Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

Комплексная Протокол о ручном Сегментация медиальных отделов височных долей структур

Published: July 2, 2014 doi: 10.3791/50991
Automatic Translation
*1, *1, 1, 1, 2,3, 1, 1,2,3
1Psychology Department, University of Illinois Urbana-Champaign, 2Neuroscience Program, University of Illinois Urbana-Champaign, 3Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois Urbana-Champaign
* These authors contributed equally

ERRATUM NOTICE

Abstract

В настоящем документе описывается комплексный протокол для ручного отслеживания множества областей мозга, состоящий медиальных отделов височных долей (MTL): миндалины, гиппокамп, и связанные с парагиппокампальной регионы (околоносовой, энторинальной и парагиппокампальной собственно). В отличие от большинства других трассировки протоколов, доступных, как правило, сосредоточив внимание на определенных областях MTL (например, миндалины и / или гиппокампа), интегративная перспектива принята руководящих принципов, присутствующих трассировки позволяет четко локализации всех MTL субрегионов. Благодаря интеграции информации из различных источников, в том числе сохранившиеся протоколы трассировки отдельно целенаправленного воздействия на различные MTL структуры, гистологические отчеты и атласы мозга, и с дополнением иллюстративных визуальных материалов, настоящее протокол обеспечивает точное, интуитивное и удобное руководство для понимания MTL анатомия. Потребность в таких принципов трассировкиКроме того, подчеркивается, иллюстрируя возможные различия между автоматическим и ручным протоколов сегментации. Эти знания могут быть применены к исследований с участием не только структурные исследования МРТ, но и структурно-функциональный колокализация и сигнал МРТ извлечение из анатомически определенных трансформирования, у здоровых и клинических групп, так.

Introduction

Медиальных отделов височных долей (MTL), предполагаемый район самом высоком уровне интеграции сенсорной информации 1, был частым предметом целевых анализов. Например, гиппокамп и связанные с ними области парагиппокампальной были широко изучены в исследованиях памяти 2-5. Кроме того, роль миндалевидного тела неоднократно подчеркивается в исследования в области изучения обработку эмоций и эмоций-познания взаимодействия 6-11. В последнее время различные MTL регионы также получили внимание в новой области личности неврологии, которая связывает структуру и функции этих и других областях мозга, чтобы индивидуальные вариации в личностных черт 12. Оценивая анатомию и функцию MTL структур может быть важно для облегчения диагностики дегенеративных заболеваний, где конкретные структурные и функциональные аномалии могут происходить в разных структурах MTL. Например, при болезни Альцгеймера (AD), значительноетрофей энторинальной коре и гиппокампе можно наблюдать 13,14, и атрофия гиппокампа может предсказать переход от легкого когнитивного расстройства до 15 г. н. Автоматические алгоритмы сегментации последнее время стали популярны для сегментации корковых и подкорковых структур, но, как и любой инструмент, эти программы неизбежно возникают ошибки в некоторых случаях. В таких случаях исследователь должен быть оборудован как знания и руководящих принципов, признавших анатомические границы в MTL структур. Тенденция в существующих литературы в том, чтобы против отдельных субрегионов MTL 16-21, со многими протоколами, стремящихся сосредоточиться на гиппокампе 16-19.

В отличие от большинства имеющихся опубликованных принципов для MTL трассировки, Настоящий Протокол предоставляет полный набор руководящих принципов, которые позволяют четкой локализации всех MTL субрегионов. Трассировка руководящие принципы для следующих MTL структур описаны: миндалина (МОЙ), гиппокамп (НС), околоносовых кора (КНР), энторинальной коры (ERC), и парагиппокампальной коры (ПМСП). Эми и ХК прослеживаются сначала, и затем следуют парагиппокампальной извилины (PHG) структур. Обратите внимание, что общий термин ХК используется здесь для обозначения формирования HC, которая охватывает НС надлежащего, в подлежащая ткань, и заднего сегмента ункуса 22-24. Кроме того, обратите внимание, что ПХГ можно разделить на два сегмента, части передней и задней части. В передней части ПХГ, он может быть разделен на боковой и медиальной передней PHG, чьи областях коры соответствуют КНР и ERC, соответственно. ПМСП, кортикальная область задней части ПХГ, соответствует парагиппокампальной коры правильной. По соображениям простоты, мы будем использовать термины КНР и ERC, чтобы обратиться к боковой и медиальной передней PHG, и ПМСП для обозначения задней ПХГ. Segmentation для каждой структуры начинается с грубой локализации передней и задней границ, наряду с другими соответствующими памятников, который затем следуют фактического отслеживания выполненных ломтик-на-ломтик во фронтальной плоскости, в anterior-posterior/rostro-caudal направление. Во всех случаях, сагиттальной и осевые секции внимательно следить, чтобы помочь локализацию анатомических границ и ориентиров.

