Informasjon

Hvordan kan jeg visualisere DTI -traktografi strømlinjeformer generert fra FSLs probtrackX i 3D?

Hvordan kan jeg visualisere DTI -traktografi strømlinjeformer generert fra FSLs probtrackX i 3D?

Jeg har for øyeblikket sporfiler med diffusjons tensor imaging (DTI) data generert fra FSLs probtrackX traktografiverktøy. Hva er den beste programvaren for å visualisere strømlinjene fra FSL i 3D?


Jeg må si at jeg ikke er ekspert, men følgende kilder ser nyttige ut:

  • Gao et al. (2013) skrive

Voxelverdien i det resulterende datasettet representerer antall strømlinjeformede prøver som passerer gjennom denne voxel ganger den forventede lengden på disse prøvene. Den probabilistisk-traktografi-avledede DDM ble generert ved å holde verdiene til de voksenene plassert ved WGM-grensesnittet og sette de gjenværende voxlene til null. Igjen ble DDM -ene gjengitt på 3D WGM -grensesnittet i DTI -rom.

  • De FDT Brukerveiledning diskuterer traktografi og PROBTRACKX i avsnitt 2.6.3;
  • Catani & Thiebaut de Schotten (2008) diskuterer hvordan diffusjon tensor imaging (DTI) traktografi kan brukes til praktisk talt å dissekere veier i den levende menneskelige hjerne;
  • Denne presentasjonen inneholder mange referanser;
  • Spesialistfora som denne kan være til hjelp.

Referanser
- Catani & Thiebaut de Schotten, Cortex (2008); 44(8):1105-32
- Gao et al., PLoS ONE (2013); 8(10): e75065


4. Diskusjon og konklusjon

Vi har presentert en ny og kraftig algoritme – QuickBundles (QB). Denne algoritmen gir forenklinger av problemet med å avsløre den detaljerte anatomien til det tettpakket hvite stoffet som nylig har tiltrukket mye vitenskapelig oppmerksomhet, og det anbefales når store datasett er involvert. QB kan brukes med alle typer diffusjon MR -traktografier som genererer strømlinjeformer (f.eks. Probabilistisk eller deterministisk), og den er uavhengig av rekonstruksjonsmodellen. QB støttes av en avstandsfunksjon MDF på strømlinjeplassen som gjør den til et metrisk mellomrom. QB kan oppnå kompresjonsforhold i størrelsesorden 200: 1 avhengig av klyngeterskelen, samtidig som den beholder karakteristisk informasjon om traktografien.

Til felles med mainstream clustering -algoritmer som f.eks k-midler, k-sentre og forventningsmaksimering, QB er ikke en global klyngemetode, derfor kan det gi forskjellige resultater under forskjellige innledende forhold i datasettet når det ikke er noen åpenbar klyngeterskel som kan skille klyngene i meningsfylte bunter, for eksempel bør vi forvente forskjellige klynger under forskjellige permutasjoner av strømlinjene i en tettpakket traktografi. Imidlertid fant vi ut at det er god samsvar selv mellom to grupper av samme traktografi med forskjellige permutasjoner. Hvis klyngene virkelig kan skilles med avstander, er det en global løsning uavhengig av permutasjoner. Dette er ofte synlig i mindre undersett av den første traktografien.

Andre algoritmer som tidligere var for trege til å brukes på hele traktografien, kan nå også brukes effektivt hvis de starter grupperingene på QB -utgangen i stedet for den første fulle traktografien.

Vi så at QB er en lineær tidsgruppemetode basert på strømlinjeformede avstander, som er gjennomsnittlig lineær tid O (N) hvor N er antall strømlinjer og med verste tilfelle O (N 2) når hver strømlinje er en singleton -klynge selv. Derfor er QB den raskeste kjente metoden for traktografiklynging og til og med sanntid på mindre traktografier (≤ 20 000 strømlinjeformer, avhengig av system-CPU). Vi viste også at den bruker en ubetydelig mengde minne.

I tillegg kan QB brukes til å utforske flere traktografier og finne korrespondanser eller likheter mellom forskjellige traktografier. Dette kan lettes ved bruk av Bundle Adjacency (BA), et nytt likhetstiltak som ble introdusert i denne artikkelen.

Reduksjonen i dimensjonaliteten til dataene som oppnås av QB betyr at BOI (interessepakker) kan velges som et alternativ til ROI for å avhøre eller merke datasettene. Vår erfaring med ROI-baserte materieatlaser (WMA) er at de ikke kan differensiere fiberretninger, det vil si at flere forskjellige bunter kan krysse en ROI. Derfor fører ROIer konstruert med en WMA ikke til anatomiske bunter og fører vanligvis til store viltvoksende sett med strømlinjer. BOI ser ut til å være en løsning på dette problemet, og BOI -opprettelse kan lettes av QB. Videre viste vi at QB kan brukes til å finne skjulte strømlinjer som ikke er synlige for brukeren i første omgang. Derfor åpner QB veien for å lage raske verktøy for å utforske traktografier av alle størrelser.

I fremtiden ønsker vi å undersøke forskjellige måter å slå sammen QB -klynger ved å integrere tidligere informasjon fra nevroanatomer. Vi jobber for tiden med å utvikle interaktive verktøy som utnytter forenklingen som QB gir (se Garyfallidis et al., 2012).

Vi har vist resultater med data fra simuleringer, enkelt og flere virkelige emner. Koden for QuickBundles er fritt tilgjengelig på http://dipy.org.


Analyser av variabiliteten i forbindelsen mellom SC og Amygdala

For å få et statistisk estimat av variabiliteten mellom emnene i strømlinjens bane, ble flere ytterligere analyser utført. Når det gjelder menneskelige data, var disse trinnene begrenset til data hentet fra den andre gruppen av menneskelige deltakere for å dra fordel av den økte sensitiviteten til disse dataene.

Ligner på Tamietto et al. (2012), ble traktografi implementert to ganger på hver halvkule med SC som frømaske i den ene disseksjonen og amygdala i den andre (ingen pulvinar veipunktmaske var inkludert). De to strømlinjene ble kombinert ved å binarisere strømlinjene, legge dem sammen og terskle for å få en overlappende strømlinje som bare viser vokser der en kontinuerlig felles strømlinje koblet SC-amygdala og amygdala-SC. Ved hjelp av denne metoden ble det observert en kontinuerlig strømlinje på venstre halvkule med ni deltakere og på høyre halvkule med åtte deltakere.

Denne tilnærmingen var mindre vellykket hos aper. En kontinuerlig forbindelse mellom SC og amygdala dannet fra overlappende strømlinjer ble bare observert hos tre av åtte aper (begge halvkule). Vi valgte derfor å analysere de enkle strømlinjene som forbinder SC og amygdala (ingen pulvinarmaske).

Overlapping av strømlinjene på hver halvkule og deltaker på denne måten gir muligheten til mer direkte å evaluere variasjonen i strømlinjeformet topografi på tvers av individer. Gjennomsnittet av de to motstridende strømlinjene i hver deltaker reduserte støyen og ga et bedre estimat av den mest sannsynlige topografien av forbindelsene. Vi brukte disse gjennomsnittlige strømlinjene for å estimere variasjonen i topografi (se nedenfor). I tilfeller der det ikke ble generert en overlappende strømlinje ved å legge til de to motstridende strømlinjene (som skjedde i 7 av de 24 halvkulene i det menneskelige datasettet og i alle halvkulene i apesettet), brukte vi den enkle strømlinjen som samsvarte sterkest med topografien demonstrert av befolkningen.

Figur 7 viser de gjennomsnittlige strømlinjene for alle 12 menneskelige deltakerne (figur 7EN), og alle 8 apefagene (fig.7B), justert til et enkelt T1-vektet bilde for hver art. Fargeskalaene i figur 7 representerer andelen deltakere/emner som strømlinjen gikk gjennom i hver voksel. Variabiliteten sett på figur 7 gjenspeiler ikke bare variabiliteten i banen til strømlinjene generert i hvert individ, men også variabiliteten i størrelsen på de enkelte strømlinjene.

Fig.7.Overlapping av binæriserte strømlinjer mellom SC og amygdala for alle 12 deltakerne (den andre gruppen) justert til Montreal Neurological Institute T1-vektede standardatlas i koronalplanet (EN) og 8 aper (B). Fargeskalaen viser andelen deltakere hvis strømlinje går gjennom hver voksel.

For å få et statistisk estimat av variabiliteten mellom emnene i strømlinjens bane, ble "tyngdepunktet" (CoG) for hver strømlinje beregnet i en serie koronale skiver. Hos mennesker begrenset vi denne analysen til et segment av strømlinjen som krysset over det tidsmessige hornet, ettersom denne delen av strømlinjen går vinkelrett på koronalplanet. I hver av åtte koronale skiver som dekker dette segmentet, ble CoG for hver deltakers strømlinje på hver halvkule beregnet til høyre-venstre (x) og superior-inferior (SI) (z) koordinater og gjennomsnitt for alle deltakerne. Tabell 1 rapporterer variabiliteten (i form av standardavvik) av CoG i planet for alle menneskelige deltakere. Totalt sett var det liten variasjon i strømlinjen på tvers av deltakerne (i hvert fall i segmentet av forbindelsene som krysser det tidsmessige hornet). I begge x og z koordinater, gjennomsnittlig standardavvik for CoG (gjennomsnitt på tvers av de åtte skivene) på tvers av deltakerne var 1-2 mm og dermed nær målingens anatomiske oppløsning.

Tabell 1. Standardavvik (i 2,0 mm isotrope vokser) av tyngdepunktet til den overordnede colliculus-amygala overlappingsstrømlinjen for menneskelige deltakere i x- og z-koordinater i en serie på åtte påfølgende skiver i y-planet til venstre og høyre halvkule, og betyr for begge halvkule

En lignende tilnærming ble brukt for å estimere variabiliteten mellom ape -dataene. Vi analyserte en serie på syv koronale skiver som dekker et segment av strømlinjen som gikk vinkelrett på koronalplanet. Tabell 2 rapporterer variabiliteten (i form av standardavvik) av CoG i planet på tvers av alle fag (utelater hemisfærene der det ikke ble observert noen strømlinje). Det var større variasjon i posisjoneringen av strømlinjene identifisert hos aper sammenlignet med de som ble identifisert hos mennesker (standardavvik hos aper: –2–3 mm, mot 1–2 mm hos mennesker), men totalt sett strømlinjens baner i begge artene var konsistente på tvers av deltaker/fag.

Tabell 2. Standardavvik (i 0,5 mm isotrope vokser) for tyngdepunktet til den overlegne colliculus-amygala-overlappingsstrømlinjen for apefag i x- og z-koordinater i en serie på syv påfølgende skiver i y-planet til venstre og høyre halvkule, og betyr for begge halvkule


Introduksjon

Traktografi basert på diffusjon MR (dMRI) brukes mye for å få flere komplementære typer informasjon om hjernens anatomi og kretsløp. Disse inkluderer karakterisering av baner for store hvite materie (WM) fiberbunter (Catani og Thiebaut de Schotten, 2008 Glasser og Rilling, 2008) og underoppdeling (parcellering) grå materie (GM) regioner basert på traktografiavledede tilkoblingsprofiler ("forbindelseskontrast" Behrens et al., 2003 Johansen-Berg et al., 2004 Rushworth et al., 2006 Beckmann et al., 2009 Mars et al., 2011). Her fokuserer vi på å bruke traktografi for å estimere tilstedeværelse og vekt ("styrke") av langdistanseforbindelser mellom GM-regioner. Dette innebærer analyse av "parcellated connectomes", det vil si estimering av tilkobling mellom hjernens underavdelinger (pakker) hos mennesker eller ikke -menneskelige primater (NHPer) (Sporns et al., 2005 Harriger et al., 2012 Li et al., 2013 Reid et al. , 2016 van den Heuvel et al., 2015).

Traktografi er en indirekte metode for å slutte tilkobling og ulike metodiske forvirringer introduserer støy og/eller skjevhet (Jbabdi og Johansen-Berg, 2011 Jones et al., 2013 Van Essen et al., 2014). Valideringsstudier er nødvendig som kan sammenlignes med data fra "sannheten" fra anatomiske sporingsstudier på forsøksdyr. Tidligere studier i NHP viser både suksesser og begrensninger ved traktografi for vurdering av banebaner (Jbabdi et al., 2015 Knösche et al., 2015) og påvisning av tilstedeværelse av langdistanse mellomarealforbindelser (Jbabdi et al., 2013 Thomas et al. , 2014 Azadbakht et al., 2015 Reveley et al., 2015). Det er like viktig å undersøke nøyaktigheten av traktografia estimerte forbindelsesvekter gitt den høye tettheten til den kortikale grafen (Markov et al., 2014) og det faktum at forbindelsesvekter er grunnleggende for å forstå kortikal organisering (Ercsey-Ravasz et al., 2013). En nylig systematisk sammenligning av musen (Calabrese et al., 2015) avslørte en korrelasjonskoeffisient på r = 0,46 mellom loggtransformerte, høyoppløselige postmortem traktografidata og kvantitative sporingsbaserte tilkoblingsdata (Oh et al., 2014). I kontrast var van den Heuvel et al. (2015) rapporterte mye lavere korrelasjoner (r = 0,25–0,31) ved sammenligning in vivo makaktraktografi med to publiserte sporingsbaserte tilkoblingsanalyser. Gitt metodiske begrensninger i datainnsamling (f.eks. Grov romlig oppløsning, diffusjonsskanninger med lav vinkeloppløsning) og analyse (f.eks. En grov kortikal parcellasjon se diskusjon) i sistnevnte studie, reflekterer dette kanskje ikke den øvre grensen for traktografiytelse hos primater.

I denne studien brukte vi høyoppløselig postmortem diffusjonsavbildning kombinert med kompleks fiberorienteringsmodellering og probabilistisk traktografi for å evaluere systematisk traktografiytelse ved estimering av eksistensen og vekten av område-til-område-tilkobling gjennom hele hjernebarken i gamle verden-aper. Som en tilnærming til bakken sannhet, brukte vi publiserte kvantitative data generert ved hjelp av retrograde sporstoffer injisert i 29 kortikale områder i makaken ved hjelp av en atlasparsellering med 91 områder (Markov et al., 2014). Dette utgjør den mest omfattende vektede sporingsbaserte tilkoblingsmatrisen som er tilgjengelig for NHP-er. Traktografiresultater ble generert fra diffusjonsavbildning av postmortem -hjerner fra Old World -aper (makak og vervet) som har svært like kortikale konvolusjoner og sannsynligvis tilkoblingsmønstre.

Retrograd tracer interareal forbindelsesvekter varierer over fem størrelsesordener når de kvantifiseres som brøkdelen av merkede nevroner (FLNe) i hvert område i forhold til det totale antallet merkede nevroner ekstrinsiske til det injiserte området (Markov et al., 2011, 2014). Vi brukte en analog "fraksjonert skalering" -måling for traktografi basert på brøkdelen av strømlinjer (FSe) som forbinder to områder i forhold til antall strømlinjer som er ekstrinsiske til disse områdene. For å undersøke en kjent traktografi-sti-lengdeavhengighet (Basser et al., 2000 Liptrot et al., 2014), sammenlignet vi to traktografisk såingsstrategier for deres innvirkning på den totale traktografiske ytelsen.

Sporbaserte forbindelsesvekter synker omtrent eksponensielt med interareal separasjon (Ercsey-Ravasz et al., 2013). Ved å bruke en ny traktografibasert metode for å estimere interareal separasjon, viser vi at traktografi fortsatt er beskjeden informativ når det gjelder å forutsi tilstedeværelse og vekt av tilkobling etter at det er blitt eksponentielt relatert til banelengden. Disse begrensningene i traktografi gjenspeiler sannsynligvis store anatomiske trekk, for eksempel organisering av WM -bunter underliggende for sulcal fundi (Reveley et al., 2015 se Diskusjon).


