Listă de abrevieri [306169]

Listă de abrevieri

INTRODUCERE

Conform datelor furnizate de Asociația Română AntiParkinson (www.antiparkinson.ro), [anonimizat], 70.000 de persoane au fost diagnosticate cu boala Parkinson (BP), iar statisticile sugerează că vârsta medie de debut a simptomelor clinice este în scădere.

[anonimizat], au fost făcute noi descoperiri medicale ce au dus la îmbunătățirea metodelor de diagnostic. [anonimizat], însă interpretarea seturilor de date este de natură subiectivă. [anonimizat] (RM), [anonimizat]. [anonimizat].

[anonimizat] (morfometrice), la care putem apela la momentul actual. Analiza Voxel Based Morphometry (VBM) [anonimizat] a concentrației locale de substanță cenușie (albă) între două grupuri de subiecți. Astfel, [anonimizat].

O altă utilitate a acestei analize o [anonimizat]. [anonimizat].

[anonimizat]. În acest scop se vor utiliza secvențele de date achiziționate de la 31 [anonimizat] 19 subiecți de control.

BOALA PARKINSON

MORFOPATOLOGIE

Boala Parkinson (BP) este o [anonimizat]. [1] Aceasta se caracterizează prin două fenomene apărute la nivelul sistemului nervos central:

moartea unui număr semnificativ de neuroni [1] și atrofia corpilor neuronilor dopaminergici din substanța nigra (pars compacta) și a axonilor acestora care fac legătura cu ganglionii bazali; [2]

[anonimizat].

Fig. 1.1 Ganglionii bazali (Cuciureanu, D.I. – Boala Parkinson, 2004)

Simptomele BP apar atunci când au fost afectați peste 80% [anonimizat] (neurotransmițător) este atât de redusă încât sunt afectate căile dopaminergice pe care circulă impulsul nervos de la substanța nigra la nucleul caudat și putamen [1]. Astfel, mișcările automate controlate de către acești nuclei sunt ajustate doar într-o mică măsură. [anonimizat]-[anonimizat]-[anonimizat]. [anonimizat] [2].

Structurile anatomice cunoscute sub denumirea de denumirea de ganglioni bazali sunt: striatul, palidusul, [anonimizat]. [anonimizat]. Conexiunile existente între funcționarea unei structuri de interes și celelalte componente ale sistemului nervos central sunt ilustrate în Figura 1.2 [2].

Fig. 1.2 Conexiunile funcționale existente între diversele componente cerebrale

Cu roz, avem reprezentată calea de modulare dopaminergică formată din neuronii care au corpul în substanța neagră pars compacta și a căror axoni ajung către neostriatum. În BP, aceasta este cea mai afectată conexiune din creier datorită morții neurale, fiind considerată ca fiind principala cauză de apariție a unor simptome motorii.

Pentru a înțelege mai bine simptomele BP, este important să cunoaștem câteva mecanisme în care își găsesc rolul și ganglionii bazali. Acestea sunt expuse foarte explicit de dr. I. D. Cuciureanu în cartea sa [2]:

activarea secvențială atât a căii directe, cât și a celei de feed-back, astfel încât mișcarea să fie executată gradat, controlat;

menținerea stabilității posturale a brațului în timpul mișcării;

pregătirea mișcării;

mișcările involuntare;

învățarea secvențialității mișcării.

2. ANATOMIE PATOLOGICĂ

În boala Parkinson apar un număr de modificări histologice și bio-chimice la nivelul substanței negre. Ele sunt de interes în această lucrare deoarece sunt sursa modificărilor identificate pe imaginile de rezonanță magnetică.

Modificările patologice ce se pot identifica la nivel cerebral le regăsim menționate în cartea ”Boala Parkinson” a doctorului I. D. Cuciureanu [2]. Acestea sunt clasificate în modificări microscopice, modificări macroscopice, care își au baza în prima categorie de schimbări la nivel cerebral menționată și modificări celulare de natură chimică. Ultima categorie de modificări este identificabilă prin apariția markerilor atacului oxidativ.

Modificările microscopice se referă, în principal, la atrofierea și dispariția unui număr important de neuroni la nivelul substanței negre pars compacta. Gradul de afectare neuronală este dat de stadiul bolii: la debut nu sunt modificări majore ale numărului de neuroni funcționali, dar, într-un stadiu mai avansat, când apar simptomele motorii, sunt deja afectați în jur de 80% dintre aceștia. De asemenea, se poate observa prezența unor incluziuni intracitoplasmatice la nivelul celulelor melanifere, atrofierea în diferite grade și scăderea numărului de celule la nivelul corpilor striați (aceste structuri cerebrale sunt afectate în proporție mai mică decât substanța nigra pars compacta) și leziuni mai puțin semnificative ale neuronilor extramezencefalici din cortex (zona frontală este cea mai afectată), trunchiul cerebral etc.

Cunoscând toate acestea, modificările macroscopice sunt ușor de identificat. Acestea presupun o ușoară atrofie corticală (predominant frontal), o dilatație ventriculară generalizată (datorită pierderilor în volum suferite de ganglionii bazali) și decolorarea substanței negre.

În cele din urmă, modificările histochimice cuprind creșterea cantității de hidroperoxizi lipidici și a malonildialdehidei, creșterea glutamil-transpeptidazei, scăderea activității complexului I mitocondrial în substanță neagră, creșterea nivelului de fier în substanța nigra pars-compacta datorită degenerării neuronale și creșterea excesivă a radicalilor liberi (superoxid, hidroxil, peroxinitrit).

Putem determina astfel, că sunt afectate, în diferite grade:

1) Sistemele dopaminergice cerebrale și extracerebrale. Acestea sunt afectate neuniform, în funcție de regiune. De exemplu, celulele de la nivelul substanței pars compacta sunt afectate în proporție de peste 75%, pe când, la nivelul regiunii periapeductale nu apar modificări patologice [2];

2) Alte sisteme nondopaminergice: pierderea/atrofia neuronilor adrenergici (în principal din locus coeruleus), colinergici, seretoninergici (care se află în strânsă legătură cu sistemul dopaminergic) [2].

De asemenea, trebuie specificat că apariția corpilor Lewy nu este neapărat necesară pentru diagnosticarea bolii Parkinson. Conform unor studii, există forme de parkinsonism, în special cele determinate de mutații ale genei ”parkin„ , în care aceste incluziuni intracitoplasmatice nu sunt prezente (Rajput AH et al., 1939), iar altele raportează existența acestor formațiuni proteice în unele forme ale demenței (Howard A Crystal et al., 2008).

SIMIOLOGIE

Boala Parkinson prezintă trei simptome principale, acestea fiind elementele cele mai importante din tabloul clinic al acesteia.

Bradikinezia

Reprezintă dificultatea în inițierea, respectiv desfășurarea unei activități motorii spontane datorită percepției kinestezice incorecte și a activității cerebrale deficitare. Astfel, la pacienții care suferă de această boală se pot observa manifestări precum clipitul rar, hipofonie, hipomimie, sau deplasarea lentă, cu pași mici.

Tremorul

Este cel mai răspândit simptom, fiind prezent la peste 80% din bolnavi. [1] Apare datorită activității sincrone și ritmice a diferitelor grupe de mușchi. Are un caracter atât de repaus, cât și de postură, având o frecvență de 3-7 cicluri/secundă [1,2].

Rigiditatea musculară

Este reprezentată de hipertonie de repaus, dar și în mișcare. Apare ca urmare a deficitului de dopamină la nivel cerebral, având ca efect alterarea transmisiei influxului nervos la nivel periferic. Astfel, comanda inadecvată ajunsă către structura efectuare generează o contracție prelungită a fibrelor musculare [2].

La pacienții care suferă de BP au fost raportate o varietate de simptome non-motorii. Acestea includ depresia, demența, halucinațiile, mișcări rapide ale ochilor, tulburări de somn sau constipație [3].

EXLORĂRI NEUROIMAGISTICE ÎN VEDEREA DIAGNOSTICĂRII

Principalele investigații imagistice pot fi efectuate cu ajutorul computerului tomograf și a metodelor bazate pe rezonanță magnetică (MRI). Acestea pot fi folosite, în principal, pentru a diferenția boala Parkinson idiopatică de alte forme de parkinsonism (de exemplu, cele determinate de leziuni vasculare sau tumorale) prin determinarea gradului de atrofie cerebrală și prin localizarea acesteia[1,2]. În BP, atrofia poate fi identificată atât frontal, cât și generalizat [1].

Analiza imaginilor MRI care reflectă densitatea și compoziția chimică a țesutului examinat s-a dovedit a fi cea mai eficientă metodă de investigație paraclinică întrucât, cu ajutorul acestora putem obține date despre modificările densității celulare și despre redistribuirea moleculelor de fier din substanța nigra și nucleul striat [1,2].

În BP sunt raportate nivele anormale de fier la nivel cerebral datorită degenerării neuronilor nigro-striatali dopaminergici. De aceea, se pot observa modificări ale semnalului pe secvențele T1 ale MRI, comparativ cu secvențele obținute pentru grupurile de control [1]. De asemenea, moartea și atrofia neuronală duc la apariția unor regiuni din materia cenușie cu contranst scăzut și la mărirea volumului ventriculilor.

TABLOU CLINIC [1]

Conform clasificării Hoehn și Yahr, bilanțul clinic pentru boala Parkinson evidențiază cinci stadii progresive ale bolii.

