La morfometría basada en vóxeles es un enfoque computacional de la neuroanatomía que mide las diferencias en las concentraciones locales de tejido cerebral, a través de una comparación por vóxeles de múltiples imágenes cerebrales. [1]
En la morfometría tradicional , el volumen de todo el cerebro o sus subpartes se mide dibujando regiones de interés (ROI) en imágenes de escaneo cerebral y calculando el volumen incluido. Sin embargo, esto lleva mucho tiempo y solo puede proporcionar medidas de áreas bastante grandes. Es posible que se pasen por alto pequeñas diferencias de volumen. El valor de VBM es que permite una medición integral de las diferencias, no solo en estructuras específicas, sino en todo el cerebro. VBM registra cada cerebro en una plantilla, lo que elimina la mayoría de las grandes diferencias en la anatomía del cerebro entre las personas. Luego, las imágenes del cerebro se suavizan para que cada vóxelrepresenta el promedio de sí mismo y sus vecinos. Finalmente, el volumen de la imagen se compara entre cerebros en cada vóxel.
Sin embargo, VBM puede ser sensible a varios artefactos, que incluyen desalineación de las estructuras cerebrales, clasificación errónea de los tipos de tejido, diferencias en los patrones de plegado y en el grosor cortical. [2] Todo esto puede confundir el análisis estadístico y disminuir la sensibilidad a los verdaderos efectos volumétricos o aumentar la posibilidad de falsos positivos. Para la corteza cerebral, se ha demostrado que las diferencias de volumen identificadas con VBM pueden reflejar principalmente diferencias en el área de superficie de la corteza que en el grosor cortical. [3] [4]
Historia
Durante las últimas dos décadas, cientos de estudios han arrojado luz sobre los correlatos estructurales neuroanatómicos de los trastornos neurológicos y psiquiátricos. Muchos de estos estudios se realizaron utilizando morfometría basada en voxel (VBM), una técnica de todo el cerebro para caracterizar el volumen regional entre grupos y las diferencias de concentración de tejido de las imágenes de resonancia magnética estructural (MRI). [5]
Uno de los primeros estudios de VBM y uno que llamó la atención en los principales medios de comunicación fue un estudio sobre la estructura cerebral del hipocampo de los conductores de taxis de Londres . [6] El análisis VBM mostró que la parte posterior del hipocampo posterior era en promedio más grande en los taxistas en comparación con los sujetos de control, mientras que el hipocampo anterior era más pequeño. Los taxistas de Londres necesitan buenas habilidades de navegación espacial y los científicos generalmente han asociado el hipocampo con esta habilidad en particular.
Otro artículo famoso de VBM fue un estudio sobre el efecto de la edad sobre la materia gris y blanca y el LCR de 465 adultos normales. [7] El análisis VBM mostró que la materia gris global disminuyó linealmente con la edad, especialmente para los hombres, mientras que la materia blanca global no disminuyó con la edad.
Una descripción clave de la metodología de la morfometría basada en voxel es Morfometría basada en voxel, los métodos [8], uno de los artículos más citados en la revista NeuroImage . [9] El enfoque habitual para el análisis estadístico es univariante de masas (análisis de cada vóxel por separado), pero también se puede utilizar el reconocimiento de patrones , por ejemplo, para clasificar a los pacientes de los sanos. [10]
Para la asimetría cerebral
Por lo general, la MBV se realiza para examinar las diferencias entre los sujetos, pero también se puede utilizar para examinar las diferencias neuroanatómicas entre los hemisferios que detectan la asimetría cerebral . [11] [12] Un procedimiento técnico para tal investigación puede utilizar los siguientes pasos: [13]
- Construcción de una plantilla de imagen cerebral específica del estudio con un conjunto equilibrado de diestros y zurdos y de hombres y mujeres.
- Construcción de plantillas de materia blanca y gris a partir de la segmentación .
- Construcción de plantillas simétricas de materia gris y blanca promediando los hemisferios cerebrales derecho e izquierdo .
- Segmentación y extracción de la imagen del cerebro, p. Ej., Extirpación de tejido del cuero cabelludo en la imagen.
- Normalización espacial a las plantillas simétricas
- Corrección por cambio de volumen (aplicando un determinante jacobiano )
- Suavizado espacial (la intensidad en cada vóxel es un promedio ponderado local generalmente expresado como concentración de GM, WM, CSF).
- Análisis estadístico real mediante el modelo lineal general , es decir, mapeo estadístico paramétrico .
El resultado de estos pasos es un mapa paramétrico estadístico, que resalta todos los vóxeles del cerebro donde las intensidades (volumen o concentración de GM dependiendo de si se ha aplicado el paso de modulación o no) en las imágenes de un grupo son significativamente más bajas / más altas que las del otro grupo bajo investigación.
En comparación con el enfoque de región de interés
Antes de la llegada de VBM, la delimitación manual de la región de interés era el estándar de oro para medir el volumen de las estructuras cerebrales. Sin embargo, en comparación con el enfoque de la región de interés, VBM presenta una gran cantidad de ventajas que explican su gran popularidad dentro de la comunidad de neuroimagen. De hecho, es una herramienta para todo el cerebro automatizada y relativamente fácil de usar y eficiente en el tiempo que podría detectar las diferencias microestructurales focales en la anatomía del cerebro in vivo entre grupos de individuos sin requerir ninguna decisión a priori sobre qué estructura evaluar. Además, VBM exhibe una precisión comparable a la volumetría manual. De hecho, varios estudios han demostrado una buena correspondencia entre las dos técnicas, lo que proporciona confianza en la validez biológica del enfoque VBM. [14]
Ver también
Referencias
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- ^ Scarpazza C, De Simone M (julio de 2016). "Morfometría basada en voxel: perspectivas actuales". Neurociencia y Neuroeconomía . 2016 (5): 19–35.
Otras lecturas
- Tutorial: Un análisis crítico de morfometría basada en vóxeles (VBM)
- La morfometría basada en vóxeles no debe usarse con imágenes registradas imperfectamente
- Por qué se debe utilizar la morfometría basada en vóxeles
- Morfometría basada en vóxeles en el BIC
- Tutorial de VBM por John Ashburner