Высокое разрешение функциональной магнитно-резонансной томографии методы по правам мозга

Summary

В этой статье описываются методы для выполнения высокого разрешения функциональной магнитно-резонансной томографии с 1,2 мм отбор проб в человеческом мозге и подкорковых структур с использованием 3T сканера. Использование этих методов для решения топографических карт визуальной стимуляции в человеческом верхний бугорок (SC) приводится в качестве примера.

Abstract

Функциональная МРТ (фМРТ) является широко используемым инструментом для неинвазивного измерения корреляты человеческой деятельности мозга. Тем не менее, его использование в основном были сосредоточены на измерении активности на поверхности коры головного мозга, а не в подкорковых областях мозга, таких как и мозга. Подкорковые МРТ необходимо преодолеть две проблемы: пространственное разрешение и физиологические шумы. Здесь мы опишем оптимизированный набор методов, разработанных для выполнения с высокой разрешающей МРТ в человеческом SC, структуры на спинной поверхности мозга; методы могут быть использованы для других изображений мозга и подкорковых структур.

Высокое разрешение (1,2 мм вокселей) МРТ СК требует нетрадиционного подхода. Желаемой пространственной выборки получены с использованием мульти-кадр (с чередованием) спираль приобретения ^1. Так, T ₂ * ткани SC больше, чем в коре головного мозга, соответственно, больше времени эхо (Т _Е ~ 40 мс) используется для максиMize функциональный контраст. Для покрытия в полном объеме СК, 8-10 кусочки получаются. Для каждой сессии структурной анатомии с теми же рецепта, как часть МРТ также получено, который используется для выравнивания функциональной данных высокого разрешения ссылкой объеме.

В отдельной сессии по каждому предмету, мы создаем с высоким разрешением (0,7 мм выборки) ссылка громкость с помощью Т _{1-взвешенной} последовательности, что дает хороший контраст ткани. В своем обращении объема, среднего мозга регионе сегментирован использованием ИТК-SNAP приложении ^2. Эта сегментация используется для создания 3D-представление поверхности мозга, который является одновременно плавное и точное ^3. Поверхность вершин и нормалей используется для создания карты глубины от поверхности мозга в ткани ^4.

Функциональные данные преобразуются в системе координат сегментированных объем ссылки. Глубина объединения вокселейпозволяют усреднение МРТ временных рядов данных в указанном диапазоне глубины для улучшения качества сигнала. Данные предоставляются на поверхности 3D-визуализации.

В нашей лаборатории мы используем этот метод для измерения топографических карт визуальной стимуляции и скрытых и явных визуальных внимание в SC ^1. Например, мы показываем, топографические представления полярного угла к визуальной стимуляции в СК.

Protocol

1. Полярно-угол Стимул Топография и психофизики

Для получения полярного угла retinotopic карту в СК, мы используем 90 ° клин движущейся точки в качестве стимула (эксцентриситет 2-9 °, угол зрения, средняя точка скоростью 4 ° / сек) (рис. 1). Известно, что деятельность в СК повышается за счет применения скрытых внимание ^5, поэтому мы используем внимание задачей в нашей парадигме увеличить доступный сигнал. На суде каждые 2 с, предметы поручено тайно присутствовать на весь клин и выполнить задачу скорость дискриминации при сохранении фиксации. Клин делится на 2 × 3 виртуальных секторов с точки в одном из секторов, случайно выбранных в каждом испытании, движущиеся медленнее или быстрее, чем все остальные точки. После каждого испытания, клин вращается вокруг 30 ° фиксации, так что стимул полностью поворачивается с периодом 24 сек. Каждый перспективе состоит 9,5 поворотов стимул (228 сек), и экспериментальные занятия включают16-18 запусков.

Для поддержания производительности субъекта этой задачи в течение всего срока каждого запуска, сложность этой задачи регулируется с помощью двух случайно чередуются двух до одного-вниз лестницы. После каждых двух последовательных правильных испытаний, разница в скорости снижается на 8%, а за каждый неправильный суд, разница увеличилась на 8%.

Перед сканированием всех субъектов практика визуального задача за сканер, пока они не достичь стабильного уровня производительности, для этого требуется 3-4 20 минут продолжительность сессий практики. Типичные пороги дискриминации в диапазоне от 1 ° -1,5 ° / сек.

2. Тема подготовки

1. Субъекты главы обеспечены прокладки, чтобы минимизировать движения головой, прежде чем они расположены внутри сканера родила. При таких высоких пространственным разрешением, МРТ особенно чувствительны к артефакты движения, так что голова стабилизации является критическим.
2. Субъекты приведены МРТ-compatibле кнопки панели в одной руке и проинструктированы о котором кнопки нужно нажать, чтобы указать их суждения о скорости точки.

3. Локализация и назначению SC

1. Человека SC представляет собой небольшую, но четкую структуру, ~ 9 мм в диаметре, расположены на крыше среднего мозга. При использовании небольшого количества МРТ ломтиками, несколько серий изображений локализатор, необходимых для ее точной локализации. Мы проводим эти серии по сагиттальной, аксиальной, корональной и самолетов.
2. Затем мы используем эти локализатор изображения точно прописать SC с 8-10 смежных ломтиками, толщиной 1,2 мм, поля-обзора (FOV), 170 мм в наклонном, квази-осевой плоскости.
3. Далее, с высоким разрешением Т _{1-взвешенной} структурных изображений, полученных с помощью трехмерных (3D) RF-испорченный GRASS (SPGR) последовательность (15 ° флип угол, 1,2 мм вокселей) один раз до сбора функциональных данных и сразу после. Эти образы используются в качестве ориентира, чтобы выровнять данные МРТ высокого разрешения, улuctural объем ссылки, полученные в отдельной сессии, мы расскажем позже.

4. Функциональная МРТ параметры

Все изображения были выполнены на GE Signa HD12 3Т МРТ сканера при помощи GE поставляемых 8-канальный, головка катушки. Возбуждение было 6,4 мс оконном-синк импульса, подаваемого помощью катушки сканер тела.

Чтобы получить 1,2 мм отбор проб в человеческом SC, мы используем три выстрела спиральной траектории приобретение ^6,7. Три выстрела необходимо по нескольким причинам. В частности, одним выстрелом приобретение для нашего сканера и FOV требует> 77 мс, слишком долго, чтобы быть практичным. Несколько выстрелов объединены после коррекции путем вычитания начального значения и линейный тренд фазы. TE увеличивается на 2 мс в первом кадре, чтобы оценить поле карты от первых двух томов приобрели, и эта карта используется для линейной коррекции. Восстановленные изображения были SNR ~ 20. Временные спектры мощности в СК обычно вокселейпоказал маленькие структуры, связанные с физиологическими шума, использование 3 выстрела приобретения была сильная фильтрация влияет на сравнительно высокой частоте сердечных эффектов пульс и дыхание. Другие шумоподавления методы являются проблематичными в этом высоком разрешении контексте. Например, ретроспективный методы коррекции, такие как RETROICOR ⁶ не применима к мульти-кадр данных и сердечной стробирования вводит шума и артефактов связанных с нарушением T ₁ равновесие.

Эхо время T _E = 40 мс, больше, чем обычно используется в коре головного мозга (30 мс), потому что мы измеряли, соответственно, больше T ₂ * в ткани SC (~ 60 мс), чем наблюдалось в серое вещество коры (~ 45 мс).

Приобретение ограниченной полосой частот до 62,5 кГц уменьшить пиковый ток градиент, что вызывает нежелательный нагрев на наш сканер. Мы выбираем TR = 1 сек, так что с трех выстрелов объем приобретается каждые 3секунда

5. Структурная МРТ и 3D-моделирование

В одной отдельной сессии по каждому предмету, мы получаем с высоким разрешением (0,7 мм выборки) ссылка громкость с помощью Т _{1-взвешенной} последовательности, что дает хороший контраст ткани (3D SPGR, 15 ° флип угол, обращение подготовлено с т _я = 450 мс, 2 возбуждений, ~ 28 минут продолжительностью 0,7 мм вокселей).

В этой работе объема, сегмент тканей мозга, ствола мозга, и части таламуса (рис. 2), используя комбинацию автоматического и ручного методов, предусмотренных в ИТК-SNAP приложении ^2. В частности, мы используем автоматический инструмент сегментации, в котором пользователь семена нескольких точек в каждом стволе мозга, программное обеспечение автоматически расширяет сегментации вокруг семени точках ограничены в области, определяемой контрастность и интенсивность критериям. Эта автоматическая сегментация затем настроитьред, при необходимости, с помощью ручного, "краски, как" воксела инструментов.

Спинномозговой жидкости ткани интерфейс SC интерполируется с использованием сегментации тесселяции isodensity поверхность, и эта исходная поверхность очищается уменьшить артефактов (рис. 2, B и D) с помощью вариационного деформируемые поверхности алгоритм ^3. Эта поверхность обеспечивает вершин и внешний вектор нормали, которые будут использоваться в качестве основы для расчетов ламинарного (см. ниже), а также средства визуализации функциональных данных.

6. Image Analysis

Для анализа данных МРТ, мы используем пакет mrVista программного обеспечения (доступен для загрузки на http://white.stanford.edu/mrvista.php) , а также инструменты, разработанные в рамках mrVista в нашей лаборатории. В следующих шагах мы используем стандартный пакет mrVista инструменты:

1. Инициализироватьсессии в mrVista, выбирая возможность пространственно нормализовать интенсивность усредненные данные по снижению воздействия катушки неоднородности. Нормализация используется метод гомоморфного, то есть деления на низкочастотный фильтруется версия временно усредненная интенсивность объемного изображения с добавкой надежную коррекцию оцениваются шума. Первый цикл половина изображения (12 сек) отбрасываются, чтобы избежать переходных равновесия MR и гемодинамические эффекты.
2. Исправьте в перспективе движения. Движение оценивается временных рядов объемов. Однако, из-за относительно низкого сигнала к шуму (SNR) образов, мы сначала выполнить 5-образец вагона на сглаживание временных рядов. Каждый том затем регистрируется в среднем за последние 5 образцов. Отметим, что сглаживание используется только для оценки движения, и фактические данные не сглаживаются.
3. Форма временной средние движения коррекцией каждого запуска в данные изображения, и использовать эти средние исправить между перспективе движение УЗИнг последнего запуска в качестве ссылки.
4. Выполните кусочек синхронизации коррекции. Мы используем последовательного приобретения кусочек, поэтому ошибки, связанные с выполнением сроков коррекции после коррекции движения будет небольшим (~ 125 мс).
5. Средняя несколько запусков отражаются в каждой сессии, чтобы улучшить SNR.
6. Совместите структурные данные МРТ сессии ссылкой Строительный объем использования надежных интенсивности на основе алгоритма регистрации ^8. Загрузите выравнивание и сегментация в mrVista.
7. Преобразование функциональных данных временных рядов с сегментированным объем ссылки. В следующих шагах мы используем инструменты, разработанные в нашей лаборатории для выполнения последующего анализа.
8. Вычислить расстояние карте путем вычисления расстояния между каждой ткани SC вокселей и его ближайших вершин на поверхности SC. Эти расстояния используются для измерения ламинарного позиции в ссылку объеме.
9. Выполните процесс сегментации ламинарного чтобы глубина усреднения временных рядов данных для улучшения йэлектронной SNR. Малый (1,6 мм) диски тканей, связанных с каждой вершиной поверхности модели по всему поверхностному SC, и каждый диск расширяется тогда как внутренний и внешний из ткани SC с использованием локальной нормали поверхности, чтобы сформировать отдельный район ламинарного ^4.
10. Для каждой точки на поверхности SC, мы используем эти ламинарного ассоциации среднем временных рядов в заданном диапазоне глубины. Так, визуально реагировать нейроны в основном присутствуют в поверхностных слоях SC, для визуального эксперимента мы использовали стимуляцию диапазоне глубин 0-1.8 мм.

7. Анализ топографических карт

Для анализа топографических представления данных, согласованность анализ проводится на глубину усредненных временных рядов путем установки синусоида с частотой повторения стимула (например, 1/24 Гц в течение 24 сек стимул описано выше) для каждого вокселей. Из этого подходят, мы получаем поверхность карты ответственАмплитуда себе, согласованности и фазы. Этот анализ проводится в частотной области, и распространенный метод количественного retinotopic карты в зрительной коре ^9,10.

Фазы синусоидального подходит измеряет положение стимула. Нулевая фаза соответствует верхней вертикальной меридиана (рис. 3). Стимул, то по часовой стрелке, так π / 2 фазы соответствует, когда стимул имеет поворачивается в горизонтальное положение меридиана в правом поле зрения. После π радиан фазы, стимул проходит в левое поле зрения, и так далее.

Мы также получили границах всей поверхностной степени СК с помощью ручного осмотра с высоким разрешением Т1-взвешенных объем анатомии. Эти границы обозначены на рис. 3 к красной пунктирной линии.

МРТ не непосредственно измерять нейронной активности, а кровотока ответ, который тесно связан, но медленнона нейронной активности. Это добавляет гемодинамики задержки фазы реакции. Задержка оценивается путем принятия всех вокселей над нашей согласованности порог друг от SC области интересов, и центровка средств около π в комплексной плоскости. В наши данные SC, эти задержки являются довольно небольшими, порядка 2-4 сек. Мы снимаем эту задержку, вращая палитру против часовой стрелки на 45 градусов (что соответствует 3 сек) (рис. 3).

8. Представитель Результаты

Фазы данные накладываются на 3D-поверхности СЭ (рис. 3) показывает, что ответ на визуальной стимуляции представлена ​​контралатерально в СК, то есть левом поле зрения представлена ​​на право РК и вице-обратно.

Существует также retinotopic организации деятельности. Правом верхнем поле зрения представлены медиально слева бугорок (сине-пурпурный), а в нижнем поле представлены сбоку (красно-желтый). SimilАРЛИ, в левом верхнем поле зрения представлены медиально справа бугорок (сине-голубой) и нижней представлена ​​сбоку (желто-зеленый).

Этот рельеф согласуется с результатами, не человеческие исследования приматов ответов SC: 1) визуальной стимуляции использованием единичного электрофизиологии, и 2) отображение microstimulation индуцированной скачкообразных движений глаз ^11,12.

Рисунок 1. Рецепту) Slice посмотреть на середину сагиттальной изображений. Б) временные средние (от 1-серии) функциональных изображениях, полученных от центрального часть отмечен красным цветом в).

Рисунок 2. Полярный углом топографии стимул. 90 ° клин перемещения черно-белые точки на сером фоне медленно повернуть вокруг фиксации. Клин был разделен на массив из 6 пракдр. отраслей (серые линии добавил подчеркнуть секторах), что позволяет при условии выполнения задания скорости дискриминации в случайно выбранном секторе.

Рисунок 3. Сегментация и поверхностного моделирования. А) мозга, ствола мозга, и части таламуса были сегментированы с высоким разрешением МРТ объемы анатомии. Б) поверхность была создана на краю сегментированной области. C) Синусоидальная согласия данных фаза посмотреть на срез inplane (согласованность> 0,25). D) поворачивается и увеличенное изображение ствола головного мозга модель поверхности используется для визуализации данных на этапе SC.

Рисунок 4. Полярный угла карты. МРТ карты фазы по двум предметам, которые кодируют визуальный полярный угол. Согласованность пороги для каждой карты предоставляются в правом нижнем углу. Цветовое колесо относится накладная фазы стимула в рOlar углом к ​​их позиции визуального поля.

Discussion

Наши приобретения и анализа данных методов позволяет измерять нейронной активности в подкорковых структурах головного мозга человека с высоким разрешением (1,2 вокселей мм). 3 выстрела спираль приобретение снижает физиологический шум, что особенно вредно для измерения МРТ всего мозга. Кроме того, наши ламинарного сегментация тканей позволяет нам выполнять глубина усреднения данных, что помогает улучшить SNR. Мы использовали эти методы, чтобы показать точную полярного угла топографических карт визуальной стимуляции и скрытого визуального внимания в человеческом SC ^1. Ламинарный сегментация позволяет также анализ глубинных профилей функциональной активности, которые меняются в экспериментальных управления ^1.

Наши методы визуализации открывает новые возможности для экспериментов в неврологии человека подкорковых структур. Эти методы можно включить перевод мелкомасштабных исследований, проведенных на животных, в подкорковых областях для человека, например, исследоватьстробирование организации слуховой реакции в структурах, таких как нижний бугорок и кохлеарные ядра ^13-15, или визуальные и мультисенсорной ответы в ядра таламуса, таких как pulvinar ^16,17. Наконец, эти методы могут обеспечить функциональную локализацию для небольших структур, таких как субталамического ядра и бледного шара, которые часто являются целями для глубокой стимуляции мозга у пациентов с болезнью Паркинсона, дистония или хронической боли ^18-21.