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화소 기반 형태법으로 회백질 차이 측정
 
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화소 기반 형태법으로 회백질 차이 측정: 음악 두뇌

Overview

출처: 조나스 T. 카플란과 사라 I. 짐벨의 연구소 - 서던 캘리포니아 대학

경험은 뇌를 형성합니다. 우리의 뇌는 학습의 결과로 다르다는 것을 잘 이해합니다. 많은 경험 관련 변경은 개별 적인 뉴런의 행동에 있는 신경 화학적인 조정에 의해 예를 들면, 현미경 수준에서 자신을 드러내는 동안, 우리는 또한 거시적인 수준에서 두뇌의 구조에 해부학적인 변경을 검토할 수 있습니다. 이러한 변화의 한 가지 유명한 예는 도시의 복잡한 경로를 배우는 것과 함께 항해 메모리에 역할을하는 것으로 알려진 뇌 구조인 해마에서 더 큰 양을 보여주는 런던 택시 운전사의 경우에서 비롯됩니다. 1

뇌 해부학을 검사하는 많은 전통적인 방법은 크기를 측정하기 위해 관심있는 해부학 적 영역의 근면 한 추적을 필요로한다. 그러나, 현대 신경 이미징 기술을 사용 하 여, 우리는 지금 자동화 된 알고리즘을 사용 하 여 사람들의 그룹에 걸쳐 뇌의 해부학을 비교할 수 있습니다. 이러한 기술은 인간의 신경 해부학자가 작업에 가져올 수있는 정교한 지식의 자신을 이용하지 않지만, 그들은 빠르고 해부학의 매우 작은 차이에 민감합니다. 뇌의 구조적 자기 공명 이미지에서 각 체적 픽셀 또는 복셀의 강도는 해당 영역에서 회색 물질의 밀도와 관련이 있습니다. 예를 들어, T1 가중 MRI 스캔에서 매우 밝은 복셀은 백색 물질 섬유 번들이있는 위치에서 발견되며 어두운 복셀은 뉴런의 세포 체가 있는 회색 물질에 해당합니다. 복셀에 의해 복셀 기초에 뇌 구조를 정량화하고 비교하는 기술은 복셀 기반 의 morphometry, 또는 VBM이라고합니다. 2 VBM에서는 먼저 모든 뇌를 공통 공간에 등록하여 해부학의 총 차이를 부드럽게 합니다. 그런 다음 복셀의 강도 값을 비교하여 회색 물질 밀도의 지역화된 작은 규모 차이를 식별합니다.

이 실험에서는 뮤지션의 뇌와 비음악가의 두뇌를 비교하여 VBM 기술을 시연할 것입니다. 뮤지션들은 강렬한 모터, 비주얼 및 어쿠스틱 교육에 참여합니다. 음악 훈련을 통해 간 사람들의 뇌는 기능적이고 하지 않은 사람들과 다른 여러 소스에서 증거가있다. 여기, 우리는 가서와 Shlaug3 및 버뮤데즈 외를따릅니다. 4 VBM을 사용하여 음악가의 뇌에서 이러한 구조적 차이를 식별합니다.

Procedure

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1. 40 명의 뮤지션과 40 명의 비 뮤지션을 모집하십시오.

  1. 음악가는 적어도 10 년 동안 공식적인 음악 훈련을 받아야합니다. 모든 악기와 함께 훈련하는 것은 허용됩니다. 뮤지션은 또한 적어도 한 시간 / 일 동안 적극적으로 악기를 연습해야합니다.
  2. 제어 주제는 악기를 연주에 거의 공식적인 훈련이 있어야합니다.
  3. 모든 참가자는 오른손잡이여야 합니다.
  4. 모든 참가자는 신경학상, 정신의학, 또는 심장 무질서의 역사가 없어야 합니다.
  5. 모든 참가자는 MRI가 안전한지 확인하기 위해 제거할 수 없는 금속이 몸에 없어야 합니다.

