Frontiers in Neuroanatomy

Introducere

Tractografia tensorului de difuzie prin rezonanță magnetică (DTT) este utilizată pe scară largă pentru urmărirea fibrelor neuronale și analiza tractului de fibre specifice. Partea importantă a aplicării DTT la in vivo este modul de stabilire a regiunii de interes (ROI) pentru procesul de analiză DTT. Mulți cercetători au stabilit ROI pe baza imaginii anatomice și a hărții de anizotropie fracționată (FA) cu coduri de culoare calculate în funcție de scopul cercetării lor, în general (Hong et al., 2009; Kim și Jang, 2013; Li et al., 2013). Deși analiza bazată pe mai multe ROI-uri este utilizată pentru aceste abordări, acestea au un dezavantaj în ceea ce privește acuratețea rezultatelor din cauza unei setări ROI dependente de utilizator. Pentru a depăși acest dezavantaj, rezultatele activării IRM funcționale (fMRI) au fost combinate cu analiza DTT (Propper et al., 2010; Li et al., 2013). Această abordare combinată oferă o setare exactă a ROI decât o setare manuală a ROI. Cu toate acestea, dimensiunile zonelor de activare fMRI ar putea fi eventual modificate în funcție de valoarea statistic semnificativă dată și de procesul suplimentar de achiziție a imaginilor care cauzează consum de timp.

În acest studiu, am aplicat șablonul zonei lui Brodmann (BA) pentru a seta ROI pentru o analiză DTT precisă pentru tractul de fibre al fasciculului arcuat (AF). Printre multiplele trasee de fibre neuronale din creierul uman, AF este un important traseu de fibre neuronale care face legătura între zonele frontale (Broca) și temporale (Wernicke) și a fost asociat cu funcțiile de limbaj. Astfel, leziunile AF au cauzat diverse tipuri de probleme de limbaj, cum ar fi afazia de conducere și deficitele de vorbire (Yamada et al., 2007; Jang, 2013; Li et al., 2013). Prin urmare, identificarea caracteristicilor anatomice cu localizarea sa a tractului de fibre AF în creierul uman normal sau la pacienții cu afazie a devenit o problemă importantă, deoarece ar fi utilă pentru neuroștiințifici sau cercetători clinici pentru a prezice starea de recuperare a fibrelor neuronale pentru afazie, precum și pentru studiile de urmărire. Mai mult, șablonul BA este un fel de șablon standard, care demonstrează regiuni ale cortexului uman împărțite în 46 de zone pe baza caracteristicilor citoarhitecturale (Thottakara et al., 2006). Aplicând caracteristicile șablonului BA pentru regiunile cortexului divizat ca standard, abordările noastre analitice oferă o setare exactă și utilă a ROI pentru studiile DTT. În plus, am generat harta de probabilitate a tractului de fibre din AF pentru a estima calea tractului de fibre în creier.

Materiale și metode

Subiecți

Trezisprezece subiecți sănătoși, nouă bărbați și patru femei, au participat la acest studiu (dreptaci, vârsta medie: 38,7 ± 6,4 ani, interval de vârstă: 26-50 de ani). Aceștia nu aveau antecedente de boli neurologice sau fizice. Toți participanții au fost supuși unei evaluări de către radiolog și neurolog și au fost diagnosticați ca subiecți normali. Toți subiecții au înțeles scopul studiului și au oferit consimțământul informat în scris. Acest protocol de studiu a fost aprobat de consiliul local de evaluare instituțională.

Achiziția și analiza datelor

Datele de imagistică cu tensor de difuzie (DTI) au fost achiziționate cu ajutorul unui scaner RM de 1,5 T (Gyroscan Intera, Philips Healthcare, The Best, Olanda) cu o bobină de cap cu șase canale de codificare a sensibilității phased array (SENSE) folosind o secvență de impulsuri de imagistică planară cu ecou de spin (EPI) cu o singură lovitură. Datele DTI au fost achiziționate cu următorii parametri: timpul de repetiție (TR)/timpul de ecou (TE) = 10 726/75 ms, câmpul de vizualizare (FOV) = 221 mm, matricea de achiziție = 96 × 96, matricea de reconstrucție = 128 × 128, grosimea feliei = 2,3 mm și factorul SENSE = 2. Ponderarea difuziei a fost aplicată de-a lungul a 32 de gradienți sensibilizatori de difuzie necoliniari și necoplanari cu o valoare b de 1000 s/mm2. Am achiziționat 67 de felii transversale contigue care acoperă întregul creier fără spații între felii, iar achiziția de felii intercalate a fost aplicată pentru a minimiza interferența încrucișată cauzată de lipsa spațiilor între felii.

