Cortical spreading depression (CSD) has been suggested to underlie migraine visual aura. However, it has been challenging to test this hypothesis in human cerebral cortex. Using high-field functional MRI with near-continuous recording during visual aura in three subjects, we observed blood oxygenation level-dependent (BOLD) signal changes that demonstrated at least eight characteristics of CSD, time-locked to percept/onset of the aura. Initially, a focal increase in BOLD signal (possibly reflecting vasodilation), developed within extrastriate cortex (area V3A). This BOLD change progressed contiguously and slowly (3.5 ± 1.1 mm/min) over occipital cortex, congruent with the retinotopy of the visual percept. Following the same retinotopic progression, the BOLD signal then diminished (possibly reflecting vasoconstriction after the initial vasodilation), as did the BOLD response to visual activation. During periods with no visual stimulation, but while the subject was experiencing scintillations, BOLD signal followed the retinotopic progression of the visual percept. These data strongly suggest that an electrophysiological event such as CSD generates the aura in human visual cortex.

Abstract Relative cerebral blood flow (CBF) and tissue mean transit time (MTT) estimates from bolus‐tracking MR perfusion‐weighted imaging (PWI) have been shown to be sensitive to delay and dispersion when using singular value decomposition (SVD) with a single measured arterial input function. This study proposes a technique that is made time‐shift insensitive by the use of a block‐circulant matrix for deconvolution with (oSVD) and without (cSVD) minimization of oscillation of the derived residue function. The performances of these methods are compared with standard SVD (sSVD) in both numerical simulations and in clinically acquired data. An additional index of disturbed hemodynamics (oDelay) is proposed that represents the tracer arrival time difference between the AIF and tissue signal. Results show that PWI estimates from sSVD are weighted by tracer arrival time differences, while those from oSVD and cSVD are not. oSVD also provides estimates that are less sensitive to blood volume compared to cSVD. Using PWI data that can be routinely collected clinically, oSVD shows promise in providing tracer arrival timing‐insensitive flow estimates and hence a more specific indicator of ischemic injury. Shift maps can continue to provide a sensitive reflection of disturbed hemodynamics. Magn Reson Med 50:164–174, 2003. © 2003 Wiley‐Liss, Inc.

Background Many patients with stroke are precluded from thrombolysis treatment because the time from onset of their symptoms is unknown. We aimed to test whether a mismatch in visibility of an acute ischaemic lesion between diffusion-weighted MRI (DWI) and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) MRI (DWI-FLAIR mismatch) can be used to detect patients within the recommended time window for thrombolysis. Methods In this multicentre observational study, we analysed clinical and MRI data from patients presenting between Jan 1, 2001, and May 31, 2009, with acute stroke for whom DWI and FLAIR were done within 12 h of observed symptom onset. Two neurologists masked to clinical data judged the visibility of acute ischaemic lesions on DWI and FLAIR imaging, and DWI-FLAIR mismatch was diagnosed by consensus. We calculated predictive values of DWI-FLAIR mismatch for the identification of patients with symptom onset within 4·5 h and within 6 h and did multivariate regression analysis to identify potential confounding covariates. This study is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01021319. Findings The final analysis included 543 patients. Mean age was 66·0 years (95% CI 64·7–67·3) and median National Institutes of Health Stroke Scale score was 8 (IQR 4–15). Acute ischaemic lesions were identified on DWI in 516 patients (95%) and on FLAIR in 271 patients (50%). Interobserver agreement for acute ischaemic lesion visibility on FLAIR imaging was moderate (κ=0·569, 95% CI 0·504–0·634). DWI-FLAIR mismatch identified patients within 4·5 h of symptom onset with 62% (95% CI 57–67) sensitivity, 78% (72–84) specificity, 83% (79–88) positive predictive value, and 54% (48–60) negative predictive value. Multivariate regression analysis identified a longer time to MRI (p<0·0001), a lower age (p=0·0009), and a larger DWI lesion volume (p=0·0226) as independent predictors of lesion visibility on FLAIR imaging. Interpretation Patients with an acute ischaemic lesion detected with DWI but not with FLAIR imaging are likely to be within a time window for which thrombolysis is safe and effective. These findings lend support to the use of DWI-FLAIR mismatch for selection of patients in a future randomised trial of thrombolysis in patients with unknown time of symptom onset. Funding Else Kröner-Fresenius-Stiftung, National Institutes of Health.

The ascending reticular activating system (ARAS) mediates arousal, an essential component of human consciousness. Lesions of the ARAS cause coma, the most severe disorder of consciousness. Because of current methodological limitations, including of postmortem tissue analysis, the neuroanatomic connectivity of the human ARAS is poorly understood. We applied the advanced imaging technique of high angular resolution diffusion imaging (HARDI) to elucidate the structural connectivity of the ARAS in 3 adult human brains, 2 of which were imaged postmortem. High angular resolution diffusion imaging tractography identified the ARAS connectivity previously described in animals and also revealed novel human pathways connecting the brainstem to the thalamus, the hypothalamus, and the basal forebrain. Each pathway contained different distributions of fiber tracts from known neurotransmitter-specific ARAS nuclei in the brainstem. The histologically guided tractography findings reported here provide initial evidence for human-specific pathways of the ARAS. The unique composition of neurotransmitter-specific fiber tracts within each ARAS pathway suggests structural specializations that subserve the different functional characteristics of human arousal. This ARAS connectivity analysis provides proof of principle that HARDI tractography may affect the study of human consciousness and its disorders, including in neuropathologic studies of patients dying in coma and the persistent vegetative state.

Abstract The precise characterization of cortical connectivity is important for the understanding of brain morphological and functional organization. Such connectivity is conveyed by specific pathways or tracts in the white matter. Diffusion‐weighted magnetic resonance imaging detects the diffusivity of water molecules in three dimensions. Diffusivity in anisotropic in oriented tissues such as fiber tracts. In the present study, we used this method to map (in terms of orientation, location, and size) the “stem” (compact portion) of the principal association, projection, and commissural white matter pathways of the human brain in vivo, in 3 normal subjects. In addition, its use in clinical neurology is illustrated in a patient with left inferior parietal lobule embolic infarction in whom a significant reduction in relative size of the stem of the left superior longitudinal fasciculus was observed. This represents an important method for the characterization of major association pathways in the living human that are not discernible by conventional magnetic resonance imaging. In the clinical domain, this method will have a potential impact on the understanding of the diseases that involve white matter such as stroke, multiple sclerosis, amyotrophic lateral sclerosis, head injury, and spinal cord injury.

Patients with acute severe traumatic brain injury may recover consciousness before self-expression. Without behavioural evidence of consciousness at the bedside, clinicians may render an inaccurate prognosis, increasing the likelihood of withholding life-sustaining therapies or denying rehabilitative services. Task-based functional magnetic resonance imaging and electroencephalography techniques have revealed covert consciousness in the chronic setting, but these techniques have not been tested in the intensive care unit. We prospectively enrolled 16 patients admitted to the intensive care unit for acute severe traumatic brain injury to test two hypotheses: (i) in patients who lack behavioural evidence of language expression and comprehension, functional magnetic resonance imaging and electroencephalography detect command-following during a motor imagery task (i.e. cognitive motor dissociation) and association cortex responses during language and music stimuli (i.e. higher-order cortex motor dissociation); and (ii) early responses to these paradigms are associated with better 6-month outcomes on the Glasgow Outcome Scale-Extended. Patients underwent functional magnetic resonance imaging on post-injury Day 9.2 ± 5.0 and electroencephalography on Day 9.8 ± 4.6. At the time of imaging, behavioural evaluation with the Coma Recovery Scale-Revised indicated coma (n = 2), vegetative state (n = 3), minimally conscious state without language (n = 3), minimally conscious state with language (n = 4) or post-traumatic confusional state (n = 4). Cognitive motor dissociation was identified in four patients, including three whose behavioural diagnosis suggested a vegetative state. Higher-order cortex motor dissociation was identified in two additional patients. Complete absence of responses to language, music and motor imagery was only observed in coma patients. In patients with behavioural evidence of language function, responses to language and music were more frequently observed than responses to motor imagery (62.5–80% versus 33.3–42.9%). Similarly, in 16 matched healthy subjects, responses to language and music were more frequently observed than responses to motor imagery (87.5–100% versus 68.8–75.0%). Except for one patient who died in the intensive care unit, all patients with cognitive motor dissociation and higher-order cortex motor dissociation recovered beyond a confusional state by 6 months. However, 6-month outcomes were not associated with early functional magnetic resonance imaging and electroencephalography responses for the entire cohort. These observations suggest that functional magnetic resonance imaging and electroencephalography can detect command-following and higher-order cortical function in patients with acute severe traumatic brain injury. Early detection of covert consciousness and cortical responses in the intensive care unit could alter time-sensitive decisions about withholding life-sustaining therapies.

Abstract Acute ischemic stroke affects men and women differently in many ways. In particular, women are oftentimes reported to experience a higher acute stroke severity than men. Here, we derived a low-dimensional representation of anatomical stroke lesions and designed a sex-aware Bayesian hierarchical modelling framework for a large-scale, well phenotyped stroke cohort. This framework was tailored to carefully estimate possible sex differences in lesion patterns explaining acute stroke severity (NIHSS) in 1,058 patients (39% female). Anatomical regions known to subserve motor and language functions emerged as relevant regions for both men and women. Female patients, however, presented a more widespread pattern of stroke severity-relevant lesions than male patients. Furthermore, particularly lesions in the posterior circulation of the left hemisphere underlay a higher stroke severity exclusively in women. These sex-sensitive lesion pattern effects could be discovered and subsequently robustly replicated in two large independent, multisite lesion datasets. The constellation of findings has several important conceptual and clinical implications: 1) suggesting sex-specific functional cerebral asymmetries, and 2) motivating a sex-stratified approach to management of acute ischemic stroke. To go beyond sex-averaged stroke research, future studies should explicitly test whether acute therapies administered on the basis of sex-specific cutoff volumes of salvageable tissue will lead to improved outcomes in women after acute ischemic stroke.

Abstract Identifying the anatomy of circuits causal of psychosis could inform treatment targets for schizophrenia. We identified 155 published case reports of brain lesions that caused new- onset psychosis. We mapped connectivity of these lesions using a normative human fMRI connectome. Lesions causing psychosis mapped to a common brain circuit defined by functional connectivity to the posterior subiculum of the hippocampus. This circuit was consistent both across individual symptoms of psychosis (delusions, hallucinations, and thought disorders), and when excluding lesions that touched the hippocampus. In an independent observational study (n=181), lesions connected to this circuit were preferentially associated with psychotic symptoms. A location in the rostromedial prefrontal cortex with high connectivity to this psychosis circuit was identified as a potential target for transcranial magnetic stimulation. Based on these results, we conclude that lesions that cause psychosis have common functional connections to the posterior subiculum of the hippocampus.

Abstract Introduction Neuroimaging measurements of brain structural integrity are thought to be surrogates for brain health, but precise assessments require dedicated advanced image acquisitions. By means of describing the texture of conventional images beyond what meets the naked eye, radiomic analyses hold potential for evaluating brain health. We sought to: 1) evaluate this novel approach to assess brain structural integrity by predicting white matter hyperintensities burdens (WMH) and 2) uncover associations between predictive radiomic features and patients’ clinical phenotypes. Methods Our analyses were based on a multi-site cohort of 4,163 acute ischemic strokes (AIS) patients with T2-FLAIR MR images and corresponding deep-learning-generated total brain and WMH segmentation. Radiomic features were extracted from normal-appearing brain tissue (brain mask–WMH mask). Radiomics-based prediction of personalized WMH burden was done using ElasticNet linear regression. We built a radiomic signature of WMH with the most stable selected features predictive of WMH burden and then related this signature to clinical variables (age, sex, hypertension (HTN), atrial fibrillation (AF), diabetes mellitus (DM), coronary artery disease (CAD), and history of smoking) using canonical correlation analysis. Results Radiomic features were highly predictive of WMH burden (R 2 =0.855±0.011). Seven pairs of canonical variates (CV) significantly correlated the radiomics signature of WMH and clinical traits with respective canonical correlations of 0.81, 0.65, 0.42, 0.24, 0.20, 0.15, and 0.15 (FDR-corrected p-values CV1-6 <.001, p-value CV7 =.012). The clinical CV1 was mainly influenced by age, CV2 by sex, CV3 by history of smoking and DM, CV4 by HTN, CV5 by AF and DM, CV6 by CAD, and CV7 by CAD and DM. Conclusion Radiomics extracted from T2-FLAIR images of AIS patients capture microstructural damage of the cerebral parenchyma and correlate with clinical phenotypes. Further research could evaluate radiomics to predict the progression of WMH. Research in context Evidence before this study We did a systematic review on PubMed until December 1, 2020, for original articles and reviews in which radiomics were used to characterize stroke or cerebrovascular diseases. Radiomic analyses cover a broad ensemble of high-throughput quantification methods applicable to digitalized medical images that extract high-dimensional data by describing a given region of interest by its size, shape, histogram, and relationship between voxels. We used the search terms “radiomics” or “texture analysis”, and “stroke”, “cerebrovascular disease”, “small vessel disease”, or “white matter hyperintensities”. Our research identified 24 studies, 18 studying radiomics of stroke lesions and 6 studying cerebrovascular diseases. All the latter six studies were based on MRI (T1-FLAIR, dynamic contrast-enhanced imaging, T1 & T2-FLAIR, T2-FLAIR post-contrast, T2-FLAIR, and T2-TSE images). Four studies were describing small vessel disease, and two were predicting longitudinal progression of WMH. The average sample size was small with 96 patients included (maximum: 204). One study on 141 patients identified 7 T1-FLAIR radiomic features correlated with cardiovascular risk factors (age and hyperlipidemia) using univariate correlations. All studies were monocentric and performed on a single MRI scanner. Added value of this study To date and to the best of our knowledge, this is the largest radiomics study performed on cerebrovascular disease or any topic, and one of the very few to include a great diversity of participating sites with diverse clinical MRI scanners. This study is the first one to establish a radiomic signature of WMH and to interpret its relationship with common cardiovascular risk factors. Our findings add to the body of evidence that damage caused by small vessel disease extend beyond the visible white matter hyperintensities, but the added value resides in the detection of that subvisible damage on routinely acquired T2-FLAIR imaging. It also suggests that cardiovascular phenotypes might manifest in distinct textural patterns detectable on conventional clinical-grade T2-FLAIR images. Implications of all the available evidence Assessing brain structural integrity has implications for treatment selection, follow-up, prognosis, and recovery prediction in stroke patients but also other neurological disease populations. Measuring cerebral parenchymal structural integrity usually requires advanced imaging such as diffusion tensor imaging or functional MRI. Translation of those neuroimaging biomarkers remains uncommon in clinical practice mainly because of their time-consuming and costly acquisition. Our study provides a potential novel solution to assess brains’ structural integrity applicable to standard, routinely acquired T2-FLAIR imaging. Future research could, for instance, benchmark this radiomics approach against diffusion or functional MRI metrics in the prediction of cognitive or functional outcomes after stroke.

Background: The ability to model long-term functional outcomes after acute ischemic stroke (AIS) represents a major clinical challenge. One approach to potentially improve prediction modeling involves the analysis of connectomics. The field of connectomics represents the brain's connectivity as a graph, whose topological properties have helped uncover underlying mechanisms of brain function in health and disease. Specifically, we assessed the impact of stroke lesions on rich club (RC) organization, a high capacity backbone system of brain function. Methods: In a hospital-based cohort of 41 AIS patients, we investigated the effect of acute infarcts on the brain's pre-stroke RC backbone and post-stroke functional connectomes with respect to post-stroke outcome. Functional connectomes were created utilizing three anatomical atlases and characteristic path-length (L) was calculated for each connectome. The number of RC regions (NRC) affected were manually determined using each patient's diffusion weighted image (DWI). We investigated differences in L with respect to outcome (modified Rankin Scale score (mRS); 90-days; poor: mRS>2) and the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS; early: 2-5 days; late: 90-day follow-up). Furthermore, we assessed the effect of including NRC and L in 'outcome' models, using linear regression and assessing the explained variance (R2). Results: Of 41 patients (mean age (range): 70 (45-89) years), 61% were male. There were differences in L between patients with good and poor outcome (mRS). Including NRC in the backward selection models of outcome, R2 increased between 1.3- and 2.6-fold beyond that of traditional markers (age and acute lesion volume) for NIHSS and mRS. Conclusion: In this proof-of-concept study, we showed that information on network topology can be leveraged to improve modeling of post-stroke functional outcome. Future studies are warranted to validate this approach in larger prospective studies of outcome prediction in stroke.