Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Neuroscience

Het meten van connectiviteit in de primaire visuele Pathway in Human Albinisme Met behulp van Diffusion Tensor Imaging en tractografie

doi: 10.3791/53759 Published: August 11, 2016

Summary

Dit manuscript beschrijft deterministische en probabilistische algoritmen voor witte stof (WM) de wederopbouw, wordt gebruikt om de verschillen in optische straling (OR) connectiviteit tussen albinisme en controles te onderzoeken. Hoewel probabilistische tractography volgt de werkelijke koers zenuwvezels nader werd deterministische tractography uitgevoerd om de betrouwbaarheid en reproduceerbaarheid van beide technieken te vergelijken.

Abstract

In albinisme, wordt het aantal ipsilateraal uitstekende retinale ganglioncellen (RGC's) aanzienlijk verminderd. Het netvlies en optisch chiasma zijn voorgesteld als kandidaat-locaties voor misrouting. Omdat een correlatie tussen het aantal laterale geniculate nucleus (LGN) relais neuronen en LGN grootte is aangetoond, en op basis van eerder gerapporteerde vermindering van de LGN volumes in de menselijke albinisme, stellen we voor dat vezels projecties van LGN naar de primaire visuele cortex (V1) worden ook verminderd. Het bestuderen structuurverschillen in het visuele systeem van albinisme kan het begrip van het mechanisme van misrouting en daaropvolgende klinische toepassingen verbeteren. Diffusion gegevens en tractografie zijn nuttig voor het in kaart brengen van de OR (optische straling). Dit manuscript beschrijft twee algoritmes voor reconstructie OR om hersenen connectiviteit vergelijken albinisme en controls.An MRI scanner met een 32-kanaals hoofdspoel gebruikt structurele scans verwerven. Een T1-gewogen 3D-MPRAGE sequentie met 1 mm3 isotrope voxel grootte werd gebruikt om hoge-resolutie foto's voor V1 segmentatie te genereren. Meerdere proton dichtheid (PD) gewogen beelden werden coronaalwaarts verworven voor rechts en links LGN lokalisatie. Diffusion tensor imaging (DTI) scans werden verworven met 64 diffusie richtingen. Zowel deterministische en probabilistische volgen methoden werden uitgevoerd en vergeleken met LGN als het zaad masker en V1 als het doel masker. Hoewel DTI biedt relatief slechte ruimtelijke resolutie en nauwkeurige afbakening van OR kan problematisch zijn vanwege de lage vezeldichtheid heeft tractography gebleken voordelig zowel onderzoek als klinisch. Tract gebaseerde ruimtelijke statistiek (TBSS) bleek gebieden met een aanzienlijk verlaagde witte stof integriteit binnen de OR bij patiënten met albinisme vergelijking met controles. Paarsgewijze vergelijkingen lieten een significante vermindering van LGN te V1 connectiviteit albinisme vergelijking met controles. Het vergelijken van zowel het bijhouden van algoritmen geopenbaard gemeenschappelijke bevindingen, het versterken van de betrouwbaarheidvan de techniek.

Introduction

Albinisme is een genetische aandoening in de eerste plaats gekenmerkt door openlijke hypopigmentatie waargenomen in de getroffen personen. Het wordt veroorzaakt door erfelijke mutaties van genen betrokken bij melaninesynthese 1. Albinisme verschijnt in twee hoofdvormen: oculo-cutane albinisme (OCA), een autosomaal recessieve eigenschap presenteren zowel oog- en cutane kenmerken; en oculaire albinisme (OA), een X-gebonden eigenschap vaker voor bij mannen en voornamelijk gekenmerkt door de oculaire symptomen 2. Melanine in de retinale pigment epitheel (RPE) is van cruciaal belang voor een goede ontwikkeling van de centrale visuele route. Zijn afwezigheid in albinisme leidt daarom tot een visuele handicap, met inbegrip van fotofobie, nystagmus, verminderde gezichtsscherpte en verlies van binoculair zien 2-3. Gezichtsscherpte is gekoppeld aan foveale morfologie, die is gewijzigd albinisme 4. Bij de mens, een retinale lijn van decussation ligt langs de nasotemporal grens door de fovea, met vezels uit nasale retinaovertocht naar het andere halfrond en die van tijdelijke retina ipsilateraal uitstrekt. De mate van verminderde visuele functie in albinisme is gekoppeld aan het niveau van hypopigmentatie. Specifiek, pigmentatie is omgekeerd evenredig met de verschuiving naar tijdelijke retina van de lijn van decussation 5. Als gevolg van de verschuiving in de lijn van decussation in de temporale netvlies, is overschrijding van de optische zenuw vezels verhoogd - een kenmerk gemeen in alle soorten 3.

Structurele MRI studies op mensen aangetoond smaller optische chiasms albinisme in vergelijking met controles, die waarschijnlijk het gevolg van de toegenomen overschrijding van RGC waargenomen albinisme 6-8. Het netvlies en optische chiasm uiten axonale begeleiding signalen zoals Eph familie receptoren en hun liganden 9 en zijn dus kandidaat-locaties voor misrouting 10.

Een studie over apen met geïnduceerde glaucoom bleek een significant decemberrease van het aantal LGN parvalbumin-immunoreactieve relay neuronen en LGN volume 11. Dit suggereert een verband tussen LGN grootte en het aantal witte stof (WM) trajecten reizen door de OF V1. Een post mortem onderzoek op de menselijke albinisme bleek ook kleinere LGN met gesmolten M en P lagen 12. Hoge-resolutie structurele MRI bevestigd significante vermindering van de omvang van de LGN in albinisme 8. Samengenomen suggereren deze bevindingen dat LGN daalde kan een kleiner aantal neuronen in de LGN, en op zijn beurt een verminderde connectiviteit tussen LGN en V1.

Het onderzoeken van patronen van anatomische connectiviteit bij de mens is beperkt. Dissection, tracer injectie en laesie inductie zijn invasieve technieken die alleen kan worden gebruikt post mortem, en meestal om een ​​zeer klein aantal patiënten. Vorige studies met behulp van carbocyanine kleurstof DII injecties aangetoond neuronale verbindingen tussen V1 en V2 (secundaire visuele cortex) 13, alsmede in de hippocampus complex in-aldehyde vaste post-mortem menselijke hersenen 14. Labeling vezels op deze wijze is beperkt tot afstanden van enige tientallen millimeters vanaf het injectiepunt 14. Diffusion tensor imaging, DTI, is een MRI-modaliteit ontwikkeld in het begin-midden van de jaren 1990 tot fiber-darmkanaal richting en de organisatie te identificeren. Het is een niet-invasieve methode die in kaart brengen van grote WM trajecten in de levende hersenen mogelijk maakt. DTI is gevoelig voor de diffusie van watermoleculen in biologisch weefsel 15. In de hersenen, de diffusie van water anisotrope (ongelijkmatige) door barrières zoals membranen en myeline. WM heeft hoge diffusie anisotropie, wat betekent dat de verspreiding groter dan parallel loodrecht op de oriëntatie van de vezels 16. Fractionele anisotropie (FA) is een scalaire hoeveelheid die de voorkeur van moleculen te diffunderen in een anisotrope wijze beschrijft. FA waarden variëren 0-1, van laag tot hoog anisotstroperige (cerebrospinale vloeistof (CSF) <grijze stof (GM) <WM) 16.

Stroomlijn (deterministische) en probabilistische fiber bijhouden van zijn twee verschillende algoritmen voor 3D-reconstructie pad. Deterministische tractografie maakt gebruik van een lijn voortplanting methode, het aansluiten van de naburige voxels passen in een bepaald zaad regio. Twee stop criteria die in dit algoritme zijn de draaihoek en de FA waarde. Daarom darmkanaal tracing tussen naburige voxels is onwaarschijnlijk grote keerpunt hoeken. Het algoritme zou daarom vordert ook alleen als de FA in een voxel boven een bepaalde drempel, het beperken van de effectiviteit ervan bij het nauwkeurig definiëren van paden in de buurt van grijze stof, waarbij anisotropie daalt. Probabilistische tractography, aan de andere kant, levert een verbinding map waarin de waarschijnlijkheid van een voxel een deel van een kanaal tussen twee gebieden van belang (ROI) en dus vordert in grijze materie, zoals V1 17. Met behulp van deze MRI toepassing, de belangrijkste WM structuren zoals deOf kan worden afgebakend, zoals in eerdere studies 18-20.

