Большие полушария мозга: Большие полушария головного мозга — урок. Биология, Человек (8 класс).

Большие полушария головного мозга — урок. Биология, Человек (8 класс).

Передний мозг является самым крупным отделом головного мозга. Он представлен мозолистым телом и двумя полушариями. Мозолистое тело — это тяж нервных волокон, соединяющих левое и правое полушария.

 

Большие полушария взрослого человека составляют до \(80\)% от массы всего головного мозга. Снаружи они покрыты корой — тонким слоем серого вещества.

С деятельностью коры больших полушарий связаны такие важные психические явления, как внимание, речь, абстрактное мышление, эмоции и др.

 

Правое и левое полушария у человека выполняют разные функции. Левое полушарие осуществляет абстрактное, словесно-логическое мышление, а правое — образное мышление. Правое полушарие больше развито у творческих людей.

Рис. \(1\). Головной мозг

Главной структурой переднего мозга является  переднего мозга кора больших полушарий. Она представляет собой тонкий слой, состоящий из тел нервных клеток. По оценкам учёных в коре больших полушарий содержится \(12\)—\(18\) млрд нейронов.

 

В коре заметны борозды (углубления) и извилины (выпуклости). Глубокие борозды — центральная, теменно-затылочная и боковая — разделяют полушария на четыре доли: лобную, теменную, височную и затылочную.

 

  

Рис. \(2\). Строение больших полушарий головного мозга

 

Больше половины массы и объёма полушарий составляют лобные доли.

 

В лобные доли коры больших полушарий приходит информация от разных органов чувств. Здесь информация обрабатывается и формируется цель и программа действий. Такие зоны коры называют ассоциативными, их развитие  определяет способность человека к обучению. При разрушении лобных долей человек не может устанавливать взаимосвязь между звуком и буквой, которой он обозначен, между предметом и его названием.

 

В лобных долях располагается также двигательные зоны. Она находятся в передних центральных извилинах.

 

В теменных долях расположена чувствительная зона, воспринимающая информацию от кожи и мышц.

 

В височных долях находятся центры слуха, равновесия, обоняния и вкуса, а в затылочных долях — центры зрения.

В затылочных долях расположены зрительные зоны.

 

Рис. \(3\). Функции зон коры больших полушарий

Источники:

Рис. 1. Большие полушария головного мозга: https://image.shutterstock.com/image-photo/brain-model-above-600w-261472172.jpg

Рис. 2. Строение больших полушарий головного мозга: https://image.shutterstock.com/image-vector/anatomy-human-brain-departments-names-600w-1507734311.jpg

Рис. 3. Функции зон коры больших полушарий: https://image.shutterstock.com/image-vector/anatomy-human-brain-areas-cerebral-600w-1216343353. jpg

Большие полушария головного мозга — урок. Биология, 9 класс.

Если до уровня среднего мозга головной мозг является единым стволом, то, начиная со среднего мозга, происходит его разделение на две симметричные половины.

Передний мозг состоит из двух полушарий (правого и левого), соединённых мозолистым телом. Нижняя поверхность полушарий называется основанием мозга.

Развитые большие полушария мозга у человека покрывают весь средний и промежуточный мозг.

Такие психические функции, как память, речь, мышление, творческие процессы, личностные качества связаны именно с большими полушариями мозга. Функции левого и правого полушарий неравнозначны. Правое полушарие отвечает за образное мышление, левое — за абстрактное. При повреждениях левого полушария нарушается речь человека.

 

Серое вещество образует кору головного мозга.

Белое вещество образует проводящие пути полушарий. В белом веществе рассеяны ядра серого вещества (подкорковые структуры).
Деятельность всех органов человека контролируется корой больших полушарий. Кора больших полушарий головного мозга — это тонкий слой серого вещества (тел нейронов), толщиной всего несколько миллиметров, покрывающий весь передний мозг. Площадь поверхности коры составляет около 2000—2500 см² (это связано с наличием большого количества борозд и извилин). Кора обеспечивает связь организма с внешней средой, является материальной основой психической деятельности человека.

Глубокие борозды делят каждое полушарие на 4 доли: лобную, теменную, височную и затылочную. Между бороздами расположены складки коры полушарий — извилины.

 

 

Наибольшего развития у человека достигают лобные доли, отделённые от теменных долей глубокой центральной бороздой. Их масса составляет около 50% массы головного мозга.

В лобные доли приходит информация обо всех ощущениях. Здесь происходит её суммарный анализ и создаётся целостное представление об образе. Поэтому эту зону коры называют ассоциативной, именно с ней связана способность к обучению. Если лобная кора разрушена, то не возникает ассоциаций между видом предмета и его названием, между изображением буквы и звуком, который она обозначает. Обучение становится невозможным.

В височных долях расположены слуховые центры, а также центры вкуса и обоняния.

В затылочной доле расположены зрительные центры.

 

В коре больших полушарий различают следующие чувствительные и двигательные зоны:
– двигательная зона расположена в передней центральной извилине лобной доли;
– зона кожно-мышечной чувствительности расположена в задней центральной извилине теменной доли;
– зрительная зона расположена в затылочной доле;
– слуховая зона расположена в височной доле;
– центры обоняния и вкуса находятся на внутренних поверхностях височных и лобных долей.

  

Источники:

Источники:

Пасечник В.В., Каменский А.А., Швецов Г.Г./Под ред. Пасечника В.В. Биология. 8 класс.– М.: Просвещение

Любимова З.В., Маринова К.В. Биология. Человек и его здоровье. 8 класс – М.: Владос

Лернер Г.И. Биология: Полный справочник для подготовки к ЕГЭ: АСТ, Астрель

http://school-collection.edu.ru

http://up-image.ru/assotsiativnye-zony-kory-golovnogo-mozga

Строение больших полушарий мозга — СЧАСТЬЕ ЕСТЬ! Философия. Мудрость. Книги. — ЖЖ

10.1. Общий план строения конечного мозга
10.2. Стриопамидарная система
10.3. Миндалевидное тело
10.4. Лимбическая система
10.5. Мозолистое тело
10.6. Желудочки мозга

10.1. Общий план строения конечного мозга
Конечный мозг представлен двумя большими полушариями. Большие полушария — самая большая часть головного мозга человека. В норме полушария относительно симметричны и соединены между собой массивным пучком аксонов (мозолистым телом), по которому происходит передача информации из одного полушария в другое. В состав каждого полушария входят базальные ядра, желудочек, белое вешество и плащ, образованный корой.
В соответствии с филогенезом выделяют обонятельный мозг, базальные ядра и кору полушарий (рис. 10.1)

Рис. 10.1. филогенетическая классификация образований больших полушарий

В состав обонятельного мозга, как наиболее филогенетически древней части, входят: обонятельная доля, парагипокампальная извилина, зубчатая извилина, сводчатая извилина, крючок.

В каждом полушарии выделяют четыре доли:
лобная, теменная, височная и затылочная.

В полушарии выделят три поверхности:
нижнюю, медиальную и верхнелатералыгую.

Выделяют также и три полюса (самые выступающие части полушарий):
лобный, затылочный и височный.

В каждом полушарии находится латеральный желудочек, являющийся полостью полушария и заполненный ликвором. В каждом из желудочков выделяют передний рог, расположенный в лобной доле, задний рог, расположенный в затылочной доле, нижний рог в толще височной доли и центральную часть.

Боковые желудочки через отверстия сообщаются с полостью III желудочка, куда и оттекает ликвор.

Серое вещество больших полушарий представлено так называемыми базальными ядрами: скоплением нервных клеток в глубине полушарий.

10.2. Стриопамидарная система
В ядрах больших полушарий, или базальных ядрах, выделяют хвостатое ядро, чечевицеобразное, ограду и миндалевидное ядро. Между ядрами расположены капсулы белого вещества. Первые три из перечисленных ядер относятся к полосатому телу (соrpus striatum) (рис. 10.2).

Рис. 10.2. Схема строения базальных ядер

Учитывая функциональные и филогенетические особенности строения базальных ядер, бледный шар выделен в отдельную морфологическую единицу (бледный шар представляет собой филогенетически более старое образование), поэтому хвостатое и чечевицеобразное ядра принято именовать с гриопаллидариой системой.

Ядра стриопаллидарной системы получают топографически упорядоченные проекции от всех нолей коры и через таламус оказывают влияние на обширные области лобной коры. Иными словами, полосатое тело обеспечивает подготовку движений, а моторная кора — их точность и экономичность.

Хвостатое ядро имеет головку, тело и хвост. Чечевицеобразное ядро по форме сходно с чечевичным зерном, связано с хвостатым ядром. В нем выделяют три ядра: скорлупу, медиальный и латералный бледный шар. Головка хвостатого ядра и скорлупа являются филогенетически более новыми образованиями, относятся к neostriatum.

Бледный шар
Бледный шар (является филогенетически более старым образованием. Его дорсальная часть вовлечена в «экстраиирамидный моторный цикл» управления позой и инициации движений. Он связан нервными путями с двигательной корой, красным ядром и мозжечком.

Ограда
Ограда  — тонкая пластинка серого вещества, расположена латеральное от скорлупы и отделена от нее наружной капсулой. Ограда связана с дорсомедиальным таламусом и миндалевидным телом.

10.3. Миндалевидное тело
Миндалевидное тело, или просто «миндалина», располагается в толще височного полюса полушария. Различают базально-латеральную часть и корково-медиальную часть. Первая имеет отношение к формированию памяти, интеграции вегетативных реакций при стрессе и др., вторая — принимает участие в формировании концевой полоски, связана с сексуальными запахами и половым поведением. Переднее миндалевидное поле расположено вблизи переднего продырявленного вещества, здесь заканчивается латеральный обонятельный тракт и начинается диагональная полоска Брока; активирует реакции защиты, страха и агрессии. Таким образом, миндалевидное тело оказывает влияние на некоторые вегетативные функции и эмоциональное поведение человека.

Миндалевидное ядро входит в состав лимбической системы. Центры этой системы объединяют нейроны базальных ганглиев, коры и промежуточного мозга. Эксперименты на животных показывают, что повреждения амигдалы вызывают нарушение реакций избегания, при этом снижается интенсивность переживания животными страха.

10.4. Лимбическая система
Вначале под лимбом понимали лишь краевую зону коры полушария, расположенную в виде кольца на границе со стволом мозга, и относили к нему поясную извилину, перешеек и гиппокампальную извилину.

Позднее к лимбической системе стали относить и другие структуры обонятельного мозга: парагиппокампальную извилину вместе с крючком, обонятельную луковицу, обонятельный тракт, обонятельный треугольник. К лимбической системе также относят ряд подкорковых структур, таких как миндалевидные ядра, ядра прозрачной перегородки (септальные), переднее таламическое ядро и др. Выявлены мощные связи гиппокампа с сосцевидными и септальными ядрами посредством свода, а с миндалевидными ядрами — с помощью концевой (терминальной) полоски, которые замыкают структуры лимбической системы в круг Пейпеца (рис. 10.3).

Рис. 10.3. Схема круга Пейпеца:

Основными элементами этого круга являются: поясная извилина — перешеек — гиннокамп — свод — сосцевидные тела — сосцевидно-таламический пучок — переднее ядро таламуса — поясная извилина (рис. 10.4).

Рис. 10.4. Элементы лимбической системы и мозолистое тело:

Основным входом в лимбическую систему является обонятельный тракт, однако она получает ин-формацию и от остальных анализаторов, а также от лобной коры.

Лимбическая система контролирует эмоциональное поведение, сон, бодрствование, сексуальное поведение, а также процессы на-учения и память, играет значимую роль в мотивации поведения.

Наиболее важную роль в процессах памяти играет гиппокамп. У людей с тяжелыми двусторонними поражениями гиппокампа процессы научения серьезно нарушаются. После повреждения гиппокампа они не могли хранить в памяти то, о чем узнавали; они неспособны были даже вспомнить имя или лицо человека, которого только что видели. Но память о событиях, имевших место до болезни, у них, по-видимому, полностью сохранялась. Эксперименты с имплантацией электродов в гиппокамп крыс выявили, что у этих животных гиппокамп играет важную роль в усвоении «пространственной карты» окружающего мира.

10.5. Мозолистое тело
Мозолистое тело представляет собой массивный тяж поперечных волокон, который соединяет новую кору двух полушарий и позволяет ей интегрировать, с одной стороны, ощущения от парных структур нашего организма, а с другой стороны — ее ответные реакции. Волокна мозолистого тела расходятся к коре полушарий в виде веера и образуют лучистость мозолистого тела, которая спереди переходит в лобные щипцы, соединяющие кору лобных долей. А большие по размеру затылочные щипцы — в кору затылочных долей. На верхней поверхности мозолистого тела располагаются структуры, являющиеся частью обонятельного мозга.

Белое вещество больших полушарий представлено нервными волокнами, идущими во всех направлениях и формирующими проводящие пути конечного мозга. Выделяют ассоциативные волокна, связывающие участки мозга в рамках одного полушария. Среди них выделяют короткие, связывающие соседние извилины, и длинные волокна. Комиссуральные волокна идут из одного полушария мозга в другое, наибольшее количество таких волокон в мозолистом теле. Проекционные волокна связывают мозговую кору с нижележащими отделами ЦНС до спинного мозга включительно.

10.6. Желудочки мозга
В каждом полушарии находится латеральный желудочек, заполненный ликвором. В каждом из желудочков выделяют передний рог, расположенный в лобной доле, задний рог, расположенный в затылочной доле, нижний рог в толще височной доли и центральную часть. Боковые желудочки через отверстия сообщаются с полостью III желудочка, куда и стекает ликвор.

второе высшее образование «психология» в формате MBA
предмет: Анатомия и эволюция нервной системы человека.
Методичка «Анатомия центральной нервной системы»

Строение и функции головного мозга. Кора больших полушарий

Каково строение головного мозга у позвоночных животных?

Ответ. Головной мозг представлен у позвоночных животных пятью отделами: передним, промежуточным, средним, мозжечком и продолговатым мозгом. Он закладывается эмбрионально в виде вздутия переднего отдела нервной трубки, которое вскоре делится на три первичных мозговых пузыря. В дальнейшем передняя часть первого мозгового пузыря дает начало переднему мозгу; задняя его часть преобразуется в промежуточный мозг. Из второго мозгового пузыря формируется средний мозг. Путем выпячивания крыши третьего мозгового пузыря формируется мозжечок, под которым располагается продолговатый мозг.

Какова роль коры больших полушарий головного мозга?

Ответ. Кора больших полушарий:

— регулирует силу спинномозговых и стволовых двигательных рефлексов;

— участвует в формировании и хранении программ сложных врожденных и всех приобретенных движений;

— обеспечивает выполнение целенаправленных произвольных двигательных актов.

— в коре формируется замысел или цель движения, происходит выбор программ движения, а также запуск сложных видов движений.

Думай, делай выводы, действуй

Проверь свои знания

1. Из каких отделов состоит головной мозг?

Ответ. Мозг разделяют на пять отделов: продолговатый, задний, средний, промежуточный и передний (конечный).

2. Каковы функции промежуточного мозга?

Ответ. Промежуточный мозг состоит из двух частей — таламуса (верхняя часть) и гипоталамуса (нижняя часть). Таламус собирает и обрабатывает чувствительную информацию, поступающую от всех рецепторов тела, — от рецепторов внутренних органов и наших органов чувств (кроме органа обоняния). Нижняя часть промежуточного мозга — гипоталамус — контролирует работу вегетативной нервной системы, а следовательно, регулирует функции внутренних органов и поддержание гомеостаза. В этом отделе мозга у человека и млекопитающих находятся центры терморегуляции, жажды, голода и насыщения.

3. Что такое мозжечок? Каковы его функции?

Ответ. Мозжечок — это часть заднего мозга. Мозжечок отвечает за равновесие тела, поддержание позы, тонус мышц — например, корректирует положение тела, когда вы едете в автобусе или поезде, ваше тело испытывает толчки, качку и другие помехи, которые связаны с движением транспорта по дороге. Этот отдел мозга участвует также в управлении движениями, особенно автоматическими — такими, как бег, ходьба, печатание на клавиатуре, игра на фортепиано и т. д.

4. Каково строение больших полушарий головного мозга?

Ответ. Полушария покрывает тонкий слой серого вещества — кора больших полушарий, в которой есть извилины (складки) и борозды (углубления).

Глубокие борозды разделяют каждое полушарие на доли: лобную, теменную, височную и затылочную. В каждой доле выделяют участки коры или зоны, различающиеся по своим функциям. Например, информация от органа зрения приходит в зрительную зону коры, которая находится в затылочной доле, от органов слуха — в слуховую зону в височной доле. Зона кожно — мышечной чувствительности находится в теменной доле. Каждый участок кожи и каждая мышца имеют свою проекцию на определенный участок этой зоны коры.

5. Каковы функции коры больших полушарий?

Ответ. Большие полушария отвечают за обработку всей поступающей в мозг информации, за мышление, сознание, память, речь. Они обеспечивают психическую деятельность человека.

Выполни задания

1. Сравните функции продолговатого и спинного мозга.

Ответ. Центральная нервная система состоит из спинного и головного мозга. Продолговатый мозг является отделом головного, но переходит в спинной. Из — за этого у них множество сходств в строении. В первую очередь это расположение серого и белого вещества в виде бабочки. Это объясняется наличием рогов с нервными ганглиями. Через продолговатый мозг проходят волокна из спинного мозга к головному. Расположение их повторяет спинной мозг. Функции спинного и продолговатого мозга схожи. В первую очередь это все жизненно важные и элементарные — дыхание и безусловные рефлексы. Так же здесь находятся центры движения, при повреждении который оно станет невозможным.

2. На рисунке 41 найдите зону кожно — мышечной чувствительности. Какова ее функция?

Ответ. Зона кожно — мышечной чуствительности обеспечивает болевую, холодовую, тепловую, тактильную и мышечно — суставную чувствительность. Рецепторы этих видов чувствительности расположены в коже, мышцах, связках и сухожилиях.

С. 46

Обсуди с товарищами

1. Объясните, что произошло с больным, если у него нарушена двигательная функция правой половины тела.

Ответ. Повреждение двигательных центров произошло в левом полушарии, т.к. оно регулирует работу органов правой части туловища и воспринимает информацию от пространства справа.

2. Почему повреждение продолговатого мозга может быть смертельно?

Ответ. В продолговатом мозге находится автоматически работающий дыхательный центр, обеспечивающий вентиляцию легких, поэтому не только удаление, а даже повреждение продолговатого мозга заканчивается смертью. Человек прекращает дышать.

Выскажи мнение

Верна ли фраза «Не действуй мне на нервы»? Почему?

Ответ. Фраза не верна. Нервы как проводники нервных импульсов ничего чувствовать не могут. Чувствовать могут только нервные рецепторы. Поэтому действовать непосредственно на нервы, не затрагивая рецепторов, невозможно.

Работа с текстом

1. Составьте план раздела параграфа «Передний мозг».

Ответ.

1) Общая информация о строении головного мозга

2) Функции отделов головного мозга

3) Полушария головного мозга

2. Используя текст учебника, составьте список зон коры полушарий.

Ответ. Основные зоны коры больших полушарий: двигательная; кожно — мышечной чувствительности; зрительная; слуховая; обонятельная и вкусовая.

Работа с моделями, схемами, таблицами

Составьте таблицу «Функции отделов головного мозга».

Ответ.

Проводим исследование

Лабораторная работа.

Изучение строения головного мозга

Цель: изучить строение головного мозга.

Материалы и оборудование: муляж головного мозга, готовые микропрепараты, препараты «Срезы головного мозга. Большие полушария».

Ход работы

1. Рассмотрите модель (муляж) головного мозга человека. С помощью текста параграфа и рисунков учебника найдите на модели отделы мозга, назовите их. Вспомните, какие функции они выполняют.

Мозг разделяют на пять отделов: продолговатый, задний, средний, промежуточный и передний (конечный).

2. Рассмотрите готовые препараты «Срезы головного мозга. Большие полушария». Найдите кору больших полушарий, извилины, борозды. Рассмотрите полушария сверху и сбоку.

3. Зарисуйте схему «Строение головного мозга в продольном разрезе» и отметьте на ней распределение серого и белого вещества.

4. Ответьте на вопрос: как размеры конечного мозга связаны с функциями, за которые он отвечает?

По своему весу, размерам конечный мозг существенно превосходит все остальные отделы мозга человека. Отвечает за самые сложные действия в деятельности человека — умственная деятельность, психические проявления.

5. Сделайте выводы.

Головной мозг состоит из продолговатого мозга, заднего мозга, среднего мозга, промежуточного мозга и конечного мозга, в состав которого входят большие полушария. Полушария головного мозга покрыты корой, борозды делят полушария на доли. В каждой доле различают специализированные участки коры — зоны. Большие полушария отвечают за обработку всей поступающей в мозг информации, за мышление, сознание, память, речь. Они обеспечивают психическую деятельность человека.

что такое пластичность мозга? — T&P

Еще 30 лет назад человеческий мозг считался органом, который заканчивает свое развитие во взрослом возрасте. Однако наша нервная ткань эволюционирует всю жизнь, отвечая на движения интеллекта и изменения во внешней среде. Пластичность мозга позволяет человеку учиться, исследовать или даже жить с одним полушарием, если второе было повреждено. T&P рассказывают, что такое нейропластичность и как она работает на физиологическом и молекулярном уровне.

Развитие мозга не замирает, когда завершается его формирование. Сегодня мы знаем, что нейронные связи возникают, гаснут и восстанавливаются постоянно, так что процесс эволюции и оптимизации в нашей голове не прекращается никогда. Это явление носит название «нейрональная пластичность», или «нейропластичность». Именно она позволяет нашему разуму, сознанию и когнитивным навыкам адаптироваться к изменениям окружающей среды, и именно она является ключом к интеллектуальной эволюции вида. Между клетками нашего мозга постоянно возникают и поддерживаются триллионы связей, пронизанных электрическими импульсами и вспыхивающих, как маленькие молнии. Каждая клетка на своем месте. Каждый межклеточный мостик тщательно проверен с точки зрения необходимости его существования. Ничего случайного. И ничего предсказуемого: ведь пластичность мозга — это его способность приспосабливаться, улучшать себя и развиваться по обстоятельствам.

Пластичность позволяет мозгу переживать удивительные перемены. Например, одно полушарие может дополнительно взять на себя функции другого, если то не работает. Так произошло в случае Джоди Миллер — девочки, которой в возрасте трех лет из-за не поддававшей лечению эпилепсии почти целиком удалили кору правого полушария, заполнив освободившееся пространство спинномозговой жидкостью. Левое полушарие почти мгновенно стало адаптироваться к создавшимся условиям и взяло на себя управление левой половиной тела Джоди. Спустя всего десять дней после операции девочка покинула больницу: она уже могла ходить и пользоваться левой рукой. Несмотря на то что у Джоди осталась только половина коры, ее интеллектуальное, эмоциональное и физическое развитие идет без отклонений. Единственным напоминанием об операции остается легкий паралич левой части тела, который, однако, не помешал Миллер посещать занятия по хореографии. В 19 лет с отличными оценками она окончила школу.

Все это стало возможным благодаря способности нейронов создавать между собой новые связи и стирать старые, если они не нужны. В основе этого свойства мозга лежат сложные и малоизученные молекулярные события, которые опираются на экспрессию генов. Неожиданная мысль ведет к появлению нового синапса — зоны контакта между отростками нервных клеток. Освоение нового факта — к рождению новой клетки мозга в гипоталамусе. Сон дает возможность растить необходимые и удалять ненужные аксоны — длинные отростки нейронов, по которому нервные импульсы идут от тела клетки к ее соседкам.

