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

Bu çalışma, Ulusal Nörolojik Bozukluklar Enstitüsü ve İnme gelen DE için Hibe No P50NS071675 (Tıbbi Araştırma Feinstein Enstitüsü Parkinson Hastalığı Araştırma Mükemmellik Morris K. Udall Merkezi) tarafından desteklenmiştir. Içeriği sadece yazarların sorumluluğundadır ve mutlaka Ulusal Nörolojik Bozukluklar Enstitüsü ve İnme veya Ulusal Sağlık Enstitüleri resmi görüşlerini temsil etmemektedir. Destekleyici, çalışma tasarımı, toplanması, analizi ve verilerin yorumlanması rol oynayan raporun yazma veya yayın için kağıt göndermek için karar vermedi.

1. Veri Toplama ve Ön işleme <ol><li> SSM / PCA yöntemi çeşitli kaynaklardan ve yöntemleri elde edilen tek ses görüntülere uygulanabilir. Özellikle, metabolizma yerinde PET görüntüleme için, bu tür [18 F] gibi uygun bir radyonüklid izleyici hazırlamak-florodeoksiglukoz (FDG) ve her hastaya yönetmek. Hastalar genellikle ilaçlar kapalı, en az 12 saat hızlı bir takip, gözleri açık istirahat taranır. </li><li> Bireysel ya da grup değerlendirmesi için her konu tarayın. Desen türetme...

SSM / PCA model başlangıçta Moeller ve arkadaşları tarafından sunulan. 4 beyin görüntüleme verilerinin analizi için basit ve sağlam teknik içine 1-3 gelişti. Ancak, burada ve daha önceki yayınlarda 5-7,10 içinde netleştirmek için çalıştığınız bu metodolojinin uygulama belirsizlikler olmuştur. Bu konulardan bazıları metinde ele alınmıştır ama nedeniyle önemi burada yeniden vurguladı vardır. Giriş ayrıntılı olarak, SSM / PCA devlet FDG PET ve...

