Инвитро мрт головного мозга: Цена на МРТ головного мозга в ДЦ ИНВИТРО, сделать МРТ сосудов головного мозга в Москве и области по доступной стоимости

, где G — трехмерный градиент, а λ — параметр регуляризации. В алгоритме λ экспоненциально изменяется от 0,0001 до 1 для определения оптимального значения (Bilgic et al., 2013, 2014a).

MEDI вводит пространственное представление перед решением уравнения (1):

, где M — это двоичная взвешивающая диагональная матрица, полученная из изображения величины (Liu et al., 2013, 2018), W — это матрица взвешивания шума, ∇ представляет оператор градиента, а ɛ равно ожидаемому шуму. уровень. Решение уравнения (3):

, где λ — параметр регуляризации, указанный в подгонке (Liu et al., 2011б).

TKD — это простой и понятный метод реконструкции карт восприимчивости (Shmueli et al., 2009; Wharton et al., 2010; Schweser et al., 2013). Используя TKD, решение уравнения (1): χ = F ⁻¹ D ⁻¹ FΦ , где D ⁻¹ определяется как:

Здесь sgn представляет собой сигнум-функцию, а δ — постоянное значение.В исследовании Shmueli et al. (2009) показали, что δ в диапазоне 0,2–0,5 может эффективно уменьшать артефакты.

Подготовка мозга макаки-резуса

Уход за животными и экспериментальные протоколы в этом исследовании были рассмотрены и одобрены Комитетом по этике Института зоологии Куньмина и Исследовательского центра приматов Куньмина Китайской академии наук (CAS; аккредитовано AAALAC), и методы были выполнены в соответствии с утвержденными методические рекомендации. Все участвующие обезьяны были выращены в обезьяньих помещениях Института зоологии Куньмина, CAS.Они были здоровы и питались нормально, без каких-либо специальных лекарств или дополнительных продуктов железа. Ни одной из этих обезьян имплантаты не использовались. Они были гуманно усыплены из-за серьезных несчастных случаев. Их основные органы были удалены и сохранены в соответствии с утвержденными инструкциями института. В исследование были включены мозги 16 самок макак-резусов в возрасте от 2 (2015 г. рождения) до 26 лет (1991 г. рождения). Обезьян подвергали глубокой анестезии с помощью передозировки пентобарбитала натрия (50 мг / кг в / в.м.) и перфузировали транскардиально фосфатно-солевым буфером (PBS), а затем 4% параформальдегидом (PFA). Мозг извлекали из черепов и фиксировали в 500 мл раствора 4% PFA. После периода фиксации продолжительностью не менее 4 недель весь посмертный мозг переводили в 500-миллилитровый раствор PBS на 1 неделю. Весь мозг хранился и транспортировался при 4 ° C. Перед визуализацией каждый мозг был погружен в Fomblin ^® PFPE (Y LVAC 16/6, Solvay, Италия) в напечатанном на 3D-принтере полимерном контейнере с максимальными размерами 9 см в длину, 7 см в ширину, 8 см в высоту и толщина стенки 2 мм.Чтобы свести к минимуму неожиданное движение во время получения МРТ, мозг осторожно прикрепили к контейнеру с помощью медицинской марли. Для удаления крошечных пузырьков воздуха на поверхности мозга образец помещали в медицинский вакуумный бокс при 0,03 МПа на 48 часов. Образцы мозга были очищены физиологическим раствором, а затем снова помещены в PFA после исследования.

Получение данных МРТ при 9,4 Тл

Изображения мозга макаки-резуса были получены на системе МРТ 9,4 Т 40 см (BioSpec Avance III, Bruker, Карлсруэ, Германия), оснащенной самодельной квадратурной конформной катушкой в ​​качестве приемопередатчика (заявка на патент).Трехмерная (3D) последовательность градиентного эха была получена для анализа QSM. Были получены изображения десяти образцов со следующими параметрами: время повторения (TR) = 40 мс или 45 мс, угол поворота (FA) = 10 °, количество средних значений = 1, матрица = 384 × 384 × 384. Минимальное время эхо ( TE) (8,05–14 мс), а поле зрения (FOV) регулировалось в соответствии с размером мозга. Параметры сканирования остальных шести образцов были: TR = 45 мс, FA = 10 °, No. of Average = 1, матрица = 515 × 420 × 354, TE = 13 мс, FOV = 80 мм × 65 мм × 55 мм. .Карты восприимчивости были восстановлены с использованием как магнитудных, так и фазовых изображений.

Постобработка и анализ QSM

масок было получено по звездным изображениям в FSL (Оксфордский университет, Оксфорд, Великобритания). Постобработка данных в этой работе выполнялась в среде MATLAB (MathWorks, Натик, Массачусетс, США), работающей на рабочей станции с 32 ГБ памяти и 32 логическими процессорами (Intel ^® Xeon ^® CPU E5–2630 v3 @ 2,40 ГГц). Фаза была развернута с использованием метода, основанного на лапласиане (Li et al., 2014). Фоновая фаза впоследствии была удалена с помощью SHARP с изменяющимся сферическим ядром (V-SHARP; Kan et al., 2016; Özbay et al., 2017). Применялись TKD (Schweser et al., 2013) с порогами 0,2, 0,3 и 0,4, MEDI с параметрами регуляризации 800, 1000 и 1500 и алгоритм L ₂ -регуляризованный (Bilgic et al., 2014a). для восстановления карт восприимчивости для достижения оптимального алгоритма реконструкции. Рабочий процесс постобработки показан на рисунке 1.Количественные карты восприимчивости были рассчитаны на основе фазовых изображений мозга макаки-резуса со сверхвысоким разрешением. Интересующие области (ROI) в мозге макак-резусов, включая хвостатое ядро ​​(Cd), скорлупу (Pt), бледный шар (Gp) и черную субстанцию ​​(Sn), были вручную сегментированы на картах восприимчивости. Области интереса каждого ядра отслеживались на трех непрерывных аксиальных срезах, на которых границы структуры были четко определены. Были включены ROI в двусторонних полушариях. Каждый ROI был отрисован пять раз.Полученная средняя восприимчивость из этих ROI рассматривалась как восприимчивость соответствующего ядра.

Рисунок 1 . Рабочий процесс реконструкции количественной карты восприимчивости с использованием порогового алгоритма деления K-пространства (TKD).

Статистика

Данные представлены как среднее ± стандартное отклонение (STD). Статистика анализировалась в SPSS (IBM Corp., версия 16.0, выпуск 2007). Нормальность данных оценивали с помощью теста Колмогорова – Смирнова. Тестирование парных выборок t проводилось между различными областями мозга. Корреляцию между восприимчивостью и возрастом оценивали с помощью коэффициента корреляции Пирсона. Линейная модель восприимчивости к возрасту была получена методом наименьших квадратов. Значение p менее 0,05 было значимым.

Результаты

Типичные карты восприимчивости одного и того же среза, реконструированные с использованием трех различных алгоритмов, показаны на рисунке 2. Разрешение изображения было приблизительно 0.15 мм × 0,15 мм × 0,15 мм. Очевидные артефакты в виде полос можно наблюдать на картах восприимчивости, рассчитанных с использованием MEDI и алгоритма L ₂ -регуляризованного. TKD с порогами 0,3 и 0,4 может устранить артефакт более эффективно, чем с порогом 0,2. Однако восприимчивость, восстановленная с помощью TKD, уменьшалась с увеличением значения порога (Таблица 1). MEDI чрезмерно сглаживает Gp, в котором было несколько диамагнитных вокселей, что привело к ненадежной восприимчивости в этой области, как показано в Таблице 1 и в черном кружке на Рисунке 2.Кроме того, алгоритм TKD обработал трехмерный объем менее чем за 3 с, а алгоритм L ₂ -регуляризованный занял приблизительно 10 с для восстановления карты восприимчивости. Для сравнения, алгоритму MEDI потребовалось примерно 5 часов для расчета восприимчивости на том же компьютере. Принимая во внимание подавление артефактов, время восстановления и точность восприимчивости, был выбран алгоритм TKD с порогом 0,25 для восстановления карт восприимчивости всего мозга макаки-резус in vitro в этом эксперименте.

Рисунок 2 . Репрезентативные количественные карты восприимчивости in vitro головного мозга резус (19 лет), восстановленные из изображения локального поля при 9,4 Тл с помощью трех различных алгоритмов: (A) карта локального поля ; (B – D) Карты восприимчивости , реконструированные по морфологии, позволили дипольную инверсию (MEDI) с параметрами регуляризации 800, 1000 и 1500, соответственно; (E) карта восприимчивости, реконструированная L ₂ -регуляризацией; (F – H) Карта восприимчивости , реконструированная TKD с порогами 0. 2, 0,3 и 0,4 соответственно.

Таблица 1 . Усредненная восприимчивость хвостатого ядра (Cd), скорлупы (Pt), бледного шара (Gp) и черной субстанции (Sn) 19-летнего резус-мозга in vitro с различными алгоритмами реконструкции.

Распределение магнитной восприимчивости в базальных ганглиях показано на рисунке 3. Карты восприимчивости превосходно визуализируют различные анатомические структуры в мозге макаки-резус.Восприимчивость разных областей мозга была разной, что указывает на однородность распределения концентрации железа в головном мозге. Среди проанализированных областей мозга Sn показал самое высокое отложение железа, за ним следовали Gp, Pt и Cd (все с p <0,001 в парном t -тесте, за исключением Cd vs. Pt, для которого p = 0,647). Средние значения восприимчивости четырех областей мозга показали очень сильную корреляцию с возрастом (Gp, Rho = 0.938, р. <0,001; Cd, Rho = 0,890, p <0,001; Pt, Rho = 0,908, p <0,001; Sn, Rho = 0,987, p <0,001). Рисунок 4 иллюстрирует соответствующие результаты линейной аппроксимации; как показано в таблице 2; наклон (ppm / год) Sn в зависимости от возраста (0,00619) был больше, чем у Gp в зависимости от возраста (0,00452), Cd в зависимости от возраста (0,00300) и Pt в зависимости от возраста (0,00260), что позволяет предположить, что восприимчивость Sn увеличивается с возрастом быстрее, чем Gp, Pt или Cd.

Рисунок 3 . Репрезентативные количественные карты восприимчивости in vitro резус-мозга в разном возрасте (6 лет, 16 лет и 26 лет). Верхний ряд (A – C) показывает изображения из той же области мозга с интересующими областями (ROI), расположенными на хвостатом ядре (Cd), скорлупе (Pt) и бледном шаре (Gp). Нижний ряд (D – F) показывает изображения из той же области мозга с областью интереса, размещенной на черном веществе (Sn).

Рисунок 4 .Чувствительность Gp (A) , Pt (B) , Cd (C) и Sn (D) в зависимости от возраста. Восприимчивость к возрасту была подобрана с использованием метода наименьших квадратов. R ² представляет собой скорректированный R в квадрате. Планки погрешностей представляют собой стандартное отклонение средних значений восприимчивости в областях интереса трех смежных осевых срезов.

Таблица 2 . Резюме корреляций между восприимчивостью и возрастом в четырех проанализированных областях мозга.

Обсуждение

В этом исследовании сравнивались три различных метода расчета карт восприимчивости сверхвысокого разрешения мозга макаки-резус in vitro и было обнаружено, что TKD превосходит L ₂ -регуляризацию и MEDI. Возрастные различия в восприимчивости были обнаружены в глубоком сером веществе мозга макак-резусов. Это первый раз, когда концентрация железа была количественно оценена в мозге макак-резусов разного возраста с использованием QSM на 9.4 T. Различия в концентрации железа в разных областях мозга макак-резусов были значительными. Мы обнаружили линейную корреляцию между возрастом и восприимчивостью в базальных ганглиях мозга макак-резусов, что согласуется с результатами, полученными с помощью атомно-абсорбционной спектроскопии в литературе (Hardy et al., 2005).

Количественные карты восприимчивости, восстановленные с помощью MEDI и L ₂ -регуляризации, демонстрируют очевидные артефакты в виде полос (рис. 2). Для сравнения, алгоритм TKD может хорошо устранить артефакты.И MEDI, и L ₂ -регуляризация должны быть решены путем оптимальной подгонки (Liu et al., 2012; Bilgic et al., 2014a), тогда как TKD — это метод пороговой обработки, основанный на пространстве Фурье (Schweser et al., 2013 ), предполагая, что метод оптимизации подгонки может оказаться неприменимым для расчета восприимчивости мозга макаки-резуса с высоким разрешением. Отмечено, что в Gp и Sn мозга макаки-резус in vitro присутствовали диамагнитные воксели. Алгоритм MEDI обработал эти точки как шум и чрезмерно сгладил изображение, что привело к недостоверным значениям восприимчивости.С увеличением порога подавление артефактов TKD улучшалось, но значения восприимчивости уменьшались. Кроме того, TKD был самым быстрым из трех алгоритмов с точки зрения времени вычислений. Таким образом, в этом эксперименте было принято TKD с порогом 0,25.

Хотя количественная корреляция между содержанием железа и восприимчивостью в мозге макак-резусов не была выяснена, многие предыдущие работы показали, что восприимчивость положительно коррелировала с содержанием железа в мозге человека, и использовали восприимчивость для оценки взаимосвязи между концентрацией железа и возрастом. людей (Bilgic et al., 2012; Persson et al., 2015). Поэтому в этом исследовании восприимчивость использовалась для оценки взаимосвязи между содержанием железа и возрастом мозга макаки-резуса. Результаты показали линейную корреляцию между возрастом и отложениями железа в Cd и Pt в мозге макак-резусов, что согласуется с некоторыми предыдущими сообщениями о мозге человека, в которых концентрация железа увеличивалась с возрастом (Cherubini et al., 2009; Persson et al., 2015). Однако Hallgren и Sourander (1958) обнаружили, что накопление железа в Cd и Pt человеческого мозга медленно увеличивается до возраста 50–60 лет, а затем вступает в период плато.

Было обнаружено, что распределение чувствительности к Sn различается в разных группах мозга человека в разном возрасте (Bilgic et al., 2012; Keuken et al., 2017). Однако ни Haacke et al. (2010), ни Bilgic et al. (2012) обнаружили возрастную зависимость восприимчивости к Sn. В исследовании Persson et al. (2015), восприимчивость к Sn увеличивалась со второго по шестое десятилетие жизни, после чего несколько снижалась. Это исследование показало, что накопление железа в Sn в мозге макак-резусов было выше, чем в Gp, Cd или Pt, а восприимчивость к Sn линейно возрастала с возрастом. Этот результат частично соответствовал результатам эксперимента Харди с макаками-резусами (Hardy et al., 2005), но частично отличался от результатов, полученных в человеческом мозге.

В глубоком сером веществе мозга макак-резусов концентрация железа в Gp была значительно выше, чем в Pt и Cd. Сравнивая концентрацию железа в Gp в мозге макаки-резуса с отложением железа в Gp в мозге человека, можно отметить примечательную особенность. Концентрация железа в Gp головного мозга макаки-резуса линейно увеличивается с возрастом, что в целом согласуется с результатами метода атомно-абсорбционной спектроскопии (Hardy et al., 2005). Напротив, связь между отложением железа в Gp и возрастом человеческого мозга является предметом разногласий в литературе. Cherubini et al. (2009) сообщили, что возрастная зависимость накопления железа в мозге в Gp была линейной, тогда как Hallgren и Sourander (1958) и Liu et al. (2015) обнаружили, что концентрация железа в Gp быстро увеличивается в молодости, а затем приближается к плато. Persson et al. (2015) обнаружили криволинейную возрастную тенденцию, то есть отложение железа быстро увеличивалось в молодости, а затем вступило в период короткого плато, за которым последовало снижение после 60 лет.

Обычно разрешение трехмерных изображений человеческого мозга, используемых для расчета QSM, превышало 400 мкм, а часто даже 1 мм; например, 469 мкм × 469 мкм × 3000 мкм при 1,5 Тл (Persson et al., 2015), 500 мкм × 500 мкм × 500 мкм при 3 Тл (Liu et al., 2015), 470 мкм × 470 мкм × 940 мкм и 600 мкм × 600 мкм × 1800 мкм при 3 T (Schweser et al., 2011), 1000 мкм × 1000 мкм × 2000 мкм при 3 T (Liu et al., 2011a) и 1000 мкм × 1000 мкм × 500 мкм при 1,5 Тл (Liu et al., 2009). Разрешение трехмерного изображения мозга макаки-резуса в исследовании Hardy et al.(2005) было 1000 мкм × 1000 мкм × 1000 мкм. Большинство подходов подчеркивают высокое разрешение в плоскости за счет большей толщины сечения. Отсутствие высокого пространственного разрешения в любом измерении может поставить под угрозу очерчивание небольших структур. В нашем исследовании пространственное разрешение QSM мозга макаки-резуса было намного выше, чем в упомянутой выше литературе. Более подробную информацию можно увидеть на изображениях с высоким разрешением. Более того, эффект частичного объема может влиять на точность восприимчивости ROI, поскольку один воксель на границе ткани может содержать два типа ткани (Wang and Doddrell, 2001).Кроме того, границы различных областей мозга на наших изображениях сверхвысокого разрешения были четче, чем на изображениях с низким разрешением, что повысило точность сегментации вручную, что повысило надежность настоящего исследования.

Было обнаружено несколько диамагнитных вокселей в Gp и Sn мозга макаки-резуса in vitro . Мы предполагаем, что есть две причины появления этих диамагнитных вокселей. Одной из причин может быть проницаемость структуры in vitro , которая привела к проникновению других веществ в ядра.Другой может возникнуть из-за влияния кровеносных сосудов. Было замечено, что восприимчивость Sn в этом исследовании была выше, чем у Gp, что не соответствовало предыдущей работе (Hardy et al., 2005). Мы предположили, что это несоответствие может быть вызвано существованием большего количества диамагнитных вокселей в Gp, чем в Sn, как показано на рисунке 3. Дальнейшие исследования необходимы для систематического изучения точной причины появления диамагнитных вокселей.