Если ткань повреждена, мозг узнает об этом. Часть клеток, которые раньше анализировали свет, могут начать, к примеру, обрабатывать звук. Судя по данным исследований, в том, что касается информации, у наших нейронов просто зверский аппетит, так что они готовы анализировать все, что им только предложат. Любая клетка способна работать со сведениями любого типа. Ментальные события провоцируют лавину событий молекулярных, которые происходят в телах клеток. Тысячи импульсов регулируют производство молекул, необходимых для мгновенного ответа нейрона. Генетический пейзаж, на фоне которого разворачивается это действо, — физические изменения нервной клетки — выглядит невероятно многоплановым и сложным.

«Процесс развития мозга позволяет создавать миллионы нейронов в правильных местах, а потом «инструктирует» каждую клетку, помогая ей сформировать уникальные связи с другими клетками», — рассказывает Сьюзан МакКоннел, ученый-нейробиолог из Стэнфордского университета. «Можно сравнить это с театральной постановкой: она разворачивается по сценарию, написанному генетическим кодом, но у нее нет ни режиссера, ни продюсера, а актеры ни разу в жизни не разговаривали друг с другом до того, как выйти на сцену. И несмотря на все это, спектакль идет. Для меня это настоящее чудо».

Пластичность мозга проявляется не только в экстремальных случаях — после травмы или болезни. Само по себе развитие когнитивных способностей и памяти тоже является ее следствием. Исследования доказали, что освоение любых новых навыков, будь то изучение иностранного языка или привыкание к новой диете, усиливает синапсы. При этом декларативная память (например, запоминание фактов) и процедурная память (например, сохранение моторных навыков езды на велосипеде) связаны с двумя известными нам типами нейропластичности.

Структурная нейропластичность: постоянная развития

С декларативной памятью связана структурная нейропластичность. Каждый раз, когда мы обращаемся к знакомой информации, синапсы между нашими нервными клетками меняются: стабилизируются, усиливаются или стираются. Это происходит в мозжечке, миндалинах, гиппокампе и коре больших полушарий каждого человека каждую секунду. «Приемники» информации на поверхности нейронов — так называемые дендритные шипики — растут, чтобы усваивать больше сведений. Причем если процесс роста запускается в одном шипике, соседние тут же охотно следуют его примеру. В постсинаптических уплотнениях — плотной зоне, которая есть в некоторых синапсах, — вырабатывается больше 1000 белков, которые помогают отрегулировать обмен информацией на химическом уровне. По синапсам курсируют множество различных молекул, действие которых позволяет им не распасться. Все эти процессы идут постоянно, так что с точки зрения химии наша голова выглядит как пронизанный транспортными сетями мегаполис, который всегда находится в движении.

Нейропластичность обучения: вспышки в мозжечке

Нейропластичность обучения, в отличие от структурной, возникает вспышками. Она связана с процедурной памятью, отвечающей за чувство равновесия и моторику. Когда мы садимся на велосипед после долгого перерыва или учимся плавать кролем, в нашем мозжечке восстанавливаются или возникают впервые так называемые лазящие и моховидные волокна: первые — между крупными клетками Пуркинье в одном слое ткани, вторые — между гранулярными клетками в другом. Множество клеток меняется вместе, «хором», в один и тот же момент, — так что мы, ничего специально не вспоминая, оказываемся способны сдвинуть с места самокат или удержаться на плаву.

Моторная нейропластичность тесно связана с явлением долговременной потенциации — усилением синаптической передачи между нейронами, которое позволяет надолго сохранить проводящий путь. Сегодня ученые полагают, что долговременная потенциация лежит в основе клеточных механизмов обучения и памяти. Это она на протяжении всего процесса эволюции различных видов обеспечивала их способность приспосабливаться к изменениям окружающей среды: не падать с ветки во сне, копать подмерзшую почву, замечать тени хищных птиц в солнечный день.

Очевидно, однако, что два типа нейропластичности позволяют описать далеко не все изменения, которые происходят в нервных клетках и между ними на протяжении жизни. Картина мозга, похоже, так же сложна, как картина генетического кода: чем больше мы о нем узнаем, тем лучше понимаем, как мало нам в действительности известно. Пластичность позволяет мозгу приспосабливаться и развиваться, менять свою структуру, улучшать свои функции в любом возрасте и справляться с последствиями болезней и травм. Это результат одновременной совместной работы самых разных механизмов, законы которой нам еще только предстоит изучить.

МИКРОСКОПИЧЕСКИЕ ФОТОГРАФИИ — НЕРВНАЯ СИСТЕМА



МИКРОСКОПИЧЕСКИЕ ФОТОГРАФИИ — НЕРВНАЯ СИСТЕМА — кора больших полушарий

КОРА МОЗЖЕЧКА     СПИННОЙ МОЗГ, ГАНГЛИИ

	Поместите стрелку мыши или нажмите пальцем на фотографию и Вы сможете увидеть ее без обозначений (при медленной загрузке — не убирайте стрелку мыши или палец с картинки до тех пор пока не появится картинка без обозначений)
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Импрегнация нитратом серебра 1 — молекулярный слой 2 — наружный зернистый слой 3 — пирамидный слой 4 — внутренний зернистый слой 5 — ганглионарный слой 6 — слой полиморфных клеток
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Импрегнация нитратом серебра 7 — тела нейронов ганглионарного слоя
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Импрегнация нитратом серебра 4 — внутренний зернистый слой 5 — ганглионарный слой
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Импрегнация нитратом серебра 4 — внутренний зернистый слой 5 — ганглионарный слой 7 — тела нейронов ганглионарного слоя 8 — аксоны нейронов ганглионарного слоя 9 — дендриты нейронов ганглионарного слоя
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Окраска гематоксилин-эозином 1 — молекулярный слой 2 — наружный зернистый слой 3 — пирамидный слой 4 — внутренний зернистый слой 5 — ганглионарный слой 6 — слой полиморфных клеток
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА      Окраска гематоксилин-эозином 7 — тела нейронов ганглионарного слоя

КОРА МОЗЖЕЧКА     СПИННОЙ МОЗГ, ГАНГЛИИ

Большие полушария головного мозга: строение и функции

Жажда познания, стремление к высшим идеалам, феноменальные умственные способности… Речь идет, конечно же, о человеке. Именно эти качества отличают нас от мира животных. Материальным носителем, иначе говоря, жестким диском, на котором записаны психосоматические программы, названные нами, являются полушария большого мозга. Данная статья будет посвящена изучению их строения и функций.

Большой мозг

Органогенез – образование системы осевых органов и других частей тела у зародыша человека – включает в себя стадию нейрулы. Хорда, кишечник и нервная трубка появляются сразу же за образованием третьего зародышевого листка – мезодермы. Смыкающиеся на спинной стороне эмбриона нервные валики формируют нервную трубку. Впоследствии она полностью отделяется от остальной зоны эктодермы. Передний конец нервной трубки раздувается и делится на пять частей – первичных мозговых пузырей. Теперь из них будут образовываться главные отделы центральной нервной системы.

Большие полушария и кора, которая их покрывает, филогенетически являются самыми молодыми структурами мозга, так как возникли позже других отделов.

Архитектоника коры головного мозга

Оба полушария — правое и левое — связаны между собой мозолистым телом. Оно не только является физическим носителем нервных окончаний — аксонов, выполняя функцию многожильного проводящего органа, содержащего огромное количество нервных окончаний.

Структура также несет в себе центры двигательных и поведенческих актов, а ее патология выражается, например, в появлении симптомов тяжелейшего психического расстройства – эпилепсии.

Большие полушария снаружи состоят из скоплений тел нейронов – высокоспециализированных клеток нервной ткани. Визуально верхняя структура мозга имеет серый цвет, поэтому так и называется: серое вещество головного мозга. Внутрь от него ответвляются многочисленные отростки – дендриты. В совокупности с очень длинными волокнами аксонов, внедряющихся в ткани коры, дендриты формируют белое вещество, располагающееся под зонами коры больших полушарий. В нем, как мозаика, разбросаны сгустки тел нейронов, получивших название ядер. В анатомии принято определять эту часть мозга как подкорку. Ее считают древним образованием, возникшим уже у первых представителей позвоночных животных.

Строение больших полушарий

Чтобы увеличить общую площадь мозга, сохранив незначительный объем черепной коробки, в нем почти две трети поверхности скрыто в форме складок. Они носят название извилин. В анатомических атласах выделяют три главные:

• боковую борозду,
• затылочно-теменную,
• центральную.

По ним легко различить четыре доли коры больших полушарий. Это височная, затылочная, лобная, теменная доли, они анатомически соответствуют частям черепа.

Уникально внутреннее строение коры, похожей на шестиэтажный дом. Каждый этаж – слой – состоит из абсолютно разных по внешнему виду, плотности и форме нейронов. Перечислим эти слои:

• внутренний пирамидный,
• полиморфный,
• внутренний зернистый,
• пирамидный,
• наружный зернистый,
• молекулярный.

Интересным представляется постэмбриональный период развития коры. Установлено, что наибольшие изменения происходят в первом, а затем в шестимесячном и полуторагодовалом интервале жизни ребенка.

Сенсорные и двигательные участки мозга

Зоны больших полушарий ответственны за многоликую и сложную жизнедеятельность человеческого организма. Огромное количество вновь возникающих рефлекторных дуг, выполняющих роль материальных носителей условных рефлексов, постоянно создаются в коре головного мозга. Пять главных сенсорных комплексов — обонятельная система, зрительная, осязательная, вкусовая и слуховая — являются теми каналами, по которым мы получаем наибольшее количество различной информации. Кроме них, мы способны дифференцировать ощущения жажды, боли, температуры, пространственного расположения тела, голода.

Наукой четко определены границы каждой из перечисленных зон, их характеристика изучается при рассмотрении строения каждого вида анализаторов. В них участки больших полушарий, в которых происходит различение ощущений, называются центральным или корковым отделом любого анализатора. Например, зрительная сенсорная система включает в себя, кроме рецепторов сетчатки и двух зрительных нервов, еще и зрительную зону коры, расположенную в затылочной доле.

Как происходит контроль двигательных реакций

Главная зона, контролирующая мышечную работу, находится в прецентральной извилине больших полушарий. Из этого участка выходят аксоны эфферентных нейронов и направляются к скелетной мускулатуре, вызывая сокращения актиновых и миозиновых миофибрилл. Иннервация основной двигательной зоны происходит по коллатеральному принципу: возбуждаются мышцы части тела, противоположной полушарию мозга. Исключением будет лицевая область, которая иннервируется напрямую.

Дополнительно в мозге существует еще один двигательный участок, расположенный ниже прецентральной извилины. Сокращения скелетной мускулатуры могут также происходить и в случае возбуждения сенсорных зон, особенно зрительной и слуховой. Например, резкий внезапный звук может вызвать вздрагивание рук или головы.

Ассоциативные зоны

Важнейшие функции интеграции различных ощущений, возникающих под действием сигналов окружающего мира, выполняют несколько участков правой и левой долей больших полушарий. Анатомически они располагаются в префронтальной ассоциативной области, а также в участках теменно-затылочно-височной части коры. Ассоциативные зоны являются приемниками импульсов, поступающих из сразу нескольких анализаторов.

Далее нервные клетки анализируют полученную информацию и по своим центробежным аксонам направляют возбуждение в определенные участки организма, вызывая его смешанные зрительно-слуховые и моторные реакции. Например, зона понимания речи (область Вернике) является ведущей не только в процессе формирования речевых функций, но также обеспечивает развитие высших свойств интеллекта. В верхней затылочной и задней теменной долях расположена ассоциативная зона, анализирующая положение тела в пространстве.

Зоны наименования объектов и первичной обработки чтения

В коре головного мозга есть еще одна область, называемая зоной первичной обработки чтения. Эта зона может воспринимать импульсы, идущие от зрительной и слуховой сенсорных систем. Участок наименования объектов находится в височной доле и в латеральной части передней зоны затылочной доли, получает информацию от слухового анализатора. Одновременно происходит подключение части импульсов от зрительной зоны, расположенной в затылочном отделе коры головного мозга. Обе зоны являются базой для развития высших психических процессов: абстрактного мышления, анализа и синтеза полученной визуальной и слуховой информации, лежащих в основе интеллектуальной деятельности человека.

Основные процессы деятельности коры

Возбуждение и торможение – важнейшие явления, присущие нервной ткани. Нейроны больших полушарий, образующие определенные зоны, распространяют (иррадиируют) электрические импульсы на другие структуры мозга. Например, ухудшение засыпания человека, длительно сидящего перед монитором компьютера, объясняется иррадиацией возбуждения зрительного центра мозга на соседние его участки. Сам же процесс засыпания послужит примером иррадиации торможения. Концентрация нервных процессов приводит к противоположным результатам: зона возбуждения или торможения, наоборот, сокращает свою площадь. Концентрация возбуждения наблюдается, например, у авиадиспетчера во время работы, связанной с обеспечением взлета или посадки самолета.

Индукция — это наведение в определенном участке больших полушарий противоположного нервного процесса.

Так, положительная индукция стимулирует усиление возбужденных участков мозга вблизи очага торможения. Отрицательная индукция характеризуется противоположным протеканием нервных процессов. В единицу времени мозг получает огромное количество сигналов от рецепторов всех органов и систем. Все названные выше процессы, происходящие в коре головного мозга, являются первопричиной поведенческих реакций как высших млекопитающих животных, так и человека.

В нашей статье мы рассмотрели строение и функции коры, покрывающей большие полушария, а также определили важнейшие функции зон головного мозга.

Нейроанатомия, полушария головного мозга — StatPearls

Введение

Головной мозг состоит из большого мозга, мозжечка и ствола мозга. Большую часть пространства головного мозга занимает головной мозг. Головной мозг контролирует соматосенсорные, двигательные, языковые, когнитивные мысли, память, эмоции, слух и зрение. Головной мозг разделен на левое и правое полушария глубокой продольной щелью; два полушария остаются в контакте и связи друг с другом посредством мозолистого тела.Каждое полушарие далее подразделяется на лобную, теменную, затылочную и височную доли. Каждая доля выполняет разные функции.

Структура и функция

Поверхность головного мозга называется корой. Он имеет толщину около двух миллиметров и имеет множество складок, образующих гребни (извилины) и борозды (бороздки). Трещина представляет собой более глубокую рощу и часто используется как синоним борозды. Головной мозг разделен на левое и правое полушария продольной щелью, которая имеет много разных названий: продольная щель, мозговая щель, срединная продольная щель, межполушарная щель. Каждое полушарие головного мозга делится на четыре отдельные доли центральной бороздой, теменно-затылочной бороздой и латеральной бороздой. Центральная борозда проходит от медиальной к переднебоковой и отделяет лобную долю от теменной доли. Теменно-затылочная борозда отделяет теменную долю от затылочной доли. Боковая щель (сильвиева щель) представляет собой латерально расположенную горизонтальную щель и отделяет височную долю от лобной и теменной долей.

Лобная доля

Лобная доля расположена кпереди от центральной борозды и выше латеральной борозды.Лобная доля далее делится на верхнюю, среднюю и нижнюю лобные извилины, первичную моторную кору и орбитальную область. Эти области в совокупности контролируют наши исполнительные и двигательные функции. Он контролирует суждение, решение проблем, планирование, поведение, личность, речь, письмо, речь, концентрацию, самосознание и интеллект. Первичная моторная кора находится в прецентральной извилине лобной доли и расположена непосредственно впереди центральной борозды. Премоторная кора расположена впереди первичной моторной коры.Эта область контролирует движение противоположного тела и конечностей. Медиальная область контролирует нижнюю конечность. Верхнебоковая область контролирует верхнюю конечность и руку. Боковая область контролирует лицо. Некоторые части тела имеют более богатую иннервацию, поэтому они не соответствуют пропорционально человеческому телу. Фактически, большая часть первичной моторной коры используется для точного управления мышцами рук, лица и губ, что хорошо представлено в модели гомункула. В средней лобной извилине находится лобная область поля глаза, которая в основном отвечает за контралатеральное отведение глаза и ипсилатеральное приведение глаза.Зона Брока отвечает за речь и отсутствует в обоих полушариях. Вместо этого он находится в нижней лобной извилине доминантного полушария. Доминирующим полушарием у большинства людей является левое полушарие. Следовательно, зона Брока чаще всего встречается в левой нижней лобной извилине.

Теменная доля

Теменная доля расположена кзади от центральной борозды и кпереди от теменно-затылочной борозды. Эта доля контролирует восприятие и ощущения.Первичная соматосенсорная кора находится в постцентральной извилине и расположена непосредственно позади центральной борозды. Первичная соматосенсорная кора контролирует осязание, температуру и боль противоположного тела. Отражая первичную моторную кору, медиальная область ощущает нижнюю конечность, верхнелатеральная область ощущает верхнюю конечность и руку, а латеральная область воспринимает лицо. Подобно первичной двигательной области, руки, лицо и губы занимают большую часть соматосенсорной области и также хорошо представлены в модели гомункула.Повреждение теменной доли может проявляться отсутствием этих ощущений, а также другими симптомами в зависимости от того, доминантное или недоминантное полушарие поражено сильнее. Повреждение доминирующей теменной доли, обычно левого полушария, проявляется аграфией, акалькулией, пальцевой агнозией и дезориентацией влево-вправо. Представление этих симптомов характерно для синдрома Герстмана.[2] Поражение недоминантной теменной доли, обычно правого полушария, проявляющееся агнозией контралатеральной стороны света — это также называется синдромом полупространственного игнорирования.

Затылочная доля

Затылочная доля находится позади теменно-затылочной борозды и выше намета мозжечка. Эта доля интерпретирует зрение, расстояние, глубину, цвет и распознавание лиц. Затылочная доля получает информацию из контралатерального поля зрения обоих глаз (т. е. левая затылочная доля получает и интерпретирует информацию из правого поля зрения как левого, так и правого глаза) [3].

Височная доля

Височная доля ниже латеральной щели и далее делится на верхнюю, среднюю и нижнюю височную извилину.Эта доля контролирует понимание речи, слух и память. Зона Вернике отвечает за понимание речи, и она не обнаружена в обоих полушариях. Подобно зоне Брока, зона Вернике находится в верхней височной извилине доминантного полушария, которым обычно является левое полушарие. Следовательно, зона Вернике чаще всего локализуется в верхней височной извилине. Первичная слуховая кора находится в верхней височной извилине и обрабатывает большую часть слуховой информации от контралатерального уха и часть от ипсилатерального уха.Височная доля взаимодействует с гиппокампом и миндалевидным телом для формирования воспоминаний.[4]

Нервы, идущие к мозгу и от него, состоят из дендритов, тела клетки, аксона и окончания аксона. Серое вещество обычно используется взаимозаменяемо с корой. Однако серое вещество подразумевает, что аксоны, которые не миелинизированы, кажутся серыми. Серое вещество можно найти и в глубоких структурах. Под корой находится белое вещество, что означает, что аксоны миелинизированы и кажутся белыми. Белое вещество получает и отправляет сигналы в мозг и из него и обеспечивает быструю связь между различными частями мозга благодаря их миелинизированным аксонам.Серое вещество коры интерпретирует сигналы, полученные от разных частей тела, и затем посылает ответный сигнал.

Эмбриология

Хорда посылает сигналы и побуждает вышележащую эктодерму формировать нервную трубку, которая создаст всю нервную систему. К четвертой неделе нервная трубка формируется в передний мозг (прозэнцефалон), средний мозг (мезэнцефалон) и задний мозг (ромбэнцефалон). Передний мозг развивается в конечный и промежуточный мозг. Конечный мозг развивается в большие полушария.[5]

Кровоснабжение и лимфатическая система

Кровоснабжение головного мозга обеспечивается левой и правой внутренними сонными артериями, а также левой и правой позвоночными артериями. Две позвоночные артерии проходят сзади и объединяются, образуя базилярную артерию. Внутренняя сонная и базилярная артерии соединяются в основании головного мозга, где они образуют анастомоз, называемый виллизиевым кругом. От круга отходят передняя, ​​средняя и задняя мозговые артерии, кровоснабжающие разные области каждого полушария.Внутренние сонные артерии кровоснабжают переднюю и среднюю артерии. Позвоночные артерии снабжают кровью задние мозговые артерии.

Передняя мозговая артерия кровоснабжает переднемедиальную поверхность каждого полушария. Переднемедиальная поверхность каждого полушария содержит моторную и соматосенсорную области, которые контролируют моторику и сенсу контралатеральной нижней конечности. Средняя мозговая артерия обеспечивает кровоснабжение латеральной поверхности каждого полушария.Важными областями на боковой поверхности являются моторная и соматосенсорная области контралатеральной верхней конечности и лица. Кроме того, есть также зона Брока, зона Вернике, доминантное полушарие и недоминантное полушарие. Задняя мозговая артерия кровоснабжает заднюю и нижнюю поверхности каждого полушария. Задняя мозговая артерия кровоснабжает затылочную долю. Области водораздела — это области мозга, расположенные между двумя мозговыми артериями. Эти области получают двойное кровоснабжение от дистальных ветвей мозговых артерий.

Вена дренирует кору и более глубокие слои мозга в ряд синусов, которые в конечном итоге впадают во внутренние яремные вены. Венозная система делится на поверхностную и глубокую. Дренированием поверхностной поверхности обоих полушарий являются сагиттальные синусы. Задняя область дренируется в поперечные синусы. Более глубокие структуры дренируются в большой мозг Галена и прямой синус. Эти синусы впадают во внутренние яремные вены и правое сердце.[10][11]

Физиологические варианты

Голопрозэнцефалия

Отсутствие разделения переднего мозга на левое и правое полушарие приводит к голопрозэнцефалии. Существуют разные степени тяжести голопрозэнцефалии, от неполного разделения до отсутствия разделения полушарий. Умеренная голопрозэнцефалия может проявляться расщелиной губы и неба. Тяжелая форма может проявляться циклопией. Голопрозэнцефалия может наблюдаться при трисомии 13, а также может присутствовать при других хромосомных аномалиях.[12]

Анэнцефалия

Неспособность сформировать ростральную нервную трубку приводит к анэнцефалии, врожденному дефекту, при котором мозг, скальп и череп не формируются. Младенец с анэнцефалией в основном рождается мертвым, а выжившие умирают в течение нескольких часов или недель.[13]

Лиссэнцефалия

Лиссэнцефалия — это заболевание, при котором мозг не может образовывать складки, что приводит к отсутствию борозд и извилин.[14]

Хирургические соображения

Пациентам с лекарственно-резистентной эпилепсией может помочь хирургическое удаление эпилептогенной зоны — первым важным шагом является определение эпилептогенной зоны.Если зона находится в непосредственной близости от какой-либо ключевой области мозга, которая играет ключевую роль в повседневной жизни, такой как зона Брока или Вернике, необходимы дальнейшее рассмотрение и планирование, чтобы определить, безопасна ли эта зона для резекции.

То же самое относится и к опухолям головного мозга. Определите местоположение и примите решение о том, что его можно безопасно удалить.

Клиническое значение

Одним из клинических значений знания различных областей, функций и артериального кровоснабжения полушарий головного мозга является знание того, какая область мозга пострадала при инсульте. Передняя мозговая артерия кровоснабжает двигательную и соматосенсорную артерию контралатеральной нижней конечности. Следовательно, все, что влияет на нормальный приток крови к передней мозговой артерии, приведет к двигательной слабости и потере чувствительности в контралатеральной нижней конечности. Средняя мозговая артерия кровоснабжает двигательные и соматосенсорные мышцы контралатерального лица, губы и верхней конечности. Следовательно, все, что влияет на нормальный приток крови к средней мозговой артерии, приведет к двигательной слабости и потере чувствительности на контралатеральном лице, губе и верхней конечности.[8] Если поражена левая средняя мозговая артерия, также могут быть затронуты области Брока и Вернике (обычно левое полушарие). У человека будут трудности с речью и пониманием. Задняя мозговая артерия кровоснабжает затылочную долю контралатерального поля зрения. Следовательно, все, что влияет на приток крови к задней мозговой артерии, может проявляться контралатеральной гемианопсией. Как только инсульт распознан, важно определить, является ли его причиной ишемия или кровоизлияние, потому что тактика лечения различна.Распознавание признаков и симптомов инсульта важно, потому что чем дольше инсульт не лечится, тем хуже прогноз и последствия.

