Exploratory Analysis Tools for Developmental Studies of Brain Microstructure with Diffusion MRI

利用扩散 MRI 进行脑微结构发育研究的探索性分析工具

基本信息

  • 批准号:
    10645844
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25.22万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-06-23 至 2025-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Summary Diffusion MRI analysis is the primary tool for studying brain white matter microstructure. Adolescent brain development involves significant microstructural changes due to brain reorganization and neural pruning. The trajectory of these changes can be altered by the onset of mental disorders, and longitudinal analysis of diffusion imaging is needed to capture these alterations. Our proposal aims to make available an open source software platform for exploratory analysis of longitudinal diffusion MRI datasets, and to apply it to study the early onset of bipolar disorder in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) data. Diffusion tensor imaging is not sufficient to distinguish the different types of changes that occur during adolescent brain development, so our software tool will support more advanced diffusion models such as Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging. This takes advantage of the high angular resolution of ABCD diffusion images. The exploratory tools we develop will employ the widely used Tract-Based Spatial Statistics (TBSS) technique, which is a dimensionality reduction that is well suited for exploratory analysis. Going beyond standard TBSS, we will adapt the technique to work with improved registration techniques, to work with more advanced diffusion models, and to provide developmental trajectories based on longitudinal imaging data. The TBSS methodology requires high quality image alignment. In order to achieve this, we will develop a deep learning model for pairwise registration of diffusion datasets, speeding up an important step in diffusion MRI analysis. By generating fiber orientation distributions from the ABCD diffusion imaging, our registration model will align fiber orientations in addition to anatomical structures. These tools will be made available in an open source software platform. While there are many tools for exploring diffusion MRI data, this one will be unique in its support for longitudinal datasets with high angular resolution imaging.
项目摘要 扩散MRI分析是研究脑白质微观结构的主要工具。青春期大脑 发展涉及由于脑重组和神经修剪而引起的显着微观结构变化。这 这些变化的轨迹可以通过精神障碍的发作来改变,以及对 需要扩散成像以捕获这些改变。我们的建议旨在使开源 用于纵向扩散MRI数据集的探索性分析的软件平台,并将其应用于研究 青少年脑认知发展(ABCD)数据中躁郁症的早期发作。 扩散张量成像不足以区分不同类型的变化 青少年大脑开发,因此我们的软件工具将支持更高级的扩散模型,例如 神经突方向分散和密度成像。这利用了高角度分辨率的 ABCD扩散图像。我们开发的探索性工具将采用广泛使用的基于道的空间 统计(TBSS)技术,这是一种降低维度,非常适合探索性分析。 超越标准TBS,我们将调整该技术以使用改进的注册技术,以便 使用更高级的扩散模型,并提供基于纵向的发展轨迹 成像数据。 TBSS方法论需要高质量的图像对准。为了实现这一目标,我们将开发一个 扩散数据集的成对注册的深度学习模型,加快扩散的重要一步 MRI分析。通过从ABCD扩散成像中产生纤维取向分布,我们的注册 模型除解剖结构外还将对齐纤维方向。 这些工具将在开源软件平台中提供。虽然有很多工具 探索扩散的MRI数据,该数据将在支持高角度的纵向数据集方面是独一无二的 分辨率成像。

项目成果

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