JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • протокол
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Измерение gyrification (корковой складывающиеся) в любом возрасте представляет собой окно в раннем развитии мозга. Таким образом, мы ранее разработали алгоритм для измерения местных gyrification в тысячах точек по полушарии 1. В этой статье мы подробно вычисления этого локального индекса gyrification.

Аннотация

Cortical folding (gyrification) is determined during the first months of life, so that adverse events occurring during this period leave traces that will be identifiable at any age. As recently reviewed by Mangin and colleagues2, several methods exist to quantify different characteristics of gyrification. For instance, sulcal morphometry can be used to measure shape descriptors such as the depth, length or indices of inter-hemispheric asymmetry3. These geometrical properties have the advantage of being easy to interpret. However, sulcal morphometry tightly relies on the accurate identification of a given set of sulci and hence provides a fragmented description of gyrification. A more fine-grained quantification of gyrification can be achieved with curvature-based measurements, where smoothed absolute mean curvature is typically computed at thousands of points over the cortical surface4. The curvature is however not straightforward to comprehend, as it remains unclear if there is any direct relationship between the curvedness and a biologically meaningful correlate such as cortical volume or surface. To address the diverse issues raised by the measurement of cortical folding, we previously developed an algorithm to quantify local gyrification with an exquisite spatial resolution and of simple interpretation. Our method is inspired of the Gyrification Index5, a method originally used in comparative neuroanatomy to evaluate the cortical folding differences across species. In our implementation, which we name local Gyrification Index (lGI1), we measure the amount of cortex buried within the sulcal folds as compared with the amount of visible cortex in circular regions of interest. Given that the cortex grows primarily through radial expansion6, our method was specifically designed to identify early defects of cortical development.

In this article, we detail the computation of local Gyrification Index, which is now freely distributed as a part of the FreeSurfer Software (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/, Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital). FreeSurfer provides a set of automated reconstruction tools of the brain's cortical surface from structural MRI data. The cortical surface extracted in the native space of the images with sub-millimeter accuracy is then further used for the creation of an outer surface, which will serve as a basis for the lGI calculation. A circular region of interest is then delineated on the outer surface, and its corresponding region of interest on the cortical surface is identified using a matching algorithm as described in our validation study1. This process is repeatedly iterated with largely overlapping regions of interest, resulting in cortical maps of gyrification for subsequent statistical comparisons (Fig. 1). Of note, another measurement of local gyrification with a similar inspiration was proposed by Toro and colleagues7, where the folding index at each point is computed as the ratio of the cortical area contained in a sphere divided by the area of a disc with the same radius. The two implementations differ in that the one by Toro et al. is based on Euclidian distances and thus considers discontinuous patches of cortical area, whereas ours uses a strict geodesic algorithm and include only the continuous patch of cortical area opening at the brain surface in a circular region of interest.

протокол

1. Реконструкция 3D корковой поверхности

Это первая часть протокола используется стандартный трубопровод FreeSurfer, как описано в вики ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki ). Обратите внимание, что команды подробно описаны здесь описать один из способов достижения корковых реконструкции поверхности, но эквивалентные команды также могут быть использованы.

  1. Импорт сырой MRI DICOM в FreeSurfer и проверки качества изображения (например, что ориентация правильная, контрастность достаточно и изображения не переехал). Этот процесс использует следующие команды (замените текст между <...> (включительно) со значениями соответствующих конкретном случае, и "#" обозначает комментарии):

    mksubjdirs # Создаем папку архитектура используется FreeSurfer
    компакт-диск
    / МРТ # перейти к МРТ папку тему
    mri_convert см
    001.mgz # конвертировать сырые МРТ в формате # FreeSurfer
    tkmedit 001.mgz # визуализировать преобразованы объеме

  2. Создание трехмерных моделей коры сетки 8,9. Для того чтобы справиться с проблемой похоронен борозд, FreeSurfer сначала создает унитарное белый объем вещества, которое используется в качестве отправной точки для начальной серо-белой поверхности. Эта поверхность затем оптимизированы в соответствии с местными градиент напряженности и дальнейшее развитие в серо-CSF интерфейс.