2. 사전 스캔 절차

  1. 사전 스캔 서류를 작성합니다.
  2. 참가자가 fMRI 스캔을 위해 들어올 때, 먼저 MRI에 대한 반대 표시가 없는지 확인하기 위해 금속 스크린 양식을 작성하도록 하고, 방사선 전문의가 스캔에 동의하는 부수적인 연구 결과 양식, 연구의 위험과 이점을 자세히 설명하는 동의서를 작성하도록 합니다.
  3. 벨트, 지갑, 휴대폰, 헤어 클립, 동전 및 모든 보석을 포함하여 몸에서 모든 금속을 제거하여 참가자가 스캐너에 들어갈 준비를하십시오.

3. 참가자를 스캐너에 넣습니다.

  1. 참가자에게 스캐너와 이어폰의 소음으로부터 귀를 보호하여 스캔 중에 실험자의 소리를 들을 수 있도록 하고 코일에 머리를 대고 침대에 눕히도록 하십시오.
  2. 참가자에게 비상 압착 공을 주고 스캔 중에 비상 시 압박하도록 지시하십시오.
  3. 폼 패드를 사용하여 코일에 참가자가 머리를 고정하여 스캔 중에 과도한 움직임을 피하고, 가장 작은 움직임조차도 이미지를 흐리게하기 때문에 스캔 중에 가능한 한 가만히 있는 것이 매우 중요하다는 것을 참가자에게 상기시킵니다.

4. 데이터 수집

  1. 전체 뇌의 고해상도 해부학 검사를 수집합니다. 이 검사는 자화 준비 된 급속 그라데이션 에코 (MP-RAGE)와 같은 T1 가중 시퀀스여야한다(MP-RAGE) 와 이소트로픽 1 mm 복셀.

5. 데이터 분석

  1. 자동화된 소프트웨어를 사용하여 각 해부학 적 뇌 스캔에서 두개골을 제거합니다. 품질을 위해 두개골 제거를 확인합니다.
  2. 선형 및 비선형 등록의 반복 프로세스를 사용하여 스터디별 회색 물질 템플릿을만듭니다(그림 1).
    1. 자동화된 소프트웨어를 사용하여 각 피사체의 뇌를 각 복셀의 강도에 따라 흰색 물질, 회색 물질 및 CSF로 분할합니다.
    2. MNI152 아틀라스와 같은 표준 아틀라스 공간에 각 피사체의 뇌를 등록할 수 있는 자유도가 12도인 선형 affine 변환을 수행합니다.
    3. 각 피사체의 회색 물질 이미지를 이 공간으로 왜곡하고 모두 함께 평균합니다.
    4. 이 이미지를 왼쪽에서 오른쪽으로 미러한 다음 미러 이미지를 함께 평균하여 회색 물질 템플릿 뇌를 생성합니다.
    5. 비선형 변환을 사용하여 각 피사체의 뇌를 이 템플릿에 다시 등록합니다.
    6. 새로 변형 된 모든 두뇌를 함께 평균.
    7. 이 새 템플릿의 미러 이미지를 만들고 두 미러 이미지를 함께 평균하여 이 스터디에 대한 최종 회색 물질 템플릿을 생성합니다.

Figure 1
그림 1: 스터디별 회색 물질 템플릿 만들기. 반복적 인 선형 및 비선형 변환을 사용하여 각 뇌는 공통 공간에 등록되어 연구 별 회색 물질 템플릿 뇌를 만들기 위해 함께 평균됩니다.