Primul stadiu, care se consideră momentul de debut al bolii, presupune o afectare unilaterală a creierului. În al doilea stadiu, sunt identificate modificări bilaterale, însă nu se instaurează perturbări posturale. În aceste faze ale BP, pacientul nu prezintă, de obicei, simptome evidente. În unele cazuri, se poate observa un ușor tremor al membrelor, dar rutina zilnică și calitatea vieții nu sunt încă afectate. Tratamentul cu anticolinergice, amatidină (agonist dopaminergic) sau un amestec ale celor două este cel recomandat pentru pacienții ce prezintă o astfel de formă ușoară a bolii

Următorul stadiu aduce în plus, pe lângă afectarea bilaterala, un mic dezechilibru postural. Cu toate acestea, pacientul este capabil să ducă o viață independentă.

Stadiul al patrulea presupune o instabilitate posturală accentuată, persoana bolnavă fiind dependentă de ajutorul altcuiva pentru activitățile cotidiene.

În ultimul stadiu, cel terminal, apare dependență de pat sau de fotoliu a pacientului.

În stadiile III, IV și V este necesar tratamentul cu Levodopa. Se recomandă administrarea unei doze minime necesare pentru a preveni riscul apariției efectelor secundare precum diskineziile, fenomenele „on-off” sau confuzia. Trebuie menționat că, având în vedere că această boală nu duce la scăderea duratei de viață, tratamentul are efecte benefice pentru o perioadă relativ scurtă de timp. Aceasta variază, de la pacient la pacient, între 4 și 6 ani.

În prezent, există două scale folosite pentru a determina tratamentului necesar în cazul BP. Acestea sunt scala UPDRS, care presupune evaluarea activităților zilnice – ADL – și motorii – MA – și scala Nottingham.

TRATAMENT

Este important de menționat faptul că nu toți pacienții prezintă aceleași simptome și că acestea apar treptat, odată cu evoluția bolii. De aceea, pot trece mai mulți ani până o persoană se prezintă la medic pentru investigații, în urma debutului clinic al maladiei Parkinson. În aceste cazuri, diagnosticul se face într-un stadiu avansat (de obicei, în jur de 80% din neuronii dopaminercigi sunt deja afectați), când se observă o limitare semnificativă a activităților zilnice.

Din acest motiv, imediat după diagnosticare, trebuie inițiat tratamentul pentru a se asigura controlul simptomelor și pentru a se menține calitatea vieții pacientului [3].

Tratamentul BP se face prin administrarea de substanțe farmacologice, prin ablația chirurgicală a regiunilor ce prezintă leziuni, cu ajutorul electrostimulării cerebrale profunde, a fizioterapiei sau a exercițiilor de terapie de vorbire [3].

Tratamentul farmacologic [3]

Tratamentul farmacologic poate fi împărțit, la momentul actual, în simptomatic și terapie neuroprotectoare. Cea de-a doua categorie de medicamente, care ar trebui să încetinească sau chiar să împiedice pierderea neuronală, este în stadiu de cercetare, rezultatele unui astfel de tratament nefiind confirmate.

Prin urmare, standardul de aur în tratarea BP rămâne administrarea de levodopa, un precursor metabolic al dopaminei, în combinație cu carbidopa, un inhibator al decarboxilazei aminoacizilor aromatici. La nivel cerebral, levodopa, prin decarboxilare, este redusă la dopamină, substanță care se regăsește în cantități reduse la persoanele care suferă de maladia Parkinson datorită distrugerii neuronilor dopaminergici. Carbidopa, care nu poate traversa bariera hematoencefalică, are rolul de a împiedica decarboxilarea levodopei în circulația sistemică.

Levodopa oferă cele mai bune efecte în controlul simptomelor parkinsoniene motorii, având cele mai puține efecte adverse pe termen scurt (4-6 ani). Cu toate acestea, administrarea pe termen lung este asociată cu dezvoltarea unor tulburări motorii, numite “wearing-off “ (fluctuații ale funcției motorii) și a diskineziei. De aceea, în tratarea pacienților în stadii incipiente ale bolii, este preferată utilizarea inițială a inhibatorilor MAO-B (inhibă degradarea dopaminei la nivel cerebral) sau a agoniștilor dopaminei. Aceste substanțe au beneficii moderate, dar profilul efectelor adverse este excelent.

La unii pacienți apar diverse simptome non-motorii care trebuiesc controlate cu ajutorul substanțelor farmacologice. Acestea includ depresia, demența, halucinațiile, mișcări rapide ale ochilor, tulburări de somn sau constipație.

Electrostimularea cerebrală profundă

Electrostimularea cerebrală profundă, sau Deep Brain Stimulation (DBS) în engleză, a devenit tratamentul chirurgical de elecție datorită reversibilității efectelor procedurii, a ușurinței cu care pot fi ajustați parametrii odată cu evoluția bolii sau a apariției efectelor adverse, dar și a faptului că nu deteriorează țesutul cerebral [3].

Conform UK National Collaborating Centre for Chronic Conditions, această procedură este recomandată pacienților care au prezentat un răspuns pozitiv la tratamentul cu levodopa dar au dezvoltat complicații motorii datorită terapiei medicamentoase, și care nu suferă de afecțiuni precum demență sau depresie [3,4].

Ablația chirurgicală a leziunilor [3]

Această metodă implică distrugerea zonelor țintă din creier pentru a ține sub control simptomele BP. Prin neuroablație, structuri aflate în profunzime, vizate de această procedură, sunt necrozate prin termocoagulare.

În acest scop, vârful unui electrod introdus în aria de inters este încălzit până la o temperatură bine stabilită cu ajutorul unui generator de radiofrecvență.

Ablația chirurgicală a fost înlocuită aproape în totalitate în ultimii ani de către DBS.

Fizioterapia în boala Parkinson

Fizioterapia poate ajuta la îmbunătățirea mersului, a stabilității și flexibilității unui pacient. De asemenea, poate menține sau reda independența funcțională a unui bolnav și capacitatea de a iniția în mod facil diverse mișcări [3].

Câteva studii prezentate de Suchowersky O. et all [5] într-un review din 2006 sugerează că rezultatele fizioterapiei la pacienții ce suferă de BP sunt satisfăcătoare pe termen scurt, dar nu se mențin după întreruperea terapiei.

Terapie de vorbire [3]

Odată cu evoluția bolii, 45% până la 89% din pacienți manifestă probleme de vorbire, 30% dintre ei considerând că aceasta este cea mai debilitantă parte a bolii.

Tratamentul farmacologic și intervențiile chirurgicale nu reprezintă un tratament efecient pentru manifestările laringeale ale BP, astfel că implicarea unui logoped este necesară. De cele mai multe ori, acest tip de terapie este eficientă în tratarea deficiențelor de comunicare la pacienții bolnavi de Parkinson.

La momentul actual, există studii care urmăresc dezvoltarea de noi tratamente pentru boala Parkinson. Acestea includ transplantul neuronal și terapia genică [3].

IMAGISTICĂ BAZATĂ PE REZONANȚĂ MAGNETICĂ

Imagistica medicală prin rezonanță magnetică este o tehnologie neinvazivă ce utilizează un câmp magnetic și unde radio pentru a produce imagini ale structurilor anatomice [6]. Este utilizată pentru detectarea și diagnosticarea diferitelor patologii, precum și în monitorizarea răspunsului organismului la tratament [7].

Metoda se bazează pe excitarea protonilor și detectarea modificării momentelor cinetice ale acestora. Protonii sunt nuclee de hidrogen care se găsesc, în special, în moleculele de apă prezente în toate tipurile de țesut [7]. Aceștia posedă o mișcare de rotație în jurul propriei axe numită mișcare de spin.

Imaginile MRI sunt reprezentări grafice ale semnalelor de radio-frecvență emise de țesutul magnetizat în timpul procesului de achiziție. Gradul de magnetizare depinde atât de câmpul magnetic aplicat, cât și de prezența protonilor din țesutul investigat.

Contrastul imaginii este dat de aceste grade de magnetizare ale diferitelor tipuri de țesuturi, semnalul de radiofrecvență emis fiind proporțional cu acestea. Din moment ce câmpurile magnetice folosite în imagistica medicală au puterea de a alinia doar o mică fracțiune din nucleele magnetice, un țesut nu va fi niciodată complet magnetizat.

Fig. 2.1 Principiu de funcționare

Imaginile obținute prin rezonanță magnetică depind de efectul net al câmpului magnetic asupra unui număr relativ mare de protoni dintr-o anumită unitate de volum (voxel) de țesut. Dacă respectivul voxel conține mai multe nuclee aliniate într-o anumită direcție, comparativ cu celelalte direcții, zona de țesut considerată va fi magnetizată temporar pe direcția aceea [6].

PRINCIPIUL ACHIZIȚIEI

Atunci când un țesut este plasat într-un câmp magnetic puternic, țesutul biologic se magnetizează. Acest fenomen constă în alinierea spinului pe direcția câmpului magnetic aplicat, datorită interacțiunii dintre acesta și câmpul magnetic propriu [6, 8].

Orientarea protonilor

În jurul unui nucleu de hidrogen se formează o buclă de curent datorită mișcării de rotație a electronului. Această buclă, de arie A, este străbătută de un curent I ce duce la apariția unui câmp magnetic. La aplicarea unui câmp magnetic exterior, asupra acesteia va acționa o forță F̄ conform legii lui Lorentz:

(1)

unde este câmpul magnetic exercitat asupra buclei, iar l este lungimea acesteia[8].

