22 research outputs found
Visualization and analysis of diffusion tensor fields
technical reportThe power of medical imaging modalities to measure and characterize biological tissue is amplified by visualization and analysis methods that help researchers to see and understand the structures within their data. Diffusion tensor magnetic resonance imaging can measure microstructural properties of biological tissue, such as the coherent linear organization of white matter of the central nervous system, or the fibrous texture of muscle tissue. This dissertation describes new methods for visualizing and analyzing the salient structure of diffusion tensor datasets. Glyphs from superquadric surfaces and textures from reactiondiffusion systems facilitate inspection of data properties and trends. Fiber tractography based on vector-tensor multiplication allows major white matter pathways to be visualized. The generalization of direct volume rendering to tensor data allows large-scale structures to be shaded and rendered. Finally, a mathematical framework for analyzing the derivatives of tensor values, in terms of shape and orientation change, enables analytical shading in volume renderings, and a method of feature detection important for feature-preserving filtering of tensor fields. Together, the combination of methods enhances the ability of diffusion tensor imaging to provide insight into the local and global structure of biological tissue
Combining DTI and fMRI to investigate language lateralisation
Hemispheric lateralisation in the human brain has been a focus of interest in different fields of neurosciences since a long time (Galaburda, LeMay, Kemper, & Geschwind, 1978; Rubino, 1970).
One of the most studied and earliest observed lateralised brain functions is language. Reported in the nineteenth by the French physician and anatomist Paul Broca (1861) and by the German anatomist and neuropathologist Carl Wernicke (1874), language was found to be more impaired following tumours or strokes in the left hemisphere.
In recent years, a number of studies have employed diffusion tensor imaging (DTI) to characterize left hemisphere language-related white matter pathways (Barrick, Lawes, Mackay, & Clark, 2007; Bernal & Altman, 2010; Catani et al., 2007; Glasser & Rilling, 2008; Hagmann et al., 2006; Parker et al., 2005; Propper et al., 2010; Upadhyay, Hallock, Ducros, Kim, & Ronen, 2008; Vernooij et al., 2007). In addition, lesion and fMRI studies in healthy subjects have indicated that speech comprehension and production are lateralised to the left brain hemisphere (A. U. Turken & Dronkers, 2011).
The main aim of the present doctoral work is to better delineate the relationship between anatomical and functional correlates of hemispheric dominance in the perisylvian language network. To this purpose a multi-modal neuroimaging approach including DTI and fMRI on a population of 23 healthy individuals was applied.
In the first study, a virtual in vivo interactive dissection of the three subcomponents of the arcuate fasciculus was carried out and measures of perisylvian white matter integrity were derived from tract-specific dissection. Consistently with previous studies (Barrick, et al., 2007; Buchel et al., 2004; Catani, et al., 2007; Powell et al., 2006), a significant leftward asymmetry in the fractional anysotropy (FA) value of the long direct segment of the arcuate fasciculus (AF) has been found. In addition, I found another significant leftward lateralisation in the streamlines (SL) of the posterior segment and a rightward distribution of the SL index of the anterior segment of the AF. Finally, I found no evidence of a significant relationship between the leftward lateralisation indeces and any measures of language and verbal memory performance in my group.
In the second study, I implemented functional connectivity analysis to test whether leftward lateralisation of connectivity indeces between perisylvian regions can be observed in individuals performing a language-related task. The main finding of the functional connectivity analysis is a significant rightward lateralisation (left, 0.347 ± 0.183; right, 0.493 ± 0.228; P = 0.037) in the anterior connection, between the the inferior frontal gyrus (IFG) and the inferior parietal lobe (IPG).
In the third study, I combined DTI and fMRI data to examine whether a significant relationship is present between these measures of perisylvian connectivity and it significantly differs between hemispheres. The correlation analysis demonstrated significant negative relations between the mean FA values in the long segment of the AF and the strength of inter-regional coupling between the IFG and the middle temporal gyrus (MTG) in the left hemisphere, and between the mean FA values in the anterior segment of the AF and the strength of regional coupling between IFG and IPL in the right hemisphere. Finally, there were no significant correlations between laterality indices estimated on FA and functional connectivity values.