Потребность в таких принципов розыска также показано на рисунках, отображающих возможные различия между выходе автоматическом и ручном протоколов сегментации. Преимущество протокола, который описывает все MTL структур в текущем визуальном формате, что вариации в анатомии (например, обеспечение борозда [CS] глубина), которые могут повлиять определения границ могут быть описаны в контексте с окружающим анатомия (например, , КНР и ERC медиальной и латеральной границы варьироваться в зависимости от местоположения глубины CS 25

Настоящий протокол является явной представление руководящих принципов, используемых для MTL трассировки в прежнее расследование выявления дифференциальных взносов от MTL субрегионов к памяти повышения эффекта эмоций 26, адаптированы к более высокое разрешение изображения мозга, разрешенных последних событиях в структурной магнитного резонанса (МРТ) . Трассировка показано на сканов, полученных из здоровых добровольцев (женского, в возрасте 24), с помощью сканера 3T MR. Анатомические изображения были приобретены в 3D MPRAGE (TR = 1800 мс; TE = 2,26 мс; FOV = 256 х 256 мм, размер воксел = 1 х 0,5 х 0,5 мм) с углом, параллельно приобретения до AC-ПК. Если данные изображения получены с другой точки зрения приобретения, например, косой ориентации, данные должны быть регridded к параллельно или перпендикулярно ориентации на AC-ПК, так что анатомические описания ориентир перевести соответствующим образом. Изображения были затем переведены в формат NIFTI и вклад в сегментации программного обеспечения 27 для ручного отслеживания. Данные сканирования, используемые в текущем протоколе была собрана в рамках исследования, которое было одобрено Institutional Review Board в и волонтера, предоставленной письменное согласие.

Привлекая информацию из различных отдельными протоколами трассировки для этих структур 18-22,28-31, а также от анатомических анализов и атласов 23,32,33, Настоящий Протокол представляет собой комплексный набор руководящих принципов, которые касаются несоответствия в существующих литературы. Дополненный сопроводительных визуальных материалов, эта работа, как ожидается, способствовать четкое понимание MTL структур, и расшевелить интерес для дальнейших исследований в принятии ручной сегментации, либо в качестве основного метода MTL трассировки или как supplementaМетод ры для автоматической сегментации. Предоставляя точную, интуитивно понятный и удобный путеводитель для понимания MTL анатомию, этот протокол поможет исследователям определить местоположение всех MTL субрегионов, относительно соседних структур, даже если только некоторые MTL структуры специально предназначены для анализа. Это позволит не только повысить точность локализации, но также поможет трейсеры принимать обоснованные решения в случаях морфологической изменчивости, что весьма вероятно, в MTL. Эти руководящие принципы могут быть применены к исследованию с участием структурных и / или функциональных МРТ исследования в MTL, в том числе объемных анализов и мозга обнаружения аномалий, а также локализующих процедур функциональной, анатомических и tractographic анализов, у здоровых групп. В настоящем протокол также может быть использован для информирования сегментацию MTL структур для пациентов (например, больных с атрофией), если основные анатомические ориентиры относительно сохраняется. Трассировка клиническую темуДанные s'-может занять дополнительное время и усилия, в зависимости от тяжести атрофии и / или анатомических изменений.

Это важно учитывать различия между извилин и коры при определении рентабельности инвестиций. Анатомически извилины здесь относится как белого вещества и серого вещества, в то время как кора относится к серое вещество только. В зависимости от предполагаемого использования ROI, сегментация может включать белое вещество или исключить его.

Мы рекомендуем трассировку, которые должны выполняться последовательно, подструктуры по подструктуры, одно полушарие за один раз. Некоторые программные пакеты 34 позволяют для отслеживания границы, описанные на один ломтик для вставки на последующих ломтиками, особенность, которая ускоряет процесс. Это всегда целесообразно, чтобы сослаться на противоположную полушарие по мере необходимости, с целью проверки на соответствие через двух сторон (например, в выявлении анатомические ориентиры). Кроме того, параллельно отслеживание тех же структур в двух полушариис также может быть выполнена. Независимо от того, трассировка последовательный или параллельный, как только процесс будет завершен, трассеры надо проверить и перепроверить конечный результат и внести коррективы по мере необходимости, ссылаясь оба полушария и несколько представлений на самолет. В зависимости от опыта индикатора и разрешения данных изображений, ручная сегментация MTL для здоровых данных, подлежащих может занять от 8-10 часов и более, в случае начинающего трейсера, до 3-4 часов, в Случай опытных один.

