Frontiers in Neuroanatomy

Introduction

Tractografia de tensão de difusão de ressonância magnética (TDT) é amplamente utilizada para rastreamento de fibras neurais e análise de trato de fibras específicas. A parte importante da aplicação da TDT in vivo é como definir a região de interesse (ROI) para o processo de análise da TDT. Muitos pesquisadores estabeleceram ROIs baseados na imagem anatômica e no mapa de anisotropia fracionária (FA) calculado de acordo com seu propósito de pesquisa, geralmente (Hong et al., 2009; Kim e Jang, 2013; Li et al., 2013). Embora a análise baseada em multi-ROIs seja utilizada para estas abordagens, elas têm um inconveniente em termos de precisão dos resultados devido a uma configuração de ROI dependente do usuário. Para superar este inconveniente, os resultados da ativação da RMF (fMRI) funcional foram combinados com a análise TDT (Propper et al., 2010; Li et al., 2013). Esta abordagem combinada fornece uma definição de ROI precisa do que uma definição de ROI manual. Entretanto, os tamanhos das áreas de ativação da fMRI poderiam ser possivelmente alterados de acordo com o valor estatisticamente significativo dado e o processo adicional de aquisição de imagem causando consumo de tempo.

Neste estudo, aplicamos o modelo da área de Brodmann (BA) para definir ROIs para análise precisa da TDT para o trato de fibra arcuate fasciculus (AF). Entre as múltiplas vias de fibra neural no cérebro humano, a FA é um importante trato de fibra neural que está conectando as áreas frontal (Broca) e temporal (Wernicke), e tem sido associada às funções da linguagem. Assim, lesões na FA causaram vários tipos de problemas de linguagem, tais como afasia de condução e déficits na fala (Yamada et al., 2007; Jang, 2013; Li et al., 2013). Portanto, a identificação das características anatômicas com sua localização do trato fibroso da FA no cérebro humano normal ou em pacientes com afasia tornou-se uma questão importante porque seria útil para neurocientistas ou pesquisadores clínicos prever o estado de recuperação das fibras neurais para afasia, e estudos de acompanhamento. Além disso, o modelo BA é uma espécie de modelo padrão, que demonstra regiões do córtex humano divididas em 46 áreas baseadas em características citoarquitetônicas (Thottakara et al., 2006). Aplicando as características do modelo BA para regiões de córtex dividido como padrão, nossas abordagens analíticas fornecem um ROI preciso e útil para estudos de TDT. Além disso, geramos um mapa de probabilidade do trato fibroso da FA para estimar a via do trato fibroso no cérebro.

Materiais e Métodos

Subjetos

Treze sujeitos saudáveis, nove homens e quatro mulheres, participaram deste estudo (direita, idade média: 38,7 ± 6,4 anos, faixa etária: 26-50 anos). Não apresentavam história prévia de doença neurológica ou física. Todos os participantes foram avaliados por radiologista e neurologista, e foram diagnosticados como indivíduos normais. Todos os sujeitos compreenderam o propósito do estudo e deram o seu consentimento livre e esclarecido por escrito. Este protocolo de estudo foi aprovado pelo Comitê de Revisão Institucional local.

Aquisição e Análise de Dados

Diffusion tensor imaging (DTI) data were acquired using a 1.5 T MR scanner (Gyroscan Intera, Philips Healthcare, The Best, Netherlands) with a six-channel phased array sensitivity encoding (SENSE) head coil using a single-shot spin echo-planar echo-planar imaging (EPI) pulse sequence. Os dados do DTI foram obtidos com os seguintes parâmetros: tempo de repetição (TR)/tempo de eco (TE) = 10,726/75 ms, campo de visão (FOV) = 221 mm, matriz de aquisição = 96 × 96, matriz de reconstrução = 128 × 128, espessura de corte = 2,3 mm, e fator SENSE = 2. A ponderação da difusão foi aplicada ao longo de 32 gradientes não colineares e não colineares de sensibilização à difusão, com valor b de 1000 s/mm2. Foram adquiridas 67 fatias transversais contíguas cobrindo todo o cérebro, sem folgas de corte, e a aquisição das fatias intercaladas foi aplicada para minimizar a conversa cruzada causada pela ausência de folga entre as fatias.

Antes da análise dos dados do DTI, os efeitos das correntes de Foucault e do movimento da cabeça foram corrigidos através do registro de todas as imagens DWI para imagens não-difusas ponderadas (valor b = 0 s/mm2) usando o registro afim multi-escala por FSL (Smith et al., 2004)1. O software DTI Studio (Department of Radiology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, EUA), que era atribuição de fibras pelo algoritmo de rastreamento contínuo (FACT) e uma abordagem de múltiplos ROIs, foi utilizado para o cálculo de mapas de parâmetros de difusão e rastreamento de fibras (Wakana et al., 2004; Jiang et al., 2006). Para extrair e avaliar o trato fibroso da FA de cada sujeito, utilizamos dois modelos padrão do cérebro, que foram fornecidos no software MRIcro2. O modelo de BA fornece uma máscara de volume que é subdividida em 46 regiões corticais discretas, cada uma representando uma área de BA diferente. Enquanto usamos as regiões corticais pré-definidas no modelo BA, podemos simplesmente selecionar ou desenhar a área específica da região, que está correlacionada com a origem do trato de fibra neural, para a seleção do ROI no rastreamento da fibra. Desta forma, é possível minimizar o fator de erro induzido pela configuração do ROI dependente do usuário. Além disso, o modelo MNI T1w foi utilizado para o processo de normalização da imagem cerebral. Todos os conjuntos de dados DTI adquiridos do scanner de ressonância magnética para cada assunto e mapa de FA calculado têm informações de orientação e localização ligeiramente diferentes. Portanto, alguns fatores errôneos que foram induzidos a partir de diferentes estruturas e/ou localizações entre os sujeitos podem ser evitados usando o processo de normalização do cérebro. Além disso, o processo de normalização baseado na imagem do modelo para todos os conjuntos de dados é mais útil para gerar o mapa de percurso de probabilidade do trato de fibra, a fim de manter a consistência das localizações. Neste estudo, o trato de fibras AF foi analisado apenas no hemisfério dominante (esquerdo) de todos os sujeitos. O fluxograma de procedimentos de processamento foi mostrado na Figura 1A, que foi realizado nas ordens a seguir: (i) O mapa FA do sujeito foi calculado usando o software DTI Studio; (ii) O modelo T1w foi co-registrado no mapa FA de cada sujeito usando o software SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology, Londres, Reino Unido). Devido à pequena diferença no contraste da imagem entre o mapa FA e o modelo T1w, é possível minimizar o fator de erro no processo de co-registro; (iii) Para realizar o processo de normalização entre o modelo BA e os conjuntos de dados tensoriais de difusão, a matriz de transformação, que foi gerada na etapa (ii), foi aplicada ao modelo BA; (iv) Dois ROIs foram desenhados na área de Broca e na área de Wernicke com base no modelo normalizado de BA, e o trato de fibras AF de cada sujeito foi extraído com o seguinte critério; um voxel com valor de FA inferior a 0.2 ou o ângulo de trajetória inferior a 80 graus; e (v) Foram geradas máscaras binárias do trato fibroso extraído para cada sujeito. As máscaras binárias têm apenas dois valores; um (voxels para localização do trato fibroso) e zero (voxels para localização do trato não fibroso). As máscaras de todos os sujeitos foram normalizadas usando o modelo MNI T1w da MRIcro com um registro de afinidade de 12 parâmetros usando matriz de transformação inversa do processo de co-registro original. Estas máscaras normalizadas do trato fibroso foram somadas, e divididas pelo número total de sujeitos para gerar o mapa probabilístico do trajeto da FA. O mapa das vias probabilísticas foi sobreposto no modelo MNI T1w com uma escala diferente de acordo com o valor de probabilidade de um voxel.

Figura 1. Fluxograma de procedimentos de análise de dados para a configuração do ROI na geração do rastreamento da fibra/probabilística do caminho (A) e processo de medição das localizações relativas das fibras (B). Para a medição da localização relativa do fasciculus arcuate (AF) no mapa da via probabilística, (a) indica o método de medição da razão de localização mediolateral entre Xa e Xb, e (b) indica o método de medição da razão da porção anteroposterior entre Ya e Yb ou Yc. Os processos de medição da razão de localização foram realizados no modelo T1w do Instituto Neurológico de Montreal (MNI), que é apresentado na localização da corona radiata.

