Yerel Gyrification Endeksi hesapla Adım Adım Öğretici: MR Görüntüleri Kortikal Katlama nasıl ölçülür

Bu prosedürün genel amacı, serebral MRI tabanlı olarak kortikal kıvrımlanmayı veya girintilenmeyi yüksek bir çözünürlükle nicelleştirmektir. Bu işlem, öncelikle free surface yazılımı kullanılarak kortikal yüzeylerin doğru üç boyutlu temsillerinin oluşturulmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım ise, morfolojik kapatma algoritması kullanılarak pial yüzeye sıkıca uyum sağlayan bir dış yüzey oluşturmaktır.

Ardından, dış yüzey üzerinde birbirinin üzerine binen yüzlerce dairesel bölge oluşturulur ve bunlar ilgili kortikal alan yamalarıyla eşleştirilir. Daha sonra, her noktada karşılıklı gelen her iki bölgenin oranı hesaplanır; bu işlem, farklı tanı grupları arasındaki istatistiksel karşılaştırmalar için sonradan kullanılabilecek yerel kalınlaşma bireysel haritalarıyla sonuçlanır. Nihayetinde, büyümüş çocuklarda, ergenlerde veya yetişkinlerde kortikal yapının ölçülmesi, yaşamın ilk aylarında meydana gelmiş anormal kortikal gelişimi ortaya çıkarabilir.

Bu yöntemin, eğrilik tabanlı veya hücre morfolojisi geometrisi gibi mevcut tekniklere kıyasla temel avantajı, daire duvarları tarafından kısıtlanmayan ve aynı zamanda olağanüstü bir çözünürlük sunan, kolayca yorumlanabilir bir ölçüm sağlamasıdır. Bu yöntem, psikiyatrik durumların veya nörogelişimsel bozuklukların gelişimiyle ilgili bazı temel soruları yanıtlamamıza yardımcı olabilir. Diğer bir ifadeyle, kortikal katlanma gibi çok erken nörogelişimsel olayların, yetişkinlikte patogenezin gelişimini daha sonra nasıl etkileyebileceğini anlayabiliriz.

Bu tekniğe dair fikrimiz ilk olarak, karşılaştırmalı nöroanatomide onlarca yıldır kullanılan sifikasyon indeksinin, uygulanış biçimindeki sorunların üstesinden gelebilirsek beyin gelişimi için çok güçlü bir gösterge olabileceğini fark ettiğimizde ortaya çıktı. Yöntem size, grubumuzun kıdemli araştırmacısı olan Mari ve Jean Philip Tran'ın Laboratuvarı'nda kıdemli araştırmacı olan Mari Ra tarafından gösterilecektir. Protokolün bu ilk kısmı, standart FreeSurfer iş akışını kullanır.

Burada detaylandırılan komutlar, kortikal yüzey rekonstrüksiyonlarını gerçekleştirmenin bir yolunu tanımlamaktadır; ancak ham MRI DICOM verilerini FreeSurfer'a aktarmak için eşdeğer komutlar da kullanılabilir. Klasör mimarisini oluşturarak başlayın. Ardından, deneklerinizin MRI klasörüne giderek ham MRI verisini FreeSurfer formatına dönüştürün.

Ardından dönüştürülen hacmi görselleştirin. Yönlendirmenin doğru olduğunu, kontrastın yeterli olduğunu ve görüntünün kaymadığını kontrol ederek görüntü kalitesini doğrulayın. Sonrasında, FreeSurfer kullanarak üç boyutlu kortikal ağ modellerini oluşturun.

Bu işlem birkaç saat sürer. Barrett problemine çözüm getirmek için Cellie free surfer, önce daha sonra büyük beyaz yüzey için bir başlangıç noktası olarak kullanılacak tekil bir beyaz cevher hacmi oluşturur. İlk olarak, yeniden yapılandırma işlemi, yerel yoğunluk gradyanına göre gri-beyaz yüzeyi optimize eder.

Ardından, yığın örgü modelini oluşturmak için bu yüzey, gri madde ile BOS arayüzüne kadar daha da genişletilir. Yeniden yapılandırma süreci, hemisfer başına yaklaşık 150,000 noktadan oluşan iki adet 3D örgü model üretir. Beyaz model gri-beyaz arayüzü, yığın modeli ise gri madde-BOS arayüzünü temsil eder.

Tüm yüzeyler ve hacimler kendi orijinal uzaylarındadır, bu da deformasyon olmadan ölçüm yapılmasına olanak tanır. Şimdi, iki yüzeyi üst üste getirerek yeniden oluşturulan bu yüzeylerin doğruluğunu kontrol edin. Örnek, free surfer paketi ile birlikte dağıtılan denek için hizalamayı göstermektedir.

Rekonstrüksiyon sürecinin sonucunu manuel olarak düzeltmek için beyaz yüzeyin gri-beyaz arayüzünü doğru şekilde takip ettiğinden, damarların ve membranın ise yığın yüzeyine dahil edilmediğinden emin olun. FreeSurfer wiki'deki eğitimlere başvurun. Yüzeylerden memnun kaldığınızda, yerel glikasyon indeksini (LGI) hesaplayın.

Bu komut, tek bir çalışma katılımcısının iki hemisferi için genellikle yaklaşık üç saat sürer. İş istasyonunuzun gücüne bağlı olarak LGI işlemi, morfolojik kapatma işlemi kullanılarak bir dış yüzeyin oluşturulmasıyla başlar. Ardından, dış yüzey üzerinde birbirinin üzerine binen yaklaşık 800 dairesel ilgi alanı oluşturulur.

Bu bölgelerin her biri için, yığın yüzeyinde karşılık gelen bir ilgi bölgesi tanımlanır. Tüm hesaplama işlemi, kortikal yüzeydeki her nokta için bir LGI değeri içeren bireysel bir haritanın oluşturulmasıyla sona erer. Bu durum, LGI hesaplamasının sonunda hemisfer başına yaklaşık 150, 000 değerle sonuçlanır.

Her bir denekten alınan her iki hemisfer de FreeSurfer'da doğru olarak kontrol edilebilir. LGI değerleri tipik olarak bir ile beş arasındadır. Hızlı bir kontrol için minimum eşik bir olarak ayarlanabilir.

İstatistiksel grup karşılaştırmasının amacı, cinsiyet ve yaş etkisini kontrol altında tutarken, kortikal yüzey fazındaki her bir verteks üzerindeki grup etkisini nicelleştirmektir. Tüm deneklerinizi ve girdilerinizi tanımlayarak çalışmaya özel bir şablon oluşturmakla başlayın. Bu komut, average adında bir denek oluşturur.

Ardından, gruplar arasındaki LGI sonuçlarını karşılaştırmak için klasik komutları kullanmak üzere, çalışmanıza dahil olan deneklerin açıklamasını içeren bir metin dosyası oluşturun. Bu dosya, free surfer grup tanımlayıcı dosyası olarak da bilinir. Daha sonra, her iki hemisfer için ortalama denek uzayında LGI verilerini yeniden örnekleyin.

Sinyal-gürültü oranını azaltmak için kortikal yüzeydeki verileri düzleştirin. Şimdi her bir vertex seviyesinde grup karşılaştırmasını hesaplayın. Bu işlem, bir kontrast metin dosyasının oluşturulmasını gerektirir.

Örneğin, FSG D metni durumunda; kontrast metin dosyası, yaş ve cinsiyet kontrol altına alınırken kontroller ve hastalar arasındaki farkı hesaplamak için bir, eksi bir, sıfır değerlerini içermelidir. Son olarak, karşılaştırmayı çalıştırın. Ardından, yeni oluşturulan veri dosyasını yükleyerek TK surfer üzerinden ortalama denek üzerindeki sonuçları görselleştirin.

Vertex bazlı analiz, her noktada renk kodlu P değerlerinin bindirildiği istatistiksel bir harita oluşturur. Bu örnek, çoğunlukla beynin medial kısımlarında belirgin şekilde azalmış bir aktivasyonu göstermektedir. "Configure overlay" seçeneğini kullanarak, P eşiğini daha fazla değiştirebilir ve yanlış keşif oranı (false discovery rate) kullanarak çoklu karşılaştırmalar için düzeltme yapabilirsiniz.

Q deck, daha önce komut satırı ile açıklandığı üzere FreeSurfer içerisinde uygulanmış grafiksel bir kullanıcı arayüzüdür. Yerel glikasyon indeksi ile Q deck'i kullanmak için çalışmaya özgü bir şablona da ihtiyacınız olacaktır. İlk olarak LGI verilerini düzeltin; QE'nin bir veri tablosunun oluşturulmasını gerektirdiğini unutmayın.

Buna farklı grupların tanımlanması ve yaş gibi diğer karıştırıcı değişkenler dahildir. Eğer LGI, Q deck'teki bağımlı değişkenler listesinde mevcut değilse, ana dizininizde bulunan Q deck RC dosyasına aşağıdaki satırı ekleyin. Q deck kullanarak, komut satırı ile tamamen aynı sonuçları elde edeceksiniz ve ayrıca Montecarlo simülasyonları kullanarak çoklu karşılaştırmalar için düzeltme yapabileceksiniz.

Yerel girdaplaşma indeksi (LGI) vertex düzeyinde analiz için geliştirilmiş olsa da, verilerin daha kaba bir düzeyde ortalamasının alınması öğretici olabilir. Keşifsel analizler için, FreeSurfer'a entegre edilmiş kortikal parselasyon şemasındaki 34 gyro bölgesi için ortalama LGI değerleri çıkarılabilir. Bu ölçümler daha sonra klasik istatistik yazılımları kullanılarak farklı gruplar arasında karşılaştırılabilir.

Bu nedenle, parsel bazlı analiz, istatistiksel karşılaştırma sayısını sınırlamak için cazip bir yol olabilir. Ancak, her noktadaki LGI, çevredeki ilgi bölgelerindeki tabakalaşmayı zaten nicelleştirmektedir. Sonuç olarak, belirli ilgi bölgelerindeki ortalama LGI, komşu ilgi bölgelerindeki tabakalaşmayı da bir dereceye kadar yansıtabilir.

FreeSurfer veya LGI işleme sırasında karşılaşılabilecek sorunların çözümleri için FreeSurfer e-posta listesi arşivlerine başvurun. Bu prosedürle birlikte, kortikal kalınlık veya T traktografisi gibi diğer yöntemler birleştirilebilir. Bu, erken dönem myelinizasyon değişikliklerinin, sonraki kortikal gelişim veya beyaz cevher yolları gelişimi ile nasıl ilişkilendiğini görmenizi sağlayacaktır.

Bu videoyu izledikten sonra, kortikal yüzeyin üç boyutlu temsilinin nasıl oluşturulacağı, bireysel haritaların nasıl hazırlanacağı ve kortikal katlanmadaki istatistiksel olarak anlamlı kötüleşmeleri tespit etmek için bunların gruplar arasında nasıl karşılaştırılacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.