    Recon-все-ов # Запуск корковых реконструкции поверхности

    В конце процесса восстановления, вы получите две сетки моделей включает около 150 000 точек для каждого полушария: белый (серо-белый интерфейс) и мягкой мозговой оболочки (серо-CSF интерфейс) поверхности. Важно отметить, что все поверхности и объемы остаются в родном пространстве, что позволяет измерений, такие как объем, площадь поверхности, толщины или gyrification индекс измеряется без деформации.
  3. Проверить точность этих реконструированных поверхностей:

    tkmedit T1.mgz? H.pial # белую поверхность накладывается в зеленых и пиальных поверхности в красном

    где А обозначает полушарии: lh.pial для левого полушария и rh.pial для правого полушария. Рисунок 2 (в 2 вариантах: анимационный рисунок, которые будут включены в фильм и статический для веб-сайта) показывает пример правильной белой и мягкой мозговой оболочки поверхностей реконструкций для "Берта" с учетом распространяется вместе с пакетом FreeSurfer. Если вам нужно вручную исправить результат процесса восстановления, вы найдете учебник по FreeSurfer вики ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits ,

2. Вычислить местных Индекс Gyrification

Когда вы будете удовлетворены своей поверхности, вычислить локальный индекс Gyrification GI) с помощью команды:

Recon-все-ЛГИ-х годов

Эта команда обычно длится около 3 часов на два полушария одного участника исследования, в зависимости от мощности вашего компьютера. Различных этапах процесса л ГИ сделал обзор на рис. 1. Вычислительные начинается с создания внешней поверхности с помощью морфологической операции закрытия. Это внешняя поверхность, обозначаемая? H.pial_outer_smoothed, далее иллюстрируется на рис. 3. Затем, около 800 перекрывающихся круговых областях, представляющих интерес, созданный на внешней поверхности. Для каждого из этих регионов, соответствующие интересующей нас области определяется напиальных поверхности. Весь расчет заканчивается создание индивидуальная карта, содержащие один л GI значение для каждой точки поверхности коры (т.е. ~ 150 000 значений в полушарии).

3. Проверьте результат расчета л GI для каждого полушария

tksurfer ? Ч пиальных-оверлей / Surf /? H.pial_lgi-fthresh 1

Л GI значения накладываются на поверхности коры. Как правильный л GI значения, как правило, составляет от 1 до 5, установив минимальный порог в 1 (с опцией fthresh) позволяет быстро проверить: у вас не должно быть видно серое области коры. Пример правильного индивидуальный результат показан на рис. 4.

4. Статистическое сравнение групп

Цель заключается в количественном влиянии группы на каждую вершину по поверхности коры, контролируя при этом на эффект от пола ивозраста. Вы должны будете следовать тем же способом, если вы хотите сравнить толщину корки в каждой вершине, но дает? H.pial_lgi вместо? H.thickness. Возможны два варианта, можно вычислить статистические сравнения группы: классические команды перечислены первыми, и графический интерфейс (Qdec) кратко упомянуто в дальнейшем.

  1. Первый вариант сравнить л GI результатов между группами использовать команды, приведенные ниже; Более подробную информацию можно получить на https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis .
    1. Сначала вам нужно создать шаблон изучения конкретных давая все ваши предметы на входе:

      make_average_subject - субъектов ...

      Выше команда будет создавать тему под названием "средний". Кроме того, вы можете использовать тему «fsaveярости "распространяется как часть FreeSurfer распределения.
    2. Затем создайте текстовый файл, содержащий описание субъектов, вовлеченных в исследование ("FreeSurfer Группа дескрипторов файлов"). Ваш FSGD.txt должна выглядеть следующим образом:

      GroupDescriptorFile 1
      Группа Control_Male
      Группа Control_Female
      Группа Patient_Male
      Группа Patient_Female
      Переменные Возраст
      Вход
      Patient_Male 20
      Вход
      Control_Female 23
      <...>
    3. Resample л И. данных в пространстве среднего тему, используя следующую команду для каждого полушария:

      mris_preproc - fsgd FSGD.txt - целевые среднем -? геми ч - МЭС pial_lgi? - из h.lgi.mgh
    4. Гладкая данные о поверхности коры, чтобы снизить уровень сигнала к шуму:

      mri_surf2surf? - геми ч - сек в среднем? - sval h.lgi.mgh - FWHM 10 -? tval h.10.lgi.mgh
    5. Вычислить группы сравнения на уровне каждой вершины. Для этого вам нужно будет создать файл контрастность текста (например, в случае FSGD.txt описано выше, "contrast.txt" будет содержать значения "1 1 -1 -1 0", чтобы вычислить разницу между элементами управления и пациентов, контролируя при этом на возраст и пол). Наконец запустить сравнения:

      mri_glmfit - у h.10.lgi.mgh -? fsgd FSGD.txt ночлежный -? glmdir h.lgi.glmdir - серфинга средняя ч - ° С contrast.txt
    6. Визуализация результатов на среднем предмет использования tksurfer:

      tksurfer среднем? ч завышенным

      После этого загрузите в качестве оверлея sig.mgh файл, расположенный в папке? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. С помощью опции "настройки наложения" можно дополнительно модифицировать р порог, а также поправки на множественные сравнения использованием ложных открытий 10.
  2. Альтернативным вариантом для группы комСравнение является использование Qdec, графический пользовательский интерфейс реализован в FreeSurfer. Использование Qdec с местными Индекс Gyrification подразумевает для предварительного сглаживания л И. данных:

    Recon-все-QCache-мера pial_lgi среднего -Е годы

    С Qdec, FreeSurfer Группа дескрипторов файлов заменяется немного другую версию, таблицы данных (qdec.table.dat), который включает описание различных групп и других вмешивающихся факторов, таких как возраст. Подробное описание использования Qdec обеспечивается при http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis .
    Следует отметить, что если л И. недоступна в список зависимых переменных в Qdec, необходимо добавить следующую строку в Qdecrc файл, расположенный в Вашем домашнем каталоге.:

    MEASURE1 = pial_lgi
  3. 5. Анализ

    Кроме того, статистический анализ в конечном счете может быть вычислен на уровне корковых parcellation интегрированы в FreeSurfer 11. Для этой цели, средняя л GI значения могут быть извлечены для круговорота 34 регионах, представляющих интерес для каждого полушария, и эти измерения могут быть сопоставлены между различными группами. Этот участок стрелке анализа (в отличие от вершины стрелки анализа, описанного выше) может быть привлекательным, поскольку он ограничивает объем статистических сравнений. Тем не менее, л И. в каждой точке количественно gyrification в окружающем круговые области, так что средняя И. л в круговорот региона представляет интерес и в определенной степени отражает gyrification в соседних регионах, представляющих интерес.

    Наконец, хотя наиболее важные вопросы были описаны в этот протокол, решение других проблем, которые могут возникнуть во время FreeSurfer или л И. обработки можно найти в архивах списка рассылки FreeSurfer ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport ).

    6. Представитель Результаты

    Как описано в разделе 1с протокола, вы должны тщательно проверить точность реконструкции корковых поверхностей перед л GI вычисления. Хотя прокрутка между лобной и затылочной доли, обратите особое внимание, что сосуды и мембраны, не включаются в пиальных поверхности. Проверьте также, что белая поверхность точно следует серо-белый интерфейс. Пример правильного реконструкции приводится на рис 2 (см. рисунок анимированный GIF за весь объем).

    В конце л GI вычисления, вы также должны проверить результат для обоих полушарий каждому предмету.Там не должно быть какой-либо области коры с результатом Г. И. л меньше, чем 1. Раздела 3 протокола и рисунке 4 показано, как проверить правильно, если выход л GI вычисления правильны.

    figure-protocol-11212
    Рисунок 1. Обзор л GI вычисления. Во-первых, трехмерные модели коры сетки восстанавливаются из сырых изображений с помощью стандартного трубопровода FreeSurfer. Эти реконструкции алгоритмы используют двойные белые объем материи как отправная точка, чтобы преодолеть проблемы похоронен борозд. Корковых моделей сетки обычно включает в себя около 150 тысяч вершин и классически используется для расчета толщины коры в каждой точке. Аналогичным образом, местные Индекс Gyrification GI) будет вычисляться в каждой вершине. Для этой цели внешней поверхности будет создана. Затем соответствующие круговых областях, представляющих интерес, определили на внешнейг коры поверхности с помощью соответствующих алгоритмов. Примерно через 800 генерации перекрывающиеся области интереса, процесс приводит к созданию индивидуальных карт л GI. Эти карты могут быть легко интерпретированы: индекс 5 означает, что есть в 5 раз больше поверхности коры инвагинационный в борозды в округе, что количество видимых поверхности коры; Индекс 1 означает, что кора квартиру в окрестностях . Наконец, статистические сравнения групп вычисляются на уровне каждой вершине, как и в корковых сравнения толщины.

