Présentation
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Connectivité neuronale in vivo chez l’humain Cortex pariéto-frontal . Présenté par Micka-Lydia Kaneza Nom d’équipe: Water’s Spy Projet d’intégration et recherche: IFT697 Le 19 avril 2016 Sommaire: 1. Introduction 1.1 But 1.2 Motivation 1.3 Connexion des neurones du système nerveux central . 2. IRM de diffusion 2.1 Principe physique de l’IRM 2.2 Séquence de d’IRM 2.3 IRM de diffusion 3. Étapes de traitement des données . 4. Méthode de sélection des connexions fronto-pariétales 5. Conclusion REMERCIEMENTS Pr. Maxime Descoteaux (Encadrant, superviseur du projet) Pr. Pierre-Michel Bernier (sujet et données du projets) . Mohammed Ouenzar (superviseur du cours 679) Yves Tremblay (open projet) Laboratoire Scilab . Jean-Christophe Houde (accès aux outils du lab) François Rheault (aide au lab) Collègues d’Imagerie Introduction But . Trouver des connexions de faisceaux de neurones qui relient des régions spécifiques du cerveau avant et pendant le mouvement pour atteindre un objet: - Cortex prémoteur: dorsal, partie caudale (PMdc) dorsal, partie rostale (PMdr) - Cortex pariétal: postérieur, partie dorso-médiale (dmPPC) . sulcus intra-pariétale médiale (mIPS) Mot clé: Rostale: antérieur; caudale: postérieur; dorsale: supérieur; ventral: inférieur Système nerveux central Neurones : - Corps neuronal (matière grise) - Axone (matière blanche) . . Connexion des neurones . . On peut voir les: Neurones comme des câbles électriques (se touchent – » allument) Influx nerveux (message): courant électrique; Muscles : récepteurs Motivation [Bernier et Grafton 2012]: (EEG – fMRI) : 19 sujets . ( 20-32 ans; ø atcd maladies neurologiques ou troubles psychiatriques) Connexions: 1) PMdc – dmPPC (Action du mouvement controlatéral) . 2) PMdr – mIPS (Hypothèse: Prise de décision: Sélection du du bras à utiliser) Mots clés: EEG: électroencéphalogramme; fMRI: IRM fonctionnel; atcd: antécédents Imagerie par résonance magnétique (IRM) Principe de l’IRM : Aperçu . 1. Le sujet est placé dans un champ magnétique intense (aimant) 2. Le sujet est excité par une onde de radiofréquence (RF) . Mots clés: RF: radiofréquence Imagerie par résonance magnétique Principe de l’IRM : Aperçu (suite) . 3. Le corps renvoie le signal de RF 4. Lecture du signal par des antennes 5. Reconstruction de la coupe . (TF inverse) Mots clés: Coupes : axiale, frontale et coronale Principes physiques Tout noyau porte une charge qui tourne autour de l’axe nucléaire B0 . ωo = ϒ B0 ωo (Équation de Lamor) μ . ω : vitesse angulaire ϒ : rapport gyromagnétique B0 : intensité du champ magnétique μ: moment magnétique Note: fH+ = 63,86 MHz à 1.5 T ( tesla) Spin: moment magnétique sous la forme d’un vecteur en rotation Principes physiques Précession: rotation des spins dans un champ magnétique uniforme . L’IRM est basé sur l’observation de la RMN des protons de l’eau Mz . Champ magnétique Énergie basse Énergie haute Mot clé: RMN: résonance magnétique nucléaire Signal d’IRM Seules les variations de l’aimantation transversale (plan xy) peuvent être enregistrées sous forme d’un signal radiofréquence. . enregistrement . Note: Sélectionner une coupe: Appliquer un gradient -> seule une couche est excitée Mots clés: EEG: électroencéphalogramme; fMRI: IRM fonctionnel Signal d’IRM . Le retour des protons dans leur position d’équilibre engendre