У этого исследования есть несколько ограничений.Во-первых, размер выборки относительно невелик. В этом эксперименте, несмотря на широкий возрастной диапазон, охватывающий нормальный возрастной диапазон обезьян и соответствующий возрасту примерно от 6 до 80 лет у людей (Hardy et al., 2005), количество образцов значительно меньше, чем у большинства исследования на людях. Во-вторых, РИ были сегментированы вручную из трех представленных срезов. Поскольку концентрация железа может варьироваться в каждом ядре, усредненная восприимчивость может не отражать восприимчивость всего ядра.Дальнейшая работа будет сосредоточена на более точной взаимосвязи между отложением железа в мозге обезьян и возрастом. В-третьих, в дополнение к трем методам реконструкции, использованным в этом исследовании, было много других полезных алгоритмов реконструкции, используемых в QSM человеческого мозга. В будущих исследованиях следует провести более полное сравнение алгоритмов реконструкции мозга обезьян с высоким разрешением.

В заключение, это первое исследование по изучению возрастных изменений концентрации железа в мозге макаки-резус in vitro с использованием QSM на 9.4 T. Алгоритм TKD может реконструировать QSM сверхвысокого разрешения лучше, чем алгоритмы регуляризации MEDI и L ₂ . Накопление железа в мозге макак-резусов линейно увеличивалось с возрастом, но не достигло периода плато, наблюдаемого в человеческом мозге. Алгоритм TKD оказался ценным при оценке концентрации железа в мозге обезьян нормального возраста, предоставив возможный метод для дальнейшего изучения патологической нейродегенерации, вызванной нарушенным накоплением железа у нечеловеческих приматов.

Заявление о доступности данных

Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью, дальнейшие запросы можно направлять соответствующим авторам.

Заявление об этике

Исследования с участием нечеловеческих приматов и экспериментальные протоколы были рассмотрены и одобрены Комитетом по этике Зоологического института Куньмина и Исследовательским центром приматов Куньмина Китайской академии наук (аккредитована AAALAC), и методы были выполнены в соответствии с утвержденными методические рекомендации.

Авторские взносы

QW отвечает за анализ данных и написание рукописей. HY внесла свой вклад в сбор данных МРТ и редактирование рукописей. JL, JZ и HT отвечали за подготовку образцов на животных. QY подготовила рукопись. KZ разработали и руководили исследованием. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 91649101), Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (грант №2018YFE0205700), Программа стратегических приоритетных исследований Китайской академии наук (грант № XDB32030200) и научный центр Хэфэй (грант № 2017HSC-KPRD003) для Казахстана. Работа была частично поддержана Ключевой лабораторией моделей животных и механизмов заболеваний человека Китайской академии наук и провинции Юньнань (JL). Госпожа Юнь У и госпожа Лулу Ван помогли с МРТ.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Барцокис, Г., Аравагири, М., Ольдендорф, В. Х., Минц, Дж., И Мардер, С. Р. (1993). Зависимое от поля увеличение скорости поперечной релаксации может быть специфической мерой запасов железа в тканях. Magn. Резон. Med. 29, 459–464. DOI: 10.1002 / mrm.19102

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Барцокис, Г., Тишлер, Т. А., Шин, И. С., Лу, П. Х., и Каммингс, Дж. Л. (2004). Ферритин мозга, железо как фактор возраста начала нейродегенеративных заболеваний. Ann. N Y Acad. Sci. 1012, 224–236. DOI: 10.1196 / анналы.1306.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Билджич Б., Чатнунтавеч И., Фан А. П. и Адальстейнссон Э. (2013). «Упорядоченное QSM за секунды», в материалах 21-го ежегодного собрания ISMRM , (Солт-Лейк-Сити, Юта: ISMRM), 168.

Google Scholar

Билджич, Б., Чатнунтавеч, И., Фан, А. П., Сецомпоп, К., Каули, С. Ф., Уолд, Л. Л. и др.(2014a). Быстрая реконструкция изображения с L2-регуляризацией. J. Magn. Резон. Imaging 40, 181–191. DOI: 10.1002 / jmri.24365

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Билджич, Б., Фан, А. П., Полимени, Дж. Р., Коули, С. Ф., Бьянчиарди, М., Адальстейнссон, Э. и др. (2014b). Быстрое количественное картирование восприимчивости с L1-регуляризацией и автоматическим выбором параметров. Magn. Резон. Med. 72, 1444–1459. DOI: 10.1002 / mrm.25029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Билгич, Б. , Пфеффербаум, А., Рольфинг, Т., Салливан, Э. В., и Адальштейнссон, Э. (2012). Оценка МРТ концентрации железа в мозге при нормальном старении с использованием количественного картирования восприимчивости. NeuroImage 59, 2625–2635. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.077

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Камю С., Ко, В. К. Д., Пиоли, Э., Безар, Э. (2015). Зачем использовать в трансляционных исследованиях модели когнитивных расстройств, не относящиеся к приматам? Neurobiol.Учить. Mem. 124, 123–129. DOI: 10.1016 / j.nlm.2015.06.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Керубини А., Перан П., Кальтаджироне К., Сабатини У. и Спаллетта Г. (2009). Старение подкорковых ядер: изменения микроструктуры, минерализации и атрофии измерено in vivo с помощью МРТ. NeuroImage 48, 29–36. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.06.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Догерти, А.М., Хааке Э. М., Раз, Н. (2015). Содержание железа в полосатом теле предсказывает его уменьшение и изменение вербальной рабочей памяти через два года у здоровых взрослых. J. Neurosci. 35, 6731–6743. DOI: 10.1523 / jneurosci.4717-14.2015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

de Rochefort, L., Liu, T., Kressler, B., Liu, J., Spincemaille, P., Lebon, V., et al. (2010). Количественная реконструкция карты восприимчивости из данных фазы МРТ с использованием байесовской регуляризации: проверка и применение для визуализации мозга. Magn. Резон. Med. 63, 194–206. DOI: 10.1002 / mrm.22187

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Вита, Э., Томас, Д., Робертс, С., Паркс, Х., Тернер, Р., Кинчеш, П. и др. (2003). МРТ головного мозга с высоким разрешением при 4,7 тесла с использованием быстрого спинового эхо-изображения. Br. J. Radiol. 76, 631–637. DOI: 10.1259 / bjr / 69317841

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гадери К. , Пирпамер Л., Хофер Э., Langkammer, C., Petrovic, K., Loitfelder, M., et al. (2015). R2 * отображение железа в мозге: ассоциации с познанием при нормальном старении. Neurobiol. Старение 36, 925–932. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2014.09.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хааке, Э. М., Ченг, Н. Ю., Хаус, М. Дж., Лю, К., Нилавалли, Дж., Огг, Р. Дж. И др. (2005). Визуализация запасов железа в головном мозге с помощью магнитно-резонансной томографии. Magn. Резон. Imaging 23, 1–25.DOI: 10.1016 / j.mri.2004.10.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хааке, Э. М., Лю, С., Буч, С., Чжэн, В., Ву, Д., и Е, Ю. (2015). Количественное картирование восприимчивости: текущее состояние и будущие направления. Magn. Резон. Imaging 33, 1–25. DOI: 10.1016 / j.mri.2014.09.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хааке, Э. М., Мяо, Ю., Лю, М., Хабиб, К. А., Каткури, Ю., Лю, Т. и др. (2010).Корреляция предполагаемого содержания железа, представленного изменениями R2 * и фазы с возрастом в глубоком сером веществе здоровых взрослых. J. Magn. Резон. Imaging 32, 561–576. DOI: 10.1002 / jmri.22293

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хааке, Э. М., Сюй, Ю., Ченг, Ю. К. Н., и Райхенбах, Дж. Р. (2004). Восприимчивость взвешенных изображений (SWI). Magn. Резон. Med. 52, 612–618.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Харди, П.А., Гаш, Д., Йокель, Р., Андерсен, А., Ай, Й., и Чжан, З. (2005). Корреляция R2 с общей концентрацией железа в мозге макак-резусов. J. Magn. Резон. Imaging 21, 118–127. DOI: 10.1002 / jmri.20244

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кан, Х., Касаи, Х., Араи, Н., Кунитомо, Х., Хиросе, Ю. и Шибамото, Ю. (2016). Техника удаления фонового поля с использованием регуляризации позволила выполнить сложное уменьшение гармонических артефактов для фазовых данных с различными размерами ядра. Magn. Резон. Imaging 34, 1026–1033. DOI: 10.1016 / j.mri.2016.04.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кеукен, М., Базин, П.-Л., Бэкхаус, К., Бикхуизен, С., Химмер, Л., Кандола, А., и др. (2017). Влияние старения на значения T ₁ , T _{2 *} и QSM MRI в подкорке. Brain Struct. Funct. 222, 2487–2505. DOI: 10.1007 / s00429-016-1352-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лангкаммер, К., Schweser, F., Krebs, N., Deistung, A., Goessler, W., Scheurer, E., et al. (2012). Количественное картирование восприимчивости (QSM) как средство измерения железа в головном мозге? Посмертное подтверждающее исследование. NeuroImage 62, 1593–1599. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2012.05.049

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли В., Ву Б., Батраченко А., Бэнкрофт-Ву В., Мори Р. А., Шаши В. и др. (2014). Дифференциальные траектории развития магнитной восприимчивости в сером и белом веществе мозга человека на протяжении жизни. Хум. Brain Mapp. 35, 2698–2713. DOI: 10.1002 / hbm.22360

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю К., Ли В., Тонг К. А., Йом К. В. и Кузьмински С. (2015). Визуализация, взвешенная по восприимчивости, и количественное картирование восприимчивости в головном мозге. J. Magn. Резон. Imaging 42, 23–41. DOI: 10.1002 / jmri.24768

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Т., Халидов И., де Рошфор Л., Spincemaille, P., Liu, J., Tsiouris, A.J., et al. (2011a). Новый метод удаления фонового поля для МРТ с использованием проекции на дипольные поля (PDF). ЯМР Биомед. 24, 1129–1136. DOI: 10.1002 / NBM.1670

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Т., Лю Дж., Де Рошфор Л., Шпинсмейл П., Халидов И., Леду Дж. Р. и др. (2011b). Морфология позволила провести дипольную инверсию (MEDI) при получении изображения под одним углом: сравнение с COSMOS при визуализации человеческого мозга. Magn. Резон. Med. 66, 777–783. DOI: 10.1002 / mrm.22816

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Т., Шпинсмейл П., Де Рошфор Л., Кресслер Б. и Ван Ю. (2009). Расчет восприимчивости с помощью выборки с множественной ориентацией (COSMOS): метод согласования обратной задачи от карты измеренного магнитного поля до изображения источника восприимчивости в МРТ. Magn. Резон. Med. 61, 196–204. DOI: 10.1002 / mrm.21828

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Т., Виснифф, К., Лу, М., Чен, В., Шпинсмейл, П., и Ван, Ю. (2013). Нелинейная формулировка зависимости магнитного поля от источника для надежного количественного картирования восприимчивости. Magn. Резон. Med. 69, 467–476. DOI: 10.1002 / mrm.24272

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Т., Сюй В., Шпинсмейл П., Авестимер А. С. и Ван Ю. (2012). Точность морфологии обеспечивает алгоритм дипольной инверсии (MEDI) для количественного картирования восприимчивости в МРТ. IEEE Trans. Med. Imaging 31, 816–824. DOI: 10.1109 / tmi.2011.2182523

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, З., Шпинцемайл, П., Яо, Ю., Чжан, Ю., и Ван, Ю. (2018). MEDI + 0: морфология позволяет дипольную инверсию с автоматическим унифицированным нулевым эталоном спинномозговой жидкости для количественного картирования восприимчивости. Magn. Резон. Med. 79, 2795–2803. DOI: 10.1002 / mrm.26946

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Магнесс, К.Л., Феллин, П. К., Томас, М. Дж., Корт, М. Дж., Аги, М. Б., Пролл, С. С. и др. (2005). Анализ транскриптома Macaca mulatta и расхождения последовательностей Macaca и человека. Genome Biol. 6: R60. DOI: 10.1186 / GB-2005-6-7-r60

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Озбай П.С., Дейстунг А., Фенг X., Нанц Д., Райхенбах Дж. Р. и Швезер Ф. (2017). Комплексный численный анализ фазовой коррекции фона с помощью V-SHARP. ЯМР Биомед. 30: 10.1002 / nbm.3550. DOI: 10.1002 / nbm.3550

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Persson, N., Wu, J., Zhang, Q., Liu, T., Shen, J., Bao, R., et al. (2015). Возрастные и половые различия в концентрациях железа в подкорке головного мозга у здоровых взрослых. NeuroImage 122, 385–398. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2015.07.050

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пиньеро, Д. Дж., И Коннор, Дж.Р. (2000). Железо в мозге: важный компонент в нормальных и болезненных состояниях. Невролог 6, 435–453. DOI: 10.1177 / 107385840000600607

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Швезер Ф., Дейстунг А., Лер Б. В. и Райхенбах Дж. Р. (2011). Количественная визуализация внутренних магнитных свойств ткани с использованием фазы сигнала МРТ: подход к in vivo метаболизм железа в мозге? NeuroImage 54, 2789–2807. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.10.070

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Швезер Ф., Дейстунг А., Зоммер К. и Райхенбах Дж. Р. (2013). К онлайн-реконструкции количественных карт восприимчивости: сверхбыстрая дипольная инверсия. Magn. Резон. Med. 69, 1582–1594. DOI: 10.1002 / mrm.24405

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шмуэли, К., де Цварт, Дж. А., ван Гельдерен, П., Ли, Т.-К., Додд, С. Дж., И Дуйн, Дж. Х.(2009). Картирование магнитной восприимчивости ткани мозга in vivo с использованием данных фазы МРТ. Magn. Резон. Med. 62, 1510–1522. DOI: 10.1002 / mrm.22135

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Sun, H., Walsh, A.J., Lebel, R.M., Blevins, G., Catz, I., Lu, J.-Q., et al. (2015). Проверка количественного картирования восприимчивости с окрашиванием железом Перлса для подкоркового серого вещества. NeuroImage 105, 486–492. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2014.11.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Д. и Доддрелл Д. М. (2001). Основанный на сегментации метод с компенсацией частичного объема для точного измерения объемов боковых желудочков на Т (1) -взвешенных магнитно-резонансных изображениях. Magn. Резон. Imaging 19, 267–273. DOI: 10.1016 / s0730-725x (01) 00235-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wharton, S., Schäfer, A. и Bowtell, R.(2010). Картирование восприимчивости в человеческом мозге с использованием порогового деления k-пространства. Magn. Резон. Med. 63, 1292–1304. DOI: 10.1002 / mrm.22334

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжэн, В., Никол, Х., Лю, С., Ченг, Ю.-К., и Хааке, Э.М. (2013). Измерение железа в головном мозге с помощью количественного картирования восприимчивости и рентгенофлуоресцентной визуализации. NeuroImage 78, 68–74. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.04.022

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

МРТ человеческого мозга за 100 часов позволяет получить самые подробные 3D-изображения на сегодняшний день

Ученые создали то, что кажется самым подробным сканированием анатомии человеческого мозга с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), и делятся своими данными с общественностью.

Благодаря анонимному умершему пациенту, мозг которого был передан в дар науке, и гигантским 100 часам сканирования с помощью одного из самых передовых аппаратов МРТ, мир теперь имеет беспрецедентное представление о структурах, которые делают возможным само мышление.

В новом исследовании, проведенном специалистом в области нейровизуализации Брайаном Л. Эдлоу из Массачусетской больницы общего профиля, исследователи описывают, как они записали свой набор данных МРТ сверхвысокого разрешения образца ex vivo , предлагая невиданный ранее вид » трехмерная нейроанатомия человеческого мозга «.

Хотя их статья еще не рецензировалась, достижение — и решение команды поделиться своим набором данных со всеми, кто интересуется исследовательским сообществом — уже привлекает значительное внимание, как и видео в высоком разрешении, снятые по результатам сканирования.

«Мы не видели такой мозг целиком», — сказала Science News инженер-электрик Прити Балчандани из Медицинской школы Икана на горе Синай, которая не участвовала в исследовании.

«Это определенно беспрецедентно».

Мозг был получен от 58-летней женщины, которая была госпитализирована с лихорадкой, ознобом и усталостью, которые позже переросли в проблемы с дыханием.

К сожалению для пациентки, ее состояние только ухудшилось во время пребывания в больнице, и она умерла всего через две недели от дыхательной недостаточности, вызванной вирусной пневмонией.

Хотя у пациентки в анамнезе была лимфома и некоторые другие заболевания, у нее не было неврологических проблем или психических заболеваний, что сделало ее мозг ценным образцом для будущих неврологических исследований.

После периода хранения орган был перенесен в изготовленный по индивидуальному заказу герметичный мозговой держатель из прочного уретана, специально разработанный для длительного МРТ-сканирования в эксперименте.

Держатель был помещен в специализированный сканер МРТ с семью Тесла (7T): мощный аппарат, обеспечивающий высокие уровни напряженности магнитного поля и одобренный FDA для использования в США только в 2017 году.

» «общее качество изображения МРТ улучшается с увеличением напряженности магнитного поля», — пояснил в то время радиолог FDA Роберт Очс.

«Дополнительная напряженность поля позволяет лучше визуализировать более мелкие структуры и тонкие патологии, что может улучшить диагностику заболеваний».

В случае аппарата 7T МРТ, используемого Эдлоу и его командой, исследователи стремились визуализировать небольшие структуры в образце мозга с разрешением 100 микрометров, измеряя объекты размером всего одну десятую миллиметра.