Рисунок 1
Рисунок 1. 3D обзор MTL, прослеживается с использованием настоящего протокола. Структуры, показанные здесь, ЭМИ (красный), ХК (синий), КНР (желтый), ERC (розовый), а ПМСП (зеленый) .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Миндалевидного

  1. Передние Ломтики на AMY
    1. Определить первый кусочек AMY, в котором изначально появляется Лимен островок, где связь белое вещество между лобной и височной долей непрерывна и видны 30. В корональной зрения, использовать угловую расслоение как нижнебоковой границе Эми.
    2. Найдите зрительный перекрест в качестве ориентира для появления Эми. Используйте осевые и сагиттальной вид отличить AMY на ранних ломтиками от окружающего ункуса. Следуйте белого вещества тракт вокруг AMY в осевом целью исключить энторинальной область 32.
    3. Перемещение кзади, определите первый кусочек, в котором передняя спайка непрерывна на протяжении обоих полушариях 28, где Эми видны в его типичной форме. Проследите AMY против часовой стрелки с помощью энторинальной борозды как superomedial границы, воображаемой линии от дна на semianular sulcuс вдоль белого вещества с нижней оконечности AMY как inferomedial границы, временной ствола, как боковой границы и обратно к энторинальной борозды, чтобы завершить трассировку 31.
  2. Задние Ломтики на AMY
    1. Следует отметить, что на этом уровне, как и AMY HC могут видеть в том же среза (ов).
    2. Тем не менее в корональной зрения, определить последний кусочек AMY где структура превосходит медиальной продлении временной рога бокового желудочка 36 (или Алвойсе если желудочек нет) и сбоку от крючковой извилины, выступа главы НС. Проверьте сагиттальной и осевые представления для точного и последовательного отслеживания.
    3. Нарисуйте воображаемую линию от дна в нижней круговой борозде островка зрительного тракта в верхней границе AMY 31, который также отличает его от серого вещества бледного шара и путамен.
    4. Обведитеполулунных извилина как superomedial границы и исключить крючковидный извилины 32. Используйте уступает рог бокового желудочка и временную стебель для боковой разграничения.
  3. Последовательные Ломтики на AMY в передне-заднем направлении
    1. Систематически проследить AMY ломтик-на-кусочек использовании соответствующих руководящих принципов выше. На переднем части Эми, использовать те же границы, что и для переднего-большей ломтик; наоборот, на заднем части Эми, использовать те же границы, что и для задне-самых среза.
    2. Продолжайте использовать осевые и сагиттальной вид, чтобы помочь определить и доработать Эми границы.

2. Гиппокамп

  1. Локализация HC
    1. Начать отслеживание HC когда временное рог бокового желудочка появляется вдоль нижнебоковой границе Эми. Если временная рог бокового желудочка уже присутствует на предыдущих ломтиками, обратите внимание, что еэ начало ХК Затем указывается височной рога бокового желудочка расширения и растяжения superolaterally.
    2. End отслеживание НС с его последнего появления inferomedial на треугольник бокового желудочка 31. Всегда использовать альтернативные взгляды, чтобы помочь локализовать НС и свои границы.
  2. Пограничные Определения НС
    1. Очертить боковое HC против височной рога. В случаях, когда временная рог бокового желудочка не достаточно ощутимо, и исключить один ряд объемных элементов из сегментации для обозначения его.
    2. Книзу, используйте угловую расслоение (или его мнимую его имени) в полости желудочковой отделить углеводородов из ПХГ. Используйте ALVEUS вместе с бахромки как верхней границы. Трассировка HC с использованием тех же определения повсюду.
    3. Кроме того, включать подлежащая ткань в сегментации, так что он медиально граничит с белого вещества связку в ПХГ, сверху выравниваетс кривая ункуса и проходит в основном горизонтально от HC 37. Трассировка кзади, поддерживать эти определения, пока шпорной борозда не вмешивается.
  3. Отмечая Подразделения HC
    1. Обратите внимание, что ХК можно разделить на три сегмента: голова, тело и хвост.
    2. Используйте внешний вид UNCAL вершине, чтобы отметить переход от головы ХК к телу HC, и быстрое возрастания и расширение в размере, который обычно совпадает с появлением голени свода, для обозначения появление хвоста HC 23,30,38.
  4. Обратите особое внимание при трассировке следующие структуры.
    1. Включите заднюю ункуса в сегментации.
    2. Пропустить сосудистое сплетение над Алвойсе от сегментации по корональных ломтиками, хотя это не может быть возможно картинки с низким разрешением.
    3. Обратитесь к двум альтернативным видом, чтобы избежать включения в хвост сaudate и pulvinar на верхней стороны хвоста HC.
    4. Избегайте включение пучковой извилины, отметив его появление на уровне голени свода, где изначально она отделена от гиппокампа хвостом по Fasciola стегеа и более кзади становится серое вещество превосходит шпорной борозды 32.

Рисунок 2
Рисунок 2. Представитель сагиттальной кусочек MTL прослеживается с использованием настоящего протокола, показывая его фактическое положение в мозге, и относительных положений среди его основных структур, т. е. ЭМИ (красный), ХК (синий), КНР (желтый), ERC (розовый), а ПМСП (зеленый).

3. Парагиппокампальной Gyrus

  1. Отмечая Подразделения ПХГ
    1. Обратите внимание, что около PHGн разделить на два основных сегмента: передняя PHG (т.е. КНР и ERC), а задняя PHG (т.е. ПМСП).
    2. Отметим, что в переднем сегменте, КНР появляется раньше, чем ERC, и фланги его сбоку через весь ее ход.
    3. После того, как ERC исчезает, обратите внимание, что КНР включает в категорию свое место на ПХГ и продолжает на 3 мм.
    4. Помимо этого сегмента, проследить задней PHG, где PHC берет на себя ширины PHG до ее конца 30.
  2. Передние Кусочки в ПХГ
    1. Определите первую кусочек КНР с появлением CS 25,39. Перед наступлением ERC, проследить КНР от медиального края боковой берегу CS к боковой дна в извилине Швальбе, или, что медиальной единицу, если две извилины из Швальбе присутствуют, или середина спинной temporopolar поверхность в отсутствие этой извилины 25,39.
    2. Начните проследить ERC 5 мм вnterior к Лимен теплоизоляцию 40,41.
    3. Продолжить прослеживая ERC помощью глазного дна медиальной temporopolar борозды как высшего конце 40 и глазного дна в полукольцевой борозды после появления ЭМИ, или точку, где мнимая расширение углового пучка соответствует полости желудочковой если полукольцевой борозда неотличимы 25. Обратите внимание, что она распространяется книзу, чтобы встретить желудочка полость или пиальных поверхность непосредственно.
    4. Граница между КНР и ERC может варьироваться от среза нарезать.
      1. Когда CS глубока (≥ 1,5 см), следовые КНР от медиального края медиальной берегу этой борозды, в средней точке его боковой банка 25.
      2. В случаях с регулярной CS (глубиной 1-1,5 см), следовые КНР как на участке от средней точки берегу медиальной коллатеральной борозды на медиальной конца боковой берегу борозды 25.
      3. С <EM> мелкой CS (<1 см), проследить КНР от дна этого борозды к середине короне веретенообразной извилине 25.
    5. Когда CS прерывается, как правило, на уровне UNCAL вершине, от небольшого извилины, выходящих из его дна, проследить КНР в глазном дне латеральной борозды 25. Включение или исключение белого вещества в соответствии с цели на ROI.
    6. Трассировка не ЕСНИ до 1,5 мм кзади от UNCAL вершине, или к концу извилины intralimbicus 42.
    7. Продлить отслеживание КНР медиально занять место ERC после его окончания, где определения для последнего продолжать применяться до 4,5 мм кзади от UNCAL вершине, или к концу извилины intralimbicus 42. КНР затем заменяется на ПМСП 25,30.
  3. Задние Кусочки в ПХГ
    1. Начните проследить ПМСП на срез задней до конца КНР, до 4 мм кзади не тон в конечном из ХК хвоста 32. Альтернативные определения из литературы описаны в разделе обсуждения. Опять же, включать или исключать белое вещество в зависимости от цели.
    2. Очертить PHC, используя тот же метод, описанный в задней части КНР после исчезновения ERC. Кроме того, использование белого вещества поясного как верхний край, как только он появляется. Продолжайте отслеживание таким образом до появления шпорной борозды, которая ограничивает ПМСП superomedially к нижнему краю борозды 30.
    3. Если мини-борозда предстать перед появлением шпорной борозды, включить его в сегментации, но будьте осторожны в дифференциации его от шпорной борозды.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Иллюстрация возможные различия между ручной и автоматической сегментации

3D модель ручной сегментации для Эми, HC, КНР, ERC и ПМСП показано на рисунке 1, и сагиттальном разрезе сегментации показано на рисунке 2. Для целей иллюстрации крайние возможные различия между ручной и автоматический обводка, ломтики AMY от представителя субъекта с ошибочного автоматизированной сегментации были сопоставлены с ручным трассировки (см. рисунок 3 ниже). В то время как программное обеспечение автоматического сегментация смог признать основной тело структур, его сегментация была довольно грубой, что привело к занижению объема Эми, по сравнению с ручной сегментации.

