Analiza Voxel Based Morphometry în boala Parkinson Student : Ingrid -Andreea POPESCU Conducător Științific : Ș.l. dr. ing. Gabriela NICULESCU… [617853]

Universitatea POLITEHNICA din București
FACULTATEA DE INGINERIE MEDICALĂ

PROIECT DE DIPLOMĂ

Analiza Voxel Based Morphometry în boala Parkinson

Student: [anonimizat] : Ș.l. dr. ing. Gabriela NICULESCU

București
IULIE, 2018

Universitatea POLITEHNICA din București
FACULTATEA DE INGINERIE MEDICALĂ

CUPRINS

INTRODUCERE 4

BOALA PARKINSON 5
I.1 MORFOPATOLOGIE 5
I.2 ANATOMIE PATOLOGICĂ 6
I.3 SIMIOLOGIE 7
I.4 EXPLORĂRI NEUROIMAGISTICE ÎN VEDEREA
DIAGNOSTICĂRII 8
I.5 TABLOU CLINIC 9
I.6 TRATAMENT 9
I.6.1. Tratamentul farmacologic
I.6.2. Electros timularea cerebrală profundă
I.6.3. Ablația chirurgicală a leziunii
I.6.4. Fizioterapia în boala Parkinson
I.6.5. Terapie de vorbire
IMAGISTICĂ BAZATĂ PE REZONANȚĂ MAGNETICĂ 12
II.1 PRINCIP IUL ACHIZIȚIEI 13
II.1.1 Orientarea protonilor
II.1.1 Caracteristicile țesutului
II.2. SECVENȚE DE ACHIZIȚIE 16
II.2.1. Spin – echo ponderat T1
II.2.1. Secvențe gradient – echo
II.2. PROCESUL DE RECONSTRUCȚIE A IMAGINII 18
ANALIZA VOXEL BASED MORPHOMETRY 19
III.1. ETAPELE ANALIZEI VBM 20
III.1.1 Normalizare spațială
III.1.2. Segmentare
III.1.3. Smoothing
III.1.4. Analiza statistică
III.2. ANALIZA VBM ÎN BOALA PARKINSON 21
MATERIALE ȘI METODE 23
IV.1. PRE -PROCESAREA IMAGINILOR MRI 23
IV.2. SOFTWARE – UL SPM12 26
IV.3. VIZUALIZAREA REZULTATELOR 37
REZULTATE ȘI DISCUȚII 39
V.1. REGIUNILE CEREBRALE CARE PREZINTĂ MODIFICĂRI 39
V.2. ÎNFLUENȚA SEXULUI ASUPRA EVOLUȚIEI BOLII 43
V.3. MODIFICĂRILE PATOLOGICE APĂRUTE ÎN DIFERITE
STADII ALE BOLII 45
CONCLUZII ȘI DIRECȚ II VIITOARE DE CERCETARE 48

BIBLIOGRAFIE 49

3

Listă de abrevieri

BP boala Parkinson
RM rezonanță magnetică
RMN rezonanță magnetică nucleară
MRI imagistică bazată pe rezonanță magnetică
VBM Voxel Based Morphometry
DBS Deep Brain Stimulation
RF radiofrecvență
TE timp de ecou
TR timp de repetiție (Time of Repetition)
GLM General Linear Model
SC substanță cenușie
SA substanță albă
LCR lichid cefalorahidian
TIV volum intracranian total (Total Intracranial Volume)

