Pribavljanje, tj. akvizicija fMRI podataka u stanju mirovanja možda zvuči i deluje jednostavno ali ipak se treba držati nekih pravilnosti. Takođe, treba odlučiti o parametrima kao što je vreme ponavljanja i različite opcije sekvenciranja. Ovo je zbog količine strukturiranih smetnji u BOLD podacima koje su jedan od glavnih izazova u fMRI analizi stanja mirovanja. Stoga donošenje dobrih odluka prilikom prikupljanja podataka može napraviti veliku razliku u rezultatima.
Za početak se preporučuje odraditi kompletnu analizu jednog pilot subjekta. Takođe je veoma preporučljivo vizuelno proveriti podatke svakog subjekta nakon što je skeniranje gotovo ne čekajući kraja studije. Iz različitih razloga se kvalitet podataka lako može promeniti.
Vreme ponavljanja, veličina voksela i prostorna pokrivenost
Najčešće korišćene sekvence za dobijanje fMRI podataka u stanju mirovanja zasnovane su na eho planarnom uslikavanju EPI (Echo Planar Imaging). Važni parametri skeniranja koje treba podesiti su vreme ponavljanja (TR), veličina voksela i pokrivenost.
- TR je količina vremena koja je potrebna da se dobije jedan volumen celog mozga tj. TR kontroliše temporalnu (vremensku) rezoluciju
- Vokseli su trodimenzionalni pikseli, a veličina voksela stoga određuje prostornu rezoluciju podataka
- Prostorna pokrivenost određuje da li se podaci iz celog mozga snimaju tokom skeniranja ili samo iz dela mozga
Prethodni radovu su pokazali da se mreže stanja mirovanja mogu identifikovati u nizu parametara skeniranja. Prema tome, ipak je malo verovatno da će postojati idealna kombinacija podešavanja i da će biti presudan. Ipak, postoje neki kompromisi i opšte preporuke.
Akvizicija rsfMRI podataka
Pošto smo obično zainteresovani za mreže celog mozga stanja mirovanja, naš cilj je pokriti ceo mozak. Pokrivenost celog mozga je takođe poželjna u interesu napora za razmenu podataka s ostatkom naučnog sveta. Nasuprot tome, neka specifična istraživačka pitanja mogu zahtevati smanjenu pokrivenost (npr. moždano stablo sa niskim TR <0.5 sekundi).
Drugo, moglo bi biti primamljivo uzeti manju veličinu voksela kako bi se poboljšala prostorna specifičnost. S obzirom na to da je korteks veoma tanak i jako savijen, korisno je imati voksele manje od 3 mm. Tako da se funkcionalno različiti vokseli mere kao odvojeni, umesto da se usrednjavaju u jedan voksel. Međutim, pri manjim veličinama voksela količina signala u svakom vokselu je značajno smanjena, a samim tim i otkrivena promena. Tačnije, niži su funkcionalni odnos kontrasta i smetnji (contrast and noise ratio – CNR) i odnos signal-smetnja, (signal noise ratio – SNR). Dakle, tipično se na 3-Tesla skeneru uzima veličina voksela od 2 do 4 mm. Takođe, poželjno je da se odlučite za izotropne voksele, što znači da su vokseli iste veličine u sve tri (kubne) dimenzije kako bi se smanjila bilo kakva pristrasnost u nekom pravca.
Konačno, korisno je biti svestan da postoji kompromis između vremenske i prostorne rezolucije. Smanjenje debljine preseka (jedna od dimenzija voksela) znači da je potrebno više ,,isečaka” i vremena da bi se pokrila ista oblast mozga, pa daje manju temporalnu rezoluciju (smanjuje TR). Međutim, ovom kompromisu je pomogao razvoj višepojasnih ubrzanih sekvenci akvizicije.
Višepojasna EPI sekvenca
U tipičnom eho planarnom snimanju (EPI), podaci se prikupljaju presek-po-presek, što znači da se podaci prvo dobiju iz jednog ,,isečka” preseka, pre nego što se pređe na sledeći ,,isečak”. Savremena MRI oprema omogućava istovremeno merenje signala sa više detektorskih kalemova. Kada se koristi multiband, ili na našem ,,višepojasna” ili ,,simultana višeslojna” ubrzana sekvenca, višestruki rezovi mozga se dobijaju u isto vreme. Dobijene informacije sa više radiofrekventnih kalemova se koriste da bi se slike koje se preklapaju odvojile u njihove zasebne preseke (slobodno rečeno kao preregistrovanje isečaka radi izdvajanja isečaka; eng. un-aliasing).