Для наглядности результаты ручной трассировки в одной теме были сопоставлены с данными, полученными от автоматической сегментации Uпеть автоматической программой сегментации 43-45; акцент был сделан на Эми и ХК. В Эми и HC объемы проследить двумя методами также с поправкой на внутричерепного объема (ICV) субъекта (табл. 1), используя следующие два шага: 1) Объемные статистика сегментации Эми и ХК: руководство сегментации программных автоматически рассчитывается статистику громкости для меченых областях. Эта информация была извлечена в "Том и статистика" в меню Сегментация когда к-быть-рассмотрели сегментация вместе с его исходном изображении был вход в программное обеспечение. 2) ICV Расчет: Это было достигнуто в три этапа, с использованием трех программ в стандартном программном обеспечении автоматической сегментации 46. Процесс экстракции был использован для извлечения объема мозга от исходного изображения, отгонки не-мозговую ткань, такие как черепа. Частичный процесс экстракции объем был использован для разделения спинномозговой жидкости (ликвора), серое вещество ибелое вещество. Наконец, процесс статистика была использована для подведения частичные объемы для получения ICV для субъекта.

Рисунок 3
Рисунок 3. Ярким примером возможных различий между результатами ручного отслеживания (А) и автоматической сегментации (B). На рисунке вы видите корональной ломтик к переднему концу Эми. Как видно из сравнения, автоматическое программное обеспечение сегментация признается только небольшую часть левого AMY, пренебрегая более половины из ткани, которая идентифицировать как части Эми экспертов человеческого глаза; аналогичный занижение, но в меньшей степени, также произошли в правильном AMY.

Хотя Рисунок 3 показывает пример крайнего несоответствия между ручной и автоматизированной трассировки, возможность для underestimat ион объема на автоматизированной сегментации все еще ​​существует 47. Такие различия представлены в таблице 1 ниже, где сравниваются результаты ручного и автоматизированного след от Эми и HC.

Таблица 1
Таблица 1. Представительства объемные результаты двустороннего Эми и ХК одного субъекта, от ручного отслеживания с использованием настоящего протокола и автоматической сегментации. Автоматическая сегментация недооценил объем каждой из четырех структур по сравнению. Исправлено объем был рассчитан как соотношение между объемом Voxel и объема внутричерепного (ICV). По этой теме, ICV = 1446616,73 мм 3. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

jove_content "> Из этих результатов видно, что программное обеспечение автоматического сегментации может быть способен обеспечить достаточную локализацию MTL структур, но исход из его сегментации может быть дополнительно модифицированы и уточнена путем ручной регулировки для удовлетворения более высокий уровень точности .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Традиционно руководство сегментация была считается золотым стандартом многими исследователями. Тем не менее, точное разграничение отдельных структур осложняется весьма переменной морфологии MTL структур, и по обычно слабых МРТ контрастов этих структур против окружающих нервной ткани и не нейронных областей. Исторически, были противоречивые описания в литературе для некоторых MTL структур. В некоторых случаях сегментации КНР, например, залог борозда была описана как прервал 40,41, но это было ранее описано в другой литературе как короткий CS, которая не превышает уровень Лимен insulae 30. Эта разница в интерпретации привело к различным передних определений границ в КНР, и это могло бы объяснить в некоторой степени, почему изменения были отмечены в сегментации отдельных структур в различных исследованиях. Это является одним из аспектов сегмышления, где руководство трассировка может обеспечить уникальные преимущества, потому что визуальный осмотр позволяет адаптации, который трудно реализовать в автоматической сегментации. Это также может быть проиллюстрирована критериев, используемых в текущем протоколе очертить КНР и ERC. Следует отметить, однако, некоторые исследователи полагают, всегда определить срединную границу КНР как средняя точка медиальной берегу CS, независимо от глубины борозды 30. Что касается задней ПМСП, в связи с иногда неоднозначной границе задней ПМСП границы, несколько определений описаны в существующих литературы. В текущем протоколе, граница, за прекращением хвоста HC используется для отражения общей практики измерения ПМСП мимо HC и в анатомическом 32 и функционального исследования 48. Тем не менее, задняя ПМСП границы также был определен как располагаемый более вперед, а 1,5 мм кзади от голени свода 42 и в качестве последнеголомтик, в котором расположен HC inferomedially на треугольник бокового желудочка 30.

