Longitudinal regression analysis of spatial–temporal growth patterns of geometrical diffusion measures in early postnatal brain development with diffusion tensor imaging

Although diffusion tensor imaging (DTI) has provided substantial insights into early brain development, most DTI studies based on fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) may not capitalize on the information derived from the three principal diffusivities (e.g. eigenvalues). In this study, we explored the spatial and temporal evolution of white matter structures during early brain development using two geometrical diffusion measures, namely, linear (Cl) and planar (Cp) diffusion anisotropies, from 71 longitudinal datasets acquired from 29 healthy, full-term pediatric subjects. The growth trajectories were estimated with generalized estimating equations (GEE) using linear fitting with logarithm of age (days). The presence of the white matter structures in Cl and Cp was observed in neonates, suggesting that both the cylindrical and fanning or crossing structures in various white matter regions may already have been formed at birth. Moreover, we found that both Cl and Cp evolved in a temporally nonlinear and spatially inhomogeneous manner. The growth velocities of Cl in central white matter were significantly higher when compared to peripheral, or more laterally located, white matter: central growth velocity Cl = 0.0465±0.0273/log(days), versus peripheral growth velocity Cl=0.0198±0.0127/log(days), p−6. In contrast, the growth velocities of Cp in central white matter were significantly lower than that in peripheral white matter: central growth velocity Cp= 0.0014±0.0058/log(days), versus peripheral growth velocity Cp = 0.0289±0.0101/log(days), p−6. Depending on the underlying white matter site which is analyzed, our findings suggest that ongoing physiologic and microstructural changes in the developing brain may exert different effects on the temporal evolution of these two geometrical diffusion measures. Thus, future studies utilizing DTI with correlative histological analysis in the study of early brain development are warranted

Automatic atlas-based segmentation of brain white-matter in neonates at risk for neurodevelopmental disorders

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.Na Europa, mais de meio milhão de bebés nasce prematuramente por ano. Os recémnascidos com menos de 32 semanas de gestação estão especialmente em risco para desordens de desenvolvimento neuronal. Para estes bebés, os principais problemas de desenvolvimento surgem a nível cognitivo (40%). Reabilitação é possível, principalmente se for feita nos primeiros tempos de vida quando o cérebro é caracterizado pela sua enorme plasticidade. No entanto, não existem bio-marcadores que possibilitem prever quais os bebés prematuros que estão em risco. Este trabalho tem como objetivo analisar a maturação da matéria branca do cérebro em bebés prematuros e investigar a sua usabilidade como possível marcador para desordens de desenvolvimento neuronal. Um pipeline automático para segmentação atlas-based de matéria branca visualizada com tratografia de Diffusion Tensor Imaging (DTI) foi implementado. O atlas usado foi construído previamente com tratografias de bebés prematuros em term equivalente age (TEA). Principais contribuições correspondem à automatização do pipeline e desenvolvimento de algoritmos específicos para tratografias neonatais para: registo entre tratografias, skull-stripping e sampling. O algoritmo para registo entre tratografias foi inspirado no trabalho de O’Donnell (2012). Este tipo de registo utiliza a informação relativa à conectividade global de regiões de matéria branca no cérebro, característica dos dados de tratografia. Em comparação com métodos de segmentação manual, este método consome menos tempo e é menos dependente do utilizador. Os resultados são promissores, apenas 12% das segmentações contêm mais de 30% de fibras erroneamente segmentadas por estrutura anatómica. A performance da segmentação não foi influenciada pela presença de patologias da matéria branca nos pacientes. As estruturas anatómicas automaticamente segmentadas do corpus callosum foram também analisadas relativamente aos seus volumes e valores de anisotropia. Volume e difusão média são significamente correlacionados com a intensidade de patologia da matéria branca. Estes resultados estão de acordo com descobertas prévias sobre como patologia na matéria branca influencia os valores de anisotropia. Em conclusão, tratografia neonatal pode ser segmentada nas principais estruturas anatómicas de interesse para estudo de desordens do desenvolvimento neuronal