Аневризма церебральных артерий может влиять на кровоток и сдавливать полушария головного мозга и проявляться по-разному в зависимости от пораженной области. Наиболее частой локализацией аневризмы является передняя мозговая и передняя соединительная артерии. Аневризма передней мозговой артерии может проявляться онемением и слабостью контралатеральных нижних конечностей, в то время как аневризма средней мозговой артерии может проявляться онемением и слабостью контралатерального лица и верхних конечностей.Большинство аневризм, однако, клинически бессимптомны до разрыва, приводящего к субарахноидальному кровоизлиянию и сопровождающемуся сильной головной болью.

Прочие вопросы

Любые состояния, влияющие на головной мозг и его серое и белое вещество, могут нарушить его нормальную функцию. В полушариях могут развиться первичные опухоли головного мозга. Мультиформная глиобластома представляет собой злокачественную первичную опухоль головного мозга, которая обычно локализуется в полушарии головного мозга и может проникать через мозолистое тело. Олигодендроглиома — еще одна первичная опухоль головного мозга, которая обычно поражает лобную долю.Менингиома может сдавливать соседние мозговые структуры. Рассеянный склероз представляет собой аутоиммунное заболевание и демиелинизацию головного и спинного мозга. Чаще всего поражает белых женщин в возрасте от 20 до 30 лет и проявляется скандирующей речью, интенционным тремором и нистагмом. Одним из инструментов, используемых при диагностике рассеянного склероза, является визуализация перивентрикулярной бляшки на магнитно-резонансной томографии (МРТ), которая представляет собой участки демиелинизации аксонов.

Нейродегенеративное заболевание, поражающее кору головного мозга, приводит к снижению когнитивных способностей и памяти. Одной из наиболее распространенных этиологий деменции у пожилых людей является болезнь Альцгеймера, возникающая в результате широко распространенной атрофии коры головного мозга. Второй наиболее распространенной причиной деменции является сосудистая деменция, которая вызывается множественными инфарктами кортикальных областей. Лобно-височная деменция связана с образованием лобных и височных долей и проявляется изменениями личности и поведения. Деменция с тельцами Леви — это деменция и галлюцинации, обусловленные наличием телец Леви, расположенных в коре головного мозга.

Рисунок

Артерии основания головного мозга.Предоставлено Gray’s Anatomy Plates

Рисунок

Наружная поверхность полушария головного мозга; показаны области, кровоснабжаемые мозговыми артериями, синие области кровоснабжаются передней мозговой артерией, розовые области кровоснабжаются средней мозговой артерией, желтые области кровоснабжаются задней мозговой артерией. (подробнее…)

Рисунок

Мозг, Головной мозг, Соединения нескольких частей головного мозга, Головной мозг, Мозжечок, Мост, Церебральный; Начальство; Середина; Нижний стебель, продолговатый мозг. Предоставлено Gray’s Anatomy Plates

Рисунок

Основные борозды и доли головного мозга, вид сбоку, лобная доля, теменная доля, височная доля, затылочная доля. Предоставлено Gray’s Anatomy Plates

Рисунок

Гомункул: сенсорный и двигательный. Изображение предоставлено S. Bhimji MD

Ссылки

1.

Stinnett TJ, Reddy V, Zabel MK. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 15 августа 2021 г.Нейроанатомия, зона Брока. [PubMed: 30252352]

2.

Алтабахи И.В., Лян Дж.В. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 5 сентября 2021 г. Синдром Герстмана. [PubMed: 30137813]

3.

Рехман А., Аль Халили Ю. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 31 июля 2021 г. Нейроанатомия, затылочная доля. [PubMed: 31335040]

4.

Джавед К., Редди В., М. Дас Дж., Письмо М. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 31 июля 2021 г. Нейроанатомия, район Вернике. [PubMed: 30422593]

5.

Elshazzly M, Lopez MJ, Reddy V, Caban O. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 10 апреля 2021 г. Эмбриология, центральная нервная система. [PubMed: 30252280]

6.

Конан Л.М., Редди В., Месфин Ф.Б. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 31 июля 2021 г. Нейроанатомия, кровоснабжение головного мозга. [PubMed: 30335330]

7.

Avci E, Fossett D, Aslan M, Attar A, Egemen N.Ветви передней мозговой артерии вблизи комплекса передней соединительной артерии: анатомическое исследование и хирургическая перспектива. Нейрол Мед Чир (Токио). 2003 г., июль; 43(7):329-33; обсуждение 333. [PubMed: 12924591]

8.

Наварро-Ороско Д., Санчес-Мансо Х.К. StatPearls [Интернет]. Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 26 июля 2021 г. Нейроанатомия, средняя мозговая артерия. [PubMed: 30252258]

9.

Джавед К., Редди В., М. Дас Дж. StatPearls [Интернет].Издательство StatPearls; Остров сокровищ (Флорида): 31 июля 2021 г. Нейроанатомия, задние мозговые артерии. [PubMed: 30860709]

10.

Уддин М.А., Хак ТУ, Рафик М.З. Анатомия венозной системы головного мозга. J Pak Med Assoc. 2006 ноябрь; 56 (11): 516-9. [PubMed: 17183980]

11.

Килич Т., Акакин А. Анатомия церебральных вен и синусов. Передние нейроны нейронов. 2008;23:4-15. [PubMed: 18004050]

12.

Dubourg C, Bendavid C, Pasquier L, Henry C, Odent S, David V.Голопрозэнцефалия. Orphanet J Rare Dis. 2007 02 февраля; 2:8. [Бесплатная статья PMC: PMC1802747] [PubMed: 17274816]

13.

Голе Р.А., Мешрам П.М., Хаттангди С.С. Анэнцефалия и связанные с ней пороки развития. J Clin Diagn Res. 2014 сен;8(9):AC07-9. [Бесплатная статья PMC: PMC4225866] [PubMed: 25386414]

14.

Mochida GH. Генетика и биология микроцефалии и лиссэнцефалии. Семин Педиатр Нейрол. 2009 сен; 16 (3): 120-6. [Бесплатная статья PMC: PMC3565221] [PubMed: 19778709]

Полушарие головного мозга — обзор

Гранулематозный амебный энцефалит Произведено

Acanthamoeba spp.и B. Mandrillaris

Гранулематозный амебный энцефалит, вызванный Acanthamoeba spp. возникает в основном у лиц с иммуносупрессией (ятрогенно или из-за СПИДа), а ГЭ, вызванная B. mandrillaris , возникает как у иммуносупрессивных, так и у иммунокомпетентных лиц всех возрастов. Кроме того, несколько случаев ГЭ, вызванных Acanthamoeba spp. были описаны у горилл, обезьян, собак, овец и коров, а B.mandrillaris у павианов и других приматов. ^1,3,28

Клинические проявления и патологоанатомические особенности ГЭА сходны независимо от того, какой из этих двух организмов является причиной. Это коварное заболевание, обычно имеющее длительное клиническое течение от недель до месяцев. У некоторых пациентов может наблюдаться персистирующее поражение кожи в течение нескольких месяцев до появления симптомов ЭГА. Клинические признаки включают изменения личности, головную боль, субфебрилитет, тошноту, рвоту, вялость, гемипарез, судороги, угнетение сознания и кому.У некоторых пациентов могут наблюдаться параличи третьего и шестого черепных нервов. Клинически ГАЭ может имитировать бактериальный лептоменингит, туберкулезный или вирусный менингит, а также единичные или множественные объемные очаги. У некоторых пациентов описаны мозжечковая атаксия и диплопия. Описан также пневмонит с наличием трофозоитов и кист в легочных альвеолах. ¹ Однако в большинстве случаев ЭГА окончательный диагноз ставится при вскрытии.

Патологические признаки

Полушария головного мозга отечны.Может наблюдаться энцефаломаляция с многоочаговыми участками размягчения коры и геморрагическим некрозом. Многоочаговые некротические поражения также можно увидеть в структурах задней черепной ямки, среднем мозге, таламусе, стволе головного мозга и мозжечке. Видны трофозоиты и цисты возбудителей, чаще всего в очагах некроза базальных ганглиев, среднего мозга, ствола мозга и больших полушарий (рис. 193-5). В некротизированных тканях можно увидеть узелки микроглии. Иногда можно увидеть ангиит с периваскулярным скоплением воспалительных клеток, главным образом лимфоцитов, небольшого количества плазматических клеток и макрофагов.У пациентов с прогрессирующим СПИДом воспаление очень слабое. Трофозоиты и цисты легко идентифицируются при световом микроскопическом исследовании срезов тканей. Также у больных СПИДом могут наблюдаться множественные изъязвления кожи с острым и хроническим воспалением, язвы могут содержать трофозоиты и цисты инфицирующей амебы (рис. 193-6). Также могут быть поражены почки, предстательная железа, надпочечники, легкие и печень, что свидетельствует о гематогенной диссеминации. У некоторых пациентов изъязвленная кожа может служить входными воротами для амеб.Сообщалось также о нескольких случаях кожной и назальной инфекции без диссеминации в ЦНС. ^1,29–32

В целом трофическая и кистозная стадии Acanthamoeba spp. и B. mandrillaris выглядят одинаково на фиксированных формалином и окрашенных гематоксилином и эозином срезах под световым микроскопом. Однако у некоторых пациентов дифференциальная идентификация B. mandrillaris может быть проведена, если ядра амеб на срезах содержат два или три ядрышковых элемента, поскольку они не видны у Acanthamoeba spp.(Рис. 193-7). Окончательная идентификация может быть достигнута путем проведения иммуногистохимического анализа срезов тканей с использованием кроличьего анти- Acanthamoeba spp. или сыворотку против B. mandrillaris , или тестирование ткани головного мозга с помощью мультиплексной ПЦР. Стенка кисты B. mandrillaris характерно трехчастная и, следовательно, может быть окончательно идентифицирована с помощью электронной микроскопии срезов головного мозга. ^1–3

Головной мозг – доли – сосудистая система

Головной мозг — самая крупная часть головного мозга, расположенная сверху и спереди по отношению к стволу мозга.Он состоит из двух 90 217 полушарий головного мозга 90 218 (левого и правого), разделенных серпом твердой мозговой оболочки. Эмбриологически головной мозг происходит от прозэнцефалона .

В этой статье мы рассмотрим анатомию головного мозга — его строение, функции, кровоснабжение и клинические проявления церебральных поражений.

Примечание. В некоторых текстах базальные ганглии рассматриваются как часть головного мозга. Это выходит за рамки данной статьи.

---

Анатомическое положение и строение

Рис. 1. 0 — Анатомическое положение головного мозга.

Головной мозг расположен внутри костного черепа. Он простирается от лобной кости спереди до затылочной кости сзади. Внутри черепа головной мозг заполняет переднюю и среднюю черепные ямки и располагается над наметом мозжечка нижнезаднее.

Внутренняя структура

Головной мозг состоит из двух разных типов тканей — серого вещества и белого вещества:

• Серое вещество образует поверхность каждого полушария головного мозга (известного как кора головного мозга) и связано с обработкой данных и познанием.

• Белое вещество составляет большую часть более глубоких отделов мозга. Он состоит из глиальных клеток и миелинизированных аксонов, которые соединяют различные области серого вещества.

Внешняя конструкция

Внешне головной мозг имеет сильно извилистый вид, состоящий из борозд (борозд или впадин) и извилин (гребней или возвышений). Он разделен на два анатомически симметричных полушария продольной бороздой  — большой бороздой, проходящей в срединной сагиттальной плоскости. falx cerebri (складка твердой мозговой оболочки) опускается вертикально, заполняя эту щель. Два полушария головного мозга соединены структурой белого вещества, называемой мозолистым телом .

Основные борозды:

• Центральная борозда — борозда, разделяющая лобную и теменную доли.
• Боковая борозда — борозда, отделяющая лобную и теменную доли от височной доли.
• Полулунная борозда — борозда, расположенная в затылочной коре.

Основные извилины:

• Прецентральная извилина — гребень непосредственно впереди центральной борозды, местонахождение первичной моторной коры.
• Постцентральная извилина — гребень непосредственно позади центральной борозды, местонахождение первичной соматосенсорной коры.
• Верхняя височная извилина — гребень, расположенный ниже латеральной борозды, отвечающий за прием и обработку звука.

Рис. 1.1 — Заметные борозды и извилины головного мозга.

---

Доли головного мозга

Кора головного мозга подразделяется на четыре доли в соответствии с названием соответствующей черепной кости, которая приблизительно покрывает каждую часть. Каждая доля содержит различные 90 217 ассоциативных областей коры 90 218, где информация из разных модальностей сопоставляется для обработки. Вместе эти области функционируют, чтобы дать нам осмысленную перцептивную интерпретацию и опыт окружающей нас среды.

Лобная доля

Лобная доля расположена под лобной костью свода черепа и является самой передней областью головного мозга. Он отделен от теменной доли сзади центральной бороздой и от височной доли снизу боковой бороздой .

Ассоциативные области лобной доли отвечают за: высший интеллект, личность, настроение, социальное поведение и язык (только на стороне доминантного полушария).

Теменная доля

Теменная доля находится ниже теменной кости свода черепа, между лобной долей спереди и затылочной долей сзади, от которой она отделена центральной бороздой и теменно-затылочной бороздой соответственно. Он расположен выше височной доли и отделен латеральной бороздой.

Его корковые ассоциативные области участвуют в контроле: языка и счета на стороне доминантного полушария, а также зрительно-пространственных функций (e. г. 2-точечная дискриминация) на стороне недоминантного полушария.

Височная доля

Височная доля расположена под височной костью свода черепа, ниже лобной и теменной долей, от которых она отделена латеральной бороздой .

Корковые ассоциативные области височной доли отвечают за память и язык, включая слух, поскольку здесь находится первичная слуховая кора .

Затылочная доля

Затылочная доля — самая задняя часть головного мозга, расположенная ниже затылочной кости свода черепа.Его нижний аспект опирается на намет мозжечка , который отделяет большой мозг от мозжечка. Теменно-затылочная борозда отделяет затылочную долю от теменной и височной долей спереди.

Первичная зрительная кора (V1) расположена в затылочной доле, и, следовательно, ее ассоциативная область коры отвечает за зрение.

Рис. 1.2. Доли коры головного мозга.

---

Сосуды

Кровоснабжение головного мозга можно просто разделить на 3 отдельные парные артериальные ветви:

• Передние мозговые артерии — ветви внутренних сонных артерий, кровоснабжающие передне-медиальную часть головного мозга.

• Средние мозговые артерии — продолжение внутренних сонных артерий, кровоснабжающих большую часть боковых отделов головного мозга.

• Задние мозговые артерии — ветви основных артерий, кровоснабжающие как медиальную, так и латеральную стороны головного мозга сзади.

Венозный отток головного мозга осуществляется через сеть мелких мозговых вен . Эти сосуды впадают в венозные синусы твердой мозговой оболочки — выстланные эндотелием пространства между наружным и внутренним слоями твердой мозговой оболочки.

Рис. 1.3. Обзор кровоснабжения головного мозга.

[старт-клинический]

Клиническая значимость: нарушение мозгового кровообращения

Нарушение мозгового кровообращения (также известное как инсульт) клинически определяется как » внезапная потеря очаговой функции головного мозга, продолжающаяся более 24 часов из-за либо спонтанного кровоизлияния в вещество мозга, либо недостаточного кровоснабжения части мозга, т. е. ишемии (тромбоза). , эмболия) ».

Рис. 1.4. КТ головного мозга, показывающая инфаркт в области средней мозговой артерии.

Повреждение головного мозга в этом случае может привести к ряду клинических признаков. Точная природа возникающего функционального дефицита зависит от конкретной пораженной доли:

• Лобная доля  — разнообразный спектр проявлений, часто происходят изменения личности и поведения и развивается неспособность решать проблемы.

• Теменная доля — обычно проявляется дефицитом внимания, т.е. синдром контралатерального полупространственного игнорирования: когда пациент не обращает внимания на сторону тела, противоположную поражению.

• Височная доля — проявляется дефицитом узнавания (агнозией), например. слуховая агнозия: пациент не может распознавать основные звуки, прозопагнозия: неспособность узнавать лица.

• Затылочная доля — дефекты поля зрения: контралатеральная гемианопсия или квадрантнопия с сохранением макулы.

• Глобальные поражения — тяжелые когнитивные нарушения (деменция), пациенты не могут ответить на простые вопросы, такие как свое имя, сегодняшняя дата, где они находятся и т. д.

[конец клинического]

 

границ | Автоматическая оценка средней линии для анализа симметрии полушарий головного мозга в FLAIR MRI

1. Введение

Полмиллиона канадцев живут с деменцией, и ежегодно диагностируется 25 000 новых случаев. Ожидается, что к 2031 году это число увеличится на 66% до более чем 1 миллиона канадцев, несущих 16 долларов.6 миллиардов долларов в год на уход за ними (Manuel et al., 2016). Было проведено множество неудачных клинических испытаний, направленных на бета-амилоидные бляшки, но без лечения или лечения, модифицирующего заболевание (Yiannopoulou et al., 2019). Чтобы определить, кого и когда лечить, необходимы надежные и клинически достоверные биомаркеры, которые выявляют болезнь на ранней стадии и характеризуют ее траектории.

Созданные компьютером биомаркеры, измеряемые с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), можно использовать для стратификации пациентов, выявления новых целей, раннего выявления заболевания и мониторинга его прогрессирования.Клинически биомаркеры можно использовать для определения оптимальных точек вмешательства. За прошедшие годы были предприняты многочисленные исследовательские усилия для выявления воспроизводимых биомаркеров неврологической МРТ, которые связаны с когнитивными функциями, включая объемы GM (Taki et al., 2011), объемы и целостность WM (Pievani et al., 2010), а также белое вещество. поражения (WML) (Meng et al., 2017). Также появляется все больше доказательств того, что нейродегенеративные заболевания могут влиять на церебральную симметрию на МРТ (Toga and Thompson, 2003; Feis et al., 2019). Исследования показали, что пациенты с более выраженной деменцией имеют большую асимметрию объема коры (Rombouts et al., 2000; Karas et al., 2004; Kim et al., 2012). Совсем недавно появился интерес к идентификации биомаркеров микроструктурной асимметрии как к механизму понимания лежащей в основе диффузии и структурной целостности лежащих в основе WM и GM. В Дерфлингере и соавт. (2011) и Ян и соавт. (2017), с помощью диффузионно-тензорной трактографии и морфометрии на основе вокселей (VBM) анализ микроструктурной симметрии выявил асимметричную топологическую организацию в сетях WM и асимметричную потерю GM у пациентов с AD.Из-за растущей распространенности нейродегенеративных заболеваний и деменции, а также их взаимодействия с асимметрией головного мозга, эта работа сосредоточена на инструментах, позволяющих проводить автоматизированный анализ полушарий головного мозга.

Хотя для изучения нейродегенеративных заболеваний доступно множество последовательностей, МРТ с ослабленной инверсией (FLAIR) является предпочтительной последовательностью для анализа сосудистых заболеваний (Alber et al., 2019), которые являются вторым ведущим фактором риска деменции (Román, 2002). . Это связано с тем, что сигнал спинномозговой жидкости (ЦСЖ) обнуляется при МРТ FLAIR, который выделяет ишемическую и демилинирующую патологию с высокой интенсивностью (Alber et al. , 2019). Автоматизированные алгоритмы, которые количественно определяют асимметрию головного мозга в FLAIR MRI, могут облегчить крупномасштабный анализ ретроспективных баз данных для выявления закономерностей, которые помогают понять этиологию и патогенез нейродегенерации, деменции и сосудистых заболеваний. Выполнение анализа симметрии на FLAIR-MRI может помочь в выявлении сосудистых факторов риска и может быть использовано для разработки новых методов лечения (Frey et al., 2019). С клинической точки зрения, поскольку FLAIR MRI приобретается регулярно, автоматизированные инструменты анализа асимметрии могут быть интегрированы в клинические рабочие процессы для характеристики сосудистых и нейродегенеративных заболеваний в режиме реального времени.

Для выполнения анализа асимметрии головного мозга в режиме FLAIR MRI необходимо извлечь полушария головного мозга. Это может быть завершено путем обнаружения межполушарной щели (IF), которая соответствует средней сагиттальной плоскости (MSP), разделяющей полушария головного мозга. В норме человеческий мозг демонстрирует приблизительную билатеральную симметрию по отношению к IF. Естественное явление, известное как крутящий момент мозга, может вызывать асимметрию ПЧ. Мозговой крутящий момент приводит к четкому видимому изгибу вдоль всей борозды, особенно в затылочной доле (Xiang et al., 2019). Предполагается, что это происходит от латерального градиента эмбриологического развития головного мозга человека (Xiang et al., 2019). Традиционные методы оценки срединной плоскости не учитывают кривизну IF, что приводит к плохому разделению полушарий головного мозга (Stegmann et al., 2005). Поэтому для оптимального разделения полушарий головного мозга необходимо выявлять кривизну ПЧ.

Алгоритмы оценки срединной плоскости в МРТ делятся на два типа: основанные на симметрии и на основе формы.Подходы, основанные на симметрии, также известные как основанные на содержании, оптимизируют показатель симметрии, вычисляемый между полушариями-кандидатами, до тех пор, пока не будет найдено оптимальное разделение полушарий (Ferrari et al. , 2016). Руперт и др. (2011) предложили алгоритм MSP, основанный на максимизации двусторонней симметрии. В этом подходе симметрия количественно определяется с использованием краевых признаков, а оптимальная плоскость ищется путем максимизации корреляции между исходным изображением и перевернутой копией по отношению к плоскости-кандидату (Ruppert et al., 2011). Алгоритмы на основе формы используют начальную оценку IF и используют ее в качестве ориентира для подбора плоскости по точкам, лежащим в области IF (Ferrari et al., 2016). Классический алгоритм на основе формы Браммера (1991) реализовал трехмерный вариант преобразования Хафа для обнаружения линий в каждом корональном срезе и вычислил MSP с использованием интерполяции.

В традиционных алгоритмах оценки средней линии результат является плоским и трехмерным, что означает, что каждый осевой срез содержит одну и ту же оценку средней линии.Хотя эти методы являются многообещающими, они могут быть неоптимальными при наличии кривизны или смещения срединной линии и могут иметь более высокую ошибку, поскольку величина кривизны IF может варьироваться от среза к срезу. Оценку срединной плоскости можно использовать в качестве этапа предварительной обработки для более точного определения средней линии, но любая ошибка на этом этапе распространяется на более поздние этапы алгоритма. Попытки улучшить предыдущие подходы к учету кривизны IF включают работу Stegmann et al. (2005), который определяет изогнутую MSP как срединную сагиттальную поверхность (MSS).Они предложили алгоритм оценки MSS, который сопоставляет сплайн на тонкой пластине с данными о мозге, используя надежный метод наименьшей медианы квадратов (Stegmann et al., 2005). Этот метод приводит к более точному разделению полушарий головного мозга, но требует больших вычислительных ресурсов (Stegmann et al., 2005). В то время как методы MSS лучше справляются с кривизной IF, прозрачная перегородка, мембрана, разделяющая боковые желудочки, может вызывать проблемы для подходов на основе MSS.

