Comment mesurer pliant corticale à partir d'images IRM: un tutoriel pas-à-pas à calculer l'indice gyrification locale
Summary
Gyrification mesure (pliage corticale) à tout âge représente une fenêtre dans le développement précoce du cerveau. Ainsi, nous avons précédemment développé un algorithme pour mesurer gyrification locales à des milliers de points d'avance sur l'hémisphère<sup> 1</sup>. Dans cet article, nous détaillons le calcul de cet indice gyrification locales.
Abstract
Pliage corticale (gyrification) est déterminée au cours des premiers mois de vie, de sorte que les événements indésirables survenant pendant cette période de laisser des traces qui seront identifiables à tout âge. Comme l'a récemment revu par Mangin et ses collègues 2, plusieurs méthodes existent pour quantifier les différentes caractéristiques des gyrification. Par exemple, morphométrie sulcal peuvent être utilisés pour mesurer les descripteurs de forme tels que la profondeur, la longueur ou les indices d'asymétrie hémisphérique inter-3. Ces propriétés géométriques ont l'avantage d'être faciles à interpréter. Toutefois, morphométrie sulcal s'appuie solidement sur l'identification précise d'un ensemble donné de sillons et fournit donc une description fragmentée de gyrification. Une quantification plus fine des gyrification peut être atteint avec des mesures basé sur la courbure, où lissée absolue courbure moyenne est généralement calculée à des milliers de points sur la surface corticale 4. La courbure n'est cependant pas straightforward à comprendre, comme on ne sait pas s'il ya une relation directe entre la curvedness et un sens biologiquement corrélation telles que le volume cortical ou de surface. Pour répondre aux diverses questions soulevées par la mesure de pliage corticale, nous l'avons déjà développé un algorithme pour quantifier gyrification locale avec une résolution spatiale et de l'exquise interprétation simple. Notre méthode est inspirée de l'indice de 5 gyrification, une méthode utilisée à l'origine en neuroanatomie comparative pour évaluer les différences corticales pliage à travers les espèces. Dans notre implémentation, qui nous l ocal nom gyrification Index (l IG 1), on mesure la quantité de cortex enfoui dans les plis sulcal par rapport à la quantité de cortex visibles dans les régions d'intérêt circulaires. Étant donné que le cortex se développe principalement par l'expansion radiale 6, notre méthode a été spécialement conçu pour identifier les défauts précoces du développement cortical.
En eest l'article, nous détaillons le calcul de l'indice de gyrification locale, qui est maintenant distribué gratuitement en tant que partie du Logiciel FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ , Martinos Centre d'imagerie biomédicale, le Massachusetts General Hospital) . FreeSurfer fournit un ensemble d'outils de reconstruction automatique de la surface corticale du cerveau à partir des données structurales IRM. La surface corticale extraite dans l'espace natif des images avec précision sub-millimétrique est ensuite utilisé pour la création d'une surface extérieure, qui servira de base pour le calcul L IG. Une zone circulaire d'intérêt est alors délimité sur la surface extérieure, et de sa région correspondante de l'intérêt sur la surface corticale est identifié en utilisant un algorithme d'appariement tel que décrit dans notre étude de validation 1. Ce processus est réitéré à plusieurs reprises avec des recoupent largement les régions d'intérêt, résultant en des cartes corticales pour gyrificationr ultérieures comparaisons statistiques (Fig. 1). Fait à noter, une autre mesure de gyrification local avec une source d'inspiration analogue a été proposée par Toro et ses collègues 7, où l'indice de pliage à chaque point est calculée comme le rapport de l'aire corticale contenue dans une sphère divisée par la surface d'un disque avec les mêmes rayon. Les deux implémentations diffèrent en ce que l'un par Toro et al. est basé sur des distances euclidiennes et considère donc les correctifs discontinue de l'aire corticale, alors que la nôtre utilise un algorithme de stricte géodésiques et ne comprennent que le patch continue de l'ouverture de l'aire corticale à la surface du cerveau dans une zone circulaire d'intérêt.
Protocol
Discussion
Le protocole ci-dessus décrit comment mesurer l'indice de gyrification local basé sur cérébrale pondérée en T1 IRM et effectuer des comparaisons statistiques de groupe. Notre méthode a été spécialement conçu pour localiser les perturbations tôt dans le processus d'expansion corticale et en tant que telle est d'un intérêt particulier dans beaucoup de conditions neurologiques ou psychiatriques. Des exemples de comparaisons de groupes dans des échantillons cliniques peuvent être trouvés dans de…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Cette recherche a été soutenue par le Centre national de compétence en recherche (NCCR) "SYNAPSY – les bases synaptiques de maladies mentales», financé par le Fonds national suisse (n ° 51AU40_125759). Développement de l'indice gyrification locales a été soutenue par des subventions du Fonds national de recherche suisse au docteur Marie Schaer (323500-111165) et au Dr Stephan Eliez (3200 à 063135,00 / 1, 3232 à 063134,00 / 1, PP0033-102 864 et 32473B -121 996) et par le Centre d'imagerie biomédicale (CIBM) des Universités de Genève-Lausanne et l'EPFL, ainsi que les fondations Leenaards et Louis-Jeantet. Soutien au développement de logiciels FreeSurfer été fourni en partie par le National Center for Research Resources (P41-RR14075, et le NCRR BIRN morphométrique projet BIRN002, U24 RR021382), l'Institut national pour l'imagerie biomédicale et bio-ingénierie (R01 EB001550, R01EB006758), l'Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux (R01 NS052585-01) ainsi que la maladie mentale et de neurosciences Découverte (MIND) Institut, et fait partie de l'Alliance Nationale de l'Informatique Medical Image (NAMIC), financé par le National Institutes of Health des NIH Roadmap par la recherche médicale, Grant U54 EB005149. Un appui supplémentaire a été fourni par le projet de l'autisme et la dyslexie financé par la Fondation Ellison Medical.
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
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