В таких мельчайших масштабах, как объясняют исследователи в своей статье, процесс захвата помогает, если образец полностью неподвижен — не говоря уже о том, что он уже не живой.

«Postmortem ex vivo MRI обеспечивает значительные преимущества по сравнению с in vivo MRI для визуализации микроструктурной нейроанатомии человеческого мозга», — поясняют авторы.

«В то время как получение in vivo МРТ ограничено временем (т.е. ~ часами) и зависит от движения, ex vivo MRI может выполняться без временных ограничений (т.е. ~ дней) и без кардиореспираторных движений или движения головы».

Эти преимущества в сочетании с возможностью визуализации всего мозга со сверхвысоким разрешением позволили команде записать 8 терабайт необработанных данных с четырех разных углов сканирования, что составляет примерно 100 часов общего МРТ-сканирования.

В дополнение к ряду видеороликов с результатами, теперь в Интернете для академического сообщества доступна сжатая версия данных команды, при этом команда заявляет, что они «предполагают широкий спектр исследовательских, образовательных и клинических исследований. приложения для этого набора данных, которые могут улучшить понимание анатомии человеческого мозга при его здоровье и болезнях «.

Еще рано, и стоит повторить, что исследование еще не опубликовано в рецензируемом журнале; но он уже рекламируется как очень эффективный и интегрируется в другие проекты, включая набор инструментов для глубокой стимуляции мозга под названием Lead DBS.

«Разве это не красота?» Ведущий аккаунт DBS в Твиттере написал в Твиттере о развитии событий.

«Трудно предсказать, какое именно влияние будет иметь посмертный мозг @ ComaRecoveryLab размером 100 микрон 7T на область исследований мозга, но он, несомненно, будет огромным».

Результаты доступны на предпечатном сайте bioRxiv .

МРТ-картирование отложений железа в мозге на протяжении всей жизни взрослого человека с помощью МРТ

Введение

Негемовое железо является важным кофактором окислительного метаболизма нейронов и биосинтеза ДНК, миелина и нейротрансмиттеров (Ward et al., 2014). С возрастом происходит нарушение регуляции железа (Daugherty et al., 2015), что приводит к цепочке событий, которые, хотя и не полностью выяснены, по всей видимости, в значительной степени вредны: например, коварное повреждение гематоэнцефалического барьера (Farrall and Wardlaw, 2009) и чрезмерное образование свободных радикалов, вызывающее окислительный стресс (Poon et al., 2004), — это механизмы, которые, как полагают, связаны с накоплением железа, связанным с возрастом и болезнью. Кроме того, также считается, что активация микроглии стимулирует поглощение железа поврежденными клетками и подавляет экспорт, что усугубляет дисбаланс железа (Rathore et al., 2012), таким образом ставя под угрозу нейропротекцию микроглии (Streit et al., 2008) и увеличивая нейротоксичность (Block et al., 2007).

Предыдущие исследования с использованием посмертного материала или in vivo, методов МРТ, чувствительных к железу, показали, что концентрация железа неравномерно распределена в головном мозге, причем такие области, как базальные ганглии, показывают самые высокие уровни (Morris et al., 1992; Haacke и др., 2005). Также было продемонстрировано, что уровни церебрального железа повышаются с возрастом (Hallgren, Sourander, 1958; Bartzokis et al., 2007), что, в свою очередь, связано с когнитивными нарушениями (Penke et al., 2012; Daugherty et al. , 2015; Ghadery et al., 2015) и дегенерацией двигательной системы (Spatz, 1922). Поэтому, учитывая, что возраст является самым сильным фактором риска для многих нейродегенеративных заболеваний, было высказано предположение, что перегрузка железом может быть маркером или даже предиктором нейродегенеративной патологии (Ward et al., 2014). Это было частично подтверждено рядом посмертных исследований и исследований in vivo, исследований на людях, которые выявили аномальные концентрации железа при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Альцгеймера (БА) (Cornett et al., 1998; Bartzokis et al., 2000) и болезнь Паркинсона (PD) (Sofic et al., 1991; Bartzokis et al., 1999). Хотя такие результаты еще не проясняют, является ли патологическое накопление железа причиной или следствием нейродегенеративного каскада, они подкрепляют идею о том, что мониторинг пространственного распределения и временной динамики отложения железа в стареющем мозге может дать информацию об успешном старении и нейродегенеративных заболеваниях ( Кеппен, 1995).

Некоторые методы МРТ сенсибилизированы для измерения железа в головном мозге; однако на практике они не получили широкого распространения по техническим или логистическим причинам.Например, зависящее от поля увеличение скорости поперечной релаксации (R ₂ ) (FDRI) (Bartzokis et al., 1993), золотой стандарт в этом контексте, требует многократных измерений напряженности поля МРТ. R ₂ и R ₂ * (Ordidge et al., 1994) требуют многократного эхо-сканирования, которое подвержено движению объекта и другим ошибкам, хотя с текущими техническими достижениями это становится менее проблематичным. Наконец, визуализация, взвешенная по восприимчивости (SWI) (Haacke et al., 2004), дает нелокальные измерения, которые трудно интерпретировать в биологических терминах (Pfefferbaum et al., 2009). Чтобы обойти такие ограничения, был предложен новый контраст, называемый количественным картированием восприимчивости (QSM) (de Rochefort et al. , 2008; Kressler et al., 2010). QSM может измерять магнитную восприимчивость с помощью МРТ с помощью стандартных коммерческих сканеров (Haacke et al., 2015; Wang and Liu, 2015). Результаты QSM согласуются с посмертными измерениями железа (Zheng et al., 2013; Sun et al., 2015) и другими чувствительными к железу методами МРТ (Bilgic et al., 2012; Poynton et al., 2015) и продемонстрировали воспроизводимые результаты (Lin et al., 2015). На сегодняшний день исследования накопления железа при здоровом старении, как патологоанатомические, так и МРТ, в основном ограничиваются анализом рентабельности инвестиций. Хотя, как показано в предыдущем испытании концепции QSM при БА (Acosta-Cabronero et al., 2013) и с количественным протоколом МРТ при старении (Callaghan et al., 2014), анализ всего мозга теперь возможен. , что дает возможность выявить взаимосвязи, которые могут быть упущены при ограниченной выборке ROI. В этом исследовании представлено объективное картирование отложения железа в мозге на протяжении всей взрослой жизни, измеренное с помощью нового чувствительного к железу QSM-контраста.

Результаты

Исследование одиночного QSM

Отдельные QSM (см. Пример на рис. 2) выявили очень неоднородные магнитостатические картины. Примечательно, что даже у самых молодых испытуемых (20 лет) в этом исследовании система базальных ганглиев показала явные признаки металлической нагрузки, как и кора (с моторной полосой в качестве характерной особенности) и другие ядра глубокого мозга. . Кроме того, была четко идентифицирована венозная система. Также были видны небольшие рассеянные неоднородности сигнала (возможно, связанные с кальцификациями и появляющиеся в основном в базальных ганглиях некоторых пожилых людей), хотя при отсутствии когнитивных нарушений они считались непатологическими явлениями (например, при отсутствии когнитивных нарушений).g., см. небольшие отложения в скорлупе и паллидуме на рис. 2, разрезы от z = -4 мм до z = 5 мм).

Стандартизованный (в пространстве MNI152) 3T QSM 51-летнего испытуемого. Темные области отражают сильный парамагнетизм, возвращаемый металлическими частицами, такими как тканевое железо. Globus pallidus, полосатое тело, черная субстанция и красное ядро ​​являются наиболее заметными особенностями QSM-контраста; кора головного мозга также демонстрирует некоторый контраст QSM. Левая сторона каждой панели представляет истинное левое полушарие.

Дисперсия данных QSM

Ошибки регистрации на структурных границах или, в более общем плане, ошибки, возникающие из-за неоднородного поведения, например, из-за атрофии, венозных идиосинкразий или артефактов визуализации, оставляют след в виде аномально высокой дисперсии QSM. Это было установлено эмпирическим путем на Рисунке 3 на 10% (или больше) относительно глобального среднего значения; то есть на порядок больше, чем измеренная ROI зубчатого ядра (см. региональные результаты ниже). Как видно из рисунка 3, подкорковые маски в значительной степени избегали таких областей, за исключением миндалины и гиппокампа, оба из которых, возможно, были затронуты большим количеством кровеносных сосудов поблизости, а также субядерным комплексом таламуса, который локально локализован. неоднородный.Кора головного мозга, возможно, более проблематична из-за ее сложной топологии и непосредственной близости к генераторам смещения фонового поля, особенно на пиальной поверхности (где внешняя кора встречается со спинномозговой жидкостью) и около черепных полостей (т.е. области). Однако, что важно, на больших участках кортикальной ленты, включая большинство глубоких борозд, предложенная методика QSM оказалась достаточно надежной для анализа всего мозга.

Интересующие области наложены на образец среднего QSM по результатам исследования ( A ) и карту относительной дисперсии ( B ) для 116 здоровых субъектов. Области экстремальной QSM-дисперсии (темные на B ) возникают из-за плохой пространственной стандартизации и других источников ошибок.

Анализ всего мозга

Регрессия всего мозга (рис. 4) показала, что отложение железа из-за старения пространственно избирательно. Сильные положительные корреляции, заметно двусторонние и сливные, были выявлены в нескольких корковых и подкорковых областях.В глубоком сером веществе это включало полосатое тело (скорлупа и хвостатое ядро), мезэнцефальные структуры (черная субстанция и красное ядро), диэнцефальные структуры (субталамическое ядро, маммиллярные тела, части медиальной и задней группы таламических подъядер) и зубчатую часть мозжечка. ядро. QSM зависел от возраста в сенсомоторной коре; он был обширным и сливался в верхнюю премоторную кору, префронтальную, островную области и дорсомедиальную лобную кору до поясной борозды и коры мозжечка; и в сером веществе супрамаргинального и заднего парагиппокампа и было незначительным в задней части поясной извилины и области коры предклинья.Взаимоотношения QSM белого вещества, наоборот, были в целом более слабыми. Эти наблюдения также были верны для данных, нормализованных по эталону (результаты не показаны).

Двусторонний и сливной ландшафт отложения железа на протяжении жизни взрослого человека. Пороговая ( p _FWE <0,005) статистическая карта для кластерной линейной зависимости между QSM и возрастом у 116 здоровых субъектов (20–79 лет). Результаты были стандартизированы для пространства MNI152 и наложены на нормированный по MNI шаблон исследования QSM.Слева на рисунке соответствует истинный левый.

QSM-анализ всего мозга у пожилых пациентов с гипертонией не выявил значимых различий по сравнению с контрольной группой, сопоставимой по возрасту и полу при p _FWE <0,05, тогда как сравнение здоровых молодых и здоровых пожилых людей, показанное на рисунке 5, показало сильные QSM. изменения в распределении, которые точно отражали результаты полной возрастной регрессии когорты. Кроме того, сравнение всего мозга мужчин и женщин также было отрицательным (на обоих контрастах: QSM _{мужчина} > QSM _{женщина} и QSM _{мужчина} женщина at p _FWE <0. 05).

Демонстрация повышения QSM, обусловленного старением, у здоровых субъектов, не имевших в анамнезе гипертонии (или других сосудистых рисков). A , пороговые ( p _FWE <0,05) статистические результаты для сравнения 15 пожилых людей (возраст: 70 ± 5 лет) без диагноза гипертонии с 15 здоровыми молодыми людьми (возраст: 27 ± 4). годы). B , Результаты ( p _FWE <0,005) для регрессии возраста всего мозга по 116 пациентам (такие же, как на рис.4). Обратите внимание, что статистическое сравнение между пациентами с гипертонией и тем же возрастом без видимых сосудистых рисков было полностью отрицательным.

Региональная экстракция глубокого мозга

Как и ожидалось, результаты ROI подтвердили большие региональные различия в абсолютных величинах для значений QSM, начиная от черной субстанции и зубчатого ядра мозжечка (самые высокие) до гиппокампа и миндалевидного тела (самые низкие) (рис.6, таблица 1 ).

Региональные графики для среднего левого / правого средних значений QSM как функции возраста для девяти ядер глубокого мозга: черной субстанции, зубчатого ядра, красного ядра, бледного шара, хвостатого ядра, скорлупы, таламуса, гиппокампа и миндалевидное тело (от наибольшего до наименьшего среднего QSM; Таблица 1).Темные круги / светлые квадраты обозначают объекты женского и мужского пола соответственно. Линейные функции были подобраны к данным (жирная непрерывная линия), вернул ли тест корреляции QSM – возраст Пирсона значимые значения p (таблица 1). Более тонкие линии представляют собой границы одновременного прогноза 95% доверительных интервалов для линейных соответствий.

Сводка статистических данных по региональным группам и тестов зависимости от возраста

QSM в пяти крупных ядрах — скорлупе, красном ядре, хвостатом ядре, черной субстанции и зубчатом ядре (перечисленные в порядке уменьшения силы корреляции) — изменялись с возрастом (рис. 6, таблица 1). Наибольшие уклоны обнаружены (отсортированные по крутизне) в красном ядре, зубчатом ядре, скорлупе и черной субстанции. Кроме того, в бледном шаре, скорлупе и менее заметно в хвостатом и зубчатом ядрах дисперсия распределения QSM увеличивалась как функция возраста (Рис. 6, Таблица 1). QSM в гиппокампе, миндалине и таламусе, напротив, оставался в значительной степени независимым от возраста (рис. 6, таблица 1).

Никаких серьезных связанных с полом эффектов выявлено не было — только QSM в таламусе показал незначительную статистическую тенденцию при сравнении групп мужчин / женщин ( Z = −2.4, p = 0,02), причем самки демонстрируют более низкие общие значения QSM.

Результаты, аналогичные показанным на рисунке 6 и в таблице 1, были получены для нормализованных данных QSM (см. Коэффициенты корреляции Пирсона и параметры линейной подгонки в нижней части таблицы 1).

Обсуждение

Это исследование представляет новый метод МРТ для мониторинга уровней железа в головном мозге, выявляющий обширные и в значительной степени сливающиеся возрастно-коррелированные кластеры, распространяющиеся по коре (сенсорно-моторные, дорсальные лобные доли и задний островок), мозжечку (включая кору и зубчатое ядро), а также несколько других ядер глубокого мозга, включая скорлупу, хвостатое ядро, медиальные, задние и субталамические группы ядер, маммиллярные тела и мезэнцефалические структуры (рис.4). Напротив, QSM в белом веществе головного мозга, в значительной части нефронтальной коры, а также в гиппокампе, миндалевидном теле и других субъядрах таламуса не зависел от возраста.

Региональные результаты полностью совпадали с результатами анализа всего мозга в том смысле, что медианные значения QSM для ядер полосатого тела, среднего мозга и мозжечка сильно коррелировали с возрастом (Таблица 1). Такие результаты также согласуются с прошлой ROI, in vivo, MRI (Daugherty and Raz, 2013; Li et al., 2014; Persson et al. , 2015; Poynton et al., 2015), а также посмертный анализ железа (Hallgren and Sourander, 1958; Ramos et al., 2014), подтверждающий, что скорлупа демонстрирует самые тесные возрастные отношения. Они также согласны с вышеупомянутыми исследованиями и исследованиями, рассмотренными ранее (Haacke et al., 2005), в том, что, независимо от возраста, базальные ганглии, красное ядро ​​и зубчатое ядро ​​содержат больше железа, чем таламус, гиппокамп, миндалевидное тело, кора и белое ядро. иметь значение. Однако было отмечено, что QSM-поведение в последних структурах было более неоднородным (рис.3), что может объяснить противоречивые результаты, например, в гиппокампе, который, как сообщалось, имел возрастную корреляцию R2 * в одном исследовании (Rodrigue et al., 2013; Daugherty et al., 2015).

Однако сильная сторона подхода, основанного на полном мозге, заключается в том, что он может улавливать поведение, выходящее за рамки заранее определенных рентабельности инвестиций. Наиболее ярким наблюдением было то, что кора головного мозга, ростральная по отношению к центральной борозде, более склонна к накоплению железа с возрастом, чем каудальная кора, что согласуется с предыдущим исследованием ROI с использованием R2 * (Rodrigue et al., 2011). Это включало сливное увеличение моторной, премоторной, дорсальной префронтальной, дорсомедиальной поверхности и островка. Интересно, что, хотя значения QSM коры головного мозга намного ниже в абсолютном выражении, чем в базальных ядрах, возрастные изменения в полосатом теле, по-видимому, отражаются изменениями в лобных долях; это интересно, учитывая хорошо известное соединение таких регионов через лобно-стриатальные петли (Alexander et al., 1986). В целом, большинство корковых и подкорковых областей, которые накапливают железо, участвуют в выходных функциях мозга, моторики и принятии решений, тогда как те, которые участвуют в сенсорной обработке, такие как построландийская кора и большая часть таламуса, не демонстрируют этого явления.Похоже, что двигательная система, в широком смысле слова, имеет тенденцию накапливать железо с возрастом.

Исключением из этого наблюдения был бледный шар, который, хотя и богат железом в абсолютном выражении (рис. 2), не показал возрастного увеличения QSM. В соответствии с этим результатом, очень мало исследований с визуализацией сообщают о более сильных возрастных эффектах паллидума по сравнению с скорлупой (Daugherty and Raz, 2013). Однако следует отметить, что эффекты конгломератов QSM от всех магнитных частиц, в частности от коморбидной кальцификации, которые с точки зрения магнитной восприимчивости противодействуют парамагнитным моментам, могут маскировать эффект накопления железа.Хотя кальций следует рассматривать как потенциальную помеху, представляется весьма маловероятным, что отсутствие доказательств накопления железа в бледном шаре является ложным, поскольку исследования вскрытия также показали, что концентрация паллидного железа достигает плато до достижения возраста 50 лет (Hallgren and Sourander, 1958). ). Почему паллидум ведет себя по-другому, не ясно, но нетрудно найти биологические различия, которые могут дать подсказки. Например, в отличие от соседних с ним подкорковых ядер, афферентный вход в бледный шар является преимущественно тормозным; другое отличие — более древняя филогенетическая история: paleostriatum по сравнению с neostriatum для хвостатого и скорлупы.