Чтобы преодолеть проблемы, связанные с традиционными методами срединной линии, в этой работе предлагается новая и надежная оценка средней сагиттальной поверхности (MSS), которая учитывает кривизну IF в многоцентровых наборах данных FLAIR. Он не требует этапа предварительной обработки MSP, полностью не контролируется и оценивает срединную линию для каждого среза. Проблема кривизны в IF решается путем локальной оптимизации контрольных точек (пространственных координат), определяемых путем выделения признаков вблизи IF. Контрольные точки оцениваются на основе локальных признаков контраста, текстуры, интенсивности и симметрии одновременно, а постобработка завершается, чтобы обеспечить устойчивость признаков по всему объему и в области прозрачной перегородки.Полиномиальная аппроксимация используется для определения средней линии от контрольных точек, и мозг можно разделить на левое и правое полушария. Для оценки производительности предложенного алгоритма MSS используется ряд показателей проверки в наборе данных средней линии проверки, состоящем из 75 томов (~ 3000 фрагментов изображения). Данные были взяты из трех баз данных по сосудистым заболеваниям (CAIN) (Tardif et al., 2013), болезни Альцгеймера (ADNI) (Aisen et al., 2015) и деменции (CCNA) (Mohaddes et al. , 2018; Chertkow et al. ., 2019; Duchesne et al., 2019) от трех разных поставщиков сканеров, представляющих разнообразную многоцентровую базу данных МРТ FLAIR для различных заболеваний, для тестирования широкого спектра характеристик изображений. Предложенный метод MSS сравнивали с двумя работами, в которых выполнялась оценка срединной линии в литературе. Первый — это традиционный планарный подход Берго и соавт. (2008), который был повторно реализован для FLAIR MRI в этой работе. Второй метод разработан Kuijf et al. (2014), в котором рассматривается искривление IF и доступно как программное обеспечение с открытым исходным кодом.Благодаря сочетанию подходов, основанных на форме и симметрии, предлагаемый метод точно определяет срединные линии на всех изображениях, включая области с искривлением IF или прозрачной перегородкой.

В дополнение к новому методу определения срединной линии представлены две другие инновации. Во-первых, это метод автоматической оценки эффективности разделения по средней линии в больших наборах данных без достоверных данных. Он основан на индексе асимметрии (AI), который измеряет разницу в объеме между полушариями, а z-показатели используются для определения выбросов сегментации.В общей сложности 5360 томов (~ 275 000 фрагментов изображений) из 86 центров из баз данных CAIN, ADNI и CCNA были использованы для тестирования подхода обнаружения выбросов. Средние линии были извлечены из всего набора данных, а выбросы ИИ были отмечены и визуально проверены. Из 5360 томов только 53 были обнаружены как выбросы. Это может быть применено к ретроспективным крупномасштабным исследованиям или к проспективным наборам данных в режиме реального времени. Наконец, в качестве доказательства концепции биомаркеры микроструктурной асимметрии из нормально выглядящего вещества головного мозга (NABM) извлекаются и сравниваются между субъектами в CCNA, для субъектов с БА, легкими когнитивными нарушениями (MCI) и субъективными когнитивными нарушениями (SCI).

2. Материалы и методы

В этом разделе мы опишем данные, использованные в этом анализе, а также методы, использованные для выделения средней линии, и план эксперимента.

2.1. Данные и МРТ

Данные МРТ FLAIR, использованные в этом исследовании, взяты из 3 наборов данных: Инициативы нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) (Aisen et al., 2015), Канадской сети визуализации атеросклероза (CAIN) (Tardif et al., 2013) и Канадского Консорциум по нейродегенерации при старении (CCNA) (Mohaddes et al., 2018; Чертков и др., 2019; Дюшен и др., 2019). ADNI — это набор данных о деменции с открытым исходным кодом, содержащий продольные данные изображений 889 субъектов, полученные в 58 центрах визуализации, в результате чего для анализа было получено в общей сложности 4264 тома изображений FLAIR (когорта ADNI-2). Этот набор данных содержит субъектов в рамках следующих классификаций заболеваний: нормальные, ранние легкие когнитивные нарушения (EMCI), поздние легкие когнитивные нарушения (LMCI), субъективные проблемы с памятью (SMC) и AD (Aisen et al., 2015). Набор данных CAIN взят из общеканадского клинического исследования, посвященного изучению цереброваскулярных заболеваний (ССЗ). База данных содержит данные о 386 субъектах с цереброваскулярными факторами риска и различное количество последующих сканирований из восьми центров, что дает в общей сложности 922 тома изображений FLAIR. Набор данных CCNA представляет собой общеканадскую инициативу по укреплению канадских исследований болезни Альцгеймера (БА) и связанных с ней нейродегенеративных расстройств (НДЗ) (Mohaddes et al., 2018). В настоящее время данные исследования FLAIR содержат тома изображений 380 субъектов, полученные в 20 центрах визуализации. Наборы данных МРТ FLAIR были получены на сканерах трех поставщиков (GE, Siemens и Philips) из более чем 80 учреждений по всему миру с различными параметрами сбора данных.Все три набора данных представляют собой многоцентровые сканы FLAIR-MRI от разных поставщиков, представляющие собой разнообразные наборы данных одной из крупнейших баз данных FLAIR MRI, проанализированных в литературе. Более подробную информацию о параметрах сбора данных FLAIR и демографических характеристиках субъектов для ADNI, CAIN и CCNA можно найти в таблице 1. Этот набор данных в целом используется для отклонения выбросов, чтобы автоматически находить низкокачественные сегментации полушарий.

Таблица 1 . Сводка наборов данных ADNI, CAIN и CCNA.

Для оценки эффективности предлагаемого алгоритма оценки срединной линии был создан набор данных для проверки срединной линии путем выборки 75 томов МРТ FLAIR (около 3000 изображений) из всех трех наборов данных.Всего было 25 томов от CAIN, 25 от CCNA и 25 от ADNI. Стратегия выборки данных включала стратификацию по центрам и сканерам, где это было возможно, в результате чего были получены изображения из 38 различных центров с 27% сканами Philips, 23% GE и 50% Siemens. При стратификации как по центру, так и по сканеру в CCNA было отобрано больше томов Siemens, поскольку 288 из 380 томов CCNA получены с помощью сканеров Siemens. В ADNI метки диагноза распределяются по разным уровням познания.Из 25 отобранных томов пять были когнитивно нормальными (CN), девять с ранними легкими когнитивными нарушениями (EMCI), шесть с поздними когнитивными нарушениями (LMCI) и пять случаев AD. В CCNA 25 проверочных томов включали различные случаи деменции, а именно: шесть случаев болезни Альцгеймера, девять MCI, два SCI, два случая болезни Паркинсона (PD), одно заболевание с тельцами Леви (LBD), одно PD-MCI и четыре сосудистых легких когнитивных нарушения. случаев нарушения (V-MCI). В CAIN метки клинического диагноза недоступны. Это представляет собой разнообразный набор заболеваний, связанных с деменцией, в проверочном наборе.Подробные сведения о наборе данных для проверки средней линии можно найти в таблице 2. Средние линии достоверности были созданы студентом-биомедиком, прошедшим обучение у рентгенолога, с использованием ITKSnap. Срединные линии определяли вдоль межполушарной щели, следуя области ЦСЖ для всех срезов (Юшкевич и др., 2006). Когда происходило смещение средней линии для данного среза, кривизна была тщательно очерчена. Для изучения автоматизированного анализа симметрии с использованием анализа локальной текстуры используется набор данных CCNA. CCNA имеет диагностические метки для каждого субъекта. Были включены все субъекты, которые имели интересующую конкретную диагностическую метку, за исключением сканов из определенного центра, которые содержали артефакты поля с высоким смещением. В этой работе используются диагностические ярлыки болезни Альцгеймера (AD), легкого когнитивного нарушения (MCI) и субъективного когнитивного нарушения (SCI) (Mohaddes et al., 2018). MCI описывает людей с ухудшением памяти больше, чем можно было бы ожидать в их возрасте. Это клиническое состояние между нормальными когнитивными изменениями, обусловленными возрастом, и ранними стадиями БА (Petersen, 2000).SCI описывает людей с самостоятельным стойким снижением когнитивных способностей, но с нормальными когнитивными показателями (Jessen et al., 2014). Всего в этом анализе использовано 50 случаев SCI, 98 MCI и 43 случая AD из CCNA.

Таблица 2 . Сводка данных выборочных томов наземной истины.

2.2. Среднесаггитальная оценка поверхности

Предлагаемая работа представляет собой алгоритм оценки средней сагиттальной поверхности (MSS), разработанный для извлечения полушарий головного мозга, который позволяет применять его в клинических целях посредством исследований асимметрии головного мозга. Во-первых, стандартизация интенсивности используется для нормализации диапазона интенсивностей и уменьшения вариабельности многоцентровых данных. Затем выполняется извлечение головного мозга для удаления нецеребральной ткани, что позволяет провести надежный анализ полушарий. По стандартизированным данным интенсивности и данным, извлеченным из головного мозга, срединная линия извлекается с использованием предлагаемого метода. Используя извлеченную срединную линию для каждого среза, мозг разделяется на полушария головного мозга, которые можно проанализировать на предмет асимметрии. На рис. 1 показана блок-схема предлагаемой структуры.

Рисунок 1 . Схема эксперимента по предлагаемому способу.

2.2.1. Предварительная обработка

Перед оценкой средней линии используются этапы предварительной обработки для повышения надежности алгоритма. Во-первых, выполняется стандартизация интенсивности, чтобы устранить вариабельность, вызванную многоцентровым (MC) эффектом (Reiche et al. , 2019). Алгоритм стандартизации представляет собой структуру, разработанную Reiche et al. (2019), что снижает изменчивость интенсивности, вызванную различными сканирующими устройствами.Шумоподавление, уменьшение поля смещения и вычитание фона применяются в первую очередь. После этого стандартизация интенсивности облегчается за счет комбинации нормализации, масштабирования и выравнивания пиков гистограммы. Конвейер стандартизации способен сохранять различные патологии, такие как поражения белого вещества (WML) (Reiche et al., 2019). Этот метод используется для обеспечения возможности использования одних и тех же признаков и надежного извлечения межполушарной трещины в многоцентровых наборах данных. После стандартизации интенсивности в наборе данных выполняется извлечение мозга (BE), чтобы обеспечить оценку средней линии, а анализ симметрии выполняется только для тканей головного мозга.Метод извлечения мозга основан на U-Net для внутричерепного объема (ICV) для FLAIR MRI (Khademi et al., 2019; DiGregorio et al. , 2021).

2.2.2. Оценка средней линии

Используя стандартизированные по интенсивности объемы и объемы, извлеченные из мозга, выполняется оценка срединной линии. Предлагаемый метод оценки средней линии можно разделить на три основных компонента: (1) коррекция угла наклона головы, (2) оптимизация контрольной точки и (3) генерация средней линии. Используя предполагаемую срединную линию для каждого среза, можно выделить полушария головного мозга по всему объему.

Коррекция угла наклона головы . Коррекция угла головы используется в этой работе в качестве этапа предварительной обработки для выравнивания головы по продольной оси для повышения надежности оценки средней линии. Метод основан на алгоритме оценки средней линии, предложенном Liu et al. (2001), которые использовали угол наклона головы для оценки плоскости средней линии. Для оценки угла наклона головы используется понятие билатеральной симметрии, где билатерально-симметричное изображение S _i относительно своей оси симметрии дает изображение R _i , примерно идентичное S _i (Liu et al. , 2001). Таким образом, угол наклона головы оценивается путем максимизации взаимной корреляции между исходным изображением S _i и его отраженным изображением R _i с использованием следующих шагов:

1. Отразите S _i по вертикальной оси.

2. Для каждого угла θ поверните R _i на 2θ и вычислите взаимную корреляцию R _i и S 0 90.

3. Найдите угол, соответствующий максимальному значению взаимной корреляции.

4. Используйте оптимизированный θ, чтобы повернуть S _i и скорректировать ориентацию угла наклона головы.

В этой реализации угол оценивается на основе среднего среза объема, а значения θ находятся в диапазоне от −20 до 20° с шагом 0,5° для учета право- и левостороннего наклона мозга. На рисунках 2A–C показан алгоритм коррекции угла наклона головы для примерного среза. На рисунке 2А показано исходное изображение, а на рисунке В показана взаимная корреляция для различных углов θ, полученная путем отражения исходного изображения, его поворота и вычисления взаимной корреляции. Как видно, максимальное значение взаимной корреляции находится при θ = 10°. Используя этот угол, исходное изображение повернуто и показано на рисунке 2C, на котором видно, что голова выровнена по продольной плоскости.

Рисунок 2 . На этом рисунке показаны несколько этапов предлагаемой средней линии оценки. (A–C) Шаг коррекции угла наклона головы, где (A) — исходное изображение, (B) — значения взаимной корреляции для каждого θ, а (C) — изображение с исправленным углом наклона головы. (D–F) Извлечение области интереса, где (D) — предварительно обработанное изображение, (E) — область интереса в 2 см вокруг среднего столбца, (F) — начало окна размером 2 на 2 см из первой ненулевой строки. Наконец, (G,H) показывают оптимизацию функции симметрии, где (G) — симметрия среднеквадратичной ошибки, а (H) — симметрия на основе градиента.

Оценка контрольной точки . Как только угол наклона головы скорректирован, выполняется оценка контрольной точки.Контрольные точки — это местоположения, оцененные вдоль межполушарной щели, обнаруженные с использованием комбинации подходов, основанных на симметрии и форме, для характеристики спинномозговой жидкости по средней линии. Средняя линия оценивается на основе этих контрольных точек вдоль трещины.

Оценка контрольных точек выполняется только для срезов головного мозга, поскольку они являются наиболее важными срезами для анализа полушарий. Кроме того, межполушарная щель (IF) четко определяется в срезах головного мозга по сравнению со срезами, содержащими мозжечок.Метод начинается с автоматического выбора прямоугольной области интереса, содержащей ПЧ, которая определяется путем выделения области размером 2 см, центрированной вокруг среднего столбца изображения, которая расширяет длину изображения. Учитывая, что коррекция угла наклона головы сориентировала голову в плоскости долготы, эта область интереса содержит срединную сагиттальную плоскость. Размер окна 2 см гарантирует, что как мозговая ткань, окружающая IF, так и спинномозговая жидкость внутри IF содержатся в области интереса. Пример извлеченной 2-сантиметровой области можно увидеть на рисунках 2D-F, на которых показан исходный срез и соответствующая 2-сантиметровая область, включающая межполушарную щель.Начиная с первой ненулевой строки изображения, извлекается каждая ROI размером 2 × 2 см, и вычисляются несколько признаков для оценки контрольных точек вдоль средней линии.

Функции, используемые в этой работе, сосредоточены на одновременном описании информации о локальной интенсивности, градиенте, текстуре и симметрии области CSF в пределах IF (по сравнению с мозгом). Это отличается от предыдущих подходов, которые полагаются в основном на одну функцию. Например, в Jayasuriya and Liew (2012) авторы используют профилирование интенсивности для оценки срединной плоскости. В Берго и соавт. (2008) средняя интенсивность использовалась для поиска начальной плоскости-кандидата, а Chen et al. (2015) использовали локальную интенсивность и градиентную симметрию для оценки сдвига средней линии IF у пациентов с церебральной глиомой. Использование нескольких дескрипторов для оптимизации контрольных точек дает более надежное и информативное кодирование свойств CSF в пределах IF. Более того, по сравнению с предыдущими работами, которые были разработаны для других последовательностей, таких как T1 (Jayasuriya and Liew, 2012; Rehman and Lee, 2018), эта работа сосредоточена на тонкой настройке функций специально для FLAIR MRI.Благодаря стандартизации интенсивности извлеченные характеристики интенсивности, градиента и текстуры одинаковы для срезов и тканей. В зависимости от объекта минимальное или максимальное значение используется для оценки контрольной точки для конкретного объекта. Все функции объединяются (описаны ниже), чтобы получить окончательную оценку контрольной точки для этой области интереса.

В FLAIR MRI ликвор имеет низкую интенсивность, поэтому интенсивность является отличительной характеристикой, которую исследуют. В качестве характеристик интенсивности используются сумма интенсивности, энергия, среднеквадратичное значение (RMS) и кумулятивная энергия.Для улучшения оценки контрольных точек также включены функции градиента и текстуры. Величина градиента усиливает края области интереса вокруг средней линии, а ПЧ локализуется между пиками края с низким значением градиента. См. Рисунок 2H, который показывает исходную область интереса и соответствующее изображение градиента. Имеются большие величины краев, локализующие границы ткани головного мозга и спинномозговой жидкости, и низкая сила краев между этими краями. Для описания текстурных различий между IF и окружающей мозговой тканью используется преобразование Габора.Особенности текстуры обычно используются в анализе медицинских изображений для распознавания образов, сегментации и классификации (Castellano et al., 2004). Используется банк фильтров Габора, развернутый в Roslan and Jamil (2012) для изображений T1, T2 и FLAIR MRI головного мозга с обнажением черепа. Для каждой области интереса измеряется энергия Габора, и максимальная энергия используется для определения средней линии (указывает на большую однородность, т. е. ЦСЖ).

Последний набор дескрипторов, используемых для поиска контрольных точек вдоль IF, представляет собой признаки симметрии.В качестве предлагаемых признаков симметрии используются среднеквадратическая ошибка (MSE) и симметрия среднего градиента (MGS). Для каждой области интереса каждый столбец используется в качестве средней линии-кандидата для разделения полушарий. Функция симметрии MSE определяется путем вычисления разницы в интенсивности полушарий, извлеченных с использованием кандидата. Разделение полушарий приводит к получению двух изображений того же размера, что и оригинал, с обнулением левой и правой сторон для правого и левого полушария соответственно. При вычислении MSE максимальная ошибка соответствует столбцу-кандидату, который дает наилучшее разделение полушарий, поскольку интенсивность одного полушария возникает там, где она равна нулю в другом. Для MGS используется изображение градиента, и вычисляется разница в величине градиента по полушариям-кандидатам. MGS должен быть минимальным, когда выбрана правильная срединная линия. ROI и соответствующие функции симметрии показаны на рисунках 2G, H, где ось x представляет номер столбца изображения (ROI). На рисунках 2G,H обнаруженная контрольная точка для MSE и MGS находится в столбце, который оптимально разделяет полушария, и сохраняется в качестве кандидата в контрольную точку в IF.

Для каждого рассчитанного признака получается расчетная контрольная точка для положения IF в текущей области интереса. В зависимости от объекта сохраняется либо максимальное, либо минимальное значение, и они используются для нахождения пространственной координаты потенциальной контрольной точки для этого объекта. Чтобы объединить все признаки (интенсивность, текстура, градиент и симметрия) и получить единую контрольную точку для каждой области интереса, которая лучше всего описывает IF, берется медиана расчетных контрольных точек для всех признаков. Медиана используется для того, чтобы выбросы не оказывали негативного влияния на анализ. Этот анализ повторяется для всех ROI (каждые 2 см), в результате чего получается вектор контрольных точек вдоль межполушарной щели для каждого среза. Каждый срез имеет свои собственные контрольные точки (уточнение срезов), чтобы обеспечить обнаружение кривизны срединной линии, если она присутствует в каких-либо срезах.

Для обеспечения максимальной надежности выполняются два дополнительных теста. Первый завершается проверкой контрольных точек или одной и той же области интереса по всему объему (т.т. е. одинаковая рентабельность инвестиций в разных срезах). Предполагаемые контрольные точки для этой ROI по объему рассматриваются как распределение, и любые экстремальные точки (т. е. три масштабированных медианных абсолютных отклонения (MAD) от медианы) помечаются флажком. Эти помеченные (отклоняющиеся) контрольные точки затем заменяются линейно интерполированным значением контрольной точки, основанным на контрольных точках для той же области интереса в двух соседних срезах. Второй автоматический тест используется для обеспечения надежности метода в области прозрачной перегородки между желудочками.Эти яркие области могут привести к тому, что средняя линия будет неправильно оцениваться в желудочки (которые темные), а не вдоль средней линии. Чтобы уменьшить эту возможность, бинарная маска CSF создается на основе порогового значения ROI, стандартизированной по интенсивности. Если CSF составляет более 50% ROI, то интенсивность изображения инвертируется, что превращает CSF внутри желудочков в яркие интенсивности, а прозрачная перегородка кажется темной, что позволяет оценке контрольной точки вести себя как в заполненной CSF IF. регионы.

Среднее поколение . Учитывая вектор контрольных точек для каждого среза, средняя линия генерируется с использованием функции кусочной кубической интерполяции, сохраняющей форму, которая вычисляет линию наилучшего соответствия вдоль IF с учетом контрольных точек для этого среза. Чтобы сохранить кривизну и гладкость расчетной средней линии, полиномиальная аппроксимация третьего порядка выполняется с использованием метода наименьших квадратов по интерполированной средней линии. Полином третьего порядка выбран для баланса между гладкостью и переоснащением.

Полушарное разделение . Учитывая предполагаемые средние линии для каждого среза, выполняется полушарное разделение. Координаты средней линии используются для определения того, какие пиксели находятся в левом или правом полушарии, а бинарные маски для соответствующих областей генерируются для каждого среза в объеме изображения. Используя извлеченные полушария головного мозга, можно проанализировать биомаркеры асимметрии.

2.3. Проверка срединной линии

Для проверки предлагаемого алгоритма оценки срединной линии эта работа будет оцениваться по набору наземных изображений и сравниваться с двумя другими методами оценки срединной линии.Производительность количественно оценивается с помощью трех различных показателей проверки: (1) среднее расстояние Хаусдорфа, (2) среднее абсолютное расстояние и (3) средняя разница объемов, которые сравнивают автоматизированную среднюю линию с наземными истинными очертаниями.

Первый сравниваемый метод Берго и соавт. (2008) и на основе определения средней сагиттальной плоскости (MSP) на Т1 МРТ. В этой работе мы повторно реализовали метод многоцентровой МРТ FLAIR на основе стандартизированных по интенсивности данных визуализации.Метод состоит из двух основных этапов поиска плоскости, содержащей наибольшее количество спинномозговой жидкости (исключая желудочки). В этом методе мозг автоматически сегментируется, а ЦСЖ удаляется перед оценкой срединной линии. IF определяется путем поиска плоскости-кандидата, которая пересекает маски мозга, минимизируя при этом среднюю интенсивность вокселя (т. е. CSF) (Bergo et al., 2008). При использовании плоскости-кандидата применяется набор поворотов и перемещений для точной настройки результатов путем минимизации интенсивности в этих трансформированных плоскостях-кандидатах.Если ни одно из преобразований не приводит к плоскости с более низким показателем интенсивности, текущая плоскость берется в качестве MSP, и алгоритм останавливается (Bergo et al. , 2008). Авторы сообщают об ошибках из-за неправильных, неплоских трещин (Bergo et al., 2008).

Второй метод предложен Kuijf et al. Этот метод общедоступен через GitHub (Kuijf et al., 2014) и является одним из методов, направленных на устранение кривизны IF. Метод основан на предположении, что мозг находится приблизительно по центру, и инициализирует две эталонные плоскости на расстоянии 2 см от центрального сагиттального среза изображения (Kuijf et al., 2014). Создается единое распределение вероятностей p значений интенсивности в двух эталонных плоскостях. Проверяются все сагиттальные срезы между двумя эталонными плоскостями, и расхождение KL используется для вычисления разницы d между p и проверяемыми плоскостями. Поскольку IF содержит CSF, который имеет низкую интенсивность, ожидается, что разница ( d ) между MSP и контрольными срезами будет большой (Kuijf et al., 2014).Сагиттальный срез, дающий наибольшую разницу 90 478 d 90 479 между опорными плоскостями, был выбран в качестве MSP. Предполагаемый MSP используется для инициализации MSS, где MSS определяется как бикубический сплайн, а набор контрольных точек в сетке размещается на MSP. Эти контрольные точки корректируются в направлении влево-вправо с использованием расхождения KL в качестве функции стоимости для оптимизации путем максимизации d , разницы между эталонными плоскостями и MSP. (Куйф и др., 2014).Потенциальной проблемой этого подхода является плохая оптимизация срезов, содержащих прозрачную перегородку, мембрану, разделяющую боковые желудочки. Эта ошибка приводит к тому, что MSS оценивается через один из желудочков, заполненных спинномозговой жидкостью (Kuijf et al., 2014).

