SD
Sean Deoni
Author with expertise in Diffusion Magnetic Resonance Imaging
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
13
(69% Open Access)
Cited by:
2,415
h-index:
52
/
i10-index:
101
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Rapid combined T1 and T2 mapping using gradient recalled acquisition in the steady state

Sean Deoni et al.Feb 20, 2003
T
B
S
Abstract A novel, fully 3D, high‐resolution T 1 and T 2 relaxation time mapping method is presented. The method is based on steady‐state imaging with T 1 and T 2 information derived from either spoiling or fully refocusing the transverse magnetization following each excitation pulse. T 1 is extracted from a pair of spoiled gradient recalled echo (SPGR) images acquired at optimized flip angles. This T 1 information is combined with two refocused steady‐state free precession (SSFP) images to determine T 2 . T 1 and T 2 accuracy was evaluated against inversion recovery (IR) and spin‐echo (SE) results, respectively. Error within the T 1 and T 2 maps, determined from both phantom and in vivo measurements, is approximately 7% for T 1 between 300 and 2000 ms and 7% for T 2 between 30 and 150 ms. The efficiency of the method, defined as the signal‐to‐noise ratio (SNR) of the final map per voxel volume per square root scan time, was evaluated against alternative mapping methods. With an efficiency of three times that of multipoint IR and three times that of multiecho SE, our combined approach represents the most efficient of those examined. Acquisition time for a whole brain T 1 map (25 × 25 × 10 cm) is less than 8 min with 1 mm 3 isotropic voxels. An additional 7 min is required for an identically sized T 2 map and postprocessing time is less than 1 min on a 1 GHz PIII PC. The method therefore permits real‐time clinical acquisition and display of whole brain T 1 and T 2 maps for the first time. Magn Reson Med 49:515–526, 2003. © 2003 Wiley‐Liss, Inc.
0

Mapping Infant Brain Myelination with Magnetic Resonance Imaging

Sean Deoni et al.Jan 12, 2011
+5
A
E
S
Myelination, the elaboration of myelin surrounding neuronal axons, is essential for normal brain function. The development of the myelin sheath enables rapid synchronized communication across the neural systems responsible for higher order cognitive functioning. Despite this critical role, quantitative visualization of myelination in vivo is not possible with current neuroimaging techniques including diffusion tensor and structural magnetic resonance imaging (MRI). Although these techniques offer insight into structural maturation, they reflect several different facets of development, e.g., changes in axonal size, density, coherence, and membrane structure; lipid, protein, and macromolecule content; and water compartmentalization. Consequently, observed signal changes are ambiguous, hindering meaningful inferences between imaging findings and metrics of learning, behavior or cognition. Here we present the first quantitative study of myelination in healthy human infants, from 3 to 11 months of age. Using a new myelin-specific MRI technique, we report a spatiotemporal pattern beginning in the cerebellum, pons, and internal capsule; proceeding caudocranially from the splenium of the corpus callosum and optic radiations (at 3–4 months); to the occipital and parietal lobes (at 4–6 months); and then to the genu of the corpus callosum and frontal and temporal lobes (at 6–8 months). Our results also offer preliminary evidence of hemispheric myelination rate differences. This work represents a significant step forward in our ability to appreciate the fundamental process of myelination, and provides the first ever in vivo visualization of myelin maturation in healthy human infancy.
0

Gleaning multicomponent T1 and T2 information from steady‐state imaging data

Sean Deoni et al.Nov 24, 2008
+2
T
B
S
Abstract The driven‐equilibrium single‐pulse observation of T 1 (DESPOT1) and T 2 (DESPOT2) are rapid, accurate, and precise methods for voxelwise determination of the longitudinal and transverse relaxation times. A limitation of the methods, however, is the inherent assumption of single‐component relaxation. In a variety of biological tissues, in particular human white matter (WM) and gray matter (GM), the relaxation has been shown to be more completely characterized by a summation of two or more relaxation components, or species, each believed to be associated with unique microanatomical domains or water pools. Unfortunately, characterization of these components on a voxelwise, whole‐brain basis has traditionally been hindered by impractical acquisition times. In this work we extend the conventional DESPOT1 and DESPOT2 approaches to include multicomponent relaxation analysis. Following numerical analysis of the new technique, renamed multicomponent driven equilibrium single pulse observation of T 1 / T 2 (mcDESPOT), whole‐brain multicomponent T 1 and T 2 quantification is demonstrated in vivo with clinically realistic times of between 16 and 30 min. Results obtained from four healthy individuals and two primary progressive multiple sclerosis (MS) patients demonstrate the future potential of the approach for identifying and assessing tissue changes associated with several neurodegenerative conditions, in particular those associated with WM. Magn Reson Med 60:1372–1387, 2008. © 2008 Wiley‐Liss, Inc.
0
Citation456
0
Save
0

