Autism में ब्रेन जांच fMRI और प्रसार Tensor इमेजिंग का उपयोग

Medicine

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Summary

कार्यात्मक एमआरआई और प्रसार tensor इमेजिंग जैसे न्यूरोइमेजिंग तकनीक, autism में संज्ञानात्मक और तंत्रिका घाटे निस्र्पक में तेजी से उपयोगी हो गए हैं. आत्मकेंद्रित में मस्तिष्क कनेक्टिविटी के विकास विकलांग बच्चों स्कैनिंग के लिए रूपांतरों के साथ एक नेटवर्क के स्तर पर एक परीक्षा में प्रस्तुत किया है.

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Kana, R. K., Murdaugh, D. L., Libero, L. E., Pennick, M. R., Wadsworth, H. M., Deshpande, R., Hu, C. P. Probing the Brain in Autism Using fMRI and Diffusion Tensor Imaging. J. Vis. Exp. (55), e3178, doi:10.3791/3178 (2011).

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Abstract

Protocol

1. विकास विकलांग व्यक्तियों के साथ स्कैन के लिए विशेष तकनीक:

1) प्रमुख गति: विकारों, विशेष रूप से बच्चों के साथ लोगों में अभी भी यह मुश्किल रखने के लिए मिल सकता है जबकि खुद न्यूरोइमेजिंग एक जटिल तकनीक, एमआरआई का उपयोग करने के लिए बाल चिकित्सा आबादी स्कैन और विकासात्मक विकारों के साथ लोगों के बहुत challenging.The मुख्य समस्याएं हैं किया जा सकता है एक स्कैनिंग सत्र के दौरान fMRI स्कैनर. यह सिर गति में परिणाम हो सकता है जो बारी में डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है; 2) autism के साथ बच्चों के चरम संवेदी संवेदनशीलता है और स्कैनर शोर जैसे कारकों, द्वारा परेशान किया जा सकता है, बंद अंतरिक्ष, तापमान और इतने पर में जा रहा है, और 3 ) चिंता और एक नए वातावरण को समायोजित करने autism के साथ लोगों के लिए मुश्किल हो सकता है. अपनी दिनचर्या में एक परिवर्तन की समस्या पैदा अगर अच्छी तरह से तैयार नहीं कर सकते हैं. इसलिए, सावधान तैयारी के साथ अभिनव प्रक्रिया अच्छी उपज प्राप्त करने के लिए, और एकत्रित किए गए डेटा की गुणवत्ता में सुधार की जरूरत है. हम मूल्यवान सिद्धांत और व्यवहार से प्राप्त की अंतर्दृष्टि के लिए एक एमआरआई स्कैन के लिए एक भागीदार तैयार के शामिल करने, प्रयोग और भागीदार के लिए सुखद प्रक्रिया स्कैनिंग, और एकत्र आंकड़ों का है, जिनमें से कुछ कर रहे हैं की प्रक्रिया:

  1. सामाजिक कहानियां सामाजिक कहानियाँ कम कर रहे हैं, प्रत्यक्ष कहानियाँ अक्सर autism8 के साथ बच्चों के लिए उपन्यास और भ्रामक स्थितियों को समझाने के लिए इस्तेमाल किया. हम सामाजिक कथाएँ, autism के साथ व्यक्ति के नजरिए से लिखा है, को वर्णन करने के लिए और मौखिक रूप से हमारे अध्ययन की प्रक्रिया के हर कदम का वर्णन का उपयोग करें. कहानी में प्रत्येक आइटम पर, दोनों मौखिक और सचित्र descriptionsare प्रदान की है. "मेरे एमआरआई सत्र के बारे में" शीर्षक है, हम उनके स्कैन दिन के आगे भाग लेने के लिए कहानी प्रदान इतना है कि वे स्कैनिंग की प्रक्रिया से परिचित हो सकते हैं. कहानी का लक्ष्य प्रक्रिया के व्यक्ति की समझ को बढ़ाने के लिए, और उसे / उसे एक नई स्थिति में और अधिक आरामदायक बनाने के लिए है.
  2. स्कैनर लगता है की एक स्कैनिंग सत्र के दौरान सीडी रिकॉर्डिंग, एमआरआई स्कैनर जोर शोर लगातार पैदा करता है और इस aversive autism के साथ कुछ व्यक्तियों के लिए हो सकता है . आदेश में participantsto स्कैनर शोर acclimatize करने के लिए, हम (पहले स्कैन दिन) स्कैनर द्वारा बनाई गई लगता है की एक रिकॉर्डिंग प्रतिभागियों को भेज देते हैं.
  3. नकली एमआरआई स्कैनर. हम भागीदार के साथ एक नकली स्कैनर, त्याग फिलिप्स एमआरआई स्कैनर के बाहर का निर्माण का उपयोग कर एक एमआरआई स्कैनिंग सत्र अनुकरण. यह वास्तविक स्कैनिंग सत्र के एक यथार्थवादी सन्निकटन प्रदान करता है. इस नकली स्कैनर, ओप्टामीटर, UAB के विभाग में स्थित है, के प्रयोग के भागीदार स्कैनर पर्यावरण आदी बनने के लिए अनुमति देता है.
  4. पहले एमआरआई स्कैनर की यात्रा एमआरआई स्कैन की शुरुआत से पहले स्कैनिंग करने के लिए भागीदार एक स्कैनर देखते हैं और यहां तक कि स्कैनर बिस्तर पर संक्षेप में मिल के अवसर के साथ प्रदान की जाती है. आमतौर पर, इस भय और चिंता के रूप में के रूप में अच्छी तरह से व्यवहार भागीदार स्कैनर की प्रतिक्रिया के बारे में जानकारी के साथ शोधकर्ताओं प्रदान कम करने में मदद करता है. इस तरह की प्रतिक्रियाओं अक्सर मूल्यवान है, हालांकि सहज और गुणात्मक चाहे भागीदार होने की संभावना पूरी scan.Before भागीदार स्कैनर में चला जाता है पूरा कर सकते हैं की जानकारी प्रदान करते हैं, वह / वह एक लॉकर रूम में उसके सारे सामान छोड़ देता है और यह भी एक का उपयोग कर धातु के लिए जाँच डिटेक्टर धातु.
  5. एमआरआई स्कैनर बनाना हमारे सभी स्कैन के लिए बच्चे के अनुकूल, हम सीमेंस 3.0 Tesla Allegra एमआरआई UAB Civitan इंटरनेशनल रिसर्च सेंटर में स्थित स्कैनर का उपयोग करें. . यह एक सिर केवल यह प्रतिभागियों के लिए कम डरा देता बना स्कैनर है. आदेश में स्कैनर के रूप में संभव के रूप में बच्चे के अनुकूल (बाल चिकित्सा आबादी के लिए) वातावरण बनाने के लिए, स्कैनर इसके अलावा आसानी से हटाने योग्य पशुओं, कार्टून चरित्रों, आदि के स्टिकर के साथ सजाया जा सकता है है, हम प्रतिभागियों को रंगीन कंबल प्रदान करने के लिए उन्हें रखने के स्कैनर में गर्म. आत्मकेंद्रित, जो अक्सर विशेष हितों (जैसे, गाड़ियों) के साथ बच्चों के लिए, इस तरह के हितों के खाते में लिया जा सकता है, जबकि सजाने स्कैनर.
  6. सिनेमा या कार्टून का प्रयोग करें: संरचनात्मक और DTI छवि अधिग्रहण स्कैनर में कार्य करने के लिए भागीदार की आवश्यकता नहीं है . इन स्कैन के दौरान प्रतिभागियों को अपने पसंदीदा फिल्म या कार्टून श्रृंखला के कुछ मिनट देखने का विकल्प दिया जाता है. कार्यों से एक स्वागत योग्य तोड़ प्रदान करने के अलावा, इस में मदद करता है स्कैनिंग प्रक्रिया भागीदार के लिए और अधिक मनोरंजक बनाने के है.

2. प्रोत्साहन प्रस्तुति सॉफ्टवेयर और बटन रिस्पांस औज़ार का प्रयोग करने के लिए स्कैनर के साथ संवाद:

  1. प्रयोगात्मक कार्य ई - प्रधानमंत्री प्रोत्साहन (मनोविज्ञान सॉफ़्टवेयर उपकरण, पिट्सबर्ग, फिलीस्तीनी अथॉरिटी) प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए क्रमादेशित रहे हैं. स्कैनिंग सत्र के पहले, भागीदार एक लैपटॉप कंप्यूटर पर कार्यों के छोटे संस्करण प्रथाओं इतना है कि वे स्कैनर में वे क्या देखने के लिए और बटन क्या वे प्रेस करने के लिए आवश्यक हो जाएगा के साथ परिचित हैं.
  2. टीपूछता एकीकृत कार्यात्मक इमेजिंग प्रणाली (IFIS, Invivo निगम, ऑरलैंडो, FL) पर लोड कर रहे हैं, और स्कैनिंग प्रतिमान के साथ सिंक्रनाइज़ कर रहे हैं. IFIS प्रणाली में मदद करता है एक स्क्रीन पर भागीदार के पीछे दृश्य stimuli परियोजना है जबकि स्कैनर, जो एक सिर का तार से जुड़ी दर्पण के माध्यम से भागीदार विचारों.
  3. नियंत्रण कक्ष में दोहरी पर नज़र रखता है शोधकर्ताओं ने प्रयोगात्मक कार्य या स्कैन के दौरान प्रस्तुत फिल्में चयन करने की अनुमति है, और भागीदार प्रतिक्रियाएं (प्रतिक्रिया समय और प्रदर्शन सटीकता सहित) की निगरानी.
  4. प्रतिभागियों पहनते एमआरआई संगत headphones है कि उन्हें ऑडियो सुनने के लिए अनुमति देते हैं, 'शोधकर्ताओं के निर्देशों को सुनने के रूप में अच्छी तरह के रूप में स्कैनर का निकला हुआ शोर को कम. Headphones के लिए इसके अलावा, earplugs आगे स्कैनर के शोर को कम करने के लिए प्रदान की जाती हैं.
  5. एक फाइबर ऑप्टिक बटन प्रतिक्रिया डिवाइस एक हाथ से जुड़ी भागीदार कार्य सवालों के जवाब की अनुमति देता है. IFIS प्रणाली इन प्रतिक्रियाओं रिकॉर्ड स्कैन समय के साथ संयोजन के रूप में प्रत्येक प्रतिक्रिया के समय के रूप में के रूप में अच्छी तरह से.
  6. एक आपातकालीन "निचोड़ गेंद" मामले में भागीदार वह / वह स्कैन करने के लिए जारी रखने के लिए नहीं चाहता है के लिए दिया जाता है. गेंद दबाने से नियंत्रण कक्ष में एक अलार्म शोधकर्ताओं प्रतिभागी को पाने के लिए तुरंत उत्साह की स्थापना की जाएगी.

3. स्थिर और गतिशील दृश्य stimuli के प्रयोग के लिए Autism के साथ प्रतिभागियों में मस्तिष्क प्रतिक्रियाओं प्रकाश में लाना:

जबकि एक उत्कृष्ट प्रयोगात्मक डिजाइन किसी भी वैज्ञानिक अध्ययन के लिए महत्वपूर्ण है, प्रतिभागियों के साथ एक ही राग हड़ताली न्यूरोइमेजिंग में विशेष रूप से अधिग्रहण, डेटा पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है. उत्तेजनाओं भागीदार की समझ के स्तर पर होना चाहिए, और छोटी, सटीक, और सुखद प्रयोग किया जाना चाहिए. यदि इन तत्वों के लिए पर्याप्त ध्यान नहीं दिया जाता है, डेटा की गुणवत्ता को नकारात्मक रूप से प्रभावित किया जा सकता है. विशेष देखभाल करने के लिए प्रयोगात्मक कार्य चुनौतीपूर्ण और अभिनव उत्तेजनाओं बनाकर सुखद बनाने की कोशिश करने के लिए लिया जाता है.

  1. ऐसे वीडियो के रूप में में गतिशील दृश्य stimuli, सामाजिक संपर्क चित्रण मानसिक स्थिति रोपण पर भागीदार प्रतिक्रियाओं प्रकाश में लाना करने के लिए उपयोग किया जाता है. छोटे और सुखद होने के अलावा, इन उत्तेजनाओं वास्तविक सामाजिक दुनिया के स्लाइस और मस्तिष्क सामाजिक अनुभूति के साथ जुड़े प्रतिक्रियाओं की जांच के लिए एक उपयुक्त क्षेत्र प्रदान करते हैं.
  2. छड़ी आंकड़ा अलग आसन प्रदर्शित अक्षर के रूप में ऐसे स्टेटिक दृश्य stimuli, भी सामाजिक अनुभूति का अध्ययन किया जाता है. इन उत्तेजनाओं प्रतिभागियों को प्रोत्साहित करने के लिए शरीर की भाषा से भावनाओं का अनुमान भावनाओं के अध्ययन में सहायक होते हैं.
  3. कॉमिक स्ट्रिप विगनेट्स कि कई सामाजिक स्थितियों का चित्रण अक्षर को शामिल की तरह स्टेटिक दृश्य stimuli भी उपयोग किया जाता है. इन उत्तेजनाओं लोक भौतिकी और लोक मनोविज्ञान पर आधारित attributions शामिल है.
  4. भाषा संसाधन की जांच के अध्ययन के लिए, हम मुख्य रूप से कार्य है कि वाक्य समझ, शाब्दिक निर्णय लेने, और प्रवचन प्रसंस्करण शामिल का उपयोग करें.
  5. हालांकि एक प्रयोग की लंबाई को दूसरे से अलग है, हम हर प्रयोग 10 मिनट से कम रखने की कोशिश. इसके अलावा, हम भी सैंडविच के लिए हमारे DTI स्कैन और प्रयोगों के बीच में शारीरिक स्कैन की कोशिश करने के लिए भागीदार मुक्त आराम / कुछ समय दे. हम इस रणनीति के साथ उचित सफलता मिली. एक स्कैनिंग सत्र में, हम 2-3 कुल के बारे में 30-40 मिनट के लिए चुंबक में बिताए समय लेने कार्य को शामिल करने की कोशिश. एक अध्ययन प्रोटोकॉल चित्रण प्रवाह चार्ट के लिए चित्रा 1 देखें.

