Magnetic Resonance Imaging · fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging: Tecnica che utilizza il...

1

Magnetic Resonance Imaging Structural

Functional

Diffusion Spectroscopy

And much more, such as

perfusion, angiography, ASL,

CDI, SWI, etc. Modified from Brain Imaging Center website

Brief history of MRI

1946 – Bloch and Purcell independently describe the NMR phenomenon

1952 – Bloch and Purcell – Nobel Prize in Physics

1971 – Damadian: NMR used to distinguish healthy and malignant tissues 1973 – Lauterbur: Back-projection MRI

1975 - Ernst: Fourier Transform based MRI

1977 – Mansfield: Echo-Planar Imaging

1990 – Ogawa: BOLD and fMRI

1991 - Ernst – Nobel Prize in Chemistry

2003 – Lauterbur and Mansfield –

Nobel Prize in Medicine

1991-1995:

first task-

related

BOLD

responses

Breathing 100% O2

Breathing air

High-field

(>7T scanner)

applications

Early ’90s -fMRI-

related analysis

software

development

1991

1992

1995

http://www.birc.pitt.edu/kimgroup/Images/Cover_DiagImaging.gif

http://www.birc.pitt.edu/kimgroup/Images/Cover_Neurophysiol.gif

2

fMRI Papers Published per Year

EPI is sold on standard clinical scanners

Courtesy of P. Bandettini

fMRI Papers Published per Year

Friston K., Science, 2009

3

J. Illes, M. P. Kirschen, J. D. E. Gabrielli,

Nature Neuroscience, 2003

Motor (black)

Primary Sensory (red)

Integrative Sensory (violet)

Basic Cognition (green)

High-Order Cognition (yellow)

Emotion (blue)

From neuroimaging to neuroethics

Le metodologie di esplorazione funzionale in vivo del cervello

• Bioingegneria • Matematica • Fisica

• Psicologia • Neurologia • Farmacologia

• Marketing e Economia • Morale e Etica • Giurisprudenza

4

attività neuronale ossiemoglobina segnale fMRI

MRI fMRI

Una singola immagine

Più immagini

(es., ogni 2-3 s per 5 minuti)

Alta risoluzione

(1 mm)

Bassa risoluzione

(~3 mm ma anche meno)

fMRI

segnale Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD)

come misura indiretta dell’attività neuronale

…

MRI vs. fMRI

• Segnale BOLD e suo legame

con l'attività neurale

• Principi fisici dell'imaging

funzionale mediante

risonanza magnetica

• Tecniche di analisi dei dati fMRI

La risonanza magnetica funzionale

5

Atomo di idrogeno 1H

+

-

NUCLEO

ELETTRONE

PROTONE

Proprietà di una particella subatomica

massa

spin

Carica

N

S

1H = 42.58 MHz/T

Rapporto giromagnetico

Momento angolare (dovuto alla rotazione di una massa)

Momento magnetico (dovuto alla rotazione di una carica elettrica)

6

Risonanza Magnetica

Se i protoni posti nel campo magnetico statico B0 vengono eccitati

con un impulso e.m. a frequenza w (frequenza di precessione) si ha

il fenomeno della risonanza magnetica nucleare

U U U

U

U U

U U U U U

U

Impulso di eccitazione

Risonanza

Orientatione degli spin

In assenza di B0 In presenza di B0

B0

7

w = Bo

Frequenza di precessione

B0

Equazione di Larmor:

Frequenza di precessione

Campo magnetico statico

Rapporto giromagnetico

B0

w = 42.58 x 1.5 = 63.87 MHz : siamo nella banda delle radiofrequenze (RF)

Risonanza Magnetica: l’Impulso di

eccitazione a radiofrequenza (RF)

EX. 90°

Antenna (bobina) RF

Impulso di eccitazione RF

B0

8

Risonanza Magnetica

Parametri di misura: FA TR TE

FA - Flip angle: angolo tra B0 e M; è proporzionale alla durata dell’impulso RF

TR - Tempo di ripetizione: tempo tra un impulso RF ed il successivo

TE - Tempo di Eco: tempo tra l’emissione di un impulso RF e la ricezione del segnale

Variando opportunamente i valori dei parametri di acquisizione FA, TR e TE si possono ottenere immagini pesate T2, T2*, T1 o PD

9

Magnetizzazione netta M

E’ la somma vettoriale di tutti gli spins coinvolti nel

fenomeno

M

m1

m3 m2

mn

…

x

y

z B0

z

…

• Tempo di rilassamento trasversale T2 Interazione spin-spin

Parametri relativi ai tessuti

• Tempo di rilassamento longitudinale T1

Interazione spin-lattice

• Densità Protonica PD

10

S e

g n

a l

e

1 2 3 4 5 Tempo

Sangue (T2362ms.)

Rene (T2124ms.)

grasso (T2108ms.)

Tempo di rilassamento T2

T2W PDW T1W

Perché T2, T1, PD?

Immagini “pesate” disom

22

*

2T

1

T

1

T

1=

11

Il gradiente di campo magnetico

Come viene generato e cosa è? Antenne di corrente che producono campi magnetici aggiuntivi che variano nello spazio

A cosa serve? Per selezionare una regione di interesse e codificare la zona sorgente del segnale ricevuto

w = B

Gradiente

B0

3 4 0 1 2

-1 -2

X, Y, Z

Tre gradienti

Z

Y

X

X

Y

12

K-spazio

Trasformata di Fourier (IFFT) bidimensionale

Dal K-spazio all’immagine

Spazio reale

Fette 2D Codifica di Fase

Codifica di lettura

Immagini 2D

Selezione fetta

x

y z

13

Più fette sono acquisite durante un singolo intervallo TR

Multi-Planar acquisition

All 5 slices in the same TR

1 2 3 4 5

Immagini 2D “multipiano”

Sessione sperimentale

14

Necessary Equipment

Magnet Gradient Coil RF Coil

Source for Photos: Joe Gati

RF Coil

4T magnet

gradient coil

(inside)

fMRI for Dummies

x 80,000 =

Robarts Research Institute 4T

The Big Magnet

Source: www.spacedaily.com

Very strong

1 Tesla (T) = 10,000 Gauss

Earth’s magnetic field = 0.5 Gauss

4 Tesla = 4 x 10,000 0.5 = 80,000X Earth’s magnetic field

Continuously on

Main field = B0

B0

fMRI for Dummies

http://defiant.ssc.uwo.ca/Jody_web/fmri4dummies.htm

http://www.spacedaily.com/images/earth-magnetic-strings-bg.jpg


15

Magnet Safety: Little Things

Aneurysm clips can be

pulled off vessels, leading

to death

Flying things can kill people.

Even in less severe incidents, they can fly

into the magnet and damage it or require

an expensive shutdown. fMRI for Dummies

Subject Safety Anyone going near the magnet – subjects, staff and visitors – must be

thoroughly screened:

Subjects must have no metal in their bodies:

• pacemaker

• aneurysm clips

• metal implants (e.g., cochlear implants)

• interuterine devices (IUDs)

• some dental work (but fillings are okay)

Subjects must remove metal from their bodies

• jewellery, watch, piercings

• coins, etc.

• wallet

• any metal that may distort the field (e.g., underwire bra)

Females must not be pregnant or at risk of conceiving

• Some institutions even require pregancy tests for any female, every session

Subjects must be given ear plugs (acoustic noise can reach 120 dB)

This subject was wearing a hair band with a ~2 mm

copper clamp. Left: with hair band. Right: without.

Source: Jorge Jovicich

fMRI for Dummies



16

Fall-off of Magnetic Field

fMRI for Dummies

Sessione sperimentale

Misurazione conduttanza cutanea e parametri periferici (ECG, respiro, pO2)

Stimolazione visiva, tattile e uditiva con dispositivi

MR-compatibili

Guanto sensoriale per i movimenti


17




funzionale mediante

risonanza magnetica


Esplorazione funzionale in vivo dei correlati neurometabolici dell’attività cerebrale

attività della

pompa Na+/K+

attività neuronale sinaptica

richiesta di ATP

richiesta di ossigeno e glucosio

flusso ematico

cerebrale

metabolismo ossidativo del

glucosio e produzione di

ATP

Neurovascular coupling

18

Le basi del contrasto BOLD

Che cosa accade al consumo di ossigeno?

BOLD: Blood Oxygenation Level Dependent

Vasculature

Source: Menon & Kim, TICS fMRI for Dummies


19

• Il segnale BOLD permette l’individuazione dei cambiamenti locali

cerebrali di ossigenazione ematica durante una stimolazione fisiologica

• Il segnale BOLD si basa sui cambiamenti fisiologici delle proprietà

magnetiche del sangue:

fMRI

fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging: Tecnica che utilizza il

segnale BOLD per visualizzare il metabolismo cerebrale mediante

MRI .

OSSIEMOGLOBINA DIAMAGNETICA

DEOSSIEMOGLOBINA PARAMAGNETICA

PROPRIETA’ MAGNETICHE DEI MATERIALI

• FERROMAGNETICI: interazione violenta

(attrattiva o repulsiva)

• DIAMAGNETICI: interazione debole repulsiva

• PARAMAGNETICI: interazione debole attrattiva

Se immersi in un campo magnetico B0:

Il nostro corpo è prevalentemente diamagnetico

20

PROPRIETA’ MAGNETICHE DEI MATERIALI

variazione di

suscettività

magnetica

Variazione del

tempo di

rilassamento T2*

T2*

Se un materiale si trasforma da diamagnetico a paramagnetico

(es. ossiemoglobina-deossiemoglobina) si ha una variazione di

suscettività magnetica cioè di interazione con B0.

PROPRIETA’ MAGNETICHE

DELL’EMOGLOBINA

Il gruppo emoglobinico che

influenza il rilassamento

protonico è il gruppo eme:

ospita un atomo di Fe2+ che è

il diretto responsabile delle

interazioni paramagnetiche

con i protoni acquosi

(nonostante si trovi in una

tasca idrofobica apolare

proteica)

21

Deoxygenated blood attenuates T2*-weighted

MR images

MRI volume element

O2

decrease of venous dHb during increased perfusion:

O2

The influence of arterial blood on the BOLD signal is probably insignificant (it contains low dHb and represent

less than 25% of CBV)

22

O

2

RIPOSO

O

2

ATTIVAZIONE

L. Pauling, C. D. Coryell, PNAS, 1936.

K.R. Thulborn, J. C. Waterton, et al., Biochim. Biophys. Acta., 1982

S. Ogawa, T. M. Lee, A. R. Kay, D. W. Tank, PNAS, 1990.

ossiHb

deossiHb

Ossiemoglobina e desossiemoblobina hanno differenti proprietà magnetiche



23

deossiemoglobina T2* Segnale

flusso deossiemoglobina T2* Segnale


BOLD Time Course

fMRI for Dummies


24

fMRI Activation

Time

Brain

Activity

Kwong et al., 1992

Flickering Checkerboard OFF (60 s) - ON (60 s) -OFF (60 s) - ON (60 s) - OFF (60 s)

fMRI for Dummies

fMRI Measures the Population Activity • population activity depends on

– how active the neurons are

– how many neurons are active

• manipulations that change the activity of many neurons a little have a show bigger activation differences than manipulations that change the activation of a few neurons a lot

– attention • activity

– learning • activity

• fMRI may not

match single neuron

physiology results

Verb generation Verb generation

after 15 min practice

Raichle & Posner, Images of Mind cover image Ideas from: Scannell & Young, 1999,

Proc Biol Sci


25

• Durante il periodo di acquisizione, vengono presentati degli stimoli che possono

essere: sensoriali, task motori o cognitivi

fMRI BRAIN

• Il segnale BOLD non fornisce una misurazione assoluta dell’attività neurale,

ma relativa

• Durante una sessione fMRI vengono acquisite immagini funzionali in assenza

di stimoli, che serviranno come immagini di controllo (livello basale, di riposo

del segnale BOLD)

• Lo stesso task viene ripetuto periodicamente in modo da fare una media statistica

di tutti i valori delle immagini relativi all’attivazione

• L’immagine finale si ottiene facendo una sottrazione mediata tra l’immagine

acquisita durante l’assenza di stimoli e l’immagine acquisita durante la presentazione

dello stimolo in modo da ottenere un’immagine statistica parametrica, che viene poi

sovrapposta all’immagine anatomica

• Il segnale BOLD non fornisce una misurazione diretta dell’attività neurale

perché misura un effetto indiretto (la risposta emodinamica) di tale attività

fMRI BRAIN

26

• I dataset che si riferiscono alle immagini anatomiche di localizzazione sono

formati da un unico volume cerebrale

Acquisizione delle immagini funzionali e strutturali del cervello

• Negli studi fMRI le immagini funzionali del cervello (T2*-pesate) vengono

acquisite usando sequenze gradient echo, del tipo echo planar (EPI)

