Magnetic Resonance Imaging

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1 1 Magnetic Resonance Imaging Structural Functional Diffusion Spectroscopy Modified from Brain Imaging Center website And much more, such as perfusion, angiography, ASL, CDI, SWI, etc. Brief history of MRI 1946 Bloch and Purcell independently describe the NMR phenomenon 1952 Bloch and Purcell Nobel Prize in Physics 1971 Damadian: NMR used to distinguish healthy and malignant tissues 1973 Lauterbur: Back-projection MRI Ernst: Fourier Transform based MRI 1977 Mansfield: Echo-Planar Imaging Ernst Nobel Prize in Chemistry 1990 Ogawa: BOLD and fmri : first taskrelated BOLD responses Early 90s -fmrirelated analysis software development Breathing air Breathing 100% O Lauterbur and Mansfield Nobel Prize in Medicine High-field (>7T scanner) applications

2 2 fmri Papers Published per Year EPI is sold on standard clinical scanners Courtesy of P. Bandettini fmri Papers Published per Year Friston K., Science, 2009

3 3 From neuroimaging to neuroethics Motor (black) Primary Sensory (red) Integrative Sensory (violet) Basic Cognition (green) High-Order Cognition (yellow) Emotion (blue) J. Illes, M. P. Kirschen, J. D. E. Gabrielli, Nature Neuroscience, 2003 Le metodologie di esplorazione funzionale in vivo del cervello Bioingegneria Matematica Fisica Psicologia Neurologia Farmacologia Marketing e Economia Morale e Etica Giurisprudenza

4 4 MRI vs. fmri Alta risoluzione (1 mm) MRI fmri Bassa risoluzione (~3 mm ma anche meno) Una singola immagine fmri segnale Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD) come misura indiretta dell attività neuronale Più immagini (es., ogni 2-3 s per 5 minuti) attività neuronale ossiemoglobina segnale fmri La risonanza magnetica funzionale Principi fisici dell'imaging funzionale mediante risonanza magnetica Segnale BOLD e suo legame con l'attività neurale Tecniche di analisi dei dati fmri

5 5 Atomo di idrogeno 1 H ELETTRONE - PROTONE + NUCLEO Proprietà di una particella subatomica massa spin Carica S N Rapporto giromagnetico 1H = MHz/T Momento magnetico (dovuto alla rotazione di una carica elettrica) Momento angolare (dovuto alla rotazione di una massa)

6 6 Risonanza Magnetica Se i protoni posti nel campo magnetico statico B 0 vengono eccitati con un impulso e.m. a frequenza w (frequenza di precessione) si ha il fenomeno della risonanza magnetica nucleare U U U U U U Impulso di eccitazione U U U U U U Risonanza Orientatione degli spin In assenza di B 0 In presenza di B 0 B0

7 7 Frequenza di precessione B 0 B 0 Equazione di Larmor: Frequenza di precessione w = B o Campo magnetico statico Rapporto giromagnetico w = x 1.5 = MHz : siamo nella banda delle radiofrequenze (RF) Risonanza Magnetica: l Impulso di eccitazione a radiofrequenza (RF) Impulso di eccitazione RF B0 EX. 90 Antenna (bobina) RF

8 8 Risonanza Magnetica Parametri di misura: FA TR TE FA - Flip angle: angolo tra B 0 e M; è proporzionale alla durata dell impulso RF TR - Tempo di ripetizione: tempo tra un impulso RF ed il successivo TE - Tempo di Eco: tempo tra l emissione di un impulso RF e la ricezione del segnale Variando opportunamente i valori dei parametri di acquisizione FA, TR e TE si possono ottenere immagini pesate T2, T2*, T1 o PD

9 9 Magnetizzazione netta M E la somma vettoriale di tutti gli spins coinvolti nel fenomeno z B0 z M m 3 m 2 y x m n m 1 Parametri relativi ai tessuti Densità Protonica PD Tempo di rilassamento trasversale T2 Interazione spin-spin Tempo di rilassamento longitudinale T1 Interazione spin-lattice

