Yerel Gyrification Endeksi hesapla Adım Adım Öğretici: MR Görüntüleri Kortikal Katlama nasıl ölçülür
Summary
Ölçüm gyrification (kortikal katlama) herhangi bir yaşta, erken beyin gelişiminde bir pencere temsil eder. Bu nedenle, daha önce yarımkürede üzerinde puan binlerce yerel gyrification ölçmek için bir algoritma geliştirdi<sup> 1</sup>. Bu çalışmada, biz detay bu yerel gyrification indeksi hesaplama.
Abstract
Kortikal katlama (gyrification) Bu dönemde meydana gelen olumsuz olaylar, herhangi bir yaşta tanımlanabilir olacak izler bırakır ki, yaşamın ilk aylarında belirlenir. Mangin ve arkadaşları 2 gibi son zamanlarda tarafından gözden gyrification farklı özellikleri ölçmek için çeşitli yöntemler mevcuttur. Örneğin, sulkal morfometri 3 asimetri, şekil, derinlik, uzunluk ya da inter-hemisferik endeksleri gibi tanımlayıcılar ölçmek için kullanılabilir. Bu geometrik özellikleri yorumlamak kolay olma avantajına sahiptir. Ancak, sulkal morfometri sıkıca sulkuslar belirli bir set doğru tanımlanmasına dayanır ve bu nedenle gyrification parçalanmış bir açıklama sağlar. Gyrification, daha ince taneli kantifikasyon mutlak ortalama eğrilik genellikle kortikal yüzey 4 üzerinden binlerce puan hesaplanır düzeltti eğrilik tabanlı ölçümleri ile elde edilebilir. Ancak eğrilik straightforwar değildircurvedness ve biyolojik olarak anlamlı kortikal hacim veya yüzey olarak ilişkilidir arasında herhangi bir doğrudan bir ilişki var ise belirsizliğini koruyor d kavramak. Kortikal katlama ölçümü ile ortaya çeşitli konuları ele almak için, daha önce enfes bir uzaysal çözünürlüğü ve basit bir yorumlama yerel gyrification ölçmek için bir algoritma geliştirdi. Bizim metodumuz Gyrification Endeksi 5, karşılaştırmalı nöroanatomi aslında türler genelinde kortikal katlanır farklılıklarını değerlendirmek için kullanılan bir yöntem ilham alıyor. Uygulanması, faiz dairesel bölgelerde görünür korteksin miktarı ile karşılaştırıldığında adı l Öcal Gyrification Endeksi (l GI 1), sulkal kıvrımları içinde gömülü korteks miktarını ölçmek . Korteks öncelikle 6 radyal genleşme üzerinden arttığını göz önüne alındığında, bizim yöntem özellikle erken kortikal gelişim kusurları tespit etmek için dizayn edildi.
In thmakale, detay FreeSurfer Yazılım bir parçası (serbestçe dağıtılan yerel Gyrification Endeksi, hesaplama, http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Biyomedikal Görüntüleme Martinos Merkezi, Massachusetts Genel Hastanesi) FreeSurfer beynin kortikal yüzeyi yapısal MRG verileri otomatik olarak yeniden yapılanma araçları kümesi sağlar. Alt milimetre doğruluğu görüntüleri yerli uzayda çıkartılan kortikal yüzey daha sonra l GI hesaplanması için bir temel olarak hizmet verecek bir dış yüzey oluşturulması için kullanılır. Ilgi dairesel bir bölge daha sonra dış yüzeyi tarif ve kortikal yüzey faiz karşılık gelen bölge, bizim doğrulama çalışmada 1 açıklandığı gibi bir eşleme algoritması kullanılarak tanımlanır. Bu işlemi art arda gyrification kortikal haritalar, ilgi alanları büyük ölçüde üst üste tekrarlanırr sonraki istatistiksel karşılaştırmalar (Şekil 1). Notu, benzer bir ilham ile yerel gyrification başka bir ölçüm katlama dizin her noktada aynı olan bir disk alanına bölünmüş bir küre bulunan kortikal alan oranı olarak hesaplanır Toro ve arkadaşları 7, tarafından önerilen yarıçapı. Toro ve ark biri bu iki uygulamaları farklıdır. Öklid mesafeler dayanmaktadır ve bu nedenle, bizim sıkı bir jeodezik algoritması kullanır ve kortikal alan açma ilgi dairesel bir bölgede beyin yüzeyinde sadece sürekli yama ise kortikal alanın süreksiz yamalar göz önünde bulundurur.
Protocol
Discussion
Yukarıdaki protokol serebral T1-ağırlıklı MRG dayalı yerel Gyrification Endeksi ölçmek ve istatistiksel grup karşılaştırmaları yapmak için nasıl açıklar. Bizim metodumuz, özellikle kortikal genişleme sürecinde erken bozulması lokalize ve özellikle ilgi çekici olan pek çok nörogelişimsel ya da psikiyatrik durumlar gibi dizayn edilmiştir. Grubumuzun 1,12 veya diğerleri 13-16 yayınlarda klinik örneklerde grup karşılaştırmaları örnekleri bulunabilir. Bu süreç iki p…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
İsviçre Ulusal Bilim Vakfı (n ° 51AU40_125759) tarafından finanse edilen bu araştırma Yetkinlik Araştırma Ulusal Merkezi (NCCR) "Ruh Hastalıkları Synaptic Bazlar SYNAPSY" tarafından desteklendi. Yerel Gyrification Endeksi Geliştirme Dr. Marie Schaer İsviçre Milli Araştırma Fonu (323500-111165) ve Dr. Stephan Eliez (3.200-063.135,00 / 1, 3.232-063.134,00 / 1, PP0033-102.864 ve 32473B hibeleri tarafından desteklenen -121.996) ve Cenevre-Lozan Üniversitelerin Biyomedikal Görüntüleme (CIBM) Merkezi ve EPFL yanı sıra vakıflar Leenaards ve Louis-Jeantet. FreeSurfer yazılım geliştirme için destek Ulusal Araştırma Kaynakları Merkezi (P41-RR14075 ve NCRR BIRN Morfometrik Projesi BIRN002, U24 RR021382), Biyomedikal Görüntüleme ve Biyomühendislik Ulusal Enstitüsü (R01 EB001550, R01EB006758), kısmen sağlanmıştır Ulusal Nörolojik Bozukluklar ve Felç Enstitüsü (R01 NS052585-01) yanı sıra, Ruh Hastalıkları ve Nörobilim Discovery (ZİHİN) Enstitüsü ve Tıbbi Araştırma NIH Yol Haritası, Hibe U54 ile Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edilen Ulusal Tıbbi Görüntü Computing için İttifak (hemodinamik), bir parçası EB005149. Ek destek Ellison Tıp Vakfı tarafından finanse edilen Otizm ve Disleksi Project tarafından sağlanmıştır.
Materials
Material: a Unix or Mac workstation with a processor of 2GHz or faster and a minimum of 4GB of RAM, with FreeSurfer installed (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki, preferably the latest version, but no older than version 4.0.3). In order to compute the local Gyrification Index, MATLAB is also required (http://www.mathworks.com/) along with the Image Processing Toolbox.
Data: A sample of good quality (high-resolution, high contrast) cerebral MRI T1-weighted dataset. Your group of subjects must be preferably matched for age and gender. Given the normal inter-individual variability in cerebral morphology, the number of subjects in each group should be sufficient to identify an existing group difference (the more – the better). A reasonable minimum sample size would be around 20 subjects per group (although you can probably go for less if the intensity of changes is large and if your groups are tightly matched for gender and age).
| Name of the equipment | Company | Catalogue number | Comments |
| FreeSurfer | Martinos Center for Biomedical Imaging, MGH | Version newer than 4.0.3 | |
| Matlab | Mathworks | Image Processing Toolbox |
References
- Schaer, M. A surface-based approach to quantify local cortical gyrification. IEEE. Trans. Med. Imaging. 27, 161-170 (2008).
- Mangin, J. F., Jouvent, E., Cachia, A. In-vivo measurement of cortical morphology: means and meanings. Curr. Opin. Neurol. 23, 359-367 (2010).
- Mangin, J. F. A framework to study the cortical folding patterns. Neuroimage. 23, S129-S138 (2004).
- Luders, E. A curvature-based approach to estimate local gyrification on the cortical surface. Neuroimage. 29, 1224-1230 (2006).
- Zilles, K., Armstrong, E., Schleicher, A., Kretschmann, H. J. The human pattern of gyrification in the cerebral cortex. Anat. Embryol. (Berl). 179, 173-179 (1988).
- Rakic, P. Specification of cerebral cortical areas. Science. 241, 170-176 (1988).
- Toro, R. Brain size and folding of the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 18, 2352-2357 (2008).
- Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9, 195-207 (1999).
- Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9, 179-194 (1999).
- Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. Neuroimage. 15, 870-878 (2002).
- Desikan, R. S. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 31, 968-980 (2006).
- Schaer, M. Congenital heart disease affects local gyrification in 22q11.2 deletion syndrome. Dev. Med. Child. Neurol. 51, 746-753 (2009).
- Palaniyappan, L., Mallikarjun, P., Joseph, V., White, T. P., Liddle, P. F. Folding of the Prefrontal Cortex in Schizophrenia: Regional Differences in Gyrification. Biol. Psychiatry. , (2011).
- Zhang, Y. Decreased gyrification in major depressive disorder. Neuroreport. 20, 378-380 (2009).
- Juranek, J., Salman, M. S. Anomalous development of brain structure and function in spina bifida myelomeningocele. Dev. Disabil. Res. Rev. 16, 23-30 (2010).
- Zhang, Y. Reduced cortical folding in mental retardation. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 31, 1063-1067 (2010).
- Kuperberg, G. R. Regionally localized thinning of the cerebral cortex in schizophrenia. Archives of general psychiatry. 60, 878-888 (2003).
- Milad, M. R. Thickness of ventromedial prefrontal cortex in humans is correlated with extinction memory. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102, 10706-10711 (2005).
- Rauch, S. L. A magnetic resonance imaging study of cortical thickness in animal phobia. Biol. Psychiatry. 55, 946-952 (2004).
- Fjell, A. M. Selective increase of cortical thickness in high-performing elderly–structural indices of optimal cognitive aging. Neuroimage. 29, 984-994 (2006).
- Walhovd, K. B. Regional cortical thickness matters in recall after months more than minutes. Neuroimage. 31, 1343-1351 (2006).
- Gold, B. T. Differing neuropsychological and neuroanatomical correlates of abnormal reading in early-stage semantic dementia and dementia of the Alzheimer type. Neuropsychologia. 43, 833-846 (2005).
- Salat, D. H. Thinning of the cerebral cortex in aging. Cereb. Cortex. 14, 721-730 (2004).
- Schaer, M., Eliez, S. Contribution of structural brain imaging to our understanding of cortical development process. European Psychiatry Reviews. 2, 13-16 (2009).
- Shaw, P. Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex. J. Neurosci. 28, 3586-3594 (2008).