Resultater

Vi analyserte bilateral aksonal aktivering i en gruppe på seks pasienter med OCD som gjennomgikk DBS i ALIC-NA-regionen. Pasientene 1 og 6 ble klassifisert som de beste respondentene med en reduksjon i YBOCS -score på henholdsvis 68 og 86% fra baseline. Pasienter 2 og 4 ble klassifisert som ikke-respondere med henholdsvis en økning på 3% og en reduksjon på 5% fra baseline. De resterende to pasientene (3 og 5) ble sett på som moderate respondenter med en reduksjon i YBOCS -score på 28 og 33% fra baseline (Tabell ​ (tabell 1). 1). De individuelle aktiveringsresultatene til de seks pasientene, inkludert varmekartene som indikerer fordelingen av aktive fibre, er vist i Figur ​ Figur 1 1.

Axonal aktivering varmekart (R, høyre L, venstre). Økt lysstyrke indikerer et større antall aktive fibre som passerer gjennom en voxel. Mengden aktive fibre er definert som en prosentandel av alle undersøkte aksonfibre (absolutt antall aktive fibre er angitt i parentes). Pasientene ble gruppert basert på graden av klinisk respons (beste, moderate, ingen respons). Alle de seks pasientspesifikke modellene viser en lignende anatomisk fordeling av aktive fibre.

Gråstoffmål for aktive fiberprojeksjoner

Blant alle aksonale aktiveringsresultater (tabell ​ (tabell 2), 2), viste ikke-respondere (pasienter 2 og 4) det største antallet aktive fibre som projiserte til høyre thalamus og orbitalsegment i høyre inferior frontal gyrus. Gruppen av pasienter med moderat klinisk respons (pasient 3 og 5) presenterte minst mulig aktive fibre rettet mot høyre thalamus og den fremre delen av høyre midterste frontale gyrus. I kontrast viste denne gruppen det største antallet aktive fibre assosiert med venstre overlegne frontal gyrus. Analyse av de to beste respondentene (pasientene 1 og 6) avslørte minst aktivering i tinninglappen, overlegen frontal gyrus, amygdala og accumbens -området på høyre halvkule. Videre hadde disse pasientene de mest aktive fibrene som ble modellert for å krysse med høyre rostral midtre frontal gyrus. Ytterligere detaljer kan fås i tilleggsmaterialet (tilleggstabell 1). Faktoranalyse identifiserte fire faktorer med en egenverdi større enn 2, som var i stand til å forklare 96% av den observerte variansen mellom kortikale aktiveringsresultater. Trinnvis lineær regresjon avslørte at to av disse faktorene var egnet til å forutsi den observerte YBOCS-endringen i pasientgruppen vår (justert R2 = 0,737). Den første faktoren (Beta = 𢄠.777) var sterkt korrelert (korrelasjonskoeffisient > 0.9) til aktiveringsresultatene til høyre putamen. Den andre faktoren (Beta = 𢄠.488) korrelerer hovedsakelig (korrelasjonskoeffisient > 0,9) med orbitofrontale og cingulære kortikser på begge halvkulene, så vel som høyre NA og høyre caudat. Ytterligere detaljer om faktor- og regresjonsanalyse er gitt som tilleggsmateriale. Tabell ​ Tabell2 2 gir en oversikt over forskjellige kortikale og subkortikale regioner rettet mot aktive fibre, som er forbundet med graden av klinisk respons. Det ble antatt assosiasjon hvis begge TAM -ene i en bestemt responsgruppe (beste, moderate, ingen respons) viste enten høyeste eller laveste antall aktive fibre i et tydelig anatomisk område.

Parsellering av frøområdet for traktografi

Avledet fra funnene i forrige seksjon, identifiserte vi tre grunnleggende gråstoffmål knyttet til enten beste eller ingen respons. Den beste responsen ble funnet i forbindelse med høyre fremre del av den midterste frontale gyrus. Ikke-respondere ble assosiert med projeksjoner til thalamus og orbital del av den dårligere frontale gyrus (høyre).Parsellering av frøområdet for traktografi avslørte at de fleste vokser hovedsakelig var koblet til høyre thalamus. Den fremre delen av den høyre midtre frontale cortex var hovedsakelig representert i midten av frøområdet. Vokser som viser den høyeste tilkoblingen til den orbitale delen av den høyre nedre frontale cortex var hovedsakelig lokalisert i de overordnede laterale delene av frøområdet (bortsett fra en liten del i den fremre-inferior delen, figur ​ Figur2 2).

Tilkoblingsbasert segmentering av frøområdet for probabilistisk traktografi basert på avgjørende gråstoffmål for aktive fibre (R, høyre L, venstre P, bakre A, fremre). (EN) Koronal utsikt over den relative elektrodeposisjonen. Elektrodene er merket med kontaktfargen (bare aktive katoder vises). Grønne kontakter representerer elektroder til de beste respondentene, gule kontakter tildeles moderat respons, og røde kontakter tilsvarer ikke-respondere. På høyre hjernehalvdel er lokaliseringen av dorsale aktive kontakter hos ikke-respondere litt overlegen sammenlignet med respondere. Zoomet koronal (B) og sagittal (C) visning av høyre hemisfæriske frøregion for traktografi, som er klassifisert basert på dominerende projeksjon til tre viktige områder: (1) Frøområdet med dominerende projeksjon til høyre thalamus er vist i rosa farge. (2) Regionene som fortrinnsvis retter seg mot den orbitale delen av den nedre frontale gyrus og den fremre delen av den midterste frontale gyrus på høyre halvkule er illustrert i henholdsvis oransje og blått. (3) De øverste kontaktene til ikke-respondere er nært knyttet til deler av frøområdet som fortrinnsvis projiseres til den orbitale delen av den dårligere frontale gyrus. (D) Skytterbilde av frøområdet (fra høyre) viser også posisjonen til avgjørende målområder (Thal., Thalamus orbIFG, orbital del av den nedre frontale gyrus aMFG, fremre del av midten frontal gyrus).

Subkortiske mål for aktive fiberprojeksjoner

En voxelmessig tetthetsanalyse av de aktive fibrene ble utført for ikke-respondere (pasienter 2 og 4) og respondenter (pasienter 1, 3, 5 og 6). Resultatene av sammenligningen mellom respondere og ikke-respondere er vist som varmekart i Figur ​ Figur1. 1 . Denne analysen ga informasjon om hvilke subkortikale hjerneområder som fortrinnsvis ble målrettet av aktive fibre og om forskjellige anatomiske representasjoner var forbundet med forskjellige kliniske utfall. Fordelingen av disse voklene var lokalisert og godt definert i den beste kliniske responsgruppen. I kontrast ble fordelingen bredere for de pasientene med moderat respons (figur ​ (figur 3 3).

Sammenligning av aksonal aktivering mellom respondere (kolonner) og ikke-respondere (rader). Blått indikerer dominerende aktivering hos en pasient som ikke responderer. Rødt indikerer dominerende aktivering hos en responderende pasient. Spredningen av aktive fibre hos respondere er omvendt korrelert med DBS -effekt. Ikke-respondere viste høyere aktivering i høyre orbital del av inferior gyrus, som kan tilskrives den laterale orbitofrontale cortex eller den fremre ventrolaterale prefrontale cortex.


Resultater

Fikseringseffekter på CNR i MR

Fiksering, nedsenking av vev i en formaldehydoppløsning og påfølgende fiksering av proteiner – endrer vevets kontrast slik at flertallet av ex vivo MR er ikke T1 -kontrast, men T2 ⋆ vektet i stedet. For å kvantifisere effekten av fiksering på ex vivo MR-kontrast, vi undersøkte ufiksert og formalinfiksert vev i primær visuell cortex. Vi skaffet MRI -data på 150 x#0000 BCm for å teste fikseringseffekter. I det faste vevet (figur 3 B) skiller flere egenskaper seg ut sammenlignet med det ikke fikserte vevet (figur 3 A). For det første er grensen for grå substans utydelig i det ikke fikserte vevet. For det andre, mens linjen til Gennari ble observert i det ikke fikserte vevet, ble det klassiske tungt myeliniserte laget IV mørkere og mer kortfattet i det faste vevsbildet. For det tredje, og relatert, var kontrasten til den hvite materien svart, kortikale infragranulære lag var grå og kortikale supragranulære lag – overlegen til linjen til Gennari – var nesten hvite. Til slutt beregnet vi Mahalanobis -avstanden til T1 /T2 ⋆ /PD -vektorene mellom grå og hvit substans for CNR for de faste og ufikserte prøvene. De resulterende avstandene var 11.849 for ufiksert vev og 27.735 for fast vev, som illustrerer den økte iboende kontrasten i det faste vevet i forhold til det ikke fikserte. Selv om grensen for grå materie var mye tydeligere i det faste vevet, var den også forskjellig i den uoppklarte prøven. Linjen til Gennari (lag IV i primær visuell cortex) ble observert i både fast og ufiksert vev. Resultatene antyder at fiksering beholder kontrasten som er nødvendig for å avbilde disse arkitektoniske funksjonene.

Figur 3. FLASH -bilder (150 μm) av primært visuelt cortexvev ufiksert (A) og fikset i formalin (B). Legg merke til linjen til Gennari i begge og den overlegne CNR i det faste vevet.

Effekter av Gadolinium på MR og histologi

Gadolinium er et kjemisk element som forsterker MR -kontrast. To av våre seks tilfeller ble inkubert med 1 mM gadobenat dimeglumin som forbedret diffusjonskontrast i disse bildene. Vi fant at gadoliniuminkubasjonen ga mer robuste MR-resultater for diffusjon sammenlignet med den ikke-gadoliniumbehandlede (kontroll) inkubasjonen. Både gadoliniumbehandlede og ikke-gadoliniumbehandlede tilfeller ble illustrert i senere seksjoner i denne rapporten (se figur 8 og 9). Vi vurderte også gadolinium -effektene på SNR og vi målte SNR (n = 20/eske) på b = 0 og b = 4028 s/mm 2 volumer i alle tilfeller. Tabell 1 inneholder gjennomsnittlig SNR -måling for b = 0 og b = 4028 s/mm 2. Case 1 har økt SNR på grunn av inkubasjon med gadolinium før skanning.

Tabell 1. Demografisk informasjon, MR -parametere og fraksjonell anisotropi for alle tilfeller.

For å karakterisere effekten på gadolinium på histologi, analyserte vi tilstøtende seksjoner med Nissl -farging (figur 4) og stereologisk tellede nevroner i den mediale delen av den fremre kjernen av thalamus. Kvalitativ vevsvurdering viste ikke slående forskjeller i farging mellom gadoliniumbehandlet vev (figur 4 A) og ikke-behandlet vev (figur 4 B). For vårt stereologieksperiment fant vi at vevseksjoner utsatt for gadolinium før farging hadde et totalt nevronalt estimat på 653 476,38 med en feilkoeffisient = 0,06, mens de ikke-gadoliniumbehandlede seksjonene hadde et totalt nevronalt estimat på 505,098,84 med feilkoeffisient = 0.07. Disse dataene tyder på at gadoliniumbehandling ikke bare forbedrer MR -bilder, men også øker affiniteten til Nissl -fargestoff til nevroner.

Figur 4. Nissl-beisede seksjoner fra fremre thalamus behandlet med gadolinium (A) og ikke-behandlet (B). Både (A, B) og innlegg viser lignende farging, selv om stereologiske neuronale estimater var forskjellige.

Mangel på jernavsetning – ex vivo Kontrast er ikke jern

Et spørsmål som dukker opp med ex vivo bildediagnostikk er om jern er ansvarlig for grå/hvit stoffkontrast observert i MR. Vi farget fire normale kontrolltilfeller av varierende alder for jernavsetning ved bruk av en Perl ’s flekk og fant ingen større deponering av jern i disse tilfellene. Den grå substansen var blottet for flekker mens den hvite substansen har en liten mengde bakgrunnsfarging (data ikke vist). I disse tilfellene så det ikke ut til at jern bidro til MR -kontrast.

Perforant Pathway in High Resolution Structural ex vivo MR

Vi samplet temporallappblokkdata og avbildet ved 100 μm isotrop for å skaffe bildene i figur 5. Laminarstruktur observeres i EC og fremtredende lamina principalis externa avgrenser presubiculum, som er bemerkelsesverdig på både MR og histologisk flekkede seksjoner. De subikulære og presubikulære kortikene skisserer de omtrentlige områdene der flertallet av fibrene i perforantveien 𠇎rforates ” gjennom de subikulære kortikser og svarte pilspisser viser et eksempel på avslutningsstedet på de distale to tredjedels dendritene til granulatcellene i dentatet gyrus (figur 5). På 100 μm -bildene var perforantveien tydelig i de mørke endringene i subiculum og presubiculum hvor lag II var spesielt lyst i presubiculum.

Figur 5. Isotropisk 100 μm FLASH -bilde som illustrerer de anatomiske områdene som utgjør perforantbanen: EC > AB > SUB/PreSUB > terminalsone av perforantbanen i dentatet og HP (i. e. molekylære lag svarte pilspisser). Forstørrelseslinje = 1 cm. Forkortelser: EC, entorhinal cortex HF, hippocampal fissure PR, perirhinal cortex UHP, uncal hippocampus.

Strukturell MR – Diffusjon MR registrering

For å registrere strukturell MR til diffusjon MR ble to skiver valgt og 11 koder eller tillitspunkter (i gjennomsnitt) ble valgt gjennom disse skivene. De utvalgte skivene var omtrent 1,5 cm fra hverandre og justert med Register (MNI verktøykasse McGill University, Montreal, QC, Canada). Et eksempel på MR -registrering vises der FA_DTI -volumet vises i spektrumfarger (figur 6 A, D og G) og strukturelt MR -volum vises i gråtoner (figur 6 B, E og H) og de justerte bildene, som ble opprettet i Register, vises som sammenslåtte bilder (figur 6 C, F og I). Både FA og b = 0 volumer ble registrert, men bare FA-FLASH-registreringen er illustrert.

Figur 6. Isotropic 100 μm FLASH -bilde registrert med 200 μm isotrope DTI -bilder. FA_DTI -volumet vises i spekterfarger (A, D, og G) og strukturelt MR -volum i gråtoner (B, E, og H) og justerte volumer vises som sammenslåtte bilder (C, F, og JEG). Rader representerer plan med kuttet topprad viser horisontal, midtre rad representerer koronal og bunnpanel illustrerer sagittal.