10 S e g n a l e 10 Tempo di rilassamento T2 Sangue (T2 362ms.) Rene (T2 124ms.) grasso (T2 108ms.) Tempo Perché T2, T1, PD? 1 T = 1 T 1 * disom 2 T 2 2 Immagini pesate T2W T1W PDW

11 11 Il gradiente di campo magnetico Come viene generato e cosa è? Antenne di corrente che producono campi magnetici aggiuntivi che variano nello spazio B 0 Gradiente X, Y, Z w = B A cosa serve? Per selezionare una regione di interesse e codificare la zona sorgente del segnale ricevuto Tre gradienti Z Y X Y X

12 12 Dal K-spazio all immagine K-spazio Trasformata di Fourier (IFFT) bidimensionale Spazio reale Immagini 2D Selezione fetta Codifica di Fase Fette 2D y z x Codifica di lettura

13 13 Immagini 2D multipiano Multi-Planar acquisition All 5 slices in the same TR Più fette sono acquisite durante un singolo intervallo TR Sessione sperimentale

14 14 Necessary Equipment 4T magnet RF Coil gradient coil (inside) Magnet Gradient Coil RF Coil Source for Photos: Joe Gati fmri for Dummies The Big Magnet Very strong 1 Tesla (T) = 10,000 Gauss Earth s magnetic field = 0.5 Gauss 4 Tesla = 4 x 10, = 80,000X Earth s magnetic field Continuously on Main field = B0 Robarts Research Institute 4T x 80,000 = B 0 Source: fmri for Dummies

15 15 Magnet Safety: Little Things Aneurysm clips can be pulled off vessels, leading to death Flying things can kill people. Even in less severe incidents, they can fly into the magnet and damage it or require an expensive shutdown. fmri for Dummies Subject Safety Anyone going near the magnet subjects, staff and visitors must be thoroughly screened: Subjects must have no metal in their bodies: pacemaker aneurysm clips metal implants (e.g., cochlear implants) interuterine devices (IUDs) some dental work (but fillings are okay) Subjects must remove metal from their bodies jewellery, watch, piercings coins, etc. wallet any metal that may distort the field (e.g., underwire bra) This subject was wearing a hair band with a ~2 mm copper clamp. Left: with hair band. Right: without. Source: Jorge Jovicich Females must not be pregnant or at risk of conceiving Some institutions even require pregancy tests for any female, every session Subjects must be given ear plugs (acoustic noise can reach 120 db) fmri for Dummies

16 16 Fall-off of Magnetic Field fmri for Dummies Sessione sperimentale Stimolazione visiva, tattile e uditiva con dispositivi MR-compatibili Misurazione conduttanza cutanea e parametri periferici (ECG, respiro, po2) Guanto sensoriale per i movimenti

17 17 Principi fisici dell'imaging funzionale mediante risonanza magnetica Segnale BOLD e suo legame con l'attività neurale Tecniche di analisi dei dati fmri Esplorazione funzionale in vivo dei correlati neurometabolici dell attività cerebrale Neurovascular coupling attività neuronale sinaptica attività della pompa Na + /K + richiesta di ATP richiesta di ossigeno e glucosio flusso ematico cerebrale metabolismo ossidativo del glucosio e produzione di ATP

18 18 Le basi del contrasto BOLD Che cosa accade al consumo di ossigeno? BOLD: Blood Oxygenation Level Dependent Vasculature Source: Menon & Kim, TICS fmri for Dummies

19 19 fmri fmri: functional Magnetic Resonance Imaging: Tecnica che utilizza il segnale BOLD per visualizzare il metabolismo cerebrale mediante MRI. Il segnale BOLD permette l individuazione dei cambiamenti locali cerebrali di ossigenazione ematica durante una stimolazione fisiologica Il segnale BOLD si basa sui cambiamenti fisiologici delle proprietà magnetiche del sangue: OSSIEMOGLOBINA DEOSSIEMOGLOBINA DIAMAGNETICA PARAMAGNETICA PROPRIETA MAGNETICHE DEI MATERIALI Se immersi in un campo magnetico B0: FERROMAGNETICI: interazione violenta (attrattiva o repulsiva) DIAMAGNETICI: interazione debole repulsiva PARAMAGNETICI: interazione debole attrattiva Il nostro corpo è prevalentemente diamagnetico

