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Neuroscience

De alta resolução funcionais Métodos ressonância magnética para Midbrain Humanos

Published: May 10, 2012 doi: 10.3791/3746

Summary

Este artigo descreve as técnicas para realizar imagens de alta resolução por ressonância magnética funcional com 1,2 mm de amostragem mesencéfalo humana e estruturas subcorticais usando um scanner 3T. O uso de tais técnicas para resolver mapas topográficos de estimulação visual no colículo humano superior (SC) é dada como um exemplo.

Abstract

Ressonância magnética funcional (fMRI) é uma ferramenta amplamente utilizada para medir de forma não invasiva os correlatos da atividade do cérebro humano. No entanto, a sua utilização tem sido na sua maioria focado sobre a medição da actividade sobre a superfície do córtex cerebral em vez de em regiões subcorticais tais como mesencéfalo e tronco cerebral. FMRI subcortical deve superar dois desafios: resolução espacial e ruído fisiológico. Aqui, descrevemos um conjunto optimizado de técnicas desenvolvidas para executar de alta resolução em fMRI humano SC, uma estrutura sobre a superfície dorsal do mesencéfalo, os métodos podem também ser utilizados para tronco cerebral outra imagem e as estruturas subcorticais.

De alta resolução (1,2 mm voxels) fMRI do SC requer uma abordagem não-convencional. A amostragem desejado espacial é obtido usando um multi-shot aquisição espiral (interleaved) 1. Uma vez que, T * 2 de tecido SC é mais longo do que no córtex, um tempo de eco correspondentemente mais longo (T E ~ 40 mseg) é usado para maximizar contraste funcional. Para cobrir toda a extensão da SC, 8-10 fatias são obtidos. Para cada sessão de uma anatomia estrutural com a prescrição fatia mesmo que o fMRI também é obtida, a qual é usada para alinhar os dados funcionais para um volume de referência de alta resolução.

Em uma sessão separada, para cada assunto, criamos uma de alta resolução (0,7 amostragem mm) volume de referência usando um T 1-ponderada seqüência que dá contraste tecido bom. No volume de referência, a região do mesencéfalo é segmentado utilizando a aplicação de software ITK SNAP-2. Esta segmentação é usada para criar uma representação da superfície 3D do mesencéfalo que é tanto suave e preciso 3. Os vértices de superfície e os normais são usados ​​para criar um mapa de profundidade a partir da superfície do mesencéfalo dentro do tecido 4.

Dados funcionais é transformado no sistema de coordenadas do volume de referência segmentado. Associações de profundidade dos voxelspermitir o cálculo da média de dados em tempo fMRI série dentro dos padrões de profundidade especificada para melhorar a qualidade do sinal. Dados são processados ​​na superfície 3D para visualização.

Em nosso laboratório usamos esta técnica para medir mapas topográficos de estimulação visual e encoberta e aberta atenção visual dentro do SC 1. Como exemplo, demonstramos a representação topográfica do ângulo polar à estimulação visual em SC.

Protocol

1. Polar ângulo Estímulo Topografia e Psicofísica

Para se obter um mapa polar de ângulo retinotópica no SC, usamos uma cunha 90 ° de pontos que se deslocam como o estímulo (excentricidade 2-9 ° de ângulo visual, quer dizer dot-4 velocidade ° / seg) (fig. 1). Sabe-se que a actividade no SC é aumentada pela aplicação de atenção encoberta 5, portanto, usamos um tarefa de atenção na nossa paradigma para aumentar sinal disponível. No julgamento de cada 2 s, os sujeitos são instruídos a assistir secretamente à cunha inteiro e executar uma tarefa de discriminação velocidade, mantendo a fixação. A cunha é dividido em 2 × 3 sectores virtuais com pontos em um dos sectores, escolhidos aleatoriamente em cada ensaio, movendo-se mais lenta ou mais rápida do que todos os outros pontos. Após cada ensaio, a cunha é girada em 30 ° em torno de fixação de modo que o estímulo gira totalmente com um período de 24 seg. Cada run consiste de 9,5 rotações do estímulo (228 seg), e sessões experimentais incluem16-18 corridas.

Para manter a performance dos sujeitos nesta tarefa ao longo da duração de cada corrida, a dificuldade da tarefa é ajustado através de dois intercalados aleatoriamente two-up e um para baixo escadas. Depois de dois em dois ensaios consecutivos corrigir a diferença de velocidade é reduzido de 8%, e para cada ensaio incorrecto, a diferença é aumentado em 8%.

Antes da digitalização, todas as disciplinas praticar a tarefa visual fora do scanner até atingirem um nível estável de desempenho, o que requer 3-4 sessões de treinos de 20 minutos de duração. Limiares de discriminação típicas estão na gama de 1 ° -1,5 ° / seg.