  1. 각 피사체의 회색 물질 이미지를 템플릿 및 사전 처리에 등록합니다.
    1. 비선형 변환을 사용하여 각 피사체의 뇌를 스터디 별 템플릿에 등록합니다.
    2. 각 뇌 구조가 템플릿 공간에 맞게 늘어나는 양을 보정하기 위해 워핑이 얼마나 많은지 측정하여 곱합니다. 이 측정값은 워프 필드의 야코비안이라고 합니다. 이 단계는 비선형 등록 프로세스에 의해 더 확장되었기 때문에 구조가 더 회색 문제가 있는 것처럼 보일 수 있다는 사실을 설명하는 것입니다.
    3. 10mm의 전체 폭 절반 최대 (FWHM)와 가우시안 커널을 사용하여 데이터를 부드럽게.
    4. 정렬되고 매끄러운 두뇌는 복셀 기반 분석을 위한 최종 데이터 역할을 합니다.
  2. 일반 선형 모델을 사용하여 모든 복셀의 그룹 간의 차이를 분석합니다.
    1. 각 뇌 그룹을 별도의 회귀로 모델링하고 두 그룹을 비교하는 대비를 계산하여 각 복셀의 차이 가능성을 정량화하는 통계 맵을 생성합니다.
    2. 통계 맵을 임계값으로 임계값을 설정하여 통계적으로 유의한 클러스터를 식별합니다.
      1. 거짓 검색 률(FDR)과 같은 여러 비교 보정 기술을 사용하여 수천 개의 동시 통계 테스트를 수행하고 있다는 사실을 제어합니다. FDR의 q 값은 0.01로 임계값보다 높은 거짓 긍정의 비율을 1%로 추정합니다.

우리의 뇌는 경험에 의해 형성되어 피질 볼륨의 변화를 초래합니다.

예를 들면, 제 2 언어를 배우고 마스터하는 것과 같은 특정 숙련도는, 세포 바디가 있는 회색 물질의 조밀도를 증가시키기 위하여, 특히 전두엽과 같은 구조물에서 보였습니다.

현대가 발전하기 전에, 특정 지역의 크기를 측정하기 전에, 과학자들은 관심 영역을 열심히 추적해야 할 것이다 - 매우 지루한 작업. 지금, 더 민감한 신경 이미징 기술-복셀 기반 morphometry로 알려진, VBM-신경 해부학에 작은 볼륨 차이 캡처 하기 위해 존재.

Gaser와 Shlaug의 이전 작품뿐만 아니라 버뮤데즈와 동료를 기반으로,이 비디오는 구조적 자기 공명 이미지를 수집하고 VBM을 사용하여 다른 경험을 가진 개인의 뇌에서 복셀의 강도 가치를 식별하는 방법을 보여줍니다 - 매우 제한된 교육을 가진 사람에 비해 전문 음악가 - 뿐만 아니라 전문 지식의 다른 경우 체스 재생 등.

이 실험에서는 공식적으로 훈련된 뮤지션과 이러한 훈련없이 제어하는 두 그룹의 참가자 그룹이 MRI 스캐너에 누워 뇌의 구조적 이미지를 수집하는 동안 질문받습니다.

그런 다음 Voxels라고 하는 볼륨 픽셀의 강도에 따라 자동화된 접근 방식을 사용하여 특정 영역을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 매우 밝은 클러스터는 백색 물질 섬유 번들의 위치를 나타내고 어두운 복셀은 조밀한 회색 물질이 있는 영역에 해당합니다.

각 뇌에 대한 이 세분화에 따라 이미지가 변형되어 표준 아틀라스에 등록되어 주제 간 비교를 허용하는 일반적인 공간입니다.

종종 이 등록 프로세스는 이미지를 늘릴 수 있으며, 이로 인해 일부 구조는 실제로보다 회색 물질이 더 많은 것처럼 보입니다.

따라서 템플릿은 반복되는 스트레칭을 보완하기 위해 Jacobian 결정자라고 불리는 워핑이 얼마나 많은 지 측정하여 곱해야 하며 해부학의 모든 총 차이는 부드럽게 됩니다.

변환이 적용된 후, 종속 변수는 음악가의 뇌 간 회색 물질 밀도의 차이로 비음악가 컨트롤에 비해 계산됩니다.

숙련된 뮤지션의 복잡한 청각 처리의 사용증가로 인해, 대조군에 비해 우수한 측두엽과 헤슐의 자이러스와 같은 청각 뇌 영역에서 회색 물질 밀도가 증가할 것으로 기대된다.

실험에 앞서 하루에 1시간 씩 악기를 적극적으로 연습하고 최소 10년 동안 정식 음악 훈련을 받은 40명의 뮤지션과 적절한 훈련을 거의 받지 않은 40명의 비음악가 컨트롤을 모집합니다.

