Detalles de los Datos

PARTICIPANTES

Los participantes se incluyeron en la cohorte HABS al inicio del estudio si su CDR global = 0, se realizó dentro de las normas ajustadas por la educación en la puntuación de recuerdo con retrasado de la memoria lógica (16 años de educación:> 10; 8 – 15 años:> 6; <8 años: > 4), MMSE> 25 y GDS <11.1,3,4
Todos los participantes se sometieron a PET-PiB así como a una resonancia magnética dentro de del primer año junto con una sesión neuropsicológica y tenían entre 60 y 90 años de edad. Todas las evaluaciones clínicas, neuropsicológicas y de imágenes se llevaron a cabo en el Centro Athinoula A. Martinos para Imágenes Biomédicas en el Hospital General de Massachusetts en Boston, MA.

Resonancia Magnética Estructural

ADNI Style MPRAGE

La exploración por resonancia magnética (MRI) se completó en un sistema Siemens TIM Trio 3T con una bobina de 12 canales. Las exploraciones de eco de gradiente de adquisición rápida (MPRAGE) preparadas para la magnetización volumétrica ponderada estructural se obtuvieron con una de dos adquisiciones:

• ADNI1 MPRAGE: tiempo de repetición = 2300 ms, tiempo de eco = 2,98 ms, tiempo de inversión = 900 ms, ángulo de giro = 9 °, resolución 1x1x1,2 mm, 0 aceleración
• ADNI2GO MPRAGE: tiempo de repetición = 2300 ms, tiempo de eco = 2,95 ms, tiempo de inversión = 900 ms, ángulo de giro = 9 °, resolución de 1,1 × 1,1 × 1,2 mm, aceleración GRAPPA 2X

Tenga en cuenta que estas dos adquisiciones se consideran intercambiables.

El etiquetado de la región de interés (ROI) se implementó utilizando FreeSurfer v5.1 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/). Las mediciones de la región cortical de interés se realizaron utilizando el atlas Desikan-Killiany (https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/CorticalParcellation).
Las mediciones de la región de interés subcortical se realizaron utilizando el atlas de Freesurfer aseg (https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ftp/articles/fischl02-labeling.pdf)

El aseguramiento de la calidad (QA) de las imágenes estructurales de estilo ADNI implicó la evaluación manual de los reconocimientos FS después de ejecutar el proceso completo de reconocimiento automático, y esta evaluación incluyó el examen de la segmentación de la superficie blanca y pial utilizando el archivo brainmask.mgz en la herramienta tkmedit.
En los casos en que el cráneo influyó el resultado de la segmentación, los vóxeles se editaron manualmente o se corrigieron ajustando el umbral de la cuenca. En los casos en que la cinta de materia gris incluía claramente materia blanca o materia gris claramente excluida, se agregaron puntos de control al reconocimiento y / o se realizaron ediciones de materia blanca en el archivo wm.mgz. Los pasos de procesamiento de Autorecon2 y autorecon3 se volvieron a ejecutar en los archivos editados, y el proceso se repitió hasta que los resultados de segmentación se consideraron suficientes o irreparables.

4X MPRAGE Acelerado

Como se indicó anteriormente, el escaneo MRI se completó en un sistema Siemens TIM Trio 3T con una bobina de 12 canales. Se recolectaron escaneos estructurales MPRAGE ponderados en T1 (tiempo de repetición = 2200 ms, tiempo de eco = 1,54 ms / 3,36 ms / 5,18 ms / 7 ms, tiempo de inversión = 1100 ms, ángulo de giro = 7 °, resolución de 1,2 × 1,2 × 1,2 mm) con una resolución 4X Factor de aceleración GRAPPA. Los datos se procesaron con la misma tubería FreeSurfer, pero solo se controlaron el control de calidad si el escaneo se usó posteriormente para realizar mediciones de ROI en datos de PET.

PITTSBURGH COMPUESTO-B PET

Adquisición

La deposición de beta-amiloide se midió con tomografía por emisión de positrones (PET) usando el Compuesto B de Pittsburgh (PiB; N-metil- [11C] -2 (4-metilaminofenil) -6-hidroxibenzotiazol). PiB se sintetizó utilizando un protocolo publicado previamente y las imágenes se realizaron con un escáner Siemens ECAT EXACT HR + PET.2 Antes de la inyección, se recogieron escaneos de transmisión de 10 minutos para corregir la atenuación. Después de la inyección de 8,5-15 mCi PiB, se adquirieron 60 minutos de datos dinámicos en modo de adquisición 3D. Los datos fueron evaluados manualmente y corregidos para el movimiento. Después de esto, se creó una imagen media a lo largo de los primeros 8 minutos de adquisición de datos y luego se usó con fines de registro conjunto.

Procesamiento – ROI de Harvard-Oxford

Para obtener el ROI de Harvard-Oxford, la imagen media de cada participante se normalizó con la plantilla SPM O2-PET. Estos parámetros de normalización se aplicaron a todas las tramas PiB-PET para normalizar esos datos al espacio MNI. Se tomaron regiones de interés del atlas de Harvard-Oxford y se calcularon las relaciones de volumen de distribución (DVR) utilizando el método de trazado de Logan con materia gris cerebelosa (como se define en el atlas cerebeloso probabilístico: http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/Atlases y http://www.icn.ucl.ac.uk/motorcontrol/imaging/propatlas.htm como la región de referencia. Tome en cuenta que al calcular las mediciones de ROI no se utilizó la corrección de volumen parcial, y no se realizó el suavizado de los datos antes de esta medición.

Procesamiento – ROI de FreeSurfer Desikan-Killiany

Para obtener el ROI de FreeSurfer Desikan-Killiany, la imagen PET promedio para cada participante individual se registró en su imagen estructural T1 procesada por FreeSurfer utilizando una combinación de bbregister y spm_coreg. Después de la inscripción conjunta, se usó mri_label2vol de FreeSurfer para mapear los resultados de aparc + aseg del participante en el espacio PET nativo. Las etiquetas de espacio nativo se usaron para hacer mediciones de ROI calculadas usando el método de trazado Logan usando materia gris cerebelosa (según lo determinado por FreeSurfer) como la región de referencia. Nuevamente, no se usó corrección de volumen parcial, y no se realizó suavizado de los datos antes de la medición.

BIBLIOGRAFIA

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