Human Connectome Project News: Data from Multiple Projects now being shared on ConnectomeDB

http://humanconnectome.org/abo...-projects-shared-connectomedb/



HCP Lifespan Pilot Study sadrzi prve javno dostupne dMRI snimke sa 7T skenera.

MGH-USC dMRI snimci su napravljeni na, trenutno, najjacem MRI instrumentu specijalno optimizovanom za tu svrhu: Siemens Connectom A (jacina magnetnog polja je 8x jaca od standardnih klinickih skenera i u toku snimanja Connectom skener "vuce" 24 megavata).

Ono sto MGH-USC dMRI dataset-ove cini prilicno unikatnim, osim cinjenice da su prikupljeni na, za tu svrhu, najjacem MRI skeneru na svetu je i enormna "rezolucija" tj. kolicina direkcija. Naime, prosecni dMRI snimci koji se danas rutinski rade za medicinske potrebe imaju izmedju 6 i par desetina direkcija.

MGH-USC snimci imaju 512 direkcija (dakle >80x vise od tipicnog klinickog dMRI snimka, bmax=10000, Gmax=300 mT/m, voxel velicina: 1.5 mm^3) sto je zahtevalo 92 minuta za svakog od 35 test subjekata. Odrzavanje kvaliteta snimaka (sprecavanje pokreta glave i sl.) je izuzetno tesko na ovoliko dugackim protokolima, pa je jako bitno i to da je HCP tim obezbedio konstantan kvalitet kroz Q&A proceduru. Svi snimci su Q&A provereni i post-procesirani sa trenutno najmodernijim alatima za eliminisanje distorzija zbog pokreta glave i Eddy struja.

Ovako visoka rezolucija postignuta na najjacem instrumentu na planeti i fakat da su snimci svih 35 subjekata postali javno dostupni (osim dMRI snimaka su, takodje, upakovani i strukturni MRI T1 i T2 snimci) je veliki korak, koji omogucava privatnim i javnim istrazivacima da koriste ove podatke u svojim istrazivanjima, koji ranije tehnicki ne bi uopste bili izvodljivi na vecini instituta / fakulteta na svetu.

Evo kako izgledaju vizualizovani podaci (subjekat: MGH_1010, pol: zenski, starost: 25-29 godina), gde se jasno vide "crossing" vlakna 3 razlicita "snopa" traktova, sto predstavlja problem za razlucivanje na standardnim klinickim dMRI protokolima:



WU-Minn HCP projekat, takodje, na sve ovo dodaje MRI/dMRI i fMRI snimke na 1200 zdrava subjekta. Iako su njihovi dMRI snimci nesto manje rezolucije (Connectom S skener, 100 mT/m, 270 direkcija, bmax=3000, doduse vokseli su vece rezolucije: 1.25 mm^3), WU-Minn HCP konzorcijum se fokusirao na dostavu 1200 snimaka, sto je zahtevalo drugacije kompromise od MGH-USC konzorcijuma, ciji je fokus bio dizajn instrumenta optimizovanog za dMRI.

Sa multi-modalnim MRI snimcima na cetvorocifrenom broju subjekata prikupljenim od strane WU-Minn konzorcijuma kao i dMRI snimcima visoke rezolucije na 35 subjekata prikupljenim od strane MGH-USC konzorcijuma, javnost ima mogucnost analiza i poredjenja za svoje naucne radove na nacin koji je do sada bio potpuno nedostupan ogromnoj vecini institucija. Uz potpis dodatnog ugovora je moguce dobiti i informacije o krvnom srodstvu subjekata, sto omogucava dodatne analize naslednih osobina ispoljenih na makro-povezanosti centralnog nervnog sistema.

Sledeci korak ce biti prikupljanje informacija o funkcionalnoj i strukturnoj povezanosti u mozgu bolesnih subjekata (pripreme za projekat su vec zapocele). Takodje Oxford Uni radi na "developing HCP" projektu koji prikuplja informacije o makro-povezanosti CNS-a beba.

---

Btw, za zainteresovane (pogotovu radiologe), javno su dostupni i protokoli snimanja:

MGH-USC HCP (T1/T2 strukturni MRI i difuzioni MRI): http://humanconnectome.org/doc...on-Data-Scanning-Protocols.pdf

WU-Minn Lifespan HCP na 3T skeneru (T1/T2, dMRI, fMRI): http://lifespan.humanconnectom...MRR_3T_printout_2014.08.15.pdf

WU-Minn Lifespan HCP na 7T skeneru (T1/T2, dMRI, fMRI): http://lifespan.humanconnectom...MRR_7T_printout_2014.08.15.pdf

WU-Minn HCP Q4 2013 na 3T skeneru (T1/T2, dMRI, fMRI):
http://humanconnectome.org/doc...CP_S500_Release_Appendix_I.pdf

--

Iako su javno dostupni, ovi protokoli snimanja nisu direktno primenjivi bez modifikacija zato sto su izvedeni na specijalno (hardverski) optimizovanim MRI skenerima (Siemens Connectom A i S i Siemens Magnetom Prisma), ali mogu biti polazna tacka za reprodukciju HCP protokola na drugim skenerima uz kompromise.

U svakom slucaju, kvalitet ovih snimaka i od oba HCP konzorcijuma je izuzetno visok i tezak za replikaciju zbog neophodnih specijalno optimizovanih instrumenata i ljudskih resursa (HCP projekat je finansiran od strane USA NIH-a sa skoro $40 miliona dolara za period 2010-2015) pa je izuzetno pozitivno to sto su snimci javno dostupni.

Takodje, HCP projekat je vec prikupio dosta saznanja koja ce biti korisna u izgradnji buducih skenera i protokola snimanja optimizovanih za naucne svrhe.

Jedan od primera je difuzioni MRI (dMRI), za koji je napravljen specijalan MRI skener u MGH-u i za koji su unapredjeni protokoli skeniranja. Iako su ucinjeni veliki pomaci, rezolucija dMRI snimaka je i dalje mala: u jednom vokselu "stane" i dalje par desetina hiljada aksona. Dodatni problemi su vezani za "pracenje" vlakana i njihove konfiguracije koje mogu biti kompleksne (ne samo ukrstanja vec i "kissing" i sl.). Moze se reci da smo tek na pocetku puta kada se prica o povezanosti u CNS-u.

---

Sta je to sto MRI skenere cini veoma skupim? Sta su vlakna?

Nisam upucen strucno u MRI polje, tako da su moji komentari laicki i bazirani na opstem informisanju.

Prvo, lakse pitanje :-)



Vlanka (fibers) u dMRI terminologiji su izracunate putanje na osnovu analize difuzije vode. Kada nema restrikcija, molekuli vode se krecu na nacin opisan Braunovim kretanjem, tj. svaki smer je podjednako verovatan. Medjutim kada se molekuli vode nadju unutar, recimo, celijskog zida - kretanje je ograniceno i neki smerovi su verovatniji od drugih.

Kada se molekuli vode nadju u aksonu od neurona, njihovo kretanje je takvo, da su putanje koje su paralelne sa celijskim zidom aksona najverovatnije. Bela masa mozga (i kicmene mozdine) sadrzi traktove koji predstavljaju gomilu aksona koji se krecu u istom pravcu.

Uprosceno, dMRI snimci sadrze informaciju o smerovima kretanja mnogo molekula vode unutar nekog organa (recimo, mozga). Vec sa 6 dMRI snimaka (gde svaki snimak predstavlja jedan "pravac") je moguce izracunati tzv. "difuzioni tenzor" koji izgleda kao elipsoid koji je "izduzen" u "uprosecenom" pravcu kretanja molekula vode u svakom "vokselu" (kubni prostor definisan rezolucijom snimanja).

To izgleda ovako:



Tehnika koja izracunava difuzione tenzore se zove Diffusion Tensor Imaging, ili DTI.

Na zalost, informacije prikupljene DTI tehnikom nisu dovoljne ako se unutar "voksela" nalazi vise od jednog dominantnog pravca kretanja molekula. Ova situacija se desava u delovima bele mase gde se vlakna racvaju, ukrstaju ili skrecu pod ostrim uglom. Iako vecina bele mase ima jedan dominantni pravac, postoji dovoljan broj problematicnih "mesta" (kao sto su pons, semiovalni centar i sl.) za koja DTI ne daje vernu informaciju zbog postojanja vise direkcija unutar voksela, sto na DTI snimku izgleda samo kao pad signala.

