内側側頭葉構造の手動分割のための総合的なプロトコル

Abstract

扁桃体、海馬、および関連する海馬領域（鼻周囲、 嗅内、適切な海馬）：本稿では内側側頭葉（MTL）を含む脳領域のセットを手動でトレースするための包括的なプロトコルについて説明します。利用可能な他のほとんどのトレースプロトコルとは異なり、通常は特定のMTL領域（ 例えば 、扁桃体および/ ​​または海馬）に焦点を当て、現在のトレースガイドラインが採択した統合的な視点は、すべてのMTLサブ領域を明確に局所化することができます。現存トレースプロトコルが別々に様々なMTL構造、組織学的レポート、および脳の地図帳をターゲットとし、説明の映像資料の補​​数を含む、さまざまなソースからの情報を統合することによって、本プロトコルは、理解のために、正確で直感的、かつ便利なガイドを提供していますMTLの解剖学。このようなトレースガイドラインの必要性また、自動と手動のセグメンテーションプロトコル間の可能性の違いを示すことで強調されている。この知識は問わず、健康と臨床グループで、だけでなく、構造的なMRIの調査に関連する研究だけでなく、構造的·機能的な共局在し、解剖学的に定義されたROIからのfMRI信号抽出に向かって適用することができます。

Introduction

内側側頭葉（MTL）は、感覚情報¹の最高レベルの統合の推定面積は、対象となる分析を頻繁に対象となっている。例えば、海馬および関連する海馬傍領域は広範囲にメモリの研究^2-5に研究されている。また、扁桃体の役割は頻繁に感情処理と感情認知の相互作用^6-11調べる研究に強調されている。近年、様々なMTL領域は^、12のトレイト人格には個人差にこれらと他の脳領域の構造と機能をリンク人格神経科学の新たな分野で注目されている。 MTL構造の解剖学的構造および機能を評価する特定の構造および機能の異常が、異なるMTL構造において起こり得る変性疾患の診断を容易にする上で重要であることができる。例えば、アルツハイマー病（AD）、有意A嗅内皮質および海馬のトロフィーは^、13,14観察することができ、および海馬の萎縮は、AD ¹⁵に軽度認知障害からの移行を予測することができます。自動分割アルゴリズムは、最近皮質および皮質下構造をセグメント化するために人気となっているが、任意のツールと​​同様に、これらのプログラムは、必然的に、場合によってはエラーが発生した。このような場合には研究者が知識とMTL構造の解剖学的な境界線を認識するためのガイドラインの両方を装備する必要があります。現存文献における傾向は、海馬^16〜19に集中する傾向が多くのプロトコルで、個々のMTLの部分領域を^16〜21を対象としてきました。

MTLのトレースに利用可能な公開されたガイドラインのほとんどとは異なり、本プロトコルは、すべてのMTLサブ領域の明確な定位を可能にガイドラインの包括的なセットを提供します。以下MTL構造のトレースガイドラインが説明されています。扁桃体（AMY）、海馬（HC）、鼻周囲皮質（PRC）、嗅内皮質（ERC）、および海馬傍皮質（PHC）。 AMYおよびHCが最初にトレースされ、その後、海馬傍回（PHG）構造が続いている。一般的な用語のHCは HC適切、鉤状回、そしてuncus ^22〜24の後区を含むHC形成、を参照するために、ここで使用されていることに注意してください。また、PHG二つのセグメント、前方部分と後方部分に分けることができることに留意されたい。 PHGの前方部分内に、さらに外側および内側前部皮質領域がそれぞれ、PRCおよびERCに対応PHG、に分けることができる。 PHC、PHGの後方部分の皮質領域は、適切な海馬皮質に対応しています。簡略化の理由から、我々は、後方PHGを指すためにPRCおよびERCは、外側及び内側前部PHGを指すために用語を使用し、PHC説明する。 segme各構造用ntationはanterior-posterior/rostro-caudalで[冠状面でスライスごと実行される実際のトレースが続いている他の関連のランドマークと一緒に、前方および後方の境界線の大まかな位置特定で始まる方向。全ての場合において、矢状および軸方向セクションは、密接に解剖学的ランドマークの境界および局在化を補助するために監視される。

