Воксельная морфометрия в психиатрии

Терминология

Что характеризует воксель и чем он отличается от пикселя?

"Пиксель" и "воксель" — это базовые элементы цифрового изображения. Главное отличие заключается в их размерности: пиксель представляет собой плоскую точку в двумерном пространстве (2D), а воксель — это объёмный куб в трёхмерном измерении (3D). Пиксель (Pixel): Происходит от Picture Element (элемент изображения). Это мельчайшая неделимая точка 2D-картинки, имеющая координаты X и Y. Она обладает цветом и яркостью. Из пикселей состоят все фотографии и классическая растровая графика. Воксели похожи на пиксели, но имеют объём. В то время как пиксель показывает данные на плоской картинке, воксель описывает точку в трёхмерном пространстве (как "кубик в сетке")

Что понимается под термином "дисконнектом"? 

Термин «дисконнектом» относится к карте связей, которые демонстрируют либо более высокое, либо более низкое значение воксельной морфометрии объема белого вещества мозга (WMV) относительно ожидаемых значений для популяции, что соответственно указывается положительными и отрицательными отклонениями от нормативной модели.

Какие исследования способствовали изучению организации связей между разными регионами мозга? 

Достижения в области сетевой науки и теории графов улучшили возможности изучения топологической организации между областями головного мозга. Измерение связности головного мозга позволяет создавать «коннектомику» головного мозга (Farras - Permabyer et.al., 2015), которая используется для количественного анализа региональной и глобальной сетевой топологии мозга человека. В настоящее время графы являются наиболее часто используемым представлением мозговых сетей в диагностике психоневрологических расстройств. Использование графов предоставляет альтернативный подход к сбору топологической информации внутри мозговых сетей. Подход "сетевого встраивания" используется для преобразования "узлов сети" в представление меньшей размерности с информацией о структуре сети. "Графовые сверточные сети" (GCN) , представляли собой модель графового встраивания, которая эффективно объединяла признаки узлов со структурной информацией в процессе обучения. В настоящее время предложена модель GCN с методом самостоятельного внимания при объединении графов, которая достигла качественной производительности классификации графов

Воксельная морфометрия

Насколько специфичны отклонения объема серого вещества мозга для определенных психических расстройств? 

Работа, посвященная изучению региональных отклонений объема серого вещества (GMV), показывает, что отклонения в разных анатомических областях могут накапливаться в общих, пространственно распределенных сетях мозга у людей с одним и тем же психическим расстройством, предлагая потенциальное объяснение вариабельности фенотипов, так и сходства внутри и между различными психиатрическими диагнозами (Segal, A., et.al., 2023). Иными словами, гетерогенные региональные отклонения объема серого вещества связаны изменчивостью фенотипов у людей с одним и тем же диагнозом, тогда как агрегация этих отклонений в рамках общих систем головного мозга может объяснять сходство фенотипов.

О чем свидетельствуют отклонения объема белого вещества мозга?

Отклонения WMV отражают определенные пути аксонов ( пучки волокон), связывающие между собой разные регионы мозга или сети. Однако, они имеют большую гетерогенность в их точном анатомическом расположении. 

Как часто встречаются отклонения от нормальных объемов серого и белого веществ мозга? 

Отклонения WMV, оцениваемые с помощью VBM встречаются относительно редко при психических расстройствах. Менее 36% людей в любой группе пациентов с разными диагнозами показывают хотя бы одно экстремальное отрицательное отклонение WMV, по сравнению с 76% для отклонений объема серого вещества. Положительные отклонения WMV здесь более распространены, так более 61% людей показали хотя бы одно экстремальное отклонение. Остается неясным, является ли увеличение WMV истинным биологическим феноменом или ограничением нормативных моделей в улавливании нелинейностей в повоксельных оценках WMV.

С какой целью при проведении магнитно-резонансной томографии используется "алгоритм оценки вероятности активации"?

 Для выявления устойчивых закономерностей изменения серого вещества в разных исследованиях можно использовать "алгоритм оценки вероятности активации" (ALE). Основная идея ALE заключается в том, чтобы рассматривать выявленные очаги не как отдельные точки, а как центры трехмерных гауссовых распределений вероятностей, отражающих пространственную неопределенность, связанную с каждым очагом. Затем для каждого вокселя вероятности всех очагов данного эксперимента аггрегируются, что позволяет смоделировать "карту активации" (Turkeltaub, P. et.al., 2012). Объединение всех карт активации затем приводится к повоксельным оценкам ALE, которые отражают конвергенцию результатов в каждом конкретном месте мозга. Значимая сходимость оценивается путем сравнения оценок ALE с эмпирическим нулевым распределением, отражающим случайную пространственную ассоциацию между экспериментами с фиксированным внутри экспериментальным распределением очагов. 

Чем может быть полезна для психиатров VBM?

Анализ структуры головного мозга с помощью VBM имеет несколько достоинств (Jovicich J, et.al., 2013): 

•  в анализах VBM используются стандартизированные методы, позволяющие объединять данные из разных исследований;
• они оценивают весь мозг, тем самым снижая необходимость априорных предположений о том, какие нейронные цепи, как предполагается, затронуты;
• основные психиатрические диагнозы изучены в многочисленных независимых исследованиях VBM;
• структурные маркеры относительно стабильны во времени и предоставляют информацию об аномалиях головного мозга

Какие ограничения в психиатрии типичны для VBM? 

Несмотря на преимущества VBM, показатели структуры мозга неоднозначны как в отношении связей между выявленными областями мозга, так и в отношении их значимости в плане поведения пациентов.

В какие регионах коры мозга чаще всего отмечается потеря серого вещества при большинстве психических расстройств?

На основе мета-анализа VBM 193 исследований, охватывающих 15 892 человека из 6 различных диагностических групп (шизофрения, биполярное расстройство, депрессия, зависимость, обсессивно-компульсивное расстройство и тревожное расстройство) показано, что потеря серого вещества сходится во всех диагнозах в нескольких областях: 

• дорсальной передней поясной извилине (dACC)
• правой и левой островковой коре
• дорсомедиальной префронтальной коре,
• вентромедиальной префронтальной коре,
• таламусе
• миндалевидном теле
• гиппокампе
• верхней височной извилине 

• теменной покрышке. 

   

• Напротив, увеличение объема серого вещества у пациентов обнаружено исключительно в полосатом теле (Zhou, C., et.al., 2026). 

Что показала генетика при исследовании большинства психических расстройств? 

Генетический анализ выявил общие полиморфизмы, связанные с широким спектром диагнозов психических расстройств , при этом оказалось, что сочетание диагнозов между собой значительно выше, чем можно было бы ожидать (Clark, L., et.al., 1995). 

Обсессивно-компульсивное расстройство

Какие изменения морфометрии подкорковых структур мозга можно выявить при расстройствах обессивно-компульсивного спектра? 

Исследования воксельной морфометрии (VBM) выявили закономерность увеличения объема серого вещества в таламусе и стриатуме наряду с уменьшением объема в медиальной префронтальной/передней поясной коре и нижней лобной извилине при обсессивно-компульсивном расстройстве (Piras F, et.al., 2015). Исследования толщины коры мозга при этом показывают сложный профиль: истончение наблюдается в передней поясной коре и островковой коре, а утолщение — в таких областях, как лингвальная извилина и области лобной доли (Dong C,  et.al., 2025). 

Какие регионы коры мозга вовлечены в патогенез обсессивно-компульсивного расстройства?

Мультимодальный мета-анализ, интегрирующий структурные и функциональные данные, подтверждает, что такие ключевые области, как медиальная префронтальная/передняя поясная кора и островковая кора имеют конвергентные аномалии как в структуре серого вещества, так и во внутренней функции, подчеркивая их как центральные узлы в патогенезе обсессивно-компульсивного расстройства, причем, меньший объем серого вещества в этой сети связан с ухудшением исполнительных функций. Правда, некоторые авторы полагают, что изменение структурной связности вряд ли является причиной наблюдаемых функциональных нарушений при обсессивно - компульсивном расстройстве.

Расстройства аутистического спектра 

Изменения каких трактов можно зарегистрировать при аутизме? 

На уровне трактов у людей с аутизмом наблюдается большее перекрытие в связях между зрительными областями и между зрительными областями и миндалевидным телом. Это согласуется с социальными нарушениями при аутизме и атипичным зрительным восприятием , при этом исследования указывают на дисфункцию миндалевидного тела (Bakroon, A., & Lakshminarayanan, V., 2016). Поражения миндалевидного тела также связаны с нарушениями "социального суждения", которые сравнивают с «приобретенным аутизмом» (VE, S., 2000).

Шизофрения

Какие исследования показали аномалии в структуре, функции и связности у больных шизофренией? 

Аномалии в структуре, функции и связности головного мозга хорошо описаны у пациентов с шизофренией с использованием мультимодальной магнитно-резонансной томографии и коннектомики с данными структурной магнитно-резонансной томографии (sMRi) и функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя (rs-fMRI). 

Какие структурные аномалии мозга обнаружены при шизофрении? 

Отмечены структурные аномалии головного мозга, у пациентов с шизофренией, так , в частности, наблюдается широко распространенное истончение коры головного мозга, меньшая площадь корковой поверхности, уменьшенный объем серого вещества (GMV) и уменьшенный объем белого вещества (WMV), причем наибольшие изменения наблюдаются в лобной и височной областях (Keshavan, M., et.al., 2019). 

Какие функциональные аномалии мозга выявлены при шизофрении? 

К функциональным аномалиям головного мозга при шизофрении относятся значительно повышенная региональная однородность (ReHo) в полосатом теле, правой парагиппокампальной извилине и правой средней височной извилине (Li, A., et.al., 2020, значительно повышенная амплитуда низкочастотных флуктуаций (ALFF) в правой веретенообразной извилине и левой верхней височной извилине, а также значительно сниженная степень центральности (DC) в правой надкраевой извилине, правой поперечной височной извилине и двустороннем путамене (Jo, Y. et.al., 2020). 

Какие связи между структурами мозга нарушены при шизофрении? 

При шизофрении наблюдалось большее перекрытие связей между сенсорными - моторными областями и соединение сенсорной - моторной коры с таламусом (Giraldo-Chica, M., & Woodward, N. D., 2017). Однако для шизофрении и аутизме максимальное перекрытие для любой связи не превышает 15%, что указывает на большую индивидуальную изменчивость. 

В чем заключается разница результатов воксельметрии при шизофрении и биполярном расстройстве? 

В литературе описаны доказательства уменьшения объема серого вещества в правой средней височной извилине при биполярном расстройстве и в задней дорсальной передней поясной коре при шизофрении 

В чем заключаются отличия коннектома при шизофрении и аутизме? 

На региональном уровне обнаружены существенные различия в перекрытии отрицательных отклонений для аутизма и шизофрении практически по всему мозгу, за исключением некоторых теменных и височных областей в левом полушарии для аутизма, а также медиальных лобных областей и базальных ганглиев для шизофрении. Что касается положительных отклонений при аутизме, различия здесь наблюдались по большей части мозга, за исключением унимодальных областей в правом полушарии. 

Аффективные расстройства

В каких регионах коры мозга отмечается уменьшение серого вещества мозга при большом депрессивном и биполярном расстройствах? 

В литературе отмечено общее нейроанатомическое уменьшение объема серого вещества мозга  в дорсальной передней поясной коре (dACC,) передней островковой коре (AI ) и дорсомедиальной префронтальной коре у пациентов с большим депрессивным расстройством и биполярным расстройством (Wise, T., et/al., 2017). В одном из исследований также сообщалось, что у пациентов с биполярным расстройством, большим депрессивным расстройством и шизофренией наблюдалось уменьшение объема серого вещества на 87,9% от общего регионального объема со значительными изменениями в дорсальной передней поясной коре (dACC), субгениальной передней поясной коре (subgenual ACC), задней поясной коре (PCC), височном полюсе, островковой коре, парагиппокампе, угловых извилинах, клиновидном ядре, орбитофронтальной и дорсальной латеральной префронтальной коре (Chang, M., et.al., 2018). 

Ресурсы воксельной морфометрии 

Какие ресурсы полезны для анализа результатов воксельметрии белого и серого веществ мозга при психических расстройствах?

