Name: identification of disease-related spatial covariance patterns using neuroimaging data
Uploaded: 2013-06-26T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data at JoVE.com

Dette arbejde blev støttet af Grant No P50NS071675 (Morris K. Udall Center of Excellence i Parkinsons sygdom Research på The Feinstein Institute for Medical Research) til DE fra National Institute of Neurologiske og slagtilfælde. Indholdet er alene forfatternes ansvar og repræsenterer ikke nødvendigvis de officielle synspunkter National Institute of Neurologiske og slagtilfælde eller National Institutes of Health. Sponsor har ikke spillet en rolle i studie design, indsamling, analyse og fortolkning af data, skriver af rapporten eller i beslutningen om at indsende papiret til offentliggørelse.

1.. Dataindsamling og forbehandling <ol><li> SSM / PCA metode kan anvendes til enkelte volumen billeder taget fra forskellige kilder og metoder. Specifikt for on-site PET-billeddannelse af stofskiftet, forberede en egnet radionuklid sporstof såsom [18 F]-fluorodeoxyglukose (FDG), og administreres til hver enkelt patient. Patienterne er normalt scannes i hvile med åbne øjne, efter en hurtig på mindst 12 timer, off medicin. </li><li> Scan hvert emne for individuel eller gruppe vurdering. For mønster bere...

SSM / PCA-modellen oprindeligt præsenteret af Moeller et al. 4. har udviklet 1-3 til en enkel og robust teknik til analyse af Neuroimaging data. Imidlertid har der været uklarheder i anvendelsen af denne metode, som vi har forsøgt at afklare her og i tidligere udgivelser 5-7,10. Nogle af disse spørgsmål er behandlet i teksten, men er igen fremhævet her på grund af deres betydning. Som beskrevet i indledningen, er SSM / PCA primært effektive i hviletilstand FDG PET data, ...