4

INTRODUCERE

Conform datelor furnizate de Asociația Română AntiParkinson (www.antiparkinson.ro ), până la
momentul actual, la nivel național, 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.
Însă în ultimii ani, odată cu evoluția mijloacelor tehnologice, au fost făcute noi descoperiri
medicale ce au dus la îmbunătățirea metodelor de diagnostic. Investigațiile paraclinice cu ajutorul
RMN -ului sunt de un real ajutor în sfera neurologică, însă interpret area seturilor de date este de
natur ă subiectivă. Analizând vizual slice-urilor obținute cu ajutorul rezonanței magnetice (RM) ,
pot fi omise modificăr i minore la nivel cerebral, fiind astfel întârziate punerea unui diagnostic și
începerea tratamentul. Aces t lucru nu este de dorit, efectele BP asupra neuronilor fiind ireversibile.
Din acest motiv , au fost dezvoltate câteva analize cantitative (morfometrice), la care putem apela
la momentul actual. Analiza Voxel Based Morpho metry (VBM) este una dintre ele, constând în
compararea la nivel de voxel a concentrației locale de substanță cenușie (albă) între două grupuri
de subiecți. Astfel, putem identifica diferențelor locale, cantitative din țesutul cerebral ce apar la
pacienții diagnosticați cu boala Parkinson .
O altă utilitate a acestei analize o regăsim în domeniul academic, unde au fost întreprinse un număr
destul de mare de studii care au avut ca scop identificarea diferențelor dintre boala Parkinson și
sindroamele parkinsoniene . Din punctul de vedere al stra tegiei terapeutice, definirea acestora este
extrem de importantă.
În această lucrare, analiza VBM va fi utilizată la evaluarea modificărilor de densitate apărute în
materia cenușia la persoanele care suferă de B P. În acest scop se vor utiliza secvențele de date
achiziționate de la 31 de pacienți români, respectiv de la 19 subiecți de control.

5

I. BOALA PARKINSON

1. MORFOPATOLOGIE
Boala Parkinson (BP) este o afec țiune neurodegenerativă, manifestată prin tulburări de
mișcare. [1] Aceasta s e 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 legă tura
cu ganglionii bazali; [2]
– apariția corpilor Lewy – structuri proteice ce se dezvoltă în citoplasma celulelor.

Fig. 1. 1 Ganglionii bazali (Cuciureanu, D.I. – Boala Parkinson, 2004)

Simptomele BP apar atunci când au fost afectați peste 80% din tre acești neuroni, astfel că
producția de dopamină (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 a justate doar într –
o mică măsură. Aceste mișcări, într -un organism sănătos, sunt controlate printr-un mecanism
de tip feed -back în care sunt implicate toate cele trei formațiuni cerebrale. Odată cu moartea
neuronilor din substanța nigra , controlul va fi ajustat doar pe baza influxurilor senzor iale ajunse
la corpii striați [2].

6
Structurile anatomice cu noscute sub denumirea de denumirea de ganglioni bazali sunt: striatul,
palidusul, unii nuclei talamici, locus niger și nucl eul subtalamic. Toate aceste formațiuni sunt
interconectate, atât între ele cât și cu alte structuri cerebrale. Conexiunile existente între
funcționarea unei structuri de interes și celelalte componente ale sistemu lui nervos central sunt
ilustrat e 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, fii nd 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 d irecte, 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;
– mișcă rile 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,

7
modi ficări 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 microsc opice se referă , în principal, la atrofierea și dispariția unui număr important
de neuroni la nivelul substanței negre pars compacta. G radul de afectare neur onală 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 n ivelul celulelor
melanifere, atrofierea în diferite grade și scăderea n umărului de celule la nivelul corpil or striați
(aceste structuri cerebrale sunt afectate în proporție mai mică decât substanța nigra pars compacta )
și leziuni mai puțin semnificative al e neuronilor extramezencef alici din cortex (zona frontală este
cea mai afectată), trunchiul cerebral etc.
Cunoscând toate acestea, modificările macros copice sunt ușor de identificat. Acestea presupun o
ușoară atrofie corticală (predominant frontal), o dil atație 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, creș terea 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 neunifor m, în funcție
de regiune. D e 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 nondop aminergice: pierderea/ atrofia neuronilor adrenergici (î n principal din locus
coeruleus), colinergici, seretoninergici (care se află în strânsă legătură cu sistemul dopam inergic)
[2].
De asemenea, trebuie spec ificat 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 intra citoplasmatice 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).

8
3. SIMIOLOGIE
Boala Parkinson prezintă trei simptome principale, acestea fiind elementele cele mai
importante din tabloul clinic al acesteia.
a. 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.

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

c. Rigiditatea musculară
Este reprezentată de hipertonie de re paus, 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].