스캔 당일, 실험실의 각 참가자에게 인사하고 필요한 동의 서를 완료할 때 안전 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

스캔 룸과 스캐너 보어에 들어가는 개인을 준비하는 방법에 대한 자세한 내용은이 컬렉션의 다른 fMRI 프로젝트를 참조하십시오.

이제 참가자에게 스캐너에 여전히 누워 서, 그리고 1mm isotropic 복셀과 자화 준비-빠른 그라데이션 에코 와 같은 고해상도, T1 가중 해부학 순서를 수집 하 여 전체 뇌 스캔을 시작.

이미지 수집 프로토콜에 따라 참가자를 해제하고 분석을 시작합니다.

전처리를 시작하려면 각 스캔에 대해 두개골에서 뇌를 분리하고 스트리핑의 품질을 확인합니다.

이 연구를 위해 각 피사체의 뇌를 먼저 흰색과 회색 물질및 대뇌 척수액인 CSF로 분할하여 각 복셀의 강도에 따라 특정 회색 물질 템플릿을 만듭니다. 참고, 소프트웨어는 자동으로 흰색 물질로 밝은 복셀을 구별, 회색 물질로 어두운 복셀, CSF로 심실 내 영역.

12°의 자유로선형 단량 변환을 수행하여 각 피사체의 뇌를 표준 아틀라스 공간에 등록합니다. 각 피사체의 회색 물질 이미지를 이 공간으로 왜곡하고 모두 함께 평균합니다.

다음으로 이 미러링을 왼쪽에서 오른쪽으로 다시 한 번 평균하여 이미지를 함께 사용하여 초기 회색 물질 템플릿을 생성합니다.

그런 다음 비선형 변환을 수행하여 각 피사체의 뇌를 회색 물질 그림에 다시 등록하고 이를 함께 평균화합니다. 이 새 이미지의 미러된 복사본을 만들고 다시 한 번 두 이미지를 함께 평균하여 최종 학습별 회색 물질 템플릿을 생성합니다.

이제 비선형 변환을 사용하여 마지막 회색 물질 그림에 각 피사체의 뇌를 등록하고, 각 뇌 구조가 템플릿 공간에 맞게 뻗어된 양을 보상하기 위해 얼마나 많은 뒤틀기의 야코비안 측정에 의해 곱한다.

그 후, 모든 과목에서 유사한 뇌 복셀의 중복을 증가시키기 위해 전체 폭 절반 최대 10mm와 가우시안 커널을 사용하여 데이터를 부드럽게.

전처리가 완료되면 각 뇌 그룹을 별도의 회귀로 모델링합니다. 두 그룹을 비교하여 각 복셀의 차이 가능성을 정량화하는 통계 맵을 생성하는 대비를 계산합니다.

마지막으로 q 값이 0.01인 거짓 검색률과 같은 여러 비교 보정 기술을 수행하여 수행된 수천 개의 동시 통계 테스트를 제어합니다. 이 값은 1%의 임계값을 초과하는 거짓 긍정의 비율을 추정합니다.

여기서, VBM 분석은 대조군에 비해 음악가의 두뇌의 우수한 측두엽에서 회색 물질 밀도에 있는 중요한 양측 증가를 밝혔습니다. 가장 큰 차이는 오른쪽에 표시되었고, 이것은 Heschl의 자이루스의 후방 부분, 1 차 청각 피질의 위치를 포함했다.

이제 VBM을 사용하여 신경 해부학을 연구하는 방법에 익숙해지면 연구원이이 기술을 사용하여 다른 인구의 구조적 차이를 연구하는 방법을 살펴 보겠습니다.

강렬한 훈련과 경험과 관련된 많은 작업이 회색 물질 볼륨의 증가와 관련이 있지만,이 확대는 경험이 풍부한 체스 플레이어의 뇌와 같은 학습 된 기술 세트의 모든 유형에 대한 항상 경우는 아닙니다.

