Summary

Co-analyse van hersenstructuur en functie met behulp van fMRI en Diffusie-gewogen beeldvorming

Published: November 08, 2012
doi:

Summary

We beschrijven een nieuwe benadering voor gelijktijdige analyse van hersenfunctie en structuur met behulp van magnetische resonantie beeldvorming (MRI). Wij beoordelen de hersenen structuur met een hoge resolutie diffusie-gewogen beeldvorming en witte stof vezels tractografie. In tegenstelling tot de standaard structurele MRI, deze technieken stellen ons in staat anatomische connectiviteit rechtstreeks betrekking hebben op de functionele eigenschappen van de hersenen netwerken.

Abstract

De studie van complexe computationele systemen wordt vergemakkelijkt door netplannen, zoals schema. Dergelijke mapping is bijzonder verhelderend bij het bestuderen van de hersenen, de functionele rol die een hersengebied voldoet kan grotendeels worden bepaald door de verbindingen met andere hersengebieden. In dit rapport beschrijven we een nieuwe, niet-invasieve benadering voor bijbehorende hersenstructuur en functie met magnetische resonantie imaging (MRI). Deze benadering, een combinatie van structurele beeldvorming van lange afstand glasvezelverbindingen en functionele imaging data wordt geïllustreerd in twee verschillende cognitieve domeinen, visuele aandacht en gezicht waarneming. Structurele beeldvorming wordt uitgevoerd met diffusie-gewogen beeldvorming (DWI) en vezels tractografie, die de diffusie van watermoleculen langs witte stof vezelbanen in de hersenen (figuur 1) volgen. Door het visualiseren van deze vezels traktaten, zijn wij in staat om de lange afstand verbindende architectuur van de hersenen te onderzoeken. De resultaten vergelijken favoraschijnlijk met een van de meest gebruikte technieken in DWI, diffusion tensor imaging (DTI). DTI is niet in staat om complexe configuraties van vezels traktaten op te lossen, het beperken van het nut ervan voor de bouw van gedetailleerde, anatomische geïnformeerde modellen van de hersenfunctie. In tegenstelling, onze analyses te reproduceren bekend neuroanatomie met precisie en nauwkeurigheid. Dit voordeel is deels te wijten aan data-acquisitie procedures: terwijl veel DTI protocollen maatregel diffusie in een klein aantal richtingen (bijvoorbeeld 6 of 12), gebruiken we een diffusie spectrum beeldvorming (DSI) 1, 2 protocol dat diffusie beoordeelt in 257 richtingen en op een afstand van magnetische gradiënten. Bovendien DSI gegevens kunnen we meer geavanceerde methoden voor de reconstructie van verkregen data. In twee experimenten (visuele aandacht en het gezicht perceptie), tractografie blijkt dat co-actieve gebieden van de menselijke hersenen zijn anatomisch verbonden, het ondersteunen van bestaande hypothesen dat ze functionele netwerken te vormen. DWI stelt ons in staat om een ​​"circuit diAgram "en te reproduceren op individuele-subject basis, voor het doel van de controle taakrelevante hersenactiviteit in netwerken van belang.

Protocol

1. Apparatuur voor MR Data Acquisition Figuren 2 en 3 samen te vatten een aantal keuzes worden gemaakt in diffusie MRI acquisitie, data reconstructie, en vezels tracking. Houd in gedachten dat deze keuzes vaak afwegingen te betrekken, en de beste keuze kan afhangen van iemands onderzoeksdoelstellingen. Bijvoorbeeld, DSI en multi-shell HARDI (zie figuur 2) gebruiken meestal een hogere "b-waarden" (dat wil zeggen, sterker diffusie gewicht) dan…

Discussion

High-resolution DWI en vezels tractografie zorgen voor een krachtige aanpak voor de behandeling van de verbindende structuur van de menselijke hersenen. Hier presenteren we bewijs dat deze structurele architectuur zinvol is gerelateerd aan de hersenfunctie, beoordeeld door fMRI. Met tractografie zaden gebaseerd op fMRI taak activatie we bewijs gevonden dat hersengebieden die co-actief zijn bij visuele aandacht zijn anatomisch connectedconsistent met voorkennis van functionele neuroanatomie (Figuur 7). O…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Lijst erkenningen en financieringsbronnen. Het werk wordt ondersteund door NIH RO1-MH54246 (MB), National Science Foundation BCS0923763 (MB), het Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) onder contract NBCHZ090439 (WS), de Office of Naval Research (ONR) onder award N00014-11 -1-0.399 (WS), en het leger Research Lab (ARL) onder contract W911NF-10-2-0022 (WS). Het uitzicht, meningen en / of bevindingen in deze presentatie zijn die van de auteurs en mogen niet worden geïnterpreteerd als de officiële standpunten of het beleid, expliciet noch impliciet, van de bovengenoemde agentschappen of het Amerikaanse ministerie van Defensie.

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