20 20 PROPRIETA MAGNETICHE DEI MATERIALI Se un materiale si trasforma da diamagnetico a paramagnetico (es. ossiemoglobina-deossiemoglobina) si ha una variazione di suscettività magnetica cioè di interazione con B0. variazione di suscettività magnetica Variazione del tempo di rilassamento T2* T2* PROPRIETA MAGNETICHE DELL EMOGLOBINA Il gruppo emoglobinico che influenza il rilassamento protonico è il gruppo eme: ospita un atomo di Fe 2+ che è il diretto responsabile delle interazioni paramagnetiche con i protoni acquosi (nonostante si trovi in una tasca idrofobica apolare proteica)

21 21 Deoxygenated blood attenuates T 2* -weighted MR images O 2 MRI volume element decrease of venous dhb during increased perfusion: O 2 The influence of arterial blood on the BOLD signal is probably insignificant (it contains low dhb and represent less than 25% of CBV)

22 22 Le basi del contrasto BOLD Ossiemoglobina e desossiemoblobina hanno differenti proprietà magnetiche RIPOSO O ossihb 2 ATTIVAZIONE deossihb L. Pauling, C. D. Coryell, PNAS, K.R. Thulborn, J. C. Waterton, et al., Biochim. Biophys. Acta., 1982 S. Ogawa, T. M. Lee, A. R. Kay, D. W. Tank, PNAS, O 2 Le basi del contrasto BOLD

23 23 Le basi del contrasto BOLD deossiemoglobina T 2 * Segnale flusso deossiemoglobina T 2 * Segnale BOLD Time Course fmri for Dummies

24 24 fmri Activation Flickering Checkerboard OFF (60 s) - ON (60 s) -OFF (60 s) - ON (60 s) - OFF (60 s) Brain Activity Kwong et al., 1992 Time fmri for Dummies fmri Measures the Population Activity population activity depends on how active the neurons are how many neurons are active manipulations that change the activity of many neurons a little have a show bigger activation differences than manipulations that change the activation of a few neurons a lot attention activity learning activity fmri may not match single neuron physiology results Verb generation Verb generation after 15 min practice Ideas from: Scannell & Young, 1999, Proc Biol Sci Raichle & Posner, Images of Mind cover image

25 25 fmri BRAIN Il segnale BOLD non fornisce una misurazione diretta dell attività neurale perché misura un effetto indiretto (la risposta emodinamica) di tale attività Il segnale BOLD non fornisce una misurazione assoluta dell attività neurale, ma relativa Durante una sessione fmri vengono acquisite immagini funzionali in assenza di stimoli, che serviranno come immagini di controllo (livello basale, di riposo del segnale BOLD) Durante il periodo di acquisizione, vengono presentati degli stimoli che possono essere: sensoriali, task motori o cognitivi Lo stesso task viene ripetuto periodicamente in modo da fare una media statistica di tutti i valori delle immagini relativi all attivazione L immagine finale si ottiene facendo una sottrazione mediata tra l immagine acquisita durante l assenza di stimoli e l immagine acquisita durante la presentazione dello stimolo in modo da ottenere un immagine statistica parametrica, che viene poi sovrapposta all immagine anatomica fmri BRAIN

