Abstract Purpose The neurometabolic timecourse of healthy aging is not well-established, in part due to diversity of quantification methodology. In this study, a large structured cross-sectional cohort of male and female subjects throughout adulthood was recruited to investigate neurometabolic changes as a function of age, using consensus-recommended magnetic resonance spectroscopy quantification methods. Methods 102 healthy volunteers, with approximately equal numbers of male and female participants in each decade of age from the 20s, 30s, 40s, 50s, and 60s, were recruited with IRB approval. MR spectroscopic data were acquired on a 3T MRI scanner. Metabolite spectra were acquired using PRESS localization (TE = 30 ms; 96 transients) in the centrum semiovale (CSO) and posterior cingulate cortex (PCC). Water-suppressed spectra were modeled using the Osprey algorithm, employing a basis set of 18 simulated metabolite basis functions and a cohort-mean measured macromolecular spectrum. Pearson correlations were conducted to assess relationships between metabolite concentrations and age for each voxel; paired t-tests were run to determine whether metabolite concentrations differed between the PCC and CSO. Results Two datasets were excluded (1 ethanol; 1 unacceptably large lipid signal). Statistically significant age-by-metabolite correlations were seen for tCr (R 2 =0.36; p<0.001), tCho (R 2 =0.11; p<0.001), sI (R 2 =0.11; p=0.004), and mI (R 2 =0.10; p<0.001) in the CSO, and tCr (R 2 =0.15; p<0.001), tCho (R 2 =0.11; p<0.001), and GABA (R 2 =0.11; p=0.003) in the PCC. No significant correlations were seen between tNAA, NAA, GSH, Glx or Glu and age in either region (all p>0.25). Levels of sI were significantly higher in the PCC in female subjects (p<0.001) than in male subjects. There was a significant positive correlation between linewidth and age. Conclusion The results indicated age correlations for tCho, tCr, sI, and mI in CSO and for tCr, tCho and GABA in PCC, while no age-related changes were found for NAA, tNAA, GSH, Glu or Glx. Our results provide a normative foundation for future work investigating the neurometabolic time course of healthy aging using MRS. Highlights A large structured cross-sectional cohort of neurometabolic aging dataset is presented; Age correlations were observed for tCho, tCr, sI, and mI in CSO and for tCr, tCho and GABA in PCC; No age correlations were found for NAA, tNAA, GSH, Glu or Glx in either region.

Abstract Background Multisite MRI studies have become prevalent given their advantage in revealing reliable biological or clinical findings. Adult and adolescent multisite studies have demonstrated inevitable site-related non-biological effects that introduce bias. However, the site effect on fetal brain MRI remains unknown. Purpose To identify crucial acquisition factors affecting fetal brain structural measurements and developmental patterns, while assessing the effectiveness of existing harmonization methods in mitigating site effects. Materials and Methods Between May 2017 and March 2022, T2-weighted fast spin-echo sequences in-utero MRI were performed in healthy fetuses from prospectively recruited pregnant volunteers on four different scanners at four sites. A generalized additive model (GAM) was used to quantitatively assess site effects, including field strength (FS), manufacture (M), in-plane resolution (R), and slice thickness (ST), on subcortical volume and cortical morphological measurements, including cortical thickness, curvature, and sulcal depth. Growth models were selected to elucidate developmental trajectories of these morphological measurements. Welch’s test was performed to evaluate the influence of site effects on developmental trajectories. ComBat-GAM harmonization method was applied to mitigate site-related biases. Results The final analytic sample consisted of 340 MRI scans from 218 fetuses (mean gestational age, 30.1 weeks ± 4.4 [range, 21.7–40 weeks]). GAM results showed that low FS and low spatial resolution led to overestimations in selected brain regions of subcortical volumes and cortical morphological measurements, and cortical measurements were more susceptible to site effects than subcortical volumes. Only the peak cortical thickness in developmental trajectories was significantly influenced by the effects of FS and R. Notably, ComBat-GAM harmonization effectively removed site effects while preserving developmental patterns. Conclusion Our findings pinpointed the key acquisition factors in in-utero fetal brain MRI and underscored the necessity of data harmonization when pooling multisite data for fetal brain morphology investigations.

Abstract White matter of the fetal brain undergoes rapid development to form the early structural connections. Diffusion MRI has shown to be a useful tool to depict the fetal brain white matter in utero , and many studies have observed increasing fractional anisotropy and decreasing mean diffusivity in the fetal brain during the second-to-third trimester, whereas others reported non-monotonic changes. Unbiased diffusion MRI atlases of the fetal brain are important for characterizing developmental trajectories of white matter and providing normative references for in-utero diagnosis of prenatal abnormalities. To date, the sole fetal brain diffusion MRI atlas was collected from a Caucasian/mixed population, and was constructed based on the diffusion tensor model with limited spatial resolution. In this work, we proposed a fiber orientation distribution (FOD) based pipeline for the generation of fetal brain diffusion MRI atlases, which showed better registration accuracy than diffusion tensor-based pipeline. Based on the FOD pipeline, we constructed the first Chinese fetal brain diffusion MRI atlas using 89 normal fetal diffusion MRI scans at GA between 24 and 38 weeks. Complex non-monotonic trends of tensor- and FOD-derived microstructural parameters in eight white matter tracts were observed, which jointly pointed to different phases of microstructural development. Specifically, we speculated that the turning point of the diffusivity trajectory may correspond to the starting point of pre-myelination, based on which, the developmental order of white matter tracts can be mapped and the order was in agreement with order of myelination from histological studies. The normative atlas also provided a reference for detection of abnormal white matter development, such as that in congenital heart disease. Therefore, the high-order fetal brain diffusion MRI atlas established in this study depicted the spatiotemporal pattern of early white matter development, and findings may help decipher the distinct microstructural events in utero .

Abstract The fetal brains experience rapid and complex development in utero during the second and third trimesters. MRI atlas of the fetal brain in this period enables us to quantify the normal fetal brain development in the spatiotemporal domain. In this study, we constructed a high quality spatiotemporal atlas between 23-38 weeks gestational age (GA) from 90 healthy Chinese fetuses using a pairwise and groupwise registration-based pipeline. We quantified the fetal cortical morphology and characterized the developmental trajectories of each morphological index. The cortical thickness exhibited a biphasic growth pattern; the developmental trend of curvature fitted well into the Gompertz model; sulcal depth increased linearly while surface area expanded exponentially. The cortical thickness and curvature trajectories consistently pointed to a characteristic time-point during development around 31 weeks of GA. The characteristic GA and growth rate obtained from individual cortical regions suggested a central-to-peripheral developmental gradient, with the earliest development in the parietal lobe, and we also observed within-lobe regional orders, which may be linked to biophysical events such as dendritic arborization and thalamocortical fibers ingrowth. The proposed atlas was also compared with an existing fetal atlas from a Caucasian/mixed population. Finally, we examined the structural asymmetry of the fetal brains and found extensive asymmetry that dynamically changed with development. The current study depicted a comprehensive profile of fetal cortical development and the established atlas could be used as a normative reference for neurodevelopmental and diagnostic purposes, especially in the Chinese population.

To compare the respective ability of PRESS and sLASER to reveal biological relationships, using age as a validation covariate.MRS data were acquired from 102 healthy volunteers using PRESS and sLASER in centrum semiovale (CSO) and posterior cingulate cortex (PCC) regions. Acquisition parameters included TR/TE 2000/30 ms; 96 transients; 2048 datapoints sampled at 2 kHz.Spectra were analyzed using Osprey. Signal-to-noise ratio (SNR), full-width-half-maximum linewidth of tCr, and metabolite concentrations were extracted. A linear model was used to compare SNR and linewidth. Paired t-tests were used to assess differences in metabolite measurements between PRESS and sLASER. Correlations were used to evaluate the relationship between PRESS and sLASER metabolite estimates, as well as the strength of each metabolite-age relationship. Coefficients of variation were calculated to assess inter-subject variability in each metabolite measurement.SNR and linewidth were significantly higher (p<0.05) for sLASER than PRESS. Paired t-tests showed significant differences between PRESS and sLASER in most metabolite measurements. Metabolite measures were significantly correlated (p<0.05) for most metabolites between the two methods except GABA, Gln and Lac in CSO and GSH, Lac and NAAG in PCC. Metabolite-age relationships were consistently identified using both PRESS and sLASER. Similar CVs were observed for most metabolites.The study results suggest strong agreement between PRESS and sLASER in identifying relationships between brain metabolites and age in CSO and PCC data acquired at 3T. sLASER is technically desirable due to the reduced chemical shift displacement artifact; however, PRESS performed similarly in 'good' brain regions at clinical field strength.

Abstract Purpose Mobile macromolecules (MMs) from amino acids, cytosolic proteins and mobile lipids contribute a significant spectral background underlying the metabolite signals in the MR spectrum. A recent consensus recommends that MM contributions should be removed or included in modeling basis sets for determination of metabolite concentrations and/or metabolite ratios. The purpose of this study was to acquire the MM spectrum from healthy participants at a range of ages, and to investigate changes in the signals with age and sex groups. Methods Inversion time (TI) series were acquired to determine an optimal inversion time to null the metabolite signals. Experiments were carried out using a single adiabatic hyperbolic-secant inversion pulse. After the preliminary experiment, 102 volunteers (49M/53F) between 20 and 69 years were recruited for in vivo data acquisition in the centrum semiovale (CSO) and posterior cingulate cortex (PCC). The protocol consisted of a T 1 -weighted MPRAGE for structural images, followed by PRESS localization using a voxel size of 30 × 26 × 26 mm 3 with pre-inversion (TR/TI 2000/600 ms) and CHESS water suppression. Metabolite-nulled spectra were modeled using a reduced basis set (NAA, Cr, Cho, Glu) and a flexible spline baseline (0.1 ppm knot spacing) followed by subtraction of the modeled metabolite signals to yield a ‘clean’ MM spectrum, using the Osprey software. Pearson’s correlation coefficient was calculated between integrals and age for the 14 MM signals between 0.9–4.2 ppm. One-way ANOVA was performed to determine differences between age groups. An independent t-test was carried out to determine differences between sexes. Relationships between brain tissues with age and sex groups were also measured. Results MM spectra were successfully acquired in 99 (CSO) and 96 (PCC) of 102 subjects. No significant correlations were seen between age and MM integrals. One-way ANOVA also suggested no age-group differences for any MM peak (all p > 0.004). No differences were observed between sex groups. The voxels were segmented as 80 ± 4% white matter, 18 ± 4% gray matter, and 2 ± 1% CSF for CSO and 28 ± 4% white matter, 61 ± 4% gray matter and 11 ± 1% CSF for PCC. WM and GM showed a significant (p < 0.05) negative linear association with age in the WM-predominant CSO (R = −0.29) and GM-predominant PCC regions (R = −0.57) respectively while CSF increased significantly with age in both regions. Conclusion Our findings indicate that the MM spectrum is stable across a large age range and between sexes, suggesting a pre-defined MM basis function can be used for linear combination modeling of metabolite data from different age and sex groups. Highlights A large publicly available MM-aging dataset is presented. Macromolecule signals do not change with age between 20 and 70. There is no sex difference for macromolecule integrals.

Motivation: To investigate the variation of GABA concentrations in the anterior cingulate cortex and posterior cingulate cortex of migraine patients without aura during a migraine attack and the interictal stage. Goal(s): To elucidate the role of GABA in the migraine pathophysiology. Approach: We prospectively enrolled 12 migraineurs and 16 healthy controls and acquired MEGA-PRESS on a 3T MR from voxels located in the ACC and the PCC. Results: Among migraineurs, a significant increase in GABA+ in the PCC during a migraine attack versus the interictal stage(P=0.0023). Measurements in ACC and PCC showed a statistically significant elevation of GABA+ in migraineurs than healthy controls(P=0.0017, P=0.0031). Impact: We speculate that increased GABA levels may reflect a compensating mechanism to reduce a hyperexcitatory state and a protective role for GABA in suppressing headaches. We will probe into the mechanism of GABAergic Drugs for the treatment of migraine.

Motivation: Differential diagnosis of parkinsonism is difficult in early stage. Neuromelanin of SN plays an important role in the development of PD, PSP and MSA with iron.Goal(s): To find more neuroimage biomarkers to differentiate early parkinsonism by altered neuromelanin and iron in the level of SN subregions. Approach: We applied the 3D-ME-MTC-NM sequence to differentiate subregions based on the distribution of neuromelanin and iron, measured the volume, CR and/or susceptibility of neuromelanin accumulation, iron deposition and overlap regions. Results: The susceptibility of overlap region increased in early PSP, while no significant difference was seen between PD and MSA. Impact: The alteration of susceptibility in the overlap region may be helpful to identify characteristic changes in parkinsonism via different pathological proteins.

Motivation: Automatic segmentation of fetal brain remains challenging partially due to the dynamically changing anatomical structures during fetal brain development. Goal(s): To enhance segmentation accuracy through incorporating gestational age-specific information as a guidance, we introduce AtlasSeg, a dual-U-shape network with dense attentive interactions. Approach: By providing atlas volume and segmentation label at the corresponding gestational age, AtlasSeg effectively extracts the contextual features of age-specific patterns and structures that assist segmentations. Results: AtlasSeg demonstrated superior performance against six other segmentation networks in both standard and out-of-distribution experiments, in two fetal MRI datasets. Ablation tests further demonstrated the role of atlas guidance. Impact: Through gestational age-specific atlas-guided information, AtlasSeg can serve as an accurate and robust automatic segmentation tool for its superior performance in both in-distribution and out-of-distribution tests, which is useful for quantitative analysis in large-scale fetal brain studies.