Spinul posedă un moment magnetic propriu () care interacționează cu câmpul magnetic , astfel apărând un moment de torsiune care determină forța efectului de rotație dat de acțiunea forței .

. (2)

Următoarea etapă a achiziției constă în combinarea câmpului magnetic exterior cu un câmp electromagnetic de radiofrecvență. Astfel, protonii sunt stimulați de undele electromagnetice, pierzându-și starea de echilibru și împotrivindu-se forțelor câmpului magnetic, modificându-și orientarea cu 90ș sau cu 180ș, în funcție de valoarea câmpului nou aplicat. Când câmpul de unde radio este oprit, apare fenomenul de relaxare. În acest moment, senzorii echipamentului RMN vor detecta energia electromagnetică emisă de protonii care se re-aliniază la câmpul magnetic aplicat [7,9]. Intensitatea radiației emise este cel mai important factor ce determină calitatea imaginii și timpul necesar achiziției acesteia [6].

Fenomenul este numit rezonanță și se referă la capacitatea materialului de a absorbi, apoi de a emite semnale radio la frecvențe specifice [6] (frecvența Lamoor, definită ca fiind frecvența câmpului electromagnetic egală cu frecvența de precesie în jurul câmpului magnetic exterior [8]).

Câmpul de radiofrecvență (RF) este generat, respectiv detectat cu ajutorul unui set de bobine plasate în apropierea corpului pacientului. Această radiație electromagnetică este aplicată în pulsuri scurte în timpul fiecărui ciclu de achiziție. Puterea acestora are ca efect rotirea spinilor atomilor sub un unghi specific [9].

Revenirea spinilor la starea anterioară aplicării câmpului de radiofrecvență se datorează interacțiunilor între spini și între spini și mediu [8].

În timpul procesului imagistic, segmentul anatomic vizat este împărțit într-o serie de elemente de volum individuale, numite voxeli. Semnalul achiziționat este produs de nucleele magnetice din fiecare voxel în parte. Astfel, intensitatea semnalului este proporțională cu cantitatea de protoni din aceste unități de volum [6].

De aceea trebuie definită mărimea numită magnetizație (). Aceasta reprezintă momentul magnetic pe unitatea de volum:

(3)

Convențional, obținerea de imagini anatomice prin intermediul fenomenului de rezonanță magnetică se face utilizând un câmp magnetic static orientat după direcția z, iar câmpul electromagnetic este aplicat pe direcția perpendiculară pe aceasta. Astfel, ecuația (3) poate fi scrisă după cele două direcții astfel:

, (4)

, (5)

unde și reprezintă componentele magnetizației după cele două direcții, iar γ este o constantă de proporționalitate ce depinde de tipul nucleului (are valoarea de 2,675118 rad/s/T pentru nucleul de hidrogen) [8].

1.2 Caracteristicile țesutului care influențează tipul de imagine obținută

Imagini ponderate în funcție de densitatea protonilor (PD)

Într-o astfel de imagine, magnetizația țesutului, intensitatea semnalului de radiofrecvență și luminozitatea imaginii sunt determinate de concentrația de protoni din țesut. Astfel, un țesut care prezintă o densitate mai mare de protoni va emite un semnal mai puternic și va apărea mai luminos pe imagine [6].

Imagini ponderate în funcție de timpii de relaxare T1 și T2

În timpul achiziției, țesuturile sunt magnetizate ciclic. Din această fază, nucleele magnetice sunt aduse într-o stare de dezechilibru, apoi li se permite să revină la starea inițială. Această ultimă etapă este cunoscută sub denumirea de relaxare. Timpul de relaxare variază de la un țesut la altul, astfel că poate fi folosit pentru obținerea contrastului pe imaginile MRI [6].

De asemenea, timpii de relaxare sunt diferiți și în funcție de condiția țesutului (sănătos sau care prezintă o patologie).

Inițial, sub influența câmpului magnetic aplicat, protonii din țesuturi vor fi magnetizați după direcția longitudinală. Ei rămân în această stare până când este modificat câmpul magnetic sau până când se aplică un puls RF și spinii sunt redirecționați. Câmpul electromagnetic duce la apariția magnetizației transversale (Mxy) și dispariția ei în plan longitudinal (Mz). În absența câmpului de RF, spinii tind să revină la poziția originală, longitudinală. Energia eliberată în această fază de protoni este cedată către atomii vecini. Această interacțiune are loc cu o viteză dMz/dt, proporțională cu diferența dintre M0 și Mz [8].

, (6)

unde M0 este valoarea la echilibru a magnetizației unui voxel la temperatura camerei, iar T1 reprezintă timpul necesar revenirii la valoarea inițială și se numește timp de relaxare spin-rețea sau timp de relaxare longitudinală [8].

Timpul de relaxare longitudinală depinde de caracteristicile de material și de puterea câmpului magnetic. [6,9] Astfel, în funcție de tipul de țesut, vom avea timpi de relaxare T1 diferiți. Ținând cont de faptul că în această metodă de achiziție vor fi măsurați timpii T1 pentru a obține contrastul pentru reconstrucția imaginii, trebuie menționat că țesutul cu cel mai scurt timp T1 va fi cel mai luminos pe imaginile ponderate T1 [6].

Table 2.1 Timpii de relaxare T1 și T2 pentru țesuturile moi

Este de menționat că nu vom putea obține o imagine în care să avem o unică sursă de contrast ( PD, T1 sau T2), dar acesta poate fi influențat în cea mai mare parte de către o singură caracteristică, celelalte două având o contribuție foarte mică. Astfel, imaginile descrise ca fiind T1-weighted, vor avea ca sursă principală de contrast timpul de relaxare longitudinală T1 [6].

Fig. 2.2 Contrastul imaginii MRI în funcție de timpul de relaxare T1

Pentru a obține imagini ponderate pe baza diferențelor dintre timpii T1 care apar de la un țesut la altul, trebuie avuți în vedere doi factori. Folosirea unor valori mici ale intervalul TR pentru un contrast bun și valori mici ale intervalului TE (intervalul dintre începutul relaxării transversale și momentul la care este măsurat T2 pentru a obține contrastul – în imaginile ponderate T2) pentru ca imaginea să nu fie influențată de caracteristica T2 [6].

SECVENȚE DE ACHIZIȚIE

Spin – echo ponderat T1

Secvența spin – echo este una dintre secvențele de puls fundamentale utilizate în imagistica bazată pe rezonanță magnetică. Această metodă folosește un cuplu de pulsuri RF care duc la fenomenul de rezonanță, astfel că țesuturile emit ”ecouri” – radiație RF la o frecvență specifică [6,9].

Inițial, se aplică un puls RF, numit π/2, care are rolul de a modifica direcția magnetizației. Cel de al doilea puls (π) este aplicat după o perioadă de timp, pe care o vom nota cu τ. Acesta va refaza mișcările spinilor în plan transversal și are o amplitudine dublă față de pulsul π/2. După o altă perioadă de timp τ, în care protonii continuă să precesioneze, aceștia vor reveni în fază, fiind din nou orientați după direcția inițială, cea longitudinală. Astfel, după o perioadă de timp egală cu 2τ, diferența de fază a spinilor față de momentul incipient va fi 0. Această perioadă se numește timp de ecou (TE) [8].

Spin-echo ponderat T1 se referă la faptul că fenomenele de magnetizare și relaxare apar în plan longitudinal.

Secvențe gradient – echo

Acest tip de secvențe se diferențiază de cele spin – echo din două puncte de vedere:

folosirea semnalelor RF ce induc o rotație în intervalul 11ș – 80ș;

utilizarea unui gradient pentru generarea unei magnetizații transversale.

O secvență de achiziție gradient – echo poate fi efectuată numai dacă avem magnetizație transversală. Acest tip de magnetizație apare atunci când avem un procent destul de mare de protoni a căror moment cinetic este orientat în plan transversal.

Tehnica gradient-echo presupune, inițial, defazarea protonilor prin aplicarea unui gradient magnetic, ca mai apoi aceștia să fie aliniați prin inversarea gradientului [6].

Acest gradient magnetic este obținut cu ajutorul unei perechi de bobine care transportă curenți opuși, fiind, astfel, generat de un câmp magnetic eterogen. Inversarea gradientului se face prin schimbarea sensului curentului în ambele bobine ale setului.

Mecanismul acestui proces este următorul [6]:

prin intermediul excitării protonilor cu ajutorul pulsului RF se obține o magnetizație transversală;

imediat după aceasta apare fenomenul de relaxare, protonii emițând o undă electromagnetică amortizată;

la un interval scurt de timp după semnalului de excitație se aplică și gradientul magnetic, care va produce defazarea rapidă a spinilor și reducere magnetizației transversale;

prin inversarea gradientului, protonii vor fi din nou magnetizați după direcția transversală.

Fig. 2.3 Defazarea se produce datorită neomogenității câmpului magnetic și interacțiunilor dintre spini

ROCESUL DE RECONSTRUCȚIE A IMAGINII

Procesul de achiziție va fi format dintr-un ciclu de evenimente ce va fi repetat. Astfel, timpul de achiziție este dat de produsul dintre durata unui ciclu și numărul total de cicluri. Durata unui ciclu se numește Time of Repetition (TR) și este un factor ajustabil în funcție de secvența de achiziție și țesutul investigat. Numărul de cicluri va depinde de calitatea dorită a imaginii [6].

