Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Science Education
Neuropsychology

A subscription to JoVE is required to view this content.

מדידת הבדלי חומר אפור עם מורפומטריה מבוססת ווקסל
 
Click here for the English version

מדידת הבדלי חומר אפור עם מורפומטריה מבוססת ווקסל: המוח המוזיקלי

Overview

מקור: מעבדות של ג'ונאס ט. קפלן ושרה גימבל – אוניברסיטת דרום קליפורניה

הניסיון מעצב את המוח. מובן היטב שהמוחות שלנו שונים כתוצאה מלמידה. בעוד שינויים רבים הקשורים לחוויה באים לידי ביטוי ברמה המיקרוסקופית, למשל על ידי התאמות נוירוכימיות בהתנהגות של נוירונים בודדים, אנו עשויים גם לבחון שינויים אנטומיים במבנה המוח ברמה מקרוסקופית. דוגמה מפורסמת אחת לשינוי מסוג זה נובעת ממקרהם של נהגי המוניות בלונדון, אשר יחד עם לימוד המסלולים המורכבים של העיר מראים נפח גדול יותר בהיפוקמפוס, מבנה מוח הידוע כממלא תפקיד בזיכרון הניווט. 1

שיטות מסורתיות רבות לבחינת האנטומיה של המוח דורשות מעקב קפדני אחר אזורים אנטומיים בעלי עניין על מנת למדוד את גודלם. עם זאת, באמצעות טכניקות דימות מוחי מודרניות, אנו יכולים כעת להשוות את האנטומיה של המוחות בין קבוצות של אנשים באמצעות אלגוריתמים אוטומטיים. בעוד שטכניקות אלה אינן נהנות מהידע המתוחכם שנוירואנטומיסטים אנושיים עשויים להביא למשימה, הן מהירות ורגישות להבדלים קטנים מאוד באנטומיה. בתמונת תהודה מגנטית מבנית של המוח, עוצמתו של כל פיקסל נפחי, או ווקסל, מתייחסת לצפיפות החומר האפור באזור זה. לדוגמה, בסריקת MRI משוקללת T1, voxels בהיר מאוד נמצאים במקומות שבהם יש חבילות סיבי חומר לבן, בעוד voxels כהה יותר מתאים לחומר אפור, שבו גופי התא של נוירונים שוכנים. הטכניקה של כימות והשוואת מבנה המוח על בסיס ווקסל-על-ידי-voxel נקראת מורפומטריה מבוססת ווקסל, או VBM. 2 ב- VBM, אנו רושמים תחילה את כל המוחות למרחב משותף, מחליקים על כל הבדלים גסים באנטומיה. לאחר מכן אנו משווים את ערכי האינטנסיביות של הווקסלים כדי לזהות הבדלים בקנה מידה קטן ומקוונים בצפיפות החומר האפור.

בניסוי זה, אנו להדגים את טכניקת VBM על ידי השוואת המוחות של מוזיקאים עם אלה של שאינם מוזיקאים. מוזיקאים עוסקים באימונים מוטוריים, חזותיים ואקוסטיים אינטנסיביים. יש עדויות ממקורות רבים כי המוחות של אנשים שעברו הכשרה מוזיקלית שונים מבחינה תפקודית ומבנית מאלה שלא. כאן, אנחנו עוקבים אחרי גאסר ושלאג3 וברמודז ואח'. 4 בשימוש VBM כדי לזהות הבדלים מבניים אלה במוחם של מוזיקאים.

Procedure

1. לגייס 40 מוזיקאים ו-40 לא מוזיקאים.

  1. מוזיקאים צריכים לפחות 10 שנים של הכשרה מוזיקלית רשמית. אימון עם כל כלי נגינה מקובל. מוזיקאים צריכים גם לתרגל באופן פעיל את הכלי שלהם לפחות שעה אחת / יום.
  2. נושאי בקרה צריכים להיות מעט הכשרה רשמית בנגן כלי נגינה.
  3. כל המשתתפים צריכים להיות ימניים.
  4. לכל המשתתפים לא צריכה להיות היסטוריה של הפרעות נוירולוגיות, פסיכיאטריות או לבביות.
  5. לכל המשתתפים לא צריכה להיות מתכת בגופם שהם לא יכולים להסיר כדי להבטיח שהם בטוחים ל- MRI.