Сильная корреляция QSM скорлупы с возрастом заслуживает особого упоминания, потому что ряд исследований также выявил перегрузку металлами в скорлупе AD (Bartzokis et al., 2000; House et al., 2008; Acosta-Cabronero et al., 2013) сверх того, что наблюдается в контрольных группах по возрасту. Между прочим, полосатое тело, как было показано, является самым ранним местом накопления фибриллярного β-амилоида при AD (Bateman et al., 2012). В совокупности эти результаты предполагают, что наличие патологии БА серьезно усугубляет то, что в противном случае является нормальным процессом старения — накоплением железа в скорлупе.

Также было постулировано, что мезэнцефальная перегрузка железом может быть вредной для нормальной нейрональной активности (Zecca et al. , 2004) и может играть патогенную роль при PD (Ostrerova-Golts et al., 2000). Настоящее исследование поддерживает идею о том, что ядра среднего мозга могут быть уязвимыми, отчасти из-за накопления железа на протяжении всей жизни взрослого человека, что подвергает их риску нейродегенеративного заболевания (Breydo and Uversky, 2011). Что делает клетки базальных ганглиев особенно предрасположенными к поглощению железа в процессе старения и впоследствии при болезни, не совсем понятно, хотя был предложен ряд теорий, включая нарушение гематоэнцефалического барьера или потерю внутриклеточного гомеостаза (Ward et al., 2014). Основываясь на настоящих и предыдущих результатах, одно очевидное объяснение может заключаться в том, что уязвимость базальных ганглиев для железа просто потому, что они включают в себя несколько структур, наиболее богатых железом.

Это исследование также обнаружило, что QSM становится значительно более рассредоточенным с возрастом в нескольких ядрах (рис. 6, таблица 1), предполагая, что люди могут следовать широкому диапазону возрастных траекторий. Этот результат согласуется с двумя недавними исследованиями QSM-ROI в больших возрастных когортах, которые также показали повышенную дисперсию у пожилых людей для нескольких подкорковых структур (Li et al., 2014; Persson et al., 2015). Такие вариации могут отражать индивидуальные различия в отложениях железа (включая бремя гемосидерина), обусловленные генетическими факторами (Bartzokis et al., 2010) и / или уязвимостью к факторам окружающей среды (Hagemeier et al., 2015). Еще предстоит увидеть, может ли эта изменчивость стать ключом к разгадке успешного или неуспешного старения, но, безусловно, кажется, что ее стоит продолжить в лонгитюдных исследованиях.

Дополнительным фактором риска, который постулируется как потенциальный фактор, способствующий аномальному накоплению железа в головном мозге, является гипертония (Rodrigue et al., 2011). Поэтому мы исследовали, вернет ли диагноз гипертонии более высокие уровни QSM, чем негипертензивный возрастной контроль, но не нашли подтверждения этому прогнозу. Это, конечно, не означает, что сосудистые факторы риска могут не иметь модулирующей роли в накоплении железа, которая могла бы возникнуть в большей выборке, но они не являются основной движущей силой таких возрастных изменений. Кроме того, уровни QSM в этом исследовании в целом не различались между мужчинами и женщинами, только незначительно в таламусе.Предыдущие МРТ-исследования выявили связанные с полом различия отложения железа в нескольких структурах мозга (Bartzokis et al., 2007; Persson et al., 2015), хотя такие тонкие половые зависимости не были воспроизведены в других in vivo MRI и посмертных анализах ( Xu et al., 2008; Ramos et al., 2014).

Следует упомянуть несколько технических аспектов метода QSM. Во-первых, мы отмечаем предупреждение о том, что отклонения QSM могут быть ослаблены (потенциально вплоть до маскировки) из-за чрезмерных эффектов фоновой восприимчивости, несовершенной инверсии QSM, ошибок регистрации и других ошибок, которые могут привести к чрезмерной вариабельности (рис.3). Во-вторых, стоит отметить, что результаты необработанного QSM и QSM, нормализованного по эталону, не различались, что позволяет предположить, что величина эффекта старения намного больше, чем величина эталонной корректировки. Хотя необходимо дальнейшее подтверждение, это многообещающая новость для будущих исследований, поскольку она предполагает, что нормализации можно избежать, что явно желательно при изучении болезненных состояний, при которых хотелось бы избежать предположений о сохраненных областях. Третье предостережение заключается в том, что другие парамагнитные металлы, такие как медь, марганец или алюминий, также теоретически могут оказывать влияние QSM (Andrasi et al., 2005; Ramos et al., 2014), хотя это маловероятно при старении из-за их дефицита по сравнению с мозгом железа (Krebs et al., 2014; Ramos et al., 2014). Тем не менее обнадеживает тот факт, что соответствие QSM с прошлыми посмертными анализами было высоким (Langkammer et al., 2012; Zheng et al. , 2013), предполагая, что отложение негемового железа — вероятно, трехвалентного железа (Sun et al., 2015) — имеет место. доминирующий источник изменений QSM из-за старения. Однако демиелинизация может играть более активную роль в модуляции изменений QSM (Fukunaga et al., 2010; Stüber et al., 2014). Интересно, что восприимчивость была увеличена как в коре, так и в белом веществе, что согласуется с идеей о том, что потеря миелина может привести к ослаблению управляемого липидами диамагнитного компонента, который конкурирует с эффектом трехвалентного железа. Четвертое замечание: несмотря на обширную корреляцию лобной части с возрастом, вентральная лобная кора не следовала этой схеме. Это может означать, что вентральная поверхность не накапливает железо, но невозможность продемонстрировать возрастное накопление железа в этой области может быть технической.Как и во всех случаях получения МРТ, в которых используются градиентные эхо, сканирование, используемое для QSM, страдает от потери сигнала в областях, близких к границам раздела воздух / кость; это особенно верно для вентральной лобной доли, которая расположена непосредственно над носовой полостью (рис. 3). В качестве заключительного технического примечания стоит отметить, что изменение базальных ганглиев, наблюдаемое в этом исследовании, постоянно сообщалось с использованием FDRI и картирования R2 * (Daugherty and Raz, 2013; Callaghan et al., 2014), хотя, как упоминалось в Введение, у этих методов есть дополнительные ограничения.Вопрос о том, являются ли FDRI, R2 * и QSM полностью аналогичными в своих ответах на нейробиологические процессы, связанные с железом (Li et al., 2014; Sun et al., 2015), или дифференциально чувствительными (Deistung et al., 2013), требует дальнейшего изучения.

В заключение, настоящее исследование продемонстрировало, что предложенная методология QSM дает надежные измерения осаждения железа при старении. Региональные результаты согласуются с известными паттернами нагрузки железом в глубоких структурах мозга и их изменениями с возрастом, тогда как подход, основанный на исследовании всего мозга, подтвердил наличие дополнительных обширных корреляций с возрастом в лобных долях. Пространственная специфичность и значительная величина эффекта дополнительно подтверждают, что in vivo QSM является полезным новым неинвазивным инструментом для исследования накопления церебрального железа.

Новый датчик МРТ может отображать активность глубоко внутри мозга | MIT News

Кальций — важная сигнальная молекула для большинства клеток, и это особенно важно для нейронов. Визуализация кальция в клетках мозга может показать, как нейроны взаимодействуют друг с другом; однако современные методы визуализации могут проникнуть в мозг только на несколько миллиметров.

Исследователи Массачусетского технологического института разработали новый способ визуализации активности кальция, который основан на магнитно-резонансной томографии (МРТ) и позволяет им гораздо глубже заглядывать в мозг. Используя эту технику, они могут отслеживать процессы передачи сигналов внутри нейронов живых животных, что позволяет им связывать нейронную активность с конкретным поведением.

«В этой статье описывается первое основанное на МРТ обнаружение внутриклеточной передачи сигналов кальция, которое прямо аналогично мощным оптическим подходам, широко используемым в нейробиологии, но теперь позволяет проводить такие измерения in vivo в глубоких тканях», — говорит Алан Джасанофф, сотрудник Массачусетского технологического института. профессор биологической инженерии, мозга и когнитивных наук, ядерных наук и инженерии, а также член-корреспондент Института исследований мозга Макговерна Массачусетского технологического института.

Ясанов — старший автор статьи, опубликованной в выпуске Nature Communications от 22 февраля. Ведущими авторами статьи являются постдоки Массачусетского технологического института Али Барандов и Бенджамин Бартелл. Старшая сестра Массачусетского технологического института Кэтрин Уильямсон, недавняя выпускница Массачусетского технологического института Эмили Лоукс и почетный профессор химии Артур Амос Нойес Стивен Липпард также являются авторами исследования.

Попадание в клетки

В состоянии покоя нейроны имеют очень низкий уровень кальция. Однако, когда они вырабатывают электрический импульс, кальций наводняет клетку.За последние несколько десятилетий ученые разработали способы визуализации этой активности, помечая кальций флуоресцентными молекулами. Это можно сделать в клетках, выращенных в лабораторной посуде, или в мозге живых животных, но такой вид микроскопии может проникать в ткань только на несколько десятых миллиметра, что ограничивает большинство исследований поверхностью мозга.

«С помощью этих инструментов делаются удивительные вещи, но мы хотели что-то, что позволило бы нам и другим глубже взглянуть на передачу сигналов на клеточном уровне», — говорит Джасанофф.

Для этого команда Массачусетского технологического института обратилась к МРТ, неинвазивному методу, который работает путем обнаружения магнитных взаимодействий между введенным контрастным веществом и молекулами воды внутри клеток.

Многие ученые работали над датчиками кальция на основе МРТ, но основным препятствием была разработка контрастного вещества, которое может проникать внутрь клеток мозга. В прошлом году лаборатория Ясанова разработала датчик МРТ, который может измерять концентрации внеклеточного кальция, но они были основаны на наночастицах, которые слишком велики для проникновения в клетки.

Чтобы создать свои новые сенсоры внутриклеточного кальция, исследователи использовали строительные блоки, которые могут проходить через клеточную мембрану. Контрастное вещество содержит марганец, металл, который слабо взаимодействует с магнитными полями, связанный с органическим соединением, которое может проникать через клеточные мембраны. Этот комплекс также содержит связывающую кальций руку, называемую хелатором.

Попав внутрь клетки, если уровень кальция низкий, хелатор кальция слабо связывается с атомом марганца, защищая марганец от обнаружения МРТ.Когда кальций попадает в клетку, хелатор связывается с кальцием и высвобождает марганец, что делает контрастный агент более ярким на МРТ-изображении.

«Когда нейроны или другие клетки мозга, называемые глией, стимулируются, они часто испытывают более чем десятикратное повышение концентрации кальция. Наш датчик может обнаружить эти изменения », — говорит Ясанофф.

Точные измерения

Исследователи проверили свой датчик на крысах, введя его в полосатое тело, область в глубине мозга, которая участвует в планировании движений и обучении новому поведению.Затем они использовали ионы калия для стимуляции электрической активности нейронов полосатого тела и смогли измерить кальциевый ответ в этих клетках.

Jasanoff надеется использовать эту технику для идентификации небольших кластеров нейронов, которые участвуют в определенном поведении или действиях. Поскольку этот метод непосредственно измеряет передачу сигналов внутри клеток, он может предложить гораздо более точную информацию о местоположении и времени активности нейронов, чем традиционный функциональный МРТ (фМРТ), который измеряет кровоток в головном мозге.

«Это может быть полезно для выяснения того, как различные структуры мозга работают вместе, чтобы обрабатывать стимулы или координировать поведение», — говорит он.

Кроме того, этот метод можно использовать для визуализации кальция, поскольку он выполняет многие другие функции, например, способствует активации иммунных клеток. С дальнейшей модификацией, однажды его можно будет использовать для диагностической визуализации мозга или других органов, функции которых зависят от кальция, таких как сердце.

Исследование финансировалось Национальным институтом здравоохранения и Центром социального мозга Саймонса Массачусетского технологического института.

Картирование подкорковой слуховой системы человека с использованием гистологии, посмертной МРТ и МРТ in vivo на 7T

[Примечание редакции: далее следует письмо с решением после того, как авторы представили на дальнейшее рассмотрение.]

Рецензент № 1:

Это очень хорошо составленный атлас подкорковых слуховых структур, который включает гистологическую идентификацию и связь с МРТ (посмертно и in vivo). Несмотря на то, что результаты достаточно убедительны, это впечатляющее техническое достижение, и выпуск и публикация этих атласов, вероятно, окажут большое влияние.

При этом я понимаю причины, по которым сегменты и упрощения еще не стали доступными, но трудно полностью оценить работу, не видя их (например, чтобы определить, насколько доступны форматы для других исследователей). Я думаю, что данные и код нужно будет каким-то образом сделать доступными для обозревателей, прежде чем работа будет принята.

Мы ценим комментарии рецензента №1 и понимаем, что наш код и данные должны быть общедоступными, чтобы мы могли полностью учесть наш вклад.Поэтому мы опубликовали наш код на Github, а также наши сегменты и оптимизацию в Open Science Framework. Кроме того, исходные и обработанные данные in vivo доступны в формате BIDS через OpenNeuro и NeuroVault. Вот ссылки на эти адреса для удобства: — данные in vivo доступны на OpenNeuro:

https://openneuro.org/datasets/ds001942/versions/1.2.0 (DOI: 10.18112 / openneuro.ds001942.v1.2.0) — Производные доступны в Open Science Framework: https: // osf.io / c4m82 / — код анализа, блок-схемы и другие вспомогательные файлы доступны здесь: https://github.com/sitek/subcortical-auditory-atlas.

Рецензент № 2:

Это полезное сравнение гистологического, посмертного МРТ и структурно-функциональных подходов in vivo к локализации слуховых структур ствола и среднего мозга. Авторы используют ранее полученные данные и общедоступные атласы для согласования оценок ядер улитки, оливковых ядер, нижних колликулов и медиальных коленчатых ядер в этих различных наборах данных, наряду с оценкой связей трактов между ними с использованием DTI, полученного ex- и in-vivo.

Очевидно, что в различных компонентах этого проекта было проделано много работы, и анализ был тщательно продуман. Что мне было непонятно, так это то, что — во всяком случае — было « посланием » в статье, за исключением, может быть, того, что не было предназначено, например, что даже когда современные методы используются для получения высококачественных данных изображений. , чрезвычайно трудно точно идентифицировать меньшие слуховые ядра in vivo.

Рецензент №2 высказывает обоснованную критику результатов нашей рукописи в свете результатов in vivo.В пересмотренной версии рукописи мы расширили наш набор данных и анализы in vivo, чтобы продемонстрировать надежность нашей функциональной локализации в пределах каждого человека и обобщения по отдельным людям, а также улучшили и прояснили наш функциональный атлас на уровне группы. Новые анализы функциональных данных in vivo представлены на новом рисунке 4 вместе с рисунком 4 — дополнения к рисунку 1-5.

В частности, на рисунке 4 показаны статистические карты отдельных субъектов вместе с вероятностными картами, полученными с использованием процедуры исключения одного субъекта.Перекрытие между вероятностными картами «оставить один — один — исключить» и отдельными субъектами проанализировано на рисунке 4 — рисунки в приложениях 1 и 2. Этот первый набор результатов показывает, что: a) может быть идентифицирован кластер вокселей, существенно реагирующих на звуки. в каждом волонтере; б) эти кластеры совместно локализуются в регионах, вероятностно идентифицированных у других девяти добровольцев; и c) общий ответ выше для IC и MGB и ниже для CN и SOC.

Затем мы обратились к демонстрации внутрисубъектной надежности этих функциональных определений.На рисунке 4 — приложение к рисунку 1 показаны статистические карты, полученные во втором эксперименте для шести из десяти участников. Эти результаты представлены вместе с наложением статистических карт двух экспериментов на рис. 4 — приложение к рисунку 2.

Как внутри предметов, так и между предметами надежность выше для IC и MGB, чем для CN и SOC. На надежность между субъектами (то есть меньшее перекрытие между субъектами на уровне CN и SOC), скорее всего, влияет более низкая точность анатомического выравнивания этих структур, вызванная отсутствием анатомического контраста, который должен использоваться для выравнивания процедура.Этот вопрос обсуждается в рукописи, где мы указываем:

«Другим фактором, который мог повлиять на увеличенный объем вероятностных областей in vivo, может быть остаточное анатомическое несоответствие между субъектами, которое также вносит особый вклад в более низкую степень перекрытия CN и SOC».

На внутрисубъектную надежность, скорее всего, повлияла более низкая статистическая мощность в этих регионах вместе с остаточными ошибками выравнивания по экспериментам, которые мы также обсуждаем в исправленной рукописи, где мы заявляем:

«Более высокое отношение сигнал / шум, достижимое в регионах, соответствующих IC и MGB, приводит к хорошо воспроизводимым функциональным ответам как внутри, так и между участниками в этих регионах.Кластеры активации, идентифицированные на уровне CN и SOC у отдельных людей, воспроизводятся (хотя и в меньшей степени по сравнению с IC и MGB) как внутри субъектов (то есть между экспериментами), так и между субъектами ».

Следует отметить, что эксперименты 1 и 2 проводились с разницей во времени до трех лет. Кроме того, в экспериментах было разное количество запусков и звуков, представленных за запуск (24 против 16 запусков, 168 против 96 звуков). Общая воспроизводимость результатов демонстрирует, что функциональное определение слуховых ядер надежно как внутри, так и между субъектами, что мы теперь разъясняем в рукописи:

«У каждого участника мы определили вокселы, которые существенно реагируют на представление звука в регионах, соответствующих CN, SOC, IC и MGB.Мы подтвердили это определение, оценив как воспроизводимость внутри субъекта (т. Е. Путем сравнения функциональных карт в двух экспериментах с участием шести человек), так и способность вероятностного атласа, определенного для девяти из десяти участников, обобщить для оставшихся добровольцев ».