Tokom pocetka prosle decenije su naucnici izmislili nove nacine snimanja kao i matematickih modela koji procesiraju informacije sa snimka. Ti modeli prosiruju kolicinu informacija o kretanju molekula unutar voksela, i umesto jedne dominantne direkcije su u stanju da opisu vise direkcija.

Metode MRI snimanja i procesiranja koje omogucavaju da se vernije prikaze struktura se zovu HARDI (High Angular Resolution Diffusion Imaging), DSI (Diffusion Spectrum Imaging), itd.

Sve ove tehnike umesto tenzora (elipsoida) koriste komplikovaniji model, koji se zove Orientation Distribution Function (ODF) i ima vise vrsta. ODF izgleda ovako:



Sa ODF informacijom je moguce izracunati putanje vlakana cak i kada ona prolaze kroz regione gde se vlakna ukrstaju ili prave ostre zaokrete. Na zalost, to je samo jedan deo problema - postoji mnogo drugih problema, kao recimo problem terminacije vlakana, problem diskonituiteta (koji dovodi do tzv. "false negatives" tj. propustanja putanja) ili problem kontinuiteta (koji dovodi do "false positives") i sl... Neki od ovih problema ce biti reseni vecom rezolucijom / sa vise direkcija, dok ce neki drugi problemi zahtevati naprednije matematicke modele.

---

Drugo, oko cene skenera... klinicki MRI skeneri sami po sebi nisu "skupi", ne u smislu "skupi" za neki istrazivacki centar.

Problem je sto su klinicki MRI skeneri, generalno, optimizovani za potrebe, je li, klinickih snimanja. Tu se akcenat daje na brzinu skeniranja (po cenu zrtvovanja kvaliteta snimka koji nije presudan za klinicke potrebe u mnogim slucajevima). Takodje, ogromna vecina klinickih snimaka su T1/T2 skenovi koji pokazuju strukturu, dok je broj dMRI i fMRI snimaka nizi.

Difuzioni MRI (dMRI) je drugacija tehnika koja je neophodna za mapiranje traktova se u klinickoj upotrebi koristi za npr. pracenje promena posle mozdanog udara i tu su protokoli za skeniranje takvi da se lekaru omoguci da lako kvantifikuje stepen ostecenja i, opet, sa akcentom na brzinu.

Na zalost, upravo su parametri optimalni za klinicku upotrebu ogranicavajuci za istrazivanja. Na primer:

- Broj direkcija u klinickom snimku je minimizovan (6 do par desetina), kako bi se ubrzalo snimanje. Istrazivacki rad na ovom polju cesto zahteva daleko veci broj direkcija (nekoliko desetina do nekoliko stotina)

- Podaci koji su neophodni za razlucivanje traktova koji se ukrstaju i sl. nisu bitni za klinicku upotrebu, a zahtevaju drasticno duze snimanje (za klinicke potrebe hoces da snimanje traje max. nekoliko minuta, dok za istrazivacke potrebe snimci sa velikim brojem direkcija mogu da potraju i preko sat vremena)

- Jacine magnetnog polja koje su interesantne za istrazivacku upotrebu su nepotrebne za klinicke snimke, i generalno vecina klinickih instrumenata uopste nemaju mogucnost dostizanja jacina polja koja se koriste u istrazivanju

- Sami instrumenti u istrazivackoj upotrebi mogu biti optimizovani za, recimo, difuzioni MRI mozga (tako da su distorzije, recimo, najmanje u zapremini mozga - sto moze zahtevati "masku" sa kalemovima u koju moze da udje samo glava) dok kod klinickih skenera zelis da budes u mogucnosti da slikas celo telo.

- Sami protokoli skeniranja su za klinicku upotrebu optimizovani tako da najbrze daju rezultate doktoru, uz najmanje racunarskih resursa i vremena procesiranja. Istrazivacki protokoli mogu biti optimizovani za druge parametre i trajati drasticno duze

--

Sve ovo gore cini skenere optimizovanim za istrazivacki rad daleko redjim i manje dostupnim. A samim tim i, vrlo verovatno, mnogo skupljim od "masovnih" klinickih skenera.