• Ogni TR vengono acquisite tutte le immagini tomografiche 2D (fette) relative

ad un intero volume cerebrale: immagini funzionali a bassa risoluzione spaziale

• Per avere una dettagliata anatomia del cervello: acquisite immagini strutturali

ad alta risoluzione spaziale T1-pesate del tipo spoiled gradient recall (SPGR)

• La struttura dati fondamentale (dataset): insieme di array 3D di valori numerici;

ciascun array 3D: un volume cerebrale. Tutti i volumi cerebrali funzionali

vengono acquisiti in successione temporale in un intero run di scansione

• Ogni elemento di un array 3D: un voxel del volume cerebrale, con le sue

coordinate di posizione (x,y,z); il suo valore numerico: intensità del segnale

MRI nel voxel corrispondente

• I valori di uno stesso voxel in tutti i volumi cerebrali costituiscono una serie

temporale (time series)




funzionale mediante

risonanza magnetica


La risonanza magnetica funzionale

27

Analisi dei dati: postprocessing

reconstruction registration smoothing

Rationale: ipotesi sperimentale

Preprocessing e sessione sperimentale

Interpretazione dei risultati, correlazione con dati comportamentali e verifica dell’ipotesi

Paradigma sperimentale

Selezione, screening, test psicologici e comportamentali

Organizzazione degli esperimenti fMRI

Spessore

Es., 6 mm

Numero delle fette

e.g., 10

Visione Sagittale Risoluzione

Field of View (FOV)

Es. 19.2 cm

VOXEL

(Volumetric Pixel)

3 mm

3 mm 6 mm

Matrice

Es. 64 x 64

Risoluzione

Es., 192 mm / 64

= 3 mm

Acquisizione dei dati

28

STIMULI – ACTIVATION

NO STIMULI - BASELINE

BOLD Contrast Imaging

O

2

BASELINE

O

2

ACTIVATION

La misura dell’attività neuronale

Visualizzazione di superfici corticali

con le relative attivazioni

Passaggio

2D3D

Risposta nelle

regioni

d’interesse

Correlazione con

modello di risposta

emodinamica

L’attività correlata al

modello è rappresentata

come un’attivazione nei

singoli voxel

29

1. Block Design

2. Mixed Block Design

3. Slow Event-Related

4. Fast Event-Related

5. Self-Paced

6. Sparse intermixed

Strategie di reclutamento neuronale

Comprendere l’organizzazione cerebrale del cervello sano

− localizzare i circuiti cerebrali coinvolti in compiti specifici − caratterizzare i cambiamenti nel corso del tempo (da pochi secondi, fino a

anni) − determinare il legame con i correlati comportamentali (accuratezza, ecc.)

Applicazioni cliniche - mappatura cerebrale prechirurgica

Ricerca clinica - valutazione del processo di guarigione e della plasticità - caratterizzazione della popolazione clinica con compiti specifici o durante la condizione di riposo


Che cosa può fare l’fMRI

30


Che cosa non può fare l’fMRI

− SNR troppo basso per l’uso clinico di routine (richiede troppo tempo)

− Richiede la collaborazione del paziente (troppo sensibile al movimento)

− Risoluzione spaziale troppo bassa (in ogni voxel ci sono milioni di neuroni)

− Risoluzione temporale troppo bassa (emodinamica variabile e lenta)

− Legato in maniera troppo indiretta all’attività neuronale

− Troppe variabili fisiologiche interferiscono con il segnale

− Richiede un compito (non si può registrare il segnale BOLD a riposo)

− Spazio ridotto e forte rumore

Verso il futuro…

TECNOLOGIA

APPLICAZIONI

METODOLOGIA

INTERPRETAZIONE

31

INTERPRETAZIONE

Neuronal Activation

Hemodynamics ? ?

?

Measured Signal

Noise

?

