Ugrás a tartalomhoz

Orvosi képfeldolgozás

Emri Miklós (2011)

Debreceni Egyetem

7. fejezet - Digitális agyatlasztechnika

7. fejezet - Digitális agyatlasztechnika

A neurológia tudománya az elmúlt 30 évben rohamos fejlődésen ment keresztül és ez a fejlődés napjainkban sem lassult. A Society for Neuroscience [key-21] nemzetközi (kb. 40000 tagú) neurológiai szervezetnél például több, mint 13000 absztraktot publikálnak évente [toga2002brain]. Részben e fejlődés által indikálva, részben az információs technikai forradalomnak köszönhetően az agyi képalkotással foglalkozó leképezési- és képfeldolgozási módszerek és szoftverek is hasonló növekedési tendenciát mutatnak. Ennek következtében a kutatók általában egy szűk szakterületre specializálódnak, az egyes kutatási ágak pedig izolálódnak. Felmerült az igény egy olyan általános neuroinformatikai rendszer kiépítésére, mellyel a hatalmas információmennyiség logikailag rendezetten, adatbázis formájában érhető el. Ennek a törekvésnek kíván megfelelni - pl. a Neuroscience Information Framework [key-22] vagy a NeuroLex [key-23] projektekhez hasonlóan - a jelen dolgozatban tárgyalt munka is.

A neurológiai információk tárolásának és kezelésének egy kifinomult módját képviselik a digitális agyatlaszok. Ezek fontos és értékes neurológiai eszközök, olyan célok szolgálatában, mint pl. diagnosztika és műtéti tervezés, kísérleti eredmények összehasonlítása, tudományos hipotézisek felállítása vagy kvantitatív régió alapú analízis. A Debreceni Egyetem Orvos és Egészségtudományi Centrumában intenzív fejlesztési munka folyik a digitális agyatlasz-technika alkalmazhatóságának vizsgálatára a rutin diagnosztika és több klinikai kutatási projekt esetében.

A digitális agyatlaszok megjelenése óta a publikált atlaszok száma folyamatos növekedést mutat. Az agy strukturális eltérései számos kórkép estén kevésbé ismertek; összetettebb, személyre szabott vizsgálati protokollra van szükség ahhoz, hogy megjelenítsük és felismerjük azokat. A különböző módon és céllal készített atlaszok és az azokat megtestesítő képi adatbázisok meglehetősen különböző (pl. anatómiai, funkcionális, patológiai, genetikai, stb..) információkat tartalmaznak az agyról. A humán adatbázisokon kívül léteznek kutatási céllal létrehozott agyatlaszok különböző állatfajoknak is. Még a hasonló célt szolgáló atlaszok is igen jelentős eltéréseket mutatnak olyan tulajdonságaikban, mint szerkezeti felépítés, koordináta-rendszer, fájl formátum, vagy nomenklatúra.

Tehát - a többi neurológiai tudományterülethez hasonlóan - az agyatlaszokra is jellemző az izoláltság: a tartalmazott információ nehezen áttekinthető, rendszerezhető, ezáltal nehezen felhasználható [key-10].

Digitális Agyatlaszok

Alapfogalmak

Az ismeretlen területeken való eligazodásra - legyen az egy kontinens partvonala, vagy a hippocampus nevű agyi régió - ősrégi módszer a térképek készítése. A térképek általánosabban véve nem csupán térbeli információkat tartalmaznak, hanem egy objektum teljes megértését célozzák. A földrajzi térképek analógiáját felhasználva egyre több tudományterületen jelentek meg az igen komplex jelenségeket leíró térképek. Az első agyi térképnek avagy agyatlasznak a Talairach atlasz tekinthető, mely egy átlagosnak mondható emberi agy post-mortemQQQ metszeti alapján készült, és könyv formában jelent meg 1988-ban[talairach1988co]. A digitális technológia és a modern orvosi képalkotó eljárások elterjedésével párhuzamosan megjelentek a modern digitális agyatlaszok, melyek már sokkal komplexebb információkat tartalmaznak.

Az alábbiakban definiálom a digitális agyatlaszok megértéséhez elengedhetetlen alapfogalmakat.

Orvosi képalkotó eljárások

A humán és állati agyról a modern orvosi képalkotó eljárások segítségével sokféle információt nyerhetünk. Anatómiai pontosságú képeket kaphatunk pl. CT-vel QQQ és post mortem vizsgálatokból származó ismeretek. Ezen információk elemzése és összevetése fontos neurológiai és klinikai eredményekkel szolgál. Elméletileg minden így szerzett ismeretet lehetséges agyatlasz formájában összegezni.

Koordinátarendszerek és Template-ek

A földrajzi értelemben vett térképek esetében problémát jelent a földrajzi koordináták lerögzítése, illetve a földgömb sík alakra történő leképzése. Hasonló módon az agyatlaszoknál is szükség van egy rögzített koordinátarendszerre, valamint egy eljárásra, melynek segítségével bármelyik alany agyát egy adott koordinátarendszerbe transzformálhatjuk, ill. egy mintaagyhoz, un. template-hez illeszthetjük.

Az agyat - szimmetriája miatt - un. sztereotaxiális koordináta-rendszerrel szokás leírni. Az ilyen koordináta-rendszerekben egy origóból kiindulva negatív és pozitív irányba haladhatunk. Origónak a Talairach-féle koordináta-rendszerben - és a legtöbb egyéb koordinátarendszerben - egy jól behatárolható anatómiai struktúrát, az anterior comissura-t (QQQ) összekötő egyenes adja. A z - y sík a két agyféltekét legjobban elválasztó sík lesz. Ezzel definiáltuk a z tengelyt. Az x tengelyt az origón átmenő, y - z síkra merőleges egyenes határozza meg. A koordinátákat ezután a tengelyek mentén mm-ben értendő elmozdulás adja. Az emberi agyak közötti jelentős morfológiai diverzitásnak köszönhetően az így számított koordináták még nem alkalmasak az alanyok közti összevetésre, populáció analízisre.