Deze studie maakt gebruik van daarom verspreiding van gegevens en tractografie om het effect van axonale misrouting op retino-geniculo-corticale connectiviteit te verkennen. Omdat eerder gerapporteerde vermindering van LGN delen in menselijke albinisme 8, voorspellen we dat vezels projecties van LGN naar V1 ook verminderd (figuur 1).

Protocol

Ethiek Verklaring: Het huidige onderzoek is goedgekeurd door de Human Deelnemers Toetsingscommissie (HPRC) aan de Universiteit van York, Toronto. Alle deelnemers gaven schriftelijk toestemming op de hoogte.

1. Onder voorbehoud van Voorbereiding

Let op: Elf deelnemers met OCA, de leeftijd van 36 ± 4 jaar (6 vrouwen) werden vergeleken met tien-jarige leeftijd gematchte controles, de leeftijd van 32 ± 4 jaar (6 vrouwen). Deelnemer geschiedenis in tabel 1.

  1. Vraag elke deelnemer in te vullen en te ondertekenen een toestemmingsformulier dat richtlijnen MRI veiligheid en imaging protocol geeft.
  2. Voor elke deelnemer, bieden oordopjes voor het oor. Positie deelnemer liggende en hoofd eerst in de magneet, en landmark boven de ogen op de wenkbrauw niveau. Secure deelnemer hoofd met kussens aan het hoofd beweging te verminderen. Geef de deelnemer een squeeze lamp voor de patiënt alert.

2. Structurele MRI Parameters

e_content "> Opmerking: Alle beeldvorming wordt verkregen op een 3T-MRI-scanner met behulp van een 32-kanaals head coil Tijdens één sessie per onderwerp.:

  1. Verwerven van een hoge resolutie T1-gewogen anatomische behulp van een 3D-MPRAGE sequentie die het gehele hersenen met de volgende parameters: acquisitietijd 4 min 26 sec, gezichtsveld 256 mm, 256 matrix, 192 segmenten met slice dikte van 1 mm, met een resulteert isotrope voxel grootte van 1,0 mm 3, TR = 1900 ms, TE (echo tijd) = 2,52 ms met een inversie tijd van 900 ms en flip hoek van 9 °, 1 gemiddeld, parallel imaging (IPAT GRAPPA, versnelling factor 2) .
  2. Schaf een DTI sequentie die de cortex, met plakjes in dwarsrichting na de commissura anterior / posterior commissure (AC-PC) lijn, met behulp van de volgende parameters: acquisitie tijd 8 min 5 sec, gezichtsveld van 192 mm, 128 matrix, voxels 1.5 1,5 mm in-plane, 56 aaneengesloten (geen opening) plakken met een dikte van 2 mm, TR = 6900 ms, tE = 86 ms, 64 richtingen, b-waarde van 1000 s / mm 2 (referentie afbeelding met lage b-waarde van 0 sec / mm 2), 1 gemiddeld, parallel imaging (IPAT GRAPPA), met een versnelling factor 3.
  3. Verwerven 30-40 PD-gewogen beelden in een coronale richting, evenwijdig aan de hersenstam, die uit het voorste deel van de pons met het achterste gedeelte van de inferior colliculus.
    1. Gebruik de Turbo spin-echo (FAST spin-echo) pulssequentie en de volgende parameters: acquisitie tijd 1 min 29 sec per scan, gezichtsveld van 192 mm, 256 matrix, 30-40 plakjes met een dikte van 1 mm, wat resulteert voxel grootte 0.75 0.75 1 mm 3, TR = 3000 msec, TE = 22 msec, turbo factor 5, heroriëntatie flip hoek van 120 °, 1 gemiddeld, parallel imaging (IPAT GRAPPA), met een versnelling factor 2.
      Opmerking: S12 werd gescand met de volgende parameters: gezichtsveld 180 mm, 512 matrix, 30 plakjes met 1 mm dikke plakken, verkregen voxel 0,4 x 0,4 x 1,0 mm3. Alle andere parameters gelijk gebleven. Acquisition tijd 2 min 47 sec.
  4. Pre-proces alle scans door het omzetten van ruwe DICOM naar Nifti formaat met behulp van het programma dcm2nii.

3. LGN Afbakening

Opmerking: De LGN is een kleine subcorticale structuur diep in de hersenen, waardoor hoge-resolutie beelden PD moeten de anatomische grenzen bepalen. In deze scans, wordt de LGN als een gebied met een hoge signaalintensiteit ten opzichte van de omringende WM stukken, het detectiegebied 21 vergemakkelijken. De geïdentificeerde anatomische LGN wordt dan gebruikt als kiem regio tractography.

  1. Terwijl blind voor lidmaatschap van een groep, met de hand rechts en links LGN maskers drie keer per spoor op het gemiddelde PD beelden geïnterpoleerd twee keer de resolutie en de helft van de voxel grootte (origineel 256 x 256 matrix, 0,75 x 0,75 x 1 mm 3 voxel grootte).
    1. Om hoge resolutie te verkrijgen PD beelden gebruiken de gratis beschikbare FLIRT functie en andere software tools binnen Software FMRIB'sLibrary (FSL, http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/). Upsample, samenvoegen, motion correct en gemiddelde PD beelden voor elke deelnemer, zoals eerder elders 22 beschreven.
    2. Laad imago van de hoge resolutie PD in FSLView en klik op het tabblad Extra voor de interne optie te selecteren (of druk Figuur 1 ) Om het beeld te vergroten.
    3. Klik op het tabblad Bestand om de optie Maak Mask te selecteren en gebruik de werkbalk in de linkerbovenhoek van het scherm om de LGN traceren in elk segment. Indien gewenst, verandert u het contrast van het beeld door te slepen langs de min / max in de werkbalk om LGN opsporing te vergemakkelijken.
  2. Samenvoegen van deze regio's van belang (ROI) in een mediaan masker met gebruik van fslmerge commando.
  3. Combineer mediaan maskers alle beoordelaars 'in een enkele mediaan masker met dezelfde opdracht.

4. V1 Segmentatie

  1. Run "recon all-" commando in FreeSurfer23 (v5.3.0) op de hersenens in de moedertaal van de anatomische ruimte (T1-gewogen beelden) voor de automatische verwerking.
  2. Omzetten op de juiste uitgang in de nieuwe mri map (orig.mgz, brain.mgz, rawavg.mgz, T1.mgz) naar Nifti met "mri_convert".
  3. Gebruik BET hersenen extractie in de FSL GUI om de schedel gestripte uitgang hersenen (brain.nii.gz) in FreeSurfer ruimte te corrigeren indien nodig. Kies de Run standaard hersenen extractie met behulp van bet2 optie (standaard). Verlaag de drempel als het ontbreekt hersenweefsel, of verhogen als niet-hersenweefsel wordt vastgelegd (standaard drempel 0,5). Selecteer de afgedrukte afbeelding binaire masker hersenen (dit kan worden gebruikt voor handmatige correcties) Output image-brain geëxtraheerd en de geavanceerde opties.
  4. Converteren uitgang V1 verkaveling om een ​​volumetrisch masker met behulp van "label2surf" en "surf2volume" commando's.

5. Pre-bijhouden van registraties

Opmerking: Voor de volgende stappen, bel dan de FSL GUI aan elk van de followin openeng Tools.

