Morphométrie à base de voxels - Voxel-based morphometry

Exemple d'analyse VBM sur des patients souffrant d' algie vasculaire de la face .

La morphométrie basée sur le voxel est une approche informatique de la neuroanatomie qui mesure les différences de concentrations locales de tissu cérébral, grâce à une comparaison par voxel de plusieurs images cérébrales.

En morphométrie traditionnelle , le volume de l'ensemble du cerveau ou de ses sous - parties est mesuré en dessinant des régions d'intérêt (ROI) sur des images issues de la numérisation du cerveau et en calculant le volume enfermé. Cependant, cela prend du temps et ne peut fournir des mesures que sur des zones assez vastes. De plus petites différences de volume peuvent être négligées. La valeur du VBM est qu'il permet une mesure complète des différences, non seulement dans des structures spécifiques, mais dans l'ensemble du cerveau. VBM enregistre chaque cerveau dans un modèle, ce qui élimine la plupart des grandes différences dans l'anatomie du cerveau entre les personnes. Ensuite, les images cérébrales sont lissées de sorte que chaque voxel représente la moyenne de lui-même et de ses voisins. Enfin, le volume de l'image est comparé entre les cerveaux à chaque voxel.

Cependant, le VBM peut être sensible à divers artefacts, notamment un désalignement des structures cérébrales, une mauvaise classification des types de tissus, des différences dans les modèles de pliage et dans l'épaisseur corticale. Tous ces éléments peuvent fausser l'analyse statistique et soit diminuer la sensibilité aux vrais effets volumétriques, soit augmenter le risque de faux positifs. Pour le cortex cérébral, il a été montré que les différences de volume identifiées avec VBM peuvent refléter principalement des différences de surface du cortex, plutôt que d'épaisseur corticale.

Histoire

Au cours des deux dernières décennies, des centaines d'études ont mis en lumière les corrélats structurels neuroanatomiques des troubles neurologiques et psychiatriques. Bon nombre de ces études ont été réalisées à l'aide de la morphométrie à base de voxel (VBM), une technique du cerveau entier pour caractériser les différences de volume régional et de concentration tissulaire entre les groupes à partir d'analyses d'imagerie par résonance magnétique (IRM) structurelle.

L'une des premières études VBM et celle qui a attiré l'attention des médias grand public était une étude sur la structure cérébrale de l' hippocampe des chauffeurs de taxi londoniens . L'analyse VBM a montré que la partie arrière de l'hippocampe postérieur était en moyenne plus grande chez les chauffeurs de taxi par rapport aux sujets témoins, tandis que l'hippocampe antérieur était plus petit. Les chauffeurs de taxi londoniens ont besoin de bonnes compétences en navigation spatiale et les scientifiques ont généralement associé l'hippocampe à cette compétence particulière.

Un autre article célèbre du VBM était une étude sur l'effet de l'âge sur la matière grise et blanche et le LCR de 465 adultes normaux. L'analyse VBM a montré que la matière grise globale diminuait linéairement avec l'âge, en particulier pour les hommes, alors que la matière blanche globale ne diminuait pas avec l'âge.

Une description clé de la méthodologie de la morphométrie basée sur les voxels est la morphométrie basée sur les voxels - Les méthodes - l'un des articles les plus cités dans la revue NeuroImage . L'approche habituelle pour l'analyse statistique est la masse univariée (analyse de chaque voxel séparément), mais la reconnaissance des formes peut également être utilisée, par exemple, pour classer les patients des sains.

Pour l'asymétrie cérébrale

Habituellement, la VBM est effectuée pour examiner les différences entre les sujets, mais elle peut également être utilisée pour examiner les différences neuroanatomiques entre les hémisphères détectant l'asymétrie cérébrale . Une procédure technique pour une telle enquête peut utiliser les étapes suivantes :

  1. Construction d'un modèle d'image cérébrale spécifique à l'étude avec un ensemble équilibré de gauchers et de droitiers et d'hommes et de femmes.
  2. Construction de modèles de matière blanche et grise à partir de la segmentation .
  3. Construction de modèles de matière grise et blanche symétriques en faisant la moyenne des hémisphères cérébraux droit et gauche .
  4. Segmentation et extraction de l'image du cerveau, par exemple, élimination du tissu du cuir chevelu dans l'image.
  5. Normalisation spatiale aux modèles symétriques
  6. Correction pour changement de volume (application d'un déterminant jacobien )
  7. Lissage spatial (l'intensité dans chaque voxel est une moyenne locale pondérée généralement exprimée en concentration GM, WM, CSF).
  8. Analyse statistique réelle par le modèle linéaire général , c'est-à-dire la cartographie paramétrique statistique .

Le résultat de ces étapes est une carte paramétrique statistique, mettant en évidence tous les voxels du cerveau où les intensités (volume ou concentration en GM selon que l'étape de modulation a été appliquée ou non) dans un groupe d'images sont significativement inférieures/supérieures à celles de l'autre groupe sous enquête.

Par rapport à l'approche par région d'intérêt

Avant l'avènement du VBM, la délimitation manuelle de la région d'intérêt était l'étalon-or pour mesurer le volume des structures cérébrales. Cependant, par rapport à l'approche par région d'intérêt, le VBM présente un grand nombre d'avantages qui expliquent sa grande popularité au sein de la communauté de la neuroimagerie. En effet, il s'agit d'un outil automatisé et relativement facile à utiliser, efficace en temps, pour l'ensemble du cerveau qui pourrait détecter les différences microstructurales focales dans l'anatomie cérébrale in vivo entre des groupes d'individus sans nécessiter de décision a priori concernant la structure à évaluer. De plus, le VBM présente une précision comparable à la volumétrie manuelle. En effet, plusieurs études ont montré une bonne correspondance entre les deux techniques, donnant confiance dans la validité biologique de l'approche VBM.

Voir également

Les références

Lectures complémentaires