Usuario:JAGT/SPM

SPM (Statistical Parametrical Mapping)

fMRI

fMRI

Preparación de los datos

Antes de nada hay que preparar los datos para ser introducidos en el programa SPM.

Ello consiste en preparar los directorios pertinentes, reorientar las imágenes, y renombrar los ficheros.

Preparación de los directorios

Consiste en crear una estructura de directorios que organice, en primer lugar, los tipos de participantes (p.e. pacientes y controles). Dentro de cada directorio, estarán los directorios de los sujetos que pertenecen a ese grupo, con el nombre del sujeto para referenciarlo. Dentro de cada sujeto crearemos varios directorios, uno para el anatómico (el volúmen de la cabeza original) y otros para los funcionales (los volúmenes que contienen la activación en cada tarea).

Un ejemplo que yo utilizo es el siguiente:

• Directorio_Estudio
  • Pacientes
    • Fulanito_Perales
      • 3D
      • DTI
      • RESTING
      • Funcional1
      • Funcional2
    • Perico_Palotes
      • 3D
      • DTI
      • RESTING
      • Funcional1
      • Funcional2
  • Controles
    • Juan_Palomo
      • 3D
      • DTI
      • RESTING
      • Funcional1
      • Funcional2
    • Maria_Marales
      • 3D
      • DTI
      • RESTING
      • Funcional1
      • Funcional2

Lo esencial es que dentro del directorio de cada sujeto, la estructura sea idéntica. Y esto implica: mismo directorio, con los mismos nombres (al ser posible, con las mismas mayúsculas y minúsculas).

Otro apunte que puede ser importante es meter centro de cada carpeta "funcional" una copia del 3D original (orientado). Esto es porque al realizar la realineación se va a perder la orientación original (se va a modificar el 3D anatómico).

Reorientación de las imágenes

Esto se realiza mediante el "Display" del SPM.

¿Para qué reorientamos?

Orientamos las imagenes para disminuir las diferencias entre las imágenes, y así minimizas las diferencias de posición de la cabeza que cada sujeto pone en el scanner.

Además, en pasos posteriores, tanto en la segmentación como en la normalización es necesario que las imagenes tengan un punto central en común, puesto que así se facilita al programa la comparación de cada cerebro con los "mapas a priori".

Procedimiento

La orientación consiste en intentar girar las cabezas de tal forma que todas tengan el eje central en un punto común del cerebro. Por conveniencia se suele utilizar el criterio AC-PC (comisura anterior - caudado posterior). Consiste en poner el cruce cartesiano en la comisura anterior, y rotar la cabeza hasta que el eje horizontal roce el caudado posterior.

Para ello abrimos la imagen 3D con el "Display" del SPM. Posteriormente, navegamos por la imagen usando el ratón para localizar la comisura anterior.

Una vez que hemos localizado este punto, y lo hemos centrado en los 3 ejes, pasamos a rotar la imagen.

Esto se hace modificando los valores de las casillas "pitch, roll y yaw". El roll y yaw los manipulamos subiendo valores, de 0.01, hasta conseguir que la cabeza parezca recta. Una vez que hemos rotado estos dos ejes, volvemos a centrar el eje al punto AC, y comenzamos a manipular el pitch hasta que el caudado anterior toque el eje horizontal.

Una vez conseguido, tenemos que volver a centrar el eje al punto AC (con cada manipulación el eje se desplaza, por eso hay que resituarlo).

Una vez conseguido, lo que tenemos que hacer ahora es mirar la casilla "mm". Aparecen tres coordenadas que es el desplazamiento de la cabeza hasta el punto AC-PC desde el centro original de la imagen. Estos tres valores tenemos que copiarlos en las casillas right, forward y up, pero con el signo inverso. Una vez hecho, pulsamos enter.

Ahora tenemos la imagen orientada, y vamos a salvar esta orientación. Para ello,pinchamos en el botón "Reorient images..." y seleccionamos TODAS las imágenes que queremos orientar: El 3D, los funcionales, etc (de ese sujeto en concreto).

Renombrar los ficheros

Todos los ficheros deben tener el mismo nombre de tal forma que podamos crear un batch que ejecute el preprocesado en todos los sujetos.

Lo ideal es que dentro de la carpeta 3D, la imagen delanatómico se llame 3d (p.e.: 3d.nii).

Dentro de la carpeta de los funcionales puede haber cientos de archivos. Deben conservar el número final, y tener delante un nombre que identifique a qué tarea funcional se corresponde. Por ejemplo: NBACK_001.nii, NBACK_002.nii, ...).