Neurodegenerative sygdomme er blevet grundigt undersøgt ved hjælp af teknikker, der lokaliserer og kvantificere abnormaliteter af hjernens stofskifte samt ikke-empiriske metoder, der studerer regionalt samspil 17.. Datadrevne multivariate analytiske strategier såsom principal komponent analyse (PCA) 1,2,4,18 og uafhængig komponent analyse (ICA) 19,20, samt overvågede teknikker såsom partielle mindste kvadraters (PLS) 21 og ordenstal tendenser kanoniske variates analyse (ORT / CVA) 22 kan afsløre karakteristiske mønstre eller &quot;netværk&quot; af indbyrdes forbundne aktivitet. Det grundlæggende i multivariate procedurer, især den skalerede subprofile model (SSM) 1,2,4-6,18 er tidligere blevet beskrevet i JOVE 3.. Dette PCA tilgang blev oprindeligt udviklet til at undersøge unormale funktionelle kovarians relationer mellem de områder af hjernen i steady-state enkelt volumen billeder af cerebral blodgennemstrømning og stofskifte ACQuired i hvilende tilstand af modaliteter såsom PET og SPECT, der udviser en høj signal-til-støj-egenskaber. Sygdomsspecifikke SSM mønstre er imaging biomarkører, der afspejler generelle forskelle i den regionale topografi hos patienter sammenlignet med normale forsøgspersoner 7,16 og kan afspejle et enkelt netværk processen eller assimilering af flere komplekse unormale funktioner 23.. Metabolisk kovarians mønster netværk i hjernen er forbundet med udtryk værdier (underlagt scores), der kan skelne mellem normal og sygdom grupper og give netværksbaserede foranstaltninger, der korrelerer med kliniske vurderinger af sygdommens sværhedsgrad. Typisk er underlagt scores for sådanne mønstre stige med sygdommen og kan endda blive udtrykt før symptomdebut 14,24. Faktisk har sygdomsrelaterede netværk biomarkører blevet karakteriseret for neurodegenerative sygdomme såsom Parkinsons sygdom 10 (PD), Huntingtons sygdom 25 (HD), og Alzheimers sygdom 8 </sup&gt; (AD). Vigtigere er det, har sygdomsrelaterede metaboliske topografi også blevet identificeret for atypiske parkinson bevægelsesforstyrrelser såsom dissemineret systemet atrofi (MSA) og progressiv supranuclear parese (PSP). Disse mønstre har været anvendt i koncert for differentieret diagnose af personer med klinisk lignende &quot;look-alike&quot; syndromer 12,13,26. Derimod vurderer typiske fMRI voxel-baserede univariate metoder betydningen af ​​forskelle mellem patienter og kontroller i isolerede hjerne klynger. For nylig er der udviklet metoder til at måle den funktionelle forbindelse mellem forskelligt definerede hjerneregioner 27-29. Denne definition af funktionelle tilslutningsmuligheder er begrænset til emnet og region specifikke interaktioner og afviger fra det oprindelige SSM / PCA begreb, der refererer til den tværsnit sammenkobling af indre rumligt fordelte hjernen netværk regioner 1,2,23,30. Til deres fordel, MRI platforme enre let installeres, bredt tilgængelige, non-invasive og kræver typisk kortere scanning tid end de traditionelle radiotracer billeddiagnostiske metoder såsom PET eller SPECT resulterer i en stigning af potentielle metoder beskrevet i nyere litteratur. Men de resulterende tidsafhængige fMRI signaler giver indirekte foranstaltninger af lokal neural aktivitet 31,32. De generelt komplekse analytiske anvendte algoritmer er blevet begrænset af den store størrelse af datasæt, den fysiologiske støj iboende i fMRI signaler, samt den store variation i hjernens aktivitet, der eksisterer mellem fag og regioner 19,23. Selvom interessante oplysninger om hjernens organisation kan udledes af egenskaberne ved fMRI &quot;netværk&quot;, har de ikke været tilstrækkeligt stabile, der skal bruges som pålidelige sygdom biomarkører. Desuden de resulterende netværk topografi er ikke nødvendigvis svarer til de identificeres ved hjælp af etablerede funktionelle billeddiagnostiske metoder såsom SSM / PSA. For the meste er stringent krydsvalidering af de resulterende fMRI topografi har manglet med få eksempler på vellykket fremad anvendelse af afledte mønstre i prospektive scannede data fra enkelte sager. En fordel ved PCA kovariansanalyse ligger i dens evne til at identificere de mest betydningsfulde kilder til data variation i de første par vigtigste komponenter, men det er ineffektivt, hvis de prominente egenvektorer repræsenterer tilfældige støj faktorer snarere end egentlig iboende netværk respons. Ved at vælge kun de første par egenvektorer og begrænsende for dem, der viser betydelige forskelle i patient versus normal kontrol scoringer, i høj grad reducerer vi indflydelse støj elementer. Men for den grundlæggende tilgang er beskrevet her, kan disse foranstaltninger ikke være tilstrækkelige til at skabe en robust estimatorer i en typisk fMRI datasæt med undtagelse af de nærmere beskrevet nedenfor. Således, på grund af den stabile direkte forbindelse mellem regional glucose stofskifte og synaptisk aktivitet 33 er denne metode blevet anvendt primært til analysen af hviletilstand FDG PET-data. Men eftersom cerebral blodgennemstrømning (CBF) er tæt koblet til metabolisk aktivitet i hviletilstand 10,11,34, SPECT 35,36 og for nylig arteriel spin-mærkning (ASL) MRI perfusionsbilleddannelse metoder 37,38, er blevet anvendt at vurdere unormal metabolisk aktivitet i de enkelte tilfælde. Det er sagt, afledningen af pålidelige rumlige kovarians mønstre med hviletilstand fMRI (rsfMRI) er som tidligere nævnt ikke ligetil 31,32. Alligevel har foreløbig SSM / PCA analyse af rsfMRI data fra PD patienter og kontrolpersoner afsløret nogle topografiske homologierne mellem sygdomsrelaterede mønstre identificeret ved hjælp af de to modaliteter, PET og amplitude lavfrekvente svingninger (ALFF) i BOLD fMRI 39,40 . Endelig har vi også konstatere, at denne fremgangsmåde er blevet anvendt med succes i voxel baseret morfoMetry (VBM) strukturelle MRI data 41,42, afslører karakteristiske rumlige kovarians mønstre forbundet med aldersrelateret volumen tab, og i yderligere sammenligninger af VBM og ASL mønstre i de samme emner 43.. Forholdet mellem SSM / PCA rumlige kovarians topografi og analoge hjerne identificerede netværk ved hjælp af forskellige analytiske tilgange og billeddannelse platforme er et emne af igangværende efterforskning.

