拡散テンソルイメージングを伴う初期出生後脳発達における幾何学的拡散測定の空間的成長パターンの縦方向回帰分析

拡散テンソルイメージング（DTI）は初期の脳の発達に関する実質的な洞察を提供していますが、分数異方性（FA）と平均拡散率（MD）に基づくほとんどのDTI研究は、3つの主要な拡散能（例えば固有値）に由来する情報を活用できない場合があります。この研究では、29の健康、全縦方向のデータセットから、2つの幾何学的拡散測定、すなわち、線形（CL）および平面（CP）拡散異方性、つまり29の縦断的データセットから得られた2つの幾何学的拡散測定、つまり29の幾何学的拡散測定を使用して、初期の脳の発達中の白質構造の空間的および時間的進化を調査しました。期間小児科被験者。成長軌道は、年齢（日）の対数を使用した線形フィッティングを使用して、一般化推定方程式（GEE）で推定されました。CLおよびCPにおける白質構造の存在が新生児で観察され、さまざまな白質地域の円筒形と扇状または交差構造の両方が出生時にすでに形成されている可能性があることを示唆しています。さらに、CLとCPの両方が時間的に非線形と空間的に不均一な方法で進化することがわかりました。中央白質におけるCLの成長速度は、周辺、またはより横方向に位置する場合、白質：中央成長速度Cl = 0.0465±0.0273/log（日）、対末梢成長速度= 0.0198±0.0127/log（日）、p <10〜。対照的に、中央白質におけるCPの成長速度は、末梢白質の成長速度よりも有意に低かった：中央成長速度CP = 0.0014±0.0058/log（日）、対戦可能な成長速度cp = 0.0289±0.0101/log（日数）、p <10〜。分析される基礎となる白質サイトに応じて、我々の発見は、発達中の脳の進行中の生理学的および微細構造の変化が、これら2つの幾何学的拡散測定の時間的進化に異なる効果を発揮する可能性があることを示唆しています。したがって、初期の脳発達の研究における相関組織学的分析を伴うDTIを利用する将来の研究が正当化されます。

Although diffusion tensor imaging (DTI) has provided substantial insights into early brain development, most DTI studies based on fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) may not capitalize on the information derived from the three principal diffusivities (e.g. eigenvalues). In this study, we explored the spatial and temporal evolution of white matter structures during early brain development using two geometrical diffusion measures, namely, linear (Cl) and planar (Cp) diffusion anisotropies, from 71 longitudinal datasets acquired from 29 healthy, full-term pediatric subjects. The growth trajectories were estimated with generalized estimating equations (GEE) using linear fitting with logarithm of age (days). The presence of the white matter structures in Cl and Cp was observed in neonates, suggesting that both the cylindrical and fanning or crossing structures in various white matter regions may already have been formed at birth. Moreover, we found that both Cl and Cp evolved in a temporally nonlinear and spatially inhomogeneous manner. The growth velocities of Cl in central white matter were significantly higher when compared to peripheral, or more laterally located, white matter: central growth velocity Cl=0.0465±0.0273/log(days), versus peripheral growth velocity Cl=0.0198±0.0127/log(days), p<10⁻⁶. In contrast, the growth velocities of Cp in central white matter were significantly lower than that in peripheral white matter: central growth velocity Cp=0.0014±0.0058/log(days), versus peripheral growth velocity Cp=0.0289±0.0101/log(days), p<10⁻⁶. Depending on the underlying white matter site which is analyzed, our findings suggest that ongoing physiologic and microstructural changes in the developing brain may exert different effects on the temporal evolution of these two geometrical diffusion measures. Thus, future studies utilizing DTI with correlative histological analysis in the study of early brain development are warranted.