4. डाटा अधिग्रहण, संग्रहण, विश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण:

डाटा अधिग्रहण:

  1. कार्यात्मक एमआरआई और DTI डेटा एक सीमेंस 3.0 Tesla सिर केवल स्कैनर (सीमेंस चिकित्सा, Inc, अरलैंगेन, जर्मनी) Civitan इंटरनेशनल रिसर्च सेंटर, बर्मिंघम में अलबामा के विश्वविद्यालय में रखे Allegra का उपयोग भागीदार प्रति एक एकल सत्र में एकत्र कर रहे हैं.
  2. स्कैनिंग सत्र संरचनात्मक इमेजिंग के लिए उच्च संकल्प T1 भारित स्कैन के साथ शुरू होता है. टी.आर., (दोहराव टाइम) = 200 ms, ते (इको टाइम) = 3.34 एमएस, फ्लिप कोण = 12 डिग्री FOV (देखें के फील्ड) के साथ एक 160 टुकड़ा 3 डी (आकर्षण संस्कार तैयार रैपिड ढाल इको) MPRAGE मात्रा स्कैन का उपयोग कर प्राप्त कर रहे हैं = 25.6 सेमी, 256 एक्स 256 मैट्रिक्स आकार, और 1 मिमी टुकड़ा मोटाई. इस अधिग्रहण लगभग 8 मिनट तक रहता है और अधिग्रहीत डेटा प्रत्येक भागीदार के मस्तिष्क के बारे में संरचनात्मक जानकारी प्रदान करते हैं.
  3. संरचनात्मक स्कैन स्कैन कार्यात्मक द्वारा पीछा कर रहे हैं. कार्यात्मक छवियों हासिल करने के लिए, हम एक एकल शॉट ढाल स्मरण गूंज - तलीय टी.आर. = 1000 एमएस, ते = 30ms, फ्लिप कोण के साथ पल्स अनुक्रम = 60 डिग्री FOV = 24 सेमी, और मैट्रिक्स = 64 x 64 का उपयोग करें हम 5 मिमी मोटाई टुकड़ा, 1 मिमी टुकड़ा अंतराल, एक 24 सेमी FOV, और एक 64 एक्स 64 मैट्रिक्स के साथ सत्रह एक interleaved अनुक्रम में आसन्न परोक्ष अक्षीय स्लाइस अधिग्रहण, 3.75 3.75 एक्स एक्स 5 मिमी के एक संकल्प में विमान में जिसके परिणामस्वरूप.
  4. एक कार्यात्मक एमआरआई प्रयोग की लंबाई पर निर्भर करता है, एक 60-75 मिनट में दो या तीन प्रयोगों शामिल हैंसत्र स्कैनिंग utes.
  5. DTI छवियों को एक शॉट एकल, स्पिन गूंज, 46 ओर्थोगोनल दिशाओं के साथ महामारी अनुक्रम (Echoplanar इमेजिंग) का उपयोग कर हासिल किया है. एक प्रसार भारित, एकल शॉट, स्पिन गूंज, गूंज planar इमेजिंग अनुक्रम टी.आर. = 7000 एमएस के साथ प्रयोग किया जाता है, ते = 90 एमएस, बैंडविड्थ = 2790 हर्ट्ज / voxel, FOV = 220mm, और मैट्रिक्स आकार = 128 128x. सत्ताईस 3 मिमी मोटी स्लाइसें (कोई टुकड़ा अंतराल) कोई प्रसार भार के साथ imaged हैं (ख = 0s/mm2) और प्रसार भार के साथ (ख = 1000s/mm2) 46 ओर्थोगोनल दिशाओं में लागू gradients.

डाटा संग्रहण और डेटा विश्लेषण:

  1. एक एमआरआई सत्र से अधिग्रहीत न्यूरोइमेजिंग डेटा एक पास की दीवार संरक्षित विश्वविद्यालय के अस्पताल में स्वास्थ्य बीमा सुवाह्यता और जवाबदेही अधिनियम (HIPAA) के साथ लाइन में कंप्यूटर नेटवर्क के लिए स्थानांतरित कर रहे हैं.
  2. इस सर्वर से एमआरआई और DTI डेटा प्रयोगशाला केंद्रीकृत कंप्यूटर सर्वर (न्यूरॉन) को हस्तांतरित कर रहे हैं, और बेनाम पहले यह डेटा विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराया जाता है. न्यूरॉन सर्वर छवि विश्लेषण कार्यक्रमों सभी, के रूप में के रूप में अच्छी तरह से घर में स्क्रिप्ट हमारे प्रयोगों के लिए विशिष्ट संगणना करने उत्पन्न गृह बुक करें.
  3. कंप्यूटर क्लस्टर 3 नोड्स, प्रत्येक एक Quad-कोर प्रोसेसर के साथ रोजगार, एकाधिक डेटासेट के तेजी से और समानांतर प्रसंस्करण सक्षम है. इसके अलावा, के बाद से विभिन्न अध्ययनों से डेटा एक आम स्थान पर रहते हैं, यह मेटा - विश्लेषण के लिए डेटा को व्यवस्थित करने के लिए आसान बनाता है और व्यापक inferences बनाने.
  4. fMRI डेटा से पहले और बाद संसाधित कर रहे हैं, और सांख्यिकीय SPM8 (सांख्यिकीय पैरामीट्रिक मानचित्रण, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान, लंदन, ब्रिटेन की वेलकम विभाग) का उपयोग विश्लेषण. इसके अलावा, कार्यात्मक NeuroImages (AFNI) के विश्लेषण के रूप में अन्य सॉफ्टवेयर प्रोग्राम,, fMRIB सॉफ्टवेयर (FSL), पुस्तकालय, और MRICron भी अन्य विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है.
  5. DTI छवियों से पहले और बाद संसाधित कर रहे हैं, और सांख्यिकीय FSL विश्लेषण का उपयोग कर.

गुणवत्ता नियंत्रण:

  1. टेम्पोरल और स्थानिक preprocessing चरणों का उपयोग कर fMRI डेटा, जैसे टुकड़ा समय सुधार, गति सुधार, फिर से संगठित करना, स्थानिक सामान्य, और स्थानिक चौरसाई के लिए समायोजन कर रहे हैं.
  2. शोर अनुपात (SNR) सिग्नल कार्य से संबंधित परिवर्तनशीलता और गैर - कार्य से संबंधित परिवर्तनशीलता के बीच अनुपात लेने के द्वारा की गणना की जाती है. शोर (गैर कार्य से संबंधित परिवर्तनशीलता) थर्मल शोर से कुछ भी गति प्रभाव सिर शामिल कर सकते हैं. दोनों SNR की गणना करने के लिए एक अपेक्षाकृत उच्च अनुपात (> 0.8) हासिल करने के लिए और कलाकृतियों को नियंत्रित करने के लिए, हम सुनिश्चित करें कि छवियों को सख्त गुणवत्ता मानकों को पूरा कर सकते हैं.
  3. टेम्पोरल शोर अनुपात (tSNR) के लिए संकेत प्रयोग के पूरे पाठ्यक्रम पर SNR है और गणितीय मतलब संकेत तीव्रता के समय पर संकेत के बदलाव के लिए अनुपात द्वारा परिभाषित है. मतलब है और मानक विचलन प्रत्येक voxel में लिया जाता है और अगर मस्तिष्क के भीतर अनुपात एक स्वीकार्य सीमा पर है, छवियों को आगे के विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
  4. यह हमेशा एक अच्छा विचार है हर preprocessing और विश्लेषण कदम पर कलाकृतियों के लिए डेटा की जांच. उदाहरण के लिए, रेडियो फ्रीक्वेंसी (आरएफ) के लिए कच्चे छवियों कलाकृतियों की जांच या preprocessed डेटा में गति कलाकृतियों का आकलन. कलाकृतियों के लिए नियंत्रित करने के लिए एक preventative उपाय के लिए में या सिर के आसपास धातु के लिए ब्रेसिज़ या एक स्थायी सेवक जैसे विषयों, स्क्रीन करने के लिए संकेत ड्रॉप की राशि की सीमा से बाहर है.
  5. यदि एक डाटासेट गति सुधार प्रक्रिया के बाद भी बहुत ज्यादा शोर है, और हमारे डेटा गुणवत्ता मानकों को पूरा नहीं करता है, कि डाटासेट आम तौर पर आगे के विश्लेषण से बाहर रखा गया है.