Nörodejeneratif hastalıkların yaygın lokalize ve beyin metabolizma anormallikleri yanı sıra bölgesel etkileşimleri 17 çalışma olmayan dolaylı yöntemler ölçmek teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Bu temel bileşenler analizi (PCA) 1,2,4,18 ve bağımsız bileşen analizi (ICA) 19,20, yanı sıra en kısmi kareler (PLS) 21 ve kanonik sıra trendleri denetimli teknikleri gibi veri tabanlı çok değişkenli analitik stratejileri değişkenler analizi (ORT / SVO) 22 karakteristik desen veya birbiriyle ilişkili faaliyet &quot;ağlar&quot; ortaya çıkarabilir. Özellikle çok değişkenli işlemleri, ölçekli subprofile modeli (SSM) temellerini 1,2,4-6,18 önce vallahi 3 tarif edilmiştir. Bu PCA-temelli bir yaklaşım aslında serebral kan akımı ve metabolizma ACQ kararlı durum tek hacimli görüntülerde beyin bölgeleri arasında anormal fonksiyonel kovaryans ilişkileri incelemek için geliştirilmiştiryüksek sinyal-gürültü özellikleri gösteren PET ve SPECT gibi yöntemleri dinlenme durumunda uired. Hastalığa özgü SSM kalıpları normal kişilerde 7,16 göre ve tek bir ağ işlem veya birkaç karmaşık anormal fonksiyonları 23 asimilasyon yansıtabilir hastalarda bölgesel topografya genel farklılıkları yansıtan görüntüleme biyolojik bulunmaktadır. Metabolik kovaryans desen beyin ağları normal ve hastalık grupları arasında ayrım ve hastalık şiddetinin klinik puan alan ilişkili ağ tabanlı önlemleri sağlayabilir ifade değerleri (konu puanları) ile ilişkilidir. Tipik olarak, bu desen için konu puanları hastalığın ilerlemesi ile artış ve hatta semptomların başlamasından 14,24 önce ifade edilebilir. Gerçekten de, hastalık ile ilgili ağ biyolojik örneğin Parkinson hastalığı 10 (PD), Huntington hastalığı 25 (HD) ve Alzheimer hastalığı gibi nörodejeneratif hastalıkların 8 için karakterize edilmiştir </&gt; (AD) destek. Önemli olarak, hastalıkla ilişkili metabolik topografyalarının ayrıca multisistem atrofi (MSA) ve ilerleyici supranükleer felç (PSP) gibi atipik parkinson hareket bozukluğu için tespit edilmiştir. Bu modeller 12,13,26 klinik olarak benzer &quot;benzer&quot; sendromu olan bireylerin ayırıcı tanısında uyum içinde kullanılmıştır. Buna karşılık, tipik fMRI voksel-tabanlı tek değişkenli yöntemler izole beyin kümeler halinde hasta ve kontroller arasında farklılıkların önemini değerlendirmek. Daha yakın zamanda, çeşitli şekillerde tanımlanan yöntem beyin bölgelerinde 27-29 arasında işlevsel bağlantı ölçmek için geliştirilmiştir. Fonksiyonel bağlantı bu tanımı konusu iç bölgede ve mekansal olarak dağıtılmış beyin ağ bölgelerinde 1,2,23,30 bölgesinin kesit birleştiricisi anlamına gelir orijinal SSM / PCA kavramından spesifik etkileşimler ve sapma ile sınırlıdır. Kendi çıkarları, MRI platformları bir içinyeniden kolayca kurulabilir, yaygın olarak kullanılan, invaziv olmayan ve genellikle son literatürde potansiyel metodolojileri bir artış ile sonuçlanan bu tür PET veya SPECT gibi geleneksel radyotracer görüntüleme yöntemleri daha kısa tarama süresi gerektirir. Ancak, ortaya çıkan zamana bağlı fMRI sinyalleri yerel nöral aktivitenin 31,32 dolaylı önlem alınmasını sağlamaktadır. Istihdam genellikle karmaşık analitik algoritmaları veri setlerinin büyüklüğü, fMRI sinyalleri doğasında fizyolojik gürültü, hem de konular ve bölgeler 19,23 arasında var beyin aktivitesinde yüksek değişkenlik tarafından sınırlı kalmıştır. Beyin organizasyonu ile ilgili ilginç bilgiler fMRI &quot;ağlar&quot; özelliklerini anlaşılmaktadır olabilir de, güvenilir hastalığı biyolojik olarak kullanılmak üzere yeterince kararlı olmamıştır. Ayrıca, ortaya çıkan ağ topografyalarının gibi SSM / PCA olarak kurulan fonksiyonel görüntüleme yöntemleri kullanılarak tespit olanlara mutlaka eşdeğer değildir. The çoğunlukla, ortaya çıkan fMRI topografyalarının çapraz doğrulama titiz tek vakalardan prospektif tarama veri elde desen başarılı ileri uygulama birkaç örnek ile eksik olan. PCA kovaryans analizi bir avantajı ilk birkaç temel bileşenler veri değişimi en önemli kaynaklarını belirlemek için kapasitesini yatıyor ama önemli özvektörler yerine gerçek içsel ağ yanıt daha rastgele gürültü faktörleri temsil eğer etkisizdir. Yalnızca ilk birkaç özvektörler seçme ve hasta karşı normal kontrol puanlarında önemli farklılıklar göstermektedir olanlar için sınırlayarak, biz büyük ölçüde gürültü unsurların etkisini azaltır. Ancak, burada açıklanan temel yaklaşım için, bu önlemler aşağıda açıklanan yöntemleri dışında tipik bir fMRI kümesi içinde sağlam tahmin üretmek için yeterli olmayabilir. Bu nedenle, bölgesel g kararlı doğrudan ilişki nedeniylelucose metabolizma ve sinaptik aktivite 33, bu yöntem geri kalan devlet FDG PET verilerin analizi öncelikle uygulanmıştır. Ancak, kullanılmıştır, serebral kan akımı (CBF) yakından dinlenme devlet 10,11,34, SPECT 35,36 ve son zamanlarda arteriyel spin etiketleme (ASL) MR perfüzyon görüntüleme yöntemleri 37,38 metabolik aktivitesi ile birleştiğinde olduğu göz önüne alındığında özel durumlarda anormal metabolik aktivite değerlendirmek için. Bu dinlenme devlet fMRI (rsfMRI) ile güvenilir mekansal kovaryans desen türetme daha önce 31,32 kolay değildir kaydetti olduğunu söyledi. Buna rağmen, PD hasta ve kontrol grubu gelen rsfMRI veri ön SSM / PCA analizi hastalıkla ilişkili kalıpları arasında bazı topografik benzerliklerin BOLD fMRI 39,40 iki yöntemleri, PET ve düşük frekanslı dalgalanmaların genliği (ALFF) kullanılarak tespit ortaya koymuştur . Son olarak, biz de bu yaklaşımı voksel tabanlı biçim başarıyla uygulandığını dikkatyaşa bağlı hacim kaybı ve aynı konularda 43 VBM ve ASL desen daha karşılaştırmalarda ilişkili farklı mekansal kovaryans desen ortaya telemetri (VBM) yapısal MRG verileri 41,42,. Farklı analitik yaklaşımlar ve görüntüleme platformları kullanarak SSM / PCA mekansal kovaryans topografyalarının ve tespit benzer beyin ağları arasındaki ilişki soruşturma bir konudur.

<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

Ölçekli subprofile modeli (SSM) 1-4 daha az bileşenleri (Şekil 1) reddederken hasta ve kontrol grubu beyin görüntü verilerini varyasyon ana kaynağı tanımlayan bir çok değişkenli PCA tabanlı algoritmasıdır. Kararlı durum multimodal görüntülerin voksel-by-voksel kovaryans veri doğrudan uygulanabilir, bir grup görüntü seti tüm birkaç önemli lineer bağımsız kovaryans desen ve ilgili konu puanları azaltılabilir. Her kalıp, bir grup değişmeyen subprofile (CBS), fonksiyonel olarak birbiriyle beyin bölgelerinin bir mekansal dağıtık ağ temsil eden bir dik temel bileşenidir denir. Küçük ağa özgü katkıları belirsiz olabilir büyük küresel ortalama skaler etkileri doğal logaritmik dönüşüm kaldırılır ve veri 2,5,6 merkezleme anlamına vardır. Konularda bağımsız Clin ile ilişkili basit bir skaler skorla temsil edilen bir değişken dereceye kadar bu desen her ifadenik veya psikometrik tanımlayıcıları 7,8. Konu puanları (yani desen ifade değerleri) lojistik regresyon analizi kullanılarak, lineer katsayıları sağlıklı kontrol grubu 5,6 hastaların gelişmiş ayrımcılıkla tek bir hastalık ile ilgili mekansal kovaryans desen, yani kompozit ağlar birden çok temel bileşenler birleştirmek için elde edilebilir. Türetme kümesi içinde çapraz doğrulama önyükleme yeniden örnekleme teknikleri 9 kullanılarak yapılabilir. İleri doğrulama kolayca 10 prospektif veri setleri içinde türetilmiş desen doğrudan puan değerlendirmesi ile teyit edilir. Doğrulandığında, hastalıkla ilgili desen kullanılan sağlıklı bireylerin çoğu seti (hastalıkları ile), özgün model türev 11, sabit bir referans numunesi ile ilgili olarak her bir hasta skor için kullanılabilir. Bu standart değerler da ayırıcı tanı 12,13 yardımcı olmak için ve hastalık değerlendirmek için kullanılabilirağ düzeyinde 7,14-16 de ilerleme ve tedavi etkileri. Biz hastalığın karakteristik kovaryans desen biyolojik elde etmek bizim in-house yazılımı kullanarak Parkinson hastalığı hasta ve normal kontrollerin FDG PET verilerine bu metodolojinin uygulama örneği mevcut.

Çok değişkenli SSM / PCA analizi basit bir uygulama PD için bir beyin görüntüleme biyolojik desen elde etmek için aşağıda gösterilmiştir. On PET FDG görüntüleri klinik değişken hastalıklı süresi Parkinson hastalarında (6M/4F, 59y ± 7y SD) (9y ± 5y SD) tanısı ve on yaş ve cinsiyet normal kontrolde (6M/4F, 58y ± 7y SD) kullanılarak analiz edildi bizim ssmpca rutin. Yirmi gelen mekansal öncesi normalize görüntüleri başlangıçta varsayılan maskesi (Şekil 3) ile ...

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

Temel bileşenler analizi (PCA) gibi çok değişkenli teknikleri fonksiyonel beyin görüntüleri bölgesel değişim imza biçimlerini belirlemek için kullanılmıştır. Biz nörodejeneratif hastalıkların tanısında, hastalığın ilerlemesi değerlendirilmesi ve hasta popülasyonlarında tedavi etkilerinin objektif değerlendirme için tekrarlanabilir ağ biyolojik belirlemek için bir algoritma geliştirdik.

Nörogörüntüleme Veri kullanarak Hastalık ile ilgili Mekansal Kovaryans Desenler belirlenmesi

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

Karboksi Flöresein sukkinimidil ester (KAKE) Kullanarak İnsan Glioblastoma Yavaş-bölme Hücreleri Tanımlama ve İzolasyonu

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

Tanımlanması<em&gt; Sleeping Beauty</emLinker-aracılı PCR kullanarak Solid Tümörlerde&gt; Transposon Eklemeler

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

Önceki mamogram Mimari Bozulma Algılama<em&gt; Via</emOdaklı Patterns&gt; Analiz

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

Pulmoner Rehabilitasyon Egzersiz Bağlılık Eğitim Sürekli Veri İzleme Teknolojisi Kullanımı

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

Prostat Kanserinde Biyomarker Discovery Uygulama: Bireysel herv Lokusları İfade Mikroarray tabanlı Kimlik

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

Manyetik Rezonans Görüntüleme Kullanarak Deneysel Serebral Sıtma Bir Modelinde Ödem Gelişimi ve Mikrovasküler Patolojinin İn Vivo Takibi

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

Elektromap kullanarak optik haritalama verilerinin yüksek verim Analizi

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

Tek Taraflı Mekansal İhmalleri Değerlendirmek için Sanal Gerçeklik Araçları: Veri Toplama için Yeni Bir Fırsat

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

Floresan Destekli Tanımlama Tekniği Kullanılarak Diş Rengindeki Kompozit Reçinenin Tespiti ve Uzaklaştırılması

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

Geleneksel Çin Tıbbının Mekansal Metabolomunda Tanımlanan Metabolitlerin DESI-MSI Kullanılarak Görselleştirilmesi

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