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Atlanti Stereotassici (o Stereotattici) Fanno uso di un sistema di coordinate 3D (x, y, z) entro cui sono definite con precisione le strutture anatomiche.

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Presentazione sul tema: "Atlanti Stereotassici (o Stereotattici) Fanno uso di un sistema di coordinate 3D (x, y, z) entro cui sono definite con precisione le strutture anatomiche."— Transcript della presentazione:

1 Atlanti Stereotassici (o Stereotattici) Fanno uso di un sistema di coordinate 3D (x, y, z) entro cui sono definite con precisione le strutture anatomiche (e.g., pratica chirurgica) – Stabilire punti di repere (riferimento) semplicemente individuabili e aventi localizzazione relativamente stabile tra soggetti (e.g., commissura anteriore) – Creazione di una griglia di suddivisione dello spazio (e.g., battaglia navale!) centrata sui punti di repere – Definire le strutture cerebrali in base alla posizione nella griglia

2 Atlanti Stereotassici (o Stereotattici)

3 Perché sono utili nelle neuroimmagini? – Buon riferimento per la ‘navigazione’ e identificazione automatizzata delle strutture anatomiche – Normalizzazione della variabilità anatomica dei soggetti entro uno spazio comune (e.g., simile al concetto di media) – Rendono semplici analisi di gruppo attraverso cui identificare regioni cerebrali coinvolte in specifici processi cognitivi/psichici – Meta-analisi!

4 Atlanti Stereotassici (o Stereotattici): Talairach

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

6 Atlanti Stereotassici (o Stereotattici): i limiti Quali sono i limiti all’utilizzo degli atlanti? – Accurati ma non perfetti anche su individui sani (e.g., variabilità di genere, tra soggetti) – 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)

7 L’importanza di un template adeguato…

8 Tecniche di morfometria Volumetria delle strutture sottocorticali 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)

9 Tecniche di morfometria

10 Volumetria delle Strutture Sottocorticali

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12 Tecnica basata su specifiche regioni d’interesse (ROI) e (generalmente) su un’ipotesi a priori “forte” (hypothesis-driven) Può essere condotta manualmente (importante rispettare l’analisi “in cieco”) oppure in maniera automatica (attraverso specifici software), dopo aver allineato le MR nello spazio standard Fornisce una stima reale e assoluta dell’atrofia/ipertrofia della struttura in esame e permette di quantificare l’associazione con particolari condizioni cliniche/sperimentali Volumetria delle Strutture Sottocorticali

13 Bates et al., 2003

14 Voxel-Based Morphometry (VBM) Misurare la densità di sostanza grigia (ma anche bianca) in ciascun voxel

15 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)

16 Cortical Thickness Analysis

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18 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 struttura della corteccia e possono essere derivate ulteriori misure (e.g., girificazione) Cortical Thickness Analysis

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20 Voxel-Based Lesion Symptom Mapping

21 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

22 Verdon et al., 2010

23 Voxel-Based Lesion Symptom Mapping Bates et al., 2003


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