5. FMRI आधारित कार्यात्मक कनेक्टिविटी और DTI आधारित शारीरिक कनेक्टिविटी की परीक्षा की जांच: एक नेटवर्क के स्तर पर आत्मकेंद्रित में मस्तिष्क की जांच:

कार्यात्मक कनेक्टिविटी:

कार्यात्मक कनेक्टिविटी मस्तिष्क में विभिन्न क्षेत्रों में मस्तिष्क सक्रियण के तुल्यकालन के लिए संदर्भित करता है. मस्तिष्क क्षेत्रों में सक्रियण के समय पाठ्यक्रम के सहसंबंध या उन क्षेत्रों के बीच संचार संपर्क के सबूत के रूप में लिया जाता है. इस विश्लेषण में शामिल कदम निम्नानुसार हैं:

  1. ब्याज (ROIs) के क्षेत्र की पहचान कर रहे हैं या तो (सक्रियण कार्य करने के लिए प्रतिक्रिया पर आधारित) कार्यात्मक या anatomically (मानकीकृत मस्तिष्क atlases पर आधारित). ये ROIs या तो स्फेरिकली एक त्रिज्या है कि सक्रियण धरना होगा के साथ परिभाषित कर रहे हैं या वे अपने मूल आकार में परिभाषित कर रहे हैं.
  2. निर्दिष्ट त्रिज्या या वास्तविक आकार MNI निर्देशांक के साथ, सभी घर में इन ROIs के स्थानों के बीच ओवरलैप के script.The उपस्थिति की जांच की है और सही एक का उपयोग कर ROIs के लिए एक रॉय फ़ाइल बनाने के लिए शामिल किया है.
  3. प्रत्येक रॉय के लिए, संकेत प्रत्येक व्यक्ति भागीदार डेटा से प्रयोग के समय के पाठ्यक्रम से निकाला जाता है.
  4. प्रत्येक भागीदार के लिए, प्रत्येक रॉय के लिए औसत संकेत समय बेशक अन्य सभी एक सहसंबंध मैट्रिक्स में जिसके परिणामस्वरूप ROIs के साथ सहसंबद्ध है. सह - संबंधमानों तो आगे सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए फिशर 'z स्कोर करने के लिए कनवर्ट करने के लिए व्यक्ति, समूह, बनाने, और समूह स्तर inferences के बीच.

शारीरिक कनेक्टिविटी (DTI):

आदेश में मस्तिष्क भर में सफेद बात अखंडता की जांच करने के लिए, प्रसार tensor छवियों fMRIB सॉफ्टवेयर (FSL) 9 पुस्तकालय का उपयोग विश्लेषण कर रहे हैं. नीचे मुख्य कदम शामिल हैं:

  1. इस विश्लेषण में पहला कदम preprocessing विपठ्ठन खोपड़ी और एड़ी वर्तमान सुधार सहित, शामिल है. विपठ्ठन खोपड़ी ब्रेन निष्कर्षण उपकरण (शर्त) का उपयोग करने के लिए किसी भी गैर parenchymal ऊतक निकालने के लिए किया जाता है. जब उच्च तीव्रता प्रसार gradients तेजी से बदल रहे हैं, कतरनी और खिंचाव कलाकृतियों उत्पादित कर रहे हैं जो प्रत्येक ढाल दिशा के लिए अलग रहे हैं. इन विकृतियों FSL एड़ी वर्तमान सुधार है जो नहीं लागू प्रसार ढाल के साथ एक संदर्भ छवि प्रसार छवियों रजिस्टर का उपयोग कर सही कर रहे हैं.
  2. प्रसार tensors और भिन्नात्मक anisotropy मूल्यों (एफए), axons के साथ पानी प्रसार की एक सूचकांक, तो FSL प्रसार उपकरण बॉक्स का उपयोग करके voxel स्तर पर गणना कर रहे हैं.
  3. Voxel द्वारा voxel स्तर पर समूह मतभेद पथ के आधार स्थानिक (TBSS) सांख्यिकी 10 का उपयोग कर जांच कर रहे हैं. इस तकनीक में, सभी प्रसार छवियों को पहली बार एक आम nonlinear पंजीकरण का उपयोग कर अंतरिक्ष में जुड़ रहे हैं.
  4. सभी प्रमुख सभी प्रतिभागियों से सफेद बात इलाकों के एक एफए कंकाल बनाया है. सभी प्रतिभागियों के व्यक्तिगत प्रसार छवियों तो इस एफए पथ कंकाल के लिए पंजीकृत हैं.
  5. Autism के साथ प्रतिभागियों की छवियों से इस कंकाल के साथ क्षेत्रों voxel द्वारा voxel नियंत्रण टी परीक्षण का उपयोग कर प्रतिभागियों से एक ही क्षेत्रों के लिए तुलना कर रहे हैं. एफए मूल्यों के साथ अलग Voxels तो एक बड़ी रॉय और मतलब एफए मूल्यों की गणना के रूप में अलग कर रहे हैं.

