Atlanti Stereotassici (o Stereotattici)

•  Fanno  uso  di  un  sistema  di  coordinate  3D  (x,  y,  z)  entro  cui  sono  definite  con  precisione  le  stru2ure  anatomiche  (e.g.,  pratica  chirurgica) –  Stabilire  punti  di  repere  (riferimento)  semplicemente  individuabili  e  aventi  localizzazione  relativamente  stabile  tra  sogge2i  (e.g.,  commissura  anteriore)

– Creazione  di  una  griglia  di  suddivisione  dello  spazio  (e.g.,  ba@aglia  navale!)  centrata  sui  punti  di  repere

– Definire  le  stru2ure  cerebrali  in  base  alla  posizione  nella  griglia

Atlanti Stereotassici (o Stereotattici)

Atlanti Stereotassici (o Stereotattici)

•  Perché  sono  utili  nelle  neuroimmagini? – Buon  riferimento  per  la  ‘navigazione’  e  identificazione  automatizzata  delle  stru2ure  anatomiche

– Normalizzazione  della  variabilità  anatomica  dei  sogge@i  entro  uno  spazio  comune  (e.g.,  simile  al  conce@o  di  media)

– Rendono  semplici  analisi  di  gruppo  a@raverso  cui  identificare  regioni  cerebrali  coinvolte  in  specifici  processi  cognitivi/psichici

– Meta-­‐‑analisi!

Atlanti Stereotassici (o Stereotattici): Talairach

Atlanti Stereotassici (o Stereotattici): Talairach

Coregistrazione, Normalizzazione, Trasformazione, Allineamento, e molti altri…

Atlanti Stereotassici (o Stereotattici): i limiti

•  Quali  sono  i  limiti  all’utilizzo  degli  atlanti? – Accurati  ma  non  perfe2i  anche  su  individui  sani  (e.g.,  variabilità  di  genere,  tra  sogge@i)

– L’accuratezza  diminuisce  nel  caso  di  pazienti  con  lesioni  marcate  (e.g.,  emorragia  cerebrale,  trauma  cranico)

– Necessità  di  specifici  atlanti  per  momenti  diversi  dello  sviluppo  (e.g.,  atlanti  pediatrici,  patologia-­‐‑specifici)

L’importanza di un template adeguato…

Tecniche di morfometria

•  Volumetria  delle  stru@ure  so@ocorticali •  Morfometria  basata  sul  voxel  (Voxel-­‐‑Based  Morphometry  o  VBM)

•  Analisi  dello  spessore  corticale  (Cortical  Thickness  analysis)

•  Mappatura  lesione-­‐‑sintomo  basata  sul  voxel  (Voxel-­‐‑based  Lesion-­‐‑Symptom  Mapping  o  VLSM)

Tecniche di morfometria

Volumetria delle Strutture Sottocorticali

Volumetria delle Strutture Sottocorticali

•  Tecnica  basata  su  specifiche  regioni  d’interesse  (ROI)  e  (generalmente)  su  un’ipotesi  a  priori  “forte”  (hypothesis-­‐‑driven)

•  Può  essere  condo2a  manualmente  (importante  rispe@are  l’analisi  “in  cieco”)  oppure  in  maniera  automatica  (a@raverso  specifici  software),  dopo  aver  allineato  le  MR  nello  spazio  standard

•  Fornisce  una  stima  reale  e  assoluta  dell’atrofia/ipertrofia  della  stru@ura  in  esame  e  perme@e  di  quantificare  l’associazione  con  particolari  condizioni  cliniche/sperimentali

Volumetria delle Strutture Sottocorticali

Volumetria delle Strutture Sottocorticali

Bates  et  al.,  2003

Voxel-Based Morphometry (VBM)

•  Misurare  la  densità  di  sostanza  grigia  (ma  anche  bianca)  in  ciascun  voxel

•  Tecnica  basata  generalmente  su  un  approccio  whole-­‐‑brain  e  data-­‐‑driven.  Per  questo  è  svolta  soltanto  in  maniera  automatizzata,  usando  specifici  software

•  Controversa  da  un  punto  di  vista  del  significato  “biologico”,  sebbene  spesso  si  evidenzino  correlazioni  con  parametri  comportamentali

•  Uno  dei  metodi  di  morfometria  più  utilizzati  (~1500  lavori  pubblicati)

Voxel-Based Morphometry (VBM)

Cortical Thickness Analysis

Cortical Thickness Analysis

•  Basata  sui  vertici  (vertex)  e  non  sui  voxel:  da  uno  spazio  volumetrico  a  uno  di  superficie

•  Tecnica  molto  dispendiosa  da  un  punto  di  vista  computazionale  e  svolta  soltanto  in  maniera  automatizzata

•  Fornisce  informazioni  quantitative  sulla  stru@ura  della  corteccia  e  possono  essere  derivate  ulteriori  misure  (e.g.,  girificazione)

Cortical Thickness Analysis

Cortical Thickness Analysis

Voxel-Based Lesion Symptom Mapping

•  Utile  ad  investigare  la  correlazione  tra  sintomatologia  e  lesione  cerebrale  (e.g.,  differenze  tra  gruppi  di  pazienti)

•  Metodo  semi-­‐‑automatico  (mapping  della  lesione  manuale  e  analisi  dei  dati  computerizzata)

•  Si  possono  fornire  evidenze  sia  per  la  sostanza  bianca  che  per  la  grigia

Voxel-Based Lesion Symptom Mapping

Voxel-Based Lesion Symptom Mapping

Verdon  et  al.,  2010

Voxel-Based Lesion Symptom Mapping

Bates  et  al.,  2003