Ce matériau est basé sur des travaux appuyés par le National Science Foundation sous Grant BCS 1063774.

1. Stimulation de la topographie Polar-angle et Psychophysique Pour obtenir une carte polaire à angle rétinotopique dans la SC, nous utilisons un coin à 90 ° de points mobiles que le stimulus (excentricité 2-9 ° d&#39;angle visuel, signifie point-vitesse 4 ° / sec) (Fig. 1). Il est connu que l&#39;activité dans le SC est renforcée par l&#39;application de l&#39;attention implicite 5, donc nous utilisons une tâche d&#39;attention dans notre paradigme pour augmenter signal disponible. Le procès, chaque 2 s, les sujets ont pour consigne de secret assister à la cale entière et d&#39;effectuer une tâche de discrimination de vitesse tout en conservant la fixation. Le coin est divisé en 2 × 3 secteurs virtuels avec des points dans l&#39;un des secteurs, choisis au hasard à chaque essai, un déplacement plus lent ou plus rapide que tous les autres points. Après chaque essai, le coin est tourné de 30 ° autour de fixation de telle sorte que le stimulus tourne pleinement avec une période de 24 sec. Chaque course se compose de 9,5 rotations de la relance (228 sec), et des séances de laboratoire, mentionnons16-18 pistes. Pour maintenir les performances du sujet à cette tâche pendant toute la durée de chaque course, la difficulté de la tâche est ajustée en utilisant deux hasard entrelacés deux jusqu&#39;à-un-vers le bas des escaliers. Après tous les deux essais consécutifs de corriger la différence de vitesse est réduite de 8%, et pour chaque essai incorrecte, la différence est augmenté de 8%. Avant la numérisation, tous les sujets de pratiquer la tâche visuelle à l&#39;extérieur du scanner jusqu&#39;à ce qu&#39;ils atteignent un niveau stable de la performance, ce qui nécessite 3-4 de 20 minutes la durée des séances de pratique. Seuils de discrimination typiques sont de l&#39;ordre de 1 ° -1,5 ° / sec. 2. Préparation Sujet <ol><li> Sujets têtes sont fixées avec des tampons pour minimiser mouvement de la tête avant qu&#39;ils ne soient positionnés à l&#39;intérieur du scanner portait. À ces hautes résolutions spatiales, l&#39;IRMf est particulièrement sensible aux artefacts de mouvement, de sorte stabilisation de la tête est essentiel. </li><li> Les sujets ont une IRM-compatibpad bouton le dans une main et instruit sur quel bouton appuyer pour indiquer leurs jugements sur la vitesse dot. </li></ol> 3. Localisation et fixant la SC <ol><li> Human SC est une petite structure, mais distincts, ~ 9 mm de diamètre, situé sur le toit du mésencéphale. Lorsque vous utilisez un petit nombre de tranches d&#39;IRMf, plusieurs séries de l&#39;imagerie alignement sont nécessaires pour sa localisation précise. Nous courons ces séries le long des plans sagittal, axial et coronal. </li><li> Nous utilisons ensuite ces images radiophare d&#39;alignement de précision prescrire la SC avec 8-10 tranches contiguës, 1,2 mm d&#39;épaisseur, le champ de vision (FOV), 170 mm en une barre oblique, quasi-axiale avion. </li><li> Ensuite, à haute résolution T 1-pondérées images structurelles sont obtenues en utilisant un modèle tridimensionnel (3D) RF-gâtés GRASS (SPGR) séquence (15 ° angle de bascule, de 1,2 mm voxels) une fois avant de recueillir des données fonctionnelles et une fois après. Ces images sont utilisées comme référence pour aligner les données IRMf à un str haute résolutionvolume de référence uctural obtenu dans une session distincte que nous décrirons plus tard. </li></ol> 4. Paramètres fonctionnels IRM Tout d&#39;imagerie a été réalisée sur un scanner GE Signa HD12 IRM 3T en utilisant le GE-8-channel fourni, bobine de tête. Excitation était de 6,4 ms-sinc fenêtré impulsion appliquée à l&#39;aide de la bobine corps du scanner. Pour obtenir 1,2 mm d&#39;échantillonnage dans