The Scalable Brain Atlas: instant web-based access to public brain atlases and related content

The Scalable Brain Atlas (SBA) is a collection of web services that provide unified access to a large collection of brain atlas templates for different species. Its main component is an atlas viewer that displays brain atlas data as a stack of slices in which stereotaxic coordinates and brain regions can be selected. These are subsequently used to launch web queries to resources that require coordinates or region names as input. It supports plugins which run inside the viewer and respond when a new slice, coordinate or region is selected. It contains 20 atlas templates in six species, and plugins to compute coordinate transformations, display anatomical connectivity and fiducial points, and retrieve properties, descriptions, definitions and 3d reconstructions of brain regions. The ambition of SBA is to provide a unified representation of all publicly available brain atlases directly in the web browser, while remaining a responsive and light weight resource that specializes in atlas comparisons, searches, coordinate transformations and interactive displays.Comment: Rolf K\"otter sadly passed away on June 9th, 2010. He co-initiated this project and played a crucial role in the design and quality assurance of the Scalable Brain Atla

PPA: Principal Parcellation Analysis for Brain Connectomes and Multiple Traits

Our understanding of the structure of the brain and its relationships with human traits is largely determined by how we represent the structural connectome. Standard practice divides the brain into regions of interest (ROIs) and represents the connectome as an adjacency matrix having cells measuring connectivity between pairs of ROIs. Statistical analyses are then heavily driven by the (largely arbitrary) choice of ROIs. In this article, we propose a novel tractography-based representation of brain connectomes, which clusters fiber endpoints to define a data adaptive parcellation targeted to explain variation among individuals and predict human traits. This representation leads to Principal Parcellation Analysis (PPA), representing individual brain connectomes by compositional vectors building on a basis system of fiber bundles that captures the connectivity at the population level. PPA reduces subjectivity and facilitates statistical analyses. We illustrate the proposed approach through applications to data from the Human Connectome Project (HCP) and show that PPA connectomes improve power in predicting human traits over state-of-the-art methods based on classical connectomes, while dramatically improving parsimony and maintaining interpretability. Our PPA package is publicly available on GitHub, and can be implemented routinely for diffusion tensor image data

Lesion Quantification Toolkit: A MATLAB software tool for estimating grey matter damage and white matter disconnections in patients with focal brain lesions

Lesion studies are an important tool for cognitive neuroscientists and neurologists. However, while brain lesion studies have traditionally aimed to localize neurological symptoms to specific anatomical loci, a growing body of evidence indicates that neurological diseases such as stroke are best conceptualized as brain network disorders. While researchers in the fields of neuroscience and neurology are therefore increasingly interested in quantifying the effects of focal brain lesions on the white matter connections that form the brain\u27s structural connectome, few dedicated tools exist to facilitate this endeavor. Here, we present the Lesion Quantification Toolkit, a publicly available MATLAB software package for quantifying the structural impacts of focal brain lesions. The Lesion Quantification Toolkit uses atlas-based approaches to estimate parcel-level grey matter lesion loads and multiple measures of white matter disconnection severity that include tract-level disconnection measures, voxel-wise disconnection maps, and parcel-wise disconnection matrices. The toolkit also estimates lesion-induced increases in the lengths of the shortest structural paths between parcel pairs, which provide information about changes in higher-order structural network topology. We describe in detail each of the different measures produced by the toolkit, discuss their applications and considerations relevant to their use, and perform example analyses using real behavioral data collected from sub-acute stroke patients. We show that analyses performed using the different measures produced by the toolkit produce results that are highly consistent with results that have been reported in the prior literature, and we demonstrate the consistency of results obtained from analyses conducted using the different disconnection measures produced by the toolkit. We anticipate that the Lesion Quantification Toolkit will empower researchers to address research questions that would be difficult or impossible to address using traditional lesion analyses alone, and ultimately, lead to advances in our understanding of how white matter disconnections contribute to the cognitive, behavioral, and physiological consequences of focal brain lesions

Investigating White Matter Lesion Load, Intrinsic Functional Connectivity, and Cognitive Abilities in Older Adults

