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Diffusions-Tensor-Bildgebung bei traumatischen Hirnverletzungen

Overview

Quelle: Laboratorien der Jonas T. Kaplan und der Sarah I. Gimbel-Universität von Südkalifornien

Traditionelle Gehirn bildgebende Verfahren mittels MRI sind sehr gut in die groben Strukturen des Gehirns zu visualisieren. Ein Bild eines strukturellen Gehirns mit MRI gemacht bietet hohen Kontrast der Grenzen zwischen grauen und weißen Substanz und Informationen über die Größe und Form der Gehirnstrukturen. Jedoch diese Bilder nicht detailliert, die zugrunde liegende Struktur und Integrität der weißen Substanz Netzwerke im Gehirn, die Axon-Bundles bestehen, die lokalen und entfernten Hirnregionen miteinander zu verbinden.

Verbreitung MRI verwendet Pulssequenzen, die empfindlich auf die Diffusion von Wassermolekülen. Durch die Messung der Richtung der Diffusion, ist es möglich, Rückschlüsse auf die Struktur der Netzwerke der weißen Substanz im Gehirn machen. Wasser-Moleküle in einem Axon werden durch die Zellmembran in ihren Bewegungen eingeschränkt; anstatt nach dem Zufallsprinzip in alle Richtungen mit gleicher Wahrscheinlichkeit (isotropes Bewegung), sind sie wahrscheinlicher, bewegen sich in bestimmte Richtungen parallel mit dem Axon (anisotrope Bewegung; ( Abbildung 1). Daher sind Maßnahmen der Diffusion Anisotropie gedacht, um Eigenschaften der weißen Substanz wie Faserdichte, Axon Dicke und Grad der Myelinisierung widerspiegeln. Eine gemeinsame Maßnahme ist fraktionale Anisotropie (FA). FA-Werte liegen zwischen 0, die völlig isotropen Bewegung darstellt, 1, was maximale Anisotropie.

Figure 1
Abbildung 1: Diffusion Anisotropie. Wenn die Richtung der Diffusion ungezwungene und zufällig ist, ist Bewegung gleichmäßig in alle Richtungen gemessen. Dies ist isotrop Diffusion (A). Wenn Wasser-Moleküle in das Axon einer Nervenzelle enthalten sind, die Verbreitung ist anisotrop, tendenziell häufiger entlang der Richtung des Axons (B) auftreten. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

In diesem Experiment verwenden Diffusion Tensor imaging (DTI) wir zur weißen Substanz Integrität Messen im Schädel-Hirn-Trauma (SHT). TBI tritt auf, wenn eine externe Kraft verletzt das Gehirn wie ein Schlag auf den Kopf oder eine plötzliche Bewegung wie die Art, die bei einem Autounfall auftreten können. Diese Art von Hirnverletzungen von mechanischen Kräften ist diffus axonale Schädigung-Schäden an weißen Substanz im Gehirn zugeordnet. Denn das ist eine Verletzung, die Auswirkungen auf die Integrität der weißen Substanz können standard bildgebende Verfahren den Schaden nicht verraten. Besonders empfindlich auf diese anatomischen Veränderungen sind jedoch Maßnahmen der Diffusion. Nach einer Studie von Kraus Et Al. 1, vergleichen wir eine Gruppe von gesunden Kontrollpersonen zu einer Gruppe von Menschen mit TBI und Nutzung Diffusion imaging, die Wirkung von TBI auf zerebrale weiße Angelegenheit zu messen. Darüber hinaus testen wir die Beziehung zwischen weißen Substanz Integrität und kognitive Funktion mit Hilfe einer Aufmerksamkeit Aufgabe. 2 dieser Studie nutzt eine Region von Interesse (ROI) Ansatz mit Schwerpunkt auf drei Trakte der weißen Substanz: die Splenium des Corpus Callosum, die vorderen Corona Radiata und überlegene longitudinal Fasciculus (Abbildung 2).

Figure 2
Abbildung 2: Regionen von Interesse. Die drei ROIs, aus dem Atlas ICBM DTI-81 definiert sehen Sie hier in horizontale Scheiben durch das Gehirn. Grün ist das Splenium des Corpus Callosum. Das Splenium ist am hinteren Teil des Corpus Callosum. Blau ist die vordere Corona Radiata. Die überlegene longitudinal Fasciculus wird in rot angezeigt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Procedure

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. 20 Teilnehmer mit mittelschwerer bis schwerer TBI und 20 Alter abgestimmten Kontrollen zu rekrutieren. Alle Teilnehmer sollten über 18 Jahre alt sein.
    1. TBI Patienten sollte eine geschlossene Kopfverletzungen erlebt haben, die vor mindestens 6 Monaten aufgetreten sind. TBI wird durch verschiedene Faktoren wie z. B. Änderungen im Bewusstsein, Verlust des Bewusstseins und Verlust des Gedächtnisses von Bewertung, vor oder nach dem Unfall diagnostiziert. Um als mäßig bis sc...

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Results

Die FA-Werte aus den drei ROIs sind in Abbildung 3dargestellt. Fraktionale Anisotropie war signifikant niedriger in der SHT-Gruppe in allen drei ROIs, auf das Vorhandensein von weit verbreiteten weißen Substanz Schäden an Personen. Diese nicht-lokalisierte Verlust der Integrität der weißen Substanz ist typisch für TBI.

Figure 3
Abbildung 3:...

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Application and Summary

Da Diffusionsbildgebung Unterschiede in der weißen Substanz Struktur, die oft nicht mit traditionellen MRT-Bildgebung sichtbar sind zeigen kann, ist es ein wichtiges Instrument für das Verständnis der Gehirnstruktur und -Funktion. In diesem Experiment haben wir einen klinisch relevanten Marker für Schädel-Hirn-Verletzung, die verwendet werden, um vorherzusagen, die Verhaltensstörungen Folgen einer solchen Verletzung identifiziert. DTI ist besonders nützlich in der Studie der Entwicklung des Gehirns, gewesen, da Ve...

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References
  1. Kraus, M.F., et al. White matter integrity and cognition in chronic traumatic brain injury: a diffusion tensor imaging study. Brain. 130, 2508-2519 (2007).
  2. Niogi, S.N., et al. Structural dissociation of attentional control and memory in adults with and without mild traumatic brain injury. Brain. 131, 3209-3221 (2008).
  3. Fan, J., McCandliss, B.D., Sommer, T., Raz, A., & Posner, M.I. Testing the efficiency and independence of attentional networks. J Cogn Neurosci. 14, 340-347 (2002).
Tags
Diffusion Tensor ImagingDTITraumatic Brain InjuryWhite Matter NetworksAxon BundlesCortical And Subcortical Gray MatterExternal ForceRepetitive InteractionsSevere InjuryCognition DeficitsAttentional DomainDistractedSlower Reaction TimeWhite Matter IntegrityPatients With TBIHealthy Control IndividualsCognitive FunctionSelective Attention TaskImaging Data AnalysisDiffusion ValuesRegions Of InterestAttentional Control

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Overview

1:32

Experimental Design

5:20

Running the Experiment

8:11

Data Analysis and Results

10:46

Applications

12:01

Summary

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