Semnalele înregistrate în acest proces cu ajutorul bobinelor ce detectează radiația RF emisă de protoni în urma excitării sunt digitizate și stocate în memoria computerului într-o configurație specifică, denumtă K Space. Acesta este reprezentat de o matrice care conține informațiile de frecvență achiziționate în cadrul fiecărui ciclu. Acestea sunt stocate pe câte o linie separată [6].

Fig. 2.4 Procesul de achiziție și reconstrucție a imaginii

În acest mod, la finalul achiziției, cu ajutorul K Space se va reconstrui imaginea anatomică cu nivele de gri prin aplicarea Transformatei Fourie Inverse. Parametrii de eșantionare ai celor două spații sunt invers proporționali, ceea ce simplifică transformarea. În spațiul imaginii, unitatea ce definește eșantioanele este distanța, pe când în K-space aceasta este reprezentată de frecvența spațială (1/distanță) [10].

Ecuația aplicată pentru reconstrucția imaginilor MRI este [10]:

, (7)

unde este matricea reprezentată de spațiul K iar S(t) este semnalul MR achiziționat de echipament.

ANALIZA VOXEL BASED MORPHOMETRY

După cum este explicat încă din introducerea articolului lui Ashburner et al. din 2005, obiectivul efectuării unei analize Voxel-Based Morphometry (VBM) este de a identifica compoziția locală a țesutului cerebral, diferențele volumetrice anatomice și de poziționare a diverselor structuri ce apar de la un subiect la altul nefiind luate în calcul. Ea presupune compararea la nivel de voxel a concentrației locale de substanță cenușie sau albă între două grupuri de subiecți [11].

În această lucrare, se dorește identificarea regiunilor cerebrale afectate de boala Parkinson. Având în vedere că această maladie se caracterizează prin atrofie și moarte neuronală, analiza VBM va fi utilizată pentru a identifica zonele din creier în care aceste fenomene au apărut. În acest scop, se vor compara imagini ale substanței cenușii de la un grup de pacienți cu imagini achiziționate de la un grup de control (persoane de vărste similare, sănătoase).

De asemenea, se dorește să se verifice dacă există diferențe cantitative între modificările apărute la pacienții mai tineri de 65 de ani comparativ cu cele identificate la pacienții cu vârsta peste 65 de ani, respectiv dacă apar diferențe între gradele de afectare cerebrală la bărbați față de femei.

Principalii pași ai analizei VBM sunt următorii: conversia imaginilor MRI într-un format adecvat pentru a reduce diferențele date de variabilitatea anatomică dintre subiecți, urmată de extragerea segmentelor ce conțin materie cenușie/albă și netezirea (smoothing) acestora. În continuare, se vor efectua, la nivel de voxel, teste statistice parametrice care vor compara imaginile astfel obținute pentru cele două grupuri de pacienți. Rezultatul este reprezentat de hărți statistice parametrice (SPM) care indică regiunile unde concentrațiile materiei cenușii/albe prezintă diferențe importante între grupul de control și grupul de pacienți ce prezintă patologia studiată [11,12].

Această analiză reprezintă o metodă de interes întrucât nu restrânge examinarea la o anumită structură cerebrală și oferă o evaluare uniformă și cuprinzătoare a diferențelor anatomice la nivelul întregului creier. De asemenea, putând analiza compoziția țesuturi din diversele structuri ale creierului, oferă o sensibilitate mai mare pentru localizarea diferențelor regionale în materia cenușie (albă) la subiecții bolnavi [11,12].

Când dorim să analizăm concentrația materiei cenușii, metoda aceasta oferă rezultate bune atunci când sunt analizate imaginile de rezonanță magnetică T1-ponderate, deoarece pe acestea intensitatea semnalului emis de materia cenușie duce la reprezentarea acesteia cu ajutorul nuanțelor de gri închis, oferind un contrast bun și fiind mai ușor de delimitat în procesul de segmentare.

Analiza VBM a fost utilizată, în cele mai multe cercetări, pentru a evalua modelele de atrofie regională la subiecții cu tulburări de mișcare. În 2007, Whitwell et al. a publicat un articol de review în care sunt descrise studii în care au fost identificate modele de atrofie regională pentru diverse patologii neurodegenerative, au fost comparate diferite tulburări de mișcare pentru a căuta diferențe care ar putea fi utile în procesul de diagnosticare și au corelat regiunile afectate de pierderiea neuronală cu deficitele cognitive și motorii la acești subiecți [13].

ETAPELE ANALIZEI VBM

Normalizare spațială

Această etapă implică transpunerea tuturor datelor subiecților în același spațiu stereotactic. Acest lucru se realizează prin co-registrarea fiecărei imagini la același șablon, pentru minimizarea diferențelor date de variabilitatea anatomică [11,12].

Trebuie menționat faptul că normalizare spațială nu încearcă să ducă la o potrivire exactă a tuturor caracteristicile corticale, ci doar corectează diferențele globale ale formei creierului. Dacă normalizarea spațială ar fi suprapus perfect imaginile folosite într-un studiu, atunci toate imaginile segmentate ar părea identice și nu ar fi detectate diferențe semnificative generate de existența unei patologii sau de stadiul acesteia [11].

Normalizarea spațială se realizează cu ajutorul a două șabloane. Primul template este unul personalizat și este construit cu ajutorul software-ului de prelucrare pornind de la media imaginilor MRI utilizate în cadrul analizei VBM. Cel de al doilea, numit spațiul MNI, a fost creat de cei de la Montreal Neurological Institute pe baza unui număr mare de secvențe MRI cranio-cerebrale ale unor subiecți sănătoși. Acesta din urmă este considerat, la momentul actual, modelul standard al creierului uman în neuroimagistică.

Segmentare

O altă etapă este reprezentată de segmentare. Aceasta presupune că voxelii fiecărei imagini sunt divizață în trei categorii (sau mai multe, în funcție de cerințele fiecărui studiu): materie cenușie, substanță albă și lichid cerebrospinal [11]. Acest lucru este realizat în general prin combinarea unor hărți de probabilitate bazate pe cunoștințe a priori care codifică distribuția spațială a diferitelor țesuturi la subiecții normali, cu o analiză la nivel de cluster a imaginii prelucrate care identifică distribuțiile intensității voxelilor din care este compus fiecare tip de țesut [12].

În etapa de segmentare există probabilitatea foarte mare de apariție a erorilor, întrucât poate apărea clasificarea greșită a țesutului în creierul atrofic, atât datorită raportului modificat dintre materia cenușie și lichidul cefalorahidian, cât și pentru că patologia țesuturilor poate fi asociată cu reducerea contrastului materiei cenușii [13].

Două aspecte importante de care este bine să se țină cont în cele două etape este șablonul personalizat folosit pentru normalizarea spațială a imaginilor și utilizarea unor hărți de probabilitate adecvate. Aceste modele personalizate ar trebui să fie obținute, în mod ideal, pe baza datelor de la subiecți care se află în același segment de vârstă cu grupul de interes și care prezintă aceleași patologii. Acest lucru ar reduce la minimum probabilitatea ca rezultatele să fie influențate de diferențele fiziologice ce apar între diferitele categorii de vârste, dar și de diferitele regiuni în care apare atrofia cerebrală în cazul diverselor boli neurodegenerative [13].

Smoothing

Imaginile segmentate sunt, într-un ultim stadiu al procesării, netezite prin convoluția cu un kernel Gaussian izotrop. În majoritatea studiilor este utilizat un kernel cu FWHM de 8mm până la 13 mm [12].

Fiecare voxel din imaginile netezite va conține valoarea concentrației medii a materiei cenușii din jurul voxelului, unde regiunea din jurul voxelului este definită de kernel-ului utilizat. [11]

Etapa de netezire are ca efect obținerea unuei distribuții mai apropiată de cea normală, compensându-se în acest fel micile erori ce apar în timpul primei etape a analizei VBM. Astfel, se va mări gradul de validitate a testelor statistice parametrice [11,12].

Analiza statistică

Rezultatul propriu-zis al analizei VBM constă în hărțile statistice obținute în urma efectuării unei analize statistice parametrice la nivel de voxel. Acest lucru se realizează folosindu-se o tehnică de mapare statistică parametrică care utilizează un model de tipul general linear model (GLM) pentru a identifica regiunile cu concentrație modificată a materiei cenușii care sunt în mod semnificativ legate de patologia studiată [11].

Testele statistice parametrice sunt utilizate în analizarea datelor cantitative, ele comparând parametrii statistici precum media statistică sau varianța.

În această lucrare se urmărește efectuarea unor teste statistice de tip t. Scopul acestora fiind de a determina diferența dintre media statistică a celor două eșantioane de subiecți.

Unele studii, discutate de Mechelli et al. într-un articol din 2005, indică existența unor posibile limitări care trebuie luate în considerare atunci când se planifică un studiu și se interpretează rezultatele. De exemplu, toate imaginile originale, brute trebuiesc achiziționate cu același scanner RMN, folosindu-se parametrii de achiziție identici. Explicația ar putea fii aceea că pot apărea diferențe semnificative, atribuite mai degrabă scanerelor sau diferitelor secvențe de achiziție a imaginilor de rezonanță magnetică, decât subiecților înșiși. Alte potențiale probleme se referă la dificultatea normalizării spațiale a creierului atipic [12].

ANALIZA VBM ÎN BOALA PARKINSON

Există numeroase studii efectuate în vederea determinării unor regiuni în care apare moartea neuronală în cazul bolii Parkinson.

