ローカルGyrificationのインデックスを計算するステップバイステップのチュートリアル：MR画像からの皮質折りたたみを測定する方法
Summary
どの年齢でも測定gyrification（皮質フォールディング）は初期の脳の発達にウィンドウを表します。したがって、我々は以前に半球上の点の数千にローカルgyrificationを測定するアルゴリズムを開発<sup> 1</sup>。本稿では、詳細は、このローカルgyrificationインデックスの計算を。
Abstract
皮質フォールディング（gyrification）はこの期間中に発生した有害事象はどの年齢でも識別可能となる痕跡を残すように、人生の最初の数ヶ月の間に決定されます。最近マンジャンと同僚2でレビューとして、いくつかの方法がgyrificationの異なる特性を定量化するために存在している。例えば、sulcal形態計測は、3非対称性などの深さ、長さまたはinter -半球の指標として形状記述子を測定するために使用することができます。これらの幾何学的特性は、解釈が容易であるという利点を持っている。しかし、sulcal形態計測はしっかりと溝の特定のセットの正確な識別に依存して、それゆえgyrificationの断片化された説明を提供します。 gyrificationのよりきめ細かな定量化は、平滑化、絶対平均曲率は、通常、皮質表面4上の点の数千で計算される曲率ベースの測定、を達成することができます。曲率は、しかしstraightforwarではない曲がった状態や生物学的に意味のあるような皮質体積や表面のように相関するとの間に直接的な関係があるかどうかが不明確のままであるdは、理解する。皮質フォールディングの測定で発生した様々な問題に対処するため、我々は以前に絶妙な空間分解能で、単純な解釈のローカルgyrificationを定量化するアルゴリズムを開発した。我々の方法は、Gyrificationのインデックス5、元々の種を超え皮質折りたたみの差異を評価するために比較神経解剖学で使用されているメソッドのインスピレーションを得ています。興味の円形領域に表示される皮質の量と比較して我々 名 l OCAL Gyrification指数（L GI 1）、我々はsulcal襞に埋もれ皮質の量を測定する私たちの実装で、で。皮質は、径方向の膨張6まで主に成長することを考えると、私たちの方法は、特に皮質発達の初期の欠陥を識別するように設計されました。
番目の記事では、我々が詳細に今自由にFreeSurferソフトウェアの一部（として配布されているローカルGyrification指数の計算、、ですhttp://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ 、医学、マサチューセッツ総合病院のためのMartinosセンター） 。FreeSurferは、構造的MRIデータから脳の皮質表面の自動復元ツールのセットが用意されています。サブミリメートル精度での画像のネイティブ空間で抽出された皮質表面をさらにリットル GIの計算の基礎となる外表面、の作成 に使用されます。関心の円形領域は、外表面に線引きされており、皮質表面上の利益のそれに対応する領域は、当社のバリデーションスタディ1で説明したようにマッチングアルゴリズムを使用して識別されます。このプロセスは、繰り返しのためにgyrificationの皮質マップで、その結果、利益の大部分は重複領域で反復されるRその後の統計的比較（図1）。注目すべきは、同じようなインスピレーションとローカルgyrificationの別の測定は、各点でのフォールディングインデックスが同じでディスクの面積で割った球に含まれる皮質面積の比率として計算されますトロと仲間7によって提案された半径。二つの実装では、トロらずつという点で異なります。ユークリッド距離をベースにしている皮質領域の不連続なパッチを考慮し、我々のは厳密な測地線のアルゴリズムを使用し、関心の円形領域における脳の表面の皮質領域の開口部の唯一の連続的なパッチを含むのに対しています。
Protocol
Discussion
上記のプロトコルは、脳のT1強調MRIに基づくローカルGyrification指数を測定し、統計的グループの比較を実施する方法について説明します。私たちの方法は、特に皮質膨張過程で早期に混乱をローカライズし、多くの神経発達や精神状態に特に関心などであるように設計されています。臨床サンプルのグループの比較の例は私たちのグループ1,12、あるいは他の人13〜16によって?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
スイス国立科学財団（N · 51AU40_125759）によって賄わ – この研究は、研究の能力のナショナルセンター（NCCR）"精神疾患のシナプス拠点SYNAPSY"によってサポートされていました。ローカルGyrification指数の開発は、スイス国立研究基金から博士マリーSchaer（323500〜111165）へと博士ステファンEliez（3200〜063135.00 / 1、3232から063134.00 / 1、PP0033 – 102864および32473Bへの補助金によって支えられて-121996）とジュネーブ – ローザンヌ大学とローザンヌ連邦工科大学の生物医学イメージング（CIBM）だけでなく、基礎のLeenaardsとルイJeantetセンターによる。 FreeSurferソフトウェアの開発のための支援は、研究資源のための国立センター（P41 – RR14075、およびNCRR BIRN形態計測プロジェクトBIRN002、U24 RR021382）、生物医学イメージングと生体工学研究所（R01 EB001550、R01EB006758）、によって部分的に提供されていました国立神経疾患研究所およびストローク（R01 NS052585 – 01）だけでなく、精神障害と神経科学の発見（MIND）研究所とは、医学研究のためのNIHロードマップ、グラントU54を通じて国立衛生研究所によって資金を供給医用画像のコンピューティングのための国民の同盟（NAMIC）、の一部です。 EB005149。追加のサポートは、エリソン医学財団によって資金を供給自閉症＆ディスレクシアプロジェクトによって提供されていました。
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 |
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