High‐resolution T1 and T2 mapping of the brain in a clinically acceptable time with DESPOT1 and DESPOT2

Sean Deoni et al.Dec 22, 2004
B
T
S
Abstract Variations in the intrinsic T 1 and T 2 relaxation times have been implicated in numerous neurologic conditions. Unfortunately, the low resolution and long imaging time associated with conventional methods have prevented T 1 and T 2 mapping from becoming part of routine clinical evaluation. In this study, the clinical applicability of the DESPOT1 and DESPOT2 imaging methods for high‐resolution, whole‐brain, T 1 and T 2 mapping was investigated. In vivo, 1‐mm 3 isotropic whole‐brain T 1 and T 2 maps of six healthy volunteers were acquired at 1.5 T with an imaging time of <17 min each. Isotropic maps (0.34 mm 3 ) of one volunteer were also acquired (time <21 min). Average signal‐to‐noise within the 1‐mm 3 T 1 and T 2 maps was ∼20 and ∼14, respectively, with average repeatability standard deviations of 46.7 ms and 6.7 ms. These results demonstrate the clinical feasibility of the methods in the study of neurologic disease. Magn Reson Med 53:237–241, 2005. © 2004 Wiley‐Liss, Inc.
1

Investigating white matter development in infancy and early childhood using myelin water faction and relaxation time mapping

Sean Deoni et al.Aug 2, 2012
+2
J
D
S
The elaboration of the myelinated white matter is essential for normal neurodevelopment, establishing and mediating rapid communication pathways throughout the brain. These pathways facilitate the synchronized communication required for higher order behavioral and cognitive functioning. Altered neural messaging (or ‘disconnectivity’) arising from abnormal white matter and myelin development may underlie a number of neurodevelopmental psychiatric disorders. Despite the vital role myelin plays, few imaging studies have specifically examined its maturation throughout early infancy and childhood. Thus, direct investigations of the relationship(s) between evolving behavioral and cognitive functions and the myelination of the supporting neural systems have been sparse. Further, without knowledge of the ‘normative’ developmental time-course, identification of early abnormalities associated with developmental disorders remains challenging. In this work, we examined the use of longitudinal (T1) and transverse (T2) relaxation time mapping, and myelin water fraction (MWF) imaging to investigate white matter and myelin development in 153 healthy male and female children, 3 months through 60 months in age. Optimized age-specific acquisition protocols were developed using the DESPOT and mcDESPOT imaging techniques; and mean T1, T2 and MWF trajectories were determined for frontal, temporal, occipital, parietal and cerebellar white matter, and genu, body and splenium of the corpus callosum. MWF results provided a spatio-temporal pattern in-line with prior histological studies of myelination. Comparison of T1, T2 and MWF measurements demonstrates dissimilar sensitivity to tissue changes associated with neurodevelopment, with each providing differential but complementary information.
0

Gut-resident microorganisms and their genes are associated with cognition and neuroanatomy in children

Kevin Bonham et al.Feb 14, 2020
+9
S
G
K
The gastrointestinal tract, its resident microorganisms, and the central nervous system are connected by biochemical signaling, also known as "microbiome-gut-brain-axis." Both the human brain and the gut microbiome have critical developmental windows in the first years of life, raising the possibility that their development is co-occurring and likely co-dependent. Emerging evidence implicates gut microorganisms and microbiota composition in cognitive outcomes and neurodevelopmental disorders (e.g., autism and anxiety), but the influence of gut microbial metabolism on typical neurodevelopment has not been explored in detail. We investigated the relationship of the microbiome with the neuroanatomy and cognitive function of 361 healthy children, demonstrating that differences in gut microbial taxa and gene functions are associated with overall cognitive function and with differences in the size of multiple brain regions. Using a combination of multivariate linear and machine learning (ML) models, we showed that many species, including Gordonibacter pamelae and Blautia wexlerae, were significantly associated with higher cognitive function, while some species such as Ruminococcus gnavus were more commonly found in children with low cognitive scores after controlling for sociodemographic factors. Microbial genes for enzymes involved in the metabolism of neuroactive compounds, particularly short-chain fatty acids such as acetate and propionate, were also associated with cognitive function. In addition, ML models were able to use microbial taxa to predict the volume of brain regions, and many taxa that were identified as important in predicting cognitive function also dominated the feature importance metric for individual brain regions. For example, B. wexlerae was the most important species in models predicting the size of the parahippocampal region in both the left and right hemispheres, while several species from the phylum Bacteroidetes, including GABA-producing B. ovatus, were important for predicting the size of the left accumbens area, but not the right. These findings provide potential biomarkers of neurocognition and brain development and may lead to the future development of targets for early detection and early intervention.
0
Citation5
0
Save
0

Combining developmental and sleep health measures for autism spectrum disorder screening: an ECHO study

Lauren Shuffrey et al.Jun 12, 2024
+29
X
B
L
0

Reproducibility between preschool and school‐age Social Responsiveness Scale forms in the Environmental influences on Child Health Outcomes program

Marisa Patti et al.May 25, 2024
+23
A
L
M
Abstract Evidence suggests core autism trait consistency in older children, but development of these traits is variable in early childhood. The Social Responsiveness Scale (SRS) measures autism‐related traits and broader autism phenotype, with two age‐dependent forms in childhood (preschool, 2.5–4.5 years; school age, 4–18 years). Score consistency has been observed within forms, though reliability across forms has not been evaluated. Using data from the Environmental Influences on Child Health Outcomes (ECHO) program ( n = 853), preschool, and school‐age SRS scores were collected via maternal report when children were an average of 3.0 and 5.8 years, respectively. We compared reproducibility of SRS total scores ( T ‐scores) and agreement above a clinically meaningful cutoff ( T ‐scores ≥ 60) and examined predictors of discordance in cutoff scores across forms. Participant scores across forms were similar (mean difference: 3.3 points; standard deviation: 7), though preschool scores were on average lower than school‐age scores. Most children (88%) were classified below the cutoff on both forms, and overall concordance was high (92%). However, discordance was higher in cohorts following younger siblings of autistic children (16%). Proportions of children with an autism diagnoses were also higher among those with discordant scores (27%) than among those with concordant scores (4%). Our findings indicate SRS scores are broadly reproducible across preschool and school‐age forms, particularly for capturing broader, nonclinical traits, but also suggest that greater variability of autism‐related traits in preschool‐age children may reduce reliability with later school‐age scores for those in the clinical range.
0

Emergence of Human Amygdala Functional Networks: 3 Months to 5 Years of Age

Laurel Gabard‐Durnam et al.Feb 7, 2018
+3
H
J
L
Although the amygdala's role in shaping social behavior is especially important during early post-natal development, very little is known of human amygdala functional development before childhood. To address this important gap, this study used resting-state fMRI to examine early functional network development of the amygdala and its subregions in 80 participants from 3-months to 5-years of age. Whole brain functional connectivity with the whole amygdala and its laterobasal and superficial nuclear groups were largely similar to those seen in older children and adults, and functional distinctions between subregion networks exist already. These patterns suggest many amygdala functional circuits are intact from infancy, especially those that are part of larger motor, visual, auditory and subcortical (basal ganglia especially) networks. Notably, these observed robust amygdala functional networks in infancy precede reports to date of elicited amygdala reactivity in development. Developmental changes in connectivity were observed between the laterobasal nucleus and bilateral ventral temporal and motor cortex as well as between the superficial nuclei and medial thalamus, occipital cortex and a different region of motor cortex. These results show amygdala-subcortical and sensory-cortex connectivity begins refinement prior to childhood, though connectivity changes with associative and frontal cortical areas, seen after early childhood, were not evident in this age range. These findings represent early steps in understanding amygdala network dynamics across infancy through early childhood, an important period of emotional and cognitive development.
0

The impact of COVID-19 school disruptions on children's learning

Courtney Blackwell et al.Jan 1, 2024
+10
S
M
C
Load More