Într-un review făcut de Whitwell et al. în 2007 [13], găsim prezentate studii în care au fost găsite, cu ajutorul analizei VBM, atrofii în următoarele zone:

nucleii caudați, cel stâng, în particular, prezentând un grad mai mare de afectare;

lobii frontali, unde pot apărea diferențe în concentrația de substanță cenușie în toți cei patru giri (superior, mijlociu, inferior și precentral);

în lobii temporali;

în substanța nigra, atât în pars compacta (modificări raportate în cele mai multe studii), cât și în pars reticulata.

Într-unul dintre studiile prezentate în acest articol, care a analizat imagini obținute de la pacienții aflați într-o fază avansată a bolii (un scor mai mare de 2 conform criteriilor Hoehn & Yahr), s-a determinat că cele mai afectate în BP sunt regiunile din sistemul limbic, în special formațiunile cerebrale situate anterior și girul parahipocampic (Nagano-Saito, 2005).

Pentru validarea rezultatelor obținute în această lucrare, regiunile identificate în urma analizei VBM vor fi comparate cu cele specificate în acest capitol, cât și cu cele menționate în literatura de specialitate publicată în România (Ioncu-Deme, 2001 [1], Cuciureanu, 2004 [2] ).

MATERIALE SI METODE

Studiul de față își propune analiza VBM a imaginilor MRI obținute de la un grup de subiecți. Scopul studiului este acela de a detecta diferențele de volum in substanța cenușie (SC) care apar între grupul pacienților și cel al subiecților sănătoși, oferind astfel posibilitatea de evaluare a gradului de atrofiere și diferențierea între bolnavii cu Parkinson.

Procesarea și analiza imaginilor au fost realizate cu ajutorul software-ului SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/) compatibil cu versiunile de Matlab cuprinse

între 7.4 (R2007a) și 9.4 (R2018a).

VBM-ul a fost folosit în acest caz pentru analiza imaginilor structurale T1 de rezonanță

magnetică a două grupuri de subiecți: un grup de 31 de pacienți împărțit în funcție de stadiul

bolii în două subgrupe (debut -11 pacienți, avansați – 20 pacienți) și un grup de control format din 19 subiecți.

Datele au fost achiziționate la institutul MEDINST utilizând un sistem MR SIEMENS 1.5T si folosind o secvență T1 gradient-echo. Datele tehnice de achiziționare au fost: câmp de vizualizare (FOV) 250×250, imagini (slices): 176, grosime felie: 1 mm, TR = 1650 ms, TE = 2,95 ms, flip angle =15°, număr de mediere 1, matrice 256×256.

PRE-PROCESAREA IMAGINILOR MRI

Înainte de începerea analizei VBM, indiferent de software-ul folosit, se impune pre-procesarea imaginilor MRI pentru a le transpune într-un format adecvat. În primul rând, ambele programe, SPM12 și FSL, folosesc imagini în format NIfTI. Astfel că secvențele achiziționate și stocate în format standard DICOM de care dispunem vor fi convertite în formatul suportat de cele două programe.

Formatul NIfTI a fost conceput special pentru realizarea în mod facil a imaginilor neurologice. Acesta păstrează datele de orientare spațială, scăzând posibilitatea apariției unor erori datorate modificărilor orientării stânga-dreapta.

SPM12 permite importarea secvențelor de date de tip DICOM dar, pentru a asigura corectitudinea datelor utilizate, va fi utilizată funcția pusă la dispoziție MRICron.

Acesta este un program stand-alone utilizat, în principal, pentru a vizualiza imaginile în format NIfTI și pentru conversia datelor de tip DICOM în format NIfTI cu ajutorul funcției dcm2nii.

Conversia se poate face în două moduri:

prin rularea executabilului dcm2nii.exe, conversia făcându-se prin metoda drag and drop (imaginile sunt aduse în terminalul de lucru cu ajutorul mouse-ului) sau prin intermediul unei linii de comandă în care se apelează funcția dcm2nii urmată de opțiunile de conversie dorite și de folderele de unde se selectează input-ul, respectiv cel de destinație al output-ului.

Exemplu: dcm2nii –a y –o C: \TEMP C:\DICOM\input

Această linie de comandă apelează funcția dcm2nii care va efectua conversia secvenței de date DICOM din C:\DICOM\input cu ștergerea informațiilor de identificare ale pacientului datorită utilizării opțiunii de anonimizare –a y și va salva noul fișier NIfTI în dosarul C:\TEMP.

Fig. 4.1 Funcția dcm2nii deschisă într-un terminal de comandă

prin rularea executabilului dcm2niigui.exe care va duce la deschiderea unei interfețe user-friendly.

Utilizarea acesteia este mult mai facilă, conversia realizându-se în câțiva pași simpli.

– se selectează formatul dorit al fișierului final din lista de sub bara de meniu

Pentru realizarea scopurilor acestei lucrări sunt de interes fișierele de tip FSL/SPM8(4D NIfTI nii).

Fig. 4.2 Interfață de lucru dcm2nii

– din meniul File se selectează opțiunea DICOM to NIfTI.

Fig.4.3 Funcția de conversie a secvențelor de date DICOM în format NIfTI

– în noua căsuță de dialog deschisă se selectează dosarul care conține fișierele de tip DICOM

Fig. 4.4 Selecția fișierelor ce necesită conversia din format DICOM în format NIfTI

Prin selectarea opțiunii Make New Folder se poate crea un nou folder de destinație pentru fișierele rezultate în urma conversiei.

După apăsarea butonului OK, conversia se va face oproape instantaneu.

SOFTWARE – UL SPM12

SPM12 este un toolbox util în analizarea secvențelor de date imagistice utilizate în neurologie. Acesta poate procesa imagini MRI, fMRI, PET, SPECT, EEG sau MEG.

Numele software-ului este o prescurtare de la Statistical Parametric Mapping (Hărți Statistice Parametrice), denumire ce se referă la procesele de construirea și evaluarea statistică spațială. Acestea sunt utilizate în testarea ipotezelor ce privesc datele de imagistică funcțională sau, ca în cazul acestei lucrări, pentru identificarea regiunilor din creier afectate de diverse boli neurologice.

Pentru realizarea analizei VBM în această ultimă versiune a programului SPM, se recomandă utilizarea suitei de instrumente Dartel (Diffeomorphic Anatomical Registration Through Exponentiated Lie Algebra) pentru obținerea unei registrări inter-subiecți mai precise a imaginilor utilizate. Îmbunătățirile aduse de Dartel pot fi observate atât în ceea ce privește localizarea structurilor anatomice, astfel că se poate aplica un grad mai redus de netezire, cât și creșterea sensibilității de detecție a diferențelor intersubiect, ceea ce înseamnă scăderea numărului de indivizi și, implicit, a timpului de procesare datorită volumului mai mic de date [14].

SPM12 oferă o interfață de lucru relativ simplă și ușor de utilizat. Deschiderea programului se face prin rularea comenzii spm în command window-ul Matlab. Astfel se deschide meniul SPM.

Fig. 4.5 Interfața software-ului SPM12 – meniu principal

Acesta oferă o multitudine de comenzi rapide pentru etapele de procesare cele mai utilizate în majoritatea metodelor de analiză ale imaginilor medicale de interes în neurologie (Smooth, Segment), dar și comenzi de bază precum Display sau DICOM Import.

Pentru a putea accesa suita Dartel, vom apăsa pe butonul Batch din meniul SPM, ceea ce ne va permite și să prelucrăm toate fișierele NIfTI de la cei 50 de subiecți (pacienți și control) odată.

Fig. 4.6 Batch Editor

De asemenea, avantajul acestui instrument este acela de a crea o listă de task-uri, care ne sunt afișate în secțiunea Module List și care pot conține toți pașii necesari realizării analizei VBM – procesarea imaginilor și testele statistice.

Primul pas în procesarea imaginilor constă în segmentarea imaginilor pentru a obține clase ale diferitelor tipuri de țesuturi cerebrale. Aceasta se poate realiza cu ajutorul funcției Segmentation.

În meniul SPM din bara de meniuri selectăm Spatial și din noua listă selectăm Segment.

În editorul Batch, la secțiunea Current Module, vor apărea opțiunile disponibile pentru această etapă.

Fig. 4.7 Funcția Segment deschisă în editorul Batch unde pot fi modificate opșiunile acestei funții SPM12

Opțiunea Data oferă posibilitatea creării de canale de lucru multiple, o proprietate foarte utilă a acestui program în cazul în care se lucrează cu seturi multiple de date de la același pacient, achiziționate prin metode diferite (exemplu: imagini MRI ponderate T1, respectiv T2). Deoarece în această lucrare se utilizează un singur set de date pentru fiecare pacient, va fi setat un singur canal de lucru.

În Volumes se încarcă fișierele .nii care conțin secvențele de achiziție de la fiecare pacient.

În Tissues avem lista cu clasele de țesuturi care dorim să fie identificate. În mod implicit, sunt create 6 subclase. De interes în acest studiu sunt primele trei clase de țesuturi, materia cenușie (SC), materia albă (SA) și lichidul cefalorahidian (LCR).

Pentru toate categoriile de țesuturi vor fi folosite setările indicate de către J. Ashburner în tutorialul său despre analiza VBM efectuată cu ajutorul software-ului SPM [15].

Astfel, vom avea următoarele setări:

Tissue (1 și 2) – materia cenușie și substanță albă

∗ Tissue probability map – trebuie selectat template-ul standard al programului pentru această clasă de țesut; acest lucru se face prin indicarea path-ului către acesta. În cazul de față, de exemplu, acesta este D:\SPM12\tpm\TPM.nii.