В зависимости от цели ROI и разрешением изображения, исследователи могли бы выбрать для включения или исключения белого вещества в сегментации. Например, включение белого вещества могут быть пригодны для использования ROI в МРТ, из-за типичных низких разрешениях функционального относительно анатомических сканирования. Примером этого предлагается предыдущем исследовании 1, которая показывает MTL кусочек с 4 х 4 мм сетки наложения (типичный разрешением МРТ), где разделения белого вещества и серое вещество было бы невозможно. В анатомическом исследовании, однако, белое вещество / серый разделение дело обычно выполняется, но даже в анатомическом исследовании иногда проще очертить границы, если структуры прослеживаются непрерывно, что может привести к включению некоторых белого вещества. Если исключение белого вещества является предпочтительным, отслеживание в boundarieс, а не на них, можно настроить сегментацию, чтобы избежать объем белого вещества.

Цель текущего протокола является иллюстрация отслеживания руководящие принципы в одного участника, но в реализации сегментации протокол для научно-исследовательских целей, оценки надежности следует рассчитывать для того, чтобы убедиться, что обводка согласуются внутри и между индикаторов. В зависимости от цели исследования, есть несколько моделей, которые могут быть использованы для определения меж-и внутри-оценщик надежность 49 для ручных начертаний сегментации. Для сравнения между методами, внутриклассовой коэффициенты корреляции следует оценивать 50.

Преимущество ручной сегментации данных для формирования изображения потенциал для повышения точности и приспособляемости, допускаемой гибкости в отслеживании и / или внесения изменений, основанных на знании анатомии, реализованного в общих директив. Такая гибкость может дополнить автоматическое отслеживание. Кроме того,использование МР томографии естественных условиях мозгов в таких, как в данном примере позволяет для некоторых методологических преимуществ, таких как продольного исследования, которые не всегда возможно в других подходов (например,., после смерти 51). Хотя это может быть трудно перевести цитоархитектуры к МРТ, как признается в недавней работе 42, использование известных достопримечательностей может обеспечить контекстные принципы которые могут использоваться по субъектам. В сегментации весь MTL, трассирующими дается контекст и знакомство с окружающих структур, что позволяет уровень адаптируемости и гибкости, что может увеличить точность отслеживания. Как мы наметим в нашем протоколе, есть несоответствия в существующих литературы, касающиеся границ MTL структур. Руководство сегментация позволяет гибкость при реализации трассировки руководящие принципы, которые не так легко достижима с помощью автоматических алгоритмов сегментации. Кроме того, преимущество, что знание соответствующих анатомических ориентиров являетсятакже имеет отношение, если автоматический сегментация не удается, так что корректирующие меры могут быть приняты на основе хорошего понимания розыска руководящих принципов, касающихся границ MTL (суб) регионах, как описано в нашем протоколе.

Хотя скорость и эффективность увеличение с обучением, практическое ограничение ручной сегментации структур мозга, что это требует дополнительной экспертизы в анатомии мозга и существенное преданность времени и усилий. Таким образом, в погоне за более высокой эффективностью, автоматизированные программы сегментации также используются в качестве альтернативы для сегментации ROI. Тем не менее, как показывают результаты ручной и автоматической сегментации в MTL показано здесь, вероятностный оценка нанят автоматическим программным обеспечением сегментации может быть менее точными, чем ручной приближения в этих областях головного мозга. Стандартное программное обеспечение используется в текущем протоколе является одним из нескольких распространенных вариантов 34, но потенциальные преимущества и недостатки ручной сегментации сотрудничестваmpared для автоматической сегментации похожи независимо от программного обеспечения, выбранного для автоматической сегментации.