Probabilistiske kart over Perforant Pathway

På diffusjonsbilder med høy oppløsning segmenterte vi fire anatomiske områder av interesse på utvalgte bilder gjennom hele rostrokaudale omfanget av entorhinal cortex for å teste sannsynligheten for tilkobling. Regionene inkluderte lag II entorhinal cortex, subicular cortex (inkludert subiculum og presubiculum), dentate gyrus og hippocampal (for det meste CA3) cortex. Vi brukte diffusjonsverktøysettet (probtrackx) til å generere probabilistiske traktografikart mellom regionene EC og dentate gyrus. Ved å bruke denne algoritmen klarte vi ikke å spore hele veien fra EC til dentate gyrus, og derfor delte vi banen i to deler: først fra entorhinal til subikulære regioner (figur 7) og andre fra subicular cortex til dentate gyrus (figur 8). Vi fant at alle tilfeller viste en ikke-null sannsynlighetsforbindelse (rød og gul) på varmekartskalaen mellom entorhinal lag II, subikulære cortex (presubiculum + subiculum) og dentate gyrus. Gadoliniumbehandling skapte høyere sannsynlighetsveier (figur 7 A og 8 A), men begrenset også forbindelsen medialt til vinkelbunten (figur 7 A) sammenlignet eksperimenter på prøver uten gadoliniumbehandling (figur 7 B 𠄿 og 8 B 𠄿). Seks tilfeller med respektive frømasker (EC -lag II) og veipunkter (subikulær cortex) er illustrert i figur 8 A 𠄿. Tilfellene med de høyeste FA -verdiene ga de mest konsistente varmekartene mellom interesseområder og omvendt ROI -kjøring for frømaske (dvs. henholdsvis EC → SUB og SUB → EC). De seks tilfellene med frømasker i subikulær cortex og veipunkter i dentate gyrus er vist i figur 9. Alle de seks tilfellene viser en ikke-null sannsynlighetsforbindelse mellom disse interessegruppene. Som nevnt tidligere er maksimal sannsynlighetsverdi større i gadoliniumbehandlet tilfelle (figur 7 A). Det er interessant å merke seg det perforerende mønsteret som er observert i noen tilfeller (figur 8 A og C). Vi utførte test på nytt i to tilfeller behandlet med gadolinium og observerte dette mønsteret i begge testene (data ikke vist). Det er bemerkelsesverdig at vi observerte det perforerende mønsteret i både gadolinium- og ikke-gadolinium-tilfeller (figur 8 A og C) og muligens i mindre grad i andre ikke-gadolinium-tilfeller (figur 8 B, E og F). Siden projeksjonen av perforantveien begynner i EC -lag II og overfladisk EC -lag III, testet vi sannsynligheten for hippocampus sammenlignet med dentate gyrus fra EC. Begrensningene til alle tre komponentene var for strenge for dataene våre. Igjen, vi separerte perforantveien i to deler og testet de subikulære cortexene og#x02019 -tilkoblingen til dentate gyrus og hippocampus. Vi satte subikulær cortex som frømaske og hippocampus som veipunkt og sammenlignet det med subicular cortex og dentate gyrus -tilkobling. De subikulære (seedmask) og dentate gyrus (waypoint) parametrene ga ikke-null sannsynlighet i alle våre tilfeller, men subicular (seedmask) og hippocampal (waypoint) viste litt mindre sannsynlighet sammenlignet med dentate gyrus. Vi la også merke til noen rostrokaudale forskjeller i dataene våre. Sannsynlighetskartene våre viser mer robust sannsynlighet mellom subikulære og hippocampale etiketter fremre enn bakre og omvendt mer robuste sannsynlighet mellom subikulære og dentate gyrus posteriort. De entorhinale –subikulære og subikulære gyrus -sannsynlighetskartene viste den høyeste sannsynligheten for alle kombinasjonene i våre tilkoblingsforsøk. Vi observerte ikke et konsistent rostrocaudal forhold mellom hippocampusformasjonen og den mediale –laterale organisasjonen med entorhinal cortex. Spredningsspektrumavbildning kan hjelpe til med å plage ut denne organisasjonen siden den er bedre egnet til å kartlegge kryssende fibre som vinkelbunt i dette tilfellet.

Figur 7. Den probabilistiske traktografien resulterer mellom merket region entorhinal cortex lag II og subikulære cortex (Subiculum+presubiculum) for alle tilfeller. I denne illustrasjonen ble ikke sannsynligheten for dannelse av hippocampus testet, og etiketter er bare vist som referanse. Fargemerker representerer entorhinal lag II (beige), subiculum (lilla), dentate gyrus (hvit) og hippocampus (grønn). Case A hadde gadoliniumbehandling før MR -skanning og viser mindre støy. Alle tilfellene viste sammenhenger med ikke-null sannsynlighet (A 𠄿), men tilfeller med høyere FA genererte høyere verdier enn tilfeller med lavere FA. Paneler (A 𠄿) representerer henholdsvis sak 1-6, med tabell 1. Heatmap -skalaen ligger i øvre høyre hjørne for alle tilfeller.

Figur 8. Den probabilistiske traktografien resulterer mellom merkede subikulære cortices (subiculum+presubiculum) og dentate gyrus for alle tilfeller. I denne illustrasjonen ble sannsynligheten for entorhinal cortex lag II ikke testet, og etiketten er vist som referanse. Fargemerk representerer entorhinal lag II (beige), subiculum (lilla), dentate gyrus (hvit) og hippocampus (grønn). Case A hadde gadoliniumbehandling før MR -skanning og viser mindre støy. Alle tilfellene viste sammenhenger med ikke-null sannsynlighet (A 𠄿), men tilfeller med høyere FA genererte høyere verdier enn tilfeller med lavere FA. Paneler (A 𠄿) representerer tilfeller 1-6, henholdsvis med tabell 1. Varmekart-skalaen i øvre høyre hjørne for alle tilfeller.

Figur 9. Diffusjonstensorbilder ved 4. 7T med fibersporing (DTI Studio). Frø poeng skissert i (EN) og (C) gi perforantveien strømlinjeformet (B) og (D). Entorhinal lag II strømlinje vises når det stiger opp i vinkelbunten (B) og strømlinjeformet perforantvei viser en indikasjon på å krysse hippocampusfissuren og temporoalvear -banen som går rundt hippocampusfissuren (D). Forstørrelseslinje = 0,25 cm.

Fiber Tracking og Perforant Pathway i ex vivo Midlertidige prøver

Banen til perforantveien ble kartlagt i 200 og 300 μm isotrope DTI -data (n = 6) ved bruk av Fiber Assignment by Continuous Tracking (FACT) algoritme som implementert i DTI Studio (Jiang et al., 2006). En ROI ble skissert i lag II EC (figur 9 A) og var seedet ROI for perforantveien. DTI Studio genererer sporene deterministisk etter retningen for den høyeste diffusjonen fra et gitt frøpunkt. Fra frø -ROI ble en deterministisk voxelbane generert for den første forbindelsen av entorhinodentate -banen og representert i figur 9 B. Sporene begynner på lag II og stiger opp mot dentate gyrus og hippocampus. Gitt at det er en høy forekomst av kryssende fibre i den hvite substansen i parahippocampus, strekker strømlinjene seg ikke helt dorsalt til hippocampusformasjonen (figur 9 B). En andre ROI ble sådd i subikulære cortex og det er illustrert i figur 9 C. Denne subikulære ROI var begrenset til dårligere enn hippocampal sulcus. Banen til perforantveien, representert som DTI -vokser, viser en indikasjon på at perforantbanen krysser hippocampal sulcus og perforerer gjennom spreven. Både temporoammoniske (grønne, figur 9 D) og alvear (blå og aqua blå) veier ble demonstrert med deterministisk fibersporing. Alvearbanen er vist som går rundt hippocampal sulcus hvor den ruter den lange veien til hippocampus. Dermed har vi ved hjelp av fibersporing demonstrert DTI -strømlinjeformer i medial temporal lobe -prøver. Vokselens retningsgrad eller orientering og resulterende strømlinjer antyder at perforantveien kan krysse hippocampal sulcus.

Histologisk validering av Perforant Pathway

For å bekrefte ytterligere det perforante banen i Papez ’s krets, anskaffet vi FLASH -bilder med høy oppløsning på medial temporal lobe -blokker (figur 10 A), tok digitale fotografier av blokkflaten under seksjonering (figur 10 B) og farget det histologiske vevsdelen med Luxol Fast Blue (figur 10 C). De ex vivo MR ble anskaffet med en oppløsning på 100 μm (isotrop). Midtveis gjennom parahippocampus gyrus på dette bestemte kuttnivået observeres EC ventralt og halen til hippocampus observeres dorsalt. I MR har granulatceller i dentate gyrus, som har en tett pakket organisasjon, et sterkt signal i T2 ⋆ vektede bilder i forhold til det omkringliggende vevet. På samme måte viser EC og presubiculum laget II et lysere signal sammenlignet med de nærliggende lagene som ikke er like tett pakket. I samme tilfelle farget vi med Luxol Fast Blue. Vi fant at den blå myelinflekken gjenspeiler de mørke kontraststrukturer i ex vivo MR. Spesielt i de histologiske seksjonene fremhever Luxol Fast Blue (myelin) flekken den kantete bunten, perforantveien og alveus 𠄿imbria 𠄿ornix (figur 10 C).Fibre som krysser hippocampus sulcus blir ødelagt i histologiske preparater, noe som øker betydningen av å visualisere dem med ex vivo MR.

Figur 10. MR (A), blokkflate (B), myelinfarget (C) medial tinninglapp av tilsvarende seksjoner og tilhørende registrert MR (D) blokkflate (E) myelinfarget (F). Perforantveien er farget med Luxol hurtigblå, en flekk som merker myelin. Perforantveien er flekket (C). Forstørrelseslinje = 1 cm. Forkortelser: AB, vinkelbunt DG, dentate gyrus EC, entorhinal cortex FM, fimbria PP, perforant pathway PR, perirhinal cortex PRESUB, presubiculum.

Vi illustrerer et eksempel på det parvise registreringseksperimentet hvor 2D-histologi, blokkflate og FLASH MR-bilder ble plassert romlig (figur 10 D 𠄿). Histologiskiven ble farget for myelin, noe som resulterte i forskjellige kontrastegenskaper. Gitt kompleksiteten i dette eksemplet og en betydelig revet prøve, initialiserte vi registreringsprosessen med global affinregistrering guidet av manuelt identifiserte landemerkepunkter. Det ble deretter fulgt av en automatisert affin og ikke-lineær registrering ved bruk av gjensidig informasjon og B-splines-basert transformasjonskoding. Figur 10 viser skivene før og etter registrering.


Resultater

Langsgående og kryssede heterotopiske unormale kretser.

Anatomisk MR viste de typiske morfologiske egenskapene til CD, inkludert parallelle, forstørrede laterale ventrikler, forskyvning nedover av cingulate gyrus og radial sulci på medial hjerneoverflate. Et sammendrag av hovedkarakteristikkene og eksperimentelle tilnærminger for CD -emner er oppført i tabell S1.

Avvikende fibre som danner Probst -buntene ble identifisert ved diffusjonstensoravbildning (DTI/deterministisk traktografi) (Materialer og metoder) hos alle individer med CD i vår prøve (figur S1 og tabell S1), som beskrevet i tidligere studier (11, 12).

En annen unormal interhemisfærisk, heterotopisk, hvit substansvei (sigmoidbunten) er også beskrevet i CD (11, 12, 16). DTI -traktografianalyse viste at denne avvikende bunten krysser midtlinjen og forbinder occipitoparietal -regionen med den kontralaterale frontpolen gjennom rostralrest av CC, hos personer med delvis CD og en rostral CC -rest (figur S2 og tabell S1). Den forbedrede oppkjøpet og bildebehandlingen som ble brukt i denne studien viste at sigmoidbunten er bilateral, snarere enn ensidig som tidligere rapportert (11), om enn sterkt asymmetrisk, den mer robuste kanalen som forbinder høyre fremre og venstre bakre cerebrale cortex (fig. S2).

Homotopiske unormale forbindelser mellom halvkule.

De nevnte unormale buntene med hvitt materiale har blitt beskrevet som morfologiske trekk ved CD, med avvikende, svært heterotopiske baner. CD -emner viser imidlertid angivelig normal ytelse i mange interhemisfæriske funksjoner (4, 6 ⇓ –8), som det fortsatt mangler en morfologisk motpart for. Vi søkte etter direkte bevis på alternative interhemisfæriske veier som kan forklare hvorfor personer med CD ikke viser det fullstendige frakoblingssyndromet som er observert hos pasienter som har gjennomgått kirurgisk kallosotomi eller påført callosal skade i voksen alder. Bruke DTI og diffusavbildning med høy vinkeloppløsning (HARDI), så vel som traktografi [fiberoppgave ved kontinuerlig sporing (FACT) og probabilistisk traktografi], kombinert med hvilestatus funksjonell MR (rs-fMRI) (Materialer og metoder og støttende informasjon), identifiserte vi to nye alternative kommissuralveier (fig. 1) og avslørte deres funksjonelle surrogater på CD.

DTI -deterministisk traktografi viser anomale interhemisfæriske forbindelser via posterior (PC) og anterior (AC) kommissurer i CD. (EN og B) DTI-traktografi på T1 sagittal/parasagittal plan (Venstre), og på koronale eller sagittale fargekodede FA-kart (Ikke sant), som viser den interhemisfæriske mellomhjernenEN) og den interhemisfæriske ventrale forhjernebunten (B) i gult.

Konvensjonelle anatomiske bilder viste ingen morfologiske endringer i fremre eller bakre kommissurer hos CD -emner sammenlignet med kontroller. Sammenligninger av fargekodede fraksjonelle anisotropi (FA) DTI-kart viste imidlertid en mer organisert (høyere FA) posterior kommissur hos CD-emner, sammenlignet med kontroller. I tillegg avslørte DTI og FACT -traktografi en avvikende interhemisfærisk kanal som krysset midtlinjen på nivået av den bakre kommissuren (tidligere omtalt som "avvikende midthjernebunt") hos fire pasienter med CD (figur 1EN, Fig. S3 A – D, og tabell S1), og en annen bunt som krysser gjennom fremre kommisjon i en CD -pasient (referert til som "avvikende ventralt forhjernebunt") (fig. 1B, Fig. S3Eog tabell S1). Begge buntene ble vist å forbinde de dorsolaterale parietale cortices homotopisk. I tillegg er det bemerkelsesverdig at de følger en bane parallelt og ved siden av kortikospinalen, som vist på figur S3 A – D.

rs-fMRI-data (ved bruk av uavhengige komponentanalyser) støttet disse traktografiske funnene ved å vise at CD-hjerner utviste en robust, bilateralt symmetrisk funksjonell tilkobling som tilsvarer den bakre parietale cortex-komponenten i standardmodusnettverket (DMN) (figur 2EN), i nær likhet med kontroller (fig. 2B). Ingen forskjeller mellom pasienter og kontroller ble funnet da en parietal region av interesse (ROI) -til-ROI funksjonell tilkoblingsanalyse ble utført (figur S4). Dessuten overlappet denne parietalkomponenten tett med de homotopiske områdene i den bakre parietale cortex som ble vist å være strukturelt forbundet med den avvikende bunn i hjernen (figur 1EN og fig. S3 A – D) eller av den avvikende ventrale forhjernebunten (figB og fig. S3E).

rs-fMRI viser funksjonell tilkobling mellom venstre og høyre parietal cortex på CD. DMN rs-fMRI statistiske kart på CD (EN) og kontroll (B) grupper. (C) Oversikt over bilaterale parietale DMN -avkastninger hentet fra samlede data fra begge grupper. (D – F) Visninger av de samme DMN -avkastningene, overlappet med BA39 [skissert i gult basert på Brodmann -mal, MRIcron V.6 (http://www.cabiatl.com/mricro/mricro/lesion.html#brod)]. Farger i EN og B er vilkårlige. Rød og blå inn C – F angi tilkobling til hvilestatus i venstre og høyre halvkule.

Basert på disse bilaterale parietalkomponentene i DMN hentet fra begge gruppene, ROI (figur 2C) ble deretter definert og brukt for ytterligere probabilistisk traktografianalyse hos CD- og kontrolldeltakere. Disse parietale områdene tilsvarer i stor grad vinkelgyrusen [Brodmanns område 39 (BA39)] og dets umiddelbare omgivelser, som skissert i figur 2 D – F.

DTI og sannsynlighetstraktografi viste en unormal, robust interhemisfærisk bunt på CD, som krysset midtlinjen ved topografien til bakre kommissur (nær mesodiencephalic -grensen) (fig. 3 EN, B, E, og F), overlappende med bunten avslørt av FACT tidligere analyse i samme gruppe CD -emner (figEN og fig. S3 A – D). Videre viste probabilistisk traktografi også en lignende unormal interhemisfærisk kanalovergang på nivået av fremre kommisjon og forbinder begge parietallappene i ett emne med CD (figur 3C), og replikerer resultatene oppnådd ved bruk av FACT (figur 1B).

