロライナ州の視覚刺激に極角の地形表現を示しています。

Protocol

1。極座標角地形刺激と心理物理学

サウスカロライナ州の極角網膜マップを取得するために、我々は、刺激としてドットを移動する90°のウェッジ（視野角の偏心2月9日°、ドット高速4℃/秒を意味する）（ 図1）を使用します 。それはSCの活動は秘密の注意^5を適用することによって強化されることが知られており、それゆえ我々は可能な信号を高めるために私たちのパラダイムで注目タスクを使用します。各2裁判上の被験者は、密かに全体のくさびに出席し、固定を維持しながら速度弁別課題を行うように指示されています。ウェッジは、他のすべてのドットより遅いまたはより速く移動し、ランダムに各試行で選択した分野の一つでドットを含む2×3の仮想セクタに分割されています。各試行した後、ウェッジは刺激が24秒周期で完全に回転するように固定の周りに30°回転しています。各実行は、刺激の9.5回転（228秒）で構成されており、実験的なセッションが含まれてい16から18まで実行されます。

各テストの実行時間全体にこのタスクの対象者のパフォーマンスを維持するために、タスクの難易度は2つのランダムインタリーブ2アップ1ダウン階段を使用して調整されています。すべての2連続した正確な試験の後に速度差は8％削減され、すべての不正な裁判のために、差は8％増加しています。

スキャンの前に彼らは、パフォーマンスの安定したレベルを達成するまで、すべての被験者は、スキャナ外部の視覚的なタスクを練習し、これは3-4 20分の期間の練習を必要とします。典型的な差別のしきい値は1°-1.5°/秒の範囲である。

2。主題の準備

1. 被験者の頭部は、それらが穴スキャナの内側に配置される前に、頭部の動きを最小限に抑えるためにパッドで固定されています。これらの高空間分解能で、fMRIは運動の成果物に特に敏感であるので、頭の安定が重要です。
2. 被験者はMRI-の互換性がを与えられている片手にLEのボタンパッドと、どのボタンについてドットの速度についての彼らの判断を示すために押すように指示した。

3。 SCのローカライズと処方

1. 人間のSCは小さいながらも明確な構造であり、中脳の屋根の上に位置する直径約9ミリメートル、。 fMRIのスライスの数が少ないを使用する場合は、複数のローカライザーイメージングシリーズは、その正確なローカライズが必要になります。我々は、矢状軸、および冠状面に沿ってこれらのシリーズを実行します。
2. その後、正確に8から10の連続した​​スライス、厚さ1.2ミリメートル、視野（FOV）、斜め、準軸平面で170ミリメートルでSCを処方するために、これらのローカライザーイメージを使用します。
3. 次に、高解像度のT ₁重み付け構造の画像は前の機能的なデータを収集し、後に1回に一度3次元（3D）RF-甘やかされて育ったGRASS（SPGR）配列（15°フリップ角、1.2ミリメートルボクセル）を使用して取得されます。これらの画像は、高解像度のstrにfMRIのデータを整列するための基準として使用されているuctural基準ボリュームは、後で記述されていることを別のセッションで得られた。

4。機能的MRIパラメータ

すべての画像は、GEが提供する8チャネル、ヘッドコイルを使用して、GE SignaのHD12の3T MRIスキャナを行った。励起は6.4 msのウィンドウ-sinc関数パルスは、スキャナ本体のコイルを使用して適用した。

人間カロライナ州にある1.2mmのサンプリングを得るために、我々は3つのワンショットスパイラル軌道買収^6,7を使用^{しています} 。 3ショットは、いくつかの理由で必要とされています。特に、私たちのスキャナとFOVのシングルショットの買収は、> 77ミリ秒、長すぎて、実用的である必要があります。複数のショットは、初期値と位相の線形トレンドを差し引くことにより補正した後に一緒に結合されます。 TEは、取得した最初の2つのボリュームからフィールドマップを推定するための最初のフレームに2ミリずつインクリメントされ、このマップは、線形補正に使用されます。再構築された画像は、〜20のSNRを持っていた。一般的にSCボクセルの時間パワースペクトル生理的なノイズに関連付けられた構造体のほとんどを示した。3ショットの取得の使用は、心臓の脈と呼吸の比較的高い周波数の影響に関する強力なフィルタリング効果があった。他のノイズ低減技術は、この高解像度のコンテキスト内で問題がある。例えば、RETROICOR ⁶などの遡及訂正方法は、マルチショットデータには適用されません、と心臓ゲーティングは、T ₁の平衡の乱れに関連付けられているノイズやアーティファクトが導入されています。

エコー時間、T _E = 40ミリ秒は、我々は皮質の灰白質（〜45ミリ秒）で観察された* SC組織（〜60ミリ秒）よりもそれに応じてより長いT _2を測定_するため、通常皮質（30ミリ秒）で使用されるよりも長いです。