Тем не менее, расхождения между результатами in vivo и post mortem с точки зрения локализации и совпадения определений остаются. Мы полагаем, что обсуждение пересмотренной рукописи описывает наши мысли по поводу этих несоответствий, которые вкратце можно отнести к: 1) частичному объему, который все еще влияет на данные in vivo; и 2) выравнивание между post mortem и in vivo затруднено из-за разницы (или отсутствия) анатомического контраста в соответствующих ROI.

В самом деле, даже связность ИС не так просто отобразить, несмотря на гораздо более высокое качество данных, чем обычно доступно, при в целом тщательной обработке.

Мы согласны с рецензентом в том, что трактография остается сложной задачей, особенно между небольшими, плотными и глубокими ядрами ствола мозга. Мы обсудим некоторые из проблем ниже более подробно. Несмотря на эти проблемы, мы смогли успешно оценить связи между слуховыми структурами (определяемыми функциональной локализацией в одной и той же группе субъектов).Видео об оптимизации in vivo у одного участника доступно на рисунке 3 — видео 1. Фактически, итоговая матрица подключения (рисунок 7, вверху справа) очень напоминает ожидаемые модели подключения, основанные на исследованиях на животных. Например, похоже, что слева и справа над CN есть отдельные сети связи, в то время как, как и ожидалось, есть некоторые комиссурные соединения на уровнях CN, SOC и IC.

Хотя эти оценки связи согласуются с нашим общим представлением о подкорковых слуховых связях, к сожалению, не существует золотого стандарта для анатомических связей человека, поскольку методы отслеживания, доступные в исследованиях на животных, в основном недоступны для людей.Однако нас обнадеживают настоящие результаты, которые одинаковы для всех участников (см. Рисунок 6 — рисунок в приложении 1), и мы считаем, что слуховые нейробиологи должны продолжать настаивать на улучшении методов сбора данных DWI и трактографии для дальнейшего совершенствования методологии изучения подкоркового слухового прохода. система.

Мои основные опасения заключались в следующем (обратите внимание, что авторы упоминают большинство из них как проблемы в Обсуждении):

1) Ядра, определенные с помощью фМРТ, явно неточны в том смысле, что они на порядок больше реальных анатомических структур и не соответствуют форме структур.Частично это должно быть связано с неожиданным решением использовать сглаживающее ядро ​​на полуширине 3,3 мм для данных с высоким разрешением.

Мы ценим внимательную критику наших методов рецензентом и учли их в нашей исправленной рукописи. Что касается пространственного сглаживания, мы считаем, что беспокойство рецензента было вызвано недоразумением, вызванным тем, как изначально было сообщено о сглаживающем ядре. А именно, мы применили 3-воксельное сглаживание FWHM после преобразования функциональных данных в 0.5 мм iso. разрешение в Талаирачском пространстве. Это 3-воксельное пространственное сглаживание по FWHM соответствует 1,5 мм FWHM. Мы исправили отчетность в разделе «Материалы и методы», где указано:

«… функциональные изображения были затем преобразованы в пространство Talairach с помощью Brainvoyager с изотропным разрешением 0,5 мм. Ранее мы использовали эту процедуру для выявления тонотопических карт как в нижнем бугорке, так и в медиальном коленчатом ядре (DeMartino, 2013, Moerel, 2015) и показали, что повышающая дискретизация не влияет на пространственное распределение ответов.После повышения частоты дискретизации также было применено мягкое пространственное сглаживание (по Гауссу, FWHM 1,5 мм) ».

Вдобавок к этому мы добавили сравнение несглаженных и сглаженных карт, как показано на рисунке 4 — приложение к рисунку 5. Слегка сглаженные функциональные данные помогают выявить анатомически правдоподобные кластеры за счет улучшения нашего отношения сигнал / шум, особенно в нижних областях ствола мозга.

Было также удивительно, что не было представлено никаких немаскированных карт группы z; Я могу понять идею, лежащую в основе карт соединения (показаны x из 10 субъектов с активацией с поправкой на FDR), но довольно минимальное перекрытие в SOC (3 из 10 субъектов) не внушает особого доверия.

Мы интерпретируем это утверждение как означающее, что результаты для CN / SOC, где существует меньшее перекрытие между участниками, лучше интерпретировать, глядя на карты без порогового значения. Мы согласны с рецензентом и считаем, что для полного понимания наших данных лучшую картину можно получить, просмотрев все отдельные индивидуальные данные, а также данные группы (как с пороговыми значениями, так и без пороговых значений).

По этой причине мы теперь представляем на Рисунке 4 все статистические карты отдельных субъектов (с пороговыми значениями значимости).Необработанные данные сообщаются в видеоформате для каждого индивидуума как с пороговым значением, так и без порогового значения (см. Рисунок 10 — видео 1-10). Данные одного субъекта четко указывают на то, что кластеры значительной активности могут быть идентифицированы на уровне CN и SOC в большинстве участников (за исключением правого SOC в S03, левого CN и SOC в S08 и левого CN в S09). Насколько хорошо регионы, определенные в группе испытуемых, позволяют нам локализовать регионы, существенно реагирующие на звуки у нового предмета, также оценивалось путем проведения анализа исключения по одному для каждого участника и расчета расстояния и перекрытия между кластером каждого участника и кластером. состоит из активации всех остальных участников.Они показаны на Рисунке 4 — дополнения к рисункам 1, 2 и на Рисунке 10 — видео 1-10. Кроме того, наши карты с нерешенными и пороговыми значениями открыты для просмотра здесь: https://osf.io/c4m82/

См. Данные, используемые на этом рисунке, как трехмерные объемные рендеры для каждого 10 предметов на рисунке 10 — видеоролики 1-10 в нашей обновленной рукописи на рисунке 10.

Воспроизводимость этих результатов оценивалась в анализе надежности повторного тестирования путем изучения данных, собранных в отдельном эксперименте у шести из десяти участников (представлены на рисунке 4 — приложение к рисунку 3).Расстояние и перекрытие между кластерами активации каждого участника в двух экспериментах показано на Рисунке 4 — добавлении к рисунку 4.

См. Данные, используемые на этом рисунке как трехмерные объемные рендеры для каждого 6 предметов на рисунке 11 — видео 1-7 в нашей обновленной рукописи на рисунке 11.

Мы также изучили средние результаты по группе для дальнейшего сравнения моделей активности в экспериментах 1 и 2. Усредненные по группе трехмерные объемные визуализации для активности фМРТ можно увидеть в ответном видео автора 1.

Это видео нельзя воспроизвести на месте, потому что ваш браузер поддерживает видео HTML5. Вы по-прежнему можете скачать видео для просмотра в автономном режиме.

Средние результаты фМРТ по группе из двух отдельных экспериментов.

Вдобавок к этому, теперь мы также предоставляем наши результаты in vivo в трехмерном видеоформате с объемной визуализацией в пространстве MNI для удобного сравнения наших нерешенных групповых средних статистических карт.Мы представляем это видео как дополнение к рисунку 9 нашей обновленной рукописи (рисунок 9 — видео 1).

Таким образом, хотя мы согласны с тем, что CN и SOC представляют более низкий уровень SNR, который частично влияет на результирующее перекрытие (и надежность) по сравнению с IC и MGB, мы считаем, что основная причина более низкого перекрытия в этих регионах может быть установлена к несовпадению: недостаточно анатомического контраста для выравнивания CN / SOC между участниками. Кроме того, в то время как мы отображаем групповые вероятностные карты с порогом 3 из десяти добровольцев, как CN, так и SOC, наши вероятностные карты имеют воксели, где общее количество участников составляет до 5 из десяти добровольцев.

В заключение, эти результаты подтверждают качество данных и достоверность анализа. Мы считаем, что наши новые анализы и цифры демонстрируют воспроизводимость наших результатов, внушая уверенность в надежности определений in vivo также на уровне CN и SOC.

Мне также было интересно, откуда взялся кластерный порог в 27 вокселей (подраздел «Функциональный анализ МРТ», последний абзац)?

В тексте Материалов и методов мы описываем это как:

«применение порогового значения размера кластера 3.37 мм ³ (27 вокселей в изотропном анатомическом пространстве 0,5 мм ~ 2,5 вокселей в исходном функциональном разрешении) ».

Далее в том же абзаце мы указываем:

«Дополнительная кластеризация позволила нам дополнительно контролировать возможные ложноположительные результаты, выдвигая нейроанатомически правдоподобную гипотезу (т.е. ни одна из наших областей интереса не меньше 3,37 мм. ³ в объеме)».

Более подробно, мы выбрали число «27» вместо «26», «28» или другие, размышляя о дискретной кубической решетке, в которой находятся данные.Мы рассмотрели следующее: куб из 1 вокселя, 2 × 2 × 2 = 8 вокселей, 3 × 3 × 3 = 27 вокселей и 4 × 4 × 4 = 64 вокселей. Мы сочли 64 вокселя (2 мм × 2 мм × 2 мм = 8 мм ³ ) слишком большими, потому что одна из наших областей интереса (превосходный оливковый комплекс), как сообщалось, была около 6-7 мм ³ . Мы сочли 8 вокселей (1 мм ³ ) и 1 воксель (0,125 мм ³ ) слишком маленькими. Поэтому мы решили использовать 27 вокселей.

И как выглядят остальные срезы через ствол мозга (например,г., сколько там пятен).

Мы согласны с рецензентом в том, что двухмерные срезы не подходят для просмотра трехмерных кластеров. Поэтому в дополнение к рисунку 4 мы добавили трехмерные анимированные функциональные представления как на уровне группы, так и для отдельных участников (как с пороговым, так и без порогового значения). Эти анимации доступны в виде дополнительных видеороликов к рукописи и по ссылкам выше.

2) Сходство между оценками CN и SOC в сегментах BigBrain, ex-vivo и in-vivo близко или равно нулю (как показывают коэффициенты игральной кости).Поскольку определение этих более мелких структур действительно является основным потенциальным вкладом статьи (учитывая, что IC и MGB ранее были определены рядом групп), это вызывает беспокойство.

Регистрация изображений остается открытой проблемой, особенно для различных модальностей изображения (например, от гистологии до МРТ или между различными последовательностями получения МРТ). Эта проблема усиливается в стволе мозга, который обычно не является предметом внимания методов регистрации. Действительно, наши улучшения регистрации BigBrain – MNI подчеркивают, насколько важно уделять внимание подкорковой анатомии при оценке успешности регистрации.На изображениях ответа автора 1 и 2 мы показываем, как, даже с нашим улучшением регистрации для общего выравнивания образца, границы и центроиды конкретных структур, таких как нижние бугорки, все еще различаются между атласами BigBrain и посмертными МРТ, даже если оба были нелинейными. зарегистрирован в шаблоне MNI152.

Подложка: гистология BigBrain в пространстве MNI152.

Наложение сегментации: соединение сегментов IC двух экспертов на основе посмертной анатомической МРТ (проведенной в естественном пространстве) в пространстве MNI152.

Таким образом, при оценке сходства между BigBrain и МРТ ex vivo (каждый из которых имеет достаточный контраст, чтобы вручную определить границы CN и SOC), низкое сходство между сегментациями (по сравнению, например, с двумя независимыми сегментами Набор данных BigBrain) указывает на то, что согласование является критическим фактором для этих показателей.

На данные in vivo дополнительно влияют: а) дальнейшее снижение сигнала (и контраста) по сравнению с образцами BigBrain и посмертной МРТ; и б) эффекты частичного объёма из-за более низкого пространственного разрешения.

Эти вопросы, которые обсуждаются в рукописи, влияют на согласование данных in vivo (особенно в областях CN / SOC). Здесь необходимо отметить, что эти данные проходят два этапа согласования в нашей процедуре: 1) согласование всех участников с одним референсным участником; 2) согласовать среднее значение всех участников с данными патологоанатомического исследования.

Определение CN и SOC in vivo воспроизводимо как внутри, так и между участниками, что продемонстрировано новым анализом, представленным в рукописи (а также приведенным выше в ответ на предыдущий комментарий). Мы считаем, что эти анализы снимают озабоченность рецензента. Дальнейшая работа должна будет рассмотреть возможность улучшения согласования CN / SOC как in vivo, так и между данными in vivo и посмертными данными. Как мы обсуждаем в рукописи, это требует исследования параметров получения, которые позволят точно анатомически определить эти структуры in vivo.

3) Результаты трактографии также по существу показывают, что известные связи между какими-либо ядрами не могут быть надежно воспроизведены, особенно in vivo. Например, в демонстрационной теме на Рисунке 6, а также в матрице, показывающей общие линии тока, IC по существу обходится, несмотря на то, что это (насколько мне известно) основной источник входных данных для MGB.

Хотя мы согласны с тем, что результаты демонстрируют, насколько методы трактографии еще не совершенны, мы действительно показываем, что результаты трактографии одинаковы для всех участников (рис. 7 — приложение к рис. 1).Что касается IC, матрица оптимизированных соединений на самом деле показывает линии между IC, SOC и MGB на одной стороне (которые являются анатомически ожидаемыми соединениями). В самом деле, мы можем визуализировать потоки, попадающие в ИС как снизу, так и сверху, в примере видео с трактографией участников, видео ответа автора 2. Мы согласны с тем, что рисунок не отражает четко эти линии, поэтому мы добавили на онлайн-ресурсы видеоролик с трехмерным вращением.

Это видео нельзя воспроизвести на месте, потому что ваш браузер поддерживает видео HTML5.Вы по-прежнему можете скачать видео для просмотра в автономном режиме.

Вероятностная трактография подкорковой слуховой системы in vivo у одного человека.

Однако верно, что линии тока в значительной степени не следуют нейроанатомически правдоподобному пути к ИК, в отличие от посмертной трактографии.Вероятно, что отношение сигнал / шум in vivo DWI еще не устраняет неоднозначность дуговых соединений белого вещества в ИС как снизу, так и сверху. Эти лемнискальные и плечевые связи действительно появляются в наборе данных патологоанатомической трактографии, в частности, как показано на Рисунке 4 и Рисунке 4 — Дополнение 2, последнее из которых подвергается субдискретизации до разрешения in vivo, демонстрируя, что размеры вокселей приблизительно 1 мм должны быть адекватными. для выявления этих связей с помощью текущих методов анализа, если данные имеют достаточно высокий SNR.

На Рисунке 3 — рис. 1 в дополнении к посмертным данным, есть также много линий тока, которые должны быть неверными (наиболее заметно, большой набор линий тока, идущих в худшую сторону, но также и огромные проекции со стороны семян SOC и CN, которые вроде обойти ИС и уйти прямо в МГБ). Большие выступы, идущие снизу от семян МОК (рис. 4), также довольно загадочны. В частности, с учетом заявлений о «значительно улучшенной оценке связей белого вещества».

Мы ценим беспокойство рецензента по поводу этих цифр. Действительно, мы обсуждали, как представить линии тока, изначально решили показать все линии тока, которые проходят через слуховые структуры, независимо от анатомической достоверности. Однако, поскольку у нас есть априорные знания о слуховой системе (например, об отсутствии связи со спинным мозгом), разумно исключить линии тока, которые идут анатомически неправдоподобными путями. Поэтому мы повторно проанализировали данные трактографии, чтобы исключить линии тока, проходящие через мозговое вещество, в том числе линии потока с нижним течением, упомянутые рецензентом.

С точки зрения общего вклада, наличие пометок ядер в двух общедоступных наборах данных после смерти полезно, и исправление неправильной деформации MNI bigbrain также полезно. Я менее уверен в вкладе данных фМРТ (по сравнению с ранее опубликованными исследованиями, на основании которых они были взяты) из-за того, как они обрабатывались и анализировались. Во всяком случае, результаты трактографии DTI, кажется, подтверждают проблемы, которые Thomas et al., 2014, показали с еще лучшими данными по диффузии.

Данные фМРТ in vivo, представленные в рукописи, никогда ранее не публиковались, и мы прояснили некоторые недоразумения в процессе анализа. Наши новые анализы и данные показывают воспроизводимость определений нижних слуховых ядер in vivo как внутри субъектов, так и между ними. По нашему мнению, эти результаты ценны для лучшего понимания прошлых и будущих исследований in vivo, которые имеют или будут оценивать функциональные свойства этих регионов. Этот анализ основан на полезных комментариях этого рецензента относительно нашей рукописи, за которые мы благодарны.

Рецензент № 3:

В этой рукописи исследуется структура слуховых подкорковых структур человека путем записи in vivo 7T функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), структурной МРТ и диффузной МРТ (N = 10). Структурная и диффузная МРТ Ex-vivo 7T также была записана у одного вскрытого субъекта. Подкорковый атлас был создан на основе посмертной структурной МРТ и общедоступных данных гистологии и использован для проверки функционально идентифицированных подкорковых областей.

Все четыре подкорковые слуховые структуры (MGN, IC, SOC, CN) были успешно идентифицированы с помощью структурной МРТ ex vivo, в то время как структурная МРТ in-vivo могла использоваться только для идентификации MGN и IC. Используя функциональные данные, MGN и IC могли быть идентифицированы у большинства участников, в то время как SOC и CN могли быть идентифицированы только у небольшой подгруппы участников (n = 2-3). Трактография ex vivo показала значительную внутриструктурную обтекаемость, тогда как количество межструктурных обтекаемых линий было довольно скромным.С другой стороны, диффузионная визуализация in vivo выявила значительные границы между структурами и внутри них.