DTI og HARDI probabilistisk traktografi avslører anomale interhemisfæriske forbindelser via posterior og anterior commissures. (A – D) DTI -analyse. Avvikende mellomhjerne (EN og B) og ventral forhjerne (C) bunter rekonstruert fra CD -individer, som krysser gjennom de bakre (PC) og de fremre (AC) kommisjonene. Frø-ROIer plassert ved den bakre parietale cortex som definert av rs-fMRI. (D) Kontroller enkeltpersoner med lignende definerte ROI, som viser den forventede strukturelle interhemisfæriske tilkoblingen gjennom CC. (E – G) HARDI -analyse. (E og F) Replikasjon av de avvikende mellomhjerne -kanalene hos pasienter med CD, begge med den bakre kommissurebunten. (G) Tilkoblingsanalyse utført i en kontroll, som viser de forventede interhemisfæriske forbindelsene gjennom CC.

Når en tilsvarende probabilistisk traktografianalyse ble utført i kontroller, ble strukturell interhemisfærisk tilkobling av parietallappene vist gjennom CC hos alle individer, som forventet (figur 3 D og G), uten bevis for flere veier.

Spesifisiteten til disse funnene ble bekreftet av ytterligere analyser ved bruk av milde terskler i kontroller, for å øke sannsynligheten for utseende av artefaktuelle områder som kan forveksles med sanne forbindelser. I tillegg konstaterte vi at våre diffusjonsinnsamlingsdata (ved hjelp av 32 diffusjonsretninger) ga et vellykket estimat av to kryssende fibre per voxel med pålitelighet i mange vokser (fig. S5). Vi skannet også to CD-pasienter og en kontroll ved hjelp av HARDI (128 diffusjonssensibiliserende retninger), og fant en konsekvent estimering av tre kryssende fibre per voxel (fig. S6). Ved bruk av HARDI-datasettet ble probabilistisk traktografi utført som beskrevet ovenfor (basert på rs-fMRI ROI), som bekrefter funnene beskrevet med de originale diffusjonsdatasettene for både pasienter og kontroller (fig. E – G).

Et annet sentralt spørsmål må stilles: I hvilken grad ville de strukturelt unormale kommissurale veiene som ble observert på CD, ha sammenheng med graden av funksjonell integrasjon på tvers av halvkuler som indeksert av rs-fMRI? Dette spørsmålet ble testet ved å korrelere robustheten til de unormale interhemisfæriske buntene med graden av rs-fMRI-tilkobling på tvers av halvkuler på nivået til parietallappene. Påfallende nok var de strukturelle tilkoblingsfordelingsverdiene signifikant korrelert med de funksjonelle tilkoblingsverdiene hos CD -pasienter (fig.EN), gir ytterligere støtte for eksistensen av de avvikende interhemisfæriske buntene og foreslår en direkte sammenheng mellom deres strukturelle robusthet og rs-fMRI-indekser for interhemisfærisk funksjonell tilkobling hos CD-pasienter.

Funksjonelle og atferdskorrelater av strukturell tilkobling. (EN) Statistisk korrelasjon mellom strukturell tilkobling (verdier for diffusjonstilkobling av de avvikende buntene) og rs-fMRI funksjonell tilkobling mellom halvkule Fisher z-transformerte korrelasjonskoeffisienter r = 0.858 P = 0,03 (ensidig). En av pasientene (CD06) ble ikke inkludert fordi rs-fMRI-data ikke var tilgjengelige. Nummererte symboler angir de forskjellige CD -morfologiske fenotypene: firkanter for delvis dysgenese, sirkler for agenese, diamanter for hypoplasi. Tallene tilsvarer pasientnumre i tabell S1. (B) Taktil ytelse for CD -fag (blå søyler) sammenlignet med nevrototypiske kontroller (røde søyler). Lyse søyler: venstre hånd mørke søyler: høyre hånd. Gjennomsnitt + SD. Ytelse med venstre vs høyre hånd var statistisk ubetydelig på alle tester, så vel som for CD mot kontrollpersoner.

Krysset overføring av taktil funksjon på CD.

De ovennevnte funnene tyder sterkt på at alternative interhemisfæriske veier utvikler seg hos CD -fag, som forbinder de dorsolaterale parietalkortikene bilateralt. Fordi de overlegne og underordnede parietallobulene (BA7, BA39, BA40) er kjent for å spille en nøkkelrolle i kompleks taktil informasjonsbehandling (17, 18), testet vi for interhemisfærisk overføring hos CD-personer ved bruk av nevropsykologiske tester som undersøker krysshemisfærisk integrasjon av taktil gjenkjenning og navngivning med hver hånd individuelt (fig. S7 se Materialer og metoder og støttende informasjon for detaljer).

Det var ingen signifikante forskjeller mellom kontroll- og CD -fag på disse testene (figur 4B). I tillegg utførte CD -emner og kontroller likt på ideomotoriske praksiser, skriving og hendighetsvurderinger (støttende informasjon og tabell S2). Denne atferdsmessige ytelsen til CD -fag bekrefter at de utviklet kompenserende måter å opprettholde krysset overføring av taktile og visuotaktile evner på nivået til nevotypiske emner. Funnet passer med det funksjonelle avbildningsbeviset, som involverer BA39 og nabobarken i interhemisfærisk overføring gjennom de unormale buntene på CD, og ​​antyder at de kan ha fått den kompenserende rollen for å opprettholde disse interhemisfæriske funksjonene.


Sammendrag

Strømlinjebasert traktografi fra ikke-invasiv diffusjon MR-data er den sentrale teknikken for å studere strukturell tilkobling til den levende menneskelige hjernen. Til tross for sin kjerne -rolle og utbredte applikasjoner, er moderne traktografiteknikker fremdeles ufullkomne og lider av forskjellige skjevheter. 32, 33 Alle analyser avledet fra ukorrigerte helhjernetraktografiske tilnærminger vil derfor også være gjenstand for skjevheter. Videre innebærer konstruksjonen av en strukturell forbindelse en serie trinn, og hvert trinn innebærer valg som kan ha gjennomstrømningseffekter på tilkoblingsresultatene. Denne artikkelen gjennomgår noen av problemene som må tas i betraktning når du bruker denne teknikken i connectomics -forskning. Det skisserer også moderne traktografianalysemetoder som har gitt løsninger på noen av de viktigste skjevhetskildene, og beskriver hvordan deres forsiktige bruk kan resultere i tilkoblingstiltak som bedre representerer biologisk virkelighet, som gir sterkt forbedrede inndata for ytterligere konnektomiske analyser som f.eks. ved hjelp av grafteoretiske tilnærminger.

Grafteoretisk analyse er en av de viktigste teknikkene for å kvantifisere de topologiske egenskapene til hjernennettverket, og har forårsaket den raske utvidelsen av hjerneforbindelsesundersøkelser. Nettverksanalyse ved bruk av globale beregninger avledet fra vektede grafteoretiske metoder er kanskje ikke alltid helt passende. De potensielle utfordringene og begrensningene til de vanlige grafteoretiske metodene for å analysere traktografibaserte strukturelle forbindelser bør vurderes. Selv om det er iboende utfordrende å trekke ut funksjonene i strukturell tilkobling nøyaktig med eksisterende tilnærminger, er anerkjennelse av disse utfordringene og viktige begrensninger for hvert trinn avgjørende når man tolker tilkoblingsresultater, samt å motivere til nye utviklinger eller forbedringer i tilkoblingskartede paradigmer.


Abstrakt

Bakgrunn

Diffusion Tensor Imaging (DTI) kan evaluere mikrostrukturell vevsskade i optisk stråling (OR) hos pasienter med klinisk isolert syndrom (CIS), tidlig tilbakefall-remitterende multippel sklerose og neuromyelitt optica spectrum disorders (NMOSD). Ulike etterbehandlingsteknikker, f.eks. traktbasert romlig statistikk (TBSS) og sannsynlighetstraktografi, finnes for å kvantifisere denne skaden.

Objektiv

For å evaluere kapasiteten til TBSS-basert atlas region-av-interesse (ROI) kombinasjon med 1) posterior thalamic stråling ROI fra Johns Hopkins University atlas (JHU-TBSS), 2) Juelich Probabilistic ROI (JUEL-TBSS) og traktografimetoder ved bruk av 3) ConTrack (CON-PROB) og 4) begrenset sfærisk dekonvolusjonstraktografi (CSD-PROB) for å oppdage ELLER skade hos pasienter med a) NMOSD med tidligere ON (NMOSD-ON), b) CIS og tidlige RRMS-pasienter med ON ( CIS/RRMS-ON) og c) CIS og tidlige RRMS-pasienter uten tidligere ON (CIS/RRMS-NON) mot friske kontroller (HCs).

Metoder

23 NMOSD-ON, 18 CIS/RRMS-ON, 21 CIS/RRMS-NON og 26 HCs gjennomgikk 3 T MR. DTI-dataanalyse ble utført ved bruk av JUEL-TBSS, JHU-TBSS, CON-PROB og CSD-PROB. Optisk koherens -tomografi (OCT) og synsstyrke ble utført hos de fleste pasienter og helsepersonell.

Resultater

Absolutte ELLER fraksjonelle anisotropi (FA) -verdier var forskjellige mellom alle metodene, men viste god korrelasjon og samsvar i Bland-Altman-analysen. ELLER FA-verdiene mellom NMOSD og HC var forskjellige gjennom metodikkene (p-verdier som spenner fra p & lt 0,0001 til 0,0043). ROC-analyse og estimering av effektstørrelse avslørte høyere AUC og R2 for CSD-PROB (AUC = 0,812 R2 = 0,282) og JHU-TBSS (AUC = 0,756 R2 = 0,262), sammenlignet med CON-PROB (AUC = 0,742 R 2 = 0,179) og JUEL-TBSS (AUC = 0,719 R2 = 0,161). Forskjeller mellom CIS/RRMS-NON og HC var bare observerbare i CSD-PROB (AUC = 0,796 R2 = 0,094). Ingen signifikante forskjeller mellom CIS/RRMS-ON og HC ble påvist ved noen av metodene.

Konklusjoner

Alle DTI-etterbehandlingsteknikker gjorde det lettere å oppdage OR-skader i pasientgrupper med alvorlig mikrostrukturell ELLER nedbrytning. Sammenligning av forskjellige sykdomsgrupper ved bruk av forskjellige metoder kan føre til forskjellige - enten falsk -positive eller falsk -negative - resultater. Siden forskjellige tilnærminger til etterbehandling av DTI ser ut til å gi utfyllende informasjon om OR-skader, kan anvendelse av forskjellige metoder avhenge av det relevante forskningsspørsmålet.


Bruke GPUer for å akselerere beregningsdiffusjon MR: Fra estimering av mikrostruktur til traktografi og connectomes

Beregningskraften som tilbys av GPUer brukes til å akselerere analysen av dMRI.

Vi presenterer et generisk og fleksibelt parallelt rammeverk for mikrostrukturmodellering på GPUer.

Og også et rammeverk for å utføre probabilistisk traktografi og generere connectomes på GPUer.

En enkelt GPU oppnår bedre ytelse enn 200 CPU -kjerner med våre rammer.


2. METODER

2.1 Deltakerdemografi og bildebehandling

DTI -data fra 853 unge friske voksne ble analysert (tabell 1 viser demografien). Hver deltaker ble skannet med 3D T1-vektet anatomisk hjernens MR og diffusjonsvektet avbildning (DWI) på en 4T Siemens Bruker Medspec MR-skanner. T1-vektede bilder ble anskaffet med en inversjonsgjenoppretting hurtig gradient ekkosekvens, med TI/TR/TE = 700/1500/3,35 ms flip-vinkel, 8 ° skive tykkelse, 0,9 mm. Diffusjons-MR ble anskaffet ved bruk av enkeltskudds ekko-plan bildebehandling med en tofokusert spinnekosekvens for å redusere virvelstrøminduserte forvrengninger. Anskaffelsesparametere var: 23 cm FOV, TE/TR 92,3/8250 ms. 105 bilder ble anskaffet per motiv: 11 uten diffusjonssensibilisering (dvs. T2-vektet b0 bilder) og 94 diffusjonsvektede (DW) bilder (b= 1159 s/mm 2) med gradientretninger jevnt fordelt på halvkule. Total skanningstid var 14,5 minutter.

Tabell 1

NAlderKjønn
Monozygotiske tvillinger (MZ)22822.38 ଒.74 y72M
Dizygotiske tvillinger (DZ)32022.22 ଒.55 y127 millioner
Søsken30523.56 ଒.99 y108M
Total85322.74 ଒.83 y306 millioner

2.2 Databehandling

Ikke-hjerneområder ble automatisk fjernet fra hvert T1-vektet bilde og fra et b0-bilde fra DWI-datasettet ved å bruke vedde funksjon i FSL (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk). En nevroanatomisk ekspert forbedret manuelt alle hjerneekstraksjoner. Vi korrigerte virvelstrømforvrengning i DWI -skanninger ved hjelp av FSL ’s eddy_correct funksjon. Alle T1-vektede skanninger ble lineært justert ved hjelp av FSL (med 9 DOF) til et felles rom. For hvert emne, den 11 eddy-korrigert b0 bildene ble gjennomsnittet, lineært justert til det tilsvarende T1-bildet og elastisk registrert i strukturskanningen ved å bruke en gjensidig informasjonskostnadsfunksjon for å kompensere for EPI-induserte følsomhetsartefakter. Det resulterende deformasjonsfeltet ble brukt på de andre DWI -ene. Basert på de registrerte DWI-ene, beregnet vi helhjerne-traktografi med et stort utvalg deterministiske og sannsynlige sporingsalgoritmer som brukte tensor- eller full ODF-baserte diffusjonsmodeller.

2.3 Hel hjernetraktografi

Blant de deterministiske metodene var fire tensorbaserte deterministiske algoritmer: FACT [12], Runge-Kutta (RK2) -metoden [11], R-2-metoden [11], tensorline (TL) [13] og interpolerte strømlinjemetoder [14] ] og to deterministiske traktografalgoritmer basert på fjerde orden sfæriske harmoniske avledede orienteringsfordelingsfunksjoner (ODF) - FACT og RK2. Vi testet også tre sannsynlighetsmetoder: den ene var en#x0201cball-and-stick modellbasert sannsynlighetssporing ” (Probtrackx) fra FSL -verktøykassen [15] var de to andre basert på ODFer representert med sfæriske harmoniske serier i 4. orden: Hough -stemmemetoden [16] og Probabilistic Index of Connectivity (PICo) -metoden [17].

Alle deterministiske sporingsmetoder ble utført med Diffusion Toolkit (http://trackvis.org/dtk/). Fibersporing var begrenset til regioner der fraksjonell anisotropi (FA) ≥ 0.2 for å unngå gråstoff og cerebrospinalvæskefiberbaner ble stoppet hvis fiberretningen møtte en skarp sving (med en kritisk vinkelterskel ≥ 30 °). Skarpe svinger i rett vinkel og#x0201d kan i noen tilfeller være biologisk mulig [19], men å tillate sving i rett vinkel i traktografi ville skape et stort antall falske positive veier ved fiberoverganger.

Probtrackx ble utført etter Bedpostx Ble påført. Bedpostx står for Bayesian Estimation of Diffusion Parameters Oppnådd ved hjelp av prøvetakingsteknikker [15]. I vår studie ble opptil 3 fibre modellert per voxel. Når Bedpostx hadde blitt kjørt, valgte vi alle vokser med FA 𢙐.2 som frø. Etter Bedpostx ble Probtrackx kjørt på hver individuelle seed voxel. Probtrackx prøver gjentatte ganger fra den voxelmessige hoveddiffusjonsretningen beregnet i Bedpostx, og skaper en ny strømlinje ved hver iterasjon. Dette bygger en fordeling på den sannsynlige traktplasseringen og banen, gitt dataene. En verdi på 1000 iterasjoner ble valgt for å sikre konvergens mellom Markov -kjedene, hvorfra de bakre fordelingen av det lokale estimatet av fiberorienteringsfordelingen ble tatt.