2. Preparação Assunto

  1. Cabeças assuntos são protegidos com almofadas para minimizar o movimento da cabeça antes que eles estão posicionados dentro do scanner deu. Nessas altas resoluções espaciais, fMRI é particularmente sensível a artefatos de movimento, de modo a estabilização da cabeça é fundamental.
  2. Os indivíduos recebem um MRI-compatible pad botão em uma mão e instruídos sobre qual botão apertar para indicar os seus juízos sobre a velocidade do ponto.

3. Localizando e Prescrição do SC

  1. Human SC é uma estrutura pequena, mas distinta, ~ 9 mm de diâmetro, localizados no telhado do mesencéfalo. Quando se utiliza um pequeno número de fatias de ressonância magnética, a série de imagem múltipla localizador são necessários para a sua localização precisa. Corremos essas séries ao longo de planos sagital, axial e coronal.
  2. Em seguida, usar essas imagens localizador precisamente prescrever o SC com 8-10 fatias contíguas, 1,2 mm de espessura, o campo de visão (FOV), 170 mm em uma oblíqua, quase plano-axial.
  3. Em seguida, de alta resolução T 1-imagens ponderadas estruturais são obtidas usando uma imagem tridimensional (3D) GRASS RF-mimado (SPGR) seqüência (15 ° de ângulo de flip, 1,2 voxels mm) uma vez antes de coletar os dados funcionais e outra depois. Estas imagens são utilizadas como uma referência para alinhar os dados de ressonância magnética para um str de alta resoluçãovolume de referência uctural obtido em uma sessão separada que descrevemos posteriormente.

4. Parâmetros funcionais de ressonância magnética

Tudo de imagem foi realizado em um scanner 3T GE Signa HD12 MRI usando a GE fornecido 8-channel, bobina cabeça. Excitação foi de 6,4 ms de pulso windowed-sinc aplicado utilizando a bobina de corpo scanner.

Para obter 1,2 mm de amostragem SC humano, usamos um três-shot aquisição espiral trajetória-6,7. Três tiros são necessários por várias razões. Em particular, a aquisição de um único tiro para o nosso scanner e requer FOV> 77 ms, muito longo para ser prático. Os disparos múltiplos são combinados em conjunto, após correcção, subtraindo o valor inicial e tendência linear da fase. TE é incrementado de 2 ms no primeiro quadro para estimar um mapa do campo dos dois primeiros volumes adquiridos, e esse mapa é usado para a correção linear. A reconstrução da imagem tinha uma SNR de ~ 20. Espectros de potência temporal em SC voxels tipicamentemostraram pouca da estrutura associada com ruído fisiológico, a utilização de uma aquisição tiro-3 tinha um forte efeito de filtragem sobre os comparativamente alta frequência efeitos de pulso cardíaco e da respiração. Outras técnicas de redução de ruído são problemáticos neste contexto de alta resolução. Por exemplo, os métodos de correcção retrospectivos tais como RETROICOR 6 não são aplicáveis ​​a multi-shot de dados, e gating cardíaco introduz ruído e artefacto associada com perturbações de T equilíbrio 1.

Tempo de eco, T E = 40 ms, é maior do que normalmente usado no córtex (30 ms) porque medimos um 2 correspondentemente mais T * no tecido SC (~ 60 mseg) do que a observada na matéria cinzenta cortical (~ 45 mseg).

Largura de banda de aquisição é limitada a 62,5 kHz para reduzir a corrente de pico que faz com que gradiente de aquecimento indesejado no nosso scanner. Nós escolhemos TR = 1 seg, então com três tiros um volume é adquirido a cada 3seg.

5. Modelagem 3D e ressonância magnética estrutural

Em uma única sessão separada para cada assunto, obter uma alta resolução (0,7 amostragem mm) volume de referência usando um T 1-ponderada seqüência que dá contraste tecido bom (3D SPGR, 15 ° de ângulo de flip, inversão preparado com T I = 450 ms, 2 excitações, ~ duração 28 minutos, 0,7 mm voxels).

Neste volume de referência, o segmento que o tecido do mesencéfalo, tronco cerebral, e porções do tálamo (Fig. 2A), utilizando uma combinação de técnicas automático e manual fornecidos pela aplicação ITK SNAP-2. Em particular, nós usar uma ferramenta de segmentação automática na qual o utilizador sementes pontos múltiplos dentro de cada tronco cerebral, o software, em seguida, se expande automaticamente a segmentação em torno dos pontos de semente constrangidos dentro de uma região definida por critérios de contraste e intensidade. Esta segmentação automática é, então, ajustared, se necessário, usando manual, "paint-like" ferramentas voxel.