4. 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 vas culare sau tumorale) prin determinarea gradului de atrofie cerebra lă
și prin localizarea acesteia [1,2] . În BP, atrofia poate fi identificată at ât frontal, cât și generalizat
[1].
Analiza imaginilor MRI care reflectă densitatea și compoziția chimică a țesut ului 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 molecule lor
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 secvențe le obțin ute pentru grupuri le de control [1]. De asemenea,
moartea și atrofia neuronală duc la apariția unor regiuni din materia cenușie cu contrans t scăzut
și la mărirea volumului ventriculilor .

9

5. 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
dependent ă 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 min ime necesare pentru a preveni riscul apariției efectel or secundare precum diskineziile ,
fenomene le „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.

6. TRATAMENT
Este important de men ționat faptul că n u toți pacienț ii prezintă aceleaș i 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 se mnificativ ă a activităț ilor
zilnice.
Din acest motiv, imediat după diagnosticare, trebuie inițiat tratamentul pentru a se asigura
controlul simptomelor și pentru a se menți ne 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 exe rcițiilor de terapie de vorbire [3].

10
6.1 Tratamentul f armacologic [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 încetine ască sau
chiar să împiedice pierderea neuronală, este în stadiu de cercetare, rezultat ele unui astfel de
tratament ne fiind confirmate.
Prin urmare, standardul de aur în tratarea BP rămâne administrarea de levodopa, un precursor
metabolic al dopamine i, 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 lev odopei 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.

6.2 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 n u deteriorează ț esutul 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 medi camentoase, și care nu suferă de afecți uni
precum demență sau depresie [3,4] .

6.3 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 in trodus 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.

11
6.4 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 iniț ia 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.
6.5 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 defic iențelor de comunicare
la pacienții bolnavi de Parkinson.

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

12

II. 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 a le structurilor anatomice [6]. Este utiliza tă pentru
detectarea și diagnosticarea diferitelor patologii, precum și în monitorizarea răspun sului
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 ti purile 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 imag inii 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 d in nucleele
magnetice, un țesut nu va fi niciodată complet magnetizat.

Fig. 2.1 Principiu de funcționare

13
Imaginile obținute prin rezonanță magnetică depind de efectul net al câmpului magnetic asupra
unui număr relativ mare de protoni dintr -o anumit ă 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 magneti zată temporar pe direcția aceea [6].

1. 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 ac esta și câmpul magnetic propriu [6, 8].

1.1. 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, e ste străbătută de un curent I ce duce la apariția
unui câmp magnetic. La aplicarea unui câmp magn etic exterior , asupra acesteia va acționa
o forță F̄ conform legii lui Lorentz:

𝑑𝑭̅=𝐼∙𝑑𝒍̅ x 𝑩̅, (1)

unde 𝑩̅ este c âmpul magnetic exercitat asupra bucle i, iar l este lungimea acesteia[8].
Spinul posedă un moment magnetic propriu ( 𝝁̅) care interacționează cu câmpul magnetic
𝑩̅, astfel apărând un moment de torsiune 𝑻̅ care determină forța efectului de rotație dat de
acțiunea forței 𝑭̅.
𝑻̅= 𝝁̅ x 𝑩̅. (2)
Următoarea etapă a achiziției constă în combinarea câmpului magnetic exterior cu un
câmp electromagnetic de radiofrecvență . Astfel, protonii sunt stimulați de undele
electrom agnetice , 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
frecvenț a câmpului electromagnetic egal ă cu frecvența de precesie în jurul câ mpului
magnetic exterior [8 ]).
Câmpul de radiofrecvență (RF) este generat, respectiv detectat cu ajutorul unui set de
bobine plasate în apropierea corpului pacientului. Această radiație el ectromagnetică este

14
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 într e spini și între spini și mediu [8].
În timpul procesului imagistic, se gmentul 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 prot oni din aceste unități de volum [6].
De aceea trebuie definită mărimea numită magneti zație ( 𝑴̅). Aceasta reprezintă momentul
magnetic pe unitatea de volum:
𝑴̅= 1
𝑉∑𝑑𝝁̅
𝑑𝑡𝑖 (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, ecua ția (3) poate
fi scrisă după cele două direcții astfel:
𝑑𝑀𝑧
𝑑𝑡=0, (4)
𝑑𝑀𝑥𝑦
𝑑𝑡= 𝛾∙𝑴̅𝑥𝑦∙𝑩̅, (5)
unde 𝑀𝑧 și 𝑀𝑥𝑦 reprezintă componentele magnetizației după cele două direcții, iar γ este
o constantă de proporționalitate ce depinde de tipul nucleului (are valoarea de 2,675 ∙118
rad/s/T pentru nucleul de hidrogen ) [8].