  1. Gebruik BET hersenen extractie en selecteer het Bias veld en nek cleanup optie om de schedel-strip rawavg.nii.gz, gelegen in de MRI-folder gemaakt door "recon-all". Pas de drempel zo nodig.
  2. Run FLIRT lineaire registratie hersenen in FreeSurfer brengen en inheemse anatomische ruimte om diffusie ruimte.
    1. Select brain.nii.gz, output van recon-all (FreeSurfer ruimte), of de hersenen van een patiënt onttrokken T1 (native anatomische ruimte) als imago van de input, en een Eddy gecorrigeerd en de hersenen gewonnen diffusie gewogen afbeelding (DWI) als referentie beeld. Klik vervolgens op "Go".
      Opmerking: Deze stap maakt twee uitgangen, de input hersenen registreerde de referentie-afbeelding (.nii.gz) en een transformatie matrix (.mat) aan. Afgezien van de registratie wordt het laatste bestand nodig is voor tractografie wanneer zaad ruimte is niet diffusie. Gebruik de uitgang transformatie matrices (.mat) die in deze stap voor tractografie zoals uitgelegd in 7.4.2.
  3. soortgelijktot 5,2, lopen FLIRT lineaire registratie van de deelnemers 'PD hersenen om FreeSurfer ruimte en inheemse anatomische ruimte te brengen.
  4. Bereid je zaad maskers voor tractografie:
    1. Solliciteer FLIRT transformatie van Utils in de FLIRT lineaire registratie toolbox. Gebruik de .mat uitgevoerd als de transformatie matrix, de oorspronkelijke LGN maskeren als de input en brain.nii.gz (FreeSurfer spatie) of T1_brain.nii.gz (native anatomische ruimte) (zie 5.2) als referentie volume. Selecteer de Nearest Neighbor interpolatie methode vanaf de geavanceerde opties.
  5. Met alleen brain.nii.gz bestanden, voor te bereiden doel maskers voor tractografie:
    1. Registreer FreeSurfer hersenen om inheemse anatomische ruimte en maak doel maskers door het toepassen van transformatie naar V1 maskers (zie 5.2, 5.4.1) met behulp van Tri-lineaire interpolatie. Klik op "Go".

6. LGN Normalisatie

  1. Gebruik FNIRT niet-lineaire registratie zoals eerder beschreven op http: //fsl.fmrib.ox.ac.uk / FSL / fslwiki / FNIRT aan niet-gewonnen hersenen van de deelnemers in de moedertaal van de anatomische ruimte brengen MNI ruimte, met behulp van het Montreal Neurological Institute hele brein template (MNI152).
    Opmerking: Niet-lineaire registratie originele anatomische beelden wordt aanbevolen voor deze stap, zoals registraties nauwkeuriger toen FNIRT werd toegepast op niet-geëxtraheerde T1 opzichte FLIRT geëxtraheerd hersenen.
  2. Solliciteer transformatie naar LGN maskers in anatomische ruimte (original LGN eerder omgevormd tot inheemse anatomische ruimte in 5.4) met behulp van naaste buren interpolatie zoals beschreven in 5.4.1 tot maskers om MNI ruimte te brengen.
  3. Gemiddeld alle LGN maskers in MNI ruimte tussen beide groepen met de opdracht Afni's "3dMean".
  4. Met "fslmaths Thr" naar een drempel toegepast op de gemiddelde masker MNI ruimte.
  5. Bereken de gemiddelde straal van het masker in MNI ruimte met V = 4/3 πr 3 (neem een bol).
  6. Noteer het massamiddelpunt coördinatieNates van elk individu LGN masker in de moedertaal van de anatomische ruimte met behulp van de opdracht "fslstats -C".
  7. Maak sferische ROI van identieke volumes over de deelnemers:
    1. Gebruik "fslmaths" om een ROI punt met de coördinaten van de passende individuele LGN masker in de moedertaal van de anatomische ruimte zoals vastgelegd in 6.6
    2. Met "fslmaths" Breng de straal van de gemiddelde masker MNI speelt een bol rond het ROI punt in natieve anatomische ruimte.
  8. Gebruik deze gestandaardiseerde maskers als zaden voor tractografie.

7. Probabilistisch tractografie (FSL 5.0.4)

Opmerking: Voor de volgende stappen, bel dan de Fdt_gui om toegang te krijgen elk van de volgende instrumenten.

  1. Corrigeren voor verstoringen in DWIS met Eddy huidige correctie. Selecteer de Eddy huidige correctie optie in het menu aan de bovenkant van de Diffusion Toolbox raam en het uploaden van de DWI als de input, het verlaten van de default referentievolume (0).
  2. Brain extract de beelden met BET zoals beschreven in 4.3.
  3. Selecteer de DTIFIT Wederopbouw diffusie tensor optie in het menu. Geef een ingang directory met de volgende bestanden: diffusie gewogen data, nodif_brain_mask (output van de BET), bvec en bval (moet worden hernoemd naar bvecs en bvals; tekstbestanden met informatie over het diffusie acquisitie parameters, output van DICOM naar Nifti omzetting van diffusie gegevens). Klik op "Go" om dtifit, die een diffusie tensor model past bij elke voxel, het creëren van bestanden voor post-processing uit te voeren.
  4. Selecteer vervolgens het BedpostX (schatting van diffusie parameters) optie in het menu. Gebruik dezelfde ingang directory als voor DTIFIT. Klik op 'Go' om alle bestanden die nodig zijn voor tractografie te genereren.
  5. Uit dezelfde menu kiest ProbtrackX voor probabilistische tracking en voer het uit voor elk halfrond apart. Houd default fundamentele opties (5000 samples, 0,2 kromming en loopcheck applied) en selecteer gewijzigde Euler voor het berekenen van probabilistische stroomlijnen van geavanceerde opties voor een grotere nauwkeurigheid.
    1. Selecteer de uitgang van BedpostX bevatten .merged bestanden als BEDPOSTX directory.
    2. Selecteer enkel masker als zaad ruimte en laadt de getransformeerde LGN masker (in de moedertaal van anatomische ruimte) als afbeelding van het zaad, T1 (hersenen in de native anatomische ruimte) diffusie transformatiematrix als het zaad diffusie transformeren en V1 (in de moedertaal anatomische ruimte) in "optionele targets" (alles behalve uitzonderingsmaskers) als het doel.
    3. Gebruik standaard mesh conventie (Caret) en laadt de hersenen in de moedertaal van de anatomische ruimte (afbeelding T1) als afbeelding van het oppervlak referentie.
  6. Herhaal ProbtrackX voor probabilistische bijhouden van het gebruik van de standaard sferische ROI (gemaakt in stap 6) als zaad regio's voor tractografie zoals beschreven in 7.5.2. Upload ROI op dezelfde manier getransformeerd LGN (anatomische ruimte) werden geladen in 7.5.2.
  7. Re-run tractografie (7,5), dit keermet zaad (niet-genormaliseerde) en target maskers in FreeSurfer ruimte met de toevoeging van FreeSurfer's contralaterale witte stof grens masker als een uitsluiting masker, om eventuele oversteken te voorkomen en te zorgen voor directe ipsilaterale verbindingen. Vink de optie Surface van het ProbtrackX toolbox en selecteer FreeSurfer als mesh conventie.
    Let op: Het is belangrijk om te benadrukken dat tractografie wordt altijd uitgevoerd vanaf diffusie ruimte, maar Probtrackx voor probabilistische volgen maakt de inbreng van zaad en target maskers in een andere ruimte, samen met een transformatie matrix diffusie ruimte. In deze studie werd probabilistische tractografie uitgevoerd met maskers in zowel inheemse anatomische en FreeSurfer ruimte (figuur 2).

8. deterministische tractografie (DSI Studio)

  1. Open Eddy gecorrigeerde diffusie-gewogen beelden in DSI Studio 24 door te klikken op Stap 1: Open Source Images. Load bvec en bval bestanden op een b-tafel venster dat automatisch is opened naar een (.src) bestand source te maken.
  2. Laad de gegenereerde Bron bestanden op de reconstructie venster aan te passen de standaard gereconstrueerde hersenen maskers als dat nodig is.
  3. Selecteer vervolgens DTI als de reconstructie methode 25 en uitvoeren op de bronbestanden naar glasvezel informatiebestanden (.fib) te produceren.
  4. Breng deelnemers PD hersenen diffusie ruimte met behulp van FLIRT lineaire registratie.
  5. Solliciteer transformatie naar LGN maskers met de naaste buur interpolatie zoals beschreven in 5.4.1.
  6. Open .fib bestanden in het bijhouden van het venster van het programma.
  7. Run tracking voor elk halfrond apart, met behulp van LGN in diffusie ruimte als het zaad en regio 17 (V1) van Brodmann atlas verkrijgbaar bij DSI Studio als afdoend regio. Laad het LGN masker door te klikken op de tab Regio en Open Gebied. Selecteer de optie Seed onder Type in de regio lijst aan de linkerkant van het scherm. Om de V1 masker uit de atlas laden, klikt u op de Atlas van de werkbalk in de regio List enselecteert u de juiste atlas.
  8. In elke run, stelt de contralaterale WM (vernoemd links / rechts-hersen-wit-kwestie) masker uit FreeSurfer segmentatie atlas (zie Regio List box aan de volgvenster) als een gebied van vermijding (ROA).
  9. Herhaal tracking (8,7-8,8) met behulp van sferische ROI in diffusie ruimte in plaats van individuele LGN als zaad regio's voor tractografie.
    Opmerking: De sferische ROI's hebben hetzelfde volume voor alle vakken en zijn gecentreerd op het zwaartepunt van elk LGN.
  10. Herhaal LGN normalisatie, sectie 6, maar deze keer registreren hersenen in diffusie ruimte om standaard MNI ruimte, en het toepassen van transformaties LGN in diffusie ruimte (original LGN eerder getransformeerd diffusie ruimte 8,4-8,5) naar maskers om standaard MNI ruimte te brengen. Bereken het volume van de sferische ROI als het gemiddelde volume van LGN in vakken MNI ruimte.
    Opmerking: Tracking parameters kunnen worden gewijzigd door de gebruiker. Voor de meeste runs werden standaard trackingparameters toegepast. Voor sommige individuen (A5, A7, S12), anisotropie drempel (standaard 0,14-0,15) werd verlaagd (0,10-0,12) en hoekige drempel (standaard 60) werd verhoogd (65-85) voor mooiere visualisatie. Een schema van de techniek wordt getoond in figuur 3.