∗ Num. Gaussians – această opțiune indică numărul de distribuții gaussiene care poate fi considerat pentru o singură clasă de țesuturi, astfel că poate avea valori pozitive, nenule. Cu toate că dispersia unui singur tip de țesut poate varia de la un voxel la altul, segmentarea se va realiza cu un grad scăzut de eroare și în cazul în care păstrăm valoarea implicită (1) [15]. În cazul de față, a fost păstrată această valoare, în special pentru a reduce timpul necesar efectuării analizei.

∗ Native Tissue: Native + DARTEL imported – astfel, imaginile segmentate rezultate vor fi salvate atât la rezoluția imaginii inițiale, cât și într-o variantă cu rezoluție mai scăzută care va putea fi folosită pentru facilitarea pasului de registrare a imaginilor la spațiul MNI standard.

∗ Warped Tissue: None – nu dorim ca alinierea imaginilor să se efectueze cu ajutorul instrumentelor clasice oferite de SPM; acest pas al procesării va fi efectuat mai târziu cu ajutorul algoritmilor puși la dispoziție de suita DARTEL.

Tissue (3) – LCR

∗ Tissue probability map: vom folosi harta de probabilități oferită de SPM12

∗ Num. Gaussians: 2

∗ Native Tissue: Native Space – harta obținută pentru LCR va fi ulterior utilizată la calcularea volumului intracranial.

∗ Warped Tissue: None.

Tissue (4-6) – de obicei, aceste clase de țesuturi sunt utilizate atunci când dorim să obținem, în urma segmentării, și imagini ale: craniului (țesut osos), țesuturi moi (precum țesutul adipos), respectiv aer.

∗ Tissue probability map – putem să nu specificâm nici o hartă, dacă nu dorim să obținem fișiere care să le conțină în urma segmentării. În lucrarea de fată, pentru a obține rezultate cât mai calitative în urma segmentării, s-au segmentat și aceste tipuri de țesuturi, utilizându-se hărțile de probabilitate oferite de software-ul SPM12

∗ Num. Gaussians – s-au utilizat, în ordinea prezentată, următoarele valori: 3, 4, 1.

∗ Native Tissue: None.

∗ Warped Tissue: None.

Pentru celelalte setări ale acestui modul au fost păstrate valorile implicite, după cum este indicat și în manualul SPM12 [14], respectiv în tutorialul oferit de Ashburner [15].

În această lucrare, fiecare pas de procesare al imaginilor necesar pentru efectuarea analizei VBM a fost făcut individual pentru a putea monitoriza rezultatele fiecărei etape. Astfel, după ce au fost încărcate toate fișierele corespunzătoare și au fost setate toate opțiunile necesare, rularea segmentării s-a efectuat prin apăsarea butonului Run din interfața Batch.

Fig. 4.8 Butonul RUN

Rezultatul acestei etape vor fi 6 seturi de imagini ale claselor de țesuturi pentru fiecare subiect. Acestea vor fi denumite “cx+nume_imag_initială.nii”, unde x este numărul ce indică clasa de țesut conținută de imagine (x ). De exemplu, imaginea de interes, care va fi folosită în continuare și care conține imaginea SC, corespunzătoare primului subiect de control este “c1s008a1001_1.nii”, “s008a1101_1.nii” fiind imaginea inițială, obținută prin conversia secvenței de date DICOM.

Aceste noi imagini conțin, în header, datele de orientare spațială ale imaginilor. Orientarea imaginilor segmentate nu a fost modificată față de secvențele DICOM originale.

Următorul pas în procesarea imaginilor utilizate în analiza VBM este crearea unui Template cu ajutorul instrumentelor DARTEL: Run DARTEL (create Templates). Acesta va fi folosit pentru normalizarea imaginilor la spațiul MNI. De asemenea, tot în această etapă vor fi determinate toate deformațiile neliniare generate de alinierea inter-subiect a imaginilor SC.

Procedura începe prin generarea unui template inițial pe baza imaginilor SC ale tuturor subiecților (control și pacienți), estimându-se în același timp deformările ce vor fi suferite de acestea. Astfel, template-ul inițial este, de fapt, o medie a tuturor imaginilor inițiale utilizate în acest pas. Aceste imagini sunt, în continuare, registrate la acest template și apoi netezite. Registrarea se realizează prin alinierea imaginilor la acest șablon și aplicarea modificărilor necesare pentru ca acestea să se suprapună cât mai bine [14].

Procedura este iterativă, pașii descriși anterior sunt repetați de mai multe ori, astfel încât să obținem diferențe cât mai mici inter-subiect în ceea ce privește orientarea.

Fig. 4.9 Imaginile originale în format NIfTI (stânga, sus) și imaginile claselor de țesuturi obținute în urma segmentării: imaginile clasei de materie cenușie (dreapta, sus), clasa de substanță albă (stânga, jos) și imaginile clasei LCR (dreapta, jos)

Fig. 4.11 Run Dartel (create Templates)

În fereastra Current Module, în subsecțiunea Images vor fi încărcate imaginile SC ale tuturor subiecților.

Pentru a scurta acest pas, selectarea imaginilor s-a efectuat automat prin intermediul unui filtru ce poate fi creat în noua căsuță de dialog deschisă.

Fig. 4.12 Căsuță de dialog prin intermediul căreia se încarcă imaginile ce vor fii folosite ca input al functiei.

După selectarea directorului care conține toate imaginile de interes în câmpul Dir, se va crea filtrul ^c1.* în câmpul special destinat (Filter) și se va apăsa butonul Rec. Astfel vor fi selectate recursiv fișierele corespunzătoare rezultatului filtrării.

Setările implicite sunt suficient de bune pentru scopul lucrării de față și respectă toate normele impuse de procesele de registrare și netezire, de aceea nu vor fi modificate. Astfel, în primele iterații, când diferențele dintre orientările celor 50 de imagini sunt relativ mari, vom avea parametrii de netezire mari (16,8), aceștia scăzând treptat, odată cu micșorarea acestor diferențe.

Rezultatul final este o serie de șabloane (figura) și o serie de fișiere u_c1 *.nii. Primul model se bazează pe media datelor importate inițial, iar ultimul template reprezintă media datelor care au fost registrate în mod repetat cu ajutorul DATEL. Fișele u_rc1 *..nii sunt câmpuri de flux care conțin parametrii ce modelează deformările înregistrate [14].

Ultima etapă de procesare înainte de efectuarea testelor statistice, care reprezintă rezultatul final al analizei VBM, constă în crearea unor imagini ale clasei de țesut SC scalate Jacobian și normalizate la spațiul MNI.

În interfața Batch ne vom duce la meniul SPM → Tools → Dartel Tools → Normalise to MNI Space, deschizându-se astfel noul modul de lucru.

Setările utilizate:

∗ Dartel Template: Va fi utilizat ultimul șablon din seria creată la pasul anterior (Template_6.nii)

∗ Select according to: Many Subjects

∗ Flow Fields: Se vor selecta fișierele u_c1*.nii create în etapa anterioară pentru toți cei 50 de subiecți.

∗ Images: Au fost utilizate imaginile CS pentru fiecare subiect; este important ca aceste imagini să fie încărcate în aceeași ordine ca și fișierele din Flow Fields.

∗ Voxel sizes: Se păstrează valoarea implicită NaN NaN NaN pentru a se utiliza dimensiunea voxelilor folosită de template.

∗ Bounding box: La fel ca la dimensiunea voxelilor, se dorește utilizarea valorilor date de șablonul DARTEL, astfel că se va păstra valoarea NaN,NaN,NaN;NaNNaNNaN.

∗ Preserve: Preserve Amount deoarece ne dorim o scalare Jacobiană a imaginilor.

∗ Gaussian FWHM: Datorită numărului mic de subiecți din studiu, dimensiunea FWHM a kernelului Gaussian de netezire a fost aleasă mai mare decât cea sugerată de către manual [14]. S-a considerat că o valoare de 11 mm este suficientă.

Fig. 4.14 Funcția Normalise to MNI cu setările acesteia

Imaginile netezite obținute la finalul acestei etape reprezintă volumul regional al țesuturilor. Analiza statistică se face folosind aceste date, astfel încât se presupune că diferențele semnificative dintre datele astfel procesate reflectă de fapt diferențele dintre volumele regionale de materie cenușie și nu erori de segmentare sau datorate netezirii în exces [15]. De asemenea, deformările exagerate realizate pentru o potrivire cât mai mare a imaginilor în urma registrării nu sunt de dorit. De aceea, modul în care se aleg setările în toate aceste etape este foarte important.

Etapa finală a analizei VBM este reprezentată de analiza statistică. Datele astfel procesate vor fi clasificate conform unui GLM creat de utilizator ca, în cele din urmă, să se poată trage concluzii despre existența diferențelor dintre datele clasificate în cele două grupuri (pacienți și control).

Pentru a obține toate instrumentele necesare efectuării unei analize statistice, precum specificațiile datelor folosite (orientarea acestora, tipul de date utilizate, reprezentat de imagini ale clasei de țesut SC obținute prin segmentarea unor imagini MRI ponderate T1), descrierea modelului liniar general etc., se va folosi funcția Factorial design specification. Aceasta poate fi găsită în Stats din meniul SPM.