Para investigar a localização da via de fibra AF em cada sujeito, a localização relativa foi medida pela razão de ocupação da via AF na base do hemisfério esquerdo. Os processos de medição foram realizados com a parte mediolateral e a parte anteroposterior utilizando a via probabilística gerada do trato fibroso da FA no gabarito T1w do MNI (Figura 1B). A localização mediolateral foi medida pela razão entre o comprimento da fenda longitudinal até a maior parte do limite lateral do hemisfério cerebral esquerdo (Xa) e o comprimento da localização medial para lateral da parte horizontal da FA (Xb), como a seguir: (Xa/Xb) × 100. A relação de localização anteroposterior foi medida entre o comprimento do limite mais anterior ao limite mais posterior (Ya) e o comprimento do limite anterior ao posterior da parte vertical da FA (Yb ou Yc). A razão de localização anteroposterior, mais detalhada, foi medida separadamente com base na confluência da parte horizontal (razão entre Ya e Yb) e da parte vertical (razão entre Ya e Yc), como segue: (Ya/Yb) × 100 e (Ya/Yc) × 100,

Resultados

Os mapas de percurso probabilístico do trato de fibra AF para todos os sujeitos do grupo são mostrados na Figura 2. A escala de cores indica a probabilidade de um voxel fazer parte do trajeto da via de fibra AF. Neste mapa da via probabilística do trato de fibra AF, a razão da posição mediolateral medida foi de 18%. A razão medida da posição anteroposterior foi de 35% com base no ponto de curvatura da FA. A razão foi medida com a porção superior 15% e a porção inferior 20%, respectivamente. Com base nos resultados, a porção mediolateral medida da FA é contabilizada como 1/5 do comprimento mediolateral total do hemisfério no gabarito T1w do MNI. A porção ântero-posterior medida da FA foi 1/2 do comprimento em relação ao comprimento ântero-posterior total do hemisfério. Além disso, a trama de fibra AF extraída que foi sobreposta no plano da imagem transversal do gabarito MNI T1w não foi totalmente mostrada a forma geral da estrutura da trama de fibra AF devido à característica de forma curva da trama de fibra AF in vivo; entretanto, notavelmente, a trama de fibra AF extraída para cada sujeito, que foi criada pela imagem da máscara no procedimento de análise (Figura 1), e o mapa de probabilidade reconstruído (Figura 2) descreveu que a trama de fibra AF a partir de nossos resultados foi conectada a duas regiões cerebrais entre a área de Broca no giro frontal inferior e a área de Wernicke no giro temporal superior posterior. Além disso, o mapa da via probabilística gerada mostrou claramente que as distribuições do trato fibroso combinado da FA, que foi extraído pelo modelo BA para ajuste do ROI de cada sujeito, estava bem localizado e definido no cérebro humano sem qualquer erro de deslocamento.

Figura 2. Os mapas de percurso probabilísticos do trato fibroso da FA nos locais com vários cortes. A barra em escala de cores indica os valores probabilísticos do trato fibroso.

Discussão

O BA é regiões bem definidas do córtex cerebral humano de 46 áreas de acordo com suas funções únicas. Muitos pesquisadores têm usado o modelo de BA para indicar locais específicos de atividade cerebral em seus estudos, como pacientes com doença neurológica ou estratégias de tratamento, porque o BA diferencia regiões não só anatomicamente distintas, mas também funcionalmente. Especialmente, entre o BA, a área de Broca e a área de Wernicke que estão conectadas através do trato de fibra neural AF que se curva em torno da fissura silvestre que liga as áreas da linguagem temporal e frontal (Rilling et al., 2008; Jang, 2013; Tak e Jang, 2014). A FA poderia ser o trato fibroso mais importante associado às funções da linguagem, e tem um formato distinto de uma curva que combina diferentes direções ao contrário de outros tratos fibrosos como o trato corticospinal (direção representativa da fibra superior-inferior) ou o corpo caloso (direção representativa da fibra esquerda-direita). Como o trato fibroso da FA está altamente associado com os pacientes que têm dificultado as habilidades de linguagem como afasia, a identificação da localização precisa do trato fibroso da FA é significativamente considerada na perspectiva clínica. Muitas das abordagens com técnicas de imagem de multimodalidade e/ou cirurgia intra-operatória invasiva têm sido realizadas para encontrar as características neuroanatômicas do trato fibroso da FA e para avaliar o papel crítico para o feed-forward e controle de feedback da produção da linguagem (Duffau et al., 2002; Breier et al., 2008; Hosomi et al., 2009; Marchina et al., 2011; Zhao et al., 2012; Yamao et al., 2014). O método TDT, que foi introduzido no passado para rastrear o trato da fibra neural, é amplamente utilizado para demonstrar as características da fibra neural usando fenômenos de difusão calculados das moléculas de água in vivo. Esta abordagem é adequada para a visualização do tracto fibroso, bem como para a facilidade de aplicação. Devido a essas características, o método TDT e seu desenvolvimento técnico permitiram a visualização in vivo das vias de fibra associadas à matéria branca. Entretanto, embora a avaliação dos tratos de fibra tenha progredido com o método TDT, ainda há uma limitação devido à precisão da configuração do ROI no TDT.