A interface de fluido cerebrospinal tecido do SC é interpolado a partir da segmentação usando tessellation superfície eram isodensos, e esta superfície inicial é refinado para reduzir os artefactos serrilhado (Fig. 2, B e D), utilizando um algoritmo de superfície deformável variacional 3. Esta superfície fornece vértices e exteriores vectores normais para serem usadas como uma referência para os cálculos laminares (descrito abaixo), bem como um meio para visualizar dados funcionais.

6. Análise de Imagem

Para analisar os dados do fMRI, que utiliza o software mrVista (disponível para download no http://white.stanford.edu/mrvista.php) , bem como ferramentas desenvolvidas no âmbito mrVista em nosso laboratório. Nos próximos passos, usamos ferramentas do pacote padrão mrVista:

  1. Inicializara sessão em mrVista, escolhendo a opção de espacialmente normalizar a intensidade dos dados médios para reduzir os efeitos da falta de homogeneidade da bobina. A normalização utiliza um método homomórfica, isto é, dividindo por uma versão filtrada passa-baixo das intensidades de volume temporalmente médios de imagem com uma correcção aditivo robusto para ruído estimado. O primeiro meio ciclo de imagens (12 seg) é descartada para evitar equilíbrio MR transiente e efeitos hemodinâmicos.
  2. Corrija intra-movimento. O movimento é estimado a partir da série temporal de volumes. No entanto, por causa da relativamente baixa razão sinal-ruído (SNR) das imagens, primeiro executar um vagão amostra de 5-alisamento sobre a série de tempo. Cada volume é então registado para a média dos últimos 5 amostras. Note-se que alisamento só é utilizado para estimar o movimento, e os dados reais não é alisada.
  3. Formulário médias temporais de dados de cada corrida de movimento-imagem corrigida, e utilizar estas médias para corrigir o prazo entre o movimento usilongo do ng passado como referência.
  4. Realizar uma correção fatia de tempo. Usamos aquisição fatia sequencial, de modo erros devido à realização de correcção de temporização após a correcção de movimento será pequeno (~ 125 ms).
  5. Múltipla a média registrada é executado dentro de cada sessão para melhorar o SNR.
  6. Alinhar os dados estruturais da sessão de ressonância magnética para o volume de referência estrutural usando um algoritmo de registo robusto intensidade baseado 8. Coloque o alinhamento e segmentação em mrVista.
  7. Transformar os dados série funcionais de tempo para o volume de referência segmentado. Nas etapas seguintes, usamos ferramentas desenvolvidas em nosso laboratório para realizar uma análise mais aprofundada.
  8. Calcular um mapa distância através do cálculo da distância entre cada voxels de tecidos SC e do seu vértice mais próximo da superfície SC. Estas distâncias são usados ​​para medir a posição laminar dentro do volume de referência.
  9. Realizar um processo de segmentação laminar para habilitar média profundidade de dados de séries temporais para melhorar the SNR. Pequenas (1,6 mm de diâmetro) discos de tecido estão associados com cada vértice do modelo de superfície ao longo da superfície inteira SC superficial, e cada disco é então estendido para dentro e para fora a partir do tecido SC usando as normais locais de superfície para formar uma vizinhança laminar indivíduo 4.
  10. Para cada ponto da superfície SC, usamos estas associações laminar para calcular a média da série de tempo ao longo de um intervalo de profundidade especificado. Uma vez que, neurónios responsivos visualmente são principalmente presente nas camadas superficiais do SC, para o experimento estimulação visual foi utilizado um intervalo de profundidade de 0-1,8 mm.

7. Análise do Mapeamento Topográfico

Para a análise da representação topográfica dos dados, análise de coerência é realizada sobre a série de tempo-profundidade média por montagem de uma sinusóide na frequência de repetição de estímulo (ie, 1/24 Hz para o estímulo seg 24 acima descrito) para cada voxel. Desta forma, obtemos mapas de superfície de responsabilidadeSE amplitude, coerência e fase. Esta análise é efectuada no domínio da frequência, e é uma técnica comum para quantificar os mapas retinotópica em córtex visual 9,10.

A fase do ajuste sinusoidal mede a posição do estímulo. Zero fase corresponde à vertical superior meridiano (Fig. 3). O estímulo, em seguida, gira no sentido horário, para uma fase de π / 2 corresponde a quando o estímulo foi girado para o meridiano horizontal no campo visual direito. Após radianos ¸ de fase, o estímulo passa para o campo visual esquerdo, e assim por diante.