<table border="1">
 <tbody>
 <tr>
 <td>Name of Equipment</td>
 <td>Company</td>
 <td>Catalog Number</td>
 <td>Comments</td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Image Acquisition </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>PET Scanner</td>
 <td>GE Medical Systems</td>
 <td>GE Advance</td>
 <td>Any PET, PET/CT and PET/MRI Scanners from GE, Siemens and Philips </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>PC Workstations</td>
 <td>Lenovo</td>
 <td>Any</td>
 <td><a href="http://www.lenovo.com/us/en/" target="_blank">http://www.lenovo.com/us/en/</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Radiopharmaceuticals </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>[18F]-fluorodeoxyglucose</td>
 <td>Feinstein Institute for Medical Research</td>
 <td>Routine Production</td>
 <td>Also distributed by Cardinal Health <a href="http://www.cardinal.com/" target="_blank">http://www.cardinal.com/</a> </td>
 </tr>
 <tr>
 <td></td>
 <td></td>
 <td></td>
 <td>Software </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>ScanVP</td>
 <td>Feinstein Institute for Medical Research</td>
 <td>Version 5.9.1, Version 6.2, To be released</td>
 <td><a href="http://www.feinsteinneuroscience.org/" target="_blank">www.feinsteinneuroscience.org</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>SPM</td>
 <td>The UCL Institute of Neurology</td>
 <td>spm99-spm8</td>
 <td><a href="http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm" target="_blank">http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Windows</td>
 <td>Microsoft</td>
 <td>Any</td>
 <td></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>Matlab</td>
 <td>Mathworks</td>
 <td>Matlab Version 7.0, 7.3</td>
 <td><a href="http://www.mathworks.com/" target="_blank">http://www.mathworks.com/</a></td>
 </tr>
 <tr>
 <td>JMP</td>
 <td>SAS</td>
 <td>Version 5</td>
 <td><a href="http://www.jmp.com/" target="_blank">http://www.jmp.com/</a></td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

identification of disease-related spatial covariance patterns using neuroimaging data

Den skalerede subprofile model (SSM) 1-4 er en multivariat PCA-baseret algoritme, der identificerer de vigtigste kilder til variation i patient-og kontrolgruppe hjerne billeddata og afvise mindre komponenter (figur 1). Påføres direkte på voxel-by-voxel kovarians data af steady-state multimodalitet billeder, kan en hel gruppe billede set blive reduceret til nogle få væsentlige lineært uafhængige kovarians mønstre og tilsvarende forbehold scoringer. Hvert mønster, der betegnes en gruppe invariant subprofile (GIS), er en ortogonal hovedkomponent, der repræsenterer et rumligt distribueret netværk af funktionelt forbundne hjerneregioner. Store globale gennemsnitlige skalar effekter, som kan sløre mindre netværk-specifikke bidrag fjernes ved den iboende logaritmisk konvertering og betyder centrering af data 2,5,6. Emner udtrykker hver af disse mønstre til en variabel repræsenteres grad ved en simpel skalar score, der kan korrelere med uafhængige Clingiske eller psykometriske deskriptorer 7,8. Ved hjælp af logistisk regressionsanalyse af emne scores (dvs. mønster udtryk værdier), kan lineære koefficienter udledes at kombinere flere hovedkomponenter i enkelt sygdomsrelaterede rumlige kovarians mønstre, dvs sammensatte netværk med forbedret diskrimination patienter fra raske kontrolpersoner 5,6. Krydsvalidering inden udledningen sættet kan udføres ved hjælp af bootstrap gensampling teknikker 9.. Fremad validering er let bekræftet ved direkte score evaluering af de afledte mønstre i potentielle datasæt 10. Efter validering sygdomsrelaterede mønstre kan bruges til at score enkelte patienter i forhold til et fast referencepunkt prøve, ofte sæt raske forsøgspersoner, der blev brugt (med sygdommen gruppe) i den oprindelige mønster afledningen 11. Disse standardiserede værdier kan til gengæld bruges til at hjælpe med differentialdiagnose 12,13 og vurdere sygdomprogression og behandling effekter på netværksniveau 7,14-16. Vi præsenterer et eksempel på anvendelse af denne metode til FDG PET data patienter med Parkinsons sygdom og normale kontroller ved hjælp af vores in-house software til at udlede et karakteristisk kovarians mønster biomarkør for sygdom.

En simpel anvendelse af multivariat SSM / PCA-analyse til at udlede et neuroimaging biomarkør mønster for PD er illustreret nedenfor. PET FDG billeder af ti klinisk diagnosticeret PD-patienter (6M/4F, 59y ± 7y sd) af variable syge varighed (9y ± 5Y sd) og ti alder og køn matchede normale kontroller (6M/4F, 58y ± 7y sd) blev analyseret ved hjælp af vores ssmpca rutine. De tyve tilsvarende rumligt pre-normaliserede billeder blev oprindeligt udvalgt under kategorierne sygdom fag eller kontroller sammen med ...

