Vittoria Colli Fisica Sanitaria - Ospedale di Circolo di Varese e Fondazione Macchi
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fMRI: framework di interpretazione e analisi quantitativa di mappe statistiche
di attivazione cerebrale
Vittoria ColliFisica Sanitaria - Ospedale di Circolo di Varese e Fondazione Macchi
Valentina PedoiaDipartimento di Informatica e Comunicazione - Università degli Studi dell’Insubria, sede di Varese
Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI):studio dell’anatomia funzionale del cervello umano
Scopo:localizzare volumi cerebrali di particolare importanza funzionale (aree motorie, visive, del linguaggio etc.) situate in prossimità di volumi che devono essere rimossi chirurgicamente o trattati con radioterapia (o che potrebbero trovarsi all’interno dei campi di irradiazione) al fine di risparmiare il più possibile tali volumi e quindi salvaguardare funzionalità cerebrali di particolare rilevanza
off off off
on on on
off
. . . . .Stimolo
Definizione del paradigma
Studio fMRI
Esecuzione dell’esame RM e acquisizione delle immagini
Analisi statistica delle immagini
off off off
on on on
off
. . . . .Stimolo
Definizione del paradigma
Esempio: stimolazione visiva
L’analisi è basata sulla differenza del segnale BOLDnelle fasi di OFF e di ON
Scelta e applicazione di uno stimolo o l’assegnazione di un compito che stimoli una o più specifiche funzioni cerebrali
Esecuzione dell’esame RM e acquisizione delle immagini
Apparecchiatura RM: Philips Achieva 1.5 T Protocolli di acquisizione: EPI BOLD standard
implementati sull’apparecchiatura Task funzionali linguaggio: denominazione oggetti linguaggio: fluenza fonemica linguaggio: generazione verbi motorio: finger tapping Immagine di riferimento anatomica del paziente :
acquisizione volumetrica ad elevata risoluzione spaziale
Totale: 15 soggetti (pazienti e volontari sani)
Analisi statistica t-test
Approccio Philips (iViewBold)Le Statistical Parametrical Maps (SPMs) sono calcolateapplicando il t-test all’andamento nel tempo dell’intensità del segnale per ogni singolo voxel
valore minimo = 3
valore massimo =risultato dell’analisi
Analisi statistica Modello Generale Lineare
5.0
9.6
Approccio FSLLe Statistical Parametrical Maps (SPMs) sono calcolateapplicando il Modello Generale Lineare all’andamento nel tempo dell’intensità del segnale per ogni singolo voxel
valore massimo =risultato dell’analisi
valore minimo =risultato dell’analisi
Framework di valutazione dei software:preprocessing
Elaborazione con FSL Segmentazione: FSL BET implementato nel SW Registrazione con Juelich Atlas: implementata nel SW
Il confronto fra i risultati di analisi effettuate con SW diversi fra il risultato dell’analisi e un atlante funzionale di riferimentoè possibile solo se i volumi sono standardizzati in uno spazio comune
Si rendono necessari algoritmi segmentazione registrazione
Framework di valutazione dei software:preprocessing
Elaborazione con iViewBold Segmentazione: algoritmo sviluppato ad hoc.Algoritmo iterativo ad espansione di superficie.La superficie iniziale è determinata mediante segmentazione a soglia ed è inscritta nella superficie da segmentare.Ad ogni iterazione, la superficie si espande nella direzione normale alla superficie stessa, e l’entità dell’espansione è controllata dal gradiente dei livelli di grigio.Nelle regioni più complesse, l’algoritmo incrementa il numero di direzioni di espansione.
Registrazione con Juelich Atlas: algoritmo sviluppato ad hoc.Viene identificata la trasformazione non-rigida che massimizza la mutua informazione fra i volumi che devono essere registrati.
Framework di valutazione dei software:confronto diretto fra elaborazioni
Information Overlap fra SPMs
SW 1 SW 2 intersezione
al variare della soglia minima
N
iii
ii
SPMSPM
SPMSPM
SPMSPM
SPMSPMIO
1,2,1
,2,1
21
21
),max(
),min(
Framework di valutazione dei software:confronto diretto fra elaborazioni
Information Overlap fra SPMs
SW 1 SW 2 intersezione
al variare della soglia minima
N
iii
ii
SPMSPM
SPMSPM
SPMSPM
SPMSPMIO
1,2,1
,2,1
21
21
),max(
),min(
Framework di valutazione dei software:confronto singola elaborazione con atlante funzionale
Juelich Atlas implementato in FSL suddivisione in 121 regioni soglia 0 voxel 2x2x2 mm3
per valutaresensibilità e specificità dei SW utilizzati
golden standard
ground truth
Riferimento per definire
Framework di valutazione dei software:confronto singola elaborazione con atlante funzionale
J
1 ii
J
Jw
N
1AWI
Activation Weighted Index
wi = valore normalizzato di ogni voxel della SPM
NJ = numero di voxel della regione J
per ognuna delle 121 regioni dello Juelich Atlas
SPM istogramma con barre relative regioni attive
Framework di valutazione dei software:confronto singola elaborazione con atlante funzionale
Definizione del ground truth dei task funzionali con AWI
Juelich Atlas istogramma con barre relative al task
Framework di valutazione dei software:confronto singola elaborazione con atlante funzionale
Definizione di sensibilità e specificità
(F-) )(T
)(T àsensibilit
True = AWI ground truthT+ = veri positiviF- = falsi negativiT- = veri negativiF+ = falsi positivi
Capacità di individuare correttamentele regioni corrispondenti al task
Capacità di individuare correttamentele regioni NON corrispondenti al task)(F (T-)
)(T- àspecificit
)True - AWI (0,max True) - (1 AWI )(F
)True - 1 ,AWI - (1min True) - (1 AWI) - (1 (T-)
)AWI - True (0,max True AWI) - (1 (F-)
)True ,(AWImin True AWI )(T
i
N
1 ii
i
N
1 ii
ii
N
1 i
i
N
1 ii
f
f
f
f
Framework di valutazione dei software:confronto singola elaborazione con atlante funzionale
… work in progress…
Definizione del ground truth dei task funzionali:quali regioni cerebrali considerare?quale importanza assegnare alle regioni considerate?quali differenze fra soggetti sani e soggetti malati?quali differenze fra destrimani e mancini?come definirlo a partire dagli studi effettuati?
Anatomia del cervello:come viene modificata dalla presenza di lesioni?le lesioni “spostano” le regioni adiacenti?le lesioni “deformano” le regioni adiacenti?le lesioni si infiltrano nelle regioni adiacenti?quale il ruolo degli algoritmi di segmentazione?quale il ruolo delle immagini DTI?
… work in progress…
Soluzione in fase di acquisizione: stimolazione visiva ininterrotta
Soluzione in fase di elaborazione: sostituzione fase OFF con media segnale BOLD fasi ON
Attivazione delle regioni del visivo durante task del linguaggio
Grazie per l’attenzione!