2 gennaio 2012
Gyrification di misura (pieghevole corticale) a qualunque età rappresenta una finestra nello sviluppo cerebrale precoce. Quindi, abbiamo già sviluppato un algoritmo per misurare gyrification locale a migliaia di punti sopra l'emisfero 1. In questo lavoro, abbiamo dettaglio il calcolo di questo indice gyrification locale.
L'obiettivo generale di questa procedura è quantificare il ripiegamento corticale o la sua identificazione con una risoluzione eccezionale basata su risonanza magnetica cerebrale. Ciò viene ottenuto innanzitutto creando rappresentazioni tridimensionali accurate delle superfici corticali utilizzando il software free surface. Il secondo passaggio consiste nel costruire una superficie esterna che avvolga strettamente la superficie del solco mediante un algoritmo morfologico di chiusura.
Vengono quindi create centinaia di regioni circolari sovrapposte sulla superficie esterna, che vengono abbinate alla corrispondente area corticale. Successivamente, viene calcolato il rapporto tra le due regioni corrispondenti in ogni punto, ottenendo mappe individuali di ificazione locale, che possono essere utilizzate successivamente per confronti statistici tra diversi gruppi diagnostici. Infine, la misurazione della struttura corticale in bambini cresciuti, adolescenti o adulti può rivelare uno sviluppo corticale anomalo verificatosi nei primi mesi di vita.
Il vantaggio principale di questo metodo rispetto alle tecniche esistenti, come quelle basate sulla curvatura o sulla geometria morfologica delle cellule, è che fornisce una misurazione facilmente interpretabile della corticalizzazione, non vincolata dai limiti delle pareti circolari e che offre anche una risoluzione eccellente. Questo metodo può aiutarci a rispondere ad alcune domande fondamentali riguardo allo sviluppo di condizioni psichiatriche o disturbi neuroevolutivi. In altre parole, possiamo comprendere come eventi neuroevolutivi precoci, come la piegatura della corteccia, possano in seguito influenzare lo sviluppo di patogenesi nell'età adulta.
L'idea di questa tecnica è nata quando abbiamo capito che l'indice di ificazione utilizzato in neuroanatomia comparativa da decenni avrebbe potuto rappresentare un indicatore molto efficace dello sviluppo cerebrale, a patto di superare i problemi legati al suo attuale utilizzo. Il metodo vi sarà dimostrato da Mari, ricercatrice senior del nostro gruppo, e da Mari Ra, ricercatrice senior del laboratorio di Jean Philip Tran. Questa prima parte del protocollo impiega la classica pipeline di Free Surfer.
I comandi descritti qui illustrano un metodo per ottenere le ricostruzioni della superficie corticale, ma possono essere utilizzati anche comandi equivalenti per importare il DICOM MRI grezzo in FreeSurfer. Iniziare creando la struttura delle cartelle. Successivamente, accedere alla cartella MRI del soggetto e convertire l'MRI grezzo nel formato di FreeSurfer.
Quindi visualizzare il volume convertito. Verificare la qualità dell'immagine controllando che l'orientamento sia corretto, che il contrasto sia sufficiente e che l'immagine non sia spostata. Successivamente, utilizzando FreeSurfer, creare i modelli tridimensionali della mesh corticale.
Questo processo dura diverse ore al fine di affrontare il problema di Barrett. Cellie FreeSurfer crea innanzitutto un volume unitario della sostanza bianca, che viene successivamente utilizzato come punto di partenza per la superficie bianca maggiore. Inizialmente, il processo di ricostruzione ottimizza la superficie grigio-bianca in base al gradiente locale di intensità.
Successivamente, questa superficie viene ulteriormente espansa fino all'interfaccia grigia tra CSF per creare il modello mesh del pile. Il processo di ricostruzione produce due modelli mesh 3D composti da circa 150.000 punti per emisfero. Il modello bianco rappresenta l'interfaccia grigio-bianca, mentre il modello pile rappresenta l'interfaccia grigia tra CSF.
Tutte le superfici e i volumi sono nel loro spazio nativo, consentendo misurazioni senza deformazioni. Ora, verificare l'accuratezza di queste superfici ricostruite sovrapponendo le due superfici. L'esempio mostra l'allineamento per il soggetto fornito con il pacchetto FreeSurfer.
Assicurarsi che la superficie bianca segua accuratamente l'interfaccia grigio-bianca e che i vasi e la membrana non siano inclusi nella superficie del cervello, per correggere manualmente il risultato del processo di ricostruzione. Consultare i tutorial presenti nel wiki di FreeSurfer. Quando si è soddisfatti delle superfici, calcolare l'indice di giri locale o LGI.
Questo comando richiede solitamente circa tre ore per i due emisferi di un singolo partecipante allo studio. A seconda della potenza del proprio workstation, il processo LGI inizia con la creazione di una superficie esterna mediante l'operazione morfologica di chiusura. Successivamente, vengono create circa 800 regioni circolari sovrapposte di interesse sulla superficie esterna.
Per ciascuna di queste regioni, viene definita una corrispondente regione di interesse sulla superficie del cervello. L'intero calcolo porta alla creazione di una mappa individuale contenente un valore di LGI per ciascun punto della superficie corticale. Ciò comporta circa 150.000 valori per emisfero al termine del calcolo dell'LGI.