26 26 Acquisizione delle immagini funzionali e strutturali del cervello Negli studi fmri le immagini funzionali del cervello (T2*-pesate) vengono acquisite usando sequenze gradient echo, del tipo echo planar (EPI) Ogni TR vengono acquisite tutte le immagini tomografiche 2D (fette) relative ad un intero volume cerebrale: immagini funzionali a bassa risoluzione spaziale Per avere una dettagliata anatomia del cervello: acquisite immagini strutturali ad alta risoluzione spaziale T1-pesate del tipo spoiled gradient recall (SPGR) La struttura dati fondamentale (dataset): insieme di array 3D di valori numerici; ciascun array 3D: un volume cerebrale. Tutti i volumi cerebrali funzionali vengono acquisiti in successione temporale in un intero run di scansione Ogni elemento di un array 3D: un voxel del volume cerebrale, con le sue coordinate di posizione (x,y,z); il suo valore numerico: intensità del segnale MRI nel voxel corrispondente I valori di uno stesso voxel in tutti i volumi cerebrali costituiscono una serie temporale (time series) I dataset che si riferiscono alle immagini anatomiche di localizzazione sono formati da un unico volume cerebrale La risonanza magnetica funzionale Principi fisici dell'imaging funzionale mediante risonanza magnetica Segnale BOLD e suo legame con l'attività neurale Tecniche di analisi dei dati fmri

27 27 reconstruction registration smoothing Interpretazione dei risultati, correlazione con dati comportamentali e verifica dell ipotesi Analisi dei dati: postprocessing Organizzazione degli esperimenti fmri Rationale: ipotesi sperimentale Selezione, screening, test psicologici e comportamentali Preprocessing e sessione sperimentale Paradigma sperimentale Acquisizione dei dati Visione Sagittale Numero delle fette e.g., 10 Spessore Es., 6 mm Risoluzione Es., 192 mm / 64 = 3 mm 3 mm Risoluzione VOXEL (Volumetric Pixel) 3 mm 6 mm Matrice Es. 64 x 64 Field of View (FOV) Es cm

28 28 BOLD Contrast Imaging BASELINE STIMULI ACTIVATION NO STIMULI - BASELINE O 2 ACTIVATION O 2 La misura dell attività neuronale Visualizzazione di superfici corticali con le relative attivazioni Passaggio 2D 3D Risposta nelle regioni d interesse Correlazione con modello di risposta emodinamica L attività correlata al modello è rappresentata come un attivazione nei singoli voxel

29 29 Strategie di reclutamento neuronale 1. Block Design 2. Mixed Block Design 3. Slow Event-Related 4. Fast Event-Related 5. Self-Paced 6. Sparse intermixed Che cosa può fare l fmri Comprendere l organizzazione cerebrale del cervello sano localizzare i circuiti cerebrali coinvolti in compiti specifici caratterizzare i cambiamenti nel corso del tempo (da pochi secondi, fino a anni) determinare il legame con i correlati comportamentali (accuratezza, ecc.) Applicazioni cliniche - mappatura cerebrale prechirurgica Ricerca clinica - valutazione del processo di guarigione e della plasticità - caratterizzazione della popolazione clinica con compiti specifici o durante la condizione di riposo Courtesy of P. Bandettini

30 30 Che cosa non può fare l fmri SNR troppo basso per l uso clinico di routine (richiede troppo tempo) Richiede la collaborazione del paziente (troppo sensibile al movimento) Risoluzione spaziale troppo bassa (in ogni voxel ci sono milioni di neuroni) Risoluzione temporale troppo bassa (emodinamica variabile e lenta) Legato in maniera troppo indiretta all attività neuronale Troppe variabili fisiologiche interferiscono con il segnale Richiede un compito (non si può registrare il segnale BOLD a riposo) Spazio ridotto e forte rumore Courtesy of P. Bandettini Verso il futuro TECNOLOGIA METODOLOGIA APPLICAZIONI INTERPRETAZIONE

31 31 INTERPRETAZIONE Neuronal Activation??? Hemodynamics Measured Signal? Noise INTERPRETAZIONE Birn et al., NeuroImage, 2001 Logothetis et al., Nature, 2001 Magistretti et al, Science, 2009

32 32 TECNOLOGIA Hardware upgrade 8 channel parallel receiver coil 16 channel parallel receiver coil GE birdcage GE 8 channel coil Nova 8 channel coil TECNOLOGIA Risonanza ad alti campi Yacoub et al.@7t, 2008 Sereno et al.@3t, 1995

33 33 TECNOLOGIA Multi-sensory integration Visual Auditory Multisensory Beauchamp et al., 2007 METODOLOGIA Neuronal Activation Input Strategies Resting State Correlations Activation: correlation with reference function Rest: seed voxel in motor cortex B. Biswal et al., MRM, 34:537 (1995)

34 34 METODOLOGIA Neuronal Activation Input Strategies Hasson, et al (2004), Science, 303, METODOLOGIA Reading hidden intentions Haynes et al., Current Biology, 2007

35 35 Che cosa potrebbe fare l fmri Uso complementare per la diagnosi clinica -diagnosi precoce di patologie Trattamento clinico e valutazione della terapia -migliore comprensione dei meccanismi patologici per la terapia specifica -valutazione degli effetti dei farmaci -valutazione dell evoluzione della terapia e biofeedback -mappatura dei foci epilettogeni -valutazione della fisiologia neurovascolare Usi non clinici -lie detection -predizione di comportamenti e preferenze/tendenze -brain/computer interface Principi fisici dell'imaging funzionale mediante risonanza magnetica Segnale BOLD e suo legame con l'attività neurale Tecniche di analisi dei dati fmri

36 36 Design Jargon: Runs session: all of the scans collected from one subject in one day run (or scan): one continuous period of fmri scanning (~5-7 min) experiment: a set of conditions you want to compare to each other condition: one set of stimuli or one task Note: Terminology can vary from one fmri site to another (e.g., some places use scan to refer to what we ve called a volume). 2 stimulus conditions + 1 baseline condition (fixation) A session consists of one or more experiments. Each experiment consists of several (e.g., 1-8) runs More runs/expt are needed when signal:noise is low or the effect is weak. Thus each session consists of numerous (e.g., 5-20) runs (e.g., hours) Design Jargon: Paradigm paradigm (or protocol): the set of conditions and their order used in a particular run epoch: one instance of a run condition first intact objects epoch first scrambled objects epoch second intact objects epoch volume #1 (time = 0) epoch 8 vol x 2 sec/vol = 16 sec volume #136 (time = 136 vol x 2 sec/vol = 272 sec = 4:32) Time

37 37 fmri Experiment Stages: Prep 1) Prepare subject Consent form Safety screening Instructions and practice trials if appropriate 2) Shimming putting body in magnetic field makes it non-uniform adjust 3 orthogonal weak magnets to make magnetic field as homogenous as possible 3) Sagittals Note: That s one g, two t s Take images along the midline to use to plan slices In this example, these are the functional slices we want: 12 slices x 6 mm fmri Experiment Stages: Anatomicals 4) Take anatomical (T1) images high-resolution images (e.g., 0.75 x 0.75 x 3.0 mm) 3D data: 3 spatial dimensions, sampled at one point in time 64 anatomical slices takes ~4 minutes 64 slices x 3 mm

38 38 Slice Terminology SAGITTAL SLICE Number of Slices e.g., 10 Slice Thickness e.g., 6 mm In-plane resolution e.g., 192 mm / 64 = 3 mm 3 mm IN-PLANE SLICE VOXEL (Volumetric Pixel) 3 mm 6 mm Matrix Size e.g., 64 x 64 Field of View (FOV) e.g., 19.2 cm fmri Experiment Stages: Functionals 5) Take functional (T2*) images images are indirectly related to neural activity usually low resolution images (3 x 3 x 6 mm) all slices at one time = a volume (sometimes also called an image) sample many volumes (time points) (e.g., 1 volume every 2 seconds for 136 volumes = 272 sec = 4:32) 4D data: 3 spatial, 1 temporal fmri for Dummies

39 39 Analisi dei dati fmri Ricostruzione delle immagini del cervello Per ogni volume cerebrale: leggere la sequenza tomografica di immagini (fette) 2D in ingresso e convertirla (assemblarla) in un dataset volumetrico (array 3D) E necessario conoscere le informazioni sulla temporizzazione della scansione: numero di fette 2D acquisite nella direzione spaziale z in un TR, corrispondenti ad un singolo volume cerebrale numero di volumi cerebrali acquisiti nel tempo in un intero run di scansione; corrisponde al numero di TR (istanti temporali, time points) presenti in un run, detto anche numero di reps del run considerato. Convenzione: asse x: identifica la direzione R-L (R = right, L = left); un valore di x identifica una fetta sagittale del cervello; asse y: identifica la direzione A-P (A = anterior, P = posterior); un valore di y identifica una fetta coronale del cervello; asse z: identifica la direzione I-S (I = inferior, S = superior); un valore di z identifica una fetta assiale del cervello Ricostruzione delle immagini del cervello In generale gli outliers o spikes sono valori assunti da un voxel in particolari istanti di una serie temporale, che sono molto diversi dagli altri valori di quel voxel in tale serie temporale Nei primi istanti della serie il voxel considerato assume valori molto alti: è affetto da molto rumore, dovuto a possibili artefatti dello scanner (il campo magnetico generato all interno dello scanner dalle bobine di eccitazione a radiofrequenza non ha ancora raggiunto lo stato stazionario).

40 40 Ricostruzione delle immagini del cervello Rimuovendo per esempio i primi tre istanti dalla serie temporale: il potenziale outlier diventa molto più evidente Registrazione dei volumi cerebrali E utile rappresentare graficamente gli andamenti temporali dei 6 parametri di movimento in funzione degli istanti delle serie temporali del dataset considerato: Si notano dei picchi nei valori dei parametri di movimento in corrispondenza dell istante: t 160 sec: in quel momento il soggetto ha mosso improvvisamente la testa facendo uno scatto. Il volume cerebrale I 160 (x) è molto più disallineato dal volume base J(x) di quanto lo sono gli altri volumi I n (x), con n 160 sec

41 41 Registration To Standard Spaces Transforming Datasets to Talairach-Tournoux Coordinates The original purpose of AFNI (circa 1994 A.D.) was to perform the transformation of datasets to Talairach-Tournoux (stereotaxic) coordinates The transformation can be manual, or automatic In manual mode, you must mark various anatomical locations, defined in Jean Talairach and Pierre Tournoux Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain Thieme Medical Publishers, New York, 1988 Marking is best done on a high-resolution T1-weighted structural MRI volume In automatic mode, you need to choose a template to which your data are allineated. Different templates are made available with AFNI s distribution. You can also use your own templates. Transformation carries over to all other (follower) datasets in the same directory Click Define Markers to open the markers panel Press this IN to create or change markers Color of primary (selected) marker Color of secondary (not selected) markers Size of markers (pixels) Size of gap in markers Clear (unset) primary marker Select which marker you are editing Set primary marker to current focus location Carry out transformation to +acpc coordinates Perform quality check on markers (after all 5 are set)

42 42 Stage 2: Scaling to Talairach-Tournoux (+tlrc) coordinates: Once the AC-PC landmarks are set and we are in ACPC view, we now stretch/shrink the brain to fit the Talairach-Tournoux Atlas brain size (sample TT Atlas pages shown below, just for fun) Most anterior to AC 70 mm AC to PC 23 Most inferior to 42 mm AC mm PC to most 79 AC posterior to most left (or mm superior right) mm Length of cerebrum Height of cerebrum Width of cerebrum 172 mm 116m 136 m mm Head Motion: Main Artifacts 1. Head motion leads to spurious activation (particularly at the edges) 2. Regions move over time 3. Motion of head (or any other large mass) leads to changes to field map fmri for Dummies

43 43 Spurious Activation at Edges time1 time2 A B C Slide modified from Duke course fmri for Dummies Spurious Activation at Edges spurious activation is a problem for head motion during a run but not for motion between runs fmri for Dummies

44 z translation y translation 44 Motion Correction Algorithms pitch roll yaw x translation Align each volume of the brain to a target volume using six parameters: three translations and three rotations Target volume: the functional volume that is closest in time to the anatomical image fmri for Dummies Application of Gaussian kernel Usually expressed in #mm FWHM Full Width Half Maximum Typically ~2 times voxel size Spatial Smoothing Slide from Duke course fmri for Dummies

45 45 Filtraggio spaziale dei volumi cerebrali E possibile specificare il valore del parametro che rappresenta la larghezza del filtro Gaussiano di smoothing utilizzato, cioè il raggio utilizzato per la funzione di blurring Quanto più largo è il filtro, maggiore è il blurring (allargamento delle aree di attivazione) che si ottiene, ma maggiore è anche la perdita di risoluzione spaziale Effects of Spatial Smoothing on Activity Unsmoothed Data Smoothed Data (kernel width 5 voxels) Slide from Duke course fmri for Dummies

46 46 Effect of Filtering spatial smoothing. before after Source: Brain Voyager course slides Normalizzazione delle serie temporali e calcolo della variazione percentuale del segnale BOLD rispetto alla baseline 1 3 2

47 47 I disegni sperimentali I due disegni sperimentali di stimolazione maggiormente utilizzati in fmri sono il block design e l event related Le caratteristiche dei vari disegni sperimentali variano da autore ad autore Block design Block design: il segnale BOLD ricevuto è alto perché le risposte ai singoli stimoli si sommano tra loro in modo lineare All interno di un blocco il segnale BOLD non ha il tempo di tornare al valore di baseline perciò in genere non si può isolare la risposta ad un singolo stimolo A Simple Experiment: LO Localizer Lateral Occipital Complex responds when subject views objects Blank Screen Intact Objects TIME One volume (12 slices) every 2 seconds for 272 seconds (4 minutes, 32 seconds) Condition changes every 16 seconds (8 volumes) Scrambled Objects

48 48 I disegni sperimentali Varianti del block design Mixed block design Nel mixed block design la durata temporale dei singoli blocchi di stimolazione e dei periodi di rest tra i blocchi varia casualmente Self paced block design Nel self paced block design è il soggetto che si autosomministra gli stimoli all interno dei vari blocchi I disegni sperimentali Event related Slow event related Fast event related Event related: il segnale BOLD ricevuto è piuttosto basso (perciò maggiormente affetto da rumore) perché rappresenta la risposta ad un singolo stimolo Tra uno stimolo ed il successivo in genere il segnale BOLD ha il tempo di tornare al valore di baseline perciò si può cercare di isolare la risposta ad un singolo stimolo

49 49 Analisi di regressione lineare Negli studi fmri si misurano le variazioni del segnale BOLD provocate da una risposta emodinamica, indotta dalla variazione di attività neuronale-sinaptica in un determinato distretto cerebrale; tale variazione rappresenta la risposta del cervello ad una particolare condizione di stimolo, variabile nel tempo Sistema = distretto cerebrale considerato f(t) = andamento temporale dello stimolo applicato y(t) = variazione misurata del segnale BOLD proveniente dal sistema Il sistema può essere comunque complesso, possiamo non sapere come è fatto internamente, ma se è lineare e stazionario, la sua risposta y(t) ad un arbitrario segnale d ingresso f(t) può essere ricavata, se si conosce la risposta h(t) del sistema ad un segnale impulsivo (funzione delta di Dirac) δ(t) applicato al suo ingresso La funzione h(t) è chiamata risposta impulsiva del sistema considerato t 0 = b t e t c Analisi di regressione lineare Di solito si sceglie la funzione: h per t per t 0 0 b = 8.6; c = sec (Cohen, 1977). h(t) ha un ritardo temporale, rispetto allo stimolo, di 1-2 secondi, un tempo di salita di 4-5 secondi ed un tempo di discesa di 4-6 secondi. Quando vengono presentati più stimoli successivi, tra loro più vicini nel tempo della durata delle singole risposte emodinamiche h(t), alcune parti di tali funzioni risultano sovrapposte. Supponiamo che il nostro modello ideale del cervello sia lineare: la risposta emodinamica complessiva ai vari stimoli presentati è data dalla somma delle risposte emodinamiche ai singoli stimoli.