Realinamiento

Una vez que tenemos reorientados los volúmenes de todos los sujetos, vamos a realinear los volúmenes del funcional.

Esto se debe a que durante la sesión de resonancia, el sujeto no tiene la cabeza fija, y ha podido ir realizando pequeños movimientos que hacen que cada volumen esté en una posición/rotación distinta.

Con el módulo "Realign: Estimate & Write" vamos a llevar a cabo esto.

Creamos un batch que contenga este módulo e introducimos la siguiente información:

• Data: Introducimos todos los volúmenes de UNA sola tarea.

¿Qué hará este módulo? En primer lugar, realineará todos los volúmenes basándose en el el primero. Después, estimará un volumen promedio en base a todos los volúmenes. Finalmente, realineará todos los volúmenes a este volumen medio.

Cuando se realice este módulo, el SPM creará un fichero .PS en el que resumirá un gráfico del movimiento de cada sujeto. Este fichero se creará en el directorio en el que el Matlab se encuentra actualmente. Este fichero es importante revisarlo, puesto que si se encuentran movimientos que sobrepasen los 2mm, es aconsejable eliminar a este sujeto de la muestra.

Este módulo creará como salida todos los volúmenes realineados a la media (ficheros con prefijo "r"), un fichero con los parámetros de movimiento (fichero de texto ".txt" con el prefijo "rp") y el volumen medio estimado (un fichero con prefiero "mean").

Corregistro

Una vez que hemos realineado todos los volúmenes del funcional a una media, tenemos que volver a realinear el volumen anatómico para que también coincida.

Para ello añadimos el módulo "Coregister: Estimate".

En este módulo añadimos como referencia (Source Image) la dependencia del volúmen medio que se ha calculado en el paso anterior (DEP Realign: Estimate & Reslice: Mean Image) o seleccionamos manualmente el fichero con prefijo "mean". Como imagen que se va a realinear (Source Image) elegimos el volumen original 3D del sujeto.

• Atención: Por esta razón hemos hecho una copia del 3D original dentro de cada funcional, ya que el corregistro va a modificar la orientación de la cabeza original para que coincida con el promedio del funcional. Por tanto se perderá la orientación que hemos realizado al principio.

Segmentación

Ahora vamos a segmentar el anatómico del sujeto. Este proceso consiste en clasificar cada voxel en sustancia blanca, gris o líquido cefalorraquídeo en función de unos mapas a priori.

Lo importante de este módulo es que nos dará como resultado los parámetros de normalización (ficheros "sn" y "sn_inv"). Son ficheros con la extensión .mat y contienen la información necesaria para deformar el cerebro a un espacio estandar (sn) y los parámmetros para volver a deformarlo volviendo al espacio original (sn_inv).

Lo que vamos a segmentar es el volúmen anatómico que hemos corregistrado en el paso anterior. Por ello tendremos que poner como "Data" la dependencia "Coregister: Estimate: Coregistered Images".

Normalize: Write

Ahora vamos a normalizar los volúmenes del funcional a un espacio estandarizado. Para ello añadimos el módulo "Normalize: Write". En "Subject" vamos a seleccionar la depenciencia "Subj->MNI" que son los parámetros necesarios para transformar la cabeza del sujeto a un espacio estandarizado. Como "Images to Write", que son las imágenes que vamos a normalizar, elegimos los volúmenes que hemos realineado a la media. Esto es, poner en la dependencia "Realign: Estimate & Reslice: Resliced Images" o seleccionar los ficheros con prefijo "r".

En "Voxel sizes" es importante especificar el tamaño del voxel. Esto depende de la máquina con la que se han obtenido las imágenes. Por defecto viene [2 2 2]. En mi caso suele ser [3 3 3].

Suavizado

Una vez que hemos reorientado, realineado y normalizado las imágenes, vamos a aplicarlo un filtro de suavizado.

Para ello elegimos elmódulo "Smooth" y seleccionamos como imagenes a suavizar (Images to Smooth) las Normalizadas del módulo "Normalise: Write".

En nuestro caso vamos a aplicar un suavizado de 8mm. Por ello ponemos en FWHM [8 8 8].

First Level

En este nivel se especifica la información sobre la tarea que se ha utilizado mientras se obtenía el funcional.

Para especificar este nivel hay que tener muy claro los parámetros de la tarea (tiempos, eventos, bloques, etc.).

Se puede hacer un análisis individual o de grupo (efectos fijos).