Skener kakav je, recimo, Siemens Connectom A postoji samo u jednom primerku na celom svetu. dMRI i fMRI u rezolucijama kakve su na samom rubu naucno moguceg su vrlo komplikovani protokoli, koji zahtevaju vrlo specijalizovan hardver i softver.

---

Jos malo informacija o MGH-USC HCP skenovima:

Release notes dokument, koji sadrzi osnovne detalje o datasetu:

http://www.humanconnectome.org...ffusion-Data-Release-Notes.pdf

Bitan detalj: ovi novi MGH skenovi se razlikuju od prvih javnih skenova sa Siemens Connectom skenera u nekoliko vaznih detalja:

1. Difuzioni skenovi iz 2012 koriste tzv. "grid sampling" semu, koja je neophodna za DSI (Diffusion Spectrum Imaging) metod, dok skenovi iz 2014 koriste "multi-shell sampling" semu gde su direkcije grupisane u "skoljke" (shells) razlicite osetljivosti (bmax=1000, 3000, 5000 i 10000 s/mm^2). Multi-shell semplovanje se koristi za tzv. HARDI (High Angular Resolution Diffusion Imaging) metod rekonstrukcije traktova.

Ovde mozete videti vizualizovano kako izgleda raspored snimaka (direkcija) u tzv "Q-prostoru" za razlicite metode:



Vise detalja o razlicitim tipovima rekonstrukcija i zasto zahtevaju razlicite konfiguracije snimaka mozete procitati ovde: http://dsi-studio.labsolver.org/Manual/Reconstruction

Multi-shell semplovanje omogucava kvantifikovanje koliko snimci na razlicitoj senzitivnosti (bmax) ucestvuju u razlucivanju komplikovanih konfiguracija vlakana (ukrstanje i sl) posto je jednostavno ukloniti citavu "skoljku" snimljenu na odredjenoj osetljivosti.

To nije moguce sa grid-sampling (DSI) semom, ali ona potencijalno daje vise informacija o difuziji. Medjutim grid-sampling zahteva veliki broj snimaka na vrlo visokoj osetljivosti, koji po pravilu imaju nizak SNR, tako da kompromis uopste nije jednostavan.

2. Difuzioni skenovi iz 2012 imaju 515 direkcija (grid sampling) dok skenovi iz 2014 imaju 512 direkcija.

3. Rezolucija difuzionih snimaka iz 2012 je bila 2 i 2.5 mm^3, dok su snimci iz 2014 rezolucije 1.5 mm^3

U principu, snimci iz 2014-te godine su jos blizi teorijskom maksimumu koji Siemens Connectom skener moze da pruzi. Mada, iz naucnih radova MGH tima se moze videti da je Connectom skener u stanju da generise i snimke vece rezolucije (primera radi u jednom od radova je izveden DSI protokol sa 1418 direkcija! U drugim radovima je osetljivost isla i do 15000 s/mm^2), tako da vrlo verovatno ovi snimci nisu poslednji koje cemo videti iz ovog skenera sto se rezolucije tice.

---

http://www.cardiff.ac.uk/news/...ntre-for-european-neuroimaging



Druga na svetu instalacija Siemens Connectom skenera ce biti u Evropi, tacnije u UK (Cardiff University).

http://www.siemens.co.uk/en/ne...uroimaging-with-siemens-mr.htm

Ovo je lepa vest za evropske istrazivace koji se bave mapiranjem veza u ljudskom mozgu na makro nivou - Connectom 3T skener je unikatan instrument specijalno optimizovan za tu svrhu. Od 2016 ce testiranja moci da se rade i na nasem kontinentu.

---

Izvinjavam se za duzi post - ciljna grupa su ljudi koje zanima problematika identifikacije makro-mreza u ljudskom mozgu uz pomoc diffusion MRI tehnike.