50 50 Analisi di regressione lineare Il network neuronale del cervello può essere rappresentato con un sistema non lineare, perciò anche la risposta emodinamica misurata con l fmri è non lineare Il modello lineare, anche se non perfettamente corretto, è molto utile e largamente utilizzato per il fitting dei dati delle serie temporali dei datasets fmri. Analisi di regressione lineare Esperimenti con stimoli a blocchi: intervalli di attivazione estesi nel tempo. La risposta emodinamica complessiva è alta e persistente nel tempo: segnale BOLD di intensità maggiore.

51 51 Analisi di regressione lineare multipla Esempio con 2 diversi stimoli d ingresso: f 1, f 2 1 r1 = f1 h 2 r2 = f2 h curva rossa; curva verde; Modello ideale del segnale BOLD: β 1 r 1 + β 2 r 2 (curva blu) Si trovano i due valori: β 1 = 1.5, β 2 = 0.6 Con tali valori il modello ideale (curva blu) costituisce, per tutti i voxel (serie temporali) del datasets fmri considerato, il fitting migliore dei dati reali Z (curva grigia) Analisi di regressione lineare multipla Il modello effettua un analisi statistica di regressione lineare multipla delle serie temporali contenute nei datasets fmri Bisogna fornire in ingresso al modello: 1) i dati reali Z n (segnale BOLD che effettivamente si riceve e si misura) per tutti i voxels (serie temporali) del dataset fmri considerato 2) un diverso regressore r i n (risposta del modello ideale) per ogni diverso stimolo d ingresso f i n Restituisce in uscita un dataset contenente le stime, secondo il metodo della somma dei minimi quadrati, dei valori dei coefficienti di regressione lineare β i Viene calcolato, per ogni coefficiente βi, il relativo valore stimato in corrispondenza di ogni voxel del dataset fmri d ingresso

52 52 Calculating Signal:Noise Ratio Pick a region of interest (ROI) outside the brain free from artifacts (no ghosts, susceptibility artifacts). Find mean ( ) and standard deviation (SD). Pick an ROI inside the brain in the area you care about. Find and SD. SNR = brain / outside = 200/4 = 50 e.g., =4, SD=2.1 [Alternatively SNR = brain / SD outside = 200/2.1 = 95 (should be 1/1.91 of above because /SD ~ 1.91)] When citing SNR, state which denominator you used. e.g., = 200 Head coil should have SNR > 50:1 Surface coil should have SNR > 100:1 Source: Joe Gati, personal communication fmri for Dummies Why SNR Matters Note: This SNR level is not based on the formula given Huettel, Song & McCarthy, 2004, Functional Magnetic Resonance Imaging fmri for Dummies

53 53 Physiological Noise Respiration every 4-10 sec (0.3 Hz) moving chest distorts susceptibility Cardiac Cycle every ~1 sec (0.9 Hz) pulsing motion, blood changes Solutions gating avoiding paradigms at those frequencies fmri for Dummies Ghosts Other Artifacts Hardware Malfunctions Metallic Objects (e.g., hair tie) Spikes fmri for Dummies

54 54 Functional images ~2s Activation Statistics fmri Signal (% change) ROI Time Course Time Condition Statistical Map superimposed on anatomical MRI image Time Region of interest (ROI) ~ 5 min fmri for Dummies Statistical Maps & Time Courses Use stat maps to pick regions Then extract the time course fmri for Dummies

55 MR SIGNAL (ARBITRARY UNITS) MR SIGNAL (% Change) 55 Time Courses Arbitrary signal varies from voxel to voxel, day to day, subject to subject TIME To make the y-axis more meaningful, we usually convert the signal into units of % change: 100*(x - baseline)/baseline Changes are typically in the order of %. fmri for Dummies Stats on Anatomical fmri for Dummies