6. प्रतिनिधि परिणाम:

प्राथमिक हमारे autism के साथ प्रतिभागियों में कमजोर तंत्रिका प्रतिक्रिया करने के लिए संबंधित अध्ययन से उभरते परिणाम (सक्रियण के मामले में, संकेत तीव्रता में बदलने के लिए, और कार्यात्मक कनेक्टिविटी में) और संज्ञानात्मक और सामाजिक कार्यों को पूरा करने में बदल cortical मार्ग के उपयोग संभव है. उदाहरण के लिए, मुख्य क्षेत्रों को एक समारोह mediating (दूसरों के इरादों को inferring में temporoparietal जंक्शन पर जैसे पीछे बेहतर अस्थायी परिखा के लिए, देखें चित्र 2) को लग पाया तहत autism में जवाब है, ठेठ नियंत्रण प्रतिभागियों के लिए सापेक्ष. इसके अलावा, कोर क्षेत्र underconnected कार्यात्मक अन्य नोड्स, विशेष रूप से spatially दूर वाले (3 आंकड़ा) के साथ लगता है. DTI के साथ, हम भी इन निष्कर्षों के लिए कुछ संरचनात्मक आधार (चित्रा 4 देखें) मिल जाए, एक व्यापक, autism में मस्तिष्क संगठन के नेटवर्क स्तर चित्र प्रदान.

चित्रा 1
चित्रा 1 फ्लो - चार्ट तरीकों और प्रक्रियाओं का चित्रण है.

चित्रा 2
चित्रा 2: ए) एक ठेठ भाषा कार्य में वृद्धि सक्रियण, वाक्य (बाएं अवर ललाट गाइरस, और छोड़ दिया पीछे बेहतर अस्थायी परिखा) समझ जैसे, बी) neurotypical प्रतिभागियों में द्विपक्षीय पीछे बेहतर अस्थायी sulci वृद्धि सक्रियण के दौरान दूसरों को मानसिक राज्यों का रोपण (FWE पी की दहलीज <0.05 सही).

चित्रा 3
3 चित्रा गौरतलब कम एक सामाजिक अनुभूति कार्य में ललाट और लौकिक क्षेत्रों के बीच कार्यात्मक (मस्तिष्क सक्रियण के तुल्यकालन) कनेक्टिविटी autism के साथ प्रतिभागियों में (पी <0.05) . LSTG: बाईं बेहतर अस्थायी गाइरस, RSTG: सही बेहतर अस्थायी गाइरस, RIFG: सही अवर ललाट गाइरस, रॉय: रुचि के क्षेत्र, FCA: कार्यात्मक कनेक्टिविटी.

चित्रा 4
चित्रा 4. DTI Tractography एक सफेद पदार्थ फाइबर टेम्पोरल लोब से temporoparietal जंक्शन कार्यवाही बंडल दिखा परिणाम. tractography के लिए प्रारंभिक प्रारंभिक बिंदु जब मिलान ठेठ नियंत्रण प्रतिभागियों की उम्र की तुलना में autism के साथ युवा वयस्कों में एक काफी छोटे एफए मूल्य होने के रूप में TBSS द्वारा की पहचान रॉय किया गया था.

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Discussion

इस पत्र में वर्णित तरीकों और प्रक्रियाओं संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और न्यूरोइमेजिंग के बुनियादी सिद्धांतों में आधारित हैं. साथ में ले ली, इन तरीकों सिस्टम स्तर पर बच्चों, वयस्कों, और विकारों के साथ लोगों में मस्तिष्क के कामकाज का आकलन करने के लिए एक सम्मोहक ढांचा प्रदान करते हैं. इन तरीकों में जमीन अध्ययन autism के साथ व्यक्तियों में बेताल दिमाग से काम निस्र्पक में विशेष रूप से प्रभावशाली है.

