ДИФФУЗИОННАЯ КУРТОЗИСНАЯ МРТ В ОЦЕНКЕ МИКРОСТРУКТУРЫ ВЕЩЕСТВА ГОЛОВНОГО МОЗГА. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ЗДОРОВЫХ ДОБРОВОЛЬЦЕВ

Aim: discover quantitative and qualitative variance of diffusion parameters in white and gray matter of healthyvolunteers brain. Discover correlation between diffusion and kurtosis parameters, find out if there is correlation between the parameters and aging microstructural changes.Materials and methods. 14 healthy volunteers were investigated (9 men, 5 women; age from 21 to 55 years, mean 34). The volunteers were classified into two groups by age: 7 subjects who younger 35 (6 men and 1 woman, mean age 25) and 7 subjects who older 35 years (3 men and 4 women, mean age 44). We used 3.0 Tesla MRI (3.0T SignaHDxt, General Electric, USA) with 8 channel head coil, gradient strength 50 mT/m, slew rate 150 T/m/s. Diffusion imaging was based on echo planar “spin echo” sequence (SE EPI), TR = 10000 ms, TEmin = 102 ms, FOV = 240 mm, voxel size 3 × 3 × 3 mm3, 60 non-coplanar diffusion directions and three b-values: 0, 1000, 2500 s/mm2. Acquisition time of diffusion kurtosis imaging was 22 minutes. We excluded extracerebral areas on diffusion and kurtosis parametric maps using semi-automatic approach. After that, brain images were transformed to MNI152 space using affine method. Masks of 9 anatomical structures were applied to the transformed images. Diffusion and kurtosis values were measured in these structures. Results. Fractional anisotropy (FA) changed from 0.06 in lateral occipital cortex to 0.25 in cerebral white matter, kurtosis anisotropy (KA) changed from 0.03 to 0.14 in the same cerebral structures. Axial (AK), radial (RK) and mean kurtosis (MK) were minimal in superior frontal gyrus and maximal in cerebral white matter. AK changed from 0.55 to 0.72, RK changed from 0.62 to 1.05, MK from 0.59 to 0.88. Axial(AxEAD) and radial extra axonal water diffusion (RadEAD) were minimal in putamen and maximal in superior frontal gyrus. AxEAD was changing from 1.38 • 10–3 to 2.57 • 10–3, RadEAD from 1.03 • 10–3 to 2.34 • 10–3. Axonal water fraction (AWF) had minimal value 0,18 in superior frontal gyrus and maximal value 0.29 in cerebral white matter. Tortuosity (TORT) changed from 1.06 in lateral occipital cortex to 1.43 in cerebral white matter. There was significant difference between age groups in AWF, RK, RadEAD in putamen and in KA in superior temporal gyrus. Maximal correlation with age was in MK in superior temporal gyrus, anterior division. It was equal to 0.562.Conclusions: Diffusion kurtosis imaging is highly sensitive method of brain tissue microstructure assessment, which detects age-related changes.Цель исследования: изучить качественную и количественную вариативность диффузионных параметров белого и серого вещества головного мозга в группе здоровых добровольцев. Выявить связь диффузии и куртозиса МРТ с возрастными изменениями в структуре мозга.Материал и методы. В исследовании принимали участие 14 условно здоровых добровольцев (9 мужчин, 5 женщин; возраст от 21 года до 55 лет, средний 34 года). Они были разделены на 2 возрастные группы: 7 человек младше 35 лет (6 мужчин, 1 женщина, средний возраст 25 лет), 7 человек старше 35 лет (3 мужчины, 4 женщины, средний возраст 44 года). Исследования проводились на магнитно-резонансном томографе с напряженностью магнитного поля 3,0 Тл (Signa HDxt, General Electric, США) с использованием 8-канальной головной катушки с амплитудой градиента 50 мТ/м и скоростью нарастания 150 Т/м/с. Диффузионно-взвешенные измерения проводились на основе эхопланарной импульсной последовательности “спиновое эхо” (SE EPI) с TR = 10000 мс, TEmin = 102 мс, FОV = 240 мм, изотропным размером воксела 3 × 3 × 3 мм3 и набором диффузионных градиентов по 60 не компланарным направлениям. Использовались 3 значения диффузионных весов (b-фактора): 0, 1000 и 2500 с/мм2. Время сбора данных диффузионно-куртозисной МРТ (ДК МРТ) составило 22 мин. На вычисленных параметрических картах коэффициентов диффузии и куртозиса полуавтоматическим методом были удалены участки с внемозговыми структурами. Далее аффинными преобразованиями изображения мозга были трансформированы в пространство MNI152. Затем на трансформированные параметрические карты были наложены маски 9 анатомических областей мозга, для которых проводились вычисления значений коэффициентов диффузии и куртозиса. Результаты. Фракционная анизотропия (FA) варьировалась от значений 0,06 в конвекситальной коре затылочной доли до 0,25 в белом веществе больших полушарий, куртозисная анизотропия (KA) принимала значения от 0,03 до 0,14 в аналогичных отделах мозга. Аксиальный (AK), радиальный (RK) и средний куртозис (MK) были минимальными в верхней лобной извилине и максимальными в белом веществе больших полушарий. AK менялся от значений 0,55 до 0,72, RK – от 0,62 до 1,05 и MK – от 0,59 до 0,88. Аксиальная (AxEAD) и радиальная (RadEAD) диффузии внеаксональной воды были минимальными в скорлупе и максимальными в верхней лобной извилине. AxEAD менялась от значений 1,38 • 10–3 до 2,57 • 10–3, RadEAD – от 1,03 • 10–3 до 2,34 • 10–3. Доля аксональной воды (AWF) принимала минимальное значение в верхней лобной извилине, равное 0,18, и максимальное в белом веществе больших полушарий, равное 0,29. Значения индекса извитости внеаксональной среды (TORT) были в диапазоне от 1,06 в конвекситальной коре затылочной доли до 1,43 в белом веществе больших полушарий. У возрастных групп статистически значимо отличались только параметры AWF, RK, RadEAD в скорлупе, а также KA в верхней височной извилине. Максимальное значение корреляции с возрастом было получено у MK в переднем отделе верхней височной извилины, равное 0,562.Выводы. ДК МРТ является высокочувствительным методом оценки свойств микроструктуры мозгового вещества с учетом возрастных изменений