Hough -avstemningsmetoden ble utført med kode levert av forfatterne [16]. ODF-er ved hver voxel ble beregnet ved bruk av den normaliserte og dimensjonsløse ODF-estimatoren med konstant solid vinkel, avledet for Q-ball imaging (QBI) i [20]. Traktografi ble utført ved probabilistisk såing av vokser med en tidligere sannsynlighet basert på FA -verdien (FA 𢙐.2). Alle kurver som passerer gjennom et frøpunkt får en poengsum som estimerer sannsynligheten for fiberens eksistens, beregnet fra ODF -ene. Deretter ble en Hough transform -stemmeprosess vedtatt for å bestemme de mest passende kurvene gjennom hvert punkt. Hough probabilistisk traktografi optimaliserer fiberbanen globalt, så det er ingen eksplisitt øvre grense for antall påvisbare kryssfibre, selv om datavinkeloppløsningen vil begrense dette i praksis.


2. METODER

2.1 Deltakerdemografi og bildebehandling

DTI -data fra 853 unge friske voksne ble analysert (tabell 1 viser demografien). Hver deltaker ble skannet med 3D T1-vektet anatomisk hjernens MR og diffusjonsvektet avbildning (DWI) på en 4T Siemens Bruker Medspec MR-skanner. T1-vektede bilder ble anskaffet med en inversjonsgjenoppretting hurtig gradient ekkosekvens, med TI/TR/TE = 700/1500/3,35 ms flip-vinkel, 8 ° skive tykkelse, 0,9 mm. Diffusjons-MR ble anskaffet ved bruk av enkeltskudds ekko-plan bildebehandling med en tofokusert spinnekosekvens for å redusere virvelstrøminduserte forvrengninger. Anskaffelsesparametere var: 23 cm FOV, TE/TR 92,3/8250 ms. 105 bilder ble anskaffet per motiv: 11 uten diffusjonssensibilisering (dvs. T2-vektet b0 bilder) og 94 diffusjonsvektede (DW) bilder (b= 1159 s/mm 2) med gradientretninger jevnt fordelt på halvkule. Total skanningstid var 14,5 minutter.

Tabell 1

NAlderKjønn
Monozygotiske tvillinger (MZ)22822.38 ଒.74 y72M
Dizygotiske tvillinger (DZ)32022.22 ଒.55 y127 millioner
Søsken30523.56 ଒.99 y108M
Total85322.74 ଒.83 y306 millioner

2.2 Databehandling

Ikke-hjerneområder ble automatisk fjernet fra hvert T1-vektet bilde og fra et b0-bilde fra DWI-datasettet ved å bruke vedde funksjon i FSL (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk). En nevroanatomisk ekspert forbedret manuelt alle hjerneekstraksjoner. Vi korrigerte virvelstrømforvrengning i DWI -skanninger ved hjelp av FSL ’s eddy_correct funksjon. Alle T1-vektede skanninger ble lineært justert ved hjelp av FSL (med 9 DOF) til et felles rom. For hvert emne, den 11 eddy-korrigert b0 bildene ble gjennomsnittet, lineært justert til det tilsvarende T1-bildet og elastisk registrert i strukturskanningen ved å bruke en gjensidig informasjonskostnadsfunksjon for å kompensere for EPI-induserte følsomhetsartefakter. Det resulterende deformasjonsfeltet ble brukt på de andre DWI -ene. Basert på de registrerte DWI-ene, beregnet vi helhjerne-traktografi med et stort utvalg deterministiske og sannsynlige sporingsalgoritmer som brukte tensor- eller full ODF-baserte diffusjonsmodeller.

2.3 Hel hjernetraktografi

Blant de deterministiske metodene var fire tensorbaserte deterministiske algoritmer: FACT [12], Runge-Kutta (RK2) -metoden [11], R-2-metoden [11], tensorline (TL) [13] og interpolerte strømlinjemetoder [14] ] og to deterministiske traktografalgoritmer basert på fjerde orden sfæriske harmoniske avledede orienteringsfordelingsfunksjoner (ODF) - FACT og RK2. Vi testet også tre sannsynlighetsmetoder: den ene var en#x0201cball-and-stick modellbasert sannsynlighetssporing ” (Probtrackx) fra FSL -verktøykassen [15] var de to andre basert på ODFer representert med sfæriske harmoniske serier i 4. orden: Hough -stemmemetoden [16] og Probabilistic Index of Connectivity (PICo) -metoden [17].

Alle deterministiske sporingsmetoder ble utført med Diffusion Toolkit (http://trackvis.org/dtk/). Fibersporing var begrenset til regioner der fraksjonell anisotropi (FA) ≥ 0.2 for å unngå gråstoff og cerebrospinalvæskefiberbaner ble stoppet hvis fiberretningen møtte en skarp sving (med en kritisk vinkelterskel ≥ 30 °). Skarpe svinger i rett vinkel og#x0201d kan i noen tilfeller være biologisk mulig [19], men å tillate sving i rett vinkel i traktografi vil skape et stort antall falske positive veier ved fiberoverganger.

Probtrackx ble utført etter Bedpostx Ble påført. Bedpostx står for Bayesian Estimation of Diffusion Parameters Oppnådd ved hjelp av prøvetakingsteknikker [15]. I vår studie ble opptil 3 fibre modellert per voxel. Når Bedpostx hadde blitt kjørt, valgte vi alle vokser med FA 𢙐.2 som frø. Etter Bedpostx ble Probtrackx kjørt på hver individuelle frøvoxel. Probtrackx prøver gjentatte ganger fra den voxelmessige hoveddiffusjonsretningen beregnet i Bedpostx, og skaper en ny strømlinje ved hver iterasjon. Dette bygger en fordeling på den sannsynlige traktplasseringen og banen, gitt dataene. En verdi på 1000 iterasjoner ble valgt for å sikre konvergens mellom Markov -kjedene, hvorfra de bakre fordelingene av det lokale estimatet av fiberorienteringsfordelingen ble tatt.

Hough -avstemningsmetoden ble utført med kode levert av forfatterne [16]. ODF-er ved hver voxel ble beregnet ved bruk av den normaliserte og dimensjonsløse ODF-estimatoren med konstant solid vinkel, avledet for Q-ball imaging (QBI) i [20]. Traktografi ble utført ved probabilistisk såing av vokser med en tidligere sannsynlighet basert på FA -verdien (FA 𢙐.2). Alle kurver som passerer gjennom et frøpunkt får en poengsum som estimerer sannsynligheten for fiberens eksistens, beregnet fra ODF -ene. Deretter ble en Hough transform -stemmeprosess vedtatt for å bestemme de mest passende kurvene gjennom hvert punkt. Hough probabilistisk traktografi optimaliserer fiberbanen globalt, så det er ingen eksplisitt øvre grense for antall påvisbare kryssfibre, selv om datavinkeloppløsningen vil begrense dette i praksis.


Abstrakt

Bakgrunn

Diffusion Tensor Imaging (DTI) kan evaluere mikrostrukturell vevsskade i optisk stråling (OR) hos pasienter med klinisk isolert syndrom (CIS), tidlig tilbakefall-remitterende multippel sklerose og neuromyelitt optica spectrum disorders (NMOSD). Ulike etterbehandlingsteknikker, f.eks. traktbasert romlig statistikk (TBSS) og sannsynlighetstraktografi, finnes for å kvantifisere denne skaden.

Objektiv

For å evaluere kapasiteten til TBSS-basert atlas region-av-interesse (ROI) kombinasjon med 1) posterior thalamic stråling ROI fra Johns Hopkins University atlas (JHU-TBSS), 2) Juelich Probabilistic ROI (JUEL-TBSS) og traktografimetoder ved bruk av 3) ConTrack (CON-PROB) og 4) begrenset sfærisk dekonvolusjonstraktografi (CSD-PROB) for å oppdage ELLER skade hos pasienter med a) NMOSD med tidligere ON (NMOSD-ON), b) CIS og tidlige RRMS-pasienter med ON ( CIS/RRMS-ON) og c) CIS og tidlige RRMS-pasienter uten tidligere ON (CIS/RRMS-NON) mot friske kontroller (HCs).

Metoder

23 NMOSD-ON, 18 CIS/RRMS-ON, 21 CIS/RRMS-NON og 26 HCs gjennomgikk 3 T MR. DTI-dataanalyse ble utført ved bruk av JUEL-TBSS, JHU-TBSS, CON-PROB og CSD-PROB. Optisk koherens -tomografi (OCT) og synsstyrke ble utført hos de fleste pasienter og helsepersonell.

Resultater

Absolutte ELLER fraksjonelle anisotropi (FA) -verdier var forskjellige mellom alle metodene, men viste god korrelasjon og samsvar i Bland-Altman-analysen. ELLER FA-verdiene mellom NMOSD og HC var forskjellige gjennom metodikkene (p-verdier som spenner fra p & lt 0,0001 til 0,0043). ROC-analyse og estimering av effektstørrelse avslørte høyere AUC og R2 for CSD-PROB (AUC = 0,812 R2 = 0,282) og JHU-TBSS (AUC = 0,756 R2 = 0,262), sammenlignet med CON-PROB (AUC = 0,742 R 2 = 0,179) og JUEL-TBSS (AUC = 0,719 R2 = 0,161). Forskjeller mellom CIS/RRMS-NON og HC var bare observerbare i CSD-PROB (AUC = 0,796 R2 = 0,094). Ingen signifikante forskjeller mellom CIS/RRMS-ON og HC ble påvist ved noen av metodene.

Konklusjoner

Alle DTI-etterbehandlingsteknikker gjorde det lettere å oppdage OR-skader i pasientgrupper med alvorlig mikrostrukturell ELLER nedbrytning. Sammenligning av forskjellige sykdomsgrupper ved bruk av forskjellige metoder kan føre til forskjellige - enten falsk -positive eller falsk -negative - resultater. Siden forskjellige tilnærminger til etterbehandling av DTI ser ut til å gi utfyllende informasjon om OR-skader, kan anvendelse av forskjellige metoder avhenge av det relevante forskningsspørsmålet.


Resultater

Fikseringseffekter på CNR i MR

Fiksering, nedsenking av vev i en formaldehydoppløsning og påfølgende fiksering av proteiner – endrer vevets kontrast slik at flertallet av ex vivo MR er ikke T1 -kontrast, men T2 ⋆ vektet i stedet. For å kvantifisere effekten av fiksering på ex vivo MR-kontrast, vi undersøkte ufiksert og formalinfiksert vev i primær visuell cortex. Vi skaffet MRI -data på 150 x#0000 BCm for å teste fikseringseffekter. I det faste vevet (figur 3 B) skiller flere egenskaper seg ut sammenlignet med det ikke fikserte vevet (figur 3 A). For det første er grensen for grå substans utydelig i det ikke fikserte vevet. For det andre, mens linjen til Gennari ble observert i det ikke fikserte vevet, ble det klassiske tungt myeliniserte laget IV mørkere og mer kortfattet i det faste vevsbildet. For det tredje, og relatert, var kontrasten til den hvite materien svart, kortikale infragranulære lag var grå og kortikale supragranulære lag – overlegen til linjen til Gennari – var nesten hvite. Til slutt beregnet vi Mahalanobis -avstanden til T1 /T2 ⋆ /PD -vektorene mellom grå og hvit substans for CNR for de faste og ufikserte prøvene. De resulterende avstandene var 11.849 for ufiksert vev og 27.735 for fast vev, som illustrerer den økte iboende kontrasten i det faste vevet i forhold til det ikke fikserte. Selv om grensen for grå materie var mye tydeligere i det faste vevet, var den også forskjellig i den uoppklarte prøven. Linjen til Gennari (lag IV i primær visuell cortex) ble observert i både fast og ufiksert vev. Resultatene antyder at fiksering beholder kontrasten som er nødvendig for å avbilde disse arkitektoniske funksjonene.

Figur 3. FLASH -bilder (150 μm) av primært visuelt cortexvev ufiksert (A) og fikset i formalin (B). Legg merke til linjen til Gennari i begge og den overlegne CNR i det faste vevet.

Effekter av Gadolinium på MR og histologi

Gadolinium er et kjemisk element som forsterker MR -kontrast. To av våre seks tilfeller ble inkubert med 1 mM gadobenat dimeglumin som forbedret diffusjonskontrast i disse bildene. Vi fant at gadoliniuminkubasjonen ga mer robuste MR-resultater for diffusjon sammenlignet med den ikke-gadoliniumbehandlede (kontroll) inkubasjonen. Både gadoliniumbehandlede og ikke-gadoliniumbehandlede tilfeller ble illustrert i senere seksjoner i denne rapporten (se figur 8 og 9). Vi vurderte også gadolinium -effektene på SNR og vi målte SNR (n = 20/eske) på b = 0 og b = 4028 s/mm 2 volumer i alle tilfeller. Tabell 1 inneholder gjennomsnittlig SNR -måling for b = 0 og b = 4028 s/mm 2. Case 1 har økt SNR på grunn av inkubasjon med gadolinium før skanning.

Tabell 1. Demografisk informasjon, MR -parametere og fraksjonell anisotropi for alle tilfeller.

For å karakterisere effekten på gadolinium på histologi, analyserte vi tilstøtende seksjoner med Nissl -farging (figur 4) og stereologisk tellede nevroner i den mediale delen av den fremre kjernen av thalamus. Kvalitativ vevsvurdering viste ikke slående forskjeller i farging mellom gadoliniumbehandlet vev (figur 4 A) og ikke-behandlet vev (figur 4 B). For vårt stereologieksperiment fant vi at vevseksjoner utsatt for gadolinium før farging hadde et totalt nevronalt estimat på 653 476,38 med en feilkoeffisient = 0,06, mens de ikke-gadoliniumbehandlede seksjonene hadde et totalt nevronalt estimat på 505,098,84 med feilkoeffisient = 0.07. Disse dataene tyder på at gadoliniumbehandling ikke bare forbedrer MR -bilder, men også øker affiniteten til Nissl -fargestoff til nevroner.

Figur 4. Nissl-beisede seksjoner fra fremre thalamus behandlet med gadolinium (A) og ikke-behandlet (B). Både (A, B) og innlegg viser lignende farging, selv om stereologiske neuronale estimater var forskjellige.

Mangel på jernavsetning – ex vivo Kontrast er ikke jern

Et spørsmål som dukker opp med ex vivo bildediagnostikk er om jern er ansvarlig for grå/hvit stoffkontrast observert i MR. Vi farget fire normale kontrolltilfeller av varierende alder for jernavsetning ved bruk av en Perl ’s flekk og fant ingen større deponering av jern i disse tilfellene. Den grå substansen var blottet for flekker mens den hvite substansen har en liten mengde bakgrunnsfarging (data ikke vist). I disse tilfellene så det ikke ut til at jern bidro til MR -kontrast.

Perforant Pathway in High Resolution Structural ex vivo MR

Vi samplet temporallappblokkdata og avbildet ved 100 μm isotrop for å skaffe bildene i figur 5. Laminarstruktur observeres i EC og fremtredende lamina principalis externa avgrenser presubiculum, som er bemerkelsesverdig på både MR og histologisk flekkede seksjoner. De subikulære og presubikulære kortikene skisserer de omtrentlige områdene der flertallet av fibrene i perforantveien 𠇎rforates ” gjennom de subikulære kortikser og svarte pilspisser viser et eksempel på avslutningsstedet på de distale to tredjedels dendritene til granulatcellene i dentatet gyrus (figur 5). På 100 μm -bildene var perforantveien tydelig i de mørke endringene i subiculum og presubiculum hvor lag II var spesielt lyst i presubiculum.

Figur 5. Isotropisk 100 μm FLASH -bilde som illustrerer de anatomiske områdene som utgjør perforantbanen: EC > AB > SUB/PreSUB > terminalsone av perforantbanen i dentatet og HP (i. e. molekylære lag svarte pilspisser). Forstørrelseslinje = 1 cm. Forkortelser: EC, entorhinal cortex HF, hippocampal fissure PR, perirhinal cortex UHP, uncal hippocampus.

Strukturell MR – Diffusjon MR registrering

For å registrere strukturell MR til diffusjon MR ble to skiver valgt og 11 koder eller tillitspunkter (i gjennomsnitt) ble valgt gjennom disse skivene. De utvalgte skivene var omtrent 1,5 cm fra hverandre og justert med Register (MNI verktøykasse McGill University, Montreal, QC, Canada). Et eksempel på MR -registrering vises der FA_DTI -volumet vises i spektrumfarger (figur 6 A, D og G) og strukturelt MR -volum vises i gråtoner (figur 6 B, E og H) og de justerte bildene, som ble opprettet i Register, vises som sammenslåtte bilder (figur 6 C, F og I). Både FA og b = 0 volumer ble registrert, men bare FA-FLASH-registreringen er illustrert.

Figur 6. Isotropic 100 μm FLASH -bilde registrert med 200 μm isotrope DTI -bilder. FA_DTI -volumet vises i spekterfarger (A, D, og G) og strukturelt MR -volum i gråtoner (B, E, og H) og justerte volumer vises som sammenslåtte bilder (C, F, og JEG). Rader representerer plan med kuttet topprad viser horisontal, midtre rad representerer koronal og bunnpanel illustrerer sagittal.

Probabilistiske kart over Perforant Pathway

På diffusjonsbilder med høy oppløsning segmenterte vi fire anatomiske områder av interesse på utvalgte bilder gjennom hele rostrokaudale omfanget av entorhinal cortex for å teste sannsynligheten for tilkobling. Regionene inkluderte lag II entorhinal cortex, subicular cortex (inkludert subiculum og presubiculum), dentate gyrus og hippocampal (for det meste CA3) cortex. Vi brukte diffusjonsverktøysettet (probtrackx) til å generere probabilistiske traktografikart mellom regionene EC og dentate gyrus. Ved å bruke denne algoritmen klarte vi ikke å spore hele veien fra EC til dentate gyrus, og derfor delte vi banen i to deler: først fra entorhinal til subikulære regioner (figur 7) og andre fra subicular cortex til dentate gyrus (figur 8). Vi fant at alle tilfeller viste en ikke-null sannsynlighetsforbindelse (rød og gul) på varmekartskalaen mellom entorhinal lag II, subikulære cortex (presubiculum + subiculum) og dentate gyrus.Gadoliniumbehandling skapte høyere sannsynlighetsveier (figur 7 A og 8 A), men begrenset også forbindelsen medialt til vinkelbunten (figur 7 A) sammenlignet eksperimenter på prøver uten gadoliniumbehandling (figur 7 B 𠄿 og 8 B 𠄿). Seks tilfeller med respektive frømasker (EC -lag II) og veipunkter (subikulær cortex) er illustrert i figur 8 A 𠄿. Tilfellene med de høyeste FA -verdiene ga de mest konsistente varmekartene mellom interesseområder og omvendt ROI -kjøring for frømaske (dvs. henholdsvis EC → SUB og SUB → EC). De seks tilfellene med frømasker i subikulær cortex og veipunkter i dentate gyrus er vist i figur 9. Alle de seks tilfellene viser en ikke-null sannsynlighetsforbindelse mellom disse interessegruppene. Som nevnt tidligere er maksimal sannsynlighetsverdi større i gadoliniumbehandlet tilfelle (figur 7 A). Det er interessant å merke seg det perforerende mønsteret som er observert i noen tilfeller (figur 8 A og C). Vi utførte test på nytt i to tilfeller behandlet med gadolinium og observerte dette mønsteret i begge testene (data ikke vist). Det er bemerkelsesverdig at vi observerte det perforerende mønsteret i både gadolinium- og ikke-gadolinium-tilfeller (figur 8 A og C) og muligens i mindre grad i andre ikke-gadolinium-tilfeller (figur 8 B, E og F). Siden projeksjonen av perforantveien begynner i EC -lag II og overfladisk EC -lag III, testet vi sannsynligheten for hippocampus sammenlignet med dentate gyrus fra EC. Begrensningene til alle tre komponentene var for strenge for dataene våre. Igjen, vi separerte perforantveien i to deler og testet de subikulære cortexene og#x02019 -tilkoblingen til dentate gyrus og hippocampus. Vi satte subikulær cortex som frømaske og hippocampus som veipunkt og sammenlignet det med subicular cortex og dentate gyrus -tilkobling. De subikulære (seedmask) og dentate gyrus (waypoint) parametrene ga ikke-null sannsynlighet i alle våre tilfeller, men subicular (seedmask) og hippocampal (waypoint) viste litt mindre sannsynlighet sammenlignet med dentate gyrus. Vi la også merke til noen rostrokaudale forskjeller i dataene våre. Sannsynlighetskartene våre viser mer robust sannsynlighet mellom subikulære og hippocampale etiketter fremre enn bakre og omvendt mer robuste sannsynlighet mellom subikulære og dentate gyrus posteriort. De entorhinale –subikulære og subikulære gyrus -sannsynlighetskartene viste den høyeste sannsynligheten for alle kombinasjonene i våre tilkoblingsforsøk. Vi observerte ikke et konsistent rostrocaudal forhold mellom hippocampusformasjonen og den mediale –laterale organisasjonen med entorhinal cortex. Spredningsspektrumavbildning kan hjelpe til med å plage ut denne organisasjonen siden den er bedre egnet til å kartlegge kryssende fibre som vinkelbunt i dette tilfellet.

Figur 7. Den probabilistiske traktografien resulterer mellom merket region entorhinal cortex lag II og subikulære cortex (Subiculum+presubiculum) for alle tilfeller. I denne illustrasjonen ble ikke sannsynligheten for dannelse av hippocampus testet, og etiketter er bare vist som referanse. Fargemerk representerer entorhinal lag II (beige), subiculum (lilla), dentate gyrus (hvit) og hippocampus (grønn). Case A hadde gadoliniumbehandling før MR -skanning og viser mindre støy. Alle tilfellene viste sammenhenger med ikke-null sannsynlighet (A 𠄿), men tilfeller med høyere FA genererte høyere verdier enn tilfeller med lavere FA. Paneler (A 𠄿) representerer henholdsvis sak 1-6, med tabell 1. Heatmap -skalaen ligger i øvre høyre hjørne for alle tilfeller.

Figur 8. Den probabilistiske traktografien resulterer mellom merkede subikulære cortices (subiculum+presubiculum) og dentate gyrus for alle tilfeller. I denne illustrasjonen ble sannsynligheten for entorhinal cortex lag II ikke testet, og etiketten er vist som referanse. Fargemerk representerer entorhinal lag II (beige), subiculum (lilla), dentate gyrus (hvit) og hippocampus (grønn). Case A hadde gadoliniumbehandling før MR -skanning og viser mindre støy. Alle tilfellene viste sammenhenger med ikke-null sannsynlighet (A 𠄿), men tilfeller med høyere FA genererte høyere verdier enn tilfeller med lavere FA. Paneler (A 𠄿) representerer tilfeller 1-6, henholdsvis med tabell 1. Varmekart-skalaen i øvre høyre hjørne for alle tilfeller.

Figur 9. Diffusjonstensorbilder ved 4. 7T med fibersporing (DTI Studio). Frø poeng skissert i (EN) og (C) gi perforantveien strømlinjeformet (B) og (D). Entorhinal lag II strømlinje vises når det stiger opp i vinkelbunten (B) og strømlinjeformet perforantvei viser en indikasjon på å krysse hippocampusfissuren og temporoalvear -banen som går rundt hippocampusfissuren (D). Forstørrelseslinje = 0,25 cm.

Fiber Tracking og Perforant Pathway i ex vivo Midlertidige prøver

Banen til perforantveien ble kartlagt i 200 og 300 μm isotrope DTI -data (n = 6) ved bruk av Fiber Assignment by Continuous Tracking (FACT) algoritme som implementert i DTI Studio (Jiang et al., 2006). En ROI ble skissert i lag II EC (figur 9 A) og var seedet ROI for perforantveien. DTI Studio genererer sporene deterministisk etter retningen for den høyeste diffusjonen fra et gitt frøpunkt. Fra frø -ROI ble en deterministisk voxelbane generert for den første forbindelsen av entorhinodentate -banen og representert i figur 9 B. Sporene begynner på lag II og stiger opp mot dentate gyrus og hippocampus. Gitt at det er en høy forekomst av kryssende fibre i den hvite substansen i parahippocampus, strekker strømlinjene seg ikke helt dorsalt til hippocampusformasjonen (figur 9 B). En andre ROI ble sådd i subikulære cortex og det er illustrert i figur 9 C. Denne subikulære ROI var begrenset til dårligere enn hippocampal sulcus. Banen til perforantveien, representert som DTI -vokser, viser en indikasjon på at perforantbanen krysser hippocampal sulcus og perforerer gjennom spreven. Både temporoammoniske (grønne, figur 9 D) og alvear (blå og aqua blå) veier ble demonstrert med deterministisk fibersporing. Alvearbanen er vist som går rundt hippocampal sulcus hvor den ruter den lange veien til hippocampus. Dermed har vi ved hjelp av fibersporing demonstrert DTI -strømlinjeformer i medial temporal lobe -prøver. Vokselens retningsgrad eller orientering og resulterende strømlinjer antyder at perforantveien kan krysse hippocampal sulcus.

Histologisk validering av Perforant Pathway

For å bekrefte ytterligere det perforante banen i Papez ’s krets, anskaffet vi FLASH -bilder med høy oppløsning på medial temporal lobe -blokker (figur 10 A), tok digitale fotografier av blokkflaten under seksjonering (figur 10 B) og farget det histologiske vevsdelen med Luxol Fast Blue (figur 10 C). De ex vivo MR ble anskaffet med en oppløsning på 100 μm (isotrop). Midtveis gjennom parahippocampus gyrus på dette bestemte kuttnivået observeres EC ventralt og halen til hippocampus observeres dorsalt. I MR har granulatceller i dentate gyrus, som har en tett pakket organisasjon, et sterkt signal i T2 ⋆ vektede bilder i forhold til det omkringliggende vevet. På samme måte viser EC og presubiculum laget II et lysere signal sammenlignet med de nærliggende lagene som ikke er like tett pakket. I samme tilfelle farget vi med Luxol Fast Blue. Vi fant at den blå myelinflekken gjenspeiler de mørke kontraststrukturer i ex vivo MR. Spesielt i de histologiske seksjonene fremhever Luxol Fast Blue (myelin) flekken den kantete bunten, perforantveien og alveus 𠄿imbria 𠄿ornix (figur 10 C). Fibre som krysser hippocampus sulcus blir ødelagt i histologiske preparater, noe som øker betydningen av å visualisere dem med ex vivo MR.

Figur 10. MR (A), blokkflate (B), myelinfarget (C) medial tinninglapp av tilsvarende seksjoner og tilhørende registrert MR (D) blokkflate (E) myelinfarget (F). Perforantveien er farget med Luxol hurtigblå, en flekk som merker myelin. Perforantveien er flekket (C). Forstørrelseslinje = 1 cm. Forkortelser: AB, vinkelbunt DG, dentate gyrus EC, entorhinal cortex FM, fimbria PP, perforant pathway PR, perirhinal cortex PRESUB, presubiculum.

Vi illustrerer et eksempel på det parvise registreringseksperimentet hvor 2D-histologi, blokkflate og FLASH MR-bilder ble plassert romlig (figur 10 D 𠄿). Histologiskiven ble farget for myelin, noe som resulterte i forskjellige kontrastegenskaper. Gitt kompleksiteten i dette eksemplet og en betydelig revet prøve, initialiserte vi registreringsprosessen med global affinregistrering guidet av manuelt identifiserte landemerkepunkter. Det ble deretter fulgt av en automatisert affin og ikke-lineær registrering ved bruk av gjensidig informasjon og B-splines-basert transformasjonskoding. Figur 10 viser skivene før og etter registrering.


4. Diskusjon og konklusjon

Vi har presentert en ny og kraftig algoritme – QuickBundles (QB). Denne algoritmen gir forenklinger av problemet med å avsløre den detaljerte anatomien til det tettpakket hvite stoffet som nylig har tiltrukket mye vitenskapelig oppmerksomhet, og det anbefales når store datasett er involvert. QB kan brukes med alle typer diffusjon MR -traktografier som genererer strømlinjeformer (f.eks. Probabilistisk eller deterministisk), og den er uavhengig av rekonstruksjonsmodellen. QB støttes av en avstandsfunksjon MDF på strømlinjeplassen som gjør den til et metrisk mellomrom. QB kan oppnå kompresjonsforhold i størrelsesorden 200: 1 avhengig av klyngeterskelen, samtidig som den beholder karakteristisk informasjon om traktografien.

Til felles med mainstream clustering -algoritmer som f.eks k-midler, k-sentre og forventningsmaksimering, QB er ikke en global klyngemetode, derfor kan det gi forskjellige resultater under forskjellige innledende forhold i datasettet når det ikke er noen åpenbar klyngeterskel som kan skille klyngene i meningsfylte bunter, for eksempel bør vi forvente forskjellige klynger under forskjellige permutasjoner av strømlinjene i en tettpakket traktografi. Imidlertid fant vi ut at det er god samsvar selv mellom to grupper av samme traktografi med forskjellige permutasjoner. Hvis klyngene virkelig kan skilles med avstander, er det en global løsning uavhengig av permutasjoner. Dette er ofte synlig i mindre undersett av den første traktografien.

Andre algoritmer som tidligere var for trege til å brukes på hele traktografien, kan nå også brukes effektivt hvis de starter grupperingene på QB -utgangen i stedet for den første fulle traktografien.

Vi så at QB er en lineær tidsgruppemetode basert på strømlinjeformede avstander, som er gjennomsnittlig lineær tid O (N) hvor N er antall strømlinjer og med verste tilfelle O (N 2) når hver strømlinje er en singleton -klynge selv. Derfor er QB den raskeste kjente metoden for traktografiklynging og til og med sanntid på mindre traktografier (≤ 20 000 strømlinjeformer, avhengig av system-CPU). Vi viste også at den bruker en ubetydelig mengde minne.

I tillegg kan QB brukes til å utforske flere traktografier og finne korrespondanser eller likheter mellom forskjellige traktografier. Dette kan lettes ved bruk av Bundle Adjacency (BA), et nytt likhetstiltak som ble introdusert i denne artikkelen.

Reduksjonen i dimensjonaliteten til dataene som oppnås av QB betyr at BOI (interessepakker) kan velges som et alternativ til ROI for å avhøre eller merke datasettene. Vår erfaring med ROI-baserte materieatlaser (WMA) er at de ikke kan differensiere fiberretninger, det vil si at flere forskjellige bunter kan krysse en ROI. Derfor fører ROIer konstruert med en WMA ikke til anatomiske bunter og fører vanligvis til store viltvoksende sett med strømlinjer. BOI ser ut til å være en løsning på dette problemet, og BOI -opprettelse kan lettes av QB. Videre viste vi at QB kan brukes til å finne skjulte strømlinjer som ikke er synlige for brukeren i første omgang. Derfor åpner QB veien for å lage raske verktøy for å utforske traktografier av alle størrelser.

I fremtiden ønsker vi å undersøke forskjellige måter å slå sammen QB -klynger ved å integrere tidligere informasjon fra nevroanatomer. Vi jobber for tiden med å utvikle interaktive verktøy som utnytter forenklingen som QB gir (se Garyfallidis et al., 2012).

Vi har vist resultater med data fra simuleringer, enkelt og flere virkelige emner. Koden for QuickBundles er fritt tilgjengelig på http://dipy.org.


Analyser av variabiliteten i forbindelsen mellom SC og Amygdala

For å få et statistisk estimat av variabiliteten mellom emnene i strømlinjens bane, ble flere ytterligere analyser utført. Når det gjelder menneskelige data, var disse trinnene begrenset til data hentet fra den andre gruppen av menneskelige deltakere for å dra fordel av den økte sensitiviteten til disse dataene.

Ligner på Tamietto et al. (2012), ble traktografi implementert to ganger på hver halvkule med SC som frømaske i den ene disseksjonen og amygdala i den andre (ingen pulvinar veipunktmaske var inkludert). De to strømlinjene ble kombinert ved å binarisere strømlinjene, legge dem sammen og terskle for å få en overlappende strømlinje som bare viser vokser der en kontinuerlig felles strømlinje koblet SC-amygdala og amygdala-SC. Ved hjelp av denne metoden ble det observert en kontinuerlig strømlinje på venstre halvkule med ni deltakere og på høyre halvkule med åtte deltakere.

Denne tilnærmingen var mindre vellykket hos aper. En kontinuerlig forbindelse mellom SC og amygdala dannet fra overlappende strømlinjer ble bare observert hos tre av åtte aper (begge halvkule). Vi valgte derfor å analysere de enkle strømlinjene som forbinder SC og amygdala (ingen pulvinarmaske).

Overlapping av strømlinjene på hver halvkule og deltaker på denne måten gir muligheten til mer direkte å evaluere variasjonen i strømlinjeformet topografi på tvers av individer. Gjennomsnittet av de to motstridende strømlinjene i hver deltaker reduserte støyen og ga et bedre estimat av den mest sannsynlige topografien av forbindelsene. Vi brukte disse gjennomsnittlige strømlinjene for å estimere variasjonen i topografi (se nedenfor). I tilfeller der det ikke ble generert en overlappende strømlinje ved å legge til de to motstridende strømlinjene (som skjedde i 7 av de 24 halvkulene i det menneskelige datasettet og i alle halvkulene i apesettet), brukte vi den enkle strømlinjen som samsvarte sterkest med topografien demonstrert av befolkningen.

Figur 7 viser de gjennomsnittlige strømlinjene for alle 12 menneskelige deltakerne (figur 7EN), og alle 8 apefagene (fig.7B), justert til et enkelt T1-vektet bilde for hver art. Fargeskalaene i figur 7 representerer andelen deltakere/emner som strømlinjen gikk gjennom i hver voksel. Variabiliteten sett på figur 7 gjenspeiler ikke bare variabiliteten i banen til strømlinjene generert i hvert individ, men også variabiliteten i størrelsen på de enkelte strømlinjene.

Fig.7.Overlapping av binæriserte strømlinjer mellom SC og amygdala for alle 12 deltakerne (den andre gruppen) justert til Montreal Neurological Institute T1-vektede standardatlas i koronalplanet (EN) og 8 aper (B). Fargeskalaen viser andelen deltakere hvis strømlinje går gjennom hver voksel.

For å få et statistisk estimat av variabiliteten mellom emnene i strømlinjens bane, ble "tyngdepunktet" (CoG) for hver strømlinje beregnet i en serie koronale skiver. Hos mennesker begrenset vi denne analysen til et segment av strømlinjen som krysset over det tidsmessige hornet, ettersom denne delen av strømlinjen går vinkelrett på koronalplanet. I hver av åtte koronale skiver som dekker dette segmentet, ble CoG for hver deltakers strømlinje på hver halvkule beregnet til høyre-venstre (x) og superior-inferior (SI) (z) koordinater og gjennomsnitt for alle deltakerne. Tabell 1 rapporterer variabiliteten (i form av standardavvik) av CoG i planet for alle menneskelige deltakere. Totalt sett var det liten variasjon i strømlinjen på tvers av deltakerne (i hvert fall i segmentet av forbindelsene som krysser det tidsmessige hornet). I begge x og z koordinater, gjennomsnittlig standardavvik for CoG (gjennomsnitt på tvers av de åtte skivene) på tvers av deltakerne var 1-2 mm og dermed nær målingens anatomiske oppløsning.

Tabell 1. Standardavvik (i 2,0 mm isotrope vokser) av tyngdepunktet til den overordnede colliculus-amygala overlappingsstrømlinjen for menneskelige deltakere i x- og z-koordinater i en serie på åtte påfølgende skiver i y-planet til venstre og høyre halvkule, og betyr for begge halvkule

En lignende tilnærming ble brukt for å estimere variabiliteten mellom ape -dataene. Vi analyserte en serie på syv koronale skiver som dekker et segment av strømlinjen som gikk vinkelrett på koronalplanet. Tabell 2 rapporterer variabiliteten (i form av standardavvik) av CoG i planet på tvers av alle fag (utelater hemisfærene der det ikke ble observert noen strømlinje). Det var større variasjon i posisjoneringen av strømlinjene identifisert hos aper sammenlignet med de som ble identifisert hos mennesker (standardavvik hos aper: –2–3 mm, mot 1–2 mm hos mennesker), men totalt sett strømlinjens baner i begge artene var konsistente på tvers av deltaker/fag.

Tabell 2. Standardavvik (i 0,5 mm isotrope vokser) for tyngdepunktet til den overlegne colliculus-amygala-overlappingsstrømlinjen for apefag i x- og z-koordinater i en serie på syv påfølgende skiver i y-planet til venstre og høyre halvkule, og betyr for begge halvkule


Introduksjon

Traktografi basert på diffusjon MR (dMRI) brukes mye for å få flere komplementære typer informasjon om hjernens anatomi og kretsløp. Disse inkluderer karakterisering av baner for store hvite materie (WM) fiberbunter (Catani og Thiebaut de Schotten, 2008 Glasser og Rilling, 2008) og underoppdeling (parcellering) grå materie (GM) regioner basert på traktografiavledede tilkoblingsprofiler ("forbindelseskontrast" Behrens et al., 2003 Johansen-Berg et al., 2004 Rushworth et al., 2006 Beckmann et al., 2009 Mars et al., 2011). Her fokuserer vi på å bruke traktografi for å estimere tilstedeværelse og vekt ("styrke") av langdistanseforbindelser mellom GM-regioner. Dette innebærer analyse av "parcellated connectomes", det vil si estimering av tilkobling mellom hjernens underavdelinger (pakker) hos mennesker eller ikke -menneskelige primater (NHPer) (Sporns et al., 2005 Harriger et al., 2012 Li et al., 2013 Reid et al. , 2016 van den Heuvel et al., 2015).

Traktografi er en indirekte metode for å slutte tilkobling og ulike metodiske forvirringer introduserer støy og/eller skjevhet (Jbabdi og Johansen-Berg, 2011 Jones et al., 2013 Van Essen et al., 2014). Valideringsstudier er nødvendig som kan sammenlignes med data fra "sannheten" fra anatomiske sporingsstudier på forsøksdyr. Tidligere studier i NHP viser både suksesser og begrensninger ved traktografi for vurdering av banebaner (Jbabdi et al., 2015 Knösche et al., 2015) og påvisning av tilstedeværelse av langdistanse mellomarealforbindelser (Jbabdi et al., 2013 Thomas et al. , 2014 Azadbakht et al., 2015 Reveley et al., 2015). Det er like viktig å undersøke nøyaktigheten av traktografia estimerte forbindelsesvekter gitt den høye tettheten til den kortikale grafen (Markov et al., 2014) og det faktum at forbindelsesvekter er grunnleggende for å forstå kortikal organisering (Ercsey-Ravasz et al., 2013). En nylig systematisk sammenligning av musen (Calabrese et al., 2015) avslørte en korrelasjonskoeffisient på r = 0,46 mellom loggtransformerte, høyoppløselige postmortem traktografidata og kvantitative sporingsbaserte tilkoblingsdata (Oh et al., 2014). I kontrast var van den Heuvel et al. (2015) rapporterte mye lavere korrelasjoner (r = 0,25–0,31) ved sammenligning in vivo makaktraktografi med to publiserte sporingsbaserte tilkoblingsanalyser. Gitt metodiske begrensninger i datainnsamling (f.eks. Grov romlig oppløsning, diffusjonsskanninger med lav vinkeloppløsning) og analyse (f.eks. En grov kortikal parcellasjon se diskusjon) i sistnevnte studie, reflekterer dette kanskje ikke den øvre grensen for traktografiytelse hos primater.

I denne studien brukte vi høyoppløselig postmortem diffusjonsavbildning kombinert med kompleks fiberorienteringsmodellering og probabilistisk traktografi for å evaluere systematisk traktografiytelse ved estimering av eksistensen og vekten av område-til-område-tilkobling gjennom hele hjernebarken i gamle verden-aper. Som en tilnærming til bakken sannhet, brukte vi publiserte kvantitative data generert ved hjelp av retrograde sporstoffer injisert i 29 kortikale områder i makaken ved hjelp av en atlasparsellering med 91 områder (Markov et al., 2014). Dette utgjør den mest omfattende vektede sporingsbaserte tilkoblingsmatrisen som er tilgjengelig for NHP-er. Traktografiresultater ble generert fra diffusjonsavbildning av postmortem -hjerner fra Old World -aper (makak og vervet) som har svært like kortikale konvolusjoner og sannsynligvis tilkoblingsmønstre.

Retrograd tracer interareal forbindelsesvekter varierer over fem størrelsesordener når de kvantifiseres som brøkdelen av merkede nevroner (FLNe) i hvert område i forhold til det totale antallet merkede nevroner ekstrinsiske til det injiserte området (Markov et al., 2011, 2014). Vi brukte en analog "fraksjonert skalering" -måling for traktografi basert på brøkdelen av strømlinjer (FSe) som forbinder to områder i forhold til antall strømlinjer som er ekstrinsiske til disse områdene. For å undersøke en kjent traktografi-sti-lengdeavhengighet (Basser et al., 2000 Liptrot et al., 2014), sammenlignet vi to traktografisk såingsstrategier for deres innvirkning på den totale traktografiske ytelsen.

Sporbaserte forbindelsesvekter synker omtrent eksponensielt med interareal separasjon (Ercsey-Ravasz et al., 2013). Ved å bruke en ny traktografibasert metode for å estimere interareal separasjon, viser vi at traktografi fortsatt er beskjeden informativ når det gjelder å forutsi tilstedeværelse og vekt av tilkobling etter at det er blitt eksponentielt relatert til banelengden. Disse begrensningene i traktografi gjenspeiler sannsynligvis store anatomiske trekk, for eksempel organisering av WM -bunter underliggende for sulcal fundi (Reveley et al., 2015 se Diskusjon).


Bruke GPUer for å akselerere beregningsdiffusjon MR: Fra estimering av mikrostruktur til traktografi og connectomes

Beregningskraften som tilbys av GPUer brukes til å akselerere analysen av dMRI.

Vi presenterer et generisk og fleksibelt parallelt rammeverk for mikrostrukturmodellering på GPUer.

Og også et rammeverk for å utføre probabilistisk traktografi og generere connectomes på GPUer.

En enkelt GPU oppnår bedre ytelse enn 200 CPU -kjerner med våre rammer.


Resultater

Vi analyserte bilateral aksonal aktivering i en gruppe på seks pasienter med OCD som gjennomgikk DBS i ALIC-NA-regionen. Pasientene 1 og 6 ble klassifisert som de beste respondentene med en reduksjon i YBOCS -score på henholdsvis 68 og 86% fra baseline. Pasienter 2 og 4 ble klassifisert som ikke-respondere med henholdsvis en økning på 3% og en reduksjon på 5% fra baseline. De resterende to pasientene (3 og 5) ble sett på som moderate respondenter med en reduksjon i YBOCS -score på 28 og 33% fra baseline (Tabell ​ (tabell 1). 1). De individuelle aktiveringsresultatene til de seks pasientene, inkludert varmekartene som indikerer fordelingen av aktive fibre, er vist i Figur ​ Figur 1 1.

Axonal aktivering varmekart (R, høyre L, venstre). Økt lysstyrke indikerer et større antall aktive fibre som passerer gjennom en voxel. Mengden aktive fibre er definert som en prosentandel av alle undersøkte aksonfibre (absolutt antall aktive fibre er angitt i parentes). Pasientene ble gruppert basert på graden av klinisk respons (beste, moderate, ingen respons). Alle de seks pasientspesifikke modellene viser en lignende anatomisk fordeling av aktive fibre.

Gråstoffmål for aktive fiberprojeksjoner

Blant alle aksonale aktiveringsresultater (tabell ​ (tabell 2), 2), viste ikke-respondere (pasienter 2 og 4) det største antallet aktive fibre som projiserte til høyre thalamus og orbitalsegment i høyre inferior frontal gyrus. Gruppen av pasienter med moderat klinisk respons (pasient 3 og 5) presenterte minst mulig aktive fibre rettet mot høyre thalamus og den fremre delen av høyre midterste frontale gyrus. I kontrast viste denne gruppen det største antallet aktive fibre assosiert med venstre overlegne frontal gyrus. Analyse av de to beste respondentene (pasientene 1 og 6) avslørte minst aktivering i tinninglappen, overlegen frontal gyrus, amygdala og accumbens -området på høyre halvkule. Videre hadde disse pasientene de mest aktive fibrene som ble modellert for å krysse med høyre rostral midtre frontal gyrus. Ytterligere detaljer kan fås i tilleggsmaterialet (tilleggstabell 1). Faktoranalyse identifiserte fire faktorer med en egenverdi større enn 2, som var i stand til å forklare 96% av den observerte variansen mellom kortikale aktiveringsresultater. Trinnvis lineær regresjon avslørte at to av disse faktorene var egnet til å forutsi den observerte YBOCS-endringen i pasientgruppen vår (justert R2 = 0,737). Den første faktoren (Beta = 𢄠.777) var sterkt korrelert (korrelasjonskoeffisient > 0.9) til aktiveringsresultatene til høyre putamen. Den andre faktoren (Beta = 𢄠.488) korrelerer hovedsakelig (korrelasjonskoeffisient > 0,9) med orbitofrontale og cingulære kortikser på begge halvkulene, så vel som høyre NA og høyre caudat. Ytterligere detaljer om faktor- og regresjonsanalyse er gitt som tilleggsmateriale. Tabell ​ Tabell2 2 gir en oversikt over forskjellige kortikale og subkortikale regioner rettet mot aktive fibre, som er forbundet med graden av klinisk respons. Det ble antatt assosiasjon hvis begge TAM -ene i en bestemt responsgruppe (beste, moderate, ingen respons) viste enten høyeste eller laveste antall aktive fibre i et tydelig anatomisk område.

Parsellering av frøområdet for traktografi

Avledet fra funnene i forrige seksjon, identifiserte vi tre grunnleggende gråstoffmål knyttet til enten beste eller ingen respons. Den beste responsen ble funnet i forbindelse med høyre fremre del av den midterste frontale gyrus. Ikke-respondere ble assosiert med projeksjoner til thalamus og orbital del av den dårligere frontale gyrus (høyre). Parsellering av frøområdet for traktografi avslørte at de fleste vokser hovedsakelig var koblet til høyre thalamus. Den fremre delen av den høyre midtre frontale cortex var hovedsakelig representert i midten av frøområdet. Vokser som viser den høyeste tilkoblingen til den orbitale delen av den høyre nedre frontale cortex var hovedsakelig lokalisert i de overordnede laterale delene av frøområdet (bortsett fra en liten del i den fremre-inferior delen, figur ​ Figur2 2).

Tilkoblingsbasert segmentering av frøområdet for probabilistisk traktografi basert på avgjørende gråstoffmål for aktive fibre (R, høyre L, venstre P, bakre A, fremre). (EN) Koronal utsikt over den relative elektrodeposisjonen. Elektrodene er merket med kontaktfargen (bare aktive katoder vises). Grønne kontakter representerer elektroder til de beste respondentene, gule kontakter tildeles moderat respons, og røde kontakter tilsvarer ikke-respondere. På høyre hjernehalvdel er lokaliseringen av dorsale aktive kontakter hos ikke-respondere litt overlegen sammenlignet med respondere. Zoomet koronal (B) og sagittal (C) visning av høyre hemisfæriske frøregion for traktografi, som er klassifisert basert på dominerende projeksjon til tre viktige områder: (1) Frøområdet med dominerende projeksjon til høyre thalamus er vist i rosa farge. (2) Regionene som fortrinnsvis retter seg mot den orbitale delen av den nedre frontale gyrus og den fremre delen av den midterste frontale gyrus på høyre halvkule er illustrert i henholdsvis oransje og blått. (3) De øverste kontaktene til ikke-respondere er nært knyttet til deler av frøområdet som fortrinnsvis projiseres til den orbitale delen av den dårligere frontale gyrus. (D) Skytterbilde av frøområdet (fra høyre) viser også posisjonen til avgjørende målområder (Thal., Thalamus orbIFG, orbital del av den nedre frontale gyrus aMFG, fremre del av midten frontal gyrus).

Subkortiske mål for aktive fiberprojeksjoner

En voxelmessig tetthetsanalyse av de aktive fibrene ble utført for ikke-respondere (pasienter 2 og 4) og respondenter (pasienter 1, 3, 5 og 6). Resultatene av sammenligningen mellom respondere og ikke-respondere er vist som varmekart i Figur ​ Figur1. 1 . Denne analysen ga informasjon om hvilke subkortikale hjerneområder som fortrinnsvis ble målrettet av aktive fibre og om forskjellige anatomiske representasjoner var forbundet med forskjellige kliniske utfall. Fordelingen av disse voklene var lokalisert og godt definert i den beste kliniske responsgruppen. I kontrast ble fordelingen bredere for de pasientene med moderat respons (figur ​ (figur 3 3).

Sammenligning av aksonal aktivering mellom respondere (kolonner) og ikke-respondere (rader). Blått indikerer dominerende aktivering hos en pasient som ikke responderer. Rødt indikerer dominerende aktivering hos en responderende pasient. Spredningen av aktive fibre hos respondere er omvendt korrelert med DBS -effekt. Ikke-respondere viste høyere aktivering i høyre orbital del av inferior gyrus, som kan tilskrives den laterale orbitofrontale cortex eller den fremre ventrolaterale prefrontale cortex.


Resultater

Langsgående og kryssede heterotopiske unormale kretser.

Anatomisk MR viste de typiske morfologiske egenskapene til CD, inkludert parallelle, forstørrede laterale ventrikler, forskyvning nedover av cingulate gyrus og radial sulci på medial hjerneoverflate. Et sammendrag av hovedkarakteristikkene og eksperimentelle tilnærminger for CD -emner er oppført i tabell S1.

Avvikende fibre som danner Probst -buntene ble identifisert ved diffusjonstensoravbildning (DTI/deterministisk traktografi) (Materialer og metoder) hos alle individer med CD i vår prøve (figur S1 og tabell S1), som beskrevet i tidligere studier (11, 12).

En annen unormal interhemisfærisk, heterotopisk, hvit substansvei (sigmoidbunten) er også beskrevet i CD (11, 12, 16). DTI -traktografianalyse viste at denne avvikende bunten krysser midtlinjen og forbinder occipitoparietal -regionen med den kontralaterale frontpolen gjennom rostralrest av CC, hos personer med delvis CD og en rostral CC -rest (figur S2 og tabell S1). Den forbedrede oppkjøpet og bildebehandlingen som ble brukt i denne studien viste at sigmoidbunten er bilateral, snarere enn ensidig som tidligere rapportert (11), om enn sterkt asymmetrisk, den mer robuste kanalen som forbinder høyre fremre og venstre bakre cerebrale cortex (fig. S2).

Homotopiske unormale forbindelser mellom halvkule.

De nevnte unormale buntene med hvitt materiale har blitt beskrevet som morfologiske trekk ved CD, med avvikende, svært heterotopiske baner. CD -emner viser imidlertid angivelig normal ytelse i mange interhemisfæriske funksjoner (4, 6 ⇓ –8), som det fortsatt mangler en morfologisk motpart for. Vi søkte etter direkte bevis på alternative interhemisfæriske veier som kan forklare hvorfor personer med CD ikke viser det fullstendige frakoblingssyndromet som er observert hos pasienter som har gjennomgått kirurgisk kallosotomi eller påført callosal skade i voksen alder. Bruke DTI og diffusavbildning med høy vinkeloppløsning (HARDI), så vel som traktografi [fiberoppgave ved kontinuerlig sporing (FACT) og probabilistisk traktografi], kombinert med hvilestatus funksjonell MR (rs-fMRI) (Materialer og metoder og støttende informasjon), identifiserte vi to nye alternative kommissuralveier (fig. 1) og avslørte deres funksjonelle surrogater på CD.

DTI -deterministisk traktografi viser anomale interhemisfæriske forbindelser via posterior (PC) og anterior (AC) kommissurer i CD. (EN og B) DTI-traktografi på T1 sagittal/parasagittal plan (Venstre), og på koronale eller sagittale fargekodede FA-kart (Ikke sant), som viser den interhemisfæriske mellomhjernenEN) og den interhemisfæriske ventrale forhjernebunten (B) i gult.

Konvensjonelle anatomiske bilder viste ingen morfologiske endringer i fremre eller bakre kommissurer hos CD -emner sammenlignet med kontroller. Sammenligninger av fargekodede fraksjonelle anisotropi (FA) DTI-kart viste imidlertid en mer organisert (høyere FA) posterior kommissur hos CD-emner, sammenlignet med kontroller. I tillegg avslørte DTI og FACT -traktografi en avvikende interhemisfærisk kanal som krysset midtlinjen på nivået av den bakre kommissuren (tidligere omtalt som "avvikende midthjernebunt") hos fire pasienter med CD (figur 1EN, Fig. S3 A – D, og tabell S1), og en annen bunt som krysser gjennom fremre kommisjon i en CD -pasient (referert til som "avvikende ventralt forhjernebunt") (fig. 1B, Fig. S3Eog tabell S1). Begge buntene ble vist å forbinde de dorsolaterale parietale cortices homotopisk. I tillegg er det bemerkelsesverdig at de følger en bane parallelt og ved siden av kortikospinalen, som vist på figur S3 A – D.

rs-fMRI-data (ved bruk av uavhengige komponentanalyser) støttet disse traktografiske funnene ved å vise at CD-hjerner utviste en robust, bilateralt symmetrisk funksjonell tilkobling som tilsvarer den bakre parietale cortex-komponenten i standardmodusnettverket (DMN) (figur 2EN), i nær likhet med kontroller (fig. 2B). Ingen forskjeller mellom pasienter og kontroller ble funnet da en parietal region av interesse (ROI) -til-ROI funksjonell tilkoblingsanalyse ble utført (figur S4). Dessuten overlappet denne parietalkomponenten tett med de homotopiske områdene i den bakre parietale cortex som ble vist å være strukturelt forbundet med den avvikende bunn i hjernen (figur 1EN og fig. S3 A – D) eller av den avvikende ventrale forhjernebunten (figB og fig. S3E).

rs-fMRI viser funksjonell tilkobling mellom venstre og høyre parietal cortex på CD. DMN rs-fMRI statistiske kart på CD (EN) og kontroll (B) grupper. (C) Oversikt over bilaterale parietale DMN -avkastninger hentet fra samlede data fra begge grupper. (D – F) Visninger av de samme DMN -avkastningene, overlappet med BA39 [skissert i gult basert på Brodmann -mal, MRIcron V.6 (http://www.cabiatl.com/mricro/mricro/lesion.html#brod)]. Farger i EN og B er vilkårlige. Rød og blå inn C – F angi tilkobling til hvilestatus i venstre og høyre halvkule.

Basert på disse bilaterale parietalkomponentene i DMN hentet fra begge gruppene, ROI (figur 2C) ble deretter definert og brukt for ytterligere probabilistisk traktografianalyse hos CD- og kontrolldeltakere. Disse parietale områdene tilsvarer i stor grad vinkelgyrusen [Brodmanns område 39 (BA39)] og dets umiddelbare omgivelser, som skissert i figur 2 D – F.

DTI og sannsynlighetstraktografi viste en unormal, robust interhemisfærisk bunt på CD, som krysset midtlinjen ved topografien til bakre kommissur (nær mesodiencephalic -grensen) (fig. 3 EN, B, E, og F), overlappende med bunten avslørt av FACT tidligere analyse i samme gruppe CD -emner (figEN og fig. S3 A – D). Videre viste probabilistisk traktografi også en lignende unormal interhemisfærisk kanalovergang på nivået av fremre kommisjon og forbinder begge parietallappene i ett emne med CD (figur 3C), og replikerer resultatene oppnådd ved bruk av FACT (figur 1B).

DTI og HARDI probabilistisk traktografi avslører anomale interhemisfæriske forbindelser via posterior og anterior commissures. (A – D) DTI -analyse. Avvikende mellomhjerne (EN og B) og ventral forhjerne (C) bunter rekonstruert fra CD -individer, som krysser gjennom de bakre (PC) og de fremre (AC) kommisjonene. Frø-ROIer plassert ved den bakre parietale cortex som definert av rs-fMRI. (D) Kontroller enkeltpersoner med lignende definerte ROI, som viser den forventede strukturelle interhemisfæriske tilkoblingen gjennom CC. (E – G) HARDI -analyse. (E og F) Replikasjon av de avvikende mellomhjerne -kanalene hos pasienter med CD, begge med den bakre kommissurebunten. (G) Tilkoblingsanalyse utført i en kontroll, som viser de forventede interhemisfæriske forbindelsene gjennom CC.

Når en tilsvarende probabilistisk traktografianalyse ble utført i kontroller, ble strukturell interhemisfærisk tilkobling av parietallappene vist gjennom CC hos alle individer, som forventet (figur 3 D og G), uten bevis for flere veier.

Spesifisiteten til disse funnene ble bekreftet av ytterligere analyser ved bruk av milde terskler i kontroller, for å øke sannsynligheten for utseende av artefaktuelle områder som kan forveksles med sanne forbindelser. I tillegg konstaterte vi at våre diffusjonsinnsamlingsdata (ved hjelp av 32 diffusjonsretninger) ga et vellykket estimat av to kryssende fibre per voxel med pålitelighet i mange vokser (fig. S5).Vi skannet også to CD-pasienter og en kontroll ved hjelp av HARDI (128 diffusjonssensibiliserende retninger), og fant en konsekvent estimering av tre kryssende fibre per voxel (fig. S6). Ved bruk av HARDI-datasettet ble probabilistisk traktografi utført som beskrevet ovenfor (basert på rs-fMRI ROI), som bekrefter funnene beskrevet med de originale diffusjonsdatasettene for både pasienter og kontroller (fig. E – G).

Et annet sentralt spørsmål må stilles: I hvilken grad ville de strukturelt unormale kommissurale veiene som ble observert på CD, ha sammenheng med graden av funksjonell integrasjon på tvers av halvkuler som indeksert av rs-fMRI? Dette spørsmålet ble testet ved å korrelere robustheten til de unormale interhemisfæriske buntene med graden av rs-fMRI-tilkobling på tvers av halvkuler på nivået til parietallappene. Påfallende nok var de strukturelle tilkoblingsfordelingsverdiene signifikant korrelert med de funksjonelle tilkoblingsverdiene hos CD -pasienter (fig.EN), gir ytterligere støtte for eksistensen av de avvikende interhemisfæriske buntene og foreslår en direkte sammenheng mellom deres strukturelle robusthet og rs-fMRI-indekser for interhemisfærisk funksjonell tilkobling hos CD-pasienter.

Funksjonelle og atferdskorrelater av strukturell tilkobling. (EN) Statistisk korrelasjon mellom strukturell tilkobling (verdier for diffusjonstilkobling av de avvikende buntene) og rs-fMRI funksjonell tilkobling mellom halvkule Fisher z-transformerte korrelasjonskoeffisienter r = 0.858 P = 0,03 (ensidig). En av pasientene (CD06) ble ikke inkludert fordi rs-fMRI-data ikke var tilgjengelige. Nummererte symboler angir de forskjellige CD -morfologiske fenotypene: firkanter for delvis dysgenese, sirkler for agenese, diamanter for hypoplasi. Tallene tilsvarer pasientnumre i tabell S1. (B) Taktil ytelse for CD -fag (blå søyler) sammenlignet med nevrototypiske kontroller (røde søyler). Lyse søyler: venstre hånd mørke søyler: høyre hånd. Gjennomsnitt + SD. Ytelse med venstre vs høyre hånd var statistisk ubetydelig på alle tester, så vel som for CD mot kontrollpersoner.

Krysset overføring av taktil funksjon på CD.

De ovennevnte funnene tyder sterkt på at alternative interhemisfæriske veier utvikler seg hos CD -fag, som forbinder de dorsolaterale parietalkortikene bilateralt. Fordi de overlegne og underordnede parietallobulene (BA7, BA39, BA40) er kjent for å spille en nøkkelrolle i kompleks taktil informasjonsbehandling (17, 18), testet vi for interhemisfærisk overføring hos CD-personer ved bruk av nevropsykologiske tester som undersøker krysshemisfærisk integrasjon av taktil gjenkjenning og navngivning med hver hånd individuelt (fig. S7 se Materialer og metoder og støttende informasjon for detaljer).

Det var ingen signifikante forskjeller mellom kontroll- og CD -fag på disse testene (figur 4B). I tillegg utførte CD -emner og kontroller likt på ideomotoriske praksiser, skriving og hendighetsvurderinger (støttende informasjon og tabell S2). Denne atferdsmessige ytelsen til CD -fag bekrefter at de utviklet kompenserende måter å opprettholde krysset overføring av taktile og visuotaktile evner på nivået til nevotypiske emner. Funnet passer med det funksjonelle avbildningsbeviset, som involverer BA39 og nabobarken i interhemisfærisk overføring gjennom de unormale buntene på CD, og ​​antyder at de kan ha fått den kompenserende rollen for å opprettholde disse interhemisfæriske funksjonene.


Sammendrag

Strømlinjebasert traktografi fra ikke-invasiv diffusjon MR-data er den sentrale teknikken for å studere strukturell tilkobling til den levende menneskelige hjernen. Til tross for sin kjerne -rolle og utbredte applikasjoner, er moderne traktografiteknikker fremdeles ufullkomne og lider av forskjellige skjevheter. 32, 33 Alle analyser avledet fra ukorrigerte helhjernetraktografiske tilnærminger vil derfor også være gjenstand for skjevheter. Videre innebærer konstruksjonen av en strukturell forbindelse en serie trinn, og hvert trinn innebærer valg som kan ha gjennomstrømningseffekter på tilkoblingsresultatene. Denne artikkelen gjennomgår noen av problemene som må tas i betraktning når du bruker denne teknikken i connectomics -forskning. Det skisserer også moderne traktografianalysemetoder som har gitt løsninger på noen av de viktigste skjevhetskildene, og beskriver hvordan deres forsiktige bruk kan resultere i tilkoblingstiltak som bedre representerer biologisk virkelighet, som gir sterkt forbedrede inndata for ytterligere konnektomiske analyser som f.eks. ved hjelp av grafteoretiske tilnærminger.

Grafteoretisk analyse er en av de viktigste teknikkene for å kvantifisere de topologiske egenskapene til hjernennettverket, og har forårsaket den raske utvidelsen av hjerneforbindelsesundersøkelser. Nettverksanalyse ved bruk av globale beregninger avledet fra vektede grafteoretiske metoder er kanskje ikke alltid helt passende. De potensielle utfordringene og begrensningene til de vanlige grafteoretiske metodene for å analysere traktografibaserte strukturelle forbindelser bør vurderes. Selv om det er iboende utfordrende å trekke ut funksjonene i strukturell tilkobling nøyaktig med eksisterende tilnærminger, er anerkjennelse av disse utfordringene og viktige begrensninger for hvert trinn avgjørende når man tolker tilkoblingsresultater, samt å motivere til nye utviklinger eller forbedringer i tilkoblingskartede paradigmer.


Se videoen: DIFFUSION TENSOR TRACTOGRAPHY (Januar 2022).