1.2 Caracteristicile țesutului care influențează tipul de imagine obținută
a) Imagini ponderate în funcție de densitatea protonilor (PD)
Într-o astfel de imagine, magnetizația țe sutului, 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 v a apărea m ai luminos pe imagine [6].

b) 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 obținer ea
contrastului pe imaginile MRI [6].
De asemenea , timpii de relaxare sunt diferiți și în funcție de condiția țesutului (sănătos
sau care prezintă o patologie).

15

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 (M xy) și dispariția ei în plan
longitudinal (M z). În absența câmpului de RF, spinii tind să revină la poziția ori ginală,
longitudinală. Energia eliberată în această fază de protoni este cedată către atomii
vecini. Această interacțiune are loc cu o viteză dM z/dt, proporțională cu diferența dint re
M0 și M z [8].

𝑑𝑀𝑧
𝑑𝑡= 1
𝑇1∙(𝑀0−𝑀𝑧), (6)

unde M 0 este valoarea la echilibru a magnetizației unui voxel la temperatura camerei,
iar T 1 reprezintă timpul necesar revenirii la valoarea inițială și se numește timp de
relaxare spin -rețea sau timp de relaxare longitudinală [8].

Timpul de relaxare longitudina lă 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 obțin e contrastul pentru reconstrucția imaginii, trebuie menționat că țesutul
cu cel mai scurt timp T1 va fi cel mai luminos pe imaginile ponderate T 1 [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 timp ul
de relaxare longitudinală T1 [6].

16

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 contr astul – în
imaginile ponderate T2) pentru ca imaginea să nu fie i nfluențată de caracteristica T2 [6].

2. SECVENȚE DE ACHIZIȚIE

2.1 Spin – echo ponderat T1
Secvența s pin – 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” – radiaț ie 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 dub lă 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.

17
2.2 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 gradien tului [6].
Acest gradient magnetic este obținut cu ajutorul unei perechi de bobine care transpo rtă
curenți opuși , fiind , astfel, generat de un câmp magnetic eterogen . Inversarea gradientului
se face prin schimbarea sensului curentului în ambele bobine ale setului.
Mecanismu l 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, c are 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

18
3. 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 ci cluri va depinde de calitatea dorită a imaginii [6].
Semnalele înregistrate în acest pro ces 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 S pace. 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, ce ea ce simplifică transformarea. În spațiul imaginii, unitatea ce
definește eșantioanele este distanța, pe când în K -space aceasta este reprezentată de f recvența
spațială (1/distanță) [10].
Ecuația aplicată pentru reconstrucția imaginilor MRI este [10]:
𝐼(𝑥)= ∫𝑑𝐾̅ 𝑆(𝐾̅(𝑡))𝑒−2𝜋𝑗𝐾̅(𝑡)𝑥 , (7)
unde 𝐾̅ este matricea reprezentată de spațiul K iar S(t) este semnalul MR achiziționat de
echipament.

19

III. ANALIZA VOXEL BASED MORPHOMETRY

După cum este explicat încă din introducerea articolului lui Ashburner et al. din 2005, o biectivul
efectu ării 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 ap ar
de la un subiect la altul ne fiind 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 identificare a 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, s e
vor compara imagini ale substanței cenușii de la un grup de pacienți cu ima gini 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 a părute
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 c enușii/albe prezintă diferențe importante
între grupul de control și grupul de pacienți ce prezintă pat ologia 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 di ferențelor anatomice la nivelul
întregului creier. De asemenea, pu tând analiza compoziția țesuturi din diversele structuri ale
creierului , oferă o sensibilitate mai mare pentru localizarea difer ențelor reg ionale 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
intensita tea 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 utilizat ă, 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

20
review în care sunt descrise studii în care au fost identificate modele de atrofie regională pentru
diverse patologii ne urodegenerative, au fost comparat e diferite tulburări de mișcare pentru a căuta
diferențe care ar putea fi utile în procesul de diagnosticare și au corelat regiuni le afectate de
pierderiea neuronală cu deficitele cognitive și motorii la acești subiecți [13].

