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Morfometría basada en vóxeles

Ejemplo de un análisis VBM en pacientes que padecen cefaleas en racimo .

La morfometría basada en vóxeles es un enfoque computacional de la neuroanatomía que mide las diferencias en las concentraciones locales de tejido cerebral, a través de una comparación vóxel por vóxel de múltiples imágenes cerebrales. [1]

En la morfometría tradicional , el volumen de todo el cerebro o de sus subpartes se mide dibujando regiones de interés (ROI) en imágenes de escaneo cerebral y calculando el volumen incluido. Sin embargo, esto requiere mucho tiempo y solo puede proporcionar medidas de áreas bastante grandes. Es posible que se pasen por alto diferencias más pequeñas en el volumen. El valor de la VBM es que permite una medición integral de las diferencias, no solo en estructuras específicas, sino en todo el cerebro. La VBM registra cada cerebro en una plantilla, lo que elimina la mayoría de las grandes diferencias en la anatomía cerebral entre las personas. Luego, las imágenes cerebrales se suavizan para que cada vóxel represente el promedio de sí mismo y sus vecinos. Finalmente, el volumen de la imagen se compara en todos los cerebros en cada vóxel.

Sin embargo, la VBM puede ser sensible a diversos artefactos, que incluyen la desalineación de las estructuras cerebrales, la clasificación errónea de los tipos de tejido, las diferencias en los patrones de plegamiento y en el grosor cortical. [2] Todos estos pueden confundir el análisis estadístico y disminuir la sensibilidad a los verdaderos efectos volumétricos o aumentar la posibilidad de falsos positivos. En el caso de la corteza cerebral, se ha demostrado que las diferencias de volumen identificadas con la VBM pueden reflejar principalmente diferencias en el área de superficie de la corteza, en lugar de diferencias en el grosor cortical. [3] [4]

Historia

En las últimas dos décadas, cientos de estudios han arrojado luz sobre los correlatos estructurales neuroanatómicos de los trastornos neurológicos y psiquiátricos. Muchos de estos estudios se realizaron utilizando morfometría basada en vóxeles (VBM), una técnica de cerebro completo para caracterizar el volumen regional entre grupos y las diferencias de concentración tisular a partir de exploraciones de imágenes por resonancia magnética (IRM) estructural. [5]

Uno de los primeros estudios de VBM y que llamó la atención de los medios de comunicación fue un estudio sobre la estructura cerebral del hipocampo de los taxistas de Londres . [6] El análisis de VBM mostró que la parte posterior del hipocampo era en promedio más grande en los taxistas en comparación con los sujetos de control, mientras que el hipocampo anterior era más pequeño. Los taxistas de Londres necesitan buenas habilidades de navegación espacial y los científicos generalmente han asociado el hipocampo con esta habilidad en particular.

Otro artículo famoso de VBM fue un estudio sobre el efecto de la edad en la materia gris y blanca y el LCR de 465 adultos normales. [7] El análisis de VBM mostró que la materia gris global disminuía linealmente con la edad, especialmente en los hombres, mientras que la materia blanca global no disminuía con la edad.

Una descripción clave de la metodología de la morfometría basada en vóxeles es Voxel-Based Morphometry—The Methods [8] —uno de los artículos más citados en la revista NeuroImage . [9] El enfoque habitual para el análisis estadístico es el univariante de masas (análisis de cada vóxel por separado), pero el reconocimiento de patrones también se puede utilizar, por ejemplo, para clasificar a los pacientes de los sanos. [10]

Para la asimetría cerebral

Por lo general, la VBM se realiza para examinar diferencias entre sujetos, pero también se puede utilizar para examinar diferencias neuroanatómicas entre hemisferios y detectar asimetría cerebral . [11] [12] Un procedimiento técnico para tal investigación puede utilizar los siguientes pasos: [13]