2.3.1. Расстояние Хаусдорфа

Первым изученным показателем проверки является расстояние Хаусдорфа (HD), которое традиционно используется для сравнения двух наборов точек (Olson, 1998). Меньшее значение HD указывает на большее сходство между двумя наборами.Эта метрика используется для определения расстояния или сходства между автоматически созданными и созданными вручную средними линиями. HD вычисляет минимальное расстояние от точки на отрезке 1 ( L ₁ ) до каждой точки отрезка 2 ( L ₂ ). В этом приложении L ₁ соответствует наземной истине, а L ₂ — автоматизированной средней линии. Это повторяется для каждой точки в L ₁ , что создает вектор расстояний d _1,2 , который содержит все найденные минимальные расстояния.Вектор расстояния d _1,2 можно найти по формуле:

dL1,L2(L1,L2)=minp∈L1minq∈L2‖p-q‖. (1)

Аналогичным образом, сравнивая L ₂ с L ₁ вектор расстояния d _2,1 можно вычислить с помощью

dL2,L1(L2,Ll)=minp∈L2minq∈L1‖p-q‖. (2)

Для количественной оценки общей эффективности средней линии d _min генерируется путем объединения d _1,2 и d _2,1 и вычисляется из среднего значения минимального расстояния d сгенерировать среднее расстояние Хаусдорфа:

dmeanHD(L1,L2)=1N∑i=1N(dmin(i))    (3)

, где N — длина вектора минимальных расстояний, который описывает среднюю ошибку между рассчитанной и ручной средней линией. Это небольшая модификация традиционного определения HD, в котором используется максимальное расстояние, которое не применяется к средним линиям. Например, для средней линии, которая имеет большую кривизну в затылочной области, точка в верхней части средней линии находится дальше всего от точки в нижней части. Тогда максимум даст это как высокую ошибку, что не является точным представлением ошибки. Используя среднее значение HD, вычисляется среднее значение минимальных расстояний. Чем меньше минимальные расстояния, тем меньше средняя ошибка.

2.3.2. Среднее абсолютное расстояние (MAD)

Среднее абсолютное расстояние (MAD) — это попиксельное сравнение расстояния между земной истиной и расчетной средней линией. Это адаптация среднего z-расстояния, первоначально предложенная Ruppert et al. (2011). Z-расстояние было предложено для решения проблемы параллельных плоскостей путем измерения физического расстояния между оценочной и истинной MSP. Он стал золотым стандартом метрики проверки в литературе, касающейся оценки срединной плоскости, и использовался для проверки алгоритмов MSP на КТ и МРТ изображениях (Qi et al. , 2013; Рехман и Ли, 2018). Поскольку среднесагиттальная поверхность может варьироваться от среза к срезу в зависимости от кривизны IF и не представлена ​​плоскостью, этот показатель был адаптирован для измерения физического расстояния между автоматическими и аннотированными срединными линиями для каждого среза. Пусть для данного среза координаты y соответствуют столбцам, а координаты x соответствуют строкам. Затем y-координаты средней линии используются для вычисления расстояния между каждой линией и усредняются по церебральным срезам в объеме.Пусть y ₁ будут y-координатами средней линии земли и y ₂ y-координатами расчетной средней линии. Таким образом, среднее абсолютное расстояние (MAD) может быть определено как:

MAD=1N∑i=1N|y1(i)-y2(i)| (4)

, где N — длина вектора координат. Эта формула вычисляется для каждого среза, и берется среднее значение церебральных срезов, чтобы представить среднее расстояние для объема. Используя параметры расстояния между вокселами, среднее расстояние в пикселях вычисляется как физическое расстояние в мм . Чем меньше расстояние, тем точнее оценка.

2.3.3. Разница объемов (VD)

Метрика разницы объемов (VD) используется для проверки сегментированных полушарий головного мозга с разницей в объемах полушарий, полученной с помощью автоматизированного алгоритма и наземных истин. Разница рассчитывается для левого и правого полушарий отдельно. Для оптимальной производительности разница в объеме должна быть равна 0. Для вычисления объемов количество ненулевых пикселей подсчитывается для каждого полушария головного мозга, а параметры разрешения вокселей используются для вычисления физического объема в мл.Пусть VLGT будет наземным объемом правды левого полушария, а VLauto будет объемом автоматического извлечения левого полушария. Разницу в объеме левого полушария можно рассчитать по формуле:

ΔVL=|VLGT-VLавто|. (5)

Аналогично для правого полушария:

ΔVR=|VRGT-VRauto|,    (6)

, где VRGT и VRauto — наземная правда и автоматические объемы для правого полушария.

2.

4. Обнаружение выбросов средней линии

В этом разделе мы предлагаем новую метрику, называемую индексом объемной асимметрии (ИИ), для перспективной оценки производительности алгоритма средней линии без проверочных данных.Это можно использовать для автоматической оценки эффективности оценки средней линии в больших наборах клинических данных или в режиме реального времени в клинических условиях. Поскольку между полушариями головного мозга существует определенная степень симметрии, ожидается, что разница в объеме между левым и правым полушариями будет небольшой. Если разница невелика, можно предположить, что в оценке средней линии имеются минимальные (или отсутствуют) ошибки. Объем левого и правого полушарий рассчитывается в мл, а AI находится по формуле:

. AI=∣VL-VR∣(VL+VR)    (7)

, где V _L и V _R соответствуют объемам левого и правого полушарий соответственно.Вычисление индекса объемной асимметрии на большой группе изображений дает относительное распределение объемной асимметрии в популяции. Используя это распределение и заданный AI, рассчитанный для предполагаемого субъекта, можно использовать анализ выбросов z-показателя для автоматического определения качества средней линии. Если значение AI больше трех стандартных отклонений от среднего значения AI, то эти выбросы можно проверить визуально. Любые ошибки средней линии могут быть помечены и удалены из анализа больших наборов данных.

2.5. Анализ церебральной симметрии

Клинически оценку средней линии можно использовать для извлечения биомаркеров по полушариям, которые можно использовать для изучения взаимосвязи между когнитивными функциями и асимметрией мозга при БА и других формах деменции. Может быть потеря серого вещества, микроструктурные повреждения, увеличение объема желудочков, что может иметь полушарную зависимость. В качестве доказательства концепции в этой работе мы вычисляем новый маркер симметрии полушария, который исследует микроструктурные различия в многоцентровой МРТ FLAIR для набора данных CCNA посредством анализа локальной текстуры. CCNA используется, поскольку для этих субъектов доступен клинический диагноз. После извлечения срединной линии стандартизированные по интенсивности изображения пространственно нормализуются до 0,35 × 0,35 × 3 мм ³ , чтобы обеспечить сопоставимость биомаркеров у разных субъектов. После этого нормально выглядящее мозговое вещество (NABM) извлекается путем порогового значения стандартизованных изображений интенсивности между 200 и 400 (Reiche et al., 2019). Пороговое значение в этом диапазоне исключает любые поражения спинномозговой жидкости и белого вещества из анализа симметрии, что помогает в исследовании строго локальных изменений в NABM.

Для количественной оценки микроструктурных изменений в NABM используются локальные бинарные паттерны (LBP) для создания текстурных карт. LBP — популярный текстурный метод из-за его высокой разрешающей способности и низких вычислительных затрат. LBP использовался в качестве признака текстуры для классификации деменции в работе Oppedal et al. (2015). LBP обнаруживает повторяющиеся узоры, такие как гребни и изгибы, которые могут быть связаны со структурной целостностью ткани. Для вычисления текстурных карт LBP использовалось восемь соседей и радиус 3, в результате чего получилось окно 7×7.Поскольку карты LBP были созданы для каждого среза независимо, было выполнено попиксельное усреднение по срезам, чтобы получить объемное локальное среднее значение функции LBP. Это приводит к одному изображению, которое описывает целостность ткани NABM для каждого полушария.

Используя усредненное по пикселям изображение текстуры для NABM, извлекаются 10 различных признаков, которые представляют собой комбинацию статистики гистограмм первого и второго порядка. Используемые признаки гистограммы первого порядка: среднее, медиана, дисперсия, асимметрия и эксцесс.В качестве характеристик гистограммы второго порядка использовались контраст, энергия, корреляция, однородность и энтропия. Каждый признак f вычисляется по соответствующему полушарию, а асимметрия измеряется путем взятия нормализованной разницы между полушариями, например:

Δf=∣fL-fR∣(fL+fR). (8)

Статистическое тестирование было проведено с использованием ANOVA и честной значимой разницы Тьюки (HSD) для измерения статистических различий между группами. Перед статистическим тестированием было применено степенное преобразование Бокса-Кокса, чтобы стабилизировать дисперсию и усилить нормальность признаков симметрии (Box and Cox, 1964).Статистическая значимость покажет, существуют ли различия между асимметрией мозга и когнитивными группами или диагнозом. Для контроля влияния возраста и пола был проведен анализ ANCOVA. Это позволяет независимо анализировать взаимосвязь между маркерами симметрии и диагностическими метками.

3. Результаты

В этом разделе визуализируются результаты, за которыми следует количественная оценка производительности на проверочном наборе средней линии, анализ исключения выбросов для всего набора данных и анализ симметрии на CCNA.Для средней точности оценки средние показатели производительности вычисляются по всем 75 томам наземных данных. Чтобы проверить надежность и согласованность метода, метрики проверки сравниваются с набором данных функций (CCNA, ADNI, CAIN), поставщиком сканера (GE, Philips и Siemens) и патологией путем измерения нагрузки ЦСЖ в случаях проверки. Эффективность обнаружения срединной линии сравнивается с двумя предыдущими работами Берго и Куджифа. Чтобы исследовать производительность на больших наборах клинических данных, средняя линия извлекается из всех наборов данных, которые включают 5360 томов (примерно 275 000 срезов изображений) из более чем 80 центров по всему миру.Вычисляется индекс объемной асимметрии, а выбросы объемов визуально проверяются. Используя оставшиеся объемы, биомаркеры асимметрии, измеренные с помощью CCNA, будут проанализированы и сопоставлены с диагнозом, чтобы продемонстрировать доказательство концепции и клиническую осуществимость работы.

3.1. Визуализация срединной линии

На рис. 3 показаны результаты предложенного метода оценки средней линии для нескольких случаев. В первом столбце отображаются средние линии наземных измерений, во втором столбце — расчетная средняя линия, а в последних двух столбцах — сегменты левого и правого полушарий.Для изображений с темным контрастом, большими желудочками или тяжелыми поражениями инструмент надежно оценивает срединную линию. Существует также пример с экстремальной кривизной и смещенным от центра углом головы, и в обоих случаях средняя линия также оценивается точно. Разделение полушарий ясно показывает, что два полушария содержат ткани только из соответствующего полушария.

Рисунок 3 . Визуализация оценок средней линии и извлеченных полушарий различных случаев с использованием предложенного метода.Слева направо: средняя линия наземной истины, расчетная средняя линия, левое полушарие, правое полушарие. Показанные случаи: (A) Высокая нагрузка поражения, (B) Увеличенные желудочки, (C) Темный контраст, (D) Голова под углом и (E) Изогнутая LF.

На рис. 4 показана предполагаемая средняя линия для предложенного метода наряду с двумя конкурирующими методами (Bergo и Kujif) для ADNI, CAIN и CCNA. Как показано, предлагаемый метод тщательно очерчивает межполушарную щель и адаптируется к кривизне по наборам данных.Метод оценки срединной плоскости (Берго) не позволяет оценить кривизну IF из-за плоскостного характера метода. Метод Kuijf, по-видимому, отслеживает IF, но на рисунке 5A MSS оценивается через один из желудочков, заполненных спинномозговой жидкостью. Во время оптимизации функция стоимости оценивает сплайн через желудочки и избегает прозрачной перегородки, которая, вероятно, является причиной этого. Точно так же Берго и соавт. метод находит минимальную оценку интенсивности внутри желудочков, и, поскольку прозрачная перегородка содержит высокие интенсивности, этот метод не может точно оценить среднюю линию в этой области.Предлагаемый метод преодолевает эти проблемы благодаря многочисленным функциям и инверсии интенсивности во время оценки контрольных точек, что приводит к точной демаркации средней линии через прозрачную перегородку и для искривленных межполушарных щелей.

Рисунок 4 . Пример результатов оценки средней линии для предлагаемого метода по сравнению с современным уровнем техники. (А) АДНИ. (Б) КАИН. (С) CCNA.

Рисунок 5 .Сложные примеры для средней линии оценки. (А) Прозрачная перегородка. (B) Вращение головы.

Чтобы продемонстрировать преимущества шага угловой коррекции и дополнительно продемонстрировать надежность подхода, был проведен дополнительный эксперимент, результаты которого показаны на рис. 5B. В этом эксперименте объем FLAIR был повернут на 20°, и использовались алгоритмы оценки средней линии. Предлагаемый метод выделяет срединную линию более надежно, чем методы сравнения.

3.2. Точность

В этом разделе о точности оценки срединной линии сообщается среднее расстояние Хаусдорфа (HD), разница объемов (VD) и средняя абсолютная разница (MAD) обоих полушарий. Предполагаемая средняя линия сравнивается с очертаниями наземной истины в данных проверки средней линии (75 томов наземной истины из CAIN, ADNI и CCNA). Среднее значение и стандартное отклонение для каждой метрики приведены в таблице 3, а графики дождевых облаков для каждой метрики показаны на рисунке 6 для визуализации распределения (Allen et al., 2019). Предлагаемый метод имеет наименьшее среднее расстояние Хаусдорфа (HD) (и стандартное отклонение) с гораздо более компактным распределением, что указывает на то, что предлагаемый метод более точно оценивает среднюю линию в многоцентровых наборах данных по сравнению с конкурирующими методами. Средние VD в левом и правом полушариях, а также MAD также являются лучшими для предлагаемого метода. Это, вероятно, связано как со структурой стандартизации интенсивности, так и с надежными измерениями признаков, которые могут обрабатывать кривизну IF.Следующим по эффективности был метод Kujif et al., за которым следовала традиционная техника оценки срединной плоскости. Выбросы в исследовании Bergo et al. можно объяснить планарным характером метода.

Таблица 3 . Средняя (± стандартная) метрика проверки для всех методов по всему набору данных проверки.

Рисунок 6 . Графики дождевых облаков результатов для (A) Mean HD, (B) MAD, (C) Разница объема слева Δ V _{L и (D) 7 V Δ 9 Разница объема справа R для всего набора для проверки (75 томов от CAIN, ADNI и CCNA).}

3.3. Надежность и согласованность

Чтобы исследовать надежность и согласованность предлагаемого метода, в этом подразделе сравниваются показатели проверки в зависимости от набора данных, поставщика сканера и патологии. Результаты проверки для всех групп показаны на рисунке 7 и обобщены в таблице 4.

Рисунок 7 . Показатели проверки как функция набора данных (A) , сканера (B) и загрузки CSF (C) .

Таблица 4 . Среднее значение (± станд.) среднего значения HD и разницы среднего объема для каждого набора данных, типа сканера и уровня патологии.

3.3.1. Результаты как функция набора данных

Для анализа производительности используются три набора данных: ADNI — набор данных AD, CAIN — набор данных о сосудистых заболеваниях и CCNA — набор данных о деменции. Тестирование методов оценки средней линии по каждому набору данных можно использовать для оценки надежности по заболеваниям. Как обсуждалось в разделе 2.1, в наборе данных для валидации срединной линии имеется множество сосудистых заболеваний и деменции. На рисунке 7А показатели среднего HD, среднего абсолютного различия (MAD) и объемного различия (VD) показаны для каждого набора данных и метода и обобщены в таблице 4. Предлагаемый метод показывает наименьшую среднюю ошибку (HD и VD) и стандартное отклонение по большинство наборов данных. Предлагаемый метод дает наименьшее среднее значение и стандартное отклонение для среднего значения HD в группах ADNI, CAIN и CCNA. Куйф и др. метод дает более низкое среднее значение и стандартное отклонение для набора данных CAIN, за которым следует предложенный метод.Для CCNA и ADNI предложенный метод дает наименьшее среднее значение VD и стандартное отклонение. Самая низкая производительность у метода Берго и др. из-за ошибок угла наклона головы или из-за плоского характера подхода.

3.3.2. Результаты в зависимости от производителя сканера

Наборы данных были получены с помощью одного из трех поставщиков сканеров: Philips, GE или Siemens. Это приводит к изменчивости данных, поскольку у каждого поставщика сканера есть различное программное обеспечение, методы постобработки, параметры получения МРТ и аппаратные компоненты.На рисунке 7B средние показатели HD, MAD и разности объемов сгруппированы по производителям сканеров для каждого сравниваемого метода. Предлагаемый метод показывает меньшую ошибку для каждого сканера и более последовательное распределение среди поставщиков сканеров. Среднее значение и стандартное отклонение для обеих метрик, среднего HD и среднего VD, являются самыми низкими для предлагаемого метода для всех сканеров, как показано в таблице 4. Предлагаемый метод дает минимальную ошибку для сканеров GE, Philips и Siemens и имеет одинаковую производительность для всех сканеров. что подчеркивает клиническую осуществимость и надежность метода.

3.3.3. Результаты как функция патологии

Чтобы определить, устойчива ли предлагаемая работа к уровню заболевания, производительность оценки средней линии анализируется как функция нагрузки CSF, чтобы определить надежность при различных уровнях заболевания. Общей характеристикой нейродегенеративных заболеваний является увеличение объема желудочков и атрофия (Ott et al., 2010). Таким образом, для количественной оценки бремени болезни у пациентов с БА, сосудистыми заболеваниями или деменцией для каждого тома изображения измеряется нагрузка спинномозговой жидкости в желудочках и субарахноидальных пространствах.Нагрузка ЦСЖ выбрана в качестве характеристики заболевания, поскольку большие желудочки или высокая степень атрофии могут создавать проблемы в алгоритмах сегментации срединной линии. Нагрузка спинномозговой жидкости вычисляется в стандартизованной по интенсивности МРТ FLAIR путем определения путем применения порогового значения 200 для извлечения маски спинномозговой жидкости из стандартизированного мозга по всему набору данных (Reiche et al., 2019). Используя количество ненулевых пикселей и параметры расстояния между вокселами, был найден объем спинномозговой жидкости в мл.

Графики каждой метрики валидации в зависимости от нагрузки спинномозговой жидкости использовались для визуализации тенденций производительности с увеличением патологии.На рисунке 7C показаны средние значения HD, MAD и разницы в объеме. Предлагаемый метод имеет самую низкую среднюю ошибку по всем нагрузкам (низким, средним и высоким). Как для среднего HD, так и для MAD средняя ошибка является самой низкой во всех трех категориях CSF. Это подтверждает способность предлагаемого метода правильно оценивать среднюю линию, когда боковые желудочки увеличиваются в нейродегенеративных случаях. Это также показано на рисунке 3B. Глядя на показатель разницы объемов для Bergo et al. метод, на него влияют случаи низкой и средней нагрузки CSF.Этот метод основан на минимизации общей оценки интенсивности в плоскости, и, таким образом, при меньшем количестве ЦСЖ глобальная оценка будет затруднена при поиске оптимальной плоскости. Предлагаемый метод выполняет локальную оптимизацию функций, что улучшает оценку IF в случаях нагрузки CSF от низкой до средней. Куйф и др. Метод больше всего борется со случаями высокой нагрузки ЦСЖ из-за того, что алгоритм оптимизации оценивает боковые желудочки. В целом предлагаемый метод дает наименьшую среднюю разницу объемов при низкой, средней и высокой нагрузках ЦСЖ.

3.4. Обнаружение выбросов средней линии

В этом разделе предлагаемый алгоритм средней линии вычисляется для каждого из 5 360 томов всего набора данных (примерно 275 000 срезов изображений для ADNI, CAIN и CCNA вместе взятых), а индекс асимметрии (AI) используется для автоматической оценки эффективности оценки средней линии. без наземных истин. ИИ измеряет разницу в объеме между полушариями для каждого объема в наборе данных, и распределение значений ИИ было сохранено для анализа выбросов z-показателя.Объемы с экстремальными значениями AI помечаются для визуального анализа, чтобы визуально проверить сегментацию полушария. В клинических условиях этот инструмент можно использовать, когда наземные достоверные данные недоступны или их невозможно получить. Для исследовательских приложений и крупномасштабного анализа ИИ можно использовать для определения субоптимальных результатов сегментации (которые, следовательно, могут быть исключены из исследований биомаркеров). Метод обнаружения выбросов ИИ резко сокращает количество случаев визуальной проверки в больших наборах данных и косвенно измеряет производительность сегментации полушария без наземной достоверности.Из общего числа 5547 томов только 53 тома были обнаружены как выбросы (<1%) с помощью анализа z-показателя, 33 из 4100 в ADNI (0,8%), 10 из 871 в CAIN (1,1%) и 10 из 380 томов CCNA (2,6%). Затем 53 выброса были визуально проверены для проверки выбросов.

Некоторые из обнаруженных выбросов показаны на рисунке 8. Рисунок 8A представляет собой случай из набора данных CCNA, который был оценен неправильно. При дальнейшем осмотре эта ошибка была вызвана неправильной оценкой угла наклона головы во время предварительной обработки.Измеренный угол головы составил -15 градусов (визуально видно, что это неверно, поскольку мозг не наклонен). Оценка кросс-корреляции здесь не работает из-за формы головы. Когда форма круглая, показатель взаимной корреляции достигает максимума при различных поворотах θ. Чтобы сделать это более надежным в будущем, возможно, в кросс-корреляционный анализ можно было бы включить карту границ мозга (Liu et al., 2001). На (B) мозг расположен не по центру, что смещает обнаружение прямоугольной области интереса размером 2 см, которая должна содержать срединную линию.На (C) присутствуют большие артефакты движения, что, хотя и создает некоторые неточности, в целом, предлагаемый метод все же позволяет приблизиться к средней линии, учитывая низкое качество изображения. В другом случае низкого качества (D) была обнаружена проблема с маской сегментации мозга из-за отсутствия ткани. Эти выбросы, будь то ошибка сегментации или плохое качество изображения, могут быть удалены до клинического анализа.

Рисунок 8 . Ошибки оценки средней линии, обнаруженные с помощью метода обнаружения выбросов индекса асимметрии.Дела из (A – F) : CCNA, CAIN, ADNI, ADNI, ADNI, ADNI.

После визуального осмотра 53 отклонений только один случай можно было принять и использовать в клиническом анализе. На рисунках 8E, F показаны два разных среза из этого случая в наборе данных ADNI. В некоторых срезах оценка средней линии немного отличается и не оптимальна, как видно на (E). Для остального объема и большинства более поздних срезов головного мозга оценка средней линии оказалась точной.Из-за небольшой недооценки средней линии на нескольких срезах было обнаружено, что этот случай имеет значение z-показателя 3,154, что чуть больше, чем отсечение по z-показателю, равное 3, что делает его выбросом по определению. Это подчеркивает чувствительность метода выбросов ИИ к разнице в объемах.

3.5. Анализ клинической симметрии

В этом подразделе средняя линия извлекается из объемов CCNA, помеченных SCI, MCI и AD, а предлагаемые биомаркеры асимметрии в FLAIR извлекаются и анализируются для демонстрации проверки концепции.Сначала из всего объема выделяют срединную линию и выделяют полушария головного мозга. Для измерения биомаркеров в мозговом веществе с нормальным внешним видом (NABM) пороги применяются к стандартизированным данным интенсивности, чтобы исключить спинномозговую жидкость и поражения (Reiche et al., 2019). Полушария NABM сегментированы, и LBP вычисляется для каждого среза отдельно для каждого полушария. Среднее значение карты характеристик LPB в пикселях берется по объему для каждого полушария, а статистические значения вычисляются для каждого полушария.Чтобы количественно оценить различия в свойствах полушарий, асимметрию измеряют, взяв нормализованную разницу между полушариями для каждого статистического признака. См. Рисунок 9, например, изображения с обнаруженной средней линией, центральным срезом карты признаков LBP и средним значением по пикселям для субъекта с SCI, MCI и AD. Судя по картам признаков, существуют визуальные различия в текстуре по заболеваниям. По мере того, как когнитивные нарушения увеличиваются от SCI до MCI и AD, шероховатость NABM увеличивается, а гребни и кривые становятся намного больше, что может указывать на нарушение целостности NABM.