Мы благодарим рецензента за комментарии, но считаем, что необходимо уточнить приведенное выше резюме. Автор обзора заявляет, что SOC и CN могли быть идентифицированы только у 2 или 3 участников функциональных данных in vivo. Это недоразумение вызвано тем, что мы решили представить только функциональные вероятностные карты (по участникам) в исходной версии рукописи.Эти карты отображают вокселы цветового кода на основе того, сколько участников демонстрируют значительную активацию в ответ на звуки в этом вокселе. Более низкая вероятность в CN и SCO (по сравнению с IC и MGB) не означает, что CN и SOC значимы только у 2 или 3 участников, а скорее может быть из-за согласованности участников, имеющих более низкое качество в этих регионах (поскольку обсуждаем в рукописи). В исходной версии рукописи мы описали, что все наши участники показали значимые ответы на уровне CN и SOC.Теперь мы подтверждаем это утверждение новыми данными, а также несколькими новыми анализами и цифрами. В частности, на новом рисунке 4 показаны статистические карты каждого человека, полученные на основе экспериментальных данных, уже представленных в исходной рукописи.

На этом рисунке показано, что CN и SOC могут быть идентифицированы на основе данных фМРТ у всех участников, за исключением правого SOC в S03, левого CN и SOC в S08 и левого CN в S09. Мы также оценили воспроизводимость этих результатов, сравнив функциональные определения у одних и тех же участников в разных экспериментах (рис. 4 — дополнения к рисункам 3 и 4).Также просмотрите видеоролики с трехмерной объемной визуализацией, которые показывают карты с пороговыми значениями и без пороговых значений для всех отдельных участников в качестве ссылки на наших новых рисунках 9, 10 и 11.

Таким образом, хотя будущая работа должна будет рассмотреть возможность лучшего согласования CN / SOC между участниками (возможно, путем изучения анатомических данных, чтобы выделить эти области in vivo), мы полагаем, что наши данные показывают, что при достаточной статистической мощности CN и SOC могут быть идентифицированным в данных отдельных участников.

В целом, статья является полезным вкладом в литературу, и цифры прекрасны. Введение, однако, можно было бы реорганизовать, чтобы более четко указать на пробел в знаниях и исследовательский вопрос, для решения которого была разработана эта работа, поскольку общее расположение основных подкорковых ядер обработки слуха уже хорошо известно у людей.

Мы переработали Аннотация, Введение и Обсуждение, чтобы сделать наш вклад более понятным.Прежде всего, мы завершаем Введение следующим выводом:

«Там, где гистология дает основную достоверную информацию о нервной анатомии, мы показываем, что посмертная МРТ может предоставить столь же полезную трехмерную анатомическую информацию с меньшим риском повреждения тканей и деформации. Мы также показываем, что функциональная МРТ in vivo может надежно идентифицировать подкорковые слуховые структуры у людей даже в разных экспериментах. В целом, мы обнаружили, что каждая методика успешно локализует каждую из небольших структур подкорковой слуховой системы, и хотя известные проблемы с регистрацией изображений затрудняют прямое сравнение методологий, каждый метод предоставляет дополнительную информацию о слуховом пути человека.”

Кроме того, мы добавили текст о посмертной МРТ, чтобы заложить основу для нашего нового использования этого метода для исследования подкорковой слуховой системы человека:

«Достижения в области МРТ посмертного мозга человека позволяют исследовать трехмерную (3-D) анатомию со все более высоким разрешением (100 мкм и ниже). Это указывает на «магнитно-резонансную гистологию» (Johnson et al., 1993) как на многообещающий способ выявления небольших глубоких подкорковых слуховых структур.Однако, насколько нам известно, посмертная МРТ не использовалась в подкорковой слуховой системе, хотя она предоставила полезную информацию о ламинарной структуре слуховой коры (Wallace et al., 2016) ».

Резюме теперь заканчивается на:

«Эта работа демонстрирует потенциал функциональной МРТ для исследования подкорковой слуховой системы человека и предлагает новые, открыто доступные инструменты для исследования слуховой системы человека для понимания ее структурной организации.”

Чтобы открыть обсуждение, мы добавили:

«Мы показали, что функциональная локализация подкорковой слуховой системы достижима в пределах каждого участника, и что локализация постоянна во всех экспериментальных сессиях».

Одной из сильных сторон статьи является то, что эти результаты повторяют предыдущую работу авторов (цитируется в разделе «Обсуждение», девятый абзац), что подтверждает идею о том, что подкорковые структуры можно надежно идентифицировать по функциональным данным.Однако одним ограничением является то, что функциональная локализация была не очень сильной в ядрах нижнего ствола мозга (т. Е. SOC и CN) для большинства участников (см. Левую и среднюю панели рисунка 5 и рисунок 5 — приложение к рисунку 1).

Мы согласны с тем, что ядра нижнего ствола мозга труднее идентифицировать из-за их небольшого размера и глубокого расположения. Однако, как мы уже поясняли выше, мы смогли идентифицировать все основные слуховые ядра у каждого из наших испытуемых; мы добавили Рисунок 5, демонстрирующий эти результаты для каждого участника.На дополнительном рисунке мы также демонстрируем воспроизводимость этой локализации у шести из первоначальных десяти участников, которые приняли участие в новом эксперименте.

Только при объединении в общем анатомическом пространстве результаты выглядят менее убедительными. Мы полагаем, что это происходит в значительной степени из-за текущих проблем с регистрацией изображений, особенно в нижних отделах ствола мозга, которые обсуждаются в исправленной рукописи.

Мне действительно интересно, недостаточно ли проведена часть исследования in vivo.Эту проблему можно решить с помощью дополнительных комментариев авторов, хотя, если N не подтверждается анализом мощности (или каким-либо другим логическим объяснением), документ можно улучшить, записав данные из более крупной выборки.

Мы благодарим рецензента за этот комментарий, который подчеркивает необходимость большей ясности в отношении дизайна нашего исследования. Как мы теперь четко указываем в рукописи, это исследование было адаптировано для получения функционального определения слухового пути у каждого человека (без использования группового анализа), поскольку у нас уже были доказательства из предыдущей работы в IC / MGB, что анатомические изменчивость была бы серьезной проблемой в потенциальном групповом исследовании.Теперь мы заявляем, что:

«Используя увеличенный SNR, доступный на 7T, мы стремились собрать данные, которые позволили бы функционально определить слуховые подкорковые слуховые структуры у отдельных участников. По этой причине мы собрали большое количество данных по всем людям (2 сеанса по 12 запусков в каждом в Эксперименте 1 и 2 сеанса по 8 запусков в каждом Эксперименте 2), и все статистические анализы были выполнены на уровне одного субъекта. Групповой анализ использовался для оценки соответствия между субъектами из индивидуально определенных регионов (т.е., определение вероятностного атласа для участников), а также возможность обобщения на новых участников с помощью анализа по принципу исключения одного субъекта «.

Объем данных, необходимых для функциональной идентификации этих ядер у человека, был опробован путем сбора данных за один сеанс для одного человека, поскольку не существует предшествующих данных, которые позволили бы определить статистическую мощность, достижимую при 7Т в таких регионах, как CN и SOC. Предварительный анализ отдельного субъекта показал, что данные фМРТ за один сеанс были слишком шумными, чтобы точно идентифицировать слуховые структуры.Затем мы добавили второй функциональный сеанс МРТ, удвоив данные и обеспечив достаточное соотношение сигнал / шум для слуховой локализации.

Нам удалось функционально локализовать подкорковые слуховые структуры у каждого участника. Чтобы еще больше повысить надежность наших результатов, мы теперь включаем второе исследование, в котором участвовали 6 из 10 субъектов, участвовавших в эксперименте 1. На рис. 4 — добавление к рисунку 3 показаны аналогичные модели пространственной активации между экспериментами для большинства участников.

Мы считаем, что эти результаты демонстрируют эффективность наших методов сбора данных для локализации слуховых структур ствола мозга у людей, которые надежны во время сеансов сканирования.

Групповой анализ, который следует за определением слуховых ядер у каждого участника, позволил нам выделить разницу в анатомической регистрации, которая может быть получена в разных структурах слухового пути. По сравнению с нашей предыдущей работой (Moerel et al., 2015) теперь мы смогли выполнить одну процедуру анатомического выравнивания для всего ствола мозга. Эта процедура дала удовлетворительные результаты для IC / MGB (улучшая отдельную процедуру выравнивания, описанную в (Moerel et al., 2015), но требует доработки CN / SOC. Мы считаем, что это в основном связано с отсутствием анатомического контраста, выделяющего эти области у каждого человека, и выделяем это как потенциальную будущую работу в исправленной рукописи.

МРТ головного мозга человека in vivo с самым высоким разрешением с использованием проспективной коррекции движения

Abstract

Системы МРТ с высоким полем, такие как сканеры 7 Tesla (T), могут обеспечивать более высокое отношение сигнал / шум (SNR), чем сканеры с более низким полем, и, таким образом, позволяют получать данные с более высоким пространственным разрешением, которое часто требуется пользователи в области клинической и нейробиологической визуализации.Однако сканирование с высоким разрешением может потребовать длительного времени сбора данных, что, в свою очередь, увеличивает дискомфорт для объекта и риск его движения. Даже при взаимодействии и обучении субъекта непроизвольное движение из-за сердцебиения, глотания, дыхания и изменений мышечного тонуса может вызвать артефакты изображения, снижающие эффективное разрешение. Кроме того, сканирование с более высоким разрешением приводит к повышенной чувствительности даже к очень небольшим движениям. Доказано, что предполагаемая коррекция движения (PMC) на 3T и 7T повышает качество изображения в случае движения объекта.Хотя применение предполагаемой коррекции движения становится все более популярным, предыдущие статьи были сосредоточены на обосновании концептуальных исследований и технических описаниях, тогда как в этой статье кратко описываются технические аспекты системы оптического слежения, фиксации маркеров и перекрестной калибровки, а также основное внимание уделяется применению PMC. для получения изображений с очень высоким разрешением без преднамеренного движения. В этом исследовании мы получили МРТ-изображения in vivo при 7Т с использованием предполагаемой коррекции движения во время длительных съемок.В результате мы представляем изображения с одним из самых высоких, если не самым высоким разрешением из когда-либо полученных МРТ головного мозга in vivo.

Образец цитирования: Stucht D, Danishad KA, Schulze P, Godenschweger F, Zaitsev M, Speck O (2015) МРТ человеческого мозга с самым высоким разрешением In vivo с использованием предполагаемой коррекции движения. PLoS ONE 10 (7): e0133921. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921 ​​

Редактор: Ян Кассубек, Ульмский университет, ГЕРМАНИЯ

Поступила: 16.03.2015; Одобрена: 2 июля 2015 г .; Опубликовано: 30 июля 2015 г.

Авторские права: © 2015 Stucht et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

Доступность данных: Доступны все файлы данных от Figshare: Данные GRE с самым высоким разрешением (рис. 6) доступны по адресу http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1334229 Данные MPRAGE с самым высоким разрешением (рис. 7) доступны по адресу http://dx.doi.org/ 10.6084 / м9.figshare.1334231 Данные ToF с самым высоким разрешением (рис. 8) доступны по адресу http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1334232.

Финансирование: Работа над этим документом частично финансируется Федеральным министерством образования и исследований в рамках программы Forschungscampus STIMULATE в рамках гранта № 13GW0095A, а также при поддержке Национальных институтов здравоохранения (BRP 2R01 DA021146). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Отдел получает исследовательскую поддержку от компаний Siemens Healthcare и Kineticor. Это не влияет на соблюдение авторами политики PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

МРТ высокого разрешения

МРТ сверхвысокого поля (УВЧ) становится все более доступным для таких областей, как биология, нейробиология или диагностическая визуализация. Его преимущества — увеличенное соотношение сигнал / шум и потенциально более высокое разрешение, демонстрирующее высокий уровень анатомической детализации.Поскольку МРТ неинвазивна, новые разработки для визуализации с высоким разрешением могут быть использованы для неинвазивной гистологии МРТ головного мозга in vivo, которую невозможно получить с помощью традиционной гистологии.

Визуализация живого человека с высоким разрешением сталкивается с множеством проблем: разрешение, время сканирования и SNR описывают ограничивающие факторы МРТ-сканирования. Обычно в этом треугольнике приходится искать компромисс, часто в пользу одного из его углов. Стремление к высокому разрешению и хорошему SNR увеличивает время сканирования: SNR MR-данных и результирующего изображения пропорционально объему вокселя.Следовательно, отношение сигнал / шум уменьшается с увеличением разрешения. Кроме того, требуется больше вокселей, чтобы покрыть тот же интересующий объем (VoI), что увеличивает время кодирования. Если SNR необходимо поддерживать на одном и том же значении, потребуется несколько средних значений, что легко приведет к увеличению времени сканирования в диапазоне нескольких часов и вызовет новые проблемы, обсуждаемые в следующем разделе.

Визуализация с высоким разрешением на УВЧ-системах всего тела и необходимость коррекции движения

Улучшения в аппаратном обеспечении MR, такие как более эффективные RF-катушки с большим количеством каналов приема и более сильными или более быстрыми градиентами, могут помочь увеличить SNR.Обычно считается, что при регистрации с преобладанием шума выборки отношение сигнал / шум линейно зависит от напряженности магнитного поля. Однако согласно [1], SNR масштабируется более чем линейно, поэтому использование систем сверхсильного поля становится все более популярным подходом для увеличения SNR и, таким образом, для получения изображений с очень высоким разрешением.

Исследования показали, что более высокое разрешение может иметь сильное влияние, например при измерении толщины кортикального слоя на МРТ [2]. Возможность улучшения пространственного разрешения на УВЧ для визуализации мозга человека с высоким разрешением уже была показана в посмертных исследованиях на сканере всего тела 7 Тл [3, 4] с изотропным разрешением 140 мкм и полным покрытием фиксированного формалином человеческий мозг.Многие публикации в области визуализации человеческого мозга in vivo с высоким разрешением описывают визуализацию при сверхвысокой напряженности поля 7 Тл или выше, но с использованием обычного оборудования. Особое внимание привлекла возможность визуализировать изменения, вызванные старением или нейродегенеративными заболеваниями, с высоким уровнем детализации. Более высокая детализация позволит выявить более мелкие патологические изменения на более ранней стадии. Данные градиентного эхо-сигнала с высоким разрешением 7T для микрососудистых аномалий, e.грамм. в очагах рассеянного склероза [5], в глиомах [6] или изменениях слоя зубчатых гранул у больных шизофренией [7] были представлены с разрешением от 0,196 × 0,196 × 2,0 мм до 0,232 × 0,232 × 1,5 мм. Данные 7T по времени пролета (ToF) здоровых субъектов и пациентов с аневризмами или артериально-венальными мальформациями были представлены в [8–10] с разрешением от 0,22 × 0,22 × 0,41 мм до 0,43 × 0,43 × 1,2 мм. Эти исследования также показывают более высокое качество данных UHF ToF по сравнению с 3T.В хранилище данных МРТ 7T сверхвысокого разрешения [11] Forstmann et al. сделать общедоступными данные MP-RAGE с изотропным разрешением 0,6 мм и 0,7 мм. Lenglet et al. представили 7T MP-RAGE изображения базальных ганглиев с разрешением 0,4 × 0,4 × 1,0 мм. Keuken et al. [12] сообщают, что в их исследовании высокого разрешения с использованием изотропных данных MP-RAGE 0,7 мм и данных градиентного эхо 0,5 × 0,5 × 0,6 мм набор данных одного субъекта не мог быть использован из-за сильных артефактов движения. Насколько нам известно, изображения мозга человека in vivo с самым высоким разрешением до нашего текущего исследования представляют собой взвешенные данные, представленные в [13].Они были получены при разрешении 9,4T с разрешением 0,13 × 0,13 × 0,8 мм, коррекция движения не применялась. Несмотря на то, что явных артефактов движения не видно, авторы предполагают, что применение некоторой коррекции движения еще больше улучшит качество изображения.

Для визуализации in vivo существенным ограничивающим фактором для визуализации с очень высоким разрешением является способность субъектов оставаться неподвижными в одном и том же положении и ориентации в течение всего исследования. Обычная МРТ-визуализация проводится в предположении, что пациент не двигается во время сканирования.Движение пациента приводит к артефактам изображения [14] и, таким образом, ограничивает эффективное разрешение и влияет на результаты анализа и вычислений, такие как сегментация [15] или оценки объема и толщины серого вещества [16]. Во время сканирования движение объекта должно быть ниже порога, определяемого разрешением изображения и шаблоном движения [17]. Ограничители, такие как подушки и прокладки, могут помочь уменьшить движение, но не могут полностью предотвратить его и часто неудобны при более длительном сканировании. Тем не менее, даже для более короткого времени сканирования в повседневной клинической практике при 1.5 T и 3 T, артефакты, такие как звон, двоение изображения и размытие, вызванные несогласованностью данных из-за движения во время получения изображения, являются хорошо известными проблемами.

Основными источниками движения объекта являются расслабление мышц (приводящее к «долгосрочному движению», то есть медленное смещение на несколько миллиметров во время длительных съемок (минут), сердцебиение и дыхание (приводящие к периодическим движениям ниже 1 миллиметра) и одиночные движения, такие как кашель, чихание и глотание (часто приводящее к коротким крупномасштабным движениям).В зависимости от качества и периодического характера движения, интенсивности, частоты и временного проявления во время сканирования (на какие линии в k-пространстве влияют) эти движения вызывают артефакты, такие как размытие и ореолы различной силы вдоль фазового кодирования. направление изображения [14, 18, 19].

Более длительное время сканирования для получения изображений с очень высоким разрешением и сверхвысоким полем увеличивает частоту артефактов движения даже при взаимодействии объектов, что представляет собой новый «предел биологического разрешения».Этот барьер возникает из-за непроизвольного движения субъекта, то есть дыхания, сердцебиения или расслабления мышц, что приводит к артефактам движения, как было показано Хербстом и его коллегами [20]. Такие артефакты уменьшают возможности высокого разрешения систем сверхвысокого поля для визуализации людей. Поэтому для получения изображений с очень высоким разрешением необходимо применять эффективные методы коррекции движения.

