BrainMiner:

Analiza Statistică Bazată pe ROI, Reprezentarea și Descoperirea Funcțiilor Creierului Uman

Sursă Originală: https://www3.cs.stonybrook.edu/~mueller/research/brainMiner/

Echipa de dezvoltare: 

Facultatea: 

Nora Volkow (BNL Medical Group)                      

Klaus Mueller (Informatică)                      

Wei Zhu (Matematică și statistică aplicată)

Studenți:  

Tom Welsh și Jeffrey Meade (CS)                       

Juan Li, Radha Panini și Shurou ) 

Lucrări:


T. Welsh, K. Mueller , W. Zhu, N. Volkow, J. Meade, “Strategii grafice pentru transmiterea relațiilor funcționale în creierul uman: un studiu de caz”, (care va fi prezentat) Vizualizare ’01, San Diego, octombrie 2001.

K. Mueller , T. Welsh, W. Zhu, J. Meade, N. Volkow, “BrainMiner: Un instrument de vizualizare pentru descoperirea bazate pe ROI a relațiilor funcționale în creierul uman”, ” Noi paradigme în vizualizarea și manipularea informațiilor (NPIVM) 2000 , Washington DC, noiembrie 2000.

Poveste online:

Introducere

Scopul principal al acestui proiect este de a investiga și de a descoperi relațiile corelaționale din diferite regiuni ale creierului. Dovezile pentru aceste relații sunt adunate prin imagistica PET un număr de subiecți umani, atât în ​​condiții de bază, cât și sub influența unui medicament, în cazul nostru Ativan. Corelațiile în activitatea creierului se calculează pe baza regiunilor anatomice predefinite de interes (ROI), care au fost modelate ca regiuni sferice. Coeficientul de corelare este apoi folosit pentru a cuantifica similitudinea în răspuns, pentru diferite regiuni în timpul setării experimentale. Pentru a ține cont de variabilitatea anatomică inter-umană, datele volumetrice ale creierului fiecărui subiect de testare sunt transformate mai întâi într-un sistem comun de coordonate anatomice (de exemplu, Talairach-Tournoux). Parametrii statistici care pot fi utilizați pentru caracterizarea diferitelor funcții ale creierului includ:

  • Corelația (inclusiv corelațiile dintre produsul Pearson-moment, corelațiile parțiale și corelațiile canonice) matricea ..
  • Cluster-urile ROI din analiza cluster.
  • Principalele componente și rezultatul analizei factorilor. (PCA și FA sunt similare în funcția și outputul lor, dar diferite în ipotezele și derivațiile lor).
  • Relații diferențiale, cum ar fi diferența a două matrici de corelare (pentru a vedea schimbarea relațiilor funcționale).
  • Serii de timp.

Cantitatea de date statistice poate fi enormă, iar instrumentele eficiente sunt esențiale pentru ca cercetătorul creierului să înțeleagă și să descopere rapid relațiile funcționale de la datele statistice. BrainMiner este un instrument de vizualizare care facilitează această sarcină.

Vizionarea în 2D

O abordare pentru a vizualiza relațiile statistice ale creierului este prin suprapunerea voxelurilor semnificative statistic deasupra unui RMN cu rezoluție înaltă și vizualizarea datelor ca secțiuni 2D, fie în modul flip, fie în partea laterală:

Figura 1: ROI-urile circulare sunt colorate în funcție de corelația acestora cu privire la ROI-ul rădăcinii, marcat de o cruce roșie. Este utilizată schema de culori a curcubeului, unde culoarea albastră reprezintă o corelație foarte negativă, iar culoarea roșie reprezintă o corelație foarte pozitivă. Verde și galben sunt pozitive pentru corelații ușoare și pozitive, respectiv. Se pare că nu există corelații extrem de puternice în această configurație.

Abordarea 2D funcționează bine atâta timp cât dimensiunea axială nu este importantă. Cu toate acestea, descompunerea setului de date în felii 2D pentru vizualizarea relațiilor 3D devine limită atunci când relațiile sunt răspândite pe larg în creier.

Vizionarea în 3D

Pentru a răspunde la problemele abordării 2D, am dezvoltat (în afară de vizualizatorul 2D) o interfață de vizualizare 3D care afișează date corelaționale pentru fiecare ROI împreună cu un volum MRI și o versiune digitizată a atlasului Talairach. Ambele pot fi tăiate în 3 direcții ortogonale și pot fi suprapuse unul peste celălalt. Iată o captură de ecran a interfeței grafice de utilizator (GUI) a sistemului, în care este afișată o vizualizare de bază cu câteva ROI-uri:

Figura 2: Aici vedem Graphical User Interface (GUI) a noului nostru software de vizualizare a creierului 3D, împreună cu o vedere de bază a unui număr redus de ROI încorporate într-o zonă de decupare a unui creier normalizat / standardizat RMN. Pentru moment, toate ROI au o formă sferică. Similar cu vizualizatorul 2D, culorile ROI-urilor denotă forța relației corelaționale, pe o scală curcubeu. ROI-ul rădăcinii este colorat în galben. GUI permite utilizatorului să alunece planurile de tăiere în sus și în jos și înainte și înapoi, să rotească volumul și să selecteze anumite suprafețe ale creierului, cum ar fi materia albă, materia cenușie și craniul, care să fie suprapuse semi-transparent. De asemenea, pot fi selectate pragurile de corelare și multe alte caracteristici sunt disponibile.

Cu toate acestea, numărul ROI care va fi afișat poate deveni destul de mare (aproximativ 120-140), ceea ce reprezintă probleme dificile în ceea ce privește vizualizarea: într-un spațiu prea aglomerat de ROI-uri semnificative din punct de vedere statistic, devine foarte greu, dacă nu imposibil, pentru utilizatorul să spună pozițiile 3D ale ROI-urilor individuale. Pentru a depăși aceste dificultăți, au fost cercetate o serie de tehnici:

  • Suprapunerea unei plăci de atlas Talairach care poate fi alunecată în sus și în jos pe volum:

Figura 3: O foaie mobilă care arată felia atlasului Talairach la înălțimea specificată. ROI-urile care intersectează foaia sunt evidențiate de un inel.

  • O singură sursă de lumină plasată deasupra volumului într-o poziție fixă, oferind indicații de iluminare speculare pentru înălțimea și adâncimea fiecărei sfere ROI (acest lucru poate fi văzut în figurile 2 și 3).
  • Îmbunătățirea ROI-urilor prin halouri colorate , unde culorile codifică înălțimea și adâncimea lor pe o schemă de culori curcubeu. ROI-urile sunt conectate prin izo-linii la reducerile volumului MRI care sugerează poziția lor în spațiul 3D:

Figura 4: Halouri de ROI , vopsite în culori corespunzătoare înălțimii și adâncimii ROI (se utilizează schema de culori curcubeu). Intervalele izo-înălțime și linia de profunzime izbitoare provin din ROI-uri și străpung feliile volumului RMN la adâncimea și înălțimea ROI.

  • Proiectarea unei rețele colorate pe tăieturile de volum, din nou codificând înălțimea și adâncimea pe harta curcubeului. Umbrele colorate turnate pe plăcile de volum expuse oferă indicii suplimentare:

Figura 5: liniile liniare, cu înălțimea codificată în culorile curcubeului, sunt trase pe două din cele trei tăieturi orizontale de rezonanță magnetică. Halo-urile ROI sunt codificate în înălțime utilizând aceeași schemă de culori. Poziția ROI cu privire la cea de-a treia reducere a RMN este sugerată de umbrele turnate de sferele ROI în acel avion.

  • Proiectarea ROIS pe izo-suprafața creierului, cum ar fi materia albă sau cenușie sau pielea:

Figura 6: Deoarece ROI-urile sunt localizate aproape în apropierea suprafeței creierului, adică pe cortexul creierului, se poate genera o viziune comprehensivă, asemănătoare EEG, prin proiectarea ROI pe suprafața cortexului și vopsirea proiecției în culoarea de corelație.

  • Gruparea rețelelor ROI în obiecte compozite poligonale, care reduce complexitatea obiectului scena:

Figura 7: Pentru moment, am crescut pur și simplu raza sferelor ROI până când au atins doar. Această abordare este destul de eficientă. Pentru viitor, intenționăm să estimăm coca reală a unui set de ROI cu funcție similară a creierului și să afișăm această cocă ca pe un polimer.

Rezultate

Pentru a testa software-ul și pentru a-și dezvolta capabilitățile, imaginile PET-fluor-18-deoxiglucoză (FDG) au fost analizate și afișate pentru două studii majore de dependență de droguri. Primul studiu a inclus 30 de subiecți, cel de-al doilea a inclus 40 de subiecți, atât în ​​condiții de bază, cât și în condiții de droguri. Activitatea metabolică a fost măsurată pentru fiecare subiect, deoarece semnalul de intensitate medie pentru un ROI dat a fost definit manual de un medic specialist instruit. Locațiile ROI pentru primul studiu au inclus 424 de regiuni anatomice semnificative, în timp ce cel de-al doilea studiu a inclus 120 de regiuni. Matricele de corelare au fost generate pentru fiecare dintre aceste seturi de date privind ROI. Trei măsuri statistice majore au fost generate ulterior, având în vedere matricea de corelare pentru fiecare studiu: 1) Analiza componentelor principale, 2) Analiza clusterului ROI și 3) Analiza factorilor. Software-ul de vizualizare a fost compilat folosind biblioteci pentru OpenGL, Instrumentul de Luminări Rapide (FLTK) și scris în C ++. Versiunile au fost compilate pentru Irix 6.4, Windows NT 4.0 și Linux și rulează pe un SGI O2 / R1000, un laptop Pentium II și un Pentium 233 respectiv. Interfața de vizualizare a afișat un volum 3D MRI reprezentativ pentru coordonatele Talairach, care a fost tăiat în trei jumătăți de vizualizare axială, coronală și sagitală. Feliile au fost desenate folosind cartografiere textură 2D. Utilizatorul ar putea defini locația slice-ului de-a lungul acestor trei axe tragând fiecare felie cu ajutorul unui buton al mouse-ului. Suprafața creierului a fost afișată și ca o plasă poligonală generată de algoritmul Cubes Marching. ROI-urile au fost desenate ca sfere, dar au fost ascunse de suprafață în funcție de locațiile actuale de secțiuni. Valoarea de corelație a fost reprezentată pentru fiecare ROI ca intensitate a culorii în raport cu un ROI selectat “rădăcină”. O fereastră laterală a afișat, de asemenea, fragmentul curent, fie ca atlasul Talairach este digitizat, fie volumul MRI împreună cu o reprezentare 2D a ROI (cercuri). În plus, toate obiectele ar putea fi rotite împreună cu mouse-ul (interfața trackball) pentru a oferi un punct de vedere din orice direcție.

concluzii

BrainMiner permite explorarea interactivă atât a datelor corelaționale 120×120 cât și a celor 424×424 pe multe platforme. Acesta este cuurently în uz de un număr de cercetători creier și este rafinat aproape pe o oră de bază.