9. Statistische analyse - TBSS (FSL)

Opmerking:-Tract gebaseerde ruimtelijke statistiek is een voxelgewijze statistische analyse van de deelnemers 'FA maps16 verkregen met dtifit26. Hij wordt veelvuldig gebruikt voor de statistieken van verspreiding van gegevens. Deze voxelgewijze aanpak overwint mogelijke afstemming en egaliseren problemen gezien in VBM-stijl FA analyse en biedt hele brein onderzoek, onbereikbaar through-tractografie gebaseerde approaches16.

  1. Run "tbss_1_preproc" op de FA gegevens gelegen in een nieuw opgerichte TBSS directory.
  2. Run "tbss_2_reg" - T niet-lineaire registratie toe te passen, waardoor elke deelnemer FA gegevens in gemeenschappelijke ruimte (FMRIB58_FA,image doel in TBSS).
  3. Maak een gemiddelde FA skelet met de centra van alle gangbare traktaten onder de deelnemers met behulp van "tbss_3_postreg -S".
  4. Rennen "Tbss_4_prestats 0,2" aan elke deelnemer één lijn FA kaart op het gemiddelde skelet van alle uitgelijnde FA kaarten projecteren.
  5. Maak design.con en design.mat bestanden, zodat de volgorde van de matrix overeen met de volgorde waarin TBSS voorbewerkt de FA data.
  6. Run "randomisatie" via de T2 optie, die wordt aanbevolen voor TBSS zij handelt op een skelet (verlaagde deel van het 3D-gegevens) en 5000 pre-mutaties, die nauwkeuriger p-waarden geeft.

10. Statistische analyse - SPSS

  1. Het halen van FA waarden van deterministische gegevens
    Opmerking: Deterministische-gebaseerde FA waarden werden afgeleid van DSI Studio outputstatistieken tekstbestanden. Deze waarden geven het gemiddelde FA binnen de gegenereerde traktaten, which in dit geval overeen met het gebied van de OR.
    1. Run fiber-tracking in DSI studio.
    2. Save the 'statistieken' text-bestanden die door DSI Studio voor elke gegenereerde set van traktaten en de 'FA betekenen' waarden op te nemen van hen.
  2. Het halen van FA waarden van probabilistische gegevens
    Opmerking: Probabilistisch gebaseerde FA waarden zijn afgeleid van ProbtrackX2 uitgang fdt_paths bestanden. Dit zijn 3D-darmkanaal dichtheid beelden die in deze studie de oppervlakte die overeenkomt met de OR te dekken.
    1. Gebruik FLIRT lineaire registratie aan elke deelnemer fdt_paths bestanden diffusie de ruimte te brengen.
    2. Binarize de uitgang met behulp van maskers "fslmaths - bin".
    3. Voor elke deelnemer, vermenigvuldig het masker van hun FA kaart van dtifit het gebruik van "fslmaths -mul".
    4. Run commando "fslmeants" om de gemiddelde FA vinden van elk kanaal masker.
  3. Hardlopen Analyses met SPSS (met behulp van deterministische en probabilistische
    Gegevens)
    Noot: Statistische analyse wordt uitgevoerd met behulp van SPSS 20 voor Mac. Aangezien halfrond een intra-individuele variabele, een gegeneraliseerd lineair model (Genlin) waarmee de effecten in elke kant van de hersenen kan worden ze afzonderlijk wordt toegepast. Specifiek wordt de gegeneraliseerde schatten vergelijking (GEE) gebruikt.
    1. In afzonderlijke tests, stelt elk van de gemiddelde FA en stroomlijnen count (waytotal of percentage gegenereerd stroomlijnen, PGSL) als afhankelijke variabele.
      Let op: In deze studie, het stroomlijnen van telling is gebaseerd op de manier waarop-de totale waarden. Waytotal beschrijft het totale aantal gegenereerde stroomlijnt die niet door opname / uitsluitingscriteria 27 hebben verworpen. Het aantal gegenereerde stroomlijnen (NGSL), die verwijst naar het totale aantal verzonden stroomlijnen, is gelijk aan het aantal voxels in het zaad masker vermenigvuldigd met het aantal Van iedere voxel (5000 in dit geval) monsters. Percentage gegenereerde stroomlijnt (PGSL), waytotal gedeeld door NGSL tijden 100, is een maat voor de succesvolle connectivity tussen het zaad en het doel.
    2. Bestudeer de invloed van de groep en het geslacht op LGN naar V1 connectiviteit door ze als onafhankelijke variabelen in alle tests.
      Opmerking: Belangrijkste effecten evenals twee- en drie-weg interacties werden bestudeerd. Het is belangrijk op te merken dat deze afzonderlijke tests niet geconditioneerd elkaar, zodat het belang van een hoofdeffect of interactie is onafhankelijk van de andere.
    3. Gebruik leeftijd als covariaat voor alle tests. Gebruik ook LGN volume als covariaat voor tests met een gemiddelde FA en waytotal als afhankelijke variabelen, maar weglaten van proeven met PGSL als afhankelijke variabele.
      Opmerking: totale hersenvolume bleek een significant covariate en werd daarom weggelaten statistieken.
    4. Selecteer de Bonferroni-correctie werkwijze aan te passen voor meervoudige vergelijkingen 28 (significantieniveau p <0,05).

Representative Results

Dit hoofdstuk geeft een overzicht van de resultaten verkregen met behulp van twee verschillende algoritmes van tractografie, deterministische en probabilistische. LGN delen in PD ruimte waarin maskers oorspronkelijk getrokken, alsook in alle andere ruimten die in dit onderzoek worden in tabel 2 en LGN tracering wordt geïllustreerd in figuur 4. De hier gerapporteerde resultaten zijn gebaseerd op een standaard runs bol gebruikt als LGN ROI. Standard LGN volume was 461 mm 3 in beide halfronden in anatomische ruimte (probabilistische run), en 292,5 mm 3 en 364,5 mm 3 in de rechter en linker hersenhelften, respectievelijk in diffusie ruimte (deterministische run). Voor beide runs, deze standaard volumes zijn zeer dicht bij het ​​gemiddelde volumes berekend MNI ruimte (anatomische naar MNI: 472 mm 3 en 440 mm 3 voor links en rechts, respectievelijk diffusie naar MNI: 376 en 312 mm 3 voor linksen rechts, respectievelijk), maar groter dan de meeste individuele LGN volumes in de moedertaal van de ruimte (de grootste in anatomische: 281 mm 3, de grootste in diffusion: 324 mm 3). Aangezien Bonferroni is een zeer conservatieve test, p-waarden kleiner dan 0,1 worden als het naderen van betekenis behandeld en worden hier gerapporteerd. Bovendien TBSS op FA licht gebracht gebieden significant verschil (p <0,05) tussen de twee groepen, met gebieden die in rode gebieden van verminderde witte stof tractus integriteit albinisme (figuur 5).

