Структурная нейровизуализация - совместно с нашими партнерами к- ведущими клиническими и научно-исследовательскими учреждениями Москвы в нашей клинике вы можете получить визуальное представление о различных структурах мозга и их размерах ( воксельметрия) , выявить и оценить состояние связей между структурами мозга ( от 10 до 30 пучков волокон ), определить исходя из точно выбранных параметров ( средняя и радиальная диффузия, фракционная анизотропия и др.) причину повреждения связей (сдавление, воспаление , кровоснабжение , киста, опухоль и пр.) при том или ином психическом и неврологическом расстройствах.
Функциональная нейровизуализация - исследование , позволяющее выявить функционирование сетей нейронов в покое, при решении различных задач и выполнении нейропсихологических тестов
Структурная и функциональная нейровизуализаиця используется в нашей клинике для диагностики и выбора оптимального метода лечения пациента, контроля безопасности и эффективности терапии ( фармакотерапии, физиотерапии, психотерапии)
В нашей клинике мы на протяжении более 5-х лет проводим оценку состояния связей между разными регионами центральной нервной системы с помощью диффузионного тензорного изображения ( трактографии) и измеряем размеры многих структур мозга.
Из чего состоит белое вещество мозга?
Белое вещество мозга человека состоит из плотных пучков длинных отростков нейронов ( аксонов) - трактов, соединяющих между собой разные структуры мозга, в том числе и функционально и тем самым реализуя те или иные функции. Образованные таким образом нейронные цепи позволяют этим структурам (областям) работать вместе как единое целое. Изменения белого вещества патологическим процессом влияют на цепи нейронов и, таким образом, позволяет изучить состояние связей между структурами мозга , то есть, анатомических аналогов аффективной и когнитивной сфер, поведения, показывает нам как можно и какими методами восстановить или ослабить эти связи, а следовательно, и понять возможности восстановления мозга, лечения психических и неврологических расстройств.
В чем отличие трактографии от воксельметрии?
Трактография выходит за рамки обычных количественных воксельных метрик ( простого измерение размеров структур мозга) для создания трехмерного представления пучков волокон белого вещества и состоит из последовательной процедуры реконструкции пучков волокон внутри мозга, а именно посева, распространения и прекращения. В литературе можно найти множество вариантов и передовых методов для каждого из этих шагов , и существует программное обеспечение для оценки связей на разных уровнях.
Какое значение имеет диффузионное тензорное изображения для диагностики и лечения психоневрологических расстройств?
Визуализация тензора диффузии (DTI); Basser et al., 1994 ; Jones, 2014 ) в настоящее время является наиболее часто используемым методом для оценки изменений белого вещества, а , следовательно . диагностики психических и неврологических расстройствах у конкретного пациента ( персонализированный подход). Это связано с тем, что DTI просто реализуется и эффективно по времени, в то же время, позволяя надежно и легко ее индексы , например, «фракционную анизотропию» (FA) и «средний коэффициент диффузии» (MD), чувствительных к микроструктурным изменениям белого вещества мозга (Beaulieu , 2014 ), в том числе и в контексте клинической картины психического расстройства. Несмотря на свою микроструктурную чувствительность, модель, лежащая в основе DTI (гауссова анизотропная диффузия; Jones, 2014 ), не специфична для биологических изменений. Многочисленные исследования показывают изменение MD и FA в белом веществе ,например, из-за обучения новому навыку (Scholz et al., 2009 ) или патологии болезни Альцгеймера (Acosta-Cabronero et al., 2010 )], но не могут в отсутствие дополнительной информации, отличить, например, изменения плотности аксонов от изменений в расположении аксонов. Структурные изменения белого вещества мозга (WM), такие как диаметр аксонов, плотность, миелинизация и ориентация, наряду с WM-зависимой структурной связностью, могут быть затронуты на ранних стадиях многих нейропсихиатрических расстройств , например , при таком дегенеративном расстройстве , как болезни Паркинсона и Альцгеймера. Диффузионное-тензорное изображение позволяет нам эффективно восстанавливать оптимальное качество и количество волокон между структурами мозга с помощью транс - краниальной магнитной стимуляции мозга и точечной электрической стимуляции выбранных нами регионов мозга, а специально-подобранные тренинги, например мета-когнитивный активировать те связи , которые ослаблены.
Как обрабатываются изображения полученные с помощью магнитно-резонансной томографии структурной визуализации мозга?
Аналитические подходы обработки изображений включают "анализ на основе области интересов", "анализ на основе вокселей", "скелетонизированные подходы" и "анализ коннектомов", каждый из которых имеет свои особенности и преимущества. После получения индексов (показателей) на основе DTI последующий количественный анализ может быть выполнен с использованием анализа гистограмм, анализа области интереса (ROI), анализа на основе вокселей (VBA) или скелетонизированного анализа [также называемого пространственной статистикой на основе трактов (TBSS)]. Кроме того, DTI позволяет измерять макроскопическую ориентацию ткани WM и анализ структурной связи с помощью алгоритмов трактографии.
Какие показатели структурной визуализации мозга используется для анализа состояния белого вещества, количества и качества связей между регионами мозга?
Визуализация тензора диффузии (DTI), наиболее распространенная модель диффузионной магнитно-резонансной томографии, может предоставить такие измерения (параметры, показатели, индексы), как фракционная анизотропия (FA), средний коэффициент диффузии (MD), аксиальный коэффициент диффузии (AxD) и радиальный коэффициент диффузии (RD) , которые чувствительны к тонким изменениям связей между регионами мозга. Аксиальная диффузия связана с повреждением аксонов, тогда как RD может быть связана с целостностью миелина, диаметром и плотностью аксонов, а также с когерентностью волокон. Средний коэффициент диффузии - это показатель, инвариантный относительно вращения, полученный из простого среднего собственных векторов диффузии ((λ 1+ λ 2 + λ 3 ) / 3), который описывает общий размер тензора. Фракционная анизотропия количественно определяет степень анизотропии тензора диффузии и является наиболее распространенным индексом, связанным с DTI. Фракционная анизотропия находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 представляет изотропную диффузию, а 1 представляет полностью анизотропную диффузию. Фракционную анизотропию можно рассчитать в каждом вокселе, используя определенное уравнение. Несмотря на то, что этот индекс часто интерпретируется как количественный маркер дезорганизации белого вещества, приравнивание FA к этой дезорганизации не является строго точным, учитывая, что FA не может выделить отдельные микроскопические изменения, такие как различные популяции WM-волокон и / или загрязнение спинномозговой жидкости (CSF). Фракционная анизотропия также приравнивается к маркеру демиелинизации, что по большому счету не является точным, поскольку региональная анизотропия может также отражать измененный диаметр аксонов, плотность упаковки или проницаемость мембраны. Несмотря на эти ограничения, FA на основе диффузионного тензорного изображения часто используется в качестве маркера визуализации мозга из-за его устойчивости к шуму. Три более новых продвинутых метода, сегодня выходят за рамки стандартных методов DTI : визуализация диффузного эксцесса (DKI), дисперсия ориентации нейритов (аксонов) и визуализация плотности ( "диффузного процесса") (NODDI), и диффеоморфная реконструкция Q-пространства (QSDR).
Что из себя представляет анализ гистограммы всего мозга?
Один из простейших видов анализа - это "анализ гистограммы" всего мозга. Помимо среднего и медианы, гистограммы позволяют извлекать такие параметры, как высота пика гистограммы и местоположение, которые можно сравнивать между субъектами или коррелировать с другими переменными. Основное преимущество анализа гистограммы всего мозга состоит в том, что не требуется априорный выбор области; однако, на результаты может влиять контаминация спинномозговой жидкости.
Что из себя представляет анализ области интересов?
"Анализ области интересов" (ROI) - это широко используемый метод анализа индексов, производных от диффузионного-тензорного изображения, получена путем автоматической сегментации или путем выделения вручную. Хотя области интереса можно получить непосредственно на индексах, DTI, их оценка и размещение может быть затруднено из-за изображений с низким разрешением, а интенсивность карт и показателей, полученных из DTI (например, FA), может ложно влиять на границы области интереса, тем самым внося систематическую ошибку в анализ. В качестве альтернативы, области интереса могут быть нарисованы на анатомических T1- или T2-взвешенных изображениях, что требует надежной совместной регистрации с данными диффузионного тензорного изображения. Одним из недостатков анализа ROI является то, что он требует либо априорной гипотезы, например, исходя из особенностей психопатологических симптомов и синдромов о том, где как ожидается, будут присутствовать различия белого вещества при патологии или нормальном развитии, поскольку включение многих ROI увеличивает количество статистических тестов и требует корректировки для множества сравнений. В качестве альтернативы, области интереса могут быть получены (нарисованы) на анатомических T1- или T2-взвешенных изображениях, что требует надежной совместной регистрации с данными dMRI. Одним из недостатков анализа ROI является то, что этот анализ требует либо априорной гипотезы о том, где, как ожидается, будут присутствовать нарушения белого вещества при патологии или отсутствовать при нормальном развитии, поскольку включение многих ROI увеличивает количество статистических тестов и требует корректировки для множества сравнений.
Какие теоретические положения лежат в основе получения картины структурно- функциональных связей между регионами мозга?
Визуализация тензора диффузии основывается на чувствительных к движению градиентах для исследования смещения молекул воды, что часто упрощается с использованием модели распределения Гаусса. Интенсивность сигнала, взвешенного по диффузии, для этого распределения можно описать следующим уравнением: S=S0e x p [ - b D ]. где S 0 - интенсивность сигнала без градиента диффузии, D - коэффициент диффузии, а b - весовой коэффициент диффузии, где коэффициент b в значительной степени зависит от формы волны градиента. Таким образом, диффузию можно представить следующим уравнением: l n [SS0] =-bg¯¯¯Т D¯¯¯¯¯¯ g¯¯¯. Где g¯¯¯ - трехэлементный вектор-столбец, представляющий направление градиента, g¯¯¯Т это транспонирование g¯¯¯, а также D¯¯¯¯¯¯ - тензор кажущейся диффузии (симметричная матрица 3 × 3). Визуализация тензора диффузии обеспечивает прямую связь между выбранными экспериментальными параметрами, такими как b иg¯¯¯, измерения MR ( S и S 0 ) и параметры модели тензора диффузииD¯¯¯¯. Собственное разложение матрицы диффузии дает симметричный тензор диффузии: D¯¯¯¯=[ϵ1 ϵ2 ϵ3]⋅⎡⎣⎢λ1 0 00 λ2 000 λ3⎤⎦⎥⋅⎡⎣⎢ϵ1ϵ2ϵ3⎤⎦⎥. где λ 1 , λ 2 и λ 3 - собственные значения (при λ 1 ≥ λ 2 ≥ λ 3 ), а ϵ 1 , ϵ 2 и 3 - собственные векторыD¯¯¯¯. Тензор диффузии полностью характеризуется этими собственными значениями, которые описывают длину трех осей эллипсоида диффузии, и их соответствующими собственными векторами, которые описывают ориентацию этих осей в пространстве. Поскольку собственные векторы предоставляют информацию о направлении диффузии воды в вокселе, они составляют основу отслеживания мозговых волокон. Предполагается, что геометрическая форма, связанная с тензором диффузии, представляет собой трехмерный эллипсоид с длиной трех ортогональных главных осей, пропорциональной упорядоченным собственным значениям тензора. Первый собственное значение (А , 1 ) представляет собой коэффициент диффузии воды вдоль главной оси и называется осевой (или продольные или параллельно) температуропроводность (А , ∥ или AXD). Радиальные (или поперечной или перпендикулярно) температуропроводности (А , ⊥ или PD) представляет собой диффузию воды перпендикулярно к основному направлению , и задается среднее значение остальных собственных значений ((А , 2 + А , 3 ) / 2).
Какие ограничения и недостатки диффузионного-тензорного изображения?
Некоторые из ограничений трактографии связаны с захватом (минимальное количество направлений DTI) и архитектурой белого вещества (пересечение, "поцелуй" и расходящиеся волокна). Другие ограничения включают возможные неточности трактографии из-за наличия патологических изменений.