The Effect of Professional Ballet Training on Brain Structure: A Tale of Two Fractional Anisotropy Metrics
This research investigated structural brain changes associated with long-term professional ballet dance training. The primary measure used was fractional anisotropy (FA), a diffusion tensor (DTI) derived index of water molecule diffusion, which putatively quantifies main neural tract efficiency. Dancers had higher FA (p = .062, FWE corrected), which ostensibly reflects greater axonal ability to communicate. Dancers also had differing FA lateralization (p = .038, FWE corrected). Large percentages (30% to 55%) of variability in these metrics were shared by years of dance training, implicating a substantive impact of dance training on brain structure. Other DTI-derived indices where used to help characterize FA (i.e. axial diffusion, radial diffusion, and mean diffusion), and the results implicate enhanced conduction from altered tract properties, perhaps increased myelination. In addition, dancers had greater global grey matter and white matter volume, large percentages in the variability of which were also shared by years of training
Mikrostrukturelle Analyse des anterioren Cingulum-BĂĽndels mittels Polarized Light Imaging (PLI)
Das Cingulum ist eine Assoziationsfaserbahn der weißen Substanz des menschlichen Gehirns, die den Gyrus cinguli mit dem Hippocampus verbindet. Wegen der Zwischenstellung zwischen Neokortex und limbischem System wird diese Hirnregion als Brücke zwischen Emotionen, Verhalten und Denken diskutiert. Aus diesem Grund ist das Cingulum Gegenstand zahlreicher neuroanatomischer Studien. Neuere Untersuchungen konnten Zusammenhänge zwischen Veränderungen des Gyrus cinguli und der Pathogenese neuropsychiatrischer Erkrankungen wie der Schizophrenie und bipolaren Störungen aufzeigen (Wang et al. 2007, Wang et al. 2008). Auch dem anterioren Cingulum wurde diesbezüglich in verschiedenen Arbeiten eine wesentliche Rolle zugeschrieben, sodass wissenschaftliche Erkenntnisse zum Faserverlauf in dieser Hirnregion von hohem klinischem Interesse sind. Auch im Hinblick auf Forschungsprojekte wie dem menschlichen Konnektom, welches neuroarchitektonische Aspekte und neuronale Funktionen integriert, ist die Erhebung neuroanatomischer Daten wissenschaftlich bedeutsam. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse und der detaillierten Darstellung der Faserorientierung im anterioren Cingulum des menschlichen Gehirns mittels Polarized Light Imaging (PLI). Mit dieser Methode kann die Faserorientierung in jedem Voxel eines Dünnschnittpräparates berechnet werden und damit der Verlauf von Fasersystemen und Nervenbahnen hochauflösend dargestellt werden. Die physikalische Grundlage für dieses Verfahren bilden die doppelbrechenden Eigenschaften der myelinisierten Nervenfasern. Das Polarized Light Imaging ermöglicht somit eine detaillierte Abbildung der Faserorientierung der weißen Substanz im menschlichen Gehirn mit einer Auflösung im Mikrometerbereich. In der vorliegenden Arbeit wurden sechs in formalinhaltiger Lösung konservierte menschliche Gehirne in ihre Hemisphären geteilt, die Region des anterioren Gyrus cinguli präpariert und anschließend seriell geschnitten. Diese 100 Mikrometer starken Schnitte wurden mithilfe einer eigens entwickelten Polarisationsoptik, einer Digitalkamera und eines PCs digitalisiert und archiviert. Durch standardisierte Anordnungen des Polarisationsfilters in der Polarisationsoptik mit und ohne Viertelwellenplatte entstanden 18 Einzelbilder je Hirnschnitt. Aus über 85.000 Einzeldatensätzen wurden mittels MATLAB-Algorithmus Intensitäts-, Neigungs- und Richtungskarten erstellt und schließlich farbkodierte Faserorientierungskarten (FOM) des anterioren Cingulum berechnet. Für die genaue anatomische Beschreibung und zum Vergleich der Ergebnisse wurde die topografische Einteilung des anterioren Cingulum in einen supracallosalen, prägenualen und subgenualen Abschnitt gewählt. In der vorliegenden Arbeit stellt sich der supracallosale Abschnitt des Cingulums im anterioren Bereich als kompaktes Faserbündel dar, welches entlang des Corpus callosum zieht. Im posterioren Anteil sind Faservermischungen mit Strukturen der angrenzenden kortikalen Areale sichtbar. Der prägenuale Abschnitt präsentiert sich als gleichmäßiges Faserbündel ohne Faserein- oder Faserausstrahlungen, das von supracallosal um das Genu des Corpus callosum verläuft. In der subgenualen Region sind diffuse Vermischungen der Faserzüge mit Ausstrahlungen vor allem in die orbitofrontale Region und in Richtung des Limen insulae sichtbar. Die Darstellung der neuronalen Strukturen gelingt mit einer Auflösung von 64μm x 64μm x 100μm. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit komplettieren die Erkenntnisse zur Faseranatomie des anterioren Cingulum aus anderen Studien (Devinsky et al. 1995, Palomero-Gallagher et al. 2009, Vogt 2005). Ein wesentlicher Vorteil des PLI liegt in der hohen Auflösung der Faserdarstellung und der Möglichkeit, sowohl sehr kleine neuronale Abschnitte als auch lange Faserzüge abbilden zu können. Die Datenerhebung ist nicht in vivo möglich und bedarf gegenüber magnetresonanzbasierten Methoden eines hohen Arbeits- und Zeitaufwandes. Dennoch vermögen die mesodimensionalen Daten, die mittels PLI gewonnen werden, die Lücke zwischen Makro- und Mikroebene zu schließen. PLI stellt eine unabhängige Methode zur Validierung der Ergebnisse magnetresonanzbasierter Verfahren dar und leistet, auch in Anbetracht der Möglichkeit zur dreidimensionalen Rekonstruktion, einen unverzichtbaren Beitrag zur Erstellung des menschlichen Konnektoms
Structural Brain Connectivity in Aging and Neurodegeneration
As our life expectancy rises, the prevalence of common age-related brain diseases such as cognitive decline, dementia and neurovascular disease will increase. Effective preventive and curative interventions are scarce, whilst causative factors remain largely unknown. The role of cerebral white matter in age-related diseases has been established. However, macrostructural white matter changes, which are visible on a conventional MRI, constitute only the tip of the iceberg of the white matter pathology that have occurre
Proceedings of the Second International Workshop on Mathematical Foundations of Computational Anatomy (MFCA'08) - Geometrical and Statistical Methods for Modelling Biological Shape Variability
International audienceThe goal of computational anatomy is to analyze and to statistically model the anatomy of organs in different subjects. Computational anatomic methods are generally based on the extraction of anatomical features or manifolds which are then statistically analyzed, often through a non-linear registration. There are nowadays a growing number of methods that can faithfully deal with the underlying biomechanical behavior of intra-subject deformations. However, it is more difficult to relate the anatomies of different subjects. In the absence of any justified physical model, diffeomorphisms provide a general mathematical framework that enforce topological consistency. Working with such infinite dimensional space raises some deep computational and mathematical problems, in particular for doing statistics. Likewise, modeling the variability of surfaces leads to rely on shape spaces that are much more complex than for curves. To cope with these, different methodological and computational frameworks have been proposed (e.g. smooth left-invariant metrics, focus on well-behaved subspaces of diffeomorphisms, modeling surfaces using courants, etc.) The goal of the Mathematical Foundations of Computational Anatomy (MFCA) workshop is to foster the interactions between the mathematical community around shapes and the MICCAI community around computational anatomy applications. It targets more particularly researchers investigating the combination of statistical and geometrical aspects in the modeling of the variability of biological shapes. The workshop aims at being a forum for the exchange of the theoretical ideas and a source of inspiration for new methodological developments in computational anatomy. A special emphasis is put on theoretical developments, applications and results being welcomed as illustrations. Following the very successful first edition of this workshop in 2006 (see http://www.inria.fr/sophia/asclepios/events/MFCA06/), the second edition was held in New-York on September 6, in conjunction with MICCAI 2008. Contributions were solicited in Riemannian and group theoretical methods, Geometric measurements of the anatomy, Advanced statistics on deformations and shapes, Metrics for computational anatomy, Statistics of surfaces. 34 submissions were received, among which 9 were accepted to MICCAI and had to be withdrawn from the workshop. Each of the remaining 25 paper was reviewed by three members of the program committee. To guaranty a high level program, 16 papers only were selected
Réseaux de neurones génératifs avec structure
Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative.
Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neurones récurrent est appliqué à des données de diffusion afin d’obtenir une représentation des fibres de la matière blanche sous forme de séquences de points en trois dimensions