Voor zowel deterministische en probabilistische runs, covariaten en drieweg groep geslacht door halfrond interacties waren onbeduidend en daarom van alle definitieve analyses uitgesloten. Voor de deterministische run, met behulp van de gemiddelde FA als afhankelijke variabele, de belangrijkste effecten van de groep en geslacht waren te verwaarlozen, terwijl de belangrijkste effect van het halfrond benaderden significantie (± SEM 0,41± 0,008 recht; 0,39 ± 0,006 links, p = 0,064). Middelen (± SEM) van de gemiddelde FA waarden die overeenkomen met de OR regio verbinden LGN naar V1 waren 0,39 ± 0,007 voor albinisme en 0,40 ± 0,008 voor de controles. Een twee-weg interactie van groep door hemisfeer was significant (p = 0,013). Voor de probabilistische run, met behulp van de gemiddelde FA waarden uit fdt_paths als afhankelijke variabele, het belangrijkste effect van de groep was niet significant (gemiddelde ± SEM 0,353 ± 0,0035 controles; 0,349 ± 0,0046 albinisme). Echter, de belangrijkste effecten van halfrond (0,358 ± 0,004 recht; 0,345 ± 0,003 links, p = 0,005) en geslacht (0,34 ± 0,004 vrouwen; 0,36 ± 0,004 mannetjes, p = 0,014) waren significant. Een twee manier groep geslacht interactie was significant (p = 0,033). Gegevens voor alle testen werden normaal zoals bevestigd door de Shapiro-Wilk-test (p> 0,05). Met behulp van de deterministische benadering, gemiddelde waytotal waarden waren 2728 ± 127 voor albinisme en 2753 & #177; 169 voor de controles. Het belangrijkste effect van halfrond en de bidirectionele groep geslacht interactie waren significant (p = 0,027 en p = 0,004, respectievelijk). Met behulp van PGSL als afhankelijke variabele, de belangrijkste gevolgen van de groep en geslacht waren te verwaarlozen, terwijl het effect van het halfrond was significant (± SEM 0,89 ± 0,045 recht; 0,63 ± 0,026, p = 0,001). De twee richtingen groep geslacht interactie was ook significant (p = 0,003). Bedoel PGSL van LGN naar V1 waren 0,76 ± 0,046 voor albinisme en 0,76 ± 0,048 voor de controles. PGSL werden berekend met behulp van standaard LGN ROI. De gegevens werden normaal verdeeld (Shapiro p> 0,05). Voor de probabilistische run, met behulp van waytotal waarden en PGSL als afhankelijke variabelen, de belangrijkste gevolgen van de groep, halfrond en geslacht waren niet significant. Mean waytotal waarden waren 28.739 ± 7297 voor albinisme en 31.220 ± 7202 voor de controles. Bedoel PGSL van LGN naar V1 waren 1,3 ± 0,3 voor albinisme en 1,4 ±0,3 voor de controles. In beide gevallen waren de gegevens niet normaal verdeeld en gamma log-transformatie toegepast.

Met de deterministische benadering, geopenbaard paarsgewijze vergelijkingen verminderde FA in de rechter hemisfeer albinisme vergelijking met controles (C 2 (1, N = 21) = 4,15, p = 0,042). In controles werd de linker hersenhelft FA waarde lager dan die van de rechter hemisfeer (p = 0,007), en een trend naar verminderde FA bij vrouwen dan bij mannen gevonden (C 2 (1, N = 21) = 2,97, p = 0,085). Gebruik probabilistische tractography, paarsgewijze vergelijkingen werden verminderde FA in de linkerhelft in vergelijking met de rechter hemisfeer beide groepen (C 2 (1, N = 21) = 6,31, p = 0,012). Bij mannen werd FA aanzienlijk verminderd in vergelijking met controles albinisme (C 2 (1, N = 21) = 4,27, p = 0,039). Ook FA was aanzienlijk gedaald bij vrouwen compared tot mannen in de controlegroep (C 2 (1, N = 21) = 14,37, p <0,001). Met behulp van waytotal waarden uit de deterministische run als afhankelijke variabele, paarsgewijze vergelijkingen onthuld verminderde connectiviteit bij mannen met albinisme in vergelijking met mannelijke controles (C 2 (1, N = 21) = 4,65, p = 0,031). In beide groepen werd verbinding in de linker hersenhelft lager dan in de rechter hemisfeer (C 2 (1, N = 21) = 4,34, p = 0,037). Bovendien connectiviteit lager bij mannen dan bij vrouwen in de albinisme (C 2 (1, N = 21) = 4,47, p = 0,034), terwijl het omgekeerde werd waargenomen in de controlegroep (C 2 (1, N = 21) = 3,87, p = 0,049). Tenslotte bij vrouwen, een trend van verminderde verbindingen werd waargenomen bij controles vergeleken met albinisme (C 2 (1, N = 21) = 3,52, p = 0,061). Met behulp van PGSL waarden berekend op basis van deterministische data, paarsgewijze vergelijkingen onthuld Similar resultaten die verkregen met waytotal waarden. Uitgangen van deterministische tractography zijn aangegeven in figuur 6. Met probabilistische data, paarsgewijze vergelijkingen blijkt daalde verbindingen in de rechterhelft van de mannen dan bij vrouwen (C 2 (1, N = 21) = 15,96, p <0,001). Uitgangen van probabilistische tractography zijn aangegeven in figuur 7 A Pearson correlatie bleek een zeer zwakke negatieve correlatie tussen PGSL waarden van beide methoden (r = -0,172, p = 0,276,. Maar de zenuwbanen grotendeels overlappen en zijn kwalitatief vergelijkbaar (figuur 8) .

Figuur 1
Figuur 1:. Primaire visuele Pathway in de hersenen van gezonde mensen en patiënten met Albinisme Elke LGN ontvangt input van beide ogen. Ipsilaterale retinale projections beëindigd na lagen 2, 3 en 5, terwijl contralaterale uitsteeksels eindigen op lagen 1, 4 en 6. De LGN projecteert op V1 via de optische straling (paars), met axonen eindigen zwaarst op V1 Layer 4. ingangen van de twee ogen blijven gescheiden in de oogdominantie kolommen van Layer 4. Voorbij dit punt, zijn input van beide ogen gecombineerd (verrekijker neuronen in de cortex). (A) In controles, ongeveer de helft van de uitsteeksels uitstrekken ipsilateraal (rood) van de tijdelijke retina, terwijl de andere helft voort uit de nasale retina en kruis (groen) en chiasm met de contralaterale hemisfeer. (B) In albinisme, is er een verschuiving van regel decussation in de temporale netvlies, resulterend in verhoogde overschrijding van optische zenuwvezels, zoals blijkt uit de verdikte groene vezels. Dit schema suggereert extra afwijkingen verder stroomafwaarts de retino-geniculo-corticale route, met verminderde LGN connectiviteit in albinisme V1 (gewijzigd vanaf Mcketton et al., 2014), zoals bevestigd door deze studie. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 2
. Figuur 2 "Probabilistic tractografie Pipeline FLIRT Linear Registratie werd gebruikt om Brains Deelnemers Transformeer naar verschillende ruimtes (registratie aangegeven door rode pijlen): Ter voorbereiding van het zaad maskers, werden PD hersenen geregistreerd anatomische T1 ruimte en FreeSurfer (FS) ruimte, en transformaties werden toegepast op originele LGN maskers met de naaste buren interpolatie. om de doelstelling te maskers maken, werden FS hersenen omgevormd tot T1 ruimte en transformaties werden toegepast op FreeSurfer's V1 maskers met de tri-lineaire interpolatie. T1 en FS hersenen werden lineair geregistreerd diffusie ruimte. FreeSurfer 's contralaterale witte stof grens masker werd toegevoegd als uitsluiting masker in de FS-run. PROBTRACKX2 voor probabilistische bijhouden werd uitgevoerd in diffusie ruimte met maskers inbreng in T1 en FS ruimte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 3
Figuur 3: deterministische tractografie Pipeline. Pre-processing Betrokken DICOM te Nifti Conversie en leverde een-Diffusion Weighted Image (dti.nii.gz) samen met twee tekstbestanden (bvec en bval). Distortions en beweging werden gecorrigeerd voor het gebruik van FSL's Eddy-current correctie tool. Eddy gecorrigeerde diffusie-gewogen beelden werden geopend in DSI Studio en bvec en bval dossiers werden op een b-tafel venster om een ​​bron (.src) bestand te maken geladen. Bronbestanden werden geopend en de standaard gereconstrueerdehersenen maskers zo nodig gewijzigd. Vervolgens werd DTI reconstructie model toegepast op de bronbestanden naar glasvezel informatiebestanden (.fib) te produceren. LGN maskers in diffusie ruimte werden geladen op de .fib bestanden in de volgvenster en ingesteld als zaden. Regio 17 (V1) van Brodmann atlas werd ingesteld als een afdoend regio. In elke run, de contralaterale WM masker uit FreeSurfer segmentatie atlas werd geladen en ingesteld als een ROA (beide hersenhelften hier afgebakend). Gelijke tekens te vertegenwoordigen dat het product leverde in een bepaalde stap; Oranje pijlen geven het invoerbestand dat werd gebruikt voor de volgende verwerking of volgen stap; Asterisk (*) geeft maskers en hersenen in diffusie ruimte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 4
Figuur 4: LGN Mask Afbakening. (A) ingezoomde weergave van links en rechts LGN op een gemiddelde coronale-PD-gewogen beeld plaat die werd geïnterpoleerd twee keer de resolutie en de helft van de grootte van de voxel bij een patiënt met albinisme, A11. (B) handmatig getraceerd rechts en links LGN gebieden van belang (ROI) in het rood (C) LGN maskers getransformeerd naar FreeSurfer ruimte met behulp van naaste buur (rood) en tri-lineair (blauw) interpolaties. De voormalige werd gebruikt voor alle transformaties uitgevoerd in deze studie voor een nauwkeurigere afbakening van de structuur. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 5
Figuur 5: voxelgewijze Statistische analyse met TBSS hele brein voxelgewijze statistische analyse van. FA data werd uitgevoerd met behulp-tract gebaseerde ruimtelijke statistiek (TBSS). Niet-lineaire registratie van alle deelnemers FA beelden naar een gemeenschappelijke ruimte werd uitgevoerd, gevolgd door de oprichting van een gemiddelde FA skelet en de projectie van het FA elke deelnemer op het skelet. (A) Albinisme> controle contrast toont skelet in het groen met geen gebieden van belang als gevolg van verminderde FA in albinisme in vergelijking met controles. (B) Significant verschil tussen de controlegroep en de albinisme groep gedetecteerd met gebieden in rode die gebieden (cerebrale witte stof overeenkomt met optische straling vezels en calcarinus cortex, waar zij eindigen) verlaagde witte stof tractus integriteit albinisme, de controle> albinisme contrast (TFCE (drempel-vrije cluster enhancement) gecorrigeerd, p <0,05), (C) Ingedikt skeletonised versie van de resultaten weergegeven in B, voor visuele representatie.les / ftp_upload / 53759 / 53759fig5large.jpg "target =" _ blank "> Klik hier om een ​​grotere versie van deze figuur te bekijken.