la formation d’un signal capté par une antenne réceptrice. Enregistrement du signal fréquentiel . La Transformée de Fourier inverse pour avoir une image temporelle (numérique) Image obtenue : contraste T1 ou T2 Imagerie par résonance magnétique Comportement de tissus diffère selon la pondération T1 ou T2 d’un signal T1: réalignement de la magnétisation dans la direction B0 (67% amplitude) T2: Déphasage de spins (37% de son aimantation transverse) . Résolution : 1mm3 T1 T2 Diffusion T2 rapide . Résolution : 6mm3 (signal du liquide céphalorachidien : ( IRM: 1.5T) ) Séquence d’IRM 900 1800 TE/2 Écho TE/2 . G G δ δ Δ . b = ϒ2G2δ2 (Δ – δ/3) (s/mm 2 ) et q = ϒGδ /2Π (mm -1) (( (q-space : IRM de diffusion) TE: temps d’ écho K-space (IRM) Mots clés: b (b-value): paramètre d’ atténuation de la diffusion; q: vecteur onde fréquence Diffusion . . Diffusion isotrope Mots clés: Diffusion anisotrope (mouvement browien) Diffusion: mouvement des molécules d’eau IRM de diffusion 1. Milieu isotrope (eau libre) . Équation d’Einstein: (r(t) – r(t0))2 = 6Dt Et D = 𝛿2 ∕ 2𝛾2 (coefficient de diffusion : mm 2 s) 2. Milieu anisotrope (barrière: intra/extracellulaire) . D (coefficient de diffusion) -> ADC (coefficient apparent de diffusion) : Dxx Dxy Dxz D = Dyx Dyy Dyz : tenseur de diffusion Dzx Dzy Dzz (6 coefficients de diffusions) Mots clés: Diffusion: mouvement des molécules d’eau IRM de diffusion Propagateur de diffusion . . D: tenseur de diffusion t : temps de diffusion r : vecteur de déplacement Mots clés: Distribution gaussienne IRM de diffusion Mesures: FA (anisotropie fractionnelle) [0,1] : mesure l’écart-type . FA = 3 2 λ1 −λ 2+ λ2−λ 2+(λ3−λ)2 λ12+λ22+λ32 où λ est la moyenne des 3 valeurs propres RGB = FA ( e1(x), e2(y), e3(z)) Code de couleur: Rouge (R): droit – gauche Vert (G) : antérieur – postérieur bleue (B): supérieur - inférieur . RGB: Mots clés: des trois valeurs propres RGB: Red, Green, Bleu IRM de diffusion Image du tenseur de diffusion (DTI): Équation de tenseur de diffusion: S(b,g) = S0 exp(-bg TDg) où g = q / |q| . DTI : 4 dimensions ( XYZ D) où D: coefficient du tenseur de diffusion . tenseur de diffusion Mots clés: So : signal sans gradient ( b=0) , g: direction du gradient, D: tenseur de diffusion IRM de diffusion HARDI (High Angular Resolution Diffusion Imaging) : Pour les croisements des fibres (limite du DTI) . . ODF (orientation density function ) fODF (fiber ODF) : distribution d’orientation des fibres dans un voxel Mots clés: FRT : transformation de Funk-Radon Tenseurs Tenseurs (axes) . Peaks . ODF de fibre (fODF) Étapes de traitement de données Échantillon (données par Pierre Michel Bernier) : . . - 19 sujets volontaires - âge: 20 à 32 ans - antécédents neurologiques: aucun - antécédents psychiatriques: aucun - sexe: homme - bras dominant: droit Mot clé: bras dominant: droitier ou gaucher Étapes de traitement de données 1. Conversion . - si T1 et/ou DWI n’est pas dans la bonne orientation, la (les) mettre dans l’orientation standard [+1 +2 +3] - Construction de la matrice de b-values et b-vectors - Appliquer les transformations faites avec la t1 et DWI . - Reconvertir la matrice en b-values et en b-vectors Mot clé: DWI: diffusion weighted image Étapes de traitement de données . 