JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Protocol
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
References
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
神经科学

שיתוף ניתוח של מבנה המוח ותפקודו באמצעות fMRI ודיפוזיה משוקללת הדמיה

Published: November 08, 2012
doi:
10.3791/4125
, , , , , ,
1Center for the Neural Basis of Cognition, 2Department of Psychology,University of Pittsburgh, 3Department of Psychology,Carnegie Mellon University , 4Department of Bioengineering,University of Pittsburgh

Summary

אנו מתארים גישה חדשה לניתוח בו זמני של תפקוד מוח ומבנה באמצעות דימות תהודה מגנטיות (MRI). אנו מעריכים את מבנה מוח עם הדמיה ברזולוציה גבוהה דיפוזיה משוקללת וtractography סיבי חומר לבן. בניגוד המבני MRI הסטנדרטי, טכניקות אלה ייאפשרו לנו קשורים באופן ישיר לקישוריות האנטומי תכונות פונקציונליות של רשתות מוח.

Abstract

המחקר של מערכות חישוביות מורכבות הוא בנחייתם של מפות רשת, כגון תרשים מעגלים חשמליים. מיפוי כזה הוא אינפורמטיבי במיוחד כאשר לומדים את המוח, כתפקיד הפונקציונלי שממלא באזור במוח עשוי להיות מוגדר במידה רבה על ידי הקשרים שלה לאזורים אחרים במוח. בדו"ח זה, אנו מתארים גישה חדשנית, לא פולשנית להתייחסות מבנה מוח ותפקודו באמצעות דימות תהודה מגנטיות (MRI). גישה זו, בשילוב של הדמיה מבנית של חיבורי סיבים ארוכי טווח ונתוני הדמיה תפקודיים, באה לידי הביטוי בשני תחומים שונים קוגניטיביים, וקשב חזותי ותפיסת פן. הדמיה מבנית מתבצעת עם הדמית דיפוזיה משוקללת (DWI) וtractography סיבים, אשר לעקוב אחר דיפוזיה של מולקולות מים לאורך קטעי סיבי חומר לבן במוח (איור 1). באמצעות חזיית שטחי סיבים אלה, אנו מסוגלים לחקור את ארכיטקטורת חיבור ארוך הטווח של המוח. התוצאות להשוות favoraליי עם אחת מהטכניקות בשימוש הנרחב ביותר בDWI, מותחת דיפוזי הדמיה (DTI). DTI אינו מסוגל לפתור תצורות מורכבות של קטעי סיבים, להגביל את התועלת שלו לבניית מודלים מפורטים, אנטומית מושכלים-של תפקוד המוח. לעומת זאת, הניתוח שלנו לשכפל מערך עצבים ידועים בדייקנות ודיוק. יתרון זה נובע בחלקו הליכי איסוף נתונים: בעוד רבי דיפוזיה המידה DTI פרוטוקולים במספר קטן של כיוונים (למשל, 6 או 12), אנחנו מעסיקים דיפוזיה ספקטרום הדמיה (DSI) 1, 2 פרוטוקול אשר מעריכה דיפוזיה ב257 כיוונים ו בטווח של עוצמות הדרגתיות מגנטיות. יתר על כן, נתוני DSI ייאפשרו לנו להשתמש בשיטות מתוחכמות יותר לשחזור נתונים שנרכשו. בשני ניסויים (קשב חזותי ותפיסת פנים), tractography מגלה כי אזורי שיתוף פעיל של המוח האנושי מחוברים אנטומית, תמיכה בהשערות קיימות שהם יוצרים רשתות פונקציונליות. DWI מאפשר לנו ליצור "המעגל דיagram "ולשכפל אותו באופן פרטני, בכפוף, לצורך ניטור פעילות מוח משימה רלוונטית ברשתות של עניין.

Protocol

1. ציוד לרכישת נתוני MR איורים 2, 3 לסכם מספר האפשרויות שיש לתת ברכישת דיפוזיה MRI, שחזורים, ומעקב סיבים. זכור כי בחירות אלו בדרך כלל כרוכות בפשרות, והבחירה הטובה ביותר עשויה להיות תלויה על מטרות מחקר של 1. לדוגמה, DSI ורב הקליפה HAR…

Discussion

רזולוציה גבוהה DWI וtractography סיבים מספקים גישה רבה עצמה לבחינת מבנה החיבור של המוח האנושי. כאן, אנו מציגים ראיות לכך שארכיטקטורה מבנית זו קשורה משמעותית לתפקוד המוח, שהוערך על ידי fMRI. באמצעות זרעי tractography מבוססים על הפעלת משימת fMRI, אנו מוצאים עדויות לכך שהאזורים במוח אשר ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

תודות רשימה ומקורות מימון. העבודה נתמכת על ידי NIH RO1-MH54246 (MB), קרן המדע הלאומי BCS0923763 (MB), הגנת המחקר המתקדמת פרויקטי הסוכנות (DARPA) תחת חוזה NBCHZ090439 (WS), משרד מחקר של צי (ONR) תחת פרס N00014-11 -1-0399 (WS), וצבא מעבדת המחקר (ARL) תחת חוזה W911NF-10-2-0022 (WS). ההשקפות, הדעות, ו / או הממצאים הכלולים במצגת זו הן של כותבים ואין לפרש כמייצג את הדעות הרשמיות או המדיניות, מפורש או משתמעים, של הסוכנויות לעיל או ארצות הברית מחלקת ההגנה.

