ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学
MRI を用いた伝統的な脳イメージング、脳の総構造の可視化で非常に良いです。MRI は、構造的な脳画像は、グレーと白の問題とサイズに関する情報との間の境界線の高コントラストと脳構造の形状を提供します。ただし、基になる構造とローカルおよび遠い脳領域を相互接続する軸索の束から成っている、脳の白質ネットワークの整合性、これらの画像は細部しません。
拡散 MRI は、水分子の拡散に敏感なパルス シーケンスを使用します。拡散の方向を測定することによって脳の白質ネットワークの構造についての推論をすることが可能です。軸索内の水分が細胞膜; によって彼らの動きに制限されます。等しい確率 (等方性運動) であらゆる方向にランダムに移動する代わりに、彼らは軸索 (異方性運動と並行して特定の方向に移動する可能性が高い図 1)。したがって、拡散異方性の測定は、白質繊維の密度、軸索の太さ、髄鞘化の程度などのプロパティを反映と考えられます。1 つの一般的な指標は、小数の異方性 (FA) です。1、完全に等方性の動きを表す 0 から FA 値の範囲は、最大異方性を反映しています。
図 1: 拡散異方性。拡散の方向が制約のないランダムな動き、すべての方向に均等に測定します。これは、等方性拡散 (A)。水の分子は、ニューロンの軸索に含まれる、拡散が異方性、(B) 軸索の方向に沿ってより頻繁に発生する傾向があります。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
この実験では外傷性脳損傷 (TBI) で白質病変を測定するのに拡散テンソル画像 (DTI) を使用します私たち。TBI は、外部の力は、頭や突然の動きが車の事故で発生する種のように打撃を与えるなど、脳を傷つけるときに発生します。機械力による脳損傷のこのタイプは、脳全体の白質にびまん性軸索損傷損傷に関連付けられます。白質の整合性に影響を与える傷害、標準ニューロ イメージング技術は可能性があります被害を明らかにしません。ただし、拡散の措置は、特にこれらの解剖学的変化に敏感です。・ クラウスらによる研究に続きます。1、我々 は TBI と大脳白質の脳外傷の効果を測定する使用拡散イメージングを持つ人々 のグループに健常者のグループを比較します。さらに、我々 は白質病変と注意課題を用いた認知機能との関係をテストします。2本研究では 3 つの白質の広大に焦点を当て利益 (率 ROI) アプローチの地域: 上縦束 (図 2)、前方コロナ ラジアタ脳梁の梁。
図 2: 関心領域。ICBM DTI 81 アトラスから定義されている 3 つの Roi は、脳を介して水平スライスにここで表示されます。緑脳梁膨大です。梁は脳梁の後部の一部です。前方コロナ ラジアタは、青。上縦束は、赤で表示されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
1. 参加者募集
3 ・ ロワから FA の値は、図 3のとおりです。小数の異方性は人々 の広範な白質損傷の存在を示すすべての 3 ・ ロワの TBI 群で有意に低かった。この非ローカライズされた白質の整合性の損失は TBI の典型的です。
図 3: 脳外傷患者と注意制御との関係における異方性の減少します。(A) FA 値がすべて 3 ・ ロワで健常者と比較して TBI 患者で有意に低かったです。(B) 前のコロナ ラジアタで FA 否定的注意課題における増加融解効果と関連付けています。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
注意制御応答時間合同と違い不一致否定的に FA 値目標相関で前方コロナ ラジアタ (図 3) を測定します。つまり、貧しいの注意制御を示す応答時間の大きい違いは減らされた FA に関連付けられます。これらの結果は、この場所で白質病変とこのタスクのパフォーマンスの関係を証拠します。この関係は、他の 2 つの Roi では見つかりませんでした。前方コロナ ラジアタは、前帯状皮質、注意制御の重要な部分を再生する知られている構造体への接続に関連付けられます。
拡散イメージングすることができます伝統的な mri と表示されていない多くの場合白質構造に違いを明らかにするため、脳の構造と機能を理解するための重要なツールです。この実験ではそのような傷害の行動の結果を予測するために使用が外傷性脳損傷の臨床的に関連するマーカーを同定しました。DTI は、以降の成人期を通して幼児期から生涯白質構造の変化があると脳の発達の研究で特に有用されています。たとえば、高齢者の高齢化は、小数の異方性の減少に関連付けられます。
拡散画像のより高度な解析は、復興と繊維広大脳神経線維として知られているプロセスでトレースします。ラクトは、脳をスキャンし、脳の構造の間でさまざまな相互接続のモデルを構築するのにことができます特定のファイバー束をトレースするのに連続したボクセルの方向の情報を使用します。研究の関心は、個々 の脳領域間の接続にこの手法を使用できます。 またはまたは分析全体コネクトームまたは複雑なネットワーク構造を脳の。
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