figuur 6
Figuur 6:. Output van DSI Studio Fiber Tracking (A) Gereduceerde LGN naar V1-connectiviteit in albinisme patiënt A1 (laagste aantal gereconstrueerde stukken onder de deelnemers in de rechter hersenhelft, 1365) in vergelijking met (B) controles (S6, hoogste aantal gereconstrueerde traktaten bij controles in de rechter hersenhelft, 4355) (links LGN in rood, rechts LGN in groen, LGN verbindingen naar optische-darmkanaal en OR in oranje, V1 in het blauw). Optic-darmkanaal te LGN verbindingen zijn ook te zien in de uitvoer. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 7:. Uitvoer van PROBTRACKX voor probabilistische Tracking Gereduceerd LGN te V1 connectiviteit albinisme (boven) in vergelijking met controles (onder). LGN wordt getoond in het geel, optische straling in het groen, V1 in het rood. Merk op dat de hier getoonde schijfjes niet bedoeld zijn om hetzelfde te zijn, maar zijn eerder gekozen als segmenten die het beste vertegenwoordigen de bevindingen van de methode. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 8
Figuur 8:. Probabilistisch versus deterministische Output Overlap Kaart Anatomische hersenen (probabilistische run) en verspreiding hersenen (deterministische run) werden geregistreerd1mm MNI hersenen. Transformaties werden toegepast om de productie traktaten uit runs die standaard sferen als LGN ROI gebruikt tractografie. Output traktaten werden gemiddeld over de deelnemers in elke methode, en (A) gemiddelde kanaal maskers werden bedekt op een 1 mm MNI hersenen in FSL weergave voor vergelijking (probabilistische in groen, deterministische in het rood). Transparantie werd toegepast op soortgelijke noties van connectiviteit weer te geven in beide methoden. (B) LGN (blauw) en V1 (roze) maskers werden toegevoegd aan het zaad en doelgebieden te illustreren. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

albinisme controls
Deelnemer Leeftijd (jr) Seks Classificatie Gezichtsscherpte Deelnemer Leeftijd (jr) Seks
A1 48 M OCA 0.6 S1 24 F
A2 20 M OCA-1 0.8 S2 22 M
A3 21 M OCA-1A 1.0 S3 25 M
A4 48 M OCA-1 1.0 S4 24 F
A5 43 F OCA-1 0.8 S5 20 F
A6 56 M OCA 0.9 S6 39 M
A7 22 F OCA 0.6 S7 26 F
A8 47 F OCA 0.9 S8 42 F
A9 45 F OCA 1.0 S9 41 F
A10 17 F OCA-1 0.9 S10 60 M
A11 29 F OCA-2 0.5

Tabel 1: Deelnemer Informatie en Geschiedenis Gezondheid. Gezichtsscherpte werd beoordeeld met behulp van een vroege behandeling Diabetische retinopathie Study (ETDRS) eye chart en expressed in LogMar (logaritme van de minimale hoek van resolutie) notatie, dat wil zeggen, de logaritme tot de basis 10 van decimale gezichtsscherpte (0,0-1,0 20 / 20-20 / 200). ETDRS chart testen is gebleken nauwkeuriger dan de alom gebruikte Snellen-test 29 te zijn. Alle bedieningselementen had normaal of gecorrigeerd tot normale gezichtsscherpte (20/20). Geen geschiedenis van neurologische aandoeningen gerapporteerd.

PD anatomisch verspreiding FS
Links Rechts Links Rechts Links Rechts Links Rechts
albinisme A1 48 71 57 78 63 72 49 67
A2 195 176 199 179 194 162 212 190
A3 191 181 203 186 180 171 194 184
A4 119 99 132 110 122 122 129 113
A5 128 132 101 106 153 113 135 153
A6 128 75 75 75 86 104 84 85
A7 115 105 101 95 117 113 117 114
A8 63 49 54 56 45 32 79 40
A9 81 105 81 104 77 113 76 112
A10 120 122 115 117 131 126 156 156
A11 69 92 70 93 81 113 75 98
Controls S1 201 234 217 240 198 297 205 250
S2 158 165 126 131 180 135 112 115
S3 172 184 204 212 167 180 186 199
S4 153 119 140 112 162 167 166 121
S5 276 229 281 247 324 239 292 243
S6 187 202 203 230 149 176 191 193
S7 242 250 199 209 270 239 206 235
S8 196 112 213 125 194 104 209 136
S9 212 236 224 256 225 234 224 256
S10 193 151 190 152 212 176 211 158

Tabel 2:. Een samenvatting van LGN Volumes De volumes die in deze tabel (3 mm) van rechter en linkerLGN patiënten en controles in alle ruimten gebruikt in deze studie.

Discussion

Veranderde WM en meer in het bijzonder verminderde connectiviteit albinisme vergelijking met controles werden verwacht. Zo is de verminderde FA in de rechter hersenhelft van albinisme in vergelijking met controles, evenals de verminderde connectiviteit bij mannelijke patiënten met albinisme hier vermeld zijn in lijn met onze voorspelling. Geslacht en hemisfeer effecten niet volledig duidelijk, hoewel onderzoek op gezonde hersenen suggereert dat verminderde WM complexiteit in de linkerhelft van mannen dan bij vrouwen 30-31 kunnen sommige geslacht en halfrond gerelateerde verschillen waargenomen in deze studie verklaren. Verminderde connectiviteit in mannelijke albinisme ten opzichte van vrouwelijke albinisme kan zijn voor een deel te wijten aan de jongere gemiddelde leeftijd van de vrouwen in beide groepen (7-8 jaar <mannetjes), zoals WM volume werd gemeld te worden verlaagd in het midden van de volwassenheid in de gezonde hersenen 32 -33. Gender verschillen kunnen ook te wijten zijn aan de kleine steekproef en de ongelijke aantal mannen versus vrouwen in elkgroep (5 mannetjes OCA, 4 controles). De toegenomen connectiviteit waargenomen bij vrouwelijke albinisme in vergelijking met controles van hetzelfde geslacht was niet verwacht, en zou kunnen suggereren een soort van een compensatiemechanisme in albinisme. Echter, deze bevinding kan eerder worden binnen een kleine populatie monster toegeschreven aan de grote variabiliteit.