Evo jednog malog priloga od moje malenkosti: juce sam raspisao mali "hack" za open source program DSI Studio koji za njihovu implementaciju GQI algoritma dodaje mogucnost korigovanja nelinearnih distorzija koje unose MRI skeneri, pogotovu skeneri sa izuzetno jakim poljima kao sto su Siemens Connectom 'A' (300 mT/m) i 'S' (100 mT/m) modeli.

Dosadasnje verzije DSI Studio-a podrzavaju ovu vrstu korekcije samo za QSDR rekonstrukcije (koje nisu u prostoru pacijenta/test-subjekta vec u MNI prostoru) ali ne i za GQI algoritam.

Modifikovani kod mozete skinuti ovde - kliknite na link

Kako je u pitanju "quick'n'dirty" hack, performanse nisu spektakularne (ocekujte ~10x usporenje) i ignorise se optimizacija koja preracunava GQI koeficijente na zalost, posto je korekciju distorzije neophodno raditi na nivou svakog voxela. Siguran sam da ovo moze da se optimizuje, ali je vikend bio previse kratak za to.

Frank Yeh (autor DSI Studio-a) je najavio da ce dodati podrsku za korekciju cim bude nasao vremena. Do tada, koga zanima, moze koristiti moju verziju QSpace2Odf::run() koja je spora, ali koriguje distorzije ako MRI snimak ima i polje koje opisuje distorzije skenera (grad_dev.nii.gz fajl u folderu gde se nalaze dMRI podaci). Sve sto je potrebno da uradite je da zamenite f-ju sa verzijom na linku gore.

Inace verzija QSpace2Odf::run() koju sam raspisao takodje proverava da li se radi o WU-Minn HCP stilu gradijent korekcija, gde je neophodno "prevrnuti" Y osu vektora i dodati jedinicnu matricu.

Korekcija gradijenata koju ja imam za drugi Siemens Connectom ('A') skener u sebi vec ima dodatu jedinicnu matricu i ne zahteva prevrtanje Y ose - tako da sam ubacio proveru ulaznih matrica pre korekcije koja utvrdjuje da li su u pitanju WU-Minn-style ili MGH-style tenzori.

HCP ekipa iz Massachusetts General Hospital (MGH) institucije, koja operise Siemens Connectom 'A' skener (verzija sa najjacim poljem optimizovana za dMRI) je bila vrlo ljubazna i dostavili su mi polje sa 3x3 matricom za svaki voxel izmereno na njihovom skeneru (za sada, samo WU-Minn HCP data setovi dostupni ijavnosti dolaze sa ovim podacima).

Interesantno, distorzija koju unosi MGH Siemens Connectom 'A' skener je nesto manja od WU-Minn Connectom skenera, pretpostavljam zbog razlicite implementacije kalemova za glavu (pretpostavljam da je u slucaju WU-Minn pozicija glave dalje od centra, pa je i distorzija magnetnog polja veca), ali ne i nula - tako da je i za MGH HCP podatke korisno korigovati distorziju.

A o cemu se zapravo radi (mali "tutorial")?

Ni na jednom MRI skeneru magnetno polje nije ujednaceno, vec postoji manji ili veci nivo devijacije koja rezultuje u distorzijama prikupljenih podataka. Da stvar bude jos gora, distorzija nije ujednacena u prostoru vec ima kompleksne karakteristike koje zavise od pozicije unutar skenera, temperature, itd.

Oba HCP projekta dostavljaju "raw" i "processed" snimke (raw zapravo nije skroz raw, ali to je druga prica).

U "processed" podacima je prostorna distorzija vec korigovana za T1/T2 i dMRI snimke koristeci gradunwarp alatku.

Medjutim, tu se prica ne zavrsava. Neujednaceno polje, takodje, ima efekat i na izmerenu difuziju gde sami b-vektori i lokalna jacina polja variraju na osnovu pozicije u prostoru (o efektu neujednacenosti na merenje difuzije mozete procitati vise detalja ovde). Za razliku od relativno jednostavne korekcije T1/T2 i dMRI podataka koji su vec ucinjeni od strane HCP konzorcijuma, za potpunu korekciju efekta distorzije i na difuziju je neophodno:

a) Imati podatke koji opisuju distorziju MRI skenera u vidu 3x3 matrice za svaki voxel, u istom prostoru u kome su prikupljeni dMRI snimci
b) Korigovati b-vrednost i b-vektor za svaki voxel - ovu operaciju je neophodno "ubaciti" u sam metod dMRI rekonstrukcije, kao sto je izvedeno sa GQI algoritmom na pocetku poruke

Evo kako izgleda distorzija WU-Minn 3T Siemens Connectom skenera - obratite paznju da b-vrednost varira i za +/- 15%!