Fig. 4.15 Factorial design specification

Setările utilizate pentru obținerea fișierului SPM.mat care conține toate informațiile necesare realizării analizei sunt:

∗ Directory: Se specifică directorul în care va fi salvat fișierul SPM.mat

∗ Design: Se selectează opțiunea Two-sample t-test

∗ Group 1 scans: În această secțiune se vor încărca toate imaginile SC netezite și normalizate ale pacienților

∗ Group 2 scans: Va conține toate imaginile subiecților din grupul de control.

∗ Covariates: Conform manualului [14], volumul intracranial (TIV – Total Intracranial Volume) este o covariabilă care trebuie specificată în orice analiză VBM.

∗ ∗ Vector: Se încarcă un fișier .txt care conține, în ordine, TIV tuturor subiecților. Acest fișier a fost creat manual, TIV pentru fiecare subiect fiind calculat cu ajutorul suitei de instrumente Cat13 oferită de SPM12. În interfața acesteia se regăsește butonul Estimate TIV care va calcula valorile necesare creării acestui vector.

∗ ∗ Name: TIV

∗ Threshold masking : Absolute

∗ ∗ Threshold: 0.01

Restul setărilor vor fi folosite la valorile implicite oferite de program. Toate setările de mai sus au fost modificate conform recomandărilor oferite de tutorialul VBM scris de J. Ashburner [15].

Pentru a putea realiza toate obiectivele pe care această lucrare și le-a propus, este necesară crearea mai multor modele diferite. Primul model va cuprinde, în cele două grupuri, toți pacienții și toți subiecții de control. Celelalte modele vor fi create în funcție de vârsta subiecților (sub 65 de ani și peste 65 de ani), respectiv în funcție de sexul acestora (vom avea din nou două categorii, femei și bărbați).

Analiza statistică propriu-zisă se realizează cu ajutorul funcției Estimate și a fișierului SPM.mat obținut în etapa anterioară. Setările utilizate sunt cele implicite, după cum recomandă manualul de utilizare al SPM12.

Funcția Estimate aproximează diferențele de contrast la nivel de voxel între două imagini ce reprezintă media statistică a tuturor imaginilor de SC din fiecare din cele două grupuri utilizate în analiză. Rezultatul rulării acestei funcții constă într-un vector de contrast salvat sub denumirea de con*.nii. Valorile xi conținute de acesta reprezintă diferențele de contrast dintre cele două imagini.

Acestea, împreună cu fișierul SPM.mat vor fi utilizate în continuare pentru construirea hărții statistice parametrice. Pentru acest ultim pas se utilizează funcția Results pe care o putem accesa în mod facil din meniul principal al SPM12.

Cu ajutorul Define new contrast… s-a creat o nouă matrice de contrast cu parametrii -1 și 1 pentru a fi stabilite în urma analizei diferențele la nivelul materiei cenușii apărute în cadrul grupului de pacienți (grupul 1 conform design-ului SPM.mat creat), a cărui medie statistică va primi ponderea -1, raportat la grupul de control.

VIZUALIZAREA REZULTATELOR

În această lucrare, interpretarea rezultatelor a fost efectuată vizual. Din acest motiv a fost necesară utilizarea unui program care afișează hărțile statistice într-un mod cât mai facil. Astfel, pentru vizualizarea rezultatelor s-a utilizat toolbox-ul xjView (http://www.alivelearn.net/xjview) .

Acesta prezintă o interfață user-friendly care expune în mod convenabil toate setările care pot necesita modificări pe parcursul analizei vizuale a datelor de neuroimagistică. De asemenea, dispune de o opțiune care îmbunătățeste experiența de lucru a utilizatorilor: comutarea manuală între clusterele de interes și navigarea cu ajutorul mouse-ului în imaginile tridimensionale.

Fig. 4.17 Interfata xjView

Fișierele pot fi deschise din File → Open images (*.img/nii) sau cu ajutorul comenzii rapide CTRL+O.

În căsuța din stânga, mijloc, a ferestrei de lucru ne sunt furnizate toate informațiile de interes legate de fișierul deschis cu acest program, iar sub aceasta avem câteva opțiuni de modificare a imaginii vizualizate precum p-value (probability value), afișare zone de contrast negativ/pozitiv, selectare cluster etc.

În funcție de matricea folosită la calcularea contrastului, putem defini zone de contrast negative, pozitive sau combinate. În cazul nostru, matricea utilizată pentru generarea t-testului va duce la apariția unor zone de contrast atât pozitive, cât și negative. Semnificația acestora nu interferează cu interpretarea rezultatelor, întrucât semnul are rolul de a indica care este zona cu nivele mai mari/mici de gri, raportat la sensul de calcul al contrastului (de la -1 la 1). xjView ne permite să vizualizâm concomitent cele două tipuri de rezultate, sau să afișăm doar unul dintre acestea.

P-value este o opțiune de interes pentru această lucrare, întrucât ne poate indica gradul de acuratețe al rezultatelor. Valoarea acestuia reprezintă probabilitatea ca rezultatul să fie eronat. Valoarea uzuală este de 0,05 (5%) pentru acceptarea ipotezei că între mediile statistice a două loturi de eșantioane există o diferență. Cu toate acestea, pentru validarea rezultatelor din această lucrare nu se va folosi un p-value mai mare de 0,01 – o probabilitate de 1% ca datele să fie eronate – datorită numărului mic de subiecți din cele două grupe.

Cu ajutorul opțiunii de selectare a clusterului putem detecta cu exactitate pozițiile anatomice peste care se suprapun zonele de contrast ale hărților parametrice. Acest lucru este obținut cu ajutorul informațiilor din baza de date de mapare cerebrală xBrain.

REZULTATE ȘI DISCUȚII

Analiza VBM a fost efectuată în scopul determinării regiunilor cerebrale în care apar modificări de concentrație în materia cenușie la pacienții bolnavi de maladia Parkinson, respectiv pentru a stabili existența sau absența unor diferențe intre distinctele categorii de pacienți, categorii determinate de vârsta și de sexul acestora. În acest capitol, prezentarea rezultatelor se va face în funcție de aceste obiective.

REGIUNILE CEREBRALE CARE PREZINTĂ MODIFICĂRI ÎN BOALA PARKINSON

Pentru a identifica structurile din creier afectate de atrofia și moartea neuronală, principalele modificări cerebrale apărute în BP, s-a efectuat analiza VBM prin compararea imaginilor SC a două loturi de subiecți, un grup de 31 de pacienți și unul de control format din 19 persoane.

Dacă este considerată o valoare p de 0,001, se observă că principalele modificări de concentrație, cele mai însemnate cantitativ, apar în materia cenușie ce formează nucleul caudat, nucleul roșu, substanța nigra pars compacta, respectiv scoarța cerebrală din zona lobului frontal. De asemenea, se poate observa o mărire a volumului ventriculilor laterali.

Fig. 5.1 Cluster format din 314 voxeli ce aparțin nucleului roșu și substanței nigra pars compacta

Fig. 5.2 Cluster format din 667 de voxeli ce aparțin ventriculului lateral (aproximativ 200-220 de voxeli), nucleului caudat (puțin peste 300 de voxeli), respectiv putamenului

Fig. 5.3 Modificări în concentrația substanței cenușii din scoarța cerebrală (lob frontal)

Rezultatele sunt consistente cu cele identificate de literatura de specialitate citată în primele capitole ale acestei lucrări. De asemenea, poziția acestor modificări de concentrație coincide cu zona anatomică ocupată de neuronii dopaminergici, considerați a fii principalele celule afectate de BP. Simptomele motorii ale BP sunt explicate, în mare parte, de afectarea acestui tip de neuroni care fac conexiunea dintre substanța nigra și striatum. Partea dorsală a celui din urmă ganglion bazal este formată din nucleul caudat și putamen, structuri identificate ca având un grad ridicat de afectare în urma analizei VBM.

Dacă mărim marja de eroare acceptată pentru testul parametric la 1%, obținem o nouă hartă statistică parametrică în care observăm că sunt incluse mai multe structuri cerebrale în lista celor afectate de degenerarea neuronală. Astfel, se pot identifica modificări și la nivelul talamusului, substanței nigra pars reticulata sau a pallidus-ului.

Acest set de rezultate poate fi interpretat prin referențierea la plaja de vârste a pacienților. Primele structuri identificate ca fiind afectate de BP au fost obținute prin setarea unui prag de eroare de 0,1%, de unde putem trage concluzia că la aproximativ 99.9% din pacienți există modificări în aceste regiuni de substanță cenușie. Dar se cunoaște și faptul că 11 pacienți din cei 31 au vârsta sub 65 de ani, ceea ce inseamnă că, cel mai probabil, aceștia sunt într-o fază incipientă a bolii iar gradul de afectare cerebrală este relativ redus. De aceea, prin acceptarea unui grad de eroare de 10 ori mai mare (1%), apar zone mai mari în care este prezentă o modificare cantitativa a SC datorită creșterii ponderiilor atribuite regiunilor identificabile doar în cazul pacienților cu un scor mare pe scala Hoehn & Yahr.

Fig. 5.4 Modificare cantitativă apărută sub forma unui cluster de 3902 voxeli. Cel mai clar se observă modificarea volumului ventriculilor

ÎNFLUENȚA SEXULUI ASUPRA EVOLUȚIEI BOLII

În literatura de specialitate citată în această lucrare nu se discută influența acestui factor asupra evoluției bolii Parkinson. În ciuda acestui fapt, am considerat de interes analizarea modificărilor cerebrale în funcție de cele două categorii de pacienți.