l&#39;homme SC, nous utilisons une de trois coups en spirale trajectoire d&#39;acquisition 6,7. Trois coups de feu sont nécessaires pour plusieurs raisons. En particulier, un coup d&#39;acquisition pour notre scanner et FOV requise&gt; 77 ms, trop long pour être pratique. Les coups multiples sont combinés ensemble, après correction en soustrayant la valeur initiale et de la tendance linéaire de la phase. TE est incrémenté de 2 ms à la première image pour estimer une carte de champ à partir des deux premiers volumes acquises, et cette carte est utilisée pour la correction linéaire. Images reconstruites a un SNR de ~ 20. Spectres de puissance temporelle SC voxels généralementont montré peu de la structure associée au bruit physiologique; l&#39;utilisation d&#39;une acquisition 3-tir a eu un fort effet de filtrage sur le niveau relativement élevé de fréquence des effets de pulsation cardiaque et la respiration. Autres techniques de réduction du bruit sont problématiques dans ce contexte à haute résolution. Par exemple, les méthodes de correction rétrospectives comme RETROICOR 6 ne sont pas applicables aux Multi-shot de données, et synchronisation cardiaque introduit du bruit et des artefacts associés à des troubles de l&#39;équilibre T 1. Le temps d&#39;écho, T E = 40 ms, est plus longue que typiquement utilisés dans le cortex (30 ms) parce qu&#39;on mesurée une manière correspondante plus 2 T * dans le tissu SC (~ 60 ms) que celle observée dans la matière grise corticale (~ 45 ms). Acquisition de la bande passante est limitée à 62,5 kHz à réduire le courant de crête gradient qui provoque le chauffage indésirable sur notre scanner. Nous avons choisi TR = 1 sec, donc avec trois coups d&#39;un volume est acquise à tous les 3sec. 5. Modélisation structurelle IRM et 3D En une seule séance distincte pour chaque objet, on obtient une haute résolution (0,7 mm d&#39;échantillonnage) volume de référence en utilisant un T 1-séquence pondérée qui donne une bonne contraste des tissus (3D SPGR, 15 ° angle de bascule, l&#39;inversion préparé avec T I = 450 ms, 2 excitations, durée ~ 28 minutes, 0,7 mm voxels). Dans ce volume de référence, nous segment de tissus du mésencéphale, le tronc cérébral, et des parties du thalamus (figure 2A) en utilisant une combinaison de techniques manuelles et automatiques fournies par l&#39;application ITK-SNAP 2. En particulier, nous utilisons un outil de segmentation automatique dans lequel l&#39;utilisateur graines de multiples points au sein de chaque tronc cérébral, le logiciel, puis étend automatiquement la segmentation autour des points de semences contraints dans une région définie par des critères de contraste et l&#39;intensité. Cette segmentation automatique est ensuite ajustered, le cas échéant, à l&#39;aide manuelle, &quot;peinture-comme des« outils de voxels. Le liquide céphalo-rachidien-tissu interface de la SC est interpolée à partir de la segmentation à l&#39;aide de tessellation de surface isodensité, et cette surface initiale est raffiné pour réduire les artefacts de repliement de spectre (fig. 2, B et D) en utilisant une variationnel déformable de la surface algorithme 3. Cette surface offre sommets et vers l&#39;extérieur des vecteurs normaux à être utilisés comme référence pour les calculs laminaires (décrit ci-dessous) ainsi que d&#39;un moyen de visualiser les données fonctionnelles. 