Înainte de analiza datelor DTI, efectele curenților turbionari și ale mișcării capului au fost corectate prin înregistrarea tuturor imaginilor DWI în imagini ponderate fără difuzie (valoare b = 0 s/mm2) utilizând înregistrarea affină la mai multe scări prin FSL (Smith et al., 2004)1. Pentru calcularea hărților parametrilor de difuzie și pentru urmărirea fibrelor a fost utilizat software-ul DTI Studio (Departamentul de Radiologie, Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, MD, SUA), care a fost atribuit fibrelor prin algoritmul de urmărire continuă (FACT) și o abordare cu mai multe ROI-uri, pentru calcularea hărților parametrilor de difuzie și urmărirea fibrelor (Wakana et al., 2004; Jiang et al., 2006). Pentru a extrage și a evalua tractul de fibre AF de la fiecare subiect, am folosit două șabloane cerebrale standard , care au fost furnizate în software-ul MRIcro2. Șablonul BA oferă o mască de volum care este subdivizată în 46 de regiuni corticale discrete, fiecare reprezentând o zonă BA diferită. În timp ce folosim regiunile corticale predefinite în șablonul BA, putem pur și simplu să selectăm sau să desenăm zona specifică a regiunii, care este corelată cu originea tractului de fibre neuronale, pentru selectarea ROI în urmărirea fibrelor. În acest fel, este posibil să se reducă la minimum factorul eronat indus de setarea ROI în funcție de utilizator. În plus, șablonul MNI T1w a fost utilizat pentru procesul de normalizare a imaginilor cerebrale. Toate seturile de date DTI achiziționate de la scanerul RMN pentru fiecare subiect și harta FA calculată au informații de orientare și localizare ușor diferite. Prin urmare, unii factori eronati care au fost induși de structuri și/sau locații diferite între subiecți pot fi preveniți prin utilizarea procesului de normalizare a creierului. În plus, procesul de normalizare bazat pe imaginea șablon pentru toate seturile de date este mai util pentru a genera harta căilor de probabilitate a tractului de fibre pentru a menține coerența locațiilor. În acest studiu, tractul de fibre AF a fost analizat numai în emisfera dominantă (stânga) de la toți subiecții. Diagrama de flux a procedurilor de procesare a fost prezentată în figura 1A, care a fost realizată în următoarele ordine: (i) Harta FA a subiectului a fost calculată cu ajutorul software-ului DTI Studio; (ii) Șablonul T1w a fost co-înregistrat la harta FA a fiecărui subiect cu ajutorul software-ului SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology, Londra, Regatul Unit). Datorită diferenței mici în ceea ce privește contrastul imaginii între harta FA și șablonul T1w, este posibil să se minimizeze factorul eronat în procesul de co-înregistrare; (iii) Pentru a efectua procesul de normalizare între șablonul BA și seturile de date ale tensorului de difuzie, matricea de transformare, care a fost generată la etapa (ii), a fost aplicată șablonului BA; (iv) Au fost trasate două ROI în zona Broca și în zona Wernicke pe baza șablonului BA normalizat, iar tractul de fibre AF al fiecărui subiect a fost extras cu următoarele criterii; un voxel cu valoarea FA mai mică de 0.2 sau unghiul de traiectorie mai mic de 80 de grade; și (v) au fost generate măști binare ale tractului de fibre extras pentru fiecare subiect. Măștile binare au doar două valori; una (voxeli pentru localizarea tractului de fibre) și zero (voxeli pentru localizarea tractului fără fibre). Măștile tuturor subiecților au fost normalizate folosind șablonul MNI T1w din MRIcro cu o înregistrare afină cu 12 parametri folosind matricea de transformare inversă a procesului de co-înregistrare original. Aceste măști normalizate ale tractului de fibre au fost însumate și împărțite la numărul total de subiecți pentru a genera harta probabilistică a căilor de acces ale FA. Harta probabilistică a căilor de acces a fost suprapusă peste șablonul MNI T1w cu o scală diferită în funcție de valoarea de probabilitate a unui voxel.

Figura 1. Diagrama de flux a procedurilor de analiză a datelor pentru stabilirea ROI în urmărirea fibrelor/generarea căilor probabilistice (A) și procesul de măsurare a locațiilor relative ale fibrelor (B). Pentru măsurarea locației relative a fasciculului arcuat (AF) în harta probabilistică a căilor, (a) indică metoda de măsurare a raportului locației mediolaterale între Xa și Xb, iar (b) indică metoda de măsurare a raportului porțiunii anteroposterioare între Ya și Yb sau Yc. Procesele de măsurare a rapoartelor de locație au fost efectuate în șablonul T1w al Institutului Neurologic din Montreal (MNI), care este prezentat pe locația corona radiata.

Pentru a investiga locația căii tractului de fibre AF pe fiecare subiect, locația relativă a fost măsurată prin raportul ocupat al tractului AF la baza emisferei stângi. Procesele de măsurare au fost efectuate cu partea mediolaterală și partea anteroposterioară folosind calea probabilistică generată a tractului de fibre AF pe șablonul MNI T1w (Figura 1B). Locația mediolaterală a fost măsurată prin raportul dintre lungimea de la fisura longitudinală până la limita cea mai laterală a emisferei cerebrale stângi (Xa) și lungimea de la locația medială până la cea laterală a părții orizontale a AF (Xb), după cum urmează: (Xa/Xb) × 100. Raportul de localizare anteroposterioară a fost măsurat între lungimea de la limita cea mai anterioară până la limita cea mai posterioară (Ya) și lungimea de la limita anterioară până la limita posterioară a părții verticale a FA (Yb sau Yc). Raportul de localizare anteroposterior, mai detaliat, a fost măsurat separat pe baza confluenței dintre partea orizontală (raportul dintre Ya și Yb) și partea verticală (raportul dintre Ya și Yc), după cum urmează: (Ya/Yb) × 100 și (Ya/Yc) × 100.

Rezultate

Hărțile probabilistice ale căilor de traseu ale tractului de fibre AF pentru tot grupul de subiecți sunt prezentate în figura 2. Gama de culori indică probabilitatea ca un voxel să facă parte din calea tractului de fibre AF. În această hartă probabilistică a traseului probabilistic al tractului de fibre AF, raportul de poziție mediolaterală măsurat a fost de 18 %. Raportul măsurat al poziției anteroposterioare a fost de 35% pe baza punctului de curbură AF. Raportul a fost măsurat cu porțiunea superioară 15% și, respectiv, cu porțiunea inferioară 20%. Pe baza rezultatelor, porțiunea mediolaterală măsurată a AF este reprezentată de 1/5 din lungimea mediolaterală totală a emisferei pe șablonul MNI T1w. Porțiunea anteroposterioară măsurată a AF a reprezentat 1/2 din lungimea față de lungimea anteroposterioară totală a emisferei. În plus, tractul de fibre AF extras care a fost suprapus pe planul transversal al imaginii din șablonul MNI T1w nu a arătat pe deplin forma generală a structurii tractului de fibre AF din cauza caracteristicii formei curbate a tractului de fibre AF in vivo; cu toate acestea, în special, tractul de fibre AF extras pentru fiecare subiect, care a fost creat de imaginea mascată în procedura de analiză (Figura 1), și harta de probabilitate reconstruită (Figura 2) a descris faptul că tractul de fibre AF din rezultatele noastre a fost conectat două regiuni ale creierului între zona Broca din girusul frontal inferior și zona Wernicke din girusul temporal superior posterior. Mai mult, harta probabilistică a căilor de acces generată a arătat în mod clar că distribuțiile tractului combinat de fibre AF, care a fost extras de șablonul BA pentru setarea ROI de la fiecare subiect, a fost bine localizat și definit în creierul uman fără erori de dislocare.

Figura 2. Hărțile probabilistice ale căilor de traseu ale tractului de fibre AF în locațiile multi-slice. Bara cu scara de culori indică valorile probabilistice ale tractului de fibre.

Discuție

BA este bine definită regiunile cortexului cerebral uman de 46 de zone în funcție de funcțiile lor unice. Mulți cercetători au folosit șablonul BA pentru a indica locații specifice ale activității cerebrale în studiile lor, cum ar fi pacienții cu boli neurologice sau strategii de tratament, deoarece BA diferențiază regiunile nu numai anatomic distincte, ci și funcțional. În special, printre BA, zona lui Broca și zona lui Wernicke care sunt conectate prin intermediul tractului de fibre neuronale AF care se curbează în jurul fisurii silviene care leagă zonele temporale și frontale ale limbajului (Rilling et al., 2008; Jang, 2013; Tak și Jang, 2014). Ar putea fi de așteptat ca AF să fie cel mai important tract de fibre asociat cu funcțiile de limbaj și are o formă distinctă de curbă combinată în direcții diferite, spre deosebire de alte tracte de fibre, cum ar fi tractul corticospinal (direcția reprezentativă a fibrelor superior-inferioare) sau corpul calos (direcția reprezentativă a fibrelor stânga-dreapta). Deoarece tractul de fibre AF este foarte asociat cu pacienții care au abilități lingvistice îngreunate, cum ar fi afazia, identificarea localizării exacte a tractului de fibre AF este luată în considerare în mod semnificativ din perspectivă clinică. Multe dintre abordările cu tehnici de imagistică multimodală și/sau chirurgie intraoperatorie invazivă au fost efectuate pentru a găsi caracteristicile neuroanatomice ale tractului de fibre AF și pentru a evalua rolul critic pentru controlul feed-forward și feedback al producției de limbaj (Duffau et al., 2002; Breier et al., 2008; Hosomi et al., 2009; Marchina et al., 2011; Zhao et al., 2012; Yamao et al., 2014). Metoda DTT, care a fost introdusă în trecut pentru a urmări tractul fibrelor neuronale, este utilizată pe scară largă pentru a demonstra caracteristicile fibrelor neuronale utilizând fenomenele de difuzie calculate ale moleculelor de apă in vivo. Această abordare este adecvată pentru vizualizarea tractului de fibre, precum și pentru că este ușor de aplicat. Datorită acestor caracteristici, metoda DTT și dezvoltarea sa tehnică au permis vizualizarea traiectelor de fibre asociate materiei albe in vivo. Cu toate acestea, deși evaluarea traiectelor de fibre a progresat cu ajutorul metodei DTT, există încă o limitare datorată acurateței setării ROI în DTT.