2. הליכי טרום סריקה

  1. מלא ניירת סריקה מראש.
  2. כאשר המשתתפים מגיעים לסריקת ה- fMRI שלהם, יש להם תחילה למלא טופס מסך מתכת כדי לוודא שאין להם אינדיקציות נגד עבור MRI, טופס ממצאים מקריים מתן הסכמה לסריקה שלהם להיבדק על ידי רדיולוג, טופס הסכמה המפרט את הסיכונים ואת היתרונות של המחקר.
  3. הכן את המשתתפים להיכנס לסורק על ידי הסרת כל המתכת מגופם, כולל חגורות, ארנקים, טלפונים, קליפסים לשיער, מטבעות וכל התכשיטים.

3. שים את המשתתף בסורק.

  1. תן את אטמי האוזניים של המשתתף כדי להגן על אוזניהם מפני הרעש של הסורק וטלפוני האוזן ללבוש כדי שיוכלו לשמוע את הנסיין במהלך הסריקה, ויש להם לשכב על המיטה עם הראש שלהם ב סליל.
  2. תן למשתתף את כדור סחיטה חירום והנחה אותם לסחוט אותו במקרה חירום במהלך הסריקה.
  3. השתמש רפידות קצף כדי לאבטח את הראש של המשתתפים ב סליל כדי למנוע תנועה עודפת במהלך הסריקה, ולהזכיר למשתתף כי חשוב מאוד להישאר בשקט ככל האפשר במהלך הסריקה, כמו אפילו התנועות הקטנות ביותר לטשטש את התמונות.

4. איסוף נתונים

  1. לאסוף סריקה אנטומית ברזולוציה גבוהה של המוח כולו. סריקה זו צריכה להיות רצף משוקלל T1 כגון מיגנטיזציה מוכן הדרגתי הדרגתי הד (MP-RAGE) עם voxels איזוטרופי 1 מ"מ.

5. ניתוח נתונים

  1. הסר את הגולגולת מכל סריקת מוח אנטומית באמצעות תוכנה אוטומטית. בדוק את הפשטת הגולגולת לאיכות.
  2. צור תבנית חומר אפור ספציפית למחקר באמצעות תהליך איטרטיבי של רישום ליניארי ולא ליניארי(איור 1).
    1. השתמש בתוכנה אוטומטית כדי לפלח את המוח של כל נבדק לחומר לבן, לחומר האפור ול- CSF בהתבסס על העוצמה בכל voxel.
    2. בצע טרנספורמציה ליניארית עם 12 דרגות של חופש לרשום את המוח של כל נבדק לחלל אטלס סטנדרטי, כגון אטלס MNI152.
    3. עיוות תמונת החומר האפור של כל נושא לתוך החלל הזה, וממוצע כולם יחד.
    4. שיקוף תמונה זו משמאל לימין ולאחר מכן ממוצע תמונות המראה יחד כדי להפיק את המוח תבנית החומר האפור.
    5. רשום מחדש את המוח של כל נבדק לתבנית זו באמצעות המרה לא ליניארית.
    6. ממוצע כל המוחות החדשים שהשתנו יחד.
    7. הפוך תמונת מראה של תבנית חדשה זו, וממוצע שתי תמונות המראה יחד כדי להפיק תבנית חומר אפור סופית עבור מחקר זה.

Figure 1
איור 1: יצירת תבנית חומר אפור ספציפית למחקר. באמצעות טרנספורמציות לינאריות ולא ליניאריות איטרטיביות, כל מוח רשום למרחב משותף וממוצע יחד כדי ליצור מוח תבנית חומר אפור ספציפי למחקר.

  1. רשום את תמונת החומר האפור של כל נושא בתבנית ובקדם-עיבודים.
    1. השתמש בטרנספורמציה לא ליניארית כדי לרשום את המוח של כל נבדק לתבנית הספציפית למחקר.
    2. כדי לפצות על הסכום שכל מבנה מוח נמתח כדי להתאים למרחב התבנית, הכפל במידה מסוימת של כמות העיוות שנעשה. אמצעי זה נקרא היעקוביני של שדה העל-חלל. שלב זה הוא להסביר את העובדה כי מבנים עשויים להיראות יותר חומר אפור פשוט כי הם נמתחו יותר על ידי תהליך הרישום הלא ליניארי.
    3. חלק את הנתונים באמצעות ליבה גאוסית עם חצי רוחב מלא מקסימום (FWHM) של 10 מ"מ.
    4. מוחות מיושרים וחלקים אלה ישמשו כנתונים הסופיים לניתוח מבוסס ווקסל.
  2. השתמש במודל הליניארי הכללי כדי לנתח את ההבדל בין הקבוצות בכל voxel.
    1. מודל כל קבוצת מוחות עם רגרסיביות נפרדת, וחשב ניגודיות המשווה בין שתי הקבוצות, ויוצר מפות סטטיסטיות המכומות את הסבירות להבדלים בכל voxel.
    2. סף את המפות הסטטיסטיות כדי לזהות אשכולות משמעותיים סטטיסטית.
      1. השתמש בטכניקת תיקון השוואות מרובות כגון שיעור גילוי כוזב (FDR) כדי לשלוט בעובדה שביצעו אלפי בדיקות סטטיסטיות בו-זמניות. עם FDR, ערך q של 0.01 יעריך את שיעור החיוביות השגויות מעל הסף ל- 1%.

המוחות שלנו מעוצבים על ידי חוויות, וכתוצאה מכך שינויים בנפח קליפת המוח.

לדוגמה, מיומנות מסוימת, כמו למידה ושליטה בשפה שנייה, הוכחו כמגבירות את צפיפות החומר האפור, שבו שוכנים גופי תאים, במיוחד במבנים כגון האונה הקדמית.

לפני ההתקדמות המודרנית, כדי למדוד את גודלו של אזור מסוים, מדענים יצטרכו להתחקות בקפדנות אחר אזור העניין – משימה מייגעת מאוד. כעת, טכניקות רגישות יותר לדימוי מוחי – הידועות בשם מורפומטריה מבוססת ווקסל, VBM – קיימות כדי ללכוד הבדלים נפחיים קטנים בנוירואנטומיה.

מבוסס על עבודה קודמת של גאסר ושלאג, כמו גם ברמודז ועמיתיו, וידאו זה מדגים כיצד לאסוף תמונות תהודה מגנטית מבנית ולהשתמש VBM כדי לזהות את ערכי העוצמה של voxels במוחם של אנשים עם חוויות שונות - מוזיקאים מומחים לעומת אלה עם הכשרה מוגבלת מאוד - כמו גם במקרים אחרים של מומחיות, כגון משחק שחמט.

בניסוי זה, שתי קבוצות של משתתפים – מוזיקאים ובקרות שעברו הכשרה רשמית ללא הכשרה כזו – מתבקשות לשכב בסורק MRI בזמן שתמונות מבניות של מוחם נאספות.

לאחר מכן ניתן להגדיר אזורים מסוימים באמצעות גישה אוטומטית, המבוססת על עוצמת הפיקסלים הנפחיים, הנקראים voxels. לדוגמה, אשכולות בהירים מאוד מציינים את המיקום של חבילות סיבי חומר לבן, בעוד voxels כהה יותר להתאים לאזורים עם חומר אפור צפוף.

לאחר פילוח זה עבור כל מוח, התמונות משתנות – הרשומות לאטס סטנדרטי, שהוא מרחב משותף המאפשר השוואות בין נושאים.

לעתים קרובות, תהליך רישום זה יכול למתוח תמונה, מה שגורם למבנים מסוימים להיראות כאילו יש להם יותר חומר אפור ממה שהם באמת עושים.

לכן, התבנית חייבת להיות מוכפלת על ידי מידה של כמה עיוות נעשה, הנקרא דטרמיננט יעקוביני, כדי לפצות על המתיחה החוזרת ונשנית, ולאחר מכן כל ההבדלים הגסים באנטומיה מוחלקים.

לאחר החלת התמורות, המשתנה התלוי מחושב כהבדלים בצפיפות החומר האפור בין מוחות של מוזיקאים בהשוואה לשליטה שאינה מוזיקאית.

בשל השימוש המוגבר בעיבוד שמיעתי מורכב אצל מוזיקאים מיומנים, צפוי כי קבוצה זו תציג צפיפות חומר אפור מוגברת באזורי מוח שמיעתיים, כגון האונה הטמפורלית העליונה והגירוס של השל, בהשוואה לקבוצת הביקורת.

לפני הניסוי, לגייס 40 מוזיקאים אשר באופן פעיל לתרגל כל כלי 1 שעה ביום ויש להם לפחות 10 שנים של הכשרה מוזיקלית רשמית, כמו גם 40 בקרות שאינן מוסיקאיות שיש להם מעט מאוד הכשרה מתאימה.

ביום הסריקה, ברכו כל משתתף במעבדה וודאו כי הם עומדים בדרישות הבטיחות כשהם משלימים את טפסי ההסכמה הדרושים.

אנא עיינו בפרויקט fMRI אחר באוסף זה לקבלת פרטים נוספים על אופן הכנת אנשים להיכנס לחדר הסריקה והסורק.

עכשיו, להורות למשתתף לשכב בשקט בסורק, ולהתחיל לסרוק את המוח כולו על ידי איסוף רזולוציה גבוהה, T1 משקלל רצף אנטומי כגון מגנטיזציה מוכן-מהיר הדרגתי אקו עם ווקסלים איזוטרופיים 1 מ"מ.

בהתאם לפרוטוקול איסוף התמונות, בטל את המשתתף והתחל את הניתוח.

כדי להתחיל תחילה מעבד, לבודד את המוח מהגולגולת עבור כל סריקה ולבדוק את איכות ההפשטה.

עבור מחקר זה, ליצור תבנית חומר אפור ספציפי על ידי פילוח המוח של כל נושא לתוך חומר לבן ואפור ונוזל עמוד השדרה המוחי, CSF, בהתבסס על העוצמה של כל voxel. הערה, התוכנה מבחינה באופן אוטומטי voxels בהיר כחומר לבן, voxels כהה כחומר אפור, ואזורים בתוך החדרים כמו CSF.

בצע טרנספורמציה ליניארית עם 12° חופש, כדי לרשום את המוח של כל נבדק לחלל אטלס סטנדרטי. עיוות תמונת החומר האפור של כל נושא לתוך החלל הזה, וממוצע כולם יחד.

לאחר מכן, שיקוף את התמונות משמאל לימין, ושוב, תממוצע התמונות יחד כדי להפיק את תבנית החומר האפור הראשונית.

לאחר מכן, בצעו טרנספורמציה לא ליניארית כדי לרשום מחדש את המוח של כל נבדק לדמות החומר האפור, וממוצע אלה יחד. צור עותק משוקף של תמונה חדשה זו, ושוב ממוצע השניים יחד כדי לייצר תבנית סופית, ספציפית ללימוד, חומר אפור.

כעת רשום את המוח של כל נבדק לדמות החומר האפור האחרון באמצעות טרנספורמציה לא ליניארית, והכפל במידה יעקובינית של כמות העיוות שנעשה כדי לפצות על הכמות שכל מבנה מוח נמתח כדי להתאים למרחב התבנית.

לאחר מכן, להחליק את הנתונים באמצעות גרעין גאוסי עם חצי רוחב מלא מקסימום של 10 מ"מ כדי להגדיל את החפיפה של voxels המוח דומה על פני כל הנושאים.

עם השלמת עיבוד מקדים, דגם כל קבוצת מוח עם רגרסיבי נפרד. חשב ניגודיות המשווה בין שתי הקבוצות כדי ליצור מפות סטטיסטיות המכומות את הסבירות להבדלים בכל voxel.

לבסוף, בצע טכניקת תיקון השוואות מרובה, כגון שיעור גילוי שווא עם ערך q של 0.01, כדי לשלוט באלפי הבדיקות הסטטיסטיות בו-זמניות שבוצעו. ערך זה יעריך את שיעור החיוביות השגויות מעל לסף של 1%.

כאן, ניתוח VBM גילה עלייה דו-צדדית משמעותית בצפיפות החומר האפור באונה הטמפורלית העליונה של מוחם של המוזיקאים בהשוואה לבקרות. ההבדל הגדול ביותר הוצג בצד ימין, וזה כלל את החלק האחורי של הג'ירוס של Heschl, המיקום של קליפת המוח השמיעתית העיקרית.

עכשיו שאתם מכירים כיצד להשתמש ב- VBM כדי לחקור נוירואנטומיה, בואו נראה כיצד חוקרים משתמשים בטכניקה זו כדי לחקור הבדלים מבניים באוכלוסיות אחרות.

בעוד משימות רבות הכרוכות באימונים וניסיון אינטנסיביים קשורות לעלייה בנפח החומר האפור, הגדלה זו אינה תמיד המקרה עבור כל סוגי הכישורים הנלמדים, כמו במוחו של שחקן שחמט מנוסה.

בהשוואה לפקדים, נפח החומר האפור צומצם בצומת העורף-זמני, אזור חשוב לזיהוי אובייקטים. ממצאים כאלה גורמים לאנומליה מעניינת שעשויה לסייע למדענים להבין עוד יותר כיצד נפח קליפת המוח מתייחס לביצועים במשימות תובעניות.

אנשים עיוורים מלידה לעתים קרובות יש נפח חומר אפור קטן יותר בקליפת המוח החזותית שלהם לעומת פקדים. מעניין, באמצעות שימוש ב- VBM, חוקרים גילו הגדלה משמעותית באזורים במוח שאינם אחראים לראייה, כגון קליפת המוח השמיעתית, שהייתה גדולה פי שניים מהגודל שנמצא בבקרות ראייה.

הבדלים מבניים אלה עשויים לשמש בסיס אנטומי כדי להסביר מדוע חושים אחרים מוגברים אצל עיוורים.

יתר על כן, ניתוח MRI מבני ו- VBM על חולים נאיביים תרופות עם הפרעת דיכאון גדולה גם מצביע על הבדלים בנפחי החומר האפור בהשוואה לבקרות.

מדענים מצאו כי חולים אלה הפחיתו את נפח החומר האפור בקליפת המוח הקדמית ובאינסולה, מה שעשוי להסביר מדוע חולים מדוכאים מתקשים עם שליטה קוגניטיבית על רגשות שליליים כלפי עצמם ואחרים.

הרגע צפית בסרטון של ג'וב על מורפומטריה מבוססת ווקסל. עכשיו אתה צריך הבנה טובה של איך לאסוף תמונות אנטומיות באמצעות MRI, כמו גם איך לנתח ולפרש הבדלים בעוצמת החומר האפור באזורים של קליפת המוח השמיעתית. היית צריך גם ללמוד שלא כל תחומי המומחיות מובילים לעלייה בצפיפות קליפת המוח.

תודה שצפיתם!

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Results

ניתוח VBM חשף עלייה מקומית משמעותית בצפיפות החומר האפור במוחם של מוזיקאים בהשוואה לשליטה שאינה מוזיקאית. הבדלים אלה נמצאו באונות הטמפורליות העליונות משני הצדדים. האשכול הגדול והמשמעותי ביותר היה בצד ימין וכולל את החלק האחורי של הג'ירוס של הש"ל (איור 2). הג'ירוס של Heschl הוא המיקום של קליפת המוח השמיעתית העיקרית, וקליפת המוח שמסביב מעורבת בעיבוד שמיעתי מורכב. לפיכך, תוצאות אלה עולות בקנה אחד עם ממצאים קודמים של הבדלים מורפולוגיים בין מוזיקאים ולא מוזיקאים באזורי מוח שמיעתיים.

Figure 2
איור 2: הבדלי חומר אפור בין קבוצות. מוזיקאים הראו צפיפות חומר אפור גבוהה משמעותית באונה הטמפורלית העליונה משני הצדדים, עם ההבדלים הגדולים ביותר בצד ימין. אזור זה כולל חלק מהג'ירוס של השל, קליפת המוח השמיעתית העיקרית.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Applications and Summary

לטכניקת VBM יש פוטנציאל להדגים הבדלים מקומיים בחומר האפור בין קבוצות של אנשים, או בשיתוף עם מדידה המשתנה על פני קבוצה של אנשים. בנוסף למציאת הבדלים מבניים הקשורים לצורות שונות של אימון, טכניקה זו עשויה לחשוף הבדלים אנטומיים הקשורים לתנאים נוירופסיכולוגיים רחבים כגון דיכאון,5 דיסלקציה,6 או סכיזופרניה. 7

חשוב לציין כי ישנם הסברים מרובים לקיומם של הבדלים בין קבוצות באנטומיה של המוח. לדוגמה, במקרה של מוזיקאים, יכולה להיות הטיה של בחירה עצמית. אנו עשויים למצוא הבדלים כאלה אם אנשים עם אנטומיה מוחית מסוימת נוטים יותר להפוך למוזיקאים. על מנת לקבוע כי הבדלים מבניים בין קבוצות של אנשים הם תוצאה של ניסיון, הדרך הסופית ביותר היא להעסיק מחקר אורך שעוקב אחר אנשים לאורך זמן.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

References

  1. Maguire, E.A., et al. Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proc Natl Acad Sci U S A 97, 4398-4403 (2000).
  2. Ashburner, J. & Friston, K.J. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage 11, 805-821 (2000).
  3. Gaser, C. & Schlaug, G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci 23, 9240-9245 (2003).
  4. Bermudez, P., Lerch, J.P., Evans, A.C. & Zatorre, R.J. Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cereb Cortex 19, 1583-1596 (2009).
  5. Bora, E., Fornito, A., Pantelis, C. & Yucel, M. Gray matter abnormalities in Major Depressive Disorder: a meta-analysis of voxel based morphometry studies. J Affect Disord 138, 9-18 (2012).
  6. Richlan, F., Kronbichler, M. & Wimmer, H. Structural abnormalities in the dyslexic brain: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Hum Brain Mapp 34, 3055-3065 (2013).
  7. Zhang, T. & Davatzikos, C. Optimally-Discriminative Voxel-Based Morphometry significantly increases the ability to detect group differences in schizophrenia, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Neuroimage 79, 94-110 (2013).

Transcript

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the English version.

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

Waiting X
Simple Hit Counter