Рисунок 9 . Образец среза AD, MCI и SCI (сверху) с соответствующим срезом LBP (посередине) и средним по пикселям LBP (снизу) .

Перед сравнением средних значений биомаркеров по группам исключенные случаи удаляются. После удаления выбросов осталось 47 случаев ТСМ, 96 случаев МРП и 40 случаев БА. См. рисунки 10A, B для средней дисперсии LBP и особенностей контрастной асимметрии, построенных как функция когнитивного диагноза. Уровень асимметрии, измеренный по дисперсии и контрастности LBP, увеличивается с худшим когнитивным исходом, что указывает на разницу в текстуре NABM между полушариями для каждого уровня заболевания.

Рис. 10. (A) Асимметрия дисперсии LBP, (B) Контрастная асимметрия LBP, сгруппированная по диагнозу, (C) Асимметрия дисперсии LBP по сравнению с полом, сгруппированная по диагнозу, (D) Контрастная асимметрия LBP по сравнению с y пол, сгруппированные по диагнозу, (E) Асимметрия дисперсии LBP по сравнению с возрастом, сгруппированные по диагнозу, и (F) Контрастная асимметрия LBP по сравнению с возрастом, сгруппированные по диагнозу. Возрастные диапазоны разделены по среднему возрасту.

Однофакторный дисперсионный анализ ANOVA использовался для проверки того, существенно ли различаются средние значения биомаркеров симметрии между группами заболеваний SCI, MCI и AD.В таблице 5 анализ ANOVA показал, что средние значения биомаркеров симметрии различаются по группам заболеваний как для дисперсии LBP, так и для контрастных характеристик симметрии. Для дальнейшего изучения источников различий HSD Тьюки был использован для постфактум анализа в таблице 5. Апостериорное тестирование выявило значительные различия между группами MCI и SCI как для признаков дисперсии, так и для контрастной асимметрии со средней разницей 0,053 ( p = 0,005) и 0,068 ( p = 0.003) соответственно. Кроме того, была обнаружена значимость между группами AD и SCI с разницей в средних значениях = 0,069 ( p = 0,005) и 0,067 ( p = 0,032) для дисперсии и контраста соответственно. Следовательно, биомаркеры текстурной симметрии из NABM можно использовать для различения этих групп заболеваний. Между группами AD и MCI не было обнаружено статистической значимости.

Таблица 5 . Однофакторные тесты ANOVA и ANCOVA с апостериорными анализами для каждого биомаркера асимметрии.

Для изучения различий биомаркеров в зависимости от возраста и пола дополнительно анализируются особенности дисперсии и контрастной асимметрии. На рисунках 10C,D показано распределение биомаркеров в зависимости от пола, а на рисунках 10E,F биомаркеры представлены в зависимости от возраста с использованием среднего возраста в качестве порога для сравнения групп. Та же тенденция, наблюдаемая на рисунках 10A, B, видна, где биомаркеры по группам заболеваний для пола или возраста имеют возрастающую асимметрию, измеренную дисперсией LBP и отличием от SCI, MCI и AD.Чтобы подтвердить результаты, полученные на рисунках 10C–F, было проведено тестирование ANCOVA для статистического анализа различий в средних значениях биомаркеров при первом контроле по возрасту, а затем при контроле по полу. Эти результаты суммированы в таблице 5. При учете возраста взаимосвязь между признаками асимметрии и диагнозом оставалась статистически значимой. Выполнение апостериорного анализа с удаленным эффектом возраста выявило значительные различия между группами MCI и SCI как для признаков дисперсии, так и для контрастной асимметрии ( p = 0.027 и p = 0,002 соответственно). Более того, значительные различия между группами AD и SCI обнаруживаются после ANCOVA как для признаков дисперсии, так и для контрастной асимметрии ( p = 0,04 и p = 0,018 соответственно). Как и в случае ANOVA, не было обнаружено существенных различий между группами MCI и AD. Хотя особенности остаются значительными, значения p незначительно увеличились, что означает, что возраст оказывает некоторое влияние на текстурную асимметрию. Это ожидается, так как целостность микроструктуры, потеря GM и WM увеличиваются с возрастом (Ge et al., 2002). Несмотря на влияние возраста, предлагаемые биомаркеры остаются значимыми для разных уровней заболевания. При рассмотрении пола в качестве соварианта не было обнаружено, что он является статистически значимым как для дисперсии, так и для контраста LBP, что указывает на то, что эти биомаркеры не зависят от пола. Выполнение ретроспективного анализа с удаленным влиянием пола выявило значительные различия между группами MCI и SCI как для признаков дисперсии, так и для контрастной асимметрии ( p = 0,0018 и p = 0.003 соответственно). Более того, значительные различия между группами AD и SCI обнаруживаются после применения ANCOVA с удалением пола, как для признаков дисперсии, так и для контрастной асимметрии ( p = 0,025 и p = 0,033 соответственно). Значимых различий между группами MCI и AD обнаружено не было.

4. Обсуждение

Предлагаемый метод оценки средней линии полностью не контролируется, может адаптироваться к кривизне в межполушарной щели (IF), не требует этапа предварительной обработки начальной оценки плоскости, оценивает среднюю линию для каждого среза отдельно для повышения точности, и метод может надежно оценить средней линии прозрачной перегородки.С точки зрения точности по всему набору проверочных данных из 75 томов МРТ FLAIR из 38 центров в ADNI, CAIN и CCNA метод показал наименьшую среднюю ошибку для среднего расстояния Хаусдорфа (HD), среднего абсолютного расстояния (MAD) и разницы объемов. показателей по сравнению с двумя другими предыдущими работами. При анализе надежности и согласованности метода производительность более согласуется между наборами данных, поставщиками сканеров и нагрузкой ЦСЖ по сравнению с другими методами, демонстрируя способность предложенного алгоритма обнаружения срединной линии эффективно работать в различных многоцентровых наборах данных МРТ FLAIR с множеством заболеваний. .Производительность на больших наборах данных и автоматическое обнаружение выбросов подчеркивают клиническую полезность предлагаемого метода и возможность автоматически и на лету обнаруживать неточности обнаружения средней линии. Биомаркеры асимметрии, которые количественно определяют структурную целостность нормально выглядящего вещества головного мозга (NABM), демонстрируют значительные различия между субъектами с разными когнитивными диагнозами и предоставляют возможность для более масштабных исследований анализа симметрии полушарий головного мозга в будущем.

Важной характеристикой предлагаемого метода является возможность оценки неровностей и кривизны в пределах межполушарной щели.В методе Берго и соавт. (2008), известно, что неровности и неплоский характер трещины создают неточности алгоритма, и это также наблюдалось в наших экспериментах для метода, реализованного на FLAIR MRI. Метод Kuijf et al. имеет проблемы, когда присутствуют большие углы головы (см. Рисунок 5) и в наборах данных ADNI и CCNA была большая ошибка разницы объема. ADNI и CCNA представляют собой наборы данных о деменции, и общей характеристикой заболевания является увеличение размера желудочка. Таким образом, Kuijf et al.метод может завышать среднюю линию боковых желудочков, что может быть связано с прозрачной перегородкой. Предлагаемый метод также более устойчив к изменениям угла наклона головы за счет использования шага коррекции угла наклона головы.

С появлением глубокого обучения в сегментации медицинских изображений с помощью этих методов потенциально можно улучшить оценку средней сагиттальной поверхности. В недавней статье Писова и др. (2019) использует сверточные нейронные сети (CNN) для обнаружения сдвига средней линии мозга (MLS).Они представили новый подход, основанный на глубоком обучении, для обнаружения MLS, который использует структурные знания для конкретной задачи. В работе используется двухголовая CNN с общими входными слоями, где одна головка выполняет сегментацию через UNet, а другая головка прогнозирует срезы, содержащие MLS (Писов и др. , 2019).

В этой работе предварительный клинический анализ выявил взаимосвязь между диагнозом деменции и асимметрией микроструктуры NABM на многоцентровой МРТ FLAIR.Видно, что текстурная асимметрия увеличивается по мере прогрессирования деменции от ТСМ до БА. Возможно, это можно отнести к общему снижению структурной целостности ткани, поскольку особенности текстуры количественно определяют изменения интенсивности NABM. В областях с более высокой дисперсией и контрастной асимметрией может быть больше дегенерации тканей в GM и WM для определенного полушария. Эти результаты аналогичны предыдущим исследованиям асимметрии при БА и деменции. Ян и др. использовали диффузионно-тензорную трактографию для построения сетей WM полушария мозга (Yang et al., 2017). Они обнаружили, что сети WM полушария мозга демонстрируют аберрантную правую асимметрию при AD, но не на ранних фазах MCI (Yang et al., 2017). С помощью морфометрии Т1-взвешенных МРТ на основе вокселей Derflinger et al. (2011) обнаружили, что атрофия головного мозга при БА носит асимметричный характер. Они также сообщают, что выполнение нейропсихологических тестов на основе языка коррелирует с латерализацией потери GM в левом полушарии у пациентов с AD и MCI (Derflinger et al., 2011). Латерализация (левая и правая асимметрия) микроструктурных изменений и взаимосвязь с текстурой и когнитивным статусом в FLAIR MRI будут дополнительно изучены в будущих исследованиях.

Было показано, что из всех признаков, извлеченных из карты признаков 2D LPB, дисперсия и контрастность являются статистически значимыми признаками для различения групп AD-SCI и MCI-SCI. Между группами AD и MCI не было обнаружено статистической значимости. Это может быть связано с дисбалансом классов между AD и MCI или может быть связано с чрезмерным обобщением диагноза MCI, который охватывает широкий спектр (субъективных) жалоб на память и когнитивные состояния. Обзор текущего исследования MCI показал, что MCI был изменен из расстройства памяти, чтобы включать другие типы когнитивных проблем и нарушений, которые описывают другие формы деменции, а не только прогрессирование до AD (Petersen, 2009).

В будущей работе будут разработаны дополнительные биомаркеры асимметрии, которые будут применяться к большему количеству наборов данных и сравниваться с дополнительными клиническими переменными. Будут исследованы клинические переменные, такие как история болезни, когнитивные показатели и факторы риска сосудистых заболеваний. Учитывая, что FLAIR MRI является ведущим методом исследования цереброваскулярных заболеваний, мы рады изучить его в будущих работах.

5. Заключение

Благодаря сочетанию подходов, основанных на форме и симметрии, был разработан автоматизированный алгоритм оценки средней сагиттальной поверхности для надежного определения кривизны межполушарной щели (IF).Он полностью неконтролируемый и точно извлекает срединную линию для каждого среза. Производительность сравнивалась с двумя современными методами оценки срединной линии, и предложенный метод показал самую низкую среднюю ошибку по 75 томам из 38 центров, полученным со сканеров GE, Siemens и Philips. Также было показано, что эффективность предложенного алгоритма более стабильна в многоцентровых, многосканерных и многопатологических наборах данных и более надежна при различных уровнях патологии ЦСЖ по сравнению с другими подходами.Была извлечена средняя линия из 5360 томов МРТ FLAIR из 86 международных центров, и был определен новый автоматический индекс асимметрии для автоматического обнаружения выбросов, которые могут быть связаны с плохой сегментацией. Из 5360 томов <1% были обнаружены как выбросы, которые легко проверить вручную. Наконец, клиническая полезность метода была показана в виде признаков асимметрии, которые количественно определяли микроструктурные различия в нормально выглядящем мозговом веществе (NABM) в разных полушариях, чтобы различать когнитивный диагноз.В будущей работе эти инструменты будут применяться к большим наборам данных и сопоставляться с клиническими переменными для выявления взаимосвязей между асимметрией мозга и нейродегенеративными заболеваниями.

Заявление о доступности данных

В этом исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти по адресу: ADNI—http://adni.loni.usc.edu/methods/mri-tool/standardized-mri-data-sets/.

Вклад авторов

AG и AK разработали предложенный метод и провели эксперименты.AG, AK и AM написали рукопись. AM помогал с клиническими аспектами работы. Все авторы обсудили результаты и рассмотрели окончательную версию рукописи.

Финансирование

Канадская сеть визуализации атеросклероза (CAIN) была создана при финансовой поддержке Канадского гранта исследовательской группы Института здравоохранения для клинических исследований (CIHR-CRI 88057). Финансирование инфраструктуры было получено от Канадского фонда инноваций (CFI-CAIN 20099), а соответствующие средства были предоставлены правительствами [H]ta, Онтарио и Квебека.Сбор данных и обмен данными для этого проекта частично финансировались Инициативой нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) (грант Национального института здравоохранения U01 AG024904) и DOD ADNI (номер награды Министерства обороны США W81XWH-12-2-0012). Мы признаем поддержку Канадского совета по естественным наукам и инженерным исследованиям (NSERC) в рамках программы NSERC Discovery Grant.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы признательны Канадскому консорциуму по нейродегенерации и старению (CCNA) за поддержку данных исследования COMPASS-ND, хранения данных, управления и стандартизированных протоколов МРТ. См. Чертков и др. (2019) о данных CCNA из исследования COMPASS-ND, Mohaddes et al. (2018) для хранения и управления данными CCNA, а Duchesne et al. (2019) за разработку протоколов МРТ.

Ссылки

Айзен, П.С., Петерсен, Р.К., Donohue, M., Weiner, M.W., Initiative, A.D.N., et al. (2015). Инициатива нейровизуализации болезни Альцгеймера 2 клиническое ядро: прогресс и планы. Болезнь Альцгеймера . 11, 734–739. doi: 10.1016/j.jalz.2015.05.005

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Alber, J., Alladi, S., Bae, H.J., Barton, D.A., Beckett, L.A., Bell, J.M., et al. (2019). Гиперинтенсивность белого вещества во влиянии сосудов на когнитивные нарушения и деменцию (VCID): пробелы в знаниях и возможности. Болезнь Альцгеймера . 5, 107–117. doi: 10.1016/j.trci.2019.02.001

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Аллен М., Поджиали Д., Уитакер К., Маршалл Т. Р. и Киевит Р. А. (2019). Графики дождевых облаков: многоплатформенный инструмент для надежной визуализации данных. Открытое разрешение Wellcome . 4, 63–109. doi: 10.12688/wellcomeopenres.15191.1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Берго, Ф. П., Фалькао, А.X., Yasuda, C.L., и Ruppert, G.C. (2008). «Быстрая, точная и точная локация в средней сагиттальной плоскости на трехмерных МРТ-изображениях головного мозга», в International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (Campinas: Springer), 278–290. дои: 10.1007/978-3-540-92219-3_21

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бокс, Г. Э., и Кокс, Д. Р. (1964). Анализ трансформаций. JR Stat. соц. Б Методол . 26, 211–243. doi: 10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кастеллано, Г., Бонилья, Л., Ли, Л., и Сендес, Ф. (2004). Текстурный анализ медицинских изображений. клин. Радиол . 59, 1061–1069. doi: 10.1016/j.crad.2004.07.008

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чен М., Элазаб А., Цзя Ф., Ву Дж., Ли Г., Ли Х. и др. (2015). Автоматическая оценка смещения срединной линии у пациентов с церебральной глиомой на основе расширенной модели Фойгта и локальной симметрии. австр. физ. англ. науч. Мед . 38, 627–641. doi: 10.1007/s13246-015-0372-3

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чертков Х., Борри М., Уайтхед В., Блэк С.Е., Фельдман Х.Х., Готье С. и соавт. (2019). Комплексная оценка нейродегенерации и деменции: канадское когортное исследование. Кан. Дж. Нейрол. Наука . 46, 499–511. doi: 10.1017/cjn.2019.27

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Дерфлингер, С., Sorg, C., Gaser, C., Myers, N., Arsic, M., Kurz, A., et al. (2011). Атрофия серого вещества при болезни Альцгеймера асимметрична, но не латерализована. Дж. Болезнь Альцгеймера . 25, 347–357. doi: 10.3233/JAD-2011-110041

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

ДиГрегорио, Дж., Арецца, Г., Гибикар, А., Муди, А.Р., Тиррелл, П.Н., и Хадеми, А. (2021). Сегментация внутричерепного объема для нейродегенеративных популяций с использованием многоцентровой МРТ Flair. Репутация нейроизображения .1:100006. дои: 10.1016/j.ynirp.2021.100006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Duchesne, S., Chouinard, I., Potvin, O., Fonov, V.S., Khademi, A., Bartha, R., et al. (2019). Канадский протокол визуализации деменции: гармонизация национальных когорт. Дж. Магн. Резон. Визуализация 49, 456–465. doi: 10.1002/jmri.26197

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фейс, Р. А., Баутс, М. Дж., Доппер, Э. Г., Филиппини, Н., Хейз, В., Trachtenberg, A.J., et al. (2019). Мультимодальная МРТ серого вещества, белого вещества и функциональной связи у когнитивно здоровых носителей мутаций с риском развития лобно-височной деменции и болезни Альцгеймера. ВМС Нейрол . 19:343. doi: 10.1186/s12883-019-1567-0

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Феррари, Р., Вилла Пинто, К., и Ферри Морейра, К. (2016). «Обнаружение срединной сагиттальной плоскости на МР-изображениях с использованием меры плоскостности из собственного анализа локальных ответов фазовой конгруэнтности в 3D», в 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Phoenix, AZ), 2335–2339.doi: 10.1109/ICIP.2016.7532776

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Фрей Б.М., Петерсен М., Майер К., Шульц М., Ченг Б. и Томалла Г. (2019). Характеристика гиперинтенсивности белого вещества в крупномасштабных МРТ-исследованиях. Фронт. Нейрол . 10:238. doi: 10.3389/fneur.2019.00238

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ge, Y., Grossman, R.I., Babb, J.S., Rabin, M.L., Mannon, L.J., and Kolson, D.L. (2002).Возрастные изменения общего серого и белого вещества в нормальном мозге взрослого человека. Часть I: объемный анализ МРТ. утра. Дж. Нейрорадиол . 23, 1327–1333. Доступно в Интернете по адресу: http://www.ajnr.org/content/23/8/1327/tab-article-info

.

Реферат PubMed | Академия Google

Джаясурия, С.А., и Лью, А.В.К. (2012). «Обнаружение плоскости симметрии в нейроизображениях на основе анализа профиля интенсивности», в 2012 Международный симпозиум по информационным технологиям в медицине и образовании , Vol.2 (Квинсленд: IEEE), 599–603. doi: 10.1109/ITiME.2012.62

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Jessen, F., Wolfsgruber, S., Wiese, B., Bickel, H., Mösch, E., Kaduszkiewicz, H., et al. (2014). Риск развития деменции при позднем MCI, раннем MCI и при субъективном ухудшении памяти. Болезнь Альцгеймера . 10, 76–83. doi: 10.1016/j.jalz.2012.09.017

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Карас Г., Шелтенс П., Ромбаутс С., Visser, P., Van Schijndel, R., Fox, N., et al. (2004). Глобальная и локальная потеря серого вещества при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. Нейроизображение 23, 708–716. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.006

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Хадеми А., Райхе Б., ДиГрегорио Дж., Арецца Г. и Муди А. Р. (2019). Извлечение всего объема мозга для многоцентровых наборов данных МРТ с эффектом множественных заболеваний. Маг. Резон. Визуализация 66, 116–130.doi: 10.1016/j.mri.2019.08.022

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Kim, J.H., Lee, J.W., Kim, G.H., Roh, J.H., Kim, M.J., Seo, S.W., et al. (2012). Корковая асимметрия в норме, легкие когнитивные нарушения и болезнь Альцгеймера. Нейробиол. Старение 33 года, 1959–1966 гг. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2011.06.026

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Kuijf, H.J., van Veluw, S.J., Geerlings, M.I., Viergever, M.A., Biessels, GJ, and Vincken, K.L. (2014). Автоматическое извлечение срединно-сагиттальной поверхности из МРТ-изображений головного мозга с использованием меры Кульбака-Лейблера. Нейроинформатика 12, 395–403. doi: 10.1007/s12021-013-9215-0

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Лю, Ю., Коллинз, Р. Т., и Ротфус, У. Э. (2001). Надежное извлечение средней сагиттальной плоскости из нормальных и патологических трехмерных нейрорадиологических изображений. IEEE Trans. Мед. Визуализация 20, 175–192.дои: 10.1109/42.918469

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мануэль, Д.Г., Гарнер, Р., Финес, П., Бансей, К., Фланаган, В., Ту, К., и др. (2016). Болезнь Альцгеймера и другие виды деменции в Канаде с 2011 по 2031 год: микросимуляционное моделирование здоровья населения (pohem) исследование прогнозируемой распространенности, бремени для здоровья, медицинских услуг и ухода за больными. Насел. Показатели здоровья 14:37. doi: 10.1186/s12963-016-0107-z

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мэн, Д., Hosseini, A.A., Simpson, R.J., Shaikh, Q., Tench, C.R., Dineen, R.A., et al. (2017). Топография поражения и микроскопические повреждения тракта белого вещества способствуют когнитивным нарушениям при симптоматическом поражении сонных артерий. Радиология 282, 502–515. doi: 10.1148/radiol.2016152685

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Мохаддес, З., Дас, С., Абу-Хайдар, Р., Сафи-Хараб, М., Бладер, Д., Каллегаро, Дж., и другие. (2018). Национальная структура нейроинформатики для канадского консорциума по нейродегенерации при старении (CCNA). Фронт. N нейроинформ . 12:85. doi: 10.3389/fnif.2018.00085

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Олсон, К.Ф. (1998). «Вероятностная формулировка для сопоставления Хаусдорфа», в Proceedings 1998 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cat. No. 98CB36231) (Санта-Барбара, Калифорния: IEEE), 150–156. doi: 10.1109/CVPR.1998.698602

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Оппедал, К., Eftestøl, T., Engan, K., Beyer, M.K., and Aarsland, D. (2015). Классификация деменции с использованием локальных бинарных паттернов из разных областей на магнитно-резонансных изображениях. Междунар. Дж. Биомед. Изображение 2015:572567. дои: 10.1155/2015/572567

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ott, B.R., Cohen, R.A., Gongvatana, A., Okonkwo, O.C., Johanson, C.E., Stopa, E.G., et al. (2010). Объем желудочков головного мозга и биомаркеры спинномозговой жидкости при болезни Альцгеймера. Дж. Болезнь Альцгеймера . 20, 647–657. doi: 10.3233/JAD-2010-1406

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Пиевани М., Агоста Ф., Пагани Э., Кану Э., Сала С., Абсинта М. и др. (2010). Оценка повреждения тракта белого вещества при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. Гул. Карта мозга . 31, 1862–1875 гг. doi: 10.1002/hbm.20978

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Писов, М., Гончаров М., Курочкина Н., Морозов С., Гомболевский В., Чернина В. и др. (2019). «Включение структурных знаний для конкретных задач в CNN для обнаружения сдвига средней линии мозга», в Интерпретируемость машинного интеллекта в вычислениях медицинских изображений и мультимодальном обучении для поддержки принятия клинических решений (Москва: Springer), 30–38. дои: 10.1007/978-3-030-33850-3_4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ци, X., Белль, А., Шандиля, С., Чен, В., Кокрелл, К., Tang, Y., et al. (2013). Идеальное обнаружение срединной линии с использованием автоматизированной обработки КТ-изображения головного мозга. Открытый J. Med. Визуализация 3, 51–59. doi: 10.4236/ojmi.2013.32007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рехман, Х. З. У., и Ли, С. (2018). Эффективное автоматическое извлечение средней сагиттальной плоскости при МРТ головного мозга. Заяв. Наука . 8:2203. дои: 10.3390/app8112203