買収の帯域幅は、当社のスキャナ上の不要な加熱を引き起こすピーク勾配電流を低減する62.5 kHzに制限されています。我々は、TR = 1秒なので、3つのショットを持つボリュームは、すべての3を取得して選択する秒。

5。構造的MRIと3Dモデリング

各被験者に単一の独立したセッションでは_、I = 450良い組織のコントラストを（3D SPGR、15°Tで調製したフリップ角、反転与えるT ₁加重シーケンスを用いた高分解能（0.7ミリメートルのサンプリング）を参照のボリュームを取得するミリ秒、2励起、〜28分の期間、0.7ミリメートルボクセル）。

このリファレンス·ボリュームでは、我々はセグメント中脳、脳幹、及びITK-SNAPアプリケーション²で提供される、自動および手動のテクニックの組み合わせを使用して、視床（ 図2A）の部分の組織。特に、我々は、それぞれの脳幹内のユーザーは、種子複数のポイントを、自動セグメンテーションツールを使用して、ソフトウェアが自動的にコントラストと輝度の基準によって定義された領域内に拘束さシード点の周りにセグメンテーションを展開します。この自動セグメンテーションは、その後の調整です。ED、必要に応じて、マニュアルを使用して、 "ペンキのような"ボクセルツールを提供します。

SCの脳脊髄液組織のインターフェイスは、等濃線サーフェステッセレーションを使用してセグメンテーションから補間され、この初期の表面が変変形表面のアルゴリズム^3を使用^して 、エイリアシングアーチファクト（ 図2、BとD）を低減するために洗練されている。この表面は、頂点と層流計算のための参照（後述）と同様に機能的なデータを可視化するための手段として使用される外向きの法線ベクトルを提供しています。

6。画像解析

fMRIのデータを分析するために、我々はmrVistaソフトウェアパッケージ（からダウンロードできます使用http://white.stanford.edu/mrvista.php）と同様に私たちのラボでmrVistaフレームワークで開発ツールを提供します。次のいくつかの手順では、標準mrVistaパッケージツールを使用します。

1. 初期化する空間的にコイルの不均一性の影響を低減するために平均化されたデータの強さを正規化するオプションを選択mrVistaのセッション。正規化は、推定されたノイズの添加剤堅牢な補正を一時的に平均ボリューム·イメージ強度の低域通過フィルタリングされたバージョンで割ることで、同型のメソッドを使用しています。画像の最初の半周期（12秒）一時的なMR平衡と血行動態の影響を避けるために破棄されます。
2. 分析ラン内の動きを修正します。運動は、ボリュームの時系列から推定される。しかし、画像の比較的低い信号対雑音比（SNR）のは、まず、時系列に5サンプルボックスカー平滑化を実行します。各ボリュームは、最後の5つのサンプルの平均に登録されています。平滑化のみの運動を推定するために使用されることに注意して、実際のデータが平滑化されていません。
3. 各ランのモーション補正画像データの時間平均値を形成し、間に長期の動きUSIを修正するために、これらの平均値を使用ngのリファレンスとして最後に実行。
4. スライスタイミング補正を実行します。我々は、シーケンシャルスライス取得を使用するので、動き補正後のタイミング補正を行うことに起因する誤差は（〜125ミリ）小さくなります。
5. SNRを改善するために、各セッション内に記録された複数の実行の平均。
6. 堅牢な強度ベースの登録アルゴリズム^8を使用して、参照構造のボリュームにfMRIのセッションからの構造データを揃えます。 mrVistaに整列し、セグメンテーションをロードします。
7. セグメント化された参照ボリュームに機能的な時系列データを変換します。次の手順では、さらなる分析を実行するために私たちの研究室で開発ツールを使用します。
8. 各SCの組織ボクセルとSC表面上の最も近い頂点間の距離を計算することによって、距離マップを計算します。これらの距離は、基準容積内の層位置を測定するために使用されます。
9. THを向上させるために時系列データの深さの平均化を有効にするには、層のセグメンテーションプロセスを実行電子SNR。組織の小さい（1.6ミリメートルの直径）ディスクは、全体の表面のSC面に沿ってサーフェスモデルの各頂点に関連付けられ、各ディスクは、個々の層近傍を形成するために局所的な表面の法線を使用して、SC組織から内側と外側の両方を拡張されています^4。
10. SCの表面上の各点について、我々は指定された深さ範囲で時系列を平均化するために、これらの層の関連付けを使用しています。以来、視覚的に反応するニューロンは、視覚刺激実験のために我々は0〜1.8ミリメートルの深さの範囲を使用する、サウスカロライナ州の浅層に主に存在しています。