    Рисунке 1b. Индивидуальные корковых карту л GI. Этот небольшой фильм показывает 360-градусов вращения отдельных корковых карте LGI, как показано на рис. 1. Поразительно, отметить, что зоны коры головного мозга с более высокими значениями л И. соответствуют первым раз и создаются в процессе в жизни внутриутробного: латеральной борозды, верхней височной борозды и вtraparietal борозды на боковой вид на мозг, и теменно-затылочной борозды на медиальной зрения мозга. Посмотреть фильм

    figure-protocol-13164
    Рисунок 2. Пример адекватной реконструкции поверхности коры (один корональных раздел). После окончания процесса восстановления, корковой поверхности должны быть тщательно проверены по всей мозговой объема. Внутренней поверхности коры (обозначается белой поверхности, зеленым цветом на изображении), должны четко следовать серо-белый интерфейс. Внешней поверхности коры (т.е. серо-CSF интерфейс, обозначаемый пиальных поверхности, здесь, в красный цвет) не должен включать любую часть судна или мембраны. Следует отметить, что пример, приведенный здесь использует "Берта" с учетом распространяется вместе с FreeSurfer пакета.

    Рисунок 2B. Пример адекватной поверхности коры reconstruction (полная громкость). Этот анимированный рисунок показывает поверхности коры левого полушария "Берта" субъект на каждом корональных раздел, как видно, прокручивая из самых фронтальной к наиболее затылочной корональные разделы с FreeSurfer. Посмотреть фильм

    figure-protocol-14340
    Рисунок 3. Пример внешней поверхности рассчитывается как часть процесса л GI (один корональных раздел). Первым шагом в л GI вычисления создание внешней поверхности обертывающей полушарии. Эта поверхность (обозначается? H.pial_outer_smoothed в FreeSurfer) можно проверить с помощью tkmedit. Здесь, "Берта" с учетом распространяется с FreeSurfer используется в качестве примера.

    Рис 3B. Пример внешней поверхности рассчитывается как часть процесса л Г.И. (полная громкость). Этот анимированный рисунокпоказывает, наружной поверхности левого полушария на каждом корональных раздел, как видно, прокручивая из самых фронтальной к наиболее затылочной корональные разделы с tkmedit в FreeSurfer. Посмотреть фильм

    figure-protocol-15545
    Рисунок 4. Пример правильного вывода л Г.И., если смотреть с FreeSurfer. Различные ориентации поверхности коры из "Берта" тему с л GI значения накладным. Цвет-код по умолчанию "тепло" Наложение как видно с tksurfer в FreeSurfer. Использование минимального порога 1, все вершины должны быть цветными и не корковой области должны APГруша в сером цвете. Следует отметить, что цвет наложения можно изменить с помощью опции "Настройка Overlay" в tksurfer, где минимальные и максимальные значения, а также гистограмма общее распределение л GI также может быть проверено.

Обсуждение

Протокол выше описано, как для измерения местных Индекс Gyrification на основе мозговой Т1-взвешенной МРТ и проведения статистических сопоставлений группы. Наш метод был специально разработан для локализации раннего нарушения в корковых процесс расширения и, как таковая, представляют особ?...

Раскрытие информации

Авторы не имеют ничего раскрывать.

Благодарности

This research was supported by the National Center of Competence in Research (NCCR) "SYNAPSY - The Synaptic Bases of Mental Diseases" financed by the Swiss National Science Foundation (n° 51AU40_125759). Development of the local Gyrification Index was supported by grants from the Swiss National Research Fund to Dr. Marie Schaer (323500-111165) and to Dr. Stephan Eliez (3200-063135.00/1, 3232-063134.00/1, PP0033-102864 and 32473B-121996) and by the Center for Biomedical Imaging (CIBM) of the Geneva-Lausanne Universities and the EPFL, as well as the foundations Leenaards and Louis-Jeantet. Support for the development of FreeSurfer software was provided in part by the National Center for Research Resources (P41-RR14075, and the NCRR BIRN Morphometric Project BIRN002, U24 RR021382), the National Institute for Biomedical Imaging and Bioengineering (R01 EB001550, R01EB006758), the National Institute for Neurological Disorders and Stroke (R01 NS052585-01) as well as the Mental Illness and Neuroscience Discovery (MIND) Institute, and is part of the National Alliance for Medical Image Computing (NAMIC), funded by the National Institutes of Health through the NIH Roadmap for Medical Research, Grant U54 EB005149. Additional support was provided by The Autism & Dyslexia Project funded by the Ellison Medical Foundation.

Материалы

Материал: Unix или Mac рабочей станции с процессором 2 ГГц и выше и как минимум 4 Гб оперативной памяти, с FreeSurfer установлен ( http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki , желательно последнюю версию, но не старше чем версия 4.0.3). Для вычисления индекса местных Gyrification, MATLAB также требуется ( http://www.mathworks.com/ ) вместе с Image Processing Toolbox.

