Tillgängliga metoder för undersökning av traumatisk hjärnskada (TBI) hindras ofta, i viss mån, av de befintliga metodernas otillfredsställande förmåga att effektivt definiera och representera den strukturella konnektiviteten och de funktionella mekanismer som ligger till grund för TBI-relaterad patologi. I den här artikeln beskriver vi ett patientanpassat ramverk som möjliggör kartläggning och karakterisering av TBI-relaterade strukturella skador på hjärnan via multimodal neuroimaging och personlig connectomics. Särskilt inför vi en grafiskt driven strategi för bedömning av trauma-relaterad atrofi av vit materia kopplingar mellan kortikala strukturer, med relevans för kvantifieringen av TBI kronisk fallutveckling. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att informera formuleringen av grafiska neurofysiologiska och neuropsykologiska TBI-profiler baserat på de särskilda strukturella underskotten hos den drabbade patienten. Dessutom gör det möjligt att relatera resultaten från vårt arbetsflöde till den befintliga forskningen som fokuserar på de funktionella rollerna i de kortikala strukturer som är riktade. Ett grafiskt medel för att representera patientens TBI-status är relevant för det framväxande området personlig medicin och för undersökningen av neural atrofi. Nyckelord: connectomics, traumatisk hjärnskada, atrofi, rehabilitering, DTI Mycket lovande forskning som motiveras av den enorma bördan av traumatisk hjärnskada (TBI) på vård över hela världen har gjort framsteg under de senaste åren, men formuleringen av nya och användbara metoder för karakterisering av TBI sequelae fortfarande mycket önskvärd och allmänt behövs (Chen och D'Esposito, 2010). Även om TBI-relaterade diffusa axonala skador (DAI) och kortikala skador kan bidra avsevärt till både neurobeteendemässiga resultat och funktionsnedsättning, kan effekterna av dessa fenomen vara svåra att bedöma väl och att associera med påverkad funktion på ett tillfredsställande sätt (Sanz-Arigita et al., 2010). Delvis av detta skäl, den nuvarande tekniken inom TBI connectomics (kartläggning av neurala anslutningar i nervsystemet) skulle dra nytta av ytterligare förbättring av förmågan att representera, beskriva och isolera potentiell försämring. Detta kan hjälpa kliniken att (1) minska frekvensen av atrofi, (2) stimulera hjärnans återhämtning och reparation där så är möjligt, och (3) leda till neuropsykologisk resultatförbättring. Tillkomsten av metoder som kan ge ursprungliga koncisa men informativa insikter i effekten av skada på vit materia (WM) atrofi och på påverkad hjärnfunktion skulle vara välkomna av flera skäl. För det första krävs det större framsteg för att förstå hur hjärnskador påverkar patienternas neuroanatomiska, beteendemässiga och kognitiva profiler (Chesnut, 1998). För det andra kan förhållandet mellan hjärndysfunktion och neuropsykologisk försämring vara utmanande att etablera på grund av otillräcklig förståelse av WM-konnektivitetsfunktion (Bates et al., 2003). Följaktligen skulle ett brett spektrum av insatser som syftar till att förbättra patientens dysfunktion i hög grad gynnas av införandet av nya metoder för att kartlägga WM-atrofi i TBI. Den senaste tidens intresse för in vivo-kartläggning av human connectomics är tydligt vid lanseringen av Human Connectome Project 1 (HCP) av National Institutes of Mental Health and Aging 2010. Sedan dess har betydande ansträngningar ägnats åt utvecklingen av tekniker som grafiskt representerar konnektivitet av neurala strukturer (Bullmore och Sporns, 2009). Det finns dock få metoder som gör det möjligt för kliniker att utforska patientanpassade atrofiprofiler på connectome-nivå. I detta sammanhang är syftet med detta dokument att införa en patientanpassad strategi för den grafiska representationen av WM-förändringar över tiden. Den potentiella användningen av metoden illustreras med hjälp av data från tre TBI-fall, som ger möjlighet att producera detaljerad icke-invasiv karakterisering av TBI-relaterad GM/WM abnormitet och atrofi in vivo. Detta möjliggör visualisering av hjärnanslutningar som påverkas av patologi som avvikits av MRT och att relatera patientens skadeprofiler till den befintliga kroppen av vetenskaplig och klinisk kunskap om påverkad kortikal struktur funktion. Tillvägagångssättet inkluderar förmågan att kvantifiera neural atrofi av WM traktater för personlig connectomics. Följaktligen erbjuder det förmågan att integrera sådan kunskap med annan klinisk fallinformation för att informera kliniker om specifika neuroplasticitet och neurodegeneration mönster som förekommer i TBI-hjärnan. Med detta tillvägagångssätt hoppas vi kunna bidra till den kliniska vården av TBI-patienter, maximera nyttan av modern neuroimeringsteknik, och ha möjliga konsekvenser för förbättringen av resultatet i denna viktiga kliniska population. METODER Anonymiserade neuroimeringsdata förvärvades vid UCLA:s centrum för hjärnskada från tre vuxna TBI-patienter med hjälp av ett protokoll utformat och genomfört enligt Helsingforsdeklarationen. Studien godkändes av UCLA:s institutionella granskningsnämnd och av patienterna genom ett undertecknat informerat samtycke. Tre exempel på traumafall diskuteras i denna studie. Den första av dessa är en 25-årig man med TBI orsakad av trubbig skada, med en Glasgow koma score (GCS) på 14 (mild) vid sjukhusvistelse, och en Glasgow resultat score (GOS) på 3 (lägre svårt funktionshinder) när du lämnar den neurointensiva vårdenheten. Figur 1A visar prov MR-bilder från denna patient som visas i radiologisk konvention, visar fokal temporo-parietal blödning i vänstra halvklotet (LH) vid den akuta tidpunkten (röda pilar), särskilt i den akuta gradient återkallade eko (GRE) T 2-bilden. En minskning av volymen av vänster kammare är uppenbar, medan vätska försvagad inversion återhämtning (FLAIR) hyperintensiteter tyder på förekomsten av ödem som omger denna blödning. Extra-cerebrala inflammation och blödning är också uppenbara. Icke-hemorragisk ödem anges i FLAIR bilden av den gröna pilen. GRE T 2 bilden visar frontal LH blödning (blå pilar). Vid kronisk uppföljning förbättras bilateral ventrikulär och cerebral symmetri. Figur 2A illustrerar ödem (grön) och blödning (röd) som läggs på en genomskinlig hjärnmodell. Röda, gröna och blå pilar identifierar platserna för tre olika förolämpningar. Figur 2A illustrerar också den bilaterala närvaron av antero-medial ödem i frontalloberna samt blödning i vänster temporal lob. Edema i rätt temporal och parietal lobes kan förknippas med contre-coup skador. Patient 2 är en 45-årig man med TBI orsakad av en sluten huvudskada, med en GCS på 14 (mild) vid sjukhusvistelse, och en GOS på 3 (lägre svår funktionsnedsättning) vid förflyttning från NICU. Medan GCS och GOS för denna patient är samma som för patient 1, både MR avbildning ( Figur 1B ) och tredimensionell (3D) modeller av patologi ( Figur 2B ) avslöjar mer omfattande GM / WM lesioner jämfört med patient 1. Specifikt, denna patient uppvisar stora fronto-temporala blödningar och ödem, som båda också sträcka fronto-medialt och fronto-dorsally ( Figurerna 1B och 2B). För att styra ögat i lokalisera tre distinkta lesioner i 3D-modellen, färgkodade pilar tillhandahålls i båda figurerna för att enkelt relatera patologin i Figur 1 till 3D rekonstruktioner som tillhandahålls av vår automatiserade segmentering ram. Den tredje patienten som ingår i denna studie ( Figurerna 1C och 2C ) är en 62-årig man som är antagen till NICU med TBI orsakad av ett cykelfall. Hans GCS poäng vid sjukhusvistelse var 7, medan GOS vid förflyttning från NICU var 2. Patient 3 uppvisar stora frontotemporala ödem och blödningar särskilt i LH, även om trauma också förekommer kontralateralt i betydande utsträckning. Vissa mikroblödningar syns också i hjärnans bakre del. Jämförelse av MR-bilder och 3D Connectomics för rehabilitering i TBI FIGURE 2  med tredimensionella modeller av automatiskt segmenterad TBI-patologi som finns på transparenta modeller av hjärnan för varje patient. Ödem och blödning visas i grönt respektive rött. För att styra ögat i lokalisera tre distinkta lesioner i 3D-modellerna, färgkodade (röd, grön och blå) pilar ges för att identifiera platserna för de förolämpningar som anges i figur 1 med hjälp av motsvarande färger. Varje kolumn (A, B och C) motsvarar ett av de tre fallen (1, 2 respektive 3). Modeller från de tre patienterna visar, i progressiv ordning från patient 1 till patient 3, ett mönster av allt sämre kombinationer av patologisk omfattning och utfallspoäng, där patient 1 har den mildaste och patient 3 den allvarligaste av dessa. Tredimensionella skanningsvolymer förvärvades vid 3 T med hjälp av en Siemens Trio TIM-scanner (Siemens AG, Erlangen, Tyskland). MR-inköpsprotokollet omfattade www.gränsvärde.org Connectomics for rehabilitation in TBI fast spin echo (FSE) T 2 [repetition time (TR) = 3330 ms, echo time (TE) = 89 ms, flipvinkel (FA) = 120 x 512], ekotågslängd (ETL) = 18, skiva tjocklek = 5 mm, fasfält (FOV) = 100 %, provtagning = 75 %, förvärvstyp = 2D, matrismått = 512 × 512], GRE T 2 (TR = 1500 ms, TE = 7 ms, FA = 20 ̊, ETL = 2, skiva tjocklek = 3 mm, fas FOV = 75 %, provtagning = 80 %, förvärvstyp = 2D, matrismått = 384 × 512), FLAIR (TR = 8000 ms, TE = 70 ms, TI = 2375, FAT = 2375, ETL = 16, skiva tjocklek = 3 mm, fas FOV = 75 %, urval = 75 %, förvärvstyp = 384 × 512), FLAIR (TR = 8000 m. Sekventensparametrar dokumenteras också i en tidigare publikation (Irimia et al., 2011a). Scanning sessioner hölls både 1 dag (akut baslinje) och 7 månader (kronisk uppföljning) efter TBI, och samma scanner och sekvensparametrar användes för både akut och kronisk tid. Identifiering av patologi baserat på de typer av sekvenser tillgängliga utfördes med hjälp av standardprotokoll dokumenterade på annat håll (Irimia et al., 2011a). Kortfattat, icke-hemorragiska lesioner kodades som hyperintensiteter på FLAIR, och segmenteringskvaliteten bekräftades med GRE avbildning samt TSE T 2 -viktade volymer. Icke-hemorragiska skjuvningslesioner definierades som hyperintensiva lesioner synliga på T 2-viktade eller FLAIR-bilder (se figur 1). I enlighet med de tidigare riktlinjerna från Tong et al. (2003), hemorragiska lesioner definierades som hypointensiva foci som inte var kompatibla med kärl-, ben- eller artefaktstrukturer på konventionella GRE-bilder (se även Irimia et al., 2011a). WM, GM, och patologi klassificerades med 3D Slicer 2, FreeSurfer (FS, fritt tillgänglig från surfer.nmr.mgh.harvard.edu; Dale et al., 1999; Fischl et al., 1999a Fischl et al.,,b, 2004b, och atlas baserad klassificering (ABC; Pohl et al., 2007; Zoellei et al., 2007; Prastawa och Gerig, 2008), den senare har varit allmänt används för att upptäcka patologi (Prastawa et al., 2009 ). I FS segmenterades WM och den uppskattade GM-WM-gränsen tessellerades för att ge en topografiskt korrekt representation. I ABC, multimodal MR volym registrering (Maes et al., 1997) följdes av vävnad klassificering (Van Leemput et al., 1999), genom lesion segmentering med avvikande detektion (Prastawa et al., 2004), och fysisk modell uppskattning (Prastawa et al., 2003; Prastawa och Gerig, 2008). Samregistrering av MR-volymer, intensitetsnormalisering inom och mellan skanningar samt biasfältkorrigering tillämpades. Segmenteringsresultaten jämfördes gynnsamt med manuella segmenteringar av en mänsklig expert, som beskrivs i Wang et al. (2012)............................................................................................ I synnerhet, för att kvantifiera likheten mellan segmenteringarna, användes Dice koefficienten - som mäter volymetrisk överlappning av två binära segment och ligger i (0, 1) -. Segmenteringsfelkorrigering utfördes med 3D Slicer programvara enligt fastställda riktlinjer (Filippi et al., 1998, se figur 2 och resultat), och Dice koefficienter konstaterades överstiga 0,95 för alla segmenteringar, vilket tyder på utmärkt likhet mellan automatiska och användarstyrda segmenteringar. Prov 2 skiva.org MR datauppsättningar och segmenteringar som erhållits med hjälp av vårt protokoll är fritt tillgängliga från Irimia et al. (2011a)............................................................... Diffusion tensorer beräknades från DWI-avbildningar och rotationsorienterade på varje voxel. Tensorvärderade bilder justerades linjärt baserat på trilinjär interpolering av logtransformerade tensorer enligt beskrivningen i Chiang et al. (2011) och samplas om till isotropisk voxelupplösning (1,7 mm × 1,7 mm × 1,7 mm). För att rekonstruera fiberdrag bearbetades diffusionsgradientdata i inhemskt utrymme med hjälp av TrackVis 3. Denna programvara är fritt tillgänglig och dess prestanda jämfört med andra drakografi verktyg har undersökts på annat håll (se Wedeen et al., 2008 och referenser där). Databehandling arbetsflöden skapades med hjälp av LONI Pipeline 4. Kortikal och subkortikal volymetrik erhölls genom att tilldela neuroanoatomiska etiketter till voxels baserat på probabilistisk information beräknad från en manuellt märkt träningsset (Fischl et al., 2002). Metoden använder (1) den tidigare sannolikheten för en vävnadsklass som förekommer på en specifik atlasplats; (2) sannolikheten för bilden med tanke på denna vävnadsklass; och (3) sannolikheten för den lokala rumsliga konfigurationen av etiketter med tanke på denna vävnadsklass. Denna teknik är jämförbar i noggrannhet med manuell märkning (Fischl et al., 2004a) och användes för att beräkna WM, GM, amygdalar och hippocampal volymer. Kortexet var paketerat (Fischl et al., 2004a) för att beräkna kortikal volym, tjocklek, yta och krökning överallt på ytan, inklusive gyrala och sulkala strukturer (se figur 3 och resultat). Totalt 74 kortikala strukturer och 7 subkortikala strukturer avgränsades per halvklot utöver cerebellum. Hjärnstammen ingick också. Sju cortical lobes skisserades, med 21 frontallob (Fro) paketeringar, 8 insular (Ins), 8 limbic (Lim), 11 temporal (Tem), 11 parietal (Par) och 15 ockcipital (Occ). Fem representativa statistiska uppgifter beräknades för varje paketering: GM-volym, yta, genomsnittlig kortikal tjocklek, genomsnittlig krökning och efferent WM-fibertäthet per enhet GM-volym ("konnektivitetstäthet"). Connectivity representerades cirkulärt med hjälp av ett ramverk baserat på Circos programvara (Krzywinski et al., 2009). Parkelerade regioner visades som en cirkel av radiellt riktade element (ett "connectogram") som representerar vänster och höger halvklot placerade symmetriskt på motsvarande sida av den vertikala axeln (se figurerna 4-6 och Resultat). Parcelerade regioner tilldelades unika RGB-färger som visas i figur 3, och alla RGB-koder förtecknas i tabell A1 i tillägget. Arrangemang av paketeringar inom varje lob av connectogram (Figur 3 ) utfördes i ordningen av deras platser längs antero-posterior axel av den kortikala ytan i samband med den publicerade FS normal population atlas (Destrieux et al., 2010). Kortikala lober tilldelades unika färgscheman: svart till röd till gul (Fro), charlotte till turkos till skogsgrön (Ins), primros till lavendelros (Lim), etc. (Figur 3)............................................................................................... Subkortikala strukturer var färgade ljusgrå till svart. Ett otvetydigt förkortningssystem skapades för att märka varje paketering, vilket sammanfattas i tabellerna värmekartor skapades för att koda en av de fem strukturella åtgärder som är förknippade med motsvarande paketering. Fortsätter mot mitten av cirkeln, dessa åtgärder är total GM volym, total yta i samband med paketering, genomsnittlig kortikal tjocklek, genomsnittlig krökning, och anslutning per enhet volym. Detta senare mått beräknades som densiteten av fibrer med ändar inom detta paketering dividerat med paketeringens totala GM-volym. Värdet för varje strukturell åtgärd kodades som en färg med hjälp av en färgschemakartläggning som varierade från minimum till maximum av datamängden. Specifikt, den kortikala tjockleken t med värden i intervallet (t min, t max ) normaliserades som t 1 = (t − t min )/(t max − t min ). Värdet av t 1 förknippades med en unik färg; till exempel nyanser vid extremiteterna på färgkartan motsvarar t min och t max, beroende på vad som krävs. För hjärnstammen, cerebellum och subkortical strukturer, värden för area, tjocklek och krökning var inte tillgängliga från FS och deras lämpliga värmekarta poster ritades i vitt. Läsaren hänvisas till figur 4 och till avsnittet "Resultat" för ett provanslutningsogram med ovanstående egenskaper. Programvara för att generera anslutogram görs fritt tillgänglig via LONI Pipeline (se fotnot 4; se Irimia et al., 2012 för ytterligare information). FIGUR 3  till FreeSurfer paketering av en provhjärna. Visad är den yta som motsvarar WM-GM-gränssnittet (A), den piala ytan (B) och den uppblåsta ytan (C), där varje segmenterad anatomisk region visas i en annan färg enligt den färgmärkningsmetod som beskrivs i avsnittet "Metoder" (se även tillägget). Connectomics for rehabilitation in TBI FIGURE 4  och Connectogram (rekonstruerad connectomic profil) för patienten 1. Varje kortikal struktur tilldelas en unik RGB färg, som förklaras i avsnittet "Metoder", och de färger som tilldelas de paketerade regioner på den yttersta ringen av anslutningsogrammet är identiska med de motsvarande kortikala strukturer i figur 3. Bruna länkar mellan connectogram noder indikerar WM fibrer mellan en region som påverkas av patologi och en annan som inte påverkades, baserat på de automatiska segmenteringar av patologi visas i Figur 2. På liknande sätt visar grå länkar WM fibrer mellan två regioner som båda påverkades. Cirkulära färgkartor visas under anslutningsogrammet för länkar (de två första kartorna, vita till bruna och vita till svarta) och för mätvärdena kodade på de fem innersta ringarna på anslutningsogrammet. Räckvidden för var och en av dessa mätvärden är från det lägsta till det högsta antagna värdet. För att beräkna konnektivitet mellan regioner, var varje fiberkanal extremitet identifierades och varje fiber extremitet förknippades med lämplig paketering. Detta utfördes för alla fibrer som både hade sitt ursprung och slutade i två olika paketeringar. Lämpliga konnektivitetsmatris poster uppdaterades vid behov för att återspegla fiber antal ökningar (Hagmann et al.,, 2010. För att validera noggrannheten hos konnektivitetsmatrisalgoritmen reproducerades dess resultat genom att individuellt räkna in 3D Slicer alla fibrer som hade exakt en extremitet inom volymskalan av vissa givna paketering, och genom att upprepa detta förfarande över flera försökspersoner. Varje ingång i konnektivitetsmatrisen normaliserades av det totala antalet fibrer i hela hjärnan baserat på den MR-volym som förvärvades vid varje tidpunkt och de resulterande normaliserade fiberräkningarna användes för bakåtriktade beräkningar. När fibrer fanns mellan en kortikal region påverkas av patologi och en annan som var opåverkad, färgen på motsvarande länk var brun. På liknande sätt, länkar som kodas av mer ogenomskinliga nyanser av blått. Den lägsta färg opaciteten motsvarar det minsta absoluta värdet av den procentuella förändringen som är större än den valda tröskeln på 20%, och den högsta opaciteten motsvarar det maximala absoluta värdet av förändringen i fiberdensitet. mellan paketeringar som båda påverkades av patologi drogs i grått. Således kan man skilja mellan förbindelser som endast omfattar en berörd region (bruna länkar) eller två drabbade regioner (grå länkar). Ovan och överallt, regioner som påverkas av patologi anses representera regioner som innehåller patologisk vävnad av någon typ som avvikits av MRT. För connectogram som visar WM atrofi som inträffade mellan akuta och kroniska tidpunkter, länkar i samband med atrofi (minskning av fibertäthet) drogs i blått. Insynsnivån var direkt proportionell mot den procentuella förändringen av fibertätheten (se även avsnittet nedan). När det gäller connectogram som visar atrofimått (figur 7-9) anger färgerna på de fem inre ringarna på www.gränsesin.org www.gränsesin.org Frontiers in Neurology www.gränsesin.org varje connectogram procentuella skillnader i varje mått m (där m kan vara kortikal area, kortikal tjocklek, krökning, eller GM-volym), beräknade mellan akuta och kroniska tidpunkter (t 1 respektive t 2 ). Procentuell skillnad beräknades med hjälp av formeln [m(t 2 ) − m(t 1 )] × 100/m(t 1 ), dvs. som procentuella förändringar med avseende på den akuta utgångspunkten. För varje par av kortikala regioner beräknades förändringen Δ i fibertätheten D mellan t 1 och t 2 som en procentandel av fibertalet vid akut baslinje baserat på multimodala bilddata som erhållits vid de två tidpunkterna. (1) I det första steget av analysen, histogrammet (empirisk fördelning funktion) av fiberräkningar beräknades för alla anslutningar, och fibrerna som hör till topp 5% av histogrammet distribution valdes för ytterligare analys. Även om den valda tröskeln visserligen är något godtycklig, kan användaren justera dess värde till antingen mer konservativa eller mer liberala värden för undersökning av uppgifter eller av skäl som hänför sig till kriterier för statistisk signifikans. Här väljs ett värde på 5% för illustration. Det bör här noteras att det förfarande som beskrivs ovan inte omfattar det statistiska problemet med flera jämförelser, eftersom inga statistiska tester tillämpas. Istället väljs traktater ut för visning baserat på om de uppvisar atrofi över ett användarspecifikt tröskelvärde. (2) I det andra steget, den procentuella förändringen i antalet fibrer som valts i det föregående steget beräknades för varje anslutning, med hjälp av formeln I det tredje steget, de fibrer som hade beräknat förändringar i fibertäthet med absoluta värden större än 20% ( och > 20%, dvs de fyra femtedelar av fördelningen av procentuella förändringar) visades på en separat connectogram (se Resultat och figurer 7-9). Eftersom inga ökningar av fibertätheten påträffades mellan t 1 och t 2 i något ämne, kommer Δ hädanefter att antas vara negativ. Länktransparens i motsvarande anslutningsogram (figurerna 7–9 (2), skalade så att (A) den lägsta färgopaciteten motsvarar det minsta absoluta värdet av den procentuella förändringen som är större än tröskeln på 20 %, och (B) den högsta opaciteten motsvarar det högsta absoluta värdet av förändringen i fiberdensitet. Denna trestegsmetod för beräkning av betydande atrofi antogs för att undvika flera fallgropar i samband med processen att jämföra WM-fiberdensiteter som utvunnits ur DTI-volymer. För det första, steg (1) ovan säkerställer att endast fiber buntar med den största densiteten (top 5% av fiber densitet distribution) väljs för ytterligare bearbetning. Detta eliminerar det potentiella problemet med att beräkna WM atrofi för anslutningar med mycket låga fibertätheter vars närvaro i konnektivitetsmatrisen kan i själva verket vara artefakt. Särskilt, förekomsten av den senare typen av länkar kan bero på oundvikliga effekter av begränsad DTI rumslig upplösning på traktatografialgoritmer, vilket kan leda till beräkningsfel och till generering av artefaktiska traktater med mycket låga densiteter. För att säkerställa att atrofiberäkningsresultaten skulle vara tillförlitliga ansågs det därför lämpligt att endast ta hänsyn till de största extraherade fibrerna (högst 5 %) för ytterligare bearbetning. En annan försiktighetsåtgärd var att, i steg (3) ovan, endast fibrer med densiteter i toppen 5% av fördelningen som också hade absoluta värden av förändringen i fibertäthet större än 20% från t 1 till t 2 ritades i figur 7-9. Denna begränsning infördes eftersom små procentuella förändringar av fibertätheten i själva verket inte är meningsfulla, vilket är fallet på grund av metodologiska begränsningar liknande dem som beskrivs ovan för steg (1). Sammanfattningsvis gör vår kombination av konservativa restriktioner på urvalet av atrofierade fibrer att man tryggt kan identifiera fibrer som genomgår en stor mängd atrofi. Detta uppnås samtidigt som man tar hänsyn till begränsningarna av DTI som en neuroimaging teknik och av traktatografi som en beräkningsram. De funktionella rollerna för de kortikala regioner som är sammankopplade med WM fibrer som påverkas av antingen TBI eller av efterföljande atrofi identifierades från tillgänglig litteratur på Google Scholar 5 med hjälp av frågor vars sökparametrar hade genererats automatiskt i vår analysmiljö. Termer som ingår i varje sökning inkluderade namnet på den kortikala struktur som undersöks samt ämnesrelaterade nyckelord som "rehabilitering", "behandling", "återvinning" och "regenerering", vilket resulterar i webbadresser som http://scholar.google.com/scholar? q = omloppsbana + sulcus + rehabilitering, där sökorden ingår efter "="-tecknet och åtskilda av "+"-tecknen. På liknande sätt användes den kroniska atrofiprofilen för varje försöksperson för att identifiera WM-förbindelser som hade lidit av atrofi mellan de akuta och kroniska tidpunkter som var märkbara jämfört med den i resten av hjärnan. Connectogram av WM atrophy kan vara av intresse för kliniker och av annan medicinsk personal att få i sikte på effekten av TBI på en patients kliniska bild samt att undersöka atrophy trajectories. RESULTAT Utforskning av varje patients anslutningsprofil kräver hänvisning till figur 3, som visar FS-paketeringen av en provhjärna. Visar det finns ytan som motsvarar WM-GM gränssnitt (Figur 3A), den piala ytan (Figur 3B), och den uppblåsta ytan (Figur 3C), med varje paketerad anatomisk region visas i en annan färg enligt den färgmärkning metod som beskrivits tidigare. Figur 4-6 visar anslutogram (dvs. det konstruerade connectomic profiler) för patienter 1-3, respektive. Varje kortikal struktur tilldelas en unik RGB färg, som förklaras i avsnittet "Metoder", och de färger som tilldelats de paketerade regionerna på de yttersta ringarna av connectogram i länkar indikerar WM fibrer mellan två regioner som båda påverkades. Som visas i figur 4 för patient 1 tycks kortikala kopplingar som förbinder temporal- och parietalloberna bilateralt med resten av hjärnan ha påverkats signifikant av patologi, som förväntat. Strukturer som direkt påverkas på båda halvklotet inkluderar bland annat den främre cingulaten gyrus och sulcus och vinkelgyrus. Strukturer som direkt påverkas endast i LH inkluderar underlägsen occipital gyrus och sulcus och andra strukturer, medan strukturer som direkt påverkas endast i RH inkluderar underlägsna temporal gyrus. Även om lesionsbelastningen för patient 1 verkar vara mindre än för de två andra patienterna, är antalet kortikala vägar som förbinder drabbade regioner med andra delar av hjärnan ganska stort. En fördel med vår visualiseringsmetod är att den gör det möjligt att identifiera sådana kopplingar och att utforska dem systematiskt. Figur 5 visar kortikala samband i samband med patologi i patient 2. Som förväntat baserat på den information som ges i figurerna 1B och 2B bekräftas den högra frontotemporala profilen för lesioner hos denna patient av det stora antalet kortikala kopplingar som påverkas i dessa områden. För Patient 3, de många kortikala anslutningar som verkar ha påverkats omfattar alla lober på båda halvklot, vilket är förväntat med tanke på den allvarliga lesionen belastning av denna patient. Det är värt att notera att allvarlighetsgraden hos dessa tre patienter (vilket indikeras av lesionens omfattning och av GCS/GOS) tycks bekräftas av hur utbredd patologi-påverkade sambanden är i varje patients connectogram. Följaktligen kan den metod som föreslås här vara användbar för att undersöka förhållandet mellan de tidigare tre åtgärderna och kortikala nätverksegenskaper hos TBI-patienter, med möjlig relevans för ytterligare kvantifiering av deras patologiska tillstånd och för korrelation/prediktion av andra utfallsvariabler. Figur 7-9 visar atrofiprofilen för patienter 1-3. I alla tre försökspersonerna är det uppenbart att de WM-anslutningar som har upplevt störst atrofi med avseende på den akuta baslinjen i de flesta fall är anslutningar som påverkades av den primära skadan, vilket framgår av jämförelsen av dessa siffror med motsvarande anslutningsogram i figurerna 4-6. I Patient 1, till exempel, WM-förbindelsen mellan vänster centrala sulcus och vänster postcentral gyrus är en koppling med en stor fibertäthet vid akut baslinje (figur 4) som observeras för att uppleva allvarlig atrofi över tiden (Figur 7). Liknande uttalanden kan göras för samband mellan (1) den högra överlägsen frontalgyrus och den högra främre cingulerade gyrus och sulcus, (2) den högra mellersta temporal gyrus och rätt överlägsen timlig sulcus, (3) den högra överlägsen timlig sulcus och den högra vinkeln gyrus, liksom för ett stort antal andra anslutningar. Inspektion och jämförelse av figurerna 4-9 indikerar att observationer liknande dem ovan kan göras för ett stort antal anslutningar hos både patienter 2 och 3. Slutligen är det bra att notera en grupp av förbindelser som inte verkar ha drabbats av primära skador i någon av de tre fall ämnen, men som upplever dramatisk atrofi över tiden. Dessa förbindelser omfattar främst kortikala strukturer, å ena sidan, och subkortikala strukturer, å andra sidan. I synnerhet verkar inter-cerebellar anslutningar konsekvent vara föremål för anmärkningsvärd atrofi i alla tre ämnen. Detta fynd är förenligt med ett antal befintliga studier (Park et al., 2006; Spanos et al., 2007; Caeyenberghs et al., 2011) som har funnit stora cerebellar atrofi i kronisk TBI trots bristen på engagemang av cerebellum själv i den primära akuta skadan. Även om dessa studier visar att orsakerna till och dynamiken i sådana atrofimönster sannolikt inte är tillräckligt klarlagda, pekar vår analysrams förmåga att replikera dessa fynd i enskilda fall av TBI på den insikt som kan vinnas från dess användning. Det indikerar också möjligheten att vår metod kan användas för att avslöja användbar information om hur TBI påverkar den mänskliga hjärnan. Tabell 1 visar ett urval av de kortikala regioner som påverkats hos minst en av de tre patienterna, förutom 1) den funktionella beskrivningen av dessa regioner som identifierats genom olika studier från den nuvarande litteraturen och 2) en lista över kliniska studier med möjlig relevans för att förbättra graden av insikt och detalj i samband med varje TBI lesion profil. Till exempel har den främre cingulaten gyrus, som påverkades av TBI hos patienter 1 och 3, varit involverad i feldetektion (Bush et al., 2000), uppgiftsförväntning, uppmärksamhet, motivation och modulering av emotionella svar (Luu och Pederson, 2004). Följaktligen tyder lesionsprofilerna på att de kognitiv-motoriska uppgifter som beskrivs i metaanalyserna av Picard och Strick (1996) och Bush et al. (1999) kan vara informativ på grund av dessa uppgifters förmåga att selektivt rekrytera kortikal aktivitet i denna hjärnregion, och att öka den i proportion till uppgiftssvårigheter (Bush et al., 2000). De studier som är förknippade med denna kortikala struktur i tabell 1 beskriver uppgifter som omfattar två typer av uppgifter. Den första av dessa är kognitivt krävande övningar som innebär stimulus-response val i förhållande till konkurrerande strömmar av information, inklusive uppdelning-attention uppgifter, verbal-och motor-respons urval uppgifter. Den andra typen är affect-relaterade uppgifter som innefattar emotionell bearbetning och symptomprovokation uppgifter. En kortikal region som påverkas hos patienter 1 och 3 är den överlägsna temporal sulcus, där aktiveringar är förknippade med språkbehandling, audiovisuell integration, social uppmärksamhet och rörelse, eller taluppfattning (Redcay, 2008). En grundlig översyn (Redcay, 2008) ger användbar information om deltagandet av denna struktur i uppgifter inriktade på selektiva underskott att använda ögonen som en signal för att flytta uppmärksamheten, som också föreslagits av tidigare resultat hos traumapatienter (Akiyama m.fl., 2006). På liknande sätt har övningar med frågor som kräver resonemang om en annans tro (Samson m.fl., 2004) visat sig framkalla kortikala reaktioner som påverkas av funktionella skador i denna region. Jensens sulcus, även påverkad i patient 1, har förknippats med implicit bearbetning, kategorisering, och beslutsfattande (Grezes et al., 2003), samt med meningsförståelse och i behandlingen av syntaktiskt komplexa språkoperationer (Caplan et al., 1996). Bevis från lesionsstudier som granskats i Grezes et al. (2003) utmanar patienter med språkverksamhet av progressiv komplexitet. På samma sätt har supramarginal gyrus varit involverad i perception och tolkning av sensorisk och emotionell information, inklusive känslor som framkallas av ansiktsstimuli, liksom språk, kroppsbild perception, och matematiska operationer (Radua et al., 2010). Uppgifter Peeters et al. (2009) har visat på denna strukturs roll när det gäller att förstå orsakssambandet mellan verktyg och resultatet av deras användning; studien av dessa författare skisserar rutiner som skulle kunna undersökas för att få ytterligare inblick i dessa TBI-profiler. Två andra strukturer som påverkas av TBI hos dessa patienter, nämligen vinkelgyrus och underlägsen frontalgyrus, är involverade i processer relaterade till språk, matematik och kognition. Patienter med lesioner till denna struktur har ofta aritmetiska underskott och presterar dåligt i bouba / kiki uppgiften (Oberman och Ramachandran, 2008). Dessa strukturer är involverade i exakt beräkning på grund av verbal aritmetisk faktahämtning (Dehaene et al., 1999), och för att bestämma omfattningen av en persons matematiska förmågor (Grabner et al., 2007). Dessutom resultat av Roland och Friberg (1985) och av Dehaene et al. (1999) den vinkelgyrus som är förknippad med utförandet av kontinuerliga subtraktionsuppgifter och med exakt aritmetisk beräkning. Den orbital gyri har påverkats i alla tre fall patienter som diskuterats i denna studie. Dessa strukturer har upprepade gånger kopplats till belöningssystemet (Rogers et al., 1999) och origofrontal patologi har förknippats med tvångssyndrom (Zald och Kim, 1996), kemisk beroende (Goldstein et al., 2001), och depression (Bremner et al., 2002). Den datoriserade risktagningsuppgiften hos Rogers m.fl. (1999) har också belyst det bristfälliga beslutsfattandet hos neurologiska patienter som lider skada på orbital cortex. Den högra pars operacularis underlägsna frontal gyrus har länge varit känd för att vara involverad i talproduktion (Dapretto och Bookheimer, 1999; Blank et al., 2003), action observation, och imitation (Molnar-Szakacs et al., 2005). Studiet av Crosson et al. (2009)) illustrerar ett rehabiliteringsparadigm i vilket afasiska patienter som deltog i en bildbehandling visade relateralisering av ordproduktionsmekanismer till följd av tillämpad behandling. Detta tyder på att den kliniska formalismen hos Crosson et al. kan också vara lämplig för rehabilitering hos patienter med skador på detta område. Slutligen, den lägre occipital gyrus och sulcus, liksom den lägre temporal gyrus är kända att tillhöra ventral ström av visuell bearbetning (Ungerleider et al., 1998). Dessa regioner har förknippats med representationen av komplexa objekt, såsom global form. Explicit minnesträning hos kognitivt nedsatta patienter med hjälp av ett ansiktskodnings- och igenkänningsminnestest (Hampstead et al., 2011) resulterade i både ökade aktiveringar och ökad konnektivitet hos dessa patienter efter träning, vilket tyder på ett behandlingsalternativ för lesioner som påverkar dessa områden. Rehabilitering av TBI är ett oerhört viktigt folkhälsomål inte bara för att neurotraumarelaterade aktivitetsbegränsningar kan ha betydande inverkan på livsroller, utan också för att det påverkar interpersonell kommunikation, samt socialt deltagande i personliga aktiviteter i det dagliga livet. I detta sammanhang har våra resultat och metodik implikationer för den systematiska kartläggningen av människans neurala funktionsnedsättning som orsakas av detta tillstånd. För det första är detta arbete av potentiell klinisk relevans för studien av neurala atrofiförändringar. Förutom att identifiera och beskriva connectomic patientprofiler, kan den presenterade metoden användas för att generera förslag för att informera och vägleda kliniska interventioner utformade för att förbättra återhämtning. Snabbt visualisera den longitudinella utvecklingen av enskilda TBI fall med hjälp av våra diagrammatiska verktyg kan avslöja hur underskottsmönster påverkas av lesion plats, genom relativ sparring och redundans inom det distribuerade kortikala systemet under granskning, samt av neural plast förändringar som kan inträffa med återhämtning. På grund av den höga nivån av neuroanatomisk information som presenteras om den strukturella atrofi och omorganisation av hjärnan i dessa skildringar, kan de utnyttjas för att snabbt avgränsa funktionen av specifika WM fibrer eller kortikala (sub-) regioner. Därför, förutom dess relevans för det kliniska området, vår strategi har potentiella tillämpningar för formulering, validering, eller information av grundläggande vetenskapliga teorier om perceptuell inlärning och neural plasticitet. Det skulle också kunna komplettera och utvidga information som redan erhållits från tidigare djur- och människolesionsstudier. Den detaljerade beskrivning av strukturell funktionsnedsättning som vår teknik ger kan kombineras med metoden för uppgiftsval i vårt paradigm för att skapa effektivare patientinterventioner. Sådana strategier kan användas för att förklara svårigheter i arbetet och för att belysa befintliga eller framväxande kompenserande rehabiliteringsmetoder. Ett möjligt förbehåll relaterat till vår metod är att förekomsten av blödning eller vissa andra former av patologi kan ändra lokala vattenspridningsåtgärder i en omfattning som möjligen kan dölja förekomsten av WM-traktater i drabbade regioner, som extraheras med hjälp av DTI-traktografi. Det är dock inte förutsebart att denna nackdel kan påverka våra beräknade atrofifrekvenser; detta beror på att vävnadspermeation genom blod i den akuta TBI-fasen skulle vara associerad med minskad FA jämfört med den kroniska fasen. Följaktligen kan akut blödning leda till olämplig (över)skattning av WM återhämtning (på grund av ökningar i FA mellan de två tidpunkterna), men inte atrofi (som är relaterad till minskningar i FA). Därför, eftersom vår metod fokuserar på beräkning av atrofi hastigheter, är förekomsten av blödning förväntas inte påverka eller resultat avsevärt. För att uttrycka detta på ett annat sätt, resulterar förekomsten av blödning i minskad FA för vissa voxels vid baslinjen. Detta i sin tur resulterar i minskat fiberantal i hemorragiska regioner vid akut baslinje jämfört med kroniskt stadium (när blödning inte längre förekommer). Följaktligen är det rimligt att förvänta sig att den artefaktrelaterade procentuella förändringen i normaliserade