6. Analyse d&#39;Image Pour analyser les données IRMf, nous utilisons le logiciel mrVista (disponible en téléchargement sur <a href="http://white.stanford.edu/mrvista.php" target="_blank">​​http://white.stanford.edu/mrvista.php)</a> ainsi que des outils développés sur le cadre mrVista dans notre laboratoire. Dans les prochaines étapes, nous utilisons des outils standard de paquet mrVista: <ol><li> Initialiserla session en mrVista, sélectionnant l&#39;option de normalisation dans l&#39;espace l&#39;intensité des données moyennées pour réduire les effets de l&#39;inhomogénéité de la bobine. La normalisation utilise un procédé homomorphique, qui est, en divisant par une version filtrée passe-bas des intensités moyennes temporellement l&#39;image de volume avec une correction additive solide pour le bruit estimé. Le premier demi-cycle d&#39;images (12 sec) est abandonné pour éviter transitoire équilibre MR et les effets hémodynamiques. </li><li> Corrigez au sein terme de mouvement. Le mouvement est estimée à partir de la série chronologique des volumes. Toutefois, en raison de la relativement faible rapport signal sur bruit (SNR) des images, nous avons d&#39;abord effectuer un wagon 5-échantillon de lissage sur les séries chronologiques. Chaque volume est ensuite enregistrée à la moyenne des 5 derniers échantillons. Notez que le lissage est utilisé uniquement pour estimer le mouvement, et les données réelles ne sont pas amortis. </li><li> Formulaire moyennes temporelles de données de chaque terme de l&#39;image en mouvement corrigés, et utiliser ces moyennes pour corriger le mouvement inter-série using pour la dernière série comme référence. </li><li> Effectuer une correction tranche-temps. Nous utilisons acquisition de la coupe progressive, de façon erreurs dues à l&#39;exécution de correction d&#39;horloge après la correction de mouvement sera faible (~ 125 msec). </li><li> Moyenne des multiples joggings enregistrés au sein de chaque session pour améliorer SNR. </li><li> Alignez les données structurelles de la session IRMf au volume de structure de référence en utilisant un algorithme de recalage robuste basée sur l&#39;intensité 8. Chargez l&#39;alignement et la segmentation en mrVista. </li><li> Transformer les données fonctionnelles de séries temporelles sur le volume de référence segmenté. Dans les étapes suivantes, nous utilisons des outils développés dans notre laboratoire pour effectuer une analyse plus approfondie. </li><li> Calculer une carte de distance en calculant la distance entre chacun des voxels de tissus SC et sa plus proche sur la surface de sommet SC. Ces distances sont utilisés pour mesurer la position laminaire dans le volume de référence. </li><li> Effectuer un processus de segmentation laminaire pour permettre moyenne profondeur de données de séries chronologiques pour améliorer èmee SNR. Petites (1,6 mm de diamètre) des disques de tissu sont associés à chaque sommet du modèle de surface le long de la surface superficielle entière SC, et chaque disque est ensuite étendu à la fois vers l&#39;intérieur et vers l&#39;extérieur à partir du tissu SC utilisant les normales de surface locale d&#39;un voisinage former laminaire individuelle 4. </li><li> Pour chaque point de la surface SC, nous utilisons ces associations laminaire à la moyenne de la série chronologique sur une échelle de profondeur. Depuis, les neurones visuels sensibles sont principalement présents dans les couches superficielles de la SC, pour l&#39;expérience de stimulation visuelle, nous avons utilisé une gamme de 0 à 1,8 mm de profondeur. </li></ol> 7. Analyse de cartographie topographique Pour analyser la représentation topographique des données, analyse de cohérence est effectuée sur la série temporelle moyenne profondeur en ajustant une sinusoïde à la fréquence de répétition de stimulation (c.-à-Hz 1/24 pour le stimulus 24 secondes décrit ci-dessus) pour chaque voxel. De cette adaptation, nous tirons des cartes de surface de responsabilitésoi amplitude, la cohérence, et la phase. Cette analyse est effectuée dans le domaine fréquentiel, et est une technique courante pour quantifier cartes rétinotopiques dans le cortex visuel 9,10. La phase de l&#39;ajustement sinusoïdal mesure la position du stimulus. À phase nulle correspond à la partie supérieure méridien vertical (fig. 3). Le stimulus tourne alors vers la droite, de sorte qu&#39;une phase de π / 2 correspond à quand le stimulus a tourné vers le méridien horizontal dans le champ visuel droit. Après la phase de radians, l&#39;impulsion traverse dans le champ visuel gauche, et ainsi de suite. Nous avons également obtenu des limites de toute l&#39;étendue superficielle de la SC en utilisant une inspection manuelle de l&#39;anatomie de haute résolution de volume pondérée en T1. Ces limites sont marquées dans la figure. 3 par lignes rouges en pointillés. IRMf ne mesure pas directement l&#39;activité neuronale, mais plutôt une réponse du flux sanguin qui est étroitement couplé, mais lentementà l&#39;activité neuronale. Cela ajoute un délai hémodynamique à la réponse en phase. Le retard est estimé en prenant toutes les voxels-dessus de notre seuil de cohérence de chaque SC région d&#39;intérêt, et le centrage de leurs moyens autour de π dans le plan complexe. Dans nos données SC, ces retards sont assez petites, de l&#39;ordre de 2-4 sec. Nous supprimons ce retard en faisant tourner la palette de couleurs dans le sens antihoraire de 45 degrés (correspondant à 3 sec) (Fig. 3). 8. Les résultats représentatifs Données de phase en superposition sur une surface 3D de la SC (Fig. 3) montre que la réponse à une stimulation visuelle est représentée controlatéral dans le SC, c&#39;est à dire, le champ visuel gauche est représentée sur la droite SC et le vice-a-versa. Il ya aussi une organisation rétinotopique de l&#39;activité. Le droit champ visuel supérieur est représenté en dedans sur la gauche colliculus (bleu-magenta), et le champ inférieur est représenté latéralement (rouge-jaune). SimilArly, le champ supérieur gauche visuel est représenté en dedans sur le droit colliculus (bleu-cyan) et inférieure est représentée latéralement (vert-jaune). Cette topographie est compatible avec les résultats de non-humains études sur les primates de réponses SC: 1) à une stimulation visuelle à l&#39;aide unitaire électrophysiologie, et 2) la cartographie des mouvements induits par microstimulation saccades 11,12. <img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig1.jpg" /> Figure 1. Une ordonnance Slice) affichée sur la mi-sagittale image. B) moyenne temporelle (à partir du 1er terme) des images fonctionnelles obtenues de la tranche centrale marquée en rouge dans A). <img alt="Figure 2" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig2.jpg" /> Figure 2. Relance la topographie Polar-angle. Un coin de 90 ° de déplacement en noir et blanc des points sur un fond gris tourner lentement autour de la fixation. Le coin a été divisée en un réseau de 6 Virtusecteurs al (lignes grises ajouté pour souligner les secteurs) pour permettre au sujet d&#39;effectuer une tâche de discrimination de vitesse dans un secteur choisi au hasard. <img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig3.jpg" /> Figure 3. Segmentation et modélisation de la surface. A) Le mésencéphale, le tronc cérébral, et des parties du thalamus ont été segmentés de haute résolution volumes anatomie IRM. B) une surface a été créé sur le bord de la région segmentée. C) des données de phase sinusoïdale ajustés vu sur une tranche inplane (cohérence&gt; 0,25). D) A tourné et vue agrandie de la surface du modèle du tronc cérébral a été utilisée pour visualiser des données de phase sur le SC. <img alt="Figure 4" src="/files/ftp_upload/3746/3746fig4.jpg" /> Figure 4. Polar-angle cartes. cartes de phase IRMf dans deux sujets qui codent visuelle angle polaire. Seuils cohérence pour chaque carte sont prévus sur le coin inférieur droit. La roue des couleurs concerne les phases superposées de la relance dans les pangle alvéolaire à leurs positions du champ visuel.

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Pas de conflits d&#39;intérêt déclarés.

Nos techniques d&#39;acquisition et d&#39;analyse de données permettent de mesurer l&#39;activité neuronale dans des structures sous-corticales du cerveau humain à haute résolution (1,2 mm voxels). L&#39;acquisition spirale 3-shot réduit le bruit physiologique qui est particulièrement préjudiciable aux mesures IRMf dans le mésencéphale. En outre, notre segmentation du tissu laminaire nous permet d&#39;effectuer moyenne approfondie des données qui contribuent à améliorer le SNR. Nous avons utilisé ces métho...

high-resolution functional magnetic resonance imaging methods for human midbrain

L&#39;IRM fonctionnelle (IRMf) est un outil largement utilisé pour la mesure non invasive de corrélats activité du cerveau humain. Cependant, son utilisation a surtout été centrée sur mesure de l&#39;activité sur la surface du cortex cérébral plutôt que dans les régions sous-corticales comme le mésencéphale et du tronc cérébral. IRMf sous-corticale doit relever deux défis: la résolution spatiale et le bruit physiologique. Nous décrivons ici un ensemble optimisé de techniques mises au point pour effectuer à haute résolution IRMf chez l&#39;homme SC, une structure sur la surface dorsale du mésencéphale, les méthodes peuvent également être utilisés pour le tronc cérébral autre image et les structures sous-corticales. Haute résolution (1,2 mm voxels) de l&#39;IRMf SC exige une approche non-conventionnelle. L&#39;échantillonnage spatiale souhaitée est obtenue en utilisant un multi-shot (entrelacé) en spirale d&#39;acquisition 1. Étant donné que, T 2 * du tissu SC est plus longue que dans le cortex, une durée d&#39;écho correspondante plus (T E ~ 40 ms) est utilisé pour maxiMize contraste fonctionnelle. Afin de couvrir toute l&#39;étendue de la SC, 8-10 tranches sont obtenues. Pour chaque session, un anatomie structurelle avec la prescription même tranche que l&#39;IRMf est également obtenue, qui est utilisé pour aligner les données fonctionnelles à un volume de référence à haute résolution. Dans une session distincte, pour chaque sujet, nous créons une haute résolution (0,7 mm d&#39;échantillonnage) volume de référence en utilisant un T 1-séquence pondérée qui donne une bonne contraste des tissus. Dans le volume de référence, la région du mésencéphale est segmenté en utilisant le logiciel d&#39;application ITK-SNAP 2. Cette segmentation est utilisée pour créer une représentation de la surface 3D du mésencéphale qui est à la fois doux et précis 3. Les sommets de surface et les normales sont utilisées pour créer une carte de la profondeur de la surface du mésencéphale dans les 4 tissus. Les données fonctionnelles est transformé dans le système de coordonnées du volume de référence segmenté. Les associations de profondeur des voxelspermettre à la moyenne des données de séries chronologiques IRMf dans des intervalles de profondeur déterminées à améliorer la qualité du signal. Les données sont rendues sur la surface 3D pour la visualisation. Dans notre laboratoire, nous utilisons cette technique pour mesurer des cartes topographiques de la stimulation visuelle et secrète et manifeste l&#39;attention visuelle dans la SC 1. A titre d&#39;exemple, nous démontrons la représentation topographique de l&#39;angle polaire à une stimulation visuelle dans SC.

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High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Cet article décrit les techniques pour réaliser l&#39;imagerie haute résolution par résonance magnétique fonctionnelle avec 1,2 mm d&#39;échantillonnage dans le mésencéphale humain et structures sous-corticales à l&#39;aide d&#39;un scanner 3T. L&#39;utilisation de ces techniques pour résoudre les cartes topographiques de la stimulation visuelle chez l&#39;homme colliculus supérieur (CS) est donnée à titre d&#39;exemple.

Haute résolution magnétique fonctionnelle Méthodes d&#39;imagerie par résonance mésencéphale humain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

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Neuroscience

12.7K vues.  The University of Texas at Austin. Cet article décrit les techniques pour réaliser l'imagerie haute résolution par résonance magnétique fonctionnelle avec 1,2 mm d'échantillonnage dans le mésencéphale humain et structures sous-corticales à l'aide d'un scanner 3T. L'utilisation de ces techniques pour résoudre les cartes topographiques de la stimulation visuelle chez l'homme colliculus supérieur (CS) est donnée à titre d'exemple.