Watch this Scientific Journal Video about Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data at JoVE.com

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Multivariate teknikker, herunder principal komponent analyse (PCA) er blevet brugt til at identificere signatur mønstre af regional forandring i funktionelle billeder af hjernen. Vi har udviklet en algoritme til at identificere reproducerbare netværk biomarkører til diagnosticering af neurodegenerative sygdomme, vurdering af sygdomsprogression, og objektiv vurdering af behandlingseffekt hos patientpopulationer.

Identifikation af Sygdomsrelaterede Spatial kovarians Opskrifter hvor neuroimaging data

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain ...

Research

JoVE Journal

Medicine

Identification and Isolation of Slow-Dividing Cells in Human Glioblastoma Using Carboxy Fluorescein Succinimidyl Ester (CFSE)

Identification and Isolation of Slow-Dividing Cells in Human Glioblastoma Using Carboxy Fluorescein Succinimidyl Ester CFSE

Tumor heterogeneity represents a fundamental feature supporting tumor robustness and presents a central obstacle to the development of therapeutic ...

Identification of Sleeping Beauty Transposon Insertions in Solid Tumors using Linker-mediated PCR

Identification of Sleeping Beauty Transposon Insertions in Solid Tumors using Linker-mediated PCR

Identifikation af<em&gt; Tornerose</em&gt; Transposon Insertioner i solide tumorer med Linker-medieret PCR

Genomic, proteomic, transcriptomic, and epigenomic analyses of human tumors indicate that there are thousands of anomalies within each cancer genome ...

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

Påvisning af Architectural Distortion i Prior Mammografi<em&gt; Via</em&gt; Analyse af orienteret Mønstre

We demonstrate methods for the detection of architectural distortion in prior mammograms of interval-cancer cases based on analysis of the orientation of ...

Using Continuous Data Tracking Technology to Study Exercise Adherence in Pulmonary Rehabilitation

Brug Continuous Data sporingsteknologi til Study Motion Overholdelse i pulmonal rehabilitering

Pulmonary rehabilitation (PR) is an important component in the management of respiratory diseases. The effectiveness of PR is dependent upon adherence to ...

Microarray-based Identification of Individual HERV Loci Expression: Application to Biomarker Discovery in Prostate Cancer

Microarray-baserede identifikation af individuelle HERV Loci Expression: Ansøgning til biomarkør opdagelse i Prostata Cancer

The prostate-specific antigen (PSA) is the main diagnostic biomarker for prostate cancer in clinical use, but it lacks specificity and sensitivity, ...

In Vivo Tracking of Edema Development and Microvascular Pathology in a Model of Experimental Cerebral Malaria Using Magnetic Resonance Imaging

In Vivo Tracking of Edema Development and Microvascular Pathology in a Model of Experimental Cerebral Malaria Using Magnetic Resonance Imaging

In vivo- sporing af edemaudvikling og mikrovaskulær patologi i en model af eksperimentel cerebral malaria ved anvendelse af magnetisk resonansbilleddannelse

Cerebral malaria is a sign of severe malarial disease and is often a harbinger of death. While aggressive management can be life-saving, the detection of ...

High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap

Høj gennemløbs analyse af optiske kortlægnings data ved hjælp af Elektromap

Optical mapping is an established technique for high spatio-temporal resolution study of cardiac electrophysiology in multi-cellular preparations. Here we ...

Virtual Reality Tools for Assessing Unilateral Spatial Neglect: A Novel Opportunity for Data Collection

Virtual Reality-værktøjer til vurdering af ensidig rumlig forsømmelse: En ny mulighed for dataindsamling

Unilateral spatial neglect (USN) is a syndrome characterized by inattention to or inaction in one side of space and affects between 23-46% of acute stroke ...

Detection and Removal of Tooth-Colored Composite Resin Using the Fluorescence-Aided Identification Technique

Påvisning og fjernelse af tandfarvet kompositharpiks ved hjælp af fluorescensstøttet identifikationsteknik

The detection and removal of tooth-colored filling materials is a major challenge for every dentist. The Fluorescence-aided Identification Technique (FIT) ...

Visualization of Metabolites Identified in the Spatial Metabolome of Traditional Chinese Medicine Using DESI-MSI

Visualisering af metabolitter identificeret i det rumlige metabolom af traditionel kinesisk medicin ved hjælp af DESI-MSI

The medicinal use of traditional Chinese medicine is mainly due to its secondary metabolites. Visualization of the distribution of these metabolites has ...