Broj rezova koji se dobijaju u isto vreme u višepojasnoj EPI sekvenci poznat je kao višepojasni faktor (multiband factor) i kontroliše količinu ubrzanja koje se dobija. Iako je kompromis između prostorne i vremenske rezolucije i dalje prisutan, on je mnogo manje ograničavajući. Na primer, moguće je snimiti ceo mozak rezolucije voksela od 2 mm sa TR od otprilike 1 sekunde kada se usvoji višepojasni faktor 6–8 (tj. snimanje od 6 do 8 rezova istovremeno). Nasuprot tome, tipična ne-višepojasna EPI akvizicija celog mozga će verovatno imati izotropne voksele od 2,5–3,5 mm i TR od približno 3 sekunde.
Istraživači obično biraju parametre za smanjenje TR (zbog razmatranih nedostataka izuzetno malih voksela). Postoje dve glavne prednosti smanjenja TR: uzorkovanje šireg opsega frekvencija i povećanje ukupnog broja ,,vremenskih tačaka” u skupu podataka stanja mirovanja što poboljšava statističku moć u analizama jer povećava temporalne stepene slobode (temporal degrees of freedom). Ovo ,,vremenskih tačaka” da projednostavim metaforički – više 3D slika u jednom 3D filmu.
Uprkos, postoje neki nedostaci kada se koristi višepojasni EPI u poređenju sa redovnim EPI. Prvo, višepojasni podaci mogu imati više artefakta kao što je kretanje glave (niko ne leži nepomično u skeneru) koje se može prikazati kao prugasti obrazac (jedna linija duž svakog istovremeno dobijenog preseka). Drugo, moguće je znatno smanjene kontrasta tkiva između sive i bele materije.
Zbog ovih razlika, primenjuju se dodatne mere u analizi višepojasnih podataka. Da bi se rešio smanjen kontrast između tkiva, važno je osigurati da sekvenca takođe usnimi jednopojasnu referentnu sliku (jedan volumen fMRI, koji se često naziva „SBref“) koja ujedno ima i dobar kontrast tkiva. Svrha SBref-a je primarna kalibracija profila kalema, a kasnije i korekciju pomeranja i registraciju. Drugo, zbog osetljivosti višepojasni EPI na distorziju, važno je primeniti odgovarajuće ,,prelivanje” (shimming) tokom akvizicije i nabaviti mape polja koje se kasnije mogu koristiti za ispravljanje distorzije i pomoći registraciju.
Multi-eho EPI sekvenca
U tipičnoj EPI sekvenci, isečak u mozgu je ekscitiran i signal se očita nakon određenog kašnjenja. Ovaj vremenski razmak između ekscitacije i očitavanja naziva se vreme eha. Optimalno vreme eha zavisi od vrste tkiva i jačine polja. Uobičajeno vreme eha za osetljivost sive materije je 30 ms (za 3 Tesla skener).
Moguće je dodati ponovno očitavanje signala u kraćim vremenima eha bez većih promene ostalih parametara sekvence, što daje dve (ili više) slike po TR (multi-echo). Podaci dobijeni za kraće vreme eha će imati znatno manji doprinos, ali nivo šuma ostaje sličan. Prednost dobijanja drugog očitavanja u kraćem vremenu eha je u tome što se očekuje da će mnogi tipovi šuma pronađenih u fMRI biti podjednako intenzivni bez obzira na vreme eha (tj. ne pokazuju zavisnost od vremena eha). Ova razlika u zavisnosti od vremena eha može se iskoristiti za odvajanje signala ‘nalik na BOLD’ od ‘ne-BOLD šuma’ i stoga može biti korisna za „čišćenje“ podataka.
Na kraju, moguće je i kombinovati dve tehnike akvizicije i generisati multi-eho višepojasne podatke. Međutim, postoje neke kompenzacije, kao što je povećanje TR u poređenju sa višestrukim akvizicijama. Stoga bi standardni EPI sa jednim ehom mogao i dalje biti bolji izbor, generalno.
Trajanje skena
Koliko dugo treba da traje fMRI skeniranje u stanju mirovanja? Ovo je važno pitanje s obzirom na to da je vreme skeniranja obično skupo i da je tolerancija subjekta nepomičnog ležanja u skučenom prostoru skenera ograničena.
Veoma citirana studija Van Dijka i kolega iz 2010. godine pokazala je da je 5 minuta mirovanja bilo dovoljno da se reproduktivno identifikuju mreže stanja mirovanja. Međutim, podaci iz projekta Human Connectome pokazala su da je povećanje dužine prikupljanja podataka (do 1 sat, 4800 volumena) smanjilo ometanja signala dovoljno da se izbegne potreba za prostornim izglađivanjem podataka, što je rezultiralo poboljšanje prostorne specifičnosti mrežnih mapa stanja mirovanja.
Malo je verovatno da će skeniranje od 1 sata biti izvodljivo u većini istraživanja, ali bi bilo dobro težiti vremena skeniranja stanja mirovanja na bar 15 minuta kako bi se obezbedili podaci dobrog kvaliteta. Naravno, treba uzeti u obzir i mogućnosti subjekta o dužini skeniranja, da se na primer umesto jednog dugog skena odradi više kraćih skeniranja kako bi se i izbegao rizik da subjekat zaspi.
Otvorenih ili zatvorenih očiju
FMRI studije u stanju mirovanja, po definiciji, obično ne uključuju mnogo uputstava za učesnika. Ipak, prethodni radovi su napravili razliku između tri tipa stanja mirovanja fMRI. To su: (i) zatvorene oči, (ii) otvorene oči i (iii) otvorene oči s fokusom na nacrtani krstić. Nema velikih razlika između ovih uslova; odnosno veoma slične mreže se mogu identifikovati bez obzira na stanje.
Ipak, sugerisano je da su pouzdaniji nalaza (iii) kada su otvorene oči fiksirane na krstić, u poređenju sa ostalima. Verovatno zato što su smanjene šanse da subjekti zaspu tokom skeniranja. Vredi uzeti u obzir da kognitivno i emocionalno stanje subjekta takođe može uticati na funkcionalnu povezanost.
S druge strane, neki istraživači mogu biti posebno zainteresovani za istraživanje promena u funkcionalnoj povezanosti stanja mirovanja, kada su subjekti u različitim emocionalnim ili kognitivnim stanjima, kao što je bolje razumevanje mentalnih poremećaja kao što su depresija i anksioznost. Pa je moguće koristiti manipulaciju, kao što je indukcija stresa, da se prouči kako se funkcionalna povezanost stanja mirovanja menja kada isti subjekt doživljava različite nivoe stanja anksioznosti.
Pokreti i fiziološke smetnje
Strukturisani šum u BOLD podacima koje dobijamo je glavna prepreka za analizu stanja mirovanja, a mnogi od koraka predobrade podataka su dizajnirani da smanje efekte strukturirane buke i ometanja. Zbog toga je važno što više smanjiti ometanja tokom pribavljanja BOLD signala da bi se registrovalo što manje ,,nečistoća” i šumova.
Na primer, podmetanje podloga oko glave se može koristiti da subjektu bude udobnije čime će smanjti pokreta glave. Pored toga, za populaciju koju je malo teže snimati kao što su deca ili anksiozni subjekti, možda bi bilo vredno uključiti sesiju obuke u ,,lažnom skeneru” koji ima za cilj podučavanje subjekta da stekne naviku da manje pokreće glavom.
Pored pokreta, dalji izvori strukturirane buke su fiziološke prirode – efekti disanja (stopa, dubina i zapremina) i otkucaja srca (pulsiranje u mozgu koji izaziva lokalnu kretanje, promene krvnog pritiska, promene u krvnoj oksigeniranju, promene arterijskog ugljen dioksida i promene vazomocije).
<< Funkcionalna povezanost stanja mirovanja 🧠 Sadržaj 🧠 Predobrada rsfMRI podataka >>
Reference
– Bijsterbosch, J., Smith, S. M., & Beckmann, C. F. (2017). An introduction to resting state fMRI functional connectivity. Oxford University Press.
– Huettel, S.A., Song, A.W., and McCarthy, G. (2014). Functional Magnetic Resonance Imaging Sinauer Associates Inc., Sunderland, MA.
– Mennes, M., Jenkinson, M., Valabregue, R., Buitelaar, J.K., Beckmann, C., & Smith, S. (2014). Optimizing full-brain coverage in human brain MRI through population distributions of brain size. NeuroImage, 98, 513–520. Available at: https://doi.org/10.1016/ j.neuroimage.2014.04.030.
– Van Dijk, K.R.A., Hedden, T., Venkataraman, A., Evans, K.C., Lazar, S.W., & Buckner, R.L. (2010). Intrinsic functional connectivity as a tool for human connectomics: theory, properties, and optimization. Journal of Neurophysiology, 103(1), 297–321.
Коментари
Постави коментар