हालांकि यहाँ प्रस्तुत तकनीकों अन्य आबादी के लिए transferrable संबंधित सैद्धांतिक 11,12,13,14 सवालों का पता कर रहे हैं, बाल न्यूरोइमेजिंग के लिए सावधान ध्यान देने की जरूरत है, के रूप में अच्छी तरह के रूप में विकासात्मक विकारों के साथ लोगों में न्यूरोइमेजिंग के लिए: 1) और एहतियाती की संख्या के बावजूद तैयारी के उपाय हम स्कैनिंग के लिए ले लो, सिर गति अभी भी न्यूरोइमेजिंग में एक प्रमुख चिंता का विषय बन गया है. स्कैनर सिर्फ 0.5 मिमी के कारण महत्वपूर्ण गति कलाकृतियों की एक घूर्णी आंदोलन के साथ अत्यंत सिर प्रस्ताव के प्रति संवेदनशील है. जब तक हम चिंता को कम करने में मदद के लिए तकनीकों का एक नंबर प्रस्तुत करते हैं और बदले में नकली स्कैनर और सजाने स्कैनर कमरा जैसे आंदोलन, कम, इन पंक्तियों में किसी भी प्रयास सार्थक हो सकता है. वर्तमान में, हम एक राय न्यूनतम सिर आंदोलन रखने के लिए प्रशिक्षण के लिए फिल्मों का उपयोग प्रतिमान अनुकूलन की कोशिश कर रहे हैं;) 2 भागीदार छोड़ने वालों की, विशेष रूप से बच्चों में एक और मुद्दा संबंधित है. कई बच्चों के लिए स्कैनर या दहशत में प्रवेश करने के बाद स्कैन शुरू कर दिया है मना, 3) अभी तक एक और मुद्दा विकासात्मक विकारों की अभिव्यक्ति में निहित विविधता के साथ जुड़ा हुआ है. विकासात्मक विकारों के शोधकर्ताओं के लिए जो अन्यथा अक्सर रिपोर्ट समूह - स्तर inferences के नीचे दबे हो सकता है उनके नमूने में परिवर्तनशीलता को संबोधित करने में सावधान रहना होगा, 4) और यहां तक ​​कि मामूली उपकरण मुद्दों पर अनुसंधान प्रोटोकॉल और अन्वेषक का उपयोग करता है पर महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है. उदाहरण के लिए, उत्तेजना प्रस्तुति कार्यक्रम ई - प्रधानमंत्री वीडियो उत्तेजनाओं खेलने की क्षमता नहीं है . हालांकि इस सॉफ़्टवेयर के नवीनतम संस्करण वीडियो खेलता है, उस संस्करण IFIS सिस्टम के साथ असंगत है. ऐसे उदाहरण में, हम Inquisit सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए हमारे एनिमेशन और वीडियो खेल, लेकिन करने के लिए मैन्युअल रूप से स्कैनर कंप्यूटर के साथ वीडियो सिंक्रनाइज़ होने के अतिरिक्त कदम के साथ. बावजूद कुछ सीमाओं के ऊपर उल्लेख किया, कार्यात्मक एमआरआई कई यह एक सबसे अच्छा न्यूरोइमेजिंग तकनीक मस्तिष्क समारोह का अध्ययन करने के लाभ है: 1 पोजीट्रान एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी) जैसी तकनीकों के विपरीत), fMRI मानव शरीर में रेडियोधर्मी आइसोटोप इंजेक्शन लगाने की आवश्यकता नहीं है; 2) fMRI के स्थानिक संकल्प Electroencephalography (ईईजी) जैसी तकनीकों की तुलना में बेहतर है, और 3) अधिग्रहण समय कम हो प्रतिमान के आधार पर, कर सकते हैं जो autism जैसे विकारों के साथ लोगों के साथ काम करने में मददगार हो सकता है.

आदेश में autism जैसे जटिल बहुआयामी विकारों के तंत्रिका जीव विज्ञान विशेषताएँ व्यापक तंत्रिका विज्ञान दृष्टिकोण, कि उपन्यास और विविध तरीके और तकनीक धरना आत्मकेंद्रित मंज़ूर के needed.Current सिद्धांतों रहे हैं कि मस्तिष्क क्षेत्रों के ललाट प्रांतस्था और अधिक पश्च क्षेत्रों के बीच विशेष रूप से underconnectivity, आत्मकेंद्रित में महत्वपूर्ण घाटे को समझाने में महत्वपूर्ण हो सकता है. इस दिशा में अगले तार्किक कदम संभव करने के लिए एक लक्ष्य के साथ translational दृष्टिकोण के माध्यम से इस तरह की समस्याओं का पता करने के लिए autistic दिमाग में बदल कनेक्टिविटी में सुधार है. एक अनुदैर्ध्य अध्ययन मस्तिष्क plasticity लक्ष्यीकरण पहले और गहन संज्ञानात्मक हस्तक्षेप के बाद मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं का आकलन दिखा सकता है संभव प्रभाव हस्तक्षेप autism के साथ व्यक्तियों में व्यवहार, संज्ञानात्मक, और तंत्रिका प्रतिक्रियाओं पर हो सकता है. कार्यात्मक, प्रभावी, और संरचनात्मक कनेक्टिविटी के रूप में हमारे तकनीक, को विकसित करने और ठीक धुन जारी करके, हम इस व्यापक विकास विकार का एक बेहतर समझ हासिल और ज्ञान का अनुवाद कर सकते हैं हस्तक्षेप करने के लिए प्राप्त की.

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Disclosures

ब्याज की कोई संघर्ष की घोषणा की.

Acknowledgments

लेखकों परियोजना के साथ उनकी मदद के लिए विभिन्न चरणों में शरद ऋतु अलेक्जेंडर, जेफ Killen, चार्ल्स वेल्स, कैथी Pearson के, और वैभव Paneri धन्यवाद देना चाहूंगा. इस काम मनोविज्ञान संकाय स्टार्टअप धन, वैज्ञानिक McNulty Civitan पुरस्कार और आर.के. CCTS पायलट अनुसंधान अनुदान (5UL1RR025777) के UAB विभाग द्वारा समर्थित है.

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