В целом, мы считаем, что ручной и автоматический сегментация может быть использован в качестве дополнительных методов. Мы полагаем, что результаты автоматического слежения быть проверены и уточнены вручную, в случае необходимости, по экспертным индикаторов. Настоящий протокол предоставляет набор руководящих принципов для ручной трассировки из MTL структур на МРТ высокого разрешения. По воспользовавшись более высокой разрешающей способностью текущих изображений, структуры и ориентиры могут быть точно в плен, так что руководящие принципы, представленные здесь, могут быть применены к изображениям широкий спектр решений. Наряду с сопровождающими визуальных материалов, эта работа, как ожидается, обеспечивать и поощрять более ясное понимание валового анатомии MTL структур, и поощрять принятие ручной сегментации, либо как основной метод MTL сегментации или в качестве дополнительного метода к автоматической сегментация.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Amaral, D. G. Introduction: what is where in the medial temporal lobe. Hippocampus. 9, 1-6 (1999).
  2. Squire, L. R., Zola-Morgan, S. The medial temporal lobe memory system. Science. 253 (5026), 1380-1386 (1991).
  3. Eichenbaum, H., Otto, T., Cohen, N. J. The hippocampus: what does it do. Behavioral & Neural Biology. 57 (1), 2-36 (1992).
  4. Henke, K., Buck, A., Weber, B., Wieser, H. G. Human hippocampus establishes associations in memory. Hippocampus. 7 (3), 249-256 (1997).
  5. Tulving, E., Markowitsch, H. J. Episodic and declarative memory: role of the hippocampus. Hippocampus. 8 (3), 198-204 (1998).
  6. Dolcos, F., Iordan, A. D., Dolcos, S. Neural correlates of emotion–cognition interactions: a review of evidence from brain imaging investigations. Journal of Cognitive Psychology. 23 (6), 669-694 (2011).
  7. Davidson, R. J., Irwin, W. The functional neuroanatomy of emotion and affective style. Trends in Cognitive Sciences. 3 (1), 11-21 (1999).
  8. Lindquist, K. A., Wager, T. D., Kober, H., Bliss-Moreau, E., Barrett, L. F. The brain basis of emotion: a meta-analytic review. The Behavioral and Brain Sciences. 35 (3), 121-143 (2012).
  9. Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: a meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16 (2), 331-348 (2002).
  10. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
  11. Zald, D. H. The human amygdala and the emotional evaluation of sensory stimuli. Brain Research Reviews. 41, 88-123 (2003).
  12. DeYoung, C. G., Hirsh, J. B., Shane, M. S., Papademetris, X., Rajeevan, N., Gray, J. R. Testing predictions from personality neuroscience: brain structure and the big five. Psychological Science. 21 (6), 820-828 (2010).
  13. Visser, P. J., Verhey, F. R., Hofman, P. A., Scheltens, P., Jolles, J. Medial temporal lobe atrophy predicts Alzheimer’s disease in patients with minor cognitive impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery, & Psychiatry. 72 (4), 491-497 (2002).
  14. Ezekiel, F., et al. Comparisons between global and focal brain atrophy rates in normal aging and Alzheimer disease. Alzheimer Disease & Associated Disorders. 18 (4), 196-201 (2004).
  15. de Leon, M. J., et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer’s disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145 (2007).
  16. Boccardi, M., et al. Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol. Journal of Alzheimer's Disease. 26, 61-75 (2011).
  17. Konrad, C., Ukas, T., Nebel, C., Arolt, V., Toga, A. W., Narr, K. L. Defining the human hippocampus in cerebral magnetic resonance images-an overview of current segmentation protocols. Neuroimage. 47 (4), 1185-1195 (2009).
  18. Hasboun, D., et al. MR determination of hippocampal volume: comparison of three methods. American Journal of Neuroradiology. 17 (6), 1091-1098 (1996).
  19. Pantel, J., et al. A new method for the in vivo volumetric measurement of the human hippocampus with high neuroanatomical accuracy. Hippocampus. 10, 752-758 (2000).
  20. Entis, J. J., Doerga, P., Barrett, L. F., Dickerson, B. C. A reliable protocol for the manual segmentation of the human amygdala and its subregions using ultra-high resolution MRI. Neuroimage. 60 (2), 1226-1235 (2012).
  21. Goncharova, I. I., Dickerson, B. C., Stoub, T. R., deToledo-Morrell, L. MRI of human entorhinal cortex: a reliable protocol for volumetric measurement. Neurobiology of Aging. 22, 737-745 (2001).
  22. Watson, C., et al. Anatomic basis of amygdaloid and hippocampal volume measurement by magnetic resonance imaging. Neurology. 42 (9), 1743-1750 (1992).
  23. Duvernoy, H. The human hippocampus: functional anatomy, vascularization, and serial sections with MRI. Third Edition. , Springer-Verlag Berlin Heidelberg. (2005).
  24. Amaral, D. G., Witter, M. P. The three-dimensional organization of the hippocampal formation: a review of anatomical data. Neuroscience. 31 (3), 571-591 (1989).
  25. Insausti, R., et al. MR volumetric analysis of the human entorhinal, perirhinal, and temporopolar cortices. American Journal of Neuroradiology. 19 (4), 659-671 (1998).
  26. Dolcos, F., LaBar, K. S., Cabeza, R. Interaction between the amygdala and the medial temporal lobe memory system predicts better memory for emotional events. Neuron. 42 (5), 855-863 (2004).
  27. Yushkevich, P. A., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
  28. Bonilha, L., Kobayashi, E., Cendes, F., Li, M. L. Protocol for volumetric segmentation of medial temporal structures using high-resolution 3-D magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 22 (2), 145-154 (2004).
  29. Bronen, R. A., Cheung, G. Relationship of hippocampus and amygdala to coronal MRI landmarks. Magnetic Resonance Imaging. 9 (3), 449-457 (1991).
  30. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of temporopolar, perirhinal, entorhinal and parahippocampal cortex from high-resolution MR images: considering the variability of the collateral sulcus. Cerebral Cortex. 12 (12), 1342-1353 (2002).
  31. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three-dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories. Cerebral Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).
  32. Duvernoy, H. The human brain: surface, three-dimensional sectional anatomy with MRI, and blood supply. Second Edition. , Springer-Verlag Wien. (1999).
  33. Amaral, D. G., Lavenex, P., et al. in The hippocampus book. Hippocampal neuroanatomy. , Oxford University Press. (2006).
  34. Blaizot, X., et al. The human parahippocampal region: I. temporal pole cytoarchitectonic and MRI correlation. Cerebral Cortex. 20 (9), 2198-2212 (2010).
  35. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W. Borders, extent, and topography of human perirhinal cortex as revealed using multiple modern neuroanatomical and pathological markers. Human Brain Mapping. 31 (9), 1359-1379 (2010).
  36. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W., Cassell, M. D., Poremba, A. Parcellation of human temporal polar cortex: a combined analysis of multiple cytoarchitectonic, chemoarchitectonic, and pathological markers. The Journal of Comparative Neurology. 514 (6), 595-623 (2009).
  37. Frankó, E., Insausti, A. M., Artacho-Pérula, E., Insausti, R., Chavoix, C. Identification of the human medial temporal lobe regions on magnetic resonance images. Human Brain Mapping. 35 (1), 248-256 (2014).
  38. Lehmann, M., et al. Atrophy patterns in Alzheimer's disease and semantic dementia: a comparison of FreeSurfer and manual volumetric measurements. Neuroimage. 49 (3), 2264-2274 (2010).
  39. Winterburn, J. L., et al. A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3T magnetic resonance imaging. Neuroimage. 74, 254-265 (2013).
  40. Malykhin, N. V., Bouchard, T. P., Ogilvie, C. J., Coupland, N. J., Seres, P., Camicioli, R. Three-dimensional volumetric analysis and reconstruction of amygdala and hippocampal head, body and tail. Psychiatry research. Neuroimaging. 155 (2), 155-165 (2007).
  41. Patenaude, B., Smith, S. M., Kennedy, D. N., Jenkinson, M. A Bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation. Neuroimage. 56 (3), 907-922 (2011).
  42. Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimage. 23, (2004).
  43. Woolrich, M. W., et al. Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. Neuroimage. 45, (2009).
  44. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human Brain Mapping. 17 (3), 143-155 (2002).
  45. Morey, R. A., et al. A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes. Neuroimage. 45 (3), 855-866 (2009).
  46. Baldassano, C., Beck, D. M., Fei-Fei, L. Differential connectivity within the parahippocampal place area. Neuroimage. 75, 228-237 (2013).
  47. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86 (2), 420-428 (1979).
  48. Bland, J. M., Altman, D. G. A note on the use of the intraclass correlation coefficient in the evaluation of agreement between two methods of measurement. Computers in Biology and Medicine. 20, 337-340 (1990).
  49. Yushkevich, P. A., et al. A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T. Neuroimage. 44 (2), 385-398 (2009).

Tags

Неврология выпуск 89 Анатомия сегментация медиальных отделов височных долей МРТ Руководство Трассировка миндалевидного гиппокамп околоносовой Cortex энторинальной коры парагиппокампальной Cortex

Erratum

Formal Correction: Erratum: A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures
Posted by JoVE Editors on 09/01/2014. Citeable Link.

A correction was made to A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. Table 1 and its legend were updated. References 10 and 14 were also updated.

The references were updated from:

  1. Wager, T. D. & Smith, E. E. Neuroimaging studies of working memory: a meta-analysis. Cognitive, Affective & Behavioral Neuroscience. 3(4), 255-274 (2003).
  1. Scheltens, Ph, et al. Atrophyofmedialtemporallobeson MRIin 'probable' Alzheimer's disease and normal ageing: diagnostic value and neuropsychological correlates. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 55(10), 967-972, (1992).

to:

  1. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., & Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19 (3), 513-31, doi:10.1016/S1053-8119(03)00078-8 (2003).
  1. de Leon, M. J. et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer's disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145, doi:10.1196/annals.1379.012 (2007).

Table 1 had its legend updated from:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has underestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and Intracranial volume (ICV). For this subject, ICV = 1446616.73 mm3.

to:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has misestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and ICV. For this subject, ICV = 1599482.11 mm3. Please click here to view a larger version of this figure.

Комплексная Протокол о ручном Сегментация медиальных отделов височных долей структур
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Moore, M., Hu, Y., Woo, S., O'Hearn, … More

Moore, M., Hu, Y., Woo, S., O'Hearn, D., Iordan, A. D., Dolcos, S., Dolcos, F. A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. J. Vis. Exp. (89), e50991, doi:10.3791/50991 (2014).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter