Granger Nedensellik analizi yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantı hafif kognitif bozukluk ve Alzheimer hastalığı uygulanması

Bu Granger Nedensellik Analizinin genel amacı, Alzheimer hastalığının ilerlemesiyle ilgili beyindeki yönlü fonksiyonel bağlantısallığı incelemek ve böylece hastalığın şiddetini değerlendirmek için yeni ve nesnel bir temel oluşturmaktır. Bu yöntem, PCC ile tüm beyin bölgeleri arasındaki yönlü bağlantısallık gibi, Alzheimer hastalığı alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, fMRI zaman serilerinin nedensel etkilerini ölçmesi ve zayıf sinyalin dinamiklerini ve yönlerini göstermesidir.

Bu tekniğin kapsamı, AD, MCI ve kontrol grupları arasındaki yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantıyı karşılaştırdığı için Alzheimer hastalığının ilerlemesinin teşhisine kadar uzanmaktadır. Bu yöntem, Alzheimer'ın yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantısının ölçeklendirilmesine dair içgörüler sağlayabildiği gibi, elektroensefalogram çalışmaları gibi diğer sistemlere de uygulanabilir. Genel olarak, bu yönteme yeni başlayan ve yazılımın çalışmasına aşina olmayan bireyler zorluk yaşayabilirler.

Öncelikle dönem için gerekli eklemeleri yapıyoruz ve ardından Granger Nedensellik Analizi hakkındaki önceki literatürü değerlendiriyoruz. Bu yöntemin gerçek dünyadaki bir uygulamasına sahip olmak kritiktir; çünkü metinde yazılabileceklerin ötesinde dikkat edilmesi gereken birçok nokta vardır. Yazılım üzerinden RESTplus'ı açarak ve Pipeline seçeneğine sol tıklayarak başlayın.

İlgili dosyaları RESTplus'a aktarın. Çalışma dizinini ve ardından başlangıç EPI ve T1 dizinlerini seçin. Daha sonra, Dicom dosyalarını Nifti'ye dönüştürmek için Ön İşleme (Preprocessing) altındaki DicomToNifti kutucuğunu işaretleyin.

Ardından, EPI Dicom'dan Nifiti'ye ve T1'den Nifiti'ye parametürlerini işaretleyin. RemoveFirstTimePoints seçeneğini işaretleyip bitiş parametresini 10 olarak ayarlayarak ilk 10 zaman noktasını kaldırın. Daha sonra, Slice timing kutucuğunu işaretleyin.

Dilim sayısını çalışmanın RS FMRI parametrelerine göre ayarlayın ve dilim sırasını girin. Zaman ve baş hareketlerini düzeltmek için Realign seçeneğini işaretleyin. Ardından, Normalize seçeneğini işaretleyerek mekansal normalizasyon gerçekleştirin ve alttaki varsayılan parametreleri olduğu gibi bırakın.

Parametreleri seçerek, T1 görüntüsü birleştirilmiş segmentasyonu ve tüm başların aynı uzayda standartlaştırılmış halini kullanın. T1 görüntüsü birleştirilmiş segmentasyonu ve European seçeneğini kullanarak normalizasyon yapın. Ardından, 6 mm yarı maksimum tam genişliğe sahip izotropik bir Gauss çekirdeği ile mekansal düzleştirme gerçekleştirmek için smooth seçeneğini seçin.

Detrend seçeneğini işaretleyerek doğrusal trendi kaldırın. Sinyal-gürültü oranını artırmak için şu rahatsız edici kovaryat regresyonlarını seçin: altı baş hareketi parametresi, global ortalama sinyal, beyaz cevher sinyali ve beyin omurilik sıvısı sinyali. Son olarak, 0,01 ile 0,08 hertz arasındaki sinyalleri korumak için filtreyi seçin.

Yüksek frekanslı fizyolojik gürültüyü ve düşük frekanslı sürüklenmeyi giderin. REST araç setindeki REST GCA'yı kullanarak voksel bazlı Granger Nedensellik Analizi (GCA) işlemini gerçekleştirerek başlayın. Son İşleme (Postprocessing) kutusunda GCA'yı işaretleyin.