Bedoel FA en stroomlijnen telling worden gebruikt om LGN verkennen V1 connectiviteit. FA is een van de meest gemelde maatregelen afgeleid van verspreiding van gegevens. Het nauwkeurigst omschreven als een kwantificering van hoe sterk gerichte diffusie in een gebied. Het is belangrijk op te merken dat de groep verschillen in de FA maatregelen niet per se verschillen in witte stof integriteit inhouden. Aangezien dit onderzoek gaat om een ​​klinische toestand met een mogelijk effect op de witte stof, kan een dergelijke interpretatie worden gerechtvaardigd. Echter, terwijl een verminderde integriteit suggereert structurele schade of achteruitgang, FA in een gebied kan worden verlaagd als gevolg van minder belemmeringen zoals grotereaxon diameters en minder dicht gepakte axonen, en door minder effectief grenzen als gevolg van verhoogde membraanpermeabiliteit 34. De term "stroomlijnen count ', de voorkeur boven' aantal vezels", aangezien het aantal gereconstrueerde stroomlijnen geen echte weergave van het aantal werkelijke vezels vanwege variaties in pathway kenmerken zoals lengte, kromming en vertakking, evenals proefomstandigheden zoals signaal-ruisverhouding (SNR) 34.

Tractografie is de enige niet-invasieve techniek voor het afbeelden WM in vivo. In de deterministische benadering ontbinding treedt op wanneer anisotropie onder een bepaald niveau, of wanneer er een abrupte gehoekt. De meeste voxels bevatten vezels in meerdere richtingen, en de deterministische benadering is beperkt tot of identificatie van de dominante kanaal in een voxel of een "gemiddelde" van alle richtingen binnen een voxel. Het ontbreekt dus een echte Repres biedenentatie van neuronale paden. Probabilistische tractografie laat de resolutie van twee vezels modellen in één voxel, een meer betrouwbare weergave van een kanaal, en volgen in gebieden met een lage anisotropie 17. Probabilistische algoritme is daarom bijzonder voordelig in deze studie, wordt de beweging van de OR, een sterk vertakkende structuur WM (met name het gedeelte van lus Meyer) onderzocht, die resulteert in de grijze stof van V1. Het is belangrijk op te merken dat probabilistische tractography verwijst naar een stochastische waarschijnlijkheid van dezelfde route ontstaan ​​over meerdere permutaties, in plaats van de misleidende begrip tractography die de ware anatomie van een vezel. Hoewel probabilistische tractografie wordt verondersteld om de ware koers van zenuwvezels beter te volgen, werd deterministische tractografie uitgevoerd om het nut en de reproduceerbaarheid van beide technieken te vergelijken. Sinds trends werden gedetecteerd met behulp van de probabilistische benadering gelijkenissen gezienin de deterministische run de geldigheid van de resultaten alleen maar verder versterkt.

Naast het toenemende gebruik bij onderzoek naar mapping anatomische verbindingen in de hersenen, heeft tractography veelbelovende vooruitgang in neurochirurgische panning. Visualisatie van de OR gedurende resectie van tumoren door neuronavigationally overdracht van DWI gegevens in het operatiegebied werd gemeld om te helpen bij het ​​succesvol verwijderen van laesies en het houden van de visuele velden intact 35. Toch DTI heeft beperkingen zoals de relatief slechte ruimtelijke resolutie en een verminderde kwaliteit van de gegevens bij structuren met een lage vezeldichtheid zoals de OR worden bestudeerd 20. Hoewel probabilistische tractografie was de aangewezen techniek, de huidige studie gericht op de twee algoritmes te vergelijken. Beide algoritmen bijhouden bracht een aantal algemene waarnemingen, waardoor de betrouwbaarheid van de resultaten.

LGN volume varieert 112-276 mm 3 bij gezonde hersenen 8 en correlates met volumes van de visuele cortex en de optische-darmkanaal, maar niet met de totale hersenvolume 36. Aangezien tractography afhankelijk van het aantal voxels in het zaad masker moet LGN volume in deelnemers genormaliseerd naar bias in kwantitatieve vergelijkingen tussen stukken 37 te voorkomen. We gecontroleerd voor verschillen in grootte LGN op twee verschillende manieren. In de eerste methode, bolvormige ROI van standaardformaat gecreëerd. Om dit te bereiken, werd een gemiddeld volume in alle vakken van hun LGN maskers omgevormd tot MNI ruimte berekend. Met de straal van de gemiddelde masker MNI ruimte, werd een gebied gecentreerd op het zwaartepunt van elk LGN zowel in anatomische of diffusie ruimte. Met een standaard bol ROI met een volume groter dan de afzonderlijke LGN volumes verzekert wordt dat alle voxels die deel uitmaken van deze structuur in alle deelnemers. Hoewel het gebruik van een grotere masker grootte zou meestal verhogen het risico voor valse positieven, is een dergelijke zorg niet van toepassing bij het zaaienin een constructie, zoals het LGN, die verschilt connectiviteitspatronen van omliggende kernen. Vandaar voxels die tot andere structuren stroomlijnt dat niet de verwachte paden en dergelijke paden niet volgen genereren zal daarom worden weggegooid 18 .De tweede methode die we gebruikt om te controleren voor LGN volume was om statistische analyses uitgevoerd met behulp van LGN volume als een covariaat, maar dit niet significant veranderen de statistische resultaten. Een andere mogelijke benadering voor het LGN normalisatie is de toevoeging en verwijdering van voxels rond individuele LGN maskers om een ​​standaard formaat over onderwerpen met behulp van een MATLAB script te verkrijgen. Deze benadering vereist geen extra registraties nodig en beperkt daarmee de mate van vervorming van de hersenbeelden en verhoogt de nauwkeurigheid. Het behoudt ook de LGN omtrek in plaats van het creëren van een sfeer rond de regio LGN. Echter, te minimaliseren menselijke fouten, kan multi-atlas segmentatie worden gebruikt in plaats van handmatig opsporen van de LGN maskers. Met behulp van een set van atlassen accountsindividuele structurele variabiliteit en daarom levert een nauwkeurigere representatie van een subcorticale gebied dan een atlas 38.

Deze nieuwe in vivo studie onderzoekt afhankelijke ontwikkeling tussen de verschillende delen van de primaire visuele route in menselijke albinisme. Dit geeft dus meer inzicht in het ontstaan ​​van deze aandoening en een verbeterde diagnose door de identificatie van wanorde-specifieke handtekeningen. Zowel de probabilistische en deterministische tractografie algoritmes gebruikt hier toonde vergelijkbare patronen van veranderde LGN naar V1-connectiviteit in de menselijke albinisme. Hoewel geen generalisatie de grote populatie kan worden vanwege de kleine steekproef en de grote interindividuele variatie in structuur van belang, deze studie demonstreert de bruikbaarheid van tractography bij het detecteren van trends in het monster populatie Dit suggereert dat verder onderzoek in het veld.