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Райхе Б., Муди А. и Хадеми А.(2019). Структура стандартизации интенсивности, сохраняющая патологию, для наборов данных МРТ мультиучрежденческого чутья. Маг. Резон. Визуализация 62, 59–69. doi: 10.1016/j.mri.2019.05.001

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Rombouts, S.A., Barkhof, F., Witter, M.P., and Scheltens, P. (2000). Беспристрастный анализ потери серого вещества всего мозга при болезни Альцгеймера. Неврологи. Письмо . 285, 231–233. doi: 10.1016/S0304-3940(00)01067-3

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рослан Р.и Джамиль, Н. (2012). «Извлечение признаков текстуры с использованием двумерных фильтров Габора», Международный симпозиум по компьютерным приложениям и промышленной электронике (ISCAIE), 2012 г., (Кота-Кинабалу: IEEE), 173–178. doi: 10.1109/ISCAIE.2012.6482091

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рупперт, Г. К., Теверовский, Л., Ю, К. П., Фалькао, А. X., и Лю, Ю. (2011). «Новый основанный на симметрии метод извлечения средней сагиттальной плоскости в нейроизображениях», Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации , 2011 г.: от нано до макро (Чикаго, Иллинойс: IEEE), 285–288.doi: 10.1109/ISBI.2011.5872407

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Стегманн, М.Б., Скоглунд, К., и Райберг, К. (2005). «Оптимизация средней сагиттальной плоскости и средней сагиттальной поверхности при МРТ головного мозга с использованием меры локальной симметрии», в Medical Imaging 2005: Image Processing , Vol. 5747 (Сан-Диего, Калифорния: Международное общество оптики и фотоники), 568–579. дои: 10.1117/12.595222

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Таки Ю., Киномура С., Сато К., Гото Р., Ву К., Кавасима Р. и соавт. (2011). Корреляция между объемом серого/белого вещества и когнитивными функциями у здоровых пожилых людей. Мозговой код . 75, 170–176. doi: 10.1016/j.bandc.2010.11.008

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Tardif, J.C., Spence, J.D., Heinonen, T.M., Moody, A., Pressacco, J., Frayne, R., et al. (2013). Визуализация атеросклероза и канадская сеть визуализации атеросклероза. Кан. Дж. Кардиол .29, 297–303. doi: 10.1016/j.cjca.2012.09.017

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ян, К., Чжун, С., Чжоу, X., Вэй, Л., Ван, Л., и Ни, С. (2017). Нарушение топологической асимметрии между сетями белого вещества полушария головного мозга при болезни Альцгеймера и умеренных когнитивных нарушениях. Фронт. Старение Neurosci . 9:261. doi: 10.3389/fnagi.2017.00261

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Яннопулу, К.Г., Анастасиу А.И., Захариу В. и Пелиду С.Х. (2019). Причины неудачных испытаний модифицирующих болезнь методов лечения болезни Альцгеймера и их вклад в недавние исследования. Биомедицина 7:97. doi: 10.3390/биомедицины7040097

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Юшкевич, П. А., Пивен, Дж., Коди Хазлетт, Х., Гимпел Смит, Р., Хо, С., Джи, Дж. К., и соавт. (2006). Трехмерная активная контурная сегментация анатомических структур под руководством пользователя: значительно повышенная эффективность и надежность. Нейроизображение 31, 1116–1128. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.01.015

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Дифференциальный вклад двух полушарий головного мозга человека в синхронизацию действий

Функциональная асимметрия между двумя полушариями — интригующий принцип организации мозга. На поведенческом уровне это становится наиболее очевидным в том, как люди используют свои руки. В задачах, требующих движений обеими руками, правши обычно используют правую руку для более быстрых и динамичных движений, тогда как левая рука используется для более медленных движений или даже для статического контроля положения руки (Sainburg, 2002; Swinnen and Wenderoth, 2004; Серриен и Совиярви-Спапи, 2015).Резка хлеба или забивание гвоздя в стену представляют собой повседневные примеры такой функциональной асимметрии. В лаборатории постукивание пальцами можно использовать для обнаружения асимметрии полушарий, связанной с этим явлением. Как правило, правая рука нажимает относительно более высокие частоты постукивания более точно, чем левая рука, даже при бимануальном моночастотном постукивании пальцами (Repp, 2005; Ivry, 1996; Peters, 1980). И наоборот, левая рука постукивает относительно более низкие частоты более точно, чем правая рука (Pflug et al., 2017). Это предполагает, что левое полушарие предпочтительно контролирует относительно более высокие частоты постукивания, а правое полушарие предпочтительно контролирует относительно более низкие частоты постукивания, но происхождение такой полушарной асимметрии неизвестно. Существует несколько предположений о происхождении функциональных различий между полушариями, начиная от специализированной обработки в сенсорной области, латерализованных сенсомоторных взаимодействий, асимметричного моторного контроля и заканчивая общими доменными схемами доминирования полушарий (Kimura, 1993; Minagawa-Kawai et al., 2007; Тога и Томпсон, 2003 г.; Келл и Келлер, 2016). Поведение может выиграть от параллельной обработки различных аспектов сложных стимулов и/или планирования движений в левом и правом полушариях (Serrien et al., 2006). Влиятельные теории предполагают дифференциальную сенсорную обработку относительных частот либо в спектральной, либо во временной области (Ivry and Robertson, 1998; Flevaris and Robertson, 2016; Poeppel, 2003) в качестве вычислительной основы полушарной специализации. Однако эмпирические исследования, в которых параметризуются спектральные или временные аспекты сенсорной информации, не всегда подтверждают эти теории (Luo et al., 2007; Жиро и Труи, 2002 г.; Боэмио и др., 2005). Это может быть следствием того факта, что активность мозга лишь слегка латерализована во время перцептивных задач. Однако считается, что функциональная латерализация усиливается, когда требуется двигательная активность (Ivry and Robertson, 1998; Keller and Kell, 2016).

Чтобы отделить специфический вклад сенсорной и моторной систем в функциональную латерализацию управления руками, мы провели два исследования изображений с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ).Дизайн исследования исключал, что условные эффекты возникают в результате особенностей сенсорных стимулов или дифференциального использования эффекторов. В парадигме постукивания пальцами в слуховом темпе участников просили постукивать бимануально в соответствии со слуховыми ударами. Постукивание в каждую слуховую долю (2,5 Гц) определялось как быстрое постукивание, в то время как постукивание в каждую четвертую слуховую долю (четвертая позиция) представляло собой медленное постукивание с частотой 0,625 Гц (см. Рисунок 1). Обе частоты попадают в естественный диапазон движений пальцев, но представляют собой разные концы спектра (Parncutt and Cohen, 1995; London, 2012; Drake and Palmer, 2000; Repp, 2003).В то время как в состоянии быстрого постукивания быстрый слуховой ритм был единственным ритмом, который обрабатывался и использовался для слухо-моторной синхронизации, этот более быстрый ритм служил синхронизирующим сигналом для генерации более медленного ритма в состоянии медленного постукивания. Условие медленного постукивания представляло основной интерес в нашем исследовании, потому что во время медленного постукивания два взаимосвязанных ритма должны были быть представлены параллельно, условие, которое могло бы потенциально выявить специализацию полушария для контроля ритмов с разными относительными частотами (Ivry and Robertson, 1998).Предыдущее поведенческое исследование (Pflug et al., 2017) показало, что представление относительно медленного ритма параллельно более быстрому должно выявить вклад правого полушария в управление руками. В то время как мы использовали фМРТ, чтобы определить, демонстрируют ли слуховые или моторные области более выраженный профиль латерализации, что отвечает на вопрос о различном вкладе сенсорных и моторных систем в специализацию полушарий, мы использовали МЭГ для выявления межполушарных различий в ритмах мозга, связанных с постукиванием пальцами в полушариях. с временным разрешением и исследовать направленную связь между слуховой и моторной ассоциативной корой (рис. 2).

Условия врезки.

Участников проинструктировали нажимать либо на каждый удар (быстрое постукивание, левая панель), либо на четвертую позицию из четырех последовательных звуковых ударов (медленное постукивание, правая панель). Закрашенные квадраты представляют события постукивания, белые квадраты представляют собой слуховые удары без постукивания в состоянии медленного постукивания.

https://doi.org/10.7554/eLife.48404.003

Обзор применяемых этапов анализа МЭГ.

(1) Когерентные источники с сигналом ЭМГ были обнаружены на высокой частоте постукивания с использованием формирователя луча DICS. (2) Временные ряды были извлечены из локализованных источников с использованием формирователя луча LCMV.(3) Для преобразования этих сигналов в частотно-временное представление применялся частотно-временной анализ со скользящим окном. Путем усреднения по частотам (14–20 Гц) был извлечен сигнал низкой бета-диапазона. (4) Исходные сигналы подавались в направленный анализ связности с временным и частотным разрешением (TPDC).

https://doi.org/10.7554/eLife.48404.004

Известно, что движение подавляет бета-колебания и увеличивает активность в гамма-диапазоне (Muthuraman et al., 2012; Тамас и др., 2018 г.; Пфуртшеллер и др., 2003; Пфуртшеллер и Лопес да Силва, 1999 г.; Энгель и Фрайс, 2010). Тем не менее, нейронные колебания, особенно в бета-диапазоне, не только отражают текущее моторное состояние, но также участвуют во внутренней синхронизации, особенно во время обработки ритма, и модулируются по амплитуде во время восприятия и производства ритма не только в моторной и дополнительной моторной коре. но и в слуховой и слуховой ассоциативной коре (Arnal and Giraud, 2012; Doelling and Poeppel, 2015; Nobre et al., 2007; Фудзиока и др., 2015 г.; Мейер и др., 2016; Мориллон и др., 2014; Килавик и др., 2013; Кулашехар и др., 2016; Морийон и Байе, 2017 г.; Иверсен и др., 2009). Сравнение нейронных колебаний во время медленного и быстрого постукивания пальцами может показать, как мозг параллельно представляет два разных ритма. Амплитудные модуляции бета-осцилляций должны различаться между функциональными гомологами в случае различий обработки полушарий во времени относительных частот постукивания.Мы предположили, что моторная и/или слуховая кора могут различаться не только по общей бета-мощности, но и по степени представления медленных и быстрых ритмов во временной модуляции бета-мощности (Fujioka et al., 2015; Morillon and Bailet, 2017). Если предсказания, основанные на гипотезах о специализации полушарий, основанных на сигналах (Ivry and Robertson, 1998), верны, мы ожидали, что правая слуховая кора более четко представляет медленный ритм, а левая слуховая кора — быстрый ритм во время медленного постукивания пальцами. состояние, включающее оба ритма.Доминирование левой руки в управлении моторикой рук, основанное на навыках левосторонней секвенции (Kimura, 1993; Haaland et al., 2004), вместо этого предсказывало бы контроль обоих ритмов левым полушарием. Функциональная специализация двух полушарий была связана не только с латерализованной региональной активацией, но и с формированием латерализованных функциональных сетей регионов (Stephan et al., 2003; Keller and Kell, 2016). Таким образом, мы исследовали, связаны ли слухо-моторные взаимодействия между правой и левой слуховыми ассоциативными корами и дополнительной моторной областью (ДМА), областью моторных ассоциаций, активно участвующей во внутренней генерации последовательностей (Kotz et al., 2009; Мерчант и др., 2013; Мерчант и др., 2015; Crowe et al., 2014), по-разному модулировались в двух полушариях, когда они представляли медленный в дополнение к быстрому ритму. Мы предположили, что эффективная слухо-моторная связь между двумя полушариями может различаться по силе связи в бета-диапазоне. Наши результаты идентифицируют левую слуховую ассоциативную кору как основную область коры, которая представляет относительно быстрый слуховой ритм, в то время как правая слуховая ассоциативная кора рекрутируется для представления относительно медленной скорости постукивания при амплитудной модуляции низких бета-колебаний.Напротив, моторная кора и мозжечок отражают только временные закономерности двигательной активности. Представление медленного в дополнение к быстрому ритму увеличивает низкую бета-функциональную связь от правой слуховой ассоциативной коры до SMA параллельно с повышенной BOLD-активацией этих областей. Кроме того, более сильная и двунаправленная низко-бета-функциональная связь между SMA и левой слуховой ассоциативной корой может отдавать предпочтение левому полушарию для иерархической интеграции взаимосвязанных ритмов в гештальт (Iversen et al., 2008; Суиннен и Вендерот, 2004 г.).

Нейрохирургический обзор анатомии мозга

Мозг выполняет множество важных функций. Оно придает смысл вещам, происходящим в окружающем нас мире. Через пять чувств зрения, обоняния, слуха, осязания и вкуса мозг получает сообщения, часто много одновременно.

Мозг контролирует мысли, память и речь, движения рук и ног и функции многих органов тела. Он также определяет, как люди реагируют на стрессовые ситуации (т.е. списание экзамена, потеря работы, рождение ребенка, болезнь и т. д.), регулируя частоту сердечных сокращений и дыхания. Мозг представляет собой организованную структуру, разделенную на множество компонентов, выполняющих определенные и важные функции.

Вес мозга меняется от рождения до взрослой жизни. При рождении средний мозг весит около одного фунта, а в детстве вырастает примерно до двух фунтов. Средний вес мозга взрослой женщины составляет около 2,7 фунтов, тогда как мозг взрослого мужчины весит около трех фунтов.

Нервная система

Нервную систему обычно делят на центральную нервную систему и периферическую нервную систему. Центральная нервная система состоит из головного мозга, его черепно-мозговых нервов и спинного мозга. Периферическая нервная система состоит из спинномозговых нервов, отходящих от спинного мозга, и автономной нервной системы (делится на симпатическую и парасимпатическую нервную систему).

Клеточная структура мозга

Мозг состоит из двух типов клеток: нейронов и глиальных клеток, также известных как нейроглия или глия.Нейрон отвечает за отправку и получение нервных импульсов или сигналов. Глиальные клетки — это ненейрональные клетки, которые обеспечивают поддержку и питание, поддерживают гомеостаз, образуют миелин и облегчают передачу сигналов в нервной системе. В человеческом мозгу количество глиальных клеток превышает количество нейронов примерно в 50 раз. Глиальные клетки являются наиболее распространенными клетками, обнаруживаемыми в первичных опухолях головного мозга.

Если у человека диагностирована опухоль головного мозга, может быть выполнена биопсия, при которой патологоанатом извлекает ткань из опухоли для идентификации.Патологи определяют тип клеток, присутствующих в этой мозговой ткани, и опухоли головного мозга называют на основе этой ассоциации. Тип опухоли головного мозга и вовлеченные клетки влияют на прогноз и лечение пациента.

Мозговые оболочки

Мозг расположен внутри костной оболочки, называемой черепом. Череп защищает мозг от повреждений. Вместе череп и кости, защищающие лицо, называются черепом. Между черепом и головным мозгом находятся мозговые оболочки, состоящие из трех слоев ткани, которые покрывают и защищают головной и спинной мозг.От наружного слоя внутрь: твердая мозговая оболочка, паутинная и мягкая мозговая оболочка.

Твердая мозговая оболочка: В головном мозге твердая мозговая оболочка состоит из двух слоев беловатой неэластичной пленки или мембраны. Наружный слой называется надкостницей. Внутренний слой, твердая мозговая оболочка, выстилает внутреннюю часть всего черепа и образует небольшие складки или отсеки, в которых части мозга защищены и закреплены. Две особые складки твердой мозговой оболочки в головном мозге называются серпом и наметом.Серп разделяет правую и левую половины мозга, а тенториум разделяет верхнюю и нижнюю части мозга.

Паутинная оболочка: Второй слой мозговых оболочек — паутинная оболочка. Эта оболочка тонкая и нежная и покрывает весь мозг. Между твердой мозговой оболочкой и паутинной оболочкой имеется пространство, называемое субдуральным пространством. Паутинная оболочка состоит из тонкой эластичной ткани и кровеносных сосудов разного размера.

Мягкая мозговая оболочка: Ближайший к поверхности мозга слой мозговых оболочек называется мягкой мозговой оболочкой.Мягкая мозговая оболочка имеет множество кровеносных сосудов, которые проникают глубоко в поверхность мозга. Мягкая мозговая оболочка, покрывающая всю поверхность мозга, следует за складками мозга. Основные артерии, снабжающие головной мозг, обеспечивают его кровеносными сосудами. Пространство, разделяющее паутинную и мягкую мозговую оболочку, называется субарахноидальным пространством. Именно в этой области течет спинномозговая жидкость.

Спинномозговая жидкость

Цереброспинальная жидкость (ЦСЖ) находится в головном мозге и окружает головной и спинной мозг.Это прозрачное водянистое вещество, которое помогает защитить головной и спинной мозг от повреждений. Эта жидкость циркулирует по каналам вокруг спинного и головного мозга, постоянно всасываясь и пополняя. Именно в полых каналах мозга, называемых желудочками, вырабатывается жидкость. Специализированная структура внутри каждого желудочка, называемая сосудистым сплетением, отвечает за большую часть продукции ЦСЖ. В норме мозг поддерживает баланс между количеством абсорбируемой спинномозговой жидкости и количеством вырабатываемой.Однако возможны сбои в этой системе.

Вентрикулярная система

Желудочковая система разделена на четыре полости, называемые желудочками, которые соединены серией отверстий, называемых отверстиями, и трубками.

Два желудочка, заключенные в полушариях большого мозга, называются боковыми желудочками (первый и второй). Каждый из них сообщается с третьим желудочком через отдельное отверстие, называемое отверстием Мунро. Третий желудочек находится в центре головного мозга, его стенки состоят из таламуса и гипоталамуса.

Третий желудочек соединяется с четвертым желудочком длинной трубкой, называемой Сильвиевым акведуком.

ЦСЖ, протекающая через четвертый желудочек, обтекает головной и спинной мозг, проходя через ряд других отверстий.

Компоненты и функции мозга

Ствол мозга

Ствол головного мозга — это нижнее расширение головного мозга, расположенное перед мозжечком и соединенное со спинным мозгом. Он состоит из трех структур: среднего мозга, моста и продолговатого мозга.Он служит ретрансляционной станцией, передавая сообщения туда и обратно между различными частями тела и корой головного мозга. Здесь расположены многие простые или примитивные функции, необходимые для выживания.

Средний мозг является важным центром движения глаз, в то время как мост участвует в координации движений глаз и лица, лицевых ощущений, слуха и равновесия.

Продолговатый мозг контролирует дыхание, артериальное давление, сердечный ритм и глотание. Сообщения от коры к спинному мозгу и нервам, которые ответвляются от спинного мозга, отправляются через мост и ствол мозга.Разрушение этих областей мозга вызовет «смерть мозга». Без этих ключевых функций люди не могут выжить.

Ретикулярная активирующая система находится в среднем мозге, мосту, продолговатом мозге и части таламуса. Он контролирует уровни бодрствования, позволяет людям обращать внимание на окружающую их среду и участвует в режимах сна.

В стволе головного мозга берут начало 10 из 12 черепно-мозговых нервов, которые контролируют слух, движения глаз, мимические ощущения, вкус, глотание и движения мышц лица, шеи, плеч и языка.Черепные нервы, отвечающие за обоняние и зрение, берут начало в головном мозге. От моста отходят четыре пары черепно-мозговых нервов: нервы с пятой по восьмую.

Мозжечок

Мозжечок расположен в задней части мозга под затылочными долями. Он отделен от головного мозга наметом (складкой твердой мозговой оболочки). Мозжечок точно регулирует двигательную активность или движение, т.е. тонкие движения пальцев, когда они делают операцию или рисуют картину. Это помогает поддерживать осанку, чувство равновесия или равновесия, контролируя тонус мышц и положение конечностей.Мозжечок играет важную роль в способности выполнять быстрые и повторяющиеся действия, например, играть в видеоигры. В мозжечке правосторонние аномалии вызывают симптомы на той же стороне тела.

Головной мозг

Головной мозг, составляющий основную часть головного мозга, делится на две основные части: правое и левое полушария головного мозга. Головной мозг — это термин, часто используемый для описания всего мозга. Трещина или борозда, разделяющая два полушария, называется большой продольной трещиной.Две стороны мозга соединяются внизу мозолистым телом. Мозолистое тело соединяет две половины мозга и передает сообщения от одной половины мозга к другой. Поверхность головного мозга содержит миллиарды нейронов и глии, которые вместе образуют кору головного мозга.

Кора головного мозга имеет серовато-коричневый цвет и называется «серым веществом». Поверхность мозга кажется морщинистой. Кора головного мозга имеет борозды (небольшие бороздки), трещины (более крупные бороздки) и выпуклости между бороздками, называемые извилинами.У ученых есть определенные названия для выпуклостей и борозд на поверхности головного мозга. Десятилетия научных исследований выявили специфические функции различных областей мозга. Под корой головного мозга или поверхностью мозга соединительные волокна между нейронами образуют область белого цвета, называемую «белым веществом».

Полушария головного мозга имеют несколько отчетливых трещин. Обнаружив эти ориентиры на поверхности мозга, его можно эффективно разделить на пары «долей».Доли — это просто широкие области мозга. Головной мозг или головной мозг можно разделить на пары лобных, височных, теменных и затылочных долей. Каждое полушарие имеет лобную, височную, теменную и затылочную доли. Каждая доля может быть разделена, еще раз , в области, которые выполняют очень специфические функции Доли мозга не функционируют в одиночку: они функционируют через очень сложные отношения друг с другом.

Сообщения в мозг доставляются разными способами. Сигналы передаются по маршрутам, называемым путями.Любое разрушение мозговой ткани опухолью может нарушить связь между различными частями мозга. Результатом будет потеря функции, такой как речь, способность читать или способность выполнять простые голосовые команды. Сообщения могут передаваться от одной выпуклости мозга к другой (извилины к извилинам), от одной доли к другой, от одной половины мозга к другой, от одной доли мозга к структурам, которые находятся глубоко в мозгу, например таламусе или из глубоких структур головного мозга в другую область центральной нервной системы.

Исследования показали, что прикосновение к одной стороне мозга посылает электрические сигналы на другую сторону тела. Прикосновение к двигательной области на правой стороне мозга заставит двигаться противоположную или левую сторону тела. Стимуляция левой первичной моторной коры заставит двигаться правую сторону тела. Сообщения о движении и ощущении передаются на другую сторону мозга и заставляют противоположную конечность двигаться или ощущать ощущение. Правая сторона мозга контролирует левую сторону тела и наоборот.Таким образом, если опухоль головного мозга возникает в правой части мозга, которая контролирует движение руки, левая рука может быть слабой или парализованной.

Черепные нервы

От самого мозга отходит 12 пар нервов. Эти нервы отвечают за очень специфические действия и имеют следующие названия и номера:

.

1. Обоняние: Запах
2. O ptic: Поля зрения и способность видеть
3. Глазодвигательный: Движения глаз; открытие века
4. Trochlear: Движения глаз
5. Тройничный нерв: Ощущение лица
6. Abducens: Движения глаз
7. Для лица: Закрытие век; Выражение лица; вкусовые ощущения
8. Слуховой/вестибулярный: Слуховой; чувство равновесия
9. Языкоглоточный: Вкусовые ощущения; глотание
10. Блуждающий нерв: Глотание; вкусовые ощущения
11. Аксессуар : Контроль мышц шеи и плеч
12. Подъязычный: Движение языка

Гипоталамус

Гипоталамус представляет собой небольшую структуру, содержащую нервные соединения, которые посылают сообщения в гипофиз.Гипоталамус обрабатывает информацию, поступающую из вегетативной нервной системы. Он играет роль в контроле таких функций, как прием пищи, сексуальное поведение и сон; и регулирует температуру тела, эмоции, секрецию гормонов и движения. Гипофиз развивается из расширения гипоталамуса вниз и из второго компонента, идущего вверх от нёба.