Ezért szükséges egy konvencionálisan átlagosnak tekintett agy kijelölésére. Ezt a képet nevezzük template-nek. A template mindig adott koordinátarendszerben van. Az individuális agyról készített felvételhez ezután regisztrációval meghatározhatjuk azt a - lineáris vagy nemlineáris - transzformációt, mellyel a kép fedésbe hozható a template-tel. Így egy adott koordinátájú pont megfeleltethető az agy egy adott anatómiai struktúrájával. A template-hez történő regisztrációt normalizálásnak nevezzük.

Az alábbiakban áttekintjük a legfontosabb template-ket és koordináta-rendszereket:

  • Talairach tér: a Talairach atlasz koordináta rendszere, a mai napig hivatkozási alapnak tekinthető a neurológiai témájú közleményekben.[talairach1988co]

  • QQQICBM-tér: Az International Consortium for Brain Mapping által kifejlesztett új, szintén átlagképen alapuló template és koordináta rendszer. [key-14]

A Talairach, MNI és anatómiai MNI terek között publikált validált transzformációk biztosítják az átjárhatóságot. Az agyatlaszok mindig egy adott térben, egy adott template-hez képest vannak definiálva.

Az agyatlasz általános fogalma

Az agyatlasz egy adatbázis, mely lokális információkat tartalmaz az agyról. A lokalizálás egy meghatározott térben történik. A tartalmazott információk igen sokfélék lehetnek. Az orvosi képalkotó módszerekkel készített felvételekből több faj (pl. makákók, delfinek, patkányok) agyatlaszai is elkészültek. A tartalmazott információnak lehet időbeli dimenziója is (4D atlaszok), pl. az agy fejlődését vagy öregedését leíró atlaszok esetében. Az egészséges emberi agyat reprezentáló atlaszokon kívül fejlesztenek patológiai atlaszokat pl. az Alzheimer-kórhoz, vagy a sclerosis multiplex tanulmányozására.[toga2002brain] Az atlasz tehát többek között anatómiai, funkcionális, időbeli, morfológiai, patológiai, statisztikai, genetikai információkat is tartalmazhat.

Az agyatlaszok informatikai reprezentációja

A digitális volume az orvosi képalkotás egyik speciális, 2-, 3- vagy 4 dimenziós adatok tárolására szolgáló informatikai eszköze. A digitális volume-ok képelemeit voxeleknek hívjuk. A voxelekben a reprezentációtól függő típusú értékek lehetnek. A volume-ok ezen kívül tartalmaznak a voxelkoordinátákhoz világkoordinátákat rendelő információkat is. A digitális volume memóriaigénye a felbontás növelésekor köbösen nő.

Az agyatlaszok informatikai szempontból egy vagy több digitális volume-mal, a hozzájuk kapcsolódó koordináta-rendszer leírással, valamint valamilyen, a voxelekben tárolt értéket a valós neurológiai információnak megfeleltető leképzéssel reprezentálhatjuk. Ez a megfeleltetés fontos jellemzője az atlasznak.

A voxelinformáció megfeleltetése a valós neurológiai információnak

Az agyatlaszok gyakran több térképből, az angol terminológiának megfelelően map-ből állnak. Ezek különböző típusokba sorolhatóak az alapján, hogy milyen módon feleltetik meg a digitális volume-ban tárolt voxelértéket a valós neurológiai információnak. Az alábbiakban áttekintjük a legfontosabb típusokat.

Label map

A label map egy digitális volume-ból és egy (szöveges) leírófájlból áll. A volume-beli voxelintenzitás egy index, melyhez tartozó bejegyzést kikeresve a leíró fájlból megkapjuk az adott voxelhez tartozó neurológiai információt. Az index - információ megfeleltetés kölcsönösen egyértelmű, 1-1 kapcsolatokról van szó.[lancaster2000automated]

Hierarchikus label map

A label map-ek egyfajta tömörített változata. A map-ek ezen típusában egy volume egy voxelhez többféle neurológiai információt is hozzárendelhetünk. A voxelintenzitásnak megfelelő indexhez tartozó bejegyzésben az összes információt sorban megtaláljuk. Ha arra vagyunk kíváncsiak, hogy mely voxelek felelnek meg egy adott feltételnek, akkor több voxelindexet kapunk vissza. Az index - információ megfeleltetés nem kölcsönösen egyértelmű, n-1 kapcsolatról beszélhetünk.[lancaster2000automated]

Probability map

A volume-ban tárolt voxelértékek egyetlen neurológiai információhoz kötődő valószínűségek []. Pl. a szürkeállomány probability map-je megmutatja, hogy az adott voxelben mekkora eséllyel lehet agyi szürkeállomány. Fontos, hogy adott legyen a voxelérték - valószínűség megfeleltetés.[mazziotta1995probabilistic]

Maximum probability map

Több probability map maximum likelihood módszerrel tömörített összegzése. Segítségével megtudható, hogy több, térben átfedő valószínűségi jellegű neurológiai információ (pl. anatómiai struktúra) közül melyik a legvalószínűbb az adott lokalizációban, és mekkora ez a valószínűség. Egy label map-ből és egy valószínűségi map-ből áll. A label map feleteti meg a lokalizációt a legvalószínűbb információval, a valószínűségi map azonos lokalizációjából pedig kiolvashatjuk ezt a valószínűséget.[hammers2003three]