高磁場拡散MRIによる白質マッピングの詳細なコネクトームクラスターリソース

科学分野:

• 神経画像
• ヒト脳解剖学
• コネクトミクス

背景:

• 既存の白質アトラスは、表層および小脳領域の詳細が不足しています。
• 大規模な脳マッピングには、より包括的な解剖学的リソースが必要です。

研究 の 目的:

• 未解明の領域を含む白質のデータ駆動型線維クラスターアトラスを開発すること。
• 脳の接続性と構造機能の関係の理解を深めること。

主な方法:

• 171人のヒューマンコネクトームプロジェクト参加者からの超高磁場7T構造および拡散MRIデータを利用しました。
• マルチティッシュファイバー配向分散関数を使用して全脳トラクトグラムを構築し、複数のアルゴリズムからのデータを集計しました。
• コサインk平均クラスタリングとコンセンサスフィルタリングを適用して、皮質および皮質下領域を接続するストリーマインをグループ化しました。

主要な成果:

• 深部および表層の白質をカバーする33,256（7ネットワーク）および65,184（17ネットワーク）クラスターのアトラスを生成しました。
• 個々のクラスターと集団クラスターの間で97%以上の重複を達成し、中央値Davies-Bouldinスコアは0.35未満であり、高い再現性を示しました。
• 古典的なトラクト（例：弧状束、皮質脊髄路）を細分化し、以前は特徴付けられていなかったU線維を特定しました。

結論:

• 開発されたアトラスは、特に表層および小脳領域における白質経路の詳細なデータ駆動型リソースを提供します。
• このオープンアクセスアトラスは、構造機能関係、アルゴリズムベンチマーキング、および精密コネクトミクスに関する研究をサポートします。
• 高い再現性と解剖学的コンパクト性は、神経画像解析を進歩させます。