Neuroimaging Core

神经影像核心

基本信息

  • 批准号:
    10713949
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 36.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-09-30 至 2026-08-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

NEUROIMAGING CORE SUMMARY Much has yet to be understood about the brains of "superagers" and what and how resilience factors impact the typical brain-aging trajectory and identify which aspects of brain reserve are most associated with preserved cognition functioning in centenarian cognitive superagers. The Neuroimaging Core oversees the acquisition, storage, and analysis of imaging data at four participating imaging centers: MGH (Boston), Columbia University (NYC), UCLA (Los Angeles) and Georgia State University (Atlanta). These sites have identical scanners, the Siemens Prisma 3T MRI, that are also the most advanced pulse sequencers available. The Core will optimize acquisition and analysis approaches to ensure that the data across centers are highly standardized and achieve equivalent contrast to noise ratios (CNRs) to ensure that data integration is successful. The Core's broad goal is to answer specific questions about resilience by identifying a set of high-resolution pulse sequences that examine brain structure and function, in a time interval tolerable for centenarians, using state of the art data analysis techniques. The NIC’s general hypothesis is that preserved structural and functional connectivity are essential to long-term preserved cognition. This hypothesis will be tested by generating optimal MRI data combined with analysis tools designed to examine network dynamics and longitudinal trajectories, focusing on brain networks and regions most critical to cognition and memory. The three specific aims are: Aim 1: Test and deploy across four sites, state-of-the -art pulse sequences on the Siemens 3T Prisma platform that are essential for understanding the resilient brain structure including the methods:, navigator-enabled high-resolution T1 (multi- echo) and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) imaging, multi-band resting-state functional magnetic resonance imaging, inhomogeneous magnetic transfer imaging (ihMT), pseudo-continuous arterial spin labeling (pCASL), and quantitative susceptibility mapping (QSM). Aim 2: Add a 10-minute diffusion prepared (DP) 3D gradient and spin-echo (GRASE) pseudo-continuous ASL (pCASL) sequence to assess BBB function by quantifying BBB water exchange rate (kw) without contrast agents. To assess the reliability of this measure in extremely old individuals, to compare their MRI BBB results with neuropathological assessment of the BBB (the neuropathology portion of the Phenotyping & Biosample Core). Aim 3: Perform ongoing with- and between-site quality assurance, pre-processing for image standardization and bias corrections, and centralize data across sites into an imaging data repository. Aim 4: Conduct image analysis that combines data across sites/within modality; create output metrics for each data type, and in conjunction with the projects, assist in integrating imaging measures into project hypotheses. The imaging centers are joined and further integrated by a state-of- the-art data analysis center at UCLA. Experts in imaging statistics interface with the other RADCO cores and projects to integrate data types for hypothesis testing.
神经影像核心摘要 关于“超级老人”的大脑以及复原力因素影响什么以及如何影响,还有很多事情有待了解。 典型的大脑衰老轨迹,并确定大脑储备的哪些方面与保留最相关 神经影像核心负责监督百岁老人的认知功能, 四个参与成像中心的成像数据存储和分析:MGH(波士顿)、哥伦比亚大学 (纽约)、加州大学洛杉矶分校(洛杉矶)和佐治亚州立大学(亚特兰大)这些站点拥有相同的扫描仪。 西门子 Prisma 3T MRI,也是最先进的脉冲测序仪,The Core 将进行优化。 采集和分析方式,确保跨中心数据高度标准化并实现 与噪声比 (CNR) 的等效对比,以确保数据集成成功。 通过识别一组高分辨率脉冲序列来回答有关弹性的具体问题 使用最先进的数据分析,在百岁老人可以忍受的时间间隔内了解大脑结构和功能 NIC 的一般假设是,保留结构和功能连接至关重要。 该假设将通过生成最佳 MRI 数据并结合进行测试。 旨在检查网络动态和纵向轨迹的分析工具,重点关注大脑网络 以及对认知和记忆最关键的区域。这三个具体目标是: 目标 1:跨区域进行测试和部署。 西门子 3T Prisma 平台上的四个站点、最先进的脉冲序列对于 了解弹性大脑结构,包括以下方法:、导航器启用的高分辨率 T1(多 回声)和流体衰减反转恢复(FLAIR)成像,多频带静息态功能磁 共振成像、非均匀磁转移成像 (ihMT)、伪连续动脉自旋标记 (pCASL) 和定量磁化率绘图 (QSM) 目标 2:添加 10 分钟扩散准备 (DP) 3D。 梯度和自旋回波 (GRASE) 伪连续 ASL (pCASL) 序列通过以下方式评估 BBB 功能 在没有造影剂的情况下量化 BBB 水交换率 (kw) 以评估该测量的可靠性。 非常老的个体,将他们的 MRI BBB 结果与 BBB 的神经病理学评估( 表型分析和生物样本核心的神经病理学部分)目标 3:在位点内和位点间进行持续的研究。 质量保证、图像标准化和偏差校正的预处理以及跨区域集中数据 目标 4:进行图像分析,结合跨站点/内部的数据。 模式;为每种数据类型创建输出指标,并与项目结合,协助集成 成像测量到项目假设中,成像中心通过状态连接并进一步整合。 加州大学洛杉矶分校最先进的数据分析中心,图像统计专家与其他 RADCO 核心进行交互。 集成数据类型以进行假设检验的项目。

项目成果

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