Changes to the while matter of the brain disrupt neural communication between spatially distributed brain regions and are associated with cognitive changes in later life. While approximately 95% of older adults experience these brain changes, not everyone who has significant white matter damage displays cognitive impairment. Few studies have investigated the association between white matter changes and cognition in the context of functional brain network integrity. This study used a data-driven, multivariate analytical model to investigate intrinsic functional connectivity patterns associated with individual variability in white matter lesion load as related to fluid and crystallized intelligence in a sample of healthy older adults (n = 84). Several primary findings were noted. First, a reliable pattern emerged associating whole-brain resting-state functional connectivity with individual variability in measures of white matter lesion load, as indexed by total white matter lesion volume and number of lesions. Secondly, white matter lesion load was associated with increased network disintegration and dedifferentiation. Specifically, lower white matter lesion load was associated with greater within- versus between-network connectivity. Higher white matter lesion load was associated with greater between-network connectivity compared to within. These associations between intrinsic functional connectivity and white matter lesion load were not reliably associated with crystallized and fluid intelligence performance. These results suggest that changes to the white matter of the brain in typically aging older adults are characterized by increased functional brain network dedifferentiation. The findings highlight the role of white matter lesion load in altering the functional network architecture of the brain

Neuroimaging of structural pathology and connectomics in traumatic brain injury: Toward personalized outcome prediction.

Recent contributions to the body of knowledge on traumatic brain injury (TBI) favor the view that multimodal neuroimaging using structural and functional magnetic resonance imaging (MRI and fMRI, respectively) as well as diffusion tensor imaging (DTI) has excellent potential to identify novel biomarkers and predictors of TBI outcome. This is particularly the case when such methods are appropriately combined with volumetric/morphometric analysis of brain structures and with the exploration of TBI-related changes in brain network properties at the level of the connectome. In this context, our present review summarizes recent developments on the roles of these two techniques in the search for novel structural neuroimaging biomarkers that have TBI outcome prognostication value. The themes being explored cover notable trends in this area of research, including (1) the role of advanced MRI processing methods in the analysis of structural pathology, (2) the use of brain connectomics and network analysis to identify outcome biomarkers, and (3) the application of multivariate statistics to predict outcome using neuroimaging metrics. The goal of the review is to draw the community's attention to these recent advances on TBI outcome prediction methods and to encourage the development of new methodologies whereby structural neuroimaging can be used to identify biomarkers of TBI outcome

The Human Connectome Project's neuroimaging approach

Noninvasive human neuroimaging has yielded many discoveries about the brain. Numerous methodological advances have also occurred, though inertia has slowed their adoption. This paper presents an integrated approach to data acquisition, analysis and sharing that builds upon recent advances, particularly from the Human Connectome Project (HCP). The 'HCP-style' paradigm has seven core tenets: (i) collect multimodal imaging data from many subjects; (ii) acquire data at high spatial and temporal resolution; (iii) preprocess data to minimize distortions, blurring and temporal artifacts; (iv) represent data using the natural geometry of cortical and subcortical structures; (v) accurately align corresponding brain areas across subjects and studies; (vi) analyze data using neurobiologically accurate brain parcellations; and (vii) share published data via user-friendly databases. We illustrate the HCP-style paradigm using existing HCP data sets and provide guidance for future research. Widespread adoption of this paradigm should accelerate progress in understanding the brain in health and disease

HARDI Methods: tractography reconstructions and automatic parcellation of brain connectivity

