Data Cube: A Multidimensional Data Model

Utilizando-se ainda da sequência volumétrica T1 MP-RAGE em estações específicas de trabalho e ferramentas implementadas no pacote SPM, criou-se mapas de junção branco-cinzenta, nos quais cada voxel apresenta essa informação. O conjunto de dados dessa sequência foi normalizado para o cérebro-padrão do Instituto Neurológico de Montreal, usando um tamanho de voxel de 1 mm × 1 mm × 1 mm. Após a imagem normalizada, segmentamos em substância cinzenta, substância branca e líquido cefalorraquidiano (Figura 20). Embora o programa gere mapas probabilísticos (valores entre zero e um) destes compartimentos para a

análise de JBC, estes mapas foram binarizados, escolhendo, como critério voxels, menos de 10% de contaminação dos outros compartimentos. Esses mapas binarizados foram sobrepostos às imagens originais, o que possibilitou obter a distribuição de intensidades de pixel de cada um dos compartimentos.

FIGURA 20: Fluxo de trabalho com os passos da morfometria baseada em voxel

clássica (VBM), realizada pelo programa de mapeamento estatístico paramétrico (SPM) e com base em uma imagem 3D T1. A imagem individual ponderada em T1 é espacialmente normalizada, segmentada e suavizada. Fluxos de trabalho semelhantes podem ser aplicados a outras sequências. Com essa imagem resultante, é possível comparar com as imagens igualmente processadas de uma população, utilizando-se de algumas correções disponíveis.

Fonte disponível em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4379317/ (Acesso em: 20/02/2017).

Em uma segunda etapa, cria-se uma imagem binária de junção branco/cinzenta. Para a definição destes limiares da binarização, tomamos como base reportes prévios (HUPPERTZ et al.,2005). Foi utilizado como limite inferior à

Martin P et al. Quant Imaging Med Surg. 2015 Apr;5(2):188-203.

©2015 Quantitative Imaging in Medicine and Surgery

Normalização Espacial e Segmentação Suavização Modelo de Grupo Individual 3D T1

intensidade de pixel média na substância cinzenta do sujeito, mais um desvio- padrão destes mesmos valores. Como limite superior, adotamos a intensidade de pixel média na substância branca do sujeito, mais um desvio-padrão das intensidades neste compartimento. Cada voxel com um valor de cinza (intensidade do pixel) entre esses limiares mencionados foi definido como 1 na imagem binária resultante, enquanto os outros voxels foram definidos como zero. A imagem binária foi filtrada espacialmente, realizando uma convolução tridimensional com uma matriz de dimensões 5x5x5, resultando em uma imagem da JBC, na qual os voxels de valores próximos à unidade aparecem brilhantes (Figura 21). Além disso, é possível que regiões cerebrais não corticais (gânglios basais, tronco encefálico e cerebelo) sejam mascaradas por um modelo predefinido, uma vez que podem ser destacadas, pois suas intensidades de sinal estão no intervalo entre a substância cinzenta e branca.

FIGURA 21: Fluxo de trabalho pelo programa de mapeamento estatístico

paramétrico (SPM12) do chamado mapa de junção entre as substâncias branca e cinzenta. Normalização e segmentação são semelhantes ao VBM clássico. Em seguida cria-se uma imagem binária na fronteira da transição branco/cinzenta com base na distribuição de voxels com intensidade entre ambas as substâncias, e finalmente suavizada com uma operação de convolução.

Fonte disponível em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4379317/ (Acesso em: 20/02/2017).

Martin P et al. Quant Imaging Med Surg. 2015 Apr;5(2):188-203.

©2015 Quantitative Imaging in Medicine and Surgery

Individual 3D T1 Modelo de Grupo

Normalização Espacial e Segmentação

Imagem binária Imagem convolvida

Todos os pacientes e controles foram processados dessa mesma maneira. As imagens da convolução dos controles foram “corregistradas” e criou-se um cérebro normalizado dessa população com as médias e os desvios-padrões de cada região. Nesse ponto, é importante ressaltar a necessidade de checar se o alinhamento de todos os encéfalos foi satisfatório para que as regiões equivalentes sejam utilizadas para o cálculo (Figura 22). Para evitar problemas de zonas fronteiriças no cérebro - casos em que poucos sujeitos podem estar contribuindo para a base de dados e com isso gerando valores aberrantes -, as imagens convolvidas somadas foram previamente suavizadas, usando um núcleo fixo gaussiano de 6 mm de largura à meia altura (FWHM).

FIGURA 22: Imagens que exemplificam o fluxo de trabalho da formação das

imagens de junção entre as substâncias branca e cinzenta (JBC). A) Imagem da convolução da JBC (“convolved image”) de um único indivíduo após o processamento indicado na figura 21. B) Imagem JCB normalizada e suavizada de toda a população de controles saudáveis participante do estudo mostrando um excelente alinhamento e corregistro das estruturas.

Fonte: Arquivo pessoal (Acesso em: 10/03/2017).

B A

Definimos a variável “contraste negativo” como a principal a ser identificada nas avaliações dos pós-processamentos individualizados da JBC pelo SPM12. Ela foi escolhida após avaliarmos um paciente com DCF visível na RM com o protocolo rotina para epilepsia e o programa apontar a região correspondente como alterada ao procedermos com esta variável (Figura 23). Utilizou-se um paciente com DCF, pois os achados que esperamos identificar nos pacientes da pesquisa são os mesmos encontrados nessa patologia, porém tão sutis que podem não ser identificados em uma inspeção visual.

FIGURA 23: Processo de validação do contraste negativo como a alteração a ser

identificada nos mapas de junção entre as substâncias branca e cinzenta (JBC). Reconstrução axial 3D T1 (A), axial FLAIR (B) e coronal FLAIR (C), mostrando a displasia cortical focal caracterizada por uma alteração de sinal subcortical (setas brancas), bastante discreta na imagem ponderada em T1. D) Resultado do pós- processamento dos mapas da JBC pelo programa de mapeamento estatístico paramétrico (SPM12) deste paciente versus um grupo-controle de indivíduos normais mostrando um agrupamento (“cluster”) de voxels alterados no que definimos como variável contraste negativo, utilizando as variáveis valor-p não corrigido de 0,001 e agrupamento de 30 voxels (ponta de seta vermelha e foco amarelo avermelhado) na mesma região da DCF identificada nas imagens de RM estrutural (A, B e C).

Fonte Arquivo pessoal (Acesso em: 10/03/2017).

B

A C

Prosseguimos com a avaliação de 20 indivíduos do grupo-controle (10 homens, 10 mulheres, idade média de 30,8 anos, desvio-padrão de 9,4 anos e faixa etária de 19 a 51 anos), no intuito de determinar o agrupamento de voxels e o valor- p para esta medida quantitativa a serem utilizados na avaliação dos pacientes.