JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Protocol
Discussion
Divulgazioni
Acknowledgements
Riferimenti
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neuroscienze

FMRI ve difüzyon ağırlıklı görüntüleme ile Beyin Yapısı ve Fonksiyonu Co-analizi

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

Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ile beyin yapısı ve işlevleri aynı anda analizi için yeni bir yaklaşım açıklanmaktadır. Biz yüksek çözünürlüklü difüzyon ağırlıklı görüntüleme ve beyaz madde lif traktografi beyin yapısının değerlendirilmesi. Standart yapısal MRG aksine, bu teknikler bize doğrudan beyin ağlarının fonksiyonel özelliklerini anatomik bağlantı ilgili izin verir.

Abstract

Karmaşık bilgi işlem sistemlerinin çalışması gibi devre şemaları gibi ağ haritaları ile kolaylaştırılır. Bir beyin alanı kriterlerdir büyük ölçüde diğer beyin bölgeleri ile bağlantıları tarafından tanımlanmış olabilir fonksiyonel rolü, beyin okuyan zaman, bu haritalama özellikle bilgilendirici. Bu yazıda, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ile beyin yapısı ve işlevi ile ilgili bir roman, non-invaziv bir yaklaşım açıklanmaktadır. Bu yaklaşım, uzun menzilli fiber bağlantıları ve fonksiyonel görüntüleme verilerinin yapısal görüntüleme bir arada, iki farklı bilişsel alanlarda, görsel dikkat ve yüz algılama gösterilmektedir. Yapısal görüntüleme beyinde beyaz madde lif yolları (Şekil 1) boyunca su moleküllerinin difüzyon izlemek difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG) ve lif traktografi ile gerçekleştirilir. Bu lif yolları görselleştirmek, biz beynin uzun menzilli bağ yapısını araştırmak edebiliyoruz. Elde edilen sonuçlar favora karşılaştırmakMecliste DAG, difüzyon tensör görüntüleme (DTG) en yaygın kullanılan tekniklerden biri ile. DTI beyin fonksiyonlarının ayrıntılı, anatomik bilgili modelleri oluşturmak için kendi programını sınırlayıcı, lif yolları karmaşık konfigürasyonları çözümleyemiyor. Buna karşılık, bizim analizleri hassasiyet ve doğruluk ile bilinir nöroanatomi ürerler. Bu avantaj, veri toplama işlemleri nedeni kısmen yol tarifi az sayıda (örneğin, 6 veya 12) birçok DTI protokolleri tedbir difüzyon ederken, biz 257 yönde difüzyon değerlendirir ve bir difüzyon spektrum görüntüleme (DSI) 1, 2 protokolünü kullanan manyetik gradyan güçlü bir mesafeden. Ayrıca, DSİ veriler bize elde edilen verilerin yeniden yapılandırılması için daha sofistike yöntemler kullanmanıza izin verir. İki deney (görsel dikkat ve yüz algılama) olarak traktografi işlevsel ağlar oluştururlar kaybolmamış hipotezle destekleyerek, anatomik bağlı insan beyninin bu co-aktif alanlar ortaya koymaktadır. DAG bize bir "devre di oluşturmanıza olanak sağlarAGRAM "ve ilgi ağlarında izlenmesi görev alakalı beyin aktivitesinin amacıyla, bireysel-konu bazında yayınlıyoruz.

Protocol

1. MR Veri Toplama için donatım Şekil 2 ve 3 difüzyon MRG toplama, veri yeniden ve fiber izleme yapılacak seçimler bir dizi özetler. Bu seçenekler genellikle trade-off'lar dahil, ve en iyi seçim bir araştırma hedeflerine bağlı olabilir unutmayın. Örneğin, DSİ ve multi-kabuk HARDI (bkz. Şekil 2) tipik DTI daha yüksek "b-değerleri" (yani, güçlü difüzyon ağırlıklandırma) kullanın. Sonuç olarak, bu yöntemler li…

Discussion

Yüksek çözünürlüklü DAG ve fiber traktografi insan beyninin bağ yapısını incelemek için güçlü bir yaklaşım sağlar. İşte, biz bu yapısal mimari anlamlı fMRI ile değerlendirilen beyin fonksiyonu, ilişkili olduğuna dair kanıtlar mevcut. FMRI görev aktivasyonuna dayanan traktografi tohum kullanarak, görsel dikkat sırasında eş-aktif beyin bölgelerinin işlevsel nöroanatomi ön bilgi (Şekil 7) ile anatomik connectedconsistent olduğunu kanıtlar bulmak. Benzer şekilde, yüz …

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Liste teşekkür ve finansman kaynakları. Çalışma NIH RO1-MH54246 (MB), Ulusal Bilim Vakfı BCS0923763 (MB), sözleşme NBCHZ090439 altında Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) (WS), ödül N00014-11 altında Deniz Research (ONR) Dairesi tarafından desteklenmektedir -1-0399 (WS), ve sözleşme W911NF-10-2-0022 (WS) kapsamında Ordu Araştırma Laboratuvarı (ARL). Bu sunumda yer alan görüş, fikir ve / veya bulguları yazarlara aittir ve yukarıdaki kurumları veya Savunma Amerika Birleşik Devletleri Bölümü resmi görüşlerini ve politikalarını, ifade veya ima yoluyla temsil olarak algılanmamalıdır.

Riferimenti

  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
Citazione di questo articolo
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).
Scarica citazione
Ristampe e autorizzazioni

View Video

✖

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

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image