  1. Construcción de una plantilla de imágenes cerebrales específicas para el estudio con un conjunto equilibrado de zurdos y diestros , hombres y mujeres.
  2. Construcción de plantillas de materia blanca y gris a partir de la segmentación .
  3. Construcción de plantillas simétricas de materia gris y blanca promediando los hemisferios cerebrales derecho e izquierdo .
  4. Segmentación y extracción de imágenes cerebrales, por ejemplo, eliminación de tejido del cuero cabelludo en la imagen.
  5. Normalización espacial de las plantillas simétricas
  6. Corrección por cambio de volumen (aplicando un determinante jacobiano )
  7. Suavizado espacial (la intensidad en cada vóxel es un promedio ponderado local generalmente expresado como GM, WM, concentración de LCR).
  8. Análisis estadístico real mediante el modelo lineal general , es decir, mapeo paramétrico estadístico .

El resultado de estos pasos es un mapa paramétrico estadístico que resalta todos los vóxeles del cerebro donde las intensidades (volumen o concentración de GM dependiendo de si se ha aplicado o no el paso de modulación) en las imágenes de un grupo son significativamente más bajas/más altas que las del otro grupo bajo investigación.

En comparación con el enfoque de la región de interés

Antes de la aparición de la VBM, la delimitación manual de la región de interés era el estándar de oro para medir el volumen de las estructuras cerebrales. Sin embargo, en comparación con el enfoque de la región de interés, la VBM presenta una gran cantidad de ventajas que explican su amplia popularidad dentro de la comunidad de neuroimagen. De hecho, es una herramienta automatizada y relativamente fácil de usar, que ahorra tiempo y que puede detectar las diferencias microestructurales focales en la anatomía cerebral in vivo entre grupos de individuos sin requerir ninguna decisión a priori sobre qué estructura evaluar. Además, la VBM muestra una precisión comparable a la volumetría manual. De hecho, varios estudios han demostrado una buena correspondencia entre las dos técnicas, lo que brinda confianza en la validez biológica del enfoque de la VBM. [14]

Véase también

Wikilibros tiene un libro sobre el tema: SPM/VBM

Referencias

  1. ^ Ashburner, John; Friston, Karl J. (junio de 2000). "Morfometría basada en vóxeles: los métodos". NeuroImage . 11 (6): 805–21. CiteSeerX  10.1.1.114.9512 . doi :10.1006/nimg.2000.0582. PMID  10860804. S2CID  16777465.
  2. ^ John Ashburner (octubre de 2001). "Anatomía computacional con el software SPM". Imágenes por resonancia magnética . 27 (8): 1163–74. doi :10.1016/j.mri.2009.01.006. PMID  19249168.
  3. ^ Natalie L. Voets; Morgan G. Hough; Gwenaëlle Douaud; Paul M. Matthews; Anthony James; Louise Winmill; Paula Webster; Stephen Smith (2008). "Evidencia de anormalidades del desarrollo cortical en la esquizofrenia de inicio en la adolescencia". NeuroImage . 43 (4): 665–75. doi :10.1016/j.neuroimage.2008.08.013. PMID  18793730. S2CID  1341760.
  4. ^ Anderson M. Winkler; Peter Kochunov; John Blangero; Laura Almasy; Karl Zilles; Peter T. Fox; Ravindranath Duggirala; David C. Glahn (2010). "¿Grosor cortical o volumen de materia gris? La importancia de seleccionar el fenotipo para estudios genéticos por imágenes". NeuroImage . 53 (3): 1135–46. doi :10.1016/j.neuroimage.2009.12.028. PMC 2891595 . PMID  20006715. 
  5. ^ Simone, Maria Stefania De; Scarpazza, Cristina (14 de julio de 2016). "Morfometría basada en vóxeles: perspectivas actuales". Neurociencia y neuroeconomía : 1. doi : 10.2147/NAN.S66439 . Consultado el 19 de mayo de 2016 .
  6. ^ Eleanor A. Maguire , David G. Gadian, Ingrid S. Johnsrude , Catriona D. Good, John Ashburner, Richard SJ Frackowiak y Christopher D. Frith (2000). «Cambio estructural relacionado con la navegación en los hipocampos de los taxistas». Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 97 (8): 4398–4403. Bibcode :2000PNAS...97.4398M. doi : 10.1073 /pnas.070039597 . PMC 18253. PMID  10716738. {{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )Comentario sobre el artículo original en el mismo número:
    • Alejandro Terrazas y Bruce L. McNaughton (2000). "Crecimiento cerebral y mapa cognitivo". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 97 (9): 4414–4416. Bibcode :2000PNAS...97.4414T. doi : 10.1073/pnas.97.9.4414 . PMC  34310 . PMID  10781031.
    Noticia con entrevista al investigador:
    • BBC (14 de marzo de 2000). "El cerebro de los taxistas 'crece' en el trabajo". BBC News . Consultado el 6 de marzo de 2007 .
  7. ^ Catriona D. Good, Ingrid S. Johnsrude, John Ashburner, Richard NA Henson, Karl J. Friston y Richard SJ Frackowiak (julio de 2001). "Un estudio morfométrico basado en vóxeles del envejecimiento en 465 cerebros humanos adultos normales" (PDF) . NeuroImage . 14 (1): 21–36. doi :10.1006/nimg.2001.0786. PMID  11525331. S2CID  6392260.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  8. ^ John Ashburner y Karl J. Friston (junio de 2000). "Morfometría basada en vóxeles: los métodos" (PDF) . NeuroImage . 11 (6): 805–821. CiteSeerX 10.1.1.114.9512 . doi :10.1006/nimg.2000.0582. PMID  10860804. S2CID  16777465. 
  9. ^ El número de citas se desprende de una búsqueda con Google Scholar (2007-12-07) [1].
  10. ^ Yasuhiro Kawasaki, Michio Suzuki, Ferath Kherif, Tsutomu Takahashi, Shi-Yu Zhou, Kazue Nakamura, Mie Matsui, Tomiki Sumiyoshi, Hikaru Seto y Masayoshi Kurachi (enero de 2007). "La morfometría multivariada basada en vóxeles diferencia con éxito a los pacientes con esquizofrenia de los controles sanos". NeuroImagen . 34 (1): 235–242. doi : 10.1016/j.neuroimage.2006.08.018. PMID  17045492. S2CID  1951358.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  11. ^ KE Watkins, T. Paus, JP Lerch, A. Zijdenbos, DL Collins, P. Neelin, J. Taylor, Keith J. Worsley y Alan C. Evans (septiembre de 2001). "Asimetrías estructurales en el cerebro humano: un análisis estadístico basado en vóxeles de 142 exploraciones de resonancia magnética". Corteza cerebral . 11 (9): 868–877. doi : 10.1093/cercor/11.9.868 . PMID  11532891.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  12. ^ E. Luders, C. Gaser, L. Jancke y G. Schlaug (junio de 2004). "Un enfoque basado en vóxeles para las asimetrías de la materia gris". NeuroImagen . 22 (2): 656–664. CiteSeerX 10.1.1.58.3228 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2004.01.032. PMID  15193594. S2CID  3061292. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  13. ^ Catriona D. Good, Ingrid Johnsrude , John Ashburner, Richard NA Henson, Karl J. Friston y Richard SJ Frackowiak (septiembre de 2001). "Asimetría cerebral y los efectos del sexo y la lateralidad en la estructura cerebral: un análisis morfométrico basado en vóxeles de 465 cerebros humanos adultos normales NeuroImage". NeuroImage . 14 (3): 685–700. CiteSeerX 10.1.1.420.7705 . doi :10.1006/nimg.2001.0857. PMID  11506541. S2CID  16235256. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  14. ^ Scarpazza C, De Simone M (julio de 2016). "Morfometría basada en vóxeles: perspectivas actuales". Neurociencia y neuroeconomía . 2016 (5): 19–35. doi : 10.2147/NAN.S66439 .

Lectura adicional