1. ETAPELE AN ALIZEI VBM

1.1 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 exact ă a
tuturor caracteristicile corticale, ci doar corectează diferențele globale ale formei creierului.
Dacă normalizarea spațială a r fi suprapus perfect imaginile folosite într -un studiu , atunci toate
imaginile segmentate ar părea identice și nu ar fi detectate difere nțe 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 d e 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.

1.2 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 voxel ilor 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 poat e fi asociată
cu reducerea contrastului materiei cenușii [13].
Două aspect e important e de care este bine să se țină cont în cele două etape este șablon ul
personalizat folosit pentru normalizare a 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 c are prezintă
aceleași patologii . Acest lucru ar reduce l a minimum probabilitatea ca rezultatele să fie influențate

21
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].

1.3 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 di n imaginile netezite va conține valoarea concentrației medii a materi ei cenușii
din jurul voxelului, unde regiunea din j urul voxelului este definită de kernel -ului utilizat. [11]
Etapa de ne tezire 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].

1.4 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 folosind u-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 lucra re se urmărește efectuarea unor teste statistic e 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 trebuie sc achiziționate cu același scanner
RMN, folosindu -se parametrii de a chiziție identici. Explicația ar putea fii aceea că pot apărea
diferențe semnificative, atribuite mai degrabă scanerel or sau diferitelor secvențe de achiziție a
imaginilor de rezonanță magnetică, decât subiecților înșiși. Alte potențiale probleme se referă la
dificultatea normalizăr ii spațiale a creierului atipic [12].

2. 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 ;

22
– lobii frontali, unde pot apărea diferențe în concentrația de substanță cenușie în toți cei patru
giri (superior, mijlociu, inferior și precentral);
– în lobii tem porali;
– în substanța nigra, atât în pars compacta (modificări rapo rtate în cele mai multe studii ), cât
și în pars reticu lata.

Într-unul dintre studii le 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 c u cele specificate în acest capitol, cât și cu cele menționate în literatura
de specialitate publicată în Româ nia (Ioncu -Deme, 2001 [1], Cuciureanu, 2004 [2] ).

23

IV. 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 d iferențele 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 a u fost realizate cu ajutorul software -ului SPM12
(http://www.fil .ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm 12/) compatibil cu vers iunile 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) ș i 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 vizua lizare
(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 .

1. PRE-PROCESAREA IMAGINILOR MRI

Înainte de începerea analizei VBM, indiferent de software -ul folosit, se impune pre -procesarea
imaginilor MRI pentru a le tr anspune într -un format adecvat. În primul rând, ambele
programe, SPM12 și FSL, folosesc imagini în fo rmat NIf TI. Astfel că secvențe le 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 p ăstrează da tele de orientare spațială, scăzând posibilitatea apariției unor erori datorate
modificărilor orientării stânga -dreapta.

SPM12 permite importarea s ecvențelor de date de tip DICOM dar, pentru a asigura
corectitudinea datelor utilizate, va fi utilizată funcția pus ă 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 .

24

Conversia se poate face în două moduri:
a. 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

b. 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).

25

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

26

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.

2. 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 spațial ă.
Acestea sunt utilizate în testarea ipotezelor ce privesc datele de imagistică funcțională sau, ca
în cazul acestei lucrări, pentru identifi carea 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 Registra tion Through
Exponentiated Lie A lgebra ) 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.

27

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

28

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 . Ace asta 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 pond erate 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.

29
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:
a. 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 altu l, 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 + DA RTEL 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
standa rd.
∗ 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.
b. 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 .
c. Tissue (4 -6) – de obicei, aceste clase de țesuturi sunt ut ilizate 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 specif icâm 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 tipu ri de țesuturi,
utilizându -se hă rțile de probabil itate oferite de software -ul SPM12
∗ Num. Gaussians – s-au utilizat, în ordinea prezentată, următoarele valori: 3, 4, 1.
∗ Native Tissue: None.
∗ Warped Tissue: None.