Методы коррекции движения

Помимо методов коррекции движения, таких как задержка дыхания на короткое время сбора данных или синхронизация ЭКГ [21, 22], более сложные процедуры, такие как использование навигаторов [23–27], оптимизированных схем кодирования и самонавигационных последовательностей (например.грамм. ПРОПЕЛЛЕР [28]). Информация о позе объекта может использоваться для коррекции движения либо в реальном времени (перспективно), либо в автономном режиме после того, как данные были собраны (ретроспективно). Эффекты истории вращения, вызванные движением в плоскости, не корректируются ретроспективной коррекцией. Поскольку само сканирование не регулируется, движение может привести к тому, что части интересующего объема будут выходить из поля зрения.

В отличие от ретроспективных методов, PMC гарантирует, что плотность выборки в k-пространстве остается примерно однородной.Данные о движении могут быть получены различными способами, например, с помощью методов навигатора ([29, 30]), с помощью алгоритмов МР-визуализации и регистрации, с помощью микровЧ-катушек [31, 32] или с помощью внешнего устройства слежения. Существует множество оптических систем слежения. Стереоскопические системы слежения, например инфракрасное отслеживание, часто отслеживает светоотражающие маркеры [33]. Системы с одной камерой могут использовать ретроградные маркеры [34] или отслеживать особенности объекта, такие как структуры лица или 2D-паттерны [35], для вычисления информации о позе.Большинство методов предполагают преобразование твердого тела с 6 степенями свободы (DoF), а именно три поворота и три перемещения вдоль системы координат МРТ. Если используется внешняя система слежения, не требуется дополнительного времени на визуализацию для получения информации о позе головы. Подробный обзор PMC при визуализации мозга человека дан Maclaren et al. [36].

В этой работе оценивается применимость и эффективность системы PMC, состоящей из одной камеры и маркера отслеживания фазы муара (MPT) [37, 38], для МРТ мозга человека in vivo с очень высоким разрешением при 7 Тл для преодоления «биологического предела разрешения». » описано выше.

Материалы и методы

Система слежения

PMC использовался при получении изображений, представленных в этой работе. Движение испытуемых отслеживалось оптически с помощью системы отслеживания фазы муара (MPT) [37, 39]. Эта технология позволяет с высокой точностью отслеживать вращения вне плоскости, получая информацию о позе из изменений муарового рисунка, видимого на 15-миллиметровом маркере (рис. 1). Более того, с помощью фотограмметрических методов и обработки изображений положение маркера можно было отслеживать по шести степеням свободы.В предыдущих исследованиях [39] эта система была подробно описана и успешно использовалась для получения изображений МРТ с коррекцией движения, особенно намеренно движущихся объектов, при разной напряженности поля с разрешением до 0,3 × 0,3 × 3 мм. Вкратце, камера и осветительный блок (CLU) системы MPT состояли из настраиваемой камеры с фиксированным фокусом, камеры VGA с фиксированной апертурой (656 × 492 пикселей) и светодиодной вспышки, совместимой с средой высокого поля. Камера крепится над головой испытуемого внутри отверстия магнита с помощью липкой ленты (рис. 2).Были предприняты надлежащие меры для обеспечения устойчивости этого крепления и отсутствия вибрации. Фотограмметрически предварительно откалиброванная камера [40] отслеживала объект со скоростью 60 кадров в секунду (максимальная частота дискретизации 85 Гц).

Рис. 1. Ортез и маркер MPT.

Во время измерения субъект носил индивидуально изготовленную зубную скобу (A). Пассивный маркер, подобный показанному на (B), был установлен на удлинении скобы, выходящем из катушки на голове в виде шлема. На обоих участках прозрачной подложки печатались плоские решетчатые узоры, образуя муаровые узоры.Светоотражающий фон маркера обеспечивал видимость камеры и осветительного прибора (CLU) при низких уровнях освещенности.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g001

Рис. 2. Экспериментальная установка для отслеживания движения во время измерений МРТ.

Система слежения CLU была установлена ​​на внутренней крышке внутри отверстия магнита. Маркер MPT ​​был представлен на расстоянии ≈ 11–14 см от камеры на продолжении стоматологического корсета, выходящем из 32-канальной катушки для головы в виде каски.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g002

Перекрестная калибровка

Перекрестная калибровка была выполнена между системой слежения и координатами сканера, как описано в [41]. В этом методе для перекрестной калибровки предполагается модель движения твердого тела. Движение тестового объекта, обнаруженное с помощью системы MPT и с помощью МРТ, позволяет определить преобразование координат между координатами камеры и сканера [33].

Фиксация маркера

Маркер должен быть жестко прикреплен к голове объекта, чтобы точно отображать движение человеческого мозга.Любое отклонение движения маркера от движения головы снижает точность применяемой коррекции. Закрепить маркер на лбу или между глазами объекта очень удобно, но обнаруженное движение может отличаться от истинного движения головы из-за гибкости кожи. Herbst et al. показали, что фиксация маркера на коже с помощью ленты или пластилина не подходит для сканирования с высоким разрешением, и можно увидеть артефакты движения [42]. Они продемонстрировали превосходство мундштука в отношении максимальной устойчивости.Поэтому для каждого пациента изготавливалась съемная зубная скоба для фиксации маркера (рис. 1). Удлинитель скобы выходит из катушки на голове в виде шлема и обеспечивает прямую видимость от камеры до маркера. Расстояние между камерой и маркером, прикрепленным к приставке, составляло примерно 11–14 см (рис. 2). Ортез прикрепляли к зубам верхней челюсти без контакта с десной, чтобы избежать движения, вызванного мягкими тканями. Маркер MPT, прикрепленный к этой стоматологической скобе, отслеживался камерой со скоростью 60 кадров в секунду.К данным отслеживания не применялась фильтрация / сглаживание или другая постобработка.

Сканы in vivo

Все эксперименты на людях-добровольцах были выполнены с одобрения этического комитета Магдебургского университета Отто-фон-Герике, Германия. Письменное информированное согласие было получено от всех субъектов до сканирования. Были набраны четыре здоровых добровольца, готовых сотрудничать (в том числе двое из списка авторов), с опытом экспериментов по коррекции движения и с индивидуально созданными брекетами.

Все сканирование проводилось на МРТ всего тела 7 Тл (Siemens Medical Solutions, Эрланген, Германия), оборудованном 32-канальной катушкой для головы (Nova Medical, Уилмингтон, Массачусетс, США). Добровольцев проинструктировали во время измерения оставаться как можно более неподвижными. Маркер был прикреплен к мундштуку, и данные о движении с 6 степенями свободы регистрировались для анализа и сравнения.

Последовательности были изменены, чтобы включить функциональность онлайн-градиента и изменения частоты для обновления объема изображения во время выполнения сканирования с использованием данных отслеживания в реальном времени из системы MPT [33].Поле зрения корректировалось для каждой линии с интервалом k (один раз на TR) с использованием самой последней информации о движении. За исключением интеграции PMC, использовались исходные последовательности поставщика. При необходимости был расширен лимит на размер матрицы.

Мы получили данные с высоким разрешением с помощью PMC, используя T2 * -взвешенную 2D градиентную последовательность эхо-сигналов, T1-взвешенную 3D MPRAGE и 3D ToF-последовательность (в этой статье эти сканирования называются «сканированиями с самым высоким разрешением»). Из-за очень долгого времени сбора данных было невозможно повторить все сканирование в разных условиях, т.е.е. без коррекции движения. Таким образом, сравнительные изображения не были получены для изображений с самым высоким разрешением. Сканы с более низким разрешением и / или меньшими средними значениями и, следовательно, более короткое время сбора данных были получены с включенной и отключенной функцией PMC (называемые «сравнительными сканированиями»). Для 3D-ToF GRAPPA использовался коэффициент ускорения 2, чтобы уместить одно среднее значение в память реконструкции. Мы выбрали полосу пропускания для баланса между SNR и расширением PSF, связанным с длительностью АЦП. Продолжительность ADC поддерживалась меньше, чем времена релаксации T2 * тканей мозга, что приводило к минимальному дополнительному размытию в направлении считывания.Результирующих артефактов не было видно. Параметры сканирования для сравнительных сканирований и сканирований с самым высоким разрешением, а также все времена сканирования отдельных сканирований показаны в таблице 1. Все изображения были обработаны с онлайн-коррекцией градиентных искажений, но к ним не применялись никакие дополнительные шаги постобработки изображений.

Результаты

Сравнительное исследование

Сравнение срезов исправленных и нескорректированных изображений MPRAGE с изотропным разрешением 0,44 мм (рис.3) и исправленных и нескорректированных изображений 0.Градиентные эхо-изображения размером 25 × 0,25 × 2 мм (рис. 4) демонстрируют превосходное качество данных, полученных с коррекцией движения. Изображения, полученные без коррекции движения, демонстрируют значительные артефакты движения и размытость. График интенсивности во фронтальной области данных MPRAGE показывает артефакты движения на изображении, полученном без PMC (красные линии и графики на рис. 3). Эти артефакты включают сдвоенные или размытые края, создающие ложные структуры, сглаженные градиенты и плато интенсивности сигнала, уменьшенные пики интенсивности и повышенный шум.Графики движения для сканирований GRE (рис. 5) показывают одинаковую величину движения для обоих сканирований с немного большим движением в скорректированном сканировании, как показано в таблице 2. Изображения GRE с коррекцией движения показывают мелкие детали, такие как очень маленькие сосуды и кортикальные слои. ; изображения MPRAGE с коррекцией движения показывают четко определенные границы между серым и белым веществом или отдельными слоями в мозжечке, которые едва видны на нескорректированных изображениях (см. увеличение на рисунках 3 и 4).

Рис. 3. Сканы сравнения MPRAGE.

Изотропный 3D MPRAGE 0,44 мм с выключенной (A) и включенной (B) коррекцией движения и увеличением отмеченных областей. На графике показан профиль интенсивности сигнала линии, отмеченной на увеличениях. Эффекты ухудшения качества изображения, вызванные артефактами движения, включают усиление шума и создание ложных структур, например сдвоенные границы (а), размытие структур, таких как сглаживание градиентов интенсивности сигнала (б) и плато (в).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g003

Рис. 5. Графики движения для сравнительных сканирований GRE.

На графиках показаны перемещения и вращения, записанные во время сканирования GRE (рис. 4) без (A) и с (B) коррекцией движения. Для этого графика данные, предоставленные системой отслеживания MPT, были преобразованы в координаты сканера.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g005

Изображения с самым высоким разрешением

Изображения GRE с самым высоким разрешением (рис. 6 и видео S1), 3D MPRAGE (рис. 7 и видео S2) и TOF (рис. 8 и видео S3) также показывают небольшие структуры, такие как границы тканей или сосуды, с высокой степенью детализации.На изображении GRE хорошо видны структуры шириной 1–2 пикселя (0,12–0,24 мм). Величина (абсолютный диапазон и стандартное отклонение) поступательного и вращательного движения во время сканирования приведена в таблице 2. Полные данные о движении, передаваемые системой слежения во время измерений GRE и преобразованные в координаты сканера, показаны на рисунке 9. Данные показывают, что система отслеживания MPT достаточно чувствительна и точна, чтобы обнаруживать микроскопические физиологические движения по дыханию и сердцебиению.

Рис. 6. Один фрагмент сканирования GRE с самым высоким разрешением.

При разрешении 0,12 × 0,12 × 0,6 мм структуры шириной от одного до двух пикселей различимы и четко определены. Увеличение отмеченных областей показано ниже. См. Полный набор данных в S1 Video.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g006

Рис. 7. Один фрагмент MPRAGE-сканирования с самым высоким разрешением.

Обратите внимание на резкость мелких структур, таких как сосуды и листки мозжечка на этом 0.44 мм изотропные данные 3D MPRAGE. Увеличение отмеченных областей показано ниже. Смотрите видео S2 для полного набора данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g007

Рис. 8. Проекция максимальной интенсивности (MIP) времяпролетного сканирования с самым высоким разрешением (слева) и один фрагмент набора данных (справа ).

Этот набор изотропных данных 0,2 мм показывает от пяти до семи бифуркаций средней мозговой артерии для сосудов в поле зрения, которое покрывает только 2,8 см сквозную плоскость и не включает полную геометрию сосудов головного мозга.Увеличение отмеченных областей показано ниже. См. Полный набор данных в S3 Video.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133921.g008

Рис. 9. Движущиеся графики для GRE-сканирований с самым высоким разрешением.

На графиках показаны перемещения и вращения, записанные во время первого среднего (A) и второго среднего (B) сканирования GRE с самым высоким разрешением (рис. 6). Движение, вызванное дыханием и сердцебиением, хорошо видно на крупном плане.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0133921.g009

Множественные средние значения обеспечили более высокое отношение сигнал / шум на изображениях, но привели к очень большому времени сканирования. SNR был рассчитан путем деления среднего значения относительно небольшой области (24–3222 пикселей) в конкретной ткани с визуально однородной интенсивностью сигнала на стандартное отклонение относительно большой (8206–357654 пикселей) области фона вне объекта без видимые артефакты. Для каждой ткани этот расчет был выполнен для трех разных участков на трех срезах.Средние значения трех расчетов для каждой ткани приведены в таблице 3.

Обсуждение

В этом исследовании мы показали, что увеличенное SNR при 7 Тл может быть использовано для увеличения разрешения изображения и визуализации очень маленьких и тонких структур, таких как кортикальные слои и очень маленькие сосуды головного мозга. Несмотря на более высокую напряженность поля, для получения изображений достаточно высокого качества необходимо несколько средних значений. В частности, показанные изображения GRE могут выиграть от еще большего количества средних значений для дальнейшего уменьшения шума изображения.Мы представляем данные in vivo с эффективным разрешением, которое очень сложно, если вообще возможно, получить без коррекции движения во время очень длинных сканирований. PMC использовалась с внешней оптической системой слежения для компенсации непроизвольного и неизбежного движения головы, вызванного дыханием, сердцебиением и расслаблением мышц. Таким образом были получены изображения мозга в сверхвысоком разрешении хорошо обученных добровольцев. Фактическое разрешение изображений, показанных в этом исследовании, зависит от последовательности (см. Таблицу 1) и в основном ограничивается дискомфортом субъекта, вызванным длительным временем сканирования.Если получаются матрицы изображений большего размера, требуется автономная реконструкция из-за ограничений памяти аппаратных средств восстановления изображений сканера. Время сканирования, включая позиционирование и предварительное сканирование, составляло около 90 минут для каждого набора данных с очень высоким разрешением. Несмотря на то, что эти исследования проводились на хорошо обученных добровольцах, которые могут долго держать голову неподвижно, физиологические движения были неизбежны. Maclaren et al. показали, что исправление этого движения приводит к улучшению качества изображения для субмиллиметровых разрешений [39].Они пришли к выводу, что преимущество эффективного разрешения от коррекции движения, то есть уменьшения размытия, вызванного движением, выше для изображений с очень высоким разрешением. Эти результаты хорошо соответствуют нашим наблюдениям в этом сравнительном исследовании. Качество изображения скорректированных сканированных изображений превосходит нескорректированные данные и визуально без артефактов движения, хотя движение было немного сильнее, чем в нескорректированных данных. Из-за очень большого времени сканирования не было получено нескорректированных сравнительных изображений для изображений с самым высоким разрешением.Однако преимущество коррекции движения, видимое в градиентных эхо-изображениях 0,25 × 0,25 × 2 мм и изображениях 0,44 iso MPRAGE сравнительного исследования, предполагает, что улучшение, достигаемое с помощью коррекции движения, является еще более значительным для более высоких разрешений, поскольку размеры вокселей меньше. восприимчивы к еще меньшим движениям. Таким образом, мы ожидаем, что артефакты движения будут сильнее для нескорректированных версий данных с самым высоким разрешением, поскольку количество движения было таким же, как и при сравнительном сканировании.

Несколько других групп успешно применили PMC, используя внешнее отслеживание здоровых добровольцев.Целью большинства этих исследований было показать потенциальную пользу PMC для сканирования пациентов, склонных вызывать артефакты движения, таких как дети или пациенты, страдающие болезнью Паркинсона. Соответственно, добровольцев проинструктировали двигать головой во время получения изображения, и разрешение полученных изображений не было таким высоким, как мы сообщали в этом исследовании. Herbst et al. также исследовали влияние физиологического движения (сердечного, дыхательного или непроизвольного расслабления мышц) на силу артефактов [20].Их данные показывают, что сильнейшее влияние оказывает длительный дрейф, вызванный расслаблением мышц. Кроме того, они отмечают, что способность системы коррекции движения корректировать краткосрочное (быстрое) движение зависит от времени, необходимого для обработки данных положения в конвейере коррекции. Задержка предполагаемых исправлений составляет 20–30 мс, в зависимости от выбранной частоты кадров и видимости маркера. Согласно Макларену и др., Точность системы слежения должна быть в пять-десять раз выше, чем номинальная длина края вокселя [17].Учитывая это, применяемая система слежения достаточно быстра, чтобы корректировать движение в диапазоне скоростей от 0,4 до 2,2 мм / с для разрешений, используемых в этом исследовании. По этой причине для экспериментов были выбраны опытные испытуемые. Данные о движении показывают наибольшую амплитуду движения в долгосрочных эффектах дрейфа, то есть в замедленном движении. Из-за задержки очень быстрое движение, такое как кашель, не может быть полностью исправлено и, таким образом, может создавать остаточные артефакты движения. Помимо задержки, еще одной проблемой для PMC является пространственная точность системы слежения.Точность сильно зависит от прикрепления маркера к голове объекта. Herbst et al. предложили брекеты для визуализации с очень высоким разрешением [42]. В этом исследовании мы использовали изготовленные на заказ брекеты, которые можно плотно прикрепить к передним верхним зубам пациента. Брекеты были сконструированы таким образом, чтобы не было контакта с нижней челюстью и мягкими тканями даже при закрытом рту. Это обеспечивало жесткое прикрепление к голове и, таким образом, предоставляло наиболее точные данные о движении, представляющие движение мозга, где периодические движения, вызванные дыханием и сердцебиением в диапазоне ниже 0.07мм хорошо видно. Несмотря на то, что фиксация маркера на стоматологической скобе обеспечивает точные данные отслеживания, у некоторых людей это может вызвать небольшой дискомфорт. Кроме того, субъект должен посетить стоматолога перед измерением, чтобы создать индивидуальные брекеты. Если PMC применяется в клинических условиях, потребуется более удобный и менее затратный по времени метод фиксации маркера. Поскольку очень высокое разрешение не требуется в повседневной клинической практике, более удобная фиксация маркера с помощью ленты или глины может предложить достаточно хороший компромисс между точностью данных отслеживания и комфортом пациента [42].

