Методика проведения функциональной магнитно-резонансной томографии

Исследование выполнялось в стандартизованных условиях в вечернее время без предшествующей физической и психоэмоциональной нагрузки в спокойной обстановке, через 2 часа и более после еды.

«фоновой» группы, которые он должен был запомнить. Далее представлялась группа картинок «активного» периода, частично состоящая из рисунков первого блока, а частично незнакомая для него. Задача пациента заключалась в

«мысленном» узнавании знакомых («правильных») картинок. Всего производлось

3 последовательных предъявления блоков «фон-активность». При этом количество «правильных» картинок в первом предъявлении составляло 6 (50%), во втором – 4 (33,3%), в третьем – 2 (16,7%). Такое прогрессивное снижение демонстрации количества «правильных» предъявлений в «активном» периоде способствовало более активному участию пациента в распознавании рабочей информации. Картинки в каждом из трех блоков «фон-активность» отличались друг от друга, не имели взаимосвязи и были подобраны случайным образом. Для объективизации контроля за участием пациента в исследовании и правильности выполнения им задачи было использовано простое двухклавишное периферийное устройство для ввода данных.

обследуемый нажимал одну клавишу, при появлении «ложной» картинки – другую.

Для получения изображения использовали методику эхопланарной томографии (echo planar imaging – EPI) – импульсную последовательность ep2d_bold_moco_3DFilter, с получением 36 срезов, толщиной 3 мм, с матрицей 64х64 пикселя, время сканирования одного периода составляло 3,7 сек. В дальнейшем производилась первичная обработка полученных данных, состоявшая из нескольких этапов (Рисунок 2.1).

Исходное изображение

Пространственный фильтр

Матрица дизайна

Оценка параметров

Рисунок 2.1. Схема обработки данных с применением программы SPM (по: Friston K. et al., 2007).

Первый: 60 исходных epi-последовательностей, полученных в результате сканирования головного мозга в формате DICOM переводились в формат Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIFTI) при помощи программы конвертора – MRI Convert v. 2.0. Остальные этапы были выполнены посредством использования программного обеспечения Statistical Parametric Mapping 8 (SPM8) (Functional Imaging Laboratory, Wellcome Trust Centre for Neuroimaging Institute of Neurology, UCL, UK) в программной среде MATLAB v. 7.0 (MathWorks Inc., Sherborn, MA, USA), установленной на персональном компьютере в

операционной системе Windows Vista. Второй этап включал коррекцию движения. Третий – пространственную нормализацию. Четвертый – гауссовское сглаживание изображений. В ходе обработки исходные 60 изображений были преобразованы в стандартизированное анатомическое пространство MNI (Montreal Neurological Institute). Пространственную нормализацию изображений осуществляли путем создания стандартного шаблона. Изменения в каждом вокселе оценивались в соответствии с общей линейной моделью.

После этапа первичной обработки производился статистический анализ полученных данных (Рисунок 2.2).

А Б

В

Рисунок 2.2.

– пример наличия зон активации в области 40 поля Бродмана.

Первоначально выполнялась визуальная оценка с помощью приложение xjView (SPM8 toolbox). На основании анализа активационных карт в контрольной

группе, были определены анатомические зоны, активации в которых имели наибольшую информативность и встречались у значительного числа обследованных лиц. Полученные результаты заносились в виде таблицы в базу данных с использованием кодировки, где «1» соответствовала наличию активации, «0» – ее отсутствию. После этого с помощью программы SPM8 выполнялось проведение группового и межгруппового анализа с построением параметрических статистических t-карт с идентификацией анатомических областей головного мозга имевших функциональную статистически значимую активацию в «активном» периоде по сравнению с «фоновым» периодом (Lindquist M.A., 2008).