Voksel Tabanlı Morfometri ile Gri Madde Farklılıklarının Ölçülmesi: Müzikal Beyin

Beynimiz deneyimlerle şekillenir ve bu da kortikal hacimde değişikliklere neden olur.

Örneğin, ikinci bir dili öğrenmek ve ustalaşmak gibi bazı yeterliliklerin, özellikle frontal lob gibi yapılarda, hücre gövdelerinin bulunduğu gri maddenin yoğunluğunu arttırdığı gösterilmiştir.

Modern gelişmelerden önce, belirli bir alanın büyüklüğünü ölçmek için, bilim adamlarının ilgilenilen bölgeyi titizlikle izlemeleri gerekecekti - çok sıkıcı bir iş. Şimdi, voksel tabanlı morfometri olarak bilinen daha hassas nörogörüntüleme teknikleri, nöroanatomideki küçük hacimsel farklılıkları yakalamak için var.

Gaser ve Shlaug'un yanı sıra Bermudez ve meslektaşlarının önceki çalışmalarına dayanan bu video, yapısal manyetik rezonans görüntülerinin nasıl toplanacağını ve farklı deneyimlere sahip bireylerin beyinlerindeki voksellerin yoğunluk değerlerini belirlemek için VBM'nin nasıl kullanılacağını göstermektedir - çok sınırlı eğitime sahip olanlara kıyasla uzman müzisyenler - ve diğer uzmanlık durumlarında, satranç oynamak gibi.

Bu deneyde, iki grup katılımcıdan - resmi olarak eğitilmiş müzisyenler ve böyle bir eğitim almamış kontroller - beyinlerinin yapısal görüntüleri toplanırken bir MRI tarayıcısında yatmaları isteniyor.

Belirli bölgeler daha sonra voksel adı verilen hacimsel piksellerin yoğunluğuna dayalı olarak otomatik bir yaklaşım kullanılarak tanımlanabilir. Örneğin, çok parlak kümeler beyaz madde lif demetlerinin yerini gösterirken, daha koyu vokseller yoğun gri maddeye sahip alanlara karşılık gelir.

Her beyin için bu segmentasyonun ardından, görüntüler, denekler arası karşılaştırmalara izin vermek için ortak bir alan olan standart bir atlasa kaydedilir.

Çoğu zaman, bu kayıt işlemi bir görüntüyü uzatabilir, bu da bazı yapıların gerçekte olduğundan daha fazla gri maddeye sahipmiş gibi görünmesine neden olur.

Bu nedenle, şablon, tekrarlanan gerilmeyi telafi etmek için Jacobian determinant adı verilen, ne kadar çarpıtma yapıldığının bir ölçüsü ile çarpılmalı ve ardından anatomideki tüm büyük farklılıklar düzeltilmelidir.

Dönüşümler uygulandıktan sonra, bağımlı değişken, müzisyenler arasındaki gri madde yoğunluğundaki farklar olarak hesaplanır. müzisyen olmayan kontrollerle karşılaştırıldığında beyinler.

Yetenekli müzisyenlerde karmaşık işitsel işlemenin artan kullanımı nedeniyle, bu grubun kontrol grubuna kıyasla üst temporal lob ve Heschl girusu gibi işitsel beyin bölgelerinde artan gri madde yoğunluğu göstermesi beklenmektedir.

Deneyden önce, herhangi bir enstrümanı günde 1 saat aktif olarak uygulayan ve en az 10 yıllık resmi müzik eğitimi almış 40 müzisyenin yanı sıra, uygun eğitimi çok az olan veya hiç olmayan 40 müzisyen olmayan kontrolü işe alın.

Taramanın yapılacağı gün her katılımcıyı laboratuvarda karşılar ve gerekli onay formlarını doldururken güvenlik gereksinimlerini karşıladıklarını doğrular.

Bireylerin tarama odasına ve tarayıcı deliğine girmeye nasıl hazırlanacağı hakkında daha fazla ayrıntı için lütfen bu koleksiyondaki başka bir fMRI projesine bakın.

Şimdi, katılımcıya tarayıcıda hareketsiz yatmasını söyleyin ve 1 mm izotropik voksellerle Manyetizasyon Hazırlanmış-Hızlı Gradyan Eko gibi yüksek çözünürlüklü, T1 ağırlıklı bir anatomik dizi toplayarak tüm beyni taramaya başlayın.

Görüntü toplama protokolünü takiben, katılımcıyı görevden alın ve analize başlayın.

Ön işlemeye başlamak için, her tarama için beyni kafatasından izole edin ve sıyırma kalitesini kontrol edin.

Bu çalışma için, önce her bir deneğin beynini, her bir vokselin yoğunluğuna bağlı olarak beyaz ve gri madde ve beyin omurilik sıvısı, BOS olarak bölümlere ayırarak belirli bir gri madde şablonu oluşturun. Yazılımın parlak vokselleri otomatik olarak beyaz madde, koyu vokselleri gri madde ve ventrikül içindeki alanları BOS olarak ayırt ettiğini unutmayın.

12 ile doğrusal afin dönüşüm gerçekleştirin? özgürlük, her deneğin beynini standart bir atlas alanına kaydetmek. Her bir konunun gri madde görüntüsünü bu alana çarpıtın ve hepsinin ortalamasını alın.

Ardından, bunu soldan sağa yansıtın ve bir kez daha, ilk gri madde şablonunu oluşturmak için görüntülerin ortalamasını alın.

Ardından, her bir deneğin beynini gri madde figürüne yeniden kaydetmek için doğrusal olmayan bir dönüşüm gerçekleştirin ve bunların ortalamasını alın. Bu yeni görüntünün yansıtılmış bir kopyasını oluşturun ve bir kez daha ikisinin ortalamasını alarak nihai, çalışmaya özgü, gri madde şablonu oluşturun.

Şimdi her bir deneğin beynini doğrusal olmayan bir dönüşüm kullanarak son gri madde figürüne kaydedin ve her bir beyin yapısının şablon alanına sığacak şekilde gerildiği miktarı telafi etmek için ne kadar çarpıtma yapıldığının Jacobian ölçüsü ile çarpın.

Daha sonra, tüm denekler arasında benzer beyin voksellerinin örtüşmesini artırmak için Tam Genişlikte Yarım Maksimum 10 mm'lik bir Gauss çekirdeği kullanarak verileri düzeltin.

Ön işleme tamamlandığında, her bir beyin grubunu ayrı bir regresör ile modelleyin. Her bir vokselde farklılık olasılığını ölçen istatistiksel haritalar oluşturmak için iki grubu karşılaştıran bir kontrast hesaplayın.

Son olarak, gerçekleştirilen binlerce eşzamanlı istatistiksel testi kontrol etmek için q değeri 0,01 olan Yanlış Keşif Oranı gibi bir çoklu karşılaştırma düzeltme tekniği uygulayın. Bu değer, %1'lik bir eşiğin üzerindeki hatalı pozitiflerin oranını tahmin edecektir.

Burada, VBM analizi, müzisyenlerin üst temporal lobunda gri madde yoğunluğunda önemli iki taraflı artışlar olduğunu ortaya çıkardı? kontrollerle karşılaştırıldığında beyinler. En büyük fark sağ tarafta gösterildi ve bu, birincil işitsel korteksin yeri olan Heschl girusunun arka kısmını içeriyordu.

Artık nöroanatomiyi incelemek için VBM'yi nasıl kullanacağınızı bildiğinize göre, araştırmacıların bu tekniği diğer popülasyonlardaki yapısal farklılıkları incelemek için nasıl kullandıklarına bakalım.

Yoğun eğitim ve deneyim içeren birçok görev, gri madde hacmindeki artışlarla ilişkili olsa da, bu genişleme, deneyimli bir satranç oyuncusunun beyninde olduğu gibi, her tür öğrenilmiş beceri seti için her zaman geçerli değildir.

Kontrollerle karşılaştırıldığında, nesne tanıma için önemli bir alan olan oksipito-temporal kavşakta gri madde hacmi azaldı. Bu tür bulgular, bilim adamlarının kortikal hacmin zorlu görevlerdeki performansla nasıl ilişkili olduğunu daha iyi anlamalarına yardımcı olabilecek ilginç bir anormalliğe neden olur.

Doğuştan kör olan bireyler, görsel kortekslerinde kontrollere kıyasla genellikle daha küçük gri madde hacmine sahiptir. İlginç bir şekilde, VBM'nin kullanılmasıyla, araştırmacılar, işitsel korteks gibi beynin görmeden sorumlu olmayan bölgelerinde, görme kontrollerinde bulunan boyutun iki katı olan önemli bir genişleme keşfettiler.

Bu yapısal farklılıklar, kör bireylerde diğer duyuların neden arttığını açıklamak için anatomik bir temel görevi görebilir.

Ayrıca, majör depresif bozukluğu olan ilaç tedavisi görmeyen hastalarda yapılan yapısal MRG ve VBM analizleri de gri cevher hacimlerinde kontrollere göre farklılıklar olduğunu göstermektedir.

Bilim adamları, bu hastaların frontal korteks ve insulada gri madde hacminin azaldığını buldular, bu da depresif hastaların kendilerine ve başkalarına karşı olumsuz duygular üzerinde bilişsel kontrol konusunda neden zorluk çektiklerini açıklayabilir.

Az önce JoVE'nin voksel tabanlı morfometri ile ilgili videosunu izlediniz. Artık MRG kullanarak anatomik görüntülerin nasıl toplanacağını ve işitsel korteks bölgelerindeki gri madde yoğunluğundaki farklılıkların nasıl analiz edileceğini ve yorumlanacağını iyi anlamalısınız. Ayrıca, tüm uzmanlık alanlarının kortikal yoğunlukta artışa yol açmadığını da öğrenmiş olmalısınız.

İzlediğiniz için teşekkürler!