Данные: образец хорошего качества (с высоким разрешением, высокой контрастности) церебральной МРТ Т1-взвешенных данных. Ваша группа испытуемых должны быть предпочтительно по возрасту и полу. Учитывая нормальное между индивидуальной изменчивости в коре головного морфология, число испытуемых в каждой группе должно быть достаточно, чтобы идентифицировать существующее различие группы (больше - лучше). Разумный минимальный размер выборки будет около 20 человекв группе (хотя вы, вероятно, может пойти на меньше, если интенсивность изменений велик и если в группе плотно подобраны для пола и возраста).

NameCompanyCatalog NumberComments
Наименование оборудования Компания Номер по каталогу Комментарии
FreeSurfer Martinos Центра биомедицинской визуализации, MGH Версия новее, чем 4.0.3
Matlab Mathworks Image Processing Toolbox

Ссылки

  1. Schaer, M. A surface-based approach to quantify local cortical gyrification. IEEE. Trans. Med. Imaging. 27, 161-170 (2008).
  2. Mangin, J. F., Jouvent, E., Cachia, A. In-vivo measurement of cortical morphology: means and meanings. Curr. Opin. Neurol. 23, 359-367 (2010).
  3. Mangin, J. F. A framework to study the cortical folding patterns. Neuroimage. 23, S129-S138 (2004).
  4. Luders, E. A curvature-based approach to estimate local gyrification on the cortical surface. Neuroimage. 29, 1224-1230 (2006).
  5. Zilles, K., Armstrong, E., Schleicher, A., Kretschmann, H. J. The human pattern of gyrification in the cerebral cortex. Anat. Embryol. (Berl). 179, 173-179 (1988).
  6. Rakic, P. Specification of cerebral cortical areas. Science. 241, 170-176 (1988).
  7. Toro, R. Brain size and folding of the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 18, 2352-2357 (2008).
  8. Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9, 195-207 (1999).
  9. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9, 179-194 (1999).
  10. 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).
  11. Desikan, R. S. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 31, 968-980 (2006).
  12. Schaer, M. Congenital heart disease affects local gyrification in 22q11.2 deletion syndrome. Dev. Med. Child. Neurol. 51, 746-753 (2009).
  13. Palaniyappan, L., Mallikarjun, P., Joseph, V., White, T. P., Liddle, P. F. Folding of the Prefrontal Cortex in Schizophrenia: Regional Differences in Gyrification. Biol. Psychiatry. , (2011).
  14. Zhang, Y. Decreased gyrification in major depressive disorder. Neuroreport. 20, 378-380 (2009).
  15. Juranek, J., Salman, M. S. Anomalous development of brain structure and function in spina bifida myelomeningocele. Dev. Disabil. Res. Rev. 16, 23-30 (2010).
  16. Zhang, Y. Reduced cortical folding in mental retardation. AJNR. Am. J. Neuroradiol. 31, 1063-1067 (2010).
  17. Kuperberg, G. R. Regionally localized thinning of the cerebral cortex in schizophrenia. Archives of general psychiatry. 60, 878-888 (2003).
  18. Milad, M. R. Thickness of ventromedial prefrontal cortex in humans is correlated with extinction memory. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102, 10706-10711 (2005).
  19. Rauch, S. L. A magnetic resonance imaging study of cortical thickness in animal phobia. Biol. Psychiatry. 55, 946-952 (2004).
  20. Fjell, A. M. Selective increase of cortical thickness in high-performing elderly--structural indices of optimal cognitive aging. Neuroimage. 29, 984-994 (2006).
  21. Walhovd, K. B. Regional cortical thickness matters in recall after months more than minutes. Neuroimage. 31, 1343-1351 (2006).
  22. Gold, B. T. Differing neuropsychological and neuroanatomical correlates of abnormal reading in early-stage semantic dementia and dementia of the Alzheimer type. Neuropsychologia. 43, 833-846 (2005).
  23. Salat, D. H. Thinning of the cerebral cortex in aging. Cereb. Cortex. 14, 721-730 (2004).
  24. Schaer, M., Eliez, S. Contribution of structural brain imaging to our understanding of cortical development process. European Psychiatry Reviews. 2, 13-16 (2009).
  25. Shaw, P. Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex. J. Neurosci. 28, 3586-3594 (2008).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

59

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены