Analyse av fMRI data

Prinsipielt kan analyse av fMRI data deles opp i flere steg:

1. Inspeksjon av rådata.
Visuelt inspiser tidsserien av hvert snitt for å detektere bevegelse, artefakter og singalbortfall som på andre måter ikke oppdages. Dette er et veldig viktig trinn som mange glemmer.


Inspeksjon av rådata. Her vises de 24 første snittene av et BOLD opptak hvor man kan se om det er noe stort signalbortfall i hvert snitt. Man bør også kunne se gjennom samme snitt i alle volumene fortløpende for å se etter artefakter og bevegelse (da gjerne etter bevegeleses korreksjonen er gjort).

2. Distorsjons-korreksjon
Korreksjons av geometriske forvrengninger i BOLD bildene som følge av inhomogent magnetfelt i nærheten av luft. Man kan ta opp egne «field»-maps av B0-feltet som kan brukes til dette.


Eksempel på artefakt på et EPI-bilde som vil forstyrre de statistiske analysene. Legg også merke til signalbortfallet på den sagitale T1 serien som følge av tannregulering.

3. Bevegelses-korreksjon
Korreksjon for pasientens bevegelse i løpet av undersøkelsen. Korrigerer translasjon og rotasjon i x/y/z-retning (6 variabler)


Bevegelseskorreksjon. Korreksjon av bevegelse (forflytning og rotasjon). Hver graf representerer forflytning eller rotasjon i x/y/z-retning (i mm eller grader). Her ser vi at det blir mer bevegelse utover i scannet. Dette er tatt fra en frisk frivillig hvor den største forflytningen har vært 3 mm.

4. Slice-Time-korreksjon
Korreksjon for at hvert snitt i et volum er tatt opp på litt forskjellig tid og kan dermed få dårligere korrelasjon til tidskurven av den hemodynamiske responsen (BOLD signalet). Dette er noe kontroversielt og trolig neglisjerbart når TR < 2 sekunder.

5. Statistisk analyse
5a. Statistisk analyse av intensitetsverdien i hver voxel i hvert snitt gjennom hjernen som funksjon av tiden. De voxler med intensitetsverdier som varierer likt med antatt variasjon i   BOLD-signalet (også kalt den hemodynamiske responsen) basert på det aktuelle paradigmet som er valgt, blir identifisert ved hjelp av en matematisk modell (GLM- General Linear Model). Disse voxlene blir oppfattet som områder med neuronal aktivitet, og hver voxel blir gitt sin statistiske verdi som viser hvor godt den samsvarer med modellen.

5b. Det statistiske kartet som blir laget må deretter korrigeres med tanke på multiple sammenligninger, og man kan da bruke for eksempel Bonferroni-korreksjon (den mest konservative), Familywise error (FWE) eller False Discovery Rate (FDR)

5c. Det er ofte nyttig å justere den statistiske verdien nedover/strengere slik at de aktuelle aktiverte områdene blir bedre avgrenset.


Til venstre: ett BOLD råbilde (se også videoen). Til høyre: det samme BOLD råbildet med statistisk analyse gjennomført. De voxlene som er gul/oransje har en tidsvariasjon i signalintensiteten som samsvarer med den postulerte variasjonen i BOLD-signal og neuronal aktiviteten.


Det samme snittet som i figur 4, men som nå er satt sammen av snittet fra alle volumene. Her kan man se at det er en tidsvariasjon i signalintensitet, men man må ha statistiske verktøy til å finne de som samsvarer med oppgaven som er gjennomført.

6. Koregistrering
De statistiske kartene som produseres ved de statistiske analysene kan legges over på anatomiske MR-bilder (f.eks. T1, T2 eller FLAIR). For å kunne gjøre dette må de funksjonelle bildene og de anatomiske bildene koregistreres. Det vil si å flytte disse to seriene over i samme koordinatsystem, slik at den anatomiske lokalisasjonen fra fMRI bildene stemmer med de anatomiske bildene. For at dette skal bli så korrekt som mulig er det viktig at rå fMRI bildene er optimalisert slik det er minimalt med distorsjoner. Dette steget er veldig viktig om fMRI resultatene skal benyttes under kirurgi veiledet av nevronavigasjon! 


Koregistrering. På den øverste raden ser man de anatomiske T1 bildene som BOLD bildene skal koregistreres til. På den nederste raden ser man BOLD bildene som lett gjennomsiktige blå områder, som da må plasseres så nøyaktig som mulig over de anatomiske bildene. Dette fordi at aktiveringene fra BOLD bildene skal projiseres over de riktige anatomiske områdene på T1 bildene.

7. Visualisering
Når fMRI bilder og anatomiske bilder er koregistrert visualiseres resultatene som aktiveringskart hvor de aktive hjerneområdene er farget med gul/oransje områder. Dette kan gjøres på de anatomiske snittbildene eller på overflatemodeller av hjernen og tumor.


Det statistiske kartet er overført til anatomisk T1-vektet snitt. Dette gjøres for alle snitt og kan også legge videre over til overflatemodeller av hjernen.

 


Kasus med hjernesvulst (oransje) som ligger svært nært det primærmotoriske barkområdet.  Motor fMRI aktiveringer (fra et finger-bevegelse paradigme) vises som gul-oransje områder på konvensjonelt T1-vektet MR-bilde og på overflatemodellene. Den hvite kurven på paradigme-figuren viser hvordan BOLD-signalet varierer i det primærmotoriske fingerområdet avhengig om fingrene beveges (grønne perioder) eller ikke (røde perioder).