References

  1. Wedeen, V. a. n. J., Hagmann, P., Tseng, W. I., Reese, T. G., Weisskoff, R. M. Mapping complex tissue architecture with diffusion spectrum magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 54 (6), 1377-1386 (2005).
  2. Wedeen, V. J., Wang, R. P., Schmahmann, J. D., Benner, T., Tseng, W. Y. I., Dai, G., Pandya, D. N., et al. Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. NeuroImage. 41 (4), 1267-1277 (2008).
  3. Pipe, J. Pulse Sequences for Diffusion-weighted MRI. Diffusion MRI: From quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy. , 12-35 (2009).
  4. Le Bihan, D., Poupon, C., Amadon, A., Lethimonnier, F. Artifacts and pitfalls in diffusion MRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging: JMRI. 24 (3), 478-488 (2006).
  5. Tuch, D. S. Q-ball imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 52 (6), 1358-1372 (2004).
  6. Sakaie, K. E., Lowe, M. J. An objective method for regularization of fiber orientation distributions derived from diffusion-weighted MRI. NeuroImage. 34 (1), 169-176 (2007).
  7. Reese, T. G., Benner, T., Wang, R., Feinberg, D. A., Wedeen, V. J. Halving imaging time of whole brain diffusion spectrum imaging and diffusion tractography using simultaneous image refocusing in EPI. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 29 (3), 517-522 (2009).
  8. Cox, R. W. AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  9. Cox, R. W., Hyde, J. S. Software tools for analysis and visualization of fMRI data. NMR in Biomedicine. 10 (4-5), 171-178 (1997).
  10. Goebel, R. BRAINVOYAGER: a program for analyzing and visualizing functional and structural magnetic resonance data sets. NeuroImage. 3, S604 (1996).
  11. Smith, S. M., Jenkinson, M., Woolrich, M. W., Beckmann, C. F., Behrens, T. E. J., Johansen-Berg, H., Bannister, P. R., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. NeuroImage. 23, S208-S219 (2004).
  12. Woolrich, M. W., Jbabdi, S., Patenaude, B., Chappell, M., Makni, S., Behrens, T., Beckmann, C., et al. Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. NeuroImage. 45, S173-S186 (2009).
  13. Friston, K. J. . Statistical parametric mapping: the analysis of functional brain images. , (2007).
  14. Nichols, T., Hayasaka, S. Controlling the familywise error rate in functional neuroimaging: a comparative review. Statistical Methods in Medical Research. 12 (5), 419-446 (2003).
  15. Benjamini, Y., Hochberg, Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological. 57 (1), 289-300 (1995).
  16. Logan, B. R., Rowe, D. B. An evaluation of thresholding techniques in fMRI analysis. NeuroImage. 22, 95-108 (2004).
  17. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. Estimation of the effective self-diffusion tensor from the NMR spin echo. Journal of Magnetic Resonance, Series B. 103 (3), 247-254 (1994).
  18. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophysical Journal. 66 (1), 259-267 (1994).
  19. Frank, L. R. Anisotropy in high angular resolution diffusion-weighted MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 45 (6), 935-939 (2001).
  20. Frank, L. R. Characterization of anisotropy in high angular resolution diffusion-weighted MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 47 (6), 1083-1099 (2002).
  21. Tuch, D. S., Reese, T. G., Wiegell, M. R., Makris, N., Belliveau, J. W., Wedeen, V. J. High angular resolution diffusion imaging reveals intravoxel white matter fiber heterogeneity. Magnetic Resonance in Medicine. 48 (4), 577-582 (2002).
  22. Descoteaux, M., Angelino, E., Fitzgibbons, S., Deriche, R. Regularized, fast, and robust analytical Q-ball imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 58 (3), 497-510 (2007).
  23. Tuch, D. S. Q-ball imaging. Magnetic Resonance in Medicine. 52 (6), 1358-1372 (2004).
  24. Yeh, F. C., Wedeen, V. J., Tseng, W. -. Y. I. Generalized Q-sampling imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (9), 1626-1635 (2010).
  25. Wang, R., Benner, T., Sorensen, A. G., Wedeen, V. J. Diffusion Toolkit: a software package for diffusion imaging data processing and tractography. Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. , 3720 (2007).
  26. Sundaram, S. K., Kumar, A., Makki, M. I., Behen, M. E., Chugani, H. T., Chugani, D. C. Diffusion tensor imaging of frontal lobe in autism spectrum disorder. Cereb Cortex. 18 (11), 2659-2665 (2008).
  27. Greenberg, A. S., Verstynen, T., Chiu, Y. -. C., Yantis, S., Schneider, W., Behrmann, M. Visuotopic Cortical Connectivity Underlying Attention Revealed with White-Matter Tractography. The Journal of Neuroscience. 32 (8), 2773-2782 (2012).
  28. Slotnick, S. D., Yantis, S. Efficient acquisition of human retinotopic maps. Human Brain Mapping. 18 (1), 22-29 (2003).
  29. Greenberg, A. S., Esterman, M., Wilson, D., Serences, J. T., Yantis, S. Control of spatial and feature-based attention in frontoparietal cortex. The Journal of Neuroscience. 30 (43), 14330-14339 (2010).
  30. Kastner, S., Ungerleider, L. G. Mechanisms of visual attention in the human cortex. Annual Review of Neuroscience. 23, 315-341 (2000).
  31. Bürgel, U., Amunts, K., Hoemke, L., Mohlberg, H., Gilsbach, J. M., Zilles, K. White matter fiber tracts of the human brain: Three-dimensional mapping at microscopic resolution, topography and intersubject variability. NeuroImage. 29 (4), 1092-1105 (2006).
  32. Behrens, T. E. J., Jbabdi, S. . MR Diffusion Tractography. Diffusion MRI: From quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy. , 333-352 (2009).
  33. Verstynen, T., Jarbo, K., Pathak, S., Schneider, W. In vivo mapping of microstructural somatotopies in the human corticospinal pathways. Journal of Neurophysiology. 105 (1), 336-346 (2011).
  34. Jarbo, K., Verstynen, T., Schneider, W. In vivo quantification of global connectivity in the human corpus callosum. NeuroImage. , (2012).
  35. Verstynen, T., Badre, D., Jarbo, K., Schneider, W. Microstructural organizational patterns in the human corticostriatal system. , (2012).
  36. Wang, Y., Fernández-Miranda, J. C., Verstynen, T., Pathak, S., Schneider, W. Identifying human brain tracts with tractography and fiber microdissection: mapping connectivity of the middle longitudinal fascicle as the dorsal auditory pathway. , (2012).
  37. Fernandez-Miranda, J. C., Engh, J. A., Pathak, S. K., Madhok, R., Boada, F. E., Schneider, W., Kassam, A. B. High-definition fiber tracking guidance for intraparenchymal endoscopic port surgery. Journal of Neurosurgery. 113 (5), 990-999 (2010).
  38. Fernandez-Miranda, J. C., Engh, J., Pathak, S., Wang, Y., Jarbo, K., Verstynen, T., Boada, F., Schneider, W., Friedlander, R. High-definition fiber tractography of the human brain: neuroanatomical validation and neurosurgical applications. , (2012).
  39. Shin, S., Verstynen, T., Pathak, S., Jarbo, K., Hricik, A., Maserati, M., Beers, S., Puccio, A. M., Okonkwo, D., Schneider, W. High definition fiber tracking for assessment of neurologic deficit in a case of traumatic brain injury. Journal of Neurosurgery. , (2012).
  40. Mori, S., Crain, B. J., Chacko, V. P., Van Zijl, P. C. M. Three-dimensional tracking of axonal projections in the brain by magnetic resonance imaging. Annals of Neurology. 45 (2), 265-269 (1999).
  41. Tournier, J., Mori, S., Leemans, A. Diffusion tensor imaging and beyond. Magnetic Resonance in Medicine. 65 (6), 1532-1556 (2011).
  42. Seunarine, K. K., Alexander, D. C. . Multiple Fibers: Beyond the Diffusion Tensor. Diffusion MRI: From quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy. , (2009).

Tags

Brain StructureBrain FunctionFMRIDiffusion-weighted ImagingNetwork MapsCircuit DiagramsFunctional RoleConnectionsMagnetic Resonance ImagingStructural ImagingLong-range Fiber ConnectionsFunctional Imaging DataCognitive DomainsVisual AttentionFace PerceptionDiffusion Tensor ImagingDTI

Play Video
PDF
DOI
Cite This Article
Phillips, J. S., Greenberg, A. S., Pyles, J. A., Pathak, S. K., Behrmann, M., Schneider, W., Tarr, M. J. Co-analysis of Brain Structure and Function using fMRI and Diffusion-weighted Imaging. J. Vis. Exp. (69), e4125, doi:10.3791/4125 (2012).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image