În acest studiu, am utilizat setarea ROI care nu depinde de utilizator pentru DTT pe baza șablonului BA. ROI-urile definite din șablonul BA au un avantaj pentru consistența tractului de fibre neuronale în comparație cu setările ROI dependente de utilizator. În plus, am normalizat tractul AF individual la șablonul MNI T1w pentru a investiga tendința de localizare a AF și calea sa probabilistică în creierul uman. Calea probabilistică ar putea oferi o estimare mai bună a probabilităților de conectare a tractului de fibre pentru un grup de subiecți. Până în prezent, procedurile de selectare a ROI pentru analiza DTT au fost, în general, efectuate cu o setare a ROI dependentă de utilizator și poate cauza erori analitice în părți ale identității și reproductibilității, chiar dacă ROI a fost bine definit de cercetători cu experiență. În mod notabil, abordarea generală de analiză propusă pentru urmărirea in vivo a fibrelor neuronale umane, care s-a efectuat cu selectarea ROI pe baza șablonului BA, are puterea analitică de a permite achiziția pentru trasee de fibre mai precise, indiferent de orice contaminare a erorilor de setare a ROI de către utilizatori sau cercetători. În ceea ce privește menținerea identității și a reproductibilității rezultatelor, se pot oferi acorduri ridicate datorită celor două proceduri analitice principale, cum ar fi normalizarea creierului și extragerea zonei ROI din șablonul BA fără setări manuale. Mai mult, abordările noastre ar putea fi adaptate cu ușurință la analiza pentru studiile DTT și ar putea duce la analiza conexiunii fibrelor de BA în alte zone ale creierului cu acuratețe.

Există unele limitări ale acestui studiu. În primul rând, avem o limitare a procedurii noastre de analiză DTT din cauza luării în considerare a algoritmului determinist de urmărire a fibrelor. Prin urmare, considerăm că aplicarea altor algoritmi de urmărire a fibrelor pe baza algoritmului de urmărire probabilistică a fibrelor cu șablon BA și a studiilor de comparație vor fi furnizate informații mai utile pentru a evalua setarea ROI bazată pe șablonul BA în cercetările clinice. În al doilea rând, pentru recrutarea subiecților, am luat în considerare doar subiecți normali cu o populație relativ scăzută. În studiul viitor, cu un număr mare de subiecți și/sau pacienți care au avut boli în tractul de fibre AF vor participa, credem că rezultatele oferă, de asemenea, mai multă fiabilitate.

În concluzie, am demonstrat urmărirea fibrelor AF cu șablonul BA pentru selectarea ROI și calea sa probabilistică în creierul uman. Credem că abordările noastre analitice propuse sunt suficient de extinse la alte studii DTT pentru stabilirea ROI, iar acestea pot fi furnizate informații exacte despre tractul de fibre neuronale și setările de cercetare clinică.

Contribuții ale autorilor

D-HL, D-WL și B-SH au proiectat și coordonat studiul. D-HL și B-SH au achiziționat datele. D-HL și D-WL au analizat datele. D-HL a redactat manuscrisul. B-SH a îndrumat studiul.

Declarație privind conflictul de interese

Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.

Abbreviații

BA, aria lui Brodmann; ROI, regiunea de interes; AF, fasciculul arcuat; DTT, tractografie tensorială de difuzie; DTI, imagistică tensorială de difuzie; MNI, Institutul Neurologic din Montreal; FA, anizotropie fracțională.

Footnotes

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

.