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

Bu prosedürün genel amacı, beyin MRI'ya dayanarak kortikal katlanmayı veya girifikasyonu yüksek bir çözünürlükle nicelleştirmektir. Bu işlem, öncelikle FreeSurfer yazılımı kullanılarak kortikal yüzeylerin doğru üç boyutlu temsillerinin oluşturulmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım, morfolojik kapatma algoritması kullanarak pile yüzeyini sıkıca saran bir dış yüzey inşa etmektir.

Ardından, dış yüzey üzerinde birbirinin üzerine binen yüzlerce dairesel bölge oluşturulur ve bunlar karşılık gelen kortikal alan yamalarıyla eşleştirilir. Daha sonra, her noktada her iki karşılık gelen bölgenin oranı hesaplanarak, farklı tanı grupları arasında istatistiksel karşılaştırmalar için daha sonra kullanılabilecek yerel lokalizasyonun bireysel haritaları elde edilir. Sonuç olarak, büyümüş çocuklarda, ergenlerde veya yetişkinlerde kortikal yapının ölçümü, yaşamın ilk aylarında meydana gelmiş anormal kortikal gelişimi ortaya çıkarabilir.

Bu yöntemin eğrilik tabanlı veya hücre morfoloji geometrisi gibi mevcut tekniklere kıyasla temel avantajı, daire duvarları tarafından kısıtlanmayan ve aynı zamanda mükemmel 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, yetişkinlik dönemindeki patogenez gelişimini daha sonra nasıl etkileyebileceğini anlayabiliriz.

Onlarca yıldır karşılaştırmalı nöroanatomide kullanılan sefalizasyon indeksinin, uygulanış biçimindeki sorunları aşabilirsek, beyin gelişimi için çok güçlü bir gösterge olabileceğini fark ettiğimizde bu tekniğin fikri ilk kez ortaya çıktı. Yöntem, grubumuzun kıdemli araştırmacısı Mari ve Jean Philip Tran'ın laboratuvarında kıdemli araştırmacı olan Mari Ra tarafından size gösterilecektir. Protokolün bu ilk bölümünde standart FreeSurfer hattı kullanılmaktadır.

Burada detaylandırılan komutlar, kortikal yüzey rekonstrüksiyonlarını gerçekleştirmenin bir yolunu tanımlamaktadır, ancak ham MRI DICOM verilerini FreeSurfer'a aktarmak için eşdeğer komutlar da kullanılabilir. Öncelikle klasör yapısını oluşturun. Ardından, denekle ilgili MRI klasörüne gidin ve ham MRI verisini FreeSurfer formatına dönüştürün.

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

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

Ardından, yığın ağ (pile mesh) modelini oluşturmak için bu yüzey, gri CSF arayüzüne doğru daha da genişletilir. Yeniden yapılandırma işlemi, her hemisfer için yaklaşık 150.000 noktadan oluşan iki adet 3D ağ modeli üretir. Beyaz model gri-beyaz arayüzünü, yığın modeli ise gri-CSF arayüzünü temsil eder.

Tüm yüzeyler ve hacimler kendi doğal uzaylarındadır, bu da deformasyon olmadan ölçüm yapılmasına olanak tanır. Şimdi, iki yüzeyi üst üste getirerek yeniden yapılandırılan bu yüzeylerin doğruluğunu kontrol edin. Örnek, FreeSurfer paketiyle birlikte dağıtılan denek için hizalamayı göstermektedir.

Rekonstrüksiyon sürecinin sonucunu manuel olarak düzeltmek için, beyaz yüzeyin gri-beyaz arayüzünü doğru şekilde takip ettiğinden ve damarlar ile membranın pil yüzeyine dahil edilmediğinden emin olun. FreeSurfer wiki üzerindeki eğitim kılavuzlarına başvurun. Yüzeylerden memnun kaldığınızda, yerel glikasyon indeksini veya LGI'yi hesaplayın.

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

Bu bölgelerin her biri için, yığın yüzeyinde karşılık gelen bir ilgi alanı tanımlanır. Tüm hesaplama işlemi, kortikal yüzeydeki her bir nokta için bir LGI değeri içeren bireysel bir haritanın oluşturulmasıyla sonuçlanır. Bu durum, LGI hesaplamasının sonunda hemisfer başına yaklaşık 150.000 değer elde edilmesini sağlar.

Her deneğin her iki hemisferi de FreeSurfer'da doğru olarak kontrol edilebilir. LGI değerleri tipik olarak bir ile beş arasında değişir. Hızlı bir kontrol için minimum eşik bir olarak ayarlanabilir.

İstatistiksel grup karşılaştırmasının amacı, cinsiyet ve yaşın etkisini kontrol ederek, kortikal yüzey evresi boyunca her bir verteks üzerindeki bir grubun etkisini nicelleştirmektir. Tüm deneklerinizi ve giriş verilerini ekleyerek çalışmaya özel bir şablon oluşturmakla başlayın. Bu komut, "average" adında bir denek oluşturur.

Ardından, gruplar arasındaki LGI sonuçlarını karşılaştırmak için klasik komutları kullanmak amacıyla, çalışmanıza katılan deneklerin tanımlamalarını içeren bir metin dosyası oluşturun. Bu dosya, free surfer grup tanımlayıcı dosyası olarak da bilinir. Daha sonra, her bir hemisfer için ortalama deneğin bu alanındaki LGI verilerini yeniden örnekleyin.

Sinyal-gürültü oranını azaltmak için verileri kortikal yüzeyde yumuşatın. Şimdi her bir vertex düzeyinde 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 eksi bir, 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. Overlay konfigürasyonu seçeneğini kullanarak, P eşiğini daha fazla modifiye edebilir ve yanlış keşif oranı yöntemini kullanarak çoklu karşılaştırmalar için düzeltme yapabilirsiniz.

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

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 edecek ve ayrıca Montecarlo simülasyonlarını kullanarak çoklu karşılaştırmalar için düzeltme yapabileceksiniz.

Yerel girifikasyon indeksi (LGI) Vertex bazlı bir analiz için geliştirilmiş olsa da, verilerin daha kaba bir düzeyde ortalamasının alınması öğretici olabilir. Keşifsel analizler için, FreeSurfer'a entegre edilmiş kortikal parselleme şemasındaki 34 girus 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 zaten çevredeki ilgi bölgelerindeki tabakalaşmayı 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 kombine edilebilir. Bu, miyelinizasyondaki erken değişimlerin, ilerideki kortikal gelişim veya beyaz cevher yollarının gelişimiyle nasıl ilişkilendiğini görmenizi sağlayacaktır.

Bu videoyu izlediğinizde, kortikal yüzeyin üç boyutlu temsilinin nasıl oluşturulacağı, bireysel identifikasyon haritalarının nasıl hazırlanacağı ve kortikal katlanmadaki istatistiksel olarak anlamlı bozulmaları tespit etmek için bunların gruplar arasında nasıl karşılaştırılacağı konusunda kapsamlı bir bilgi edinmiş olacaksınız.