Ovo sto vidite dole je vodeni "fantom" ubacen u MRI skener - tj. "balon" vode precnika 18cm. U idealnom slucaju, ne bi trebalo biti promene boje zato sto je difuzija vode ujednacena u prostoru.

Na zalost, kao sto se vidi, skener unosi distorzije koje se odlicno vide na "fantomu". Srecom, uz pomoc korekcije nelinearne distorzije MRI skenera boja "fantoma" postaje ujednacena, sto odgovara prirodnom signalu.

Levo mozete videti isti efekat na bioloski materijal - mozak. Varijacije polja, pogotovu u frontalnom delu i prostoru koji zauzima mali mozak su velike i idu od -15% do 15%.



Slika je iz: Sotiropoulos, Stamatios N., et al. "Advances in diffusion MRI acquisition and processing in the Human Connectome Project." Neuroimage 80 (2013): 125-143.

---

WU-Minn HCP konzorcijum je pre 2 dana objavio preliminarne 7T MRI datasetove.



Za sada, 7T je dostupan samo za 73 od 900 subjekata (S900 data set, objavljen krajem prosle godine).

Sto se tice dMRI skena, rezolucija je 1.05 mm^3 sto materijal cini, bar sto se tice rezolucije, najdetaljnijim javno i siroko dostrupnim in vivo dMRI skenovima ljudskog mozga. Detalji vidljivi na 1.05 mm^3 su nesto sto je do sada bilo vidljivo samo na visecasovnim ex vivo skenovima mrtvog tkiva.

Koga zanima vise detalja o HCP 7T dMRI protokolu kao i izazovima koji su morali biti reseni:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26260428



^ Obratite paznju na subkortikalne strukture u sredini (talamus i putamen) - na 7T snimku se jasno mogu videti razlike u orijentaciji aksona izmedju nukleusa sa jasnim granicama, dok je 3T snimak zamucen. Ove slike su samo vizualizacija jednog podatka (dominantna 3D orijentacija unutar voksela), kompletni dMRI podaci omogucuju mnogo naprednije analize.

Na zalost, ovaj prvi 7T release sadrzi samo neprocesirane dMRI podatke, sto znaci da korisnici sami moraju da se postaraju za korekciju distorzija (pokreta glave kao i nelinearnosti magnetnog polja samog skenera), registraciju sa anatomskim MRI snimkom kao i, naravno, kreiranje konektoma. Ovaj proces moze da potraje ceo dan na jakoj PC masini (plus, podaci za distorzije u gradijentima moraju biti trazeni od Siemens-a, nisu deo javnih podataka) tako da bi bilo lepo da HCP tim sto pre isprocesira svoje 7T dMRI skenove.

Ovo ce verovatno biti reseno u kompletnom, finalnom, release-u sa 1200 subjekata.

---

WU-Minn HCP konzorcijum je publikovao do sada najdetaljniju parcelaciju korteksa, baziranu na skenovima iz HCP projekta.

Svaka hemisfera je izdeljena na 180 delova koji su izracunati koriscenjem multi-modalnih HCP snimaka prikupljenih na 210 subjekata. Ovo je tek prva verzija mape, ocekuju se dodatna poboljsanja dodavanjem snimaka vece rezolucije u analizu.

https://humanconnectome.org/ab...he-highest-resolution-to-date/
https://medicine.wustl.edu/new...d-picture-how-brain-organized/





Evo i rada:

http://www.nature.com/nature/j...ncurrent/full/nature18933.html

Interesantno, rad je otkrio dosta novih delova korteksa koji nisu bili identifikovani kao posebne celine.

Na primer, oblast 55b koja se aktivira kada osoba cuje pricu.

---