Multi-modal Investigation of Cortical Connectivity at Multiple Scales

La risonanza magnetica (RM) riveste una grande e crescente importanza nel campo del neuroimaging. Tra le modalità piu interessanti si colloca la RM pesata in diffusione (dMRI) che, insieme alla RM funzionale, alla magneto-encefalografia (MEG), ell'elettro-encefalografia (EEG) e alla spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS) contribuisce a costituire una notevole e differenziata mole di informazioni che consentono di analizzare e modellare la struttura e la funzione cerebrale. La dMRI presenta il grande vantaggio di quantificare la diffusività tissutale in modo non invasivo attraverso la misura dei micromovimenti delle molecole di acqua, consentendo non solo di caratterizzare la struttura della materia bianca con elevata risoluzione, ma anche di supportare le attività cliniche sia quale supporto alla diagnostica sia quale strumento di pianificazione prechirurgica. Allo stato dell'arte, numerosi aspetti richiedono restano da chiarire determinando un notevole impiego di risorse a livello di ricerca. Tra i principali sono la riproducibità delle misure, la ricostruzione della funzione di distribuzione delle orientazioni (orientation diffusion function, ODF), specialmente in presenza di rumore, la modellazione dei network strutturale e funzionale e lo studio delle rispettive interazioni. In questa tesi, alcuni di questi aspetti sono stati analizzati e sono state proposte alcune soluzioni a livello sia metodologico che clinico. In particolare, a partire da dati diffusion spectrum imaging (DSI), è stato proposto un metodo di denoising del segnale basato sulla multirisoluzione che ha consentito la ricostruzione piu precisa della ODF e quindi della trattografia, è stato sviluppato un metodo di analisi della rimodellazione del network corticale motorio in pazienti affetti da stroke basato sulla tract-based quantification di parametri estratti dalla dMRI e dalla RM a trasferimento di magnetizzazione (MTR), ed è stato analizzato il network funzionale attivato dallo svolgimento di task motori predefiniti in vista dell'integrazione delle informazioni strutturale e funzionale in un modello corticale globale focalizzato sul loop motorio.

In neuroimaging, a great interest is currently being directed to diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) which, in addition to functional magnetic resonance imaging (fMRI), magnetoencephalography (MEG), electroencephalography (EEG), functional near-infrared-spectroscopy (fNIRS) provides a large spectrum of measurements to enlighten the brain structure and function. The success of dMRI is deeply rooted in the powerful concept that during their random, diffusion-driven displacements molecules probe tissue structure at a microscopic scale well beyond the usual image resolution. Diffusion imaging opens several perspectives for what concerns the development of new non invasive techniques not only to optimize the diagnosis and therapy planning for oncological patients but also to discover the anatomical structure of the human cortex.Though, many issues still remains to be solved. Among the most striking are the reconstruction of the ODF (orientation distribution function) in noisy conditions, its reproducibility over time points acquisitions, the intra and inter-subject registration and the integration of functional information about the cortical activity within the reconstruction of the fiber network from raw data. This is of paramount importance as it would allow to link the functional information to the structural anatomical substrate. This thesis aims at investigating a subset of such issues in order to trace the path to the overall solution. In particular, it aims at integrating multiscale space-scale processing, diffusion imaging and cortical signals to (i) improve the orientation diffusion function (ODF) reconstruction, reproducibility and robustness to noise; (ii) contribute new methods for the registration of intra and inter-modality multidimensional data (tensors, probability distributions); (iii) explore the possibility of integrating functional signals in the processing pipeline in order to guide the fiber reconstruction and as a potential mean of validation of the proposed methods.From the clinical point of view, the goal of this thesis is to make tractography exploitable in daily practice for surgical planning and follow-up, assessment of degenerative pathologies as well as of pharmacological treatments.