Post on 21-Jan-2016
description
Facoltà di ingegneria
Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
“ANALISI DELLE COMPONENTI INDIPENDENTI
DI SEGNALI CEREBRALI OTTENUTI CON RISONANZA
MAGNETICA FUNZIONALE TASK-DRIVEN APPLICATA
ALLO STUDIO DI SOGGETTI AFFETTI DA
DEFICIT UDITIVO”
“ANALISI DELLE COMPONENTI INDIPENDENTI
DI SEGNALI CEREBRALI OTTENUTI CON RISONANZA
MAGNETICA FUNZIONALE TASK-DRIVEN APPLICATA
ALLO STUDIO DI SOGGETTI AFFETTI DA
DEFICIT UDITIVO”
Relatore:Prof. Patera Vincenzo
Correlatori:Dott. Cannatà VittorioDott. Napolitano Antonio
Candidata:Andellini Martina
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 2
2
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing
• Algoritmo ICA
• Analisi statistica
• Risultati e Conclusioni
• Studio Sperimentale
C
• fMRI ed Effetto BOLD
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 3
Acquisizione di dati fMRI
3
MRIImmagine strutturale
Alta risoluzione1×1×1 mm3
fMRIImmagini funzionali
Bassa risoluzione4×4×5 mm3
fMRIBlood Oxygenation Level Dependent (BOLD) signal
MISURA INDIRETTA DELL’ATTIVITA’ NEURONALE
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 4
Il segnale BOLD
4
Attività neurale
Sangue ossigenato
Segnale fMRI
Hbr/HbO2
HbO2 Diamagnetica
Hbr Paramagnetica B0
Huettel, S. 2006
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 5
Connettività funzionale : fMRI
5
Il cervello è sempre attivo anche in assenza dell’esecuzione di un compito specifico. Gli aumenti nel metabolismo neuronale sono circa il 5% del consumo energetico totale.
Raichle, M.E. and M.A. Mintun. 2006
“Fluttuazioni spontanee”Elwell et al. 1999
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 6
Connettività funzionale : fMRI
6
La Connettività Funzionale Connettività Funzionale è definita come l’interazione (correlazione temporale) tra aree cerebrali
spazialmente distinte che lavorano insieme sullo stesso compito
Fluttuazioni spontanee durante lo svolgimento di un compitoFluttuazioni spontanee durante lo svolgimento di un compito
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 7
7
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing
• Algoritmo ICA
• Analisi statistica
• Risultati e Conclusioni
• Studio Sperimentale
C
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 8
Studio sperimentale
8
Somministrazione di stimoli visivi che consistono nell’alternanza di parole e stringhe di consonanti.
OBIETTIVO: OBIETTIVO:
Valutare gli effetti della sordità e delle diverse Valutare gli effetti della sordità e delle diverse modalità di comunicazione sulle reti neurali modalità di comunicazione sulle reti neurali
cerebrali dell’area del linguaggio, in risposta ad un cerebrali dell’area del linguaggio, in risposta ad un task sull’elaborazione della lingua scrittatask sull’elaborazione della lingua scritta.
OBIETTIVO: OBIETTIVO:
Valutare gli effetti della sordità e delle diverse Valutare gli effetti della sordità e delle diverse modalità di comunicazione sulle reti neurali modalità di comunicazione sulle reti neurali
cerebrali dell’area del linguaggio, in risposta ad un cerebrali dell’area del linguaggio, in risposta ad un task sull’elaborazione della lingua scrittatask sull’elaborazione della lingua scritta.
20 soggetti Sordi non segnanti (Oralisti)
Controllo udenti
Sordi segnanti (LIS)
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 9
9
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing• Algoritmo ICA
• Analisi statistica
• Risultati e Conclusioni
• Studio Sperimentale
C
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 10
Preprocessing
10
Dati StrutturaliDati Strutturali
Dati funzionaliDati funzionali
1Intensity normalization
2Brain Extraction
1Brain Extraction
2Motion Correction
Coregistrazione allo spazio standardCoregistrazione allo spazio standard
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 11
Intensity Normalization
11
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 12
Brain Extraction
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 13
Brain Extraction
BRAIN EXTRACTION ALGORITHM
Smith, S.M. 2002
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 14
Motion Correction
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 15
Registrazione allo spazio standard
MNI 152_1mm
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 16
Registrazione allo spazio standard
Algoritmo di coregistrazione
Registrazione:• Lineare• Non lineare
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 17
17
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing
• Algoritmo ICA• Analisi statistica
• Risultati e Conclusioni
• Studio Sperimentale
C
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 18
Independent Component Analysis
X=As
Modello probabilistico: PICA
+ η
SORGENTI:•Indipendenti
•Non Gaussiane
Rumore additivo Gaussiano
Beckmann et al. 2002
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 19
Independent Component Analysis
1 soggetto
Beckmann et al. 2002
Tipping, M.E. and Bishop, C.M. 2006
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 20
Independent Component Analysis
Beckmann et al. 2002
1 soggetto
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 21
Independent Component Analysis
N soggetti TC-GICATC-GICA
Beckmann et al. 2009
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 22
Componenti IndipendentiSmith et al. 2009 Laird et al. 2011
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 23
Dual Regression
1
2
Beckmann et al. 2009
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 24
24
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing
• Algoritmo ICA
• Analisi statistica• Risultati e Conclusioni
• Studio Sperimentale
C
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 25
Analisi statistica:Randomise
1 TFCE: Threshold Free Cluster Enhacement
2 Test Non Parametrico di Permutazione
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 26
Threshold Free Cluster Enhacement
Intensità dei segnali
deboli in grandi cluster
per renderli confrontabili
con segnali più intesi in
cluster più piccoli
Per sopprimere il rumore casuale
Smith, S.M. and Nichols, T.E. 2009 Con H=2, E=0,5
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 27
Test Non Parametrico di Permutazione
Problemi • Pochi dati a disposizione
• Non si conosce la distribuzione nulla
Correzione del p-value per i confronti multipli
Single threshold test
Nichols et al. 2002
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 28
28
• fMRI ed Effetto BOLD
• Preprocessing
• Algoritmo ICA
• Analisi statistica
• Studio Sperimentale
C• Risultati e Conclusioni
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 29
Componenti Indipendenti
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 30
Attivazioni Funzionali
Lis > Oralisti
p < 0,05*
Network del Linguaggio
(corteccia frontoparietale )
1
* Corretto per i confronti multipli
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 31
Attivazioni Funzionali
Lis > Oralisti
p < 0,05*
Network Uditiva
(corteccia uditiva e dell’associazione
uditiva)
2
* Corretto per i confronti multipli
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 32
Attivazioni Funzionali
Lis > Oralisti
p < 0,05*
Network Senso motoria
(corteccia parietale dell’associazione)
3
* Corretto per i confronti multipli
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 33
Conclusioni• L’emisfero sinistro della network del linguaggio è spesso etichettato come emisfero verbale e l’emisfero destro come spaziale.
• La lingua dei segni infatti è un complesso linguaggio visivo-manuale
• L'emisfero destro infatti è noto per l'elaborazione di modelli visuospaziali
• Attivazioni significative della corteccia uditiva in pazienti sordi sottoposti ad un task visivo
• Riorganizzazione corticale della corteccia uditiva in pazienti completamente sordi
• La produzione della parola gestuale, genera un’attivazione maggiore della corteccia parietale rispetto alla produzione della parola orale
Network del linguaggioNetwork del linguaggio
Network uditivaNetwork uditiva
Network senso motoriaNetwork senso motoria
21/04/23Titolo Presentazione Pagina 34Grazie