Доли

Лобные доли

Лобные доли являются самыми большими из четырех долей, отвечающих за множество различных функций.К ним относятся двигательные навыки, такие как произвольные движения, речь, интеллектуальные и поведенческие функции. Области, которые производят движения в частях тела, находятся в первичной моторной коре или прецентральной извилине. Префронтальная кора играет важную роль в памяти, интеллекте, концентрации, темпераменте и личности.

Премоторная кора — это область, расположенная рядом с первичной моторной корой. Он направляет движения глаз и головы, а также чувство ориентации человека. Зона Брока, важная для речи, находится в лобной доле, обычно с левой стороны.

Затылочные доли

Эти доли расположены в задней части мозга и позволяют людям получать и обрабатывать визуальную информацию. Они влияют на то, как люди воспринимают цвета и формы. Затылочная доля справа интерпретирует зрительные сигналы из левого зрительного пространства, а левая затылочная доля выполняет ту же функцию для правого зрительного пространства.

Теменные доли

Эти доли одновременно интерпретируют сигналы, полученные от других областей мозга, таких как зрение, слух, моторика, сенсорика и память.Память человека и полученная новая сенсорная информация придают смысл предметам.

Височные доли

Эти доли расположены с каждой стороны мозга примерно на уровне уха и могут быть разделены на две части. Одна часть находится внизу (вентрально) каждого полушария, а другая часть находится сбоку (латерально) каждого полушария. Область справа отвечает за зрительную память и помогает людям распознавать предметы и лица людей. Область на левой стороне участвует в вербальной памяти и помогает людям запоминать и понимать язык.Задняя часть височной доли позволяет людям интерпретировать эмоции и реакции других людей.

Лимбическая система

Эта система связана с эмоциями. В эту систему входят гипоталамус, часть таламуса, миндалевидное тело (активное в формировании агрессивного поведения) и гиппокамп (играет роль в способности запоминать новую информацию).

Шишковидная железа

Эта железа является отростком задней или задней части третьего желудочка.У некоторых млекопитающих он контролирует реакцию на темноту и свет. У людей он играет некоторую роль в половом созревании, хотя точная функция шишковидной железы у людей неясна.

Гипофиз

Гипофиз представляет собой небольшую железу, прикрепленную к основанию головного мозга (за носом) в области, называемой гипофизарной ямкой или турецким седлом. Гипофиз часто называют «главной железой», потому что он контролирует секрецию гормонов. Гипофиз отвечает за контроль и координацию следующего:

• Рост и развитие
• Функция различных органов тела (т.е. почки, грудь и матка)
• Функция других желез (например, щитовидной железы, половых желез и надпочечников)

Задняя черепная ямка

Это полость в задней части черепа, которая содержит мозжечок, ствол мозга и черепные нервы 5-12.

Таламус

Таламус служит ретрансляционной станцией для почти всей информации, которая поступает и уходит в кору. Он играет роль в ощущении боли, внимании и бдительности.Он состоит из четырех частей: гипоталамуса, эпиталамуса, вентрального таламуса и дорсального таламуса. Базальные ганглии представляют собой скопления нервных клеток, окружающих таламус.

Языковые и речевые функции

В целом за язык и речь отвечает левое полушарие или сторона мозга. Из-за этого его называют «доминирующим» полушарием. Правое полушарие играет большую роль в интерпретации визуальной информации и пространственной обработке.Примерно у трети левшей речевая функция может располагаться в правой части мозга. Людям-левшам может потребоваться специальное тестирование, чтобы определить, находится ли их центр речи на левой или правой стороне, до какой-либо операции в этой области.

Многие нейробиологи считают, что левое полушарие и, возможно, другие части мозга играют важную роль в речи. Афазия — это просто нарушение речи. Определенные части мозга отвечают за определенные функции при воспроизведении речи.Существует много типов афазии, каждый из которых зависит от пораженной области мозга и роли, которую эта область играет в воспроизведении речи.

В лобной доле левого полушария есть область, называемая зоной Брока. Он находится рядом с областью, которая контролирует движение лицевых мышц, языка, челюсти и горла. Если эта область разрушена, человеку будет трудно произносить звуки речи из-за неспособности двигать языком или лицевыми мышцами для образования слов. Человек с афазией Брока все еще может читать и понимать разговорную речь, но ему трудно говорить и писать.

В левой височной доле есть область, называемая зоной Вернике. Повреждение этой области вызывает афазию Вернике. Человек может произносить звуки речи, но они бессмысленны (рецептивная афазия), потому что не имеют никакого смысла.

AANS не поддерживает какие-либо методы лечения, процедуры, продукты или врачей, упомянутых в этих информационных бюллетенях для пациентов. Эта информация предоставляется в качестве образовательной услуги и не предназначена для использования в качестве медицинской консультации. Любой, кто ищет конкретный нейрохирургический совет или помощь, должен проконсультироваться со своим нейрохирургом или найти его в вашем районе с помощью онлайн-инструмента AANS «Найти сертифицированного нейрохирурга».

13.7: Космос и культура: NPR

Пришло время переосмыслить все, что вы знали о совместной работе правого и левого полушарий мозга. iStockфото скрыть заголовок

переключить заголовок iStockфото

Пришло время переосмыслить все, что вы знали о совместной работе правого и левого полушарий мозга.

iStockфото

Иногда идеи, возникшие в науке, просачиваются в более широкую культуру и обретают собственную жизнь. До сих пор часто можно услышать, как людей называют «анальными», что является фрейдистской идеей, которая больше не имеет большого значения в современной психологии. Такие идеи, как черные дыры и квантовые скачки, играют метафорическую роль, лишь слабо связанную с их первоначальным научным значением.

А как насчет идеи, что одни люди более правополушарные, а другие более левополушарные? Или что существует особый аналитический и вербальный стиль мышления, связанный с левым полушарием мозга, и более целостный, творческий стиль, связанный с правым? Это научные факты или культурные фикции?

Инфографика, воспроизведенная только в прошлом месяце на Lifehack.org , например, обещает объяснить, «почему вы ведете себя так, а не иначе», показывая, «какой частью мозга вы чаще пользуетесь». В статье на Oprah.com объясняется, «как подключиться к правополушарному мышлению». Десятилетия исследований с использованием поведенческих и нейрофизиологических методов выявили удивительные и систематические различия между областями мозга.

С другой стороны, некоторые недавние заголовки бросают вызов дихотомии левого и правого полушарий мозга. В одной широко разрекламированной статье, резюмированной по адресу The Guardian , не удалось найти доказательства того, что у людей, как правило, более сильные левосторонние или правосторонние мозговые сети.В новой книге Стивена М. Косслина и Дж. Уэйна Миллера утверждается, что деление на левое и правое полушария мозга в значительной степени ложно и вместо этого должно быть заменено различием между верхним и нижним мозгом.

Таким образом, несмотря на то, что в четкой классификации правого и левого полушарий есть что-то очень убедительное (или это говорит только мое левое полушарие?), у нас есть веские причины для скептицизма. Реальная история, как и следовало ожидать, немного сложнее, но, возможно, и интереснее, чем можно предположить из инфографики и популярных заголовков.

Чтобы получить более четкое представление о том, что мы знаем и чего не знаем о различиях между полушариями мозга у людей, мне посчастливилось взять интервью у ведущего когнитивного нейробиолога Кары Д. Федермайер, чьи исследования сосредоточены на языке, памяти и Полушарная асимметрия на протяжении всей жизни. Доктор Федермайер — профессор психологии в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн, где она также связана с Программой нейробиологии и Институтом передовых наук и технологий Бекмана.(И, полное откровение, она также была одним из моих первых научных наставников и соавторов.)

Одна из идей, которую часто можно услышать в популярных дискуссиях о психологии, заключается в том, что левое полушарие мозга является вместилищем языка и более «логичным», в то время как правое полушарие более творческое. Есть ли правда в этой идее?

Одна проблема с ответом на этот вопрос заключается в том, что нам сначала нужно договориться о том, что вообще означают слова «логический» и «творческий». Итак, давайте рассмотрим (относительно) более четко определенный случай: математические навыки, которые часто считаются частью того, в чем хорошо «логично» левое полушарие.

Существуют различные виды математических навыков, начиная от способности оценить, какой из двух наборов вещей имеет большее количество элементов, до счета и различных типов вычислений. Исследования показывают, что в целом способности, составляющие математические навыки, возникают в результате обработки информации, которая происходит в ОБОИХ полушариях (особенно в области мозга в каждом полушарии, известной как внутритеменная борозда), и что повреждение любого полушария может вызвать трудности с математикой. Преимущество левого полушария в математике в основном проявляется в таких задачах, как счет и повторение таблицы умножения, которые в значительной степени зависят от запомненной словесной информации (таким образом, это не совсем то, что мы считаем «логичным»!).И есть преимущества правого полушария в некоторых задачах, связанных с математикой, особенно в оценке количества набора объектов. Такая модель, при которой оба полушария мозга вносят решающий вклад, применима к большинству типов когнитивных навыков. Чтобы быть логичным или творческим, требуется два полушария .

Утверждение, что левое полушарие является центром языка, однако, немного отличается. Эта идея исходит из наблюдений, что повреждение левого полушария (например, из-за инсульта) часто связано с трудностями воспроизведения речи, проблемой, известной как афазия.Подобные повреждения правого полушария гораздо реже вызывают афазию. На самом деле, для большинства людей левое полушарие играет гораздо более важную роль в способности говорить, чем правое полушарие.

Однако это не означает, что правое полушарие является «невербальным». Моя лаборатория изучает способность полушарий понимать (а не воспроизводить) язык, и мы, как и другие, показали, что оба полушария могут понимать значение слов и предложений — и что у них разные сильные и слабые стороны, когда дело доходит до понимания. .Таким образом, как и другие сложные навыки, способность понимать то, что мы читаем или что нам говорят, требует обоих полушарий, работающих вместе и по отдельности.

Ранние исследования асимметрии полушарий часто основывались на пациентах с «расщепленным мозгом», у которых мозолистое тело — пучок нервных волокон, соединяющий два полушария — было рассечено для лечения тяжелой эпилепсии. В таких исследованиях информация может быть предоставлена ​​​​одному полушарию за раз, представляя людям входные данные с одной стороны поля зрения, поскольку правое поле зрения обрабатывается левым полушарием, и наоборот.

Ваша лаборатория использует современные нейробиологические методы, такие как измерение активности мозговых волн (ЭЭГ и ВП), для исследования асимметрии полушарий, и обычно это делается у людей с интактным мозгом. Как вы это делаете, и подтверждают ли ваши выводы или оспаривают более ранние выводы, сделанные на основе поведения пациентов с расщепленным мозгом?

На самом деле мы используем ту же базовую технику, известную как «визуальное представление полуполя».

Между прочим, я должен отметить, что часто люди неправильно понимают и думают, что каждый ГЛАЗ связан с другим полушарием.Это не правда. (Если бы это было так, наши исследования были бы намного проще, поскольку мы могли бы просто попросить людей закрыть один глаз!) Вместо этого половина информации, поступающей в каждый глаз, поступает в каждое из полушарий, в результате чего, как вы указываете, , что если вы смотрите вперед, то вещи, которые вы видите справа от того места, куда вы смотрите, сначала улавливаются вашим левым полушарием, а вещи слева — вашим правым полушарием.

Чтобы посмотреть на различия между полушариями, мы просим наших участников, которые обычно являются либо студентами, либо пенсионерами, посмотреть в центр экрана.Затем мы отображаем слова (или изображения, или другие типы стимулов) довольно быстро — так что люди не могут двигать глазами достаточно быстро, чтобы зафиксировать их прямо — в левой или правой части экрана компьютера. Сравнивая, как люди реагируют (например, могут ли они точно запомнить слово), когда оно сначала обрабатывается левым полушарием по сравнению с правым полушарием, мы можем проверить идеи о том, на что способно каждое полушарие и лучше ли одно полушарие. или разные, способности по сравнению с другими.

Часто в этих экспериментах мы также измеряем электрическую активность мозга, потому что это дает богатую информацию о том, как обработка разворачивается во времени: мы можем отслеживать, что происходит, когда глаза посылают информацию в области обработки зрительной информации в мозгу, когда люди обращают внимание на слова, получить доступ к его значению из памяти и добавить эту новую информацию в свое разворачивающееся понимание предложения, а в некоторых случаях люди решают, как реагировать, а затем готовятся нажать кнопку, чтобы зарегистрировать свой ответ.Таким образом, с помощью электрофизиологических измерений мы можем выяснить не только, ЧТО два полушария делают что-то по-разному, но КОГДА и КАК.

В общем, виды межполушарных различий, которые были обнаружены у пациентов с расщепленным мозгом, были воспроизведены (и затем расширены) с помощью этих методов у людей с интактным мозгом. Это иногда удивляет людей, включая моих коллег-когнитивных нейробиологов. Идея о том, что два полушария воспринимают вещи по-разному, придают вещам разное значение, получают разные значения от стимулов и иногда принимают разные решения о том, что делать, кажется экзотическим побочным эффектом состояния расщепленного мозга.Когда полушария соединены, разве они не обмениваются всей информацией и не действуют единым образом?

Ответ: нет.

Отчасти потому, что не могут. Обработка в каждом полушарии опирается на богатую, плотную сеть связей. Мозолистое тело, соединяющее полушария, велико для волоконного тракта, но оно крошечное по сравнению с сетью соединений внутри каждого полушария. Таким образом, физически для полушарий не представляется возможным полностью обмениваться информацией или действовать полностью унифицированным образом.Более того, во многих случаях разделение вещей (буквально!) является более разумным способом функционирования полушарий. Разделение задач и предоставление полушариям возможности работать полунезависимо и применять разные подходы к одной и той же проблеме кажется хорошей стратегией для мозга… точно так же, как это часто бывает в партнерских отношениях между людьми.

Имеет смысл иметь специализированные области мозга, так же как имеет смысл иметь разделение труда в других сферах жизни. Но почему специализированные полушария? Другими словами, как вы думаете, можно ли сказать что-то общее о типах обработки, происходящих в левом полушарии по сравнению с правым полушарием, или каждое из них представляет собой просто совокупность несколько отдельных, специализированных областей?

В частности, как и почему различаются полушария, остается загадкой.На самом деле они удивительно похожи физически, и это одна из причин, по которой я считаю, что изучение различий полушарий имеет решающее значение для этой области.

За последнее десятилетие или около того было приложено много усилий для «картирования» человеческого мозга, то есть для связывания областей, которые различаются анатомически (имеют разные входы, выходы, типы или расположение нейронов и/или нейрофармакологию). к разным функциям. Мы надеемся, что из этого мы сможем узнать что-то о том, как и почему эти анатомические различия имеют значение.Однако при этом исследователи также выявили множество полушарных асимметрий — случаи, когда, например, левополушарная область мозга становится активной, а ее правополушарный гомолог (с ТАКИМ ЖЕ базовым входом, выходом и т. д.) намного активнее. менее активны (или наоборот). Это должно нас действительно удивить: вот две области мозга, которые практически одинаковы во всех измерениях, о которых привыкло думать поле, но ведут себя поразительно по-разному. Конечно, между ними должны быть физические различия, но тогда это означает, что эти «тонкие» различия гораздо более важны для функционирования, чем предполагалось в полевых условиях.

Я считаю, что изучение различий между полушариями поможет отойти от мышления в терминах отображения функций на локализованные области мозга. Я считаю, что когнитивные функции возникают из-за динамически настроенных нейронных сетей. С этой точки зрения роль, которую играет та или иная область мозга, различается в зависимости от состояния сети, частью которой она в настоящее время является, и то, как активность разворачивается во времени, часто имеет большее значение, чем то, где она находится в мозгу.

Почему полушария разные? Я думаю, это потому, что даже небольшие различия в чем-то вроде силы, с которой связаны области, могут привести к очень разным динамическим паттернам активации с течением времени — и, следовательно, к разным функциям.Моя работа показала, в частности, что на понимание речи левое полушарие больше влияет на то, что иногда называют связями «сверху вниз». его обработка зависит от этого прогноза. Вместо этого правое полушарие демонстрирует более «упреждающую» обработку: оно меньше подвержено влиянию предсказаний (что может сделать его обработку менее эффективной), но затем более способно позднее запоминать подробности о словах, с которыми оно столкнулось.Из-за разницы (возможно, небольшой) в эффективности конкретных связей в каждом полушарии одни и те же области мозга в обоих полушариях взаимодействуют по-разному, и это приводит к измеримой и важной асимметрии в том, как слова воспринимаются, связываются со значением, запоминаются. , и ответил на.

Конечно, вряд ли это единственная разница между полушариями. Но я думаю, что ответ на ваш вопрос заключается в том, что то, что мы видим в паттерне асимметрии, не является ни случайным набором не связанных между собой различий, ни делений, основанных на одном или даже небольшом наборе функциональных принципов (т.г., левое полушарие «локальное», а правое полушарие «глобальное»… еще один популярный). Скорее, некоторые из лежащих в основе биологических процессов перекошены, и это имеет далеко идущие последствия для типов паттернов, которые могут быть установлены с течением времени в двух полушариях, что приводит к наборам функциональных различий, которые мы надеемся в конечном итоге систематически связать с этими лежащими в их основе биологическими особенностями. причины и тем самым углубить наше понимание того, как работает мозг.

Что вас больше всего удивило в асимметрии полушарий, которую вы обнаружили (или не нашли!) в ходе собственных исследований?

Одним из моих любимых результатов стал эксперимент, в котором мы использовали прилагательные для изменения значения одного и того же существительного.Например, слово «книга» в «зеленой книге» относится к чему-то конкретному, то есть чему-то, для чего легко создать мысленный образ. Однако, учитывая «интересную книгу», люди теперь обычно думают о содержании книги, а не о ее физической форме, поэтому это же слово стало более «абстрактным» по смыслу.

Многие исследования показывают, что конкретные и абстрактные слова по-разному обрабатываются мозгом. Мы хотели посмотреть, можно ли найти эти различия для одного и того же слова в зависимости от того, к чему оно относится, и одинаково ли на два полушария влияет конкретность.В этом эксперименте, как и во многих других, мы обнаружили, что левое полушарие очень чувствительно к предсказуемости словосочетаний. Со словом «зеленый» может сочетаться меньше существительных, чем со словом «интересный», и активность мозга, вызванная в ответ на слово «книга», отражала это, когда слова изначально предъявлялись левому полушарию.

Однако, к нашему удивлению, именно правое полушарие вызвало активность мозга, связанную с образами, для «зеленой книги» по сравнению с «интересной книгой».» Таким образом, хотя левое полушарие явно важно для обработки речи, правое полушарие может играть особую роль в создании богатого сенсорного опыта, который часто сопровождает понимание языка… и это делает чтение таким удовольствием.

Еще один популярный Идея состоит в том, что некоторые люди более «левополушарны», а другие более «правополушарны». Есть ли доказательства индивидуальных различий в степени, в которой люди полагаются на одно полушарие по сравнению с другим? В более общем плане, какие виды индивидуальных различий вы видите? в полушарной специализации?

Безусловно, существуют индивидуальные различия в полушарной специализации у разных людей, но их очень трудно достоверно определить.Это имеет наибольшее значение в медицинском контексте: когда людям предстоит операция на головном мозге (например, по поводу эпилепсии или резекции опухоли), врачи хотели бы убедиться, что при удалении определенных тканей головного мозга они не нарушат такие важные функции, как речь.

Как я уже упоминал, большую часть времени левое полушарие более важно, например, для речи, но это верно не абсолютно для всех. Чтобы определить, левое или правое полушарие человека более важно для его речи, врачи используют такие методы, как тест WADA, в котором барбитураты вводят в одно полушарие, чтобы временно отключить его, что позволяет врачу увидеть, что делает каждое полушарие. может сделать самостоятельно.Очевидно, что это очень инвазивный тест (и не идеальный). Если бы вместо этого можно было выяснить, на левое или правое полушарие кто-то больше полагается, попросив его посмотреть на вращающуюся фигуру или ответить на несколько вопросов, это, очевидно, было бы предпочтительнее… но это не работает.

Конечно, существуют различия в том, как люди учатся и думают, что им нравится и что они из себя представляют (хотя, поскольку мозг у всех разный, я думаю, сходства на самом деле более удивительны, чем различия).Некоторые из этих различий могут возникать из-за индивидуальных различий в том, как организованы полушария или какое полушарие используется в конкретных обстоятельствах. Учитывая, что полушария действительно действуют в некоторой степени независимо, вопрос о том, как их независимая обработка в конечном итоге объединяется и/или какое полушарие получает возможность «взять на себя управление» обработкой конкретной задачи, мы только начинаем понимать. (В некоторых случаях руки пациентов с расщепленным мозгом — по одной, контролируемой каждым полушарием — буквально боролись за контроль над определенной задачей; интересно представить, что такая борьба обычно происходит внутри всех остальных!)

Однако это можно с уверенностью сказать, что по большей части мы почти все время используем оба полушария мозга.Мы знаем несколько факторов, которые влияют на то, как функции латерализованы и насколько они латерализованы. Например, наличие «обратной» латеральности (например, с контролем речи в правом, а не левом полушарии) более вероятно для левшей, чем для правшей (хотя важно не делать из этого чрезмерных обобщений: подавляющее большинство левшей имеют типичную модель латерализации). Более того, среди правшей были замечены различия в зависимости от того, есть ли у них леворукие биологические родственники; это то, что моя лаборатория начинает исследовать.Опять же, небольшие биологические сдвиги, частично вызванные (сложными) генетическими различиями, могут привести к различным функциональным паттернам, в том числе к тому, имеет ли функция тенденцию быть очень латерализованной или выполняться обоими полушариями.

Я закончу одним последним фактом о различиях между полушариями, о котором многие люди могут не знать, а именно, что латерализация функций меняется при нормальном старении. Типы латерализованных паттернов мозговой активности, о которых я упоминал ранее, говоря об исследованиях картирования мозга, чаще встречаются у молодых людей.Во многих типах задач и во многих областях мозга эти латеральные паттерны имеют тенденцию переключаться на билатеральные паттерны у здоровых пожилых людей.

Это потому, что пожилые люди лучше научились быть как логическими, так и творческими? Может быть :-). На самом деле трудно понять, когда такой сдвиг полезен — например, привлечение дополнительных вычислительных ресурсов для выполнения задачи, чтобы компенсировать возрастное снижение функций, — а когда это может быть признаком того, что мозг просто меньше умеют поддерживать здоровое разделение труда.Таким образом, понимание специализации полушарий также важно для поиска способов, которые помогут нам всем поддерживать лучшее когнитивное функционирование с возрастом. Это то, что моя лаборатория активно исследует при поддержке Национального института старения, а также Фонда Джеймса С. Макдоннелла.

Наконец, можете ли вы порекомендовать какие-либо доступные ресурсы для читателей, которые хотят больше узнать об асимметрии полушарий?

Мой собственный интерес к различиям полушарий был частично вызван такими книгами, как Левое полушарие, правое полушарие Салли Спрингер и Георга Дойча и Полушарная асимметрия: что правильно и что осталось Джозефа Хеллиджа.Это доступные книги, написанные учеными и основанные на исследованиях, хотя обеим книгам уже более десяти лет, поэтому они не отражают текущие разработки в этой области. К сожалению, я не знаю более поздних книг, которые были бы столь же надежными и доступными.

Некоторым читателям может быть интересно прочитать журнальные статьи на эту тему. Например, я почерпнул некоторую информацию о математике и полушариях из статьи «Арифметика и мозг» Станисласа Деэна, Николаса Молко, Лорана Коэна и Анны Дж. Уилсон в журнале Current Opinion in Neurobiology (2004; том 14, страницы 218-224).Для тех, кто интересуется языком, я (с соавторами Эдвардом Влотко и Аароном Мейером) написал довольно доступный обзор под названием «Что «правильно» в понимании языка: ERP раскрывают языковые возможности правого полушария», опубликованный в Language and Linguistics Compass (2008; Том 2, страницы 1-17).

Вы можете быть в курсе того, что думает Таня Ломброзо, в Твиттере: @TaniaLombrozo

.