2. Prétraitement des données DWI: - Correction de mouvement de l’image de diffusion : (eddy-correct) - Débruiter l’image de diffusion . - Ré-échantillonner l’image de diffusion à 1x1x1 ( avant 2x2x2) - Extraire l’image B0 Étapes de traitement de données 2. Prétraitement des données (suite) . . T1: - Extraire le cerveau de la T1 (enlever cou, yeux, …): Bet - Débruiter l’image de la T1 (cerveau extrait) - Vérifier si on a la bonne orientation (sinon, corriger) Étapes de traitement de données 3. Reconstruction . - Générer un masque de l’image de diffusion (bet) - Calculer la FA, RGB - Calculer la fODF . - Construire un masque des voxels non-nuls (MB) Mot clé: MB : Matière blanche Étapes de traitement de données 4. Enregistrement . . - Faire un enregistrement linéaire et non-linéaire de la T1 sur l’image de référence de diffusion (B0[ 1x1x1]) - Segmenter les masques de : - matière blanche - matière grise - liquide céphalorachidien Mot clé: enregistrement: recalage Étapes de traitement de données 5. Tractographie - Construire l’interface et les maps du PDF (inclu et exclu) . - Faire la tractographie des fibres ( faisceaux) . - Écrire l’entête du fichier conforme (format, dim, nbre de vox, …) Mot clé : PDF : Probability Density Fonction Étapes de traitement de données 6. Importation dans l’espace MNI . . - Vérifier si les fibres sont bien orientées (voir si les principaux faisceaux sont présents et vérifier si les codes de couleurs sont respectés) - Enregistrement de la T1 et faisceaux dans l’espaces MNI Étapes de traitement de données 6. Importation dans l’espace MNI : T1 . T1 MNI (référence) . Recalage ( linéaire et non-linéaire) T1 original T1 recalé Étapes de traitement de données 6. Importation dans l’espace MNI : Fibres . . Streamlines: original Streamlines: espace MNI Méthode de sélection des connexions - Manuelle: Utiliser les select objet : MI-Brain ou Fibernavigator . . Mot clé: MI-Brain: Medical Imaging-Brain Méthode de sélection des connexions . - Semi-automatique : - Dessiner les régions d’intérêts (ROIs) - Calculer les faisceaux qui ne passent qu’à ces régions . Mot clé: ROIs: régions d’intérêts Méthode de sélection des connexions - Tractographie à partir des ROIs Calculer les faisceaux à la région qui connecte . . Méthode de sélection des connexions Sélection des fibres 2 hémisphères: . . Streamlines de tout le cerveau Streamlines 2 ROIs Mot clé: Hémisphères: deux côtés du cerveau Méthode de sélection des connexions Sélection des fibres (suite) . . Streamlines : 2 ROIs Résultats de connexions Résumé des résultats . . Conclusion . . L’étude des connexions du cerveau humain est indispensable à la compréhension du fonctionnement et du rôle de celui-ci. La tractographie apporte une évolution dans la recherche. C’est une des techniques rares qui image la trajectoire anatomique de l’ensemble des fibres nerveux. 5. Bibliographie De l’Estimation locale par imagerie Q-Ball à la tractographie des croisements de fibres, Maxime Descoteaux ; 2012 http://physiquereussite.fr/les-ondes/ . Chapitres du livre de Maxime Descoteaux Note de cours de IMN530 Effector selection procedes reach planing in dorso-parietofrontal cortex , Pierre-Michel Bernier and al. 2012 Eye hand coordination during reaching. Alexandra Batteglia and al, 2001 . Combined functional MRI and tractographie to demonstrate the connectivity of human primary motor cortex in Vivo , Maxime Guye and al; 2003 Dipy, a library for the analysis of diffusion MRI data, Garyfallidis and al; 1-18, 2014 . . Merci !