そのようなトレースガイドラインの必要性は、自動および手動セグメンテーションプロトコルの出力との間の可能な差異を表示する図面に示されている。現在の視覚的な形式でMTL構造の全てを記載するプロトコルの利点は、境界線の定義に影響を与えることができる解剖学的構造（ 例えば、側副溝[CS]深さ）の変化は、周囲の解剖学的構造（ 例えばによる文脈で説明することができることである、中国とERC内側と外側の境界線は、CS ²⁵の深さに応じて位置が異なる

この議定書は、以前の調査は、構造磁気共鳴（MR）イメージングにおける最近の開発によって許可され、より高解像度の脳画像に適応し、感情²⁶のメモリ増強効果にMTLのサブ領域からの差動貢献を特定する際に、MTLのトレースに使用する指針の明示的な表示である。トレースは3T MRスキャナを使用して、健康なボランティア（女性、24歳）から得たスキャンで示されている。 AC-PCへの取り込み角と平行して、解剖学的画像は3D MPRAGE（ボクセルサイズ= 1×0.5×0.5ミリメートル、TE = 2.26ミリ秒;; FOV = 256×256ミリメートル、TR = 1800ミリ秒）として取得された。画像データは、例えば、斜め方向など異なる取り込み角度で取得された場合、データがあるべきでREG解剖学的ランドマークの説明が適切に翻訳するように、AC-PCに対して平行または垂直の向きにridded。画像は、マニュアルトレース用のセグメント化ソフトウェア²⁷にNIFTI形式や入力に翻訳されました。現在のプロトコルで使用されるスキャンデータは、治験審査委員会により承認された研究の一部であり、書面による同意を提供し、ボランティアとして回収した。

これらの構造^18-22,28-31のための様々な個別のトレーシング·プロトコルから、だけでなく、解剖学的な分析とアトラス^23,32,33から情報を描画することにより、この議定書は、現存する文献の不整合に対処するガイドラインの包括的なセットを提供します。添付映像資料によって補完、この作業は、MTL構造をより明確に理解を促進し、MTLのトレースの主な方法として、あるいはsupplementaのいずれかとして、手動分割を採用する中で、今後の研究の興味をかき立てることが期待されている自動分割へRY法。 MTLの解剖学的構造を理解するための、正確で直感的、かつ便利なガイドを提供することにより、このプロトコルは、研究者が一部だけMTL構造が具体的な分析対象とされている場合でも、その隣接構造と比較して、すべてのMTLの小領域の位置を特定するのに役立ちます。これはローカライズ精度が向上しますだけでなく、トレーサーがMTLに可能性が高い形態学的変化、例に情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。これらのガイドラインは、健康的なグループで、体積の分析と脳異常検出だけでなく、機能的、解剖学的、およびtractographic分析のための手順をローカライズなど、MTLの構造的および/または機能的MRIの調査を伴う研究に適用することができます。本プロトコルは、主要な解剖学的標識は、比較的保存されている場合、（萎縮例えば 、患者）の患者のためにMTL構造のセグメンテーションを通知するために使用することができる。臨床対象のトレースS 'のデータが萎縮および/または解剖学的変化の重症度に応じて、追加の時間と労力がかかることがあります。

これは、ROIを定義する際に脳回と皮質の違いを考慮することが重要である。皮質が問題だ灰色に言及しているが、解剖学的に、ここ状回は、白質と灰白質の両方を指す。 ROIの使用目的に応じて、セグメンテーションは、白質を含むか、それを除外することがあります。

私たちは、一度に連続して実行されるトレース、下部構造によって下部構造、一方の半球をお勧めします。特定のソフトウェアパッケージ^34は、後続のスライス、プロセスを高速化機能の上に貼り付ける1スライス上に概説され、国境をトレースすることができます。それは、必要に応じて（解剖学的ランドマークを検出する際に、 例えば ）双方間の一貫性をチェックするために、反対側の半球を参照するためには、常にお勧めします。 2半球内の同じ構造の別の方法として、並列トレースsが行うこともできる。にかかわらず、プロセスが完了すると、トレースが、順次または並列であるかどうかに、トレーサーは最終結果を再確認し、必要に応じて調整を行い、両半球および複数の平面図を参照する必要があります。トレーサーの経験と撮影データの解像度に応じて、健常者データのためのMTLの手動セグメント化は、8〜10時間以上から、初心者トレーサーの場合、3〜4時間後に、取り込むことができる経験豊富な1例。

現在のプロトコルを使用して、トレースされた中央構造線の図1。の3Dの概要、ここに示された構造は、AMY（赤）、HC（青）、中国（黄）、ERC（ピンク）、およびPHC（緑）である。