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012A neuroanatomia humana tem sido objecto de estudo científico desde que surgiu o interesse na organização do corpo humano e nas suas funções, quer como um todo quer através das partes que o constituem. Para atingir este fim, as autópsias foram a primeira forma de revelar algum conhecimento, o qual tem vindo a ser catalogado e sistematizado à medida que a medicina evolui. Passando por novas técnicas de conservação e tratamento de tecido humano, de que são exemplo as dissecções de Klinger, nas quais se fazem secções de material conservado criogenicamente, bem como por estudos histológicos através da utilização de corantes, conseguiu-se uma forma complementar de realizar estes estudos. Permanecia, no entanto, a impossibilidade de analisar in vivo a estrutura e função dos diferentes sistemas que constitutem o Homem. Com o surgimento das técnicas imagiológicas o diagnóstico e monitorização do corpo humano, bem como das patologias a ele associadas, melhoraram consideravelmente. Mais recentemente, com o aparecimento da ressonância magnética (MRI: do Inglês "Magnetic Resonance Imaging"), tornou-se possível estudar as propriedades magnéticas do tecido, reflectindo as suas características intrínsecas com base na aplicação de impulsos de radiofrequência. Através de ressonância magnética é possível estudar essas propriedades em vários núcleos atómicos, sendo mais comum o estudo do hidrogénio, pois somos maioritariamente consistituídos por água e gordura. Uma vez que só é possível medir variações do campo magnético, aplicam-se impulsos de radiofrequência para perturbar o equilíbrio dos spins e medir os seus mecanismos de relaxação, os quais, indirectamente, reflectem a estrutura do tecido. Contudo, o sinal medido é desprovido de qualquer informação espacial. De facto, para podermos proceder a essa quantificação, é necessária a utilização de gradientes de campo magnético, que permitem modificar localmente a frequência de precessão dos protões, através da alteração local do campo magnético, permitindo assim, adquirir o sinal de forma sequencial. A informação obtida constitui uma função variável no espaço e através da transformação de Fourier pode ser quantificada em frequências espaciais, sendo estes dados armazenados no espaço k. O preencimento deste espaço, caracterizado por frequências espaciais, bem como os gradientes de campo magnético que são aplicados, permitem determinar a resolução da imagem que podemos obter, aplicando uma transformação de Fourier inversa. O estudo da ressonância magnética não se restringe à análise da estrutura mas também ao estudo da função e difusão das moléculas de água. A difusão é um processo aleatório, que se traduz pelo movimento térmico das moléculas de água, e o seu estudo permite inferir sobre o estado do tecido e microestrutura associada, de uma forma não invasiva e in vivo. A técnica de imagiologia de ressonância magnética ponderada por difusão (DWI: do Inglês "Diffusion Weighted Imaging") permite o estudo da direccionalidade das moléculas de água e extracção de índices que reflectem directamente a integridade dos tecidos biológicos. De modo a sensibilizar as moléculas de água à difusão, é necessário aplicar sequências de ressonância magnética modificadas, nas quais se aplicam gradientes de campo magnético de difusão para quantificar o deslocamento das moléculas e a sua relação com o coeficiente de difusão das mesmas. Num ambiente livre e sem barreiras a difusão das moléculas de água é isotrópica, uma vez que se apresenta igual em todas as direcções. Todavia, tal não se verifica no corpo humano. A presença destas barreiras leva a que, na verdade, apenas possa ser medido um coeficiente de difusão aparente. Este, por sua vez, traduz a interacção entre as moléculas de água com a microestrutura e, como tal, uma anisotropia na sua difusão. Como caso particular de difusão anisotrópica a nível cerebral, tem-se a difusão das moléculas de água na matéria branca, uma vez que esta apresenta uma direccionalidade preferencial de acordo com a orientação dos axónios, visto estarem presentes menos restrições à sua propagação, ao contrário do que acontece com a direcção perpendicular (devido à membrana celular e às bainhas de mielina). Por oposição, a matéria cinzenta, constituída pelo aglomerado dos corpos celulares dos neurónios, e o líquido cefalorraquidiano apresentam uma difusão sem direcção preferencial (i.e. aproximadamente isotrópica). A informação obtida através da difusão das moléculas de água encontra-se limitada pelo número de direcções segundo o qual aplicamos os gradientes de difusão. Deste modo, surgiu a imagiologia por tensor de difusão (DTI: do Inglês "Diffusion Tensor Imaging"). Esta técnica permite extrair informação acerca da tridimensionalidade da distribuição da difusão de moléculas de água através da aplicação de seis gradientes de difusão não colineares entre si. A distribuição destas moléculas pode, então, ser vista como um elipsóide, no qual o principal vector próprio do tensor representa a contribuição da difusão das moléculas segundo a direcção do axónio (ou paralela), sendo os dois restantes componentes responsáveis pela contribuição transversal. Além da difusividade média (MD: do Inglês "Mean Diffusivity") e das contribuições da difusão paralela (MD//) e perpendicular (MD ) às fibras, é também possível extrair outros índices, como a anisotropia fraccional (FA: do Inglês "Fractional Anisotropy"), que fornece informação acerca da percentagem de difusão anisotrópica num determinado voxel. Para a matéria branca, tal como já foi referido, existe difusão preferencial e, portanto, a anisotropia fraccional será elevada. Por outro lado, para a matéria cinzenta e para o líquido cefalorraquidiano, verificar-se-á uma FA reduzida, devido à ausência de anisotropia. Todavia, regiões com reduzida anisotropia fraccional podem camuflar regiões de conformação de cruzamento de fibras, ou fibras muito anguladas, que a imagiologia por tensor de difusão não consegue resolver. A razão para esta limitação reside no número reduzido de diferentes direcções de difusão que são exploradas, assim como o pressuposto de que a distribuição das moléculas de água é Gaussiana em todo o cérebro, o que não é necessariamente verdade. A fim de se ultrapassar estas limitações, novas técnicas surgiram, nomeadamente as de elevada resolução angular (HARDI: do Inglês "High Angular Resolution Diffusion Imaging"). Estas fazem uso de uma aquisição em função de múltiplas direcções de gradiente e de uma diferente modelação dos dados obtidos, dividindo-se em dois tipos. As técnicas livres de modelos permitem extrair uma função de distribuição da orientação das fibras num determinado voxel directamente do sinal e/ou transformações da função densidade de probabilidade do deslocamento das moléculas de água. Contrariamente, as técnicas baseadas em modelos admitem existir determinados constrangimentos anatómicos e que o sinal proveniente de um determinado voxel é originado por um conjunto de sinais individuais de fibras, caracterizados por uma distribuição preferencial das direcções das fibras. Todos estes métodos têm como objectivo principal recuperar a direcção preferencial da difusão das moléculas de água e reconstruir um trajecto tridimensional que represente a organização das fibras neuronais, pelo que se designam métodos de tractografia. Esta representa a única ferramenta não invasiva de visualização in vivo da matéria branca cerebral e o seu estudo tem revelado uma grande expansão associada ao estabelecimento de marcador biológico para diversas patologias. Adicionalmente, esta técnica tem vindo a tornar-se uma modalidade clínica de rotina e de diversos protocolos de investigação, sendo inclusivamente utilizada para complementar o planeamento em cirurgia, devido à natureza dos dados que gera. Particularmente no caso de dissecções manuais, nas quais os dados de tractografia são manuseados por pessoal especializado, com vista a realizar a parcelização de diferentes tractos de interesse, o processo é moroso e dependente do utilizador, revelando-se necessária a automatização do mesmo. Na realidade, já existem técnicas automáticas que fazem uso de algoritmos de agregação1, nos quais fibras são analisadas e agrupadas segundo características semelhantes, assim como técnicas baseadas em regiões de interesse, em que se extraem apenas os tractos seleccionados entre as regiões escolhidas. O objectivo principal desta dissertação prende-se com a análise automática de dados de tractografia, bem como a parcelização personalizada de tractos de interesse, também esta automática. Em primeiro lugar, foi desenvolvido um algoritmo capaz de lidar automaticamente com funções básicas de carregamento dos ficheiros de tractografia, o seu armazenamento em variáveis fáceis de manusear e a sua filtragem básica de acordo com regiões de interesse de teste. Neste processo de filtragem é feita a avaliação das fibras que atravessam a região de interesse considerada. Assim, após a localização das fibras entre as regiões de interesse os tractos resultantes podem ser guardados de duas formas, as quais têm, necessariamente, que ser especificadas antes de utilizar o software: um ficheiro que contém todas as fibras resultantes da parcelização e outro que contém o mapa de densidade associado, isto é, o número de fibras que se encontra em cada voxel. Após esta fase inicial, a flexibilidade e complexidade do software foi aumentando, uma vez que foram implementados novos filtros e a possibilidade de utilizar regiões de interesse de diferentes espaços anatómicos padrão. Fazendo uma análise a esta última melhoria, pode referir-se que, através de um procedimento de registo não linear da imagem anatómica do espaço padrão ao espaço individual de cada sujeito, foi possível, de forma automática, guardar o campo de deformações que caracteriza a transformação e, assim, gerar regiões de interesse personalizadas ao espaço do sujeito. Estas regiões de interesse serviram depois para a parcelização básica e para seleccionar tractos, mas também para filtragens adicionais, como a exclusão de fibras artefactuosas2 e um filtro especial, no qual apenas os pontos que ligam directamente as diferentes regiões são mantidos. Além do que já foi referido, recorreu-se também à aplicação de planos de interesse que actuam como constrangimentos neuroanatómicos, o que não permite, por exemplo, no caso da radiação óptica, que