Entrambi gli emisferi di ogni soggetto possono essere verificati in free surfer come corretti. I valori LGI sono tipicamente compresi tra uno e cinque. La soglia minima può essere impostata a uno per un controllo rapido.
Lo scopo di un confronto statistico tra gruppi è quantificare l'effetto di un gruppo in ciascun vertice lungo la fase della superficie corticale, controllando al contempo l'effetto del sesso e dell'età. Iniziare creando un modello specifico per lo studio, fornendo tutti i soggetti e i dati di input. Questo comando crea un soggetto denominato average.
Successivamente, per utilizzare i comandi classici al fine di confrontare i risultati dell'indice di girocità locale (LGI) tra gruppi, creare un file di testo contenente la descrizione dei soggetti coinvolti nello studio. Questo file è noto anche come file descrittore di gruppo di FreeSurfer. Quindi, rieseguire il campionamento dei dati LGI nello spazio del soggetto medio per ciascun emisfero.
Smussare i dati sulla superficie corticale per ridurre il rapporto segnale/rumore. Ora calcolare il confronto di gruppo a livello di ciascun vertice. Questo richiede la creazione di un file di testo contenente il contrasto.
Ad esempio, nel caso del testo FSG D, il file di testo per il contrasto deve contenere i valori uno meno uno zero per calcolare la differenza tra controlli e pazienti, correggendo per età e sesso. Infine, eseguire il confronto. Successivamente, visualizzare i risultati sul soggetto medio utilizzando TK surfer caricando il file di dati appena generato.
L'analisi punto per punto crea una mappa statistica che mostra valori P codificati per colori sovrapposti a ogni punto. Questo esempio mostra una riduzione significativa, principalmente nelle regioni mediali del cervello. Utilizzando l'opzione "configura sovrapposizione", è possibile modificare ulteriormente la soglia dei valori P e correggere per confronti multipli mediante il tasso di scoperte false.
Q deck è un'interfaccia utente grafica implementata in FreeSurfer, come descritto in precedenza mediante riga di comando. Sarà inoltre necessario un modello specifico dello studio per utilizzare Q deck con l'indice di localizzazione. Prima di procedere con la procedura di smoothing, i dati LGI richiedono la costruzione di una tabella dati.
Questo include la descrizione dei diversi gruppi e altre variabili di confondimento come l'età. Se l'LGI non è disponibile nell'elenco delle variabili dipendenti nel Q deck, aggiungere la seguente riga al file RC del Q deck situato nella directory home. Utilizzando il Q deck, si otterranno esattamente gli stessi risultati rispetto all'uso della riga di comando, e sarà inoltre possibile correggere per confronti multipli mediante simulazioni Monte Carlo.
Sebbene l'indice di ificazione locale sia stato sviluppato per un'analisi a livello di vertice, fare una media dei dati a un livello più grossolano può risultare istruttivo. Per analisi esplorative, i valori medi dell'LGI possono essere estratti per le 34 regioni giri del modello di parcellizzazione corticale integrato in FreeSurfer. Tali misurazioni possono quindi essere confrontate tra i diversi gruppi utilizzando software statistici classici.
Pertanto, l'analisi per aree può rappresentare un approccio interessante per limitare il numero di confronti statistici. Tuttavia, l'indice di girocità locale (LGI) in ciascun punto quantifica già la stratificazione nelle regioni circostanti di interesse. Di conseguenza, il valore medio di LGI nelle regioni di interesse considerate può riflettere in una certa misura anche l'organizzazione delle regioni adiacenti di interesse.
Per soluzioni ai problemi che potrebbero verificarsi durante l'elaborazione con FreeSurfer o LGI, consultare gli archivi della mailing list di FreeSurfer. A questo procedimento possono essere associate altre metodiche, come la misurazione dello spessore corticale o la tractografia del tratto T. Questo consentirà di osservare come i cambiamenti precoci nell'ifazione si associino allo sviluppo corticale successivo o allo sviluppo delle vie della sostanza bianca.
Guardando questo video, si dovrebbe acquisire una buona comprensione su come creare una rappresentazione tridimensionale della superficie corticale, come generare mappe individuali di corticalizzazione e come confrontarle tra gruppi per rilevare deterioramenti statisticamente significativi del ripiegamento corticale.
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Questo studio si concentra sulla quantificazione della piegatura corticale mediante tecniche di imaging avanzate. Attraverso l'utilizzo della risonanza magnetica cerebrale, la ricerca mira a creare rappresentazioni dettagliate delle superfici corticali per analizzare lo sviluppo cerebrale.
La misurazione quantitativa del ripiegamento corticale mediante l'Indice di Gyrificazione Locale (lGI) a partire da immagini RM consente una mappatura ad alta risoluzione dei modelli neurosviluppali, favorendo l'individuazione precoce di biomarcatori strutturali. Questo approccio aumenta la fiducia predittiva nelle neuroscienze traslazionali fornendo metriche interpretabili e risolte spazialmente per confronti tra gruppi. L'integrazione dell'analisi lGI nei flussi di R&S della biofarmaceutica orienta la validazione degli obiettivi e le decisioni di portafoglio corrette per il rischio nei programmi su disturbi neurosviluppali e psichiatrici.
Il metodo lGI integra le fasi della scoperta iniziale fino alla ricerca preclinica, supportando la verifica delle ipotesi, lo sviluppo di biomarcatori e analisi a livello di gruppo nei portafogli CNS.