INTERPRETAZIONE

Birn et al., NeuroImage, 2001

Logothetis et al., Nature, 2001

Magistretti et al, Science, 2009

32

16 channel parallel receiver coil

GE birdcage GE 8 channel coil Nova 8 channel coil

8 channel parallel receiver coil

TECNOLOGIA Hardware upgrade

TECNOLOGIA

Sereno et al.@3T, 1995

Yacoub et al.@7T, 2008

Risonanza ad alti campi

33

Visual

Auditory

Multisensory

Beauchamp et al., 2007

TECNOLOGIA Multi-sensory integration

Neuronal Activation Input Strategies METODOLOGIA

Rest: seed voxel in motor cortex

Activation: correlation with reference function

B. Biswal et al., MRM, 34:537 (1995)

Resting State Correlations

34

Neuronal Activation Input Strategies METODOLOGIA

Hasson, et al (2004), Science, 303, 1634-1640

Reading hidden intentions METODOLOGIA

Haynes et al., Current Biology, 2007

35

Uso complementare per la diagnosi clinica -diagnosi precoce di patologie

Trattamento clinico e valutazione della terapia -migliore comprensione dei meccanismi patologici per la terapia specifica -valutazione degli effetti dei farmaci -valutazione dell’evoluzione della terapia e biofeedback -mappatura dei foci epilettogeni -valutazione della fisiologia neurovascolare

Usi non clinici -lie detection -predizione di comportamenti e preferenze/tendenze -brain/computer interface

Che cosa potrebbe fare l’fMRI




funzionale mediante

risonanza magnetica


36

Design Jargon: Runs

run (or scan): one continuous period of fMRI scanning (~5-7 min)

session: all of the scans collected from one subject in one day

experiment: a set of conditions you want to compare to each other

condition: one set of stimuli or one task

2 stimulus conditions

+ 1 baseline condition (fixation)

A session consists of one or more experiments.

Each experiment consists of several (e.g., 1-8) runs

More runs/expt are needed when signal:noise is low or the effect is weak.

Thus each session consists of numerous (e.g., 5-20) runs (e.g., 0.5 – 3

hours)

Note: Terminology can vary from one fMRI site

to another (e.g., some places use “scan” to refer

to what we’ve called a volume).

Design Jargon: Paradigm

paradigm (or protocol): the set of conditions and their order used in a

particular run

Time

volume #1

(time = 0)

volume #136

(time = 136 vol x 2 sec/vol = 272 sec = 4:32)

run

first “intact objects” epoch

second “intact objects” epoch

epoch: one instance of a

condition

epoch

8 vol x 2 sec/vol = 16 sec

first “scrambled objects” epoch

37

fMRI Experiment Stages: Prep

1) Prepare subject

• Consent form

• Safety screening

• Instructions and practice trials if appropriate

2) Shimming

• putting body in magnetic field makes it non-uniform

• adjust 3 orthogonal weak magnets to make magnetic field as homogenous as

possible

3) Sagittals

Take images along the midline to use to plan slices

Note: That’s one g, two t’s

In this example, these are the functional

slices we want: 12 slices x 6 mm

fMRI Experiment Stages: Anatomicals 4) Take anatomical (T1) images

• high-resolution images (e.g., 0.75 x 0.75 x 3.0 mm)

• 3D data: 3 spatial dimensions, sampled at one point in time

• 64 anatomical slices takes ~4 minutes

64 slices

x 3 mm

38

Slice Thickness

e.g., 6 mm

Number of Slices

e.g., 10

SAGITTAL SLICE IN-PLANE SLICE

Field of View (FOV)

e.g., 19.2 cm

VOXEL

(Volumetric Pixel)

3 mm

3 mm 6 mm

Slice Terminology

Matrix Size

e.g., 64 x 64

In-plane resolution

e.g., 192 mm / 64

= 3 mm

fMRI Experiment Stages: Functionals 5) Take functional (T2*) images

• images are indirectly related to neural activity

• usually low resolution images (3 x 3 x 6 mm)

• all slices at one time = a volume (sometimes also called an image)

• sample many volumes (time points) (e.g., 1 volume every 2 seconds for 136

volumes = 272 sec = 4:32)

• 4D data: 3 spatial, 1 temporal

…

fMRI for Dummies


39

E’ necessario conoscere le informazioni sulla temporizzazione della scansione:

• numero di fette 2D acquisite nella direzione spaziale z in un TR, corrispondenti

ad un singolo volume cerebrale

• numero di volumi cerebrali acquisiti nel tempo in un intero run di scansione;

corrisponde al numero di TR (istanti temporali, time points) presenti in un run,

detto anche numero di reps del run considerato.

Ricostruzione delle immagini del cervello

Analisi dei dati fMRI

Per ogni volume cerebrale: leggere la sequenza tomografica di immagini (fette) 2D

in ingresso e convertirla (assemblarla) in un dataset volumetrico (array 3D)

Convenzione:

• asse x: identifica la direzione R-L (R = right, L = left); un valore di x

identifica una fetta sagittale del cervello;

• asse y: identifica la direzione A-P (A = anterior, P = posterior); un valore di y

identifica una fetta coronale del cervello;

• asse z: identifica la direzione I-S (I = inferior, S = superior); un valore di z

identifica una fetta assiale del cervello


In generale gli outliers o spikes sono valori assunti da un voxel in particolari istanti

di una serie temporale, che sono molto diversi dagli altri valori di quel voxel in tale

serie temporale

Nei primi istanti della serie il voxel considerato assume valori molto alti: è affetto da

molto rumore, dovuto a possibili artefatti dello scanner (il campo magnetico generato

all’interno dello scanner dalle bobine di eccitazione a radiofrequenza non ha ancora

raggiunto lo stato stazionario).

40


Rimuovendo per esempio i primi tre istanti dalla serie temporale:

il potenziale outlier diventa molto più evidente

Si notano dei picchi nei valori dei parametri di movimento in corrispondenza

dell’istante: t ≈ 160 sec: in quel momento il soggetto ha mosso improvvisamente

la testa facendo uno “scatto”.

Il volume cerebrale I160(x) è molto più disallineato dal volume base J(x) di

quanto lo sono gli altri volumi In(x), con n ≠ 160 sec

Registrazione dei volumi cerebrali E’ utile rappresentare graficamente gli andamenti temporali dei 6 parametri di

movimento in funzione degli istanti delle serie temporali del dataset considerato:

41

• The original purpose of AFNI (circa 1994 A.D.) was to perform the transformation of datasets to Talairach-Tournoux (stereotaxic) coordinates

• The transformation can be manual, or automatic

• In manual mode, you must mark various

anatomical locations, defined in Jean Talairach and Pierre Tournoux

“Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain”

Thieme Medical Publishers, New York, 1988

– Marking is best done on a high-resolution T1-weighted structural MRI volume

• In automatic mode, you need to choose a template to which your data are allineated. Different templates are made available with AFNI’s distribution. You can also use your own templates.

• Transformation carries over to all other (follower) datasets in the same directory

Registration To Standard Spaces Transforming Datasets to Talairach-Tournoux

Coordinates

Press this IN to create or change markers

Color of “primary” (selected) marker

Color of “secondary” (not selected) markers

Size of markers (pixels)

Size of gap in markers

Select which

marker you

are editing

Carry out transformation to +acpc coordinates

Clear (unset) primary marker

Set primary marker to current focus location

Perform “quality” check on markers (after all 5 are set)

Click Define

Markers to

open the

“markers”

panel

42

• Stage 2: Scaling to Talairach-Tournoux (+tlrc) coordinates: – Once the AC-PC landmarks are set and we are in ACPC view,

we now stretch/shrink the brain to fit the Talairach-Tournoux Atlas brain size (sample TT Atlas pages shown below, just for fun)

Most anterior

to AC

70

mm

AC to PC 23

mm

PC to most

posterior

79

mm

Most inferior to

AC

42

mm

AC to most

superior

74

mm

AC to left (or

right)

68

mm

Length of

cerebrum

172

mm Height of

cerebrum

116m

m Width of

cerebrum

136

mm

Head Motion: Main Artifacts

1. Head motion leads to spurious activation

(particularly at the edges)

2. Regions move over time

3. Motion of head (or any other large mass) leads to

changes to field map

fMRI for Dummies


43

507 89 154

119 171 83

179 117 53

663 507 89

520 119 171

137 179 117

A B C

Spurious Activation at Edges

Slide modified from Duke course

time1 time2

fMRI for Dummies

Spurious Activation at Edges

• spurious

activation is a

problem for head

motion during a

run but not for

motion between

runs

fMRI for Dummies



44

Motion Correction Algorithms

• Align each volume of the brain to a target volume using six

parameters: three translations and three rotations

• Target volume: the functional volume that is closest in time to

the anatomical image

x translation

z tra

nsla

tio

n

y tra

nsla

tio

n

pitch roll yaw

fMRI for Dummies

Spatial Smoothing

• Application of Gaussian

kernel

– Usually expressed in #mm

FWHM

– “Full Width – Half Maximum”

– Typically ~2 times voxel

size

Slide from Duke course fMRI for Dummies



45

Filtraggio spaziale dei volumi cerebrali

E’ possibile specificare il valore del parametro che rappresenta la larghezza del filtro

Gaussiano di smoothing utilizzato, cioè il raggio utilizzato per la funzione di blurring

Quanto più largo è il filtro, maggiore è il blurring (allargamento delle aree di

attivazione) che si ottiene, ma maggiore è anche la perdita di risoluzione spaziale

Effects of Spatial Smoothing on Activity

Unsmoothed Data

Smoothed Data (kernel width 5 voxels)

Slide from Duke course fMRI for Dummies


46

Effect of Filtering – spatial smoothing.

before

after

Source: Brain Voyager course slides

3

1

2

Normalizzazione delle serie temporali e calcolo della variazione

percentuale del segnale BOLD rispetto alla baseline

47

I disegni sperimentali

Block design

• I due disegni sperimentali di stimolazione maggiormente utilizzati in fMRI sono il block design e l’event related

• Le caratteristiche dei vari disegni sperimentali variano da autore ad autore

• Block design: il segnale BOLD ricevuto è alto perché le risposte ai singoli stimoli si sommano tra loro in modo lineare

• All’interno di un blocco il segnale BOLD non ha il tempo di tornare al valore di baseline perciò in genere non si può isolare la risposta ad un singolo stimolo

A Simple Experiment: LO Localizer

Intact

Objects

Scrambled

Objects

Blank

Screen

TIME

One volume (12 slices) every 2 seconds for 272

seconds (4 minutes, 32 seconds)

Condition changes every 16 seconds (8 volumes)

Lateral Occipital Complex

• responds when subject

views objects

48


Varianti del block design

Mixed block design

• Nel mixed block design la durata temporale dei singoli blocchi di stimolazione e dei periodi di rest tra i blocchi varia casualmente

Self paced block design

• Nel self paced block design è il soggetto che si “autosomministra” gli stimoli all’interno dei vari blocchi

Slow event related

Fast event related


Event related

• Event related: il segnale BOLD ricevuto è piuttosto basso (perciò maggiormente affetto da rumore) perché rappresenta la risposta ad un singolo stimolo

• Tra uno stimolo ed il successivo in genere il segnale BOLD ha il tempo di tornare al valore di baseline perciò si può cercare di isolare la risposta ad un singolo stimolo

49

Analisi di regressione lineare

La funzione h(t) è chiamata risposta impulsiva del sistema considerato

• Sistema = distretto cerebrale considerato

• f(t) = andamento temporale dello stimolo applicato

• y(t) = variazione misurata del segnale BOLD proveniente dal sistema

Negli studi fMRI si misurano le variazioni del segnale BOLD provocate da una

risposta emodinamica, indotta dalla variazione di attività neuronale-sinaptica in un

determinato distretto cerebrale; tale variazione rappresenta la risposta del cervello ad

una particolare condizione di stimolo, variabile nel tempo

Il sistema può essere comunque complesso, possiamo non sapere come è fatto

internamente, ma se è lineare e stazionario, la sua risposta y(t) ad un arbitrario

segnale d’ingresso f(t) può essere ricavata, se si conosce la risposta h(t) del sistema

ad un segnale impulsivo (funzione delta di Dirac) δ(t) applicato al suo ingresso


= 0tperet

0tper0

thctb

• Supponiamo che il nostro modello ideale del cervello sia lineare: la risposta

emodinamica complessiva ai vari stimoli presentati è data dalla somma delle

risposte emodinamiche ai singoli stimoli.

Di solito si sceglie la funzione:

• b = 8.6; c = 0.547 sec (Cohen, 1977).

• h(t) ha un ritardo temporale, rispetto

allo stimolo, di 1-2 secondi, un tempo

di salita di 4-5 secondi ed un tempo

di discesa di 4-6 secondi.

• Quando vengono presentati più stimoli successivi, tra loro più vicini nel tempo

della durata delle singole risposte emodinamiche h(t), alcune parti di tali funzioni

risultano sovrapposte.

50


• Il modello lineare, anche se non perfettamente corretto, è molto utile e largamente

utilizzato per il fitting dei dati delle serie temporali dei datasets fMRI.

• Il network neuronale del cervello può essere rappresentato con un sistema non

lineare, perciò anche la risposta emodinamica misurata con l’fMRI è non lineare

Esperimenti con stimoli a blocchi: intervalli di attivazione estesi nel tempo.


La risposta emodinamica complessiva è alta e persistente nel tempo:

segnale BOLD di intensità maggiore.

51

Con tali valori il modello ideale (curva blu) costituisce, per tutti i voxel (serie temporali)

del datasets fMRI considerato, il fitting migliore dei dati reali Z (curva grigia)

Analisi di regressione lineare multipla

Esempio con 2 diversi

stimoli d’ingresso: f1, f2

Modello ideale del segnale BOLD:

β1·r1 + β2·r2 (curva blu)

Si trovano i due valori:

β1 = 1.5, β2 = 0.6

curva verde; hfr 222 =

hfr 111 = curva rossa;

• Restituisce in uscita un dataset contenente le stime, secondo il metodo della

somma dei minimi quadrati, dei valori dei coefficienti di regressione lineare βi

• Viene calcolato, per ogni coefficiente βi, il relativo valore stimato in

corrispondenza di ogni voxel del dataset fMRI d’ingresso


• Il modello effettua un’analisi statistica di regressione lineare multipla delle serie

temporali contenute nei datasets fMRI

• Bisogna fornire in ingresso al modello:

1) i dati reali Zn (segnale BOLD che effettivamente si riceve e si misura)

per tutti i voxels (serie temporali) del dataset fMRI considerato

2) un diverso regressore rni (risposta del modello ideale) per ogni diverso

stimolo d’ingresso fni

52

Calculating Signal:Noise Ratio

Pick a region of interest (ROI) outside the brain free from artifacts (no ghosts,

susceptibility artifacts). Find mean () and standard deviation (SD).

Pick an ROI inside the brain in the area you care about. Find and SD.

SNR = brain/ outside = 200/4 = 50

[Alternatively SNR = brain/ SDoutside = 200/2.1 = 95

(should be 1/1.91 of above because /SD ~ 1.91)]

Head coil should have SNR > 50:1

Surface coil should have SNR > 100:1

When citing SNR, state which denominator you used.

Source: Joe Gati, personal communication

e.g., =4, SD=2.1

e.g., = 200

fMRI for Dummies

Why SNR Matters

fMRI for Dummies

Note: This SNR level is not

based on the formula given

Huettel, Song & McCarthy, 2004, Functional Magnetic Resonance Imaging



53

Physiological Noise

Respiration

• every 4-10 sec (0.3 Hz)

• moving chest distorts susceptibility

Cardiac Cycle

• every ~1 sec (0.9 Hz)

• pulsing motion, blood changes

Solutions

• gating

• avoiding paradigms at those frequencies

fMRI for Dummies

Other Artifacts Ghosts

Spikes

Metallic Objects (e.g., hair tie) Hardware Malfunctions

fMRI for Dummies



54

Statistical Map superimposed on

anatomical MRI image

~2s

Functional images

Time

~ 5 min

Time

fMRI

Signal

(% change)

ROI Time

Course

Condition

Activation Statistics

Region of interest (ROI)

fMRI for Dummies

Statistical Maps & Time Courses

Use stat maps to pick regions

Then extract the time course

fMRI for Dummies



55

Time Courses

TIME

MR

SIG

NA

L

(AR

BIT

RA

RY

UN

ITS

)

MR

SIG

NA

L

(% C

ha

ng

e)

Arbitrary signal varies

from voxel to voxel, day to

day, subject to subject

To make the y-axis more

meaningful, we usually

convert the signal into units

of % change:

100*(x - baseline)/baseline

Changes are typically in the

order of 0.5-4 %.

fMRI for Dummies

Stats on Anatomical

fMRI for Dummies



56

2D 3D

fMRI for Dummies


• Esempio di risultato di un’analisi statistica di regressione lineare multipla

• Esempio di rendering tridimensionale

dei risultati di un’analisi statistica di

regressione lineare multipla


57


• Esempio di visualizzazione di superfici corticali con le relative attivazioni

Magnetic Resonance Imaging · fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging: Tecnica che utilizza il...

Documents

Transcript of Magnetic Resonance Imaging · fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging: Tecnica che utilizza il...