as fibras se propaguem para o lobo frontal. Esta ferramenta foi utilizada com sucesso para a parcelização automática do Fascículo Arcuado, Corpo Caloso e Radiação Óptica, tendo sido feita a comparação com a dissecção manual, em todos os casos. O estudo do Fasciculo Arcuado demonstrou ser o teste ideal para a ferramenta desenvolvida na medida que permitiu identificar o segmento longo, assim como descrito na literatura. O método automático de duas regiões de interesse deu a origem aos mesmos resultados obtidos manualmente e permitiu confirmar a necessidade de estudos mais aprofundados. Aumentando a complexidade do estudo, realizou-se a parcelização do Corpo Caloso de acordo com conectividade estrutural, isto é, com diferentes regiões envolvidas em funções distintas. Procedeu-se deste modo, e não com base em informação acerca de divisões geométricas, uma vez que estas já demonstraram incongruências quando correlacionadas com subdivisões funcionais. O uso adicional de regiões de interesse para a exclusão de fibras demonstrou-se benéfico na obtenção dos mapas finais. Finalmente, incluiu-se a utilização de um novo filtro para realizar a parcelização da Radiação Óptica, comparando os resultados para DTI e SD(do Inglês "Spherical Deconvolution"). Foi possível determinar limitações na primeira técnica que foram, no entanto, ultrapassadas pela utilização de SD. O atlas final gerado apresenta-se como uma mais-valia para o planeamento cirúrgico num ambiente clínico. O desenvolvimento desta ferramenta resultou em duas apresentações orais em conferências internacionais e encontra-se, de momento, a ser melhorada, a fim de se submeter um artigo de investigação original. Embora se tenha chegado a um resultado final positivo, tendo em conta a meta previamente estabelecida, está aberto o caminho para o seu aperfeiçoamento. Como exemplo disso, poder-se-á recorrer ao uso combinado das duas abordagens de parcelização automática e à utilização de índices específicos dos tractos, o que poderá trazer uma nova força à delineação dos tractos de interesse. Adicionalmente, é também possível melhorar os algoritmos de registo de imagem, tendo em conta a elevada variabilidade anatómica que alguns sujeitos apresentam. Como nota final, gostaria apenas de salientar que a imagiologia por difusão e, em particular, a tractografia, têm ainda muito espaço para progredir. A veracidade desta afirmação traduz-se pela existência de uma grande variedade de modelos e algoritmos implementados, sem que, no entanto, exista consenso na comunidade científica acerca da melhor abordagem a seguir.Diffusion weighted imaging (DWI) has provided us a non-invasive technique to determine physiological information and infer about tissue microstructure. The human body is filled with barriers affecting the mobility of molecules and preventing it from being constant in different directions (anisotropic diffusion). In the brain, the sources for this anisotropy arise from dense packing axons and from the myelin sheath that surrounds them. Only with Diffusion Tensor Imaging (DTI) it was possible to fully characterize anisotropy by offering estimations for average diffusivities in each voxel. However, these methods were limited, not being able to reflect the index of anisotropic diffusion in regions with complex fibre conformations. It was possible to reduce those problems through the acquisition of many gradient directions with High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI). There are model-free approaches such as Diffusion Spectrum Imaging (DSI) and Q-ball Imaging (QBI) which retrieve an orientation distribution function (ODF) directly from the water molecular displacement. Another method is Spherical Deconvolution, which is a model-based approach based on the computation of a fibre orientation distribution (FOD) from the deconvolution of the diffusion signal and a chosen fibre response function. Reconstructing the fibre orientations from the diffusion profile, generates a three-dimensional reconstruction of neuronal fibres (Tractography) whether in a deterministic, probabilistic or global way. Tractography has two main purposes: non-invasive and in vivo mapping of human white matter and neurosurgical planning. In order to achieve those purposes it is common to apply parcellation techniques which can be subdivided into ROI-based or Clustering base. The aim of this project is to develop an automated method of tract-based parcellation of different brain regions. This tool is essential to retrieve information about the architecture and connectivity of the brain, overcoming time consuming and expertise related issues derived from manual dissections. Firstly we investigated basic functions to handle diffusion and tractography data. In particular, we focused on how to load track files, filter them according to regions of interest and save the output in different formats. Results were always compared with manual dissection. The developed tool increased complexity by introduction a new filtering and the use of regions of interest from different standard spaces, created trough non-linear registrations. Three major tracts of interest were analysed: Arcuate Fasciculus, Corpus Callosum and Optic Radiation