Nós também obtido limites de toda a extensão superficial da SC usando inspecção manual da anatomia do volume de alta resolução T1. Estes limites são marcados na fig. 3 por uma linha tracejada vermelha.

fMRI não medir diretamente a atividade neural, mas sim uma resposta do fluxo sanguíneo, que é bem mas lentamente acopladaa atividade neural. Isto acrescenta um atraso hemodinâmica para a resposta de fase. O atraso é estimada tomando todos os voxels acima do nosso limite de coerência de cada SC região de interesse, e centrar os seus meios em torno de π no plano complexo. Nos nossos dados de SC, estes atrasos são muito pequena, da ordem de 2-4 seg. Nós remover este atraso, rodando o mapa de cores sentido anti-horário em 45 graus (correspondente a 3 segundos) (Fig. 3).

8. Os resultados representativos

Dados de fase sobrepostos sobre uma superfície 3D da SC (Fig. 3) mostra que a resposta a estimulação visual é representado na contralateralmente, SC ou seja, o campo visual esquerdo está representado na SC direita e vice-versa um.

Existe também uma organização retinotópica da actividade. O campo superior direito visual é representada medialmente sobre o colículo esquerda (azul magenta-), eo campo inferior é representado lateralmente (vermelho-amarelo). Similarly, o campo visual esquerdo superior é representado medialmente no colículo direito (azul-turquesa) e menor é representado lateralmente (verde-amarelo).

Esta topografia é consistente com os resultados de estudos não-humanos de primatas de respostas SC: 1) para estimulação visual usando unidade única electrofisiologia, e 2) o mapeamento de micro induzidas movimentos oculares sacádicos 11,12.

A Figura 1
Figura 1. A prescrição Slice) vistos em médio-sagital imagem. B) a média temporal (a partir de 1-run) de imagens funcionais obtido a partir de fatia central, marcado em vermelho em A).

A Figura 2
Figura 2. Polar ângulo estímulo topografia. Uma cunha 90 ° de movimento em preto-e-branco pontos sobre um fundo cinza girado lentamente em torno da fixação. A cunha foi dividida em uma matriz de 6 virtusectores al (linhas cinza adicionado para enfatizar os sectores) para permitir que o sujeito para executar uma tarefa de discriminação velocidade num sector escolhido aleatoriamente.

A Figura 3
Figura 3. Segmentação e modelagem de superfície. A) O mesencéfalo, tronco cerebral, e porções do tálamo foram segmentadas de alta resolução volumes anatomia de ressonância magnética. B) Uma superfície foi criado na borda da região segmentada. C) dados Senoidal de ajuste de fase visto em uma fatia inplane (coerência> 0,25). D) A rodada e visão alargada do modelo de superfície de tronco cerebral foi utilizado para visualizar os dados de fase na SC.

A Figura 4
Figura 4. Polar ângulo mapas. fMRI mapas de fases em dois assuntos que codificam ângulo polar visuais. Limiares de coerência para cada mapa são fornecidos na parte inferior direita. A roda das cores relaciona as fases sobrepostas do estímulo em pOlar ângulo para as suas posições no campo visual.

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Discussion

Nossas técnicas de aquisição e análise de dados permitem a medição da atividade neural em estruturas cerebrais subcorticais humanos em alta resolução (1,2 mm voxels). A aquisição espiral 3-shot reduz o ruído fisiológico que é particularmente prejudicial para as medições de ressonância magnética ao redor do mesencéfalo. Além disso, a nossa segmentação laminar do tecido nos permite realizar o nivelamento profundidade dos dados que ajuda a melhorar o SNR. Temos usado esses métodos para mostrar precisos polar angular mapas topográficos de estimulação visual e atenção visual secreta na SC humano 1. A segmentação laminar também permite a análise de perfis de profundidade de atividade funcional que variam sob controle experimental 1.

Nossos métodos de imagem abrir novos caminhos para a neurociência experimentação em humanos estruturas subcorticais. Estes métodos podem permitir a tradução de multa escala pesquisa feita em animais em áreas subcorticais para os seres humanos, por exemplo, investigaorganização modular de respostas auditivas em estruturas como o colículo inferior eo núcleo coclear 13-15, ou respostas visuais e multisensorial em núcleos talâmicos como pulvinar 16,17. Finalmente, essas técnicas poderiam fornecer a localização funcional para pequenas estruturas, como o núcleo subtalâmico e globo pálido, que são muitas vezes alvos de estimulação cerebral profunda em doentes com doença de Parkinson, distonia ou dor crônica 18-21.

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Disclosures

Não há conflitos de interesse declarados.

Acknowledgments

Este material é baseado num trabalho apoiado pela National Science Foundation, Grant BCS 1063774.

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Katyal, S., Greene, C. A., Ress, D.More

Katyal, S., Greene, C. A., Ress, D. High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain. J. Vis. Exp. (63), e3746, doi:10.3791/3746 (2012).

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