Acknowledgments

Het werk wordt gedeeltelijk ondersteund door de Natural Sciences and Engineering Research Council van Canada (NSERC). De auteurs danken de deelnemers, Dr. Rick Thompson voor zijn hulp bij het werven van de albinisme patiënten, Denis Romanovsky voor zijn hulp draaien van een van de analyses en het wijzigen van een figuur, Mónica Giraldo Chica voor haar kennis en advies met tractografie, Joy Williams voor haar hulp in MRI acquisitie, en Aman Goyal voor zijn MRI-analyse deskundigheid.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Magnetom Tim Trio 3T MRI Siemens (Erlangen, Germany)
FMRIB’s Software Library (FSL) http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/
FreeSurfer http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu
DSI Studio http://dsi-studio.labsolver.org
SPSS

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Montoliu, L., et al. Increasing the complexity: new genes and new types of albinism. Pigment Cell Melanoma Res. 27, 11-18 (2013).
  2. Martinez-Garcia, M., Montoliu, L. Albinism in Europe. J. Dermatol. 40, (5), 319-324 (2013).
  3. Gottlob, I. Albinism: a model of adaptation of the brain in congenital visual disorders. Br. J. Opthalmol. 91, (4), 411-412 (2007).
  4. Wilk, M. A., et al. Relationship between foveal cone specialization and pit morphology in albinism. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 55, (7), 4186-4198 (2014).
  5. Von dem Hagen, E. A. H., Houston, G. C., Hoffman, M. B., Morland, B. A. Pigmentation predicts the shift in the line of decussation in humans with albinism. Eur. J. Neurosci. 25, 503-511 (2007).
  6. Rice, D. S., Williams, R. W., Goldowitz, D. Genetic control of retinal projections in inbred strains of albino mice. J comp neurol. 354, (3), 459-469 (1995).
  7. Schmitz, B., Schaefer, T., Krick, C. M., Reith, W., Backens, M., Kasmann-Kellner, B. Configuration of the optic chiasm in humans with albinism as revealed by magnetic resonance imaging. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 44, (1), 16-21 (2003).
  8. Mcketton, L., Kelly, K. R., Schneider, K. A. Abnormal lateral geniculate nucleus and optic chiasm in human albinism. J. Comp. Neurol. 522, (11), 2680-2687 (2014).
  9. Williams, S. E., et al. Ephrin-B2 and EphB1 mediate retinal axon divergence at the optic chiasm. Neuron. 39, (6), 919-935 (2003).
  10. van Genderen, M. M., Riemslag, F. C., Schuil, J., Hoeben, F. P., Stilma, J. S., Meire, F. M. Chiasmal misrouting and foveal hypoplasia without albinism. J. Opthalmol. 90, (9), 1098-1102 (2006).
  11. Yücel, Y. H., Zhang, Q., Gupta, N., Kaufman, P. L., Weinreb, R. N. Loss of neurons in magnocellular and parvocellular layers of the lateral geniculate nucleus in Glaucoma. Arch. Ophthalmol. 118, (3), 378-384 (2000).
  12. von dem Hagen, E. A., Hoffman, M. B., Morland, A. B. Identifying human albinism: a comparison of VEP and fMRI. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 49, (1), 238-249 (2008).
  13. Burkhalter, A., Bernardo, K. L. Organization of cortico-cortical connections in human visual cortex. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 86, (3), 1071-1075 (1989).
  14. Mufson, E. J., Brady, D. R., Kordower, J. H. Tracing neuronal connections in postmortem human hippocampal complex with the carbocyanine Dye DiI. Neurobiol. Aging. 11, (6), 649-653 (1990).
  15. Wedeen, V. J., et al. Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. Neuroimage. 41, (4), 1267-1277 (2008).
  16. Smith, S. M., et al. Tract-based spatial statistics: voxelwise analysis of multi-subject diffusion data. NeuroImage. 31, (4), 1487-1505 (2006).
  17. Newcombe, V. F., Das, T., Cross, J. J. Diffusion imaging in neurological disease. J. Neurol. 260, (1), 335-342 (2013).
  18. Behrens, T. E. J., et al. Non-invasive mapping of connections between human thalamus and cortex using diffusion imaging. Nat. Neurosci. 6, (7), 750-757 (2003).
  19. Bassi, L., et al. Probabilistic diffusion tractography of the optic radiations and visual function in preterm infants at term equivalent age. Brain. 131, (2), 573-582 (2008).
  20. Hofer, S., Karaus, A., Frahm, J. Reconstruction and dissection of the entire human visual pathway using diffusion tensor MRI. Front Neuroanat. 4, 1-7 (2010).
  21. Fujita, N., et al. Lateral Geniculate Nucleus: Anatomic and Functional Identification by Use of MR Imaging. Am. J. Neuroradiol. 22, (9), 1719-1726 (2001).
  22. McKetton, L., Joy, W., Viviano, J. D., Yücel, Y. H., Gupta, N., Schneider, K. A. High resolution structural magnetic resonance imaging of the human subcortex in vivo and postmortem. J. Vis. Exp. (2015).
  23. Fischl, B. FreeSurfer. NeuroImage. 62, (2), 774-781 (2012).
  24. Yeh, F. C., Verstynen, T. D., Wang, Y., Fernández-Miranda, J. C., Tseng, W. Y. Deterministic Diffusion Fiber Tracking Improved by Quantitative Anisotropy. PLoS One. 8, (11), 807-813 (2013).
  25. Jiang, H., van Zijl, P. C., Kim, J., Pearlson, G. D., Mori, S. DtiStudio: resource program for diffusion tensor computation and fiber bundle tracking. Comput. Methods. Programs. Biomed. 81, (2), 106-116 (2006).
  26. Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. NeuroImage. 23, (1), 208-219 (2004).
  27. Galantucci, S., et al. White matter damage in primary progressive aphasias: a diffusion tensor tractography study. J. Neurol. 134, 3011-3029 (2011).
  28. Cabin, R. J., Mitchell, R. J. To Bonferroni or not to Bonferroni: when and how are the questions. Bull. Ecol. Soc. Am. 81, (3), 246-248 (2000).
  29. Kaiser, P. K. Prospective evaluation of visual acuity assessment: a comparison of snellen versus ETDRS charts in clinical practice (An AOS Thesis). Trans. Am. Ophthalmol. Soc. 107, 311-324 (2009).
  30. Farahibozorg, S., Hashemi-Golpayegani, S. M., Ashburner, J. Age and sex-related variations in the brain white matter fractal dimension throughout adulthood: An MRI study. Clin. Neuroradiol. 25, (1), 19-32 (2014).
  31. Tian, L., Wang, J., Yan, C., He, Y. Hemisphere and gender-related differences in small world brain networks: a resting state functional MRI study. NeuroImage. 54, (1), 191-202 (2011).
  32. Ge, Y., Grossman, R. I., Babb, J. S., Rabin, M. L., Mannon, L. J., Kolson, D. L. Age-related total gray matter and white matter changes in normal adult brain. Part 1: volumetric MR imaging analysis. Am. J. Neuroradiol. 23, (8), 1327-1333 (2002).
  33. Zhang, L., Dean, D., Liu, J. Z., Sahgal, V., Wang, X., Yue, G. H. Quantifying degeneration of white matter in normal aging using fractal dimension. Neurobiol. Aging. 28, (10), 1543-1555 (2007).
  34. Jones, D. K., Knosche, T. R., Turner, R. White matter integrity, fiber count, and other fallacies: The do's and don'ts of diffusion MRI. NeuroImage. 73, 239-254 (2013).
  35. Coenen, V. A., Huber, K. K., Krings, T., Weidemann, J., Gilsbach, J. M., Rohde, V. Diffusion-weighted imaging-guided resection of intracerebral lesions involving the optic radiation. Neurosurg. Rev. 28, (3), 188-195 (2005).
  36. Andrews, T. J., Halperm, S. D., Purves, D. Correlated size variations in human visual cortex, lateral geniculate nucleus, and optic tract. J. Neurosci. 17, (8), 2859-2865 (1997).
  37. Bridge, H., Thomas, O., Jbabdi, S., Cowey, A. Changes in connectivity after visual cortical brain damage underlie altered visual function. Brain. 131, 1433-1444 (2008).
  38. Asman, A. J., Landman, B. A. Non-local statistical label fusion for multi-atlas segmentation. Med. Image. Anal. 17, (2), 194-208 (2013).
Het meten van connectiviteit in de primaire visuele Pathway in Human Albinisme Met behulp van Diffusion Tensor Imaging en tractografie
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Grigorian, A., McKetton, L., Schneider, K. A. Measuring Connectivity in the Primary Visual Pathway in Human Albinism Using Diffusion Tensor Imaging and Tractography. J. Vis. Exp. (114), e53759, doi:10.3791/53759 (2016).More

Grigorian, A., McKetton, L., Schneider, K. A. Measuring Connectivity in the Primary Visual Pathway in Human Albinism Using Diffusion Tensor Imaging and Tractography. J. Vis. Exp. (114), e53759, doi:10.3791/53759 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter