نشر الموترة التصوير بالرنين المغناطيسي في تحليل أمراض الاعصاب
Summary
نشر الموترة التصوير (DTI) يخدم أساسا كأداة القائم على التصوير بالرنين المغناطيسي لتحديد<em> في الجسم الحي</em> المجهرية للدماغ والعمليات المرضية بسبب الاضطرابات العصبية داخل المادة البيضاء الدماغية. التحليلات المستندة زارة التجارة والصناعة السماح للتطبيق لأمراض الدماغ سواء على مستوى المجموعة والبيانات في موضوع واحد.
Abstract
توفر نشر الموترة التصوير (DTI) تقنيات المعلومات على العمليات المجهرية من المادة البيضاء الدماغية (WM) في الجسم الحي. تم تصميم التطبيقات الحالية للتحقيق في خلافات في أنماط مشاركة WM في أمراض مختلفة في الدماغ، والاضطرابات العصبية وخاصة، عن طريق استخدام التحليلات زارة التجارة والصناعة في مختلف مقارنة مع الضوابط الملائمة.
يتم تنفيذ تحليل البيانات زارة التجارة والصناعة بطريقة VARIATE، أي مقارنة voxelwise من المقاييس الإقليمية نشر القائمة على اتجاه مثل تباين كسور (FA)، جنبا إلى جنب مع تتبع الألياف (FT) يرافقه الاحصائيات تباين كسور tractwise (TFAS) على مستوى المجموعة من أجل لتحديد الاختلافات في هياكل الاتحاد الانجليزي على طول WM، الذي يهدف إلى تعريف الأنماط الإقليمية للتعديلات WM على مستوى المجموعة. التحول إلى فضاء معيار التجسيمي هو شرط أساسي للدراسات مجموعة ويتطلب بيانات وافية وتجهيز للحفاظ دبالتبعية المتبادلة بين irectional. تظهر التطبيقات الحالية النهج التقنية الأمثل لهذه المحافظة على المعلومات الكمية والاتجاه خلال تطبيع المكانية في تحليل البيانات على مستوى المجموعة. على هذا الأساس، يمكن تطبيق تقنيات FT إلى مجموعة بيانات متوسط من أجل تحديد المعلومات المقاييس على النحو المحدد من قبل FT. بالإضافة إلى ذلك، تطبيق الأساليب زارة التجارة والصناعة، أي الاختلافات في FA-الخرائط بعد المحاذاة التجسيمي، في تحليل طولية في أساس الموضوع الفردية تكشف عن معلومات حول تطور الاضطرابات العصبية. ويمكن الحصول على مزيد من تحسين الجودة على أساس النتائج زارة التجارة والصناعة خلال تجهيزها من قبل تطبيق القضاء للرقابة من الاتجاهات التدرج مع مستويات الضوضاء العالية.
في ملخص، يستخدم زارة التجارة والصناعة لتحديد WM التشريح المرضي متميزة من أمراض الدماغ المختلفة عن طريق الجمع بين كامل تحليل زارة التجارة والصناعة القائم على الدماغ والقائم على المسالك.
Introduction
نشر الموترة التصوير في الدماغ البشري
تتكون هذه المسألة (WM) مساحات بيضاء في الجهاز العصبي المركزي من المحاور المزدحمة بالسكان بالإضافة إلى أنواع مختلفة من دبق عصبي وغيرها من المجموعات الصغيرة من الخلايا. غشاء محور عصبي وكذلك ألياف البروتين الانحياز بشكل جيد ضمن محور عصبي يقيد عمودي نشر المياه إلى التوجه الألياف، مما يؤدي إلى انتشار المياه متباين الخواص في الدماغ WM 1. الأغماد المايلين حول محاور عصبية يمكن أن تسهم أيضا في تباين لكلا داخل وخارج الخلية الماء 2.
ويمكن الكشف عن الوصف الكمي للتباين هذا من قبل نشر الموترة التصوير (DTI). زارة التجارة والصناعة تنتج صورا للأنسجة مرجحة مع الخصائص المجهرية المحلية من نشر المياه. للكثافات صورة في كل موقف هي الموهن، اعتمادا على قوة واتجاه ما يسمى التدرج نشر المغناطيسي (ممثلة فيذات القيمة ب)، وكذلك على البنية المجهرية المحلية التي جزيئات الماء منتشر 3، ومعامل الانتشار D، قيمة العددية:
ومع ذلك، في ظل وجود تباين في WM ونشرها لم يعد من الممكن تتميز معامل عددي واحد، ولكن يتطلب موتر 
الذي يصف في أول تقدير تقريبي التنقل الجزيئية على طول كل اتجاه، والعلاقة بين هذه الاتجاهات 4. ويتسبب تباين نشرها أساسا من التوجه من مساحات الألياف في WM ويتأثر معالمه الصغرى والهيكلية الكلية. من الميزات المجهرية، منظمة intraaxonal يبدو أن من أعظم تأثير على تباين نشرها، إلى جانب كثافة الأليافالثانية التعبئة الخلية، ودرجة تكون الميالين، وقطر الألياف الفردية. على نطاق والعيانية، التباين في توجهات كل مساحات WM في فوكسل التصوير يؤثر درجته من تباين 5.
في القياسات زارة التجارة والصناعة التقليدية، أبعاد فوكسل هي بالترتيب من ملليمتر. وهكذا، فإن فوكسل يحتوي دائما على المعلومات بلغ متوسط جزيئات الماء داخل وحدة التخزين التي تغطي عادة الكشف عن العديد من المحاور وكذلك جزيئات الماء المحيطة بها. وعلى الرغم من هذه البيئة متعددة الاتجاهات، DTI حساسة للاتجاه أكبر المحور الرئيسي الذي ينسجم مع اتجاه محور عصبي الغالبة، أي مساهمة محور عصبي يسيطر على إشارة المقاسة 2.
يوفر زارة التجارة والصناعة نوعين من المعلومات حول الخاصية من نشر المياه: أولا، مدى التوجه نحو مستقل من نشر تباين 5 والثانية، والاتجاه السائد للنشر المياه في ايماجvoxels ه، أي التوجه نشر 6.
ومن المفترض أن البروتوكولات الحالية لتوفير إطار من تقنيات تحليل زارة التجارة والصناعة لمقارنة كمية من الجماعات الموضوع على مستوى المجموعة، كما هو مبين في ما يلي.
الكمي لخصائص نشر – تحليل المعلمات
ويمكن قياس عناصر موتر متماثل من قبل التدرجات نشرها على طول لا يقل عن ستة اتجاهات غير متداخلة وغير متحد المستوى بحيث ب (المعادلة 1) أصبح موتر، مما أدى إلى تخفيف إشارة
هذه المعادلة يتطلب المحاسبة عن التفاعلات الممكنة بين التصوير والتدرجات نشر التي يتم تطبيقها في الاتجاهات المتعامدة (مصطلحات الصليب)، وحتى بين التدرجات التصوير التي يتم تطبيقهافي الاتجاهات المتعامدة 4.
والموترة نشر المرتبة الثانية يمكن دائما diagonalized ترك ثلاثة عناصر فقط غير صفرية على طول قطري الرئيسي للموتر، أي القيم الذاتية ( 
). والقيم الذاتية تعكس شكل أو تكوين الإهليلجي. يتم وصف العلاقة الرياضية بين إحداثيات الرئيسية للالإهليلجي والإطار المختبرية التي أجراها المتجهات الذاتية 
وبما أن هناك العديد من التحديات في عرض البيانات موتر، وقد اقترح مفهوم مجسمات القطع الناقص نشر 3. وEigendiffusivities هذه هتمثل llipsoids معاملات ذات بعد واحد نشر في الاتجاه الرئيسي للdiffusivities من المتوسط، أي المحور الرئيسي للالإهليلجي يمثل الاتجاه الرئيسي في نشر فوكسل الذي يتزامن مع اتجاه الألياف، في حين أن الانحراف من الإهليلجي يوفر معلومات حول درجة تباين والتماثل لها. ولذلك، تباين مقاييس نشر مثل تباين كسور (FA) يمكن تعريف 7.
هو المتوسط الحسابي لجميع القيم الذاتية.
نهج إضافية لاستخدام الاتجاه الرئيسي للالموترة نشرها لمعالجة اتصال WM من الدماغ، والمقابلة لtractography approaCH الذي لديه نية للتحقيق في أي أجزاء من الدماغ ترتبط مع بعضها البعض. على افتراض أن توجه عنصرا رئيسيا في نشر الموترة يمثل التوجه للمساحات محور عصبي المهيمنة، يتم توفير مجال ناقلات 3-D في كل النواقل التي تمثل التوجه الألياف. حاليا، هناك العديد من الطرق المختلفة لإعادة بناء مساحات WM التي يمكن تقسيمها إلى نوعين: ويستند الفئة الأولى على خوارزميات اكثار خط باستخدام معلومات موتر المحلية لكل خطوة من الألياف المسالك نشر 2،8،9. ويستند الفئة الثانية على تقليل الطاقة العالمية إلى العثور على المسار بقوة الأكثر ملاءمة بين منطقتين WM، مما أدى إلى نهج الإحصاءات المكانية القائمة على المسالك (TBSS) 10 والتي تم استخدامها في خوارزميات أخرى مثل الإحصاءات تباين كسور tractwise (TFAS – أنظر نص البروتوكول، القسم 2.4).
التحول في موقف التجسيميارض فضاء
كما هو الحال في غيرها من وسائل التصوير بالرنين المغناطيسي المتقدمة، وزارة التجارة والصناعة والقائم على دراسات FT في سياق السريرية متابعة الهدف النهائي لتصنيف التشكل في الدماغ المريض الفرد من أجل تسهيل عملية التشخيص يعتمد على بعض التمييز متري 11. هي دراسات على مستوى المجموعة الأكثر ملاءمة إذا من المفترض أن يكون بسبب الأضرار التي لواحد أو أكثر من مجالات محددة في الدماغ أو شبكة تشريحي عصبي محددة النمط الظاهري السريرية المشتركة. هنا، في المتوسط من النتائج للمواد الدراسية المختلفة هو مفيد من أجل تقييم الأنماط الشائعة من التعديلات المجهرية. كل فرد لديه الدماغ على أن يتم تحويلها إلى الفضاء التجسيمي بحيث، في الخطوة الثانية، حيث بلغ متوسطها الحسابي للنتائج على مستوى فوكسل تلو فوكسل هو ممكن. تطبيع المكانية سمح لعلم الحساب في المتوسط من النتائج التي تم الحصول عليها من مواضيع مختلفة من أجل تحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) وإجراء المقارنة بين عينات من المرضى وتابعسيادة القانون والأمن من أجل تحليل التشريح المرضي الحسابية من اضطراب محددة، مثل مرض الاعصاب الذي يرتبط مع التكلف نظام محددة في الدماغ.
اقترح نهج في وقت مبكر من التطبيع إلى الفضاء التجسيمي موحدة بنسبة 12 خوارزمية التحول إلى أطلس القياسية التي تنطوي على تحديد مختلف المعالم الدماغ وتوسيع تدريجي من الأرباع الدماغ. في الوقت الحاضر، فإن معظم MRI حزم متقدمة لتحليل البيانات استخدام تطبيع للمعهد مونتريال العصبية (MNI) الفضاء التجسيمي 13. لهذا التحول، تم تطوير خوارزميات تسجيل الدماغ شبه والآلي باستخدام قوالب محددة الدراسة 14،15. في زارة التجارة والصناعة، اهتماما خاصا لابد من الانتباه إلى الحفاظ على المعلومات اتجاهي أثناء عملية التطبيع 16،17. تطبيق التحولات المكانية إلى صور DT-MR التي مطلوبة من أجل تطبيع المكانيةمن مجموعات من مجموعات البيانات، على النقيض من الصور العددية تزييفها، معقدة بسبب حقيقة أن DTS تحتوي على معلومات توجهي الذي يتأثر مرة أخرى عن طريق التحول. يجب حساب هذا التأثير لمن أجل التأكد من صحة التشريحية للصورة تتحول. هنا، يتم عرض تقنيات لتطبيق التحولات أفيني إلى مجموعات البيانات زارة التجارة والصناعة.
تطبيق زارة التجارة والصناعة لأمراض الدماغ
المقارنة بين طولية زارة التجارة والصناعة البيانات يتطلب المواءمة / تسجيل البيانات موضوع واحد بين بعضها البعض. في هذا السياق، والمحافظة على المعلومات اتجاهي ضروري (أي دوران الموترة نشرها خلال التحولات أفيني). وقد تم الإبلاغ عن التطبيقات الممكنة لاضطرابات الاعصاب سابقا (مثلا 18،19).
وقد أنشئت زارة التجارة والصناعة كأداة فنية غير الغازية قوية للتحقيق في الجسم الحي neuropathology من WM مساحات العصبية (مثل 11،20،21،22). المقاييس الكمية المستندة زارة التجارة والصناعة من عملية الانتشار، مثل كرة القدم، وبالفعل ثبت أن تكون علامات حساسة لدراسة مجموعة واسعة من الأمراض WM، مثل السكتة الدماغية 20، التصلب المتعدد 23، الضموري الجانبي التصلب 24، 25، مرض الزهايمر 26 ، والعديد من الاضطرابات الأخرى WM 27،28.
بالإضافة إلى ذلك، زارة التجارة والصناعة مع FT يمكن استخدامها لتحديد مساحات WM 23. هذا الأسلوب، في حين لا يزال ليس في الاستخدام السريري الروتيني، والناشئة باعتبارها أداة قوية لتقييم حالة شذوذ مسار محدد في الأمراض العصبية. ضمن مساحات المحددة، ومختلف المؤشرات الكمية المستمدة من التصوير بالرنين المغناطيسي زارة التجارة والصناعة والاستحواذ إضافية (مثل الصور T2 المرجحة و / أو نقل مغنطة (MT) التصوير) التي هي coregistered تشريحيا إلى البيانات زارة التجارة والصناعة يمكن قياسها. بموجب هذه الوثيقة، يمكن أن يكون كل مؤشر calculانبعاث العوادم بوصفها وظيفة من موقف داخل الجهاز، مشيرا إلى المؤامرات التي تصور التباين المكاني لمحات المسالك.
في ما يلي، بالاشعة زارة التجارة والصناعة الإنسان التي أجريت على 1.5 استخدمت تسلا MRI-الماسحات الضوئية (سيمنز الطبية، الاحتفالات، ألمانيا) للتحقيق إمكانات تقنيات تحليل مختلف للكشف عن تشوهات المادة البيضاء في مجموعات المرضى وكذلك في الأفراد. بعد التأكد من جودتها الآلي للقضاء على أحجام الحركة تالف وحدات التخزين مع أنواع أخرى من الأعمال الفنية، وإجراءات تحليل نتائج العمل الموحد إعداد البيانات للتحليل زارة التجارة والصناعة على التوالي. سوف يتضح النهج تحليل مختلف في ما يلي، على سبيل المثال أول الدماغ كله، استنادا الإحصاءات المكانية (WBSS)، في المرتبة الثانية، FT، و، Tractwise الاحصائيات تباين كسور الثالث (TFAS). WBSS هو الأسلوب الذي يعمل في القياس لقياس الأشكال القائم على فوكسل (VBM) والتي عادة ما يعرف باسم قياس الأشكال القائم على فوكسل / الإحصاءات المتعلقة زارة التجارة والصناعة البيانات (VBM / زارة التجارة والصناعة) <eم>. VBM هو الأسلوب الذي تدير أصلا على النقيض من الصور حيث يكون هناك اختلاف التباين في مسح منفصل ليتم حلها في حين WBSS هو الأسلوب الذي يستخدمه مقارنة voxelwise من معلمة المادية. لذا، على الرغم مماثلة حسابيا، والمصطلحات التي يتم التفريق WBSS وVBM سيتم استخدامها في ما يلي.
Protocol
Representative Results
Discussion
لا يمكن أن يتحقق في المتوسط بين موضوع زارة التجارة والصناعة البيانات فيما يتعلق سعة الانتشار (عن طريق استخدام المعلومات FA) واتجاه الانتشار (استنادا إلى FT)، على التوالي. في المتوسط من FA خرائط يسمح للمقارنة إحصائية للجماعات الموضوع من قبل WBSS وTFAS. هذا الإطار المنه?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
أجزاء من هذا العمل، أي دراسة حول مراقبة الجودة وتصحيح للاتجاهات التدرج في تطبيق تالف لبيانات المرضى الذين يعانون من اضطرابات فرط الحركة، ودعمت من قبل الشبكة الأوروبية HD (EHDN مشروع 070). تم الحصول على فحوصات الرنين المغناطيسي في هذه الدراسة معينة كجزء من لندن موقع TRACK-HD الفوج.
Materials
| MR scanner | Siemens 1.5 T Magnetom Symphony | ||
| analysis software | TIFT – Tensor Imaging and Fiber Tracking |
References
- Moseley, M. E., Cohen, Y., et al. Diffusion-weighted MR imaging of anisotropic water diffusion in cat central nervous system. Radiology. 176, 439-445 (1990).
- Mori, S., van Zijl, P. C. M. Fiber tracking: principles and strategies – a technical review. NMR Biomed. 15, 468-480 (2002).
- Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR Diffusion Tensor Spectroscopy and Imaging. Biophys J. 66, 259-267 (1994).
- Mattiello, J., Basser, J. P., Le Bihan, D. Analytical expression for the b-matrix in NMR diffusion imaging and spectroscopy. J. Magn. Reson. A. 108, 131-141 (1994).
- Pierpaoli, C., Basser, P. J. Toward a quantitative assessment of diffusion anisotropy. Magn. Reson. Med. 36, 893-906 (1996).
- Pajevic, S., Pierpaoli, C. Color schemes to represent the orientation of anisotropic tissues from diffusion tensor data: application to white matter fiber tract mapping in the human brain. Magn. Reson. Med. 42, 526-540 (1999).
- Le Bihan, D., Mangin, J. F., et al. Diffusion tensor imaging: concepts and applications. J. Magn. Reson. Imaging. 13, 534-546 (2001).
- Conturo, T. E., Lori, N. F., et al. Tracking neuronal fibre pathways in the living human brain. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 96, 10422-10427 (1999).
- Lori, N. F., Akbudak, E. Diffusion tensor fibre tracking of human brain connectivity: aquisition methods, reliability analysis and biological results. NMR Biomed. 15, 494-515 (2002).
- Smith, S. M., Jenkinson, M., et al. Tract-based spatial statistics: voxelwise analysis of multi-subject diffusion data. Neuroimage. 31, 1487-1505 (2006).
- Agosta, F., Pagani, E., et al. Assessment of white matter tract damage in patients with amyotrophic lateral sclerosis: a diffusion tensor MR imaging tractography study. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 31, 1457-1461 (2010).
- Talairach, J., Tournoux, P. . Coplanar stereotaxic atlas of the human brain. , (1988).
- Brett, M., Johnsrude, I. S., Owen, A. M. The problem of functional localization in the human brain. Nat. Rev. Neurosci. 3, 243-249 (2002).
- Collins, D. L., Neelin, P., Peters, T. M., Evans, A. C. Automatic 3-D intersubject registration of MR volumetric data in standardized Talairach space. J. Comput. Assist. Tomogr. 18, 192-205 (1994).
- Friston, K. J., Ashburner, J., Frith, C. D., Poline, J. -. B., Heather, J. D., Frackowiak, R. S. J. Spatial registration and normalization of images. Human Brain Mapp. 2, 165-189 (1995).
- Alexander, D. C., Pierpaoli, C., Basser, P. J., Gee, J. C. Spatial transformations of diffusion tensor magnetic resonance images. IEEE Trans. Med. Imaging. 20, 1131-1139 (2001).
- Müller, H. -. P., Unrath, A., Ludolph, A. C., Kassubek, J. Preservation of Diffusion Tensor Properties during Spatial Normalization by use of Tensor imaging and Fiber Tracking on a Normal Brain Database. Phys. Med. Biol. 52, N99-N109 (2007).
- Likitjaroen, Y., Meindl, T., et al. Longitudinal changes of fractional anisotropy in Alzheimer’s disease patients treated with galantamine: a 12-month randomized, placebo-controlled, double-blinded study. Eur. Arch. Psychiatry Clin. Neurosci. 262, 341-350 (2012).
- Zhang, Y., Schuff, N. Progression of white matter degeneration in amyotrophic lateral sclerosis: A diffusion tensor imaging study. Amyotroph. Lateral Scler. 12, 421-429 (2011).
- Pierpaoli, C., Barnett, A. Water diffusion changes in Wallerian degeneration and their dependence on white matter architecture. Neuroimage. 13, 1174-1185 (2001).
- Agosta, F., Valsasina, P., et al. Sensorimotor functional connectivity changes in amyotrophic lateral sclerosis. Cereb Cortex. 21, 2291-2298 (2011).
- Müller, H. -. P., Unrath, A., Huppertz, H. J., Ludolph, A. C., Kassubek, J. Neuroanatomical patterns of cerebral white matter involvement in different motor neuron diseases as studied by diffusion tensor imaging analysis. Amyotroph Lateral Scler. 13, 254-264 (2012).
- Reich, D. S., Zackowski, K. M. Corticospinal tract abnormalities are associated with weakness in multiple sclerosis. Am. J. Neuroradiol. 29, 333-339 (2008).
- Abe, O., Yamada, H. Amyotrophic lateral sclerosis: Diffusion tensor tractography and voxel-based analysis. NMR Biomed. 17, 411-416 (2004).
- Sage, C. A., Peeters, R. R., Gorner, A., Robberecht, W., Sunaert, S. Quantitative diffusion tensor imaging in amyotrophic lateral sclerosis. Neuroimage. 34, 486-499 (2007).
- Preti, M. G., Baglio, F., et al. Assessing corpus callosum changes in Alzheimer’s disease: comparison between tract-based spatial statistics and atlas-based tractography. PLoS One. 7, e35856 (2012).
- Borroni, B., Brambati, S. M., et al. Evidence of white matter changes on diffusion tensor imaging in frontotemporal dementia. Arch. Neurol. 64, 246-251 (2007).
- Unrath, A., Müller, H. -. P., Riecker, A., Ludolph, A. C., Sperfeld, A. D., Kassubek, J. Whole brain-based analysis of regional white matter tract alterations in rare motor neuron diseases by diffusion tensor imaging. Hum Brain Mapp. 31, 1727-1740 (2010).
- Müller, H. -. P., Lulé, D., Unrath, A., Ludolph, A. C., Riecker, A., Kassubek, J. Complementary Image Analysis of Diffusion Tensor Imaging and 3-Dimensional T1-Weighted Imaging: White Matter Analysis in Amyotrophic Lateral Sclerosis. J. Neuroimaging. 21, 24-33 (2011).
- Müller, H. -. P., Unrath, A., Sperfeld, A. D., Ludolph, A. C., Riecker, A., Kassubek, J. Diffusion tensor imaging and tractwise fractional anisotropy statistics: quantitative analysis in white matter pathology. Biomed. Eng. Online. 6, 42 (2007).
- Müller, H. -. P., Unrath, A., Riecker, A., Pinkhardt, E. H., Ludolph, A. C., Kassubek, J. Inter-subject variability in the analysis of diffusion tensor imaging at the group level: fractional anisotropy mapping and fiber tracking techniques. Magn. Reson. Imaging. 27, 324-334 (2009).
- Müller, H. -. P., Glauche, V., et al. Stability of white matter changes related to Huntington’s disease in the presence of imaging noise: a DTI study. PLoS Curr. 3, RRN1232 (2011).
- Müller, H. -. P., Süßmuth, S. D., Landwehrmeyer, G. B., Ludolph, A. C., Tabrizi, S. J., Klöppel, S., Kassubek, J. Stability effects on results of diffusion tensor imaging analysis by reduction of the number of gradient directions due to motion artifacts: an application to presymptomatic Huntington’s disease. PLoS Curr. 3, RRN1292 (2011).
- Shen, Y., Larkman, D. J., Counsell, S., Pu, I. M., Edwards, D., Hajnal, J. V. Correction of High-Order Eddy Current Induced Geometric Distortion in Diffusion-Weighted Echo-Planar images. Magn. Reson. Med. 52, 1184-1189 (2004).
- Ashburner, J., Friston, K. J. Nonlinear Spatial Normalization Using Basis Functions. Human Brain Mapping. 7, 254-266 (1999).
- Jones, D. K., Symms, M. R., Cercignani, M., Howard, R. J. The effect of filter size on VBM analyses of DT-MRI data. Neuroimage. 26, 546-554 (2005).
- Kunimatsu, A., Aoki, S., et al. The optimal trackability threshold of fractional anisotropy for diffusion tensor tractography of the corticospinal tract. Magn. Reson. Med. Sci. 3, 11-17 (2004).
- 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).
- Cleaver, J. E. Defective repair replication of DNA in xeroderma pigmentosum. Nature. 218, 652-656 (1968).
- Anttinen, A., Koulu, L., et al. Neurological symptoms and natural course of xeroderma pigmentosum. Brain. 131, 1979-1989 (2008).
- Kassubek, J., Sperfeld, A. D. The cerebro-morphological fingerprint of a progeroid syndrome: white matter changes correlate with neurological symptoms in xeroderma pigmentosum. PLoS One. 7, e30926 (2012).
- Canu, E., Agosta, F. The topography of brain microstructural damage in amyotrophic lateral sclerosis assessed using diffusion tensor MR imaging. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 32, 1307-1314 (2011).
- Verstraete, E., Veldink, J. H., Hendrikse, J., Schelhaas, H. J., van den Heuvel, M. P., van den Berg, L. H. Structural MRI reveals cortical thinning in amyotrophic lateral sclerosis. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 83, 383-388 (2012).
- Hofer, S., Frahm, J. Topography of the human corpus callosum revisited- comprehensive fiber tractography using diffusion tensor magnetic resonance imaging. Neuroimage. 32, 989-994 (2006).
- Iwata, N. K., Kwan, J. Y., et al. White matter alterations differ in primary lateral sclerosis and amyotrophic lateral sclerosis. Brain. 134, 2642-2655 (2011).
- Kassubek, J., Ludolph, A. C., Müller, H. -. P. Neuroimaging of motor neuron diseases. Ther. Adv. Neurol. Disord. 5, 119-127 (2012).
- Kassubek, J., Juengling, F. D. . Multimodality functional neuroimaging. In: C. Stippich (Ed.): Clinical functional MRI – Presurgical functional neuroimaging. , (2007).
- Stadlbauer, A., Buchfelder, M., Salomonowitz, E., Ganslandt, O. Fiber density mapping of gliomas: histopathologic evaluation of a diffusion-tensor imaging data processing method. Radiology. , 257-846 (2010).
- Stadlbauer, A., Hammen, T., et al. Differences in metabolism of fiber tract alterations in gliomas: a combined fiber density mapping and magnetic resonance spectroscopic imaging study. Neurosurgery. 71, 454-463 (2012).
- Staempfli, P., Jaermann, T., Crelier, G. R., Kollias, S., Valavanis, A., Boesiger, P. Resolving fiber crossing using advanced fast marching tractography based on diffusion tensor imaging. Neuroimage. 30, 110-120 (2006).
- Ehricke, H. H., Otto, K. M., Klose, U. Regularization of bending and crossing white matter fibers in MRI Q-ball fields Magn. Reson Imaging. 29, 916-926 (2011).
- Hirsch, J. G., Schwenk, S. M., Rossmanith, C., Hennerici, M. G., Gass, A. Deviations from the diffusion tensor model as revealed by contour plot visualization using high angular resolution diffusion-weighted imaging (HARDI). MAGMA. 16, 93-102 (2003).
- Lazar, M., Weinstein, D. M., et al. White matter tractography using diffusion tensor deflection. Human Brain Mapping. 18, 306-321 (2003).
- Reisert, M., Mader, I., Anastasopoulos, C., Weigel, M., Schnell, S., Kiselev, V. Global fiber reconstruction becomes practical. Neuroimage. 54, 955-962 (2011).
- Klein, A., Andersson, J. Evaluation of 14 nonlinear deformation algorithms applied to human brain MRI registration. Neuroimage. 46, 786-802 (2009).
- Bammer, R. Basic principles of diffusion-weighted imaging. Eur. J. Radiol. 45, 169-184 (2003).
- Mohammadi, S., Keller, S. S. The influence of spatial registration on detection of cerebral asymmetries using voxel-based statistics of fractional anisotropy images and TBSS. PLoS One. 7, e36851 (2012).
- Turner, M. R., Grosskreutz, , et al. Towards a neuroimaging biomarker for amyotrophic lateral sclerosis. Lancet Neurol. 10, 400-403 (2011).
- Müller, H. -. P., Kassubek, J., Enderle, J. D. Multimodal imaging in neurology – special focus on MRI applications and MEG. Synthesis Lectures in Biomedical Engineering. 16, (2008).
- Douaud, G., Filippini, N., Knight, S., Talbot, K., Turner, M. R. Integration of structural and functional magnetic resonance imaging in amyotrophic lateral sclerosis. Brain. 134, 3470-3479 (2011).
- Kolind, S. H., Laule, C., et al. Complementary information from multi-exponential T2 relaxation and diffusion tensor imaging reveals differences between multiple sclerosis lesions. Neuroimage. 40, 77-85 (2008).
- Verma, R., Zacharaki, E. I. Multiparametric tissue characterization of brain neoplasms and their recurrence using pattern classification of MR images. Acad. Radiol. 15, 966-977 (2008).