fiberantal från akut baslinje till kronisk uppföljning är positiv. Men eftersom vår teknik handlar om atrofi (dvs. negativa procentuella förändringar i normaliserade fiber räkna), effekten av blödning är osannolikt att påverka våra resultat avsevärt. De flesta metoder för konnektivitet visualisering bygger på variationer av grafteori för att positionera nätverk noder, representera noder med hjälp av former, och att modulera egg egenskaper (vikt, färg, tjocklek, etc.) enligt mätvärden för konnektivitet. En populär metod för nod representation (Bassett et al., 2011; Gerhard et al., 2011; Yan et al., 2011) innebär positionering noder på 3D platser i hjärnregioner. När man betraktar denna metod i tre dimensioner, kan man koppla nätverksnoder till neuroanatomiska landmärken. En nackdel med denna representation är dock att den kan ha så många noder och kanter att förhållandet mellan dem inte kan urskiljas (Sanz-Arigita et al., 2010). Däremot, den metod som föreslås här beställer noder längs den antero-ytterligare axeln, vilket gör alla noder lika synliga för betraktaren. Även 2D-visualisering av hjärnnätverk är också möjligt om den kortikala ytan är utspridd som en 2D-ark (Palva et al., 2010; Gerhard et al., 2011), är det fortfarande något svårt att associera platser på 2D kortikalkartor till 3D-hjärntopologi. En svårighet med att visualisera connectomes är att avbilda noder med hjälp av symboler som är representativa för deras egenskaper. I Dosenbach m.fl. (2007), Spoormaker m.fl. (2010 ), Ginestet och Simmons (2011, och på andra håll, färgade cirklar eller sfärer används i detta syfte. Även om detta erbjuder möjlighet att skilja grupper av kanter efter deras egenskaper, noder, och kanter kan ibland överlappa. Detta kan delvis åtgärdas genom att ändra nodtransparens (Ginestet och Simmons, 2011), även om detta kanske inte alltid är till hjälp för mycket täta nätverk. I vårt tillvägagångssätt är däremot alla noder synliga och nodegenskaper representeras med koncentriska färgkodade ringar. En annan svårighet är hur man bäst kodar nätverkskantens egenskaper beroende på graden av anslutning mellan www.existresin.org Connectomics för rehabilitering i TBI noder. Kanter kan moduleras efter färg (Cao och Slobounov, 2010; van den Heuvel och Pol, 2010) eller tjocklek (He and Evans, 2010;, och den övre-ner uppdelningen av nervsystemet kan representeras av koncentriska cirklar, t.ex., hjärna till cortex till lober till gyral/sulkala strukturer, som i (Holten, 2006; Modha och Singh, 2010). I det senare fallet strålar kanterna från mitten av en cirkel (den översta strukturen) till omkretsen (den lägsta nivån strukturer) och den cirkulära formen av konnektivitetskurvan är tilltalande och användbar för 2D representation av relationer. En utmaning som kan hanteras genom att representera connectomes som cirkulära diagram är komplexitet och dimensionalitetsminskning. I det hierarkiska tillvägagångssättet (Holten, 2006; Modha och Singh, 2010), Detta görs via top-down organisation av anslutningar; i vår, Det kan uppnås genom att visa anslutningar olika från en hemisfär, en lob, eller från en enda hjärnstruktur, vilket gör att man kan ändra komplexiteten i connectogrammet. Det är viktigt att betona att vårt arbetsflöde gör det möjligt för användaren att använda konnektivitetsmatriser som genereras med hjälp av andra segmenterings- och konnektivitetsmatrisberäkningsmetoder än våra egna. Denna funktion kan vara att föredra framför utredare som vill använda någon annan standard för att extrahera konnektivitetsinformation från hjärnavbildningsdata. Naturligtvis, i vilken utsträckning den anslutningogram funktionalitet som föreslås kan vara användbar för utredare beror på hur korrekt informationen i anslutning matrisen är. Även om vår egen metod för att generera konnektivitetsmatriser har validerats kan man därför förvänta sig att resultaten av vårt grafiska arbetsflöde bara är lika exakta som själva konnektivitetsmatrisen. Om inte vår egen metod för att generera konnektivitetsmatriser används, är detta en faktor som ligger utanför vår kontroll, vilket ändå lämnar ohämmad den potentiella användningen och nyheten i vårt bidrag. Potentialen för återhämtning beror på patientens förmåga till regenerering av strukturer och på hans/hennes förmåga till neural plasticitet. Följaktligen är förmågan att förse TBI-forskare och rehabiliteringspersonal med information om patienternas longitudinella atrofi/regenereringsprofil enligt beskrivningen med vår grafiska metod en viktig fördel för vårt ramverk. För det första kan vår teknik för att snabbt visualisera strukturell WM-konnektivitetsbedömning göra det möjligt för kliniker att jämföra förändringar i kortikala regioner och i konnektivitet med mätvärden för patientfallsutveckling. För det andra kan detta tillvägagångssätt tillämpas på enskilda patienter samt användas för att visualisera hjärnan morfometriska och connectomics på en populationsnivå, också. För det tredje kan användningen av vår syn på grafisk representation av atrofiprofiler vara användbar i samband med personliga rehabiliteringsbehandlingar genom att informera kvalificerad personal om återhämtningsmöjligheter och genom att ge vägledning i processen för att utvärdera behovet av långtidsvård. ERKÄNNANDEN
Denna vy, även känd som en connectogram introducerades först av Irimia et al. Hoppa över det.
Patient-Tailored Connectomics Visualization for the Assessment of White Matter Atrophy in Traumatic Brain Injury
{'venue': 'Front. Neur.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}