マウス脳の病変の位置と程度に対するVBMの感度。シミュレーションアプローチ

VBM sensitivity to localization and extent of mouse brain lesions: A simulation approach.

• Delfina Braggio
• Jimena Barbeito-Andrés
• Paula Gonzalez
• Benedikt Hallgrímsson
• Ignacio Larrabide

抄録

背景と目的:

ボクセルベース・モルフォメトリー（VBM）は、群間の脳組織の形態学的差異を検出し、定量化するために使用される、一般的な神経イメージング技術である。ヒトの研究で広く用いられているVBM法は、動物モデルでの神経イメージング研究に大きな可能性を秘めています。VBMを小動物実験に適用する際の大きな課題は、前処理パイプラインの設計が定量結果にどのような影響を与えるかを十分に理解していないことです。これは、サイズ、解像度、およびイメージングパラメータに大きな違いがあるため、ヒトイメージングの前処理パイプラインを小動物研究に無批判に適用することができないことを示唆しているためです。本研究では、マウスの脳の研究のために、異なるVBMパイプラインの性能を評価し、検証しました。

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Voxel-based morphometry (VBM) is a popular neuroimaging technique, used to detect and quantify morphological differences in brain tissues between groups. Widely used in human studies, VBM approaches have tremendous potential for neuroimaging studies in animal models. A significant challenge for applying VBM to small animal studies is the poor understanding of how the design of preprocessing pipelines impacts quantitative results. This is important because the large differences in size, resolution, and imaging parameters implies that human imaging preprocessing pipelines cannot be uncritically applied to small animal studies. In this work, we assessed and validated the performance of different VBM pipelines for the study of the mouse brain.

方法:

我々は、前処理中に使用される空間正規化を変化させることにより、DARTEL VBMとOptimized VBMという2つのパイプラインを適用しました。自動化手法を用いて、マウスの脳の特定領域の容積性灰白質（GM）損失と組織萎縮の大きさのレベルを変化させてシミュレーションした。我々は、各パイプラインによって検出された違いの位置と範囲をシミュレーションされたものと比較することによって、各パイプラインの性能を評価しました。最後に、マウスの成長制限実験モデルから得られた脳の磁気共鳴（MR）画像に両パイプラインを適用した。

METHODS: We applied two pipelines -namely DARTEL VBM and Optimized VBM- by varying spatial normalization used during preprocessing. Using an automatic method, we simulated varying levels of volumetric gray matter (GM) loss and sizes of tissue atrophy on specific areas of the mouse brain. We evaluated the performance of each pipeline by comparing location and extent of the differences detected by them with the simulated ones. Finally, we applied both pipelines on magnetic resonance (MR) images of the brain derived from an experimental model of growth restriction on mice.

結果:

その結果，Optimizedワークフローでは微妙な萎縮が検出されたが，DARTEL VBMワークフローでは検出されなかった．微小な萎縮の検出は2つのワークフローで同様であったが、DARTEL VBMの方がサイズと解剖学的位置の推定において優れたパフォーマンスを示した。どちらのVBMパイプラインも、体積損失が非常に小さい萎縮を検出するのは困難であり、一般的にはグループ間の差の大きさを過小評価していた。これらの結果はまた、脳領域によっても異なり、小脳などの他の領域よりも大脳皮質でのパフォーマンスが優れていました。

RESULTS: Our results demonstrated that some subtle atrophies were detected by the Optimized workflow but not by the DARTEL VBM workflow. Detection of less subtle atrophies was similar for the two workflows, but DARTEL VBM performed better at estimating their size and anatomical location. Both VBM pipelines had difficulties at finding atrophies with a very small level of volumetric loss and, in general, they underestimated the magnitudes of difference between groups. These results also varied across brain regions, with better performance on brain cortex than other regions such as the cerebellum.

結論:

マウスの脳の異なる領域でのVBMパイプラインの分析と定量化は、その結果の利点と限界をよりよく理解することを可能にします。我々は、実際の文脈での変化を解釈するためのロバストな証拠を提供する方法の制御された定量的な分析を行った。

CONCLUSIONS: The analysis and quantification of VBM pipelines on different areas of the mouse brain allows a better understanding of the advantages and limitations of their results. We performed a controlled and quantitative analysis of the method providing robust evidence to interpret changes in real contexts.

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