Психические расстройства часто связаны с широко распространенными нарушениями связности белого вещества, но их связь с изменениями серого вещества менее понятна. 25 лет анализ данных магнитно-резонансной томографии (MRI) с помощью воксельной морфометрии (VBM)  в клинических исследованиях, а также создание доступных и в значительной степени автоматизированных хранилищ данных визуализации, таких как BrainMap (Vanasse et al., 2018), предоставили беспрецедентный ресурс для систематического изучения потенциальных профилей нейронов, специфичных для диагностики распространенных психических расстройств.

Литература

Bakroon, A., & Lakshminarayanan, V. (2016). Visual function in autism spectrum disorders: a critical review. Clinical and Experimental Optometry, 99(4), 297-308.

Chang, M., Womer, F. Y., Edmiston, E. K., Bai, C., Zhou, Q., Jiang, X., ... & Wang, F. (2018). Neurobiological commonalities and distinctions among three major psychiatric diagnostic categories: a structural MRI study. Schizophrenia bulletin, 44(1), 65-74.

Clark, L. A., Watson, D., & Reynolds, S. (1995). Diagnosis and classification of psychopathology: Challenges to the current system and future directions. Annual review of psychology, 46(1), 121-153.

Dong C, Zheng H, Shen H, Wan Y, Xu Y, Li Y, et al. Cortical thickness alternation in obsessive-compulsive disorder patients compared with healthy controls. Brain Imaging Behav. 2025. 10.1007

Farràs-Permanyer, L., Guàrdia-Olmos, J., & Peró-Cebollero, M. (2015). Mild cognitive impairment and f MRI studies of brain functional connectivity: the state of the art. Frontiers in psychology, 6, 1095.

Giraldo-Chica, M., & Woodward, N. D. (2017). Review of thalamocortical resting-state fMRI studies in schizophrenia. Schizophrenia research, 180, 58-63.

Jo, Y. T., Joo, S. W., Shon, S. H., Kim, H., Kim, Y., & Lee, J. (2020). Diagnosing schizophrenia with network analysis and a machine learning method. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 29(1), e1818.

Jovicich J, Marizzoni M, Sala-Llonch R, et al. PharmaCog Consortium. Brain morphometry reproducibility in multi-center 3T MRI studies: a comparison of cross-sectional and longitudinal segmentations. Neuroimage. 2013;83:472–484

Li, A., Zalesky, A., Yue, W., Howes, O., Yan, H., Liu, Y., ... & Liu, B. (2020). A neuroimaging biomarker for striatal dysfunction in schizophrenia. Nature medicine, 26(4), 558-565.

Keshavan, M. S., Collin, G., Guimond, S., Kelly, S., Prasad, K. M., & Lizano, P. (2019). Neuroimaging in schizophrenia. Neuroimaging Clinics of North America, 30(1), 73.

Piras F, Piras F, Chiapponi C, Girardi P, Caltagirone C, Spalletta G. Widespread structural brain changes in OCD: a systematic review of voxel-based morphometry studies. Cortex. 2015;6289.

Segal, A., Parkes, L., Aquino, K., Kia, S. M., Wolfers, T., Franke, B., ... & Fornito, A. (2023). Regional, circuit and network heterogeneity of brain abnormalities in psychiatric disorders. Nature neuroscience, 26(9), 1613-1629.

Turkeltaub, P. E., Eickhoff, S. B., Laird, A. R., Fox, M., Wiener, M., & Fox, P. (2012). Minimizing within‐experiment and within‐group effects in activation likelihood estimation meta‐analyses. Human brain mapping, 33(1), 1-13.

Wise, T., Radua, J., Via, E., Cardoner, N., Abe, O., Adams, T. M., ... & Arnone, D. (2017). Common and distinct patterns of grey-matter volume alteration in major depression and bipolar disorder: evidence from voxel-based meta-analysis. Molecular psychiatry, 22(10), 1455-1463.

VE, S. (2000). The role of the frontal lobes and the amygdala in theory of mind. Understanding other minds, 253-272.

Zhou, C., Fan, Y., Zhang, A., Cheng, X., Cui, J., Li, K., ... & Li, S. (2026). Global scientific trends on neuroimaging in obsessive-compulsive disorder in the early twenty-first century: a bibliometric analysis and visualization analysis. Annals of General Psychiatry.