構造的な安静時のネットワークは、慢性脳卒中の運動機能と相関しています

目的：脳卒中後の運動機能と回復は、脳内の残留解剖学的接続とその安静状態の機能的接続性に直接依存する可能性があります。脳卒中後の皮質ネットワークの構造的および機能的特性の両方が、マルチモーダル磁気共鳴イメージング（MRI）を使用して明らかになります。具体的には、機能的接続性MRI（FCMRI）は、安静時の脳の機能的ネットワークを抽出できますが、構造的接続性は、高角分解溶解拡散イメージング（HARDI）で測定された白質繊維配向から推定できます。これらの2つの手法を結婚させるモデルは、脳卒中後の機能的回復を理解するための鍵である可能性があります。この研究では、慢性脳卒中被験者のグループで開発およびテストされた構造機能相関（SFC）のボクセルレベルの測定の新しいセットが開発されました。 方法：脳卒中のある個人における脳接続性の構造機能関係をモデル化するための完全に自動化された方法が提示されます。10人の慢性脳卒中被験者と9人の年齢が一致したコントロールからの脳は、構造的なT1強調スキャン、安静時ステートfMRI、およびHARDIで画像化されました。各被験者のT1強調画像は、脳病変によって引き起こされる歪みを緩和する局所ヒストグラムマッチング技術を使用して、T1加重152脳MNIテンプレートに非線形に登録されました。各被験者の分数異方性マップと平均大胆な画像は、アフィン変換を使用して個人のT1強調画像に個別に登録されました。各ボクセル内の白質繊維の向きは、拡散加重測定からの方向分布関数（ODF）に近似するQボールモデルで推定されました。繊維の軌跡のセットを取得するために、決定論的なQボールトラクトグラフィーが実行されました。新しい構造官能的相関方法は、各ボクセルに、共通の繊維長間隔を持つその構造的接続の合計に基づいて、新しい太字の時間コースを割り当てます。次に、ボクセルの元の時間コースは、この繊維距離の太字信号と相関して、新しい構造的官能的相関係数を導き出しました。これらのステップは8つの繊維距離間隔で繰り返され、これらの相関の最大値を使用して、固有の構造機能相関（ISFC）インデックスを定義しました。ネットワークベースのSFCマップ（NSFC）も、従来の機能的接続性分析から派生した安静状態の機能ネットワークを強化するために開発されました。ISFCおよびNSFCマップは、ボクセルベースの両尾の生徒のt検定（Alpha = 0.01）を使用して、脳卒中被験者とコントロール間で個別に比較されました。また、SFCメトリックとBox and Blocksスコア、ARM運動機能の臨床測定値の間でも線形回帰が実行されました。 結果：ISFCの有意な減少（P <0.01）は、脳の官能的なハブ内の脳卒中被験者で発見されました。これには、前頭前頭前部皮質、後頭頂皮質、帯状回などが含まれます。これらの違いの多くは、ボックススコアとブロックスコアと有意に相関していました。対照被験者の前頭前野ネットワークのNSFCマップは、小脳内の局所的な増加を明らかにし、これらの強化は脳卒中被験者で減少しました。この発見は、前頭前野と小脳の間の機能的接続性の低下によってさらにサポートされました。デフォルトモードネットワークNSFCマップは、低機能脳卒中被験者の対立的半球で高かった。 結論：結果は、静止時の内因性およびネットワークベースの構造機能相関の両方のストローク後の変化が運動機能と相関しており、皮質ネットワークにおける残留構造的接続性の重要性を強調していることを示しています。

PURPOSE: Motor function and recovery after stroke likely rely directly on the residual anatomical connections in the brain and its resting-state functional connectivity. Both structural and functional properties of cortical networks after stroke are revealed using multimodal magnetic resonance imaging (MRI). Specifically, functional connectivity MRI (fcMRI) can extract functional networks of the brain at rest, while structural connectivity can be estimated from white matter fiber orientations measured with high angular-resolution diffusion imaging (HARDI). A model that marries these two techniques may be the key to understanding functional recovery after stroke. In this study, a novel set of voxel-level measures of structurofunctional correlations (SFC) was developed and tested in a group of chronic stroke subjects. METHODS: A fully automated method is presented for modeling the structure-function relationship of brain connectivity in individuals with stroke. Brains from ten chronic stroke subjects and nine age-matched controls were imaged with a structural T1-weighted scan, resting-state fMRI, and HARDI. Each subject's T1-weighted image was nonlinearly registered to a T1-weighted 152-brain MNI template using a local histogram-matching technique that alleviates distortions caused by brain lesions. Fractional anisotropy maps and mean BOLD images of each subject were separately registered to the individual's T1-weighted image using affine transformations. White matter fiber orientations within each voxel were estimated with the q-ball model, which approximates the orientation distribution function (ODF) from the diffusion-weighted measurements. Deterministic q-ball tractography was performed in order to obtain a set of fiber trajectories. The new structurofunctional correlation method assigns each voxel a new BOLD time course based on a summation of its structural connections with a common fiber length interval. Then, the voxel's original time-course was correlated with this fiber-distance BOLD signal to derive a novel structurofunctional correlation coefficient. These steps were repeated for eight fiber distance intervals, and the maximum of these correlations was used to define an intrinsic structurofunctional correlation (iSFC) index. A network-based SFC map (nSFC) was also developed in order to enhance resting-state functional networks derived from conventional functional connectivity analyses. iSFC and nSFC maps were individually compared between stroke subjects and controls using a voxel-based two-tailed Student's t-test (alpha = 0.01). A linear regression was also performed between the SFC metrics and the Box and Blocks Score, a clinical measure of arm motor function. RESULTS: Significant decreases (p < 0.01) in iSFC were found in stroke subjects within functional hubs of the brain, including the precuneus, prefrontal cortex, posterior parietal cortex, and cingulate gyrus. Many of these differences were significantly correlated with the Box and Blocks Score. The nSFC maps of prefrontal networks in control subjects revealed localized increases within the cerebellum, and these enhancements were diminished in stroke subjects. This finding was further supported by a reduction in functional connectivity between the prefrontal cortex and cerebellum. Default-mode network nSFC maps were higher in the contralesional hemisphere of lower-functioning stroke subjects. CONCLUSION: The results demonstrate that changes after a stroke in both intrinsic and network-based structurofunctional correlations at rest are correlated with motor function, underscoring the importance of residual structural connectivity in cortical networks.