Внешняя система слежения регистрирует только движение головы. Таким образом, остаточные нежесткие движения в черепе, такие как пульсация мозга или движение глаз, не могут быть исправлены. Движение глаз может вызывать видимые и беспокоящие артефакты в других непораженных областях мозга, этого эффекта можно избежать, выбрав подходящее направление для фазового кодирования. Артефакты, вызванные пульсацией мозга, в нашем исследовании не наблюдались. Таким образом, для разрешения, используемого в нашем исследовании, (непроизвольное) движение объекта является основным ограничивающим фактором.Будет ли более высокое разрешение ограничено точностью системы, нестабильностью мозга / головы или другими факторами (например, установкой MPT-маркера или жесткостью корсета), еще предстоит изучить.

Для дальнейшего увеличения пространственного разрешения изображения и отношения сигнал / шум потребуются дополнительные усреднения. Поскольку дискомфорт субъекта не позволяет проводить измерения дольше 90–120 минут, разделение сканирования на несколько сеансов может дать возможность получить данные для общего времени сканирования в диапазоне нескольких часов.Мы показали, что изменение положения корсета возможно с точностью лучше 1 мм [43]. Для получения изображений с очень высоким разрешением потребуется лучшая репозиционная фиксация или потребуется дополнительная регистрация наборов данных перед объединением.

Заключение

Эффективное разрешение МРТ in vivo можно существенно повысить с помощью PMC, но для получения достаточного сигнала необходимы длительное время сканирования и высокие поля. Таким образом, помимо возможностей современного оборудования, именно терпение испытуемых и их способность сохранять одну и ту же позу в течение длительных периодов времени определяют достижимое разрешение.Это особенно верно для приложений нейробиологии и биологии, где существует большой интерес к изображениям с очень высоким разрешением. Насколько нам известно, изображения с очень высоким разрешением, показанные в этом исследовании, являются одними из самых высоких, если не самых высоких разрешений МРТ человеческого мозга in vivo из когда-либо полученных.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить сотрудников отделения челюстно-лицевой хирургии Университетской клиники Магдебург A.ö.R., Кристиана Зала, Индру Грисау и Кристину Рохлофф за создание съемных брекетов на индивидуальный заказ.Мы также выражаем благодарность мастерской физического факультета Магдебургского университета Юргену Вайсенборну за создание фантомов и устройств движения, используемых для кросс-калибровки и тестирования. Мы также благодарим Джулиана Макларена и Майкла Хербста за тесный обмен мнениями и помощь во многих аспектах системы PMC, связанных с программным обеспечением, оборудованием и последовательностью.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: DS KAD PS FG OS. Проведены эксперименты: ДС КАД ПС ФГ.Проанализированы данные: ДС КАД. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: DS FG MZ. Написал статью: Д.С. КАД. Доработанная рукопись: ДС КАД ПС ОС.

Ссылки

1. 1. Похманн Р., Спек О., Шеффлер К. Отношение сигнал / шум и параметры МРТ ткани при визуализации человеческого мозга при 3, 7 и 9,4 Тесла с использованием массивов катушек приема тока. Magn Reson Med. 2015;
2. 2. Люсебринк Ф., Воллраб А., Спек О. Определение толщины коры головного мозга человека с использованием данных МРТ с высоким разрешением 3 Т и 7 Т.NeuroImage. 2013; 70: 122–131. pmid: 23261638
3. 3. Ян С., Кановски М., Фишер К., Годеншвегер Ф., Чжун К., Вальтер М. и др. Посмертное трехмерное изображение всего мозга человека сверхвысокого разрешения при 7Т. МАГМА. 2011; 24 (Приложение 1): 490–491.
4. 4. Ян С., Янг З., Фишер К., Чжун К., Штадлер Дж., Годеншвегер Ф. и др. Интеграция МРТ сверхвысокого поля и гистологии для исследования заболеваний головного мозга на основе коннектомов. Фронт нейроанат. 2013; 7 (31).
5. 5.Ге Я., Зограбян В.М., Гроссман Р.И. Магнитно-резонансная томография семи тесла: новое видение микрососудистых аномалий при рассеянном склерозе. Архив неврологии. 2008. 65 (6): 812–816. pmid: 18541803
6. 6. Christoforidis GA, Yang M, Abduljalil A, Chaudhury AR, Newton HB, McGregor JM, et al. «Опухолевый псевдопушок», идентифицированный в глиомах при МРТ-визуализации с градиентным эхом с высоким пространственным разрешением и сверхвысокой напряженностью поля, соответствует микрососудистости при стереотаксической биопсии.Радиология. 2012. 264 (1): 210–217. pmid: 22627600
7. 7. Киров II, Харди С.Дж., Мацуда К., Мессинджер Дж., Джанкуртаран Ч.З., Уоррен М. и др. In vivo 7 Tesla визуализация слоя зубчатых гранулярных клеток при шизофрении. Schizophr Res. 2013. 147 (2–3): 362–367. pmid: 23664589
8. 8. Штамм А.С., Райт К.Л., Кнопп М.В., Шмальброк П., Хеверхаген Дж. Т.. Фазово-контрастная и времяпролетная магнитно-резонансная ангиография внутримозговых артерий при 1,5, 3 и 7 Тл. Магнитно-резонансная томография.2013. 31 (4): 545–549. pmid: 23219250
9. 9. Ханке М., Баумгартнер Ф. Дж., Ибе П., Кауле Ф. Р., Поллманн С., Спек О. и др. Набор данных фМРТ с высоким разрешением 7 Тесла от сложной естественной стимуляции с аудио-фильмом. Научные данные. 2014; 1: 140003. pmid: 25977761
10. 10. Wrede KH, Johst S, Dammann P, Özkan N, Mönninghoff C, Kraemer M и др. Улучшенная церебральная времяпролетная магнитно-резонансная ангиография при 7 теслах — технико-экономическое обоснование и предварительные результаты с использованием оптимизированных импульсов венозного насыщения.PloS один. 2014; 9 (9): e106697. pmid: 25232868
11. 11. Форстманн Б.У., Кёкен М.К., Шафер А., Базин П.Л., Алкемад А., Тернер Р. Мультимодальный структурный репозиторий МРТ 7-Тесла со сверхвысоким разрешением. Научные данные. 2014; 1: 140050. pmid: 25977801
12. 12. Keuken MC, Bazin PL, Schäfer A, Neumann J, Turner R, Forstmann BU. Сверхвысокая 7Т МРТ структурных возрастных изменений субталамического ядра. J Neurosci. 2013. 33 (11): 4896–4900. pmid: 23486960
13. 13.Бадд Дж., Шаян Дж., Шеффлер К., Похманн Р. Визуализация головного мозга человека со сверхвысоким разрешением с использованием взвешенной визуализации при 9,4 Тл. NeuroImage. 2014; 86: 592–598. pmid: 23954486
14. 14. Зайцев М., Макларен Дж., Хербст М. Артефакты движения в МРТ: сложная проблема с множеством частичных решений. J Магнитно-резонансная томография. 2015; стр. н / д – н / д. Доступно по адресу: http://dx.doi.org/10.1002/jmri.24850.
15. 15. Стухт Д., Ян С., Шульце П., Данишад А., Кадашевич И., Бернардинг Дж. И др.Улучшенная сегментация изображения с предполагаемой коррекцией движения в МРТ. В: Tolxdorff T, Deserno TM, Handels H, Meinzer HP, редакторы. Bildverarbeitung für die Medizin 2012. Informatik aktuell. Springer Berlin Heidelberg; 2012. с. 27–32.
16. 16. Reuter M, Tisdall MD, Qureshi A, Buckner RL, van der Kouwe, André J W., Fischl B. Движение головы во время получения МРТ уменьшает объем и толщину серого вещества. NeuroImage. 2015; 107: 107–115. pmid: 25498430
17. 17. Макларен Дж., Спек О, Штухт Д., Шульце П., Хенниг Дж., Зайцев М.Требования к точности навигатора для предполагаемой коррекции движения. Magn Reson Med. 2010. 63 (1): 162–170. pmid: 19918892
18. 18. Schultz CL, Alfidi RJ, Nelson AD, Kopiwoda SY, Clampitt ME. Влияние движения на двумерные магнитно-резонансные изображения с преобразованием Фурье. Радиология. 1984. 152 (1): 117–121. pmid: 6729101
19. 19. Вуд М.Л., Хенкельман Р.М. Артефакты изображения MR от периодического движения. Med Phys. 1985. 12 (2): 143–151. pmid: 4000069
20. 20.Хербст М., Макларен Дж., Ловелл-Смит С., Состхейм Р., Эггер К., Харлофф А. и др. Воспроизведение артефактов движения для анализа эффективности предполагаемой коррекции движения в МРТ. Magn Reson Med. 2014; 71 (1): 182–190. pmid: 23440737
21. 21. Fletcher BD, Jacobstein MD, Nelson AD, Riemenschneider TA, Alfidi RJ. Магнитно-резонансная томография со стробированием врожденных пороков сердца. Радиология. 1984. 150 (1): 137–140. pmid: 6689753
22. 22. Ланцер П., Ботвиник Э. Х., Шиллер Н. Б., Крукс Л. Е., Аракава М., Кауфман Л. и др.Кардиологическая визуализация с использованием стробированного магнитного резонанса. Радиология. 1984. 150 (1): 121–127. pmid: 6227934
23. 23. Рунге В.М., Клэнтон Дж.А., Партейн С.Л., Джеймс А.Э. Дыхательная синхронизация в магнитно-резонансной томографии при 0,5 тесла. Радиология. 1984. 151 (2): 521–523. pmid: 6709928
24. 24. Axel L, Summers RM, Kressel HY, Charles C. Респираторные эффекты в двумерной МРТ с преобразованием Фурье. Радиология. 1986; 160 (3): 795–801. pmid: 3737920
25. 25. Верслуис М.Дж., Петерс Дж.М., ван Роден С., ван дер Гронд Дж., Ван Бухем М.А., Уэбб А.Г. и др.Происхождение и уменьшение артефактов движения и f0 в Т2 * -взвешенной магнитно-резонансной томографии с высоким разрешением: применение у пациентов с болезнью Альцгеймера. NeuroImage. 2010. 51 (3): 1082–1088. pmid: 20338252
26. 26. Верслуис М.Дж., Саттон Б.П., де Брюин П. В., Бёрнерт П., Вебб А. Г., ван Ош М. Дж. Ретроспективная коррекция изображения при наличии нелинейных изменений временного магнитного поля с использованием многоканальных эхо-сигналов навигатора. Magn Reson Med. 2012. 68 (6): 1836–1845. pmid: 22362637
27. 27.Эман Р.Л., Макнамара М.Т., Паллак М., Хричак Х., Хиггинс С.Б. Магнитно-резонансная томография с респираторной синхронизацией: методы и преимущества. AJR Am J Roentgenol. 1984. 143 (6): 1175–1182. pmid: 6333787
28. 28. Труба JG. Коррекция движения с помощью PROPELLER MRI: приложение для визуализации движения головы и свободного дыхания. Magn Reson Med. 1999. 42 (5): 963–969. pmid: 10542356
29. 29. Уорд HA, Riederer SJ, Grimm RC, Ehman RL, Felmlee JP, Jack CR. Перспективная мультиаксиальная коррекция движения для фМРТ.Magn Reson Med. 2000. 43 (3): 459–469. pmid: 10725890
30. 30. Ли CC, Grimm RC, Manduca A, Felmlee JP, Ehman RL, Riederer SJ, et al. Перспективный подход к коррекции поворота головы между изображениями в фМРТ. Magn Reson Med. 1998. 39 (2): 234–243. pmid: 9469706
31. 31. Ooi MB, Krueger S, Muraskin J, Thomas WJ, Brown TR. Эхо-планарное изображение с перспективной послойной коррекцией движения с использованием активных маркеров. Magn Reson Med. 2011; 66 (1): 73–81. pmid: 21695720
32. 32.Ooi MB, Krueger S, Thomas WJ, Swaminathan SV, Brown TR. Предполагаемая коррекция произвольного движения головы в реальном времени с использованием активных маркеров. Magn Reson Med. 2009. 62 (4): 943–954. pmid: 19488989
33. 33. Зайцев М., Дольд С., Сакас Г., Хенниг Дж., Спек О. Магнитно-резонансная томография свободно движущихся объектов: перспективная коррекция движения в реальном времени с использованием внешней оптической системы отслеживания движения. NeuroImage. 2006. 31 (3): 1038–1050. pmid: 16600642
34. 34. Эндрюс-Шигаки BC, Армстронг BSR, Зайцев М., Эрнст Т.Перспективная коррекция движения для магнитно-резонансной спектроскопии с использованием одиночной камеры оптического слежения за отражателем с ретрорешеткой. J Магнитно-резонансная томография. 2011. 33 (2): 498–504. pmid: 21274994
35. 35. Qin L, van Gelderen P, Derbyshire JA, Jin F, Lee J, Zwart JAd и др. Перспективная коррекция движения головы для МРТ высокого разрешения с использованием системы оптического слежения в стволе. Magn Reson Med. 2009. 62 (4): 924–934. pmid: 19526503
36. 36. Макларен Дж., Хербст М, Спек О, Зайцев М.Проспективная коррекция движения в изображениях мозга: обзор. Magn Reson Med. 2013. 69 (3): 621–636. pmid: 22570274
37. 37. Армстронг Б. С., Макларен Дж., Ли К., Кусик Т. П., Барроуз Р. Т., Эндрюс-Шигаки Б. и др. Оценка расстояния с помощью анализа главных компонентов движущегося окна для отслеживания движения объекта на основе RGR при сканировании МРТ. В: Современные концепции коррекции движения для МРТ и МРТ. Серия семинаров ISMRM 2010; 2010. с. 25 февраля 2010 г., 10: 20–10: 25.
38. 38. Армстронг BSR.Оптические маркеры и точность обнаружения. В: Современные концепции коррекции движения для МРТ и МРТ. Серия семинаров ISMRM 2010; 2010. с. 26 февраля 2010 г., 17: 30–18: 00.
39. 39. Макларен Дж., Армстронг Б.С.Р., Барроуз Р.Т., Данишад К.А., Эрнст Т., Фостер С.Л. и др. Измерение и коррекция движения головы микроскопа при магнитно-резонансной томографии головного мозга. PloS один. 2012; 7 (11): e48088. pmid: 23144848
40. 40. Кларк Т.А., Фрайер Дж. Г.. Разработка методов и моделей калибровки фотоаппаратов.Photogramm Rec. 1998. 16 (91): 51–66.
41. 41. Кадашевич И., Данишад А., Спек О. Автоматический выбор движения в одноэтапной кросс-калибровке для предполагаемой коррекции движения MR. МАГМА. 2011; 24 (Приложение 1): 266–267.
42. 42. Herbst M, Lovell-Smith C, Haeublein B, Sostheim R, Maclaren JR, Korvink JG и др. Об устойчивости предполагаемой коррекции движения для клинической практики. В: Материалы 21-го научного совещания: Международное общество магнитного резонанса в медицине; 2013.п. 3766.
43. 43. StuchtD, SchulzeP, DanishadKA, KadashevichIY, ZaitsevM, ArmstrongBS и др. Точность предполагаемой коррекции движения при МРТ с использованием маркеров слежения на репозиционируемых оттисках зубов. В: Понимание и анализ медицинских изображений 2012: Материалы 16-й конференции. Суонси / Великобритания: BMVA; 2012. с. 223–228.

МРТ головного мозга (сводка) | Справочная статья по радиологии

Это основная статья для студентов-медиков и других нерадиологов.

МРТ головного мозга — это специальное исследование, которое используется для оценки ряда неврологических состояний.Это основной метод исследования таких состояний, как рассеянный склероз и головные боли, который используется для характеристики инсультов и объемных поражений.

Ссылочная статья

Это сводная статья; у нас нет более подробной справочной статьи.

• показания
• важная патология
• преимущества
  • мультипланарная оценка головного мозга
  • исключительно подробные изображения мозга
  • различных последовательностей позволяют оценить различную патологию
  • без ионизирующего излучения (особенно важно у детей)
• ограничения
  • гораздо более длительное расследование (20-40 минут)
  • меньше доступно (более длинный список ожидания)
  • пациент может страдать клаустрофобией
  • противопоказан пациентам с некоторыми металлическими имплантатами
    • большинство кардиостимуляторов несовместимы с МРТ
• процедура
  • пациент на кушетке для МРТ
  • катушка для головы, расположенная над головой
  • Пациент переместился в центр магнита
  Приобретено
  • последовательностей
• аналогичные тесты
  • КТ-руководитель
    • Оперативное расследование в наиболее острых ситуациях
  • КТ головка с контрастом
    • первичная оценка внутричерепных поражений

Различные импульсы и разные сигналы обеспечивают множество используемых нами последовательностей и изображений.