Protocol

1。扁桃体

1. AMYの前方スライス
   1. 前頭葉と側頭葉の間に白質接続が連続して³⁰見える閾の島が最初に表示されるAMYの最初のスライスを特定します。冠状図では、エイミーの下外側の境界線として、角バンドルを使用しています。
   2. AMYの出現のためのランドマークとして視交叉の位置を確認します。周囲のuncusからその初期のスライスでAMYを区別するために、軸方向とサジタルビューを使用します。嗅内エリア^32を除外するために、軸方向ビューでエイミーの周りの白質路に従ってください。
   3. 後方に移動し、前交連エイミーは、その典型的な形状で表示されている両半球^28、全体で連続である第1のスライスを識別します。 semianular sulcuの眼底から仮想線、superomedialボーダーとして嗅内溝を使用してAMYを反時計回りにトレーストレース^31を完了するために戻って嗅内溝にinferomedial境にAMYの劣る先端、外側縁などの一時的なステムとの白質に沿ってS。
2. AMYの後スライス
   1. このレベルで、エイミーとHCの両方が同じスライス（S）で表示されていることに注意してください。
   2. まだ冠状ビューで、鉤状回、突起および横方向（心室が存在しない場合、または白板）構造が側脳室³⁶の時間的なホーンの内側延長よりも優れているAMYの最後のスライスを識別HCの頭の。正確で一貫性のあるトレースの矢状および軸方向のビューを確認してください。
   3. 島の劣った円形の溝の底からも淡蒼球と被殻の灰白質と区別AMY ³¹の上縁として視索に仮想線を描画します。
   4. に沿ってたどるsuperomedial境に半月状回と鉤状回^32を除外します。側脳室の下角と横描写のための一時的なステムを使用してください。
3. 前後方向にAMYの連続した​​スライス
   1. 体系的に上記の関連するガイドラインを使用したAMYスライスごとにトレースします。 AMYの前方部分には、最前方のスライスと同じ境界を使用します。逆に、エイミーの後方部分で、最も後方のスライスと同じ境界を使用しています。
   2. 定義し、さらにAMYの境界線を調整を助けるために、軸方向とサジタルビューを採用し続けています。

2。海馬

1. HCのローカライズ
   1. 側脳室の時間的なホーンエイミーの下外側の境界線に沿って表示されたときに、HCのトレースを開始。側脳室の時間的なホーンが前のスライス上に既に存在している場合は、その目に注意してくださいHCのE発症、その後、側脳室が拡大しsuperolaterallyストレッチの時間的なホーンによって示されている。
   2. 側脳室³¹の三角にinferomedialその最後の出現とHCのトレースを終了します。常にHCや国境をローカライズ支援するための代替ビューを利用している。
2. HCのボーダーの定義
   1. 一時的なホーンに対して横方向のHCを描く。側脳室の時間的なホーンが十分に知覚でない場合には、それを示すために、セグメンテーションからボクセルの1行を除外します。
   2. 下方、PHGからのHCを分離するために、心室腔に角度バンドル（またはその延長線）を使用します。上縁として采と一緒に白板を使用してください。全体で同じ定義を使用して、HCをトレースします。
   3. さらに、それは内側PHGの白質バンドル、上方整列と国境を接するようにセグメンテーションに鉤状回を含めるuncusの曲線と、およびHC ³⁷から主に水平に延びている。 calcarineの溝が介入するまで後方にトレース、これらの定義を維持する。
3. HCの注目に部門
   1. 頭、胴体、および尾：HCは3つのセグメントに分割することができることに留意されたい。
   2. HCテールの外観を示すために、通常、脳弓の下腿の出現と一致する、サイズのHC本体にHCヘッドからの移行、および迅速な昇順と拡大をマークするUNCAL頂点の外観を使用してください^23,30,38。
4. 以下の構造をトレースする際に特に注意してください。
   1. セグメンテーションにおける事後uncusが含まれています。
   2. これは低解像度の画像で可能ではないかもしれないが、冠状スライス上のセグメンテーションから白板上の脈絡叢を省略します。
   3. Cの尾の混入を避けるために、二つの別のビューを参照してください。audateおよびHCテールの優れた側面の視床枕。
   4. 最初はそれが肝蛭·シネレアによって海馬尾から分離されている脳弓の下腿のレベルでその出現を記録することによって束状回の混入を避け、より多くのことは後方calcarineの溝³²よりも優れて灰白質になる。

