国际生物医学成像

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体积 2008年 |文章的ID 789539 | https://doi.org/10.1155/2008/789539

桑德拉E.列城,M. Mallar Chakravarty,阿兰Ptito, 人类胸腔的连通性:一项扩散张量成像纤维束造影研究”,国际生物医学成像, 卷。2008年, 文章的ID789539, 5 页面, 2008年 https://doi.org/10.1155/2008/789539

人类胸腔的连通性:一项扩散张量成像纤维束造影研究

学术编辑器:安东尼奥·p·Strafella
收到了 2007年3月28日
接受 2007年9月11日
发表 2007年12月31日

摘要

先前对非人灵长类动物和猫的研究表明,枕叶接收来自不同皮层和皮层下与视觉有关的区域的信息。虽然脑皮质-脑皮质回路对人类视觉的贡献尚待确定,但对皮质-脑皮质回路的解剖示踪和电生理动物研究表明,该结构在视觉空间注意、视觉整合和高阶视觉处理中发挥重要作用。由于方法上的限制限制了对人胸腔功能的研究,迄今为止,它的作用只能从动物研究中推断出来。在本研究中,我们使用了一种创新的成像技术,扩散张量成像(DTI)纤维束造影,来确定人枕部皮层和皮层下的连接。我们能够重建胸腔纤维束,并在体内比较不同受试者的差异性。我们证明人类枕互联与皮层下结构(上丘、丘脑、尾状核)以及皮质区域(初级视觉区域(区域17),二级视觉区域(地区18日19),视觉inferotemporal区域(区域20),后壁协会区域(区域7),额眼字段和前额叶区域)。这些结果与动物解剖研究中报道的连通性一致。

1.介绍

在非人灵长类动物和猫以往的研究表明,丘脑枕互联,各种皮质和皮质区。神经解剖学示踪剂的研究表明,例如,在枕和杏仁核,脑桥,上丘,尾状核,壳核,以及与区域之间的连接V3,V4,和V5(MT)[1,2]。在人类中,然而,丘脑枕的连接是少为人知,因为解剖研究的数量由方法的限制和只访问死后样本的限制。

主要的视网膜-皮质通路已知是通过外侧膝状核(LGN)直接连接到视觉皮层区域;然而,存在广泛的皮质枕部连接(例如,[2- - - - - -4),并提出了枕叶在视觉中的重要作用,尽管它的精确功能仍不清楚。有研究提出胸腔在视觉空间注意、注意力转移和视觉整合中发挥重要作用[4- - - - - -8而其他人则提出了对睡眠/觉醒机制和感觉运动整合的贡献[9]。猫的电生理学研究[6,10,11]以及最近的fMRI研究已经进一步提出了枕的在高阶视觉处理的参与[12]。至于人类的胸腔,其功能和解剖联系仍是推测的,主要基于对非人灵长类动物的研究[7,13]。

本研究的目的是研究人的胸腔在体内的连接。我们使用了一种创新的成像技术——扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging, DTI)纤维束造影(tractography),该技术允许在体内进行纤维跟踪,以确定人枕部皮层和皮层下的连接,并比较正常受试者之间的差异。DTI测量水分子在大脑中的随机微观运动(扩散),这允许重建皮质纤维结构[14通过确定扩散方向。我们知道首选的扩散方向是平行于轴突的,并且可以可视化。灰质结构之间的纤维跟踪可通过使用概率扩散纤维束成像算法和进一步的计算分析来实现,从而在三维中重建白质纤维束(详见[15- - - - - -17),http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fdt/index.html)。这里,我们证明DTI纤维束成像的实用性在人类重建枕大片。

2.方法

2.1。主题

6名无神经和/或眼科疾病史的正常受试者(女性3名,男性3名),年龄24-36岁。该研究获得了蒙特利尔神经学研究所和医院(MNI)研究伦理委员会的批准。

2.2。数据采集

使用加拿大蒙特利尔神经学研究所(MNI)脑成像中心的1.5特斯拉西门子Sonata扫描仪获得T1加权解剖MRI图像和扩散加权图像。扩散加权图像通过使用回波平面成像(EPI)与标准头部线圈获取的(重复时间:9300毫秒,回声时间:94毫秒,翻转角:90°,层厚= 2.2 mm,切片数:60片,面内分辨率:2.1875 mm×2.1875 mm,采集时间约为9:30分钟)。沿60个独立方向进行扩散加权,a - 1000秒/毫米的值2。一个T1还获得也获得加权referenceanatomical图像。

2.3。Diffusion-Weighted图像预处理

扩散加权原始数据首先被修正为涡流畸变和运动伪影[18]。然后我们剥去T字的头骨1-图像和拟合扩散张量在每个体素独立的数据和共注册扩散加权图像到解剖图像使用6参数变换。扩散模型和概率tractography使用FMRIB扩散工具箱(FDT 1.0版本),它允许的估计最可能的路径从一个种子点的位置使用贝叶斯技术(牛津中心功能核磁共振成像的大脑(FMRIB) FMRIB软件库(目前),5.00版本,英国;www.fmrib.ox.ac.uk目前)。光纤跟踪从种子面具内的所有体素开始,生成5000个流线样本,步长为0.5 mm,曲率阈值为0.2。我们使用FSL工具将解剖图像转换为标准空间,使用MNI坐标进行12参数转换(MNI 152 brain, [19])。我们首先对至少20个样本(从每个种子体素产生的5000个样本中)的原始土地进行阈值处理。我们选择使用20个样本的阈值来去除那些连接概率非常低的体素。此阈值曾被使用,结果非常稳定(详情请参阅[20.])。然后对结果进行二值化,并在受试者中进行总结。结果以人口地图的形式显示,只显示了至少50%的被试体内存在的重建区域。

2.4。枕种子面具

使用了基底神经节和丘脑的数字图谱[21在每个目标的T上创建一个左右pulvinar的种子掩码1-加权图像(见图1(一))。这个图集是由一套高分辨率的组织切片的冠。重建数据集的平面内体素-体素间距为0.034 mm,原始切片-切片厚度为0.7 mm,采用优化的非线性切片形态学和强度校正技术进行重建。

最终图谱中存在的多个表示:原重构组织体积,一个体素的标签的图谱,其中每个结构被分配一个唯一的标签正确地识别它,以及3D几何图谱。该图集被扭曲到高分辨率,被称为colin27-MRI均[高信噪比模板22使用假核磁共振成像从体素标签图谱。阿特拉斯到模板的非线性变换使用动物算法进行估计[23]。动物算法通过估计在一组等间距节点上定义的局部平移变形场来匹配源体,最大限度地提高源体和目标体之间的相似性。将该翘曲的准确性和colin27模板上的解剖定义与人工分割进行了比较[24]。每个受试者(目标体积)的枕被定义为对图谱(源卷)的感兴趣体积。高分辨率非线性变换从图谱估计的使用表中确定的参数,以适应每个受试者1。该转换是估计在一个层次的方式,其中大变形估计,并使用作为输入估计较小,更精细的转换。所有的转换都是在未模糊的数据上估计的(作为一个有效的模糊是在动物使用的子采样方法中完成的)。所使用的刚度、重量和相似性参数是由Robbins等人在优化中确定的。[25]。最终的转换是在一个网格上定义的,其中局部平移是用1毫米各向同性间距网格定义的,然后应用到每个受试者的DTI导管描记的胸腔掩模上。


一步 步长(毫米) Sub-lattice直径(毫米) 子格 迭代

1 4 8 8 15
2 2 6 8 15
3. 1 6 6 15

2.5。排除面具

然后我们沿着T的中线创建了一个单一的矢状切片1-每个受试者的图像,将分析局限于一个半球的连接。纤维跟踪是从种子掩膜内的所有体素开始的(见图)1 (b))。

3.结果

在每个受试者的T上创建一个左右pulvinar的种子遮罩1-加权解剖图像(见部分)2.4)。从胸腔内的所有体素重建束,分析局限于同侧半球(见切片)2.5)。

重建的pulvinar区域显示为图中的人口地图2。只有存在于受试者的至少50%大片被示出。个别枕大片的实例展示在图3.。重建右、左肺髓束的双侧投射至上丘(A; =±4, =−34岁 =−8),尾状突起(B; =±12, = 6, = 16),前额视野(C; =±18日 =−6, = 50),前额叶区域(d; =±20, = 62, = 2),可视颞下区(E; =±32, =−4, = -42),V1(F; =±16日 86年=− = 2), V2/3 (G; =±16日 88年=− = 14; =±22日 80年=− = 22), V4 (H); =±26,−75,−3),V5 (MT) (I; =±32, = -74, = 10),和后顶叶联合区(j; =±20, =−60岁 = 54)。请注意跨学科枕束的高度一致性。

4.讨论

我们的DTI在人类上的tractography研究揭示了枕部和各种皮层和皮层下区域之间的联系。根据之前对灵长类动物的研究,可以观察到与上丘和尾状核的联系[1- - - - - -3.,26,27,28,29]。我们重建的枕叶束还向双侧前额叶、颞下叶和顶叶联合区投射,正如之前在非人类示踪研究中显示的那样[27,30.- - - - - -32]。此外,我们能够确认的人枕和视觉皮质区V1,V2,V4和V5(MT)之间的连接是否存在与在非人灵长类动物的研究[保持2,8,33]。最后,我们发现了枕和先前示于猴子[存在的额叶眼字段之间的连接34- - - - - -36也存在于人类体内。

综上所述,我们的研究表明,广泛的皮层和皮层下的连接也存在于人类中。虽然DTI纤维束成像不能区分前馈和后馈投影,但我们的重建束表明,枕叶可能在人类视觉信息处理和视觉空间注意中发挥重要作用,正如它在非人灵长类和猫中发挥的作用[4,6,12]。我们的研究结果还表明,英国贸工部跟踪技术是一种有用的新的成像技术来研究人体解剖学的途径。

致谢

作者感谢受试者的参与。本研究获得了REPRIC对S. E. Leh的培训补助金,CRIR和FRSQ对S. E. Leh的博士奖学金,以及NSERC对a . Ptito的研究补助金(RGPIN 37354-02)。

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