Neste estudo, empregamos a configuração de ROI não dependente do usuário para TDT baseada no modelo BA. Os ROIs definidos a partir do modelo BA têm uma vantagem para a consistência do trato de fibra neural em comparação com as configurações de ROI dependentes do usuário. Além disso, normalizamos o trato AF individual para o modelo MNI T1w para investigar a tendência de localização da FA e seu caminho probabilístico no cérebro humano. A via probabilística pode fornecer uma melhor estimativa das probabilidades de conexão do trato de fibra para um grupo de sujeitos. Até agora, os procedimentos de seleção do ROI para análise da TDT eram geralmente realizados com a definição do ROI dependente do usuário, e pode causar erros analíticos em partes da identidade e reprodutibilidade, embora o ROI fosse bem definido por pesquisadores experientes. Notavelmente, a abordagem geral de análise proposta para o rastreamento in vivo de fibra neural humana, que foi realizada com a seleção do ROI baseado no modelo BA, tem força analítica para permitir a aquisição de trajetos de fibra mais precisos, independentemente de qualquer contaminação de erros de configuração do ROI por usuários ou pesquisadores. Em termos de manutenção da identificação e reprodutibilidade dos resultados, podem ser fornecidos os elevados acordos devido aos dois principais procedimentos analíticos, como a normalização do cérebro e a extracção da área ROI do modelo BA sem qualquer configuração manual. Além disso, nossas abordagens poderiam ser facilmente adaptadas à análise para estudos TDT, e levar à análise precisa da conexão de fibras do BA em outras áreas cerebrais.

Existem algumas limitações deste estudo. Primeiro, temos uma limitação ao nosso procedimento de análise de TDT devido à consideração do algoritmo de rastreamento determinístico de fibra. Portanto, acreditamos que a aplicação de outros algoritmos de rastreamento de fibra baseados no algoritmo probabilístico de rastreamento de fibra com modelo BA e estudos comparativos serão fornecidos com informações mais úteis para avaliar o cenário de ROI baseado no modelo BA em pesquisas clínicas. Em segundo lugar, para o recrutamento do sujeito, nós consideramos apenas sujeitos normais com populações relativamente baixas. No estudo futuro, com um grande número de sujeitos e/ou pacientes que tiveram doenças no trato da fibra AF, acreditamos que os resultados também dão mais confiabilidade.

Em conclusão, demonstramos o rastreamento da fibra AF com o modelo BA para seleção do ROI e sua via probabilística no cérebro humano. Acreditamos que nossas abordagens analíticas propostas são suficientemente estendidas para outros estudos de TDT para o estabelecimento do ROI, e estas podem ser fornecidas informações precisas sobre o trato neural de fibras e configurações de pesquisa clínica.

Author Contributions

D-HL, D-WL e B-SH projetaram e coordenaram o estudo. A D-HL e a B-SH adquiriram os dados. A D-HL e a D-WL analisaram os dados. A D-HL redigiu o manuscrito. B-SH orientou o estudo.

Conflict of Interest Statement

Os autores declaram que a pesquisa foi conduzida na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que pudessem ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.

A abreviações

BA, área de Brodmann; ROI, região de interesse; AF, arcuate fasciculus; TDT, tractografia tensorial de difusão; DTI, imagem tensorial de difusão; MNI, Instituto Neurológico de Montreal; FA, anisotropia fracionária.

Footnotes

1. ^ www.fmrib.ox.ac.uk/fsl, Analysis Group, FMRIB, Oxford, UK.
2. ^ www.mricro.com, Chris Rorden, CA, USA.