Sıralamayı varsayılan olarak bir şeklinde ayarlayın. ROI Tanımla'yı seçin ve ilgi bölgesini tanımlamak için küresel ROI'yi belirleyin. İleri'yi seçin.

Bilinen verilere dayanarak tohum ROI'nin merkez koordinatlarını ve yarıçapını ayarlayıp Tamam'ı seçerek posterior singulat korteksteki (PCC) ilgi çekici tohum noktalarını belirleyin. Ardından, programı çalıştırmak için Çalıştır ve Tamam'ı seçin. Daha sonra, ilgili dosya verilerinin işlenmesinin ardından ZGCA ve GCA isimli klasörleri bulun. ZGCA dosyalarını ayıklayın ve bunları sırasıyla XX, XY, YX, YY şeklinde dört alt klasöre sınıflandırın.

Yazılım içerisinde, RESTplus'ı açın ve İstatistiksel Analiz (Statistical Analysis) seçeneğine sol tıklayın. REST İki Örneklem T-Testi (REST Two-Sample T-Test) seçeneğine sol tıklayın. Çıktı sonucunu T1XY olarak adlandırın ve çıktı dizinini ayarlayın.

AD Results klasöründeki XY alt klasörünü ve NC Results klasöründeki XY alt klasörünü açmak için Add Group Images'a sol tıklayın. Ardından, mask klasöründeki BrainMask alt dosyasını açmak için sol tıklayın. Daha sonra programı çalıştırmak için Compute'u seçin.

Çıktı sonuçlarını T2XY olarak adlandırın ve çıktı dizinini ayarlayın. AD Results klasöründeki XY alt klasörünü ve ardından MCI Results klasöründeki XY alt klasörünü açmak için Grup Görüntülerini Ekle'ye sol tıklayın.

Toplam altı dosya elde etmek için T3XY, T1YX, T2YX ve T3YX çıktılarını almak üzere beyin maske dosyası hesaplamasını tekrarlayın. Ortaya çıkan dosyaları görüntülemek için RESTplus'ın Görüntüleyicisine sol tıklayın. Alt Katman (Underlay) kısmından Ch2 isimli şablonu içe aktarın.

Son olarak, çıktı dizinindeki sonuçlanan altı dosyayı bulun ve üst üste bindirme işlemini tek tek doldurun. Altı çıktı dosyasını kullanarak nihai grafiği oluşturun. Tüm beyindeki aktif düğümler ilk olarak belirlendikten sonra, PCC'den tüm beyne doğru olan yönlü fonksiyonel bağlantısallığı belirlemek için GCA teknolojisi kullanılmıştır.

Ve tüm beyinden AD, MCI ve kontrol gruplarındaki PCC'ye olan bağlantılar incelenmiştir. Tüm beyinden PCC'ye olan yönlendirilmiş bağlantı, normal kontrol grubuyla karşılaştırıldığında AD grubunda artmış olup öncelikle DMN dışındaki bilateral serebellar bölgeye odaklanmıştır. PCC'den tüm beyne olan yönlendirilmiş bağlantı, sağ prekuneus ve sol meta frontal gyrus gibi DMN'ye ait ana bölgelerde, kontrol grubuyla karşılaştırıldığında AD grubunda anlamlı derecede azalmıştır.

Uzmanlaşıldığında, bu teknik uygun şekilde uygulandığı takdirde 14 saat içinde tamamlanabilir. Bu prosedür uygulanırken, tüm dosya ve fotoğraf isimlerinin İngilizce olması ve boşluk içermemesi gerektiği unutulmamalıdır. Geliştirilmesinin ardından bu teknik, fMRI alanındaki araştırmacıların Alzheimer hastalığının seyrinde yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantısallığı keşfetmelerinin önünü açmıştır.

Bu videoyu izledikten sonra, AD ilerlemesiyle ilişkili beyindeki yönlendirilmiş fonksiyonel bağlantısallığın nasıl başlatılacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Böylece hastalığın şiddetini değerlendirmek için dar bir objektif temel oluşturmuş olacaksınız.