brainlife.io: a decentralized and open-source cloud platform to support neuroscience research

Neuroscience is advancing standardization and tool development to support rigor and transparency. Consequently, data pipeline complexity has increased, hindering FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) access. brainlife.io was developed to democratize neuroimaging research. The platform provides data standardization, management, visualization and processing and automatically tracks the provenance history of thousands of data objects. Here, brainlife.io is described and evaluated for validity, reliability, reproducibility, replicability and scientific utility using four data modalities and 3,200 participants

Macro- And microstructural changes in cosmonauts' brains after long-duration spaceflight

Long-duration spaceflight causes widespread physiological changes, although its effect on brain structure remains poorly understood. In this work, we acquired diffusion magnetic resonance imaging to investigate alterations of white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) compositions in each voxel, before, shortly after, and 7 months after long-duration spaceflight. We found increased WM in the cerebellum after spaceflight, providing the first clear evidence of sensorimotor neuroplasticity. At the region of interest level, this increase persisted 7 months after return to Earth. We also observe a widespread redistribution of CSF, with concomitant changes in the voxel fractions of adjacent GM. We show that these GM changes are the result of morphological changes rather than net tissue loss, which remained unclear from previous studies. Our study provides evidence of spaceflight-induced neuroplasticity to adapt motor strategies in space and evidence of fluid shift- induced mechanical changes in the brain. © 2020The Authors, some rights reserved.Peer reviewe

Recommendations and guidelines from the ISMRM Diffusion Study Group for preclinical diffusion MRI: Part 1 -- In vivo small-animal imaging

The value of in vivo preclinical diffusion MRI (dMRI) is substantial. Small-animal dMRI has been used for methodological development and validation, characterizing the biological basis of diffusion phenomena, and comparative anatomy. Many of the influential works in this field were first performed in small animals or ex vivo samples. The steps from animal setup and monitoring, to acquisition, analysis, and interpretation are complex, with many decisions that may ultimately affect what questions can be answered using the data. This work aims to serve as a reference, presenting selected recommendations and guidelines from the diffusion community, on best practices for preclinical dMRI of in vivo animals. In each section, we also highlight areas for which no guidelines exist (and why), and where future work should focus. We first describe the value that small animal imaging adds to the field of dMRI, followed by general considerations and foundational knowledge that must be considered when designing experiments. We briefly describe differences in animal species and disease models and discuss how they are appropriate for different studies. We then give guidelines for in vivo acquisition protocols, including decisions on hardware, animal preparation, imaging sequences and data processing, including pre-processing, model-fitting, and tractography. Finally, we provide an online resource which lists publicly available preclinical dMRI datasets and software packages, to promote responsible and reproducible research. An overarching goal herein is to enhance the rigor and reproducibility of small animal dMRI acquisitions and analyses, and thereby advance biomedical knowledge.Comment: 69 pages, 6 figures, 1 tabl