7。地形マッピング解析

データの地形表現を分析するため、コヒーレンス解析は、各ボクセルに対して刺激の繰り返し周波数で正弦波（すなわち、前述した24秒の刺激のために1月24日Hz）をフィッティングすることにより、深さ平均の時系列上で実行されます。この近似から、我々はresponの表面マップを導出するSE振幅、コヒーレンス、位相。この分析は、周波数領域で行われ、視覚野^9,10の網膜マップを定量化する一般的なテクニックです。

正弦波近似の位相は、刺激の位置を測定します。零相は上部垂直子午線（ 図3）に対応しています。刺激は、その後、時計回りそうπ/ 2位相を回転させる刺激が右視野の水平子午線に回転したときに対応しています。位相のπラジアンの後に、刺激は左視野に交差する、などです。

また、高分解能T1強調ボリュームの解剖学のマニュアル検査を使用して、SCの全体の表面的な範囲の境界を取得しました。これらの境界は、 図にマークされています。赤の破線で3。

fMRIは直接神経活動を測定するのではなく、しっかりとある血流応答が緩慢に結合していません神経活動へ。これは、位相応答に血行動態の遅延を追加します。遅延は、各SCの関心領域から我々のコヒーレンス閾値を超えるすべてのボクセルを取って、複素平面上でπの周りに彼らの手段を中心としたことによって推定されています。私たちのSCのデータでは、これらの遅延は2-4秒のオーダーで、かなり小さいものです。我々は、カラーマップの45度（3秒に相当する）（ 図3）で反時計回りに回転させることにより、この遅延を削除します。

8。代表的な結果

SC（ 図3）の3Dの表面に重ね合わせ、位相データは、視覚刺激への応答がSC、すなわち、左視野は右SC上で表され、逆もまた同様でcontralaterally表されることを示しています。

活性の網膜組織もあります。右上部の視野は、左丘（ブルーマゼンタ）の内側に表現され、下位フィールド（赤、黄）横方向に表されます。 Similアルリー、左上の視野は（黄緑色）横方向に表されますが、右側丘（青シアン）と下部で内側に表されます。

シングルユニット電気生理学を用いた視覚刺激に）1、2）微小刺激誘発性眼球運動^11,12のマッピング：この地形は、SCの応答の非ヒト霊長類研究の結果と一致している。

図1。半ばサジタル像に見て）スライスの処方箋。 B）機能画像の時間平均値は、（1ランから））に赤色でマークされた中央のスライスから得られた。

図2極座標角地形刺激。固定の周りをゆっくり回転させた灰色​​の背景に黒と白のドットを移動する90°のウェッジ。ウェッジは6美術品の配列に分割した被験者はランダムに選ばれた分野での速度弁別タスクを実行できるようにするためのアル·セクター（灰色の線は、セクターを強調するために追加されました）。

図3。セグメンテーションとサーフェスモデリング。 A）中脳、脳幹、視床との部分は高解像度のMRI解剖ボリュームから分割されました。 B）表面は、分割領域の端で作成されました。 C）正弦波フィット位相データは、面内のスライス（コヒーレンス> 0.25）で表示。 D）脳幹表面モデルの回転や拡大図は、SC上の位相データを視覚化するために使用されていました。

図4：極座標の角度にマッピングされます。視覚的な極角をエンコードする2つの科目でfMRIの位相マップ。各マップの一貫性のしきい値は、右下で提供されています。カラーホイールは、pの刺激のオーバーレイの段階を関連付ける彼らの視野位置にOLAR角度。

Discussion

私たちの取得とデータ解析技術は、高分解能（1.2mmのボクセル）で皮質下の人間の脳構造の神経活動の測定を可能にします。 3ショットスパイラルの買収は、脳の周りfMRIの測定に特に有害である生理的なノイズを低減します。さらに、組織の我々の層のセグメンテーションは、私たちは、SNRを向上させることができ、データの深さの平均を実行することができます。我々は視覚刺激と人間のSC ¹の秘密の視覚的注意の正確な極角地形図を表示するためにこれらのメソッドを使用しています。層分割は、実験制御^1の下で異なる機能的活性の深さプロファイル分析を可能にします。

私たちのイメージング法は、ヒトの皮質下構造で神経科学の実験のための新しい道を開く。これらのメソッドは、investi、例えば、ヒトの皮質下の領域での動物で行わ微規模な研究の翻訳を有効にすることができますそのような下丘および蝸牛神経核^13-15、またはそのような枕^16,17として視床核における視覚的および多感覚応答などの構造における聴覚応答のゲー組織。最後に、これらの技術は、しばしば、パーキンソン病、ジストニア又は慢性の疼痛^18から21の患者の脳深部刺激のターゲットであるなどの視床下核や淡蒼球のような小さな構造のために機能局在を提供することができます。