Din secvențele MRI ale celor 31 de pacienți, 19 aparțin unor subiecți de sex masculin. Din grupul de control, 7 pacienți sunt de sex masculin.

Analiza VBM efectuată pe aceste două seturi de date a stabilit că principalele modificări de densitate ale SC apar la nivelul substanței nigra (atât pars compacta, cât și pars reticulata), a nucleilor roșii și a lobului frontal. De asemenea, se observă modificarea volumului ventriculilor.

Fig. 5.7 Modificări la nivelul lobului frontal

La pacienții de sex masculin observăm că modificările apar în aceleași regiuni menționate în subcapitolul 5.1. Singura diferență observabilă dintre rezultatele analizei VBM obținute pentru întreaga plajă de pacienți și cele obținute pentru cei de sex masculin este aceea că, pentru același p-value de 0,01, dimensiunea zonelor afectate, învecinate ganglionilor bazali este mai mică (figura 5.6 comparativ cu figurile 5.4, respectiv 5.5).

Aceste rezultate nu sunt, totuși, concludente dacă ținem seama de faptul că majoritatea pacienților sunt bărbați (19 din 31 de pacienți în total) și dintre aceștia fac parte cei mai mulți subiecți cu vârsta sub 65 de ani (8 din 11). Aceste cifre au două semnificații. În primul rând, rezultatele analizei efectuată pentru toți cei 31 de subiecți sunt preponderent influențate de clasa de eșantioane de sex masculin, iar în al doilea rând, un număr foarte mare de seturi de date (comparativ cu numărul total) utilizate la obținerea acestei ultime hărți parametrice au fost achiziționate de la persoane care pot fi considerate într-o fază incipientă a bolii.

Din această cauză, nu putem trage concluzii pertinente din aceste rezultate.

Cu toate acestea, s-a efectuat și analiza secvențelor MRI corespunzătoare celor 12 pacienți, respectiv 12 subiecți de control de sex feminin. Aceste rezultate vor fi comparate cu cele obținute pentru imaginile SC aparținând bărbaților, dar concluzia nu va fi relevantă datorită multiplelor surse de eroare.

În urma analizării hărții parametrice obținute pentru cele două eșantioane de femei, observăm un grad relativ redus de afectare, localizată doar unilaterala, comparativ cu modificările extinse bilateral din rândul populației de sex masculin. Regiunile afectate identificate coincid între cele două grupe de subiecți.

MODIFICĂRILE PATOLOGICE APĂRUTE ÎN DIFERITE STADII ALE BOLII

Conform rapoartelor clinice, majoritatea persoanelor bolnave de maladia Parkinson sunt diagnosticate în a doua jumătate a decadei a șasea de viață, în urma debutului simptomelor motorii. După cum a fost explicat și în începutul acestei lucrări, acest debut are loc într-un stadiu avansat al bolii, când peste 80% din neuronii dopaminergici sunt afectați. Din acest motiv este de interes identificarea localizării regiunilor afectate, cât și gradul de afectare prezentat de pacienții aflați în diferite faze evolutive ale bolii.

De aceea analiza VBM a fost refăcută pentru două subgrupe de subiecți obținute prin împărțirea acestora în funcție de vârstă. Astfel, vom avea subgrupa debut -11 pacienți, respectiv avansați – 20 pacienți. Probabilitatea de eroare admisă a fost setată la 1%.

Fig. 5.9 Modificări apărute în subgrupa debut, reprezentate printr-un cluster format din 3597 de voxeli ce aparțin nucleului roșu, substanței nigra și câtorva structuri aparținând sistemului limbic (regiunea parahipocampală)

Fig. 5.10 Rezultate obșinute pentru grupa de debu care indică modificări la nivelul putamenului, a pallidum-ului, a nucleului caudat, respectiv a amigdalei.

Se poate observa un grad relativ mic de afectare. Modificările de densitate din SC apar în ambele emisfere, dar structurile care fac parte din clasa ganglionilor bazali, care se regăsesc în pereche, având o poziționare în oglindă (nucleul roșu, nucleul caudat) sunt afectate unilateral. Astfel, se poate concluziona, conform rezultatelor, că degenerarea neuronală este prezentă la nivelul nucleului caudat drept, respectiv a nucleului roșu din emisfera stângă.

Am putea considera că aceste rezultate pot explica – având în vedere faptul că nucleii pereche ale acestor formațiuni de materie cenușie își păstrează intactă funcția – absența manifestărilor motorii ale bolii în fazele incipiente ale acesteia.

În clasa pacienților cu vârsta peste 65 de ani, considerați a se afla într-un stadiu avansat al BP, modificările identificate cu ajutorul analizei VBM sunt localizate în aceleași regiuni cerebrale, dar gradul de afectare este mult mai mare. Diferența dintre mărimile clusterelor poate fi identificată prin intermediul unei simple analize vizuale, determinarea numărului de voxeli din care acestea sunt formate fiind doar o metodă de validare a observațiilor obținute pe această cale.

Comparativ cu pacienții la care BP este în stadiu de debut, la pacienții cu un scor Hoehn & Yahr mare se poate observa extinderea bilaterala a degenerării neuronale și apariția acesteia la nivelul scoarței cerebrale, în lobul frontal.

CONCLUZII ȘI DIRECȚII VIITOARE DE CERCETARE

Rezultatele obținute în urma analizei VBM sunt consistente, având în vedere că sunt identificate schimbări în densitate ale substanței cenușii în regiunile cerebrale indicate în literatura de specialitate. Structurile determinate ca având cel mai mare grad de afectare în boala Parkinson sunt substanța nigra, nucleul roșu, nucleul caudat și putamenul. De asemnea, modificări semnificative cantitativ au fost determinate și în zona parahipocampului, la nivelul talamusului, a pallidum-ului și a lobului frontal.

La debutul bolii, corpii striați afectați sunt identificați unilateral, iar degenerarea neuronală este localizată strict în profunzimea creierului, în zona acestor ganglioni bazali. În schimb, la pacienții aflați în stadii avansate, modificările de densitate se existind bilateral, respectiv pot fi regăsite și la nivelul scoarței cerebrale, în lobul frontal.

Din rezultatele prezentate în capitolul 5 al acestei lucrări, putem observa că aceste schimbări apărute la pacienții de peste 65 de ani la nivel cortical nu sunt prezente decât în emisfera dreaptă.

De asemenea, succesul analizei este indicat și de faptul că putem identifica modificări consistente, clusterele formate în zonele care prezintă atrofie cerebrală conțin între 68 și 667 de voxeli, pentru pragul p-value de 0,001. Atunci când creștem probabilitatea de apariție a unei erori la 1%, clusterele cresc și ele în dimensiune, ajungând să conțină în jur de 6000 de voxeli.

Pentru a obține rezultate mai relevante, cu posibilă valoare clinică, analiza VBM realizată în această lucrare ar trebui repetată pe un grup mult mai mare de subiecți, care să conțină un număr aproximativ egal de reprezentanți ai celor două categorii de vârstă.

BIBLIOGRAFIE

[1] Sanda Ioncu Deme, Boala Parkinson, Editura Mirton, Timișoara, 2001

[2] Dan Iulian Cuciureanu, Boala Parkinson, Editura Junimea, 2004

[3] Robert A Hauser, MD, Kelly E Lyons, Theresa A McClain, Rajesh Pahwa, MD, “Parkinson Disease Treatment & Management”, Medscape Medical News, 08.01.2018. Disponibil la adresa url: https://emedicine.medscape.com/article/1831291-treatment

[4] National Collaborating Centre for Chronic Conditions, “Parkinson's disease: National clinical guideline for diagnosis and management in primary and secondary care”, Royal College of Physicians, London, 2006

[5] Suchowersky O, Gronseth G, Perlmutter J, Reich S, Zesiewicz T, Weiner WJ., “Practice Parameter: neuroprotective strategies and alternative therapies for Parkinson disease (an evidence-based review): report of the Quality Standards Subcommittee of the American Academy of Neurology” Neurology, 12 Apr. 2006

[6] Perry Sprawls, Magnetic Resonance Imaging: Principles, Methods, and Techniques, Published by Medical Physics Pub Corp, 2000

[7] Magnetic Resonance Imaging, National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, Disponibil la adresa url: nibib.nih.gov/science-education/science-topics/magnetic-resonance-imaging-mri

[8] coord. Alexandru Moreg, Introducere în imagistica medicală, Editura Matrix Rom, București, 2002

[9] B. A. Jung and M. Weigel, Spin Echo Magntic Resonance Imaging, in Journal of Magnetic Resonance Imaging, Apr,2013

[10] Radu Mutihac, Medical Imaging, Editura Universității din București, 2011

[11] John Ashburner and Karl J. Friston, Voxel Based Morphomtry – The Methods, in NeuroImage 11, 2000, pp. 805- 821

[12] Andrea Mechelli, Cathy J. Price, Karl J. Friston, John Ashburner, Voxel-Based Morphometry of the Human Brain: Methods and Applications, in Current Medical Imaging Reviews, 2005

[13] Whitwell JL, Josephs KA, Voxel-based morphometry and its application to movement disorders, in Parkinsonism Relat Disord 3 (Suppl 13), 2007, 406–416

[14] SPM12 – SPM12 Manual, The FIL Methods Group (and honorary members)

[15] John Ashburner, VBM Tutorial, Mar. 15, 2010, Disponibil la adresa url: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~john/misc/VBMclass10.pdf