図2。 脳内での実際の位置を示す、本プロトコルを用いてトレースさMTL、その主構造体間の相対位置を表す矢状スライス、 即ち、AMY（赤）、HC（青）、PRC（イエロー） ERC（ピンク）、およびPHC（緑）。

3。海馬傍回

1. PHGの注目に部門
   1. 尚、PHGのCA前方PHG（ すなわち 、PRCおよびERC）、および後方PHG（ すなわち 、PHC）：nは二つの主要なセグメントに分割する。
   2. 前眼部において、PRCは、ERCより前に表示され、そのコース全体を通して横方向にそれに隣接することに注意してください。
   3. ERCが消えた後、中国はPHGにその場所を包摂し、3ミリメートルのために継続することに注意してください。
   4. このセグメントを超えて、PHCが終わり³⁰までPHGの幅を引き継ぐ後部PHGをトレース。
2. PHGの前方スライス
   1. CS ^25,39の出現と中国の最初のスライスを定義します。シュワルベの2脳回が存在する場合、ERCの開始前に、CSの左右のバンクの内側縁から横シュワルベの回の眼底、または内側1のそれに中国をトレースするかの中間点この回^25,39が存在しない場合にtemporopolar面背側。
   2. ERC 5ミリメートルのAをトレースを開始nterior ^40,41島閾へ。
   3. AMYが表示された後、優れた端部^40、及び半円溝の底のように内側temporopolar溝の底を使用して、ERCをトレースし続ける、あるいは半円溝がある場合は、角の束の延長線が心室空洞を満たしている点²⁵見分けがつかない。それは直接、心室腔または軟膜表面を満たすために下方に延びていることに注意してください。
   4. 中国とERCの境界をスライスするスライスとは異なる場合があります。
      1. CSは（≥1.5センチメートル） の深されると、その横の銀行²⁵の中間点に、この溝の内側銀行の内側縁からPRCをトレースします。
      2. 定期的な CS（1〜センチ深さ）との例では、溝²⁵の横方向の土手の内側の端に担保溝の内側銀行の中間点から領域としてPRCをトレースします。
      3. と<EM>浅いCS（<1 cm）は、紡錘状回²⁵のクラウンの中間点に、この溝の底からPRCをトレースします。
   5. CSが中断されたとき、通常UNCAL頂点のレベルで、その眼底から出てくる小さな回により、横方向溝²⁵の底にPRCをトレースする。投資収益率の目標に応じて白質が含まれるか、除外します。
   6. 1.5ミリメートルのUNCAL頂点までの後方、または⁴² intralimbicus状回が終了するまで、ERCをトレースします。
   7. 後者の定義は、4.5ミリメートルのUNCAL頂点までの後方、または⁴² intralimbicus状回が終了するまで、引き続き適用され、その終了後に、ERCの場所を占めるように内側に中国のトレースを拡張します。中国はその後PHC ^25,30で置換されている。
3. PHGの後スライス
   1. Tに4ミリメートルの後部まで、中国の最後にスライス後部にPHCをトレースし始める彼は、HCテール³²の端。文献からの代替定義は議論の項に記載されている。もう一度、目標に応じて白質を含めたり除外。
   2. ERCの消失した後、中国の後方部分に記載したのと同じ方法を使用してPHCを描く。それが表示されたら、また上縁として基底結節の白質を使用しています。溝³⁰の下縁にsuperomedially PHCを制限calcarineの溝の登場まで、この方法でトレースを継続する。
   3. ミニ溝は、セグメンテーションに含め、calcarineの溝の出現の前に表示されますが、calcarineの溝からそれを区別するには慎重でなければなりません。

Representative Results

手動および自動セグメント間の可能な違いの実例

AMY、HC、PRC、ERC及びPHCの手動セグメンテーションの3Dモデルを図1に示されており、セグメント化のサジタル断面が図2に示されている。手動と自動との間の可能な極端な違いを説明する目的のためにトレーシングは、誤った自動化されたセグメント化を担当者対象からAMYのスライスは、マニュアルトレース（下の図3を参照）と並置された。自動分割ソフトウェアは構造体の芯体を認識することができましたが、その分割は、手動セグメンテーションと比較して、エイミー量の過小評価をもたらした、むしろ荒れていた。

説明のために、ある被験体におけるマニュアルトレース結果を自動セグメンテーションのuから得られたものと比較した自動分割プログラム^43-45を歌う。焦点は、AMYとHCにした。 AMYおよびHCセグメンテーションの1）体積統計：手動セグメンテーションソフトウェア2の方法で追跡AMYおよびHCボリュームは、次の2つのステップを使用して、対象者の頭蓋内容積（ICV）（ 表1）について補正した自動的にラベルされたエリアのボリューム統計を計算した。そのグレースケール画像と一緒に - であることが検査さセグメンテーションは、ソフトウェアに入力されたとき、この情報は、セグメンテーションメニューの「音量と統計」で検索されました。 2）ICVの計算：これは、標準自動分割ソフト⁴⁶で3つのプログラムを使用して、3段階で達成された。抽出プロセスは、例えば、頭蓋骨のような非脳組織を剥離し、原画像から脳容積を抽出するために使用した。パーシャルボリューム抽出処理は脳脊髄液（CSF）、灰白質を分離するために使用し、及び白質。最後に、統計処理は、対象のためのICVを取得する部分体積を合計するために使用した。

図3。マニュアルトレース（A）と自動セグメンテーション（B）の結果の間の可能な差異の極端な例。ここに示されているエイミーの前方端部に向かって冠状スライスです。比較から明らかなように、より専門人間の目にAMYの一部として識別可能である、組織の半分以上を無視しながら、自動セグメント化ソフトウェアは、左AMYの小部分を認識している。類似の過小評価が、より少ない程度に、また右AMYで発生した。

図3は、手動および自動トレース、underestimatの可能性の間の極端な不整合の例を示したが自動化されたセグメント化によるボリュームのイオンは、まだ^47が存在する。このような差異は、AMY及びHCの手動および自動トレースの結果を比較する、以下の表1に示されている。

表1。 この議定書の自動セグメンテーションを使用してマニュアルトレースからの単一の対象の二国間AMYとHCの代表体積結果は、自動セグメンテーションを比較4構造の各々の量を過小評価しています。補正されたボリュームは、ボクセル体積および頭蓋内容積（ICV）との間の比として計算した。このテーマについては、ICVが= 1446616.73ミリメートル^3。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。

これらの結果からjove_content ">、自動セグメント化ソフトウェアは、MTL構造の合理的な局在化を提供することが可能であってもよいことは明らかであるが、そのセグメンテーションの結果はさらに、手動調整によって修正及び改良することができることは、精度の高いレベルを満たすために。

Discussion

従来、手動セグメンテーションは、多くの研究者によってゴールドスタンダードと考えられてきた。それにもかかわらず、個々の構造の正確な描写は、MTL構造の高度に可変形態学によって複雑、かつ、周囲の神経組織と非神経領域に対するこれらの構造の通常弱いのMR​​Iコントラストによってされています。歴史的に、いくつかのMTL構造についての文献に矛盾する記述があった。 ^40,41が中断が、これは以前に島限³⁰のレベルを超えない短いCSのような他の文献に記載されているように、PRCをセグメントのいくつかの場合において、例えば、側副溝が記載されている。解釈の違いは、PRCに異なる前縁の定義につながっているが、これは変形が異なる研究間の個々の構造のセグメンテーションで観察されている理由をある程度説明するかもしれない。これはSEGの一態様である目視検査を自動分割で実現することが困難な、適応を可能にするため、マニュアルトレースは、ユニークな利点を提供することができますテーション。これはまた、PRCおよびERCを描写するために、現在のプロトコルで使用される基準によって示すことができる。注目すべきは、しかし、いくつかの研究者は関係なく、常に溝の深さ³⁰の、CSの内側銀行の中間点として、中国の内側縁を定義することが示唆されている。後部PHCについて、原因後部PHCの境界線の時々曖昧な境界に、いくつかの定義は、現存する文献に記載されている。現在のプロトコルでは、HCテールの終了を超えた境界は、解剖学³²と機能研究⁴⁸の両方のHCを過ぎPHCを測定する一般的な方法を反映するために使用されます。しかし、後部PHCボーダーも円蓋⁴²のクリュに1.5ミリメートルの後部として、最後のように、より前方に配置されるものとして定義されているHCは側脳室³⁰の三角にinferomedially置かれているスライス。

ROIの目的や画像の解像度に応じて、研究者は、セグメント化で白質を含めるか除外するかを選択できます。例えば、白質の混入が原因解剖学的スキャンへの機能の相対的な、典型的な低解像度に、fMRIの中のROIの使用に適しています。この例は白質と灰白質を分離することは不可能である4×4ミリメートルグリッドオーバーレイ（代表fMRIの解像度）とMTLスライスを示している以前の研究^1、によって提供されています。解剖学的研究では、しかし、白質/灰白質の分離が通常行っているが、構造が連続的にトレースされている場合でも、解剖学的研究では、いくつかの白質の混入につながることが、国境を線引きする方が簡単です。白質の除外を優先する場合は、boundarie内トレースSは、むしろそれらに比べ、白質の体積を避けるために、セグメンテーションを調整することができます。

現在のプロトコルの目標は、1参加者のトレースガイドラインを示すことであるが、研究目的のためにセグメント化プロトコルを実装する際に、信頼性の評価は、トレーシングがトレーサー内および全体で一貫していることを確認するために計算する必要があります。研究の目的に応じて、手動セグメンテーショントレーシングのためのインター及びイントラ評価者⁴⁹の信頼性^を決定するために使用できるいくつかのモデルが存在する。方法間の比較のために、内相関係数は^50を評価すべきである。

MRの手動セグメンテーションの利点は、撮像データがトレースおよび/または総合的なガイドラインで実装解剖学の知識に基づいて調整を行う際の柔軟性によって許可精度向上と適応の可能性である。この柔軟性は、自動トレースを補完することができます。さらに、このような現在の例のように、in vivoでの脳のMR画像の使用は、他のアプローチではできない可能性があり、このような長期的な研究など、いくつかの方法論的な利点を可能にする（ 例えば 。、死後^51）。それは最近の論文⁴²で認めたように、MR画像に細胞構築を翻訳することが困難な場合があるが、注目すべきなランドマークの使用は被験者全体で使用できる文脈的なガイドラインを提供することができます。全体MTLをセグメント化では、トレーサーは、コンテキストと適応性およびトレース精度を高めることができる柔軟性のレベルを可能にする周囲の構造に精通して与えられます。我々は我々のプロトコルでアウトラインとして、MTL構造の境界に関する現存の文献に不整合があります。マニュアルセグメンテーションは、容易に達成自動分割アルゴリズムによるものですトレースガイドラインを実装する際の柔軟性が得られます。さらに、関連する解剖学的ランドマークの実用的な知識を持っていることの利点は、また、関連する自動分割が失敗した場合、その結果、我々のプロトコルで説明したように是正措置が、MTLの境界（サブ）領域に関するトレースガイドラインをよく理解した上で撮影することができます。

トレーニングでスピードと効率の増加が、脳構造の手動セグメント化の実際的な制限は、脳の解剖学における追加の専門知識と時間と労力の大幅な献身を必要とすることである。そのため、高効率を追求し、自動化されたセグメント化プログラムはまた、ROIセグメンテーションのために代替的に使用されています。 MTLでの手動および自動セグメンテーションの結果はここに示されているようしかし、自動セグメンテーションソフトウェアが採用確率的推定は、これらの脳領域における手動の近似よりも少ない正確​​なことができます。現在のプロトコルで使用される標準的なソフトウェアは、いくつかの一般的なオプション³⁴の1ですが、マニュアルセグメンテーションCOの潜在的な利点と欠点自動分割にmpared関係なく自動セグメンテーションのために選択されたソフトウェアの類似しています。

全体として、我々の見解では、手動と自動のセグメンテーションが相補的な方法として使用できることである。必要であれば、我々は専門家のトレーサーによって、自動トレース結果がチェックされ、手動で洗練されていることを示唆している。この議定書は、高解像度のMR画像上のMTL構造のマニュアルトレースのための一連のガイドラインを提供します。ここに示すガイドラインは、解像度の広い範囲の画像に適用することができるように、現在の画像のより細かい解像度を利用することにより、構造およびランドマークが正確に撮像することができる。添付映像資料と一緒に、この作業は、MTLのセグメンテーションの主な方法として、または自動と相補的な方法のいずれかとして、提供し、促進MTL構造の肉眼解剖学のより明確な理解を、マニュアルセグメンテーションの採用を奨励することが期待されているセグメンテーション。

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
ITK-SNAP	ITK-SNAP Team at University of Pennsylvania and University of Utah	ITK-SNAP v2.2
FSL	Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain (FMRIB) Analysis Group	FSL v4.1
Siemens Magnetom Trio 3T MR Scanner	Siemens	Magnetom Trio 3T