Comparison Global Brain Volume Ratios on Alzheimer’s Disease Using 3d T1 Weighted Mr Images

Abstract

Alzheimer's Disease is a cause of dementia that starts with the loss of cognitive functions. The degeneration that starts in memoryrelated areas in the brain spreads to other regions as the disease progresses. Volumetric losses occurring in the brain can be monitored with high resolution 3D T1-weighted magnetic resonance images. The interpretation of these images is carried out by radiologists in hospitals. However, since the voxel intensity transitions of the brain regions are not clear in magnetic resonance images, computeraided numerical methods are needed. These methods can perform pre-processing, post-processing, segmentation and volume calculation on magnetic resonance images. In this study, gray matter, white matter, cerebrospinal fluid, total intracranial volume, parenchyma, and lateral ventricle global volumes were calculated for 70 Alzheimer Patients and 70 Normal Control 3D T1-weighted magnetic resonance images taken from Open Access Series of Imaging Studies database. SPM8 and MRIcro programs, ALVIN and VBM8 libraries were used. Since the numerical methods used are found in different programs and libraries, a model is proposed which combinations should be used. Volumetric results are relative due to the different head sizes in each person. Therefore, the problem of relativity should be eliminated by proportioning each volume value with another volume value. Twenty different metrics of the brain were obtained by summing and dividing the six global volume regions obtained in different combinations. Using these values, it was determined whether there was a statistically significant difference between two groups by independent samples t-test. The performance of the numerical methods and the statistical results of twenty metrics obtained from global brain volumes were discussed. After measurements and evaluations, it was observed that the ratio of cerebrospinal fluid volume to gray matter volume was an important marker in the differential diagnosis of the disease.Alzheimer Hastalığı bilişsel fonksiyonların kaybı ile başlayan bir demans nedenidir. Beyinde hafıza ile ilgili bölgelerde başlayan dejenerasyon hastalık ilerledikçe diğer bölgelere yayılmaktadır. Beyinde meydana gelen hacimsel kayıplar yüksek çözünürlüklü 3B T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleri ile izlenebilmektedir. Bu görüntülerin yorumlanması hastanelerde radyologlar tarafından gerçekleştirilmektedir. Ancak manyetik rezonans görüntülerinde beyin bölgelerinin voksel intensite geçişleri net olmadığından bilgisayar destekli sayısal yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yöntemler manyetik rezonans görüntüleri üzerinde önişleme, son işleme, segmentasyon ve hacim hesaplama yapabilmektedir. Bu çalışmada Open Access Series of Imaging Studies veri tabanından alınan 70 Alzheimer Hasta 70 Normal Kontrol 3B T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleri üzerinde bilgisayar destekli sayısal yöntemler kullanılarak gri madde, beyaz madde, beyin omurilik sıvısı, total beyin hacmi, parankima ve lateral ventrikül bölgelerinin hacimleri hesaplanmıştır. Çalışmada SPM8 ve MRIcro programları , ALVIN ve VBM8 kütüphaneleri kullanılmıştır. Kullanılan sayısal yöntemler farklı program ve kütüphaneler de bulundukları için hangi kombinasyonda kullanılmaları gerektiğini gösteren bir model önerilmiştir. Her insanda kafa büyüklüğünün farklı olmasından dolayı hacimsel sonuçlar göreceli olmaktadır. Bundan dolayı her bir hacim değeri başka bir hacim değeri ile oranlanarak görecelik problemi ortadan kaldırılmalıdır. Elde edilen altı global hacim bölgesinin farklı kombinasyonlarda toplanması ve bölünmesi ile beyne ait yirmi farklı metrik elde edilmiştir. Bu değerler kullanılarak bağımsız örneklem t-testi ile iki grup arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olup olmadığı belirlenmiştir. Kullanılan sayısal yöntemlerin performansı ve global beyin hacimlerinden elde edilen yirmi metriğin istatistiksel sonuçları tartışılmıştır. Ölçümler ve değerlendirmelerden sonra beyin omurilik sıvısı hacminin gri madde hacmine oranının hastalığın ayırıcı tanısında önemli bir işaretçi olduğu gözlemlenmiştir.