30
Pentru celelalte setări ale acest ui 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 fiecăr ei 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 “c x+nume_imag_initial ă.nii”, unde x este num ărul ce indică clasa de
țesut conținută de imagine ( x {1,2,3,4,5,6}). De exemplu, ima ginea de interes, care va fi folosită
în continuare și care conține imaginea SC, corespunzătoare primului subiect de control este
“c1s008a 1001_1.nii ”, “s008a 1101_1.nii ” fiind imaginea ini țială, obținută prin conversia
secvenței de date DICOM.
Aceste noi im agini 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 acelaș i timp deformările ce vor fi suferite de
acestea. Astfel, template -ul inițial este, de fapt, o m edie 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 acest ea 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.

31

Fig. 4.9 Imaginile origi nale 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)

32
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 î n 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 registrar e 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, odat ă 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, ia r 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, c onstă în crearea unor imagini ale clasei de țesut SC scalate J acobian și
normalizate la spațiul MNI.

33

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 anterio r
(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 nu mărului 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. 13 Template -uri create cu ajutorul DARTEL: de la stânga la dreapta avem șabloanele 1, 3 și 6

34

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 asem enea,
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 diferențe lor dintre datele clasificate în cele două grupuri (pacienți și
control).
Pentru a obține toate instrumentele necesare efectuării unei analize statisti ce, 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

35
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 n etezite 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 .tx t 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
∗ ∗ Thres hold: 0.01

36
Restul setărilor vor fi folosite la valorile implicite oferite de program. Toate setările de mai sus au
fost modificate conform recomandă rilor 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 i mplicite, după cum recomandă manualul de
utilizare al SPM12.
Funcția Estimate aproximează difere nțele 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 denumir ea 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 ut ilizează 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
Fig. 4.16 Definirea contrastului hărții statistice

37
grupului de pacienți (grupul 1 conform design -ului SPM.mat creat), a cărui medie statistică va
primi ponderea -1, raportat la grupul de control .

3. VIZUALIZARE A 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 neuroimagistic ă. 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

38
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), af ișare 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, întru cât 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 t ipuri de rezultate,
sau să afișă m 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 s ă 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. A cest lucru
este obț inut cu ajutorul informațiilor din baza de date de mapare cerebrală xBrain.

39

V. REZULTATE ȘI DISCUȚII

Analiza VBM a fost efectuată în scopul determinării regiunilor cerebrale în care apar
modificări de concentrație în materia cenușie la paci enții 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 func ție de aceste obiective.

1. 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 d in 314 voxeli ce aparțin nucleului roșu și substanței nigra pars compacta

40

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)

41
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 tes tul 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 s et 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 co ncluzia 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 pac ienților 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

42

Fig. 5.5 La creșterea p -value la 0,1 observăm atât o
extindere a zonelor identficate inițial, dar și apariția
unor regiuni noi ce prezintă modificări cantitative ale
SC

43
2. 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 pacienț i.
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. 5.6 Modificările de densitate apărute în
eșantionul de subiecți de sex masculin în zona
nucleilor bazali

44

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 re zultatele 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, î nvecinate 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 mascu lin, 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 aparți nând 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.

45

3. 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. 5.8 Modificări apărute în BP în rândul populației de sex feminin

46

Fig. 5.10 R ezultate 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, da r 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 es te 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 a nalizei 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 met odă de validare a observațiilor obținute pe această cale.

Fig. 5.11 Pentru pacienții din subgrupa avansat se poate observa extinderea regiunii
afectate de pierderea neuronilor

47

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.

Fig. 5.12 În stadiul avansat al bolii, modificările cerebrale de la nivelul substanței nigra și
a nucleului roșu se extind bilateral, iar o nouă zonă afectată este identificată la nivelul
lobului frontal drept

48

CONCLUZII ȘI DIRECȚ II VIITOARE DE CERCETARE

Rezulta tele 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 afe ctare 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 debu tul 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 e xistind 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 s unt prezente decât în emisfera dreaptă.
De asemenea, succesul analizei este indicat și de faptul că putem ide ntifica modificări consistente,
clusterele formate în zonele c are prezintă atrofie cerebrală c onțin 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 real izată 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.

49
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/183 1291-treatment
[4] National Collaboratin g Centre for Chronic Conditions, “Parkinson's disease: National clinical
guideline for diagnosis and managemen t 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 th e 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 o f Biomedical Imaging and B ioengineering,
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. Weige l, 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