컨트롤과 비교했을 때 물체 인식에 중요한 영역인 occipito-측두각 접합부에서 회색 물질 볼륨이 감소했습니다. 이러한 사실 인정은 과학자가 까다로운 업무에 있는 성과에 어떻게 연관되는지 과학자가 더 이해하는 것을 도울 수 있는 흥미로운 변칙 귀착됩니다.

출생에서 장님인 개별은 수시로 통제에 비교된 그들의 시각 피질에 있는 더 작은 회색 물질 볼륨이 있습니다. 흥미롭게도, VBM의 사용을 통해, 연구원은 시력 통제에서 찾아낸 두 배 크기인 청각 피질과 같은 비전에 책임 있지 않는 두뇌의 지역에 있는 중요한 확대를 발견했습니다.

이러한 구조적 차이는 다른 감각이 맹인 개인에서 고조되는 이유를 설명하는 해부학적 기초역할을 할 수 있습니다.

더욱이, 주요 우울 장애를 가진 약물 순진한 환자에 대한 구조적 MRI 및 VBM 분석은 또한 대조군에 비해 회색 물질 볼륨의 차이를 나타낸다.

과학자들은 이 환자가 전두엽 피질과 인슐라에서 회색 물질의 양을 감소시켰다는 것을 발견했으며, 이는 우울한 환자가 자신과 다른 사람에 대한 부정적인 감정에 대한 인지 조절에 어려움을 갖는 이유를 설명할 수 있습니다.

당신은 복셀 기반의 morphometry에 JoVE의 비디오를 보았다. 이제 MRI를 사용하여 해부학 적 이미지를 수집하는 방법과 청각 피질 의 영역에서 회색 물질 강도의 차이를 분석하고 해석하는 방법에 대한 좋은 이해가 있어야합니다. 또한 전문 지식의 모든 영역이 피질 밀도의 증가로 이어지는 것은 아니라는 것을 배웠어야 합니다.

시청해 주셔서 감사합니다!

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Results

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VBM 분석은 음악가의 뇌에서 회색 물질 밀도가 비 음악가 컨트롤에 비해 상당한 국소화 된 증가를 밝혔다. 이러한 차이는 양쪽에 우수한 측두엽에서 발견되었다. 가장 크고 가장 중요한 클러스터는 오른쪽에 있었고 Heschl의 자이루스의 후방 부분을 포함(그림 2). Heschl의 자이루스는 1 차 청각 피질의 위치이며 주변 피질은 복잡한 청각 처리에 관여합니다. 따라서, 이러한 결과는 청각 뇌 영역에서 음악가와 비 음악가 사이의 형태학적 차이의 이전 연구 결과와 일치.

Figure 2
그림 2: 그룹 간의 회색 물질 차이입니다. 뮤지션들은 양쪽에 가장 큰 차이를 보이며 양쪽에 우수한 측두엽에서 회색 물질 밀도가 상당히 높은 것으로 나타났습니다. 이 지역은 Heschl의 자이루스의 일부를 포함, 기본 청각 피질.

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Applications and Summary

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VBM 기술은 사람들의 그룹 사이 회색 물질에 있는 지역화된 다름을 보여줄 가능성이 있습니다, 또는 사람들의 단에 따라 변화하는 측정과 관련하여. 훈련의 다른 양식에 관련 되 면 구조적 차이 찾는 것 외에도, 이 기술은 우울증등 광범위 한 신경 심리적 조건과 관련 된 해부학 적 차이 공개 수 있습니다.,5 난독증,6 또는 정신 분열 증. 7

뇌 해부학에 그룹 차이의 존재에 대 한 여러 설명이 있다 주의 하는 것이 중요 하다. 예를 들어, 음악가의 경우 자기 선택 편향이있을 수 있습니다. 특정 뇌 해부학을 가진 사람들이 음악가가 될 가능성이 더 높은 경우 우리는 이러한 차이를 찾을 수 있습니다. 사람들의 그룹 사이의 구조적 차이가 경험의 결과임을 확립하기 위해, 가장 확실한 방법은 시간이 지남에 따라 사람들을 따르는 세로 연구를 사용하는 것입니다.

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References

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  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).
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  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

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