Summary

Co-анализ структуры и функционирования мозга использованием МРТ и диффузно-взвешенных изображений

Published: November 08, 2012
doi:

Summary

Мы описываем новый подход для одновременного анализа функции мозга и структуры с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Мы оцениваем структуру мозга с высоким разрешением диффузно-взвешенной визуализации и белом веществе волокна трактография. В отличие от стандартных структурных МРТ, эти методы позволяют непосредственно связаны анатомические подключения к функциональных свойств мозга сетей.

Abstract

Изучение сложных вычислительных систем способствует сетевые карты, такие как схемы. Такое отображение Особенно информативны при изучении мозга, а функциональная роль, которую выполняет области мозга может быть в значительной степени определяется ее связями с другими областями мозга. В этом докладе мы описываем новый, неинвазивный подход, касающиеся структуры и функционирования мозга использованием магнитно-резонансной томографии (МРТ). Этот подход, сочетание структурного построения дальней волоконно-оптических соединений и функциональных данных изображений, показано в двух различных когнитивных областей, зрительного внимания и восприятия лица. Структурные изображений осуществляется с помощью диффузно-взвешенной визуализации (DWI) и волоконно трактография, которые отслеживают диффузии молекул воды вдоль белом веществе волокна путей в головном мозге (рис. 1). По визуализации этих волокон путей, мы можем исследовать дальний соединительной архитектуре мозга. Результаты сравнения FavoraБлай с одним из наиболее широко используемых методов в DWI, тензор диффузии томографии (DTI). DTI не в состоянии решить сложные конфигурации волокна путей, ограничивая его полезность для построения подробных, анатомически обоснованных моделей функции мозга. В отличие от наших анализов воспроизводят известные нейроанатомию с точностью и аккуратностью. Это преимущество Отчасти это связано с процедурами сбора данных: в то время как многие DTI протоколов мере диффузии в небольшом количестве направлений (например, 6 или 12), мы используем диффузии спектр томографию (DSI) 1, 2 протокол, который оценивает диффузии в 257 направлениях и в диапазоне напряженности магнитного градиента. Кроме того, DSI данные позволяют нам использовать более сложные методы для восстановления полученных данных. В двух экспериментах (зрительного внимания и восприятия лица), трактография показывает, что совместное активных областей человеческого мозга анатомически связана с поддержкой существующих гипотез, которые они образуют функциональные сети. DWI позволяет нам создавать "схемы диAgram "и воспроизвести его на индивидуальной основе субъект, с целью мониторинга задач соответствующих активность мозга в сетях интерес.

Protocol

1. Оборудование для приобретения MR данных Рисунки 2 и 3 кратко несколько вариантов, чтобы быть в диффузионной МРТ приобретения, восстановления данных и волоконно-слежения. Имейте в виду, что эти выборы обычно связаны с компромиссами, и лучший выбор может зависеть ?…

Discussion

Высокое разрешение DWI и волоконно трактография обеспечивают мощный подход для изучения структуры соединительной человеческого мозга. Здесь мы приводим доказательства того, что эта структурная архитектура значению связаны с функцией мозга, оценивается МРТ. С помощью трактография сем…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Список подтверждений и источники финансирования. Работа поддержана NIH RO1-MH54246 (MB), Национальный научный фонд BCS0923763 (MB), Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) по контракту NBCHZ090439 (WS), Управление военно-морских исследований (ОНР) в награду N00014-11 -1-0399 (WS), и армия Research Lab (ARL) по контракту W911NF-10-2-0022 (WS). Взгляды, мнения, и / или выводов, содержащихся в настоящей презентации, являются мнениями авторов и не должно быть истолковано как представляющее официальную точку зрения или политику, явно выраженных или подразумеваемых, из вышеуказанных учреждений или Департамента обороны США.

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).
check_url/4125?article_type=t

Play Video

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).

View Video